Thomas: Ja, hallo.
Ich freue mich sehr, hier zu sein und euch diesen Vortrag "Machine Vision
vom Algorithmus zum Baumpilz im digitalen Metabolismus" zu präsentieren.
Ich werde mit einer ganz kur`zen Einführung im Groben, was
künstliche Intelligenz im Allgemeinen bedeutet, starten, was
Machine Vision ist, wie wir uns da verorten und wir werden dann
in verschiedene künstlerische Felder, wie schon angedeutet, eintauchen.
KI im Generellen versucht, *versucht*, menschliche
Problemlösungen und Entscheidungsfähigkeiten nachzuahmen.
Und das ist so ein Ding, das ich gerne vorausstelle, einfach so im ganz Groben,
wenn wir reinzoomen, was eigentlich alles in diese Bubble hineinfällt von
künstlicher Intelligenz, dann ist Machine Vision um das, was es heute geht, bei
mir im Vortrag, so zwischen Machine Learning und Deep Learning irgendwo drin.
Das ist alles sehr vereinfacht gesagt.
Wenn ihr gerne tiefer eintauchen wollt in diese Sache, dann
finde ich dieses Diagramm hier einen sehr guten Startpunkt.
Das ist ein Diagramm von Kate Crawford und Vladan Joler, die
diese Megamaschine von Amazon Web Services versucht darzustellen.
Das ist ein guter Starting Point. Ich werde nicht so detailliert reinzoomen.
Das, was ich machen werde, ist relativ stark heruntergebrochen.
Tauchen wir kurz ein in die Geschichte von Computer Vision.
Das alles startete ungefähr 1958 und ist ongoing bis heute.
Was wir hier sehen, ist eine Sigmoid -Kurve.
Das ist eine mathematische Formel, aber auch etwas,
das jede technische Innovation beschreiben kann.
Das heißt, wir haben immer am Anfang eine Lernphase, wo man irgendwas lernt.
Dann gibt es einen Anstieg in Anwendungen und vielleicht ein Plateau oder ein Decline .
Noch mal etwas anderes dargestellt hier.
Wir haben also die Zeitlinie, eine Zeitachse, wo ganz viele
verschiedene Leute verstehen, hey, da gibt es eine Technologie.
Ganz viele Leute entscheiden sich, aha, wir interessieren
uns für diese Technologie und dann gibt es ein Plateau.
Ein Beispiel wäre die Brieftaube.
Wir haben eine Technologie, um Daten hin und her zu schicken.
Irgendwann kommt das Faxgerät und die Brieftaube hat ein
Plateau erreicht und das Faxgerät wird danach genutzt.
Bei KI gab es da mehrere Täler und Highs.
Wir beginnen aber ganz am Anfang, bei 1950 herum, ist der Perzeptron erschienen.
Das war eine der ersten Maschinen, die visuelle Inputs
verarbeiten konnte und Outputs generieren konnte daraus.
Das ist ein Tweet, also ein X -Post, den ich gefunden habe, der
diese Manual in Fotografie zeigt, die in Arabisch geschrieben war.
Das fand ich faszinierend, weil ich habe da meinen sechsfingrigen
Freund herausgepackt und habe dann gefunden, was sagt mir das?
Und meine Google Lens App konnte mir dann sagen, hey, das ist ein
Funkempfänger, ein vergrösserte Neuronen, eine Ausgabeeinheit und
dazwischen sind irgendwie spontane Verbindungen, die das Ganze machen.
Also das Interessante dabei, finde ich, ist, dass wir einen Perzeptron hatten,
der fast raumfüllend war und heute solche Apps mit OCR, also Optical Character
Recognitions, in verschiedenen Applikationen verbaut haben in unsere Daily Life Geräten.
Wer von euch programmiert?
Wenn ihr ein Programm schreiben müsstet, klassisch, um diese Zahlen hier
auszuwerten, also als Bild und Input kriegen würdet und da eine Nummer nachher als
Wert rauskommen müsste aus dem Programm, würdet ihr diese Challenge annehmen, das
im klassischen Sinn zu programmieren oder würdet ihr finden, nein, lieber nicht?
