Künstliche Intelligenz kennt keine Emotionen. Das bedeutet aber nicht, dass sie keine erzeugen kann. Beispielsweise mit einem Bild eines saftigen Burgers.
Forscher aus Googles KI-Abteilung Deepmind veröffentlichen eine wissenschaftliche Arbeit (Peer-Review steht aus) zu Fortschritten bei der automatischen KI-Generierung von Bildern (512 x 512 Pixel) mit komplexen Inhalten.
Zum Einsatz kommen sogenannte für Bildgenerierung optimierte GAN-Netze (Generative Adversarial Network). Zwei KI-Agenten kooperieren: Einer erstellt ein Bild, der andere prüft es auf Überzeugungskraft. Die beiden Agenten spielen ein Bild hin und her, bis es realistisch aussieht. Erst dann wird es veröffentlicht.
Viele KI-Fakes der letzten Monate wurden mit GANs erstellt. Die Methode ist fast im Alleingang für die großen Fortschritte bei der KI-Bildgenerierung verantwortlich.
Die Deepmind-Forscher beanspruchen für sich, mit dem bislang komplexesten Aufbau eines GAN-Netzwerks mit mehr Parametern deutlich realistischere Bilder generieren zu können als im Vergleich einfacher gestrickte Netzwerke. Unter anderem verwendeten die Forscher 2048 Trainingsbilder pro Durchgang statt üblichen 256.
Beim Inception-Test, einem gängigen Benchmark für Bildgenerierungsverfahren, erzielte das komplexe GAN-Netz einen Wert von 166,3 Punkten - der bisherige Bestwert lag bei 52,52 Punkten. Der Inception-Test bewertet den Realitätsgrad der erzeugten Bilder.
Die Forscher loben ihr Modell als neuen Qualitätsstandard bei mit ImageNet-Bildern trainierten GAN-Netzwerken. In der Tat sind einige der im Paper gezeigten Beispielfotos kaum mehr von realen Fotos zu unterscheiden:
Zur Erinnerung: Vor rund drei Jahren sahen solche KI-generierten Fake-Fotos noch wie folgt aus:
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