Musik, Technologie, Zukunft.
Ein Podcast mit René Türschmann und Janis Brucker.
In Kooperation mit der Hamburg Open Online University
und der Hochschule für Musik und Theater Hamburg.
Herzlich willkommen zu unserem Podcast
"Musik, Technologie, Zukunft".
Ich bin Janis Brucker und heiße zusammen mit René
Türschmann heute unseren Gast Peter Knees willkommen.
Peter Knees ist Associate
Professor für Informatik an der Technischen Universität Wien.
Er forscht an künstlicher Intelligenz mit Anwendungen im Bereich von Musik,
sowohl was die automatische Analyse und Beschreibung von Musik betrifft
als auch die Analyse von Mustern im Hörverhalten.
Dies kann dann zum Beispiel zur Entwicklung von Empfehlungssystemen
für Konsumenten oder Produzenten genutzt werden.
Im Kontext der Beziehung zwischen Mensch und Maschine
interessiert er sich aber darüber hinaus auch für die Auswirkung von Technologien
wie künstlicher Intelligenz auf Menschen und Gesellschaft.
Peter ist ebenfalls Gastdozent an der Popakademie
Baden-Württemberg, wo er zu den Themen Künstliche Intelligenz
und Mediensysteme und Musikempfehlungsysteme unterrichtet.
Herzlich willkommen, Peter. Hallo.
Vielen Dank für die Einladung.
Hallo Peter.
In den letzten Jahren haben wir immer öfter in den öffentlichen Debatten
von ML und KI, also
Machine Learning und künstliche Intelligenz, gehört.
Und es scheint ja auch immer mehr Bereiche in unserem Leben zu berühren,
denn wir haben ja alle schon mal Kontakt mit solchen Dingen gehabt.
Sei es Vorschlagsalgorithmen bei Netflix oder personalisierte Werbung
in den sozialen Medien.
Peter, kannst du uns, bevor wir über den Musikbereich reden,
einmal erklären, was KI und ML eigentlich ist?
Na ja, künstliche Intelligenz ist ein Forschungsgebiet der Informatik,
das ist jetzt auch schon einige Jahrzehnte gibt.
Wenn man möchte, ist das Ziel der künstlichen Intelligenz ein ganz hehres, nämlich
Maschinen zu entwickeln, die
kognitive Fähigkeiten des Menschen aufweisen.
Also Dinge wie beispielsweise schlussfolgern,
planen, den Erwerb von neuem Wissen, das Erkennen von Mustern.
Solche Dinge, was halt beim Menschen als Beiträge, als Komponenten,
als Aspekte von Intelligenz eingestuft werden.
In der Praxis, würde ich sagen, geht es eigentlich mehr darum,
sozusagen intelligentere
Lösungen von Computerprogrammen zu entwickeln und anzubieten.
Das maschinelle Lernen ist ein Teilaspekt oder
eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz.
Beim maschinellen Lernen geht es jetzt weniger darum,
also sozusagen diese Prozesse abzubilden: Wie funktioniert Intelligenz,
wie funktioniert Denken?
Das ist traditionell immer so regelbasiert abgebildet worden.
Also "Wenn ..., dann ...".
im maschinellen Lernen ist der Zugang
ein anderer, nämlich dahingehend, dass ich versuche, anhand von Beispielen
ein System zu trainieren, das dann ein Vorhersagenmodell generiert.
Also ich habe eine Menge an Instanzen,
wie das so schön heißt, von denen ich weiß, was das Ergebnis sein soll,
was das
Ziel ist, was sozusagen die Klasse ist, vielleicht in jedes das Feld.
Und anhand dieser Beispiele, einer Vielzahl von Beispielen,
die ich einem System präsentiere, soll das System automatisch ein Modell
bilden, das in der Lage ist, im allgemeineren Fall
neue Instanzen einzuordnen oder zu klassifizieren.
Genau.
Und genau diese Modelle werden ja dann von der Technologie
benutzt, mit der wir konfrontiert werden, wenn wir bei den großen
Onlineverkaufsportalen unterwegs sind und dann auch Vorschläge bekommen.
Ja, oder bei Spotify nicht zuletzt.
Also das ist jetzt sicher ein Thema, wo viele Leute, die jetzt sich im Bereich
Musik interessieren, Musik
hören, einfach auch täglich mit künstlicher Intelligenz in Kontakt kommen,
weil dort Empfehlungsalgorithmen automatisch Vorschläge
machen, was interessant sein könnte für die jeweiligen Benutzer,
was für sie persönlich eben Musik wäre, die sie interessieren könnte.
Und das ist natürlich künstliche Intelligenz, die da läuft.
Und da, glaube ich, kommt jeder täglich in Kontakt.
Auch sozusagen in der Musikbranche oder jeder Musikinteressierte.
Das heißt, man kann sich eigentlich aus dem täglichen Musikhören,
zumindest wenn es über digitale Streamingplattformen stattfindet,
maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gar nicht mehr wegdenken heutzutage.
In welchen anderen professionellen Kontexten beeinflusst
denn maschinelles Lernen den Musikbereich
und wo hat künstliche Intelligenz dort noch seine Relevanz?
Im Bereich der Musikanalyse, wo es mir darum geht,
Musikstücke tatsächlich zu untersuchen nach musikalischen Eigenschaften
vielleicht zu erkennen: Welche Instrumente kommen vor?
Wann singt jemand?
Wer singt da?
Vielleicht sogar, ist das ein Mann, ist es eine Frau?
Welches Genre kann das sein?
Was ist der Rhythmus? Was ist die Tonart?
Also solche musikalischen Eigenschaften abzuleiten,
könnte zum Beispiel auch für Musikologen
relevant sein, dass ich in großen Datenbanken, in großen Musiksammlungen
mir wirklich über Statistiken anschaue: Was kommt davor?
Vielleicht neue Erkenntnisse finde auf diese Art und Weise.
Also quasi das Prinzip von Big-Data-Analysen
auch auf Bereiche wie Musikologie umlegen kann.
Da brauche ich künstliche Intelligenz in der Musikanalyse.
Ich kann mit den Dingen, die ich aus Musikstücken raus...
sozusagen
...extrahiere auch das wiederum verwenden, um neue Musik zu generieren,
also in Musik, in der Musikproduktion.
Beispiele wären Samples, die ich automatisch extrahieren kann.
Ich kann versuchen, automatisch ein einzelnes Instrument zu isolieren
und das in einem Remix zu verwenden, anders einzusetzen, solche Dinge.
Auch aus einer großen Datenmenge von Musikstücken zu lernen und daraus
auch neue Musik komponieren zu lassen.
Also tatsächlich auf der symbolischen Ebene sozusagen
zu versuchen,
neue Kompositionen zu erstellen
und aber auch darüber hinaus direkt auf der akustischen Ebene,
also wirklich Musik zu synthetisieren, Klang zu synthetisieren,
ohne dass ich jetzt ein musikalisches
Wissen habe, ohne dass ich jetzt die ganze Theorie
dahinter kenne, sondern einfach basierend auf dem gewissermaßen statistisch:
Was gibt es an Musik und wie könnte neue, andere Musik klingen?
