Medien und Infrastrukturen der Künstlichen Intelligenz: Computer Vision, Transfer Learning und Künstliche Neuronale Netzwerke als Black Box

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Andreas Sudmann
• Fachliche Zuordnung: Theater- und Medienwissenschaften
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 429625021

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Im Rahmen des Projekts wurden zwei eng miteinander verzahnte Forschungsperspektiven verfolgt: Zum einen bestand das Erkenntnisinteresse des Projekts darin, die epistemisch-technologische Rolle von Medien in der industriellen Entwicklung von KI-Systemen im Schlüsselbereich der Computer Vision medienethnographisch zu untersuchen, zum anderen ging es darum, das konsolidierte Medienwissen des KI-Diskurses in diesem Anwendungsfeld diskursanalytisch aufzuarbeiten und mit den Einsichten und Beobachtungen der ethnographischen Studie zu vergleichen. Neben der Fokussierung auf das Anwendungsgebiet der Computer Vision hat das Projekt vor allem Ansätze des sogenannten Transfer Learning sowie das Forschungsproblem der fundamentalen Opazität von KNN-Verfahren in den Blick genommen. Der Gewinn des geplanten Vorhabens bestand vor allem darin, die epistemischtechnische Funktion unterschiedlicher Medien als Möglichkeitsbedingungen von KNN-Technologien in ihrer praxeologischen Dimension sowie hinsichtlich ihrer infrastrukturellen Organisation in ersten Ansätzen zu erschließen. Im Rahmen der Studie konnte u.a. genau erforscht werden, welche zentrale epistemische Relevanz Bewegtbildern in der Hervorbringung avancierter KI-Verfahren zukommt und wie KNN-Verfahren in Verbindung mit Ansätzen des Transfer Learning und großen Mengen von Videodaten konkret zum Erkennen von Handlungen und Gesten in der empirischen Welt produktiv genutzt werden können. Im Rahmen einer umfangreicheren Studie zu den kulturellen Imaginationspraktiken der Computer Vision konnte u.a. gezeigt werden, dass entsprechende Systeme in populären Medien kaum explizit als KI-Systeme verhandelt werden bzw. sichtbar sind. Zu den unerwarteten Ergebnissen der Studie in methodischer Hinsicht gehört, dass Formen der teilnehmenden Beobachtung auch zur Erforschung von Aktivitäten wie Programmieren produktiv eingesetzt werden können. https://cacm.acm.org/news/246343-partnering-with-ai/fulltext?mobile=false

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• „AI and the Imagination to Overcome Difference", Spheres (5) 2019, Special Issue „Spectres of AI”
  Andreas Sudmann, Christoph Ernst und Jens Schröter
  
• Künstliche neuronale Netzwerke als Black Box. ars digitalis (2020), 189-199. American Geophysical Union (AGU).
  Sudmann, Andreas
  
• Artificial Neural Networks, Postdigital Infrastructures and the Politics of Temporality. Media Infrastructures and the Politics of Digital Time (2021, 9, 6), 279-294. American Geophysical Union (AGU).
  Sudmann, Andreas
  
• Computerkreativität. Götzendämmerung - Kunst und Künstliche Intelligenz (2021, 12, 31), 85-98. American Geophysical Union (AGU).
  Sudmann, Andreas
  
• „Parahumane Konfigurationen maschinellen Sehens. Ein Beitrag zur Mediengeschichte der Computer Vision." Parahumane Bilder. Hg. Carolin Lano, Lars Nowak, Peter Podrez und Nicole Wiedenmann. Würzburg: Königshausen & Neumann, 2021a. 261-281
  Andreas Sudmann
  
• Imaginationsräume der KI. Medien | Zeiten (2023), 347-362. American Geophysical Union (AGU).
  Sudmann, Andreas