Kann KI Kunst?

Maschinen können kreativ sein, sagt der KI-Experte, der an der Kunsthochschule forscht. Zu richtigen Künstlern fehle ihnen aber noch ein zentraler Punkt.

Text Sarah Hadorn
Fotografie ZHDK (Schuhe mit Sensoren, Video Tänzer)
Fotografie Ralph Hofbauer

04. Februar 2020

Arbeitstisch des Wissenschaftlers Daniel Bisig mit dem balzenden Roboter.
Arbeitstisch des Wissenschaftlers Daniel Bisig mit dem balzenden Roboter.

Schwarz: die Wände, die Kabel, die Mischpulte und Verstärker, das T-Shirt von Daniel Bisig. In dieser Tontechnikeratmosphäre setzt der 51-Jährige gerade einen Roboter in Bewegung. Der Schauplatz: das Institute for Computer Music and Sound Technology an der Zürcher Hochschule der Künste. Der Roboter ist Teil von Bisigs Forschung am Institut, das sich an der Schnittstelle zwischen Technologie und musikalischer Praxis ansiedelt. Der Wissenschaftler untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) in der Musik, aber auch in anderen Künsten eingesetzt werden kann. Kurzum: wie intelligente Maschinen Kunst machen können. 

Können sie das überhaupt?

Daniel Bisig: Je intelligenter Maschinen sind, desto eher kann man sagen: Ja, die machen Kunst. Denn höher entwickelte Maschinen-Spezies sind autonomer und somit in der Lage, etwas zu erschaffen, das originell ist – ein Hauptmerkmal von Kreativität. Ist das Ergebnis der schöpferischen Arbeit ausserdem ästhetisch ansprechend, können wir ein zweites wichtiges Kriterium abhaken. Dies gilt allerdings nur aus der Perspektive von uns Menschen. Aus Sicht der Maschinen ist keine von ihnen kreativ und damit fähig, Kunst zu machen.

Aus Sicht der Maschinen?

Ja. Wobei diese Perspektive eben gerade stark unterentwickelt ist. Denn bisher ist noch keine KI so weit, dass sie sich selber beobachten und einschätzen kann. In der Folge fehlt ihr auch die Möglichkeit, ihre Werke zu beurteilen; ob eine Arbeit etwa gut geworden ist, hat für die Maschine keine Bedeutung. Doch dieser Selbstbezug wäre ein weiteres grundsätzliches Merkmal künstlerischen Schaffens.

Sie arbeiten derzeit an einem Projekt, in dem Roboter genau diesen Bezug lernen sollen …

Richtig. Ich möchte herausfinden, ob Maschinen jemals so etwas wie ein ästhetisches Empfinden entwickeln können, und woher dieses kommt. Mich interessiert zum Beispiel, ob sich bei den verschiedenen Robotern Vorlieben herausbilden, was sie als schön empfinden. Ob sie diese an die nächste Generation weitergeben. Und ob sich Gruppen bilden.

Balzende Roboter

Kreisen kann er bereits. Allerdings erst langsam. Umherwirbeln sollte er können, einen Paarungstanz aufführen, sich in Pose werfen. Beeindrucken. «Dieses Forschungsprojekt ist noch sehr Work in Progress», sagt Daniel Bisig und bringt den Roboter dazu, seine zaghaften Umdrehungen einzustellen. Bisigs Ziel: herausfinden, ob Maschinen jemals so etwas wie ein ästhetisches Empfinden entwickeln können. Zu dem Zweck will er mehrere Roboter bauen, die einander Avancen machen. Eben etwa in Form von Tanzritualen. Oder indem sie verschiedene Farben annehmen. Urbiologisch. 

Balzende Roboter in Aktion

All das erforschen Sie nicht nur theoretisch.