Na ja, wir kennen das ja aber auch alle, dass diese Algorithmen teilweise
grundsätzlich versagen, oder?
Wir haben ja das Gefühl,
dass in den Vorschlägen
manchmal Dinge vorgeschlagen werden, die uns wirklich
überhaupt nicht interessieren.
Also man
hat doch dann irgendwie das Gefühl: Eigentlich kennt mich der Algorithmus doch
nicht so richtig.
Wie passt denn das zusammen?
Die Modelle werden ja darauf trainiert, dass sie mit einer 95-%-igen Sicherheit
oder so etwas vorhersagen.
Und dann plötzlich kriege ich ein Zahnimplantate
bei Amazon vorgeschlagen, obwohl ich das wirklich überhaupt nicht gebrauchen kann.
Ja, es gibt ja diese Beispiele, wo Leute dann Vorschläge bekommen
für Dinge, von denen sie noch gar nicht wussten, dass sie sie brauchen.
Also vielleicht brauchst du das
Zahnimplantat und du weißt es halt nur noch nicht.
Und die Daten geben das halt schon her und verraten das bereits.
Aber natürlich.
Ja, der Bereich der Musikempfehlung ist natürlich ein anderer.
Das ist jetzt nicht direkt
die Analyse von Musik, sondern - oder kann auch eingesetzt werden dafür -,
aber da geht es natürlich um andere Prinzipien der künstlichen Intelligenz,
viel nochmals verstärkter der Mustererkennung,
nämlich Mustererkennung im Benutzerverhalten.
Ich zeichne auf, wie Millionen Benutzer,
was die hören, wann die das hören, vielleicht auch sogar wo sie das hören.
Und aus diesen Daten möchte ich dann eben wieder ein Vorhersagemodell bauen und
dann muss die Musikempfehlung sozusagen zur richtigen Zeit
am richtigen Ort die richtige Musik empfehlen.
Das klingt gut und funktioniert auch in vielen Fällen sehr gut.
Aber natürlich
dann, wenn es nicht funktioniert,
dann ist es umso offenkundiger, dass hier irgendwas
nicht ganz so intelligent sein kann, wenn man den Begriff jetzt nehmen wollen,
wie wir ihn davor gehabt haben, wie man sich das vielleicht gedacht hätte.
Aber wenn das dann heißt, dass es also auch schon gut funktioniert,
neue Musik komponieren zu lassen, generieren zu lassen,
würde das dann nicht jeder machen?
Würde das nicht bedeuten,
dass man einfach nur auf den Knopf drücken muss,
um den nächsten Superhit zu schreiben?
Und gar nicht mehr das selber machen muss.
Wenn es darum geht, jetzt tatsächlich den nächsten Hit zu generieren oder...
ja zu generieren in dem Zusammenhang tatsächlich und ein neues Musikstück, das
irgendwie was ganz Originäres
und Spannend ist und so weiter hat, dann könnte das durch Zufall passieren.
Aber ist nicht etwas, was ich erwarten würde
von diesen
automatischen Generierungssystemen aktuell und Kompositionssystemen, da
die sehr stark eben darauf ausgerichtet sind, sozusagen Variationen
von bereits Bestehendem zu machen und Dinge zu wiederholen, die es schon gibt.
Und nicht, wenn ich mal sagen darf, das kreative Element,
das ja doch in der Kunst von Musik innewohnt,
irgendwie darzustellen und
auf den Boden zu bringen.
Von daher sind diese
Kompositionen in vielen Fällen nicht ganz so,
sage ich mal, noch nicht auf dem Level, wie richtige Musik wäre
oder wie von Menschen komponierte Musik wäre.
Was ganz gut funktioniert,
sage ich mal, ist dieses automatische
Komplettieren.
Da gab es jetzt einige Beispiele, sozusagen
die ganzen unvollendeten Symphonien zu vervollständigen und so weiter.
Das heißt, im Stil von bereits bestehender Musik, von bestehenden
oder von der Vergangenheit vielleicht existierenden Künstlern
auch weiter zu führen.
Und da einfach sozusagen
diese Muster personalisiert auf den Komponisten weiterzuführen.
Aber das ist eben auch mehr eine Form von, ich würde mal sagen, Lücken füllen
und nicht von neuer Komposition in dem Sinn.
Ja, da gab es 2019 ja das Beispiel, wo auf dem Ars
Electronica Festival das Bruckner-Orchester Mahlers 10.
Sinfonie gespielt hat, also die, die er selber nie zu Ende komponiert
hat, wo man eben mittels eines auf auf Machine Learning basierten Algorithmus
die Endfassung generiert hatte.
Und ähnliches hat man auch letztes Jahr mit Beethovens 10.
Sinfonie gemacht.
Inzwischen gibt es ja sogar Websites, auf denen man Musik von künstlicher
Intelligenz generieren lassen kann.
Die Musik wird dann
auf Basis von Kriterien generiert, die man als Nutzer eingeben kann,
also so was wie Stimmung, Länge, Tempo oder auch Instrumentation.
Und die Musik wird
dann in dem Augenblick generiert, wo man als User auf den Knopf drückt.
Man kann sie dann runterladen und sie unter seinen Imagefilm oder eben
seinen Trailer packen.
Langfristig
können wir uns natürlich vorstellen, dass die Algorithmen immer mehr können
und man sozusagen eigentlich die Kenntnisse,
die wir jetzt alle brauchen, um Musik zu kreieren,
abgeben kann an einen Algorithmus, der einem dann Musik generiert.
Die Frage ist dann: Was bedeutet das für den Beruf des Musikschaffenden?
Werden wir dann nur noch reduziert auf ein Knopfdrücker-Dasein?
Dies ist aber, glaube ich, eine gerade in der Musik
eher schon oder schon länger schwelende Diskussion,
die sich sicher mit Synthesizern
und so weiter schon aufgetan hat, aber dann halt jetzt nicht so
vielleicht in der breiten Masse angekommen ist als Diskussion,
weil halt immer noch die Frage war, oder weil immer noch klar war:
Wo kommt die Idee her?
Aber eigentlich hat sich ja sehr viel schon auch davor getan, was sozusagen
automatisches Generieren von Klang im weitesten Sind jetzt betrifft.
Und die, ich sage mal, die Virtuosität, die davor notwendig war,
um aus Instrumenten
einen Klang rauszubringen, ja eigentlich schon weggenommen wurde
in einem gewissen Punkt, weil das halt automatisiert lief.
Und da gab es sicher auch schon diese Kritikpunkte zu einer Zeit davor,
ob das noch jetzt in dem Sinn sozusagen traditionelle Musik ist
oder ob das nicht eigentlich auch schon ein komplett artifizielles Produkt ist.
Ich glaube, wir...
es verschieben sich da die Grenzen einfach von dem, was akzeptabel ist
und was sozusagen, oder was akzeptiert wird.
