人工智能真的有创造力吗？(6)

因此，如何评价人工智能创意，将是一个比新颖性更难的问题。
创意的评价，涉及对创意的主观感受，涉及非常主观的喜欢或不喜欢，而不是客观的正确或错误。这就要求情感智能，这也是为什么人工智能的创意，需要机器的直觉智能，因为直觉智能是介于思维智能和情感智能之间的过渡智能水平。
直觉人工智能
我们已经讨论过，常识和直觉是机器更难学会的东西，尤其是在使用数据映射方法学习的基础上。我们在本章的前面也提到，包括微软和 IBM 在内的许多科技巨头，都在竞相研发能够理解常识和直觉的通用人工智能。一个有趣的、重要的、相关的问题是：鉴于“黑盒子”式数据映射学习已经成为主流，计算机科学家们正在努力追求“可解释的人工智能”，以期开发出透明的机器，这意味着人类可以理解机器如何产生输出，以及输出的意义。然而，如果常识和直觉，很难在逻辑上解释（因为它们是作为给定的学习），那么我们如何让机器理解和解释直觉呢？例如，当我们说一个女孩“被击倒 / 绝代佳人（knockout）”，我们并不是真的要把她打倒，而只是想表达她非常漂亮。目前的映射学习，很难识别这样的口语和习语（非母语者也很难理解）。对人类来说，直觉往往是无法解释的，那我们怎么可能让机器理解和解释直觉呢？
这反映出目前对可解释人工智能的呼吁，应该重新考虑“需要解释什么”的问题，尤其是对直觉相关的问题。我们的目标是开发能够考虑到那些超出规则之外的映射算法和模型，比如是情境感知的人工智能？还是指将常识和直觉解释为机器输出（比如机器如何生成一幅画、音乐或创新）？
机器如何才能具有创造力（机器创新）
前面的内容将机器作为创意实体进行探讨，也就是说，机器能否自主发挥创意，比如作曲或画画。但机器可以在创意中扮演另一个角色，即作为创意工具，与人类创作者合作。在这个意义上，机器被当作一种新的发明方法。在这种方法中，创造（或商业世界及经济领域更常见的“创新”）成为机器和人类的共同工作，机器负责分析和认知的任务，人类负责直觉和情感的部分。例如，我们看到“情绪摇滚”音乐在流行领域的兴起，因为音乐的认知部分越来越多地由鼓机、合成器和计算机来承担。在这种情况下，我们依然认为创意主要是人类的领域，因为它具有文化和社会的内涵，而思考型人工智能主要作为人类创意的灵感来源。
我们认为机器作为人类创意灵感来源的作用，对创新有重要影响。本文的作者之一，在目前的一个项目中，就应用了这种方法。应用人工智能的目标，是确定服务研究的重点。这个项目大约每五年做一次，研究结果分别于 2010 年和 2015年发表在《服务研究杂志》上。2015 年的论文被大量引用，也说明人们知道服务研究的优先事项是什么的强烈需求。传统的获取优先级的方法，是在全球范围内进行多轮的服务专家访谈和调查。这是一种劳动密集型的方法，并且需要依赖于数量有限的服务专家的意见。