Ich frage nur so doof, weil ich stelle die Frage immer und ich habe
selten so viele programmierende Menschen in einem Raum wie jetzt.
Was ich faszinierend dabei finde, ist, das ist ein Datensatz, der genutzt
wurde, um ein Optical Character Recognition Modell zu trainieren, genauer
einfach Zahlen herauslesen zu können und was dabei passiert ist, oder was
bei allgemein KI passiert, ist, dass wir einen Paradigmenwechsel haben.
Wir haben also nicht Daten und Regeln, die reinkommen,
wie beim klassischen Programmieren und eine Antwort rauskommt,
also sprich, Website X hat einen Knopf drauf, wenn ich da drauf drücke,
dann ist die Regel, mich weiterzuleiten auf Webseite Y zum Beispiel,
als klassischer Werdegang und im Machine Learning haben wir Daten,
die wir reinfüttern, also so einen Datensatz,
plus wir haben die Antworten, die wir gerne hätten von der Maschine
und wir hoffen dann, dass die Maschine irgendwelche Regeln erfindet,
die dann magischerweise aufpoppen.
Das heisst, wir haben in der klassischen Idee vom Programmieren,
mit diesen Code -Blöcken, haben wir die ganze Sache um 90 Grad gedreht
und das ist genau das, was wir immer wieder sehen bei KI -Netzwerken,
die da so dargestellt werden. Wir haben einen Input von diesen 28 mal 28 Pixeln,
das sind 784 Neuronen als Input
und dazwischen haben wir ein paar Layers, die dann Entscheidungen treffen
und hintendran ein Output generieren.
Das ist genau das, was passiert ist mit diesem Datensatz damals,
als der aufgekommen ist und die haben dann Machine Learning Algorithmen gemacht,
um Nummern rauszukriegen aus dem Ganzen
und das ist Yann LeCun , der hier ganz stolz präsentiert,
wie dieses Ding funktioniert, auch mit sehr lustig geschriebenen Zahlen.
Dieses System wurde damals entwickelt
und dann, glaube ich, von der Post eingesetzt
und auch vom Finanzwesen, um Checks auszulesen.
Die normalen alltäglichen Machine Vision Tasks
sind so Dinge wie lokalisieren und detektieren,
also gewisse Objekte zu finden in dem Bild.
Wie dekodieren, das haben wir jetzt gerade gesehen, mit dem Text.
Das habt ihr heute auch in den Apps schon drin,
wenn ihr irgendwelche Textsachen anstreicht
und rauskopieren könnt, aus Fotografien. Das ist auch so ein Algorithmus.
Wir haben Messungen, die stattfinden können, vielleicht in der Produktionslinie,
die XY herstellt und immer wieder die Distanz dazwischen misst.
Und wir haben Möglichkeiten, Sachen zu zählen,
also wenn es immer wieder gleichförmige Objekte sind,
in der Produktionslinie zu schauen, ob da alles vorhanden ist im Produkt und so.
Und viele mehr. Das, was mich persönlich interessiert, ist,
dass wir immer diese drei Stufen haben.
Wir haben ein Dataset, wir haben ein Training
und wir haben ein KI -Modell am Schluss.
Und was genau im Training oder Dataset drin ist, können wir selten sehen.
Und aber durch die Anwendung von solchen KI -Modellen
können wir vielleicht Rückschlüsse ziehen
auf verschiedene Faktoren in so einem Datensatz drin oder in dem Training.
Und das genau macht, glaube ich, auch aus,
dass wir in den Künsten solche Machine Vision Tasks auch sehen ab und zu.
Das ist ein Projekt, das heisst Shybot von Norma Jeane.
Das ist ein Roboter, der während der Biennale
in Kalifornien ausgesetzt wurde, in der Wüste.
Der war solarbetrieben und ist immer geflüchtet, wenn Menschen gekommen sind.
Also es ist ein sehr rudimentäres Gerät gewesen.
