Jäger der verlorenen Kunst: Mit KI die Vergangenheit aufdecken
Bild-Kredit: Anthony Bourached und George Cann
Viele müssen noch davon überzeugt werden, dass künstliche Intelligenz wirklich kreativ sein kann. Jetzt ist ein neues neuronales Netzwerk in der Lage, verlorene Kunstwerke zu rekonstruieren, ein Argument für KI-Kunst zu liefern und die Kunstgeschichte neu zu definieren
Zwischen 1901 und 1904 malte der spanische Künstler Pablo Picasso zahlreiche Werke, die düstere, elende Figuren darstellen, die in düsteren, monochromatischen Tönen dargestellt sind. Dies wurde später als seine „blaue Periode“ definiert, eine Zeit in seinem Leben, in der er von Depressionen belastet war und von Trauer und Unglück taumelte.
Picasso gilt weithin als einer der wichtigsten Künstler des 20th Jahrhunderts, als solche haben Kunsthistoriker seine Gemälde eingehend studiert. Dank eines ausgeklügelten neuronalen Netzwerks können sie jetzt noch tiefer in Picassos Werk eintauchen, indem sie die Ölfarbenschichten digital abkratzen, um unter der Oberfläche verborgene, zuvor unsichtbare Werke freizulegen und neu zu erschaffen.
Die Neuanfänge der KI-Kunst
Im Jahr 2015 leitete Leon Gatys ein Team an der Universität Tübingen in Deutschland bei der Entwicklung eines neuen Typs von neuronalem Netzwerk, das sie NST (Neural Style Transfer) nannten.
Neuronale Netze werden in Schichten aufgebaut, von denen jede bestimmte Bereiche eines Bildes analysieren kann. Zum Beispiel die Kanten von Pinselstrichen, kreisförmigen Mustern oder anderen Formen. Bekannte Objekte in Gemälden wie Augen oder Münder werden von der Maschine einfach herausgegriffen und als solche gekennzeichnet.
Gatys und seine Kollegen konnten dies noch weiter ausbauen und einen Datensatz mit definierenden Merkmalen erstellen. Ihr NST könnte diesen Datensatz verwenden, um den Unterschied zwischen Künstlern zu erkennen, indem sie einen Stil über ein Bild legen, um nach einer Übereinstimmung zu suchen. Jetzt verwenden Forscher diese Methode, um einen verlorenen Picasso zu rekonstruieren.
Der alte Gitarrist ist vielleicht eines der berühmtesten Kunstwerke von Picasso. Das Subjekt, ein älterer Mann, ist über eine klassische Gitarre gebeugt, blind für sein eigenes Elend und seine Not. Eine Röntgenaufnahme zeigte jedoch das gespenstische Bild einer Frau, die unter der Oberfläche des Gemäldes lauerte.
Zwei Forscher, Anthony Bourached und George H. Cann, führten dieses Bild durch ein NST, übertrugen Picassos charakteristischen Stil der blauen Periode und rekonstruierten das Bild so, wie es ausgesehen hätte, wenn es fertiggestellt worden wäre.
Wie funktioniert NST?
In ihrer Forschungsarbeit, mit dem Titel „Raiders of the Lost Art“, erklären Bourached und Cann ihren Prozess.
„Wir haben die röntgenographierten Kunstwerke bearbeitet, um den Eindruck der primären äußeren Kunstwerke zu entfernen. Dieser Prozess beinhaltete das manuelle Entfernen von Merkmalen, von denen angenommen wurde, dass sie in den sekundären Innenteilen nicht vorhanden sind“, erklären sie.
Die beiden machten sich dann daran, das Inhaltsbild (The Old Guitarist) und ein Stilbild (La Vie) auf den neuralen Stiltransfer anzuwenden und so The Lost Woman (La femme perdue) im Stil der Zeit zu rekonstruieren, in der es zuerst war eingezogen.
Bourached und Cann erklären, dass Deep Convolutional Neural Networks die Darstellung abstrakter visueller Konzepte ermöglichen, weil sie sowohl die Leistungsfähigkeit des Deep Learning mit anderen Eigenschaften kombinieren. Sie glauben, dass sie durch die Generierung oder Rekonstruktion dieser Bilder gezeigt haben, dass menschenähnliche abstrakte Konzepte in neuronalen Netzwerken vorhanden sind.
Können neuronale Netze wirklich kreativ sein?
In dem Papier erklären die beiden Informatiker, dass sie „eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI geschaffen haben, die die Empathie für das kreative Potenzial der KI und ihre harmonische Nutzung als künstlerisches Werkzeug kultiviert“.
Einige stehen dem maschinellen Lernen immer noch mit Beklommenheit gegenüber und glauben, es sei ein Ersatz für Menschen, was uns effektiv keinen Platz in der Gesellschaft lässt. Untersuchungen zu GAN (Generative Adversarial Networks) und anderen maschinellen Lernwerkzeugen haben gezeigt, dass sie völlig einzigartige, manchmal surreal, neuartige Kunstwerke. Ein solches Kunstwerk wurde 2018 für eine halbe Million Dollar versteigert und war damit das erste durch künstliche Intelligenz erzeugte Kunstwerk, dem dies gelang. Aber viele glauben immer noch, dass es nie wirklich kreativ sein wird.
Die Re-Schöpfer von Picassos verschollenem Gemälde hingegen sind voller Optimismus. Sie glauben, dass maschinelles Lernen in der Zukunft von Kunst und Kreativität eine entscheidende Rolle spielen wird.
„Der Einsatz von maschinellem Lernen als künstlerisches Werkzeug kann letztendlich kreative Einsichten erweitern und die Landschaft des inspirierenden Einfallsreichtums durch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erweitern … Wir glauben, dass KI-Kunst diesen positiven Mentalitätswandel vorantreiben kann.“
