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Neuronales Netz erzeugt attraktive Gesichter fĂŒr jeden Geschmack

Gregor Honsel

KI-generierte Menschen – hier erstellt von einem GAN namens StyleGAN.

(Bild: Generated Media, Inc.)

Was genau macht ein Gesicht fĂŒr uns besonders anziehend? Die Augen, die Nase, der Mund? Die wenigsten Menschen können das beantworten. Ein Algorithmus schon.

Ein finnisch-dĂ€nisches Team aus Psychologen und Informatikern trainierte ein sogenanntes „Generative Adversarial Network“ (GAN) [1] mit 200.000 Bildern von Prominenten, um daraus neue Gesichter zu erzeugen. Bei einem GAN treten zwei neuronale Netze in einer Art Wettbewerb gegeneinander an: Das eine erzeugt virtuelle Bilder, das andere versucht zu erkennen, ob diese real oder gefĂ€lscht sind. So spornen sie sich gegenseitig zu immer realistischeren Fakes an.

Hunderte auf diese Weise gefakte Promi-Portraits zeigten die Forscher 30 Versuchspersonen, die mit EEG-Kappen verkabelt waren und instruiert wurden, sich darauf zu konzentrieren, ob sie ein Gesicht besonders attraktiv fanden. War das der Fall, zeigte sich das rund 300 Millisekunden spĂ€ter in den Gehirnwellen. „Dabei handelt es sich nicht unbedingt um eine erhöhte HirnaktivitĂ€t, sondern eher um eine Re-Synchronisierung der neuronalen AktivitĂ€t“, sagte Erstautor Michiel Spape vom Department of Psychology and Logopedics der University of Helsinki gegenĂŒber dem Online-Magazin Digital Trends [2].

Dabei zeigte sich: Jedes Individuum springt im Wesentlichen immer auf dieselben Reize an. „Offenbar neigen wir Menschen dazu, ziemlich unoriginell zu sein und wieder und wieder von denselben Attributen angezogen zu werden“, kommentiert das Online-Magazin Singularity Hub [3].

Mehr von MIT Technology Review Mehr von MIT Technology Review [4]

Diese Information wurde dann genutzt, „um in einem 512-dimensionalen ,Face-Space‘ des neuronalen Netzes den Punkt zu triangulieren, der genau der höchsten AttraktivitĂ€t bei einem individuellen Teilnehmer entspricht“, so Spape. Auf diese Weise nĂ€herten sich die Bilder immer weiter dem an, was die Versuchspersonen bewusst oder unbewusst als Traummann beziehungsweise Traumfrau im Kopf hatten.

In einer Doppelblindstudie mischten die Forscher die individuell optimierten Bilder dann mit konventionell erzeugten und zeigten sie den Probanden. Das Ergebnis: Die neuronalen Netze erzeugten „hochgradig akkurate Ergebnisse“, so die Forscher. 87 Prozent der Gesichter wurden als „attraktiv“ eingeschĂ€tzt, der Rest war laut Singularity Hub entweder „zu perfekt“ oder in der Kombination der Merkmale etwas seltsam („a bit
 off“).

Der Versuch zeige, dass „die Nutzung von EEG-Reaktionen zur Kontrolle eines GAN ein neues, machtvolles Tool zur interaktiven Informationsgenerierung und zur Kartierung individueller Unterschiede ist“, schreiben die Forscher in ihrem Paper [5].

Man braucht nicht viel Fantasie, sich auch andere Anwendungen vorzustellen. Dass etwa Versicherungskonzerne mit dieser Methode unwiderstehliche Versicherungsvertreter auf potenzielle Kunden maßschneidern, ist bis auf weiteres zwar nicht zu befĂŒrchten – dazu mĂŒssten die Kunden mitwirken, eine EEG-Kappe aufsetzen und ihre persönliche Vorlieben kartieren lassen.

Was aber, wenn Menschen damit gelockt werden, sich eine virtuelle Welt mit individuell attraktivitĂ€tsoptimierten Avataren, Bildern, GerĂ€uschen und MusikstĂŒcken einzurichten? Denn: Wer wollte einen solchen Kokon aus Brain-Candy dann noch verlassen, wenn außerhalb davon stĂ€ndig eine suboptimierte Wirklichkeit droht? Zu den soziologischen Folgen muss erst noch geforscht werden. (grh [6])


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https://www.heise.de/-6018436

Links in diesem Artikel:
[1] https://www.heise.de/hintergrund/Duell-der-KIs-4133903.html
[2] https://www.digitaltrends.com/features/brain-reading-ai-makes-fake-faces-attractive/
[3] https://singularityhub.com/2021/03/18/this-ai-uses-your-brain-activity-to-create-fake-faces-it-knows-youll-find-attractive/
[4] https://www.heise.de/
[5] https://ieeexplore.ieee.org/document/9353984/media
[6] mailto:grh@technology-review.de