假设 开放获取 发表:2011年1月20 音乐之美与信息压缩:听起来复杂,但心里简单? Nicholas J哈德逊 1 BMC研究笔记体积4文章编号:9(2011)引用这篇文章 88 k访问 5引用 81Altmetric 指标细节 摘要 背景 音乐的生物学起源、它在人类文化中的普遍吸引力以及它美丽的原因仍然是一个谜。例如,为什么路德维希·范·贝多芬被认为是音乐天才,而凯莉·米洛不是?这些问题的可能答案将在信息论的背景下被框定。 假设的陈述 人一生的感觉数据流是巨大的。针对这一规模问题的适应性解决方案是信息压缩,这种方法被认为可以更好地处理、解释和存储感官数据。在现代人类中,高度复杂的信息压缩在哲学、数学和科学见解中明显地表现出来。例如,物理定律用简单的规则解释了看似复杂的观测结果。深层次的认知洞察被报道为本质上令人满意的,这意味着在进化的某个时刻,成功的信息压缩实践与生理奖励系统相联系。我假设这种“压缩和愉悦”联系的建立为音乐欣赏铺平了道路,一旦音频压缩成为内在的愉悦,音乐欣赏就变得自由(甚至可能是不可避免的)就其本身而言. 测试假说 对于一系列的作曲,经验地确定听众的快乐和“无损”音频压缩之间的关系。我假设不朽的音乐杰作将拥有一个有趣的客观属性:尽管表面上很复杂,但它们也将表现出高度的可压缩性。 假设的含义 艺术杰作和深刻的科学见解共享数据压缩的共同过程。音乐欣赏是一种寄生虫,依赖于更深层的信息处理能力。数学和音乐天赋的结合在杰出的个体中有一个简单的解释。音乐天才善于作曲出现听起来很复杂蒸腾作用头脑非常简单。听众的快乐程度取决于听觉数据能在多大程度上以尽可能简单的方式得到解析。 背景 "统一体,不可乘,必须乘”。Lex Parsimoniae也被称为经济定律或奥卡姆剃刀(1288-1348)。 "我为这封信的长度道歉,但我没有时间写更短的布莱斯·帕斯卡尔(1623-1662)。 "每件事都应该尽可能地简单,但不能更简单阿尔伯特·爱因斯坦(1879-1955)。 简洁是钦佩。 经济学论证——用最少的假设——是哲学、数学和科学的基石。事实上,人类智力的最高成就被广泛认为是物理学定律。这些定律包含了大量复杂的观察结果——在牛顿运动定律的例子中,包括了从掉落的苹果到行星轨道的一切——都变成了简明的、普遍适用的数学表达式。 在探索科学史的过程中,最深刻的见解似乎阐明了真正的简单"这是"明显的复杂性一系列的观察。能够简单解释的观察结果越多——因此理解的层次越简洁——人们就越确信某些基本的“基本真理”已经被发掘出来。因此,爱因斯坦的广义相对论被认为是比牛顿的万有引力更基本的理论,因为它用最少的额外假设解释了偏离牛顿预测的观测结果。 在这个假设中,我将首先简要探讨Schmidhuber的想法[1- - - - - -3.艺术之美与科学洞察力有着共同的认知过程。这个常见的过程就是对可压缩模式的成功编码和解码。通过压缩,我指的是减少编码给定表示所需的比特数的信息理论概念。数据压缩与科学和艺术有什么关联? 对于科学来说,答案是相当透明的。科学规律显然可以被视为观测数据的压缩[1)(表1).例如,爱因斯坦将时空几何化。他告诉我们质量支配着时空如何弯曲,而时空支配着质量如何运动。在这样做的过程中,爱因斯坦“压缩”了大量存在于巨大空间尺度上的观测(行星轨道、光的弯曲)到一个单一的概念框架中。 表1来自不同科学学科的压缩算法示例。 全尺寸表 像爱因斯坦这样的人的认知压缩能力是如何进化的呢?为了回答这个问题,以及我认为与音乐创作和欣赏的起源相关的问题,我将简单地离题到感觉生物学上。毕竟,是我们的五种感官为我们提供了与世界的直接联系,从而也提供了与科学洞察力和艺术美的直接联系。 在确定信息压缩的重要性时,考虑一个典型的人一生的感觉流的浩瀚是有用的。正如Schmidhuber之前所指出的[1我们的寿命大约是3 × 109秒。以10的速率编码整个感官信息流5位二-1(即以合理分辨率播放电影的需求)在这段时间内产生了大量的数据,尽管在一个合理的假设集下,人脑能够完整存储的数据并不多[1].