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Digital «How Old»: Wie Microsoft dein Alter errät

Wer ein Foto auf die Seite How-old.net hochlädt, weiss in Sekundenschnelle das Geschlecht und Alter der darauf abgebildeten Personen. Das geschätzte Alter ist zwar meist falsch, aber fast alle Gesichter und das Geschlecht werden korrekt erkannt. Maschinelles Lernen macht die Analyse möglich.

Das SRF-Digitalteam mit geschätztem Alter (meist falsch). Und die einzige Frau im Team wurde von der Seite nicht als Mensch erkannt. Diskriminierung! :)
Legende: Bei der Altersanalyse der SRF Digital-Redaktion haperts noch. Eine Person wurde nicht als Mensch erkannt. SRF

Über 35‘000 Leute haben bereits ihre Bilder auf der Seite, Link öffnet in einem neuen Fenster von Microsoft analysieren lassen, schreiben deren Entwicklerinnen und Entwickler etwas überrascht in ihrem Blog, Link öffnet in einem neuen Fenster. Mit dem Erfolg hätten sie nicht gerechnet. Viel erstaunlicher als der grosse Zuspruch ist jedoch die Technik, die hinter der Seite steckt: Die Seite analysiert die Fotos auf Basis von maschinellem Lernen.

Maschinelles Lernen: Von Beispielen auf neue Situationen schliessen

Maschinelles Lernen bedeutet vereinfacht, dass ein Programm anhand von Beispielen Muster erkennt und aus diesen Gesetzmässigkeiten ableitet. Zahlreiche vordefinierte Abläufe – Algorithmen – definieren, wie diese Gesetzmässigkeiten entstehen. Aufgrund dieser Verallgemeinerung soll es einem Programm möglich sein, auch auf unvorhergesehene, noch nicht erlernte Fälle reagieren zu können.

Eltern mit einem Kind, über deren Köpfen Geschlecht und Alter dargestellt werden - die Frontseite von Microsofts "How Old".
Legende: In den eigenen Beispielen liegt «How Old» 100 Prozent richtig. Bei User-Bildern ist die Fehlerquote ziemlich höher. Screenshot SRF

Im Fall der Seite «How Old» wurde das dahinter arbeitende Programm mit bestehenden Fotos «trainiert», so dass es korrekt erkennt, was ein Gesicht ist, und dann Geschlecht und Alter bestimmen kann. Anhand dieser Beispiele können dann weitere Fotos analysiert werden – eben die von den Userinnen und User auf «How Old» hochgeladenen Bilder.

Offenbar scheint das System jedoch nicht darauf aus zu sein, die eigene Analyse zu verbessern: Nötig wäre dazu, dass Userinnen und User falsche Angaben von Hand korrigieren könnten, dem System «beibringen», was richtig ist. Und so gibt es vor allem viel zu Lachen – etwa, wenn das Alter komplett falsch geschätzt wird oder nicht alle Mitglieder des SRF-Digital-Teams als menschlich erkannt werden.

Virale Werbung für Microsofts Cloud-Dienste

Die Seite «How Old» nutzt einige Bauteile des «Project Oxford, Link öffnet in einem neuen Fenster» von Microsoft, das die Firma kürzlich an seiner Entwicklerkonferenz «Build 2015» vorstellte. Project Oxford bietet fertige Programmbausteine («APIs, Link öffnet in einem neuen Fenster») für maschinelles Lernen an, die Entwicklerinnen und Entwickler in ihre eigenen Programme einbauen können. Dazu gehören etwa Bausteine zur Gesichtserkennung, zur Sprachverarbeitung sowie Tools, um Bilder zu analysieren und Sprache zu verstehen.

Die Microsoft-Seite «How Old» ist sozusagen ein Beispiel dafür, wie diese Programmbausteine des Projekts verwendet werden können. Gleichzeitig wirbt es auch indirekt für Microsofts Cloud-Dienst Azure. Denn nur, wer auch über ein Azure-Konto verfügt, kann auf diese Programmbausteine zugreifen und sie verwenden.

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