Unsere städtische Umgebung könnte bald voll von autonomen KI-Systemen sein, die den Charakter (und die wesentlichen Bestandteile) des „Lokalen“ verändern – sei es in Form von Straßenlaternen, die Fahrzeuge und FußgängerInnen (genauso wie den Gesang der Vögel oder Schüsse) tracken oder in Form von Systemen zur Erkennung von Emotionen in Geschäften bin hin zu persönlichen In-Ear-Assistenten.

Als Startschuss zu diesen Projekten stellten wir eine Reihe von Fragen: Welche Ökologien schafft eingebettete künstliche Intelligenz? Wie könnten mögliche Interaktionen aussehen? Wie interagieren die verschiedenen Systeme miteinander, und welche Rolle sollte das Design dabei spielen? Was ist mit dem Wohlergehen solcher KI-Systeme? Welche Implikationen bringen die Technologien und Methodologien von KI / ML mit sich – neuronale Netze, beaufsichtigtes / unbeaufsichtigtes Lernen, Edge / Fog / Cloud-Netzwerkstruktur? Oder die Methoden und Vorurteile von “Data-Scientists”?

Die Projekte nutzen verschiedene Medien und funktionierende Technologien, um den menschlichen Einfluss durchdringender KI-Entitäten und Architekturen zu erforschen. Sie sind spekulativ, experimentell, ja sogar seltsam. Sie wollen herausfinden, an welchen Stellen sich aufgrund der wachsenden Komplexität Probleme auftun könnten, sind aber weder utopisch noch dystopisch. Sie wollen Einsichten ermöglichen und eine Diskussion anstoßen, die insbesondere für jene neuen Design-Praktiken relevant sind, die Mensch, Gesellschaft und “das smarte Ding” kombinieren.

Media Design Practices ist ein experimentelles Programm, das mittels Critical Making neue Designansätze und die Auswirkungen neuer Ideen aus Wissenschaft, Technologie und Kultur auslotet. Das ArtCenter College of Design ist ein privates Non-Profit-College in Pasadena, Kalifornien. Die hier präsentierten Arbeiten stammen von Kiana Bahramian (US), Stephanie Cedeño (US), Reina Imagawa (JP), Yeawon Kim (KR), Xiaoxuan Liu (CN), Michael Milano (US), Claire le Nobel (CA), Godiva Reisenbichler (US), Yidan Sui (CN), Nan Tsai (TW), Jason Wong (US), Nicci Yin (US/TW) und Hao Zhang (CN), die ein Masterstudium in Media Design Practices am ArtCenter College of Design absolvieren. Die Kuratoren von The Internet of Enlightened Things, Phil van Allen und Ben Hooker, haben den gleichnamigen Kurs geleitet, der die Grundlage für diese Arbeiten darstellte.
Weiterführende Informationen finden Sie unter:
http://www.mediadesignpractices.net/research/ioet

This town has a secret: Networked Colluding in the Internet of Things

Stephanie Cedeño (US), Nicci Yin (US/TW)

This town has a secret: Networked Colluding in the Internet of Things beschäftigt sich mit Geheimnistuerei als Teil der Struktur eines Stadtviertels und geht der Frage nach, wie mit KI ausgestattete Geräte Geheimnistuerei betreiben. Das Projekt, das von Mafia- und Gangster-Archetypen inspiriert wurde, drängt den Grad der Vernetzung von IoT-Geräten in eine absurde Zukunft, wo eine vernetzte Gemeinschaft von KI-Agenten geheim ein Stadtviertel kontrolliert.

A Committee of Infrastructure

Jason Wong (US)

A Committee of Infrastructure thematisiert die Problematik von Handlungsmacht und Repräsentation in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Das Projekt bedient sich des bewährten Formats der Sitzung einer Stadtverwaltung und untersucht, wie Menschen und KI-Systeme innerhalb eines solchen Settings interagieren und miteinander verhandeln.

