In meinem postfotografischen Versuchsaufbau Throwback Environment erzeuge ich Bilder, die unter Verwendung eines Laserroboters und einer dokumentierenden Kamera erarbeitet und durch Prozesse aus Machine Vision und Kommunikationstechnologien beeinflusst werden. Mithilfe dieses experimentellen Settings provoziere ich einen Feedback-Loop, der zwei Environments aufeinandertreffen lässt: eine Landschaft und ein durch Machine Vision generierter Bildbeschrieb dieser Landschaft. In diesem fotografischen Prozess werden Aufnahmen zuerst mit einer Singleboardcomputer-Kamera erstellt und anschliessend unter Einsatz von Computer Vision einer sogenannten ‹Whole Scene Description› unterzogen. Auf Grundlage einer automatisierten Verschlagwortung der Bildszenerie wird ein Satz gebildet, der das Bild als Gesamtes beschreiben soll. Das Resultat dieser Bildanalyse wird per SMS an den Laserroboter gesendet. Bei Empfang des Bildbeschriebs wird eine zweite zur Versuchsanordnung gehörende Kamera ausgelöst. Diese hält in einer Langzeitbelichtung die von dem Laserroboter beschriftete Landschaft fest: Der knapp gehaltene Bildbeschrieb brennt sich während der Belichtungszeit in die Fotografie ein. Throwback Environment ist nicht einfach eine Fotografie, sondern ein experimentelles Setting, in dem das Spiel zwischen einem natürlichen, wenn auch kulturell geprägtem, und einem technisch-medialen Environment erkennbar wird. Der Beschrieb wird selbst zum Bildbestandteil; das Bild bildet seine eigene Übersetzung in Sprache ab; es spricht sich über sich selbst aus. Dabei entsteht ein Bruch in der Wirklichkeit: Bild und Bildbeschieb werden auf der selben Ebene behandelt; Text und Paratext gehen ineinander über. Als Bestandteil des Bildes erweist der Text es als – für die Maschine und für uns – lesbar und macht es doch zugleich unleserlich. Er bestätigt auf den ersten Blick die Vorstellung, dass Bildinformationen eine Analogie in sprachlichen Codes haben, aber er reduziert andererseits das Bild auf eine einfache Anhäufung von Motiven. Noch dazu kann ich kaum noch an der Schrift vorbeischauen, sie beginnt meine Lesart des Bildes zu beherrschen. Die Analyse von digitalen Bildern durch Algorithmen wird in grossem Stil angewendet, um die Kategorisierung von Bildern zu automatisieren. Eine solche Kategorisierungen, wird zum Beispiel von Suchmaschinen genutzt, um in Bildersammlungen möglichst treffsichere Suchresultate zu erreichen. Ein Machine-Vision-Algorithmus deutet das Bild ohne Rücksicht auf Kontexte, für deren Lektüre er nicht zuvor trainiert worden ist. Er erkennt nur einfache Objekte. Auf dieser Grundlage kann er bisher nur einfache Zusammenhänge ‹erkennen› und zur Grundlage seiner Bildbeschriebe machen. Auf ironische Weise erzeugt Throwback Environment eine simplifizierende Tautologie.