Ereignishorizont Digitalisierung - Kreative KI

Können Maschinen kreativ sein?

In seinem Buch „Homo Deus“ [1] stellt Yuval Noah Harari, Professor für Geschichte an der Hebräischen Universität Jerusalem, die provokante These auf, dass technologischer Fortschritt, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) eine gesellschaftliche Klasse „ohne Nutzen“ hervorbringen. Nutzlose Menschen. Eine „global useless class“ wie es Harari erschreckend nüchtern formuliert. Die sich ergebende Frage: Was tun all die nutzlosen Menschen? Ein häufig diskutierter „Ausweg“ sind die bildenden Künste, die Malerei oder die Musik, die alle einen menschlichen Geist erfordern, den Maschinen nicht haben. Aber stimmt das?

Maschinen werden immer intelligenter. Intelligente Maschinen sind, einfach gesprochen, Maschinen, die typischerweise das tun, was Menschen tun bzw. die das tun, was man nie dachte, dass Maschinen es tun können. Intelligente Maschinen folgen dabei aber immer Algorithmen. Sie folgen den Gesetzen der Mathematik.

Aber können Maschinen auch kreativ sein?

Direkt die Gegenfrage: Warum denn nicht? 

Warum sollte künstlerische Kreativität Algorithmen verschlossen bleiben?

KI und Malerei

Im Oktober 2018 wurde beim Auktionshaus Christie’s in New York das erste Mal ein Bild versteigert, welches NICHT von Menschenhand erschaffen wurde. Versteigert wird das Bild Portrait of Edmond de Belamy, das eine KI-Software erstellt hat. Verantwortlich für das das Projekt, in dessen Rahmen das Bild erschaffen wurde, ist das Künstlerkollektiv Obvious. Die französischen Künstler fütterten ihre KI-Software mit 15.000 Portraits, die allesamt zwischen dem 14. und dem 20.Jahrhundert gemalt wurden. Die KI-Software lernte dann im ersten Schritt aus diesen 15.000 Bildern, was ein Portrait auszeichnet und erzeugte schließlich im zweiten Schritt selbst Portraits. Das jetzt bei Christie’s versteigerte Bild gilt als besonders gelungenes Bild der KI-Software. Geschätzt wurde der Wert des Bildes auf 7.000 – 10.000 Dollar. Tatsächlich wurden am 25. Oktober 432.500 Dollar von einem anonymen und offenbar sehr reichen Käufer ersteigert.

Seit der Auktion ist eine kontroverse Diskussion darüber entbrannt, ob das Bild tatsächlich echte Kunst ist. Kritiker sagen, den von einer KI erzeugten Bildern fehle der Geist und die Einzigartigkeit. Andere sehen in der KI dagegen ein nützliches und revolutionäres Hilfsmittel. Ähnlich argumentieren auch die Mitglieder des Künstlerkollektivs Obvious: „In 1850, when the camera showed up, it was only used by highly qualified engineers and so it was not considered for its artistic potential. We think we are in the same situation, because people view us as engineers but we really think this type of technology will be used more and more in art.

So werden Maschinen kreativ…

Erschaffen wird Kunst heute zumeist mit Hilfe von Generative Adversarial Network (GAN), einem speziellen Konstrukt zweier neuronaler Netze. Ein neuronales Netz modelliert und simuliert das Zusammenspiel von Neuronen im menschlichen Gehirn und ist Grundlage vieler Ansätze der KI.

Neuronale Netze bestehen aus sehr einfachen, dafür aber extrem vielen miteinander vernetzten mathematischen Funktionen. Neuronale Netze sind dabei nicht per se intelligent. Erst durch ein intensives Training anhand Tausender bis Millionen von Beispielen lernen Neuronale Netze und können dann Wichtiges von Unwichtigem unterscheiden und Schlussfolgerungen ziehen.

Zurück aber zu dem aus zwei neuronalen Netzen bestehendem Generative Adversarial Network (vgl. nachfolgende Abbildung):

Das erste neuronale Netzwerk, der Generator, erstellt Kandidaten (z. B. beliebig viele Portraits bzw. Bilder). Kandidaten erstellt der Generator anhand einer Menge von vorgegebenen Variablen (z. B. Pinselstärke, Farben etc.), die auf einen gewünschten Ergebnisraum (z. B. eine Leinwand) abgebildet werden. Für jeden Kandidaten werden aus den Variablen also Konstanten oder Ausprägungen, die aber stets einer bestimmten normierten Verteilung folgen, um völlige Beliebigkeit zu vermeiden. Das zweite neuronale Netzwerk, der Diskriminator, bewertet dann die vom Generator erzeugten Kandidaten. Aufgabe und Ziel ist es, die vom Generator erzeugten Kandidaten von echten Daten (z. B. echten Gemälden) zu unterscheiden.

GAN

Abbildung: Funktionsweise von Generative Adversarial Network (GAN).

Der darauf aufbauende entscheidende Gedanke:

Erzeugt der Generator Kandidaten (also z. B. Bilder), die der Diskriminator nicht von echten Daten (also z. B. echten Gemälden) unterscheiden kann, besteht kein wesentlicher Unterschied mehr zwischen von Menschen und durch KI erzeugter Kunst.