Das passiert permanent, was Technologie einfach möglich macht.
Und so gesehen haben wir immer diese
Geschichte:
Was, was passiert?
Was, was kann man machen?
Was verändert die Ästhetik auch in dem, was sozusagen hörbar ist, was wahrnehm-...
oder was was zugelassen wird
oder was gewollt wird, was man, was man als Musik akzeptiert?
Und dann
ist das einfach ein Phänomen, ein gesellschaftliches Phänomen.
Dann ist es nicht mehr die Lehre von dem, was Musik sein soll
und was nicht, sondern das passiert einfach immer automatisch.
Und ich glaube, das da KI sehr viel tut, weil: Dinge wie Autotune kann man auch
schon im weitesten Sinne als KI auffassen, was jetzt,
sagen wir mal, einen schweren Eingriff auch in die Fähigkeiten
der jeweiligen Musiker eigentlich bedeutet oder Sänger in dem Fall.
Und trotzdem hat sich das als ästhetische
Variante durchgesetzt und hat sich etabliert und ist jetzt halt
eine Form von Musik und Gesang, dass das halt Autotune ist. Ja.
Ist halt dann eine andere Form von Zugang oder von Möglichkeit, die man hat.
Und um es gleich zu sagen, ich glaube, das ist auch ein Punkt.
Ein wichtiger Punkt ist, dass man das akzeptiert,
dass diese neuen Technologien immer neue Möglichkeiten bieten.
Niemand hat damit weniger
Zugang oder weniger Möglichkeiten, Musik im traditionellen Sinne zu machen als man
es davor gemacht hat oder was davor technisch möglich war, das bleibt immer.
Aber es gibt einfach neue Zugänge und neue Möglichkeiten und damit auch neue
Zielgruppen, die Musik machen können auf diese Art und Weise.
Aber jetzt müssen wir natürlich, da wir selber Musikschaffenden
sind, da trotzdem noch einmal ganz genau nachfragen.
Viele Musiker verdienen
ja auch ihren Lebensunterhalt mit der Erstellung und Erschaffung von Musik.
Wenn wir uns jetzt vergleichen, zum Beispiel den Sprecherberuf ansehen, wo
ja die Sprecher
auch lange daran gearbeitet haben, die Kunst des Sprechens zu erlernen und
letzten Endes zu meistern,
die sind ja durch die immer besser
werdende Technologien von Sprachsynthese sehr gefährdet in ihrem Beruf.
Ich bin zum Beispiel in Hamburg groß geworden,
da gab es früher im öffentlichen
Nahverkehr immer echte Sprecher, die die Haltestellen angesagt haben.
Heute ist das fast durchgehend mit künstlicher Sprache ersetzt.
Müssen wir dann also nicht ebenso befürchten, bei den immer
besser werdenden Technologien, dass die computergenerierte Musik den Musiker
eines Tages komplett ersetzen wird und uns auch letzten Endes
um den Wert des Musikers als solchen Sorgen machen?
Na ja, wozu brauchst du Musik?
Ist da glaube ich die Frage.
Also ich denke bei solchen Sachen wie Ansagen
und wo es darum geht, wirklich mit klarer Stimme
und diese Stimme konsistent zu halten
über Jahre,
um auch neues Material wieder reinbringen zu können,
wenn vielleicht die Person gar nicht mehr verfügbar ist und so.
Da gibt es durchaus...
oder das sind das Ansätze, die, finde ich, durchaus eine Relevanz oder
Berechtigung haben. Also es
ist natürlich
schade für den Berufszweig, das ist klar.
Aber das sehe ich sozusagen eher die, sagen wir mal, die die formale
Anforderung.
Wo das bei Musik der Fall ist, ist, dann eine andere Frage.
Also das Beispiel der Vertonung von Filmen ist sicher so ein,
ich sage mal, Gebrauchsmusik-Anlassfall,
wo in vielen Fällen man halt mit
einfacheren Mitteln, wo es nur darum geht, eben eine Stimmung zu erzeugen
und die muss jetzt nicht wer weiß wie auskomponiert sein und komplex sein
und komme ich damit durch.
In anderen Bereichen
bin ich mir nicht so sicher, kann schon sein, sage ich mal,
aber warum sollte man sich sozusagen die Freude nehmen lassen?
Dass das für viele Menschen
eben auch eine Form des Ausdrucks ist, eine Form ihrer...
eine Form der Kommunikation
und tatsächlich vielleicht mehr als ein Hobby auch ist.
Aber eben eine Form
ist des menschlichen und kreativen Ausdrucks ist.
Da glaube ich nicht, dass es Komponisten nicht mehr geben wird,
sondern dann wird das
halt einfach eine Sache sein, die sich vielleicht weniger als sozusagen
als Beruf in dem Sinn oder als kommerzielle Notwendigkeit darstellt,
sondern halt einfach als Form des Ausdrucks.
Komm wir jetzt mal auf das
Thema Akzeptanz von Technologie in Kunst und Musik.
Wir haben gerade in London...
wird eine Show vorbereitet von ABBA,
bei der die Band nur noch als Lichtprojektion auftritt.
Das heißt, die Band selber ist gar nicht mehr da.
Und trotzdem rennen die Leute dahin.
Ein anderes Beispiel ist Hatsune Miku, die ein komplett digitaler
Popstar ist, der genauso gefeiert wird wie ein echter Popstar.
Das heißt, wir scheinen irgendwie lernfähig,
was unsere Akzeptanz von Technologie und Kunst angeht.
Und weiterhin sieht man das auch bei Techniken, die wir heute
wie ganz selbstverständlich einsetzen, wie Pitch-Corrections,
Stretching und Schnitt.
Und das nicht nur im Pop, sondern auch exzessiv in der Klassik.
Und damit wird natürlich auch unsere Hörgewohnheit
in eine gewisse Richtung gedrückt, weil wir damit quasi den Standard die
ganze Zeit heben.
Und solche
Skandale, wie sie es Ende der 80er noch gab mit Milli Vanilli,
die eine Band waren, bei der dann rauskam, nachdem sie ein Grammy gewonnen hatten,
dass sie gar nicht selber gesungen haben, sondern nur zu Playbacks getanzt haben.
Das wäre heute
noch viel einfacher machbar,
weil man sich natürlich neben diesen ganzen Maschin-Learnung-Algorithmen,
bei denen es um Audioanalyse und Audiobearbeitung geht,
auch Generierung vorstellen kann, die wirklich
eine Performance von einem Frank Sinatra zu einem neuen Song generiert.
Das ist ja das, was auch jetzt in Filmen schon gemacht wird,
wo man verstorbene Schauspieler wieder auftreten lässt.
Wir merken also, dass durch die technologische Veränderung
unser Bezug sich zur Musik verändert.
Was glaubst denn du, wohin das noch führt?
Ich glaube, dass diese Punkte, die du erwähnt hast,
zeigen halt, das sind technologische Fortschritte.
