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201 Jahre künstliche Intelligenz: Die Kreatur des Victor Frankenstein

Frankensteins Monster kommt langsam auch in die Jahre. Im vergangenen Jahr hätte Mary Shelleys gelbäugige, ungeschlachte, mörderische und zugleich tragisch  geschundene Kreatur ihren 200. Geburtstag gefeiert. Frankenstein; or, the Modern Prometheus (eine sehr schöne und rundum zitierfähige neuere Ausgabe ist diese hier), vielleicht einer der literarhistorisch und populärkulturell einflussreichsten englischsprachigen Romane überhaupt, wurde am 1. Januar 1818 erstmals publiziert. Das Monster,„the world’s most rewarding metaphor“ (Frances Wilson, „Frankenstein’s metaphor: The literary creation that continues to live“, Times Literary Supplement , 13.3.2018), musste als Interpretament im Lauf der Zeit für so ziemlich alles Erdenkliche herhalten: Für den Gottkomplex, die Chartistenbewegung und die Gräuel der Sklaverei, für nicht-normative Maskulinitäten auf dem Weg des Home Makers, für Nature vs. Nurture und die postnatale Depression, für Vulkanausbrüche, Tschernobyl und den Brexit. Vor allem aber ist Frankensteins Monster die wohl berühmteste und vielschichtigste Darstellung einer künstlichen Intelligenz, die die englische Literatur zu bieten hat.

Doomsday-Potenzial

Die Politikwissenschaftlerin und Frankensteinologin Eileen Hunt Botting zeigt in einem kürzlich erschienenen Aufsatz eindrücklich auf, wie frappierend die Parallelen zwischen Mary Shelleys schniefend stapfendem Ungetüm und künstlichen neuronalen Netzen im Sinne des Deep Learning sind: Das Monster ist nichts als ein von einem nächtlichen Blitzschlag zum Leben erwecktes Konglomerat aus unförmigen Haut-, Knochen- und sonstigen Geweberesten, aber während es aus der Ferne die häusliche Idylle der Familie De Lacey beobachtet, lernt es völlig von selbst, Mimik und Sprache zu lesen und zu interpretieren. Es lernt Fremdsprachen und versucht sich in einer frühen Form von Machine Translation. Es kontrolliert die proto-robotischen Bewegungen seines ungelenken Körpers und es zettelt strategische Spiele an, um unbemerkt in Interaktion mit der menschlichen Gesellschaft zu treten, deren  Mitglied es so gerne sein möchte. Die Bits und Bytes der KI des 21. Jahrhunderts haben quasi ihren Vorläufer in dem Zellhaufen, den Victor Frankenstein, ohne Zuhilfenahme irgendeines göttlichen Odems, einst zusammenkleisterte. Und die Schneise der Verwüstung, die das Monster im Lauf des Romans leider hinter sich lässt, passt zu der existentiellen Bedrohung der Menschheit, dem Doomsday-Potenzial, als das die künstliche Intelligenz des Heute und Morgen vielfach gelesen wird.

Charles Darwin avant la lettre

Frankenstein kann kultur- und literarhistorisch natürlich aus einer Vielzahl an Blickwinkeln betrachtet werden. Wesentlich für Mary Shelley, die die Story des Romans übrigens in einem katastrophal verregneten Sommerurlaub am Genfer See im „Year Without a Summer“ 1816 (der Vulkan Tambora in Indonesien war ausgebrochen, und seine Aschewolke hatte die Welt in Finsternis und Kälte gestürzt) ihrem Mann Percy und dem gemeinsamen Freund Lord Byron – beide waren berühmte und gelegentlich auf Krawall gebürstete romantische Lyriker – erzählte, waren unter anderem der Einfluss von William Lawrence und die Tradition der Gothic Novel, des englischen Schauerromans. Lawrence war zeitweise der Hausarzt der Shelleys und sorgte für diverse Skandale und Eklats, weil er in seinen Lectures on Physiology, Zoology, and the History of Man (auf Papier bei uns im Magazin, online kostenfrei bei HathiTrust) die Idee verbreitete, dass Leben durch Moleküle und chemische Reaktionen entsteht und nicht durch göttliche Intervention. Charles Darwin avant la lettre sozusagen – und mit der Lesart von „Leben“ als etwas rein Physisch-Empirischem eine wichtige gedankliche Voraussetzung für die Idee, dass Leben und Intelligenz auch künstlich erschaffen werden können.

