Wenn die Kunst der Wissenschaft auf die Wissenschaft der Kunst trifft

In einer einzigartigen Zusammenarbeit mit der ECAL / Hochschule für Kunst und Design Lausanne haben Forschende der EPFL einen Algorithmus entwickelt, der mit Hilfe von maschinellem Lernen einige der weltweit ersten chinesischen Schriftzeichen generieren kann.
© 2021 iStock

Vor tausend Jahren, während der mittelalterlichen Song-Dynastie, erfand der Künstler und Ingenieur Bi Sheng die erste Drucktechnik mit beweglichen Lettern, wobei er Porzellan- und Holzteile verwendete, die für den Druck chinesischer Schriftzeichen angeordnet und organisiert wurden. Ein System, das den Druck revolutionieren sollte.

Nun haben Forschende des Computer Vision Laboratory (CVLAB) der EPFL an der Fakultät für Computer- und Kommunikationswissenschaften in Zusammenarbeit mit dem ECAL Master-Studienprogramm in Type Design die vielleicht nächste Revolution in der Kunst und im Prozess der Gestaltung digitaler Schriften ausgelöst, indem sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt haben, der chinesische Hanzi als Bilder generiert.

AI generated typeface © Shuhui Shi / EPFL 2021

Beim Schriftdesign wird jede Buchstabenform in einem einheitlichen Stil gezeichnet. Innerhalb jeder Buchstabenform ist eine Glyphe ein grundlegendes Symbol, das ein lesbares Zeichen für das Schreiben darstellen soll. Für den Entwurf einer lateinischen Schrift sind mindestens 26 Grossbuchstaben erforderlich. Die chinesische Hanzi-Schrift hingegen besteht aus 6763 häufig verwendeten Zeichen und Zehntausenden von Zeichen für kompliziertere Sätze, was bedeutet, dass die Fertigstellung eines Schriftbildes Jahre in Anspruch nehmen kann.

Nach zwei Jahren des Studiums der lateinischen Schriftgestaltung wandte sich die ECAL-Studentin Shuhui Shi mit dieser speziellen Herausforderung an das Computer Vision Laboratory: «Wenn ich lateinische Schriften zeichne, sind normalerweise ein paar Dutzend Glyphen für den täglichen Gebrauch ausreichend. Als ich jedoch versuchte, meine Kenntnisse in Schriftdesign auf die chinesische Sprache anzuwenden, stellte ich fest, dass es fast unmöglich war, einen Standardzeichensatz mit 6763 Glyphen allein fertigzustellen. Ich habe festgestellt, dass zahlreiche andere Designer dasselbe Problem haben. Ich dachte, dass das maschinelle Lernen möglicherweise helfen könnte», sagte sie.

Die riesige Anzahl von Hanzi ist eindeutig eine Herausforderung für Designerinnen und Designer, bietet aber Möglichkeiten für die künstliche Intelligenz. In diesem Zusammenhang entstand das AIZI-Projekt. Die erste Aufgabe bestand darin, Glyphen zu entwickeln, die für das Training der KI verwendet werden konnten.

«Shuhui erstellte eine grosse Datenbank mit Zeichen, die in sehr einfache Komponenten aufgeteilt wurden. Die Idee war, dass man für das Entwerfen neuer Schriftarten nur eine Reihe von Basiskomponenten entwerfen muss, die dann automatisch zu sämtlichen Zeichensätzen zusammengesetzt werden können», erklärte Mathieu Salzmann, Wissenschaftler am Computer Vision Laboratory. «Wir haben dann Algorithmen entwickelt, um den zweiten Teil zu erledigen, nämlich, verschiedene Charaktere auf der Grundlage dieser Komponenten zu erzeugen.»

«Wir wollen herausfinden, ob maschinelles Lernen dazu beitragen kann, das kulturelle Erbe zu bewahren, indem es eine Vielzahl von Schriftarten für die Sprache schafft und die Palette der grafischen Ausdrucksmöglichkeiten für den heutigen Gebrauch erweitert.»      Matthieu Cortat-Roller, Leiter Masterprogramm Type Design

Der Algorithmus ist mittlerweile in der Lage, Zehntausende von Hanzi als Bilder zu generieren. Damit können chinesische Schriften automatisch auf der Grundlage von weniger als 500 Hanzi-Eingaben generiert werden. Das neue Werkzeug stellt einen zeitgemässen, transdisziplinären Ansatz dar, der an der Schnittstelle zwischen Design und Technologie steht.

