36C3 - Mensch - Kunst – Maschine

36c3 Vorspannmusik

Herald: Der nächste Vortrag handelt von
etwas, was mich etwas beunruhigt,

möglicherweise aber was auch extrem
spannend ist. Wir haben uns ja schon damit

abgefunden, dass uns Maschinen zunehmend
überholen, also dass ich nicht mehr

schneller rechnen kann als mein Computer
zuhause. Das überrascht mich überhaupt

nicht. Als Wissenschaftler benutzen wir
Rechner, um uns zu unterstützen, große

Datenmengen zu analysieren. Aber so ein
Rückzugsgebiet war für mich immer noch die

Kunst. Da habe ich das Gefühl, dass es
etwas Menschliches. Da wird man uns so

schnell nicht einholen, dieses Kreative.
Aber die Frage ist: Ist das eigentlich

noch Stand der Technik? Ist das überhaupt
noch? Kann man das überhaupt noch so

sagen? Und da werden wir jetzt einen
schönen Vortrag hören von jemandem, der

sich genau damit auskennt. Von Simon
Hegelich. Simon ist nämlich Professor für

Political Data Science an der TU München.
Er benutzt Deep Learning Tools unter

anderem auch für das Kunstprojekt
TensorFloyd. Er wird reden über:

Mensch - Kunst - Maschine
mit künstlicher Intelligenz zu neuer Kunst

zum kybernetischen Verstand.
Simon, die Bühne gehört dir.

Simon: Danke sehr.

Applaus

Simon: Ich finde es ja super, dass sich so
viele Leute das anhören wollen. Ich hatte

die Gelegenheit, gestern Abend auch schon
sehr viel mit tollen Leuten hier auf dem

Kongress zu reden, die selber KI benutzen,
um damit Kunst zu machen. Wir haben sofort

festgestellt, dass es viel zu diskutieren
gibt. Insofern will ich mich auch bemühen,

nicht ganz die Zeit auszureizen, dass wir
nachher noch ein bisschen Raum für

Diskussionen zusammen haben, weil ich
glaube, dass da sehr viel Kontroversen

geben wird. Weil es einfach zwei große
Begriffe zusammenbringt, die beide für

sich genommen überhaupt gar nicht wirklich
definiert sind, nämlich Kunst und

künstliche Intelligenz. Die eine Hälfte
von euch sagt wahrscheinlich: "Ja, das ist

aber keine Kunst", die andere sagt: "Das
ist keine künstliche Intelligenz". Und ihr

habt auch recht damit. Aber was ich heute
machen will ist, ein bisschen zeigen, was

ist eigentlich der Stand der Technik, auch
wirklich über die Technik reden, was wird

da eigentlich gerade gemacht?
Zum Einstieg habe ich mir folgendes

überlegt: Ich möchte zwei Gedichte
vortragen, und das eine ist von einer

künstlichen Intelligenz geschrieben, die
ich programmiert habe, und das andere von

Jim Morrison. Und dann möchte ich
natürlich gerne nachher wissen, wer

glaubt, welches Gedicht von wem denn ei-
gentlich geschrieben ist. Ich fang mal an!

I exorcise a ghost
the sun glared on the dark

the dead
the dead have in the spruce

the dead abstractedness
the dead have very close relatives.

my mother is good for her.
Erstes Gedicht.

Zweites Gedicht:
The fear

eternal consciousness in the void
makes trial ... jail seem almost friendly

a kiss in the storm
i'm freezing

animals
dead

white wings of
rabbits

Wer glaubt, dass das erste Gedicht Jim
Morrison war? Und wer glaubt, dass das

zweite Gedicht Jim Morrison war? Ich kann
es vom Licht her ziemlich schlecht sehen,

aber ihr seht auf jeden Fall. Beide
Antworten haben eine Followerschaft. Wir

wissen jetzt schon gar nicht mehr - genau,
ich könnte hier das Video auch noch

starten übrigens.

Wir sind offenbar jetzt schon an
einem Stand, wo Computer Kunst generieren

können, die wir ohne weiteres nicht
unterscheiden können von menschlich

generierter Kunst. Und jetzt möchte ich
erst mal kurz erzählen, was haben wir denn

da gerade eigentlich erlebt? Was war das?
Was ist da passiert? Also, wir haben seit

einigen Jahren ja jetzt einen, wie man
gestern hören konnte hier auf dem Kongress

einen Hype, was Deep Learning anbelangt,
und Deep Learning ist aber ein bisschen

mehr als nur ein Hype. Da steckt
tatsächlich was dahinter. Erst mal ist

es ein Verfahren des maschinellen Lernens,
und das Grundprinzip, wenn man sich das

ganz einfach vorstellt, ist so, dass wir
beliebige unstrukturierte Daten nehmen

können und wir kennen aber schon die
Antwort. Das nennt sich dann Supervised

Learning. Und dann bauen wir eine große,
komplexe mathematische Formel, die den

Input, den wir haben, in irgendetwas
transformiert, was möglichst nah an dem

dran ist, was wir als Output eigentlich
erwarten, was wir haben wollen. Dieses

Prinzip, da brauche ich kein Deep Learning
für, das ist erst mal das Grundprinzip

maschinellen Lernens. Gibt es ganz unter-
schiedliche Algorithmen dafür, wo es dann

halt um die Frage geht: Was baue ich
eigentlich für eine mathematische Formel

zwischen diesem Input und dem Output? Und
ich kann das auch mit Texten machen. Ich

kann Texte, Wörter umformen in Zahlen. Da
kann der Computer damit rechnen, und dann

kann ich eine mathematische Funktion
machen, die ihm diese Zahlen umwandelt in

die Zahlen, die ich eigentlich dann
erwarte vom Output her. Was ich hier

verwendet habe, ist ein sogenanntes
Sequence-to-Sequence-Model. Das ist ein

Deep Learning Model erst einmal, bevor wir
zu Deep Learning kommen. Es gibt eine

Klasse von Algorithmen, die verwendet wird
für dieses maschinelle Lernen, das nennt

sich neuronale Netze. Ein neuronales Netz
ist an sich eigentlich etwas ziemlich

Einfaches. Ich muss mir das so vorstellen:
Ich habe jetzt Worte zum Beispiel, und

jedes Wort kriegt eine Zahl zugeordnet.
Und dann habe ich eine... es wird immer

gesagt Neuronale Netze, das ist so wie das
Gehirn. Also neuronale Sachen - ist

totaler Unfug. Das hat mit dem Gehirn
eigentlich wirklich überhaupt nichts zu

tun, ist noch nicht mal ein Netz, sondern
ist eigentlich nur eine andere

Darstellungsweise, wie ich eine
mathematische Funktion aufschreiben kann,

nämlich in Form eines Graphen. Die
mathematische Funktion bei neuronalen

Netzen ist relativ primitiv. Da geht es
einfach nur darum, dass Inputs

multipliziert werden mit einem Parameter.
Der ist dann noch näher zu bestimmen. Und

das wird alles aufaddiert. Und dann ist
die Frage: Löst es eine

Aktivierungsfunktion aus oder nicht? Und
wenn es das tut, dann wird das Signal

weitergegeben, und dann kann ich
verschiedene Layers hintereinander machen.

Der Vorteil bei neuronalen Netzen ist,
dass ich sehr viele von diesen Parametern

in meine mathematische Formel reinbringen
kann und dann einen relativ effizienten

Algorithmus habe, der diese Parameter
automatisch optimiert. Das heißt also, ich

stelle das Modell auf. Der Computer
berechnet dann aber anhand der Daten, die

es gibt, was sind eigentlich die richtigen
Werte für diese Parameter? So, jetzt geht

Deep Learning noch ein bisschen darüber
hinaus. Da ist der Unterschied, dass diese

Signale nicht mehr einfach nur ein Signal
ans nächste weitergegeben werden, sondern

dass ich komplexere Architekturen aufbaue,
wo es zum Beispiel Feedbackfunktionen

gibt. Im konkreten Fall ist es, wie
gesagt, ein sogenanntes Sequence-to-

Sequence-Model, was mit Attention
funktioniert. Das sind so Zauberwörter im

Moment, aber das ist eigentlich relativ
primitiv. Das heißt, ich habe als Input

eine Sequenz von einem Satz, die geht in
ein neuronales Netz, das ist dann ein

sogenannter Encoder, der produziert ein
Signal. Ich habe aber auch ein zweites

neuronales Netz, den sogenannten Decoder.
Der kriegt den schon bekannten Output,

auch wieder eine Sequenz von Texten, und
die können dann eben halt unterschiedlich

lang sein, ist also keine Wort zu Wort-
Übersetzung mehr und verwandelt den Output

aus dem Encoder im Decoder wieder dann in
irgendwas, was möglichst nahe da dran sein

soll. Attention ist dann noch so eine
Subklasse davon. Da ist man übergegangen,

das, was wir gleich noch sehen werden. An
einer Stelle ist das sehr wichtig. In

diesen neuronalen Netzen ist sehr viel
Zufall drin. Die ganzen Parameter, die

werden erst mal zufällig gesetzt und dann
Schritt für Schritt optimiert. Da ist es

sehr interessant, wenn man mehrere Netze
gleichzeitig trainiert und dann schaut,

wenn ich eine Korrelation zwischen diesen
Netzen bilde, welche Position, welches

Wort in dem Satz zum Beispiel ist
eigentlich jetzt besonders wichtig. Und

das ist das Prinzip hinter diesen
attention networks, die im Moment

ziemlich, ziemlich angesagt sind, weil sie
sehr gute Ergebnisse bringen. Das ist das,

was wir gerade gesehen haben. Das heißt
wir hatten also einen Input. Und jetzt

noch die Frage: Was war eigentlich der
Input? Dieses Netzwerk, was ich benutzt

habe, ist trainiert, mehr oder weniger auf
den kompletten Kanon der amerikanischen

