Dieses Projekt arbeitet mit zufallsgenerierten Bildern, in denen mittels Mustererkennung Gesichter identifiziert werden. Ein zufällig generiertes Bild – das normalerweise wie Rauschen ausschaut – kann im Grunde alles darstellen (eben auch ein Porträt von dir). Es ist nur nicht sehr wahrscheinlich, dass man in so einem Bild überhaupt etwas erkennen kann. Generiert man aber eine große Anzahl solcher Bilder, dann steigt die Wahrscheinlichkeit, dass manche von ihnen Information enthalten, die auch vom menschlichen Auge erkannt werden kann – zum Beispiel Gesichter.
Mittels eines Face-Detection-Algorithmus werden diese Bilder herausgefiltert, und wenn man (sehr) genau hinschaut, kann man (menschliche?) Gesichter erkennen, die einen aus dieser grauen Zufälligkeit anblicken. Ich finde, das ist eine sehr treffende Metapher für – tja, fürs Leben schlechthin. Da es zwar äußerst unwahrscheinlich, aber immerhin möglich ist, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass es passiert, sofern genügend Möglichkeiten bestehen. Zumindest besagt das die Theorie. Man muss nur an der richtige Stelle suchen.

Diese Arbeit zeigt nicht nur die tatsächliche Ähnlichkeit zwischen menschlichem Sehvermögen und computergestützter Mustererkennung, sondern spielt auch mit der Idee der (zufallsgenerierten) Information und deren Interpretation (da die zufallsgenerierten Daten nur durch menschliche Interpretation eine neue Bedeutung erlangen) und der Wahrscheinlichkeit (der Ursprünge) des Lebens.


Links: http://dominikkoller.net/UnknownFormsOfFace

Dominik Koller begeistert sich für Innovation, Technologie und Kunst. Es macht ihm Spaß, experimentelle Ideen auszuloten und umzusetzen, wobei er oft mit Code arbeitet. Für seine Arbeit *Visual:Drumset* gewann er bereits eine Goldene Nica. Er kann auf berufliche Erfahrung bei Nexus Interactive Arts, London, und der vvvv-Gruppe, Berlin, zurückblicken und hat beim NODE15 Forum for Digital Arts Workshops abgehalten.