What do you think?
Rate this book
Creativity Code
The award-winning author of The Music of the Primes explores the future of creativity and how machine learning will disrupt, enrich, and transform our understanding of what it means to be human.
Can a well-programmed machine do anything a human can―only better? Complex algorithms are choosing our music, picking our partners, and driving our investments. They can navigate more data than a doctor or lawyer and act with greater precision. For many years we’ve taken solace in the notion that they can’t create. But now that algorithms can learn and adapt, does the future of creativity belong to machines, too?
It is hard to imagine a better guide to the bewildering world of artificial intelligence than Marcus du Sautoy, a celebrated Oxford mathematician whose work on symmetry in the ninth dimension has taken him to the vertiginous edge of mathematical understanding. In The Creativity Code he considers what machine learning means for the future of creativity. The Pollockizer can produce drip paintings in the style of Jackson Pollock, Botnik spins off fanciful (if improbable) scenes inspired by J. K. Rowling, and the music-composing algorithm Emmy managed to fool a panel of Bach experts. But do these programs just mimic, or do they have what it takes to create? Du Sautoy argues that to answer this question, we need to understand how the algorithms that drive them work―and this brings him back to his own subject of mathematics, with its puzzles, constraints, and enticing possibilities.
While most recent books on AI focus on the future of work, The Creativity Code moves us to the forefront of creative new technologies and offers a more positive and unexpected vision of our future cohabitation with machines. It challenges us to reconsider what it means to be human―and to crack the creativity code.
Can a well-programmed machine do anything a human can―only better? Complex algorithms are choosing our music, picking our partners, and driving our investments. They can navigate more data than a doctor or lawyer and act with greater precision. For many years we’ve taken solace in the notion that they can’t create. But now that algorithms can learn and adapt, does the future of creativity belong to machines, too?
It is hard to imagine a better guide to the bewildering world of artificial intelligence than Marcus du Sautoy, a celebrated Oxford mathematician whose work on symmetry in the ninth dimension has taken him to the vertiginous edge of mathematical understanding. In The Creativity Code he considers what machine learning means for the future of creativity. The Pollockizer can produce drip paintings in the style of Jackson Pollock, Botnik spins off fanciful (if improbable) scenes inspired by J. K. Rowling, and the music-composing algorithm Emmy managed to fool a panel of Bach experts. But do these programs just mimic, or do they have what it takes to create? Du Sautoy argues that to answer this question, we need to understand how the algorithms that drive them work―and this brings him back to his own subject of mathematics, with its puzzles, constraints, and enticing possibilities.
While most recent books on AI focus on the future of work, The Creativity Code moves us to the forefront of creative new technologies and offers a more positive and unexpected vision of our future cohabitation with machines. It challenges us to reconsider what it means to be human―and to crack the creativity code.
336 pages, Hardcover
First published February 18, 2019
About the author
Marcus du Sautoy
37 books511 followersMarcus Peter Francis du Sautoy, OBE is the Simonyi Professor for the Public Understanding of Science and a Professor of Mathematics at the University of Oxford.
Ratings & Reviews
Friends & Following
Create a free account to discover what your friends think of this book!
Community Reviews
Displaying 1 - 3 of 3 reviews
August 26, 2025
Fascinant l’assaig que fa sobre els limits entre la IA i l’ésser humà.
August 11, 2025
En aquest meravellós llibre, Marcus du Sautoy explica els avenços de la IA en àrees com ara els jocs, la pintura, música, escriptura o matemàtiques.
Du Sautoy divulga temes complexos de forma molt entendible i amena. M'ha agradat copsar la transcendència del que està succeint.
En els jocs, els ordinadors superen ja els humans.
Al 1997 Deep Blue va vèncer el campió del món d’escacs, Garri Kaspàrov. Però encara restava un joc més exigent per a un ordinador, un amb més combinacions: el go.
No ha estat fins el 2016 que el programa AlphaGo va vèncer el campió del món de go, Lee Sedol, (quatre partides a una).
Ara, l’empresa de AlphaGo, DeepMind, té ja una versió superior que es diu AlphaZero.
Em fa una mica de pena (i vertigen) saber que en cap joc mai més un humà podrà vèncer una màquina.
Però els jocs són casos especials. Tenen reglaments rígids i moviments d’obligat compliment. Taulers i espais perfectament definits i tancats. Són reptes ideals per les IA. En canvi, per exemple la pintura, la música, la literatura... són àmbits oberts, sense normes rígides. El desafiament és superior. Per això l’estratègia per abordar-ho també és diferent. Els algoritmes són diferents. Ja no es busca el cent per cent d’encert. Són algorismes probabilístics. Encerten gairebé sempre. Però no sempre. Endemés, no són fixes. Es van modificant. La màquina els va modificant, entrenant-se, apropant-se cada cop més a l’objectiu que els investigadors li mostren.
