Also sprach Zarathustra, 2022
Aludibond, bedruckt und gebürstet.
Verso signiert, datiert, betitelt und bezeichnet. 120 x120 cm.
Street fighting Man, 2022
Aludibond, bedruckt und gebürstet.
Verso signiert, datiert, betitelt und bezeichnet. 120 x120 cm.
Phantom of the Opera, 2021
Aludibond, bedruckt und gebürstet.
Verso signiert, datiert und bezeichnet. 100 x 120 cm (39,3 x 47,2 in)
Schon 1911 hat Wassily Kandinsky in seiner „Improvisation III“ mit seiner natürlichen Intelligenz als Künstler interpretiert, was er sah und fühlte während eines Konzerts.
Im 21. Jahrhundert können Computer diesen Prozess übernehmen, sie können sowohl Musik in Kunst überführen als auch die Umkehrtransformation möglich machen, so wie z. B. Heckl schon 2006 atomare Landschaften aus seiner rastertunnelmikroskopischen Forschung mithilfe eines analytischen Algorithmus in atomare Klanglandschaften übersetzt hat. (Vgl.: Wolfgang M. Heckl. Atomare Klangwelten. Technical Report 1/2006, Andrea von Braun Stiftung, 2006, und Wolfgang M. Heckl. Moselculism. In Peter Weibel und Ljiljana Fruk, editors, Molecular Aesthetics, pages 361-367. ZKM/Center for Art and Media, Karlsruhe, 2013.)
Bei „Phantom of the Opera“ wurde ein ganz neuer Weg beschritten: Ein neuronales Netz wurde trainiert, mithilfe eines Variational Auto Encoders (VAE) anhand von mehreren zehntausend Bildern zu lernen, wie die visuelle Information in einen 512-dimensionalen Vektor kodiert werden kann, der dann als Funktionstest nach Dekodierung das ursprüngliche Bild wieder rekonstruiert. Ein simultanes Verfahren wurde im 2. Schritt auf zehntausende Musikstücke (midi-files) angewendet, so wie im 1. Schritt einen Picture-Variational Outoencoder (PictureVAE) nun einen MusicVariationalAutoEncoder (MusicVAE) zu generieren. Dabei wurden mit einer frei wählbaren Note Color Map den Noten Farben usw. zugeordnet. Im 3. Schritt wurde in der Programmiersprache Python das entscheidende Translations neuronale Verbindungsnetzwerk geschaffen (TNN), um den MusicVAE mit dem PictureVAE zu verbinden. Als Ergebnis kann damit die neuronale KI biderektional Musik und Bilder verbinden. (Vgl.: K. Wienand und W. M. Heckl, The artificial synesthete: Image-melody translations with variational autoencoders, 2021,
https://arxiv.org/search/?query=heckl&searchtype=all&source=header).
Als Funktionstest dient dabei die selbständige wiederholte Interpretation eines Musikstücks in ein Kunstwerk durch die eigenständige KI, die zu ähnlichen Resultaten führt.
Viel Raum bleibt dabei zu spekulieren, ob die KI tatsächlich einen eigenständigen, vom analog arbeitenden menschlichen Künstler unabhängigen Mehrwert generieren kann, so wie man es von heutiger KI im Bereich der Mustererkennung, des menschlichen Sprachverständnisses oder der Vorschlagsalgorithmen auf einschlägigen Verkaufsportalen kennt.