Если чувак сам придумал, то это творчество.

Я не вижу смысла говорить про творчество нейросетей, также как не вижу смысла говорит про творчество фотокамеры. Даже если этоцифровая камера и она как-то преобразует изображение. В такой цифровой камере тоже много параметров и они подбираются так, чтобы она работала хорошо. И в нейросети много параметров, которые подбираются так, чтобы она работала удовлетворительно. Что такое обучение? Это подбор параметров. А то что детей в школе и на улице пиздят — это обучение, но это не подбор парамктров, если не считать всю струкутру мозга набором параметров. Но все равно вскрыть человеку черепушку и «cкопировать параметры» мы не можем. Значит обучение людей это что-то принципиально отличное от обучения нейросейтей. И генерация контента с помощью людей — это что-то отличное от генерации контента с помощью нейросетей.

(Reply to this) (Parent) (Thread)

Я и не говорю про творчество фотокамеры.

Обучение детей это именно подбор параметров(точнее, создание связей, но это сейчас не важно). То, что мы не можем скопировать содержимое мозга это технический вопрос, если только ты не считаешь, что есть душа заложенная богом, и принципиально непознаваемая.

Ты говоришь примерно следующее: у нематоды 302 нейрона. Причем мы даже можем вскрыть и посмотреть как работает, связи между нейронами описаны. Сознания нет.

И у человека тоже самое, только нейронов 86 миллиардов, значит у человека сознания нет. Вроде очевидно, что это плохое рассуждение. С какого-то числа нейронов происходит качественный скачок.

Фотокамеры не знаю зачем ты приплёл, но разница между современными LLM и более ранними в числе параметров, после какого-то порога проиходят качественный скачок.

Мне кажется, проблема в отсутствии четких критериев творчества, иначе можно было бы оценить результат, а не заниматься рассуждениями, что человека нельзя скопировать.
Для науки четкие критерии существуют и показано, что нейросеть способна делать открытия, т.е. создавать новое научное знание, не существовавшее до этого. Почему нейросеть не может делать аналогичное в искусстве - хуй знает.

>обучение людей это что-то принципиально отличное от обучения нейросейтей. >И генерация контента с помощью людей — это что-то отличное от генерации контента с помощью нейросетей.

Конечно, разница есть. Есть разница и в техническом устройстве, и в опыте, и сознание ИИ, когда оно появится, будет отличаться от человеческого. И творчество отличается.
Если для тебя существует только привычное искусство, а непривычное не существует, то наверное в этой парадигме можно сказать, что творчество ИИ не существует - оно же другое.

(Reply to this) (Parent)

Чтобы не быть голословным, про научные открытия

While previous AI Scientist systems can generate novel findings, they often lack the focus to produce scientifically valuable contributions that address pressing human-defined challenges. We introduce DeepScientist, a system designed to overcome this by conducting goal-oriented, fully autonomous scientific discovery over month-long timelines. It formalizes discovery as a Bayesian Optimization problem, operationalized through a hierarchical evaluation process consisting of "hypothesize, verify, and analyze". Leveraging a cumulative Findings Memory, this loop intelligently balances the exploration of novel hypotheses with exploitation, selectively promoting the most promising findings to higher-fidelity levels of validation. Consuming over 20,000 GPU hours, the system generated about 5,000 unique scientific ideas and experimentally validated approximately 1100 of them, ultimately surpassing human-designed state-of-the-art (SOTA) methods on three frontier AI tasks by 183.7\%, 1.9\%, and 7.9\%. This work provides the first large-scale evidence of an AI achieving discoveries that progressively surpass human SOTA on scientific tasks, producing valuable findings that genuinely push the frontier of scientific discovery.
https://arxiv.org/abs/2509.26603

(Reply to this) (Parent)