[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Computational-Creativity.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-COCR-001
+id: [[P-Reinforce]]-AUTO-COCR-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.92
-tags: [auto-reinforced, computational-creativity, generative-ai, art-science, creativity-model, innovation, intelligence]
+tags: [auto-reinforced, computational-creativity, [[Generative-AI]], art-science, creativity-model, [[Innovation]], intelligence]
 last_reinforced: 2026-04-20
 ---
 
@@ -19,7 +19,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
     *   **Exploratory**: 개념 공간(Conceptual Space)의 경계까지 탐구.
     *   **Transformational**: 공간의 규칙 자체를 변화시켜 이전에 불가능했던 것을 가능케 함.
 2.  **왜 중요한가?**:
-    *   AI가 단순 도구(Tool)를 넘어 창의적 파트너(Co-creator)로 진화하며, 음악, 미술, 문학은 물론 과학적 가설 수립 및 신약 개발 등 혁신 전반에 기여하기 때문임. (Synergy와 연결)
+    *   AI가 단순 도구(Tool)를 넘어 창의적 파트너(Co-creator)로 진화하며, 음악, 미술, 문학은 물론 과학적 가설 수립 및 신약 개발 등 혁신 전반에 기여하기 때문임. ([[Synergy]]와 연결)
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "결과물이 좋으면 창의적이다"라는 결과 중심 정책(Output-centric)이었으나, 현대 정책은 AI 가 그 결과를 내기까지의 '의도 정책'과 '과정 정책'을 어떻게 평가하고 피드백할 것인가 하는 가치 평가 정책(Evaluation)을 더 중시함(RL Update).
@@ -27,5 +27,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Synergy]], Deep Learning (DL), [[Representation-Learning]], [[Structuralism]], [[Search-Strategy]]
-- **Key Models**: GANs, Variational Autoencoders (VAE), Genetic Algorithms.
+- **Key Models**: GANs, [[Variational Autoencoders (VAE)]], Genetic Algorithms.
 ---