Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence output are undeniably creative, but it has been argued that creativity should be assessed in terms of, not external products, but internal self-transformation through immersion in a creative task. Self-transformation requires a self, which we define as a bounded, self-organizing, self-preserving agent that is distinct from, and interacts with, its environment. The paper explores how self-hood, as well as self-transformation as a result of creative tasks, could be achieved in a machine using autocatalytic networks. The autocatalytic framework is ideal for modelling systems that exhibit emergent network formation and growth. The approach readily scales up, and it can analyze and detect phase transitions in vastly complex networks that have proven intractable with other approaches. Autocatalytic networks have been applied to both (1) the origin of life and the onset of biological evolution, and (2) the origin of minds sufficiently complex and integrated to participate in cultural evolution. The first entails the emergence of self-hood at the level of the soma, or body, while the second entails the emergence of self-hood at the level of a mental models of the world, or worldview; we suggest that humans possess both. We discuss the feasibility of an AI with creative agency and self-hood at the second (cognitive) level, but not the first (somatic) level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».