Einblicke in die Coder-Kunst im Kulturinstitut von Google

Kann eine Maschine kreativ sein? Google ist dieser Meinung und verfügt über ein ganzes Team, das sich der Aufgabe widmet, Maschinen beizubringen, die Welt ein wenig mehr wie wir emotionalen Menschen zu sehen.

Stellen Sie sich Computer vor, als wären sie Kinder, und es ist leicht zu verstehen, wie Programmierer ihnen das Lernen beibringen können. Künstliche Intelligenz ist zunächst einmal sehr einfach und einfach. Menschliche Moderatoren weisen Computer an, zeigen ihnen das Denken und bringen sich so etwas selbst bei. Sobald die Programmierer ihnen jedoch die Grundlagen vermittelt haben, können sie dieses Wissen schnell erweitern.

Bei der Google Cultural Institute In Paris, Frankreich, bringt der Suchriese Maschinen bei, 7 Millionen Bilder menschlicher künstlerischer Errungenschaften im Laufe der Jahrhunderte zu kategorisieren. Das Institut verfügt sogar über eine Website sowie Apps dafür

iOS Und Android Hier können Sie Kunstwerke aus verschiedenen Museen rund um den Globus durchsuchen. Um den Kunstkatalog zu erstellen, mussten die Code-Künstler des Instituts Computern das beibringen Betrachten Sie Bilder so, wie Menschen es tun würden, um ein genaues digitales Archiv der Kunst der gesamten Menschheitsgeschichte zu erstellen.

Die Geschichte des Katalogisierens ist schön und gut, aber einige der Fähigkeiten, die Computer beim Sortieren und Ablegen lernen, machen sie tatsächlich kreativer. Die Artists in Residence experimentieren nun mit Computern, um mithilfe maschineller Intelligenz und dem Katalog von 7 Millionen Bildern, die sie zusammengestellt haben, neue Kunstwerke zu schaffen. Während der Google I/O 2016 Cyril Diagne Und Mario Klingemann erklärten, wie sie Maschinen beigebracht haben, Kunst wie Menschen zu sehen, und wie sie Maschinen trainiert haben, kreativ zu sein.

Computern das ABC beibringen

Eines der ersten Dinge, die man einem Kind beibringt, ist Sprache. In der westlichen Kultur bedeutet das, das ABC zu lernen. Mario Klingemann, ein selbsternannter Code-Künstler aus Deutschland, begann, Maschinen das beizubringen Identifizieren Sie stilisierte Buchstaben aus alten Texten, um herauszufinden, ob er einem Computer beibringen könnte, Tausende unterschiedlich aussehender As, Bs, Cs usw. zu erkennen An. Es war ein Crashkurs, bei dem man Maschinen beibrachte, Bilder so zu kategorisieren, wie es Menschen tun würden.

Während ein Computer möglicherweise einen stilisierten Buchstaben B betrachtet, der mit Ranken und Blumen bedeckt ist, und eine Pflanze sieht, könnte sogar ein 5-jähriges Kind das Bild sofort als Buchstaben B identifizieren – und nicht als Pflanze. Um seinem Computer beizubringen, seine ABCs zu erkennen, fütterte Klingemann ihn mit Tausenden von Bildern stilisierter Buchstaben. Er schuf eine Tinder-ähnliche Oberfläche, bei der er seinen Maschinen mitteilte, ob sie den Buchstaben richtig oder falsch erraten hatten, indem er nach rechts oder links wischte.

Es stellt sich heraus, dass Maschinen ihr ABC ziemlich schnell lernen; Sie fingen an, in allem Buchstaben zu sehen. So wie Menschen Gesichter in Wolken und Bilder in abstrakten Kunstwerken sehen, sahen seine Computer Buchstaben in völlig unabhängigen Bildern. Klingemann zeigte seinem Computer eine Zeichnung oder Radierung einer Gebäuderuine, und stattdessen sahen sie den Buchstaben B.

Klingemann erklärte, wenn man einen Computer mit nur einem Bildsatz trainiert, fängt er an, in allem nur noch diese Art von Bild zu sehen. Deshalb sahen seine Maschinen einen Brief in einer Ruine.

Computern beibringen, 7 Millionen Bilder zu kategorisieren

Als der Digital Interaction Artist Cyril Diagne dem Cultural Institute beitrat, stellte Google ihm eine ziemlich entmutigende Frage: „Was kann man mit 7 Millionen digitalen Artefakten machen?“

Diagne war von der Frage überwältigt, also zeichnete er jedes Bild in einer herrlich massiven Darstellung auf Sinus, was Sie unten sehen können. Diese Welle wurde später zu einer schönen Darstellung all dessen, was das Projekt mit maschinellem Lernen erreichen möchte. Diagnes Sinuswelle ist tatsächlich durchsuchbar, sodass Sie durch ein Meer aller Bilder im digitalen Archiv des Google Cultural Institute surfen können. Die Bilder sind in Kategorien gruppiert und aus der Vogelperspektive sieht man nur ein Meer aus Punkten. Wenn Sie hineingehen, können Sie bestimmte Bilder sehen, die alle ein gemeinsames Thema haben, egal ob es sich um Welpen, Bauernhöfe oder Menschen handelt.

