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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Fünf der RBI Global FinTech Scouts gaben uns Einblicke in die aktuellen globalen FinTech-Trends (vl.): Vel Vasic, Aditi Subbarao, Ken Thomas, Scarlett Sieber und Nnanna Ijezie | (c) brutkasten / Dervisevic
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„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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