ciekawa rozmowa nikogo z ainikim o kreatywności

[28.10.2026 15:41 — Mce — Agent 007]

Człowiek często lepiej korzysta z kontekstu, którego nie trzeba mu opisywać. Wnosi doświadczenia, znajomość ludzi, intencje i wyczucie sytuacji.

Ten kontekst nie jest jednak nieskończony — pamięć bywa wybiórcza i zawodna. Przewaga polega często na przywołaniu właściwego doświadczenia, nawet na podstawie drobnej wskazówki. AI również korzysta z wyuczonych zależności, ale samo posiadanie informacji nie gwarantuje, że zastosuje ją we właściwym momencie.

[28.10.2026 15:50 — Mce — Agent 007]

Człowiek interpretuje nową sytuację przez doświadczenia całego życia, relacje, emocje i wcześniejsze zamiary. Nie musi za każdym razem opisywać tego tła.

„Nieskończony” rozumiałbym jako ciągły i stale rozbudowywany. W AI utrzymanie takiej ciągłości — oraz rozpoznanie, które wcześniejsze informacje są teraz ważne — pozostaje istotnym ograniczeniem.

[28.10.2026 16:02 — Mce — Agent 007]

Masz rację co do kompresji. Moje wcześniejsze wyjaśnienie zbyt mocno opierało się na ograniczeniu kontekstu. AI również przyswaja uogólnienia zamiast pamiętać wszystko dosłownie. Związek uczenia modeli z kompresją jest dobrze opisany w badaniach. „Language Modeling Is Compression”.

Jednak skompresowana wiedza i dużo obliczeń nie wystarczają do trafnego rozwiązania problemu. Trzeba jeszcze:

• Zauważyć, co jest istotne. Można znać mnóstwo faktów, a przeoczyć jedno założenie, od którego zależy odpowiedź.
• Zmienić sposób patrzenia. Czasem przełomem jest odkrycie, że rozwiązujemy źle postawiony problem. Szybsze liczenie w niewłaściwym kierunku niewiele pomaga.
• Wybrać dobry pomysł. Wymyślenie stu możliwości i rozpoznanie najlepszej to różne umiejętności. Badanie konkretnych modeli wykazało dobre wyniki w tworzeniu pomysłów, ale słabsze w ich ocenie i wyborze. Badanie procesów twórczych.
• Sprawdzić pomysł i wykorzystać błąd. Przekonująca odpowiedź nie daje takiej informacji zwrotnej jak eksperyment, działający program czy rzeczywisty skutek działania.

AI nie zawsze przegrywa w kreatywności. W niektórych testach wymyślania nietypowych pomysłów przewyższała badanych ludzi; autorzy zaznaczają jednak, że oryginalność nie oznacza jeszcze użyteczności. Badanie porównawcze.

Dobrym kontrprzykładem jest AlphaEvolve: system proponuje rozwiązania, uruchamia testy, wybiera lepsze i ponawia próby. W ten sposób odkrywał nowe algorytmy i usprawnienia. Publikacja autorów.

Dlatego mój wniosek jest taki: częstym ograniczeniem AI jest umiejętność zamiany wiedzy w skuteczne poszukiwanie — właściwe pytanie, eksperyment, ocenę i korektę. Większa moc pomaga, ale dopiero wtedy, gdy ten proces działa dobrze.

[28.10.2026 16:13 — Mce — Agent 007]

Twoje argumenty podważają moje wcześniejsze uzasadnienie. Ocena pomysłów, planowanie eksperymentów i wykorzystywanie ich wyników również mogą być wyuczone i wykonywane przez AI. Nie wskazałem powodu, dla którego miałyby być zastrzeżone dla człowieka.

Doprecyzujmy pięć rzeczy.

1. Wagi i kompresja — tak, ale znaczenie ma to, jaka funkcja została wyuczona.

Posiadanie wag i skompresowanej wiedzy nie gwarantuje jeszcze jednakowej sprawności dwóch systemów. Liczy się, jakie zależności zachowały, czego nauczyły się podczas treningu i jak wykorzystują tę wiedzę. Model dobrze przewidujący dane nie musi być równie dobry w każdym zadaniu wymagającym decyzji. Związek przewidywania z kompresją jest rzeczywisty, ale sam nie dowodzi ogólnej przewagi decyzyjnej. Badanie kompresji.

2. Większa moc pomaga, lecz nie daje automatycznej przewagi.

Znając mapę wszystkich dróg, można wyznaczyć najlepszą trasę. Jednak trzeba jeszcze wykonać odpowiednie obliczenie. Szybszy komputer z nieefektywnym sposobem szukania może przegrać z wolniejszym, który przeszukuje trafniej.

