Ist KI kreativ?

Johannes Rabold Twitter Website Email GitHub ResearchGate ORCiD Gesina Schwalbe Email Website GitHub ORCiD ResearchGate Twitter Linkedin Wir beschäftigen uns heute mit der Frage, ob KI als kreativ bezeichnet werden kann. Nach einer Begriffsklärung zur Kreativität und dem Aufzählen von möglichen Techniken zur Datengenerierung betrachten wir Beispiele zur Bild-, Musik- und Textgenerierung. Nochmal kurz für Beepo Es gibt KI Algorithmen die auf Basis von vorhandenen Daten aus gegebenen (z.B. zufälligen) Eingaben neue, potentiell „kreative“ Daten erschaffen KI kann eher als Assistentin für kreativ Schaffende dienen Kreativität ist schwer zu definieren, da das Kriterium „Originalität“ sehr subjektiv und schwer abzugrenzen ist; z.B. Nicht alle Problemstellungen lassen originelle Lösungen zu => Eine Lösung kann nur so kreativ sein, wie es die Problemstellung zulässt! Wenn die Eingaben nicht von einem Zufallsgenerator stammen, z.B. eine textuelle Bildbeschreibung oder ein vorgegebenes Foto, auf dem Style Transfer angewendet wird: Hier agiert die KI als eine Transformation der vorgegebenen Eingaben. Ab wann ist so eine Transformation (potentiell) kreativ und wann liegt die Kreativität noch rein in der Eingabe (= KI als besseres Bearbeitungstool)? die Problemstellung an sich genügend Freiraum für kreative Lösungen geben muss Was ist Kreativität? Definition lt. Duden: „schöpferische Kraft, kreatives Vermögen“ Psychologie-Definition: Fähigkeit zu originellen (=nicht häufigen), produktiven (=schöpferischen) und nützlichen (= zweckdienlichen) Leistungen. (Stangl, 2022); Abgrenzung: Intelligenz Sucht eine richtige Lösung Kreativität Sucht alternative, nützliche, ästhetische Problemlösungen Sehr subjektiv (insb. Originalität) Nach Margaret A.Boden in „ Creativity and artificial intelligence“ (von 1998): KI-Techniken können auf 3 wegen kreative neue Ideen kreieren: Neue Kombinationen bekannter Ideen Durchsuchen eines Lösungsraums Bereitstellen solcher Transformationen, die Generierung vorher unmöglicher Ideen ermöglichen Techniken zur Datengenerierung Wir brauchen generative, nicht diskriminative Prozesse. Autoencoder System, welches zur Aufgabe hat, Eingabedaten möglichst originalgetreu zu replizieren Die Netzwerkarchitektur erzwingt, dass eine möglichst effizienten interne Codierung (Kompression) erlernt wird. Für kreative neuartige Ausgaben: Die komprimierte Codierung kann gezielt oder zufällig verändert werden, um neue Ausgaben zu erhalten. Generative Adversarial Networks (GANs) Gegenseitiges Hochschaukeln von Generator (versucht, echt aussehende Ausgaben zu erzeugen) und Diskriminator (versucht, erzeugte von echten Beispielen zu unterscheiden) Analogie: Geldfälscher (Generator) vs. Polizei (Diskriminator) Transformer: Nehmen Sequenzen von Symbolen an und generieren Ausgabesequenzen Abfolge von Encodern und Decodern Encoder bringen die Eingabesymbole (z.B. Wörter) in eine interne Repräsentation (Vektoren); Position in der Sequenz beeinflusst die Repräsentation Decoder bringen interne Repräsentation zurück in Symbole Transformer lernen die interne Funktion zwischen Ein- und Ausgabesequenzen und beachten zusätzlich die Relationen zwischen Eingabesymbolen (z.B. Subjekt-Verb-Objekt-Beziehung in Text) Anwendungsbeispiele Bild: Style Transfer Ziel von Style Transfer: Nehme ein Bild und lass es eine KI malen im Stil eines anderen Fotos / eines Künstlers Unterschied zu anderen Aufgaben: Traditionelle ML-Ansätze müssen aus vielen Paaren von Ein- und Ausgabebildern lernen; diese Paaren existieren hier nicht Deshalb müssen die Eigenschaften vom Originalbild und der Stil-Referenz gelernt werden Mögliche Modellarchitektur: Zwei Netzwerke: Ein bereits trainierter „Feature Extractor“ und ein „Transfer-Netzwerk“ Feature Extractor kümmert sich um Extraktion von Content (spätere Ebenen) und