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Kurz: Tief durchdachte Kunst

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Deep Art - BeispielIch bin durchaus beeindruckt davon, was DeepArt.io kann. DeepArt.io ist ein aus Forschungen der Uni Tübingen, der ETH Lausanne und der Katholischen Universität Löwen hervorgegangenes Projekt, das tiefe neuronale Netzwerke zur Bilderkennung verwendet. (Ja, das geht in eine ähnliche Richtung wie das, was Google mit Deep Learning und TensorFlow macht).

Wie gut die kommerziellen Angebote von DeepArt.io funktionieren, habe ich nicht ausprobiert. Für hochauflösende Bilder, Drucke oder Leinwände muss gezahlt werden – oder auch dafür, die heute im Schnitt 50 Minuten dauernde Warteschlange zu umgehen. Ich habe aber mit einigen Fotos herumprobiert, und als »Style« Gemälde von mir verwendet. Das funktioniert erstaunlich gut, solange es eine gewisse Übereinstimmung zwischen dem neuen Bildmotiv und der Stilvorlage gibt. Wenn also, wie links, beides eher in Richtung Landschaft/Gebäude geht, oder wenn beides ein Porträt ist. Soweit, einen Stil völlig vom Motiv zu abstrahieren, ist DeepArt.io noch nicht – aber um aus einem Gemälde eine ganze Reihe in einem ähnlichen Stil gehaltener »Fälschungen« ähnlicher Motive zu machen, dafür eignet sich das Programm sehr gut. Spaßeshalber habe ich auch einmal ausprobiert, was passiert, wenn Motiv und Style beides Fotos sind – also z.B. ein Foto von Kindern und ein Foto von Blüten. Technisch kommt DeepArt.io damit natürlich klar. Das Ergebnis ist dann allerdings weniger überzeugend, sondern sieht mehr wie eine etwas daneben gegangene Doppelbelichtung aus.

Auch aktuelle Bildbearbeitungssoftware hat Funktionen, die durch die algorithmische Filterung von Bildern Effekte erzeugen sollen, die nach Ölgemälde oder Bleistiftskizze aussehen sollen. Das funktioniert halbwegs gut, aber längst nicht so überzeugend wie die Kunstkopien, die DeepArt.io liefert. Was die Frage aufwirft, was eigentlich einen künstlerischen Stil ausmacht, wie dieser (bei Menschen) erlernt, verfestigt und reproduziert wird, und wie einmalig große Kunstwerke noch sind, wenn nicht nur Fälscher*innen in mühseliger Kleinarbeit, sondern auch Software in wenigen Minuten neue Bilder im selben Stil produzieren kann (und wem der abstrahierte Stil eines Künstlers oder einer Künstlerin eigentlich gehört …). Das Kunstwerk in den Zeiten der digitalen Reproduzierbarkeit betrifft eben nicht mehr nur die 1:1-Kopie in glänzenden Bits, sondern inzwischen auch das algorithmische Imitat eines bestimmten Stils. Tiefe Fragen, die angewandte KI hier aufwirft. (Vgl. auch Visual Turing Test, Bericht der SZ dazu vom Februar).

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Experimenteller Technikoptimismus – Update 2016

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Deep Dream Dreamscope
Deep Dream Dreamscope, Jessica Mullen, Public Domain

Vor einem Jahr schrieb ich eine kurze Auseinandersetzung mit einem Artikel, den Judith Horchert, Matthias Kremp und Christian Stöcker damals bei Spiegel online veröffentlicht hatten. In dem Artikel sind fünf Prognosen dazu zu finden, welche Technologien in naher Zukunft unseren Alltag verändern werden. Ich fand das damals alles arg unwahrscheinlich, und hatte versprochen, ein Jahr später (usw.) nachzuschauen, wie es denn jeweils um den Stand der Technik steht. Mit ein paar Tagen Verspätung hier nun mein erster Blick auf den Stand der Dinge.

Themenfeld eins bei Horchert et al. war die Robotik. Dazu schrieben sie: »Künftig aber dürften Maschinen, die scheinbar autonom einem oder gleich mehreren Zwecken dienen, sich zunehmend in unserem Alltag breitmachen. Als schweigende Helfer in Krankenhäusern, als Lagerarbeiter im Couchtisch-Format oder als Einparkhelfer. Vom Staubsauger, Fensterputzer, über Lieferdrohnen bis hin zu humanoiden Maschinen wie Baxter, die in Fabrikbetrieben diverse Aufgaben übernehmen.«

In meinem Alltag sind noch keine autonomen Roboter aufgetaucht. Aber ich gebe zu, dass Staubsaugeroboter und Drohnen in den letzten zwölf Monaten an Selbstverständlichkeit gewonnen haben. Und Filme wie »Ex Machina« brachten im letzten Jahr die Auseinandersetzung um nichtmenschliche, menschenähnliche Maschinen auch in die Populärkultur.

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