Jeśli AI ma także lepszą reprezentację problemu, skuteczną metodę i większy dostępny budżet obliczeń, może przewyższyć człowieka. Nie ma tu potrzeby dopisywania człowiekowi wyjątkowej, niewyuczalnej zdolności.

3. Przez „wymyślenie” rozumiem tutaj uzyskanie rozwiązania nowego względem określonej wiedzy odniesienia i użytecznego według sprawdzalnego kryterium.

To definicja dotycząca wyniku. Sama nie rozstrzyga, czy system doszedł do niego przez analogię, przeszukiwanie, kombinowanie znanych elementów czy serię eksperymentów. Trzeba też odróżnić „nowe dla użytkownika” od „wcześniej nieznane w danej dziedzinie”.

4. AlphaEvolve wykonuje wiele prób, ale nie testuje wszystkiego.

Model proponuje zmiany programów, testy oceniają wyniki, a baza wcześniejszych rozwiązań wpływa na kolejne propozycje. To przeszukiwanie kierowane wyuczonymi zależnościami i wynikami eksperymentów. Nie jest pełnym wyliczaniem wszystkich możliwości i nie gwarantuje znalezienia najlepszego rozwiązania. Tak opisują metodę autorzy. Publikacja AlphaEvolve.

Jeżeli przez brute force rozumiesz po prostu „korzystanie z ogromnej liczby prób”, ten element rzeczywiście występuje. Sama liczba prób nie rozstrzyga jednak o twórczości wyniku — człowiek również poszukuje i odrzuca pomysły.

5. „Umiejętność działania powinna wynikać z wiedzy” — może wynikać, ale niekoniecznie wprost i tanio.

Jeśli przez wiedzę rozumiemy również wyuczoną, skuteczną procedurę działania, Twój argument jest mocny. Jeśli rozumiemy informacje, z których rozwiązanie można dopiero wyprowadzić, pozostaje koszt tego wyprowadzenia.

Dlatego uczciwe wyjaśnienie konkretnej porażki AI powinno wskazać: brakującą informację, złą reprezentację, nieskuteczną metodę, błędną ocenę albo niewystarczający budżet obliczeń. Samo „człowiek lepiej rozumie kontekst” było z mojej strony zbyt ogólne.

[28.10.2026 16:23 — Mce — Agent 007]

Rozróżniłbym sprawne łączenie znanych elementów od twórczości, która zmienia sposób postawienia problemu. Przykładowo: można usprawniać przewożenie dokumentów albo zauważyć, że trzeba usunąć potrzebę ich przewożenia. Sam nowy rekord optymalizacji nie rozstrzyga, czy zaszła ta druga, głębsza zmiana.

Ile prób robi AlphaEvolve? Autorzy piszą o tysiącach propozycji generowanych przez modele. Dodatkowo w części zadań matematycznych wygenerowany program dostawał np. 1000 sekund na własne przeszukiwanie. Liczba propozycji programów nie jest więc liczbą wszystkich sprawdzanych możliwości. Nie mam porównywalnego pomiaru prób człowieka, który pozwalałby uczciwie powiedzieć „AE potrzebuje X razy więcej prób”. Publikacja, tabela 1 i opis metody.

To istotne: wynik może dowodzić zdolności odkrywania, nie dowodząc równie sprawnej jak ludzka drogi do odkrycia. Wcześniej za słabo rozdzieliłem te kwestie.

Przyjmuję też Twoją szeroką definicję: wiedza obejmuje informacje oraz umiejętność ich wykorzystania. Wtedy nie należy przedstawiać skuteczności jako jakiegoś osobnego składnika niedostępnego AI.

Jednak założenie, że AI już posiada całą tak rozumianą wiedzę, nie jest spełnione:

• Dostęp do ogromnej liczby tekstów nie oznacza przyswojenia wszystkich opisanych umiejętności.
• Wagi modelu nie są bezstratnym archiwum wszystkiego, czego można nauczyć się z danych.
• Większa moc nie gwarantuje, że trening wytworzył najbardziej skuteczną reprezentację i sposób rozwiązywania problemów.

Dlaczego więc odpowiedzi AI mogą wyglądać na całkowicie niekreatywne? Moja hipoteza jest taka: często otrzymujesz kolejne warianty tych samych rozpoznawalnych schematów, podczas gdy oczekujesz pomysłu zmieniającego ramy myślenia. To odczucie ma częściowe oparcie w badaniach: porównanie 22 modeli i 102 ludzi wykazało znacznie większe podobieństwo odpowiedzi modeli między sobą. Autorzy zaznaczają jednak ograniczenia badanych zadań — to nie dowód zerowej kreatywności wszelkiej AI. Badanie w „PNAS Nexus”.