不管确切的存储要求如何,一个有效的认知归档和检索系统将释放感官信息所消耗的“大脑空间”,从而将其解放出来用于相互竞争的神经过程,这无疑是一个理想的结果。 考虑到这一信息存储和检索问题,信息压缩似乎是一种经济解决方案,主要用于1)帮助解释和2)帮助存储最相关的感官信息。成功的信息压缩将产生对世界的理解,既有效又有用。 假设的陈述 一种有利于实现适应性行为(如信息压缩)的方法是将它们与生理快感和奖励中心连接起来。在复杂的哺乳动物中,这是伏隔核大脑边缘系统。考虑到信息压缩和快乐之间的联系,我假设信息压缩——最初是一种更好地理解世界的进化特征——后来被我们的感觉系统“寄生”了。一旦成功的数据压缩与主观愉悦感联系起来,这大概就成为可能——甚至可能是不可避免的。 我认为,当压缩感官模式的行为从本质上变得令人满足时,人类历史上的一个重要时刻一定发生了就其本身而言.随着大脑的复杂性和意识导致感官流的解释和奖励系统更加复杂,大量可压缩的感官输入可能会变得越来越令人愉悦。 这种对内在快感的追求可能会在为可压缩的声音而出现音乐和诗歌,为可压缩的视觉而出现雕塑和绘画时达到顶峰。因此,我假设,快乐信息压缩的进化不仅为哲学、数学和科学铺平了道路,也为艺术、音乐和雕塑铺平了道路,美国标准[1]. 为了提供这一假设的概念基础,我将简要探讨现有的证据,以证明信息压缩和音乐美之间的联系。我将把我的分析和讨论主要集中在音乐上,因为音乐起源的神秘本质一直是最近许多研究和争论的主题。1,4- - - - - -142)因为它超越了文化;3)因为它很适合数学分析。4,8].然而,正如Schmidhuber所指出的[1- - - - - -3.,压缩原理足够深入,可以很好地应用于其他艺术形式。 我的假设建立在Schmidhuber的见解之上:1)它对音乐的特别关注2)不朽的音乐杰作比其他“不那么复杂”的作品“毫无损失地”更容易压缩的有趣可能性(也就是说,最优美的音乐具有较低的Kolmogorov复杂度,尽管最初的感觉是明显的高复杂度)3)通过将压缩算法的起源建立在可能的简约进化序列的背景下,从而在生物学上打下基础。 信息论与数据压缩“, 这个原则——看似简单的规则解释了明显复杂的数据——可以在信息论的框架内定义和探索。这并不是一个新概念,Schmidhuber已经对其进行了彻底的探索[1)等等。在这个信息理论的背景下,数据压缩——也被称为源编码——是使用比原始的未编码表示更少的比特来编码信息的过程;比特指信息的基本单位。 信息在信息论中具有特定的意义。因此,当将百科全书与相同长度的随机字母序列进行比较时,从我们作为人类消费者的角度来看,百科全书包含了更多的“有用信息”。然而,从信息论的角度来看,它实际上包含更少的总信息,因为数据中的规律和模式使其更可压缩。 在信息论框架内,有许多方法可以理解和量化复杂性。最小描述长度原则(Minimum Description Length Principle)是奥卡姆剃刀(Occam’s Razor)的一种形式化形式,其中对一组给定数据的最佳假设是导致数据压缩最大的假设[15].其基本思想是,可以利用数据中的任何重复模式来压缩数据。输出数据的最短程序的长度称为Kolmogorov复杂度,描述复杂度或算法熵。 几个简单的例子足以说明这一原理。常规数据流“1010101010101010101010101010”可以很容易地被压缩为“10(10次)”。另一方面,一个真正随机的数字序列,比如“57622390136573928476”几乎是不可压缩的,必须完整地描述。与此同时,神秘的Π(“3.1415926535897932384”)是一个无理数,它由无限的——显然是随机的——数字流组成,实际上只包含少量的信息,因为一个简短的程序可以完全再现它。因此,Π具有“表面上”复杂但“实际上”简单的有趣概念属性。我相信同样的双重属性存在于艺术美和科学美的核心。假设的其余部分将探索这一命题的证据。 无损压缩与有损压缩 在信息论中,有两种主要形式的数据压缩。