Wenn es dann aber gibt, damit sozusagen mit Projektionen und das ist halt
an sich halt alles eine Konserve,
aber es ist trotzdem eine Erfahrung, die man halt machen möchte.
Ich meine, das ist halt...
Warum gehen die Leute ins Kino, wenn man doch schon weiß...
warum gehen die Leute zweimal in denselben Film,
wenn sie schon wissen, was passiert und es ist exakt das Gleiche noch mal.
Es ist halt eine Frage der Erwartung.
Und ich habe sicher eine andere Erwartung an ein Orchester oder an eine Band,
die live performt und vielleicht...
oder ein Singer/Songwriter, der sein eigenes Material performt
als ich das habe, wenn ich zu einem Stadium-Rock-Irgendwas
Konzert hingehe, wo halt die Bühnenshow gut sein muss.
Das hat ja jetzt per se auch nichts mit Musik zu tun erst mal.
Aber ich weiß ja, was mich erwartet ungefähr.
Und vielleicht überrascht es mich auch und das gefällt mir trotzdem.
Und vielleicht gefällt es mir halt auch nicht.
Das ist ja alles im Bereich des Möglichen.
Aber es sind sozusagen verschiedene Angebote.
Und ich glaube, das ist so der einfach
die Entwicklung, die stattfindet, dass das mehr Möglichkeiten gibt.
Es gibt für die Produzenten mehr Möglichkeiten sich auszudrücken,
ihren Content, ihre Musik zu produzieren.
Ja, es gibt mehr Möglichkeiten, das ganze Rundherum zu gestalten
und es gibt mehr Möglichkeiten
für die Konsumenten, sich verschiedene Dinge anzuschauen.
Da kann man jetzt natürlich über Werteverfall sprechen.
Da kann man sagen: Aber das sozusagen das Ursprüngliche ist das einzig Wahre,
das ist nicht mehr die gleiche Kunstform,
wo bleibt denn die Musik bei all diesen Dingen?
Musik ist immer noch da.
Wir reden immer noch über die gleichen
sozusagen Zukunftsdystopien oder -utopien immer wieder vor
und es ist nichts
in die Richtung eingetreten, sondern es ist
alles sozusagen nebeneinander gewissermaßen
hat sich entwickelt und hat seinen Platz gefunden dort.
Und als solches sehe ich auch, dass es passieren wird.
Autotune ist sozusagen eine eigene Dimension der Ästhetik
und eine eigene Form der Ästhetik.
Wenn man das will, dann setzt man Autotune ein.
Wenn man das nicht will, dann lässt man es halt.
Wenn einem das gefällt, dann hört man sich das an.
Wenn es einem nicht gefällt, dann hört man es sich eben nicht mehr an.
Und entsprechend ist es bei den anderen Dingen auch.
Ich finde das...
Ich finde das cool.
Ich bin jetzt kein großer ABBA-Fan, aber ich finde das cool, dass es
diese Experience gibt.
Und wenn ich
die Gelegenheit habe, mir das anzuschauen, dann schaue ich mir das auch an,
weil es mich einfach interessiert, was möglich ist und wie das
als Gesamtinszenierung dann wirkt und was dann rauskommt.
Und ich glaube,
das ist auch der Punkt,
der sozusagen sich herauskristallisieren wird in weiterer Folge.
Die Dinge, die
halt ihr Publikum finden, finden ihr Publikum und die anderen halt nicht.
Und ich glaube, das trifft einen ganz wichtigen Punkt noch mal,
dass natürlich all diese Technologien auch ein totaler Zugewinn sein können.
Also dass, wie du zum Beispiel sagst, bestimmte Artefakte
letzten Endes Stilmerkmale sind, die prägend sind für die Musik
einer bestimmten Zeit oder dass eben genauso auch bestimmte eher
technische Tätigkeiten für Musikschaffende uns abgenommen werden können.
Also wenn man zum Beispiel an so was denkt wie die Aufbereitung
von Sounddatenbanken, so dass man Samples und Loops viel schneller findet,
Algorithmen für
Klangverbesserungen, die viel schneller uns zum Ziel führen
oder natürlich auch so was wie in Notationsprogrammen
automatische Arrangiertechniken oder Anwenden von Satztechniken.
All diese Dinge helfen uns ja letzten Endes bei der musikalischen Arbeit,
wenn sie eben automatisiert sind und wir damit nicht auch Zeit verbringen müssen
und uns auf andere wesentliche Punkte konzentrieren können.
Tja, also das ist sicher auch der Punkt, wo ich jetzt sagen würde:
Da kommen die traditionellen auch Analysemethoden sehr stark hinein.
Also wir haben immer als Beispiele gehabt zu segmentieren von Musik,
Beats annotieren, alles
das lässt sich zu einem Großteil mittlerweile automatisieren.
Natürlich kann man sich hinsetzen
und das einfach Schritt für Schritt die Marke setzen und das und das machen
oder auch die...
irgendwie eine
Transkription machen,
indem man sich halt hinsetzt und das nachspielt, bis man die richtigen
Akkorde gefunden hat.
Und da braucht man sehr viel Wissen und braucht auch - oder
Können - und braucht auch die Zeit, um das zu machen.
Und viele Leute wollen das halt...
wollen sich doch gar nicht hinsetzen, sondern die klicken
halt lieber auf den Button und haben das.
Das kann man natürlich jetzt argumentieren,
sollten die das, sollten die... sozusagen...
Wissen die überhaupt, was sie da kriegen oder so?
Also ist da genug Hintergrund da?
Aber möglich ist es zu einem gewissen
Grad natürlich, das quasi perfekt zu machen.
Und dann hat man immer noch die
Möglichkeiten da, zu manipulieren, zu ändern und Feinschliff zu machen.
Alles das.
Aber gerade diese, ich sage mal, eher stupiden Tätigkeiten,
wo es mir eigentlich darum geht: Wie kann ich mit dem Material, das
ich habe, weiterarbeiten und wie bereite ich das jetzt noch mal vor
auf eine Form, damit ich damit weiterarbeiten kann?
Das ist eigentlich nicht der kreative Prozess.
Der kann einen kreativen Prozess auslösen.
Aber eigentlich wäre das ja, wie du sagst, die mechanische Tätigkeit,
wo es eigentlich darum geht, eine
ja einfach
nur eine sozusagen
eine Darstellungsform zu ändern, eine Repräsentation zu ändern,
von einer Darstellung in die andere zu gehen und so weiter.
Und nur, um dann wiederum weiter arbeiten zu können damit ja.
Aber da würden natürlich jetzt viele sagen: Na ja, gut,
aber wenn ich transkribiere,
dann mache ich das ja, um da was zu lernen, um mir sozusagen
das Wissen anzueignen, was da auf mich einströmt.
Und das ist ein bisschen, wie wenn man als Tischler.
Die müssen...
bei der Ausbildung lernen die auch mal,
ein bisschen was mit der Hand einfach zu sägen,
nicht alles mit der Tauchsäge oder so zu machen.
