Die eigene Handschrift lässt tiefe Einblicke über die eigene Persönlichkeit zu – zumindest besagt das die Grafologie, also die Lehre der Handschrift als Ausdruck des Charakters.

Forschenden an der Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) ist es nun gelungen, mithilfe von künstlicher Intelligenz ein Tool zu erschaffen, das nicht nur die Handschrift einer Person erlernen kann, sondern auch Texte verfasst, die wie von Hand geschrieben aussehen. Um diese Fähigkeiten zu erlernen, muss das KI-Werkzeug laut den Wissenschaftler:innen nur wenige Absätze der Schrift analysieren.

Bereits 2021 stellte das Forschungsteam erste Ergebnisse ihrer Forschung auf der International Conference on Computer Vision (ICCV) vor. In ihrer Präsentation wies das Team darauf hin, dass frühere Ansätze zur Nachahmung einer Handschrift mithilfe einer maschinellen Lerntechnik namens GAN (steht für: generatives kontradiktorisches Netzwerk) entwickelt wurden.

Diese Technologie erfasst den allgemeinen Stil der schreibenden Person, sprich die Neigung der Buchstaben oder die Breite der Striche.

Anstelle des GANs hat das Team der MBZUAI aber mit sogenannten Vision Transformers (ViTs) gearbeitet – eine Art neuronales Netz, das den Kontext und die Bedeutung sequenzieller Daten erlernen kann. Die Technik wurde für Computer-Vision-Aufgaben entwickelt.

Ihren Ansatz zur Erzeugung von handgeschriebenen Textbildern kürzt das Team mit HWT (für „handwritten text image generation approach“) ab. Um die Handschrift nachahmen zu können, hat sich das Forschungsteam den gesamten geschriebenen Text angesehen: „[…] Erst dann können wir verstehen, wie der:die Schreiber:in die Zeichen ligiert hat, wie er:sie die Buchstaben verbunden oder die Wörter verteilt hat“, so Fahad Shahbaz Khan, Stellvertreter des Lehrstuhls für Computer Vision und Professor für Computer Vision an der MBZUAI.

Die von der KI erstelle Handschrift konnte auch dem Test vor echtem Publikum standhalten: Diese konnten laut des Lehrbeauftragten für Computer Vision Salman Khan die nachgeahmte Schrift nicht von der tatsächlichen Handschrift unterscheiden.

Während sich die erste Studie auf in englischer Sprache verfasste handschriftliche Texte konzentriert, soll die Technologie in Zukunft auch auf andere Sprachen angewendet werden können, beispielsweise Arabisch.

Vor Kurzem haben die Erfinder:innen ein Patent vom US-Patent- und Markenamt für das Forschungsprogramm erhalten. Die neue Technologie soll zum einen Menschen helfen, die zum Beispiel aufgrund von Verletzungen an der Hand keinen Stift mehr halten können.

In einem Interview mit Bloomberg erklären die Forschenden, dass die Erfindung auch bei der Interpretation unleserlicher Schriften zum Einsatz kommen kann – was bei Betrachtung einiger „Sauklauen“ da draußen sinnvoll erscheint.

Die Technologie könnte auch dafür verwendet werden, eine große Menge synthetischer Daten zu erzeugen, um die Verarbeitung von Handschriften durch andere KI-Modelle zu verbessern.

Allerdings birgt die Innovation auch Risiken: „Wir sind da sehr vorsichtig, weil sie missbraucht werden könnte“, sagt Rao Muhammad Anwer, Assistenzprofessor für Computer Vision. Im Bloomberg-Interview macht Hisham Cholakkal, Assistenzprofessor für Computer Vision am MBZUAI, klar: „Wir müssen die Öffentlichkeit sensibilisieren und Werkzeuge zur Bekämpfung von Fälschungen entwickeln“.

Trotz der Bedenken planen die Erfinder:innen die Forschungsergebnisse in den nächsten Monaten in der Praxis anzuwenden.