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创造力与人工智能
摘要：创造力是人类智能的基本特征，也是对人工智能的挑战。人工智能技术可以通过三种方式产生新想法：通过产生熟悉想法的新组合；通过探索概念空间的潜力；以及执行转换，从而产生以前不可能的想法。人工智能在建模 4,000 个新想法时会比自动评估更容易。0 1998 Elsevier Science BV 保留所有权利。人工智能为何应努力模拟创造力。创造力是人类智能的基本特征，也是对人工智能不可避免的挑战。即使是技术导向的人工智能也不能忽视这一点，因为创新程序在实验室或市场中非常有用。而旨在（或被认为是）作为认知科学一部分的人工智能模型可以帮助心理学家了解人类思维如何具有创造力。创造力不是一种特殊的“能力”，也不是局限于一小部分人的心理属性。相反，它是人类智能的一般特征。它基于日常技能，例如将想法联系起来、回忆、感知、类比思考、寻找结构化问题空间和自我批评。它不仅涉及认知方面（新想法的产生），还涉及动机和情感，并与文化背景和个性因素密切相关[3]。当前的人工智能创新模型主要关注认知方面。创造性的想法是一种新的、令人惊讶的、有价值的想法（有趣、有用、美丽）。但这里的“新颖”有两个非常不同的含义。这个想法可能只是对所涉及的个人（或人工智能系统）的思想来说是新的，或者就我们所知，对整个之前的故事来说都是新的。第一个的产生新奇事物的能力可以称为P创造力（P代表心理学），第二个是H创造力（H代表历史）。创造力是最基本的概念，创造力是其中的一个特例。人工智能应该主要关注创造力。如果他设法强行模拟它，4344在某些情况下就会发生人工创造，事实上，正如我们将看到的，它确实发生了。 （下文中，我将不使用字母前缀：一般来说，它涉及创造力。）创造力的三种类型创造力主要有三种类型，它们以不同的方式相互关联。以罗马式的方式产生想法。这三种类型中的每一种都令人感到惊讶，但只有一种（第三种）能带来“震惊”，即一个想法的拥有者似乎感到惊讶。认为这是不可能的 [2]。所有类别都包括大约 4,444 个创造力的例子，但历史书中记载的创造者通常因其在第三类创造中的 4,444 项成就而更为著名。第一类涉及熟悉想法的新（不可能）组合。我们称之为“复合”创造。例子包括许多
高等教育中的人工智能：研究与实践进展
2023 年，生成人工智能 (AI) 对从业者和研究人员的高等教育产生了重大影响。我们回顾了学者对生成人工智能的理解方式，重新审视了我们提出的研究议程，并反思了我们作为学者在学习、教学、设计和政策方面不断变化的角色。关键词：生成人工智能、教育技术、教育研究 简介 在我们最近的社论中，规划了高等教育中生成人工智能 (AI) 的研究议程 (Lodge 等人，2023)，我们认为高等教育在让学生为生成人工智能应用于他们生活的各个方面的世界做好准备方面发挥着重要作用，并且如果我们正在收集证据来为决策提供信息，我们将最适合做到这一点。2023 年，对高等教育中教育技术 (EdTech) 相关的生成式 AI 的反应和讨论发生了快速变化。在这篇社论中，我们回顾了我们的社区了解和使用生成式 AI 的机会，重新审视了我们提出的生成式 AI 研究议程 (Lodge 等人，2023)，并反思了我们作为学者在本期论文中的角色。我们认为，作为教育技术研究人员 (Goodyear，2023)，我们有专业义务建设我们的能力，以便在我们的实践背景下有意义地参与生成式 AI。如果我们不这样做，那么其他有商业利益的人将很有可能控制议程以及有关高等教育中生成式 AI 的决策方式。学习和使用生成式 AI 的机会 OpenAI 于 2022 年 11 月 30 日发布了 ChatGPT 的早期版本（Marr，2023 年）。仅仅几天后，我们的同事在悉尼的 ASCILITE 会议上对其进行了测试，他们被新奇事物所吸引，同时能够轻松演示有问题的底层算法。在此后的 12 个月里，人们对该主题的参与度迅速提高，因为它影响了我们在学习和教学、研究以及管理和工作生活中的一般互动方面的实践。生成式 AI 已被定位为高等教育的“游戏规则改变者”（例如，Green，2023 年）。在国际上，大学被定位为关键利益相关者，不仅要对学术诚信负责，还要为公民，特别是未来的劳动力提供适当的技能，以便在工作中有效地使用生成性人工智能（例如，Laverdiere 等人，2023 年）。对生成式人工智能可及性的回应还包括有关如何使用它来实现个性化或自适应学习的建议（Laverdiere 等人，2023 年）。仅在今年早些时候，人们才开始以概念性的方式讨论此类自动化方法（例如，Thompson 等人，2023 年）。在澳大利亚，许多大学及时发布了第一学期开设单元的政策。对话和政策实施的主要重点是评估和学术诚信。在工具不断发展和观点不断变化的情况下，围绕生成式人工智能的教学机会和挑战培养教学人员的能力一直是关注的重点领域。FutureLearn（2023 年）提供高等教育生成式人工智能单元，由伦敦国王学院的学者领导，尽管他们不是该领域的研究人员。高度重视提供的专业发展
