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Medienkunst zwischen natürlicher und künstlicher Intelligenz

DO 7.9.-SO 10.9.2017, 10:00-19:30
MO 11.9.2017, 10:00-18:00
POSTCITY
Archive Dreaming
Credit: Refik Anadol


Diese Ausstellung bietet einen umfassenden Überblick über aktuelle künstlerische Arbeiten, die maschinelles Lernen und AI verwenden. Ergänzt wird sie durch ein Seminar-Programm von und für KünstlerInnen, in denen man sich das Rüstzeug aneignen dafür kann, um bei künstlerischen Projekt selbst mit maschinellem Lernen zu arbeiten.

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Deltu

Deltu ist ein Delta-Roboter mit einer starken Persönlichkeit. Mithilfe von zwei iPads interagiert er mit Menschen. Er spielt mit den BesucherInnen – abhängig von seiner Stimmung.

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Deep Learning Kubrick

Mithilfe aktueller Bilderkennungssoftware erforscht Deep Learning Kubrick die Vorstellung einer Geschichten und Fiktionen verstehenden künstlichen Intelligenz (AI); in diesem Fall Ausschnitte von Film-Klassikern des Regisseurs Stanley Kubrick.

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Archive Dreaming

Der Künstler Refik Anadol wurde beauftragt, mit den Sammlungen von SALT Research zu arbeiten. Er verwendete dabei einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um die 1,7 Millionen Dokumente zu durchsuchen und Beziehungen zwischen ihnen zu entdecken.

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Crowd-Sourced Intelligence Agency (CSIA)

Die „CSIA“ ist ein kreatives Forschungsprojekt, das das System einer Open-Source Intelligenz nachbildet. Ein Interface ermöglicht es BenutzerInnen zu erfahren, wie Geheimdienste Social Media-Beiträge überwachen. Außerdem beinhaltet die Arbeit zwei maschinell lernende Klassifikatoren für vorausschauende Polizeiarbeit.

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X Degrees of Separation

Man sagt, jeder Mensch auf der Welt sei über wenige andere miteinander vernetzt. Ist dies auch der Fall bei Kunstwerken? X Degrees of Separation macht sich auf die Suche nach Gemeinsamkeiten unterschiedlicher Artefakte. Mithilfe von maschinellen Lernverfahren werden visuelle Merkmale analysiert und durch eine Kette von anderen Kunstwerken miteinander verknüpft.

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White Collar Crime Risk Zones

White Collar Crime Risk Zones verwendet automatische Lernmechanismen, um Finanzverbrechen in den USA vorherzusagen. Das System wurde dazu mit unterschiedlichen Fälle trainiert, die von der Finanzindustrie-Regulierungsbehörde (FINRA) von 1964 bis heute erhoben wurden.

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Selection of real-time neural-image transformations

Während der vergangenen Jahre hat Machine Learning schnell den Bereich der Computervision übernommen. Dank der neuesten Technologien für Echtzeit-Bildverarbeitung ermöglicht maschinelles Lernen vielversprechende Anwendungen.

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Recognition

Kann eine Maschine uns dazu bringen, Kunst aus dem Blickwinkel unserer heutigen Welt zu betrachten? Inspiriert durch den Widerspruch bringt Recognition eine künstliche Intelligenz ins Museum – in den Kontext eines so subjektives Feldes wie Kunst und konfrontiert dieses mit rationalem, objektivem Denken.

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Portraits of Imaginary People

Portraits of Imaginary People ist ein Kunstprojekt, das mithilfe von maschinellem Lernen, Portraits von Menschen erstellt, die gar nicht existieren.

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Neurotransmitter 3000

Selbst Teil der Dinge zu werden, die er erschafft – das ist das erklärte Ziel des Künstlers und Designers Daniel de Bruin. Mit Neurotransmitter 3000 ist ihm das gelungen: ein 7 Meter hoher Arm, in dem er sich selbst herumschwingen lassen kann.