Mr. Rogers talks about Artificial Intelligence

Godiva Reisenbichler (US)

Mr. Rogers talks about Artificial Intelligence stellt folgende Frage: Wie können wir die neuen, umstrittenen Ausprägungen einer ubiquitären künstlichen Intelligenz genauso entmystifizieren, wie der amerikanische Fernsehstar Mr. Rogers mit seiner Bildungsserie Mister Rogers‘ Neighborhood das Medium Fernsehen entzauberte?

When AIs Go Feral

Claire le Nobel (CA)

When AIs Go Feral stellt sich vor, wie das Tierleben in einer bestimmten Gegend von künstlichen autonomen Akteuren modifiziert wird (und sich selbst modifiziert). Inspiriert von der wahren Geschichte über einen großspurigen Immobilienentwickler, der nichtheimische Vogelarten in seine private Ranch importierte, untersucht das Projekt anhand einer Klanglandschaft aus Vogelgesang ein sich ständig entwickelndes, mutierendes hybrides Ökosystem.

Intelligent Devices Retirement Preserve

Michael Milano (US)

Intelligent Devices Retirement Preserve lässt intelligente Landwirtschaftsmaschinen nach ihrer Außerbetriebnahme weiterhin auf einer Grünfläche umherfahren, wo sie mit Menschen interagieren können. Das Projekt entwirft neue Rollen für spezifische Klassen intelligenter Geräte für die Zeit jenseits ihrer geplanten Obsoleszenz, vor allem für autonome Landwirtschaftsmaschinen, die über einen einzigartigen Pool landwirtschaftsbezogener Daten verfügen, da sie ihr Leben lang Pflanzen und Tiere versorgt haben.

Department of Parks and Recreation: AI Upkeep

Xiaoxuan Liu (CN), Godiva Reisenbichler (US)

AI Upkeep schlägt vor, KI-Systeme, die Städte kontrollieren, für die BewohnerInnen zu öffnen und in Form von physischen “Entscheidungsbäumen“ lesbar zu machen. Wie würde sich ein Stadtviertel im wortwörtlichen und im übertragenen Sinn verändern, wenn diese städtischen Interface-Strukturen „beschnitten“ würden?

Training a car to dream

Hao Zhang (CN)

Training a car to dream umfasst eine Reihe von Apparaten, die maschinelles Lernen zum Trainieren neuronaler Netzwerke in autonomen Fahrzeugen nutzen. Was bedeutet es, ein schlechter Fahrer zu sein, wenn man in einem autonomen Auto sitzt? Kann ein autonomes Fahrzeug so trainiert werden, dass es zum Wohle der Insassen von einer aufregenderen, weniger langweiligen Fahrerfahrung träumen lernt, sie also zuerst halluziniert und dann simuliert?

Insectile Indices

Yeawon Kim (KR)

Insectile Indices fragt sich, wie elektronisch augmentierte Insekten so trainiert werden können, dass sie als ausgeklügelte Sensoren in Gruppen arbeiten und Teil einer Nachbarschaftswache sind. Das Projekt untersucht die ethische Dimension dieser umstrittenen Idee, aber auch die ästhetische Dimension einer solch bewussten Veränderung eines Ökosystems in unserer Fauna.

Listening City

Nan Tsai (TW)

Listening City erforscht die menschlichen Beziehungen in einem erfundenen Kontext, in dem Infrastruktur buchstäblich hören kann, was gesagt wird, und in dem sie auf „nützliche“ Weise eingreift, indem sie entsprechend reagiert. Das Projekt greift auf die Resultate der Sentiment-Analyse zurück und untersucht, wie eine radikale Sensibilität in urbane KI-Infrastruktur eingebaut werden und wie diese extreme „Intelligenz“ uns sogar in unseren vergänglichsten Äußerungen beeinflussen könnte.

