Künstliche Intelligenz im Event Medialen Erlebnisraum?

Es geht um die Arbeitssystematik / Funktionsweise von einer KI. Findet Künstliche Intelligenz in der interaktiven Kunst in den Bereichen Robotik, Machine Learning, Deep Learning einen eigenen Stellenwert? Sind die Funktionsweisen von Künstlicher Intelligenz, von GANS im Kunstbetrieb bedeutungsvoll ? Wird ein weiterer Schritt von Automatisierung der kreativen Tätigkeiten vollzogen?

In der apparativen Kunst ist der Verantwortungsbereich zwischen Mensch und Maschine nicht geklärt. Zwar hat maschinelle Kunst bereits eine lange Geschichte, wie die frühen Ton-Mischmaschinen und autodestruktiven Installationen in den 1960iger Jahren von Jean Tinguelys, aber im digitalisierten Heute gewinnt die Unschärfe der Urheberschaft und Verantwortlichkeit zwischen Mensch und Maschine an neuer Relevanz.

• Es entsteht ein neuer Künstlertypus in Bezug auf das neue Werkzeug „Künstliche Intelligenz“ und die damit verbundenen Künstlerpositionen bei der Werkschaffung.
• Es wird nach dem Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf die Arbeitsweise der Kunstschaffenden und damit verbundene Ausformulierung im Werk geforscht.
• Welche Art von Kunstwerken entsteht, wenn eine KI mit einer anderen KI interagiert und die Kunstschaffenden sich weitgehend aus dem Entstehungsprozess des Kunstwerks heraushalten?
• Im Gegenzug die Frage, wo sind die Stellschrauben der Kunstschaffenden in den kontrollierten Zufall einer Künstlichen Intelligenz kreativ und konzeptionell einzugreifen?
• Welche Positionen und Möglichkeiten ergeben sich für interaktive Erlebnisräume?

Refik Anadols „Machine Hallucinations sind ein Beispiel für Kunst und Künstliche Intelligenz. Refik Anadol entwickelte über mehrere Jahre hinweg eine Reihe von Kunstwerken mit diesem Überbegriff. Die Leitfrage für seine Reihe ist: „If machines can learn or process memories, can they also dream? Hallucinate?“

Ein Ableger dieser Reihe „Machine Hallucination“ stellt virtuelle Natur dar. Sie trägt den Titel:  Nature Dreams, 2020:[1]  Bei Nature Dreams halluziniert die KI Naturbilder aller möglichen Bereiche der Erde – von Wiesen, Wäldern und Wüsten, über Berge und Meere. Als Grundlage wurden ca. 70 Millionen Naturfotografien verwendet. Diese Bilder sind touristische Naturfotografien aus dem Internet. Erstellt von 1000 von Usern, die ihre Eindrücke und Reisen dokumentieren. Die halluzinierten Bilder verändern sich kontinuierlich. Es ist ein steter Strom von Bewegung und Naturbildern. Sie sehen unseren inneren Bildern von Landschaften ähnlich, aber keine einzige Aufnahme hat ein in der Wirklichkeit zu findendes Äquivalent. Auch wenn wir meinen, die Dolomiten zu erkennen, eine Heidelandschaft oder die Isländischen Weiten, es sind Metabilder ohne realistische Grundlage.  

Das bildete die Grundlage für die Frage: wie kann der Kunstschaffende den Einfluss erhöhen, wenn als Arbeitsmittel, als Tool Künstliche Intelligenzen eingesetzt werden?

Deshalb wurden in den gezeigten Beispielen die verwendeten Bilder zum Anlernen selber gemacht. Viele davon natürlich. Das ähnelt dem menschlichen Lernprozess, nur mit dem Unterschied, dass die KI alles ziemlich schnell macht. Dass Abweichungen und Irritationen auftreten ist gegeben. Der Discriminator wird nur während des Trainings genutzt. Später wird dann nur noch der Generator-Teil zum Erzeugen der Bilder angewandt. Während des Trainings werden beide im Wechsel verwendet. Zu diesem Zeitpunkt übernimmt der Discriminator die Aufgabe der Bewertung in Echt und Fake. So wird der Generator verbessert. Der Discriminator selbst ist aber auch nur ein künstliches Neuronales Netz und nicht perfekt. Das bedeutet, die Bewertung entspricht nicht zwingend der menschlichen Wahrnehmung und der Generator kann nur so gut werden, wie der Discriminator die Bilder unterscheiden kann. Würde man als Mensch die Rolle der Bewertung übernehmen, würde der Generator sicherlich zu besseren Ergebnissen kommen. Deshalb muss der Lernvorgang immer wieder unterbrochen werden, die sogenannten Fakes werden als Übersichtsbild abgebildet und der Mensch sucht all jene heraus, die zu Fehlern führen. Das wird zwar vom Algorithmus auch durchgeführt, aber hier unterscheidet sich die künstliche Intelligenz von der Menschlichen. Das menschliche Auge verarbeitet Bedeutung, die Künstliche verarbeitet Formen ohne Bedeutung. Das was man ihr gibt, dass ist ihre Wahrheit.

Die Menge an erforderlichen Daten für das Training sowie die Trainingszeiten selbst stellen Limitation dar. Neben diesen ‚harten‘ Limits stellt sich die Frage erneut, wie Benutzer*innen mit der KI interagieren können und welchen Einfluss sie haben.

Kunstschaffende können die originalen Lernbilder natürlich entsprechend bearbeiten. In den gezeigten Beispielen ist das der Fall. Die Ausschnitte wurden gewählt, die Motive, die Farben bestimmt. Einige wurden speziell color gegradet damit die Tonalität entsprechend angelernt wird.

Fotorealismus ist in diesem Kontext ein Euphemismus, der nur in sehr kontrollierten Umgebungen erreicht wird. Beispielsweise mit dem Portrait Datensatz wie er in den Forschungsarbeiten gerne verwendet wird. Auf den ersten Blick können menschliche Betrachter hier getäuscht werden. Schaut man genauer hin, findet man in der Regel aber Artefakte, die den Fake preisgeben. 

Die verwendeten Beispiele unterliegen dem Copyright der Studioproduktion Eventmedia der Hochschule der Medien. Wir dürfen sie freundlicherweise als Anschauungsmaterial verwenden.

Quelle:

([1]TED. Refik Anadol | TED2020 – Art in the age of machine intelligence. Abgerufen 10.03.2022 https://www.ted.com/talks/refik_anadol_art_in_the_age_of_machine_intelligence)

Beitrag von ursula drees