#rp19: Die Ästhetik und die Grenzen des Machine Learning
Dieser Vortrag auf der republica von Christian Mio Loclair triggerte bei mir ein ganzes Set an Aversionen: ein Deutscher der Englisch spricht, um eine bessere Reichweite zu erzielen, die explizite, plakative Behauptung mit seiner Arbeit nach Bedeutung und Poesie im Digitalen Raum zu suchen, statt potenzielle Fundstücke einfach zu zeigen und sich auf die implizite Wirkung und potenzielle Poesie der eigenen Arbeit zu verlassen, sowie die Verwendung von Kitsch, Überästhetisierung und gefälliger Musik, um Emotionen im Publikum zu wecken.
Ich habe den Vortrag trotz der Überdosis Pathos, der bedeutungslosen übersteigerten Schönheit der Einspielfilme, nicht verlassen, weil Loclair irgendwann auf Technologien kam, die mich brennend interessieren. Unter anderem: lernende, künstliche, neuronale Netzwerke oder genauer: Generative Adversarial Networks (GANs). Ein Ergebnis dieser selbst oder unüberwacht lernenden neuronalen Netzwerke fegte kürzlich durch alle meine Timelines: Synthetisch erzeugte Bilder von Gesichtern, die de facto nicht von echten zu unterscheiden sind. Beeindruckende Beispiele hier: thispersondoesnotexist.com
Loclair jagt in seinem Waltz Binaire Studio alle möglichen Datensets durch GANs, um zu sehen, ob das, was die Algorithmen am Ende ausgeben, ästhetisch verwertbar ist oder mit bombastischer Musik poetisch wirkt.
Und dann passierte gegen Ende des Vortrags doch noch ein Wunder und es wurde, auf eine Art, wirklich poetisch. Als Loclair und sein Team nämlich versuchten ein GAN auf Kinderbilder zu trainieren, versagte das maschinelle Lernen und produzierte nichts anderes als poetisch unverwertbaren Farbmatsch. Konfrontiert mit der kreativen Willkür kindlicher Kreativität oder der potenziell immer noch vorstellbaren, indeterministischen Willensfreiheit des Menschen, kommen Algorithmen ins Schleudern. Das ist nicht nur poetisch, sondern in gewisser Weise auch beruhigend.
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