Genau, unser Institut arbeitet allgemein sehr praxisorientiert; in der eigenen Werkstatt stellen wir auch selber Prototypen her. Einer unserer Antriebe ist es, Aufführungen durch künstlich intelligente Hilfsmittel zu unterstützen, zum Beispiel durch das automatische Erzeugen von Musik in einer Tanzproduktion. Auf diese Weise wird KI in den Künsten mittlerweile sehr häufig eingesetzt. Dabei handelt es sich allerdings um vergleichsweise dumme Exemplare.

Wieso dumm?

Diese Maschinen lernen im Rahmen von Supervised Learning lediglich Zusammenhänge – zum Beispiel zwischen einer vorgegebenen Bewegung auf der Bühne und einem bestimmten Klang, den es gleichzeitig zu erzeugen gilt. Die KI kann also nur imitieren – der Mensch hat eine Idee und besorgt die nötigen Daten, um diese umzusetzen. Viel interessanter hingegen ist ein anderes Lernprinzip: das Reinforcement-Learning. Dabei weiss die Maschine lediglich, ob ein Verhalten Erfolg bringt oder nicht. In der Konsequenz verstärkt sie erfolgbringendes Verhalten und lässt das andere sein.

Ein paar Einlagen mit Sensoren
Ein paar Schuhe mit angebrachten Sensoren

Intelligente Tanzschuhe

Irgendwelche Schuhe seien das, «stinknormale», so Daniel Bisig – allerdings mit ein ganz kleinwenig Künstlicher Intelligenz darin. Konkret: smarten Drucksensoren. Diese erspüren an Füssen von Tänzern bestimmte Bewegungen und bringen diese in Zusammenhang mit Tönen, die sie dazu erzeugen sollen. Die Zusammenhänge zwischen Tanzbewegung und Ton sind vorgegeben, die Schuhe müssen sie aber lernen. Das Prinzip: Supervised Learning. Bisig: «So kommt zum Tanz eine akustische Komponente hinzu, ohne dass es mehr Aufwand gibt.» 

KI: Das sind die wichtigsten Begrifflichkeiten

Künstliche Intelligenz (KI) kann stark oder schwach sein – theoretisch. Denn starke KI, die der menschlichen Intelligenz ebenbürtig oder sogar überlegen ist, gibt es nach wie vor nicht. Schwache KI bedeutet spezialisiertes künstliches «Fachwissen». Und dieses können Maschinen etwa in Verfahren des Machine Learnings (Lernen aus Erfahrung) entwickeln: durch Supervised Learning (überwachtes Lernen, etwa Imitation), Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen, durch Erkennen von bislang unbekannten Mustern) oder Reinforcement-Learning (erfolgsverstärkendes Lernen); dieses lässt Maschinen bereits viel eigenständiger Entscheidungen treffen. Viel diskutiert wird aktuell ein weiterer Aspekt von Machine-Learning: Deep Learning. Es kommt dem Lernen des menschlichen Gehirns am nächsten: durch künstliche neuronale Netze.

Und warum bezeichnen Sie diese Lernmethode als spannender?

Weil die KI viel stärker sich selber überlassen ist und dadurch autonomer wird. Die Maschinen können selber schöpferisch tätig werden. Das hat allerdings auch seine Schattenseiten.

Welche?

Eine solche KI lässt sich nur noch sehr bedingt beeinflussen. Sie ist sehr selbstbezogen, kaum interaktiv und dadurch womöglich asozial. Für das Publikum dürfte das wiederum wenig interessant sein. Die Zukunft gehört gescheiten Maschinen, die gleichzeitig sozial sind.

Eine solche KI lässt sich nur noch sehr bedingt beeinflussen. Sie ist sehr selbstbezogen, kaum interaktiv und dadurch womöglich asozial.

Bis jetzt haben wir über zwei Einsatzgebiete von KI in den Künsten gesprochen: als Hilfsmittel oder als Künstler selbst. Gibt es weitere Möglichkeiten?

