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00:17Music is the meaning of the human being.
00:21Freude.
00:21Schmerz.
00:22Sehnsucht.
00:24But what happens if a artificial intelligence can feel?
00:28Und so musiziert wie ein Mensch?
00:34Ist das die Zukunft der Musik?
00:37Maschinen, die musizieren so gut, dass niemand den Unterschied hört.
00:42Die uns glauben machen, sie spielten mit Seele.
00:53Was geschieht, wenn eine KI improvisiert wie Michael Wollny oder spielt wie Kit Armstrong?
01:00Zwei Ausnahmepianisten, die nicht nur die Grenzen ihrer Kunst ausloten, sondern selbst daran arbeiten, Maschinen zu entwickeln, die einfühlsam und
01:11kreativ sind.
01:40Musik
02:07Kit Armstrong ist seiner Zeit immer voraus.
02:10Mit fünf Jahren beginnt er zu komponieren.
02:13Mit acht gibt er sein Konzertdebüt.
02:16Mit neun studiert er Physik und Musik an renommierten Universitäten.
02:21Später kommen Mathematik, Biologie und Chemie hinzu.
02:25Heute ist er ein gefeierter Pianist und KI-Wissenschaftler mit eigenem Forschungsteam.
02:39Sein aktuelles Projekt? Eine künstliche Intelligenz, die so gut Klavier spielt wie er.
02:49Ich mag neue Erfahrungen, weil ich sehr neugierig bin.
02:55Ich freue mich darauf, Musik mit der KI teilen zu können, vorausgesetzt die KI ist in der Lage, so anspruchsvolle
03:03Musik zu machen, dass ich mit ihr auf musikalischer Ebene kommunizieren kann.
03:11Aus rein musikalischer Sicht bin ich wirklich daran interessiert, herauszufinden und zu erfahren, was künstliche Intelligenz zu der Musik zu
03:19sagen hat, die ich kenne und liebe.
03:25Die zentrale Frage ist, kann eine Maschine den Zauber der Musik einfangen und ein ebenbürtiger musikalischer Partner sein?
03:51Michael Wollny ist einer der innovativsten Jazz-Pianisten unserer Zeit. Ein Suchender, der immer wieder Genregrenzen sprengt.
03:59Auch er will wissen, wohin das Spiel mit der KI ihn führen kann.
04:05Musik ist immer ein Prozess und was alles an dem Prozess teilnimmt, ob das jetzt eine neue Technologie ist oder
04:12nur noch Technologie oder ob das wieder plötzlich nur noch Menschen sind,
04:16weil die Technologie zu langweilige Ergebnisse liefert, die keinen mehr interessieren, das weiß ich nicht.
04:20Aber herausfinden kann man es, glaube ich, nur über Interaktionen mit der Technologie und mit dem Weiterentwickeln von Ideen, die
04:28Technologie erzeugen.
04:34Wollny und Armstrong sind beide Forscher am Klavier.
04:38Während Armstrong nach neuen Erkenntnissen in der Musik sucht, will Wollny mithilfe von KI seine kreativen Möglichkeiten erweitern.
04:47Warum tun sie das?
04:54Ich glaube nicht, dass wir an etwas arbeiten, was etwas ersetzt, also was zum Beispiel meine Rolle irgendwann ersetzt.
05:02Sondern ich glaube, dass wir an etwas arbeiten, was mich dazu bringt, stärker das zu sein, was ich wahrscheinlich bin
05:13oder was ich gerne sein würde.
05:20Die Schaffung einer Einheit einer künstlichen Intelligenz oder einer Software mit künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, über Musik
05:28mit menschlichen Interpreten zu kommunizieren, das wäre eine wunderbare Sache.
05:34Ich liebe es, mit Menschen zu spielen, die Musik auf eine andere Weise sehen als ich.
05:41Wenn ich das nicht nur mit den Musikern von heute tun könnte, sondern mit einer zukünftigen Gemeinschaft, die auch andere
05:48Spezies umfasst, einschließlich der Silizium-Spezies, wäre das eine große Bereicherung.
05:53Ich würde gerne ein musikalisches Gespräch mit jemandem oder einem Wesen führen, das einen ganz anderen Hintergrund hat als ich.
06:12Am Labor für digitale und kognitive Musikwissenschaft am Genfersee ist Michael Wollny Artist in Residence.
