NEUROMUSE3

Work in progress …

code source


Développement

Introduction

Projet lancé sur la plateforme internet IDEAL MOOC en octobre 2014 par Olivier Georgeon1) consistant à l'apprentissage et au développement d'un nouveau concept en intelligence artificielle dite développementale.
Je vais tenter ici d'adapter ce concept dans l'environnement sonore et/ou musical de Neuromuse3.
[ La distinction entre le phénomène sonore et l'objet musical reste à définir dans le contexte présent. ]
Ceci sera fait par la réécriture du code – initialement réalisé en java – en common lisp intégrant le package Neuromuse3.

Nous allons créer ainsi par le biais de l'IDEAL2) une forme d'intelligence à l'intérieur du réseau constitué de cliques et de tournois tel que nous l'avons conçu dans Neuromuse3 (voir pages documentation et discussion) pour l'apprentissage de séquences musicales.

Aspect philosophique

  • La modélisation comprend un dispositif causal en termes de cognition computationnelle.
  • Chaque agent développe sa propre compréhension de son environnement – soit la conception ontologique en termes épistémologique.
  • IDEAL implique des présupposés intéractionnels non ontologique – l'aspect ontologique sera défini par l'agent au fur et à mesure de son expérience d'interaction avec l'environnement.

Description

E010

Lorsque le résultat attendu ou souhaité (selon les conditions de result010) est effectif, le caractère qualitatif self-satisfied est « activé » (frustrated dans le cas contraire). Au bout de n interactions identiques, similaires, équivalentes, ou autres, c'est la caractère bored qui est activé et le système cherche une autre expérience pour rompre cet « ennui ».

E020

Ajout d'un caractère quantitatif de valence exprimant la motivation. Cela s'applique aux interactions primitives.
valence ≥ 0 ⇒ pleased
valence < 0 ⇒ pained

E030

Continuité de E020 incluant les interactions composites (voire abstractions de premier niveau).

E020 et E030 pourrait impliquer une dispersion fractale vers le macroscopique … c'est à dire une influence démontrable en termes de fractalité sur les interactions composites et les abstractions.

E031

Variation de E030 impliquant une pondération en terme de proclivity.

Arbre binaire entier et nombre de Catalan
Un arbre binaire entier est un arbre dont chaque nœud possède zéro ou deux fils.
Le nombre de Catalan est le nombre d'arbres binaire entier que l'on peut construire avec n éléments.
Ce nombre est définit par la formule suivante:

Index

Liste des variables et des fonctions du package N3D.

  • [ Variables ]
    • *PROCLIVITY* <t/nil>
    • *REMANENCE* <integer>
    • *VERBOSE* <t/nil>
  • [ Fonctions ]
    • ADD-OR-GET-EXPERIMENT <existence> &key label <symbol> string <string>
    • ADD-OR-GET-INTERACTION <existence> <experiment/pre-interaction> <result/post-interaction> &key valence <number> learn <t/nil>
    • ADD-OR-GET-RESULT <existence> &key label <symbol> string <string>
    • GET-PRIMITIVE-EXPERIENCE <experiment/interaction>
    • PICK-EXPERIMENT <existence>
    • PICK-OTHER-EXPERIENCE <existence> <experiment>
    • PREDICT <existence> <experiment/interaction>
      À partir des existence-interactions, l'évaluation est un result.
    • >REMANENCE <existence> <experiment/interaction>
      Mise à jour de existence-previous par l'adjonction d'une experiment ou d'une interaction dans la mémoire à court terme (MCT): card (MCT) = *REMANENCE*
    • RUN-AGENT <name> &key duration <integer> step <function> result <function>
    • SELECT-ANTICIPATE <existence> <experiment/interaction/null>
      À partir des existence-interactions, l'évaluation est une interaction.
  • [ Macro ]
    • CREATE-AGENT <name>

Glossaire

(Abréviations: trad. = traduction; acc. = acception.)

Enaction: interaction avec l’environnement.
Proclivity [trad. propension]: force intérieure, innée, naturelle, qui oriente spontanément ou volontairement vers un agir, un comportement.
Valence [acc. psychologie]: désigne la qualité intrinsèquement agréable ou désagréable d'un stimulus ou d'une situation.

2) Implementation of DEvelopmentAl Learning
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