Doppelgänger-Topos und Transhumanismus

Literarhistorisch betrachtet steht Frankenstein in der Tradition der Gothic Novel, des Schauerromans, der mit Horace Walpoles eher kindlich-plakativem Castle of Otranto (1764) seinen Anfang nahm und sich dann mit William Godwins mühsamem Caleb Williams (1794), Matthew Gregory Lewis’ fürchterlichem The Monk (1796), den klischeetriefenden, aber kompromisslos unterhaltsamen Romanen von Ann Radcliffe und dann später Charles Maturins grandiosem und tragischem Melmoth the Wanderer (1820) sowie James Hoggs bluteinfrierenden und spektakulär lesenswertem The Private Memoirs and Confessions of a Justified Sinner (1824) zu allerlei Höhen aufschwang. Gothic Novels funktionieren nach einem bestimmten Schema, und es gibt diverse gemeinsame Nenner, die sie, wenn man ein paar davon gelesen hat, so vertraut machen wie neuzeitliche Horrorfilme: Es geht normalerweise um religiöse Transgression, allerlei Perversitäten, vermoderte Burgen, bedrohte Jungfrauen, Mord und Totschlag (zumindest manchmal), sadistische Mönche, den wandernden Juden und das Motiv der Verfolgung. Letzteres geht oft einher mit dem Doppelgänger-Topos: Der eine Doppelgänger verfolgt den anderen, so bei Frankenstein, Melmoth, Caleb Williams und Edgar Allan Poes Kurzgeschichte „William Wilson“. Was hat das alles mit künstlicher Intelligenz zu tun? Ganz zentral ist das mal subtile, mal sehr manifeste Gefühl der Bedrohung durch eine Art Mensch, die zwar aussieht wie ein Mensch, aber keiner ist: „Transhumanismus“ in einer Zeit, in der man noch nicht an Roboter dachte.  Maturins Melmoth ist ein entmenschter Wiedergänger, Hoggs Gil-Martin ein menschenähnlicher Teufel, Poes einer Wilson mutmaßlich das Hirngespinst des anderen Wilson. Alle machen uns Angst. Noch deutlicher wird es dann bei Robert Louis Stevensons Mr Hyde aus „The Strange Case of Dr. Jekyll and Mr. Hyde“ (1886): Mittels „Transcendental Medicine“ macht sich Dr Jekyll selbst zu einer Art Transhomunculus, sein Alter Ego Hyde übertrifft ihn nicht nur an (gänzlich künstlicher) Intelligenz, sondern auch an Skrupellosigkeit und Enthemmtheit bei Weitem. Die Reihe ließe sich fortsetzen bei H. G. Wells’ The Island of Doctor Moreau (1896), in dem auf recht haarsträubende Art Pumas und andere wilde Tiere zu künstlich intelligenten Menschen gemacht werden – die Geschichte ist insgesamt eher unerfreulich und geht erwartungsgemäß nicht gut aus.