Lyrik, und zwar so, dass der Input immer
die erste Zeile eines Gedichts ist und der

Output die zweite. Eigentlich ist das ein
Algorithmus, der häufig verwendet wird für

automatische Übersetzung. Wenn ich zum
Beispiel vom Spanischen ins Englische

automatisch übersetzen will. Ich kann
jetzt aber eben auch was anderes

reinschmeißen in dieses Netz. Ich gebe dem
Computer die erste Zeile und der soll

dann die zweite Zeile eines Gedichts
vorhersagen. Und dazwischen, und das macht

es ein bisschen kompliziert, steht jetzt
also unser Modell, was eigentlich eine

mathematische Formel ist. Aber diese
mathematische Formel hat im konkreten Fall

160 Millionen unbekannte Parameter,

trinkt

die optimiert werden und das
ist der Grund, warum man

tatsächlich sagt: Diese Deep Learning
Modelle sind letzten Endes Blackbox

Modelle, weil selbst wenn ich weiß, wie
das funktioniert, habe ich eigentlich

keine Chance mehr herauszufinden, welchen
Einfluss welcher dieser 160 Millionen

Parameter auf mein Modell nachher hat. Ich
kann nur über weitere Verfahren z.B. über

generative Modelle versuchen,
herauszufinden, welche Muster hat denn

dieses Modell eigentlich gelernt? Und das
ist wieder ein ganz interessanter Ansatz,

um neue kreative Elemente, Werkzeuge zu
finden. Also hier zum Beispiel, was wir

sehen. Das ist sehr viel, was hier
verwendet wird, einerseits, in diesen

Videos nennt sich Style Transfer, aber
auch Deep Dream und gerade Deep Dream,

mein Algorithmus, der eigentlich
entwickelt worden ist, um wieder zu

visualisieren, welche Muster diese tiefen
neuronalen Netze eigentlich gelernt haben.

Das heißt, es entstehen also neue Tools
und ich glaube, das ist eigentlich im

Moment auch der Stand, den wir tatsächlich
haben, bei der Frage: Was ist eigentlich

künstliche Kunst heute? Wir haben, glaube
ich, keine künstliche Kunst, sondern was

wir haben, ist, dass wir ziemlich coole
Tools haben, die wir verwenden können, die

interessante Sachen machen. Denn die Frage
ist ja: Wenn wir es hinbekommen, dass ein

Computer etwas produziert, was aussieht
wie Kunst, reicht das, dass das Kunst ist.

Und da würde ich sagen: Nein, das reicht
nicht. Wir haben zwar viele kreative

Sachen, die wir verwenden können, die aber
eigentlich auch nichts anderes sind als

eine neue Art von Pinsel oder so. Wo wir
halt neue Verfahren anwenden können. Und

wir selber sind aber kreativ. Wir benutzen
das, wir erschaffen damit etwas Neues. Der

Computer erschafft ja in dem Sinne gar
nichts. Der kriegt es zwar hin, uns

vorzugaukeln, dass da irgendwie was
rauskommt, was Kunst ist. Aber ich denke,

die meisten Leute werden mit mir
übereinstimmen, dass das eigentlich nicht

das ist, was wir meinen, wenn wir über
Kunst reden. Also zum Beispiel: sich heute

hinzusetzen - jeder, der Kunst studiert
hat, zum Beispiel, könnte sich theoretisch

hinsetzen und könnte vermutlich ziemlich
ziemlich gute Bilder malen, die sehr nach

Picasso aussehen. Das ist ja auch
teilweise gar nicht so schwer, was Picasso

da gemalt hat. Also Picasso zu simulieren,
ist sicherlich gar nicht die große

Herausforderung. Aber wer von uns möchte
sagen, dass er ein Picasso ist? Man merkt

schon, wenn wir über Kunst reden, geht es
eigentlich um mehr als nur darum, dass wir

das Publikum reinlegen. Das ist übrigens
generell, weil es soll ja auch um

künstliche Intelligenz gehen, ein großes
Problem an dieser alten Vorstellung des

Turing-Tests. Alan Turing, in seinem
Imitation Game, hat halt genau darauf

gesetzt; er hat gesagt, wenn wir einen
Computer bauen, wo Menschen nicht

unterscheiden können, denkt er jetzt
eigentlich oder denkt er nicht bzw.

Konversation mit dem Computer - der Mensch
kann nicht unterscheiden, rede ich mit

einem Menschen oder mit einem Computer?
Wenn wir das hinkriegen, haben wir echte

künstliche Intelligenz. Eigentlich Unfug,
weil nur weil ein Computer in der Lage

ist, uns Menschen reinzulegen, heißt das
ja noch lange nicht, dass er wirklich dazu

in der Lage wäre, ja, zu denken, einen
Verstand zu produzieren. Und das Gleiche

gilt bei Kunst. Nur weil irgendwas aus dem
Computer rauskommt, was vielleicht auch

für das ungeschulte Auge aussieht, als
wäre es Kunst, ist es damit ja noch lange

nicht das, was wir eigentlich mit Kunst
meinen, weil eben gerade diese diese

Kreativität fehlt. Weil das Neue fehlt. Es
wird gar nichts Neues erschaffen. Und da

ist der Hauptgrund dafür, dass diese
Systeme erzkonservativ sind. Die lernen

aus großen Datenmengen Muster, die dann in
diesen Daten schon drin sind. Die

erschaffen aber in dem Sinne gar nichts
Neues. Es ist wirklich Pattern

Recognition. Das heißt nur ein Muster, was
schon vorhanden ist in den Daten und

eigentlich auch nur ein Muster, was schon
deutlich vorhanden ist, selbst wenn es

vielleicht ein Muster ist - da sind diese
Systeme sehr, sehr gut - was wir selber

gar nicht erkennen würden. Die leisten
schon da was, aber sie leisten eben genau

das. Sie leisten Mustererkennung, sie
finden irgendwelche Muster und sind dann

in der Lage, diese Muster zu
reproduzieren. Das ist eigentlich genau

das Gegenteil von dem, was wir uns
vorstellen, wenn wir über Kunst reden.

Jetzt kann man allerdings einwenden - und
ihr merkt, das dreht sich jetzt die ganze

Zeit immer, es ist es ein sehr
dialektischer Talk - man kann jetzt

einwenden: Na ja, gut, Determinismus und
Kunst, das passt nicht zusammen. Aber die

Negation des Determinismus, das ist ja der
Zufall. Also wenn etwas zufällig ist, ist

es nicht determiniert. Ist durchaus was
dran. Jetzt ist der erste Punkt schon mal:

Allein von der Technik steckt in diesen
Deep Learning Modellen extrem viel Zufall.

Jeder dieser 160 Millionen Parameter, über
die ich vorhin gesprochen habe, ist

zufällig gesetzt (jetzt kann man sich
immer noch fragen, gibt es eigentlich

wirklich ein Zufall in Computern? Das ist
eine andere, das ist eine

computerwissenschaftliche Metadebatte,
weil der Computer muss ja irgendwie diese

Zufallszahlen entwickeln. Lassen wir mal
raus.) Nehmen wir mal an, die

Initialisierung dieses Netzes ist
tatsächlich zufällig. Und dann ist es

sehr, sehr leicht, an jeder Stelle noch
einmal zusätzlichen Zufall zu injizieren,

wenn ich das möchte. Das heisst also, ich
kann Systeme erzeugen, die tatsächlich

zufällig was Neues produzieren. So. Jetzt
ist Zufall und Kunst aber ja auch noch

nicht ganz das Gleiche. Wenn wir das
machen würden, dann wäre ja noch die

Frage: Ist das, was rauskommt, jetzt Kunst
oder kann das weg? Ist das jetzt einfach

irgendwie Schrott, der produziert worden
ist? Oder ist da irgendwas dran? Und da

wird's jetzt spannend, weil da ist
eigentlich die Kunsttheorie, die sich zwar

sehr viel mit solchen Fragen schon
auseinandergesetzt hat, aber eigentlich

relativ schlecht aufgestellt.

Woran mache ich das denn jetzt fest,
was wirklich Kunst ist?

Dann kommt sehr schnell der
Betrachter rein. Das Publikum.

