artificial intelligence
Recommenders and Intelligent Tools in Music Creation: Why, Why Not, and How?
Christine Bauer (AT), Peter Knees (AT), Richard Vogl (AT), Hansi Raber (AT)
In diesem Workshop wird die Rolle von Künstlichen Intelligenz, von Komposition gestützt durch Machine Learning und von Empfehlungssystemen im Prozess der Musikproduktion. Wir besprechen die Rezeption und das vorherrschende Image unter professionellen MusikproduzentInnen und -schaffenden, einschließlich der potenziellen Bedrohungen für die künstlerische Originalität. Wir kontrastieren diese Sichtweise und besprechen die Potenziale der KI-Technologie für eine Demokratisierung des Musikmachens durch den erleichterten Zugang zum Musikschaffen.
Digital Musical Interactions
Koray Tahiroğlu (Fl/TR)
Heute prägen digitale Technologien und fortschrittliche Rechenfunktionen, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), unsere Beziehung zur Musik und eröffnen neue Möglichkeiten, neue Musikinstrumente und Schnittstellen zu nutzen. In diesem Workshop stellen wir uns die Frage, welches Verhältnis wir heute zu Musik und Musikinstrumenten haben.
How can we make more liveable cities?
300.000 Km/s (ES)
SA, 7.9. | 10:00 – 11:00 Ausgehend von den Erfahrungen mit dem mit dem S+T+ARTS-Preis ausgezeichneten Projekt - dem Bebauungsplan von Ciutat Vella - steht dieser Workshop einem breiten Spektrum von städtischen Akteuren mit unterschiedlichem wissenschaftlichen, künstlerischen, politischen und technischen Hintergründen offen, um über mehrere aktuelle Fragen in europäischen Städten nachzudenken.
Computer Music Design and Research – IRCAM Workshop
Jérôme Nika (FR), Daniele Ghisi (IT)
Der Musiker und Forscher Jérôme Nika (FR) präsentiert die generative Agents / Software-Instrumente DYCI2, die er in Zusammenarbeit mit IRCAM und in Interaktion mit erfahrenen Improvisatoren entwickelt. Die Agents bieten ein Kontinuum von Strategien, von der reinen Autonomie bis zur Metakomposition dank einer abstrakten "Szenario"-Struktur.
GET.Inspired
FR, 6.9. | 13:00 – 14:30 Die Macht einzelner Technologiekonzerne und die Gefahr, dass sie den Anspruch erheben, alleiniger Gestalter der Zukunft zu sein, sind immer stärkerer Kritik ausgesetzt. Wir sind zum kritischen Hinterfragen und aktiven Mitgestalten aufgefordert, statt als passives Opfer der digitalen Veränderung zu verharren. Menschen und Unternehmen zeigen, wie – gegen alle Regeln denkend und aus der Komfortzone heraus – neue Wege beschritten werden können.
The Art of Intelligent Interruption and Augmented Relationships
Harry Yeff (UK) & Domhnaill Hernon (IR), Nokia Bell Labs
Entwicklung einer disruptiven Forschung für die nächste Phase der menschlichen Existenz. Für welche Narrative können wir Augmented Intelligence sinnvoll nutzen, und bieten KünstlerInnen eine Antwort? Harry Yeff führt uns durch sein Portfolio aus interaktiver Installation, kreativer Nutzung von maschinellem Lernen und Gesangsperformance, um das Konzept der Intelligent Interruption und Augmented Relationships zu untersuchen.
GET.Inspired: Begrüßung und Eröffnung
FR, 6.9. | 10:30 – 11:00
!brute_force
Maja Smrekar (SI)
Was kann künstliche Intelligenz von Hunden lernen? Dies ist eine Frage der praxisorientierten künstlerischen Forschung, die darauf abzielt, einen Algorithmus für künstliche neuronale Netze zu entwickeln, der von Hunden mitprogrammiert wird.
Project Alias – Design your own Parasite
Bjørn Karmann (DK), Tore Knudsen (DK)
SA, 7.9. | 11:30 - 12:30 Ausgehend von den Erfahrungen mit dem mit dem S+T+ARTS-Preis ausgezeichneten Projekt - dem Bebauungsplan von Ciutat Vella - steht dieser Workshop einem breiten Spektrum von städtischen Akteuren mit unterschiedlichem wissenschaftlichen, künstlerischen, politischen und technischen Hintergründen offen, um über mehrere aktuelle Fragen in europäischen Städten nachzudenken.
TeleAgriCulture_Rhizomatic Bias
Julian Stadon (AU), Erik Overmeire (NL), Daniel Artamendi (ES), V2_ Lab for Unstable Media (NL)
Was passiert, wenn Biotope über Social-Network-Kommunikationsmodelle miteinander ins Gespräch kommen? TeleAgriCulture_Rhizomatic Bias zielt darauf ab, zu untersuchen, wie Verzerrungen in maschinellen Lernverfahren und intelligenten Systemen zunehmen. Die daraus entstehenden künstlerischen Provokationen weisen auf die viel größeren Probleme hin, mit denen wir konfrontiert sind, wenn unsere emotionalen Vorurteile und sozialen Konstruktionen die Entwicklung künstlich intelligenter Systeme und deren Auswirkungen auf das Leben beeinflussen.