Frankenstein Complex

Aber nochmal kurz zurück zu Frankenstein. Mary Shelleys Stoff hat über die Jahre und Jahrzehnte zahllose Bearbeitungen in allen medialen Formen erlebt. Richard Brinsley Peakes Theaterstück  Presumption, das erstmals Frankensteins später unvermeidlichen Diener Fritz (oder Igor) einführte, war 1823 die erste. Bemerkenswert unter den Bearbeitungen der letzten Jahre ist Robert Harris’ Roman The Fear Index (2011) – noch nicht bei uns im Bestand, aber hoffentlich bald – in dem im Sinne eines „Frankenstein Complex“ die Parallele zu einer künstlichen Intelligenz gezogen wird, die eigentlich Hedgefonds-Investments perfektionieren soll, aber außer Kontrolle gerät und ihre Schöpfer zerstört. Isaac Asimovs „Laws of Robotics“, die Regeln formulieren, mit denen künstliche Intelligenzen in Schach gehalten werden sollen, um einen „Frankenstein Complex“ (der Begriff stammt von Asimov) zu verhindern, werden hier klar durchbrochen.

Lektüretipps

Abschließend noch ein paar Hinweise zum Weiterlesen: Eine umfassende annotierte Faksimileausgabe von Mary Shelleys Werken ist in der Reihe Pickering Masters erschienen und steht bei uns im Lesesaal. Literatur zur Gothic Novel finden Sie bei uns zuhauf – wenn Sie nur ein einziges Werk zum Thema lesen wollen, nehmen Sie bitte David Punters The Literature of Terror, ein wirklich inspirierendes Buch. Ein Best-Of zur Frankenstein-Literatur in der Stabi finden Sie hier. Wenn es mehr zum Thema Künstliche Intelligenz in der englischsprachigen Literatur sein soll, starten Sie hier. Und zum Schluss noch eine Empfehlung: Lesen Sie Ian McEwans Machines Like Me and Peope Like You, dieses Jahr frisch publiziert. Es lohnt sich.

Mit Maschinen spielen – Lust und Frust in Zeiten der Künstlichen Intelligenz

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Irgendwann wird man vielleicht feststellen, dass der 10. März 2016 einen historischen Wendepunkt in der Technologie-, wenn nicht gar in der Menschheitsgeschichte markiert.

An besagtem Donnerstag geschah im Four Seasons Hotel in Seoul etwas überaus Überraschendes, wenngleich nicht in den Augen aller Menschen, so doch wenigstens in denen der interessierten Öffentlichkeit. Es ereignete sich das zweite Match zwischen dem Südkoreaner Lee Sedol, einem, wenn nicht dem zu dieser Zeit besten Go-Spieler der Welt, und dem Computerprogramm AlphaGo, einem neuronalen Netzwerk, basierend auf maschinellen Lernmethoden und entwickelt von Googles Deepmind.

Das erste Match hatte Sedol bereits verloren. Die Zuversicht in die eigene Spielstärke – oder war es menschliche Überheblichkeit? – war gewichen. Doch die Hoffnung stirbt bekanntermaßen zuletzt, hier vor allem die der versammelten Spielergemeinde.

Nach mehreren bemerkenswerten Spielzügen im zweiten Match vollzog AlphaGo im 37. Zug etwas, was nicht nur den vorherrschenden Spielkonventionen, sondern auch jeglichen statistischen Wahrscheinlichkeiten und dem Erfahrungswissen der AlphaGo-Entwickler entgegenstand. Die Maschine entwickelte ein Eigenleben, ein Eigendenken. Es war erst auf den zweiten Blick zu erkennen, dass die Maschine keinen (Rechen-)Fehler produzierte, zumal Go als komplexes Brettspiel mehr Züge ermöglicht, als jeder Superrechner klassischer Bauart heutzutage zu berechnen in der Lage ist.

Vielmehr überraschte AlphaGo das Publikum mit einer unerwarteten Spielintuition und -kreativität. Im Nachgang des Matchs resümierte der unterlegene Lee Sedol bewegt:

„Ich dachte AlphaGo würde auf Wahrscheinlichkeitsrechnung basieren und dass es nur eine Maschine wäre […] Nach dem Zug änderte ich meine Meinung. Dieser Zug war kreativ und wunderschön.“ (zitiert nach: Macht Euch die Maschinen untertan)

Einer Maschine war es gelungen, eine Grundeigenschaft des Menschen zu erlangen. Im Auge des Betrachters entwickelte sie eine Kreativität, um Originalität und Schönheit hervorzubringen – eine Domäne, die nur uns Menschen beschieden zu sein schien.

