Regeln der Erforschung
der künstlichen Dummheit


Das GLA-Prinzip

AM-Grundlagenforschung
(aus "the basics of GLA"; Miami/NK)


Aus zahlreichen Rückmeldungen an AM-Institute in aller Welt läßt sich ableiten, daß die Frage, "Was ist Artificial Madness?" nicht nur für ihre Erforscher, sondern auch für viele AM-Interessenten nicht ganz klar zu beantworten ist.

Ohne den Expansionsdrang der AM durch zu starre Abgrenzungen gefährden zu wollen, werden hier nochmals die zwei wesentlichen Schritte dargestellt, durch die aus der Utopie Artificial Intelligence die Realität AM entsteht.


Wir wollen dies an Hand eines Beispiels tun, daß aufzeigt, warum die AI-Forschung am Kern der Sache vorbeigeht:

Aufgabenstellung
Ein Programm soll die menschliche Beurteilung eines Kunstwerkes im Rahmen einer Vernissage durch Erfassung und Analyse der Bedingungen ersetzen.

Diskutierter Lösungsansatz

Mittels Videokamera wird das Bild in den Speicher übertragen. Ein Programm beurteilt anschließend die Ausgewogenheit der Farben, die Aufteilung verschieden besetzter Themen, sowie die Kontrastwirkung von Linienführung bzw. Farbmischung hinsichtlich unterschiedlicher Themen.

Weiters wird die Tiefenwirkung, die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Schaffensperiode des Künstlers, die Aktualität der aufgezeigten Themen, der ästhetische Umgang damit und die Vielschichtigkeit erfaßt, in der die Auseinandersetzung mit dem Thema des Bildes erfolgte.

Obwohl uns zur Zeit kein Programm vorliegt, daß diese Erfassungen und Beurteilungen vornimmt, dürfte es in Summe kein Problem sein, zumal die Einzelbewertungen nur addiert werden müssen, um einen Gesamteindruck zu erhalten.

Es ist wohl auch ein leichtes, aus der damit gewonnenen Zahl eine typische Antwort "Das Bild ist ein Skandal", "Fenster sollten bei einer Vernissage gekennzeichnet werden", "Sagenhaft", etc., zu generieren.

Ohne Zweifel wäre die Antwort künstlich!

Aber ist die Antwort auch wirklich intelligent?

Okay, das Bild ist häßlich und das Programm hatte keine Mühe zu erkennen, daß es sich um eine Renoir-Kopie handelt.

Aber der Maler links von uns stellt eine Bedrohung dar, die das Programm nicht berücksichtigen konnte. ===> Programmänderung !

Andererseits ist uns der Maler ziemlich egal und durch die nun gemäßigte Antwort verwickeln wir uns in ein Gespräch, wodurch wir das soeben eröffnete Buffet versäumen.

DUMM! Nicht eine Spur von intelligentem Verhalten.

Eine nochmalige Änderung der Antwort in "Ich bin sprachlos" (auf den ersten Blick geradezu raffiniert) ermöglicht zwar den Weg zum Buffet, erzeugt aber bei der Partnerin den Eindruck, daß es sich hierbei um ein ultimatives Weihnachtsgeschenk handelt. Sie könnten das Bild dann nicht einmal in den Keller stellen, ohne Ihre Partnerin zu beleidigen.

Es zeigt sich, daß das Programm noch so viele Fakten beureilen kann, fehlt ein einziges Detail, so liegt es komplett daneben und jede Programmänderung verschärft nur die Problematik und verlängert die Rechenzeit.

Die Trefferquote wird bei allem Bemühen nicht besser. Wir sehen bereits, daß vor allem der erste Teil des Programms, die Erfassung und Beurteilung des Bildes, vollkommen überflüssig ist.

Mit Hilfe des AM-Prinzips GLA (=gnadenlose Abstraktion) erhalten wir nun ein Programm, das mit einer Zufallszahl Bildbeurteilungen aus eine vordefinierten Tabelle abruft.

Um einen Bezug zur jeweiligen Situation herzustellen, wird die Tabelle zuvor in Abhängigkeit vom Vornamen des Künstlers, sowie der Epoche des Bildes sortiert.

Damit erreichen wir vor allem längere Antwortzeiten, die einen zusätzlichen intelligenten Touch erzeugen und eine rechtzeitige Unterbrechung des Programmes ermöglichen.

Die Trefferquote unterscheidet sich jedoch nicht von jedem ernsthaften Versuch einer Situationsbeurteilung.

AI ist also als Spezialfall der AM anzusehen, mit der zwar die gleichen Ergebnisse, jedoch mit einem ungleich höheren Aufwand erzielt werden können.

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