come ci si sente nel sistema?

Introduzione

Il sistema di calcolo della similarità contestuale è un componente fondamentale del meccanismo adattivo di Delta-Engine. Questa funzionalità permette al sistema di “apprendere” da transizioni musicali passate, determinando quali esperienze precedenti sono più rilevanti per il contesto musicale attuale.

Principio di funzionamento

L’opcode calculateContextSimilarity opera secondo questi principi:

1. Memoria contestuale: Il sistema mantiene una memoria delle transizioni passate e dei contesti musicali in cui sono avvenute.
2. Vettori di caratteristiche: Ogni contesto musicale è rappresentato da un vettore a 4 dimensioni che include parametri quali densità di eventi, diffusione di ottave, centroide spettrale e movimento spaziale.
3. Calcolo della distanza: La similarità è calcolata come l’inverso della distanza euclidea pesata tra vettori contestuali.
4. Normalizzazione sigmoidale: Una funzione sigmoid viene applicata per ottenere una distribuzione più utile dei valori di similarità.

Versione migliorata

La versione migliorata offre diversi vantaggi rispetto all’implementazione originale:

1. Ponderazione delle caratteristiche: Ogni dimensione del vettore contestuale può avere un peso diverso, dando maggiore importanza ad aspetti più rilevanti per la transizione.
2. Normalizzazione più sofisticata: L’uso della funzione sigmoid permette una distinzione più precisa tra contesti “simili” e “dissimili”.
3. Sensibilità regolabile: Il parametro di sensibilità consente di controllare la nitidezza della distinzione.
4. Output di debug dettagliato: Vari livelli di dettaglio per facilitare lo sviluppo e la comprensione.
5. Versione dettagliata: Un opcode aggiuntivo che fornisce similarità individuali per ciascuna caratteristica.

Parametri di Peso

I pesi delle caratteristiche nella versione migliorata sono:

Caratteristica	Peso	Motivazione
Densità di eventi	1.2	Importante per la struttura generale
Diffusione di ottave	0.8	Meno critica ma influente sull’armonia
Centroide spettrale	1.0	Importanza media per il carattere timbrico
Movimento spaziale	1.5	Molto importante per il flusso compositivo

Matematica della Similarità

La similarità viene calcolata in questi passaggi:

1. Distanza euclidea pesata:

   distance = sqrt(sum(weight_i * (feature1_i - feature2_i)²)) / sqrt(sum(weight_i))
   

2. Trasformazione sigmoidale:

   similarity = 1 / (1 + exp(sensitivity * (distance - 0.5)))
   

Questa formula produce valori tra 0 (completamente dissimile) e 1 (identico), con una transizione più marcata nella regione centrale.

Utilizzo nell’algoritmo adattivo

All’interno del sistema adattivo, l’opcode viene utilizzato per:

1. Identificare transizioni storiche in contesti simili
2. Ponderare l’influenza di queste transizioni in base alla loro similarità
3. Costruire una distribuzione di probabilità per il prossimo stato
4. Selezionare la transizione più appropriata per il contesto attuale

Questo meccanismo permette al sistema di “imparare” progressivamente quali transizioni funzionano meglio in determinati contesti musicali, migliorando la coerenza e l’efficacia delle transizioni nel tempo.

Implicazioni estetiche e filosofiche

Questo sistema di similarità contestuale può essere interpretato come una forma di memoria musicale che simula l’intelligenza compositiva. Il compositore Karlheinz Stockhausen parlava di “memoria negativa” come elemento fondamentale della composizione contemporanea, dove le decisioni presenti sono influenzate dalla memoria di ciò che è già accaduto.

In termini filosofici, questo meccanismo implementa un tipo di causalità non lineare e non deterministica, dove il passato influenza il futuro ma non lo determina univocamente, creando un equilibrio tra prevedibilità e sorpresa che è centrale nell’esperienza estetica musicale.

Esempio di codice

; Confronto tra due vettori di contesto che restituisce un punteggio di similarità (0-1)
iSimilarity calculateContextSimilarity iContextBaseIndex, iDebugLevel

; Versione che fornisce anche similarità dettagliate per caratteristica
iResultArray[], iOverallSimilarity calculateContextSimilarityDetailed iContextBaseIndex, iDebugLevel

Suggerimenti per l’ottimizzazione

1. Regolare i pesi: Adattare i pesi delle caratteristiche in base all’importanza relativa nel vostro contesto compositivo.
2. Sensibilità: Aumentare la sensibilità (valore predefinito: 6) per una distinzione più netta tra contesti simili e dissimili.
3. Analisi dettagliata: Utilizzare calculateContextSimilarityDetailed per analizzare quali aspetti del contesto stanno influenzando maggiormente le decisioni del sistema.