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Boris Lurie

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Materialität und Konzeptualität


Eingabedatum: 12.12.2023





Diashow

Aktuell wird intensiv über die synthetischen Selbstlernverfahren von Computern nachgedacht, wie es bei AlphaGo demonstriert wurde. AlphaGo, ein durch künstliche Intelligenz angetriebenes System, hat das Regelwerk von GO genutzt, um in Millionen von Simulationen verschiedene Züge und Strategien zu entwickeln und zu speichern, die zum Erfolg führen. Dieser synthetische Ansatz hat das Potenzial, auch auf Bereiche wie Mathematik und Logik angewendet zu werden.

Doch auch bevor wir diese Entwicklungsstufe erreichen, bieten rekursive Algorithmen die Möglichkeit, komplexe Datenmengen kontextbezogen zu analysieren und zu interpretieren.

Diese Fähigkeit wird in unserer Diashow visuell dargestellt, in der KI generierte Bilder die Beziehung zwischen Marcel Broodthaers und Marcel Duchamp erforschen. Diese Bilder sind nicht nur künstlerische Interpretationen, sondern auch ein Beispiel dafür, wie KI komplexe künstlerische und konzeptionelle Ideen verarbeiten und darstellen kann.

In einem separaten Abschnitt wird die Bedeutung der rekursiven Entscheidungsfindung erläutert. Dieses Konzept ist entscheidend für das Verständnis, wie KI komplexe Probleme löst und Entscheidungen trifft, was nicht nur in der Welt der Kunst, sondern in vielen Aspekten unseres Lebens relevant ist. Die Kombination dieser Elemente – AlphaGo, rekursive Algorithmen und KI-generierte Kunst – bietet einen Einblick in das Potenzial künstlicher Intelligenz.

GPT:

"Ein mögliches Ergebnis eines Treffens zwischen einer Idee von Marcel Broodthaers und einem Werk von Marcel Duchamp im Kontext eines Konzeptkünstlers könnte eine faszinierende Mischung aus visuellen und konzeptuellen Elementen sein, die die Grenzen der traditionellen Kunst herausfordern.

Marcel Broodthaers war bekannt für seine poetischen, oft rätselhaften Werke, die Sprache, Bilder und Objekte auf unerwartete Weise kombinierten. Seine Arbeiten befassten sich häufig mit der Frage, was Kunst ist und wie sie funktioniert. Marcel Duchamp dagegen war ein Pionier der Konzeptkunst, der mit seinen Readymades die Bedeutung von Objekten und die Rolle des Künstlers in Frage stellte.

Ein Treffen dieser beiden Ideen könnte in einem Kunstwerk resultieren, das sich sowohl mit der Materialität als auch mit der Konzeptualität auseinandersetzt. Vielleicht wäre es ein Objekt oder eine Installation, die alltägliche Gegenstände in einen neuen, unerwarteten Kontext setzt, begleitet von poetischen oder rätselhaften Texten, die die Betrachter dazu anregen, über die Natur der Kunst und ihre Rolle in der Gesellschaft nachzudenken.

Dieses hypothetische Werk könnte die Zuschauer herausfordern, über die Beziehung zwischen Wort und Bild, zwischen Kunst und Nicht-Kunst sowie über die Rolle des Künstlers und des Betrachters im Kunstprozess nachzudenken. Es wäre ein Spiel mit Erwartungen und Konventionen, das typisch für die Arbeiten beider Künstler ist und gleichzeitig eine neue Ebene der Reflexion und des Diskurses eröffnet.

Rekursive Entscheidungsfindung

Rekursive Entscheidungsfindung ist ein Konzept, das in verschiedenen Bereichen wie Informatik, Mathematik und Entscheidungstheorie Anwendung findet.
Einige Schlüsselelemente der rekursiven Entscheidungsfindung umfassen:

Zerlegung in kleinere Probleme: Ein großes Problem wird in kleinere, handhabbare Teile zerlegt. Diese Zerlegung erfolgt oft rekursiv, d.h., jedes kleinere Problem kann weiter in noch kleinere Probleme unterteilt werden, bis eine grundlegende, leicht lösbare Ebene erreicht wird.

Rekursive Algorithmen: In der Informatik werden rekursive Algorithmen verwendet, um Probleme zu lösen, indem eine Funktion sich selbst mit einem modifizierten Eingabewert aufruft. Dies ermöglicht es, komplexe Probleme in einer klaren und oft effizienten Weise zu lösen.

Entscheidungsbaum-Methoden: Hier wird ein Problem in Form eines Baumes dargestellt, wobei jeder Knoten eine Entscheidung repräsentiert. Die Entscheidungsfindung erfolgt dann durch das Durchlaufen des Baumes, wobei in jedem Schritt rekursiv auf vorherige Entscheidungen zurückgegriffen wird.

Rekursive Entscheidungsfindung ist besonders nützlich in Situationen, in denen Probleme eine hierarchische oder sich wiederholende Struktur aufweisen und wo Entscheidungen auf der Basis von vorherigen Ergebnissen optimiert werden können."


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