Ob die dann...
Wenn sie den Beruf ausüben, werden sie wahrscheinlich wenige Sachen
wirklich noch mit Hand sägen, außer es ist halt absolut notwendig,
aber die meisten Sachen werden da halt
mit einer elektrischen Säge gemacht, weil es viel schneller geht.
Aber die haben eben das einmal gelernt.
Und ich glaube, so ein bisschen so denken halt
viele Musiker auch noch, dass man sagt: Na ja, klar kann man jetzt am Computer
irgendwie IDM machen und so ein paar MIDI-Akkorde setzen
und das dann alles spielt da alles schön und klingt super,
aber du kannst ja gar kein Instrument spielen.
Und genau.
Und dazwischen sozusagen bewegen sich, glaube ich, ganz viele Streite auch,
dass man sagt auf der einen Seite: Na ja, ich bin ein richtiger Musiker,
ich kann das Ganze, ich habe Repertoire, ich kann breit aufgestellt
mit Musik umgehen, ich kann viele Kriterien ansetzen.
Und die anderen,
die ja nur Knöpfe drücken, die aber oft dann,
weil sie natürlich auch oft schneller sind oder sich in diesem einen Ding
dann eben nur das eine machen, was eben dieser Knopf dann ihnen ermöglicht.
Dass sie dann darin halt relativ erfolgreich werden.
Das ist ja das Gemeine. Ne?
Also wenn man jetzt überlegt, wir sind die bekannten IDM-Produzenten,
das sind ja nicht die besten Musiker der Welt, sondern das sind halt...
Ja. Ich finde das Beispiel ganz gut, was du gebracht hast mit den Tischlern.
Die können das und dann, und das ist einfach eine Fertigkeit,
die können auch viel mehr als der
Durchschnittsbürger, wenn er jetzt irgendwie eine Säge
in die Hand nimmt und halt was macht damit.
Und da kann man natürlich Fertigkeiten entwickeln
und sehr, sehr gut werden in seinem Metier.
Und die Qualität wird eine höhere sein.
Aber auch da muss
man sagen, ist es auch so, dass auch die Tischlerqualität nicht
immer benötigt wird.
Also wenn ich jetzt das Beispiel weiterziehe,
es gibt halt Leute, die können halt IKEA-Möbel zusammenbauen
und auch das sind Möbel schlussendlich. Ja?
Und natürlich kann man sagen,
die Qualität ist nicht gut genug und das hält nicht zu lange.
Und wo ist da jetzt sozusagen
das Generationenüberdauernde und der richtige Beitrag?
Aber das ändert jetzt im Moment auch nicht viel.
Also für manche Leute ist halt ein IKEA-Möbel
das, was sie brauchen oder wollen.
Und für andere Leute ist es halt die hohe Kunst und die wollen halt was
Wertigeres, was Kunstvolleres was vom Profi gemacht ist sozusagen.
Und auch das ist...
hat seinen Markt und seine Bedeutung. Aber natürlich
sehen wir diese
gewissermaßen -
vielleicht ist das eine negative
Nutzung des Wortes, aber - wir sehen eine Demokratisierung in diesem Bereich. Ja?
Also es ist dann möglich,
durch Maschinenunterstützung, wie es eben auch bei, ich sag mal
CNC-Fräsen und automatischer Herstellung von und Zuschneiden von
Holz und so weiter ist.
Wir sehen, dass es in Zusammenarbeit mit Maschinen
neue Gruppen
erschließt, die dann diese Expertise gar nicht mehr
benötigen, die sehr gut auch ohne diese auskommen können.
Und ja, das ist ohne eine Wertung vorzunehmen einfach da und Faktum.
Und man sieht es in allen Bereichen, dass das so ist.
Das denke ich auch.
Und andererseits
ist es ja auch eine legitime Überlegung, bleibt man jetzt bei dem Tischlerbeispiel.
Klar, in der Ausbildung musst du auch lernen, wie es sich anfühlt
mit der Hand die Säge zu benutzen.
Aber wenn du jetzt als Profimusiker mit Deadlines zu tun hast
und irgendwie innerhalb kürzester Zeit einen Sheet erstellen musst,
wie jetzt beim Beispiel der Transkription, warum dann nicht
per Knopfdruck eine Analyse bekommen, um sich die Zeit zu sparen?
Und wenn man das eigentliche Ziel, was man erreichen will, im Blick hat
und sich seine Fähigkeiten eben nicht mehr beweisen muss, dann bekommen
solche technischen Hilfsmittel natürlich auch eine ganz andere Dimension.
Ja, aber genau diese technischen Hilfsmittel stellen ja auch in Frage,
wie sinnvoll bestimmte Tätigkeiten sind, die wir
im Schweiße unseres Angesichts erlernt haben.
So was wie transkribieren und Skalen lernen.
Oder ob das dann nur noch ein Privatvergnügen ist.
Und diese Sinnfrage, die da drinsteckt, die stellt sich ja sowieso für Musik
die ganze Zeit, auch in unserer Gesellschaft.
Und die wird natürlich durch solche Techniken noch virulenter.
Und auch für die Fähigkeit des Komponierens stellt sich diese Frage.
Wenn man sich vorstellt, als Komponist macht man die 100.
Ukulele-CD für irgendeine Werbung,
dann reproduziert man in dem Augenblick ja nur wieder ein Klischee.
Ja, aber Reproduktion ist doch genau der Punkt, um den es auch
bei der künstlichen Intelligenz geht, oder bei Machine Learning.
Das macht ja nichts anderes, als aus bestehendem Material zu lernen
und im besten Fall,
sagen wir mal, nicht zu interpolieren, sondern zu extrapolieren.
Also auch ein bisschen was darüber hinausgehend zu machen,
was da gerade in dem Material drinnen war, was man sich angesehen hat.
Aber die Wahrscheinlichkeit, dass das passiert, ist eigentlich recht gering.
Also was das wirklich gut macht, ist eben Variationen von Bestehendem zu generieren
und so gesehen...
das wird
es wahrscheinlich in der Musik auch ohne künstliche Intelligenz
schon gegeben haben davor, dass es wirklich nur...
also natürlich gab es genug Variationen, jetzt mal abgesehen
vom klassischen Bereich, wo halt Variationen
ohnehin schon eine eigene Kunstform waren.
Aber jetzt einfach nur sozusagen Ideen zu übernehmen
und neu zu interpretieren oder darzulegen oder so was
oder es zu einer Komposition einzubauen, natürlich gab es das davor auch schon.
Und künstliche Intelligenz macht genau das, nur das eben nicht mehr...
Vielleicht...
das ist vielleicht ein wichtiger Punkt in dieser Unterscheidung.
Was der Komponist davor gemacht hat, sind eigentlich zwei Schritte.
Das eine ist die Variation und das andere ist gleichzeitig
die Bewertung davon, ob das gut ist oder nicht gut ist
und möchte ich das übernehmen, möchte ich das nicht übernehmen.
