WHEN ALL IS QUIET

Hybrid painting, indian ink on canvas, EEG-based LED animation, 2024

Von Gedanke zu Form zu Pixel
Die spannendste Frage zu generativer künstlicher Intelligenz scheint mir die Frage nach der Entwicklung eines Bewusstseins: (wann) wird eine generative KI ein eigenes Bewusstsein entwickeln?
Ein große Irritation tritt heute schon beim Verwenden von Sprachmodellen mit Chatfunktionen auf: aufgrund der Text und Sprachproduktion einer KI vermenschlichen wir diese und setzen den Prozess algorithmisch erstellter Text mit unserem menschlichen Denken gleich. Um dies zu untersuchen, habe ich mir verschiedene Fragen gestellt: was bedeutet Denken überhaupt? Und wie beginnt dieser Prozess? Was geht dem Denken voraus? Ein Bild? Ein Erahnen? Was passiert im Moment bevor der Gedanke klar zu fassen ist?
Der menschliche Geist arbeitet auf eine Weise, die stark von subjektiven Erfahrungen, Emotionen und intuitivem Verständnis geprägt ist. Unser Denken ist nicht nur logisch und analytisch, sondern auch von unseren Erinnerungen, Gefühlen und körperlichen Zuständen beeinflusst. Wir verarbeiten Informationen in einem breiten Kontext, der von sozialen, kulturellen und historischen Hintergründen geformt wird. Dies führt zu einem Denken, das flexibel, kreativ und oft von Vorwissen und impliziten Annahmen durchdrungen ist.

Im Gegensatz dazu basiert das, was wir anthropomorphisierend „Denken“ einer KI auf klar definierten Regeln und Algorithmen. Eine KI verarbeitet riesige Mengen an Daten durch maschinelles Lernen und andere Techniken, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Während KI-Systeme erstaunliche Leistungen bei der Analyse von Daten und der Lösung spezifischer Probleme zeigen, fehlt ihnen das tiefere Verständnis und die Kontextualität, die menschliches Denken charakterisieren. KI kann zwar Muster erkennen und logische Schlüsse ziehen, aber aktuell fehlt es ihr an Intuition, subjektivem Erleben und dem umfassenden Kontext, der menschliche Entscheidungen prägt.
Der Unterschied zwischen dem Denken des Menschen und dem „Denken“ einer Künstlichen Intelligenz ist tiefgreifend und betrifft sowohl die Art und Weise, wie Informationen verarbeitet werden, als auch die grundlegenden Voraussetzungen, die diesen Prozess ermöglichen.
Während menschliches Denken in einem komplexen Zusammenspiel von biologischen, emotionalen und körperlichen Faktoren stattfindet, basiert das „Denken“ einer KI auf rein algorithmischen und datengetriebenen Prozessen.
In einem Selbstexperiment habe ich mit eines EEGs die Konzentration meiner Hirnaktivität gemessen, während ich versucht habe nichts zu denken bis ein Gedanke sich manifestiert hat. Diese Daten habe ich in ein pixeliges verlangsamte Animation übersetzt. Gleichzeitig habe ich das innere Bild, das sich bei mir vor dem Denken einstellt, als
Tuschezeichnung auf Leinwand festgehalten. Beide Ergenisse sieht man als hybride Malerei in der Serie „When all is quiet“: Hinter den abstrakten Farbspuren blitzen die leuchtende Animation der Gehirnströme auf.

when all is quiet

Hybrid painting, indian ink on canvas, EEG-based LED animation, 2024

From thought to form to pixel
The most exciting question about generative artificial intelligence seems to me to be the question of the development of consciousness: (when) will a generative AI develop its own consciousness?

A major irritation already arises today when using language models with chat functions: due to the text and language production of an AI, we humanize it and equate the process of algorithmically generated text with our human thinking. To investigate this, I asked myself various questions: what does thinking actually mean? And how does this process begin? What precedes thinking? An image? A premonition? What happens in the moment before the thought can be clearly grasped?
The human mind works in a way that is strongly influenced by subjective experiences, emotions and intuitive understanding. Our thinking is not only logical and analytical, but also influenced by our memories, emotions and physical states. We process information in a broad context that is shaped by social, cultural and historical backgrounds. This leads to thinking that is flexible, creative and often imbued with prior knowledge and implicit assumptions.

In contrast, what we anthropomorphize as the “thinking” of an AI is based on clearly defined rules and algorithms. An AI processes vast amounts of data through machine learning and other techniques to recognize patterns and make predictions. While AI systems show amazing performance in analyzing data and solving specific problems, they lack the deeper understanding and contextuality that characterize human thinking. While AI can recognize patterns and draw logical conclusions, it currently lacks intuition, subjective experience and the broad context that shapes human decisions.
The difference between human thinking and the “thinking” of artificial intelligence is profound and concerns both the way in which information is processed and the fundamental conditions that enable this process.
While human thinking takes place in a complex interplay of biological, emotional and physical factors, the “thinking” of an AI is based on purely algorithmic and data-driven processes.

While human thinking takes place in a complex interplay of biological, emotional and physical factors, the “thinking” of an AI is based on purely algorithmic and data-driven processes. In a self-experiment, I used an EEG to measure the concentration of my brain activity while I tried to think nothing until a thought manifested itself. I translated this data into a pixelated, slowed-down animation. At the same time, I captured the inner image that arises in my mind before thinking as an ink drawing on canvas. Both results can be seen as hybrid paintings in the series “When all is quiet”: The luminous animation of brain waves flashes behind the abstract traces of color.