Ich glaube, es ist nicht wirklich mit maschinellem Sehen verpackt gewesen,
aber ich fand es so eine schöne Vorstellung,
dass eine Technologie vor uns flüchtet.
Deswegen ist es hier drin geblieben im Vortrag.
Was aber definitiv was mit maschinellem Sehen zu tun hat,
ist zum Beispiel diese Gaze plots. Und das ist eine Arbeit von Coralie Vogelhaar.
Die Künstlerin hat hier verschiedene Messmethoden angewendet,
wie wir Bilder anschauen. Also das ist eine Brille, die man trägt,
und dann wird gemessen, wo guckt jemand hin und wie lang.
Dann kann man so Heatmaps erzeugen. Und was sie gemacht hat, ist zu schauen,
wie wir Bilder angucken in dieser Arbeit
und wie wir Pressebilder im Speziellen anschauen.
und was unsere Habitus dabei sind, wenn wir das anschauen.
Eine andere Arbeit sind die Border Birds von Dries Depo orter.
Dries De poorter hat offene Webcams aufgegriffen
und hat analysiert, immer wenn dann wieder Vögel drüberfliegen
über diese streng bewachten Infrastrukturen,
hat er die lokalisiert und hat einen Snapshot gemacht,
dass die quasi einen illegalen Grenzübertritt gemacht haben.
Das war eine Arbeit von ihm. Das andere ist, dass er in den Flemisch Scrollers
das belgische Parlament über die Webcam überwacht hat
und immer geschaut hat, wer wie lange und wie viel
am Handy rumscrollt während den Sitzungen. Viele Arbeiten drehen sich auch darum,
dass wir sehen, dass Künstlerinnen und Künstler versuchen,
die Grenzen solcher Algorithmen irgendwie festzustellen.
Das Non facial Portrait auf der linken Seite
und das Face Detected sind ähnliche Arbeiten
oder funktionieren ähnlich nach ähnlichen Schematas.
In der ersten wurden Künstlerinnen aufgefordert,
ein Portrait zu malen, das nicht von einer Gesichtserkennungssoftware erkannt werden kann.
Und das Zweite, nebendran, war eine Arbeit,
wo ein plastischer Skulpteur das Ganze modelliert hat,
bis ein Gesicht erkannt wurde und dann quasi den Befehl gekriegt hat,
jetzt musst du aufhören. Es gibt aber auch recht seriöse Anwendungen aus der Kunst
oder aus der künstlerischen Ecke. Das ist eine Arbeit, die heisst V -Frame,
die vielleicht etwas das Kunstfeld verlässt,
aber Adam Harvey verstehe ich schon als Künstler insgesamt.
Adam Harvey hat in dieser Arbeit ein forensisches Tool entwickelt,
um Splitterbomben -Munition zu detektieren,
die in Syrien von Russland abgeworfen wurde
und um einen Prozess einer Anklage in diesem Sinn schneller voranzutreiben,
hat er mit einem kleinen Team zusammen eine KI trainiert,
die spezifisch solche Munition erkennt und detektieren kann.
Das war eine Grundsatzidee,
dass man ganz viel sehr Schlimmes und sehr hässliches Videomaterial
mit unglaublichen, brutalen Bildern unter Umständen minimieren kann
auf diese Slots, die wirklich ein hohes Potenzial haben,
dass solche Munition da drin ist,
auch für die Leute, die das anschauen müssen und auswerten müssen.
Adam Harvey hat auch CV Dazzle in mehreren Versionen durchgespielt.
Das waren zum einen Schmink -Tutorials und Frisurentipps,
die euch erlauben könnten, gewisse Algorithmen auszutricken.
Die sehen zwar super aus, aber die funktionieren heute leider nicht mehr ganz.
Also die Fortschreit -Technologie hat die ein bisschen obsolet gemacht.
Wenn es um Gesichtserkennung oder allgemeine Objekterkennung
im Bildbereich geht, gibt es eine Möglichkeit,
die Thresholds noch einmal genauer anzuschauen. Und das ist ein wichtiger Faktor,
gerade wenn es darum geht, Gesichter zu erkennen,
also ein Objekt einfach zu erkennen, Detektion,
oder zu identifizieren, noch schlimmer.
