- Inzerce -

Eduardo Reck Miranda – Darwin a hudba

Kombinace evolučního pojetí muzikologie, neurověd a lingvistických procesů poskytuje určitou vědeckou satisfakci, na níž má výzkum Eduarda Mirandy značný vliv.

Vědecké objevy nezřídka přesahují hranice samostatných oborů. Přestože je hudební kompozice považována za kreativní, intuitivní, a především neodmyslitelně lidskou doménu, váže se k ní dlouhá historie interdisciplinárního průsečíků s výpočetními a matematickými modely. Obrovský rozvoj algoritmické kompozice byl podmíněn vznikem a vývojem výpočetních technologií. Počítače poskytly skladatelům nové příležitosti a způsoby, jak automatizovat kompoziční proces. Nejranější použití počítačů k autonomní tvorbě hudby sahá do poloviny padesátých let minulého století, přesto s jistotou víme, že automatizace kreativních oborů skrývá kořeny v mnohem hlubší historii. Pouhé matematické modely založeny na náhodných procesech ovšem skrývají mnohá omezení.

Eduardo Reck Miranda

Eduardo Reck Miranda se narodil v roce 1963 v prosluněném brazilském přístavu Porto Alegre, který mu dle jeho slov sloužil jako zdroj široké inspirace. Přestože již od útlého věku budil hudební nadání, rozhodl se nejdříve pro studium na místní univerzitě Vale do Rio dos Sinos, kde získal titul v oboru zpracování dat. Nestandardní kombinaci hudební tvorby a revolučních technologií ale nezavrhl, naopak se vydal studovat na Federální univerzitu v Rio Grande do Sul, kde úspěšně zakončil studium klasické hudební kompozice.

V touze dozvědět se více o možnostech zřídka probádané disciplíny algoritmické kompozice se rozhodl pro studium na univerzitě v Yorku. V průběhu 80. let ovšem procházel obor umělé inteligence silnou skepsí, jež pramenila především z nerealistických nároků, které byly na výzkum v průběhu 70. let kladeny. Termín „AI Winter“ se poprvé objevil v roce 1984 jako téma veřejné debaty na výročním zasedání Americké asociace umělé inteligence. Očekávaná řetězová reakce, jež se projevila pesimismem ve vědeckých komunitách i v mediálním prostředí, radikálním omezením financování či utnutím široké části seriózního výzkumu, sice neposkytovala ideální půdu pro pátrání po obecné umělé inteligenci, paradoxně toto černé období skýtalo vydatnou příležitost pro nadšence, před nimiž se odkryl prostor pro zkoumání nestandardních, interdisciplinárních paradigmat.

V průběhu studia na univerzitě v britském Yorku se primárně věnoval praktické aplikaci buněčných automatů, zajímavého přístupu primitivní decentralizované umělé inteligence, jež zažily komunitní obrodu právě ke konci 80. let minulého století. Podstatou asi nejznámějšího příkladu, Hry života Johna Conwaye, je matice dvoustavových buněk, které mohou svým chováním připomínat společenství živých organismů, kdy i jednoduchá pravidla vedou k vytváření komplexních vzorů. Uživatel má za úkol nastavit pouze počáteční stav, algoritmus následně přetváří pole podle navolených pravidel lokální interakce bez jakéhokoliv zásahu pozorovatele:

  • Živá buňka s méně než dvěma živými sousedy umírá,
  • Živá buňka se dvěma nebo třemi živými sousedy žije další generací,
  • Živá buňka s více než třemi živými sousedy zemře,
  • Mrtvá buňka s přesně třemi živými sousedy se stává živou buňkou.

