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Bis letzten August, waren meine Vorstellung zu Anwendungen maschinellen Lernens meist funktional, getrennt von einer ästhetischen Referenz zu meiner künstlerischen Praxis: PKWs, die Verkehrsampeln erkennen, oder Radiolog*innen die bösartige Regionen in menschlichem Gewebe entdecken – das sind die ersten Dinge, die mir einfallen. Es gibt bestimmt eine Kunst hinter der Programmierung dieser Anwendungen. Jedoch war mir noch nicht klar, wie sich maschinelles Lernen auf meine Welt der zeitgenössischen Musik beziehen könnte. Deswegen war meine Hauptinteresse, als ich an Artemi-Maria Giotis Machine Learning Workshop bei der 2021 impuls Akademie teilgenommen habe, persönliche künstlerische Verbindungen zu diesem Forschungsbereich herzustellen und zu sehen, auf welche Weise ich meine zugrundeliegenden ästhetischen Annahmen über künstlerischen Anwendungen von maschinellen Lernen hinterfragen kann. Das Ziel dieses Textes ist es, mit euch die Verbindungen zu teilen, die ich hergestellt habe. Ich werde den Kompositionsprozess meines Stücks für Stimme und Live-Elektronik Shepherd durchgehen und es als Rahmen verwenden, um grundlegende Theorien und Methoden von maschinellen Lernen vorzustellen und zu skizzieren, wie ich ästhetisch auf sie reagiert habe. Ich werde nicht tief in technische Details gehen. Jedoch möchte ich anmerken, dass der technische Inhalt dieses Blogposts stark von Artemi-Maria Gioti inspiriert ist, die diesen Workshop geleitet hat und deren Forschung sich mit den kreativen Anwendungen von maschinellen Lernen in einer viel tieferen Weise beschäftigt. Ein tieferes Eintauchen in die vielfältigen Beziehungen zwischen maschinellen Lernen und Musik kann auf ihrer Website begonnen werden.
Die grundlegende Idee von maschinellen Lernen lautet „Verbesserung durch Erfahrung“. Der Informatiker Tom M. Mitchell beschreibt es so: „Der Bereich maschinellen Lernen befasst sich mit der Frage, wie man Computerprogramme konstruiert, die sich durch Erfahrung automatisch verbessern.“ (Mitchell, T. (1998). Machine Learning. McGraw-Hill.). Diese Prämisse der „Verbesserung“ hat mich bereits mit nicht-trivialen Fragen konfrontiert. Wenn zum Beispiel maschinelles Lernen eingesetzt wird, um einen improvisierenden Duopartner zu schaffen, was genau versteht der Computer dann als „gute“ oder „schlechte“ Improvisation, wenn er an Erfahrung gewinnt? Das Beantwort dieser ersten Frage ist nötig, bevor man überhaupt mit der Entwicklung eines robusten Algorithmus für maschinelles Lernen beginnen kann. In meinem Stück Shepherd wurde die Elektronik darauf trainiert, meine Stimme zu erkennen, insbesondere ob ich flüstere, rede, schreie oder schweige. Mein Ziel war es jedoch nicht, einen perfekt genauen Erkennungsalgorithmus zu schaffen. Vielmehr wollte ich, dass die Effektivität und die Ineffektivität des Algorithmus bei der Konzeption des Stücks gleiche Wichtigkeit haben. Shepherd ist ein Performance-Stück nach einer Metapher von Jesus aus der christlichen Bibel: Schafe erkennen einen Hirten am Klang seiner Stimme (Johannes 10). Die Elektronik reagiert auf meine Stimme in einer Weise, die gleichzeitig sicher und unsicher ist. Diese Performance ist eine Reflexion über die Nuancen des spirituellen Glaubens, über die Art und Weise, wie Ungewissheit ein notwendige Teil an der Bildung von Überzeugung und Glauben ist. Hier war die Elektronik kein funktionales Instrument (etwas, das von meiner Stimme gesteuert werden sollte), sondern fungierte eher als zweiter Spieler (ein Duopartner, der auf meine Stimme mit einer eingeschränkte Unvorhersehbarkeit reagierte).
