Reflexionsbasierte künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte – erklärbare hybride Modelle für die Bildersuche und -analyse

• Antragsteller: Professor Dr. Ralph Ewerth; Professor Dr. Hubertus Kohle
• Fachliche Zuordnung: Kunstgeschichte ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 510048106

Das Projekt zielt darauf ab, sowohl praktische, in diesem Fall maschinell gestützte, als auch theoretisch orientierte Überlegungen zum Einsatz von Bildähnlichkeitsbewertungen in der Kunstgeschichte anzustellen, deren grundlegende Bedeutung für wissenschaftliche Erkenntnisprozesse weithin anerkannt ist. Diese Überlegungen sollen sich von den wenigen existierenden Ansätzen im Bereich der Kunstgeschichte in zweierlei Hinsicht unterscheiden. Erstens soll kunsthistorisches Fachwissen in Form von umfangreichen (digitalisierten oder digital verfügbaren) Textbeständen genutzt werden. Dazu sollen in einem halbautomatischen und interdisziplinären Verfahren domänenspezifische Wissensgraphen erstellt und zum Training hybrider Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden. Zweitens soll die Leistungsfähigkeit der Maschine nicht einfach bis zum Äußersten getrieben werden, sondern wir wollen die KI-generierten Ergebnisse erklärbar machen. Dies soll insbesondere durch die Einbeziehung von Expertentexten und deren Repräsentation in maschineninterpretierbaren Wissensgraphen geschehen, um die Black-Box-Eigenschaft datengetriebener Deep-Learning-Modelle zu durchbrechen. Der reine Nachweis der Machbarkeit wird daher von einer systematischen reflexiven Untersuchung in vier Forschungsszenarien begleitet, in denen wir die Auswirkungen unterschiedlicher Textressourcen und Wissensgraphen auf die KI-generierten Ergebnisse und schließlich auf kunsthistorische Forschungsprozesse untersuchen. Dabei wollen wir insbesondere an Diskussionen über die Probleme der Anwendung von KI-Methoden in der digitalen Kunstgeschichte anknüpfen, die während der Projekttreffen der ersten Phase des Schwerpunktprogramms (SPP) entstanden sind. Die Perspektive unseres Vorhabens ist es, die Akzeptanz der in den Geisteswissenschaften allgemein stark kritisierten KI zu erhöhen, indem wir uns mit den methodischen Problemen ihres Einsatzes auseinandersetzen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2172: Das digitale Bild