Roboterkunst wirft Fragen zur menschlichen Kreativität auf

Was ist das Potenzial der Maschinenkunst und kann sie wirklich als kreativ oder phantasievoll bezeichnet werden? Durch

• Martin Gayford Archivseite

15. Februar 2016

Im Juli 2013 hatte ein aufstrebender Künstler eine Ausstellung in der Galerie Oberkampf in Paris. Es dauerte eine Woche, wurde von der Öffentlichkeit besucht, erhielt Berichterstattung in der Presse und zeigte Werke, die über mehrere Jahre hinweg produziert wurden, darunter auch einige, die vor Ort in der Galerie entstanden. Insgesamt war es ein ziemlich typisches Event der Kunstwelt. Das einzig Ungewöhnliche war, dass es sich bei dem fraglichen Künstler um ein Computerprogramm namens The Painting Fool handelte.

Auch das war nicht so neu. Kunst mit Hilfe künstlicher Intelligenz begleitet uns schon erstaunlich lange. Seit 1973 arbeitet Harold Cohen – Maler, Professor an der University of California, San Diego und ehemaliger Vertreter Großbritanniens auf der Biennale in Venedig – mit einem Programm namens AARON zusammen. AARON kann seit Jahrzehnten autonom Bilder machen; Noch in den späten 1980er Jahren konnte Cohen scherzen, dass er der einzige Künstler sei, der jemals eine posthume Ausstellung mit neuen Werken haben könnte, die vollständig nach seinem eigenen Tod geschaffen wurden.

Diese Geschichte war Teil unserer Ausgabe März 2016

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Die ungelösten Fragen der Maschinenkunst sind erstens, was ihr Potenzial ist und zweitens, ob sie – unabhängig von der Qualität der produzierten Arbeit – wirklich als kreativ oder phantasievoll bezeichnet werden kann. Dies sind tiefgreifende und faszinierende Probleme, die uns tief in die Mysterien des menschlichen Kunstschaffens führen.

The Painting Fool ist die Idee von Simon Colton, einem Professor für computergestützte Kreativität am Goldsmiths College in London, der vorgeschlagen hat, dass Programme, wenn sie als kreativ gelten sollen, etwas anderes als den Turing-Test bestehen müssen. Er schlägt vor, dass ein künstlich intelligenter Künstler sich nicht nur auf überzeugend menschliche Weise unterhalten muss, wie Turing vorgeschlagen hat, sondern sich auf eine Weise verhalten muss, die geschickt, wertschätzend und einfallsreich ist.

Collage von The Painting Fool, inspiriert von Nachrichten aus Afghanistan.

Im Eröffnungsbild eine von AARONs Kompositionen.

Bisher hat der Painting Fool – auf seiner Website als aufstrebender Maler beschrieben – an allen drei Fronten Fortschritte gemacht. Mit anerkennend meint Colton, auf Emotionen zu reagieren. Eine frühe Arbeit bestand aus einem Mosaik von Bildern in einem aquarellähnlichen Medium. Das Programm scannte einen Artikel in der Wächter zum Krieg in Afghanistan, extrahierte Schlüsselwörter wie NATO, Truppen und Briten und fand damit verbundene Bilder. Diese fügte es dann zu einem Gesamtbild zusammen, das Inhalt und Stimmung des Zeitungsartikels widerspiegelt.

Die Software war darauf ausgelegt, verschiedene Mal- und Zeichenmedien zu vervielfältigen, das passende auszuwählen und die Ergebnisse auszuwerten. Dies sei ein kläglicher Fehlschlag, kommentierte es etwa einen Versuch. Ob diese und andere Aussagen mehr als gekonnte digitale Bauchredner sind, mag ein Skeptiker bezweifeln. Aber das Schreiben von Gedichten wird auf der Website als aktuelles Projekt erwähnt – der Painting Fool strebt also offenbar danach, sowohl Autor als auch Maler zu sein.

In der Pariser Ausstellung standen die Porträtierten nicht einem menschlichen Künstler, sondern einem Laptop gegenüber, auf dessen Bildschirm das Malen stattfand. The Painting Fool fertigte Bilder von Besuchern in unterschiedlichen Stimmungen an und reagierte auf emotionale Schlüsselwörter, die aus 10 Artikeln abgeleitet wurden, die – erneut – in der gelesen wurden Wächter . Wenn die Zahl der Negativität zu groß war (immer eine Gefahr bei der Berichterstattung), programmierte Colton die Software so, dass sie in einen Zustand der Verzweiflung überging, in dem sie sich weigerte, überhaupt zu malen, ein virtuelles Äquivalent des künstlerischen Temperaments.

