創造的精髓無關機械，但每一個創造的結果都需要機械來實現，人工智慧的存在就是不斷模擬人類的思考方式，天啟也是讓自己更像人類，這樣做可以使自己擁有不一樣的思考。
計算機是擴充套件人類智慧的強大工具。尤其在在圍棋比賽中，它幫助我們發現了新下法，擴充套件了棋路。誰也說不清這是關於人類昇華後的思考，還是關於人工智慧的綜合思考。
音樂家們從演算法生成的音樂中，聽到了在他們潛意識**現但並未實現的音樂。以往人類無法駕馭的數學定理，現在依靠演算法也變得唾手可得。
生成式對抗網路演算法，已能創造出可與藝術博覽會展出的藝術作品相媲美的作品。回顧很多歷史上很多人的生涯，至少以過去天啟尚未出現時候的計算機，還沒有產生對人類創造力構成威脅的任何東西。
在人類的經歷中，人類一直都舉棋不定，人類曾經堅信演算法，永遠不會生成水平接近人類所創作的繪畫、音樂、文學作品，也曾意識到藝術家的行為，在某種程度上是依賴於其自身的“演算法”，對周圍世界所做出的響應。
機器能否輕易擁有依賴人類思維和智慧，以及所產生的豐富而複雜的響應能力，人類的思維和智慧已經進化了數百萬年，問題是這種進化能以多快的加速度發展，天啟和人類的思考都是一樣的。
人類認為機器學習的新思想，挑戰了許多關於機器永遠不可能具有創造性的傳統論點。
機器學習不需要程式設計師理解，貝多芬是怎樣創作歌曲的，因為演算法可以自行獲取資料並學習。
這樣的學習使我們對人類藝術家的創作過程有了新的認識。但這種“創造”是否只會帶來更多的“重複物”，這也是一個眾人所思考的問題。
演算法是如何從正在學習的資料中跳出來看問題的？即便有許多疑問，人類還是能看到在藝術世界中，還有開發出未被觸及的新領域的可能性。
音樂家接納演算法生成的曲子作為他音樂的一部分，最終為他帶來了一種即興演奏的新方法，這種結合的方式似乎也是非常不錯的選擇。
許多人會認同，探索型創新和組合型創新可能是演算法能夠實現的，因為其依賴於人類早前的創造力，演算法會擴充套件或組合這些創造力。
但傳統觀念認為，用演算法產生變革型創造力似乎是不可能的，一個被束縛於系統內部的演算法，怎能找到突破自我的方法，進而做出一些令人驚喜的事情呢，天啟也是覺得有些無奈，在這個時候她忽然意識到。
人工智慧所缺的，是人類獨有的靈感和創造力。
人工智慧新的應用，展現了人類如何建立打破規則束縛的元演算法，以及後續會產生什麼效果，變革型創造力並不是無中生有，實際上它是在“擾動”現有的系統。
那麼問題來了，由元演算法生成的新演算法還是程式設計師所創造的嗎？
科學家開始認識到，真正的新事物可脫胎於舊事物的組合，而整體的行為遠比構成它的部分複雜。
目前科學界對湧現理論較為推崇，它是對還原論觀點的糾正。
在還原論觀點中，一切都可以還原成簡單的原子和基本規律。但人類發現意識和水的溼潤特性都應歸為湧現現象，因為一個單一的水分子不會有溼潤的特性，只有一組水分子在某一時刻作為整體才具有溼潤性。
類似地一個神經元沒有意識，但許多神經元在一起構成神經網路就可以產生意識。學術上有一個很有趣的推斷：基於湧現現象的觀點，時間的概念並不是絕對的，它的出現是人類對宇宙認知不足的產物。
人類應該把那些新的複雜演算法產出的結果看作“湧現現象”。這些結果都是創造它們的規則的產物，但這些結果的整體行為往往大於組成它們的各部分的總和。
天啟又想到了關於人類藝術家的事情，一些藝術家，尤其是家一旦開始創作，整個過程就好像自己擁有了生命一般。
有一種猛烈抨擊人工智慧創造力的聲音是這樣的：它無法反思自己的輸出，無法判斷其是好是壞，是值得分享還是直接刪除。
但是這種自我反思的能力被證明是可能實現的。人們可以建立具有對抗性的演算法，來判斷一件藝術品是過於因循守舊，還是偏離了人們所認為的藝術的邊界。
那麼為什麼很多人仍然認為，即使是這些令人驚歎的新工具，也遠遠無法與人類的創造力相媲美呢？
到目前為止，機器所有的創造力都是由人類的思維和智慧來啟動和驅動的，人類沒有發現機器被強制去表達自己。
除了人類讓人工智慧去做的事情，人工智慧好像似乎沒有什麼別的可表達。
就像曲藝中的雙簧，人工智慧是在臺前表演假動作的人，為在臺後渴望表達自己的人類提供了喉舌。