Dann haben wir ein Problem, dass wir mit der Threshold,
wir kommen mit dieser Technologie nie auf 100 Prozent.
Exakt das Gesicht, was ich habe, sieht im Sonnenschein anders aus,
bei Regen anders, im Dunkeln und im Hellen anders.
Das ist extrem schwierig, das wirklich matchen zu können.
Und was er hier gemacht hat, ist das Threshold auf 0 Prozent runterzuschrauben.
Man sieht, ganz viele Faces werden da entdeckt
mit unterschiedlichen Accuracy -Levels. Es Passiert ungefähr das.
Auch bei uns, oder? So gefühlt ist das die Threshold runtergeschraubt.
Ich habe ein Problem, was ist jetzt ein Muffin, was ist ein Chihuahua?
Aber das ist tatsächlich so, dass diese Verwirrung tatsächlich nicht nur bei uns
psychologisch etwas auslöst,
sondern auch bei Maschinen eine solche Sache auslösen kann.
Jetzt möchte ich auf die zwei Arbeiten, die ich für euch mitgebracht habe,
in dem Feld von mir noch eingehen. Ich habe das throwback environment dabei.
Das throwback environment war eine Arbeit, bei der ich einen Laserroboter
in die "Natur", in Anführungs - und Schlusszeichen, herausgetragen habe
und dort ein Bild geschossen habe von der Szenerie. Und diese Szenerie
wurde dann automatisiert beschriftet von dem Laserbot.
Das heisst, über eine Langzeitbelichtung wurde da mit dieser krakeligen Schrift
ein Bildbeschrieb eingebrannt ins Bild hinein.
Das hat mich auf zwei Ebenen fasziniert. Das eine ist,
wie funktioniert diese Technologie? Und das andere ist, dass ich es spannend fand,
dass das tatsächlich ja Fotografie heisst, eigentlich auch,
also mit Lichtschreiben, wortwörtlich.
Und wenn diese Daten da reingeschrieben sind, dann zerstört es den Bildinhalt
eigentlich auch für eine maschinelle Lesbarkeit im Nachhinein.
Das heisst, ich bin da raus, habe mir irgendwas ausgesucht, fotografiert,
habe dieses Bild an einen Server geschickt, der das automatisch verschlagwortet
und beschrieben hat, in einem Satz. In dem Fall wäre es jetzt
"Green Tree under Orange Sun." Und dieser Beschrieb wurde dann
an den Laser weitergeschickt und der hat das ins Bild reingelasert.
So hab ich immer - bin ich vorgegangen, hab da irgendwie meine Kamera gepflanzt,
wo ich sein wollte, hatte am Anfang eine Raspberry Pi Kamera,
die dieses Bild übertragen hat. Deswegen sage ich auch in der " Natur",
in Anführungs - und Schlusszeichen, ich musste 4G mindestens haben,
dass ich das machen konnte. Aber visuell sind wir da in der natürlichen Umgebung
und das war mein Laserroboter. Ich habe kein Ingenieurs -Diplom,
man sieht es, glaube ich, aber es hat geschrieben, das Ding, von daher ist es gut.
Und so sind dann diese Bilder entstanden, die uns ganz klar sagen,
was wir darauf zu sehen haben, nämlich "Green Tree on Rocky Mountain",
"Brown Tree Trunk on Green Grass Field", "Snow -Covered Trees near River,"
"Green Moss on Rocks in River" und so weiter.
In der Szenerie, ungefähr, glaube ich, sind 10 Bilder insgesamt entstanden.
War immer ziemlich zeitaufwendig, rauszugehen,
die richtige Lichtsituation abzupassen, dass das alles gepasst hat am Schluss.
Aber was mich fasziniert hat, dass ich teilweise Sachen gefunden habe,
die mir gar nicht aufgefallen sind in der Szenerie, als ich da gestanden bin
und dann wurde das so rausgepickt und so ganz klar prägnant hervorgehoben.
Und die andere Ebene, die mir einfach sehr stark gefällt daran,
ist, dass man die Interpretationsfreiheit nicht mehr so hat.
