Gerhard Widmer hätte eigentlich Pianist werden können, ist aber Informatiker mit Schwerpunkt künstliche Intelligenz geworden. STANDARD: Sie haben selbst als Kind Klavier gespielt – auch  öffentlich. Sind Sie noch immer aktiv? Widmer: Schon, aber nur privat. Für eine Karriere als klassischer  Pianist war ich zu faul. Ich habe maximal 30 Minuten am Tag geübt. Mit 13 hat  das noch zum ersten Preis beim Landeswettbewerb gereicht. Mit 15 habe ich die  klassische Musik aufgegeben und mich dem Jazz zugewandt. STANDARD: Aber Ihre Spezialisierung auf Artificial Intelligence und  Musik hat dadurch eine gewisse Logik? Widmer: Ja, sicher, obwohl ich es so gezielt nicht angepeilt habe. Das  hat sich über die Jahre ergeben. Mein wissenschaftliches Feld ist in erster  Linie die künstliche Intelligenz, das maschinelle Lernen. Ich habe in den frühen  Jahren, als ich die ersten Lernalgorithmen entwickelt habe, Testprobleme  gesucht, um zu demonstrieren, was die Algorithmen können. So habe ich begonnen  mich mit Musik zu beschäftigen und wie sie eine Maschine hören kann. Der  Start-Preis des Wissenschaftsfonds FWF 1998 hat mir dann quasi den offiziellen  Auftrag gegeben, mich damit zu beschäftigen, die Bestätigung, dass es sich dabei  um ein seriöses wissenschaftliches Thema handelt. Zuvor hat man, wenn ich von  meiner Arbeit erzählt habe, immer ein wenig die Stirn gerunzelt. Heutzutage  schaut niemand mehr erstaunt. Musik ist digital, das Internet ist voll davon,  Suchmaschinen, die darauf spezialisiert sind, werden gebaut, STANDARD: Was kann künstliche Intelligenz mit Musik machen? Widmer: Sie kann Computer entwickeln, die bestimmte Aspekte von Musik  wahrnehmen können. Wir bauen zum Beispiel Maschinen, die Rhythmus und Tempo von  Musikstücken erkennen können, die live Stücke mitverfolgen können und dabei  parallel die exakten Noten anzeigen. Davon gibt es durch die Kooperation mit dem  Concertgebouw Amsterdam bereits eine Anwendung: Die geben mehrmals jährlich ein  E-Magazin heraus. Abonnenten können sich Konzerte anhören. Der Clou: Der  Algorithmus hört sich das Konzert ebenfalls an und zeigt dabei die Noten. STANDARD: Inwieweit können Ihre Maschinen die Musik auch selbst  auswählen? Widmer: Wir haben ein solches Musiksystem für Bang und Olufsen  entwickelt. Da ist eine Software drinnen, die entscheidet, welche Musik sie  spielt. STANDARD: Wie kann ich sicher sein, dass diese Software bei einer  Cocktailparty nicht Mozarts Requiem spielt? Widmer: Sie wählen ein Album aus Ihrer Sammlung aus, dann wählt der  Algorithmus nur mehr ähnliche Musik aus. Er muss sich also jedes Stück anhören  und auf Ähnlichkeiten prüfen. Natürlich kann das System Fehler machen – wie jede  Maschine. In der Regel sollte es aber nicht das Requiem spielen, wenn Sie nicht  zuvor eine ähnliche Musik gewählt haben. Ein vergleichbares, etwas abgespecktes  System haben wir für den Soundpark von FM4 gebaut. Hier gibt es ja eine große  Sammlung von unbekannten Bands, die darauf hoffen, entdeckt zu werden. Der  Soundpark schlägt – ebenfalls nach einer Erstwahl durch den Benutzer – mehrere  Songs vor. Das führte zu einem verstärkten Download von Musik, und damit hat man  das Ziel auch erreicht: die Bands bekannter zu machen. STANDARD: Viele Smartphone-Besitzer nutzen Shazam, das gerade  gespielte Musik erkennt. Das gelingt natürlich nur, sofern sie in einer  Referenzdatenbank liegt. Könnte man ein solches System noch smarter machen? Widmer: Natürlich, man könnte auch unterschiedliche Interpretationen  eines Liedes erkennen. Das kann Shazam nicht. Mit klassischer Musik schaffen wir  das mittlerweile. Unsere Rechner können in Sekundenschnelle Musikstücke aus  Liveaufnahmen identifizieren, unabhängig davon, wie oder von wem sie gespielt  oder interpretiert werden. In unserem neuesten Projekt, das vom Europäischen  Forschungsrat ERC gefördert wird, schauen wir uns an, welchen Ausdrucksdimension  ein Musikstück über eine Interpretation bekommt: also spielerisch oder zögerlich  oder schwermütig oder verhalten. Wie kann man das als Mensch erkennen? Und kann  das eine Maschine auch – ohne dass sie so etwas wie ein Verständnis für  Emotionen entwickeln kann? STANDARD: Wie kann man sich das vorstellen? Widmer: Interpretation und Ausdruck haben ganz zentral mit der  Struktur eines Musikstücks zu tun und wie diese Struktur von InterpretInnen  kommuniziert wird. Wenn ich Ihnen ein Musikstück vorspiele, erkennen Sie  automatisch, wo eine Einheit aufhört und eine andere beginnt, Sie hören  wiederkehrende Melodien, ein Motiv, das in Variationen wiederholt wird. Musik  braucht eine bestimmte Menge an Redundanz, Melodien, wo man sich festhalten  kann. Nicht zu viel, denn auch das wäre langweilig. Das hat mit unseren  Wahrnehmungen und mit unserem Sinn für Ästhetik zu tun. Wenn in der Welt alles  gleich wäre, würden wir nicht existieren können. Wenn alles egal ist, keine  Struktur zu sehen ist, kann ich nichts wiedererkennen, mich nicht zurechtfinden  – in der Musik und überhaupt. STANDARD: Was ist Ihre Vermutung? Kann sie? Widmer: Das werden wir sehen. Im Prinzip könnte man alles auf das  Lernen reduzieren. Auch wir haben ja gelernt, wahrzunehmen und zu strukturieren  – und erkennen deshalb eine Melodie oder einen Rhythmus. Je mehr Daten ich habe,  desto mehr weiß ich über die Welt: Das ist zumindest die Google-Sicht der Welt.  Wir können aber bis heute nicht genau sagen, wie unser Gehirn lernt, welche  Rolle das In-der-Welt-Sein spielt, körperliche Erfahrung, Motivation, Emotion.  Oder sinnliche Freude an der Schönheit von Musik. Davon sind lernende Maschinen  noch weit entfernt.