Neuronale Netze können noch keine optischen Täuschungen generieren
Mittlerweile sind Computer in der Lage, realistische wirkende Bilder zu erzeugen. Das menschliche visuelle System austricksen aber können sie damit noch nicht.
- Sascha Mattke
Das menschliche Sehvermögen ist eine außergewöhnliche Fähigkeit, hat aber auch eine Reihe von Schwächen, die sich unter anderem in optischen Täuschungen äußern. Robert Williams und Roman Yamplowskiy von der University of Lousville haben jetzt versucht, solche Illusionen von Computern erzeugen zu lassen; dafür machten sie sich die rapiden Fortschritte bei neuronalen Netzen und Rechenleistung in den vergangenen Jahren zunutze. Trotzdem brachten ihre Versuche keine überzeugenden Ergebnisse, wie Technology Review online in „Unschlagbar menschlich“ berichtet.
Für normale Gesichtserkennung braucht man zehntausende Bilder mit Gesichtern, die klar als solche gekennzeichnet sind. Mit diesen Informationen kann ein neuronales Netz dann lernen, für Gesichter charakteristische Merkmale zu erkennen – zwei Augen, eine Nase und ein Mund zum Beispiel. Wenn man zwei neuronale Netze nimmt, können diese sich sogar gegenseitig beibringen, realistische Gesichtsbilder zu erzeugen, die komplett synthetisch sind; dieser Ansatz wird als „generative adversarial network“ (GAN) bezeichnet.
Bei optischen Täuschungen aber erwies sich das als nicht so einfach. Zum einen mangelt es am nötigen Trainingsmaterial: „Die Zahl der Bilder von statischen optischen Täuschungen beläuft sich auf wenige tausend, und wirklich unterschiedliche Täuschungen gibt es noch viel seltener, vielleicht nur ein paar Dutzend“, schreiben die Forscher. Zudem nutzen die bekannten Täuschungen gezielt die Schwächen des visuellen Systems aus, wozu Computer noch nicht in der Lage sind: „Dass ein GAN lernen könnte, das menschliche Sehvermögen auszutricksen, ohne die Prinzipien hinter den Täuschungen zu verstehen, ist unwahrscheinlich.“
Mehr dazu bei Technology Review online:
(sma)
