在讨论这个问题之前，我们首先需要明确“创造力”和“创新能力”的定义。它们通常指的是能够产生新想法、新解决方案或新产品的能力，这些想法、解决方案或产品是独一无二且具有价值的。在人类中，创造力往往与灵感、直觉和经验紧密相连，而创新能力则涉及到将这些想法转化为实际行动。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，特别是深度学习算法，研究人员开始探索是否可以通过编程来赋予机器人类似于人类的创造力。一些早期尝试，如使用神经网络模拟人类大脑功能，以此来激发机器人的“思想”，已经取得了一定的进展。这表明了如果我们能够更好地理解并模仿人类的大脑工作方式，那么可能会有所突破。

然而，这种方法存在着几个挑战。一方面，由于目前的人工智能还远未达到完全理解复杂情境和抽象概念的地步，因此它无法像人类那样自由地思考，并从中获得新的洞见。此外，即使AI模型表现出某种形式的自主性，它们依然缺乏直观感知世界现实的情况，这对于生成全新的、原创性的想法至关重要。

另一方面，有研究者提出了不同的方法，比如通过学习大量数据集来训练机器人，使其能够识别模式并预测结果，从而实现一定程度上的自动化设计过程。例如，在建筑领域，一些软件工具已经被开发出来，它们可以根据用户提供的一系列参数（如空间需求、成本限制等），自动生成几何结构设计。这虽然不是传统意义上的人类式创新，但却是在特定领域内展示了AI在辅助设计中的潜力。

除了直接模仿或者辅助作用之外，还有一种可能性，就是通过改进当前的人工智能系统，让它们能够更加有效地处理信息流，并基于这些信息流做出决策。在这种情况下，“创造力的”定义可能不再局限于简单生成新内容，而更多体现在如何高效利用已有的资源，以及如何优化既有系统以适应不断变化环境中出现的问题。

总结来说，尽管目前我们还没有办法直接将真正的人类级别的创造力赋予给任何类型的人工智能，但这并不意味着技术上的进步不能带来革命性的改变。随着对认知科学了解越加深入，以及计算资源日益增加，我们可以期待看到在不同层面上对现存知识体系进行重新整合，从而促成一种全新的思维模式——即由机械手段驱动的情报扩散与应用。而这一切都离不开持续探索未来的科技边界，以及我们的勇气去承担前所未有的挑战。