Technische Systeme zur Gesichtserkennung werden immer besser: Schon heute entsperren viele Smartphone-Nutzer ihr Handy, indem sie einfach kurz in die Kamera blicken. Doch die Einsatzmöglichkeiten der Technik reichen noch weit darüber hinaus. In Schweden etwa machte kürzlich eine Schule Schlagzeilen, weil sie die Anwesenheit von Schülern mithilfe einer Software zur Gesichtserkennung kontrollierte. Auch die Bundespolizei und die Deutsche Bahn experimentieren zumindest testweise mit solchen Systemen – sie sollen zum Beispiel dabei helfen, Straftäter und Terroristen zu fassen. Datenschützer kritisieren allerdings die damit verbundene massenhafte Überwachung von Menschen durch künstliche Intelligenzen.
Für weniger Diskussionsstoff dürfte der Einsatz von Gesichtserkennungssystemen dagegen in einem Bereich sorgen, dem sich nun Arsha Nagrani von der University of Oxford und ihre Kollegen gewidmet haben: Die Wissenschaftler haben eine Software entwickelt, die Schimpansen auf Videoaufnahmen identifizieren kann. Der Hintergrund: Beobachten Forscher die Menschenaffen live in der Natur, sehen sie immer nur einen kleinen Ausschnitt ihres Verhaltens. Schließlich können sie nicht Tag und Nacht bei den Tieren sein. Filmaufnahmen könnten in Kombination mit einer Gesichtserkennungssoftware diese Lücke füllen. So ließen sich damit die Verhaltensweisen einzelner Tiere über längere Zeiträume verfolgen – und so genauere Einblicke in das Sozialleben unserer engsten Verwandten erlangen.
Wer guckt da in die Kamera?
Um diese Idee umzusetzen, trainierte Nagranis Team ein lernfähiges System mit Archivaufnahmen von wildlebenden Schimpansen aus Guinea in Westafrika. Die 50 Stunden Material deckten einen Zeitraum von 14 Jahren ab und zeigten 23 Individuen, von Neugeborenen bis hin zu 57-jährigen Affen-Opas. Insgesamt wurde das System mit über zehn Millionen einzelnen Gesichtsbildern konfrontiert. Dabei lernte es, die Individuen in ganz unterschiedlichen Posen und auch in Bewegung oder bei schlechten Lichtverhältnissen zu erkennen. “Ein entscheidender Vorteil unserer Software gegenüber ähnlichen Systemen ist zudem, dass sie mit unbearbeitetem Rohmaterial funktioniert. Das spart enorm viel Zeit”, erklärt Nagrani.
Doch wie gut kann das Gesichtserkennungssystem die einzelnen Schimpansen tatsächlich auseinanderhalten? Im entscheidenden Test nach der Trainingsphase musste das intelligente System gegen Forscher antreten, die die Schimpansen gut kannten. Dabei bekamen Mensch und Maschine 100 zufällig ausgewählte Standbilder gezeigt, die es entsprechend zuzuordnen galt. Das Ergebnis: Die künstliche Intelligenz war mit dieser Aufgabe bereits nach 30 Sekunden fertig und hatte eine Trefferquote von 84 Prozent. Ihre menschlichen Kontrahenten benötigten dagegen rund 55 Minuten, um die Schimpansen auf allen Bildern zu identifizieren – dabei lagen sie im Schnitt nur in 42 Prozent der Fälle richtig.