So da ist aber auch die Frage:
Wer ist das Publikum?

Wenn wir einfach sagen würden, das
Publikum ist, wer auch immer das sieht?

Dann hatten wir ja vorhin schon den Test,

dann müssen wir jetzt sagen, okay, das ist
Kunst gewesen, weil es gab ja bei jedem

der Gedichte einige Leute, die gesagt
haben, das halte ich für Kunst.

Wenn ich vom allgemeinen Publikum weggehe,
dann wird es sehr schnell sehr elitär.

Dann bin ich bei der Frage, Kunst ist ei-
gentlich das, was entweder Institutionen

mit Macht, wie der Kunstmarkt, schätzen
oder Personen mit Autorität.

Kunst ist, was andere Künstler sagen,
was Kunst ist,

oder was Kunstkritiker sagen,
was Kunst ist.

Kunst ist, was sich auf dem
Kunstmarkt verkauft.

Auch da ist man jetzt in einem Bereich, da

gibt's ganz viele Widersprüche drin und
auch ganz viele widersprüchliche Theorien.

Viele Leute würden das auch sagen, nein,
das stimmt nicht. Kunst ist - ja was denn

eigentlich? Was als Kunst empfunden wird?
Da ist man wieder bei der Frage, von wem

denn eigentlich empfunden? Also, wenn wir
diese elitären Ansätze nicht wollen, haben

wir ein Problem an der Stelle, wenn wir
sie akzeptieren in irgendeiner Art und

Weise, dass wir sagen, es gibt eine
Autorität, die darüber entscheidet, was

Kunst ist und was nicht Kunst ist. Dann
sind wir heute an dem Punkt, dass

neuronale Netze eigentlich die
Entscheidungen dieser Autorität selber mit

simulieren können. Da sind wir bei einer
neuen Klasse von neuronalen Netzen,

sogenannten GANS - Generative Adversarial
Networks.

Das Prinzip ist ziemlich einfach, weil das
Prinzip ist genau das Gleiche,

was wir vorhin am Anfang mit den
Gedichten gesehen haben.

Ich kann jetzt (während ich das
Modell trainiere, was die

Gedichte baut) einfach ein zweites
Netzwerk noch dazunehmen und das

entscheidet, das kriegt echte Gedichte und
die produzierten Gedichte, und dieses

zweite Netzwerk soll sagen, war das echt
oder war das nicht echt? Und jedes Mal,

wenn das zweite Netzwerk eine richtige
Entscheidung trifft, wird der Computer

dafür belohnt. Aber jedes Mal, wenn das
erste Netzwerk es schafft, dem zweiten

Netzwerk ein falsches Gedicht
unterzujubeln, wird der Computer auch

belohnt. Und dann habe ich eine eine
ziemlich komplizierte mathematische

Formel, die ist dann auch nicht so einfach
zu optimieren, weil ich dann zwei

unterschiedliche Sachen gleichzeitig
optimieren will. Es geht aber theoretisch.

Das heißt also, wenn wir nur genügend
Informationen darüber hätten, wie diese

Autorität, wer auch immer das sein soll,
entscheidet, was Kunst ist und was nicht,

dann können wir das rein technisch machen
und können vermutlich sogar konsistentere

Entscheidungen in diesem Bereich treffen
als die wirkliche Autorität dies tut.

Insofern sind wir eigentlich jetzt bei dem
Punkt, dass man sagen muss, na ja, gut,

eigentlich ist alles beieinander. Wir
können, wenn wir die Frage, was Kunst ist,

einer externen Autorität überantworten
wollen, können wir das rein technisch

machen. Dann haben wir vielleicht immer
noch Probleme, die Systeme sind noch nicht

gut genug, und das ist wirklich auch
gerade Stand der Forschung. Da wird viel

dran gemacht. Die werden aber auch wirk-
lich jeden Monat besser. Da passiert so

viel in dem Bereich. Oder wir sagen, das
reicht für Kunst immer noch nicht aus.

Und das wäre meine Meinung.

Also ich glaube, dass es zur richtigen
Kunst dann immer noch etwas fehlt dabei.

Und da lehne ich mich
jetzt aus dem Fenster. Ich glaube, Kunst

ist intentional, auch wenn das etwas ist,
was viele Leute vielleicht so nicht teilen

werden. Ich glaube, es braucht eine
Intention. Es geht darum, dass man mit

irgendwelchen handwerklichen Methoden, mit
Malerei, Musik, Lyrik was auch immer,

versucht, irgendetwas auszudrücken, häufig
Gefühle, können aber auch abstrakte

Gedanken sein. Und mir geht es jetzt gar
nicht so darum, was der Künstler

eigentlich damit sagen will, also ob der
Künstler sich gedacht hat, ich will jetzt

ein Gedicht über den Winter schreiben, und
jeder andere liest darin ein Gedicht über

den Tod. Das ist mir eigentlich total
egal. Ich glaube nicht, dass es um die

Intention des Künstlers geht, sondern ich
glaube, dass es darum geht, dass das

Intentionale sich nachher in dem Kunstwerk
zeigt. Ob das dann übereinstimmt mit dem,

was der Künstler gedacht hat, wissen wir
sowieso nicht, weil wenn man die fragt,

lügen die meistens. Also ist es relativ
irrelevant, was sich der Künstler gedacht

hat. Aber dieser Prozess, dass irgendetwas
zielgerichtet gestaltet wird, das wäre

nochmal eine Negation des Zufalls. Wir
hatten den Zufall als Negation des

Determinismus, aber eigentlich müssen wir
jetzt auch noch einmal die Negation der

Negation da reinbringen. Und das wäre so
etwas wie Intention, Wille.

Und da kann man sich jetzt fragen,
gibt es das im Moment?

Momentan: Nein.

Aber kriegen wir das vielleicht in
den Computer rein?

Schwierig. Gibt's keine Ansätze, die da
wirklich vielversprechend sind.

In der Deep Learning Welt gibt's ein
paar Leute, die glauben, wir

kriegen das hin, wenn wir
einfach immer größere, tiefere neuronale

Netze bauen, die sich untereinander
befruchten in einer Art und Weise. Das

halte ich für Unfug, weil es wird ja immer
wieder das reproduziert, was man vorher

schon hatte. Man kommt da eigentlich gar
nicht raus. Aber: wenn man sich jetzt mal

fragt, gerade im Bereich Kunst, was ist
denn jetzt eigentlich das Intentionale

dabei? Das ist ja gar nicht so komplex,
oder es muss nicht unbedingt komplex sein,

es kann komplex sein, muss es aber nicht.
Ich glaube, wenn man Computer dazu kriegen

würde, und das ist halt das Projekt, an
dem ich eigentlich dran bin, allerdings

mit meiner Firma, versuchen wir, den
Bereich Strong AI -

Allgemeine Künstliche Intelligenz - da
irgendwie einen Schritt weiterzukommen.

Die Idee ist, dass man das

vielleicht darüber hinkriegt, dass man den
Computer dazu anleitet, zu widersprechen.

Der Widerspruch als die Grundform der
Intention. Und dann müsste man noch

irgendwie dazu kommen, dass der Computer
nicht nur widerspricht, sondern dass er

gleichzeitig versucht, die Gegensätze auf
einer höheren Ebene wieder versöhnbar zu

machen. Und dann sind wir bei der
Hegelschen Logik. Mein zweites

Lieblingsfeld - könnte ich jetzt den
ganzen Tag drüber reden, mach ich aber

nicht. Die Idee, da, ich mach's ganz kurz,
wäre, dass man sagt, dass man eine Logik

hat, die wirklich nicht binär ist, sondern
die versucht, Widersprüche denkbar zu

machen. Das ist, glaube ich, viel, viel
näher an dem dran, wie unser tatsächliches

Denken geht. Man kann es in drei ziemlich
platten Sachen zusammenfassen. Das erste

ist omnis determinatio est negatio. Das
heißt, alles, was bestimmt ist, ist eine

Negation. Eine erste Grundthese, dass
immer, wenn ich über irgendetwas rede, was

es ist, sage ich immer, was es nicht ist.
Zweite Grundthese wäre, die zwei Momente

der Identität, die zwei Momente des
Unterschieds sind die Identität und der

Unterschied. Und da merkt man schon, wenn
man sich das jetzt computermäßig

durchdenkt, komme ich da in eine rekursive
Schleife rein. Und das wird dann in einem

dritten Punkt noch einmal bestätigt. Die
Reflektion ist die Bewegung von nichts zu

nichts und dadurch zu sich selbst zurück.
Und ich glaube, dass das genau auch der

Weg ist, wie wir das hinkriegen können.
Dass Computer auch wirklich schon bald -

nicht erst irgendwie in 50 Jahren oder so
was, wirklich eigenständig Kunst

produzieren, weil sie sich von dem, was
sie gelernt haben, trennen, dadurch, dass

sie versuchen, das zu negieren. Das was
sie selber gelernt haben über Deep

Learning. Deep Learning ist total wichtig
dabei, weil ansonsten sind es einfach nur

Zahlen. Also erst durch Deep Learning kann
ich das überhaupt erst strukturieren, kann

da Muster drin finden. Das ist ja etwas,
was wir Menschen auch machen. Also Deep

Learning wird man brauchen, aber dann muss
das Gelernte negiert werden und diese

Negation umgeformt werden in etwas Neues,
in die Negation der Negation. Und wie das

genau gehen kann, ist ein ziemlich
schwieriges Konzept, aber.

