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人工智能驱动的创造力：自动化内容和创意解决方案
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McCormick：通过人工智能增强研发创造力
解决方案：图形表示和降低维数 开发了一种名为 SAGE TM 的新型深度学习系统来生成新的风味特征。它接受两个主要的用户定义输入：（1）种子配方（例如，韩式烤肉的风味特征），以及（2）输出配方中所需的任何特定约束（例如，“必须有芒果”）。然后，系统生成与种子有不同程度偏差的配方；4 个配方仅需进行微调即可优化预期性能，4 个配方具有更大的自由度但仍受约束，4 个配方差别很大。这为调味师提供了一系列可从中进行迭代的选项，具体取决于所需的新颖性水平。为了实现这一目标，团队需要一些技巧。首先，他们通过将 40,000 种不同的原材料汇总成 3000 个组来降低数据的维数。其次，他们从 35 万个语料库中抽取了 3000 个配方进行训练，每个配方都标有“成功”评级。最后，他们将模型制定为图问题，定义材料之间的距离指标，其中每个配方都表示为一个向量。
人工智能：创造力胜过知识
Cristina 是不同公共和私人机构的技术和多样性顾问。她是西班牙政府经济事务和数字化转型部西班牙语自然语言处理专家委员会和 Red.es 性别办公室的成员，并领导阿拉贡政府智库 Covid19 的技术领域。2018 年 10 月，她被《Business Insider》评为 Twitter 上值得关注的 30 位西班牙科技界人士之一，并被选为 100 强女性之一。2019 年，《Emprendedores》杂志将她评为西班牙 9 位最具影响力的年轻企业家之一，2020 年 12 月，《Merca2》杂志将她评为西班牙数字领域 20 位最具影响力的人物之一。她是 TEDxZaragoza2018 和 BBVA 节目“Aprendemos Juntos”的演讲者。
人工智能能否帮助激发人类的创造力？
JOSH：简而言之，企业可能需要比以往任何时候都更加开放地接受变化。但这个创造性创新的新时代并非没有不确定性和疑问。以知识产权为例。如果人工智能生成的图像融入了真实艺术家的作品中，那么谁可以声称拥有作者身份？原创艺术家、创建人工智能系统的程序员还是……人工智能本身？此外，人们还担心用于训练算法的所有数据，而这些算法随后会创造新的东西。
人工智能对图形设计中创造力的影响
Abstract- AI通过在提高创造力的同时使其更快地改变图形设计实践。本文重点介绍了AI对图形设计创造力领域的影响。AI还可以通过自动化大多数单调作品来直接使设计师受益，从而腾出了设计时间来进行创意。在设计设备中使用AI，例如自动化设计的软件，使扩展可以扩展到令人兴奋的新样式。一方面，有些人如此频繁地使用机器以及AI生成的设计的问题方面存在问题。本文旨在讨论此类更改，指出AI如何补充设计师而不是取代它们。因此，AI被视为人们扩大设计中可能的边界并制作非凡的新图像的手段。
生成人工智能，人类创造力和艺术
最近的人工智能（AI）工具已经证明了产生传统上认为创意的产出的能力。这样一个系统是文本到图像生成的AI（例如MidJourney，稳定的扩散，dall-e），它可以自动化人类的艺术执行来产生数字艺术品。利用超过50,000个唯一用户的超过400万幅艺术品的数据集，我们的研究表明，随着时间的流逝，文本到文本image AI显着提高了人类创造力的生产率25％，并增加了通过接收喜欢的每一视图的可能性增加50％来衡量的价值。虽然峰值艺术品的新颖性定义为焦点主题和关系，但随着时间的推移会增加，但平均内容新颖性下降，表明一个不断扩大但效率低下的想法空间。此外，峰值和平均视觉新颖性都始终如一地降低，由像素级的风格元素捕获。重要的是，可以成功探索更多新颖思想的AI辅助艺术家，无论其先前的独创性如何，都可能会产生同龄人更有利评估的艺术品。最后，AI采用降低了采用者的价值捕获（收藏率）。结果表明，构想和过滤可能是文本到图像过程中的必要技能，从而引起了“生成的联觉” - 人类探索和AI剥削的和谐融合以发现新的创意工作流。
使用艺术和创造力在位品牌策略
