(Paper Boat Creative/Getty Images) Man sagt, Schönheit liege im Auge des Betrachters, aber in Wirklichkeit geht es viel tiefer.
Das Konzept der körperlichen Schönheit liegt im Kopf und wird durch alle Merkmale definiert, die wir in den Gesichtern anderer Menschen attraktiv finden. Diese subtilen Vorlieben stellen einige unserer privatesten inneren Gedanken dar – aber das bedeutet nicht, dass sie nicht überwacht und vielleicht sogar vorhergesagt werden können.
In einer neuen Studie verwendeten Forscher Elektroenzephalographie (EEG)-Messungen, um zu ermitteln, welche Gesichtsmerkmale Menschen als attraktiv empfanden, und speisten die Ergebnisse dann in eine Studie ein künstliche Intelligenz (KI)-Programm.
Der maschinelles Lernen System – genannt a Generatives kontradiktorisches neuronales Netzwerk (GAN) – war zunächst in der Lage, sich mit den Arten von Gesichtern vertraut zu machen, die einzelne Menschen begehrenswert fanden, und dann völlig neue Gesichter zu erschaffen, die speziell darauf ausgelegt waren, zu gefallen: maßgeschneiderte Visionen synthetischer Schönheit, die ebenso unerreichbar wie perfekt waren.
Das Experiment, das von einem Team aus Psychologen und Informatikern an der Universität Helsinki in Finnland durchgeführt wurde, war für die 30 teilnehmenden Freiwilligen so etwas wie eine riesige Tinder-Sitzung.
Bis auf ein paar große Unterschiede.
Als die Teilnehmer vor einem Computerbildschirm saßen und ihnen eine Reihe von Gesichtern zeigte, handelte es sich bei keinem der angezeigten Gesichter um echte Menschen, sondern um realistisch aussehende künstliche Porträts, die aus einem Datensatz von rund 200.000 Bildern von Prominenten generiert wurden.
Im Gegensatz zur regulären Tinder-Nutzung trugen die Teilnehmer auch elastische Kappen mit Elektroden, die ihre Gehirnaktivität messen sollten, während sie die Gesichter betrachteten. Sie mussten auch nicht nach rechts wischen, wenn sie jemanden sahen, dessen Aussehen ihnen gefiel – das war erledigt.
„Sie mussten nichts anderes tun, als sich die Bilder anzusehen“, erklärt kognitiver Neurowissenschaftler Michiel Spapé. „Wir haben ihre unmittelbare Gehirnreaktion auf die Bilder gemessen.“
Diese einzelnen Messungen der neuronalen Aktivität wurden dann vom GAN ausgewertet, das die Gehirnreaktionen dahingehend interpretieren konnte, wie attraktiv jedes künstliche Gesicht vom Betrachter empfunden wurde.
Anhand dieser Daten konnte das GAN dann neue Gesichter generieren, die auf den EEG-Attraktionskennungen der Menschen basieren.
In einem zweiten Experiment wurden diese neu erfundenen Gesichter dann den Freiwilligen angezeigt, die sie zusammen mit anderen Bildern zufällig generierter Gesichter hinsichtlich ihrer Attraktivität bewerteten.
Letztendlich bestätigten die Ergebnisse den Test der Forscher: Die Teilnehmer bewerteten die maßgeschneiderten, attraktiven Bilder in rund 80 Prozent der Fälle als attraktiv, während die anderen Gesichter nur in 20 Prozent der Fälle ausgewählt wurden.
Obwohl dies nur eine kleine Studie ist, ist sie nur ein weiteres Beispiel dafür, wie verfeinert KI-Systeme in ihrem Verständnis dafür werden, was uns antreibt – selbst in intimen und oft unausgesprochenen Vorstellungen, wie dem Bereich der persönlichen Anziehung.
„Eine erfolgreiche Beurteilung der Attraktivität ist besonders wichtig, da es sich dabei um eine so ergreifende psychologische Eigenschaft der Reize handelt.“ sagt Spapé .
„Wenn dies bei etwas so Persönlichem und Subjektivem wie Attraktivität möglich ist, können wir möglicherweise auch andere kognitive Funktionen wie Wahrnehmung und Entscheidungsfindung untersuchen.“ „Möglicherweise können wir das Gerät darauf ausrichten, Stereotypen oder implizite Vorurteile zu erkennen und individuelle Unterschiede besser zu verstehen.“
Über die Ergebnisse wird berichtet IEEE-Transaktionen zum Affective Computing .