CHANCE: Architekturschreiben mit Alberti, LLMs, und DIXIT
Was macht ein Architekt im Maschine-Learning-Kosmos?
Es gibt Gespräche, Murmeln und Lärm - Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit Signalen, die trübe und unklar sind, in denen wir nach Harmonie und Sinn suchen.
In diesem Seminar werden wir Wege erforschen, konzeptuell als Raumschaffende mit der Idee der CHANCE zu arbeiten.
Mit Large Language Models hat sich die Tätigkeit eines Architekten vom Entwerfen zum Architektieren verschoben, als eine Handlung der Navigation mit und zwischen den zahlreichen Knoten und Verbindungen, die die Kunst des Raumschaffens ausmachen.
Wir setzen das Zentrum dieser architektonischen Operation in der Küche, wo CHANCE durch einen Schöpfer/Erfinder/Denker manifestiert wird, der mit Midjourney, ChatGBT und AskAlice alle möglichen Text-zu-Text-, Text-zu-Bild- und Bild-zu-Text-Produktionen improvisiert.
In der Küche finden wir unsere Werkzeuge: Wir lernen, mit Machine Learning-Modellen (Convolution, GAN, stabile Diffusion) zu improvisieren und sie als Geschichtenerzählgeräte zu verwenden.
Auf dem Küchentisch spielen wir ein Spiel von Assoziationen von Sprache zu Bild (DIXIT), um mit dem Rückgrat jeder Erzählung, die Biografie, zu experimentieren.
Hier eröffnen wir einen Kommunikationskanal mit niemand anderem als (unserem eigenen) Leon Battista Alberti. Er ist vielleicht am besten bekannt für sein bahnbrechendes Werk "Zehn Bücher über Architektur" (1452) oder seine Abhandlungen "Über die Malerei" (1435) und "Über die Skulptur" (1464).
Doch in diesem Seminar konzentrieren wir uns auf Albertis Antiquarismus, Kunst der Entdeckung und autobiografisches Motiv, das in seinen Briefen, Kurzgeschichten und mythischen Romanen zu finden ist.
Mit diesen Werkzeugen untersucht dieses Seminar eine architektonische Hypothese und legt nahe, dass die wahrscheinlichkeitsbezogene, selbstbezügliche Natur des maschinellen Lernens mit Konzepten übereinstimmt, die der Architektur und der Kunst des Raumschaffens innewohnen.
Wöchentliche Lektüre, Präsentationen, Diskussionen, Schreibübungen, Übersetzungen von Text zu Bild, Abschlussessay.
In diesem Seminar lernen die Studierenden, wie sie Albertis Abhandlungen, Machine-Learning-Modelle und das Bildassoziationsspiel DIXIT zusammenbringen können, um architektonische Hypothesen zu erstellen und Texte über den Zufall zu schreiben.
