創造性は、何か新しいもの、そして何とか価値のあるものが形成される現象です。 作成されたアイテムは、アイデア、科学理論、楽曲、冗談などの無形のものでも、物理的なもの(発明、文学作品、絵画など)でもかまいません。

エンジニアリング、心理学、認知科学、教育、哲学(特に科学の哲学)、技術、神学、社会学、言語学、ビジネス研究、ソングライティング、経済学の創造性への学問的関心は、創造性人格タイプ、精神的および神経学的プロセス、精神的健康、または人工知能を含むが、これらに限定されない。 教育と訓練を通じて創造力を育む可能性。 国家経済利益のための創造性の最大化、教授と学習の有効性を向上させる創造的資源の応用。

創造力
独創的な能力は、単一の正解を必要とする収斂的な仕事と、様々な正解の多くの異なる答えを生み出すことを必要とする発散的な仕事を用いて、研究で測定された。 2つのタイプの収束タスクが使用されていました。最初はリモートアソシエートタスクであり、対象に3つの単語を与え、以前の3つの単語がどの単語に関連しているかを尋ねました。 第2のタイプの収束思考課題は、洞察問題であり、被験者に文脈上の事実を与え、次に解釈が必要な質問をした。

リモートアソシエイツのタスクでは、コンバージェントな思考者が5人のリモートアソシエートのうちの多くを正しく解決し、次に発散的思考を使用して問題を解決しました。 これは、一方向ANOVAによって有意に異なることが実証された。 さらに、洞察問題に応答するとき、収束思考を用いる参加者は、対照群よりも多くの洞察問題を解決したが、収束または発散思考を使用する被験者間に有意差はなかった。

発散的思考タスクでは、分岐したタスクのすべてを合わせて相関関係を示したが、条件間で検討した場合には重要ではなかった。

個々の創造力を評価する

創造性の商
インテリジェンス商(IQ)と同様に開発された創造性商がありました。 それは、それらをさらに処理することによって発散的な思考テスト(下記参照)の結果を利用します。 これは、応答の中の他のアイデアと根本的に異なるアイデアに大きな重みを与えます。

心理学的アプローチ
近代的な心理学的創造性研究を開拓したJP Guilfordのグループは、1967年に創造性を測定するいくつかのテストを構築しました。

プロットタイトル:参加者にストーリーのプロットが与えられ、元のタイトルを書くように求められます。
「クイックレスポンス」は、珍しいことで採点された単語関連テストです。
Figure Conceptsでは、参加者にオブジェクトと個人の簡単な描画が与えられ、2つ以上の図面で共通する品質や特徴を見つけるよう求められました。 これらは珍しいために得点された。
異常な用途は、レンガのような一般的な日常的なオブジェクトの異常な使用を見つけることです。
リモートアソシエーション(Remote Associations)では、参加者は2つの単語の間で単語を見つけるように求められます(例えば、ハンド_____コール)
参加者が予期せぬ出来事(例えば重力の喪失)の結果のリストを生成するように要求されている遠隔の結果
ギルフォードの仕事に基づいて、トーランスは1966年にトーランス・テスト・オブ・クリエイティブ・シンキング(The Torrance Tests of Creative Thinking)を開発しました。彼らは発散的思考や他の問題解決スキルの簡単なテストを行いました。

流暢性 – 刺激に応答して生成された、解釈可能で有意で関連性のある概念の総数。
独創性 – 被験者間の反応の統計的希少性。
エラボレーション – 応答の詳細量。
このようなテストは、発散思考(DT)テストとも呼ばれ、サポートされており、批判されています。

意味論的手法を用いた発散的思考テストの自動採点ではかなりの進歩がみられた。 人間の評価者と比較すると、NLPの技術は信頼性が高く、独創性を評価するのに有効であることが示された(人間の評価者と比較して)。 報告されたコンピュータプログラムは、それぞれ人間のグレーダに対して0.60と0.72の相関を達成することができた。

