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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Mistral.
© LinkedIn/Canva - Arthur Mensch, Co-Founder und CEO Mistral AI.

Drei Milliarden Euro. Das ist die Summe, die der französische Anthropic- und OpenAI-Herausforderer Mistral in seiner heute verkündeten Series-D-Finanzierungsrunde aufnahm. Es ist die größte VC-Runde für ein Tech-Unternehmen in der europäischen Geschichte – und das für ein gerade einmal drei Jahre altes Unternehmen.

Den Lead in der Runde übernahm mit Samsung – wenig überraschend – ein außereuropäischer Player. Dazu kommen große US-Investoren wie PSG Equity als Co-Lead, a16z und Nvidia, aber auch eine ganze Reihe europäischer Kapitalgeber, darunter der Scaleup Europe Fund der schwedischen EQT als weiterer Co-Lead.

Keine normalen Umstände

Drei Milliarden Euro. Eine Bewertung von 21 Milliarden Euro. Das sollte unter normalen Umständen ein Garant für den großen Durchbruch sein. Zum Vergleich: Meta (damals Facebook) genügten vor seinem Börsengang insgesamt 2,27 Milliarden US-Dollar VC-Kapital, um sich im Social-Media-Wettlauf klar an die Spitze zu setzen und zum Tech-Giganten zu werden.

Doch die Umstände sind nicht normal. Der KI-Wettlauf hat die Volumina an VC-Kapital vor allem in den USA auf ein nie dagewesenes Level gehievt. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, hat allein in seiner Series-H-Runde im Mai dieses Jahres 65 Milliarden US-Dollar aufgenommen und steht bei einer Bewertung von 965 Milliarden Dollar. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat diesen März in seiner Finanzierungsrunde sogar 122 Milliarden US-Dollar eingesammelt und steht bei einer Bewertung von 852 Milliarden Dollar.

Beim insgesamt aufgenommenen Kapital steht Mistral (ca. 6 Mrd. Euro inklusive Kredite) in einem Verhältnis von etwa 1:19 zu Anthropic (mindestens 130 Mrd. US-Dollar) und 1:26 zu OpenAI (mindestens 180 Mrd. US-Dollar). Das wird im beinharten internationalen Tech-Wettlauf vermutlich nicht ausreichen.

Digitale Souveränität als Verkaufsargument

Und das weiß man auch beim französischen Scaleup. Der größte Trumpf, den es in der Hand hat, ist, dass es aus Europa kommt. Punkten kann das Unternehmen vor allem bei den Themen Digitale Souveränität und Datensicherheit. Und das wiederum sind Fragen, die im B2B- und vor allem im öffentlichen Bereich deutlich schwerer wiegen als im B2C-Bereich, den aktuell Anthropic, OpenAI und Google dominieren.

„Während der ersten Welle der generativen KI lautete die zentrale Frage: Wer kann das leistungsstärkste Modell entwickeln? Unternehmen und Regierungen stellen sich nun eine andere Frage: „Wie können sie die Leistungsfähigkeit der KI für ihre geschäftskritischen Anforderungen nutzen, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und den Informationskreislauf abzugeben?“, heißt es von Mistral in der Presseaussendung zur aktuellen Kapitalrunde.

Die Frage will man freilich mit dem eigenen Produkt beantworten. „Die Nachfrage nach dieser Kombination aus Leistung, Kontrolle, Auswahlmöglichkeiten und Unabhängigkeit nimmt weltweit zu“, ist man sich sicher. Und Mistral sei das weltweit einzige KI-Unternehmen, das den gesamten Stack entwickle, der dafür erforderlich ist: „Open-Weight-Modelle, die Infrastruktur und die Rechenkapazität, auf der sie laufen, und die Produkte, mit denen sie in den Unternehmen wirksam werden“.

Ausstehender Beweis

Dass diese Argumente angesichts des europäischen Diskurses durchaus valide sind, liegt auf der Hand. Ob die Rechnung am Ende auch betriebswirtschaftlich aufgeht, steht auf einem anderen Blatt geschrieben. Mistral bekommt durch die Mega-Runde genug Luft, um sich innerhalb Europas weiterhin im öffentlichen und im Unternehmenssegment zu etablieren. Doch dass das ausreicht, um das eingesetzte Kapital (mehrfach) zurückzuspielen, muss erst bewiesen werden.

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