Also eine Art von Kuratierung des generierten Materials implizit mitgenommen,
mitgemacht hat.
Das ist etwas, wo künstliche Intelligenz momentan noch total versagt
oder wo die große Frage ist: Wie kann man so was machen?
Inhalte generieren, das geht im großen Stile,
das kann ich eigentlich unendlich machen.
Ich lerne aus bestehendem Material und sage: Mache mir Variationen davon.
Alles, was so ungefähr funktioniert, aber was so ungefähr aussieht oder so
ungefähr klingt, aber nicht
genau das ist, was es schon gegeben hat, weil: Plagiat wollen wir keins.
Aber dann davon zu sagen: Welches von diesen Dingen ist jetzt gut
und welches ist interessant und welches nehme ich jetzt?
Das ist etwas, was künstliche Intelligenz gar nicht kann. Ja?
Und da braucht es immer noch den Menschen hintennach, der das kuratiert
und aus einem unendlichen Pool quasi theoretisch unendlichen Pool von
generierten Sequenzen, von Stücken, wie auch immer
die raussucht, die tatsächlich dann auch interessant sind
und vielleicht auch einen Mehrwert oder, sagen wir mal, einen ästhetisch
interessanten
Wert dazu bringen.
Und da ist immer noch der Mensch natürlich die Instanz, was das betrifft.
Und das können Computer gar nicht.
Natürlich kann man das versuchen rauszufinden,
was sind die Stücke, die erfolgreich waren, was sind die Stücke, wo...
die sozusagen
besonders gelungen sind, um das jetzt irgendwie so zu formulieren,
wo was Interessantes dabei ist und das dann statistisch versuchen
zu beschreiben und dann diese Eigenschaften sozusagen einzubauen,
wie auch immer das funktioniert.
Also da gibt es natürlich dann auch diesen Versuch, aber
das ist, glaube ich, per se nicht so einfach.
Das ist komplexer, da spielt man ja hinein.
Da hat es auch,
glaube ich, viel mit, sagen wir mal, gesellschaftlichen Strömungen
allgemein zu tun. Da hat es viel zu tun mit,
wie soll ich sagen, natürlich auch mit dem
wie oft bin ich gewisser Musik ausgesetzt, wann habe ich den...
wann gewöhne ich mich an Musik, wann habe ich den sogenannten
Aquired Taste, also wann habe ich mir das angeeignet, wann gefällt mir etwas,
das mir eigentlich nicht gefallen hat, nur weil ich es oft genug gehört habe?
Diese Dinge die sind alle nicht durch künstliche Intelligenz zu modellieren.
Das ist ein bisschen zu komplex.
Und das ist auch nicht in einem
Algorithmus drinnen, der sich halt jetzt durch große Datenmengen
an Musikstücken durcharbeitet.
Aber wäre das nicht genau der Punkt, wo man jetzt eigentlich sagen müsste:
Na ja, an dem Moment, wo die Algorithmen,
worüber wir am Anfang sprachen, weiter fortgeschritten sind, was sozusagen
die Nutzerwünsche und Nutzergeschmack angeht,
in dem Moment, wo so viel Daten gesammelt sind,
dass die Voraussagungen immer besser werden und immer treffender
werden, verliert nicht da auch dieser,
ich will mal sagen, kleine Hoffnungsschimmer,
dass es da etwas gibt, was die Maschinen
vielleicht doch noch nicht so gut können wie die Menschen
auch sehr schnell an Kraft und müssen wir nicht befürchten,
dass auch dieses Kuratieren am Ende von Maschinen genauso gut oder
vielleicht sogar besser stattfinden kann als von Menschen selber?
Also die große Frage bei den Empfehlungssystemen...
Wir haben das ja vorher schon angesprochen,
dass es halt dort gut funktioniert, wo ich viele Daten habe.
Also eigentlich dort, wo ich ziemlich gesichertes Wissen habe,
was gut funktionieren wird, dort funktionieren sie üblicherweise auch gut.
Wo sie ihre Nachteile haben, ist bei all den Dingen, wo es darum geht,
neue Dinge zu finden, überraschend positive Dinge.
Also Serendipität ist sozusagen das Schlagwort hier.
Das heißt, ich möchte eigentlich sozusagen
etwas, was noch nicht in den Daten drinnen ist, vorhergesagt bekommen.
Und das ist halt etwas, was mit statistischen Modellen, mit diesen
Modellen, wie sie
momentan funktionieren, ganz, ganz schlecht funktioniert.
Wie gesagt, der Zugang hier wäre Zufallskomponenten
und besser als Zufall möchte man schon sein.
Also reiner Zufall alleine ist jetzt sicher nicht
als sozusagen als Qualitätskriterium ausreichend für das.
Kann funktionieren, eben zufällig, muss es aber auch nicht.
Und wenn ich jetzt, ich sage jetzt mal, aus Benutzersicht
weiß, das System funktioniert, dieses System gibt mir zufällig Musik,
spielt mir zufällig Musik vor, wird meine Erwartungshaltung
und meine sozusagen meine Toleranz, was das betrifft, auch relativ gering sein.
Das heißt, ich brauche auch Ergebnisse relativ schnell.
Und ich glaube, das ist immer noch der Punkt, wo aktuelle
Mustererkennung, Mustererkennungssysteme und so weiter nicht
flexibel genug sind und das auch nicht so schnell...
sozusagen es nicht schnell genug adaptieren auf diese Dinge.
Und vor allem glaube ich, dass wir als Musiker oder
als Kreative generell uns sehr stark gegen so ein mechanistisches Weltbild wehren.
Denn wir glauben ja nicht, dass unsere Entscheidungen, also
ob künstlerische oder andere, rein mit Gehirnaktivität zu identifizieren wären.
Denn wir fühlen, wir empfinden
und wir haben eine gewisse Körperlichkeit, die ganz viel beeinflusst.
Denn auch im Konzert zu sitzen oder als Musiker auf einer Bühne aufzutreten,
das macht natürlich einen Unterschied, ob das in einem stark gefüllten
Saal stattfindet oder in einem einsamen Club.
Und wenn man als Zuschauer allein im
Club steht und eine Band hört, dann kann man sich natürlich schon fragen:
Also was, was, was mache ich denn dann hier,
wenn sonst keiner hier ist, ist das vielleicht doch nicht so gut?
Und all das spielt natürlich auch...
Also der gesamte Kontext, in dem Musik stattfindet, in dem Kunst stattfindet,
spielt natürlich auch eine Rolle bei der Kreation von Kunst.
Und das kann man vielleicht irgendwann alles in einen Algorithmus stecken.
Aber dann fragt man sich doch: Wozu denn überhaupt noch?
Ja, es ist das Grundproblem.
Bei all diesen Dingen, bei sozusagen allem, was modelliert ist, bei allem,
was formalisiert ist, muss ich halt die Parameter, die dann dieses Modell
braucht, auch entsprechend einfließen lassen, entsprechend auch messen können.