Die im Juni 2015 von Googles Brain AI-Forschungsteam enthüllten Bilder zeigen wohl auch mindestens einen Aspekt der menschlichen Vorstellungskraft: die Fähigkeit, eine Sache als etwas anderes zu sehen. Nach einigem Training darin, Objekte anhand visueller Hinweise zu identifizieren, und mit Fotos von Himmeln und zufällig geformten Dingen gefüttert, begann das Programm, digitale Bilder zu erzeugen, die die kombinierten Vorstellungen von Walt Disney und Pieter Bruegel the Elder nahelegten, darunter eine Hybride aus Schweineschnecke, Kamel- Vogel und Hundefisch.

Hier ist ein digitales Äquivalent des mentalen Phänomens, auf das sich Mark Antony in Shakespeares bezieht Antonius und Kleopatra : Manchmal sehen wir eine Wolke, die drachenhaft ist/einen Dunst, manchmal wie einen Bären oder Löwen.

Leonardo da Vinci empfahl, Flecken an einer Wand oder ähnliche zufällige Markierungen zu betrachten, um die kreative Fantasie anzuregen. Dort würde ein Künstler, der versucht, eine Szene zu erfinden, die wirbelnden Krieger einer Schlacht oder eine Landschaft mit Bergen, Flüssen, Felsen, Bäumen, großen Ebenen, Tälern und Hügeln finden. Diese Fähigkeit könnte einer der Auslöser für prähistorische Höhlenkunst gewesen sein. Ziemlich oft scheint ein Gemälde oder eine Felsgravur ein natürliches Merkmal zu verwenden – zum Beispiel einen Kieselstein in der Wand, der wie ein Auge aussieht. Vielleicht hat der Cro-Magnon-Künstler zuerst einen Löwen oder einen Bison in zufälligen Markierungen erkannt und diese Ähnlichkeit dann mit Farbe oder einer eingeschnittenen Linie deutlicher gemacht.

Schließlich hängen alle gegenständlichen Bilder – nicht nur Gemälde und Zeichnungen, sondern auch Fotografien – von der Fähigkeit ab, eine Sache, Formen auf einer ebenen Fläche, als etwas anderes zu sehen: etwas in der dreidimensionalen Welt. Darin sind die vom Google-Team entwickelten künstlichen Intelligenzsysteme gut. Die Bilder wurden mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes erstellt, einer Software, die nachahmt, wie Schichten von Neuronen im Gehirn Informationen verarbeiten. Die Software wird durch die Analyse von Millionen von Beispielen darauf trainiert, Objekte auf Fotos zu erkennen: eine Hantel, einen Hund oder einen Drachen.

Die Google-Forscher entdeckten, dass sie solche Systeme in Künstler verwandeln könnten, indem sie etwas tun, was Leonardo vorgeschlagen hat. Das neuronale Netz erhält ein Bild, das aus einem Schneesturm von Flecken und Flecken besteht, und wird gebeten, das Bild zu optimieren, um jede schwache Ähnlichkeit, die es im Rauschen erkennt, mit Objekten hervorzuheben, für deren Erkennung die Software trainiert wurde. Ein Meer aus Lärm kann zu einem Gewirr aus Ameisen oder Seesternen werden. Die Technik lässt sich auch auf Fotos anwenden, den blauen Himmel mit gespenstischen Hunden bevölkern oder Bilder in stilisierten Strichen nachbearbeiten.

Die Software war genauso geschickt wie Mark Antony darin, Tiere in Wolken zu erkennen. Das Google-Team nannte die daraus resultierende künstlerische Ausdrucksweise Inceptionism, weil das Forschungsprojekt zur neuronalen Netzwerkarchitektur den Codenamen Inception trug – eine Anspielung auf einen gleichnamigen Film aus dem Jahr 2010 über einen Mann, der immer tiefer in die Träume anderer Menschen vordringt. Kunsthistorisch könnte man den Inceptionismus als Variante des Surrealismus einordnen. René Magritte, Salvador Dalí und Max Ernst schufen zahlreiche Werke ähnlicher Art – malten beispielsweise einen Himmel aus Musikinstrumenten oder Baguettes anstelle von Cumulonimbus.

Wie gut ist Inceptionismus wirklich? Einige der Bilder sind auffällig und können auf unterschiedliche Weise wahrgenommen werden – einschließlich einer betont linearen Weise, die vage an den Stil von Van Gogh erinnert. In manchen Fällen sind sie verstörend und suggerieren die Art von Halluzinationen, die von Menschen beschrieben werden, die unter schlechten Fahrten oder den DTs leiden: ein Himmel voller radelnder Hunde zum Beispiel oder eine wirbelnde Architektur, die von spähenden Augen bedeckt ist.