06:19Hier arbeitet er gemeinsam mit dem Musikforscher und Informatiker Martin Rohrmeier an einem System, das mit Wollny improvisieren soll.
06:27Was bauen wir hier eigentlich? Ein Instrument oder eine Komposition oder einfach nur eine Technologie?
06:34Für mich steht immer weniger im Vordergrund, dass ich ein Endresultat im Kopf habe.
06:38Viel interessanter ist eigentlich der Prozess. Wir implementieren quasi immer wieder neue, verfeinerte Modelle von unseren Ideen, wie Improvisation oder
06:48wie Dialoge in der Musik oder eben spontanes Erfinden von Klangfolgen funktioniert.
06:54Wir machen dabei natürlich auch fehlerhafte Modelle und interessant ist immer wieder, dass auch fehlerhafte Modelle dabei zu interessanter Musik
07:01führen.
07:01Die KI soll Wollny dabei nicht nur imitieren, sondern Gehörtes aufgreifen und transformieren, um eigene musikalische Ideen zu kreieren.
07:10Das interaktive System trägt den Namen LAS.
07:14Ist das hier? Ist das LAS?
07:16Das ist tatsächlich LAS, ja. Das ist gerade die relativ aktuelle Architektur.
07:20LAS ist eine Abkürzung für Listen, Act, React and Silence.
07:25Und das sind die vier Basisfunktionen, könnte man sagen, die LAS eben ausführen kann.
07:32Nämlich zuhören, die musikalische Situation aufnehmen, agieren, reagieren, transformieren und auch eben, wenn es angemessen ist, nichts zu tun, Stille
07:45zu erzeugen.
08:01Wollny und Rohrmeier suchen mithilfe der KI nach dem Unvorhersehbaren in der Musik.
08:08Warum machen wir das? Weil es eben interessant ist, zu sehen, welche Möglichkeiten sich ergeben, wenn man etwas macht, was
08:17Menschen nicht machen können.
08:19Zum Beispiel mit irgendwie zehn Händen gleichzeitig spielen.
08:26Oder in einer Geschwindigkeit spielen, die ein Mensch nicht erreichen kann.
08:35Aber ich denke, der Sinn davon ist nicht, dass wir einen Menschen ersetzen, sondern dass wir schauen, welche Möglichkeiten sich
08:41ergeben, wenn man sich befreit von den Annahmen, die es bisher im System gibt.
08:52In vielen gemeinsamen Sessions hat Wollny improvisiert, musikalische Sequenzen eingespielt.
08:58Die Software, die Rohrmeier und sein Assistent programmiert haben, verarbeitet musikalische Vorgaben, die auf dem Digitalflügel gespielt werden, und produziert
09:08live eine Antwort.
09:10Sie analysiert, erkennt Muster und generiert neue.
09:14Sie ist in der Lage, sie ist in der Lage, auch von früheren Mustern zu lernen.
09:27Das finde ich ziemlich originell.
09:31Das ist auch die Komponente, die von dem lernt, was du spielst. Hier hat er eine frühere Passage von dir
09:36weiterentwickelt.
09:43Aber das reicht völlig aus, um eigenständige Sachen zu machen.
09:48Absolut.
09:49Ich erkenne es nicht. Es spiegelt mich nicht nur.
09:51Das ist der erste Anschein von Kreativität.
10:05Was muss eine Maschine können, damit beim Miteinander musizieren die gleichen Gefühle wie beim Zusammenspiel mit einem Menschen entstehen?
10:24Was ist anders? Dass ich momentan viel Freude beim Zusammenspiel mit Lars darin habe, mit sehr unerwarteten Dingen konfrontiert zu
10:34werden, die ich sozusagen im Moment in Bedeutung verwandeln muss.
10:38Lars ist ein sehr, sehr kompetenter Partner, der einem interessante Bälle zuspielt.
10:45Und ich trainiere die ganze Zeit beim Spielen, das möglichst gut zurückzuspielen.
10:49So. Das ist was, das kenne ich von keinem anderen Musiker, menschlichen Musiker, weil die alle barmherziger sind, indem sie
10:58auch mal sozusagen erwartbare Bälle spielen.
11:01Und bei Lars ist es eigentlich oft so eine sehr unerwartbare Bälle.
11:04Und es ist immer so eine Frage an mich als Improvisator, als Musiker, ah, jetzt was mache ich denn damit?