Was dieses Ereignis in den Augen vieler Go-Spieler so bedeutsam macht, bleibt für Nicht-Go-Spieler, also für die überwältigende Mehrheit von uns, unverständlich, singulär und ohne Folgen. In Südkorea indes führte die krachende Niederlage eines Nationalhelden zu verstärkten Investitionsprogrammen in die nationale, industrielle KI-Forschung – das Match als Sputnik-Schock.

Dieses Spiel war lediglich eine Zwischenetappe im Wettbewerb Mensch gegen Maschine, in dem ein Muster zu erkennen ist: Mensch programmiert Maschine, Maschine lernt, Maschine gewinnt, Mensch sucht komplexere Spielherausforderung für neue Maschinen.

Dieses Muster lässt sich anhand einzelner Spiele historisch skizzieren:

Dame:
Der Informatiker Arthur Lee Samuel, einer der frühen KI- und Computerspiel-Pioniere, entwickelte um 1959 ein Programm, welches im Spiel gegen sich selbst Gewinnwahrscheinlichkeiten von Zügen berechnete und so alsbald ein mehr als ernst zu nehmender Gegner im Dame-Brettspiel wurde. Dies war die Geburtsstunde maschinellen Lernens. Die damaligen Rechnerkapazitäten begrenzten die Möglichkeiten eines Vorgehens nach der Brute-Force-Methode, der Suche nach der einen richtigen Lösung. Anstatt alle möglichen Züge durchzurechnen, wurde ein heuristisches Verfahren gewählt, um den Suchraum nach guten, da gewinnbringenden Zügen einzugrenzen. Ein Ansatz, der bis heute eine gewisse Gültigkeit besitzt.

Schach:
Das Königsspiel reizte schon früh ob seiner Komplexität mit ca. 1043 möglichen Spielstellungen. In den 1980er Jahren entstanden an der Carnegie Mellon University leistungsfähige Schachcomputer, von denen Deep Thought nennenswerte Spielerfolge erzielte, aber gegen die weltbesten Spieler wie Garri Kasparow schachmatt ging. Erst eine modifizierte Schachsoftware, kombiniert mit einer enormen Prozessorleistung, führte 1997 zum Sieg des IBM-Schachcomputers Deep Blue über den Russen. Fun Fact: Im Nachgang entwickelte sich zwischen den Beteiligten eine rege Diskussion über regelkonformes Verhalten und die definitorischen Grenzen maschinellen Lernens.

Go:
Dem oben beschriebenen Wettkampf Mensch gegen Maschine folgten weitere. Professionelle Spieler waren auf die Tribüne verbannt, die Maschinen machten das Spiel mittlerweile unter sich aus. Während bei AlphaGo noch Ansätze von Big Data – die Auswertung zahlreicher von Menschen gespielter Partien – mit Ansätzen des reinforcement learning kombiniert wurden, wurden dem Nachfolgeprogramm AlphaGo Zero lediglich die Go-Spielregeln eingepflanzt. Das Erlernen des Spiels und der Strategien geschah eigenständig: KI als Lehrer und Schüler zugleich. Das Ergebnis dieser konstruktiven Symbiose mit sich selbst? Nach dreitägiger Lernphase schlug AlphaGo Zero in hundert Partien hundert Mal seinen Vorgänger.

