生成式藝術(shù)和算法創(chuàng)作12-MAS 多智能體系統(tǒng)

MAS

一個多智能體系統(tǒng)（Multi-agent system, MAS），是由在環(huán)境中交互的多個智能體組成的計算系統(tǒng)。

多智能體系統(tǒng)能解決分離的智能體以及單層系統(tǒng)難以解決的問題，可以由一些方法、函數(shù)、過程、搜索算法或強化學(xué)習來實現(xiàn)。

多智能體系統(tǒng)中的智能體，可以是軟件、機器人，人類或人類團隊。智能體可以分為從簡單到復(fù)雜的類型：

  • 被動智能體或無目標智能體（如簡單模擬中的物體）
  • 具有簡單目標的智能體（如鳥群中的鳥）
  • 認知主體（具有復(fù)雜的計算）

多智能體系統(tǒng)中的智能體具有幾個重要特征：

  • 自治：智能體至少部分獨立、有自我意識
  • 局部視角：沒有智能體具有完整的全局視角，或者系統(tǒng)太復(fù)雜，智能體無法利用此類知識
  • 權(quán)力下放：沒有任何智能體被指定為控制中心（或系統(tǒng)被有效地簡化為單一系統(tǒng)）

MAS 傾向于在沒有干預(yù)的情況下，找到解決問題的最佳方案。這與物理現(xiàn)象高度相似，例如能量最小化，物理對象傾向于在物理受限的世界中達到可能的最低能量。例如：許多早上進入大都市的汽車將在晚上離開同一個大都市。該系統(tǒng)還傾向于防止故障傳播，通過組件冗余實現(xiàn)自恢復(fù)和容錯。

Multi-agent system 和 這個系列前面文章提到的Agent-based model 看似存在相當大的重疊，但是 MAS 并不等同于 ABM。ABM 的目標是尋找遵循簡單規(guī)則的智能體集體行為的解釋。ABM 常用于學(xué)術(shù)研究，而 MAS 常用于工程技術(shù)。

學(xué)習智能體

MAS 在現(xiàn)實世界中廣泛應(yīng)用于圖形應(yīng)用程序，例如計算機游戲、電影等。它們可以協(xié)調(diào)防御系統(tǒng)、運輸、物流、圖形和GIS。它也被廣泛用于網(wǎng)絡(luò)和移動技術(shù)，實現(xiàn)自動和動態(tài)負載平衡，高可擴展性和自我修復(fù)網(wǎng)絡(luò)。

多智能體系統(tǒng)的架構(gòu)可以分為三類：

自上而下的認知式

智能體設(shè)計：智能體架構(gòu)，決策過程

關(guān)系設(shè)計：MAS 關(guān)系角色，約定和協(xié)議。集體目標拆分為個體目標，再細分為子目標，具體表達為意圖（intentions），它通過行動的規(guī)劃序列實現(xiàn)

自下而上的響應(yīng)式

智能體設(shè)計：智能體的行為由行為規(guī)則引發(fā)的互動而產(chǎn)生

關(guān)系設(shè)計：系統(tǒng)行為產(chǎn)生于智能體和環(huán)境互動的結(jié)果

混合式

結(jié)合了認知式和響應(yīng)式的結(jié)構(gòu)

音樂中的多智能體架構(gòu)

在層次結(jié)構(gòu)的頂層，有兩種類型的智能體（Cypher, Robert Rowe, 1992）：

  • 監(jiān)聽智能體：作為感知模塊，接收輸入數(shù)據(jù)并向玩家提供更高級別的信息，例如音樂系統(tǒng)中包括動態(tài)智能體，速度智能體，時長智能體，和聲智能體等
  • 玩家智能體：以不同方式產(chǎn)生輸出

在頂層結(jié)構(gòu)下的模塊會包括：

  • 感知模塊：通常由音樂信息規(guī)則工具組成，從輸入的音樂信息流中提取特征
  • 學(xué)習和生成模塊：處理感知模塊傳遞的信息，負責作曲或即興創(chuàng)作
  • 解釋模塊

Porto actors with Eargram 是 Peter Beyls, Gilberto Bernardes, Marcelo Caetano 2015 的一個聲音可視化作品。鼠標移動可以生成不同的聲音，Actor model 則由智能體生成復(fù)雜的空間節(jié)奏，使聲音產(chǎn)生實時變化。

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1:34 Porto Actors with earGram on Vimeo