Die Kritik an diesem Verfahren liegt auf der Hand: Die KI erzeugt letztlich nur Varianten vorhandener Kunst. Varianten, die auf Basis der Trainingsdaten erstellt werden. Varianten die zwar so überzeugend sind, dass man vielleicht nicht mehr den Unterschied zwischen menschlicher und von KI erschaffener Kunst erkennen kann. Varianten, die am Ende eben eines nicht sind: Originale! Von KI erzeugte Kunst ist eben „nur“ eine Variante menschlicher Kunst!

Video: Künstliche Intelligenz malt neuen Rembrandt (FUTUREMAG, ARTE)

KI und Musik

Schon in George Orwells 1949 veröffentlichtem dystopischen Klassiker „1984“ wurde das Proletariat mit von einer Maschine, dem so genannten „Versificator“, erzeugter Literatur und Musik unterhalten. Was damals vor fast 70 Jahren noch Vision war, wird heute Realität. Die Fortschritte im Bereich Musik-schaffender KI sind beeindruckend.

Ein spektakuläres Beispiel ist AIVA. AIVA steht für Artificial Intelligence Virtual Artist und ist eine KI-Software, die Musik für Filme, Videospiele, TV Shows und Werbefilme erzeugt bzw. komponiert. Das erstaunliche Ergebnis ist in nachfolgendem Video zu hören:

Video: Aiva – einstündige Musik.

Hört man die AIVA-Musik wird schnell klar, dass KI schon heute problemlos in der Lage ist, Komponisten zu ersetzen – und dadurch viel Geld einsparen kann. So können sich Unternehmen schnell und einfach die passende musikalische Untermalung zu eigenen Filmproduktionen erstellen lassen – zu einem deutlich günstigeren Preis, als es Komponisten anbieten und auch deutlich günstiger, als es die Lizenzierung vorhandener Musik ist. Ein Kommentar auf YouTube (von einem Nutzer namens „J T“) zu dem obigen Video trifft es gut: „I’m a composer. And this is very worrying. No human I know could do this. In the entire film score industry. It would take a year or more just to arrange all this and engineer it.

Ein anderes Beispiel ist Amper Music, eine KI-Software die Hintergrundmusik (ohne Melodien!) komponiert, die zu bestimmten Gefühlen und Stimmungen passt. Zudem ist die Software extrem einfach zu bedienen. Man muss nur auf die Website gehen, ein Musik-Genre und eine Stimmungslage auswählen. Das ist es!

Von KI komponierte Musik kann dabei nicht nur von Menschen erdachte Musik ersetzen, sondern auch menschlichen Künstlern bei eigenen Kompositionen helfen – wie das Beispiel der amerikanischen Pop-Künstlerin Taryn Southern zeigt, die bei der Produktion ihres Albums I AM AI auf die KI-Software von Amper Music zurückgriff. Dazu Taryn Southern: “Using AI, I’m writing my lyrics and my vocal melodies to the actual music and using that as a source of inspiration,” Southern tells me. “I find that really fun, and because I’m able to iterate with the music and give it feedback and parameters and edit as many times as I need, it still feels like it’s mine in a sense.

Video: Break Free – Song Composed with AI | Taryn Southern.

Mittlerweile sind viele weitere Tools und Frameworks verfügbar: IBMs Watson Beat, Googles Magenta’s NSynth Super, Jukedeck, Melodrive, oder Spotifys Creator Technology Research Lab. Von KI-Software erzeugte Musikstücke wurden z. B. bei Spotify über 500 Millionen Mal abgespielt.

Für Furore sorgte vor zwei Jahren auch die Arbeit von Gaetan Hadjeres am Sony Computer Science Laboratory in Paris. Hadjeres entwickelte eine KI-Software, DeepBachgenannt, die klassische Musik, komponierte, die eng an die Kompositionen bzw. Choräle von Johann Sebastian Bach angelehnt waren. Tatsächlich bekam die KI-Software ausschließlich Bach-Musik respektive alle 389 von Bach komponierten Choräle als Trainingsdaten. Das Ergebnis zeigt nachfolgendes Video:

Video: Von DeepBach komponierte Harmonie.

Ebenfalls auf die Musik Johann Sebastian Bachs zielte die Arbeit von David Cope ab, Professor für Musikwissenschaft an der University of Califonia [1, S. 438]. Er entwickelte im Rahmen des Projektes „Experiments in Musical Intelligence“ (EMI) eine KI-Software, die er darauf trainierte Musik ähnlich zu der Bach zu komponieren. Es dauerte sieben Jahre, um die Software zu entwickeln, dann aber komponierte die Software innerhalb eines einzigen Tags über 5.000 Bach-Choräle. Bei gemischten Vorführungen originaler und von der KI erzeugten Choräle waren Zuhörer, darunter echte Bach-Experten, nicht in der Lage zu entscheiden, welche Musik von wem stammte – also von Bach selbst oder von der KI. Später übertrug Cope seine Forschung auf den Bereich der Literatur und die Erzeugung von Haikus.

Fazit

Maschinen werden immer intelligenter. Dabei folgen sie aber immer Algorithmen und den Gesetzen der Mathematik. Trotzdem können Maschinen auch kreativ sein! Die Beispiele zeigen, dass künstlerische Kreativität Algorithmen nicht verschlossen bleibt.

Literatur

[1] Y. N. Harari: „Homo Deus: Eine Geschichte von Morgen“. C. H. Beck, 2017.

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