Poker:
Während Dame, Schach und Go als Zwei-Personen-Nullsummenspiele mit perfekter Information gelten, sind Kartenspiele wie Poker Spiele mit imperfekter Information, das heißt die einzelnen Spieler kennen nur ihre eigenen Karten. Daher stehen Spieler wie KI vor der Herausforderung, das eigene strategische Verhalten nicht oder nur sehr bedingt an Informationen zur Kartenverteilung der Gegner ausrichten zu können. Ein weiteres Problem besteht darin, vermeintliche Muster erkennen zu müssen, wie Gegner in der Vergangenheit spielten, oder welchen Stellenwert beispielsweise Risiko und Bluffs einnehmen.
Aber auch diese Herausforderung (ca. 10160  mögliche Spielkonstellationen) war letztlich für KI-Programme zu bewältigen. Erst schlug Ende 2016 Deepstack und unmittelbar darauf im Januar 2017 Libratus die menschliche Konkurrenz im Two-Player No-Limit Texas Hold’em aus dem Feld. In der Lernmethodik unterscheiden sich die Ansätze, im Ergebnis führten beide zum Erfolg. Ein weiterer Meilenstein nun in diesem Jahr: Libratus erklomm die nächste Stufe der Komplexität – es gewann in der Königsdisziplin, dem Multiplayer-Game gegen fünf professionelle Poker-Spieler.

E-Sport:
Auch im boomenden Markt des E-Sports, des sportlichen Wettbewerbs mittels Computerspielen, mischt Künstliche Intelligenz zwischen Hunderten Millionen von Spielern kräftig mit.
Gerade im Multiplayer Online Battle Arena-Genre erhöht sich die Vielschichtigkeit klassischer Brett- oder Kartenspiele. Für Triumphe in diesen Echtzeit-Strategiespielen wie Dota2 oder League of Legends, gespielt in der Regel zu fünft pro Team, sind neben schneller Reaktionsfähigkeit im Mikrosekundenbereich, also durchaus einer Domäne von Computerprogrammen, auch die soziale Interaktions-, Team- und Kommunikationsfähigkeit vonnöten, gemeinhin ein herausforderndes Terrain nicht nur für KI. Pionierleistungen erfüllte in diesem Bereich das Projekt OpenAI Five, dem es im April 2019 erstmalig gelang, den amtierenden Dota-Weltmeister OG zu schlagen.

Womöglich wird es für Programme wie AlphaGo Zero, Libratus und OpenAI alsbald nach kurzer Trainingszeit möglich sein, nacheinander oder sogar simultan die derzeit Führenden der Ranglisten im Poker, Stephen Chidwick, im Schach, Magnus Carlsen und im Go-Spiel, Shin Jinseo zu besiegen. Die nächste Stufe wäre damit erreicht: nicht nur einzelne Spiele oder Nischen zu bespielen, sondern mit ganz unterschiedlichen Komplexitäten und Ansätzen umzugehen.
In weiterer Konsequenz wird die Herausforderung stehen, spielunabhängig vielschichtige Probleme zu bewältigen, Lösungskompetenz zu entwickeln, generell also realistische (Alltags-)Situationen zu meistern.

Was bleibt uns als Gewissheit in diesem ungleichen Spiel? Dass wir als Homo Ludens weiterhin bestimmen, was wir wo wie spielen. Oder etwa nicht?
Auch diese Domäne beginnt mittlerweile zu bröckeln, seit dem Aufkommen von Speedgate, dem ersten von Künstlicher Intelligenz entwickelten Sportspiel, in dem Menschen spielen, was Maschinen selbständig entwickelt haben. Bleibt auch um des joga bonito willen zu hoffen, dass dies nur eine sportspielerische Randerscheinung bleibt.

 

Referenzen:

Grunwald, Armin (2019): Der unterlegene Mensch: die Zukunft der Menschheit im Angesicht von Algorithmen, künstlicher Intelligenz und Robotern. München: riva.

Kreye, Andrian (2018): Macht Euch die Maschinen untertan: Vom Umgang mit künstlicher Intelligenz. München: Süddeutsche Zeitung Edition.

Ramge, Thomas (2018): Mensch und Maschine: Wie Künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern. Stuttgart: Reclam.

Weiterführendes:

AlphaGo – Film, USA 2017, Regie: Greg Kohs.