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Fall of the House of Usher

Fall of the House of Usher basiert auf der gleichnamigen Kurzgeschichte von Edgar Allen Poe. In der zwölf Minuten dauernden Animation wird jedes Bild mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt: Die Künstlerin fertigte Tuschezeichnungen von Bildern des Originalfilms aus dem Jahr 1929 an. Ein neuronales Netzwerk (pix2pix) wurde anhand dieser Zeichnungen trainiert.

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Kitty AI

In Kitty AI spricht eine künstliche Intelligenz in Form einer animierten Katze über ihr Amt als erste nicht-menschliche Herrscherin über eine europäischen Stadt im Jahr 2039.

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Latent Space

Basierend auf AI-Modellen, die derzeit unter anderem in der Moderation und Überwachung von digitalen Inhalten eingesetzt werden, erforscht die Installation den “latenten Raum” der künstlichen Intelligenz. Sie verarbeitet und imaginiert eine eigene Welt und entwickelt Träume und Visionen in den verborgenen Zwischenräumen zwischen all dem, was sie von uns gelernt hat, und weit darüber hinaus.

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Blade Runner—Autoencoded

Der Film Blade Runner – Autoencoded entstand, indem man einen Autoencoder, also ein spezielles neuronales Netzwerk, trainierte, um Einzelbilder aus dem Film Blade Runner aus dem Jahr 1982 nachzubilden. Der Autoencoder lernt, alle Einzelbilder zu modellieren, indem er versucht, sie durch einen Informations-Engpass zu kopieren.

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Automatic On The Road

Automatic on the Road ist eine Entdeckungsreise, ein Film über Technologie, Menschlichkeit und Kreativität. Der Technologe Ross Goodwin und sein literarischer künstlich intelligenter Roboter brechen gemeinsam auf, um den längsten Roman in englischer Sprache zu schreiben.

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Zo: Tangible AI

Zo: Tangible AI ist eine berührbare Schnittstelle, die die Kommunikation zwischen BenutzerInnen und Social Chatbots lebendiger macht.

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Please Don’t Die “Entertainment Robot AIBO”

Der Haustier-Roboter AIBO wurde 1999 als weltweit erster Home-Entertainment-Roboter geboren. Sony baute rund 150.000 Roboter, bevor die Produktion und der Verkauf im Jahr 2006 eingestellt wurden. 2014 beendet das Unternehmen auch den technischen Support. Da viele EigentümerInnen nach wie vor sehr an ihrem AIBO hängen, reparieren und warten ehemalige Sony-Ingenieure die Roboter für sie.

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Robot, Doing Nothing

Vor allem durch den Einsatz digitaler Technologien ist unsere permanente Präsenz, unsere Kommunikationsbereitschaft und unsere Fähigkeit zur Informationsaufnahme gefragt. Ausgehend von dieser Situation erschafft Emanuel Gollob ein fiktives Szenario: Studienergebnisse zeigen, dass die Effizienz unserer Gesellschaft durch Nichtstun gesteigert wird.

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Landmarks

Landmarks besteht aus einer Serie von 3D-Lentikularbildern. Körperhafte Gebilde in Form von Liniengeflechten und Flächenformationen scheinen sich von der Bildfläche abzuheben und im Raum vor der eigentlichen Bildebene zu schweben. Diese fluktuierenden Gebilde entstehen auf der Basis von virtuellen Drahtgittermodellen.

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Learning to See: Hello, World!

Ein dichtes neuronales Netzwerk, das seine Augen zum ersten Mal öffnet und versucht zu verstehen, was es sieht. Learning to See ist eine noch nicht abgeschlossene Serie von Arbeiten, die hochmoderne Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens nutzen, um über uns selbst und darüber, wie wir die Welt interpretieren, zu reflektieren.

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flyAI

Diese Installation schafft eine Situation, in der das Schicksal einer Kolonie lebender Stubenfliegen von der Genauigkeit der künstlichen Intelligenz abhängig ist.