Style (frühere Ebenen) Transfer-Netzwerk kümmert sich um Generierung eines kombinierten Bildes Loss-Funktion vergleicht Unterschiede zwischen Content/Style Outputs und generiertem Bild Musik Komponist Lucas Kantor nutzt KI um Franz Schuberts Symphonie Nr. 8, die „Unvollendete“ zu vollenden Aufgabenformulierung: Musik-Generierung nicht auf dem Level von Schallwellen, sondern auf dem Noten-Level (welche Noten kommen wo hin?) KI spuckt Melodien aus und Cantor arrangiert diese Daten-Grundlage: 2000 Schubert-Stücke KI ist hier ein Tool, welches nichts ohne einen Menschen kann Text: Textvervollständigung Idee: Schreibe einen kurzen einleitenden Text und ein ML Modell schreibt den Text weiter Kann live ausprobiert werden in Online-Demo basierend auf GPT-2, einem „Transformer-Netzwerk“ Links und sonstige schöne Quellen Definition Kreativität: Definition Kreativität von Studierenden der California State University: http://www.csun.edu/\~vcpsy00h/creativity/survey.htm Definition Kreativität Duden: https://www.duden.de/rechtschreibung/Kreativitaet Definition Kreativität in der Psychologie: Stangl, W. (2022, 10. März). Kreativität . Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik. (https://lexikon.stangl.eu/542/kreativitaet) IBM zu Kreativität von Maschinen: https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/future-of-artificial-intelligence/ai-creativity.html Style Transfer Guide: https://www.fritz.ai/style-transfer/ Online Style Transfer: https://reiinakano.com/arbitrary-image-stylization-tfjs/ Nachrichten-Artikel zur Vervollständigung der „Unvollendeten“ Symphonie Schuberts: https://www.nbcnews.com/mach/science/ai-can-now-compose-pop-music-even-symphonies-here-s-ncna1010931 Online-Demos: Text-Vervollständigung Online-Demo: https://deepai.org/machine-learning-model/text-generator Bildgenerierung Online-Demo: https://deepai.org/machine-learning-model/3d-objects-generator Transformer neuronale Netze: https://de.wikipedia.org/wiki/Transformer(MaschinellesLernen) Einführung in Autoencoder: https://www.mygreatlearning.com/blog/autoencoder/ Einführung in GANs: https://machinelearningmastery.com/what-are-generative-adversarial-networks-gans/ Paper und demo von GAN Dissect, einem Verfahren zum „Malen“ mithilfe von GANs: https://gandissect.csail.mit.edu Generierung von Vogelbildern aus Textbeschreibungen: https://www.youtube.com/watch?v=rAbhypxs1qQ Stimmengenerierung: https://www.youtube.com/watch?v=RknIx6XmffA Schöner Zeitschriftenartikel zum Thema (Englisch): https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2020/02/28/can-machines-and-artificial-intelligence-be-creative/?sh=607169f24580 Zweibeiner lernen Laufen mit genetischen Algorithmen: https://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw Video von Google DeepMind, wie kleine Figuren in einer Simulation selber Laufen gelernt haben (mit lustigen/kreativen Lösungen wie ständiges Mit-den-Armen-Fuchteln für Stabilisierung ;-)): https://www.youtube.com/watch?v=gn4nRCC9TwQ Post, in dem erklärt wird, wie die Firma Cloudflare eine Wand von Lavalampen für Zufallsgenerierung nutzt: https://blog.cloudflare.com/randomness-101-lavarand-in-production/ 2 Minute Papers Youtube Kanal: https://www.youtube.com/@TwoMinutePapers/videos Ein Experiment von Coldmirror, in dem sie einen Textvervollständiger nutzt, um neue Harry Potter Geschichten zu generieren: https://www.youtube.com/watch?v=YaPzARFwPuA&list=PLDvBqWb1UAGeXy9QXbG0qhmX1BeMQShb0 Ein Kapitel aus einem fiktiven Harry Potter Buch, das von einer AI generiert wurde: https://botnik.org/content/harry-potter.html (kurzer Zeitungsartikel dazu: https://www.theverge.com/2017/12/12/16768582/harry-potter-ai-fanfiction) Beispiel einer Anwendung eines GANs für die Restauration alter Wandgemälde: https://heritagesciencejournal.springeropen.com/articles/10.1186/s40494-020-0355-x