Ein Nvidia-Praktikant trainiert ein künstliches neuronales Netz mit tausenden klassischen Nacktporträts von Wikiart. Die KI-Interpretation dieser Werke ist surreal.

Für die Bildgenerierung nutzte Nvidias Deep-Learning-Praktikant Robbie Barrat ein GAN-Netzwerk (Generative Adversarial Network). Zwei miteinander verschränkte neuronale Netze treten gegenseitig in einen Malwettbewerb.

Basierend auf den Trainingsdaten malt ein Generator-Agent ein Bild. Ein Diskriminator-Agent bewertet dessen Glaubhaftigkeit. Hält er das Bild für echt, gibt er es als Ergebnis frei. Ansonsten läuft das Bild erneut durchs System. Der Mensch liefert dem Algorithmus nur die Daten, die (künstlerische) Interpretation derselben übernimmt dieser selbst.

Nvidia zeigte in der Vergangenheit, dass mit diesen GAN-Netzwerken bei überschaubarem Trainingsaufwand beinahe fotorealistische Fake-Videos und -Bilder erstellt werden können.

Der Erfinder der GAN-KI, der 33-jährige Google-Brain-Forscher Ian Goodfellow, hält die Methode für so mächtig, dass er das Fake-Multimedia-Zeitalter ausruft, in dem man Bildern und Videos nicht mehr trauen kann.

KI-Denkfehler resultiert in Surrealismus

Für seine KI-generierten Aktporträts hat der Nvidia-Praktikant Barrat offenbar am falschen GAN-Regler gedreht: Die Ergebnisse seines Algorithmus’ sind alles andere als realistisch – geschweige denn ansehnlich. Oder sein neuronales Netz ist Dalís digitale Wiedergeburt.

Die Künstliche Intelligenz spuckt undefinierbare und verwachsene Fleischklopse statt hübscher nackter Menschen aus. Das menschliche Gesicht versah die KI laut Barrat stets “mit derselben seltsamen gelben Textur”. “Ich frage mich, ob uns der Computer so sieht”, schreibt Barrat.

Er erklärt das seltsame Ergebnis gegenüber Vice: Der Diskriminator im GAN-Netzwerk habe nicht zwischen nackten Menschen und Fleischklopsen unterscheiden können. Der Generator habe diese Schwäche bemerkt und ihm einfach immer weiter Fleischklopse geschickt. Das KI-Netz habe daher aufgehört, zu lernen, realistischer zu malen, so Barrat.


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