Ja, das war so in etwa das, was ich,
was ich euch heute sagen wollte.

Mal sehen, ob ich noch etwas
vergessen habe.

Eigentlich können wir von
mir aus gerne jetzt schon in die

Diskussion einsteigen und gucken, ob euch
das irgendwie inspiriert hat oder ob ihr

findet, das war alles totaler Unfug.

Applaus

Herald: Ja, wunderbar, dann haben wir viel
Zeit zum Diskutieren und ich sehe, hier

gehts auch schon los, an Mikrofon 2.
Bitte!

Mikro 2: Hallo! Danke für den
inspirierenden Talk. War sehr schön. Du

hast sehr schön durchgeleitet durch die
Diskussion über Kunst und KI. Ich fand es

auch sehr gut, dass du nicht sofort
Stellung bezogen hast. Was ich aber

trotzdem glaube ist, dass es ein Irrweg
ist zu glauben, dass man sozusagen in der

Intention oder in dem, was das
kunstproduzierende Wesen in sich trägt,

sozusagen dann festmachen kann, ob es
Kunst ist. Wenn ich eine Banane an die

Wand klebe, dann kann ich noch so viel
Intention haben zu widersprechen. Das ist

keine Kunst. Wenn ich es aber auf der Art
Basel mache, dann wird es Kunst. Und ich

denke, das versteht man auch gut mit der
Unterscheidung zwischen System und Umwelt,

dass man sagt Kunst ist ein soziales
System. Und was dieses Kunstsystem als

Kunst akzeptiert und aufnimmt, und das ist
natürlich auch sehr flüssig, das wird

ständig neu verhandelt. Also, was vor 30,
40 Jahren Kunst war, ist heute nicht mehr

Kunst und umgekehrt. Ich glaube, das
bringt uns näher an ein Verständnis ran,

was Kunst ist, wenn man diese Frage
überhaupt beantworten möchte.

Simon: Ja, danke! Erst mal glaube ich, das
hatte ich ganz am Anfang schon versucht

anzudeuten, ich glaube, das das sowieso
auch eine falsche Idee wäre zu sagen, wir

wollen jetzt einen widerspruchsfreien
Kunstbegriff als Erstes und an dem messen

wir dann alles. Weil wie du richtig gesagt
hast, das verändert sich ja auch. Und auch

das ist so eine Grundthese bei Hegel, dass
Hegel sagt: Es ist unsere falsche

Zärtlichkeit den Dingen gegenüber, dass
wir deren Widersprüche immer uns anlasten

und nicht ihnen, weil die Dinge in
Wirklichkeit widersprüchlich sind und

Kunst ist natürlich, was total
widersprüchliches. Auf der anderen Seite

gerade das Beispiel mit "die Banane an die
Wand tackern" - was ist denn eigentlich

die Intention dabei gewesen? Da kommt eine
Schwierigkeit rein in der Debatte. Wir

haben ja gerade in der modernen Kunst eine
Intention, die vom Inhalt her darauf geht,

ich möchte eigentlich zeigen, dass die
Kunst als Ganze an ihre Grenzen gestoßen

ist. Das heißt also, ich habe schon eine
sehr widersprüchliche Intention. Deshalb

funktioniert es aber auch nur, wenn ich
das auf der Art Basel mache und nicht,

wenn ich das bei mir zu Hause mache. Da
fehlt, wie du sagst, der soziale

Resonanzraum dabei. So, aber an dem
Beispiel ist es ja trotzdem schön zu

sehen, dass sich auch die Gelehrten und
die Kritiker und so etwas sehr uneinig

sind darüber, ob das jetzt Kunst ist oder
nicht. Und woran entscheidet sich das

dann? Nämlich eigentlich an der Frage, ob
man diese Intention, diesen sehr

abstrakten Gedanken "Ich zeige
selbstironisch, dass alles Kunst sein

kann, wenn es nur im richtigen Raum ist"
(oder irgendwie sowas wird es ja

vermutlich gewesen sein), wenn ich den
mitgehe, dann kann ich sagen, das ist

Kunst. Ich kann aber auch sagen "ach, komm
Leute, das ist aber doch auch schon

tausend Mal gesehen..". Nur dann würde ich
auch wieder sagen, wenn es schon so

schwierig ist, bei dem was, was unsereins
sich so ausdenkt, also wir Menschlein,

festzustellen, ob das Kunst ist oder
nicht, dann ist der Anspruch, der an

Computer angelegt wird, zu sagen, da muss
man jetzt aber eindeutig entscheiden

können, ob das Kunst ist oder nicht,
natürlich auch sehr, sehr schwierig. Einen

wichtigen Punkt, gerade noch, weil ich den
vorhin vergessen hatte.. Eigentlich habe

ich mein ganzes Fazit vergessen, was ich
eigentlich noch sagen wollte. Jetzt geht

den Gedanken mal mit: Stellt euch mal vor,
stellt euch mal vor, wir haben jetzt

Computer, die Kunst schaffen, was auch
immer das ist. Mal angenommen, wir hätten

uns darauf geeinigt, was Kunst wäre und ab
wann man dem Computer das zugesteht, dass

er Kunst schafft. Und jetzt stellt euch
vor, wir haben einen solchen Computer,

tatsächlich, der Kunst schafft. Dann haben
wir plötzlich, sind wir in einem neuen

Zeitalter, weil dann etwas, was wir mehr
oder weniger exklusiv, klar, gibt

Diskussionen: Schimpansen machen die
Kunst, können die Kunst machen oder sowas,

aber wir sind bei etwas, was mehr oder
weniger exklusiv den Menschen vorbehalten

ist und wo wir ganz sicher in den nächsten
Jahren aber in eine Situation kommen

werden, wo wir uns fragen müssen, ob nicht
eigentlich Computer inzwischen kognitive

Fähigkeiten haben, die bislang exklusiv
beim Menschen gelegen haben und wo wir

auch unseren kompletten Umgang mit
Computern eventuell neu überdenken müssen.

Und das meine ich jetzt gerade nicht in
die Richtung Terminator Szenario, sondern

genau umgekehrt. Wie schützen wir
eigentlich künstlerisch schaffende

Computer vor den Menschen?
Herald: Ja, vielen Dank, ich habe gesehen,

wir haben auch Fragen aus dem Stream. Aber
ihr steht schon so lange, deswegen machen

wir erst mal Mikrofon 1.
Simon: Tut mir leid, ich antworte jetzt

kürzer.
Herald: Ne, das sollte jetzt nicht an dich

gehen. Mikrofon 1, bitte.
Mikro 1: Ja, hey. Ein Satz erstmal, ich

komme aus der Medienkunst, und ich denke,
es ist eine ziemlich steile These, dass

Menschen die Kunst studiert haben,
irgendwas malen können. Applaus Ich bin

schon ziemlich lang in der Kunst, ich
hatte noch nie nen Pinsel in der Hand.

Aber davon abgesehen, es gibt ja extrem
viele Menschen, die machen heute diese

Kunst, die eigentlich gar keine Kunst mehr
sein dürfte, nach irgendwelchen

Definitionen von [unverständlich]. Also
Menschen, die heutzutage Flachware

produzieren, können es ja super verkaufen.
Und eigentlich dürfte es ja gar keine

Kunst mehr sein, wir würden der AI das
abschreiben, dass es Kunst ist, wenn sie

es machen würden. Und deswegen ist meine
Frage, Kunst ist ja eigentlich ne soziale

Praxis. Das heißt einerseits soziale
Praxis sowieso, verkaufen und kaufen, aber

es ist hauptsächlich eine soziale Praxis,
weil ich auf Vernissagen rumhänge und Bier

trinke. Wie soll AI Kunst machen, ohne auf
Vernissagen rumhängen zu können und Bier

zu trinken? Simon: Das Rumhängen kriegen
wir glaub ich hin und das Diskutieren auch

irgendwann, das mit dem Bier trinken? Na
gut, aber klar. Kunst ist ein soziales

Phänomen, und das heißt, es findet in
einem sozialen Kontext statt. Und jetzt

kann ich mich auf den Standpunkt stellen,
dass ich sage, Kunst gibt es nicht

getrennt von diesem sozialen Phänomen und
nur wenn ich das komplette soziale Umfeld

reproduzieren kann, dann wäre es auch
Kunst. Ich könnte mir aber jetzt zum

Beispiel vorstellen, dass ich Vernissagen
habe, wo Computer mit Computern rumhängen

und vielleicht kein Bier trinken, sondern
Strom konsumieren oder sonst irgendwas,

was dann auch sehr spannend wird, wenn wir
uns vorstellen, dass es vielleicht Kunst

gibt, die gar nicht für Menschen gemacht
wurde, sondern für Computer von Computern.