Und das ist zumindest in der Kunst ein ziemlich schwieriges Ding,
wenn du ein Bild hinhängst und sagst, das ist jetzt das,
was du da drauf zu sehen hast. Das ist in der Kunstwelt
ein bisschen ein Affront unter Umständen. Die zweite Arbeit,
die ist etwas komplizierter, aber spielt in einem ähnlichen Bereich drin.
Das ist Fomes Fomentarius digitalis, der Baumpilz.
Das hier ist ein Fomis Fomentarius. Das ist ein Zunderschwamm in Deutsch.
Das ist ein parisitärer Pilz, der lebt am Baum, bis der Baum umkippt.
Er zieht dem den Saft raus. Wenn der Baum stirbt,
dann lebt er noch eine Zeit lang weiter da drauf und stirbt dann auch,
wenn alles weg ist. Ich fand das zum einen extrem spannend als Metapher,
so ein parisitäres Dasein zu haben. Und das, was ich versucht habe zu machen,
ist, einen Baumpilz zu generieren oder zu haben, der in zwei Welten lebt.
Zum einen auf dem richtigen Baum und da den Saftfluss in dem Baum misst.
Also wie viel Widerstand zwischen zwei kleinen Pünktchen ich messen konnte
und wie viel Wasser der Baum gerade transportiert. Und der andere Metabolismus,
der andere Verdauungstrakt sozusagen, war der digitale Pilz,
der sich auf Instagram eingeschossen hatte. Das Ganze sieht ungefähr so aus,
das war der Baumpilz, der wurde, der hat diese Aktivität vom Baum gemessen,
anhand des Saftflusses, der darin stattfindet. Wir hatten diese Aktivität,
habe ich weitergeschickt und in CSV -Files festgehalten.
Und in dem zweiten Schritt unten, der Computer, der hat Bilder analysiert.
Und wenn diese Bilder Natur oder Bäume drin hatten und der Baum aktiv war,
dann hat der Bot Likes begonnen zu verteilen. Das ist ein ziemlich simples Setup.
Es ist nicht so, dass ich mega wissenschaftlich vorgegangen bin,
was die Sensortechnik angeht. Das ist ein Setup, das ich gefunden habe
von einem Musiker aus den USA, der das auch Open Source hergestellt hat
und so Biodata -Sonification -Devices produziert. Ich fand das faszinierend,
also ich habe ein MIDI -Signal abgegriffen über mehrere Monate
und die hohen Töne waren sehr aktiv in meiner Deutung
und die Tiefen waren low activity und das hat ungefähr so getönt.
Das ist so ein cheaper Piano. Sketch, den ich da auf Max MSP hatte,
also das war mal so ein erster Test im Atelier, funktioniert das?
Ja, wie könnte ich das machen? Die Verpackung an sich, da drumherum,
das ist ein 3D -Scan von diesem eben genannten, oder dem gezeigten Pilz am Anfang,
die ich da im Zürcher Wald gefunden habe, die immer noch da leben, hoffentlich.
Und da drin verpackt war dann schlussendlich einfach eine gute Energiequelle,
gute Lithium -Batterie, dieses Musikinstrument und ein Wi -Fi -Modul,
mit dem ich die Daten wireless transportieren konnte, bis zum nächsten Relay.
Das war das letzte Update, das ich gemacht habe am Baum oben
und dann ist der Baumpilz da in diesem Baum für vier Monate gesessen
und hat da ein Lichtspiel gemacht. Also physisch,
wenn man da in diese Ausstellung gegangen ist, hat man nur diesen Baumpilz
in einer sehr hohen Höhe gesehen und hat nichts mehr festgestellt
und wenn man sich dann mit dem Baumpilz befreundet hat auf Instagram,
dann wurde der ausgelöst. Das ist noch der Payload, den ich gekriegt habe
vom Baumpilz. Es war also immer eine Unix -Timestamp dabei,
wir hatten ein Status -Byte und wir hatten die Data, das war die Höhe des Tons
und die Temperatur und was für mich sehr wichtig wurde,
die Millivolts von der Batterie, weil ich ein kleines Energieproblem hatte.
