I en artikel nyligen i Quanta Magazine föreslår författaren att det kanske bästa sättet att tänka kring kreativitet är som en i någon mening mållös verksamhet – kreativitet utvecklas bäst när man inte söker ett mål, utan utforskar stegvis tillgängliga nya och annorlunda möjligheter.
Ett exempel på just detta sätt att tänka är evolutionen. Evolutionen utvecklas inte mot något. Den utvecklas bort från de olika begränsningar som den möter i sin omgivning.
Det är en viktig insikt för kreativiteten — om vi slutar söka ett mål och istället undersöker näraliggande varianter av den lösning och det problem vi arbetar med så kan vi i bästa fall hitta lösningar som vi aldrig skulle kunna ha förutsagt.
I stället för att utvärdera hur väl en lösning matchar ett problem så utvärderar man i denna metod hur ny lösningen är — hur intressant och annorlunda den är .
Detta påminner mig om något som vi diskuterade på ett seminarium om AIs filosofi för något år sedan: kreativiteten som en tvåstegs metod där man först genererar massor av olika lösningar och sedan väljer ut de intressantaste. Tanken var då att kreativiten är en genomsökning av det möjligas rymd fokuserad just på hur annorlunda varje ny skiss är från den föregående. Hur intressant den är.
Kruxet, förstås, var att lägga fast hur man avgör vad som är intressant.
Antag att du ser ett antal olika målningar och att du måste välja den mest intressanta, eller att du lyssnar på ett antal olika melodier och välja den mest intressanta – hur gör du då?
Ett enkelt sätt är att definiera en uppsättning element i, säg, en melodi och fokusera på dem: a(1) till a(N). Därefter utvärderar du alla melodier efter hur annorlunda de är i dessa, förutbestämda dimensioner. Samtidigt kommer urvalet av element vara i någon mening godtyckligt, så frågan är om det verkligen besvarar frågan.
I det att vi har en förmåga att rangordna olika abstrakta fenomen efter hur intressanta de är ligger något värt att gräva i. Det är i denna spänning som kreativiteten hittar en väg framåt.
Det mystiska är att det tycks vara en mer effektiv metod än att fokusera på lösningen. Ur artikeln:
In one test, they placed virtual wheeled robots in a maze and evolved the algorithms controlling them, hoping one would find a path to the exit. They ran the evolution from scratch 40 times. A comparison program, in which robots were selected for how close (as the crow flies) they came to the exit, evolved a winning robot only 3 out of 40 times. Novelty search, which completely ignored how close each bot was to the exit, succeeded 39 times. It worked because the bots managed to avoid dead ends. Rather than facing the exit and beating their heads against the wall, they explored unfamiliar territory, found workarounds, and won by accident. “Novelty search is important because it turned everything on its head,” said Julian Togelius, a computer scientist at New York University, “and basically asked what happens when we don’t have an objective.”
Detta resultat är värt att fundera vidare på.