CAMUS (akronym pro Cellular Automata MUSic Generator), praktický výsledek Mirandova bádání, je schopen autonomně generovat skladby v symbolické reprezentaci formátu MIDI na základě paralelního vývoje dvou různých algoritmů celulárních automatů: Conwayovi Hry života a cyklického buněčného modelu. Zatímco body na osách Hry života slouží pro dvourozměrnou reprezentaci triol, kde osy představuje jednotlivé intervaly mezi notami, cyklický celulární automat je zodpovědný za výběr instrumentů. V každém časovém kroku jsou souřadnice živých buněk analyzovány a použity k určení trioly, jež bude v rámci výsledného díla přehrána.

Univerzitní projekt Eduarda Mirandy nepoukazoval pouze na výhody metod modelování algoritmické kompozice „odspodu“, nýbrž také navázal na dřívější myšlenky Iannise Xenakise a jeho symbolické, čistě matematické vyjádření hudebních skladeb. V průběhu doktorského studia, které absolvoval na univerzitě v Edinburghu, se Miranda aktivně zapojil do interdisciplinárního výzkumu, jež se zabýval vytvořením vhodné znalostní reprezentace hudby, bez níž by, dle jeho slov, nebylo možné úspěšně vyvíjet systémy na bázi umělé inteligence. Konvenční hudební notace sice představovala komunikační médium mezi skladatelem a interpretem, mnohé mentální abstrakce ovšem nemohou být v rámci tradiční partitury výslovně zastoupeny.

Ve svých publikacích tak opakovaně navrhoval víceúrovňový ontologický model, jenž by zahrnoval jednotlivé události, nastavitelné parametry i dynamické projevy skladeb. Navrhovaný koncept měl drasticky zjednodušit definování časových struktur na různých úrovních a jejich vztahů. Pravidla reprezentace byla definována pomocí dynamických tabulek, časových zón a mapy reprezentovaných symbolů. Přestože v rámci algoritmické kompozice nenašel tento konkrétní model široké rozšíření, na přelomu milénia posloužil jako důležitý dílek mozaiky pro metody, jež jsou využívány v oboru Music Infomation Retrieval.

Mezi nejzajímavější publikace Eduarda Mirandy se ovšem řadí článek At the Crossroads of Evolutionary Computation and Music: Self-Programming Synthesizers, Swarm Orchestras and the Origins of Melody, v rámci kterého opět hledal inspiraci v biologickém světě. V tomto textu navrhuje virtuální svět agentních performerů a imitátorů, kteří využívají metod Markovových řetězců, jednoduchých stavových automaty, jež vychází z pravděpodobnostních přechodů, pro generování unikátních skladeb. V nitru tohoto neobvyklého světa můžeme spatřit malou komunitu interaktivních jedinců, jež jsou vybaveni primitivními motorickými, sluchovými a kognitivními schopnostmi. Ti využívají sdíleného repertoáru a navazují „sociální kontakt“, pomocí něhož mohou vyvíjet či sdílet vlastní set kompozičních pravidel. Imitační schopnost je definována jako poslechnutí melodie a aktivace motorické schopnosti potřebné pro jeho reprodukci. Cílem modelu je vytvoření sdíleného repertoáru melodií, přičemž motorická kontrola jednotlivých agentů zůstává odlišná.

Stejně jako Deep Blue společnosti IBM ukázal světu, že počítač dokáže hrát šachy i proti lidskému mistrovi, Miranda si klade za cíl vytvoření algoritmu, který by byl schopen skládat unikátní, čiře originální skladby, jež by byly porovnatelné s lidským výstupem. Nekonvenční, biologicky inspirované programy tak stojí v opozici vůči současným aplikacím, jež primárně využívají složité statistické modely pro zachycení pravděpodobnostní stavů. Zdali jsme schopni takové algoritmy stvořit bez emergence skutečně obecné umělé inteligence, to je otázka, na kterou bohužel Miranda nezná odpověď. Kombinace evolučního pojetí muzikologie, neurověd a lingvistických procesů ovšem poskytuje určitou vědeckou satisfakci, na níž má výzkum Eduarda Mirandy značný vliv.

Zájemci si však mohou užít bezmála hodinovou improvizaci veskrze scénické hudby v programu CAMUS.