无损的”和“有损“无损压缩算法利用统计冗余,从而忠实地保留消息的全部信息内容,尽管使用较少的信息位。爱因斯坦的名言(“事情应该尽可能地简单,但不能更简单)是无损压缩的一个很好的工作定义,反过来,无损压缩是科学的一个很好的最终目标。 另一方面,有损压缩算法通过“可接受的”保真度损失来减少信息内容。什么被认为是“可接受的”是主观的。这可能取决于消息的预期用途和接收者的意见。损耗压缩在视觉艺术中很常见,复杂3D对象的基本概念可以用相对较少的线条清晰地表现出来,但并不完美。从1945年12月5日到1月17日th1946年,巴勃罗·毕加索通过视觉艺术探索了公牛“有损压缩”的程度(参考[16]),尽管在传达公牛的“本质”时,他明确地以正式的信息理论术语考虑他的工作是值得怀疑的。 在信息传输过程中,压缩是指使用更少的信息位对原始表示进行编码的过程,而解压缩是指用于重建原始表示的解码过程。 模式识别 我们通过模式来理解世界。然而,并不是所有的模式都生来平等。我想说的是,我们发现那些既不太简单也不太复杂的模式特别令人愉快,美国标准[17].鼓励解决无关紧要或无法解决的问题是没有意义的。进化似乎会奖励那些解决具有挑战性但可解决的高回报问题的人,并通过赋予他们特别强烈的快感来实现这一点。这些参数之间的关系可以采用我在图中示意的形式1.我借用了这些短语。秩序的边缘”和“混乱的边缘“从[18]. 图1 从压缩的角度来看,高度有序的模式是无聊的,因为它们太简单,而随机混乱的模式是无聊的,因为它们太复杂.另一方面,中等复杂的模式——那些承诺在经过一些努力后有机会压缩的模式——特别值得关注。我用"边缘的顺序“还有。”混沌的边缘“在信息内容和可压缩性之间的想象关系中定义拐点。高收益区位于两者之间。 全尺寸图像 鉴于压缩能力在不同的个体、不同的开发过程和不同的经验之间可能存在差异,计算“甜点”的位置是难以捉摸的。这突出表明,即使是“客观的”美的衡量标准,仍然可以以一种暗示主观性的方式表现出来。 关于音乐生物学起源的不同假说 所有的文化都会创造音乐,尽管没有人知道为什么;它并不像烹饪或语言那样明显有用。4].因此,音乐的起源一直困扰着科学家们。根据(7纵观人类历史,在地球的每一个角落,在每一种已灭绝或现存的文化中,人们都演奏和享受音乐。根据奥利弗·萨克斯的说法,我们求助于音乐是因为它能打动我们,引导我们进入精神状态——我们都有过被音乐之美所吸引的经历。19].可以说,关于音乐最有趣的问题与它的进化起源有关:一方面,我们如何调和它的跨文化普遍性,另一方面又缺乏一个清晰的适应故事? 在已经提出的进化假说中,有些强调音乐和语言之间的深层关系[6,7].替代方案包括平克的“芝士蛋糕假说”[20.,达尔文的性选择假说[21,邓巴的群体“修饰假说”[5,22, Storr的社会凝聚力假说[23和Trehub的护理模式[12,13].其他进化的可能性,见[24包括感知发展、运动技能发展、冲突减少、安全的时间流逝和跨代沟通。 在这里,我赞同施米德休伯的创造力理论[1,它将一系列艺术和科学的认知过程与信息理论的数据压缩概念结合起来。亚伯拉罕·摩尔(Abraham mole)和弗里德·纳克(Frieder Nake)也探索了美与信息论之间的联系。25,26].这些观点与哲学家和数学家阿尔弗雷德·诺斯·怀特海的观点大体一致。艺术是一种模式强加于经验,我们的审美享受是对模式的认可“(27]. 在我看来,与听音乐相关的强烈快感程度是一个与它的生物学起源密切相关的谜。11].根据(11音乐和其他产生快感的刺激之间没有直接的功能相似之处:它没有明确确立的生物价值(如食物、爱情、性),没有有形的基础(如药理学药物和金钱奖励),也没有已知的成瘾性(如赌博和尼古丁)。说了这么多,最近在确定音乐欣赏的有机基础方面已经取得了一些进展。利用正电子发射断层摄影术,[28发现小辅音和弦激活右侧纹状体(奖励和情感),而大辅音和弦激活左侧中颞回(有序的信息处理)。 警告 在我更详细地探讨信息压缩和音乐之美之间的关系之前,我希望消除一个可能引起混淆的来源。