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Durch den technologischen Fortschritt nimmt der Wissensunterschied zwischen Anwender* und Entwickler* konstant zu. Es ist jedoch von grosser Wichtigkeit, ein Verständnis für die Funktionsweise von Maschinen zu besitzen, um über ethische und soziale Konsequenzen, die aus dem Einsatz von Maschinen resultieren, diskutieren zu können. Mit dieser Zielsetzung veranschaulicht diese Arbeit die Schnittstelle zwischen maschineller Perzeption und menschlicher Wahrnehmung. Durch Experimente im Bereich der Visualisierung, Verarbeitung und Verkörperlichung von Daten wurde eine Sammlung von Hardware und Software erstellt, die das maschinelle Sehen in Visualisierungen übersetzt. Auf diese Weise stellt dieses Projekt ein Modell für weiterführende Arbeiten bereit, die sich mit diesem wichtigen Thema auseinandersetzen.
Wir sind zunehmend von technischen Systemen umgeben, die über ausgereifte Wahrnehmungsapparate verfügen. Speziell im Bereich des Visuellen, gibt es zunehmend Systeme, wie beispielsweise selbstfahrende Autos, die ihre Umgebung scheinbar sehen können. Doch wie sieht das Sehen dieser Maschinen aus? Harun Farocki hat in seinen Filmen «Eye/Machine I-III» die Ästhetik der Maschinenbilder aufgegriffen; zu sehen sind die Bilder – überlagernde Pfeile und Konturen – die den Maschinen zur Orientierung dienen können, die aber eigentlich keine Bilder im menschlichen visuellen Sinne sein müssten. Es sind daher «operationale Bilder» wie Paul Virilio dies beschrieben hat, Bilder also, die für Menschen geschaffen sind, um mit den Maschinen interagieren zu können, und nicht Bilder, die das «Sehen» der Maschinen darstellen.
Florian Bruggisser hat sich in seiner Arbeit «Deep Vision» diesem Thema angenommen und mittels eines LiDAR Scanners Umgebungen in Form von Punktwolken erfasst. Auch diese Bilder sind keine Bilder im herkömmlichen zweidimensionalen Sinne, sondern dreidimensionale Bilder, die aus allen Richtungen betrachtet werden können. Wohingegen Menschen die Welt nur aus einer Perspektive betrachten können und daher gewissermassen zweidimensional sehen, können Maschinen, die Welt aus mehreren Perspektiven gleichzeitig betrachten und so die Welt gewissermassen dreidimensional sehen. Diese Arbeit macht diesen Betrachtungsunterschied in visueller und räumlicher Form deutlich.