セマンティック・ネットワークはまた、社会的個人的尺度との有意な相関をもたらした独創性スコアを考案するために使用された。 最近では、James C. KaufmanとMark A. Runcoが率いるNSF資金提供チームは、創造性研究、自然言語処理、計算言語学、統計データ分析の専門知識を組み合わせて、コンピュータ化された自動テストのためのスケーラブルなシステムを考案しました(SparcIt Creativityインデックステストシステム)。 このシステムにより、信頼性が高く、客観的でスケーラブルなDTテストの自動スコアリングが可能になり、発見され報告されたDTテストの問題のほとんどに対応しました。 得られたコンピュータシステムは、0.73の相関をヒトのグレーダに達成することができた。

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社会的人格アプローチ
いくつかの研究者は、創造性の測定に社会的人格のアプローチを取っている。 これらの研究では、個人の創造性の尺度として、判断の独立性、自信、複雑さへの誘引性、美的方向性、リスクテイクなどの性格特性が用いられている。 グレゴリー・フェイストのメタアナリシスは、創造的な人々が「新しい経験や、慣習的でなく、より自信がなく、自信があり、自認し、意欲的で、野心的で、支配的で、敵対的で、衝動的」である傾向があることを示しました。 開放性、良心性、自己受容性、敵意、衝動性は、列挙された形質の最も強い影響を与えた。 ビッグ5の人格モデルの枠組みの中で、いくつかの一貫した特性が浮上してきた。 体験の開放は、創造性のさまざまな評価のホスト全体に一貫して関連していることが示されています。 他のBig Fiveの特徴の中でも、創造性の異なる領域間の微妙な違いが研究によって示されています。 非科学者と比較して、非科学者と比較して、科学者は外見の自信に支配された面でより経験豊かで、良心的で、より高いです。

自己申告アンケート
代わりに、電気的な方法があります。 これらの方法は、刊行物の数、特許、または作品のパフォーマンスなどの定量的特性を使用する。 この方法はもともと高度に創造的な人物のために開発されたものですが、今日は短編小説の作成や独自のレシピの作成など、頻繁であまり目立たない創造的行動を補った自己報告アンケートとしても利用できます。 たとえば、10のドメインにわたる創造性を測定する自己報告テストであるクリエイティブアチーブメントアンケートは、2005年に記述され、他の創造性測定値と比較して信頼性が高く有効であることが示されています。 英語のオリジナルのほか、中国語、フランス語、ドイツ語を話すバージョンでも使用されていました。 研究で最も頻繁に使用される自己申告アンケートです。

創造性と知性
Getzels&Jackson、Barron、Wallach&Kogan、Guilfordからの多数の有力な研究が創造性だけでなく知性にも焦点を当てた1900年代後半から、創造性と知性の潜在的な関係が関心を集めています。 この共同の焦点は、関係の理論的および実践的重要性の両方を強調している。研究者は、構築物が関連しているだけでなく、方法および理由にも興味がある。

彼らの関係を説明する複数の理論があり、次の3つの主な理論があります。

閾値理論 – 知性は必要不可欠ですが、創造力のための条件ではありません。 IQ〜120までは、創造性と知性の間に適度な正の関係があります。
認定理論 – 創造性は知性と本質的に関連していません。 代わりに、個人は、あるレベルの教育/仕事を得るために必要なレベルの知能を満たしていなければなりません。それは次に、創造的な機会を提供します。 創造性の表示はインテリジェンスによって調整されます。
干渉理論 – 非常に高い知性は、創造力を妨げる可能性があります。
スターンバーグとオハラは、創造性と知性の間に5つの可能な関係の枠組みを提案した。

創造性は知性のサブセットです
インテリジェンスは創造性のサブセットです
創造性と知性は重なり合った構造です
創造性と知性は同じ構築物の一部である(一致するセット)
創造性と知性は別個の構造物である(分離したセット)
インテリジェンスのサブセットとしての創造性
多くの研究者は、明示的にも暗黙的にも、知性の重要な要素として創造性を含んでいます。

