读天才与算法:人脑与AI的数学思维笔记02_激发创造力

2024-04-17 07:52

本文主要是介绍读天才与算法:人脑与AI的数学思维笔记02_激发创造力,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.       心理创造力

1.1.         自我创造力的实现结果对个体来说可能是全新的,但纵观历史其实已算是“明日黄花”,这就是心理创造力的概念

2.       激发创造力

2.1.         理智是创造力最大的敌人

2.1.1.           巴勃罗·毕加索(Pablo Picasso)

2.2.         格丽特·博登

2.2.1.           Margaret Boden

2.2.1.1.            一位独具慧眼的科学家
2.2.1.2.            研究涉及哲学、心理学、医学、人工智能、认知科学等领域,并能将其很好地融会贯通

2.2.2.           人类的创造力

2.2.2.1.            探索型创造力
2.2.2.2.            组合型创造力
2.2.2.3.            变革型创造力

3.       探索型创造力

3.1.         人类97%的创造行为属于探索型创造行为

3.2.         探索已知事物的外部边界,在保持规则约束的同时扩展其可能的极限

3.3.         “探索”是最显而易见的途径

3.3.1.           创造行为是一个循序渐进的过程,“大爆炸”这种状况很少发生

3.3.2.           伟大的成就不是靠一时冲动就能实现的,它是一系列小事的日积月累。

3.3.2.1.            凡·高(Van Gogh)

3.4.         巴赫的音乐创作在巴洛克时期是登峰造极的,他的复调作品通过多旋律、不同调性的应用探索音乐的世界

3.5.         数学是探索型创造力的狂欢

3.5.1.           “有限单群分类”是它的力作之一

3.5.2.           从对称性的简单定义(4个基本性质)开始,数学家用了150年的时间,列出了所有可能的有限单群,并最终发现“大魔群”

3.5.2.1.            其元素数量超过地球上所有原子的总数,是最大的散在单群

3.6.         计算机的运算速度远胜人类,所以用“穷举”或“暴力破解”的方法求取一组模式或规则的极限也是它最擅长的

3.6.1.           其结果均在情理之中,并无意料之外的惊喜,不能算真正意义上的创造

4.       组合型创造力

4.1.         将两种完全不同的结构或理念结合起来是艺术家惯用的创作手法,某领域特定的规则会为其他领域构建出新的框架

4.2.         组合,也是数学领域里一个非常强大的创新工具

4.2.1.           庞加莱(Poincaré)提出的关于探寻宇宙形状的猜想,最终也是运用不同领域的工具(微分几何学、热力学)来证明的

4.2.2.           将数论中分析素数的方法运用于探索可能的对称性分类

4.3.         当今,科学界一些最伟大的创造都发生于不同学科的交叉领域

4.3.1.           越能突破自己的圈子,分享自己的想法和问题,就越有可能获得更多的创造力

4.3.2.           这就是“最容易摘到的果子”

4.4.         组合型创造力也可能完美适合人工智能世界

4.4.1.           蓝调音乐与布列兹(Boulez)的奇特组合可能会打开声音新世界的大门

4.4.2.           也可能会生成一种不和谐甚至刺耳的噪声

5.       变革型创造力

5.1.         完全改变游戏规则的创新

5.1.1.           创造力更加神秘和难以捉摸

5.1.2.           真正的创造性行为有时需要打破常规,创造一个新的现实世界

5.2.         激发变革型创造力的“元规则”就是打破常规,去掉约束,看看到底会出现什么

5.2.1.           通过编程创建一个“元规则”,指导机器改变路线,最终产生“非理性”的行为,这是机器学习非常擅长的

5.3.         每种艺术形式都有这种创造力的体现

5.3.1.           毕加索的立体主义绘画

5.3.2.           勋伯格(Schoenberg)的无调性音乐

5.3.3.           乔伊斯·卡罗尔·奥茨(Joyce Carol Oates)的现代主义小说

5.4.         艺术这种创造性行为就是通过打破已有规则或者引入新规则,最终得到了一个全新的、有价值的作品

5.5.         “–1的平方根”的引入,是16世纪中叶数学界一个很典型的变革型创新

5.5.1.           笛卡尔将其称为虚数(虚暗含不存在的意思)

5.6.         后来者都要参考前者才能展现它的创造性

5.6.1.           从中世纪到巴洛克风格,到古典主义,再到浪漫主义;从印象派到表现主义

5.6.2.           音乐时代的更迭,是打破原有常规的过程

5.7.         历史背景在我们定义新事物时起着重要的作用

5.7.1.           创造力不是绝对的,而是相对的

5.7.2.           我们在我们所在的文化和参照系内具有创造性

5.8.         表面上看,“变革”是一种很难驾驭的创造力激发策略,但我们的目标是通过去掉一些已有的限制来对现有的知识体系或架构进行测试和分析

6.       创造力教得会吗

6.1.         大师们可能无法阐明他们的想法来自何处,但这并不意味着他们没有遵循规则

6.1.1.           在古希腊,诗人被认为是缪斯女神的附身,是缪斯将灵感注入诗人的心灵,使诗人达到一种几近疯狂的状态

6.1.2.           著名的印度数学家拉马努金(Ramanujan)将他的伟大发现归功于其所信奉的印度教的娜玛卡尔女神

6.1.3.           柯勒律治(Coleridge)曾表示服用鸦片酊后的睡梦联翩,是诗歌《忽必烈汗》的创作之源

6.2.         艺术是构成潜意识思维过程的无数个“逻辑门”的意识表达

6.3.         人们习惯于把富有创造力的天才传奇化

6.3.1.           孤独的艺术家闭门造车是一个神话

6.3.2.           在绝大多数情况下,创造是日积月累的过程,而非一步登天

6.4.         创造性工作就像科学工作一样,应被视为一种集体的努力——一种个体发出多种声音的尝试,一种综合、探索和分析的尝试。

6.4.1.           美国作家乔伊斯·卡罗尔·奥茨

6.5.         教授知识或编写程序都只是为了使人或机器学会模仿并按照规则做事,这与创造大相径庭

6.5.1.           我们身边有许多相反的例子:有创造力的个体通过不断地学习,最终改进了他们的技能

6.6.         数学专业的博士生必须创建一个新的数学结构才能获得学位,即他们必须做出前人未做出的事

6.6.1.           即使答案已了然于胸,解决问题仍需要个人的创造力

6.6.2.           并非每个大脑都能拥有数学的创造力

6.7.         通过学习他人如何实现突破,可以为自己的创造力找到一个适合的环境来扎根、发芽

6.7.1.           有些人能在某个领域拥有极佳的创造力,而在别的领域却不行

6.8.         培养创造力所需的另一个最重要的因素是“接受失败”

6.8.1.           除非你做好了失败的准备,否则就请你不要去冒那些会让你突破自我、创造新事物的风险

6.8.2.           教育系统和商业环境两个领域非常痛恨失败,这对创造力的激发有害无利

6.8.3.           庆祝失败与庆祝成功同等重要

6.8.4.           失败,再次失败,却是以更好的方式失败。

6.8.4.1.            贝克特(Beckett)

6.9.         程序员们从未对其算法产生的结果感到惊讶,因为一切都是意料之中的事情,没有试验或者失败的可能性

6.10.     一种可以“从失败中吸取经验教训”的代码出现了,它前所未有的举动震惊了它的创造者,这说明它具有不可估量的价值

6.10.1.      这是一场需要创造力的“游戏”

这篇关于读天才与算法:人脑与AI的数学思维笔记02_激发创造力的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/911216

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig