pte20210305010 Forschung/Entwicklung, Technologie/Digitalisierung

KI erstellt attraktive Porträts in Eigenregie

Wissenschaftler aus Finnland unf Dänemark lassen Computer Vorlieben von Menschen vorhersagen


KI lernt Gesichter, die Menschen schön finden (Foto: helsinki.fi/en)
KI lernt Gesichter, die Menschen schön finden (Foto: helsinki.fi/en)

Helsinki/Kopenhagen (pte010/05.03.2021/10:30)

Forschern ist es gelungen, eine künstliche Intelligenz die subjektiven Vorstellungen verständlich zu machen, die Gesichter für Menschen attraktiv machen. Das Gerät demonstrierte dieses Wissen durch seine Fähigkeit, selbst neue Porträts zu schaffen, die darauf ausgerichtet waren von Menschen attraktiv gefunden zu werden. An der Studie waren Forscher der University of Helsinki https://www.helsinki.fi/en und der University of Copenhagen https://www.ku.dk/english beteiligt. Die Forschungsergebnisse können zum Beispiel bei der Modellierung von Präferenzen und Entscheidungsfindung sowie möglicherweise auch bei der Identifizierung unbewusster Haltungen eingesetzt werden. 

Die Wissenschaftler untersuchten, ob ein Computer in der Lage sein würde, die Gesichtszüge zu identifizieren, die wir attraktiv finden und basierend auf diesen Daten neue Bilder zu schaffen, die diesen Kriterien entsprechen. Die Forscher nutzen die künstliche Intelligenz zur Interpretation von Gehirnsignalen und kombinierten das resultierende Brain-Computer-Interface mit einem generativen Modell von künstlichen Gesichtern. Das ermöglichte dem Computer Bilder von Gesichtern zu schaffen, die individuellen Vorlieben entsprachen. Laut Seniorautor Michiel Spapé von der University of Helsinki ist Attraktivität für die Forschung eine Herausforderung, da sie im Auge des Betrachters liege. 

Zu Beginn gaben die Forscher einem Generative Adversarial Network (GAN) die Aufgabe hunderte künstlicher Porträts anzufertigen. Die Bilder wurden eines nach dem anderen 30 Freiwilligen gezeigt. Sie wurden ersucht ihre Aufmerksamkeit auf Gesichter zu richten, die sie attraktiv fanden. Gleichzeitig wurden die Reaktionen ihres Gehirns mittels EEG aufgezeichnet. Das Team analysierte die EEG-Daten mit Verfahren maschinellen Lernens. Dabei wurden die individuellen EEG-Daten über ein Brain-Computer-Interface mit einem generativen neuronalen Netzwerk verbunden. 

Laut dem Forschungsleiter Tuukka Ruotsalo ist ein derartiges Brain-Computer-Interface in der Lage die Meinung des Users zur Attraktivität einer Reihe von Bildern zu interpretieren. Durch das Interpretieren ihrer Ansichten, der Interpretation der künstlichen Intelligenz der Reaktionen des Gehirns und dem generativen neuronalen Netzwerk, das neue Gesichter erstellt, kann ein völlig neues Gesicht erstellt werden, bei dem kombiniert wird, was eine bestimmte Person attraktiv findet. 

[b]Richtigkeit des Modells belegt[/b]

Um die Richtigkeit ihrer Modellbildung zu testen, erstellten die Forscher von jedem Teilnehmer neue Porträts und sagten voraus, dass sie sie selbst attraktiv finden würden. Bei doppelblinden Tests gegen abgestimmte Kontrollen, zeigte sich, dass die neuen Bilder mit einer Genauigkeit von über 80 Prozent den Präferenzen der Studienteilnehmer entsprachen. Laut Spapé könnten mit derartigen Verfahren auch andere kognitive Funktionen wie Wahrnehmung und das Treffen von Entscheidungen untersucht werden. Es könnte sogar möglich werden, Stereotypen oder eine implizite Voreingenommenheit zu identifizieren und so besser individuelle Unterschiede zu verstehen. Die Forschungsergebnisse wurden in „IEEE Transactions on Affective Computing" veröffentlicht. 



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