Horst D. Deckert

UNTERNEHMER-BERATER, SERIENUNTERNEHMER BZW. MEHRFACHGRÜNDER Parteilos und damit völlig unabhängig von irgendwelchen Parteien, Organisationen, Verbänden, etc. Seit 1971 im Dienst von Inhabern, Geschäftsführern, Unternehmern. 1971: Gründung einer Werbeagentur mit dem Schwerpunkt Marketing für Kleinbetriebe im Alter von 19 Jahren. Seit 1977 Firmengründer in Europa, USA und Südamerika. Fragen?
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Künstliche Intelligenz kann jetzt aus Ihren Gehirnströmen lernen, welche Gesichter Sie attraktiv finden

In einer scheinbar gruseligen Weiterentwicklung von Dating-Apps wie Tinder haben Forscher ein System mit künstlicher Intelligenz entwickelt, das lernen und vorhersagen kann, welche individuellen Gesichter Menschen allein aufgrund ihrer Gehirnströme attraktiv finden könnten.

Das gemeinsame Team von Psychologen und Informatikern der Universität Helsinki in Finnland nutzte Elektroenzephalographie (EEG)-Messungen, um zu katalogisieren, welche Gesichtszüge Menschen attraktiv finden, und speiste die Ergebnisse dann in ein maschinelles Lernsystem ein, das als generatives adversariales neuronales Netzwerk (GAN) bezeichnet wird.

Etwa 30 Freiwillige bekamen eine Reihe von künstlich erzeugten, aber sehr realistischen Gesichtern gezeigt, von denen keines zu echten Menschen gehörte, erstellt aus einem Datensatz von etwa 200.000 Prominentenbildern. Jeder Teilnehmer wurde mit Elektroden ausgestattet, um seine Gehirnaktivität zu messen.

„Sie mussten nichts weiter tun, als die Bilder zu betrachten“, erklärt der kognitive Neurowissenschaftler Michiel Spape. „Wir haben ihre unmittelbare Gehirnreaktion auf die Bilder gemessen.“

Das System lernte ihre Vorlieben und katalogisierte ihren einzigartigen Satz von sogenannten EEG-Attraktionskennungen. Es generierte dann individuell gestaltete Gesichter, die den Vorlieben einer Person entsprachen.

Als nächstes entwickelte das System eine zweite Generation von KI-generierten Gesichtern. Die neu angepassten Gesichter wurden den 30 Probanden zusammen mit einer zufälligen Auswahl an weiteren Gesichtern gezeigt.

Die Teilnehmer bewerteten die personalisierten Gesichter der zweiten Generation in 80 Prozent der Fälle als attraktiv, verglichen mit nur 20 Prozent der zufälligen Gesichter.

„Wenn ein maschinelles Lernsystem erfolgreich etwas so Persönliches und Subjektives wie die Attraktivität analysieren und vorhersagen kann, sind die Möglichkeiten, die menschliche Psyche mit KI weiter zu erforschen, scheinbar endlos“, sagt Spape.

„Potenziell könnten wir das Gerät darauf ausrichten, implizite Stereotypen oder Vorurteile zu erkennen und individuelle Unterschiede besser zu verstehen.“

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