this S. does not exist [Videoinstallation]

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this S. does not exist setzt sich kritisch mit der Übersetzung menschlicher Emotionen in künstliche Systeme auseinander und nähert sich dem Thema in mehreren Medien und verschiedenen Versuchen aus ästhetisch-künstlerischer sowie neurowissenschaftlicher Perspektive an.

Die eigene starke Angst vor Schlangen dient bei this S. does not exist als Ausgangspunkt für die Untersuchung des maschinellen Umgangs mit Emotionen. Angst basiert, als integraler Bestandteil unseres menschlichen Wesens, auf unseren persönlichen Erfahrungen, unserer eigenen Lebensgeschichte und dem individuellen Umfeld und kann subjektiv gelernt und empfunden werden. Doch inwiefern lässt sich ein subjektives Gefühl so objektivieren und formalisieren, dass es von einer Maschine, die nicht in dem Maße in-der-Welt ist, wie wir es sind, verstanden werden kann?

Da es um persönliche Erfahrungen und das subjektive Erleben von Angst geht, stellt die Verwendung des eigenen Materials einen essenziellen Schwerpunkt der Arbeit dar. Dabei werden Ansätze des Machine Learning auf Video- und Sprachaufnahmen angewendet, die die Künstlerin hauptsächlich in der Wüste von New Mexico (USA) gesammelt hat – einem Ort, der für seine hohe Population an Klapperschlangen bekannt ist und an dem ihr Vater lebt. Die Aufnahmen dienen als Trainingsmaterial für ein generatives Künstliches Neuronales Netz, dessen Ausgaben mit dokumentarischen und performativen (Film-)Aufnahmen sowie eigenen Texten und Notizen kombiniert werden, die ihre persönlichen Angsterfahrungen und Experimente auf weiteren Ebenen reflektieren und erzählen. 

Beim Versuch, diese Angst zu verorten, wird sie dekonstruiert und es werden Parallelen zu Erkenntnissen der Neurowissenschaften und Emotionsforschung sowie zum Themenkomplex Affective Computing gezogen. 

this S. does not exist ist ein multimediales Versuchslabor, das sich in einem experimentellen Prozess der De-Codierung einer individuellen Phobie nähert.

Stills aus der Arbeit

2 Kanal Audiovisuelle Installation, 19’32”, 2023

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