Ja, die gibt es. Intelligente Maschinen können für Künstler auch sehr nützlich sein, um ihr Schaffen zu reflektieren: Indem sie etwa einem Roboter etwas beibringen, müssen Künstler sehr genau über ihr eigenes Vorgehen, ihre Entscheidungsprozesse nachdenken. Auf diese Weise können Maschinen auch in ganz klassischen Kunstkategorien relevant sein. Aber auch Brainstormen mit der Maschine ist eine Anwendungsmöglichkeit. Ein weiteres Feld: Künstler kreieren ihre Werke mit der KI gemeinsam. Wie etwa der mittlerweile verstorbene Computerkunst-Pionier Harold Cohen mit seinem Maler-Algorithmus Aaron.

Die Frage nach dem Urheber eines Kunstwerks wird mit solchen Konstellationen nicht gerade einfacher …

Solange die Öffentlichkeit nach einem einzigen Künstlernamen verlangt, stimmt das, ja. Allerdings: In meinen Bereichen etwa – visuelle Kunst, Tanz, Musik – handelt es sich ohnehin meist um Kollektive. Und diese brechen auch ohne Einsatz von KI nicht selten wegen der Urheberrechtsfrage auseinander. Welche Frage sich hingegen neu stellen wird: Was, wenn die KI als Urheber übergangen wird und sich wehrt?

Ein realistisches Szenario?

Sagen wir so: Wir werden mit Sicherheit darüber diskutieren müssen, ab wann eine KI eine natürliche Person ist. Und zwar bald.

Porträt des Wissenschaftlers  Daniel Bisig an seinem Arbeitsplatz

Hell: das Licht auf der Dachterrasse der Zürcher Hochschule der Künste, wo dieses Gespräch endet. Hell der Kopf von Daniel Bisig, dem Doktor in Molekularbiologie, der zwischenzeitlich als Webdesigner gearbeitet und jahrelang am Artificial Intelligence Laboratory der Universität Zürich geforscht hat. «Chaotisch», so Bisigs unbeschwertes Understatement zu seinem Weg, den ihn vor 15 Jahren schliesslich in die Kunst führte. Bisig: «Wie man Computer als Werkzeuge nutzen kann, um alternative Realitäten zu schaffen, hat mich schon immer fasziniert.» Die handwerklichen Skills für das Erbauen seiner Prototypen hat er sich übrigens im Learning by Doing angeeignet. Natürliche Intelligenz.

Asoziale Genies

Eine begehbare Installation – ja und nein. Das «Immersive Lab» ist eine Plattform, die Künstliche Intelligenz (KI) erlebbar macht. «Zeta» zum Beispiel. Diese KI improvisiert etwa eigenständig zu einem Live-Konzert, das in der zeltartigen Mitte der Installation stattfindet. Eine andere KI hält einem den Spiegel vor; berührt man die Installation, erscheint entweder verzögert das eigene Spiegelbild, oder die Reaktion erfolgt zwar unmittelbar, dafür blickt man einer fremden Person entgegen. Was sie tut, entscheidet die KI selbst, der Mensch verliert Kontrolle. Daniel Bisig: «Je intelligenter Maschinen, desto weniger können wir sie steuern. Genau das illustrieren diese Arbeiten zweier verschiedener Künstler unter anderem sehr schön.»


Mich interessiert, wie neue Technologien die Welt und unsere Gesellschaft verbessern können. Ganz ernsthaft. Dazu möchte ich Geschichten erzählen und Menschen mit Ideen und Konzepten treffen. Hauptinteressen: nachhaltige Entwicklung, alles mit Soziologie – wenn auch keine Soziologin. Ansonsten: französischer Käse, dicke amerikanische Romane, Katzen.
Als Kind interessierte ich mich für Autos, Flugzeuge und Raketen. Da ich aber mit zwei linken Händen geboren wurde und nicht gut im Rechnen bin, konnte ich nicht Ingenieur werden. Die Faszination für Technik ist geblieben, unter anderem, weil sich Mensch und Maschine immer näherkommen.

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