11:11Bisher war Lars nur so gut, wie Rohrmeier und sein Team ihn programmiert haben.
11:16Doch er lernt dazu.
11:17Mit jeder neuen Generation erweitert sich sein Spielraum.
11:24Die Frage ist zum Beispiel schon mal, wenn ich jetzt nicht am Entstehungsprozess beteiligt gewesen wäre, würde ich dann ganz
11:31genau sagen können,
11:32das ist jetzt eine Maschine oder das ist einfach ein sehr radikaler Spieler, der Dinge macht, die ich manchmal interessant
11:41und manchmal unmusikalisch finde.
11:43Diese Diskrepanz ist, ich weiß nicht, die ist für mich irgendwie Teil dieses ganzen Experiments.
11:52Welche Rolle spielt Kreativität bei der Erschaffung von Musik?
11:56Oder ist Kreativität nur die Anwendung erlernten Wissens?
12:15Ich würde den Begriff Kreativität nicht so sehr mystifizieren.
12:19Ich denke, Kreativität hat sehr viel damit zu tun, dass ein System Ergebnisse erzielt, die man schlecht vorhersehen konnte als
12:28Mensch.
12:29Also wenn man ein System hat, das einen großen Raum von Möglichkeiten auf interessante Weise exploriert,
12:35findet es Lösungen oder findet es Ideen, auf die man so nicht gekommen wäre,
12:39auch wenn man die Regeln, die reinfließen, kennt.
12:57Also wir legen natürlich die Spielregeln fest, wir legen den Rahmen fest,
13:02aber Lars entscheidet aufgrund des Kontexts selbstständig, was als nächstes geschieht.
13:21Also wir machen die Spielregeln fest, wir machen die Spielregeln fest,
13:40Während Wollny mit Computersystemen nach neuen spielerischen Herausforderungen sucht,
13:45forscht Kit Armstrong in Taiwan an einem künstlichen Kammermusiker.
13:50Hier arbeitet der Pianist mittlerweile mehrere Monate im Jahr,
13:55fernab vom Klassik-Business als Naturwissenschaftler.
13:58An der Universität, an der auch schon seine Mutter studierte,
14:02trainiert er eine künstliche Intelligenz, wie ein Mensch zu musizieren.
14:12Wir wollen Maschinen bauen, die am menschlichen Musikmachen teilhaben können.
14:16In der speziellen Forschung mit meinem Team geht es darum,
14:19ein einfaches, leicht zu verstehendes System zu bauen,
14:22das die menschliche Leistung beim Spielen mit einem anderen Menschen imitiert.
14:26Das soll Maschinen befähigen, Musik zu verstehen.
14:45Die erste Annahme, die wir machen, ist,
14:48dass Maschinen noch nicht so gut sind wie Menschen
14:50und dass sie von dem lernen können, was Menschen tun.
14:55In unserer Forschung geht es um menschenähnliches Verhalten.
15:01Das von ihm geschriebene Programm ist jetzt schon in der Lage,
15:05einen Pianisten zu begleiten.
15:07Wenn Armstrong mit der rechten Hand spielt,
15:09übernimmt die KI die linke und passt sich seinem Tempo und der Dynamik an.
15:13Doch wie bringt man eine Maschine dazu,
15:16die Partitur so im Klang zu übersetzen, dass sie menschlich klingt?
15:23Partituren haben keinen Ausdruck.
15:25Wir wollen aber, dass eine Maschine meinen Ausdruck übernimmt, wenn ich spiele.
15:30Bis jetzt macht es das Programm noch sehr direkt.
15:34Wenn ich aufgeregt bin, wird es aufgeregt spielen.
15:37Wenn ich ruhig spiele, wird es ruhig spielen.
15:39Ich zeige Ihnen eine Variante, die schon besser funktioniert.
15:58Hört ihr, die linke Hand folgt meiner rechten.
16:08Leise.
16:15Die linke macht das Gleiche.
16:26Was macht eine musikalische Interpretation wirklich überzeugend?
16:31Ist es möglich, dass eine Maschine nicht nur Noten,
16:35sondern auch Gefühle versteht?
16:37Und sind es wirklich Emotionen,
16:40die einen Menschen von einer Maschine abgrenzen?
16:45Die Modellierung von Ausdruck und Emotionen
16:47ist eine Sache, an der wir tatsächlich arbeiten.
16:50Aber ich glaube nicht, dass Emotionen das sind, was fehlt.
