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我有一只辅助写创意的AI宠物,你有吗?

先看这些创意练习方法:

找出一个物体,想出它的20个作用。

找出两个不相关物体,找出它们的相同点。

观察前面的女孩,除了身材好之外,还有什么特点。

找出几个词语,使用10分钟造句,要求逻辑连贯,有新意。

共同点是,它们都很像神经元的构成。

要么,是从一个点出发,去找相关联的点,

要么,是找寻几个点,之间存在的隐秘联系。

好创意的本质是一些神经网络,

通过各个碎片化信息的拼接,我们可以组装出一个好的创意。

论证过程略,

此处再讲一个小例子:

Numpy is the main package for scientific computing in Python.

一个完全不懂英语的人,

1.对该句中的每一个陌生单词使用app进行学习,大致这样:

2.对该单词例句中的新单词进行记忆,比如:

持续循环后,他会记住所有的英语单词。

当认识到好创意的本质是一些神经网络,它产生的两个前提就非常明确了。

第一个前提是,需要有完全充足的神经网络。

第二个前提是,网络应当具有可塑性,易于生成新的变化。一个不能随意生成新形式的网络,不管密度多高,从本质上来看,也是不能对相邻可能进行探索的。

——伟大创意的诞生

额外一提,人工智能领域的神经网络,就是对人脑神经网络的简化模拟板:

如果你看完上文,还是不理解神经网络为什么重要,

没关系,下面提供了完整的执行方法,照着做就行。

模拟神经网络进行创意练习,看上去很简单:

首先找出练习题:

找出一个物体,想出它的20个作用。

找出两个不相关物体,找出它们的相同点。

观察前面的女孩,除了身材好之外,还有什么特点。

找出几个词语,使用10分钟造句,要求逻辑连贯,有新意。

然后练习:

大部分人会记录下来,

觉得自己可以做到每天练习。

结果当然是,

一次都没练习过。

我是会编程的人哎,

自然是写个程序,

每天定时推送练习题。

然而,

效果差强人意。

存在问题:

1、路径依赖。

一个脑子里只有‘make’,‘love’两个单词的人,

每天都只用这两个单词进行练习。

2、人脑构造。

道的部分,说过神经元,

想象力同样如此,试图让人凭空想出一些画面、单词难度很大。

那么,我们通过手动打开图片网站、选取单词的形式是否能解决问题呢?

不能。

why:

1、手动选取的过程不能带来正反馈。然后就懒了,懒了,拖延了。

2、手动选择,可能会带来偏向性,比如选择喜欢的图片,简单的、熟悉的单词。

所以,这部分我们需要通过程序自动帮助我们做到。

以练习“单词+句子”的创意练习模式为例:

构造文本库文件。(比如日常收集的1000条金句)

构造列表。

从文本中随机选出n条句字。

使用隐马尔可夫模型(容我装个逼),将文本拆分为词语。

随机选取x个词语。

效果如图:

使用注意事项:

同文件夹下,创建‘idea.txt’文件,并自行写入文本。

为实现高自由度,每次启动程序,都会从头开始训练模型,需要等待几秒才出结果。我日常用27万字的文本,需要等待3秒。

后续更新:

做成交互式软件。(目前的运行方式就是看黑框框,这太极客了。)

人工智能自动写创意。(目前已经实现,但不太通顺。)

语音识别。(适合觉得写创意不如说创意的用户)

自动保存到印象笔记。(给自己做过的事,留个正反馈)

......

本工具及其他AI辅助工具,免费提供给社群成员使用。

后续我会将各个工具整合在同一个软件中,

名字还没想好呢,大家帮想一个?

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190128G1BE2H00?refer=cp_1026
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