インテリジェンスのサブセットとしての創造性を含む理論の例

ガードナーの多重知性理論(MIT) – MITのサブセットとしての創造性を暗黙的に含みます。 これを実証するために、ガードナーは、それぞれが知性の種類が異なる、有名な創作者の例を引用しました。例えば、ピカソ(空間知能) フロイト(個人的); アインシュタイン(論理 – 数学); とガンジー(対人関係)。
スターンバーグの成功知能理論(知性の三共理論を参照)は、主成分としての創造性を含み、構成的(分析的)、文脈的(実践的)、経験的(創造的)の3つのサブ理論で構成される。 経験的な副理論 – 新しくかつ斬新な問題を解決するために既存の知識と技能を使用する能力 – は、創造性に直接関係しています。
Cattell-Horn-Carrollの理論には、知性のサブセットとしての創造性が含まれています。 具体的には、長期保存および検索(Glr)の広範なグループ要因と関連している。 創造性に関連するGlrの狭い能力には、理想的な流暢さ、会話的な流暢性、独創性/創造性が含まれます。 Silvia et al。 差別的発想と言語的流暢性テストとの関係を調べる研究を行い、発散的思考における流暢さと独創性の両方が、広いレベルのGlr因子によって著しく影響を受けることを報告した。 Martindaleは、創造性のある個人も処理速度を選択的であると提案されたという意味でCHC理論を拡張した。Martindaleは、創造的なプロセスでは、より多くの情報が初期段階ではよりゆっくりと処理され、個人が問題を理解し始めると、処理速度が向上します。
デュアルプロセス理論の知性は、2因子/タイプの知性モデルを定める。 タイプ1は意識的なプロセスであり、ゴール指向の思考に関係しており、それはgによって説明される。 タイプ2は無意識のプロセスであり、空想的で暗黙の学習能力を包含する自発的な認知に関係する。 カウフマンは、タイプ1とタイプ2のプロセスが組み合わさって作業することで創造性が生じると主張する。 クリエイティブプロセスでの各タイプの使用は、さまざまな程度で使用できます。
創造性のサブセットとしての知性
この関係モデルでは、知性は創造性の発達の鍵となる要素です。

知性を創造のサブセットとして含む創造性の理論

スターンバーグ&ルバートの投資理論。 株式市場のメタファーを使って、彼らは創造的な思想家が良い投資家のようであることを実証します。 下位/低位の株式と同様に、創造的な個人は、最初は他人によって拒否された独自のアイデアを生み出します。 創造的な個人は忍耐しなければならず、アイデアの価値を他者に説得しなければなりません。 他者を説得してアイデアの価値を高めた後、クリエイターは他の人にアイデアを残して「高く売る」、別のアイデアを生み出すように動く。 この理論によれば、6つの異なる、しかし関連する要素が、知性、知識、思考スタイル、人格、モチベーション、環境という創造性に貢献します。 インテリジェンスは、他の5つの要素と単独で、または他の5つの要素と組み合わせて、創造的思考を生み出す6つの要素の1つに過ぎません。
アマビルの創造性の構成的モデル。 このモデルでは、ドメイン関連スキル、創造性関連プロセス、タスクモチベーションなどの創造性に必要な3つの個別のコンポーネントと、個人の外部の1つのコンポーネント、すなわち周囲の社会環境があります。 創造性には、すべての構成要素の合流が必要です。 高い創造性は、個人が本質的に動機づけられ、ドメイン関連スキルのレベルが高く、創造的思考力が高く、非常に創造的な環境で働いている場合に生じます。
遊園地の理論モデル。 この4ステップ理論では、ドメイン固有のビューとジェネラリストのビューの両方が創造性のモデルに統合されています。 研究者は、これらの創造的レベルのそれぞれにおいて、知性が重要な役割を果たすことを実証するために遊園地の隠喩を利用する。
アミューズメントパークに入るためには、最初の要件(例えば、公園に行く時間/輸送)があります。 最初の要件(インテリジェンスなど)は必要ですが、創造性には十分ではありません。 彼らはより創造性の前提条件に似ており、個人が最初の要件(インテリジェンス)の基本レベルを持っていなければ、創造的思考/行動を生み出すことはできません。
第二に、サブコンポーネント(一般的なテーマ領域)が特異性を高めることです。 訪問する遊園地のタイプ(例えば、動物園やウォーターパーク)を選択する場合と同様に、これらのエリアは、誰かが創造的であり得るエリア(例えば、詩)に関連する。
第3に、特定のドメインがあります。 例えばウォーターパークのような訪問する公園のタイプを選んだら、次に行きたい特定の公園を選ぶ必要があります。 詩のドメイン内には、自由な詩、謎、ソネットなど、さまざまな種類があります。
最後に、ミクロドメインがあります。 これらは、各ドメイン内に存在する具体的なタスクであり、例えば無料の詩の個々の行/ウォーターパークでの個別のライドです。
重複しながら別個の構築物としての創造性と知性
この可能性のある関係は、創造性とインテリジェンスを別個であるが交差する構造物に関係させる。