音乐(以及其他艺术)可以具有“外在”的情感吸引力,完全不同于我所认为的“内在”认知价值。这是通过1)代表特定的亚文化或信仰体系,接受者强烈相关,例如女性顺从和男性暴力在嘻哈音乐和/或2)通过历史联想刺激接受者。 对于这个假设,我只对内在认知价值的一个特定方面感兴趣——即欣赏艺术形式所包含的信息所产生的快乐。显然,音乐之美还有其他内在的影响——比如节奏、音高和音色——但为了简化假设的阐述,这些因素被有意忽略了。 音乐模式 音乐显然充满了模式。有些模式与和声、音符的垂直叠加有关,有些则与旋律、音符的水平间距有关。最令人愉快的组合平衡了可预测性和惊喜[8].这种升值”……依赖于我们辨别音符和节奏中的模式,并利用它们来预测接下来会发生什么。当我们的期望被违背时,我们会感到紧张;当期望得到满足时,我们会有一种愉悦的释放感“(4]. 优美的音乐是高度可压缩的吗? Schmidhuber的创造力理论指出,美丽的艺术受到意想不到的信息压缩进程可能达到的程度的影响[1].该理论建立在先前一篇概述低柯尔莫戈罗夫复杂度视觉艺术吸引力的论文之上。2].例如,使用基本几何形状的图画看起来很吸引人,尽管不是很明显。2].我对这些见解的力量很感兴趣,它能阐明音乐的生物学起源,并阐明音乐之美的本质。因此,为了寻求Schmidhuber的假设在音乐背景下的证实,我选择比较无损压缩算法对不同音乐片段的压缩能力;以前提出但未探索的概念,由[9]. 根据美感给音乐作品排序显然是一项充满主观性问题的任务。尽管如此,我相信大多数理智的人都会接受路德维希·范·贝多芬是一个比凯莉·米洛等人更伟大的音乐天才。但是贝多芬的艺术究竟是怎样支持这种观点的呢? 在某种程度上,这一定反映了一种普遍的信念,即他的音乐比凯莉·米洛的更美。有了这一观点,人们可以做出一个基本假设,即贝多芬交响曲代表着比一系列“不那么复杂”的作品更高层次的美。沿着这些思路,我很想知道不朽的音乐杰作,比如贝多芬的交响曲,是否比其他音乐作品更容易压缩。 作为实现这一目标的第一步,我检查了一个网页,在这个网页上,已经比较了一系列无损压缩算法压缩各种测试音频文件的能力[29].这个网站的目的不是关于音乐之美的理论,而是在一系列情况下对压缩算法的实践探索。简而言之,一系列无损算法(波形存档,LPAC, Audiozip, Monkey’s Audio和RKAU)在以下类型的音乐作品上运行:古典,科技,摇滚,流行和随机噪音。(注意:评估的五种压缩算法被发现[29)以产生比其他程序更高的压缩率,尽管这并不意味着它们普遍更好。不同的算法适用于不同种类的音乐。) 最小的文件大小以兆字节为单位,并表示为原始文件大小的百分比。有趣的是,基于这些(尽管非常有限)试点数据,似乎确实出现了流行、摇滚和电子音乐的代表性作品比合唱和管弦乐杰作更难以压缩的情况。粉色噪声立体声代表随机噪声,具有预期的高信息量,可压缩度仅为原始噪声的85.8%。 例如贝多芬的《第三交响曲》理查德·道金斯Symphony的可压缩性很强,只有原始文件大小的40.6%,而Techno的“从人samsam主题”安迪·范的《流行音乐》我应该很幸运《凯莉·米洛和摇滚乐队》白色的婚礼的压缩能力较差,分别压缩到原始文件大小的68.5%、69.5%和57.5%。因此,贝多芬的3理查德·道金斯《Symphony》是一个较好的Kolmogorov低复杂性艺术的例子。2比凯莉·米洛的还要多。”我应该很幸运." 但还有一个更有趣的观察。波普作品相对较低的可压缩性是不一致的——至少与我的看法——他们出现表面上比古典音乐更简单更有秩序。此外,这种差异不能轻易归因于人类声音的存在或缺失。希尔德加德·冯·宾根的《十二》哥特式声音版th世纪合唱的杰作哥伦比亚aspexit压缩到34.7%。 因此,贝多芬第三交响曲的一个令人惊讶的特点理查德·道金斯Symphony是——有点类似于Π的数值特性——尽管在现实中有一个非常短的算法描述,但在最初的感觉中它似乎有一个非常长的算法描述。 有人可能会说——至少从信息论的角度来看——古典音乐表面上很复杂但实际上很简单,而流行音乐表面上很简单但实际上很复杂。 