16:54Ich glaube nicht, dass man sagen kann,
16:56dass man eine KI zu einem Menschen macht,
16:58indem man ihr Emotionen verleiht.
17:00Denn Emotionen sind meiner Meinung nach
17:02nicht wesentlich für die Schaffung von Kunst.
17:20Musik ist jahrhundertelang durch Prozesse entstanden,
17:23die Menschen aus dem einen oder anderen Grund für richtig gehalten haben.
17:28Das können kulturelle Gründe sein.
17:32Es können auch mathematische Gründe sein.
17:36Zum Beispiel, dass man Musik komponieren möchte,
17:40die bestimmten Regeln entspricht.
17:43Das Motiv kann auch Neugier sein.
17:47Gefühle sind nicht alles.
17:49Musik
17:59Und auch seit Jahrhunderten diskutiert die Menschheit,
18:03warum Musik mehr ist als nur aneinandergereihte Noten.
18:07Armstrong sucht mithilfe von künstlicher Intelligenz
18:10objektive Antworten auf diese Fragen.
18:17Wenn die KI noch besser ist
18:20als seine rein mechanische Reproduktion,
18:22dann wird es wirklich interessant.
18:24Denn dann kommen wir an den Punkt,
18:26an dem ein Gespräch stattfindet,
18:28ein Austausch,
18:29bei dem ihr die künstliche Intelligenz
18:31etwas über Musik erzählt.
18:32Und darauf freue ich mich wirklich.
18:46Michael Wollny und Martin Rohrmeier
18:49probieren zum ersten Mal
18:50ihr Computerprogramm Lars
18:52in einer Session mit zwei Flügeln aus.
18:55Die neueste Version von Lars
18:57ist mittlerweile mehr als nur
18:58ein Spiegelbild des Jazzpianisten.
19:01Wird Lars wie ein eigenständiger Musiker agieren?
19:05Es ist eine Herausforderung,
19:06aber es ist auch für mich eine Umgebung,
19:08in der ich gezwungen bin,
19:10ganz anders zu agieren als normalerweise.
19:14Lars' Reaktionen sind also nicht vorhersehbar.
19:20Du hast recht.
19:22Ja, die sind sehr ungleich.
19:24An ihm.
19:26Es geht genau um die Frage,
19:28wie Menschen-Maschinen-Interaktion sein kann,
19:31was die Zukunft sein kann
19:32von intelligenten, halbintelligenten,
19:36menschengesteuerten Systemen.
19:38Dieses System hier ist ein Übergang
19:40zwischen auf der einen Seite Dinge,
19:42die wir uns theoretisch ausgedacht haben,
19:44oder die wir uns konzeptuell ausgedacht haben,
19:46sollte man sagen,
19:48zwischen etwas, was halb vorhersagbar ist,
19:52halb nicht vorhersagbar ist,
19:53zu etwas, was vollkommen autonom
19:57als eigenständiger Musikpartner funktioniert.
20:10Glaubst du, Leute?
20:16Glaubst du, Leute?
20:20Glaubst du, Leute?
25:18The.
25:30The Music Biennale as a festival for new music is known as a labor of the future.
25:37And in this future will be a role in künstliche Intelligenz.
25:41MusikerInnen must have to deal with this fact.
25:46When we look at the last Jahrhunderte, we see that the technology brings a new push.
25:52The Kunst is always forced to be in the search of something new.
25:57Sonst would we make the same music as in Renaissance.
26:00We have different examples.
26:02Elektronische Musik itself is something that is through the Electronique.
26:08When data is created?
26:11And can a machine even without people create art?
26:17How would the �Tech going to be created?
26:31The Ethernet is the only way for 30 years to be created in the Past lasting music.
26:43Ali Nikran, Musiker und KI-Forscher, versucht darauf eine Antwort zu geben.
26:49Mit seiner Installation Absolute Hallucination, die in Venedig ihre Uraufführung erlebte.
26:56Ein Gemeinschaftswerk von ihm und dem von ihm entwickelten KI-System Rijakar.
27:01Eine Installation, die improvisiert, basierend auf einem riesigen Datensatz klassischer Musik.
27:08Sie navigiert durch mögliche Notenfolgen und entscheidet eigenständig, wie das Stück weitergeht.
27:15Ich habe versucht, die Frage zu stellen, was Musik ist.
