Bildverarbeitende künstliche Intelligenz in den digitalen Geisteswissenschaften

Bilder spielen seit mindestens zehn Jahren eine immer wichtigere Rolle in der Forschungspraxis der digitalen Geisetswissenschaften. Besonders Ergebnisse aus der digitalen Kunstgeschichte haben dabei gezeigt, dass die Bedeutung der Bilder für die DH über die Digitalisierung und Zugänglichmachung von Kunstwerken in digitalen Datenbanken hinausgeht: Im digitalen Bild treffen sich digitale Geisteswissenschaften und künstliche Intelligenz. Die Möglichkeit der automatisierten Klassifizierung und sogar Produktion von Bildern verweist dabei zusätzlich auf grundsätzliche Fragen beider Disziplinen: Wie repräsentieren selbstlernenden Systeme Realität? Und wie schreiben sich menschliche Vorurteile, Fehleinschätzungen, und Wahrnehmungsweisen in diese Systeme ein?

Der Workshop beschäftigt sich sowohl mit den praktischen als auch den theoretischen Fragen, die sich aus dem Einsatz von KI-Systemen in den DH ergeben. Grundsätzliche Fragen (was ist ein digitales Bild, was ist automatisches Sehen?) geben dabei den Ausschlag für die Analyse und Implementierung einer ganzen Reihe von Bildverarbeitungssstrategien, die sich in den digitalen Geisteswissenschaften, insbesondere in der digitalen Kunstgeschichte, als zielführend erwiesen haben. Dazu gehören unter anderem: scraping (Herstellung von Bilddatensätzen aus Internetquellen), batch processing (“Säubern” und Ordnen von Bilddatensätzen um ihre maschinelle Verarbeitung zu ermöglichen), feature extraction (automatische Gewinnung von bedeutungstragenden Bildelementen), clustering (visuelle Sortierung und Anordnung von Bildern nach semantischen Kriterien) und classification (automatische Klassifizierung von unbekannten Bildern durch selbstlernende Systeme). Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden ermutigt, diese Strategien nicht nur anhand von bereitgestellten Testdatensätzen, sondern auch anhand ihrer persönlichen Forschungsinteressen und dazugehörigen Datensätzen auszuprobieren, die aus allen Bereichen der visuellen Kultur stammen können (kulturelles Erbe, Kunstwerke, Fotografien, Archivdokumente, etc.).

Während die erste Kurswoche Teilnehmerinnen und Teilnehmer durch Lektüre, Diskussion, und das Ausprobieren bereits existierender Platformen (z.B. imgs.ai) in das Thema einführt, ist die zweite Woche auf praktisches Arbeiten mit den eigenen Daten ausgelegt.

Eine Teilnahme am Workshop erfordert die Bereitschaft, sich Kenntnisse in der Programmiersprache Python im Laufe des Workshops anzueignen. Bestehende Programmierkenntnisse in einer beliebigen Sprache sind von Vorteil aber keine unbedingte Voraussetzung für die Teilnahme.