The Strangest Music in the World: Self-Supervised Creativity and Nostalgia for the Future in Robotic Rock Band “The Three Sirens”
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of deep learning since the mid-2010s and its successful application to creative activity challenges long-held anthropocentric conceptions of art and music, bringing back ideas about machine creativity that had been previously explored in the 20th century. Particularly, in the 1990s, some artists, composers, and musicians started working with machine learning and other adaptive computation systems. The work of Nicolas Baginsky is emblematic of that era. In 1992, he created the robot guitar Aglaopheme, which became the first performer of a self-learning robotic band developed throughout the 1990s, soon joined by the robot bass Peisinoe, the robot drum Thelxiepeia, and eventually other artificial agents, forming the autonomous robotic band The Three Sirens. In this review, we describe the technological, musical, and imaginative aspects of Baginsky’s robotic instruments. The unreal and behind-the-scenes story of the mythological three sirens is important in understanding how the robots are designed and what they (are) intend(ed) to do. In the context of artificial intelligence, the concept of seeking a surprising musical effect will push us to reimagine such concepts as musical creativity and improvisation within the algorithmic composition and provide opportunities to discuss nostalgia for the future music and live performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».