QIONG ZHANG
Binz, M., Alaniz, S., Roskies, A., Aczel, B., Bergstrom, CT, Allen, C., Schad, D., Wulff, D., West, JD, Zhang , Q., Shiffrin, SM, Gershman, SJ, Popov, V., Bender, EM, Marelli, M., Botvinick, MM, Akata, Z., & Schulz, E. (in press) How Should the Advent of Large Language Models Affect the Practice of Science. Proceedings of the National Academy of Sciences . Ma, S., Popov, V., & Zhang , Q. (2024). A Neural Index Reflecting the Amount of Cognitive Resources Available during Memory Encoding: a Model-based Approach . Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition . Xu, Z., Hemmer, P., & Zhang, Q. (2024).面向重构记忆的广义贝叶斯模型。计算大脑与行为。Lu, Q.、Nguyen, T.、Zhang , Q.、Hasson, U.、Griffiths, TL、Zacks, JM、Gershman, SJ、Norman, KA (2024)。在潜在原因的神经网络模型中协调共享信息与情境特定信息。科学报告。Devraj A.、Griffiths, TL 和 Zhang , Q. (2024)。通过环境统计数据协调分类和记忆。心理经济学公报与评论。康奈尔，CA ̧ Norman, KA、Griffiths, TL 和 Zhang , Q. (2024)。通过基于模型的线索选择改进记忆搜索。心理科学。 Callaway, F.、Norman, K.、Griffiths, TL 和 Zhang, Q. (2023) 记忆回忆的最佳元认知控制。《心理学评论》。Zhang, Q.、Griffiths, TL 和 Norman, K. (2022)。自由回忆中的最佳策略。《心理学评论》。Popov, V.、Zhang, Q.、Koch, GE、Calloway, RC 和 Coutanche, MN (2019)。语义知识影响新奇情景关联的表现是对称的还是不对称的。记忆与认知。Anderson, JR、Borst, JP、Fincham, JM、Ghuman, AS、Tenison, C. 和 Zhang, Q. (2018)。揭示记忆过程的共同时间过程。心理科学。Zhang, Q.、Walsh, MM 和 Anderson, JR (2018)。插入额外心理过程的影响。计算大脑与行为。Zhang，Q.，van Vugt，M.，Borst，JP，& Anderson，JR（2018）。在空间和时间中映射工作记忆检索：一种结合脑电图和皮层电图的方法。神经影像。174，472-484。Zhang，Q.，Borst，JP，Kass，RE，& Anderson，JR（2017）。在共同表征空间中进行 MEG 数据集的受试者间对齐。人脑映射，38（9），4287-4301。Mousavi，M.，Koerner，AS，Zhang，Q.，Noh，E.，& de Sa，VR（2017）。通过用户对反馈的响应改进运动想象 BCI。脑机接口，4（1-2），74-86。 Zhang , Q., Walsh, MM, & Anderson, JR (2017). 探测相似性对联想识别中检索和比较过程的影响。认知神经科学杂志，29(2)，352-367。Anderson, JR, Zhang , Q., Borst, J., & Walsh, MM (2016). 处理阶段的发现：斯腾伯格方法的扩展。《心理学评论》，123(5)，481。