Man sieht es hier, das ist eine Auswertung über mehrere Wochen hinweg
und das, was mich interessiert hat, waren zum einen die Millivolts,
weil ich da immer gesehen habe, meine Solarzelle, die ich daran gemacht habe,
habe ich natürlich falsch berechnet, weil Bäume haben Laub im Sommer.
Das ist doof. für Solarzellen. Und wir haben Aktivitätspeaks,
die ich da rausfiltern konnte und was mich einfach interessiert hatte,
waren wirklich diese Aktivitätspeaks zu finden und dass man die dann
vielleicht auch noch irgendwie relevant zusammensetzen kann,
wieso ist er jetzt aktiver als sonst. Der zweite Loop
und das ist vielleicht etwas komplizierter jetzt, war die Instagram -Aktion.
Also wir hatten jetzt diese Datensammelei von der Aktivität vom Baum und wir haben
auf der anderen Seite dieser kleine Bot, der auf Instagram unterwegs war und der
machte Folgendes. Um etwas maschinell zu verstehen oder ein Bild
maschinell zu verstehen, müssen wir wie im Bild beschrieben produzieren.
Und wenn wir das anschauen, kennt jemand das Bild hier? Das ist Jeff Wall, oder?
Jeff Wall, Storyteller. Jeff Wall ist ein ganz großer Fotograf,
wird sehr gerne gezeigt in photoshistorischen Kontexten
und wenn KunsthistorikerInnen einen Beschrieb schreiben würden,
dann würden sie so etwas machen vielleicht. "The Storyteller shows
the liminal space where past meets future, crisscrossed by power lines
and illuminated from within by the electric light that permeates
our world of spectacle, consumption, and waste. Yet the work
is ultimately hopeful, holding in suspension the potential for cultural traditions
to survive and contest historical amnesia, the homogenizing effects of the media,
and the empty promises of technological progress. In creating a space
that is both irrevocably fragmented yet retains the possibility for coherence
in the mind of the viewer, Wall's picture is, in its largest sense,
a statement about the meaning and function of art itself." Das ist so vom
MET Museum hochgeladen worden. Ich würde jetzt, ich habe es noch gekürzt,
ich finde es immer noch zu blumig fast, aber das wäre das, was mein Algorithmus
gemacht hätte aus dem Bild, den ich benutzt habe. Und wir haben da drauf
People, Bridge, Road, Calamity, eine Katastrophe, River, Vehicle, Landscape,
Transportation System, Tree and Flood. Und alles, was mich in dem Kontext
interessiert hätte, wäre, hey, da ist ein Baum drauf. Instagram hat so reagiert,
als ich das versucht habe zu programmieren. Wir haben den Verdacht,
dass auf deinem Konto automatisiertes Verhalten stattfindet. Das war auch so,
aber das war im gut gemeinten Sinne, weil ich wirklich diesem Baum
ja eine Agency geben wollte in diesem visuellen Dasein. Was ich gemacht habe,
ist öffentlich zugängliche Daten gesammelt. Ich habe einfach meine Followers
indexiert quasi. Ich habe einen Namen erfasst vom Channel, ich habe einen Channel
URL erfasst, ich habe die Zeit, wie viele Links da drauf sind erfasst
und die Links unten in der Liste gespeichert. Und da sehen wir immer die zehn
wichtigsten Conzepts, hieß das bei dem KI -Modell. In dem Fall wäre es jetzt
No -Person gewesen. Baking, Breakfast, Delicious, Wheat, Root, Health und so on.
Uninteressant für meinen Baumpild, aber hier hätten wir etwas, das Natur
beinhaltet. Und dieses wurde dann getaggt das Bild und wurde genutzt,
um später dann Likes zu versenden. Wenn wir auf den Link gehen von dem Bild,
dann sehen wir, wie Natur da drauf erscheint. So. Wir haben ein bisschen
Natur oben links und das wäre jetzt geliked worden von diesem Bot.
