Individual Variation in the Working Memory-Related Alpha Oscillations

Objectives: According to previous observations, the magnitude of variation in the working memory-related electroencephalographic (EEG) alpha oscillations between different subjects is remarkable. The purpose of this study was (1) to find out whether the standard deviation in the oscillatory responses between subjects and within the subject is greater in the alpha band than in the lower or higher frequencies, (2) to examine individual oscillatory responses of subjects, and (3) to localize the neural sources of working memory encoding and retrieval related alpha synchronization and desynchronization and study the effects of different source localizations to the observed oscillatory responses during an auditory working memory task. Methods: Eighteen subjects performed a modified version of Sternberg's memory search paradigm in which they were auditorily presented memory sets consisting of five words. The subjects' task was to decide whether the probe word was included in the previously presented memory set. EEG was recorded during the task and the data was analyzed using the event-related synchronization/desynchronization (ERS/ERD), clustering, and beamforming methods. Both averaged and individual alpha band event-related spectral perturbations (ERSP), standard deviations of ERSP responses between and within the subjects, power spectra of the subjects, and source localization results of the ERSP responses were examined. Results and conclusions: ERSP responses averaged across the subjects support previous studies: Alpha-band ERS was perceived during the memory encoding and alpha-band ERD during the memory retrieval. Standard deviations of the ERSP responses both in the group and individual level were greater in the alpha band than in the lower or higher frequencies. The individual ERSP responses varied remarkably which is not observed in studies that examine only averaged ERSP responses. Calculating distances between individual and averaged ERSP responses and clustering the obtained values provided important information on the individual variation of these responses. Memory encoding -related alpha ERS and memory retrieval -related alpha ERD sources were localized in the occipital and parietal brain areas when these responses were similar to those obtained via averaging across the subjects. This finding, which is new in connection with auditorily presented stimuli, corresponds to the results of previously conducted visual working memory studies and reveals important general level knowledge of connections between working memory processes and oscillatory EEG responses.Tavoitteet: Havaintojen mukaan työmuistiprosesseihin liittyvissä alfa-kaistan oskillatorisissa aivosähkökäyrävasteissa (EEG) on huomattavaa vaihtelua koehenkilöiden välillä. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli (1) selvittää, onko oskillatoristen EEG-vasteiden ryhmäkohtainen ja yksilökohtainen keskihajonta suurinta nimenomaan alfa-kaistalla, (2) tarkastella yksilökohtaisten ERSP-vasteiden laatua ja (3) paikantaa muistiinpainamiseen liittyvän alfa-synkronisaation ja muististahakuun liittyvän alfa-desynkronisaation neuraaliset lähteet kohenkilöillä sekä tarkastella lähteiden vaikutusta havaittuihin oskillatorisiin vasteisiin. Menetelmät: Kahdeksantoista koehenkilöä suoritti muokatun Sternberg-muistitehtävän, jossa heille esitettiin auditiivisesti viisi sanaa muistiinpainettavaksi sekä yksi kohdesana. Koehenkilöiden tehtävänä oli päättää, oliko kohdeärsyke esiintynyt aiemmassa sarjassa. Kokeen aikana koehenkilöiltä mitattiin aivosähkökäyrää. EEG-aineisto analysoitiin tapahtumasidonnaisen synkronisaation/desynkronisaation (ERS/ERD) menetelmää, klusterointia ja beamforming-menetelmää käyttäen. Tutkimuksessa tarkasteltiin alfa-kaistan keskiarvoistettuja ja yksilökohtaisia tapahtumasidonnaisia spektrin perturbaatioita (ERSP), ERSP-vasteiden ryhmäkohtaista ja yksilökohtaista keskihajontaa, koehenkilöiden tehospektrejä sekä oskillatoristen vasteiden lähdepaikannustuloksia. Tulokset ja johtopäätökset: Koehenkilöiden kesken keskiarvoistetut ERSP-vasteet tukevat aiempia tutkimuksia: muistiinpainamisen aikana alfa-taajuuksilla havaittiin ERS:ta ja muistista haun aikana ERD:ta. Koehenkilöiden oskillatoristen vasteiden keskihajonta oli sekä ryhmä- että yksilötasolla suurempaa alfa-kaistalla kuin tätä matalammilla tai korkeammilla taajuuksilla. Yksilökohtaiset oskillatoriset vasteet vaihtelivat merkittävästi, mikä ei tule ilmi tutkimuksissa, joissa tarkastellaan ainoastaan koehenkilöiden yli keskiarvoistettuja oskillatorisia vasteita. Yksilöllisten vasteiden etäisyyden mittaaminen keskiarvovasteisiin nähden ja näiden etäisyyksien klusteroiminen tarjosi tärkeää tietoa vasteiden yksilöllisestä vaihtelusta. Muistiinpainamiseen liittyvän alfa-ERS:n ja muististahakuun liittyvän alfa-ERD:n neuraaliset lähteet paikantuivat pääosin aivojen taka- ja keskiosiin vasteiden muistuttaessa keskiarvoistuksessa esille tulevia vasteita. Tämä auditiivisten ärsykkeiden yhteydessä uusi havainto vastaa aiemmissa visuaalisissa työmuistikokeissa saatuja tuloksia ja paljastaa tärkeää tietoa työmuistiprosesseiden ja oskillatoristen EEG-vasteiden yhteydestä yleisellä tasolla