古典名著对人类文化的持久影响,以及巴赫、贝多芬和莫扎特等作曲家受到的高度尊重,可能反映了我们潜意识里对成功的信息压缩的内在欣赏。 我推测,当我们欣赏音乐时,一个主要的影响因素是在执行令人惊讶的深刻音频数据压缩时释放出的愉悦感。根据这一逻辑,人们可以预期,随着最初耳朵所感知到的表面的复杂性和随后在头脑中解决的真正的简单之间的不匹配,快乐的程度将会上升。 这种整体的压缩“顿悟”在古典名著中更为戏剧化,因为不匹配的程度——或者换句话说,成功的信息压缩的程度——要高得多,因此我们的愉悦感也要强烈得多。这一论点恰恰反映了Schmidhuber关于压缩过程影响个人美的感知的概念[1]. 感性的复杂性和认知的简单性之间的不匹配在两个长度和原始文件大小相似的音乐作品中得到了简要的说明,贝多芬的3理查德·道金斯交响乐和埃尔·比诺的呼吸机恍惚技术。这两部分压缩到非常不同的程度(图2).我个人的看法是贝多芬的3理查德·道金斯Symphony听起来比ELBeano的ventiator恍惚techno更复杂(复杂?),但它实际上是压缩的更多的强烈。因此,贝多芬的作品肯定包含了更多的信息规律,但将这些规律融入乐曲的技巧和微妙使其具有规律性少显而易见。他们信息的简单性——从压缩文件大小反映出来——只有在重复收听时才会产生。这种学习曲线——或者说压缩过程[1——这也许可以解释为什么一段音乐会随着时间的推移而“在我们心中越来越深”。 图2 对音乐的欣赏是信息压缩的功能.从我们作为人类听众的角度来看,这反映了我们的耳朵最初感知到的内容与我们的大脑最终解释的内容之间的复杂性不匹配。这一假设在两首乐曲中得到了大致的体现:贝多芬的《第三交响曲》理查德·道金斯交响乐和埃尔·比诺的呼吸机恍惚技术。这两个组合的长度大致相同(4分7秒vs . 4分9秒),初始音频文件大小大致相同(43.6 Mb vs . 44.0 Mb)。贝多芬的作品有有趣的双重属性出现更复杂的但被更简单(压缩到40.6%,而原始文件的大小是65.8%)。学习曲线,或“信息压缩顿悟”,因此贝多芬的作品要大得多,也更有价值。 全尺寸图像 对大多数听众来说,听经久不衰的古典音乐能引起强烈的愉悦感,因为它们的信息复杂性巧妙地处于计算的最佳位置;也就是说,这些组合既不是简单到不需要压缩,也不是复杂到无法压缩。就像所有最好的谜题一样,它们具有挑战性但却是可行的。如果政治是可能的艺术,科学是可解决的艺术。30.,那么音乐可能是可压缩的艺术。 根据信息复杂度,各种音乐作品可能的位置见表2还有一些其他艺术形式的例子。 表2信息压缩和艺术。 全尺寸表 根据这个假设,它的Kolmogorov复杂度并不低本身这是音乐之美的一个特征,而是一段音乐所包含信息的不匹配出现第一次听的时候要包含多少信息实际上在数据被压缩后包含。有人可能会说,经久不衰的艺术杰作具有“隐藏的”低柯尔莫戈罗夫复杂性,因此用所谓的“压缩进展”的承诺吸引我们。1只有经过持续的努力。 测试假说 如何对“音频压缩”假说进行严格的检验?首先,必须对不同的音乐作品进行正式的、详尽的、统计上可靠的比较,并与人类主观快乐的某种衡量标准相匹配,也许可以使用[11]作为测试集。这种分析将通过广泛的压缩算法得到加强。这种输出将明显地突出个人口味的变化,但也可以检测到与信息压缩相关的额外信号。特别令人感兴趣的是,所有音乐流派中最经久不衰、最美丽的作品,是否与那些主观上被认为是复杂的,但实际上却是高度可压缩的作品有关。 同样重要的是,要确定在一定时间内,不同音乐作品的可压缩性在多大程度上反映出沉默与沉默之间的差异善意的统计冗余的差异表现在旋律和和声本身和2)总体节奏的差异,如转眼间碎片将包含更多的信息慢板在其他条件相同的情况下。 在这个节骨子上,标记可压缩性与可压缩性之间的重要区别是合适的改变在压缩性。一方面,在音频文件上运行正式的压缩算法提供了纯粹“可压缩性”的“客观”衡量标准(尽管有其局限性)。然而,另一方面,人类听众的主观感知,以及他们对音乐的认知压缩能力,可能会随着时间和经历而改变,包括对那首特定音乐的经历。