Aber die Werke der Inceptionisten waren bisher zu kitschig und zu offensichtlich fotobasiert – jedenfalls nach meinem Geschmack –, um Dalí oder Magritte viel Konkurrenz zu machen. Auch das Painting Fool oder die meisten ähnlichen Programme sind bisher nicht über das Leistungsniveau einer High School oder eines Amateur-Kunstclubs hinausgekommen. Was ist mit Potenzial der Computerkunst? Kann künstliche Intelligenz etwas zur bildenden Kunst beitragen (oder auch zu Musik und anderen Redewendungen, die Computer ebenfalls bereits beherrschen)?

Dinge überprüft

• Der Mal-Narr

• ARON

• Googles Inceptionist-Fotografien

Simon Colton ist sich der an der Computerkunst üblichen Kritik bewusst, dass die Werke des Painting Fool eigentlich Eigenkreationen sind. Er hat darauf hingewiesen, dass wir die Arbeit eines menschlichen Malers nicht dem Lehrer dieses Künstlers zuschreiben würden. Die Antwort darauf könnte davon abhängen, wie weit der Schüler die Anweisungen des Lehrers befolgt hat. Im Allgemeinen geht die Anerkennung für ein Gemälde aus einer Renaissance-Werkstatt an den Meister, nicht an die Lehrlinge, die möglicherweise einen Großteil der Arbeit geleistet haben. Aber im Fall von Verrocchio Taufe Christi (ca. 1475) erkennen wir die Leistung des Werkstattmitarbeiters Leonardo da Vinci an, denn die von ihm gemalten Teile – ein Engel und eine Landschaft – unterscheiden sich sichtbar von der Arbeit des Meisters. Kunsthistoriker stufen das Bild daher als Gemeinschaftswerk ein.

Im Antwerpen des 17. Jahrhunderts hatte Rubens in ähnlicher Weise eine kleine Manufaktur mit hochqualifizierten Assistenten, die mehr oder weniger die meisten seiner großformatigen Werke malten. Das normale Verfahren war, dass der Meister eine kleine Skizze anfertigte, die dann unter seiner Aufsicht auf die Größe einer Decke oder eines Altarbildes gesprengt wurde. Einige Gelehrte glauben jedoch, dass das Studio gelegentlich einen Rubens hervorbrachte, wenn der große Mann nicht einmal ein erstes Modell lieferte.

Hier ist das Beispiel von AARON faszinierend. Sind die Bilder, die das sich entwickelnde Programm in den letzten vier Jahrzehnten gemacht hat, wirklich Werke von Harold Cohen oder unabhängige Kreationen von AARON selbst oder vielleicht Kollaborationen zwischen den beiden? Es ist ein heikles Problem. AARON hat sich nie weit von der allgemeinen Stilsprache entfernt, in der Cohen selbst in den 1960er Jahren arbeitete, als er ein erfolgreicher Vertreter der Farbfeldabstraktion war. Offensichtlich ist AARON in dieser Hinsicht sein Schüler.

Eine weitere Komposition von AARON.

Ein Aspekt von Cohens früherer Arbeit war entscheidend für sein Interesse an künstlicher Intelligenz. Er war der Meinung, dass das Schaffen von Kunst keine ständige, minütliche Entscheidungsfindung erfordern musste ... dass es möglich sein sollte, eine Reihe von Regeln zu entwickeln und dann, fast ohne nachzudenken, das Gemälde zu machen, indem man die Regel befolgt.

Diese Herangehensweise ist charakteristisch für einen bestimmten Künstlertypus. Die klassischen Abstraktionen von Piet Mondrian aus den 1920er und 1930er Jahren sind ein gutes Beispiel dafür. Diese wurden nach einer Reihe von selbst auferlegten Vorschriften hergestellt: Es waren nur gerade Linien erlaubt, die sich nur im rechten Winkel treffen und nur in einer Palette von Rot, Blau und Gelb (plus Schwarz und Weiß) dargestellt werden durften.

In einem seltenen Beispiel eines kunsthistorischen Experiments versuchte der verstorbene Kunstkritiker Tom Lubbock, nach diesem Rezept einige Mondrians selbst zu malen. Er produzierte ordnungsgemäß mehrere Abstraktionen, die Mondrians Werken sehr ähnlich sahen, nur nicht so gut. Die Schlussfolgerung schien zu sein, dass Mondrian zusätzliche Qualitäten hinzufügte – vielleicht Feinheiten der visuellen Ausgewogenheit und der Gewichtung der Farbe – die nicht in den Regeln formuliert waren.

