Im vergangenen Jahr veröffentlichten wir die Publikation “Kreativität und Künstliche Intelligenz – der Mensch als treibende Kraft der KI”, ein Band mit Annäherungen an und Interpretationen der Zusammenarbeit von Mensch und Künstlicher Intelligenz in der Kunst. Im Folgenden finden Sie die Anregungen aus Prof. Dr. Ralf Krestels Artikel “Neuronale Netze als Künstler – Oder KI als Werkzeug und Partner?”.
Fortschritt durch maschinelles Lernen
Es ist unverkennbar, dass seit Beginn der Industrialisierung ein unaufhaltsamer Wandel von menschlicher Arbeit zu maschinellen Tätigkeiten stattgefunden hat. Dieser Wandel begann mit der Übertragung körperlicher Aufgaben an Maschinen und setzte sich fort, als Computer auch geistige Arbeiten übernehmen konnten. Taschenrechner und Schachcomputer sind Beispiele für diese Entwicklung. Doch der Fortschritt in Richtung Künstlicher Intelligenz (KI) hing auch mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens zusammen. Mit Hilfe großer Datensätze und geeigneter Lernalgorithmen können Maschinen eigenständig lernen, ohne dass explizite Regeln von Programmierern festgelegt werden müssen. Dies führte zu Durchbrüchen in Bereichen wie selbstfahrende Autos und maschinelle Übersetzungen, wo komplexe geistige Aufgaben erledigt werden müssen.
Ein Computer macht Kunst?
Allerdings wirft die Frage nach der Fähigkeit von Computern, Kunst zu erschaffen, neue Perspektiven auf. Kann ein Computer Kunst schaffen, insbesondere wenn es um wahres Verständnis und wahre Kreativität geht? Es ist klar, dass Computer in der Lage sind, kunstähnliche Objekte zu generieren, doch fehlt es ihnen scheinbar an einem tieferen Verständnis und einer echten kreativen Fähigkeit, die von der menschlichen Kunstwelt erwartet wird.
Die Grenzen der KI-Kreativität
Die KI-Forschung steht noch vor der Herausforderung zu verstehen, inwieweit Computer wahre Kreativität wie Menschen entwickeln können. Der Turing-Test und andere Ansätze zielen darauf ab, die künstliche Intelligenz auf kreative Fähigkeiten zu prüfen. Sie stoßen jedoch an Grenzen, wenn es darum geht, echte Kreativität zu erfassen. Insbesondere das Fehlen von wahrem Verständnis und tiefem Wissen über die Welt führt dazu, dass neuronale Netze als Künstler nicht an die Krationen menschlicher Künstler heranragen.
Obwohl Computer in der Lage sind, Kunst zu imitieren und Artefakte zu erzeugen, die auf den ersten Blick wie Kunst aussehen, besteht ein wesentlicher Unterschied zum menschlichen Schaffen. Wahre Kreativität erfordert nicht nur syntaktische Korrektheit, sondern auch semantische Bedeutung und tiefe Verbindung zu menschlicher Erfahrung und zu Emotionen. Bislang imitieren Computer eher Kunst, anstatt sie auf tatsächlich kreative Weise zu schaffen.
Das Potenzial der Co-Kreation
Dennoch bieten Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen interessante Ansätze für die Zusammenarbeit zwischen Künstlern und Technologie. Künstler können KI als Werkzeug nutzen, um ihre kreativen Prozesse zu unterstützen und neue Ausdrucksformen zu finden. Darüber hinaus können KI-Methoden die Grenzen der künstlerischen Arbeit verschieben und zu einer Neubewertung von Kreativität und Kunst führen.
Abschließend lässt sich sagen: Die Interaktion zwischen Künstlern und KI birgt ein Potenzial für Co-Kreation, bei dem Künstler die Werkzeuge der KI nutzen, um innovative Kunstwerke zu schaffen, die menschliche Kreativität erweitern. Die Beziehung zwischen Künstlicher Intelligenz und Kreativität wird weiterhin erforscht und führt zu einer aufregenden und inspirierenden Ära der Kunst, in der Mensch und Maschine zusammenarbeiten, um neue Horizonte zu erschließen.
Unsere Learnings:
- Kreative Partnerschaft: KI und Künstler*innen können zusammenarbeiten, wobei KI als erweiterndes Werkzeug dient.
- Technische Grenzen und Potenziale: KI erweitert künstlerische Möglichkeiten, hat aber noch keine wahre Kreativität.
- Reflexion über Kunst und Kreativität: Die Nutzung von KI regt Diskussionen über Kunst und menschliche Kreativität an.
Der Autor
Prof. Dr. Ralf Krestel ist Professor für Information Profiling and Retrieval an der ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft und der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Er forscht zu Themen der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Sprachverarbeitung und Textanalyse. Weitere Themen sind das Erzeugen von Kunst mit neuronalen Netzen und der Einsatz von Deep-Learning-Methoden in der Bildverarbeitung von Kunstwerken.