Menetelmiä ja malleja kielelliseen ja musiikilliseen laskennalliseen luovuuteen

Computational creativity is an area of artificial intelligence that develops algorithms and simulations of creative phenomena, as well as tools for performing creative tasks. In this thesis, we present various computational methods and models of linguistic and musical creativity. The emphasis is on developing methods that are maximally unsupervised, i.e. methods that require a minimal amount of hand-crafted linguistic, world, or domain knowledge. This thesis consists of an introductory part and five original research articles. The introductory part outlines computational creativity as a research field and discusses some of the philosophical foundations underlying the current work. The research articles present specific methods and algorithms for automatic composition of poetry and songs. The first article proposes a corpus-based poetry generation method that relies on statistical language modelling and morphological analysis and synthesis. In the second article, we expand that basic model with constraint programming techniques to handle more aspects of the poetic structure and style. The third article presents a method for mining document-specific word associations and proposes using them in poetry generation to produce poems based, for instance, on a specific news story. The fourth article presents a song composition system that utilises constraint programming to produce songs with matching lyrics and music in a transformational way, i.e. it is able to modify its own search space and preferences. Transformationality of the system is achieved with a metalevel component that can modify the system's internal constraints leading into new conceptual spaces. Finally, the fifth article discusses possibilities of combining personal biosignal measurements, especially electroencephalography, with techniques of computational creativity and presents an art installation called Brain Poetry based on these ideas. The current work relies heavily on the use of unsupervised data mining techniques to automatically build models of specific creative domains such as poetry. The proposed methods and models are flexible and they are to a large extent independent of language and style. Thus, they provide a general framework for computational or synthetic creativity in linguistic and musical domains that can be easily expanded in many ways. Applications of this work include pedagogical tools, computer games, and artistic results.Laskennallinen luovuus on tekoälytutkimuksen osa-alue, joka kehittää algoritmeja ja simulaatioita luovista ilmiöistä sekä työkaluja luovien tehtävien suorittamiseen. Tässä väitöskirjassa esitetään uusia laskennallisia menetelmiä kielellisen ja musiikillisen luovuuden alueella. Väitöskirjatutkimuksen pääpaino on ollut mahdollisimman ohjaamattomien menetelmien kehittämisessä. Toisin sanoen näiden menetelmien tulisi vaatia minimaalinen määrä käsin syötettyä tietoa kielestä, maailmasta tai tietystä erityisalasta. Väitöskirja koostuu johdanto-osasta sekä viidestä alkuperäisestä tutkimusartikkelista. Johdanto-osa esittelee laskennallisen luovuuden tutkimusalana ja käsittelee tärkeimpiä työn taustalla olevia filosofisia kysymyksiä. Tutkimusartikkelit esittelevät spesifejä menetelmiä ja algoritmeja runojen ja laulujen automaattiseen tuottamiseen. Nämä menetelmät perustuvat kielen tilastolliseen mallintamiseen, morfologiseen analyysiin ja synteesiin sekä rajoitelaskentaan. Lisäksi esitetään, kuinka rajoitelaskentaa voidaan hyödyntää laskennallisesti luovan järjestelmän transformationaalisuuden saavuttamiseen. Tällöin järjestelmä kykenee muokkaamaan omaa hakuavaruuttaan ja tavoitteitaan sisäisiä rajoitteitaan muuntelemalla. Viimeisessä artikkelissa käsitellään biosignaalimittausten yhdistämistä laskennallisen luovuuden menetelmiin ja esitellään taideinstallaatio, joka perustuu näihin ajatuksiin. Tehdyssä tutkimuksessa on hyödynnetty erityisesti ohjaamattomia tiedonlouhintamenetelmiä mallien rakentamiseksi luovuutta vaativina pidetyistä alueista, kuten runoudesta. Esitetyt menetelmät ja mallit ovat joustavia ja pitkälti riippumattomia tietystä kielestä tai tyylilajista. Siten ne tarjoavat yleisluontoisen ja helposti laajennettavissa olevan viitekehyksen laskennalliselle kielelliselle ja musiikilliselle luovuudelle. Työn sovelluksiin lukeutuvat muun muassa pedagogiset työkalut, tietokonepelit ja taiteelliset tulokset