Ja, aber generell kann ich nur sagen: Ja,
genau. Du hast völlig recht. Das sind halt

die Widersprüche darin. Wir glauben immer,
es gäbe diesen festen Kunstbegriff und

messen daran das, was KI macht. Aber
selbstverständlich ist das, was du, was du

ansprichst, ist ja eigentlich schon wahr.
Es ist ja schon so, dass KI Kunst bei

Sotheby's verkauft wird und sonst was. Ich
find's eigentlich unbefriedigend auf diese

elitären Kunstbegriffe zu schauen und zu
sagen Kunst ist, was am Markt funktioniert

oder wo es eine Vernissage gibt. Aber dein
Punkt ist richtig, leuchtet mir ein.

Herald: Mal eine Frage von der zwei und
dann fragen wir den Stream. Hier das

mittlere Mikro genau.
Mikro 2: Ja, erst mal Danke für deinen

Vortrag. Ich habe auch Kunst studiert, und
ich muss sagen, ich habe durchgängig die

Hände überm Kopf zusammengeschlagen
während deines Vortrags.

Simon: Ich hab keine Kunst studiert.
Mikro 2: Erstmal will ich ne kleine Kritik

geben und dann dann eine Frage daraus
formulieren. Erstens gibt's nicht mehr die

Kunst, sondern es gibt die Künste. Das ist
unglaublich weit gespreadet. Und weiterhin

mit einem vereinheitlichten Kunstbegriff
zu arbeiten, macht überhaupt keinen Sinn.

Worauf ich mich frage, Wieso, wenn man in
diesem Feld forscht oder das

zusammenbringen möchte.. Ich meine, sie
haben ja auch Picasso gebracht. Und Hegel?

Ich meine, mein Gott, Hegel ist über 250
Jahre alt. Wie kann man im 21. Jahrhundert

ein Forschungsfeld auf einem
philosophischen System von Hegel aufbauen?

Oder das mit seiner Theorie füttern? Es
gibt.. Also dann bitte wenigstens Bruno

Latour.. Also irgendwas aus dem 20., 21.
Jahrhundert nehmen, aber nicht aus dem

achtzehnten.
Simon: Warum?

Mikro 2: Weil, weil dieses System von
Hegel. Das ist eine philosophische Frage.

Aber selbst das hat nur funktioniert, weil
es wahnsinnig ausschließend war. Aber ich

frage mich so ein bisschen, ja, mit
welchem Kunstbegriff arbeiten Sie, wenn

Sie sozusagen in diesem Feld forschen?
Also sozusagen, gehen Sie jetzt von so

klassischen künstlerischen Bereichen aus,
oder nehmen Sie auch neuere künstlerische

Phänomene, neuere, die auch schon 80 Jahre
alt sind oder älter? Also sozusagen.. was

wird da eingespeist, um zur KI Kunst zu
kommen?

Simon: Ja, vielen Dank, aber da muss ich
leider widersprechen, gerade wenn ich

sage, es gibt nicht den Kunstbegriff,
sondern es gibt viele Künste. Dann

unterstelle ich damit ja, dass diese
Künste alle irgendwie etwas gemeinsam

haben, was sie als Kunst macht. Ich komme
aus dem, was ist Kunst? Aus der Frage gar

nicht aus. Dadurch, dass ich sage Kunst
ist eine Vielzahl von Sachen, weil ich

sage ja, jedes einzelne dieser "Kunst" hat
an sich das, was Kunst irgendwie macht.

Dass wir diesen Begriff nicht bestimmen
können, habe ich glaub ich, vorhin ja auch

schon gesagt. Das liegt aber eben auch
daran, dass es ein in sich

widersprüchlicher Begriff ist, der auch
nicht konstant ist, dass ist keine

absolute Wahrheit. Die Kunst, die es gibt.
Mir ging es halt gerade darum, das

eigentlich deutlich zu machen und zu
zeigen, dass wir, wenn wir über KI Kunst

reden, dann plötzlich mit ganz harten
Maßstäben rangehen, die wir ansonsten bei

einem Kunstbegriff nie gelten lassen
würden. Und das mit Hegel. Das ist halt

einfach... es hat einen meiner Meinung
nach, aber da stehe ich ziemlich alleine

da, ich bin ein Outsider in dieser Frage,
es hat meiner Meinung nach einen

philosophischen Umbruch gegeben, der mit
Kant angefangen hat und der unser

komplettes wissenschaftliches Weltbild,
was wir heute als das wissenschaftliche

Weltbild kennen, eigentlich damals schon
in Frage gestellt hat, was noch gar nicht

richtig einbezogen wurde. Es gab die
Versuche, 1980 Gotthard Günther in den USA

das in den Bereich der KI reinzubringen,
und ich glaube, dass das sehr, sehr

fruchtbar ist. Aber es ist ein Rogue
Ansatz, den außer mir niemand groß

verfolgt, und ich freue mich auch, wenn
andere Leute etwas anderes machen.

Vielleicht lass ich es auch einfach.
Herald: Dann hätte ich jetzt gerne einmal

den Signal-Angel, die Fragen aus dem
Stream. Das Mikro geht nicht.

Signal Angel: Test, Test? Ja, der Stream
hat mal eine kürzere Frage, wo es einfach

heißt Kannst du bitte was zur KI bei der
Erzeugung von Musik sagen? Und da den

aktuellen Stand der Dinge mal so ein
bisschen zusammenfassen?

Simon: Das geht ganz schnell. Das sind
eigentlich die gleichen Algorithmen wie

vorher. Das meiste, was momentan gemacht
wird bei der Erzeugung von Musik, ist,

dass ich midi-Dateien nehme. Dann hab ich
die schon codiert und dann kann ich die

midi-Dateien im Prinzip behandeln wie
Texte oder wie Bilddateien und kann genau

die gleichen Algorithmen da drauf
schmeißen. Ich habe es ausprobiert. Klingt

sehr random. Ich habe es aber auch auf
allen Yes-Platten trainiert. War

vielleicht auch nicht so klug.
Herald: Dann bitte Mikro 2 in der Mitte

nochmal.
Mikro 2: Vielen Dank für die interessante

Einführung. Ich hätte auch noch einen
Kommentar und zwar finde ich, dass die

Kunst einfach dazu da ist, um uns selbst
zu befreien. Und deshalb finde ich diese

externen Autoritäten, die du da vielleicht
auch mit einspielen möchtest in die KI -

du, du wolltest ja damit spielen. Die
haben da nichts zu suchen, also jegliche

Form von Autorität, hat in der Kunst
meiner Meinung nach nichts zu suchen. Und

weil alles, alles, was passiert ist, und
alles, was nicht passiert, ist eben

relevant für Kunst gewesen. Und ich finde
es auch schwierig, sich nur darauf zu..

oder nur darauf zu schauen, ob letztlich
was produziert werden kann, weil darum

gehts irgendwie gar nicht. Es geht darum,
dass es eine Intention gibt, aber eben

auch eine Intensität gibt. Und das ist das
eigentlich Relevante. Würde ich sagen.

Simon: Würde ich dir einfach total recht
geben. Also, das, .. ich glaube, es wäre

total super, wenn wir es hinkriegen
würden... mit produzieren meine ich jetzt

nicht unbedingt als Ware produzieren oder
sowas, sondern ich meine, wenn wir es

hinkriegen würden, dass Computer was
machen, was bei uns tatsächlich was

bewegt. So. Aber dann hängen halt andere
Fragen dran, bewegt es, wenn Computer das

tatsächlich können, bewegt es vielleicht
bei den Computern auch was? Man ist da

schon... Also es gibt da nochmal eine
Meta-Ebene dazu. Aber alles, was du gesagt

hast, finde ich total richtig.
Herald: Machen wir weiter mit Mikro 2.

Mikro 2: Also, ich würde gern zwei Punkte
ansprechen. Einmal finde ich.. In dem

Zusammenhang könnte man nochmal auf die
Debatte um die Frage, ob Fotografie

eigentlich Kunst ist, sicherlich nochmal
eingehen. Weil vieles, was wir jetzt auf

dem Bildschirm z.B. gesehen haben, könnte
man eigentlich so als

Informationsverarbeitung sehen? Im Prinzip
das, was eine Kamera auch macht.

