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Panel IV: What is Creativity?

Renata Schmidtkunz (DE), Amanda Cox (US), Hermann Vaske (DE)

Zahlreiche TheoretikerInnen, KünstlerInnen und in letzter Zeit auch Neuro-WissenschaftlerInnen haben versucht, die Geheimnisse der Kreativität zu lüften, die in unserer New Economy zu einem begehrten wirtschaftlichen Erfolgsfaktor geworden ist. Was ist Kreativität, woher kommt sie und kann sie auch AI-Systemen kommen?

Panel III: Deep Journalism, Information and Misinformation in the age of Artificial Intelligence

Renata Schmidtkunz (DE), Walter Ötsch (AT), Marta Peirano (ES)

Welche Potentiale und Gefahren stecken in der zunehmenden Automatisierung und Verarbeitung von Informationsprozessen? Wie könnten sensible Strategien im Umgang mit unseren Daten in digitalen Raum aussehen?

Panel II: AI, more than a technology

Renata Schmidtkunz (DE), Markus Poschner (DE), Douglas Eck (US), François Pachet (FR)

Es wird erwartet, dass die KI kreative Prozesse um viele neue Möglichkeiten erweitert, ohne Arbeit zu ersetzen, sondern zu unterstützen. Umso größer sind die Erwartungen seitens der Unternehmen an die Entwicklungen im Vertrieb von Musik. Was sind die Konsequenzen und Implikationen? Welche neuen Geschäftsmodelle können wir erwarten? Wie wird sich das auf KünstlerInnen auswirken?

Panel I: Homo Deus

Renata Schmidtkunz (DE), Josef Penninger (AT), Sophie Wennerscheid (DE)

Renata Schmidtkunz veranstaltet vier Panel-Diskussionen in der Sommerrefektur, an denen unter anderem Josef Penninger, Sophie Wennerscheid, Oliviero Toscani, Amanda Cox, Markus Poschner teilnehmen. Das Thema widmet sich der Rolle von Wissenschaft und Forschung, die zunächst eine religiöse Weltsicht bestätigen musste, dann der wirtschaftlichen Rationalität untergeordnet wurde und nun, im anbrechenden Zeitalter der KI, wieder eine Neuorientierung erfährt. Die soziale Akzeptanz in Bezug auf die aktuelle KI-Forschung wird diskutiert. Ein weiterer Schwerpunkt der Panels werden die neuen künstlerischen Möglichkeiten sein, die sich durch KI-Anwendungen eröffnen, die auch zu einer Vielzahl neuer Geschäftsmodelle oder Fragen der Urheberrechtsbestimmungen führen.

Humanizing AI

FR, 6.9. | 18:00 – 19:30 Technologie und Wirtschaft stehen vor der wichtigen Aufgabe sicherzustellen, dass wir auf dem Weg von der Automatisierung zur Autonomisierung nicht unsere Menschlichkeit verlieren. In diesem Panel stellen wir die Frage, welchen Einfluss führende Entwickler darauf nehmen, KI-Systeme human, fair und verantwortungsbewusst zu gestalten.

STARTS Talks

FR, 6.9. | 17:00 – 18:00 Bei den STARTS Talks präsentieren die STARTS Prize’19 GewinnerInnen ihre Ansätze und Perspektiven, ihre Arbeitsweisen und erzielten Ergebnisse.

We Revolutionize Music Education: The Neuromusic Education Simulator (NES)

Gerald Wirth (AT), Wiener Sängerknaben/VIve Kumar (IN), Athabasca University (US)

In Zusammenarbeit mit Entwicklungspsychologen und Pädagogen entwickelte Professor Gerald Wirth eine Lehrmethodik - die Wirth-Methode - mit dem Ziel, die Aufmerksamkeit der Studierenden auf hohem Niveau zu halten. Durch die Aktivierung neuronaler Netzwerke durch Bewegung und durch Wiederholungen mit Variationen werden die Inhalte nachhaltig im Langzeitgedächtnis gespeichert. Der Einsatz von NES auf Basis der Wirth-Methode unter Anwendung von VR & AR ermöglicht es LehrerInnen und SchülerInnen zusätzlich zum persönlichen Unterricht zu üben, Erfahrungen zu sammeln und Feedback zu erhalten.

ACIDS: Artificial Creative Intelligence

Philippe Esling (FR)

Das Team von Artificial Creative Intelligence and Data Science (ACIDS) am IRCAM versucht, die musikalische Kreativität zu modellieren, indem es sich auf die Eigenschaften von Audiomischungen konzentriert. Dabei werden Schnittpunkte zwischen Symbol- (Partitur) und Signal- (Audio-) Darstellungen untersucht, um die Vielfalt der Musikinformationen zu verstehen und zu kontrollieren.

ARTificial Banality, The Faking of Looking, and Alchemical Gaming

Baoyang Chen (CN)

Zwei Humanoide, umgeben von vier Bildschirmen, die vertauschte Gesichter und die Vision der Maschine zeigen. Dieses Projekt untersucht die ontologischen Dichotomien zwischen uns, Technologie und Gesellschaft, indem es erneut hinterfragt, ob Maschine denken kann.

Automatic Music Generation with Deep Learning – Fascination, challenges, constraints

Ali Nikrang (AT)

Seit einigen Jahren besteht großes wissenschaftliches Interesse daran, Deep Learning auf kreative Aufgaben wie die Erstellung von Texten, Bildern oder Musik anzuwenden. Technisch gesehen können Deep-Learning-Modelle nur die Statistiken der Daten lernen. So können sie oft Zusammenhänge in den Daten herstellen, die menschliche BeobachterInnen nicht erkennen, und so zur Inspirationsquelle für die menschliche Kreativität werden. Dieser Workshop konzentriert sich auf aktuelle technische Ansätze zur automatischen Musikgenerierung.