Als Kreativität wird die Fähigkeit von Menschen bezeichnet, ein Problem auf eine besonders originelle, neue oder nützliche Art und Weise zu lösen. Neben dem Lösen von Problemstellungen umfasst dieser Begriff auch schöpferische Tätigkeiten. Diese Fähigkeit wird nun mittels Computer versucht nachzuahmen. Mithilfe von datengetriebenen Algorithmen werden Computern Kreativität antrainiert, was schlussendlich zum Begriff der „künstlichen Kreativität“ führt. Doch wozu sollen Computer überhaupt kreativ sein?
Kreativität ist der erste Schritt zum Erzielen von kulturellem und wirtschaftlichem Fortschritt. Jedem Fortschritt liegt eine Innovation zu Grunde. Diese Ideen und Erfindungen können sogar von solch hohem Wert sein, dass diese Werke durch Patente oder das Urheberrecht geschützt werden. Durch den Einsatz von moderner Rechentechnik und neuen Algorithmen wird versucht, den meist langwierigen Prozess der kreativen Lösungsfindung zu beschleunigen. Folgend werden wir Ihnen zwei Beispiele vorstellen, in denen KI-Algorithmen bereits heute als kreative Unterstützung Anwendung finden.
Ein Teilbereich, in der künstliche Kreativität eingesetzt wird, ist die Musik. Dabei werden sogenannte Deep Learning Methoden angewendet und die KI-Anwendungen mithilfe von Informationen zu Noten, Klang und Rhythmus trainiert. Das neuronale Netz spürt wiederkehrende Merkmale auf und beginnt anschließend selbst Musik zu komponieren. Eines der bekanntesten Beispiele in dem Musik KI-gestützt komponiert wurde ist das Album „I AM AI“ von der Musikerin Taryn Southern (https://open.spotify.com/album/4vjwJK0Rya7wufnj7PdQym). Das Album umfasst 8 Songs, die mithilfe von KI produziert wurden. Zwar kann KI eine inspirierende Quelle für neue Songs sein, trotzdem fällt die Entscheidung, ob eine ausgegebene Sequenz gefällt oder nicht noch immer im menschlichen Ohr. Dieser link führt zu einem aufschlussreichen Interview mit dem Pop-Star.
Ein weiteres Anwendungsfeld von künstlicher Kreativität ist die schnelle und genaue, s.g. Bild-Superauflösung. Dahinter verbirgt sich nichts weiter als der Prozess, aus einem unscharfen und verpixelten Bild ein qualitativ hochwertiges Bild zu generieren. Dieses Verfahren wird heutzutage nicht nur bei der Nachbearbeitung von Bildern eingesetzt, sondern auch um den mobilen Datenverkehr zu reduzieren. Wird ein Bild verschickt wird es zunächst leicht komprimiert (verpixelt) und anschließend auf der Empfängerseite wieder rekonstruiert. Dadurch kann etwa 75% der Bandbreite eingespart werden. Ein weiterer Vorteil von Superauflösungsalgorithmen ist ihre Schnelligkeit. Heutigen Algorithmen können Bilder bereits in Echtzeit, d.h. 25 Bilder pro Sekunde, rekonstruieren. Damit eignet sich die Superauflösung auch für Kameras und ihre Zoomfunktionen.
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