So trickst künstliche Intelligenz die Bilderkennung von Facebook und Google aus
Wer auf Bildern im Internet nicht mehr von intelligenter Software erkannt werden will, kann auf eine Neuentwicklung aus Kanada hoffen. Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der Porträtbilder so verfremdet, dass Menschen sie kaum verändert wahrnehmen, ein computerisierter Bildabgleich aber unmöglich ist. Er entstand im Wechselspiel von zwei neuronalen Netzwerken.
Die Bilder in der Mitte sind durch einen Algorithmus so verändert, dass Menschen sie noch gut erkennen können, Bilderkennungssoftware aber nicht.
Foto: Avishek Bose/Universität Toronto
Auch wenn die Gesichtserkennung bei Facebook und Google deaktiviert ist, zumindest in Europa: Ein mulmiges Gefühl bleibt. Denn es gibt andere Techniken, das Internet nach Gesichtern zu durchsuchen. Das wollen Forscher der University of Toronto in Kanada verhindern. Sie planen eine App, mit der sich Gesichter so verfremden lassen, dass ein Computervergleich scheitert, Menschen das Bild dagegen fast unverändert zu sehen glauben.
Algorithmus entfernt nur ausgesuchte Pixel
Professor Parham Aarabi und sein wissenschaftlicher Mitarbeiter Avishek Bose setzen dabei auf künstliche Intelligenz. Der Algorithmus, den sie entwickelt haben, entfernt einzelne ausgesuchte Pixel aus den Porträtfotos. Diese sind für den optischen Eindruck, den ein Betrachter hat, kaum relevant. Gesichtserkennungssysteme sind dagegen überfordert, wenn Teile eines Bildes fehlen.
In der Vergangenheit sind bereits einige Systeme präsentiert worden, die Gesichtserkennungssoftware irritieren. Die kanadische Version sei jedoch die erste, die auf künstliche Intelligenz setzt, sagen Aarabi und Bose. Die Software ist selbstlernend. Der Algorithmus, der mit 600 Porträts trainierte, lässt sich für jedes Bild verwenden.
Er entstand in einer Art Lernspiel, an dem zwei neuronale Netzwerke beteiligt waren. Das erste, Generator genannt, produzierte verfremdete Bilder. Das zweite, Diskriminator genannt, versuchte, die Porträts dennoch zu erkennen. Wenn das gelang, probierte der Generator eine neue Art der Pixelentfernung aus. Am Ende musste der Diskriminator aufgeben.
Selbstlernende Software verbessert sich selbst
In dem Forschungsbericht, der auf dem International Workshop on Multimedia Signal Processing vom 29. bis 31. August in Vancouver vorgestellt wird, sagen die Forscher, dass sie die Wiedererkennungsrate auf 0,5 Prozent gesenkt haben. „Noch vor zehn Jahren hätten derartige Algorithmen von Menschen gemacht werden müssen“, sagt Aarabi. „Aber jetzt verstehen es neuronale Netzwerke, selbst zu lernen.“ Sie müssten lediglich mit Daten gefüttert werden, mit denen sie trainieren könnten. „Am Ende können sie wirklich erstaunliche Dinge“, so der Forscher. „Wir erleben gerade in diesem Bereich eine faszinierende Zeit. Das Potenzial ist gigantisch.“
Es werde immer wichtiger, die Privatsphäre zu schützen, meint Aarabi, weil die Gesichtserkennungsprogramme immer besser werden. „Wir haben einen Weg gefunden, diese Systeme auszuschalten.“
Facebook und Google verfügen über sehr gute Gesichtserkennungssoftware. Diese wird allerdings nur noch außerhalb von Europa eingesetzt, weil Datenschützer einen Sturm der Entrüstung entfachten. Der Google-Dienst lässt sich allerdings auch in Europa aktivieren.
Testlauf am Berliner Bahnhof Südkreuz
Sicherheitskräfte sehnen sich nach einer funktionierenden Gesichtserkennungssoftware. Beispielsweise für den Einsatz an Bahnhöfen und Flughäfen, wo Menschen von Überwachungskameras live erfasst werden. Diese Bilder müssten in Echtzeit ausgewertet werden, um beispielsweise Gefährder, Terroristen oder Tatverdächtige zu identifizieren.
Ein Test mit Freiwilligen läuft am Berliner Bahnhof Südkreuz. Doch diese Art der Gesichtserkennung ist weitaus komplizierter als die bei Porträtfotos. Zumal sich Gesuchte mit Brillen, Bärten und Hüten tarnen können.
Besonders intensiv wird Gesichtserkennung in China eingesetzt. Allein in Peking sind 46.000 Überwachungskameras in Betrieb.
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