Creative Chips

Kreativität galt lange als spezifisch menschliche Fähigkeit. Aber die Maschinen kommen uns auch auf diesem Gebiet näher. Wie man heute schon (und morgen erst recht) aus Silizium Inspiration herstellen kann. Von Detlef Gürtler

Aller Kreativität Anfang ist schwer. Bei Schriftstellern ist es das leere Blatt Papier, das sie verzweifeln lässt, bei Malern die weiße Leinwand und bei Robotern das fehlende Programm. Mit einem Programm könnten sie etwas leisten, wären aber nicht kreativ, sondern eben programmiert. Und ohne Programm könnten sie kreativ sein – aber wie, so ganz ohne Vorgabe?

Manfred Hild versucht sich an einer Lösung. Der Professor für Neurorobotik in Berlin hat dafür einen ganz speziellen Roboter konstruiert, Myon mit Namen. Und Myon kann – nichts. Er ist für keine Anwendung geeignet, er nimmt nur seine Umgebung wahr, ungefähr so wie ein Kleinkind. Und ebenfalls wie ein Kleinkind soll er in natürlicher Umgebung aufwachsen – also aus seinen Beobachtungen etwas lernen.

So richtig weit gekommen ist Myon dabei noch nicht. Wenn er in Fernsehstudios, auf Vortragspodien oder auf Opernbühnen steht, bemerken die Zuschauer schon, dass dieser sehr kindlich aussehende Roboter seine Umwelt wahrnimmt. Aber sie erkennen nicht, dass er aus seinen Wahrnehmungen etwas lernen würde. So niedlich der Roboter anzuschauen ist, so hilflos erscheint er auch.

Professor Hild nimmt seine Schöpfung in Schutz: „Intelligenz kommt nicht über Nacht. Bei Kindern nicht und auch nicht bei Robotern. Wie lange dauert es, bis Kinder stehen, gehen, reden oder lügen können?“ Auf dem Weg zur „artificial inspiration“ verspricht Hild sich viel von unprogrammierten Computern: „Sonst kann das System nie wirklich intelligent werden, weil der Mensch ja das Problem für die Roboter löst – sie bleiben bessere Kaffeemaschinen.“

Vielleicht kommt ja Myon eines Tages tatsächlich in die Trotzphase oder die Pubertät. In der Zwischenzeit kann es sich aber lohnen, einmal bei anderen Ansätzen vorbeizuschauen, die aus Silizium Inspiration produzieren wollen. Eine der heute gängigsten Methoden wurde zuerst von Stanislaw Lem beschrieben. In seiner „Geschichte der britischen Literatur“ aus dem Jahr 1973 imaginierte der polnische Schriftsteller, wie Computer zu Schriftstellern wurden: Man gab ihnen die gesammelten Werke eines menschlichen Schriftstellers zu fressen, und sie machten aus dieser Datengrundlage ein neues Werk, das sich liest wie aus der gleichen Feder geschrieben: „Pseudodostojewski“ wurde jener Rechner genannt, der mit dem Roman „Das Mädchen“ die Lücke im Werk Dostojewskis schloss – so als wäre er selbst Dostojewski gewesen.

Aus der Science-Fiction-Welt in die Realität schaffte es diese Rekombinations-Methode Ende der 1980er-Jahre in den „Experiments in Musical Intelligence“ des kalifornischen Musikers David Cope, der Algorithmen Werke wie einen „Virtual Rachmaninoff“ komponieren ließ. Seit 2010 besitzt Cope sogar ein Patent auf einen „rekombinanten Kompositions-Algorithmus“, der sich von bestehenden Werken zu neuen Schöpfungen inspirieren lässt.

