Thought Leadership
Forschern der University of Helsinki und Kollegen aus Kopenhagen ist es gelungen, einer Künstlichen Intelligenz (KI) die subjektiven Vorstellungen beizubringen, die Gesichter für Menschen attraktiv machen.
Das Gerät demonstriert dieses Wissen durch seine Fähigkeit, selbst neue Porträts zu schaffen, die darauf ausgerichtet waren, von Menschen attraktiv gefunden zu werden. Das könnte bei der Modellierung von Präferenzen und Entscheidungsfindung sowie bei der Identifizierung unbewusster Haltungen eingesetzt werden.
Gesichtszüge analysieren
Die Forscher haben untersucht, ob ein Computer jene Gesichtszüge identifizieren kann, die Menschen attraktiv finden, um basierend auf diesen Daten neue Bilder zu schaffen, die diesen Kriterien entsprechen. Die Forscher nutzen die KI zur Interpretation von Gehirnsignalen und kombinieren das resultierende Brain-Computer-Interface mit einem generativen Modell von künstlichen Gesichtern. Dies ermöglicht dem Computer, Bilder von Gesichtern zu schaffen, die individuellen Vorlieben entsprechen.
Laut Seniorautor Michiel Spapé von der University of Helsinki ist Attraktivität immer wieder eine Herausforderung, da sie im Auge des Betrachters liegt. Zu Beginn gaben die Forscher einem “Generative Adversarial Network” 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 des maschinellen Lernens. Dabei wurden die individuellen EEG-Daten über ein Brain-Computer-Interface mit einem generativen neuronalen Netzwerk verbunden.
Brain-Computer-Interface
Forschungsleiter Tuukka Ruotsalo zufolge kann ein Brain-Computer-Interface die Meinung des Users zur Attraktivität einer Reihe von Bildern interpretieren. Durch das Interpretieren ihrer Ansichten, der Interpretation der KI 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, so die Forscher.
Um die Richtigkeit ihrer Modellbildung zu testen, haben die Forscher von jedem Teilnehmer neue Porträts erstellt 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 ließen sich so auch andere kognitive Funktionen wie Wahrnehmung und das Treffen von Entscheidungen untersuchen. Es könnte sogar möglich werden, Stereotypen oder eine implizite Voreingenommenheit zu identifizieren und so besser individuelle Unterschiede zu verstehen. Details wurden in “IEEE Transactions on Affective Computing” publiziert.
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