The Hallucinating City

Kiana Bahramian (US)

The Hallucinating City entwirft eine wiedererbaute Stadt, die von strategisch „halluzinierenden“, aus Fragmenten ausgegrabener Medien und Metadaten bestehenden Formen zum Leben erweckt wurde. Das Projekt erkundet die verschwommene Grenze zwischen Nostalgie und KI-Halluzination sowie die machtvolle, aber umstrittene Rolle, die maschinelles Lernen spielen könnte, wenn greifbare, konkrete Dinge aus einer vergänglichen, bruchstückhaften Vergangenheit wiedererstehen würden.

Rules of Utopia

Yidan Sui (CN)

Rules of Utopia erfindet eine Reihe von Wohnungseigentümergemeinschaften, in denen jeweils unterschiedliche Regeln für das Verhalten intelligenter Geräte in der Stadt Utopia gelten. Welche Konflikte ergeben sich zwischen Vierteln mit unterschiedlichen Regeln? Wie reagieren die Regulierungsschwellen autonomer Geräte darauf?

Wie schwierig ist es, selbst mit Machine-Learning-Software zu arbeiten, und welche Gestaltungsmöglichkeiten gibt es dabei? Erfahrene AnwenderInnen erklären anhand ihrer Projekte, worauf es ankommt.

Kein Schnellkursus für AI-Entwicklung, aber eine gute Gelegenheit sich für den eigenen Einstieg in die praktische Arbeit mit Machine Learning vorzubereiten.

FR 8.9.2017

SA 9.9.2017

SO 10.7.2017

Die bei Deep Learning angewandten Algorithmen für künstliche Intelligenz wurden ursprünglich von den neuronalen Netzwerken in unserem Gehirn inspiriert und existieren schon seit Jahrzehnten, sind aber erst in letzter Zeit einer breiten Öffentlichkeit bekannt geworden. Dies wird oft darauf zurückgeführt, dass erst seit kurzem die entsprechende Rechenleistung der Computer und umfangreiche Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Allerdings wird der Fortschritt unbestreitbar durch Milliarden Dollar schwere Investitionen angetrieben, die Lieferanten von Massenüberwachungstools tätigen: Internetfirmen, deren Geschäftsmodell auf psychografischem Targeted Advertising (zielgerichteter Werbung) beruht, und Regierungsorganisationen, die “Krieg gegen den Terror” führen. Sie wollen das Verständnis von Big Data automatisieren, also das Verstehen von Text, Bilder und Klänge. Aber was bedeutet es, zu „verstehen“? Was bedeutet es, zu „lernen“ oder zu „sehen“?

Learning to See ist eine noch nicht abgeschlossene Serie von Arbeiten, die hochmoderne Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens nutzen, um über uns selbst und darüber, wie wir die Welt interpretieren, zu reflektieren. Das von unserem bewussten Geist wahrgenommene Bild ist nicht eine direkte Abbildung der Außenwelt oder dessen, was unsere Sinne liefern, sondern eine simulierte Welt, die je nach unseren Erwartungen und Glaubenssätzen rekonstruiert wird. Diese Arbeit ist Teil einer breiter angelegten Untersuchung über sich selbst bestätigende Voreingenommenheiten, über unsere Unfähigkeit, die Welt aus dem Blickwinkel eines Anderen zu sehen, und die daraus resultierende gesellschaftliche Polarisierung.

SA 9.9.2017

SA 9.9.2017, 15:00-16:30 (Englisch)

Infos

Treff- und Ausgangspunkt: POSTCITY WE GUIDE YOU Meeting Point
Dauer: 90 Minuten
Sprache: Deutsch
Kosten: € 16 / € 12 ermäßigt

SA 9.9.2017

SA 9.9.2017, 13:00-14:30 (Englisch)

Infos

Treff- und Ausgangspunkt: POSTCITY WE GUIDE YOU Meeting Point
Dauer: 90 Minuten
Sprache: Englisch
Kosten: € 16 / € 12 ermäßigt