Und da sind wir genau an dem Punkt,
dass wir halt viele von den Dingen überhaupt nicht messen
können oder vielleicht auch gar nicht wissen,
wo wir, was wir messen sollten in diesem Zusammenhang.
Da sind wir
sozusagen einem [eigentlich?] der Grundprobleme,
was künstliche Intelligenz
und auch vielleicht Informatik sogar hier betrifft im weiteren Sinne,
dass man sich zwar denkt: Okay, ich kann all diese Prozesse abbilden,
wenn ich nur genug Daten habe, wenn ich das nur,
wenn ich nur diese Werte bekomme, wenn ich nur weiß, jetzt ist der Moment,
wo es, ich weiß nicht, wo die Erwartungshaltung
von allen Leuten im Publikum wäre, dass jetzt irgendwie ein Höhepunkt kommt
oder sonst irgendwas.
Und dann könnte ich darauf adaptiert, könnte ich darauf den Algorithmus
adaptieren oder diese Komposition adaptieren.
All diese Dinge könnte ich machen, wenn ich nur wüsste, was ich da...
Sozusagen was sind die Parameter, um die es hier geht?
Das Problem ist, ich kenne nicht die Parameter
und ich habe nicht unbedingt eine Methode, um das zu messen.
Und entsprechend gibt es da so viele Unbekannte in diesen ganzen Systemen,
dass wir sehr weit davon entfernt sind, dass das komplett abgelöst wird.
Allerdings dort,
und das ist jetzt eigentlich immer der Punkt, an dem wir uns befinden,
dort, wo wir die sozusagen die Umgebungsvariablen abschätzen können,
dort wo wir halbwegs wissen, um was es geht - und deswegen habe ich auch
von Kontext gesprochen am Anfang -, wenn wir wissen, was
sozusagen das Ziel ist, wenn wir wissen, es geht hier nur darum,
Musik für einen Film zu komponieren oder für einen Fahrstuhl oder ich weiß
vielleicht auch, wie mein Publikum genau sein wird
in einem Konzert und das ist jetzt eine Auswahl von,
keine Ahnung, von Hochschullehrern,
die halt auf ganz spezifische Dinge Wert legen
in einer Performance oder in einer Komposition, dann
kann ich mein System natürlich dahingehend optimieren, dass es dem entspricht.
Aber dann muss ich sehr viel über die Erwartungshaltung wissen.
Und als Mensch bringe ich dann so viel ein,
wie der Algorithmus das machen soll, dass ich schon nicht mehr
von künstlicher Intelligenz sprechen kann,
sondern halt von einer sehr, sehr spezifischen Ausprägung davon,
wo der Mensch eigentlich alles gesetzt hat und dann halt eine kleine Variante davon
sozusagen noch übergelassen hat,
die dann der Computer ist und die Maschine ist in diesem Zusammenhang.
Aber heißt es nicht im Endeffekt, dass die heutige Musikausbildung
von Komponisten dahin gehen muss, dass wir eigentlich Musikinformatiker ausbilden?
Denn langfristig scheint es ja fast so zu sein, als wäre es ganz wichtig,
dass man eben sich bewusst ist, was passieren,
was geht in der Branche und auch, wie man das nutzen kann,
denn sonst ist man ganz schnell vom alten Eisen.
Du fragst einen Informatiker,
das ist wahrscheinlich keine gute Idee.
Ich sage mal: Nein, das wäre, glaube ich, schlecht.
Aber: Ja, dieser Prozess, der so allgemein als digitale Transformation
immer wieder kursiert, der umfasst natürlich alle Bereiche
und natürlich auch die Musik und die Musikausbildung.
Ich glaube, dass das
in anderen Formen sich natürlich darstellt.
Also ich glaube, es ist wichtig zu wissen, was passiert.
Ich denke, dass es für keine Ausbildung mehr
sozusagen möglich, dass man nicht weiß, was die digitale Entwicklung
in dem Zusammenhang bringt.
Du kommst ja nicht mehr vorbei an sozusagen Tools, die es erlauben,
dass du
schon allein Musikunterricht nimmst, ohne dass das auf Distanz
auch möglich wäre beispielsweise, dass du Apps hast,
die dir helfen beim Erlernen
eines Instruments, die sozusagen den Lehrer ersetzen in vielen Fällen,
weil halt der Lehrer oft nicht verfügbar ist.
Und für manche Dinge reicht es halt einfach eine App zu
haben, die halt zuhört, ob der richtige Ton getroffen wurde.
Und da gibt es halt viele Dinge, die sind jetzt nicht unbedingt...
Es ist nicht erforderlich, dass jetzt sozusagen eine
ausgebildete Person daneben sitzt.
Aber schlussendlich für das sozusagen,
wie soll ich das nennen, höherwertige Erlernen
eines Musikinstruments brauche ich halt
die Person, die das selbst auch kann mit all den Erfahrungen
und das Wissen entsprechend weitergibt und als Kollektiv auch eingreift.
Das ist nichts, was ich von vornherein in einer App programmieren kann,
wo ich sagen kann: Ja, so wird es dann sein und irgendwann mal
muss es halt dann dieses Timbre und diese Frequenz und diese Obertöne
müssen halt genau in diesem Verhältnis da sein
und dann muss das Timing perfekt sein, weil: Dann weiß ich, die Person
hat es zu Ausdruck geschafft beispielsweise.
Aber ich meine, letzten Endes sind doch das genau die Parameter,
die wir auch im künstlerischen Werdegang eben versuchen explizit zu machen.
Das heißt, gerade für Musikunterricht und aber auch eben
das eigene Üben und Besserwerden versuchen wir doch ganz genau zu benennen,
was sind die Parameter,
die Qualität ausmachen und diese eben dann entsprechend zu erreichen.
Das heißt,
jetzt müsste man sich doch die Frage stellen: Ist das nicht etwas, was dann
zwar jetzt noch der Mensch macht, aber ganz genauso eines Tages
die KI machen kann?
Also dass die KI auch das Kuratieren am Ende selbst übernehmen kann
und damit schließlich dann eben doch den Menschen überflüssig
macht, was vielleicht nichts weiter als eine Frage der Zeit ist.
Diese Idee, dass KI sich quasi selber bewertet
oder versucht herauszufinden, ob das jetzt, ob das jetzt gut ist
oder nicht gut ist oder sich selbst kuratiert, wenn man das so sehen möchte;
das gibt es ja tatsächlich schon und im visuellen Bereich
hauptsächlich und das ist eigentlich die Grundlage einer spezifischen Form
von neuronalen Netzwerken, nämlich der sogenannten GANs oder
Generative Adversarial Networks,
die genauso funktionieren, dass es ein Netzwerk gibt, das Inhalte generiert
und ein Netzwerk gibt, das daneben dann quasi nur noch beurteilt, ob es sich dabei
um ein richtiges originäres Bild handelt oder um ein generiertes Bild handelt.
Und in dem Moment...
und die trainieren sich sozusagen gegenseitig, kann man sagen.
