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KI in der Kunst: Malerei, Musik, Stadtplanung und mehr

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KI in der Kunst

KI in der Kunst: Rembrandt ist ein unbestrittener Meister der Barockmalerei und einer der Größten in der Geschichte der Malerei. Man muss kein Kunstliebhaber sein, um seine Werke zu kennen. Es gibt über 100 Selbstporträts von ihm, und dieses ist eines davon. Oder fast, denn trotz seines Genies beherrschte Rembrandt Python nicht. Worum geht es also?

KI in der Kunst nutzt digitale Daten besonders gut, aber sie geht noch weiter und wird nun auch in die künstlerische Gestaltung einbezogen.

KI in der Kunst - KI und Malerei

Nun findet man sie auch in der Malerei, wie bereits erwähnt mit dem Projekt The Next Rembrandt von ING und Microsoft, bei dem ein Selbstporträt im Stil von Rembrandt nachgebildet, oder besser gesagt, geschaffen wird, ohne dass ein Mensch direkt in den Schaffensprozess eingreift (sogar die Malstriche werden von einem 3D-Drucker erstellt!).

Erwähnenswert ist auch das Werk des französischen Kollektivs Obvious, Porträt von Edmond Belamy, das zum ersten Kunstwerk wurde, das auf einer Auktion verkauft wurde.

Portrait d’Edmon Belamy
Portrait d’Edmon Belamy – Obvious

Belamy“ bezieht sich auf Ian J. Goodfellow, den Co-Autor einer Arbeit, die die Welt der generativen antagonistischen Netzwerke oder GANs (generative adversarial networks), der Klasse von Algorithmen, aus denen das Gemälde stammt, einführte. Das Gemälde ist mit der Pilotgleichung des Algorithmus signiert, was jeden Zweifel an der Herkunft des Gemäldes auslöscht.

Gemälde und Fotografien werden ebenfalls durch Deep und Transfer Learning erzeugt, wie es das Google-Programm DeepDream nutzt, und wir zeigen dir in diesem Artikel, wie du deine eigenen machen kannst!

Deep dream
Dieses Foto wurde von deap dream aus einem Foto von 3 Männern erstellt.

KI und Stadtplanung

Die Malerei ist nicht der einzige Bereich, der von dieser Begeisterung betroffen ist. Künstliche Intelligenz findet sich auch in der Architektur wieder, insbesondere im Konzept der sogenannten parametrischen Architektur, einer Architektur, die auf der algorithmischen Auswertung von Parametern beruht, die Struktur und Design miteinander verbinden, was zu unrealistisch anmutenden Konstruktionen führt.

Generative Algorithmen werden zunehmend in diesen kreativen Prozess einbezogen und ermöglichen völlig neue Formen.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning finden sich auch im jüngsten Konzept der SmartCities wieder, intelligenten Städten, die die Stadt effizienter machen sollen, sei es beim internen Informationstransfer, beim Verkehrsnetz, bei der Wartung der öffentlichen Infrastruktur und vielem mehr. Diese SmartCities-Projekte profitieren stark von neuen Lerntechnologien, insbesondere bei der Extraktion von Features aus Satellitenbeobachtungsdaten.

the design citadel
Links The Design Citadel von Nyxo Studio, rechts ein Beispiel für Computer Vision, die von Nvidia für ein SmartCities-Projekt produziert wurde.

KI und Musik

Schließlich finden sich Lernmethoden auch immer häufiger in der Musikproduktion, wo frei zugängliche Module für diesen Zweck eingesetzt werden. Ein Beispiel dafür ist Jukebox, ein Modul, das CNN (Convolutional Neural Networks) verwendet, um Musik zu analysieren, interessante Features herauszufiltern und schließlich ganz neue Musik zu kreieren.

Jukebox
Jukebox, frei zugänglich auf OpenAI

Künstliche Intelligenz und Lerntechnologien sind bereits in den Bereich der Kunst vorgedrungen, von dem man bisher dachte, dass er für Maschinen unerreichbar sei.

Und obwohl dies die Tür zu unendlich vielen Möglichkeiten öffnet, bringt es auch eine Menge Probleme und Fragen mit sich. Gehört ein von einem Algorithmus erstelltes Werk dem Künstler (oder nur demjenigen, der sich mit Deep Learning auskennt), der es produziert hat, oder dem Data Scientist, der den Algorithmus entwickelt hat?

Wird der künstlerische Wert des Produkts dadurch entwertet, dass der kreative Prozess von der Maschine kurzgeschlossen wird?

Nietzsche hätte diese Fragen geliebt, aber Nietzsche hatte nicht DataScientest, um ihn Data Science zu lehren. Glücklicherweise ist das bei dir nicht der Fall!

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