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Die Forschungsstelle für Musik- und Medientechnologie.
Eine musikwissenschaftlich und musikpädagogisch orientierte Einrichtung an der Universität Osnabrück


© für das Manuskript bei Heinz-Peter Katlewski, 1995. 


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für Deutschlandfunk "Musikszene"
Sonntag, 30. April 2000, 15:05 - 15:58 Uhr

Teil 9 (von 15)

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Audio 9


Der vermutete Zusammenhang zwischen der Fähigkeit Rhythmen zu erkennen und Intelligenz findet auch dort Bestätigung, wo es gar nicht zuerst um die Intelligenz des Menschen, sondern um die der Software geht. Tillmann Weyde, Co-Autor des „Computerkollegs Musik - Gehörbildung“ hat vor allem mit den Hürden der  Programmierung zu tun. Wie bringt man einer Software das Lernen bei, damit sie beim Lernen eine Hilfe ist? Wie kann sie dazu gebracht werden, über richtig und falsch nicht nach groben Maßstäben zu unterscheiden, sondern einem Anwender differenzierte Auskünfte zu geben, also Fehler zu nennen und gleichzeitig zu sagen was richtig war oder jedenfalls einigermaßen richtig.

Take 12 (Tillman Weyde, Osnabrück)
Im Fall Rhythmen geht es darum, dass wenn der Benutzer einen Rhythmus spielt nach einer Vorgabe, die er in Noten oder auch auditiv bekommen hat, dann muss das Programm erkennen, welche Teile sind richtig, welche Teile sind falsch, welche Art Fehler gibt es, und muss diese Teile korrekt zuordnen. Und wenn man versucht, so etwas zu programmieren, dann stellt man fest, dass das eine Aufgabe ist, die ein ausgebildeter Mensch leicht bewältigt, das überhaupt keine Probleme bereitet. Aber wenn ich einen Computer dazu bringen soll, das zu tun, dann beisst man sich sehr schnell die Zähne aus, weil diese Prozesse überhaupt nicht erforscht sind, oder nur sehr gering. Man kratzt immer an der Oberfläche. Es gibt psychologische Untersuchungen zu verschiedenen Phänomenen im Bereich Rhythmus. Es gibt so etwas wie eine Rhythmustheorie. Aber die reichen alle bei weitem nicht aus, um dieses Problem tatsächlich so zu behandeln, dass man das auf dem Computer umsetzen kann. Dann kam dann die Idee, das, was man nicht weiß, versucht den Computer lernen zu lassen. Und dazu gibt es das Modell der neuronalen Netze. Das sind Computermodelle, die abgeleitet sind von Nervensystemen, die tatsächlich nur ne sehr, sehr grobe Annäherung sind, aber die natürlich bestimmte plastische Eigenschaften haben. Das heißt, wenn ich dem Programm genügend Beispiele gebe und es darauf trainiere, dann kann das Programm sein Verhalten ändern und anpassen,  und dadurch verbessern. Der Ansatz ist sehr erfolgversprechend, weil man offenbar damit komplexe Zusammenhänge beschreiben kann, die also man nicht einfach in einer Formel oder einem Satz ausdrücken kann. Dann könnte man es dem Computer ja relativ leicht sagen. Es ist offenbar ein recht komplexes Feld, was dem Menschen nicht komplex erscheint, weil er es eben intuitiv beherrscht.

Mit dem Modell der neuronalen Netze kann ein Programm trainiert werden, Relationen zu erkennen, Abweichungen von einem Muster und Ähnlichkeiten trotz fehlerhafter Eingaben. Aber die Schwierigkeiten für die Weiterentwicklung des Computerkollegs liegen nicht allein darin die Software intelligenter zu machen. Es muss außerdem vermieden werden, dass sie unnötigen Ballast an starren Informationen mit sich schleppt und damit die Speicher aufbläht und so zu langen Ladezeiten beiträgt.


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