Buch Bilder in Bewegung
Traditionen digitaler Ästhetik
2 c) KI
Text
Das Erschaffen künstlicher Intelligenz (KI) sollte nicht unmittelbar an Formen künstlichen Lebens gebunden werden; Pygmalions Mißverständnis von Animismus sollten wir venneiden.
KI kann sich als bloße Optimierung, also als kulturelle Entfaltung natürlicher Lebensformen behaupten. Die Entwicklung von Biochips folgt dieser Strategie von kultureller Optimierung natürlicher Lebensäußerungen.
Bis auf weiteres schlagen wir uns mit folgendem Problem herum:
Wie kann Kommunikation zwischen den Einheiten der künstlichen Intelligenz, also zwischen Computern, ermöglicht werden? Wie befähigt man die Apparate zur Ausbildung von ästhetischer Differenz, also zur Produktion von semantischem Rauschen? Bisher operieren sie nur auf der Basis von Verstehen, also dem Abgleichen von Adäquationen. Darüber hinaus müßten die KI-Einheiten zu lügen lernen und ihre Programme zu ändern verstehen, sobald Rückmeldungen aus ihrer Umwelt die Untauglichkeit ihrer hypothetischen Konstrukte signalisieren.
In gewisser Weise wurde mit der Programmierung des Schachcomputers »Deep Blue« schon die Erzeugung semantischen Überschusses ermöglicht - was angesichts der geringen Komplexität der Zeichengefüge auf der Schachbrettfläche wenig überrascht. Auch alle Konzepte globaler Vernetzung sämtlicher KI-Einheiten bleiben im Bereich bloßer Optimierungsstrategien. Ob damit das Verhältnis von globaler Intelligenz der Menschheit und den lokalen Intelligenzen der Individuen umgekehrt werden kann, ist fraglich.
Bisher gilt: »lokale Intelligenz > globale Intelligenz". Das Beispiel für die Umkehrung »lokale Intelligenz < globale Intelligenz« bieten etwa die Ameisen, die Bienen oder die Termiten. Sie zum Vorbild nehmen zu müssen, kränkt das Selbstverständnis von Menschen. Da aber alle bisherigen Kränkungen dieses Selbstverständnisses trotz fundamentalistischer Gewaltreaktion schlußendlich akzeptiert werden mußten, sollte man den bisherigen Widerstand gegen die Dominanz der globalen Intelligenz nicht überschätzen.
Textverwandtschaften
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Jeder Streifen repräsentiert einen Textabschnitt in der Arbeitsbiografie. Je heller ein Streifen, desto verwandter ist der Text mit dem aktuellen Text. Der aktuelle Werk hat die Farbe Rot, der aktuelle Abschnitt ist orange markiert.
Grundlage der Textanalyse ist das Sprachmodell MiniLM-L12 / BGE-M3. Mit dessen Hilfe wird der aktuelle Textabschnitt mit allen anderen Textabschnitten verglichen (insgesamt knapp 3 Millionen Kombinationen) und ein Ähnlichkeitskennwert berechnet.
Die Ähnlichkeit basiert nicht auf Wortgleichheit, sondern auf semantischen Eigenschaften. Beispiele:
- Das Bild zeigt eine Landschaft ⟷ Zu sehen ist eine Naturszene
- Die Arbeit entstand 1972 ⟷ Das Werk wurde in den frühen 70ern geschaffen
- Kritik an der Gesellschaft ⟷ Gesellschaftliche Auseinandersetzung
- Er lehnte das Angebot ab ⟷ Er wies den Vorschlag zurück
Als ähnlich erkannt werden Synonyme, Umschreibungen und Paraphrasen sowie gleiche Bedeutungen – auch in unterschiedlichen Sprachen – erkannt. Beispiel: Kunst und Politik ⟷ art and politics.
Aktuell werden die Textverwandtschaften auf Basis des gesamten Textkorpus statisch vorberechnet und bei Änderungen einzelner Inhalte aktualisiert. In die Berechnung werden nur Textabschnitte einbezogen, die mehr als 100 Wörter Inhalt haben. Leere oder kurze Abschnitte sind daher in dieser Textgenetik nicht enthalten.
Die Verwandtschafts-Abstufungen wurden in 6 Gruppen zusammengefasst: 0 = keine Verwandtschaft, 20, 40, 60, 80, 100 = sehr nah am aktuellen Text.
Die Fundstellen in dieser Verwandtschafts-Textgenetik liefern also möglicherweise völlig andere, eventuell unerwartete Lese-Anregungen, während die zugeordneten Verweise (unter siehe auch) redaktionell ausgewählt wurden.