Auch in der Werbebranche hat die Rekombinations-Methode schon Einzug gehalten. Im Frühjahr 2016 gab die Werbeagentur McCann Japan die Ernennung des Robo-Kreativen AI-CD β bekannt. McCann-Manager Shun Matsuzaka erklärt die Arbeitsweise des Silizium-Kollegen: Zum einen sei er mit Werbungen gefüttert worden, die im vergangenen Jahrzehnt bei Werbe-Festivals Preise gewonnen hatten (und mit Analysen dazu), zum anderen sei ein Algorithmus für die Gestaltung von Bildern entwickelt worden, die Menschen emotional bewegen. Aus diesem Input entstehen dann erste Vorschläge für eine neue Kampagne – und aus den Reaktionen darauf ziehe AI-CD β wiederum Schlüsse, inwieweit die gesetzten Ziele erreicht worden seien, das allerdings gemeinsam mit den Menschen im Werbe-Team.

Dieser Lernprozess, der für uns Menschen so selbstverständlich ist, ist für die Software-Ingenieure eine ziemlich harte Nuss. Lernen im Sinne von Informationsaufnahme ist zwar das täglich’ Brot von Computern – genau dafür sind ihre Speicherchips ja da. Aber Lernen im Sinne der Verarbeitung von Erfahrungen oder der Kombination bekannter Muster zu etwas Neuem ist eine echte Herausforderung. Genau hier setzt das Projekt „Magenta“ an, das im vergangenen Jahr von Googles „Brain Team“ gestartet wurde. In ihm soll maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Kunstwerke und Musikstücke zu produzieren.

Der Magenta-Forscher Douglas Eck hält es für gut möglich, dass die Silizium-Inspiration von den Lernfortschritten profitieren könne, die etwa bei Übersetzungen oder bei der Spracherkennung gemacht wurden. Aber Eck gibt auch zu, dass es noch eine ganze Reihe ungelöster Fragen gibt zur Entwicklung von „creative chips“: „Es reicht nicht aus, Bilder oder Töne gemäß gelernter Verteilungen aneinanderzuhängen. Kunst ist etwas Dynamisches: Künstler und Musiker verändern sich im Lauf der Zeit – oder sind etwa alle Beatles-Alben genau gleich? Und es gibt immer ein Überraschungsmoment. Wie können wir Effekte wie Aufmerksamkeit oder Überraschung beim maschinellen Lernen berücksichtigen?“

Das größte Manko der Maschinen sei dabei gar nicht einmal, dass sie keine Einfälle hätten; es gebe sogar, so Douglas Eck, „große Mengen von maschinell erzeugter Musik und Kunst, die im Kleinen ganz gut ist“. Doch dafür fehle es am Storytelling – am Aufbau von Spannungsbögen und von Strukturen: „Schon bei einem längeren Absatz treten da Probleme auf, ganz zu schweigen von ganzen Geschichten.“ Wo es solche weit tragenden Strukturen in der maschinellen Kunst gebe, seien sie nicht vom Algorithmus erzeugt worden, sondern in den Algorithmus hineingesteckt worden.

Selbst wenn die Inspirationskraft der Computer noch weit hinter der von uns Menschen zurückliegt, sind immerhin die technischen Wege schon vorgebahnt, auf denen in den nächsten Jahren der Abstand verringert werden soll. Und dann? Werden sich die Silizium-Wesen darauf beschränken, so kreativ wie die Kohlenstoff-Wesen zu sein, oder suchen sie sich neue Herausforderungen, bei denen wir nicht mehr mithalten können?

Letzteres gilt, wenn es nach dem Kreativitäts-Fahrplan geht, den Stanislaw Lem sich 1973 vorstellte. Er lässt die Computer-Literaturwissenschaftler der Zukunft zwischen „cis-humanen“ Werken (wie denen Pseudodostojewskis) und „trans-humaner Literatur“ unterscheiden. Bei dieser handle es sich um Werke, deren Bedeutung sich nur anderen Computern erschließe. Von Poesie, in „Maschinenträumen“ entstanden, bis zu Computer-eigenen Versionen von Mathematik und Physik reicht da das Spektrum. Sogar eine eigene Theologie lässt Lem die Kreativ-Computer erschaffen: „Wenn ‚beste Religion‘ so viel bedeuten würde wie ‚am wenigsten widersprüchliche Religion‘, dann ist der Computer ein vollkommeneres Bild Gottes als der Mensch.“

Aber so etwas fällt wahrscheinlich nur Menschen ein …