Compreendendo os estados motivacionais e suas relações com a evolução musical

Nossa pesquisa envolve o uso de modelos computacionais para estudar como os estilos musicais surgem e evoluem em mundos artificiais. A rigor, queremos enfrentar uma questao bem mais complexa, que vem a ser compreender os processos que, apos seculos de evolucao, conduziram a musica ao seu estado atual de desenvolvimento. De posse desse conhecimento, em teoria, seria possivel fazer predicoes sobre como os estilos musicais eventualmente se comportariam no futuro. E incerto, no entanto, se esses objetivos seriam alcancaveis, dada a multiplicidade das variaveis envolvidas. Ainda assim, essas ideias sao inspiradoras e tem motivado diversos pesquisadores no mundo (Miranda, Kirby et al. 2003; Jan 2007). De fato, o tema e extremamente complexo e envolve questoes que pertencem a muitos dominios do conhecimento, da Fisica a Psicologia e a Educacao, da Filosofia a tecnologia de construcao de instrumentos, somente para mencionar alguns. Por essa razao, resolvemos usar a modelagem computacional, na tentativa de isolar alguns elementos que julgamos importantes para o estudo da evolucao dos estilos musicais e, a partir da realizacao de simulacoes, procurar estabelecer pontos em comum entre o que ocorre no mundo real e no mundo artificial. Em fases anteriores da pesquisa, desenvolvemos alguns sistemas computacionais baseados em agentes de software (Autor 2008; Autor 2011). O paradigma do agente e interessante porque permite implementar, de um lado, caracteristicas proprias de cada unidade do sistema (e.g., um musico) e, de outro, regras para a interacao entre essas unidades em ambientes que chamamos de multi-agentes. A proposito dessas caracteristicas, e importante que um agente possua algumas capacidades que permitam que ele se relacione com o mundo. Uma vez que ele ira interagir tanto com o mundo artificial quanto com o mundo real, essas capacidades devem necessariamente possuir paralelos com (ou se inspirar no) mundo real. Em vista disso, nos sistemas acima mencionados, alguns modelos foram implementados, como os modelos perceptivo cognitivo e criativo. Esses tres modelos permitem percorrer o ciclo que se inicia com percepcao do mundo, sua interpretacao (ou aprendizagem) e termina na producao de novo conteudo (composicao). As propriedades e comportamento desses modelos ja foram previamente detalhados (Autor 2005) e usam tecnicas de inteligencia artificial (e.g., modelo de Markov, aprendizagem de maquina) bem como principios baseados na Gestalt. Linhas gerais, o modelo perceptivo e responsavel por extrair as caracteristicas basicas do fluxo musical. O modelo cognitivo realiza a segmentacao desse fluxo em unidades ("memes musicais") que sao armazenadas na memoria dos agentes. A memoria adapta-se progressivamente as musicas com as quais os agentes interagem e constitui o que chamamos de "visao de mundo" ou "estilo musical" deles. Finalmente, o modelo generativo e responsavel por produzir novas musicas (composicoes/improvisacoes) com base no conhecimento que os agentes adquiriram nos processos anteriores. Diversos experimentos (Autor 2011) demonstraram que esses sistemas foram capazes de evoluir conjuntos homogeneos de caracteristicas (padroes) que podemos chamar de estilos musicais. Em uma conhecida definicao, Meyer (1989) entende que estilos musicais seriam a replicacao de padroes "seja no comportamento humano ou nos artefatos produzidos pelo comportamento humano, que resultam de uma serie de escolhas feitas dentro de um conjunto de restricoes. Os sistemas mencionados permitem determinar em que medida um estilo se aproxima de um outro em diferentes momentos de uma simulacao. Simulacoes ocorrem em ciclos, que representam a passagem do tempo. Em cada ciclo um agente executa uma tarefa musical, o que produz alteracoes em sua memoria. O sistema guarda uma copia da memoria dos agentes apos cada ciclo e, ao final da simulacao, e capaz de comparar cada uma dessas sucessivas memorias, de modo a avaliar