Rhein-Main Universitäten (RMU)

Die Veranstaltung richtet sich insbesondere an Forschende der drei Rhein-Main-Universitäten, aber auch Externe sind gleichermaßen herzlich willkommen. 

Veranstaltungsort:
Georg-Christoph-Lichtenberg-Haus, Dieburger Str. 241, 64287 Darmstadt

Datum und Dauer: 
16.04.2026, 10:00 – 18:00 Uhr
 

Programm und Inhalte 

Mit der rasanten Weiterentwicklung generativer Modelle und autonomer Agenten wird es zunehmend schwieriger, zwischen statistischer Nachahmung und tatsächlicher Kreativität zu unterscheiden. Dieses interdisziplinäre eintägige Symposium geht über etablierte Narrative rund um Künstliche Intelligenz hinaus und untersucht die strukturellen und kognitiven Parallelen zwischen biologischen und künstlichen Formen des Schaffens. Durch die Zusammenführung führender Forschender aus den Bereichen maschinelles Lernen und Kognitionswissenschaft soll ein Raum für vertiefte Analyse und interdisziplinären Austausch entstehen, der neue Erkenntnisse darüber ermöglicht, wie KI-Systeme große Suchräume nach Neuheit und funktionalem Nutzen erkunden und welches kreative Potenzial in aktuellen Systemen bereits angelegt ist.

Anknüpfend an die Konferenz „Bridging Fields in Creativity” 2024 in Oppenheim, deren Schwerpunkt auf den neuronalen Mechanismen lag, die kreativen Prozessen zugrunde liegen, richtet dieses Symposium sein Augenmerk auf die rechnergestützten Architekturen, die Kreativität als Kernkompetenz intelligenter Systeme simulieren, erweitern oder möglicherweise neu definieren.

Bestätigte Referent*innen

• Simon Colton (Queen Mary University of London)
• Giorgio Franceschelli (Universität Bologna)
• Jennifer Haase (Humboldt-Universität zu Berlin)
• Benjamin Paaßen (Universität Bielefeld)
• Tom Zahavy (Google DeepMind)

Einreichung von Abstracts

Im Rahmen des Symposiums findet eine Postersession statt, bei der Forschende die Möglichkeit haben, ihre neuesten Arbeiten im Bereich KI und Kreativität vorzustellen. Zu den Themen von Interesse gehören unter anderem:

• Computational Creativity und kreative AI Systeme
• Kreative Problemlösung in neuronalen Netzen
• Generative Modelle und Open-ended Learning
• Verbindungen zwischen menschlicher und künstlicher Kreativität
• Human-AI collaboration und ko-kreative Systeme

Die Einreichungen können auf Arbeiten basieren, die bereits auf Konferenzen oder in Fachzeitschriften veröffentlicht wurden. Beiträge, die Demonstrationen enthalten, sind besonders willkommen. Einreichungssprache ist Englisch. 

Einreichungsfrist für Abstracts: 14.03.26 (AoE)
Benachrichtigung über die Annahme von Postern: 21.03.26 (AoE)

Weitere Details zum Programm werden zeitnah hier veröffentlicht!