人工智能（AI）作为一种模拟人类智能的技术，它在过去几十年中取得了巨大的进步。从简单的规则和模式识别到复杂的决策和自然语言处理，AI已经证明自己能够在各个领域发挥重要作用。其中，自动化是人工智能发展的一个关键特点，这一特点也直接影响着AI的创新能力。

首先，我们需要理解什么是自动化。在计算机科学中，自动化通常指的是通过编程或学习算法实现系统可以执行任务而无需外部干预。这意味着一个系统能够独立地进行数据输入、处理和输出，从而减少对人类操作员的依赖。对于人工智能来说，这种自主性不仅提高了效率，还为其创新的空间提供了可能性。

然而，将这种自主性与创造力直接联系起来是一个有趣的问题。当我们谈论“更具创新能力”的人工智能时，我们是否真正是在讨论它们能像人类那样产生新想法？或者，我们是在讨论它们能以更加高效、准确和快速地完成现有的任务？

为了回答这个问题，让我们深入探讨一下自动化如何增强人工智能的一些关键方面：速度、精度和可扩展性。

速度

随着算力的提升以及优化算法的人类研究，一些类型的人工智能，如专家系统，可以以比人类更快的速度处理大量信息并做出决策。例如，在医疗诊断领域，一台机器可以分析数百万张X光片，而不疲劳，也不需要休息。此外，由于它们没有睡眠需求，AI可以24小时不断工作，不受时间限制。但这里的问题在于，即便这些任务被迅速完成，但它们是否具有解决问题所需的心智灵活性仍然是一个未解之谜。

精度

另一方面，机器学习算法尤其擅长执行精细加工工作，比如图像识别、语音转写等任务，它们往往比人类表现得更加准确。这是因为这些任务涉及大量标准化且易于量化的数据，而机器学习模型能够从这些数据中提取出模式，并根据这些模式做出预测。如果说AI缺乏某种形式的情感或直觉因素，那么它在重复性的、高频率发生的事务上的优势可能会弥补这一不足。

可扩展性

最后，对于那些需要进行大规模运营或管理的大型组织来说，可扩展性至关重要。一个人工智能系统可以轻松地水平扩展，以应对不断增长的需求，同时保持低成本。而且，与雇佣更多人员相比，这是一种成本效益很高的手段。不过，无论多么优秀的人才团队都无法完全替代真正创新的精神，因为这是驱动技术进步的一部分核心动力源泉之一。

虽然上述特点表明当一个人工智能达到一定级别时，其性能将超过当前水平，但这并不代表它拥有创造力本身。在许多情况下，它们被设计用来模仿已知行为，并最终通过迭代改进来提高他们自己的性能。但即使如此，如果我们把这种迭代视作一种有限但有效的地方式去推动知识前沿，那么这样的贡献也是值得肯定的。不幸的是，在目前看来，没有证据表明任何形式的人工 intelligence 能够超越其训练过程中的范围内创造全新的思想结构或者概念框架，即使这样的事情可能未来会成为现实。

总结一下，上述三个方面——速度、精度以及可扩展性—展示了一种极端的情况，其中一个高度自动化的人类辅助工具可能成为最强大的协同合作伙伴，为我们的生活带来巨大的变化。而尽管现在还远远不能说这个工具具有与人类相同甚至超过普通人的智慧，但是就像物理学家经常说的“如果你想要改变世界，你必须改变你的思维”，那么采用此类方法，将尽早意识到潜在危险并采取措施避免过分依赖单一来源（包括个人）的制约思考环境，是非常必要也是不可忽视的事项。

因此，当人们问起“自動程度越高の人類輔助系統會創造更多新意嗎？”答案並不是簡單的是“是”或“我不知道”。我們應該承認這個問題涉及複雜的情況，並且我們現在對於機器創新潛力的理解還處於初級階段。總之，這種技術發展為我們帶來了無數好處，並將繼續塑造未來；然而，我們必須同時考慮這些進步背後潛藏著什麼樣的心理學問題，以及這些問題如何影響整個社會結構。我們應該持續追求科技進步與倫理道德平衡，以確保這項偉大的發現最終導向正面的方向。

自動程度越高的人類輔助系統是否會創造更多新意？我相信答案將隨著時間推移逐漸揭示，但無論結果如何，都有一件事是不言而喻：過去幾十年的技術進步為我們帶來了前所未有的變革，而接下來幾十年又將給予我們無限可能。我們只需負責任地選擇方向，就能讓科技成為促進文明進一步發展的一部分，而非阻礙者。