Es ist ungewöhnlich, dass Kunstkritiker etwas so Praktisches wie Lubbocks Forschung ausprobieren. Aber viele andere Leute tun dasselbe: Sie werden Fälscher, Kopisten und Schüler genannt. Ein großer Teil der Kunst besteht und bestand schon immer aus Nachahmungen anderer Werke: Bilder, die nach der Art von Mondrian, Monet oder einem anderen großen Urheber gemacht wurden. Kunsthistoriker verbringen ihr Leben damit, Künstler in den Kreis von Botticelli, Anhänger von Caravaggio usw. einzuordnen. Schon jetzt ist klar, dass Maschinen auf dieser Ebene arbeiten können: Sie können abgeleitete Kunst produzieren (was alles ist, was 99,9 Prozent der menschlichen Künstler tun). Aber können sie mehr als das?

Cohen hat sich darüber verständlicherweise viele Gedanken gemacht. In einem Vortrag aus dem Jahr 2010 stellte er es umgekehrt dar. War es nicht offensichtlich, dass AARON kreativ ist? Immerhin, fuhr er fort, ohne weitere Eingaben von mir, könne es eine unbegrenzte Anzahl von Bildern erzeugen, es sei ein viel besserer Kolorist, als ich es je war, und es mache das normalerweise alles, während ich im Bett liege. Was, fragte er, war eigentlich sein eigener Beitrag? Nun, natürlich habe ich das Programm geschrieben. Es ist nicht ganz richtig zu sagen, dass das Programm einfach den Regeln folgt, die ich ihm gegeben habe. Das Programm ist die Regeln.

In gewisser Weise funktioniert AARON also wie ein Renaissance- oder Barockatelier. Unter Cohens Leitung hat es sich bis zu einem Punkt entwickelt, an dem es im autonomen Modus dem Studio von Rubens entspricht – und vielleicht noch mehr. In den Anfangsjahren beschränkte sich AARON auf das Zeichnen von Umrissen; Cohen wählte dann Farbe aus und fügte sie manchmal von Hand hinzu. In den 80er Jahren begann Cohen, ihm beizubringen, in Farbe zu arbeiten. Schließlich entwickelte er eine Reihe von Regeln, um es ihm zu ermöglichen, koloristische Harmonien zu komponieren, aber er fand dies unbefriedigend. Seine erste Lösung bestand aus einer langen Liste von Anweisungen, die darauf basierten, was ein menschlicher Künstler in bestimmten Situationen tun würde. Aber das hat nicht immer funktioniert, auch weil die Liste zwangsläufig offen war.

Harold Cohen und sein Lehrling AARON machen Kunst.

Schließlich fand er einen Weg, AARON beizubringen, Farben mit einem einfachen Algorithmus zu verwenden. Wir können uns nur begrenzt unterschiedliche chromatische Anordnungen vorstellen, aber unser Feedback-System ist großartig. Ein menschlicher Künstler kann ein Bild betrachten, während es sich entwickelt, und beispielsweise genau entscheiden, welche Gelbschattierung einem Bild von Sonnenblumen hinzugefügt werden soll. AARON hat überhaupt kein visuelles System, aber Cohen hat eine Formel entwickelt, mit der Faktoren wie Farbton und Sättigung in jedem beliebigen Bild ausgeglichen werden können.

Kann eine Maschine jemals so kreativ sein wie ein Rembrandt oder Picasso? Dazu, so argumentiert Cohen, müsste ein Roboter ein Selbstbewusstsein entwickeln. Das kann passieren oder auch nicht, und wenn nicht, bedeutet das, dass Maschinen niemals in dem Sinne kreativ sein werden, wie Menschen kreativ sind. Die Prozesse eines solchen Künstlers beinhalten ein Wechselspiel zwischen sozialen, emotionalen, historischen, psychologischen und physiologischen Faktoren, die erschreckend schwer zu analysieren, geschweige denn zu replizieren sind. Dies ist es, was einem Bild, das von einem solchen Künstler geschaffen wurde, eine tiefe Bedeutung verleihen kann
menschliches Auge.

Eines Tages, schlägt Cohen vor, könnte eine Maschine eine ähnliche Sensibilität entwickeln, aber selbst wenn dies nie eintritt, heißt das nicht, dass Maschinen keine Rolle in Bezug auf Kreativität spielen. Wie seine eigene Erfahrung zeigt, bietet künstliche Intelligenz dem Künstler etwas mehr als einen Assistenten oder Schüler: einen neuen kreativen Mitarbeiter.

Eine neue, erweiterte Version von Eine größere Botschaft , Martin Gayfords Buch über Gespräche mit David Hockney, erscheint im Mai. Seine letzte Geschichte für MIT Technology Review war Motion Pictures (September/Oktober 2015).

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