對人工智慧的風險投資， 是目前最火的技術趨勢之一， 與2012年相比， 2016年的投資金額增加了近10倍。 虛擬實境和增強現實， 有時與人工智慧的創業方面有關， 也成為一個熱門話題， 投資AR/VR的資金超過了18億美元， 而在2012年時只有8600萬美元。
應用人工智慧來解決通常被認為是創造性的任務是具有歷史先例的。 例如， 自20世紀80年代以來， 程式生成已被用於繪製紋理、產生3D模型、並且在視頻遊戲中自動生成大量內容等等。 此外， 遊戲已經為整個AI景觀做出了重大貢獻。 遊戲開放商產生的收入允許像Nvidia這樣的晶片製造商改進硬體，
幸運的是， 文化和創意產業不僅僅是遊戲。 文化和創意產業被定義為其從業者擁有創造性技能、能產生新穎的產品。
科技巨頭還展示了如何將人工智慧應用到創意領域內的各種領域， 有人喜歡Amazon、Etsy、Netflix、Spotify這些使用了人工智慧、提高了不同內容的創新。 同時， 其他一些公司， 比如微軟、IBM、Alphabet、DeepMind和Adobe也正在進一步推動發展， 音樂生成、平面設計、甚至烹飪技術， 都能看到人工智慧技術的參與。
如何讓文化受益於人工智慧技術
技術領導者渴望將人工智慧和創意文化產業結合起來， 這並不奇怪。 歷史模式表明， 創意文化產業是採用技術的受益者。 例如， 以前的工業革命、電氣化和工廠， 帶來了大量的新的文化現象， 比如電影院、遊樂場、音樂廳等等。 同樣， 人工智慧的變革也可以推動文化的產生、傳播和新模式。
一般言論都贊成把人工智慧應用到文化和創造力中。 比如， 雖然對人工智慧的公眾興趣正在逐漸增加， 但當人工智慧涉及創造性、文化或藝術相關問題時，
從技術和科學的角度來看， 哥倫比亞大學工程教授， Hod Lipson， 表示創造力是“人工智慧最前沿的部分之一”。 機器學習、電腦視覺、自然語言處理和其他領域的進步為我們提供了可以創造性地利用和藝術效果的技術工具。
卷基神經網路讓穀歌的深度流演算法更強大， 它增強了圖像中的模式。 來自Tubingen的研究人員使用了類似的技術開發了風格轉換演算法， 將圖像轉換為Monet或Picasso的風格， Prisma之前也是大火了一把。
同時， 人工智慧研究界的許多人已將它們的注意力轉移到生成式對抗網路（GAN）。 在努力改進和穩定這項技術的過程中，
因此， 公眾的自然利益和技術進步使得創造性人工智慧成為許多公司非常有趣的部門。
當前人工智慧的創造性應用
通過分析94家公司和企業，我們可以找到4個獨特的人工智慧應用到創意產業的例子：內容搜索和發現、個性化、交互和創造性過程增加/自動化。
處理創意內容，對於社交媒體管理者等專業人士來說，是一項艱巨的任務。比如，在YouTube上觀看每分鐘上傳的所有的400多個視頻，這是不可能的。人工智慧用於發現書籍、電影或藝術作品，被大型公司，比如亞馬遜或Netflix，以及像Artfinder的創業公司，都在積極使用。
創造性專業人士的產品進一步發展，並涉及傳統意義上是黑盒過程的人工智慧發現這塊。像FindTheRipple和Oz的創業公司，使得基於參數的導航更容易，比如情緒、主題或病毒式內容。
增加一定程度的個性化是人工智慧在文化和創意產業中的另一個應用。作為人類努力之下的產品，文化創意產業產品很難定制。沒有藝術家可以在成本低的情況下大量地創造文化創意作品。而機器是可以的，無論通過能創建捕獲收聽者的增強音樂，還是通過從幾個音樂曲目製作的原始混搭，都可以將個性的風味添加到人類創造性的產品中。
人工智慧可以幫助文化創意產業更加個性化，更具互動性，賦予消費者和藝術家更大的力量。比如，Picasso Labs和Echobox位創造者提供回饋，像他們提供有關公眾是如何對其標題或視頻的屬性做出反應的。一些人工智慧工具還創建了用於人機交互的附加介面。標記視頻的任何元素或將被任何曲面轉變為樂器，都可以通過Wirewax和Mogees實現。
人工智慧愛好者進一步微調人類藝術家的作品：他們使用技術，進行自動化和增強創作過程。應用於音樂、照片、視頻和文本的生成。Jukedeck和Mubert提供原創、免版稅的曲調，而Prisma和Soloshot讓照片變得灰常藝術。諸如來自Automated Insights的Wordsmith等工具從資料中構建了書面敘述，實驗使用了人工智慧來撰寫中國詩歌、撰寫電影劇本、以及為音樂劇製作劇情。