創造性と知性を重複する構造として含む理論

Renzulliの才能の3環構想 この概念化では、才能は、平均的な知的能力、創造性、および仕事のコミットメント以上の重複の結果として生じる。 この見解では、創造性とインテリジェンスは別個の構成要素ですが、正しい条件の下で重複します。
知性のパス理論。 この理論では、問題を解決し、決定を下し、行動を取る能力に関する計画要素は、創造性の概念と強く重なっています。
閾値理論(TT)。 これまでの多くの研究結果から、創造性と知性の関係には閾値が存在することが示唆されています。どちらの構造も約120のIQまで中程度の正の相関があります。 120のIQのこの閾値より上では、関係が全くない場合、それは小さく弱い。 TTは、創造性のために適度なレベルの知性が必要であると考えています。
Barronは、TTを支持して、才能のあるサンプルで創造性と知性の間に有意でない相関があることを報告しました。 非才能のサンプルでは有意な相関があります。 Yamamotoは、中等学校の子供のサンプルでは、​​創造性と知性との間にr = .3の有意な相関があると報告し、サンプルが才能のある子供からなる場合には有意な相関はないと報告した。 Fuchs-Beauchamp et al。 幼児のサンプルでは、​​IQが閾値を下回った子供のグループで、創造性と知性がr = .19からr = .49に相関していることが分かりました。 閾値を超える群では、相関はr = <.12であった。 Choら 青少年と成人のサンプルの平均IQ群における創造性と知性の相関係数が.40であると報告している。 高IQ群ではr = .0に近い相関を示す。 Jauk et al。 創造的な可能性の尺度のためだけに、TTのサポートを見つけました。 創造的なパフォーマンスではない。 近代的な研究の多くは、TTに対する所見を報告している。 Wai et al。 初期青年期から成人期までのエリート学生のコホートであるMathematically Precocious Youthの縦断研究のデータを用いた研究では、13歳でのSATスコアの差が20年後の創造的実生活の結果を予測することが分かった。 金氏の21件の研究のメタアナリシスでは、TTの裏づけの証拠は見つかっておらず、IQが120以上の知能、創造性、発散思考の間では無視できる相関が報告されていた。Preckelらは、流体インテリジェンスと創造性を調査したすべてのレベルの認知能力にわたるr = .3からr = .4の小さな相関。 一致するセットとしての創造性と知性 この見解の下で、研究者は、通常の問題解決で使用されるものに創造性の根底にあるメカニズムに違いはないと仮定している。 通常の問題解決では、創造性の必要はありません。 したがって、創造性と知性(問題解決)は同じことです。 パーキンスはこれを「何も特別なものではない」と言いました。 Weisberg&Albaは、参加者に3ドットの3つのドットのすべての9つのドットを4つの直線以下で接続するように求められる9ドットの問題を解決することによって問題解決を調べました。ペンを持ち上げたり、同じ行を2回たどることはありません。 この問題は、線が点の四角形の境界線から外れる場合にのみ解決できます。 結果は、参加者がこの洞察力を与えられたとしても、依然として問題を解決することが困難であることを示しているため、必要な洞察(または創造性)だけではないことを示しています。 独創的なセットとしての創造性と知性 この見解では、創造性と知性はまったく異なる無関係の構成要素です。 GetzelsとJacksonは、6-12学年の449人の子供のグループに対して5つの創造性測定を行い、これらの検査結果を以前に(学校で)管理されたIQ検査の結果と比較した。 彼らは、創造性測定とIQとの間の相関がr = .26であることを見出した。 