Simon: Ist es auch, ja.
Mikro 2: Und die Entwicklung davon - wann

wurde Fotografie als Kunst anerkannt und
warum überhaupt? Und der zweite Punkt ist

mir gerade entfallen.
Simon: Ja, auch das zeigt ja wieder, was

Kunst ist, das verändert sich historisch.
Und ich glaube, wenn ich einen

philosophischen Gedanken dazu sagen darf.
Es gibt ja diese Schrift, "Das Kunstwerk

im Zeitalter seiner technischen
Reproduzierbarkeit", wo es auch sehr viel

um die Fotografie geht. Ich glaube, dass
wir halt jetzt eben noch einen Schritt

weiter sind, dass wir jetzt eigentlich
über das Kunstwerk im Zeitalter seiner

technischen Produzierbarkeit nachdenken
müssen. Aber auch das wird nicht dazu

führen, dass jetzt alles plötzlich nicht
mehr, nicht mehr gilt und nichts mehr

Kunst ist und alles nur noch Scheiße.
Irgendwas wird passieren, das verändert

sich da gerade sehr viel und der Talk
heute ist eigentlich genau dafür da, um

dafür ein bisschen zu sensibilisieren und
darüber nachzudenken, was da eigentlich

passiert, weil die Antworten habe ich ja
gar nicht.

Herald: Wir haben noch Fragen vom Signal
Angel, aber wir machen ja, ihr steht so

geduldig, deswegen machen wir weiter mit 2
erstmal.

Mikro 2: Genau, der Mensch kann stehen und
Signal nicht. In der Frage sozusagen, was

ist Kunst, worum sich das immer dreht,
habe ich mich jetzt gefragt, ob eben die

KI oder der Computer die Antwort geben
kann.

Simon: Ja, ja, das ist halt genau der
Punkt. Wenn wir, wenn wir auf der einen

Seite einen harten Kunstbegriff haben,
also wie ich es versucht hatte so

einzuleiten, dass wir halt sagen, rein,
die reine Simulation, das reicht uns nicht

aus. Wir wollen, dass da irgendwie was
drin ist, was wir eigentlich dem Menschen

zuschreiben. Kreativität oder Intention
oder keine Ahnung, wie man das dann

tatsächlich fasst. Wenn wir dann aber
davon ausgehen, dass es Computer gibt, die

sowas hinbekommen, dann können die, und
das ist jetzt die Antwort auf die Frage,

dann können die vielleicht auch darüber
nachdenken.

Mikro 2: Ja, aber macht es uns vielleicht
zum Menschen, dass wir erkennen, dass eine

angetapte Banane Kunst sein kann?
Simon: Ja, aber wenn ein Computer das

erkennen könnte...
Mikro 2: Und nicht, dass wir die Banane

ankleben können?
Simon: Ja, ist schon klar. Genau das,

genau das meine ich auch. Wenn wir uns
vorstellen, das ist ein

Gedankenexperiment, weil ich sage, es gibt
im Moment keine Computer, die wirklich

Kunst machen. Aber wenn wir uns
vorstellen, dass es Computer gäbe, die

Kunst machen könnten, dann können wir uns
auch vorstellen, dass es Computer gäbe,

die Kunst verstehen können. Und dann sind
wir halt plötzlich in genau der Frage, was

macht uns denn eigentlich als menschliche
Lebewesen aus in einem Bereich, wo wir

sagen müssen, sind da nicht eventuell
plötzlich fundamentale Grundsachen des

menschlichen Daseins auf ein technisches
Artefakt übergegangen? Und was heisst das?

Und reden da wir nicht eigentlich über das
Zeitalter des Transhumanismus?

Mikro 2: Könnte der Computer dann
vielleicht etwas als Kunst definieren, das

uns selbst verborgen bleibt?
Simon: Ich könnte mir tatsächlich solche

Szenarien vorstellen, wo Computer Kunst
für Computer produzieren, die wir

überhaupt nicht mehr verstehen können.
Herald: Und wir stehen nur noch staunend

daneben und müssen das über uns ergehen
lassen. Machen wir mit 2 weiter.

Mikro 2: Genau, einmal noch die Frage,
gibt es oder gibt es deiner Meinung nach

überhaupt die Möglichkeit, dass man sagt,
die Kunst ist jetzt von der KI, weil

eigentlich spielt ja eigentlich auch alles
mit ein, wer am Ende die KI geschrieben

hat, kann man auch gleich wieder auf
Hegels Weltgeist beziehen, das ist jede

Kleinigkeit eigentlich am Ende auf das
Endprodukt einspielt.

Simon: Die Frage nach der Urheberschaft.
Das ist etwas, was man momentan rechtlich

zum Beispiel behandelt wird. Und was sich
ja, was sich anschliesst, einfach. Also,

wenn es einen Urheber gibt, wird es
sicherlich ein Kollektiv sein. Weil dann

müsste man ja sagen, wer hat denn
eigentlich an der Entwicklung der

Algorithmen mitgearbeitet? Das meiste
davon ist Open Source. Das sind große

Entwickler-Communities, die das machen.
Die großen Internetfirmen spielen da eine

große Rolle. Facebook, Google, Baidu, die
treiben diese Entwicklung voran. Dann ist

aber hier immer noch die Frage, wer die
Daten zur Verfügung gestellt oder ist

vielleicht in diesem Sotheby-Beispiel, wo
dann KI-Kunst versteigert wurde, gab es

auch jemanden, der gesagt hat, mir kommt
es so vor, als hättet ihr der KI einfach

alle meine Bilder gegeben und die hat
daraus jetzt was Neues gemacht. Eigentlich

bin ich der Maler, also die Urheber-Frage
ist einerseits philosophisch sehr, sehr

schwierig, wird vermutlich dann aber
irgendwie plump rechtlich behandelt

werden. Und im Moment gibt's den Fall,
geht's um Patente, es gibt Patente in den

USA, die bewilligt sind, die von einer KI
geschrieben wurden. Und da stellt sich

jetzt die Frage, wer ist eigentlich der
Erfinder? Aber meistens werden diese

Sachen dann halt irgendwie rechtlich
rechtlich bearbeitet, damit es gut ist für

die Wirtschaft und dann geht es weiter.
Aber philosophisch ist das eine total

spannende Frage.
Herald: Jetzt noch einmal mein Signal

Angel, was haben wir noch aus den sozialen Medien?
Signal Angel: Ja, und noch eine

Frage via Twitter. Hast du Tipps, wie man
als AI-Neuling in das Thema Kunst mit AI

machen einsteigen kann?
Simon: Ja, weil wenn man das, was momentan

richtig spannend ist meiner Meinung nach
sind halt diese deep learning Geschichten.

Und deep learning ist wirklich eine recht
offene Community, die gleichzeitig aber,

wie gesagt, von den großen
Internetkonzernen aus anderen Interessen

genommen wird. Wir haben PyTorch als
Entwicklerumgebung oder TensorFlow. Wenn

wir TensorFlow nehmen, das ist unter dem
Dach von Google. Und auf der TensorFlow

Seite gibt es sehr schöne Tutorials, wie
man generative Modelle in TensorFlow bauen

kann. Aber momentan ist es noch so, dass,
wenn man da richtig einsteigen will, dass

es tatsächlich auch ein Stück weit
programmiertechnische Kenntnisse

erfordert, das umzusetzen.
Herald: Ok, machen wir weiter mit 2 in der

Mitte.
Mikro 2: Du bist an einer Stelle davon

ausgegangen, dass KI bloss Muster erkennt,
aber der Mensch was Neues erschaffen kann.

Da stelle ich mir die Frage, was macht
denn unser Hirn anderes, ausser in sehr,

sehr viel komplexer als die KI natürlich,
was machen wir denn anderes, als einfach

Muster aus der Umwelt aufzunehmen und die
neu zusammenzusetzen? Aber im Prinzip ist

das ja auch nichts Neues.
Simon: Das ist eine ganz große Frage immer

noch in der Kognitionswissenschaft, ob wir
was anderes machen oder nicht. Legst du

auch wieder den Finger auf eine
Sollbruchstelle, sozusagen, in meiner

Argumentation. Ich glaube, dass wir etwas
anderes machen, als einfach nur Muster

erkennen. Es gibt aber viele Forscher, die
sagen würden, nein. Es gibt auch viele,

die sagen, es gibt keinen freien Willen
und es gibt gar keine Kreativität, sondern

das ist einfach nur Neuronenfeuer, was bei
uns im Gehirn funktioniert. Wenn ich davon

ausgehe, kann ich natürlich der deep
learning Community folgen und sagen, okay,

dann mache ich jetzt halt die Netze immer
tiefer und noch tiefer und noch tiefer und

noch tiefer. Und dann gibts irgendwann den
kreativen Funken, auch wenn ich ihn nicht

mehr verstehe, der dann da reinkommt. Ich
glaube aber, dass wir etwas anders machen.

Ich glaube schon, dass wir nicht nur
Muster erkennen, sondern dass wir halt

eben Widersprüche generieren. Dass wir
anfangen zu spekulieren und dass

Spekulation wirklich etwas ist, was über
die Muster, die wir haben, hinausgeht. Zum

Beispiel neulich habe ich ein Kind auf der
Straße getroffen, kam mir entgegen mit

seinem Vater, und ich hatte meinen
Fahrradhelm auf. Aber der Fahrradhelm hat

so ein Visier. Ok, sieht albern aus
vielleicht, aber ist wirklich gut gegen

die Sonne und so. Und das Kind hat gesagt,
schau mal, Papa, ein Motorradfahrer. So,

was hat es gemacht? Es hat also einerseits
ein Muster erkannt, Helm mit Visier, hat

aber andererseits gleich angefangen zu
spekulieren und hat gesagt, deshalb war

das ja auch nur überhaupt relevant, dieses
Muster ist auf diese neue Situation

anzuwenden. Und das fällt KI im Moment
noch sehr, sehr schwer, selbst solche ganz

einfachen Sachen. Wir bauen zehntausende,
hunderttausende von Trainingsbeispielen,

um überhaupt irgendwelche Muster zu
erkennen. Wir Menschen kommen mit 5

Beispielen normalerweise aus.
Herald: Bleiben wir bei der 2.