Sie können es auch durchsuchen und die gewünschten Bilder finden. Wenn Sie genau hinsehen, stoßen Sie möglicherweise sogar auf das, was Diagne die Küste der Porträts nennt. Dort gruppieren sich alle Bilder von Gesichtern der Menschen.

Um eine durchsuchbare Karte aller Bilder im Archiv zu erstellen, mussten Diagne und sein Team für alles eine Kategorie erstellen, um der Maschine beizubringen, was was war.

Die Kategorisierung von 7 Millionen Artefakten, von denen viele möglicherweise mehrere Kategorien haben, ist keine leichte Aufgabe. Das Team musste sich einige ausdenken, die über den Rahmen hinausgingen. Es reicht nicht aus, Dinge nur danach zu kategorisieren, was sie sind. Sie mussten auch Kategorien für die Emotionen erstellen, die Bilder hervorrufen.

Auf diese Weise können Sie nach einem Bild der „Ruhe“ suchen und der Computer zeigt Ihnen Bilder, die ein Gefühl der Ruhe hervorrufen, wie Sonnenuntergänge, ruhige Seen usw. Erstaunlicherweise haben die Maschinen gelernt, menschliche Emotionen so geschickt zu identifizieren, dass sie sich in unsere Lage versetzen und überlegen können, wie ein bestimmtes Bild ein menschliches Gefühl hervorrufen würde.

Maschinen menschliche Emotionen beizubringen, ist ein wichtiger Schritt, um sie kreativer zu machen. Schließlich handelt es sich bei einem Großteil der modernen Kunst um visuelle Darstellungen menschlicher Emotionen.

Aber kann eine Maschine kreativ sein?

Kreativität und Kunstfertigkeit sind zwei Dinge, die wir Menschen gerne als unsere alleinigen betrachten. Tiere machen keine Kunst, Maschinen auch nicht … noch nicht. Googles Deep Dream-Projekt versuchte, die Vorstellung, dass Maschinen keine Kunst schaffen können, auf den Kopf zu stellen. Der Suchriese trainierte Computer, Bilder zu manipulieren, um bizarre, psychedelische Kunstwerke zu schaffen. Die von Google erstellten Bilder Deep Dream-Motor Sie sind vielleicht nicht schön, aber auf jeden Fall einzigartig und äußerst kreativ. Maschinenkreationen enthalten psychedelische Farben, Schnecken, seltsame Augen und körperlose Tiere, die in undefinierten Räumen wirbeln.

Manche mögen argumentieren, dass es keine wirkliche Kunst ist, wenn Maschinen lediglich vorhandene Bilder kombinieren, verdrehen und in extreme Farben tauchen; Google wäre da anderer Meinung, und Code-Künstler Klingemann auch.

„Menschen sind nicht in der Lage, originelle Ideen zu entwickeln“, erklärte er.

Sogar berühmte Gemälde enthielten Elemente früherer Kunstwerke, bemerkte er. Picassos Meisterwerk von 1907 Les Demoiselles d’Avignon, hat zum Beispiel Einflüsse von Afrikanische Kunst und Vorläufer des Kubismus Paul Cezanne. Eine weitere etablierte Kunstform sind Collagen, bei denen vorhandene Bilder auf künstlerische Weise kombiniert werden. Picasso, Andy Warhol, Man Ray und andere sind für ihre exzentrischen Collagen bekannt. Warum können von Maschinen erstellte Collagen nicht auch als Kunst gelten?

Schon lange bevor er seine Residency am Google Cultural Institute begann, wollte Klingemann die Grenzen der digitalen Kunst erweitern und sehen, wie kreative Maschinen entstehen können. Mit seinen eigenen, weniger leistungsstarken Maschinen begann Klingemann, mit den Internetarchiven und denen von Google herumzuspielen TensorFlow Software für maschinelles Lernen zur Erstellung digitaler Collagen.

Er entwickelte ein maschinelles Lerntool namens Ernst, benannt nach dem Surrealisten und Collagenkünstler Max Ernst. Klingemann identifizierte eine Reihe von Objekten aus Ernsts Werk und wies seinen Computer an, verschiedene Collagen mit denselben Elementen zu erstellen. Die Ergebnisse waren oft surreal, manchmal lustig und manchmal absolut schrecklich.

Klingemann wollte mehr Kontrolle über die chaotischen Bilder, die seine Maschinen erzeugten, und begann, ihnen neue Dinge beizubringen. Er fragte sich: „Was ist für den Menschen interessant?“ Klingemann wusste, dass er dem System beibringen musste, worauf es achten sollte, und ihm beibringen musste, all diese Elemente so zu betrachten, wie es ein menschlicher Künstler tun würde.

Das resultierende Kunstwerk ist wunderschön und völlig einzigartig. Obwohl Klingemann für seine Arbeit offensichtlich auf alte Bilder zurückgegriffen hat, werden diese in einem neuen Kontext dargestellt, und das macht den entscheidenden Unterschied.

Derzeit beschränkt sich die Kreativität am Computer auf interessante Collagen und darauf, herauszufinden, welche Bilder gut zusammenpassen. Maschinen erschaffen noch keine eigene Kunst, aber die Code-Künstler, die sie antreiben, werden im Laufe des Prozesses eher zu Kuratoren als zu Schöpfern.

Es bleibt abzuwarten, inwieweit der Mensch den kreativen Geist von Maschinen erweitern kann, aber es ist auf jeden Fall faszinierend zuzusehen.

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