Also das Netzwerk wird gezwungen immer besser zu werden
und immer realistischere Bilder zu generieren,
um sozusagen diesen Diskriminator zu überlisten.
Und das eigentlich eine Technik, die hat in kürzester Zeit
sehr, sehr viele Anwendungen gefunden und auch sehr, sehr starke Verbesserungen
in der neuronalen Netzforschung herbeigeführt.
Wobei natürlich das immer nur so gut ist wie das Netz, das darauf trainiert ist
festzuhalten: Handelt sich es jetzt um ein richtiges Bild oder nicht?
Und das ist halt auch trainiert, basierend auf einer Vielzahl von real
existierenden Bildern.
Also das hat natürlich auch Grenzen.
Aber diese Idee selbst festzulegen, ist das, was
KI macht jetzt eindeutig als KI identifizierbar
oder sieht das so aus wie das, was ich von Menschen generiert bekommen habe,
und das automatisch zu entscheiden, hat sehr stark dazu geführt, Netze dahin
zu zwingen, menschenähnlich oder in der Qualität ähnlich wie Menschen
Inhalte zu generieren.
Wenn man das jetzt so an
angeht, wie du das gesagt hast im Sinne von:
Es gibt doch Kriterien, die Menschen auch anwenden.
Sicher, ich glaube auch, dass das funktionieren würde,
wenn man hergeht - oder funktionieren würde, immer nur im Rahmen natürlich -,
aber dass es da durchaus Erfolge geben kann zu sagen: Okay,
welche Charakteristika gibt es?
Wie schaut die Form aus, wenn ich jetzt überlege,
was waren die erfolgreichen Hits?
Okay, da habe ich halt eine Abfolge klassisch nach dem Schema halt Intro,
Into-Verse-Chorus und da dürfen maximal zwei Minuten dazwischen oder eine Minute
dazwischen liegen, bis das erste Mal der Chorus kommt.
Und wie oft muss der wiederholt
werden, damit das sozusagen einprägsam ist und damit das erfolgreich ist?
Und dann kann ich mir anschauen, was ist passiert,
und wie viele von den Liedern fallen in dieses Schema hinein und
das hat...
war recht erfolgreich und so weiter.
Und dann habe ich diese Kriterien.
Was damit aber nicht berücksichtigt wird, ist einerseits
fehlt gewissermaßen der Machine Learning die Kreativität, neue Dinge auszuprobieren
und andererseits fehlt dem Machine Learning auch die Möglichkeit so gesehen
zu beurteilen, wann etwas neu und interessant
ist, was es noch nicht gegeben hat.
Und das passiert eigentlich permanent in der Musik.
Und das eigentlich das, was wir noch als...
was sehen und was diese Überraschungshits sind, neue Strömungen,
neue Genres, die entstehen, ist genau dann,
wenn etwas passiert, was es davor noch nicht gegeben hat.
In vielen Fällen natürlich
argumentiert: Gut, das sind alles
nur Wiederholungen bestehender Phänomene und irgendwie lässt sich
alles auf Urformen zurückführen und so weiter.
Aber tatsächlich ist das ja genau das, wo es interessant ist: Die Neuigkeiten,
die neue Musik zu finden, Dinge, die man nicht schon hundertmal gehört hat
oder zumindest ein bisschen so um das bisschen anders, als dass es
aufs Neue wieder interessant wird.
Und das ist, glaube ich etwas, was Maschinen Learning gar
nicht beurteilen kann, wo diese Neuheit zu finden ist.
Aus, ich sage mal, mathematischer Sicht
ist das ist nachvollziehbar, weil: Der Raum an
Möglichkeiten, an Parametern, der sich aufspannt,
da kann ich in viele, in viele Richtungen gehen, wo ich sozusagen noch nicht war.
Was ist noch nicht abgedeckt in diesem Parameterraum,
wenn ich das so nennen darf?
Aber was dann tatsächlich relevant sein wird,
das kristallisiert sich erst dann durchaus
in der Wahrnehmung und in dem, was dann in weiterer Folge passiert.
Und das ist für die Maschine aber, ich sage mal, wertfrei. Ja?
Also da sind alle Richtungen gleichermaßen gut oder schlecht,
aber das haben wir nicht...
können wir nicht vorhersehen, wo sich diese Tendenzen dann hinentwickeln.
Und das ist ja eigentlich genau das.
Das ist doch eigentlich genau der spannende Punkt, dass beim Lernen
an sich genau das unsere Aufgabe ist, immer wieder herauszufinden:
Was sind eigentlich hier gerade die Parameter, auf die es ankommt
und wann bewerten wir diese Parameter als qualitativ erfüllt oder nicht?
Und da, wo wir daran scheitern, wenn man das so zusammenfassen kann, kann auch uns
die Technologie niemals überholen, weil eben genau das Setzen
der Parameter die Voraussetzung dafür ist, dass das überhaupt technisch gut
durchgeführt werden kann.
Ganz genau.
Sie betrifft nicht nur die Musik, sie betrifft allgemein
die künstliche Intelligenz.
Aber die Sache hier ist tatsächlich einerseits zu wissen:
Was interessiert mich, was muss ich messen?
Und dann das Nächste: Wie könnte ich das technisch umsetzen?
Und das ist halt...
In vielen Fällen sind wir sehr weit davon entfernt und deswegen
sind das auf zwei Ebenen Probleme, die sich ergeben und bei weitem
nicht an dem Punkt, dass man sagt: Ja, alles ist digitalisierbar.
Wir sind ja noch nicht mal dabei,
nicht mal in der Lage sozusagen, unsere Umwelt zu digitalisieren.
Warum sollen wir...
Wie sollen wir es schaffen, uns zu digitalisieren dann als Menschen?
Aber sozusagen diese
Parameter zu identifizieren und dann auch messbar zu machen,
sind beides zwei sehr schwere, zwei wirklich große Herausforderungen.
Und ob man das überhaupt möchte, ist dann natürlich noch die dritte Frage.
Genau das ist die größte Frage.
Selbst wenn wir alles könnten, wollen wir denn überhaupt digital stattfinden?
Oder ist eben das feuchte, schwitzige Punkkonzert genau das, was wir brauchen?
Peter,
vielen Dank dir für dieses spannende und aufschlussreiche Gespräch.
Es war wirklich sehr erhellend und am Ende ja doch auch ein wenig hoffnungbringend
für alle die, die ein wenig Angst haben, dass uns die Maschinen eines Tages
in jeglichen Belangen ersetzen und wertlos machen.
Sehr gerne.
Auch heute haben wir wieder viele philosophische Fragen gestreift
und so landen wir in unserer nächsten Podcastfolge den Philosophen
Hannes Worthmann ein.
Mit ihm werden wir den Unterschied zwischen Mensch und Maschine
herausarbeiten und versuchen, uns der Frage anzunähern,
was Kunst in der heutigen Zeit überhaupt ist.
Also hoffen wir, dass ihr auch nächstes Mal wieder dabei seid.
Ciao. Tschüss. [Musik]