27:19Wir wissen ja, Musik kann durch Daten repräsentiert werden.
27:22Und die Daten repräsentieren immer etwas, was schon existiert natürlich.
27:26Und jetzt haben wir KI-Systeme, die diese Daten sehr gut imitieren können.
27:30Das heißt, sie können englische Daten generieren, ohne dass man im Background eine ursprüngliche Musik hatte.
27:35Und meine persönliche Meinung ist, dass aus Daten immer Musik werden kann,
27:39wenn man sozusagen diese Daten als Mensch in einem sozialen, künstlerischen Kontext bearbeitet und präsentiert.
27:54Nikran, Schüler von Gerhard Wittmer, ist Professor für künstliche Intelligenz und musikalische Kreation.
28:01Er sieht in der KI ein Werkzeug, mit dessen Hilfe Menschen neue Kunstformen erschaffen können.
28:09In einem Hochschulprojekt probieren Studierende aus, mit einer KI zu interagieren, die mit der Musik von Purcell trainiert wurde.
28:21Er möchte menschliche KünstlerInnen nicht ersetzen, sondern ihnen neue kreative Wege ermöglichen.
28:43Die KI ist nicht nur Silicon Valley und große Corporate, sondern die Kunstcommunity sollte diese Chance auch begreifen
28:51und versuchen einfach diese Technologie mitzugestalten.
28:55Es geht immer darum, dass man die KI eben nicht als eine Art Automatisierungswerkzeug benutzen will,
29:01sondern man will die KI als etwas benutzen, um neue persönliche, individuelle Konzepte zu entwickeln.
29:09Das heißt, am Ende des Tages geht es einfach darum, was kann die KI sozusagen mir geben,
29:15was ich ohne KI zum Beispiel nicht finden würde.
29:17Wenn die Grenze zwischen Mensch und Maschine zunehmend verschwimmt,
29:23wird die Frage in den Vordergrund rücken, wie wir uns voneinander unterscheiden.
29:27Das verändert auch unsere Wahrnehmung von Gefühlen.
29:31Werden Menschen in der Lage sein, zwischen authentischem Erleben und der perfekten Simulation zu unterscheiden?
29:51Können wir das schon?
29:58Kit Armstrong will das in einem Experiment in Taiwan mit Musikstudenten testen.
30:03Während ein Proband ein Bach-Präludium spielt, improvisieren gleichzeitig die KI und Armstrong dazu Gounos Ave Maria.
30:12Wer von beiden jeweils zugeschaltet ist, wissen weder der Spielende noch die Hörenden.
30:22Wird Armstrongs System die Zuhörer und auch den Pianisten darüber täuschen, ob er oder eine KI spielen?
30:31Hast du gerade mit einem Menschen oder dem Computer gespielt?
30:35Ich denke, es war ein Mensch.
30:39Stimmen wir ab. Wer denkt, dass es Kit war? Bitte die Hand heben.
30:42Stimmen wir ab.
30:44Stimmen wir ab.
30:47Stimmen wir ab.
30:55Stimmen wir ab.
30:58Stimmen wir ab.
30:59Stimmen wir ab.
31:01Stimmen wir ab.
31:03Stimmen wir ab.
31:05Stimmen wir ab.
31:06Stimmen wir ab.
31:17Stimmen wir wieder ab. Wer denkt, dass es KIT war, bitte die Hand heben.
31:23Gut. Die meisten Leute denken, dass es KIT war. Hier ist jetzt das Ergebnis.
31:31Beide Male war es die KI.
31:34Beide Male war es die KI, von Anfang bis Ende.
31:37Wenn jemand denkt, dass es beim zweiten Mal sehr gut gespielt war, dann liegt das an der Stärke des Computers.
31:43Ich denke, dass die Leute die falschen Erwartungen haben, wie eine Maschine klingen sollte.
31:48Sie denken, eine Maschine sollte perfekt, mechanisch, roboterhaft klingen.
31:52Aber am Ende war es tatsächlich der Mensch, der roboterhaft klang, und die Maschine war in ihrer Wahrnehmung irgendwie emotionaler.
31:58Es fällt mir nicht leicht, das zu sagen, weil ich es selbst entworfen habe.
32:02Als Schlussfolgerung aus Experimenten, die wir gemacht haben, versuchen wir nicht, etwas zu schaffen, das perfekt spielt.