 

 

Vorschau: Im nächsten Beitrag entführen wir Sie in die Welt der Literatur – Sie begegnen Cyborgs und anderen Mischwesen!

Automaten und künstliche Menschen bei E.T.A. Hoffmann – „eine beunruhigende Faszination“

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Mit herausragenden Beispielen aus der Automatenbaukunst des 18. Jahrhunderts im Beitrag Künstliche Intelligenz avant la lettre? – Automaten in der Frühen Neuzeit haben wir im Juni bereits auf die berühmten Urahnen aller Künstlichen Intelligenzen und KI-Systeme hingewiesen, die von visionären Ingenieuren wie Jacques de Vaucanson erschaffen wurden. Doch nicht nur Technikwissenschaftler befassten sich mit der Belebung von Maschinen. Das Thema faszinierte die Gesellschaft der Zeit und war auch zu Beginn des 19. Jahrhunderts allgegenwärtig. Der Musiker, Zeichner und Schriftsteller E.T.A. Hoffmann hat sich in den 1810er Jahren besonders intensiv mit Automaten, belebten Maschinen und roboterhaften Menschen auseinandergesetzt, unter anderem in seinen literarischen Schriften Die Automate (1814), Der Sandmann (1815) und Nussknacker und Mausekönig (1815/1816). Im Bestand der Staatsbibliothek zu Berlin finden Sie zu diesen Werken, dem Autor und dem Automatenmotiv umfassende Forschungsliteratur, zahlreiche digitale Materialien hält das E.T.A. Hoffmann Portal bereit:

Einführungstexte

Für den Einstieg findet sich im Bereich Leben und Werk in der Rubrik Literarische Werke beispielsweise eine Werkinterpretation zum Sandmann von Prof. Marion Bönnighausen. Tiefer ins Thema der Maschinenmenschen führt der Beitrag Automaten von Dr. Arno Meteling im Bereich Erforschen in der Rubrik Charakteristisches. Beide Texte sind mit weiterführenden Literaturempfehlungen angereichert.

Unterrichtsmaterialien

Der Sandmann ist auch eine besonders beliebte Schullektüre. Drei Themenschwerpunkte, darunter das Automatenmotiv, wurden im E.T.A. Hoffmann Portal zu kompletten Lehreinheiten ausgearbeitet und können direkt online oder als PDF-Ausdruck im Schulunterricht verwendet werden. Vom Zitate-Quiz über eine vergleichende Bildanalyse bis hin zu Textinterpretationen und Zeichenaufgaben bietet die Sammlung vielfältig einsetzbares Material, das beliebig kombiniert werden kann.

Digitalisierte historische Ausgaben

Hoffmanns Werke in historischen Ausgaben sofort am Bildschirm lesen – das bietet der Bereich Hoffmann digital. Als Beispiel für die Fülle an digitalisierten Ausgaben soll hier eine Auswahl zu Die Automate dienen:

 

E.T.A. Hoffmann’s Sämtliche Werke (1879). SBB-PK Sign. Yw 9076-2a

  1. Musikalische Novellen, 1954
  2. Dunkle Mächte, 1920
  3. Sämtliche Werke, 1912
  4. E.T.A. Hoffmann’s Werke, 1879
  5. Erzählende Schriften in einer Auswahl, 1827

 

Illustrierte Ausgaben

E.T.A. Hoffmann zählt zu den am häufigsten illustrierten Literaten der Welt. Auch seine drei hier genannten Werke zu künstlichen Menschen und Maschinen gibt es in zahlreichen illustrierten Ausgaben. Die Forscherin Elke Riemer-Buddecke zählt beispielsweise allein 159 Illustratoren, die sich im Laufe der Zeit mit einer bildkünstlerischen Umsetzung von Nussknacker und Mausekönig befasst haben. Als Zweit- und Drittplatzierte folgen Der Goldne Topf mit 88 Illustratoren und Der Sandmann mit 72 Illustratoren. Nur Die Automate scheint kaum auf Interesse der Künstler gestoßen zu sein. Interessanterweise wurde der Aspekt der Maschine und des Künstlichen nur selten künstlerisch umgesetzt. So finden sich kaum Darstellungen der Mechanik, dagegen aber viele sehr menschliche Szenen. Einen umfassenden Überblick über die Thematik bietet der sechsteilige Beitrag zur Illustrationsgeschichte von Elke Riemer-Buddecke.