Insgesamt waren das vier Monate auf dem Baum, ungefähr 1700 Likes, ungefähr 7500
Bilder, die ich analysiert habe und ungefähr 1500 Bilder von jeweils Bäumen
und auch Natur identifiziert. Das, was ich mit euch jetzt ganz kurz mache,
ist durchzugehen, wie diese Low Fives und Top Fives von diesem
Detektionsalgorithmus aussehen. Wir haben in den Lowest Five Bildern die Bäume
enthalten und man muss sich vor Augen halten, bei Objektdetektion Bäume sind
sehr unterschiedlich geformte Objekte, auch wenn sie alle grün sind. Mit 82 %
Wahrscheinlichkeit dieses Bild hier, 87%, das war ein False Positive, 88 %
war ebenfalls ein False Positive, hier im Hintergrund haben wir Bäume drauf, 89%,
das ist ein Baum, aber ich glaube nicht ein echter, 89 %. Und die highest five
pictures mit Bäumen drauf waren folgende, 99 ,8%, 99 ,85%, da waren viele Bäume
drauf, aber lustigerweise ich als Mensch, das, für mich sind ja die Tauben
irgendwie das Wichtigste, der Moment, das ist 99 ,9 % ein Baum, das ist ein
Bildhauer, den ich kenne, ein Künstler auch, der sich für Biber interessiert,
das ist definitiv Baum, sogar sehr viel Baum, und das ist so ein bisschen
Antiklimat-, Climax -mässig, der Baum Nummer eins für den Algorithmus, 99 ,91%,
kommen wir zu der Natur, das sind 1499 Bilder mit Natur drauf, habe ich
identifizieren können, die fünf tiefsten sind jetzt gleich am Start,
einfach nochmal zur Verdeutlichung, ich fand es interessant in diesem Algorithmus,
dass das Konzept Natur vorgekommen ist, weil bei Bäumen kann man von Objekten
sprechen, bei Natur wird es da schon schwieriger, von mir aus gesehen, wir haben
also fünf lowest depicting nature pictures, 81 ,9 % sind Skizzen von einem
Tattoo -Artist, das war 82 ,6 % ein komplett schwarzes Bild, ich habe es hochgepusht
und runtergezogen, es war wirklich so gemeint, dass es komplett black war,
wir haben organische Malerei und eine Skulptur, die aus Holz gefertigt ist,
vermutlich hat da was angeschlagen, das könnte ich als Natur akzeptieren,
das ist eine Wasseroberfläche, im Video gewesen und das ist, ja ich weiss nicht wo
da die Natur ist. Dann haben wir die fünf höchsten Bilder, oder die fünf am
höchsten gewerteten Bilder, mit 99 ,8 % eine rosarote pinke Blume mit viel Grün im
Hintergrund und Blurry Background, eine rosarote Blume mit Grün und Blurry
Background, zwar eine Spinne drauf, aber auch wieder pinke Blumen mit Blurry
Background und viel Grün, Pinke Blume mit Blurry Background und viel Grün drauf
und nochmal etwas Pinkes mit viel Grün und Blurry Background. Und das ist das,
was mich fasziniert an dem Ganzen, weil ich hatte das nicht gedacht, dass ich
so eine klare Bias finde, quasi, oder? Was da drin steckt, dass nämlich
sich auch eine Fotografie -Technologie, die sich sehr, sehr stark in dieses Ding
reingeschrieben hat, dass man die Macro -Fotografie, die sehr häufig auch im
Amateur -Fotografie -Bereich sehr beliebt ist, sich da so eingeschrieben hat.
Und das ist wahrscheinlich auch passiert, weil gewisse Firmen, wie auch die hier,
Data von Flickr oder sonst irgendwo heruntergeladen haben. Und da komme ich
einfach zurück auf diese Kurve nochmal. Ich weiss nicht, wo wir uns
darauf befinden, aber wir befinden uns irgendwo da drauf. Ich glaube,
es ist einfach wichtig, dass wir allesamt auch wachsam bleiben und das Ganze
anschauen, was diese Dinge eigentlich machen. Und damit bin ich am Ende meines
Vortrags angekommen und danke euch herzlich für das Vorbeikommen. Danke sehr.
