Die Technologieausgabe

Das kam dabei raus, als wir einer Künstlichen Intelligenz das VICE-Cover überließen

Für die "Future of Technology"-Issue haben wir das Titelbild von mehreren Hochleistungsrechnern zeichnen lassen. So sah ihr Werk nach einem Monat aus.

von Michael Byrne
23 April 2017, 4:00am

Aus der Technologieausgabe.

Die Geschichte hinter dem Cover unserer "Future of Technology"-Issue hätte thematisch nicht besser passen können: Wir haben das Titelbild mithilfe eines sogenannten "Deep Convolutional Generative Adversarial Network" erstellt. Solche DCGAN-Verfahren generieren ganz neue Bilder mit Hilfe von maschinellem Lernen. Den Hype um diese von einer Künstlichen Intelligenz erstellten Bilder löste zwar Googles DeepDream aus, doch tatsächlich bietet DCGAN für unseren Zweck einen "reineren" Ansatz. Das Tool generiert seine Bilder allein aus vorher festgelegten Sample-Daten, anstatt wie DeepDream-Muster meist zufällig gewählten Referenzbildern zu finden und zu verstärken. In unserem Falle griffen wir auf alte VICE-Cover zurück.

Maßgeblich entwickelt wurde das DCGAN-Verfahren 2015 von einem Informatiker-Trio, zu dem auch der für Facebook arbeitende KI-Forscher Soumith Chintala gehört. Kurz gesagt funktioniert das Verfahren so: Die Hälfte des neuronalen Netzwerks beginnt, auf Basis des Samples drauflos zu zeichnen. Dann zeigt sie ihr Werk der anderen Hälfte, die es mit einem vorher angegebenen Idealbild vergleicht, das nicht zu den ursprünglichen Sample-Daten gehört.

Jene "informierte" Hälfte der Künstlichen Intelligenz urteilt also über die Zeichnungen – und wenn diese nicht gefallen, dann ist die "kreative" oder "naive" Hälfte gezwungen, ihren aktuellen Versuch abzubrechen und legt von vorne los. Wenn die informierte Hälfte das Werk für gut befindet, verwendet die kreative Hälfte es als Grundlage für ein besseres Bild. Der Vorgang wiederholt sich wieder und wieder. Selbst mit einem High-Performance-Computersystem kann es mehrere Stunden dauern, bis eine halbwegs interessante Zeichnung herauskommt.

In unserem Fall dauerte die Generierung des Bildes rund einen Monat. Viel haben wir herumexperimentiert und am Ende hatten wir einen Datenüberschuss von rund 100 GB, bestehend aus Testbildern und Zwischenergebnissen. Ausgeführt wurde die Arbeit von Hochleistungsrechnern von Amazon, auf denen Programme für maschinelles Lernen und Librarys wie Torch, Caffe, TensorFlow und Theano liefen.

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