De optimalisatie-benadering, die geïnspireerd is door de symbolische traditie in de Kunstmatige Intelligentie. In dit geval modelleert men kunstgeneratie als een vorm van doelgericht gedrag; het algoritme moet binnen een zeer grote ruimte van mogelijkheden de optimale oplossingen zien te vinden. De artistiek interessante kwestie is dan de formulering van het optimalisatiecriterium. (En de computationeel interessante kwestie is hoe de zoekruimte doorvorst wordt.) De oplossingsruimte zelf kan weer structuralistisch dan wel emergerend gedefinieerd zijn, en er kunnen talloze verschillende optimalisatie-criteria gebruikt worden. Binnen dit kader past ook een bepaalde tak van Artificial Life technieken: de genetische algoritmes. Afhankelijk van het optimaliserings-criterium kunnen we dan soms spreken van gesimuleerde evolutie of van eenvoudige aanpassing aan de wensen van de eindgebruiker. Kunstmatige Intelligentie is niet één vak maar een conglomeraat van technieken en toepassingen. Toepassingen, o.m.: taal en spraak (generatie en interpretatie), vision, motor control, planning (inclusief cooperation). Taal en spraak waren al eerder aan de orde (college nr. . . .). Veel van de andere toepassingen komen op een geïntegreerde manier bij elkaar in complexe "super-toepassingen" zoals diverse soorten "real world robots". Amusant voorbeeld: voetbal-robots. Jaarlijks robo-cup toernooi. Drie leagues: (1) simulated, (2) radiografische computerlink, (3) on-board computer. Vision-probleem. Twee goals, veld, rand (cf. squash) en bal in gedistingeerde kleuren. Video-tape. Two views of A.I.: (1) Constructing symbolic models for complex tasks. (2) Constructing learning algorithms. Je kunt A.I. in kaart proberen te brengen door te kijken naar de verschillende soorten informatie-verwerkingsproblemen die men probeert op te lossen (abstraherend van de specifieke input- en output-media). Deelgebieden van "fundamentele A.I.":(1) Reasoning (deduction): calculation, logical inference, database queries. (2) Reasoning with uncertainty: probability theory, Dempster/Shafer, default logics, fuzzy logic. (3) Abduction: statistics. (4) Induction: Data-mining. Doug Lenat: "simulated science". Clustering & Dimension Reduction. ("Concept Formation") B.v.: Principal Component Analysis, Kohonen Maps. (5) Search (in very large spaces). Hill-climbing, simulated annealing (assuming local coherence). When the number of dimensions is (irreduceably) large: genetic algorithms. (6) Supervised learning: estimating the parameters of an input-to-output function. E.g.: backpropagation. online diy neural net lab Overzicht van deel-onderwerpen A.I. A.I. cursus History of Computing & A.I. Neural Network Shareware Modelling Common-Sense Knowledge: CYC Die 5 Dinge, die [. . .] ein ästhetisches Programm bestimmen, sind: das "Zeichenrepertoire" Z, die "Transformationsmenge" T, die "Ablauffunktion" a, die "Bewertungsfunktion" b und "Zielmenge" K. [. . .] Wir haben es demnach bei dem ästhetischen Programm mit einem Modell folgender Art zu tun: ein Künstler ist sich seiner Mittel (Z, T) und Ziele (K) bewußt: er kennt operationale Definitionen seiner Kriterien (b) und weiß a priori auf welche Art er sein Ziel erreichen will oder welche Konstruktionsschritte er sich selbst zugesteht (a). [. . .] Wir machen einen Unterschied zwischen den von einem ästhetischen Programm P erzeugbaren ästhetischen Objekten und den bezüglich P akzeptablen Objekten, die eine Untermenge der erzeugbaren sind. Ein vorliegendes ästhetisches Objekt ist also nicht notwendig "akzeptabel" (der Begriff "akzeptabel" ist rein operational, obwohl er natürlich auf das traditionelle "schön" reflektiert). [. . .]  Hätten wir aber vielleicht besser getan, eine generative Grammatik für die Beschreibung des ästhetischen Programms zu wählen? Der Generationsprozeß formaler Grammatiken läuft in der Regel "blind", "zufällig", nicht zielgerichtet ab. Das soll heißen, das nicht versucht wird, ein vorgegebenes Ziel zu erreichen [. . .]. Da wir aber ausdrücklich die Zielgerichtetheit des ästhetischen Realisationsprozesses im Auge behalten wollen, scheint der eingeschlagene Weg der bessere zu sein. Allerdings sei angemerkt, da§ der Begriff der Grammatik explizit in einigen Veröffentlichungen über Computerkunst auftritt (z. B. Lansdown 1970ab, Stiny & Gips 1971, Camarero 1972). Allerdings erscheinen an diesen Stellen keine Definitionen von Grammatiken im Sinne des formalen Begriffs, oder doch nur vage Andeutungen. Frieder Nake: Ästhetik als Informationsverarbeitung. Grundlagen und Anwendungen der Informatik im Bereich ästhetischer Produktion und Kritik. (Vienna/New York: Springer Verlag, 1974), pp. 34-40. The articles referred to are:   Ernesto Garcia Camarero: "Computer Art." In: G. Mazzotta (ed.): La Scienzia e l'Arte (Milano: Edition Mazzotta, 1972).  R. John Lansdown: "Would you believe 'Woaagang Amazeus Mezart'?" In: Computers in the creative arts (Manchester: The National Computing Centre Ltd, 1970), pp. 12-32.  R. John Lansdown: "The use of computers in art." Proc. Int. Symp. Computer Graphics 70, Brunel University, Uxbridge, England, 1970.  George Stiny and James Gips: "Shape grammars and the generative specification of painting and sculpture." Proc. IFIP Congress 1971. TA-7, pp. 62-67.