Verfilmungen

Ähnlich nachlässig wie die Illustratoren gingen Regisseure und Filmproduzenten mit Die Automate um. Während hierzu aktuell keine Verfilmungen nachgewiesen sind, wurde Nussknacker und Mausekönig zwischen 1958 und 2015 mindestens vier Mal filmisch umgesetzt, Der Sandmann sogar sieben Mal. Im Bereich Hoffmann im Film findet sich eine Filmografie, die sich unter anderem nach Werktiteln filtern lässt und detaillierte Informationen zu Besetzung, Produktion und Inhalten bereithält.

Studien zum Thema aus unserem Bestand (Auswahl):

Die Automate

Hoffmanns erstes veröffentlichtes Werk zum Thema liest sich wie ein Lexikon der zu seiner Zeit bekannten Puppen und Automatenarten, von Marionetten über Wachsfiguren und Schachautomaten bis hin zu Spieluhren und automatischen Musikinstrumenten.

Die Erzählung beginnt mit der öffentlichen Vorstellung eines „redenden Türken“ – einem orakelnden Automaten, der auf persönliche Fragen der Zuschauer mit Antworten reagiert, die eigentlich niemand wissen kann. Zwei befreundete Akademiker wollen dem auf den Grund gehen, finden aber ebenso wenig eine Erklärung wie die Leser der Erzählung. Auch ein Besuch bei Professor X, dem Erfinder des Türken und zahlreicher anderer, vor allem Musikautomaten, löst das Rätsel nicht auf. Die Figuren der Handlung schwanken zwischen Faszination und Grauen und die Leser werden mit der Frage allein gelassen, ob die Geschehnisse real sind oder nicht.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

Der Sandmann

In Hoffmanns wohl bekanntester Erzählung verwischen die Grenzen zwischen Mensch und Automat, denn während der Protagonist Nathanael sich in die bezaubernde Automatenfrau Olimpia verliebt, die er nicht als solche erkennt, beschimpft er seine Verlobte Clara als „verdammter Automat“. Denn die verständlicherweise wortkarge Olimpia erlebt er als tiefgründige und aufmerksame Zuhörerin, Clara dagegen erlaubt sich eine eigene Meinung und verwehrt gelegentlich Lob und Interesse. E.T.A. Hoffmann lässt seinen narzisstischen Protagonisten Mensch und Maschine verwechseln, beeinflusst durch ein Perspektiv, das seine Sinne täuscht. Damit kritisiert der Autor die damalige Wissenschaft und die aufklärerische Gesellschaft.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

Nussknacker und Mausekönig

Durch Tschaikowskis Ballett Der Nussknacker nach einer Bearbeitung von Alexandre Dumas d.Ä. ist Hoffmanns Kunstmärchen um die Kinder Marie und Fritz berühmt geworden. Ihr Pate, der Obergerichtsrat Droßelmeier, betätigt sich auch als Uhrmacher und schenkt den Kindern am Weihnachtsabend mechanisches Spielzeug. In der Nacht werden Nussknacker und Soldatenarmee plötzlich vor Maries Augen lebendig und müssen sich gegen den angreifenden Mausekönig und sein Heer behaupten. Marie wird in die Geschichte hineingezogen, Phantasiewelt und Realität verschwimmen.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

 

Vorschau: Im nächsten Beitrag entführen wir Sie in die Welt von Sport und Spiel – auch dort ist Künstliche Intelligenz ein Thema!