o impacto que uma dada tarefa musical produz no estilo musical do agente. Nos sistemas anteriores, a sequencia das tarefas e pre-determinada pelo usuario em uma especie de "mapa ontogenico", o que permite projetar simulacoes com interesses musicologicos precisos. O "defeito" dessa abordagem, no entanto, e que os agentes nao possuem nenhuma liberdade para escolher as tarefas que eles vao executar nem em que momento estas tarefas serao executadas. Em nossa pesquisa atual, estudamos os processos emergentes e de auto-organizacao que ocorrem na evolucao cultural ou, mais especificamente, na evolucao do conhecimento e estilos musicais atraves da simulacao de ambientes de execucao continuada. Um novo sistema interativo (sistema X) foi implementado, com base em agentes multiplos de modo a garantir a possibilidade de interacoes sociais independentes da intervencao humana. Para isso, dois novos modelos foram implementados, o "modelo do ciclo de vida" e o "modelo de tomada de decisao". O primeiro possibilita a renovacao da populacao do ambiente mantendo estavel o numero de agentes. No sistema X, agentes de software se reproduzem e herdam caracteristicas dos pais, definem e desenvolvem as suas proprias carreiras musicais e, uma vez atingidos os seus objetivos, perecem. Com relacao ao segundo modelo (tomada de decisao), no sistema X, alem de possuirem a capacidade reprodutiva, os agentes exibem emocoes e personalidade, tomam decisoes motivadas e estao sujeitos a pressoes sociais. Este modelo se inspira no comportamento humano e e impulsionado por um conjunto de fatores (e.g., valores, necessidades, anseios, etc.) que estao em constante transformacao. As motivacoes afetam a execucao das nossas metas a todo instante e influenciam diretamente nossa aprendizagem. Essas caracteristicas, que implicam em um sistema de pesos e contrapesos, proporcionam a ocorrencia de diferentes dinâmicas de interacao social que, a rigor, tambem influenciariam diretamente a evolucao dos estilos musicais. Estados de controle motivacionais seriam motivadores, interesses, metas, normas e atitudes (Allen 1999). Um motivador, por exemplo, e um estado de controle (motivacional) que move um agente em direcao a uma determinada meta, a luz de determinadas crencas e preocupacoes. Interesses e atitudes envolvem o desejo de que algo ocorra. As emocoes, estados mentais que sao acompanhados por sentimentos intensos e envolvem mudancas corporais (Baillie, Toleman et al. 2000), tambem seriam uma categoria de estados de controle motivacional. As emocoes desempenham um papel importante na cognicao humana (incluindo a aprendizagem, percepcao, tomada de decisao, etc.). Neste momento estamos avaliando se e como os estados motivacionais implementados no sistema X contribuiriam para definir o comportamento dos agentes, de que modo estes se inter-relacionam e em que medida a evolucao dos estilos musicais dos agentes e influenciada por eles. Bibliografia Allen, S. 1999. Control States and Motivated Agency. Behavior Planning for Life-Like Characters and Avatars: Proceeding of the i3 Spring Days 99 Workshop, Sitges, Spain. Baillie, P., M. Toleman, et al. 2000. Emotional intelligence for intuitive agents. PRICAI 2000, Melbourne, Australia, Springer-Verlag, Germany. Autor. 2005. Esta referencia foi suprimida a fim de garantir o anonimato no processo de apreciacao do artigo. Autor. 2008. Esta referencia foi suprimida a fim de garantir o anonimato no processo de apreciacao do artigo. Autor. 2011. Esta referencia foi suprimida a fim de garantir o anonimato no processo de apreciacao do artigo. Jan, S. 2007. The Memetics of Music. A New-Darwinian View of Musical Structure and Culture. Aldershot, UK, Ashgate Publishing Limited. Meyer, L. 1989. Style and Music: Theory, History, and Ideology. Philadelphia, University of Pennsylvania Press. Miranda, E., S. Kirby, et al. 2003. "On Computational Models of the Evolution fo Music: From the Origins of Musical Taste to the Emergence of Grammars." Contemporary Music Review 22(2): 91-111.