Eva -Maria Wirt, sie ist krank zu Hause. Liebe Grüße. Maja Hürst, die mich
eingeladen hat, um diesen Pilz im Wald zu pflanzen. Cyril Appert, der mir
im letzten Moment noch geholfen hat, dieses Wi -Fi im Wald hinzubiegen. Fernando
Obieta, der immer wieder wenn ich slides anschauen muss und dem Chaos Computer
Club für die Einladung. Vielen Dank.
Vielen Dank, lieber Thomas, für diesen beeindruckenden Vortrag. So viele
Informationen zu einem Baumpilzen zu bekommen, hatte ich mir auch nicht
mehr erwartet um die späte Uhrzeit. Vielen, vielen Dank dafür. Gibt es Fragen oder
Anmerkungen, die ihr dem Thomas gerne stellen möchtet? Bitte einfach zu dem
Mikrofon hier vorne zu der 1 oder hinten zu der 2 gehen einfach hinlaufen und dann
hast du eine Stimme auch innerhalb des Streams. Und dann Mikrofon 1, bitte.
Bei den Aufnahmen mit den Lasern, da hast du ja gesagt, dass das Bild geschickt
worden ist und dann hat der Laser das natürlich reingeschrieben, das heißt,
es wurden aber mehrere Bilder gleichzeitig geschossen, bis der Laser das alles
erfasst hatte oder war es wirklich zeitgleich?
Nein, das war ein Ablauf. Also ich habe das Bild geschossen von der Szenerie
und das geschickt und dann habe ich ein paar Sekunden später die Analyse gekriegt
in Form von diesem Satz und dieser Satz wurde dann vom Laser
per Langzeitbelichtung, wenn du eine Fotografie für 30, 40 Sekunden aufmachst
und mit dem Laser so drüber schreibst, wie ich das gemacht habe, weil mein Laser
ist nicht ein Projektor, der einfach Bilder zeigt, wenn du da stehen würdest
in Natur, da würde da ein Punkt rumfliegen.
Wie oft musst du das wiederholen pro Versuch, bis es klappt hat?
Zum Teil, also das Blöde war, es funktioniert eigentlich ziemlich schnell,
aber das Blöde war tatsächlich eine Balance zu finden inzwischen Tageslicht
und der Stärke des Lasers und meiner Kamera, was die verarbeiten kann. Das heißt,
im Schnitt ein Tag Arbeit gewesen dazustehen für ein Bild.
Vielen Dank, gibt es noch weitere Fragen? Dann hätte ich noch eine, weil wir
sind ja nun typischerweise beim Chaos Computer Club mehr so für quelloffene
Systeme oder verteilte Systeme und für nicht große Datenbanken oder sehr große
Unternehmen. Warum also Instagram?
Ich fand es eine interessante Plattform, weil heute Fotografie extrem stark
darüber verhandelt wird und das auch bei unseren Studierenden immer wieder
ein Thema ist, dass man unbedingt auf Instagram sein muss, um gesehen zu werden
etc. Ich habe meine Mühe damit, dass es eine Plattform ist, die einem komischen
Typ gehört, auf die eine Seite von mir aus gesehen und dass da auch eine ziemliche
Macht dahinter steckt, in künstlerischen Kreisen dabei zu sein und gesehen
zu werden. Das ist ein ambivalentes Feld, das ich da sehe. Ich verurteile
niemanden, wenn man eine Plattform braucht und die sich nicht anders herstellen
kann, dann verurteile ich absolut niemanden, aber ich finde, es ist ziemlich
mighty im Kunstbusiness.
Thomas ist noch eine Zeit lang auf dem Chaos Computer auf unserem Kongress
hier noch dabei. Er ist ein bisschen selber geflasht davon, auf ganz so viele LEDs
war er nicht vorbereitet, aber wenn ihr ihn Unterwegs noch mal entdeckt, dann
sprecht ihn gerne dazu an, er ist gerne bereit, mit euch noch ein bisschen zu