就像培根的彗星一样，创意人工智能的时代已经来临。机器不仅在加速发现，它们也开始进行自己的独立发现。时间正好，因为这个世界显然比脆弱的人类所能理解的复杂得多。
但这些都是错的，人们几百年来一直错了。17世纪，弗朗西斯·培根声称自我解放的唯一希望是一种自主的科学方法，在这种方法中，知识从原始的观察中归纳出来。虽然他错了，但他的想法在今天仍然保持着它曾经有的常识性吸引力。
在1900年，这一观点是错误的，当时凯尔文勋爵如此评价：“物理学现在没有什么新发现了。在1996年，这一观点也是错误的，当时约翰·霍根在《科学》杂志的结尾推广了相同的“邪恶的想法”。
而在2008年，这一观点仍是错误的。那时克里斯·安德森庆祝了理论的终结和大数据的发现。培根的彗星又回来了，这次是在物理学的终结和自动化发现的一系列令人信服的进步的基础上进行的沉思。
没错，现在这一观点还是错误的。
人工智能艺术家及其作品集（来源：AIArtists.org）
笔者不想细谈它错误的原因。相反，笔者想庆祝为什么创造力仍是人类独特的追求。笔者想区分应用应用方面的和基础上的创造力，在他看来，这两个概念解释了某些特定领域，而当今人工智能可能很快占据主导地位。
笔者将从一个简单的观察开始：创造力包括新颖性和限制性。第一部分很明显。当我们创造时，我们扩大了解决问题的可能方案的范围。这是大多数人与创造力概念联系在一起的部分。
第二部分更模糊，当然也更困难。可用大量评估标准来衡量创造力。笔者的狗会弹钢琴。（这是事实，而且很可爱）但是它的敲击并不属于创造力，所以他根本没有创造性。
创造性的新颖性和教条性之间的对比，确立了应用性创造力和基本创造力之间的区别。我们通常在给定问题空间的既定评估标准内创建解决方案：例如流行歌曲、广告、商业特许经营权、电影续集、增量假设等。这一大类应用创意作品的标志是衍生性，这些作品并没有开辟新的领域，也没有解决他们设计的狭隘问题。
应用创造力也属于今天的人工智能领域，就像任何狭义的应用一样。这一点很容易理解：人类创造者可能代表了一个用于人工智能探索的创造性假设的搜索空间，其中包含了已知的问题评估约束。
这种“寻找假设”观点的含义表明，可能的解决方案存在于探索之前。它还存在一个暗示，人类思维会潜在地催化创造性。通常，当系统设计者在评估人工智能产生的结果时，他们会注意到一个新的评估基础，这是开始之前未曾想到的。这会让人大吃一惊，可能会很快把这个发现归功于他们的系统。但即使人工智能能够减轻某些工作，仍然是人类来提供灵感、创造性的火花。
这种应用方法不仅容易简单易懂，而且在人工智能生成的艺术中也很容易得到证明。作为情感作品，这些应用人工智能的例子可能令人担忧。如果你觉得创意作品本质上不同于其他技术解决方案，你或许会认为我们已经突破了一些巨大的鸿沟。但并不是这样，这些作品仍然只是应用人工智能。
人类应用创造力是如此的普遍，以至于它很大程度上被忽视了。它当然不会导致关于像人类创造力不可避免的枯竭，或者认为人工智能将我们从创造性的限制中解放出来这样直击灵魂的对话。为什么我们对这些狭隘的例子如此敏感呢？
想到基本的创造力要困难得多。它们就像你的爱因斯坦、奥斯汀、毕加索一样。突破性的发现通常与AGI的前景有关。这些创作不仅带来了新颖性，更迫使我们重新考虑创作界限。基本创作迫使评价创造性发生转变（即使有些人不想让他们转变）。
令人恼火的是，我们无法提前知道新的创作标准。而这一差异也解释了为什么人工创造力目前遥不可及。
以上比较抽象，以音乐所为例子，想象那些可能构建在一个音符上的旋律。
首先，让我们思考一下这个简单例子的范围：随着音符的组合和变化，旋律的数量可能迅速增加到数以百万计甚至万亿计。通常情况下，创造力的问题被错误地简化为规模问题，这反过来又表明，更多的数据和计算能力将不可避免地导致这种问题。
然而，任何给定问题空间的规模，对于创造力来说都不算难题。如果目标是创造一种全新的音乐类型，怎么能事先知道一个新的标准来选择一个新的旋律？如果目标是创造一些全新的东西，会如何设计出新的评估标准来区分这部人工智能杰作和笔者的狗爪子弹琴？
笔者最喜欢的音乐难题是diabolus in musica（拉丁语中是指 “音乐中的恶魔”）。它指的是一个高度不和谐的间隔，叫做三全音。你会立刻认出它是Enter Sandman,还是 Maria, 或者Purple Haze。
但这些旋律在中世纪是不会被选中的。不是因为它们不属于问题空间，而是必要的评估标准还未被选上。人们坚决地避开了音乐中的魔鬼。
将所有可能旋律的空间与与三全音相关的评价标准进行对比。
作为一个动态的和突然出现的过程，这个古典音乐和三全音是一个很小的例子来说明创造力挑战的巨大性。
想想看你对旧音乐的热爱。你有没有想过为什么我们还喜欢高中时听的音乐？我们的评价标准通常在青春期和青年时期就已经形成了印记。从那以后，我们觉得音乐越来越差，一代又一代，因为新音乐的发展超出了我们的口味。旧音乐体现了我们所重视的标准。新音乐象征着新的标准，而忽视了旧的。
如果你愿意，你甚至可以建立一个系统来“证明”旧音乐要好于新音乐，只需选择那些有利于旧的评价标准的功能。显然，现在的歌曲旋律不那么复杂，重复性更强，它们的和弦变化较少，动态范围较小，今天的艺术家自我参与程度惊人。
当然，音乐的质量和选择标准不能用这些描述性特征来解释，这些分析都不承认任何新的、很大程度上莫名其妙的选择标准活跃在在我们的文化团体中。但是，对于什么是科学论据的误解和对创造力的误解一样猖獗。
笔者认为这种文化障碍对创造很有吸引力。笔者不知道有多少伟大的想法被酝酿出来，但却被草率地驳回，只因它们不符合当时的主流文化。废纸篓里那堆皱巴巴的纸就是这个过程的证明。
挑战不在于创造性的变化过程(比如把你的狗放在钢琴前)，而在于选择的方式。再者，同样的环境建设挑战也限制了进化方法解决这个问题的能力。
事实上，没有人理解这种心理和社会因素的复杂相互作用是如何驱动创造力的，这神秘而奇妙。当条件恰当的时候，在创造性思维和变幻莫测的社会环境的结合点上，一些新的又重要的东西就会出现。
这肯定会再次发生。一些天才在正确的时间在正确的团体里工作，将解开创造力如何运作的谜团。我们知道这点，因为终有一天他们将能解释这个谜团。
很快，人工智能将真正具有创造性。
