Machine learning steht für eine Form der Computeranwendung, bei der die automatisierte Lösung von Aufgaben nicht so sehr mit Hilfe von Programmiersprachen und klar vorgegeben Anweisungen vorbereitet wird, sondern Systeme anhand von Beispielen bzw. gegebenem Datenmaterial lernen, Situationen selbst zu deuten. Es handelt sich also um einen speziellen Teilbereich im größeren Forschungsfeld der sogenannten künstlichen Intelligenz.

mur.at ist eine Initiative zur Förderung von Netzwerkkunst, digitaler Kultur und freier Software in Graz/Österreich. Machine learning war das Thema unseres Jahresschwerpunktes 2018, in dem wir neben einer kontinuierlichen Auseinandersetzung ein Symposium und eine Ausstellung realisiert haben.

Für eine abschliessende Publikation (Print und online) suchen wir ergänzende Textbeiträge, die sich mit Schnittstellen und Interaktionen zwischen machine learning und Kunst auseinandersetzen und diese Thematik weiterdenken. Uns interessieren theoretische Reflexionen zu aktuellen und historischen Entwicklungen in diesem Feld und Beiträge von Künstler/innen, Theoretiker/innen und Praktiker/innen über ihre eigene Arbeit. Neben der technischen und ästhetischen Diskussion gilt es auch Fragen der gesellschaftspolitischen Verantwortung zu thematisieren sowie eine kritische Auseinandersetzung mit den angewandten Mitteln und ihren Grundlagen zu führen. Sowohl die Einreichung von Entwürfen als auch von fertigen oder bereits publizierten Texten ist möglich. Ausgewählte Autor/innen werden zur finalen Ausarbeitung ihrer Beiträge eingeladen.

Das Redaktionsteam bestehend aus Teilnehmer/innen der Arbeitsgruppe Im Netz der Sinne (Jogi Hofmüller, Reni Hofmüller, Dietmar Jakely, Margarethe Maierhofer-Lischka, Martin Rumori, Martin Schitter) trifft die Auswahl. Die Veröffentlichung erfolgt unter der CC-BY Lizenz.

Ausgewählte Texte werden honoriert. Wir sind um eine faire Verteilung der zur Verfügung stehenden finanziellen Ressourcen bemüht.

Deliverables

- Entwurf oder Text mit maximal 20.000 Zeichen (inklusive Leerzeichen), Deutsch oder Englisch.
- Kurzbiografie
- Urheberrechtserklärung

Einreichschluss: Mittwoch, 31. Juli 2019
Bevorzugte Abgabeformate: Markdown (https://de.wikipedia.org/wiki/Markdown) oder Plaintext
Einreichung per Email an: ml-call@mur.at

Timeline

- Call for Papers bis 31. Juli 2019
- Benachrichtigung der Autor/innen bis spätestens 31. August 2019
- Fertigstellung der Texte bis 31. Oktober 2019
- Lektorat bis 30. November 2019
- Veröffentlichung voraussichtlich Ende 2019