Neuronetze in der Kunst: was sollte man über KI-Art wissen

Warum sind Neuronetze jetzt im Hype, welche Probleme sehen Künstler bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz, wo kann man sich die Kunst der Algorithmen anschauen? In diesem Artikel haben wir Antworten auf alle Fragen für diejenigen gesammelt, die gerade erst anfangen, sich mit diesem unterhaltsamen Bereich an der Schnittstelle von Kunst und neuester Technologie vertraut zu machen. Unsere Experten sind Elena Nikonole, eine Medienkünstlerin und Dozentin, deren Interessensgebiete hybride Künste und künstliche Intelligenz sind, sowie Teilnehmer der Ausstellung Experimental Music and Art Expo 2021, die im MMOMA Bildungszentrum in Moskau gezeigt wurde, die Mediengruppe Bitnik (die Schweiz) und Sergey Kostyrko (Russland).

Von Wiktor Timofeew

Die Auswirkungen der Neuronetze sind mit dem Aufkommen von Elektrizität und dem Internet vergleichbar. Wie andere allgemeine Profiltechnologien ist diese Technologie universell und verändert die Gesellschaft auf verschiedenen Ebenen. Die Algorithmen von Google, Facebook, Spotify und vielen anderen Plattformen versuchen basierend auf unseren Aktivitäten im Web vorherzusagen, was wir sehen möchten, und bieten es uns an.

Eines der bekanntesten Beispiele dafür, wie künstliche Intelligenz in der Kunst funktioniert (Artificial Intelligence Art, oder einfach AI-Art) ist, wenn eine Maschine basierend auf der Analyse eines großen Datensatzes (oder Big Data) neue Lieder bekannter Singer erstellt, sei es Nirvana oder Zivilluftschutz. Wie Elena Nikonole anmerkt, handelt es sich bei solchen Geschichten meistens um PR-Aktionen, an denen große Unternehmen wie Google oder Yandex teilnehmen. Die Rolle der künstlichen Intelligenz in solchen Projekten wird normalerweise übertrieben: Sie wird als vollwertiger Mitarbeiter präsentiert, obwohl in Wirklichkeit natürlich neue Kompositionen mit einer großen Beteiligung professioneller Komponisten und Interpreten aufgenommen werden.

Eine ganz andere Arbeitsweise mit Algorithmen und Sound bietet beispielsweise Sergey Kostyrko im Projekt „Cheese with Mads“, das dieses Jahr auf der EMA Expo vorgestellt wurde. Nach Angaben des Künstlers wurde die Arbeit zunächst im Format einer konzertanten Performance vorbereitet, bei der ein Larvenschwarm als Generator zur Steuerung eines modularen Synthesizers diente. Dazu wurde das Verhalten der Larven in Echtzeit mit einem Mikroskop und einem Algorithmus analysiert, der es erlaubt, die Bewegung von Objekten im Videobild auszuwerten. Die empfangenen Daten zu Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung wurden in Signale umgewandelt, die das eine oder andere Synthesizer-Modul steuern. Doch speziell für die EMA Expo wurde dieser Ansatz leicht überarbeitet, wodurch es möglich wurde, die Arbeit in Form einer audiovisuellen Installation zu präsentieren, deren Betrachter nicht nur die Klangveränderung, sondern auch die Bewegung der Larven beobachten können.
 

MUSS EIN KI-KÜNSTLER EIN IT-FACHMANN SEIN?

Künstler, die mit Algorithmen arbeiten, schreiben in der Regel selbst keine Neuronetze und haben keine spezielle Ausbildung im Bereich IT, müssen aber in der Lage sein, Code zu schreiben, zu bearbeiten und zu verstehen. Viele Projekte werden überhaupt nicht von Künstlern gemacht, zum Beispiel dieser Instagram-Account, der mit einem Neuronetz erstellt wurde: @Neutral_tp.

Zunächst muss der mit KI arbeitende Künstler eine repräsentative Datenmenge sammeln, auf der er die Maschine trainiert. Maschinelles Lernen findet heute meist in der Cloud oder auf einem eigenen Server mit einer Grafikprozessoreinheit (GPU) statt.

Die künstliche Intelligenz, die als ein Versuch, das Denken und Lernen mathematisch zu simulieren, entstand, ist zu dem fähig, wozu der menschliche Intellekt nicht fähig ist. Sie kann solche Informationsmengen verarbeiten, die wir uns nicht einmal vorstellen können, und auf dieser Grundlage Ergebnisse hervorbringen, die wir nicht erklären können. Es ist nicht verwunderlich, dass in den Werken von Künstlern Technologie oft als etwas Sakrales dargestellt wird. Betrachter von Mario Klingemanns Installation "Apropriate Response" („Entsprechende Antwort“) fühlen sich wie in einer Kirche, angesichts eines Neuronetzes, das ihnen nicht vorhandene, künstlich erzeugte Aphorismen gibt.
   

