03.07.2017

Artificial Intelligence: Können Maschinen kreativ sein?

Im direkten Vergleich von Maschine und Mensch sind künstliche Intelligenzen in vielen Dingen effizienter und besser. Zum Beispiel beim Autofahren oder auch beim Schachspielen. Eine Studie geht nun in einem Experiment der Frage nach: Kann eine Artificial Intelligence auch kreativ sein?
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Wie viel Kreativität steckt im Bild eines Künstlers?

Der Philosoph Friedrich Wilhelm Nietzsche sagte über die Kreativität: „Man muss noch Chaos in sich haben, um einen tanzenden Stern gebären zu können“. Etwas, das bisher dem Mensch vorbehalten war. Eine Studie des Art & AI Laboratory der Rutgers Universität in New Jersey zusammen mit Facebooks Artificial Intelligence Lab, die im MIT Technology Review Magazin veröffentlicht wurde, ging aber nun der Frage nach, ob Künstliche Intelligenzen ebenfalls ‚der Kreativität freien Lauf lassen‘ können.

Kunst muss keinen kreativen Ursprung haben

Maschinen können unterschiedliche Kunststile – wie jenen von Van Gogh – erkennen und per Filter über andere Bilder oder Fotos legen. Damit erschaffen sie zwar neue Kunst, mit Kreativität hat es trotzdem wenig zu tun. Das Team der Studie rund um Ahmed Elgammal hat nun eine Maschine trainiert, Bilder zu generieren, die der menschlichen Kunst zwar ähnlich sind, aber trotzdem erkennbare Unterschiede aufweisen.

Generative Adversarial Network

Die Maschine besteht aus einem Generative Adversarial Network (GAN). Das bedeutet: Zwei neuronale Netzwerke werden in Konkurrenz zueinander gesetzt. Eines der Netzwerke ist mit einer Bilderkennungsdatenbank verknüpft und soll Bilder, die einem bestimmten Muster folgen, erkennen. Das andere Netzwerk wiederum generiert Bilder, die mit den Mustervorgaben verglichen werden. Das zweite Netzwerk lernt durch den Vergleich mit- und passt sich den Anforderungen an.

Als kreatives Werk wollen die Experten die erschaffene Kunst nicht bezeichnen, denn die Maschine lernt einfach bestehende Stile zu imitieren. „Die bedeutendsten, die Erregung steigernden Merkmale der Ästhetik sind Neuheit, Überraschung, Komplexität, Unklarheit und Rätselhaftigkeit“, meinen die Wissenschaftler, die hinter dem Versuch stehen. Diese Eigenschaften dürfen allerdings nur zu einem moderaten Level eintreten und nicht ins Extreme gehen. „Zu wenig [von diesen Eigenschaften] wird als langweilig eingestuft“, erklären die Wissenschaften. Aber zu viel wäre ebenfalls falsch.

Originelle Kunst aus der Maschine

Die Künstliche Intelligenz müsste demnach Kunst erschaffen, „die originell ist, aber nicht zu originell“. Im nächsten Schritt trainierten die Wissenschaftler die Maschine darauf, Bilder zu erschaffen die zwar einerseits den Mustervorgaben der Bilder aus der Bilderkennungsdatenbank entsprechen, sich aber gleichzeitig noch genügend von den Werken abheben. Somit könnte man zu dem Schluss kommen, dass es einer Künstliche Intelligenz durchaus möglich ist, kreativ zu sein. Dies sei sie, indem die Maschine ‚von etablierten Strukturen‘ abweicht und somit neue Kunst erschafft. Die Wissenschaftler nannten ihre Maschine daraufhin „Creative Adversarial Network“.

Auch wenn das Programm damit der Definition der Wissenschaftler von kreativer Arbeit entsprechen mag, muss man ob des kreativen Prozesses doch skeptisch bleiben. Wie es Nietzsche beschrieben hat (Siehe Anfang des Artikels), fehlt einer Maschine eben doch das kreative Chaos, um einen tanzenden Stern zu gebären. Vielleicht muss man auch die Definition von „Kreativität“ anpassen und den Passus „von Menschen geschaffen“ aufnehmen.

Weiterführende Links: MIT Technology Review und zum Paper

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Christina Hirschl, Geschäftsführerin von Silicon Austria Labs | (c) Helge Bauer
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Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

Stromsparen mittels Chip-Bausteinen und optimierten KI-Modellen

Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

Energiesparende Elektronik für ein unabhängiges Europa

Laut Silicon Austria Labs geht es bei der Forschung nicht nur um Nachhaltigkeit, sondern auch um die technologische Unabhängigkeit Europas. Durch selbst entwickelte energieeffiziente Chips und Verfahren sei man weniger abhängig von außereuropäischen Anbietern. „Energieeffiziente Elektronik ist ein Standortvorteil für Österreich und Europa“, sagt Hirschl. „Wer die sparsamste Technologie beherrscht, macht sich unabhängiger und verbindet Digitalisierung mit Klimazielen.”

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