创造力
米哈里·契克森米哈赖 这是一本引人入胜的书，作者是米哈里·契克森米哈赖，他是近代不太出名但可能是最严肃的管理学者之一。他指出了创造力的重要性，概述了创造力的构成要素，并解释了我们如何才能变得更有创造力。 引言 没有创造力，就很难区分人类和其他动物。创造力带来更充实、更令人满意的生活。没有创造力，人类就不会进步。 契克森米哈赖指出，不能只看那些似乎能实现创造力的人来理解创造力。创造性的想法需要有接受能力的受众来记录和实施它们。如果没有有能力的局外人的评估，我们就无法判断一个自称有创造力的人的说法是否正确。 创造力源于一个由三个要素组成的系统的相互作用：包含符号规则的文化、将新颖性带入符号领域的人以及识别和验证创新的专家领域。创造力是文化中符号领域发生变化的过程。所以我们必须学好这个领域。要掌握一个领域，我们必须注意要吸收的信息。我们的大部分注意力都集中在如何从一天到下一天生存下来的任务上。由于缺乏专注力，我们无法用剩下的那一点点注意力做很多事情。思维分散会导致注意力不集中。只有当我们能够把注意力集中在手头的问题上时，创造力才有可能。我们每个人生来就带有两套相互矛盾的指令：保守的倾向，由自我保护、自我夸大和节省精力的本能组成；扩张的倾向，由探索、享受新奇和冒险的本能组成。我们两者都需要。但是，第一种倾向几乎不需要鼓励，而第二种倾向如果不加以培养就会枯萎。如果好奇心的机会太少，如果在冒险和探索的道路上设置了太多障碍，那么从事创造性行为的动力就很容易被扑灭。保持高度的好奇心是创造力的起点。 理解创造力 当我们使用创造力这个词时，我们脑海中会浮现出不同的形象。有些人聪明，他们表达不同寻常的想法，他们有趣又令人振奋。除非他们也贡献了一些具有永久意义的东西，否则这些人必须被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和原创的方式体验世界。这些人的感知新颖，判断力敏锐，可能会做出重要的发现。作者称这样的人为有个人创造力的人。 最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。 如前所述，创造力由三个主要部分组成。其中第一个是领域，它由一组符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域由艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及负责文化事务的基金会和政府机构的管理人员组成。这些人决定哪些新艺术作品必须得到认可、保存和铭记。这些人应该被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和独特的方式体验世界。这些人的看法新颖，判断力深刻，可能会做出重要的发现。作者称这些人为有创造力的人。最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。如前所述，创造力由三个主要部分组成。第一部分是领域，它由一套符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域包括艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及处理文化的基金会和政府机构的管理人员。这些人决定必须承认、保存和记住哪些新艺术作品。这些人应该被称为才华横溢的人，而不是有创造力的人。还有一些人以新颖和独特的方式体验世界。这些人的看法新颖，判断力深刻，可能会做出重要的发现。作者称这些人为有创造力的人。最后，还有一些人在某些重要方面改变了我们的文化。他们是没有资格的有创造力的人。如前所述，创造力由三个主要部分组成。第一部分是领域，它由一套符号规则和程序组成。创造力的第二个组成部分是领域，它包括所有充当领域守门人的个人。他们决定是否可以接受新想法或新产品。例如，在视觉艺术领域，该领域包括艺术教师、博物馆馆长、艺术收藏家、评论家以及处理文化的基金会和政府机构的管理人员。这些人决定必须承认、保存和记住哪些新艺术作品。这些人决定哪些新的艺术作品必须被认可、保存和铭记。这些人决定哪些新的艺术作品必须被认可、保存和铭记。