IST AI-ART IMMER EINE ARBEIT MIT BIG DATA?

Elena Niconole: Nein. Kate Crawford und Vladan Joler haben beispielsweise in ihrer Arbeit „Anatomie des Systems von KI“ nicht direkt mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet, sondern am Beispiel der Amazon Echo-Säule untersucht, wie ein modernes System von KI in Bezug auf materielle und natürliche Ressourcen funktioniert (die Künstler untersuchten den gesamten Lebenszyklus der Säule, bis sie auf einer Mülldeponie landete und die Umwelt vergiftete).

EIN PAAR NAMEN

Mediengruppe Bitnik: Eine der Pionierinnen ist sicherlich Lynn Hershman Leeson, eine amerikanische Künstlerin, die seit den 1980er Jahren in ihren Arbeiten die zentralen Fragen unseres Verhältnisses zur Technologie erforscht. Sie hat sehr früh mit Chatbots experimentiert und ihre Stimme ist in diesem Bereich sehr relevant. Adam Harvey beschäftigt sich seit vielen Jahren mit den Problemen der maschinellen Wahrnehmung, des maschinellen Lernens, der Daten und der Überwachungs- und Steuerungssysteme, die diese Felder erzeugen. Das Künstlerduo Übermorgen ist ein Pionier der Net.Art-Bewegung und Kurator der Online-Ausstellung „The Next Biennial. Should Be Curated by a Machine“ im Whitney- Museum, welche die Ausstellung einer selbstlernenden Maschine überlässt.

Elena Niconole: Ich würde AI-Art ab der Ausstellung Cybernetic Serendipity an akzeptieren, die 1968 im Institute of Contemporary Art in London unter der Betreuung von Yasia Reichardt stattfand. Diese Ausstellung wurde verschiedenen mit Algorithmen erstellten Kunstformen gewidmet, und es waren dort auch Arbeiten zum Thema „Künstliche Intelligenz“.

Nikonole spricht über drei Hauptarten der Arbeit mit künstlicher Intelligenz. Einige Künstler experimentieren mit neuen Ästhetiken und verwenden Neuronetze als Werkzeug für die Arbeit mit Bild und Ton. Andere kritisieren die Technologie, dritte offenbaren ihr Potenzial.

EXPERIMENTE MIT ÄSTHETIK

Sergey Kostyrko: Beim Hören von Musik oder Klangkunstwerken konzentriert man sich zunächst auf Klang – aus welchen Details er besteht, wie er sich im Laufe der Zeit verändert, welche Wechselwirkungen im Inneren stattfinden, wie Lautstärke erreicht wird usw. Ich bin jedoch immer daran interessiert, sowohl die technische Umsetzung als auch die konzeptionelle Komponente zu verstehen – dadurch kann ich die Arbeit besser verstehen.

Maschinelles Lernen wird seit vielen Jahren verwendet, um algorithmische Kompositionen zu entwickeln, und viele Künstler konzentrieren sich nicht einmal darauf. Es ist nur eine Reihe von Werkzeugen, mit denen Sie die zugewiesenen Aufgaben lösen können. Aber dennoch gibt es ziemlich ungewöhnliche Ansätze, die ich erwähnen möchte. cellF ist beispielsweise ein Synthesizer, der vom australischen Künstler Guy Ben-Ary auf der Basis eines biologischen Neuronetzes, das auf einer Platte (und aus seinen eigenen Stammzellen) gewachsen ist, entwickelt wurde. Dieses Neuronetz reagiert auf externe Klangreize und steuert die Klangsynthese. Dadurch wurde eine Reihe von Performances geschaffen, bei denen eingeladene Musiker mit einem solchen Bioroboter improvisierten. Oder das Projekt Dead Language Poetry, eine Werkreihe des norwegischen Komponisten und Künstlers Espen Sommer Eide, in der er mit einem künstlichen neuronalen Netz experimentiert, das auf Tonaufnahmen mit Reden von Muttersprachlern toter Sprachen trainiert wurde.
 

KRITIK VON NEUEN TECHNOLOGIEN

Die Entwicklung von Algorithmen und neuronalen Netzen ist mit einer komplexen Problematik verbunden – nicht nur technisch, sondern auch ethisch. Daher ist eines der wichtigen Arbeitsgebiete von Künstlern die Kritik von Technologien, das Studium ihrer Folgen und der Frage, wie Algorithmen die Welt um uns herum verändern.