Sorgeix un problema. Desprès d’un temps en que la màquina ha anat aprenent i modificant-se ella mateixa, els investigadors li perden la pista al procés. L’abast de les operacions és tant enorme i la velocitat tan gran, que el camí de la màquina no es pot seguir.
Entre escriure, pintar o compondre música, precisament és en la música on de moment la IA està obtenint més bons resultats. Tal com explica l’autor, el llenguatge musical té molt de matemàtic.
Al llibre es fa referència a Claude Shannon, el pare de la teoria de la informació, tal com ens explica Du Sautoy. Shannon deia que la música es diferencia del soroll gràcies als seus algoritmes subjacents. En una línia semblant, fa poc he vist un pensament del matemàtic Gottfried Leibniz que va dir que la música és el plaer que la ment humana experimenta en comptar, però sense ser conscient que està comptant.
En comparació, penso que per a una IA la literatura ha de ser més complicada de replicar que no pas la música.
Com indicava Leonard Bernstein, la música no inclou significat. En canvi la literatura sí. Sovint és una història que se’ns explica. Hi ha un argument amb contingut. Potser un missatge subjacent, simbolisme. Escrivint usem dobles sentits, metàfores. Penso que són coses complicades d’aprendre per a una IA.
M’ha agradat conèixer els codis narratius de Roland Barthes i com Du Sautoy ho relliga amb els mètodes de demostració en matemàtiques.
Com tots els llibres de Marcus du Sautoy està molt bé que al final llista tots els enllaços a pàgines web. En aquest cas on poder veure, per exemple, els quadres pintats per la IA, programes que componen música, etc...
A les últimes pàgines, Du Sautoy fa una revelació que em deixa de pasta de moniato. Començo a passar pàgines, a rebuscar...
Du Sautoy divulga temes complexos de forma molt entendible i amena. M'ha agradat copsar la transcendència del que està succeint.
En els jocs, els ordinadors superen ja els humans.
Al 1997 Deep Blue va vèncer el campió del món d’escacs, Garri Kaspàrov. Però encara restava un joc més exigent per a un ordinador, un amb més combinacions: el go.
No ha estat fins el 2016 que el programa AlphaGo va vèncer el campió del món de go, Lee Sedol, (quatre partides a una).
Ara, l’empresa de AlphaGo, DeepMind, té ja una versió superior que es diu AlphaZero.
Em fa una mica de pena (i vertigen) saber que en cap joc mai més un humà podrà vèncer una màquina.
Però els jocs són casos especials. Tenen reglaments rígids i moviments d’obligat compliment. Taulers i espais perfectament definits i tancats. Són reptes ideals per les IA. En canvi, per exemple la pintura, la música, la literatura... són àmbits oberts, sense normes rígides. El desafiament és superior. Per això l’estratègia per abordar-ho també és diferent. Els algoritmes són diferents. Ja no es busca el cent per cent d’encert. Són algorismes probabilístics. Encerten gairebé sempre. Però no sempre. Endemés, no són fixes. Es van modificant. La màquina els va modificant, entrenant-se, apropant-se cada cop més a l’objectiu que els investigadors li mostren.
Sorgeix un problema. Desprès d’un temps en que la màquina ha anat aprenent i modificant-se ella mateixa, els investigadors li perden la pista al procés. L’abast de les operacions és tant enorme i la velocitat tan gran, que el camí de la màquina no es pot seguir.
Entre escriure, pintar o compondre música, precisament és en la música on de moment la IA està obtenint més bons resultats. Tal com explica l’autor, el llenguatge musical té molt de matemàtic.
Al llibre es fa referència a Claude Shannon, el pare de la teoria de la informació, tal com ens explica Du Sautoy. Shannon deia que la música es diferencia del soroll gràcies als seus algoritmes subjacents. En una línia semblant, fa poc he vist un pensament del matemàtic Gottfried Leibniz que va dir que la música és el plaer que la ment humana experimenta en comptar, però sense ser conscient que està comptant.
En comparació, penso que per a una IA la literatura ha de ser més complicada de replicar que no pas la música.
Com indicava Leonard Bernstein, la música no inclou significat. En canvi la literatura sí. Sovint és una història que se’ns explica. Hi ha un argument amb contingut. Potser un missatge subjacent, simbolisme. Escrivint usem dobles sentits, metàfores. Penso que són coses complicades d’aprendre per a una IA.
M’ha agradat conèixer els codis narratius de Roland Barthes i com Du Sautoy ho relliga amb els mètodes de demostració en matemàtiques.
Com tots els llibres de Marcus du Sautoy està molt bé que al final llista tots els enllaços a pàgines web. En aquest cas on poder veure, per exemple, els quadres pintats per la IA, programes que componen música, etc...
A les últimes pàgines, Du Sautoy fa una revelació que em deixa de pasta de moniato. Començo a passar pàgines, a rebuscar...
December 28, 2020
Em va agradar molt però ara crec que sóc un bot
Displaying 1 - 3 of 3 reviews