Mikro 2: Ein Begriff, den ich noch
einbringen wollte, ist der Begriff der

glitch art. Und ich glaube, da kommt
dieses hegelsche Bild, was du vorher

reingebracht hast, ganz gut zum Vorschein,
weil man damit sagen könnte, das sind

nicht einfach nur interessant aussehende
Verarbeitungsfehler, sondern wenn man das

bei KIs betrachtet, vielleicht kommen wir
da dann irgendwann zu einem Punkt zu

sagen, ok, da erkennen wir tatsächlich die
Verweigerung der KI, das zu machen, was

wir eigentlich von ihr wollten. Und ja,
das ist ein ziemlich spannendes Feld, was

man aus deiner Perspektive vielleicht ganz
gut betrachten kann.

Simon: Danke für die Anregung. Das muss
ich mir anschauen, das klingt gut.

Herald: Da machen wir nochmals schnell den
Signal Angel drüben.

Signal Angel: Und die nächste Frage via
Twitter. Ist die Negation, also der

Widerspruch des Computers, nicht auch eine
von außen herangetragene und damit nicht

internationale Konstruktion, die im
Kontext Computer bleibt und damit keine

Kunst?
Simon: lacht Ja, natürlich ist sie das.

Nur, jede Form hat selber einen Inhalt und
jeder Inhalt hat eine Form und irgendwann

dreht das Ganze sich halt um. Aber, ja,
das ist, an einer Stelle hatte ich darauf

hingewiesen, ich kann mich sogar fragen,
ob irgendwas, was ein Computer produzieren

kann, tatsächlich Zufall sein kann, weil
es ja letzten Endes ein deterministisches

System ist. Aber spätestens wenn wir
Quantencomputer in die Rechnung nehmen,

sieht es vielleicht nochmals anders aus.
Aber bislang sieht es so aus, als würden

wir auch, schade, dass wir den
Quantenvortrag jetzt nicht hören können.

Eigentlich sieht es so aus, als würden wir
sehr viel, was man mit Quantencomputern

machen kann, auch auf normalen Computern
machen können. Aber da ist irgendwie ein

Widerspruch, dass wir einerseits, offenbar
kann, kann irgendwas über Systeme hinaus

da entstehen, glaube ich, schauen wir mal.
Herald: Wir machen einmal Mikro 3, dann

bist du endlich mal dran.
Mikro 3: Ich wollte noch einmal kurz auf

diese Intention eingehen. Ich bin auch
Malerin, und ich habe auch Kunst studiert

und ich find.. ja, was langweiliges..
Malerin... Ich finde das überhaupt, also

meine Intention, wenn ich anfange, ein
Bild zu malen, ich fände es super

langweilig, wenn das dann genauso wird wie
meine Intention ist, wenn da eins zu eins,

das abgebildet wird, was in meinem Kopf
als Ausgangsidee war. Das bedeutet,

während ich male, reagiere ich mit dem
Bild auf das, was, also ich muss wirklich

auf dieses Bild reagieren, zuhören,
wegnehmen. Dann ist irgendwie noch so ein

Realitätsaspekt. Ich habe irgendwie das
Gefühl, es sind so mehrere Elemente

vereint, und ich reagiere einfach nur. Und
dann, je besser ich irgendwie zuhöre und

reagiere, desto interessanter wird
eventuell das, was passiert und ich komme

jetzt vielleicht nicht ganz woanders an,
aber ... schon. Und trotzdem ist dann ja

nicht alles, was ich gemalt habe Kunst.
Das heißt, ich suche ja auch noch aus, was

danach jetzt Kunst ist und was nicht. Ich
fände es super interessant, wenn ich jetzt

so KI hätte, die das jetzt analysiert,
welches Bild für mich, was ich jetzt im

Endeffekt auswähle und was jetzt Kunst ist
und was nicht. Und ich für mich würde dann

sehen, ah ok, das ist irgendwie mein
Kunstbegriff. Und wenn man jetzt irgendwie

ganz viele Künstler nehmen würde, die
dann... also das mit ganz vielen Künstlern

machen würde, vielleicht würde, könnte man
das - und die KI würde das halt lernen von

ganz vielen Künstlern, vielleicht würde
man da dann irgendwie irgendwo hinkommen.

Aber ja, zum Beispiel für mich ist Kunst,
der beste Begriff, den ich kenne, ist,

dass Kunst Wissenschaft ohne Ziel ist, was
jetzt auch dem widersprechen würde, was du

sagst. Und dann könnte man natürlich auch
noch sagen, macht die Natur Kunst, ist das

irgendwie Kunst und Wissenschaft vereint.
Und wir sind einfach nur doof, dass wir

das alles trennen, und haben es einfach
noch nicht verstanden. Wir sind totale

Anfänger, und die macht das schon seit
super langer Zeit. Und Kunst ist überhaupt

nicht irgendwas, was jetzt nur der Mensch
macht.

Simon: Zum ersten Teil. Ich glaube, das,
was du dir da - sag ich jetzt mal -

wünschst, für die praktische Arbeit, da
ist man schon sehr weit. Ich glaube, das

sind Sachen, die tatsächlich sehr bald
auch schon auf dem Niveau funktionieren

werden, dass auch professionelle Künstler
damit arbeiten wollen, dass da was bei

rumkommt. Es hat natürlich immer das
Problem. Wenn ich einzelne Künstler nehme,

zum Beispiel nur deine Bilder und dann von
allem, was du malst, soll der Computer

jetzt entscheiden, was passt am besten zu
dem, was du bislang gemacht hast? Dann

habe ich wahrscheinlich nicht genügend
Daten. Genau. Und wenn ich aber alle

Bilder der Welt nehme, dann entsteht halt
dieses "reduced to the mean". Dann kommt

halt sozusagen der Massengeschmack daraus
extrahiert oder sowas. Das ist dann

vielleicht auch nicht ganz das, was man
will. Aber in dem Bereich, in dem Bereich

passiert schon relativ viel und was ja
auch schon, was z.B. geht, wäre, dass man

den Stil von einem Bild, was du gemalt
hast, nimmt und auf andere Bilder

überträgt. Und vielleicht ist das dann
auch wieder etwas, was für den Künstler zu

Inspirationen beitragen kann. Achja, so
könnte das aussehen. Und dann fange ich an

zu malen. Dann kommt am Ende trotzdem
wieder etwas ganz anderes raus. Schön

finde ich auch, dass du den künstlerischen
Prozess nochmal viel besser dargestellt

hast als ich das jetzt so schnell gemacht
habe. Und auch das sind Sachen.. Jedes

Mal, wenn man es beschreiben kann, was da
eigentlich passiert, kann man sich auch

überlegen, dass ne KI da reingeht und das
macht, also solche Feedback Loops z.B.

auch macht und dann die ursprüngliche
Intention wieder ändert. Naturkunst am

Ende und die Frage, brauchst du dafür
überhaupt eine Intention? Ich glaube, das

hängt sehr viel daran, wie man jetzt den
Begriff der Intention versteht. Wenn man

sagt, es muss im Vorhinein alles in Stein
gemeißelt sein, dann kommt man da

sicherlich in Schwierigkeiten. Ich selber
würde sagen, dass die Natur zwar

unglaublich schön sein kann, dass sie aber
eigentlich keine Kunst ist und schafft.