因此,我们试图解释的人类的快乐感很可能是受到一种感知的影响改变在可压缩性方面,而不仅仅是可压缩性。 沿着这条思路,我们还不清楚,随着时间的推移,我们对音乐的主观体验是否代表了1)一种已经存在的认知算法,其压缩潜力只是逐渐获得的,还是2)一种全新的压缩算法,通过挑战和体验来理解特定的音乐片段。 我所提出的论点部分是基于接受我的主观评价,即贝多芬的第三交响曲理查德·道金斯这首交响曲最初被认为比埃尔比诺的迷幻科技舞曲更加复杂。虽然超出了本假设的范围,但这一论点可以通过Schmidhuber的“前后效应”来形式化,有兴趣的读者可以直接阅读他在这一领域的研究。 另一种尝试处理压缩过程及其对音乐欣赏影响的方法是通过人工智能领域。例如,循环神经网络可以“学习”以提高它们解决问题的能力。31].通过循环神经网络实现的压缩过程可以对特定的音乐片段进行评估,并与人类听众对这些音乐片段的主观质量相关联。这种方法的相关性将取决于人工循环神经网络的行为在多大程度上类似于真实人脑的认知表现。 压缩和快乐联系的生物学起源 对重大科学突破的描述(即强大而新颖的信息压缩)清楚地表明,洞察力的奖励是一种发自内心的兴奋。考虑一下Garett Lisi在发现基于e8的所有粒子和物理力的统一模型的建议后的以下引用:“……我的脑海里充满了它的含义和美丽……”[32]. 读了这篇文章,以及许多其他喜欢它的人,我觉得,与科学突破相关的许多快乐在很大程度上是内在的(“……美”)。也就是说,它与成功计算相关的满足感有关,而不是外在的(可能在斯德哥尔摩举行的颁奖典礼)。为什么科学洞察力总是伴随着兴奋? 科学第一,艺术第二 这个关于音乐创作和欣赏的进化起源的假设是建立在快乐和成功的信息压缩之间的一种预先存在的联系之上的。这就把问题转移到了为什么这种联系会首先进化上来?[的作为。施密德胡贝尔表示1他指出,日光的概念是对每天早晨太阳有规律地升起这一反复观察结果的有效压缩。这种压缩能力可能会支持对环境的更可管理和预测性的理解,从而提高相对于认知能力较差的对手的适应性,从而可能受到选择的影响。 压缩显然是科学的基础。毕竟,科学洞察力往往与某种对环境的预测性理解相关——不可否认的是在不同的抽象层次上——环境可以小到亚原子量子态,也可以大到整个宇宙。最深奥的科学洞见(万有引力、广义相对论等)将大量明显不同的环境观测压缩成简明的定律,有时只用少量符号就能表达出来。 显然,自适应数据压缩可能并不总是在我们的意识意识中,但这不是重点。所需要的是成功的压缩过程在生理上得到奖励。一旦进化形成了压缩和愉悦的联系,就有可能压缩各种各样的后续感官信息源。也就是说,压缩的乐趣可以被追求,仅仅是为了释放与压缩过程相关的内在乐趣。有时在一些特殊的人身上可以观察到音乐和数学天赋的结合,信息压缩技能是对这两者结合的一种简洁的解释。信息评价的潜意识性质与我们难以清晰表达的情况相当一致为什么我们觉得一段音乐很美,即使我们知道听起来漂亮。 艺术与科学中的编码器与解码器 在信息论中,压缩过程包括由发送方执行的编码步骤和由接收方执行的解压缩步骤。从某种角度来看,艺术和科学有着本质的区别。 在艺术中,作曲家进行压缩(如从风景到绘画),而观众或听众进行解压(如从绘画到风景)。在科学中,支配宇宙行为的定律(信息压缩)是预先存在的,留给科学家的“唯一”任务是对它们进行逆向工程。这种逆向工程产生于对感官数据进行筛选的认知过程。 通往最深刻的科学压缩的道路似乎取决于单个科学家的认知风格,似乎没有一个独特的制胜秘诀。虽然最终结果在所有情况下都是深刻的信息压缩,但产生洞察力的实际认知探索似乎存在很大差异。根据Nambu [33著名理论物理学家的认知风格主要分为三种风格之一:启发式、自下而上和归纳式(如海森堡),公理式、自上而下和演绎式(如爱因斯坦),或抽象、革命和美学式(如狄拉克)。 无论如何,在某种意义上,艺术家是幸运的;他们可以创建压缩的潜力,而科学家仅仅发现压缩的潜力。 另一种强调艺术家和科学家之间共同点的观点可以在[1].这篇文章认为,科学家发明实验来创造允许进一步压缩的数据。