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Ich sehe was, was du nicht siehst – Eine Auseinandersetzung mit Handschrift und ihrem bildinterpretativen Potential

 
Bild: Ich sehe was, was du nicht siehst – Eine Auseinandersetzung mit Handschrift und ihrem bildinterpretativen Potential

Ich sehe was, was du nicht siehst – Eine Auseinandersetzung mit Handschrift und ihrem bildinterpretativen Potential

Olivia Büchel

      Titel
      • Ich sehe was, was du nicht siehst – Eine Auseinandersetzung mit Handschrift und ihrem bildinterpretativen Potential
      Untertitel
      • Diplomprojekt Praxis Kunst und Design, Profil Medien
      Projekttitel auf deutsch
      • Ich sehe was, was du nicht siehst – Eine Auseinandersetzung mit Handschrift und ihrem bildinterpretativen Potential
      Autor/in
      Datierung
      • 2021
      Bereich ZHdK
      Studienabschnitt
      Kunstgattung / Disziplin
      Beschreibung
      • Die Kunstvermittlung stellt Museumsbesucher vor die anspruchsvolle Aufgabe, ihre Wahrnehmung zu beschreiben. Oft fehlen die Worte. Ich schlage vor, wir sind nochmals Kind und spielen ein Spiel, das Maschinen bisher nicht mitspielen durften.

        Kann eine Maschine Bilder betrachten? In Kooperation mit Martin Villavicencio ermöglichen wir das gemeinsame Spiel. Der ETH-Student verwendet ein Deep-Writing-Programm, das handgeschriebene Texte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz lesen kann und entwickelt so ein Deep-Reading-Programm zur Interpretation meiner Bilder. Spiele gegen künstliche Intelligenz «Ich sehe was, was du nicht siehst». Die Website www.olivia.li zeigt Fragmente aus handgeschriebenen Texten, welche den Besuchenden zur Deutung präsentiert werden. Ihre Resultate werden erfasst und laufend auf der Website archiviert. Im Archiv stehen sich Mensch und Maschine gegenüber.

        <sub>Bild 1: Die teilnehmenden Personen der Umfrage beschreiben, was sie in den Text-Bild-Fragmenten sehen.
        Bild 2: Die Suche nach potentiellen Schriftspendern*innen begann im persönlichen Umfeld.
        Bild 3: Die Bilder der Umfrage wurden aus den eingescannten Texten isoliert und in Vektordateien umgewandelt.
        Bild 4: So sahen die Interpretationen der ersten Umfrage-Teilnehmer aus.
        Bild 5: Martin Villavicencio erklärt wie die Vektorgrafiken von der künstlichen Intelligenz interpretiert werden.
        Bild 6: So sehen die Daten einer Sequenz-to-Sequenz-Interpretation des Deep-Reading-Programms aus.
        Bild 7: Im Archiv der Website stehen sich menschliche und maschinelle Interpretation gegenüber.</sub>
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