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Vom Code zur Kunst - Löst künstliche Intelligenz den Künstler ab?

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Sicher nicht - trotzdem entstehen durch Machine Learning oder generative Algorithmen neue Werke, die sich zu betrachten lohnen.

Vielleicht sind Sie ja ein Künstler - und haben es gar nicht bemerkt. Denn spätestens, wenn Sie auf Instagram einen Filter wählen, einen Bildausschnitt aussuchen oder beim Selfie eine besondere Pose einnehmen, treffen Sie eine ästhetische Entscheidung. Klar, das als "Kunst" zu verkaufen, wäre etwas hoch gegriffen - trotzdem hat das Smartphone mit seinen Foto-Filtern und Kunst-Algorithmen geholfen, das Verständnis von Computer-Kunst zu wandeln.

Selfies mit van Gogh-Filter

Apps und ihre Algorithmen haben Millionen von Menschen dazu gebracht, ihre künstlerischen Ambitionen auszutesten. So war Deepart.io im Jahr 2015 der letzte Schrei: Man schickte ein Foto an die App, wählte den gewünschten Stil, zum Beispiel eine Collage oder ein Ölgemälde im Stil van Goghs. Einen Tag später erhielt man ein digitales Kunstwerk zurück.

Der "DeepArt"-Algorithmus errechnet die Bilder nach Vorbildern berühmter Kunstwerke. Die Software analysiert dazu die Hauptelemente des Fotos, trennt Gesichter vom Hintergrund, extrahiert Farbinformationen und beginnt, das Bild im vom Nutzer gewählen Stil zu malen - ein kleines Foto von 500 x 500 Pixel braucht etwa zehn Minuten. Erdacht haben "DeepArt" fünf Forscher der Universität Tübingen, die eigentlich in den Bereichen Neurowissenschaften und Künstliche Intelligenz unterwegs sind. Interessanterweise war kein Künstler an der Entwicklung beteiligt.

Der Rembrandt, den es nie gab

Die Universität Delft brachte kürzlich einen "neuen" Rembrandt aus. "The Next Rembrandt" zeigt einen blassen Mann mit Bartansatz, wohl zwischen 30 und 40 Jahren, mit dem damals modischen weißen Kragen und einem Hut - es sieht einem echten Rembrandt täuschend ähnlich.

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Doch dieser Rembrandt wurde nicht etwa auf einem Speicher oder Flohmarkt gefunden - im Gegenteil, er ist brandneu. Ein Programmierteam fütterte 341 Porträts des niederländischen Ausnahmemalers Rembrandt van Rijn in den Computer. Dann arbeiteten die KI-Experten 18 Monate daran, dem Computer die Maltechnik Rembrandts beizubringen. Er brauchte 500 Stunden, um ein ein 148-Megapixel-Motiv zu berechnen, das einem Rembrandt täuschend ähnlich sah. Da der Rechner auch noch die Struktur der Pinselstriche berechnete, konnte man das Bild Schicht für Schicht 3D-drucken und so einen weiteren "Echtheitseffekt" erzielen.

Wenn Künstler Code säen

Große Teams, teure Rechner - ist es überhaupt noch für angehende Künstler möglich, sich in die Materie einzuarbeiten? Erfreulicherweise ist zumindest bei der Software kein Problem. Die kostenlose Software "Processing" ermöglicht es Interessierten, einen Regelsatz festzulegen - und den Computer dann "machen zu lassen". Das kann man sich vorstellen, als pflanze man einen Baum: Man weiß, was man gesät hat, aber wie das Ergebnis aussieht, hat kann man nicht beeinflussen.

Solche generative Systeme werden auch in Bereichen genutzt, die der reinen Kunst sehr nahe kommen: Design und Architektur beispielsweise. Die US-Designer, Forscher und Künstler von "Nervous Systems" entwerfen generative Software, um Skulpturen, Schmuck und Mode zu entwerfen. Die Ergebnisse werden dann via 3D Druck hergestellt.

Wenn Deep Learning schön wird

Mario Klingemann geht noch einen Schritt weiter. Der Münchner Künstler nutzt vornehmlich Deep-Learning-Algorithmen, um Fotos zu bearbeiten oder zu generieren. Während man in der “klassischen” generativen Kunst Regeln nutzt, um das Ergebnis "wachsen" zu lassen, füttert Klingemann den Computer erstmal mit ganzen Sets von Bildern. Ein Algorithmus versucht nun, Regeln herauszufiltern. Das funktioniert nicht immer perfekt. Denn wie bei einer allzu wörtlichen Fremdsprachen-Übersetzung mag theoretisch alles richtig sein, aber für Menschen klingt es trotzdem "grammatikalisch falsch".

An dieser Bruchstelle beginnt es für Klingemann, spannend zu werden. Für seine "Neurografien" (kurz für "neuronale Fotografien") nutzt er diese "falschen" Algorithmen, um Fotos zu bearbeiten. Die Ergebnisse sind beeindruckend - und bereits bei Ausstellungen im New Yorker Museum of Modern Art, dem Metropolitan Museum und im Pariser Centre Pompidou zu sehen. Sein langfristiges Ziel ist es, einen Punkt zu erreichen, an dem der Computer eine eigene künstlerischen Handschift entwickelt.

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