Lexical Creativity from Word Associations

A fluent ability to associate tasks, concepts, ideas, knowledge and experiences in a relevant way is often considered an important factor of creativity, especially in problem solving. We are interested in providing computational support for discovering such creative associations. In this paper we design minimally supervised methods that can perform well in the remote associates test (RAT), a well-known psychometric measure of creativity. We show that with a large corpus of text and some relatively simple principles, this can be achieved. We then develop methods for a more general word association model that could be used in lexical creativity support systems, and which also could be a small step towards lexical creativity in computers.Peer reviewe

Corpus-Based Generation of Content and Form in Poetry

We employ a corpus-based approach to generate content and form in poetry. The main idea is to use two different corpora, on one hand, to provide semantic content for new poems, and on the other hand, to generate a specific grammatical and poetic structure. The approach uses text mining methods, morphological analysis, and morphological synthesis to produce poetry in Finnish. We present some promising results obtained via the combination of these methods and preliminary evaluation results of poetry generated by the system.Peer reviewe

Decomposition and Distribution of Humorous Effect in Interactive Systems

Non peer reviewe

Arts, News, Poetry — The Art of Framing

Peer reviewe

"The Officer Is Taller Than You, Who Race Yourself!" : Using Document Specific Word Associations in Poetry Generation

ICCC 2014.Peer reviewe

Harnessing Constraint Programming for Poetry Composition

Peer reviewe

Automatical Composition of Lyrical Songs

Peer reviewe

Towards Transformational Creation of Novel Songs

We study transformational computational creativity in the context of writing songs and describe an implemented system that is able to modify its own goals and operation. With this, we contribute to three aspects of computational creativity and song generation: (1) Application-wise, songs are an interesting and challenging target for creativity, as they require the production of complementary music and lyrics. (2) Technically, we approach the problem of creativity and song generation using constraint programming. We show how constraints can be used declaratively to define a search space of songs so that a standard constraint solver can then be used to generate songs. (3) Conceptually, we describe a concrete architecture for transformational creativity where the creative (song writing) system has some responsibility for setting its own search space and goals. In the proposed architecture, a meta-level control component does this transparently by manipulating the constraints at runtime based on self-reflection of the system. Empirical experiments suggest the system is able to create songs according to its own taste.Peer reviewe