Mihai POPEAN - Improvisation as a modulatory agent for adaptive algorithm development in music visual programming using an A.I. hybrid / Improvizația ca agent modulator pentru dezvoltarea de algoritmi adaptivi în programare muzicală vizuală folosind un hibrid I.A.

REZUMAT

Creativitatea este cel mai mare atu al umanității, deoarece este, fără îndoială, motorul evoluției umane dincolo de avantajul evolutiv biologic și, eventual, răspunsul la paradigma inteligenței artificiale conștiente de sine. Algoritmii adaptivi reprezintă o funcție a complexității care decurge din incapacitatea algoritmilor liniari de a explica fenomene neliniare, cum ar fi rezultatul final al unui proces de creație, definit ca operă de artă. Aceasta din urmă, fiind rezultatul unor algoritmi adaptivi, de clasă superioară, se bazează în general pe manipularea algoritmilor liniari preexistenți într-un cadru de referință caracterizat de încercare și eroare. Ca atare, învățarea se bazează inițial pe un proces cel mai bine definit ca improvizație, cu repetarea și cizelarea ulterioară caracteristică unui demers care duce la măiestrie. Programarea vizuală depinde de manipularea unor obiecte predefinite înțelese ca fiind blocuri de cod cu atribute fixe. Utilizând interfața grafică cu utilizatorul, astfel de obiecte sunt, în consecință, conectate pe baza unor modele de funcționare ale unor atribute ierarhice. Rezultatul este o rețea de algoritmi predictivi care pot servi mai multor scopuri, în principal liniare sau adaptive. Algoritmii nu sunt conștienți cu privire la scopul pentru care sunt folosiți și nu pot face nicio alegere cu privire la folosirea lor actuală sau viitoare. Utilizând improvizația ca agent modulator, acest articol discută un model în care algoritmul predictiv de programare vizuală este capabil să facă alegeri și să se angajeze în activități creative pe baza de feedback și interacțiune cu mediul, devenind astfel un algoritm adaptiv capabil să învețe și să auto-evolueze prin procesul de improvizație.


Cuvinte cheie

Inteligență artificială, Max, hibrid, algoritm, improvizație

...

ABSTRACT

Creativity is the greatest asset to humanity as it is undoubtedly the engine of human evolution beyond the biological evolutionary advantage and possibly the answer to the artificial intelligence self-awareness paradigm. Adaptive algorithms represent a function of complexity emerging from the incapability of linear algorithms to account for nonlinear phenomena such as the final result of a creative pursuit defined as a work of art. The latter, which is the result of higher-order adaptive algorithms, is generally based upon manipulating pre-existing linear algorithms in a frame of reference characterized by trial and error. As such, learning is initially based upon a process best defined as improvisation, with the subsequent repetition and refinement characteristic of a pursuit leading to mastery. Visual programming depends upon manipulating predefined objects otherwise understood as blocks of code with fixed attributes. Using the graphical user interface, such objects are consequently connected on the basis of working models of hierarchical attributes. The result is a network of predictive algorithms which can serve multiple purposes, primarily linear or adaptive ones. Algorithms have no awareness of the purpose they are used for, nor can they make any choice regarding their current or future use. Using improvisation as a modulatory agent, this paper discusses a model in which the main visual-programming predictive algorithm is able to make choices and embark upon creative pursuits based on environmental interaction and feedback, thus becoming an adaptive algorithm capable of learning and self-improving through the process of improvisation.

 

Key words

Artificial intelligence, Max, hybrid, algorithm, improvisation

Descarcare articol / Download Article
Joomla Template by Joomla51.com