高い創造性グループは、創造性尺度全体の上位20%を獲得しましたが、IQスコアラーの上位20%には含まれていませんでした。 ハイ・インテリジェンス・グループは、IQの上位20%を獲得したが、創造性のスコア20%を超えていたため、創造性と知性が明確で無関係であることを示しています。 しかし、この作品は非常に批判されています。 WallachとKoganは、創造性の尺度は、互いに弱く関連しているだけでなく(IQよりも互いに関連がないほど)、創造性のないスキルを引き出すように見えたと強調しました。 McNemarは、IQスコアは3つの異なるIQテストの混合物であるという点で、大きな測定上の問題があると指摘しました。 WallachとKoganは創造性の5つの尺度を管理し、そのそれぞれは独創性と流暢性のスコアをもたらした。 151の5年生の子供たちに対する一般的な知能の10の尺度。 これらのテストはアンタイムドで、ゲームのようなやり方で与えられました(創造性を促進することを目指しています)。 創造性テスト間の相互相関は平均してr = .41であった。 知能測定の間の相互相関は平均してr = .51であった。 創造性テストと知能測定はr = .09と相関していた。 作業記憶と小脳 Vandervertは、脳の前頭葉と小脳の認知機能がどのように創造性と革新を生み出すために協力しているかを説明しました。 Vandervertの説明は、(すべての思考を処理する責任がある)作業記憶のすべてのプロセスが、小脳の効率を高めるために適応的にモデル化されているというかなりの証拠に基づいている。 小脳(脳の残りの部分全体よりも多い1千億個のニューロンからなる)も、効率的にすべての身体運動を適応的にモデル化することが広く知られている。 小脳の作業記憶処理の適応モデルは、創造的かつ革新的な思考が生じる特に前頭葉作業記憶制御プロセスにフィードバックされる。 (明らかに、創造的な洞察力または "aha"の経験は側頭葉で引き起こされます。) Vandervertによると、創造的適応の詳細は、動きと思考のための先験的/探索的コントロールである「前方」小脳モデルで始まります。 これらの小脳の処理および制御アーキテクチャは、制御のための階層的モジュール選択および識別(HMOSAIC)と呼ばれている。 新しい、階層的に配列されたレベルの小脳制御アーキテクチャ(HMOSAIC)は、作業記憶における精神的悩みが時間の経過と共に拡大するにつれて発達する。 これらの新しいレベルの制御アーキテクチャは、前頭葉に送られる。 Vandervertのアプローチは、スポーツ、芸術、音楽、ビデオゲームの設計、技術、数学、児童天才、一般的な思考の創造性とイノベーションを説明するのに役立ちます。 本質的にVandervertは、人が挑戦的な新しい状況に直面したときに、視覚的空間作業記憶および会話関連作業記憶が分解され、小脳によって再構成(分画)され、その後、大脳皮質で混合されると主張している新しい状況に対処する。 困難な状況に対処するための繰り返しの試みで、脳小脳混合プロセスは、作業メモリが状況や問題をどのように処理するかの効率を最適化し続けています。 最近では、人間の言語の進化につながったのと同じプロセス(視覚的 - 空間的作業記憶と言語の事前発声のみを伴う)であると主張している。 VandervertとVandervert-Weathersは、継続的に効率を最適化するため、このブレンドプロセスは、発明や新しいアイデア、音楽、芸術、技術の革新へのプロトタイピングの試みを常に改善すると指摘しています。 プロトタイピングは、新製品を生産するだけでなく、プロトタイプ自体を効率化するために必要な脳小脳の経路を訓練すると主張している。 