这也许是真的,但除非律法有一些外在的东西现实无论进行什么实验,它都不会被发现。因此,在我看来,科学家的压缩进度受到了一种限制,而艺术家则不存在这种限制。 假设的含义 这个假设,如果得到推荐的实验的支持,将为音乐的生物学起源这一悬而未决的问题提供新的线索。音乐欣赏可能受到与信息压缩相关的深层认知过程的影响。音乐之美可能有一个比普遍接受的更为客观的基础,与最初的感官感知和最终认知解决之间的复杂性不匹配有关。音乐杰作可能具有超越作曲家、时代、乐器和风格的信息压缩特性。音乐天才善于创作具有欺骗性的低科尔莫戈罗夫复杂度的刺激性听觉数据。数学天赋和音乐天赋之间的联系可能有一个简单的、简约的解释,与单一认知技能的锻炼有关。信息论有助于两种文化的融合[34艺术与科学学院。 最终结论 与所有的概括一样,对支持例子和反例子的存在进行坦率的讨论将阐明音乐信息压缩假说在哪里以及为什么会失败。 带着这一告诫,我认为音乐之美——就像最深刻的科学和数学洞见一样——是根据我们的感觉而存在的显然复杂但按我们的想法是真的简单。 参考文献 Schmidhuber J:压缩进度驱动:一个简单的原则解释了主观美的基本方面,新颖性、惊喜性、趣味性、注意力、好奇心、创造力、艺术、科学、音乐和笑话。适应性学习系统中的预期行为。2009,48-76。full_text。章谷歌学术搜索 Schmidhuber J:低复杂性艺术。李文华,《国际艺术科学技术学会学报》,1994,30:97-103。谷歌学术搜索 发展性机器人,最佳人工好奇心,创造力,音乐和美术。连接科学。2006,18:173-187。10.1080 / 09540090600768658。文章谷歌学术搜索 和谐的心灵:寻找普世音乐。《新科学家》,2010,2759:谷歌学术搜索 Dunbar R:修饰,八卦,和语言的进化。1996年,马萨诸塞州剑桥:哈佛大学出版社谷歌学术搜索 Fitch WT:比较视角下的音乐演变。中国科学(d辑:自然科学版)。10.1196 / annals.1360.004。PubMed文章谷歌学术搜索 J:音乐教师的演变:一个比较的视角。神经科学杂志,2003,6:663-8。10.1038 / nn1080。PubMed中科院文章谷歌学术搜索 DJ:为什么音乐能打动我们?自然学报,2010,464:834-835。10.1038 / 464834。中科院文章谷歌学术搜索 马德森TS,威德默G:音乐复杂性测量预测听力体验。第九届音乐感知与认知国际会议论文集。2006谷歌学术搜索 《音乐癖:音乐与大脑的故事》,2007年,诺普夫出版社谷歌学术搜索 萨利姆普尔,Benovoy M, Longo G, Cooperstock JR, Zatorre RJ:听音乐的奖励方面与情绪唤醒程度相关。科学通报,2009,4:e7487-10.1371/journal.pone.0007487。PubMed公共医学中心文章谷歌学术搜索 音乐的发展起源。中华神经科学杂志,2003,6:669-73。10.1038 / nn1084。PubMed中科院文章谷歌学术搜索 Trehub SE,训练师LJ:给婴儿唱歌:摇篮曲和游戏歌曲。婴幼儿研究进展。1998,12:43-77。谷歌学术搜索 行为的进化。寻找音乐的钥匙。科学通报,2004,36(4):381 - 381。10.1126 / science.306.5699.1120。PubMed中科院文章谷歌学术搜索 Rissanen J:用最短数据描述建模。自动化学报,1998,14:465-471。10.1016 / 0005 - 1098(78) 90005 - 5。文章谷歌学术搜索 毕加索;艺术中的动物。http://www.artyfactory.com/art_appreciation/animals_in_art/pablo_picasso/pablo_picasso.htm, 心理复杂性和偏好:刺猬行为理论。1980年,布鲁克斯/科尔出版公司谷歌学术搜索 《复杂性:处于秩序和混乱边缘的新兴科学》。