人工知能、人間の乱れた思考をモデル化

初期人工知能研究者は、論理計算用アルゴリズムにランダム性や不合理性を注入し、創造性を再現しようとした。新論文でリンドクイストは幻覚出力の起源をこの研究に求め、人間の振る舞いを模す機械には創造性と予測可能性の代償が付きまとうと指摘する。 ベル研究所のジョン・ピアースは数学で芸術の秩序を崩し、予期しない要素を加える価値を唱えた。心理学者は人工ニューラルネットワークで脳の生産的な誤りを観察し、創造性を通常思考の改良とみなす立場と対立した。当時は誤出力の実害が小さく、奇特な答えも評価されたが、現在の対話型人工知能は法的・経済的リスクから突飛な出力を抑制している。 ルールで知識を扱う記号操作型が主流だった時期を経て、ニューラルネットワークは80年代に認知科学へ移り、インターネット後の大量データと計算資源で台頭した。先駆者ローゼンブラットの71年の死は方向転換に影響した可能性がある。2012年ごろ統計的手法を上回り主流化し、幻覚出力の抑制と創造性は表裏一体との教訓が残る。