さらにVandervertとVandervert-Weathersは、この反復的な「精神プロトタイピング」や小脳と大脳皮質を伴う精神的リハーサルが、Khan Academyの教授法によって開始された自己駆動の、個別化された繰り返しのパターン形成の成功を説明していると信じている。 しかし、Vandervertによって提案されたモデルは、いくつかの著者からの鋭い批判を受けている。 レム睡眠 創造性は、有用であるか、またはある要件を満たす新しい組み合わせへの結合要素の形成を伴う。 睡眠はこのプロセスを助けます。 NREM睡眠よりもむしろREMが原因と思われる。 これは、レム睡眠中に起こるコリン作動性およびノルアドレナリン作動性神経調節の変化によるものであることが示唆されている。 この睡眠期間中、海馬の高レベルのアセチルコリンは、海馬から新皮質へのフィードバックを抑制し、新皮質におけるアセチルコリンおよびノルエピネフリンの低レベルは、海馬からの制御なしに新皮質領域内の会合活性の広がりを促進する。 これは、ノルエピネフリンおよびアセチルコリンの高レベルが新皮質における反復性の接続を阻害する意識を覚醒することとは対照的である。 REM睡眠は、「新皮質構造が海馬からの情報が以前の意味表現またはノードに関連して再解釈される会合構造を再構成する」ことを可能にすることによって創造性を付加することが提案されている。 影響 いくつかの理論は、創造性が感情的影響を特に受けやすい可能性があることを示唆している。 投票行動に記されているように、この文脈における「影響」という用語は、問題の主題の重要な側面を好き嫌いすることを指すことができる。 この作業は、感情状態が人間の判断と意思決定にどのように関与しているかについて、心理学の知見から大きく外れています。 ポジティブな影響関係 Alice Isenによると、ポジティブな影響は認知活動に3つの主要な影響を及ぼします: ポジティブな影響は、認知材料を処理に利用可能にし、関連に利用可能な認知要素の数を増加させる。 ポジティブな影響は、焦点を合わせて注意を集中させ、より複雑な認知状況をもたらし、問題に関連して扱われる要素の幅を広げます。 ポジティブな影響は、認知の柔軟性を増加させ、多様な認知要素が実際に関連付けられる確率を増加させる。 一緒に、これらのプロセスは、創造性にプラスの影響を与えるための積極的な影響をもたらす。 バーバラ・フレドリクソンは、広げてビルドしたモデルで、喜びや愛などの積極的な感情が認知と行動の利用可能なレパートリーを広げ、創造性を高めることを示唆しています。 これらの研究者によれば、肯定的な感情は、関連付けに利用可能な認知要素の数(注意範囲)と問題に関連する要素の数(認知範囲)を増加させる。 様々なメタアナリシス、例えばBaas et al。 (2008)は、創造性と肯定的影響との関連性を支持する創造性と影響に関する66の研究のうち、 創造性と人工知能 JürgenSchmidhuberの創造性の正式理論は、創造性、好奇心、そして興味深さは、学習進捗の測定と最適化のための簡単な計算原理の副産物であると仮定しています。 その環境を操作することができる代理人、したがってそれ自身の感覚入力を考慮する。 エージェントは、補強学習などのブラックボックス最適化手法を使用して、将来の報酬信号の予想される合計を最大化する一連の動作を(インフォームドトライアルおよびエラーによって)学習することができます。 空腹時に食べ物を見つけるなど、外部から与えられた目標を達成するための外的報酬信号があります。 しかしSchmidhuberの最大の目的関数には、「ワウ・エフェクト」をモデル化するための追加の固有の項も含まれています。 この非標準的な用語は、外的な目標がない場合でもエージェントの純粋に創造的な行動を動かす。 ワウ効果は、正式には以下のように定義される。 