Live-Stream über Künstliche Intelligenz und Graffiti

29/9/2020

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29/9/2020

Livestream

19:00

Graffiti und künstliche Intelligenz

Im Rahmen des Vortrags wird eine Reihe experimenteller Arbeiten mit abstrakten Graffiti-Werken von Alsino Skowronnek vorgestellt und diskutiert, die mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens entstanden sind oder von diesen inspiriert wurden.

Die Arbeiten reichen von neuartigen Graffiti-Tags, die vom Künstler in Zusammenarbeit mit einem tief faltenden neuronalen Netzwerk (pix2pix-Algorithmus) hergestellt wurden, bis hin zu abstrakten Graffiti-Stücken, die mit Hilfe von Generativen Adverseriellen Netzwerken (GANs) erstellt wurden.

Der Vortrag ist in erster Linie eine Untersuchung des Potenzials für solche Kollaborationen zwischen Graffiti-Künstlern und Maschinen. Er dient auch dazu, ein Gespräch mit Nicht-Graffiti-Künstlern zu erleichtern, um die Nuancen der Subkultur und ihre Beziehung zum städtischen Leben im Zeitalter zunehmend maschinengetriebener Entscheidungsfindung besser zu verstehen.
Wie kann eine neue Technologie – wie das maschinelle Lernen – in einer Nischen-Subkultur unterwandert und jenseits traditioneller monetärer Anwendungen angewendet werden? Die Veranstaltung findet in deutscher Sprache statt.

The talk will showcase and discuss a number of experimental works of abstract graffiti paintings by Alsino Skowronnek that have been created with or inspired by machine learning algorithms.

The works range from novel graffiti tags that have been produced by the artist in collaboration with a deep convolutional neural network (pix2pix algorithm) to abstract graffiti pieces that have been created with the assistance of Generative Adverserial Networks (GANs).

The talk is primarily an exploration of the potential for such collaborations between graffiti writers and machines. It also serves as a conduit to facilitate a conversation with non-graffiti writers to better understand the nuances of the subculture and its relationship with urban life in the age of increasingly machine-driven decision making.
How can a new technology – such as machine learning – be subverted in a niche subculture and appropriated beyond traditional monetary applications?

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