广场品牌越来越普遍，本文研究了波兰的工业后城市如何制定了一种品牌策略，将其复杂遗产与新兴的创意产业领域相结合。伊德（人口：700,000）的财富主要源自19世纪的纺织品贸易，这种传统一直持续到1989年共产主义时代结束。oldoud已选择“重新发明自己的形象，但仍在其文化遗产中，将其艺术和创造力呈现为影响城市的政治和历史发展的力量。在这方面，艺术和创造力已被用来通过政治破坏来创造连续性的因素，因为电影（在社会主义时代得到强有力的支持和存在），可以投资于现在与新的创造性经济相关的新工作和资本投资。
STEAM 空间：教育领域的新创造力挑战
各国政府认识到，可持续的未来需要以创新和跨学科的方式解决快速变化的世界带来的新问题。培养学习者创新思维的重要性体现在教育目标中（经合组织教育 2030；联合国 2030 年全球可持续发展目标 (SDG)，2018 年）。STEM（科学、技术、工程和数学）教育首先源于教育领域的发展，教育领域意识到不仅需要内容，还需要高阶思维（De Boer，1991；Sanders 等人，2011 年）。此外，教育领域发生了全球变革，出现了让所有学生参与 STEM 领域的教学法。艺术被加入其中，并被认为可以吸引学生，促进包容和性别平等的课堂，从而帮助取得成功并促进所有学生的批判性和创造性思维（Bae 等人，2014；Harris 和 de Bruin，2017 年）。这导致了创造性艺术与科学和技术学科 STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）的融合。然而，人们不禁会质疑如何实现教育目标以及是否能够实现。例如，当今的课堂越来越多元文化，要求在教学实践中理解文化差异，这是教师跨文化能力的一部分（例如 Wursten 和 Jacobs，2013 年；Thapa，2020 年）。此外，尽管实证研究有所增加（概述见 Saptono 和 Hidayah，2020 年），但 STEM 教育的许多推理过程，特别是与科学创造性推理有关的过程，仍然没有得到很好的理解（Sternberg 等人，2020 年）。一些研究发现社会（de Vries 和 Lubart，2017）或跨文化方面与科学创造性认知有关（De Vries，2018）。这些结果表明，STEAM 教学可能也存在文化因素，而这些因素目前尚不清楚。关于 STEAM 教育的研究主要是定性的（例如，Barlex 和 Pitt，2000；Keys 和 Bryan，2001），将实证研究的结果与教学实践的定性研究相结合的情况很少。总体而言，STEAM 框架内存在一个空白，即科学创造力的社会和文化方面如何真正成为创造性认知的基础。因此，教学实践在文化上并不适应培养创造性认知。因此，挑战在于将艺术最佳地融入 STEAM 教育，以实现教育目标。STEAM 教育的一个特别有趣的探索领域是空间领域。航天工业是通过国际合作、跨学科和创新思维发展起来的。许多人认识到太空对学习者的吸引力。根据动机理论，当学生通过对工作本身的兴趣、享受、满足和挑战而受到内在激励时，他们的创造力最强（Amabile，1996；Amabile 和 Fisher，2000；Hennessey 等人）。，2015 年）。内在动机也与深度学习有关（ Vansteenkiste 等人，2006 年）。因此，空间领域的兴趣和想象力代表了培养 STEAM 教育创造力方面的适当环境（见附件 1）。
创造力比智力更强大。
1。独创性：创建独特而不是源自现有概念的想法或产品。2。价值：思想或产品必须在某种程度上有价值，有用或有意义。3。想象力：设想超出当前现实的可能性的能力，通常涉及抽象思维和心理模拟。4。认知能力：诸如不同思维之类的认知过程，涉及为问题生成多种解决方案以及融合思维，涉及缩小这些解决方案以找到最好的解决方案，这对于创造力至关重要。其他认知能力包括解决问题的技能，记忆以及在不同思想之间建立关联的能力。5。知识和专业知识：对特定领域的深刻理解为创造力可以建立的基础。专业知识使个人可以识别其领域内的空白，机会和潜在的改进。
生成的AI，创造力，文化和学习的未来
本专栏文章长期以来一直探讨了技术，创造力和教育的不断发展的相互作用，尤其是其变革潜力以及对教育工作者和研究人员所面临的挑战。最近，我们与思想领袖进行了对话，在教育中生成AI（Genai）的最前沿（Henriksen等，2023; Richardson等，2023; Warr等，2023; Woo等，2023; Woo等，2023）。每次对话都揭示了有关技术如何重塑我们的教学，学习和创新的新观点。随着Genai的成长，了解其对人类创造力，文化和公平的暗示的紧迫性也是如此。它的影响是广泛的，有时甚至令人困惑。作为教育者和研究人员努力应对其可能性，他们也面临着其局限性，偏见和道德复杂性。我们如何