Neuronale Netze: Twitch-Nutzer füttern halluzinierende Rechner
Belgische Studenten haben ein Mitmach-Kunstprojekt auf dem Livestreaming-Portal Twitch gestartet. Die Teilnehmer zwingen ein künstliches neuronales Netz dazu, Objekte wie einen Biber, ein Raumschiff oder eine Ananas ins Bild hineinzudeuten.
Ein neuronales Netzwerk ist eine Art simuliertes Miniaturgehirn. Es besteht aus Knoten, die für Nervenzellen stehen, und Verbindungen zwischen diesen Knoten, die ihrerseits in Schichten angeordnet sind. Stopft man am einen Ende eines solchen Netzes einen Input hinein, kommt am anderen Ende ein Output heraus. Mit ein bisschen Übung kann ein Netzwerk lernen, diese Outputs zu perfektionieren (eine ausführlichere Erklärung finden Sie weiter unten). Man kann ihnen so beispielsweise beibringen, Objekte auf Bildern zu erkennen. Oder, so wie das kürzlich Forscher von Google vorgeführt haben, sie dazu bringen, ein Bild so lange zu deuten, bis verrückte, an Halluzinationen erinnernde neue Bilder entstehen. Die künstlichen Neuronen erzeugen dabei spektakuläre Bilder, Kreationen wie ein Schwein mit Schneckenhaus und einen Fisch mit Hundegesicht.
Studenten der Ghent University haben sich nun am Projekt der Google-Forscher orientiert. Nur dass dabei nun nicht Forscher, sondern die Nutzer des Video-Netzwerks Twitch entscheiden dürfen, was der Computer zu sehen versuchen soll .
Dafür geben die Teilnehmer im Chatfenster die Begriffe vor, die der Rechner in ein Foto hineininterpretieren soll. Die Auswahl ist auf 1000 Begriffe begrenzt, die in einer Tabelle aufgelistet sind. Darunter finden sich Tiere wie Moskitos, Gorillas und Schmetterlinge, aber auch menschengemachte Gegenstände wie ein Korkenzieher und ein Football-Helm. Als Ausgangsmaterial dient dem Netzwerk, dass da nun halluzinieren soll, jeweils das Bild, das es zuletzt erzeugt hat, aber "leicht gedreht und herangezoomt", wie Sander Dieleman auf Anfrage erklärt. Das Netzwerk sieht ein Bild, das Publikum ruft herein, was es darin entdecken soll - und dann wird solange gerechnet und am Bild herummanipuliert, bis irgendetwas herauskommt.
Inceptionism: Psychedelische Bilder aus Computern
Mehr als 13.000 Zuschauer haben am Donnerstagvormittag eingeschaltet. Einige von ihnen machen sich einen Spaß aus dem LSD-Projekt und forden, dass der Rechner sich an den Vorgaben "Katy Perry" und "Harry Potter kämpft gegen Batman" orientieren soll. Doch solche Vorgaben ignoriert der Algorithmus einfach.
Ganz so hübsche Ergebnisse wie bei den Vorbildern vom Google-Projekt kommen beim Twitch-Test leider nur selten heraus. Bei einfachen Gebilden wie einem Vulkan klappt die Interpretation ziemlich gut - und die Bergform wird klar dargestellt im Bild. Doch bei der Vorgabe "Killerwal" etwa taucht nur mit viel Fantasie hier und da mal eine Schwanzflosse auf.
Spinnenbeine sind über das ganze Bild verteilt
Auch bei vielen anderen komplexen Bildern lässt sich die Vorgabe nur erahnen: So ist beispielsweise kein großer Unterschied zwischen einem Bild mit der Vorgabe "Siamkatze" zu dem eines Einkaufswagens zu erkennen. Als das Netzwerk eine Süßkartoffel darstellen soll, sieht das Ergebnis aus wie Krabbensalat, die Interpretation von Fleischbrühe ähnelt einem Geflecht aus Riesenkraken-Tentakeln.
Die Vorgabe erkennt man nur daran, dass der Begriff am oberen Bildrand eingeblendet wird. Doch gerade aus diesen Halluzinationen entstehen spannende Bilder, auch wenn sie augenscheinlich gar nichts mit der Vorlage zu tun haben.
Ihre Echtzeit-Variante des Google-Projekts sei "weit weg von Perfektion", schreiben die Studenten in einem Blogbeitrag . Ihr Ansatz sei vor allem nicht dafür geeignet, großflächige Strukturen darzustellen. Wenn man dem Netzwerk mitteile, Bilder von Spinnen zu erzeugen, "dann sieht man viele Spinnenbeine und -körper, die über das Bild verteilt sind, aber eine vollständige Spinne wird eher eine seltene Erscheinung sein". Allerdings haben die Studenten in recht kurzer Zeit ein gutes Ergebnis erreicht. Nicht einmal eine Woche haben sie an dem Projekt gebastelt.
