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Google: KI kann jetzt vorhersagen, ob Menschen ein Bild schön finden oder nicht

Googles künstliche Intelligenz kann die Ästhetik von Bildern bewerten. (Screenshot: Google)

Google treibt seine Arbeit an künstlicher Intelligenz voran: Das neue System NIMA kann Bilder nicht nur technisch, sondern auch ästhetisch bewerten – mit einer hohen Treffsicherheit.

NIMA steht für Neural Image Assessment (deutsch: neurale Bildbewertung) und ist ein auf Deep Learning und maschinellem Lernen basierendes Tool, das bei der Bildbearbeitung helfen soll. Durch die Messung von Daten auf Pixelebene ist es zwar schon länger möglich, dass künstliche Intelligenzen ein Bild aus technischer Sicht bewerten, NIMA soll jedoch auch subjektive Einschätzungen geben können. Als sogenanntes CNN (Deep Convolutional Neural Network), also ein Deep-Learning-Konzept, das von biologischen Konzepten inspiriert ist, wurde NIMA mit bereits von Menschen bewerteten Bildern trainiert.

Dieser Ansatz erlaubte es bisher nur, Bilder in Kategorien von hoher oder von niedriger Qualität einzusortieren. Die Google-Forscher trainierten NIMA jedoch mit Bildern, die von durchschnittlich 200 Menschen auf einer Skala von eins bis zehn bewertet wurden. Auf Grundlage dessen konnte das Programm eine ästhetische Einschätzung vornehmen. Wie nah NIMA dabei an die menschlichen Bewertungen (Wert in Klammern) herankam, zeigt diese Grafik:

NIMA-Bewertung im Vergleich zur Bewertung durch Menschen (Screenshot: Google)

Die Bewertungen von NIMA können auch dazu benutzt werden, die Qualität von mehreren Bildern mit dem gleichen Motiv zu vergleichen:

Ranking einiger Beispiele aus TID2013-Datensätzen mit NIMA. (Screenshot: Google)

Was bringt NIMA?

Konkrete Einsatzgebiete gibt es laut Google noch nicht. Jedoch ist denkbar, dass NIMA Nutzern dabei helfen kann, unter vielen Bildern das beste herauszusuchen oder sie direkt beim Fotografieren zu unterstützen, indem es Echtzeit-Feedback über die Bildqualität gibt. In der Post-Produktion könne NIMA außerdem dabei helfen, die richtigen Maßnahmen der Bildverbesserung zu ergreifen.

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