Dissertação (mestrado)—Universidadea de Brasília, Instituto de Artes, Programa de Pós-Graduação em Artes, 2011. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2012-05-23T14:43:08Z
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2012_FranciscodePaulaBarreto.pdf: 9085120 bytes, checksum: 2c6aba322dc34a3f826412ba1511bb11 (MD5) / Esta pesquisa prático-teórica aborda de forma transdisciplinar os panoramas de utilização de Inteligência Artificial (IA) na arte computacional considerando a obtenção de resultados emergentes. Estes sistemas inteligentes são capazes de reproduzir comportamento inteligente computacionalmente através da utilização de várias técnicas. Aqui são enfatizadas duas técnicas que tem forte embasamento na psicologia e na biologia: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Algoritmos Genéticos (AG) . Na modelagem dos sistemas inteligentes, independente da técnica utilizada, se faz necessário pensar como representar o mundo, domínio onde o agente está inserido, a fim de possibilitar que o mesmo realize inferências e aprenda como melhorar as suas ações. A forma como se escolhe representar o mundo para o agente e as ferramentas que utilizamos para que ele realize tais inferências tem um papel fundamental não apenas no resultado estético do sistema como também no aparecimento do comportamento emergente, foco deste estudo. O comportamento emergente pode ser definido, segundo Peter Cariani (2009) como algo fundamentalmente novo que não poderia ser previsto antes de acontecer. Essa característica emergente do sistema pode ser vista como uma heurística para a obtenção da criatividade. Outro aspecto importante é a questão autopoiética dos sistemas, definida por Francisco Varela e Humberto Maturana (1997) no livro De Máquinas e Seres Vivos: autopoiese, a organização do vivo. Nesta obra são definidas várias características que definem um sistema vivo como uma máquina autopoiética, sendo a principal dela a capacidade dos seres vivos de produzirem e manterem a si próprios. Além deste estudo das relações entre IA, arte computacional, emergência e autopoiese, são apresentados dois trabalhos artísticos onde pode-se encontrar os conceitos discutidos: EvoTwitter e Geopartitura ________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This practical-theoretical research addresses, in a transdisciplinary way, on the possible applications of Artificial Intelligence (AI) in computer art considering the achievement of emergent results. These intelligent systems are able to reproduce computationally intelligent behavior through the use of various techniques. Here we present two psychology and biology based techniques: Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms (GA). In the intelligent systems modeling process, regardless the chosen technique, it is necessary to think how to represent the knowledge involved in the domain in which the agent is inserted so it might be able to perform inferences and learn during this process, improving its actions. The chosen way of representing this knowledge and the tools we provide for its inference process have a primary role not only on the aesthetic results but also on the emergent behavior, emphasized on this research. The emergent behavior can be defined, according to Peter Cariani (2009) as something fundamentally new, that could not be predicted before it happened. This feature of the emerging system can be seen as a useful heuristic to move towards a creative behavior. Another important aspect in this research is the autopoietic system, defined by Humberto Maturana and Francisco Varela (1997) in their book Machines and Living Beings: autopoiesis, the living organization. In this book they enlist several characteristics that define a living system as an autopoietic machine, including its main ability to produce and maintain themselves. In addition to this study of the relationship between AI, computer art, emergence and autopoiesis, two projects (EvoTwitter and Geopartitura) are presented so we might better understand some of these concepts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/10595 |
| Date | 02 February 2012 |
| Creators | Barretto, Francisco de Paula |
| Contributors | Venturelli, Suzete |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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