32:07Vielmehr versuchen wir, etwas zu schaffen, das menschliches Verhalten simuliert oder sich ihm annähert oder es verinnerlicht.
32:19Doch die große Frage bleibt, warum überhaupt Menschen mit Maschinen zusammen musizieren sollten.
32:29Nun, weil es Spaß macht, oder?
32:32Musik machen macht Spaß.
32:34Musik zu machen und etwas über sich selbst zu lernen, indem man andere Perspektiven sieht,
32:39indem man lernt, ein Musikstück zu spielen mit einer bestimmten Intuition und das Gefühle auslöst.
32:44Und diese Intuitionen und Gefühle in Echtzeit mit Kollegen oder mit Paralleluniversen zu konfrontieren,
32:51die ebenfalls ihre eigenen Intuitionen und Gefühle haben, ist etwas,
32:55das der Mensch als soziales Wesen meiner Meinung nach als lohnend empfindet.
33:05Musik
33:09Musik
33:15Was passiert, wenn zwei Weltstars mit einer KI spielen?
33:18Wir haben ein Experiment gemacht und Armstrong und Wolny mit Lars improvisieren lassen.
33:23Für Armstrong ist es die erste Begegnung mit dem künstlichen Trio-Partner,
33:28der mal auf den einen oder den anderen Flügel zugeschaltet wird.
33:32Ich denke, es macht eine Menge Spaß.
33:34Also wir haben Lars, der auf beiden Klavieren empfängt und sendet,
33:37und wir wissen es nicht und wir kontrollieren es nicht.
33:39Ja, deshalb macht es auch so viel Spaß.
33:44Ein Moment, wir müssen testen, ob es läuft.
33:49Kit, spiel mal an.
33:57Okay, funktioniert.
33:59Okay, ist es.
34:00Okay, ist es.
34:01Okay, wir müssen uns auf jeden Fall verhören.
34:09Okay, wir müssen uns auf jeden Fall verhören.
35:15Es ist super interessant, wie dieser Versuch das stille Einverständnis zwischen Du-Partnern verändert, die irgendwie gleichberechtigt sind.
35:24Manchmal war ich mir nicht sicher, ob ich deine Fingereingabe oder die Ausgabe, die hier durchkam, hörte.
35:32Ja, ich hatte das gleiche Gefühl. Ich konnte es nicht erkennen und es ist schön, dass wir hier einen blinden
35:38Fleck haben.
35:38Wir haben nicht nur Lars, die KI, gehört. Es war Lars plus der Mensch. Das hatte eine ganz eigene Qualität.
35:50Ja. Es gab Momente, in denen ich Dinge selbst improvisiert habe und es gab Momente, in denen ich Lars nachgeahmt
35:56habe.
35:56Ich weiß nicht genau, in welchem Moment was war.
35:59Das ist spannend, dass du sagst, du hast den Computer nachgeahmt. Sehr interessante Aussage.
36:04Ich glaube, das ist sozusagen der Punkt. Wir kommunizieren mit ihnen.
36:08Ja.
36:09Ja.
36:10Ja.
36:12Ja.
36:23Ja.
37:22You play with a machine,
37:24You play with a machine,
37:25You play with a machine.
37:26You play with a machine,
37:47You play with a machine,
37:49You play with a machine,
38:44You play with a machine,
38:51You play with a machine,
39:12You play with a machine,
39:37You play with a machine,
39:37You play with a machine,
40:07You play with a machine,
40:10You play with a machine,
40:14You play with a machine,
40:25You play with a machine,
40:27You play with a machine,
40:28You play with a machine,
40:53It will probably go on for a few more days.
40:54It will probably go on for a few more days, that we will ask, is this now a KI or
40:59not?
41:02Eines Tages aber werden wir diese Unterscheidung für überflüssig halten und uns vielmehr dafür interessieren, was sie uns über uns
41:08selbst und die Welt beibringen kann.
41:10Und wir uns darüber freuen.
41:33Ich würde nicht sagen, ich arbeite an meiner Abschaffung, sondern ich arbeite an mir, dieser neuen Technologie.
41:38An meinen Ideen, an meiner Musik, an meiner Musikalität, an meiner Interaktionsfähigkeit, an meinen Improvisationswerkzeugen.
41:48Und wenn dabei irgendwann eine Maschine entsteht, die das sehr gut kopieren kann, was ich mache, bin ich herausgefordert, wieder
41:56was anderes zu tun.
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