人工智慧藝術的機會
一些壁龕可能仍然是未知領域，其中創造性的人工智慧滲透被一些技術或商業相關問題放慢。例如，開發需要人類和人工智慧之間的交互的應用比開發人工智慧技術本身更困難。航空航太的David Mindell教授和麻省理工學院工程與製造史的Dibner教授指出：“最先進和最困難的技術不是那些遠離人的，而是那些最深入嵌入並相應人類和社交網路的人。”
在某些情況下，創造性的人工智慧應用仍然沒有實現，因為經濟問題。比如，博物館和圖書館等公共資助或非營利機構可能缺乏創新所需的資源。此外，儘管它們具有無可爭議的創造性和文化本質，但一些創意文化產業根據創意強度來執行優先數量的實際創造性任務。當創意強度低時，創造性人工智慧的應用可能會受到限制。
總體來說，關於將人工智慧應用于創意文化產業，有理由說，在遊戲行業之外還是有很多機會的。想要創立人工智慧公司或將人工智慧整合到現有創意創業中的企業家可以通過從四個角度看待它來發現機會：可訪問性和可發現性、個性化、交互性、創作過程本身。也許，你的創業公司可能有助於人類的下一個重大文化突破喲！
當前人工智慧的創造性應用
通過分析94家公司和企業，我們可以找到4個獨特的人工智慧應用到創意產業的例子：內容搜索和發現、個性化、交互和創造性過程增加/自動化。
處理創意內容，對於社交媒體管理者等專業人士來說，是一項艱巨的任務。比如，在YouTube上觀看每分鐘上傳的所有的400多個視頻，這是不可能的。人工智慧用於發現書籍、電影或藝術作品，被大型公司，比如亞馬遜或Netflix，以及像Artfinder的創業公司，都在積極使用。
創造性專業人士的產品進一步發展，並涉及傳統意義上是黑盒過程的人工智慧發現這塊。像FindTheRipple和Oz的創業公司，使得基於參數的導航更容易，比如情緒、主題或病毒式內容。
增加一定程度的個性化是人工智慧在文化和創意產業中的另一個應用。作為人類努力之下的產品，文化創意產業產品很難定制。沒有藝術家可以在成本低的情況下大量地創造文化創意作品。而機器是可以的，無論通過能創建捕獲收聽者的增強音樂，還是通過從幾個音樂曲目製作的原始混搭，都可以將個性的風味添加到人類創造性的產品中。
人工智慧可以幫助文化創意產業更加個性化，更具互動性，賦予消費者和藝術家更大的力量。比如，Picasso Labs和Echobox位創造者提供回饋，像他們提供有關公眾是如何對其標題或視頻的屬性做出反應的。一些人工智慧工具還創建了用於人機交互的附加介面。標記視頻的任何元素或將被任何曲面轉變為樂器，都可以通過Wirewax和Mogees實現。
人工智慧愛好者進一步微調人類藝術家的作品：他們使用技術，進行自動化和增強創作過程。應用於音樂、照片、視頻和文本的生成。Jukedeck和Mubert提供原創、免版稅的曲調，而Prisma和Soloshot讓照片變得灰常藝術。諸如來自Automated Insights的Wordsmith等工具從資料中構建了書面敘述，實驗使用了人工智慧來撰寫中國詩歌、撰寫電影劇本、以及為音樂劇製作劇情。
人工智慧藝術的機會
一些壁龕可能仍然是未知領域，其中創造性的人工智慧滲透被一些技術或商業相關問題放慢。例如，開發需要人類和人工智慧之間的交互的應用比開發人工智慧技術本身更困難。航空航太的David Mindell教授和麻省理工學院工程與製造史的Dibner教授指出：“最先進和最困難的技術不是那些遠離人的，而是那些最深入嵌入並相應人類和社交網路的人。”
在某些情況下，創造性的人工智慧應用仍然沒有實現，因為經濟問題。比如，博物館和圖書館等公共資助或非營利機構可能缺乏創新所需的資源。此外，儘管它們具有無可爭議的創造性和文化本質，但一些創意文化產業根據創意強度來執行優先數量的實際創造性任務。當創意強度低時，創造性人工智慧的應用可能會受到限制。
總體來說，關於將人工智慧應用于創意文化產業，有理由說，在遊戲行業之外還是有很多機會的。想要創立人工智慧公司或將人工智慧整合到現有創意創業中的企業家可以通過從四個角度看待它來發現機會：可訪問性和可發現性、個性化、交互性、創作過程本身。也許，你的創業公司可能有助於人類的下一個重大文化突破喲！