1997年,企鹅谷歌学术搜索 萨克斯:音乐的力量。脑科学,2006,29:2528-32。10.1093 /大脑/ awl234。PubMed文章谷歌学术搜索 Pinker S:大脑是如何运作的。1997年,纽约:诺顿谷歌学术搜索 达尔文C:人类的起源和与性有关的选择。1871年,伦敦:约翰·默里章谷歌学术搜索 Dunbar R:人类新皮层大小、群体大小和语言的共同进化。行为与脑科学。1993,16:681-735。10.1017 / S0140525X00032325。文章谷歌学术搜索 《音乐与心灵》1992,纽约:自由出版社谷歌学术搜索 Huron D:音乐是一种进化适应吗?中国科学(d辑:自然科学版)。10.1111 / j.1749-6632.2001.tb05724.x。PubMed中科院文章谷歌学术搜索 鼹鼠A:信息与感知美学理论。1973年,巴黎:Denoel谷歌学术搜索 Nake F: Asthetik als Informationsverarbeitung. 1974,施普林格章谷歌学术搜索 《对话》1954年出版谷歌学术搜索 铃木M、冈村N、川立Y、田代M、荒尾H、星石巴T、教巴J、柳井K:与大调和小调音乐美相关的离散皮层区域。认知影响行为神经科学。2008,8:126-31。10.3758 / CABN.8.2.126。PubMed文章谷歌学术搜索 惠特尔R: www.firstpr.com.au / audiocomp /无损/ #链接。书。2010年,城市谷歌学术搜索 《可溶性的艺术》,1969年,企鹅出版社谷歌学术搜索 王晓东,王晓东,王晓东,等。神经网络技术在人工神经网络研究中的应用。2009,中国机械工程学报(自然科学版)谷歌学术搜索 Merali Z:数学模式是万能的理论吗?2007年《新科学家》。谷歌学术搜索 南部Y:汤川和友永的遗产。科学通报,2008,18:7-11。谷歌学术搜索 雪CP:两种文化。1956年新政治家。谷歌学术搜索 下载参考 确认 我要感谢Toni Reverter(数学、音乐和信息论)、Aaron Ingham(音乐类型和美感)和一位匿名审稿人(高压缩性vs压缩进程),他们对这个手稿的早期版本进行了深刻的评论。与Angela Jeanes和Chris Elvin的交谈帮助我澄清了自己的想法。 作者信息 作者和联系 计算和系统生物学,CSIRO畜牧工业,圣卢西亚卡莫迪路306号,布里斯班,昆士兰,4067Nicholas J哈德逊 作者 Nicholas J哈德逊 看来作者出版物 您也可以在中搜索这个作者PubMed谷歌学术搜索 相应的作者 对应到Nicholas J哈德逊. 额外的信息 相互竞争的利益 作者声明他没有竞争利益。 作者提交的图片原始文件 下面是作者提交的原始图片文件的链接。 图1的作者原始文件 图2的作者原始文件 权利和权限 本文由BioMed Central Ltd.授权发布。这是一篇开放获取的文章,根据创作共用授权协议(http://creativecommons.org/licenses/by/2.0),它允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制,只要原著被恰当地引用。 再版和权限 关于这篇文章 引用这篇文章 音乐之美与信息压缩:听起来复杂,但心里简单?BMC Res笔记49(2011)。https://doi.org/10.1186/1756-0500-4-9 下载引用 收到了:2010年6月16日 接受:2011年1月20 发表:2011年1月20 DOI:https://doi.org/10.1186/1756-0500-4-9 分享这篇文章 与您分享以下链接的任何人都可以阅读此内容: 让共享链接 对不起,这篇文章目前没有可分享的链接。 复制到剪贴板 由施普林格Nature Shar伟德体育在线edIt内容共享倡议提供 关键字 数据压缩 递归神经网络 压缩算法 有损压缩 科学洞察力