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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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

Dynatrace wurde 2005 in Linz von Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr gegründet und betreibt dort bis heute sein globales Engineering Headquarter. Nach dem ersten Exit an Compuware 2011 verlegte das Unternehmen seinen offiziellen Sitz in die USA, ging 2019 an die New Yorker Börse (NYSE: DT) und zählt mittlerweile zu den Weltmarktführern im Bereich KI-basierter Observability. Rund 28 Prozent der weltweit knapp 5.600 Mitarbeiter:innen arbeiten nach wie vor in Österreich, an Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck.

Nun erweitert der Konzern sein Portfolio per Zukauf: Wie Dynatrace heute bekanntgab, hat man eine definitive Vereinbarung zur Übernahme des AI-Observability-Spezialisten Arize unterzeichnet.

915 Millionen Dollar Bewertung

Dynatrace bewertet Arize mit insgesamt 915 Millionen Dollar. Der Großteil davon, rund 815 Millionen, wird in bar bezahlt, den Rest erhalten Arize-Mitarbeiter:innen in Form von Ersatz-Aktienprogrammen, sobald sie zu Dynatrace wechseln, heißt es in der Aussendung. Finanzieren will Dynatrace den Kauf aus eigenen Mitteln oder über die bestehende Kreditlinie, frisches Fremdkapital ist dafür nicht nötig.

Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

Arize-Gründer:innen wechseln zu Dynatrace

Die beiden Arize-Gründer:innen Jason Lopatecki und Aparna Dhinakaran wechseln mit Abschluss der Transaktion zu Dynatrace, heißt es in der Aussendung. Lopatecki bleibt Leiter des Arize-Teams und berichtet künftig direkt an Dynatrace-CEO Rick McConnell.

„Die Übernahme von Arize stärkt unsere Führungsposition im Bereich AI-Observability, beschleunigt unsere Roadmap und erweitert unsere Reichweite in der Entwickler:innen-Community“, wird McConnell in der Aussendung zitiert.

Der Markt für AI-Observability soll laut Dynatrace bis 2030 auf über 10 Milliarden Dollar wachsen. Im Mai hatte das Unternehmen die 2-Milliarden-Dollar-ARR-Marke geknackt.

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