Für das CV LAB war das AIZI-Projekt die Chance, an etwas ganz Neuem zu arbeiten. «Obwohl wir die Technologie, das so genannte Generative Adversarial Network oder GAN, schon oft verwendet haben, war die Arbeit an einer solchen Herausforderung eine Premiere. GAN ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das darauf abzielt, Bilder wie z.B. Gesichter zu generieren. Unsere Idee war es dann, diese Art von Technologie für die Generierung von Zeichen zu nutzen», so Salzmann weiter.

«Mir hat diese Zusammenarbeit eine neue Sichtweise auf die Welt eröffnet. Wir hoffen, einen KI-Assistenten zu entwickeln, der Designerinnen und Designern hilft, einen ganzen Zeichensatz mit weniger als 500 von Menschen entworfenen Hanzi zu erstellen. Derzeit verfügen wir über eine Datenbank mit mehr als 90 000 Hanzi und Zehntausenden von gut skalierten, generierten Hanzi in der Links-Rechts-Komposition. Die Ergebnisse bedürfen aber noch einer Optimierung», betonte Shi.

An der ECAL hat Matthieu Cortat-Roller, der Leiter des Masterprogramms in Type Design, der eng mit Shi zusammenarbeitete, bereits Ideen für ein zukünftiges Projekt, das Design und KI kombiniert: «Letztes Jahr haben wir in der Master-Klasse an der syrischen Schrift gearbeitet, die im Nahen Osten seit dem ersten Jahrhundert nach Christus verwendet wird. Das Hauptproblem bestand darin, dass es nur wenige Schrifttypen gibt, mit einer kleinen Gemeinschaft von Benutzenden und fast keinen Unterlagen. Die Studierenden haben viel Zeit damit verbracht, online zu recherchieren und Manuskripte zu scannen. Ich denke, dass das maschinelle Lernen diese Aufgabe sehr gut bewältigen kann.»

«Die Studierenden haben viel Zeit damit verbracht, online zu recherchieren und Manuskripte zu scannen. Ich denke, dass das maschinelle Lernen diese Aufgabe sehr gut bewältigen kann.»      Matthieu Cortat-Roller

Aber Cortat-Roller hat eine tiefere Motivation, bei der es um mehr als nur Effizienz geht. Er will nämlich herausfinden, was KI in diesem Bereich beitragen kann.

«Die Zahl der Nutzenden der syrischen Schrift ist heute sehr gering und angesichts des Krieges in Syrien befindet sich ein Grossteil von ihnen in Europa, den Vereinigten Staaten und anderswo auf der Welt. Sie sorgen sich um die Zukunft ihrer Kultur und Identität. Es ist nicht so einfach, ein Schriftsystem zu erhalten, wenn man in der Diaspora lebt. Da es zum Beispiel keine Schrifttypen gibt, muss Syrisch von Hand geschrieben werden. Man kann nicht einfach eine E-Mail schicken. Wir möchten herausfinden, ob maschinelles Lernen dazu beitragen kann, das kulturelle Erbe zu bewahren, indem es eine Vielzahl von Schriftarten für die Sprache schafft und die Palette der grafischen Ausdrucksmöglichkeiten für den heutigen Gebrauch erweitert.»

Zurück in China, wird sich Shi weiter mit maschinellem Lernen und Schriftdesign beschäftigen. «Ich hoffe, dass das Projekt AIZI allen Designerinnen und Designern, die sich an chinesischem Schriftdesign versuchen möchten, den Einstieg erleichtert. Dank der Hilfe der Technologie können sie sich mehr auf ihre kreativen Ideen konzentrieren, ohne dass sie Tausende von Zeichen entwerfen müssen. Dadurch werden sie hoffentlich mehr Menschen dazu anregen, ihre erste chinesische Schriftart auszuprobieren. Bei AIZI gibt es noch viel zu tun und ich werde mein Bestes geben, um bald weitere Ergebnisse zu erzielen.»