Aber auch da, weiss ich, gibt es viele
Leute, die dem widersprechen. Ich möchte

es für den Vortrag auch deshalb nochmal
sagen, weil mir gings eigentlich ja auch

gerade um die Aussage, was passiert mit
uns Menschen, wenn jetzt irgendwas, wo wir

bislang gesagt haben, das können nur wir
Menschen, wenn das jetzt technisch machbar

wird. Was heißt das dann eigentlich? Wenn
ich jetzt aber den Kunstbegriff so fasse,

was auch okay ist, dass ich sage, rein
ästhetisch zum Beispiel: alles, was schön

ist, ist Kunst. Dann hab ich aber gar
nicht mehr diesen Knackpunkt, dass ich

sage, okay, der Computer.. Dass der
Computer was Schönes produzieren kann, da

sind wir uns glaub ich einig, das geht
relativ gut. Herald: Dann machen wir die

zwei endlich.
Mikro 2: Ein Aspekt, wo ich nochmal

nachfragen würde ist zur Idee von Kunst
und wie sie mit Rausch oder Drogen

zusammenhängt. Es ist einmal son
abgenutztes Klischee vom Künstler, der

ständig besoffen ist. Aber wenn man sich
die Künstler und die Kunstuni so anschaut,

ist doch irgendwie was dran. Dann ist da
die Frage, kann eine KI einen Rausch

empfinden? Kann sich eine KI besaufen? Wie
funktioniert das? Oder ist das überhaupt

nicht relevant für deine Arbeit?
Simon: Das ist eine Frage, über die ich so

noch nicht nachgedacht habe. Ich versuch's
aber trotzdem mal. Es ist ja schon so,

wenn ich das mit dem, was ich über
Intention gesagt habe, in Verbindung

bringe, es geht ja häufig- nicht immer,
Kunst kann auch sehr abstrakte Gedanken

haben, die sie zum Ausdruck bringen will -
aber häufig geht es tatsächlich auch

darum, sehr, sehr tief liegende Gefühle
irgendwie zu transportieren da drin. Und

da kann ich mir durchaus vorstellen, dass
Drogen einem selber einen Weg eröffnen, zu

diesen tiefen Gefühlen eher vorzudringen.
Und dass es vielleicht darüber einen

Zusammenhang gibt. Vielleicht liegt der
aber auch auf einer ganz anderen Ebene.

Vielleicht sind auch besonders labile
Menschen anfällig für Drogen und besonders

kreativ aus völlig anderen Gründen, oder
sowas? Ich weiß es nicht, hab's nicht

untersucht. Wie könnte man eine KI
berauschen? Das finde ich jetzt allerdings

spannend. Vielleicht, vielleicht wäre das
tatsächlich auch noch so ein Weg, ich

hatte halt richtig mehr so an den formalen
Widerspruch gedacht. Aber vielleicht kann

man die ja auch.. zum Beispiel
zusätzliches Rauschen reinschmeissen in

die Netze.. Das wird teilweise auch
tatsächlich schon gemacht, fällt mir auf,

bei Auto-Encodern. Da wird Rauschen
injiziert, damit man nachher Ergebnisse

hat, die von einzelnen Zufälligkeiten
unabhängig sind und mehr so das Allgemeine

treffen. Vielleicht ist eine KI mit viel
Rauschen, auch irgendwie berauscht, müsste

ich mal drüber nachdenken.
Herald: Oh Wahnsinn. Das wäre fast das

Schlusswort. Aber machen wir mal weiter
mit der zwei.

Mikro 2: Ich frage mich, ob die Debatte um
Intentionalität nicht einfach in der

Debatte, die man schon Anfang des letzten
Jahrhunderts hatte, in der Kunst, ob sie

nicht dahinter zurückfällt, wo man schon
sagt, man kann sich vom Autor vom

Werkschaffenden, kann man sich
distanzieren und eigentlich kommt es auf

die Deutung an, die eine künstlerische
Intention meinetwegen unterstellt, aber

eben als Blackbox unterstellt, weil wir
wissen ja nicht, wie die andere Person

reagiert. Und da frage ich mich, warum
sollte das bei KIs nicht genauso möglich

sein? Kann man sich nicht besser von
Intentionen distanzieren, indem man zum

Beispiel sagt, ok, Kunstwerke bestimmen
sich in irgendeiner Form selbst, so wie

wir es vorhin bei Mikro 3 gehört haben.
Wenn man ein Bild oder eine Oper auf eine

bestimmte Art und Weise anfängt, dann kann
man nicht mehr beliebig weitermachen. Am

Anfang hat man noch alle Freiheiten. Aber
je mehr man ein Bild oder ein Stück

weiterkomponiert, desto mehr kommen
irgendwelche Zwänge rein, wo ich sagen

würde, genau das ist dann die Kunst, dass
es diese Nicht-Beliebigkeit ist aber die

Kunstregeln sozusagen sind, die es ja
implizit und explizit gibt. Und sowas

kommt ja auch wiederum die KI dann machen.
Simon: Ja, die KI könnte vor allem

vielleicht eventuell auch diese Regeln
finden. Nur haben wir dann halt wieder das

Problem, dass die Kunst, wenn wir sie
historisch betrachten, ja auch gerade

immer darin besteht, dass diese Regeln
gebrochen werden und dass genau das uns

besonders künstlerisch dann auch wieder zu
einem bestimmten Zeitpunkt vorkommt. Ich

glaube aber nicht, dass ich auf diese alte
Debatte zurückgekommen bin mit

Intentionen, dass ich sage, die KI oder
eben der Künstler, die Intention des

Künstlers, das ist das Wichtige, sondern
mir ging es ja auch darum, wie der

intensionale Prozess auf das Kunstwerk
wirkt und nicht, was der Künstler sich

dabei gedacht hat. Insofern sind wir da
gar nicht so weit auseinander.

Herald: OK, machen wir die drei noch und
dann gehen wir noch einmal an den Signal

Angel, und dann ist leider auch die Zeit
rum. Also die drei bitte.

Mikro 3: Ich muss mich erst mal
entschuldigen, denn ich habe den Talk

verpennt. Ich habe es verpasst. Ich möchte
trotzdem ne Frage stellen, dafür muss ich

ne Unterstellung machen und zwar nehme ich
an, dass die Daten die die KI bekommen

hat, um damit etwas anzufangen und Kunst
zu machen allesamt vorgefertigt waren. Es

sind keine eigenen Erfahrungen gewesen.
Also müsste man eine KI befähigen, eigene

Erfahrungen, eigene Bilder mit Kameras und
Sensoren auszustatten, so dass sie etwas

aus der eigenen Erfahrung heraus schaffen
würde, und würde dieses Schaffen dann eher

als Kunst betrachtet.
Simon: Das zielt auf eine große

theoretische Richtung in der KI Forschung,
die ich nicht teile, aber die weit

verbreitet ist, wo man sagt, "brain in a
tube" das funktioniert nicht, also ich

kann nicht irgendwie einen Geist in der
Kugel haben, sondern ich muss, wenn es um

so etwas geht wie Kunst oder überhaupt
denken, alle kognitiven Fähigkeiten, das

lernt man nur durch das Erleben. Das
heißt, letzten Endes müsste ich dann

eigentlich einen Roboter haben, der sich
in der Welt bewegt mit Menschen, da seine

eigenen Erfahrungen macht und so weiter
und so fort. Das ist eine weit verbreitete

These. Ich halte die nicht für richtig.
Ich halte die deshalb nicht für richtig,

weil ja ganz viele von den menschlichen
Erfahrungen vorliegen in Form von Texten,

in Form von Bildern, in Form von Musik.
Und wenn das vorliegt, warum soll ein

Computer nicht davon lernen können? Warum
muss er das alles selber erleben? Ich kann

auch viele Sachen denken, die ich selber
nie erlebt habe, weil ich sie irgendwo

gelesen habe oder so. Aber wie an allen
Punkten: es gibt auch da sehr, sehr viele,

sehr, sehr ernst zu nehmende Leute, die
die Hände über dem Kopf zusammenschlagen

bei dem, was ich erzähle hier. Klar.
Mikro 2: inaudible ... zum Beispiel auch

anderen KIs oder anderen Menschen. Und
eben diese Interaktion fehlt ja dann.

Simon: Genau. Die einzige Interaktion, die
es bei jedem Zeug oder sowas gibt ist

wirklich die Interaktion der KI mit Daten
und die Daten sind teilweise von mir

gemacht und teilweise aber auch irgendwie
aus dem Fundus, dem kulturellen Fundus

irgendwie geraubt. Spannend wäre es
natürlich, wenn - was passiert, wenn KIs

tatsächlich in der Lage wären, in einen
künstlerischen Prozess einzusteigen, wenn

die dann auch noch miteinander irgendwie
Erfahrungen austauschen können oder

kommunizieren können und das sind eben
genau die Szenarien, die immer so nach

Science-Fiction klingen, wo ich aber
wirklich glaube, dass das wirklich bald

schon kommt. Und dass wir uns eigentlich
jetzt heute schon ganz ernsthaft Gedanken

darum machen müssen, wie gehen wir
eigentlich mit einer Situation um, in der

wir Menschen unser Monopol auf ganz viele
kognitive Fähigkeiten abgetreten haben an

etwas, was wir selber erzeugt haben? Und
dass wirft lauter ethische Fragen auf und

das wirft lauter gesellschaftliche Fragen,
es wirft lauter machtpolitische Fragen,

zum Beispiel die Frage, wem gehört das
dann, wenn man das macht? Und das sind

einfach die - meiner Meinung nach - ein
paar der wirklich großen wichtigen Fragen

für die nächsten Jahre.
Herald: Ja, vielen Dank, wir sind jetzt

doch schon zwei Minuten drüber. Deswegen
stellen wir die Frage zurück. Ich möchte

euch danken, dass ihr so lebhaft
diskutiert habt. Das war extrem spannend.

Und natürlich wollen wir zusammen Simon
danken für den schönen Vortrag.

Simon: Danke sehr!

Applaus

36c3 Abspannmusik

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