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Diese künstliche Intelligenz errechnet, wie attraktiv ihr seid

Von „Hmmm…“ bis „Godlike“—wie schön bist du wirklich?

Solche Gesichter trifft man nicht nur tausendfach in der U-Bahn und der städtischen Fußgängerzone, sondern auch bei Motherboard | Screenshot: Motherboard

Na, hat der Tag heute schon ein wenig zu gut begonnen? Wie wär's, wenn ihr dann einfach mal einen Roboter darum bittet, eure Attraktivität, euer Alter und euer Geschlecht zu bestimmen?

In einer Zusammenarbeit der ETH Zürich mit der Dating-App Blinq entstand nun eine Website, die Fotos nach Attraktivität beurteilt. Praktisch lassen sich jegliche Bilder hochladen, sinnvoll sind natürlich Selfies bzw. Porträts. Die Prädikate reichen dabei von „Hmm…" über „OK" bis hin zu „Godlike".

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Solch ein Antlitz ist hingegen eine wahre Augenweide für den glücklichen Betrachter. Screenshot: Motherboard

Nach einem spontanen Selbsttest, bei dem das Foto meines Kollegen mit „Godlike" und mein eigenes mit „OK" abschnitt, rate ich zu einem stabilen Selbstbild, einer gesunden Portion Humor oder einer abgeschiedenen Toilette in Reichweite, bevor ihr euch dem schonungslosen Urteil der Künstlichen Intelligenz stellt.

Warum schlägt Facebook uns Tinder-Matches als Freunde vor?

Der seelenlose Algorithmus schätzt Alter und Geschlecht natürlich nicht immer korrekt, und auch sein datengestütztes Schönheitsideal sollte niemanden in eine ernsthafte Sinneskrise stürzen.

Um ein entwicklungspsychologisches Desaster zu umgehen, weist die Website darauf hin, dass die Ergebnisse für Minderjährige nicht angezeigt werden. Des Weiteren läge Schönheit im Auge des Betrachters und sei außerdem kulturell unterschiedlich geprägt.

Die magische Formel: Wie errechnet Facebook, wer unsere Top-Freunde sind?

Da die App in der Schweiz programmiert wurde, berechnet der Algorithmus die Attraktivität nach Schweizer Vorlieben, die an einem anderen Ort auf der Welt völlig anders ausfallen können. (Was jedoch immer noch nicht erklärt, warum mein Kollege gottesähnlich schön ist.)

Alter und Attraktivität werden mittels Deep Learning von einer Künstlichen Intelligenz bestimmt. Zur Programmierung verwendeten die Entwickler am Computer Vision Lab der ETH Zürich 500.000 Bilder von Prominenten aus der Filmdatenbank IMDB und Wikipedia. Dann analysierte die Methode DeepExpectation (DEX) das Bild und kombinierte dazu noch die von 20 neuronalen Netzwerken berechneten Daten.

„Wir den verbessern aktuellen Stand, sagen aber gleichzeitig voraus—je nach Vorlieben der Person—inwieweit sich die jeweilige Person von einem neuen Gesicht angezogen fühlt."

Wenn ihr euren Marktwert und eure Selbstachtung gerne selbst noch einmal auf die Probe stellen wollt, dann könnt ihr hier den Test machen.