エージェントは、継続的に増加する行動および感覚入力の履歴を作成し、予測し、符号化するので、データの規則性を利用することができる人工ニューラルネットワークまたは他の機械学習装置として実施できる予測子またはエンコーダを改善し続ける。時間の経過と共にパフォーマンスが向上します。 学習の前後で新しい観測値を符号化するのに必要な計算コスト(記憶容量、必要なシナプス数、エラー、時間)の差を計算することによって、改善を正確に測定することができます。 この相違はエンコーダの現在の主観的な知識に依存しますが、これは時間の経過と共に変化しますが、理論ではこれを考慮しています。 コスト差は、データ圧縮または計算速度の急激な向上による現在の「ワウ効果」の強さを測定します。 これは、アクションセレクタの固有の報酬信号になります。 したがって、目的関数は、アクションオプティマイザに、より多くのワウ効果を引き起こすアクションシーケンスを作成させる。 不規則でランダムなデータ(またはノイズ)は、ワウ・エフェクトや学習の進捗を許さず、性質上「退屈」です(報酬を与えない)。 既に知られており、予測可能な規則性も退屈である。 一時的に興味深いのは、アクションと観測の両方で、最初は未知であり、斬新で規則的なパターンだけです。 これにより、エージェントは継続的で、オープンエンドで、アクティブで、創造的な探究を実行するよう動機づけられます。 Schmidhuberによれば、彼の目的関数は、科学者、芸術家、およびコメディアンの活動を説明している。 例えば、物理学者は、より良いデータ圧縮を可能にする未発表の物理法則に従う観察につながる実験を作成するよう動機付けられている。 同様に、作曲家は予期しないが通常のハーモニーを伴った非任意のメロディーを作成するために固有の報酬を受け取るため、データ圧縮が改善され、ワウ効果が得られます。 同様に、コメディアンは、「予期しないが素早く学べる方法でストーリーの始まりに関連して予期せぬパンチラインで斬新なジョークを発明し、知覚されたデータのより良い圧縮を可能にする」という内在的な報酬を得る。 Schmidhuberは、1990年以来の基本原理の単純な実装に基づいて、進行中のコンピュータハードウェアの進歩が、初歩的な人工科学者と芸術家を大幅に拡大すると主張している。彼はこの理論を用いて複雑さの低い芸術と魅力的な人間の顔を作り出した。 文化を超えた創造性 創造性は各国で異なって見られます。 例えば、香港を中心とする異文化研究では、西洋人は創作者の個々の属性(美学的嗜好など)の点で創造性をより多く見出し、中国人は創造性の人々の社会的影響彼らが社会に貢献できるもの。 Mpofu et al。 28のアフリカ言語を調査したところ、27人は「創造性」(アラビア語は例外)に直接変換された単語がないことがわかりました。 言語的相対性の原則、すなわち言語が思考に影響を及ぼすことができるということは、「創造性」と同等の言葉がないことが、そのような言語の話者の創造性の見解に影響を与える可能性があることを示唆している。 しかし、これを確立するためにはより多くの研究が必要であり、この言語的な違いが人々の創造性をそれほど(またはそれ以上の)創造性にさせるという示唆は確かにありません。 アフリカには、音楽、芸術、ストーリーテリングなどの創造的な追求の豊かな遺産があります。 それにもかかわらず、アフリカにおける創造性に関する研究はほとんどなく、中南米の創造性に関する研究もほとんど行われていないのは事実です。 北半球では創造性がより徹底的に研究されてきましたが、ここでも文化的な違いがあります。 例えば、スカンジナビア諸国では、創造性は人生の課題に対処するのに役立つ個々の姿勢と見なされますが、ドイツでは創造性が問題解決のために適用できるプロセスと見なされます。

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