Neuronales Netz erzeugt attraktive Gesichter für jeden Geschmack

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

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

(Bild: Generated Media, Inc.)

Von
  • Gregor Honsel

Ein finnisch-dänisches Team aus Psychologen und Informatikern trainierte ein sogenanntes „Generative Adversarial Network“ (GAN) 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 gefälscht 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 später in den Gehirnwellen. „Dabei handelt es sich nicht unbedingt um eine erhöhte Hirnaktivität, sondern eher um eine Re-Synchronisierung der neuronalen Aktivität“, sagte Erstautor Michiel Spape vom Department of Psychology and Logopedics der University of Helsinki gegenüber dem Online-Magazin Digital Trends.

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.

Diese Information wurde dann genutzt, „um in einem 512-dimensionalen ,Face-Space‘ des neuronalen Netzes den Punkt zu triangulieren, der genau der höchsten Attraktivität bei einem individuellen Teilnehmer entspricht“, so Spape. Auf diese Weise näherten 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“ eingeschätzt, 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.

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 befürchten – dazu müssten 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 attraktivitätsoptimierten Avataren, Bildern, Geräuschen und Musikstücken einzurichten? Denn: Wer wollte einen solchen Kokon aus Brain-Candy dann noch verlassen, wenn außerhalb davon ständig eine suboptimierte Wirklichkeit droht? Zu den soziologischen Folgen muss erst noch geforscht werden. (grh)