Sergey Kostyrko: Es gibt eine Reihe von Problemen im Zusammenhang mit der Ethik des Einsatzes von maschinellen Lernalgorithmen bei der Schaffung von Kunstwerken. Hier werden vor allem Fragen der Autorenschaft diskutiert: In vielen Fällen entwickeln Künstler keine eigenen Modelle, sondern verwenden vorgefertigte, und die Werke anderer Autoren werden verwendet, um sie zu trainieren. Es stellt sich die berechtigte Frage: Wer ist der eigentliche Urheber der auf der Grundlage solcher Modelle geschaffenen Werke?

Mediengruppe Bitnik: Es ist eine große Herausforderung, einen kritischen Umgang mit Technologien in der Kunst wiederzugeben. Auf diese Weise schaffen wir es, in unseren Projekten nicht nur die ästhetische Oberfläche dieser erstaunlichen Technologien zu reproduzieren, sondern auch über die ihnen zugrunde liegenden Machtstrukturen, über ihre Voreingenommenheit und jene Gemeinschaften, Themen und Menschen zu sprechen, die außerhalb dieser neuen Technologien stehen. Welche Beziehung bauen wir zu diesen Geräten auf? Was passiert, wenn Geräte gehackt werden, wenn die Daten, die diese Geräte über uns sammeln, gestohlen und gegen uns verwendet werden? Wird meine Handlungsfähigkeit zunehmen oder abnehmen, wenn ich mich mit künstlicher Intelligenz verbinde?

Auf der Ausstellung Experimental Music and Art Expo 2021 im MMOMA-Bildungszentrum in Moskau konnte man die Arbeit „Alexiety“ der Bitnik Mediengruppe kennenlernen.

Mediengruppe Bitnik: Die Arbeit Alexiety umfasst drei Lieder, die wir speziell für Smart-Home-Geräte wie Amazon Echo und Google Home geschrieben haben. Diese intelligenten persönlichen Assistenten warten und steuern Smart-Home-Geräte. Darüber hinaus sind die Algorithmen, mit denen sie arbeiten, geheim und undurchsichtig. 2018 haben wir mit dem Musiker und Produzenten Low Jack zusammengearbeitet, um zu verstehen, wie wir die Welt der intelligenten persönlichen Assistenten hacken können. Das Komponieren war die naheliegende Entscheidung, weil das Musikhören in den gleichen Räumen abläuft, in denen sich Google Home und Amazon Echos befinden. Die Installation ermöglicht es den Besuchern zu sehen, wie Smart-Home-Geräte auf Lieder reagieren. EP spiegelt die Gefühle wider, die wir für diese Geräte haben, von leichtsinniger Sympathie bis hin zu Unbehagen, das sich aus dem Gefühl ergibt, dass wir uns ständig beobachtet fühlen.

POTENTIAL DER NEURONETZE

Eine weitere wichtige Richtung ist die Erschließung des Potenzials der künstlichen Intelligenz, da die Schöpfer neuronaler Netze wie jeder anderen Technologie ihre Fähigkeiten oft nicht vollständig verstehen. Als gutes Beispiel nannte Elena Nikonole das VFRAME-Projekt von Adam Harvey in Zusammenarbeit mit dem Syrischen Archiv. (Das Syrische Archiv ist eine in Berlin ansässige Menschenrechtsorganisation, die im Internet Daten zum Syrienkonflikt sammelt, um zur Aufklärung von Verbrechen beizutragen.) Harvey wollte den Maschinen beibringen, verbotene Waffen auf Video zu erkennen. Es stellte sich jedoch heraus, dass es zu wenige Bilder von verbotenen Bomben im offenen Zugang gibt, um einer Maschine beizubringen, sie zu erkennen. Dann fertigte Harvey, basierend auf realen Waffenbildern, 3D-Modelle an, die aus verschiedenen Blickwinkeln und unter verschiedenen Lichtverhältnissen gemalt und fotografiert wurden. So war es möglich, künstlich eine Datenbank mit Bildern zum Training der KI zu erstellen.

Weltweit sind es vor allem das Zentrum für Kunst und Medientechnologien in Karlsruhe und das Museum für zeitgenössische Kunst „Ars Electronica Center“ im österreichischen Linz. (Seit kurzem gibt es dort eine Sektion KI und life art, in der Biokunst und Arbeit mit künstlicher Intelligenz kombiniert werden). Und in Russland ist es vor allem das Elektromuseum, das Labor LABORATORIA Art & Science Space, das von Daria Parkhomenko geschaffen wurde und kürzlich im Westflügel der Neuen Tretjakow-Galerie angesiedelt wurde.

Auch das Data CTRL Center-Projekt des Goethe-Instituts, das auf der Ausstellung Experimental Music and Art Expo 2021 im MMOMA-Bildungszentrum gezeigt wurde, wird im September und Oktober 2021 in Nischni Nowgorod und Perm verfügbar sein.