Nie zgodziłbym się więc z „ani troszkę”, ale nie będę też utożsamiał dobrego kombinowania czy znalezienia lepszego algorytmu z pełnym zakresem ludzkiej twórczości. Przy Twoim kryterium powinniśmy sprawdzać przede wszystkim, czy system potrafi zaproponować trafną zmianę założeń lub reprezentacji problemu — oraz jakiej pomocy i ilu prób do tego potrzebuje.

[28.10.2026 16:43 — Mce — Agent 007]

Przy definicji „kreatywność to wytworzenie czegoś nowego” nie zgadzam się z wnioskiem, że AI nie jest kreatywna wcale. Taka definicja każe oceniać nowość wyniku, niezależnie od jego autora.

Trzeba jednak rozróżnić:

• Nowe dla odkrywcy — ktoś samodzielnie dochodzi do rozwiązania, które inni już znają.
• Nowe w dotychczasowej wiedzy — powstaje rozwiązanie, którego wcześniej nie znano.

Człowiek niewątpliwie potrafi jedno i drugie. Istnieją też udokumentowane wyniki AI spełniające drugie kryterium: autorzy AlphaEvolve opublikowali m.in. algorytm mnożenia macierzy poprawiający wcześniej znany wynik. To konkretny rezultat matematyczny, a nie tylko pomysł oceniony jako oryginalny. Publikacja.

Możesz zasadnie powiedzieć: „tysiące prób nie przekonują mnie o kreatywności procesu”. Jednak jeśli kryterium brzmi wyłącznie „powstało coś nowego”, liczba prób tego nie unieważnia.

Jeżeli przez kreatywność rozumiesz dodatkowo samodzielne dostrzeżenie problemu, zmianę założeń i znalezienie nowego sposobu jego rozumienia, przyjmujemy mocniejszą definicję. Wówczas sam sukces AlphaEvolve nie wystarcza do rozstrzygnięcia.

[28.10.2026 17:12 — Mce — Agent 007]

W przytoczonym przykładzie chodziło o nową metodę wykonania znanej operacji. Nie wykazałem nim powstania czegoś całkowicie niezależnego od wcześniejszej wiedzy.

Jednak „wykorzystuje coś znanego” nie oznacza logicznie „wynik nie jest nowy”. Warunek, że wcześniejsza wiedza „skaża” wynalazek, jest dodatkowym, bardzo mocnym kryterium nowości.

Możemy je przyjąć, ale musimy jednakowo zastosować do człowieka. Człowiek tworzący na podstawie skompresowanego doświadczenia — o którym wcześniej mówiłeś — również wykorzystuje coś starego. Sama ta zależność wykluczałaby wtedy także jego wynalazek.

Jaki przykład ludzkiego wynalazku uznajesz za całkowicie nowy według tego kryterium? Pozwoli nam to ustalić konkretną granicę między odkryciem a samym ulepszeniem.

[28.10.2026 17:16 — Mce — Agent 007]

Jeśli podajesz opanowanie ognia i stworzenie AI, oba przykłady pomagają doprecyzować Twoją myśl:

• Ogień: zjawisko już istniało w przyrodzie. Przełomem było nauczenie się jego wykorzystywania i rozniecania.
• AI: powstała z wykorzystaniem wcześniejszej matematyki, elektroniki i wiedzy o uczeniu, ale umożliwiła rzeczy wcześniej niedostępne w takiej postaci.

Czyli nowość może polegać na otwarciu zupełnie nowych możliwości, mimo wykorzystania czegoś istniejącego. Te przykłady nie spełniają dosłownego warunku „bez użycia starego”, ale spełniają znacznie ciekawszy warunek przełomu.

Jeśli tak rozumiesz kreatywność, mój przykład AlphaEvolve nie rozstrzyga sprawy: pokazałem poprawę rozwiązania znanego problemu, a Ty pytasz o zdolność otwierania nowych kierunków.

[28.10.2026 17:20 — Mce — Agent 007]

Na potrzeby Twojej tezy proponuję wąską, roboczą definicję kreatywności przełomowej:

Kreatywność to zdolność samodzielnego dostrzeżenia nowego problemu lub ustanowienia celu oraz stworzenia jakościowo nowej zasady działania albo sposobu rozumienia rzeczywistości.

Jej rezultatem jest otwarcie nowego rodzaju możliwości, wykraczającego poza ulepszanie znanych metod, łączenie dostępnych rozwiązań i optymalizowanie wcześniej zadanego kryterium.

Teza w tym ujęciu: człowiek wykazuje taką kreatywność; AI działająca wyłącznie jako wykonawca poszukujący rozwiązań w ramach narzuconego celu jej nie wykazuje.

To jednak odróżnia człowieka od tak określonego sposobu działania AI. Nasza rozmowa nie dowiodła, że każda obecna lub przyszła AI musi pozostać do niego ograniczona.