Fingerings musicais

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Quando encontro estudantes interessados ​​em fazer pesquisas em psicologia, tento sugerir tópicos que os interessem e podem ajudá-los a se tornar um nome. Existe um tópico que ninguém (ou quase ninguém) pesquisou antes que isso interessasse ao aluno, que se baseasse nos pontos fortes do aluno, e isso proporcionaria um veículo para ampliar as capacidades do aluno e também ajudar o aluno a ter um lugar em pós-graduação escola ou uma posição depois disso? Claro, sugiro tópicos que me excitam também para que eu possa ajudar a orientar o trabalho e ter algo para mostrar por mim mesmo. Eu sugeri vários desses tópicos em blogs anteriores. Aqui está outro.

Se você toca violino ou outro instrumento, onde você precisa decidir quais os dedos para usar quando, você sabe que se instalar em fingerings musicais pode ser um desafio. Você pode "pintar pelos números", por assim dizer, usando os dedos requeridos na pontuação, mas se você tiver que decidir sobre as próprias digitações, pode ser difícil. Alguns músicos escrevem os dedos que desejam. Se eles são jogadores de renome, seus dedos podem ser impressos nas pontuações que eles editam e suas identidades podem ser exibidas na capa da música. No meu caso, quando não consigo confiar nos dedos dos outros, tendem a escrever em fingerings em locais onde não é óbvio quais dedos usar. (Eu toco o violino regularmente e o fiz desde os 9 anos de idade.) Quando volto para a mesma peça mais tarde, acho útil que essas digitações sejam escritas porque reduzem a quantidade de – Eu acho que tenho que fazer.

Qual é a natureza do processo de planejamento de dedilhado? Surpreendentemente, o tema não foi estudado por psicólogos interessados ​​em performances musicais, pelo menos até onde eu conheço. Quando usei a internet para procurar trabalhos anteriores sobre o assunto, encontrei apenas dois estudos. Um foi um programa de AI projetado para gerar automaticamente fingerings de violino, com entradas de sequência de notas (http://www.violinist.com/blog/pooispoois/201612/20903/). Eu não explorei a saída ou o método desse programa de inteligência artificial em detalhes, mas observou que seu exemplo de saída referia-se ao número de possíveis soluções consideradas para a passagem em questão (cujo comprimento, em número de notas, não era claro para eu): 1.060.901. São muitas das possíveis soluções! Felizmente, o computador do autor foi rápido. A melhor solução foi encontrada em 4,483 milissegundos, ou pouco menos de meio segundo.

Quando os violinistas descobrem quais dedos devem ser usados ​​enquanto lendo a visão, é duvidoso que eles considerem mais de um milhão de soluções possíveis a qualquer momento. Se eles considerassem que muitas soluções a taxas que são intrinsecamente plausíveis, o resto dos jogadores no conjunto acabaria de jogar, arrumar seus casos e sair antes que o violinista que ainda figurava tivesse feito sua decisão digital.

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Então, qual método é usado? Sem dúvida, o nível de habilidade do jogador contribui para o tempo e a identidade da solução. Nesse sentido, o outro programa de digitação automática que eu li sobre (http://speech.di.uoa.gr/ICMC-SMC-2014/images/VOL_2/1233.pdf) enfocou os níveis de habilidade dos jogadores e produziu fingerings que , aproximadamente, mapeado para os tipos de padrões que foram julgados melhor para novatos e especialistas. Os mapeamentos foram julgados em relação aos fingerings em trabalhos publicados para jogadores nos dois níveis.

Olhar para os dedos que já são publicados em livros de estudo ou outras partituras (ou na web) é bom para ver o que foi feito, mas omite o que acontece enquanto os jogadores estão com dificuldade em decidir como usar o dedo. É necessário um olhar para frente para digitar na marcha. No aqui e agora de dedilhado, um jogador habilidoso tem que antecipar o que as mudanças serão necessárias nas frases vindouras. No meu caso – o de um amador avançado, mas um amador, no entanto – o erro de dedilhamento mais comum que faço, enquanto a leitura da visão não está olhando o suficiente para realizar o que devo fazer para facilitar a navegação na próxima seqüência. Eu uso a posição do dedo que habitualmente segue a posição do dedo que acabei de usar, em vez de antecipar o salto para uma posição muito maior que eu precisarei a seguir, por exemplo.