音樂智能體系統(tǒng) OMax 可以實時學(xué)習音樂家風格的典型特征，并與他一起互動表演，賦予機器即興創(chuàng)作的能力。它使用了 factor oracle 算法，它是一種跟馬爾科夫鏈類似的模式匹配算法。

OMax 以幾種不同的方式重新演繹了經(jīng)歷機器學(xué)習階段的音樂材料，可以對材料智能重組和轉(zhuǎn)換。

另外還有 Odessa，它是一個多層的復(fù)雜音樂智能體系統(tǒng)：

  • 第一層：播放模塊。默認情況下，智能體使用音高和速度以及節(jié)奏信息的幀間生成模塊來生成樂曲并播放。

  • 第二層：調(diào)適模塊。 當檢測到輸入時它處于活動狀態(tài)，分析音調(diào)和響度并將其傳遞給系統(tǒng)以自適應(yīng)方式調(diào)制播放模塊。

  • 第三層：變化模塊。 當智能體感到無聊時會觸發(fā)，經(jīng)過一段時間沒有足夠的變化后，開始忽略輸入中的音高信息并引入休止符。

還有之前文章介紹過 的 Musebots。它是一個獨立音樂智能體軟件，不但能生成整體音樂結(jié)構(gòu)，還能在結(jié)構(gòu)中創(chuàng)作細節(jié)。不同的 Musebots 在每段 10 分鐘的曲子中，都扮演了創(chuàng)作與表演的角色。

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在 Musebots 中，一個 OrchestratorBot (配器機器人)會根據(jù) ParamBot (參數(shù)機器人) 為曲子的特定時刻提供的參數(shù)，決定使用哪個 Musebot 作曲。另一個 Musebot 會根據(jù) ParamBot 提供的參數(shù)復(fù)雜性來配上和聲。最后會由一個指揮根據(jù)音樂時間整合全部的 Musebot。Musebot 擁有智能，能判斷所處環(huán)境，傳達自身的意圖，協(xié)調(diào)各自狀況來產(chǎn)生協(xié)同式機器作曲。

MAS 跟上一篇提到的 Swarm 算法結(jié)合起來，在音樂中又會碰撞出什么樣的火花呢？

Swarm Music 是由 Tim Blackwell 創(chuàng)作的音樂程序，通過一系列音樂活動開發(fā)音樂即興創(chuàng)作。它利用群體的自組織屬性，將音樂事件組織成一個類似的群體，以產(chǎn)生旋律，和聲和節(jié)奏模式。來自人類（或其他群體）的外部音樂事件，被捕獲并定位在音樂參數(shù)空間中作為吸引子（attractors）。群體被吸引到這些吸引子，將空間模式轉(zhuǎn)換為音樂。

http://igor.gold.ac.uk/~mas01tb/SwarmMusic/mp3s/SoloSwarm.mp3

http://igor.gold.ac.uk/~mas01tb/SwarmMusic/mp3s/FollowMe.mp3

Tim Blackwell 發(fā)現(xiàn) Flocks 和組織音樂原則之間有很多相似之處。這在音樂事件的組織，以及非傳統(tǒng)團體中音樂家的群體行為中很明顯。他以此為基礎(chǔ)，設(shè)計出能夠與即興創(chuàng)作者進行實時互動的人工系統(tǒng)。

通過提供簡單的互動規(guī)則，決定智能體如何響應(yīng)事件，這種自組織方式即使沒有指揮或樂譜，即興創(chuàng)作也可以連貫進行。

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BeatBender, Aaron Levisohn, Philippe Pasquier, 2008

BeatBender 是一個計算機音樂項目，探索了一種使用 subsumption 體系結(jié)構(gòu)生成節(jié)奏鼓點模式的新方法。系統(tǒng)包含 4 種行為規(guī)則：

  • 鄰近規(guī)則：如何響應(yīng)鄰近的智能體
  • 定向規(guī)則：如何響應(yīng)特定智能體的特定狀態(tài)
  • 集體規(guī)則：如何響應(yīng)所有智能體的整體活動
  • 時間規(guī)則：智能體狀態(tài)的歷史

BeatBender 不是用算法將符號顯式編碼到系統(tǒng)中，而是使用基于行為的模型從六個自治的智能體生成節(jié)奏。從藝術(shù)角度來看，定義智能體行為的規(guī)則提供了一種簡單而原始的組合語言，允許作曲家表達簡單而有意義的約束，這些約束指導(dǎo)了智能體樂手的行為。這些簡單的規(guī)則生成了意想不到的行為互動，指導(dǎo)復(fù)雜的節(jié)奏輸出。

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