Schweizer Forscher haben mit „howhot“ eine Seite ins Netz gestellt, die das Aussehen ihrer Nutzer bewertet. Wie soll das gehen?
Nicht jeder würde die Sache so sportlich nehmen: „Ich bin zwanzig und ziemlich hässlich, stimmt genau“, ließ ein gewisser FischMaster3001 die Welt per Twitter wissen. Anlass war keine spätpubertäre Sinnkrise, sondern die Website „howhot“, die an der ETH Zürich entwickelt wurde und die FischMaster3001 ausprobiert hatte. Ihre Software errechnet anhand eines hochgeladenen Fotos Alter und Geschlecht des Abgebildeten. Außerdem bewertet sie dessen Attraktivität auf einer sechsteiligen Skala, die von „Hmm . . .“ bis „Godlike“ reicht. Diesem Aspekt vor allem verdankt die Seite ihre enorme Popularität. Seit sie am 5. Januar freigeschaltet wurde, haben sie knapp fünf Millionen Nutzer besucht und zwanzig Millionen Fotos zur Bewertung hochgeladen.
Doch hinter der App steckt mehr als nur eine nette Spielerei. Bereits in den 1940er Jahren versuchten Programmierer, die Komplexität und Vernetzung der Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachzubilden, um ihren Rechenmaschinen eine Art synthetische Intelligenz einzuhauchen. Heute nutzen Apple, Google und andere die künstlichen Neuronen zum Filtern von Spammails und zur Schrift- und Spracherkennung. Auch auf howhot arbeitet im Hintergrund ein neuronales Netzwerk, während der Nutzer auf das Urteil der Maschine wartet.
Was Schönheit bedeutet, muss die Maschine selbst herausfinden
Aber ist das Einschätzen von Attraktivität nicht eine höchst subjektive Angelegenheit, die man zuallerletzt einem Computerprogramm überlassen möchte? Tatsächlich, sagt der howhot-Entwickler Rasmus Rothe, wurden früher „Merkmale, die ein Gesicht schön oder hässlich erscheinen lassen, vom Menschen vordefiniert. Dem Computer wurden Regeln in Form eines Algorithmus beigebracht, mit denen er in den Bildern vorgegebene Muster wiedererkennen sollte“ – also zum Beispiel die Symmetrie eines Gesichts.
Rothes howhot wurde dagegen geradezu antiautoritär erzogen – keine Regeln, keine Vorgaben. Das neuronale Netzwerk soll selbst lernen, was Schönheit bedeutet. Auch bei der Alters- und Geschlechtsbestimmung ist howhot auf sich allein gestellt. Niemand hat ihm beigebracht, dass alte Menschen Falten haben und Babys ein rundliches Gesicht.
Howhot sieht sich einfach an, was möglichst viele Menschen schön oder hässlich finden, und bildet sich daraus in einem selbständigen Lernprozess Maßstäbe dafür, was schön und hässlich ist. Als Trainingsmaterial, anhand dessen die Software lernte, diente die Datenbank einer Schweizer Dating App. Dort bewerten Nutzer die Profilbilder anderer Nutzer, indem sie diese auf dem Bildschirm nach rechts oder links schieben. Aus der durchschnittlichen Bewertung eines jeden dieser Fotos ergab sich jeweils ein Attraktivitätswert, den Rothe – zusammen mit dem zugehörigen Foto – in sein zunächst noch völlig unwissendes neuronales Netzwerk einfütterte.
Ältere Menschen bereiten noch Schwierigkeiten
Solch ein Foto erreicht zunächst die erste Neuronenschicht. Während diese nur einfache Formen erkennt und auf der Suche nach diesen das ganze Bild abrastert, verarbeiten Neuronen weiterer Ebenen dann die Informationen vorhergehender Schichten. Auf diese Weise filtern sie komplexere Muster, wie zum Beispiel ganze Gesichter, heraus. Entscheidend ist, dass die empfangenen Informationen mit unterschiedlicher Gewichtung weitergegeben werden – wird etwa erkannt, dass die Größe der Nase von Personen relevant für die Attraktivitätsbewertung ist, so lernt das neuronale Netzwerk, diese Information stark zu gewichten.