Existem muitas ferramentas para modelar o processo de digitação on-line, seja para violino, viola, violão, baixo ou seus primos de teclado (para não mencionar outros instrumentos). Uma delas é a gravação de movimento ocular. Algumas pesquisas foram feitas neste tópico (resumido por Rayner e Pollatsek, 1997), onde foi demonstrado que jogadores habilidosos (pianistas no trabalho publicado) olham adiante enquanto jogam, fornecendo-lhes contornos semelhantes aos observados quando as pessoas lêem em voz alta. Mas, nos estudos de música, a dedilhada não precisava ser decidida. Poderia ser em estudos futuros. Ao gravar os movimentos dos olhos enquanto os músicos tocam enquanto tiverem que escolher sua própria dedilhada ou não, podem fornecer informações úteis sobre o processo de planejamento.

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O outro tipo de ferramenta que poderia ser usada é a riqueza da experiência que veio da pesquisa de inspiração de AI sobre o planejamento em outros contextos. Por exemplo, algumas pesquisas foram feitas sobre as semelhanças e diferenças entre a forma como as pessoas e as máquinas resolvem o problema do viajante-vendedor, o problema de determinar o caminho mais curto através de uma série de cidades começando e terminando na mesma cidade. À medida que o número de cidades aumenta, o tempo para encontrar o caminho mais curto, usando a busca de força bruta (considerando todos os caminhos possíveis) explode com o número de cidades, pelo menos em algoritmos tradicionais baseados em máquinas. Curiosamente, para as pessoas, o tempo de solução aumenta linearmente, em vez de exponencialmente, com o número (Dry, Lee, Vickers e Hughes, 2006). Este resultado revela algum método neural inteligente que ainda precisa de desembalar para ajudar o pessoal de vendas a desempacotar seus produtos através de caminhos ótimos.

Determinar quais caminhos para atrair várias cidades é sem dúvida menos assustador do que considerar o caminho a seguir em um conjunto de possíveis configurações de xadrez. Isso, é claro, é o desafio no xadrez de AI, um tópico que tem uma longa e rica história com laços estreitos com a psicologia. O resultado mais conhecido desse corpo de pesquisa também é um dos resultados mais conhecidos na psicologia cognitiva, a saber, que os especialistas reconhecem padrões e planejam de acordo. Peça a um especialista em xadrez para reconstruir onde as peças estavam em um tabuleiro de xadrez e ele / ela fará muito melhor do que um novato, exceto se as peças estiverem dispostas sem sentido. Nesse caso, se os padrões não correspondem a padrões que foram lembrados, eles são de pouca utilidade.

É provável que os padrões de reconhecimento sejam críticos para o dedilhado musical também. Todos os jogadores de cordas e teclados sabem que eles conseguem padrões familiares "sob seus dedos", em uma espécie de "memória muscular". Assim, eles (ou nós jogadores) provavelmente usamos esses padrões para planejar as seqüências de dedos como pedaços. Há o pedaço correspondente ao D-major-arpeggio-start-on-the-A-string-with-the-first-finger-in-third-position, por exemplo, e outros. Pedaços como esses são essenciais porque o número de possíveis seqüências de dedos para uma série de notas múltiplas é astronômico. Ao mesmo tempo, a desvantagem do planejamento baseado em partes é que os pedaços são mais úteis quando as coisas são rotineiras do que quando são menos rotineiras. Quando são necessárias exceções, os trocados devem ser alterados ou suplantados. Como tudo isso funciona, seria interessante estudar. Poderia ser uma ótima dupla de doutorado ou mestrado, ou projeto de honra sênior.

Uma preocupação final é se esse tipo de pesquisa equivale a pouco mais do que fluff – um pouco de diversão para as pessoas com muito tempo em suas mãos, que podem dirigir sua atenção para esforços mais úteis. Na superfície, a dedicação musical pode parecer frívola, mas o desenvolvimento de um modelo que imita com sucesso o que as pessoas fazem quando planejam atletas musicais pode ter implicações práticas de grande alcance. Em muitas situações da vida real, é necessário considerar séries alternativas de ações envolvendo muitos atores, análogas a muitos dedos. Como as equipes de resgate devem ser implantadas para procurar sobreviventes em terremotos? Como os robôs múltiplos devem ser enviados para recuperar itens nos armazéns? Existem métodos para abordar tais problemas, mas pode ser que a forma como os violinistas e outros descobrem digitação pode fornecer novas idéias – música aos ouvidos de pessoas com preocupações práticas mais imediatas, pode-se dizer.