Computergestützte Kunstgeschichts-Propädeutika

Vor ein paar Wochen war ich im Ars Electronica Center in Linz. Sehr eindrücklich. Aber was mich hier interessiert, gehört gar nicht so richtig zum Museum, sondern steht in der Eingangshalle. Es ist eine Maschine, die auf einem Bildschirm einen Gegenstand zeigt. Der Nutzende ist dazu aufgefordert, dieses Bild so zu beschreiben, dass ein KI-basierter Image Generator ein Bild gestaltet, welches dem Ausgangsbild möglichst ähnlich wird. Also eine Art Spiel, das in verschiedenen Levels organisiert ist und dem Spielenden bei guter Beschreibung Punkte einbringt.

Eigentlich ein ideales Schulungs-Instrument, um Kunstgeschichtsstudierenden das Beschreiben beizubringen. Wer in diesem Fach unterrichtet, wird wissen, dass Bildbeschreibung eine wichtige, von den Studierenden auch dringend angefragte Kompetenz ist, die nicht so einfach ist, wie es scheint. Und der Computer als “Sparringspartner” kann hier ganz ungewohnte Fähigkeiten entwickeln, die auch pädagogisch auszunutzen sind.

Überhaupt sollte man überlegen, ob nicht der Computer gerade auch für die Vermittlung von Basisfähigkeiten genutzt werden kann. Wir haben mit Artigo schon vor langer Zeit ein Annotations-Spiel entwickelt, das in letzter Konsequenz auch dazu dienlich ist, historisches Bildwissen zu erweitern. Wer das ausprobieren möchte, sollte sich an www.artigo.org versuchen. Nachdem er oder sie begrifflich-beschreibend mit den Bildern interagiert hat, werden die annotierten Bildern noch einmal, aber dann mit den Metadaten zugespielt, die dann vielleicht besser zu memorieren sind. Ich könnte mir noch eine ganze Reihe anderer Spiele vorstellen. Hier nur als Beispiel noch ein Chronologie-Spiel. Der Computer liefert mir drei Bilder, die anfänglich aus sehr unterschiedlichen Epochen stammen. Sie müssen in eine richtige chronologische Reihenfolge gebracht werden, was zunächst aufgrund des großen chronologischen Abstandes relativ simpel sein dürfte. Hat der Spielende mehrmals nacheinander Erfolg, kommt er auf eine neues Level, wo die Abstände kleiner werden. Und so weiter. Die Hoffnung dahinter ist, dass über die Iteration Bildeigenheiten verinnerlicht und zeitlich zugeordnet werden. Mir scheint, dass solche basalen, aber nur durch Erfahrung zu erlangenden Qualifikationen auch weiterhin von zentraler Bedeutung im historischen Umgang mit Kunstwerken sind.  Und durch ein Computer-gestütztes Training, das sozusagen bottom up durch permanente Konfrontation mit visuellen Artefakten lernt, ließe sich dies vielleicht in neuartiger Weise erreichen.