Neue Studie: Rhesusmakaken zeigen das Uncanny Valley beim Blick auf Affenkörper

Eine neue Studie zeigt, dass Affen Anzeichen des Uncanny Valley (des „Unheimlichen Tals“) zeigen – jenes Unbehagens, das Menschen bei fast-menschlichen Robotern und sehr lebensechten digitalen Figuren empfinden. Wenn Rhesusmakaken einen hochrealistischen animierten Affen sahen, betrachteten sie ihn ähnlich wie echte Videoaufnahmen. Eine etwas gröber wirkende Version hingegen zog deutlich weniger Blicke auf sich – als ob sich etwas subtil „nicht richtig“ anfühlte.

Rhesusmakaken sind das wichtigste Tiermodell, wenn erforscht wird, wie das menschliche Gehirn Gesichter und Körper interpretiert. Diese Parallele ist jedoch nur dann belastbar, wenn beide Arten soziale Signale auf vergleichbare Weise verarbeiten. Genau dafür liefert das Ergebnis Hinweise. Zugleich erhalten Neurowissenschaftler damit einen steuerbaren digitalen Affen, den sie gezielt posieren lassen, „vereinfachen“ und wiederholt abspielen können, um isoliert zu testen, auf welche Hinweise das Gehirn reagiert.

Einen digitalen Affen bauen

Um zu untersuchen, wie das Gehirn etwa einen Gang oder eine Geste erkennt, müssen Forschende dieselbe Bewegung immer wieder zeigen können – und dabei jeweils nur ein einziges Merkmal verändern. Mit echtem Videomaterial lässt sich das kaum kontrollieren. Lucas M. Martini, Doktorand an der Universität Tübingen, entwickelte deshalb mit Kolleginnen und Kollegen einen digitalen Stellvertreter für genau diesen Zweck und gab ihm den Namen MacAction.

Professor Martin Giese, leitender Autor der Studie, erforscht, wie das Gehirn soziale Signale ausliest. In einer E-Mail an Earth.com schrieb er: „Wir glauben, dass das Verständnis der neuronalen Mechanismen sozialer Wahrnehmung für viele klinische Anwendungen wichtig ist.“

Der Avatar basiert auf einem kommerziellen dreidimensionalen Affenmodell und ist bis hin zum Fell detailliert ausgearbeitet. Der Körper lässt sich über 86 einzelne Gelenke bewegen. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, die Bewegungen so zu erzeugen, dass sie wie bei einem echten Tier wirken. Reflektierende Marker sind bei Filmproduktionen und im Sport das Standardwerkzeug zur Bewegungserfassung, bei Affen versagen sie jedoch: Die Tiere zupfen sie ab – oder verhalten sich anders, sobald etwas am Fell haftet.

Markerloses Tracking erfordert üblicherweise ganze Kamerabänke sowie Tausende von Frames, die von Hand beschriftet werden müssen – ein Aufwand, den sich meist nur sehr große Labore leisten können. MacAction senkt diesen Arbeitsaufwand deutlich. Ein neuronales Netzwerk lernt die Pose eines Affen aus wenigen manuell markierten Frames und ergänzt anschließend die Lücken. So kann es eine komplette Aktion bereits aus nur zwei beschrifteten Frames pro Sekunde rekonstruieren.

Zunächst standen Gesichter im Vordergrund: Dieselbe Arbeitsgruppe hatte in einer früheren Studie bereits gezeigt, dass ein sorgfältig konstruierter Affengesichts-Avatar von echten Makaken akzeptiert wird. Ein Körper ist jedoch komplexer, weil er sich in sehr viel mehr Richtungen beugen kann als ein Gesicht – und bis dahin hatte niemand einen lebensechten Körper-Avatar geschaffen, der sich auch realistisch bewegt.

Die Augen der Affen auswerten

Um zu prüfen, ob die Animation für die Tiere als „echt“ durchgeht, untersuchte das Team acht Rhesusmakaken an der KU Leuven in Belgien. Da ein Affe nicht beschreiben kann, was er wahrnimmt, nutzten die Forschenden Blickverfolgung. Wohin und wie lange die Tiere schauten, diente als Ersatzmaß für Interesse und Präferenz.

Jeder Makake sah eine Abfolge kurzer Clips – teils echte Aufnahmen, teils die Animation – in zufälliger Reihenfolge. Jeder Clip dauerte etwa 2,4 Sekunden. War der animierte Affe vollständig realistisch, betrachteten ihn die Tiere ähnlich wie reales Videomaterial: Die Blickbewegungen folgten vergleichbaren Mustern, und die Blickdauer lag in einer ähnlichen Größenordnung. Nach diesem Kriterium waren Animation und echtes Video nicht zu unterscheiden.

Eine solche Reaktion auf einen bewegten Affenkörper war zuvor nicht gezeigt worden. Die Augen der Tiere behandelten einen computergenerierten Körper so, als wäre er real. Das spricht dafür, dass die Animation als Stellvertreter in Experimenten ausreichend realistisch ist – und auf diesem Ergebnis bauten alle weiteren Tests auf.

Das Uncanny Valley testen

Nachdem ein glaubwürdiger digitaler Affe zur Verfügung stand, reduzierten die Forschenden schrittweise dessen Realismus. Dieselben Sequenzen – ein Gang und eine Drehbewegung – wurden durch vier Varianten des Avatars abgespielt. Mit jeder Stufe wurde die Figur weniger realistisch: vom vollständig behaarten Modell über eine Version mit nackter Haut zu einer flachen grauen Figur und schließlich zu einer schlichten weißen Drahtgitter-Umrissdarstellung. Das echte Video bildete den realistischsten Vergleichspunkt am oberen Ende.

Die Aufmerksamkeit der Affen nahm dabei nicht gleichmäßig ab, je weniger realistisch der Avatar wurde. Stattdessen zeigte sich ein deutlicher Einbruch bei den mittleren Varianten. Den vollrealistischen Versionen und dem gröbsten Drahtgitter schenkten die Tiere viel Aufmerksamkeit – doch die graue Zwischenstufe erhielt die wenigsten Blicke. Dieses „Tal“ in der Mitte gilt als typisches Kennzeichen des Uncanny Valley.

Der Begriff geht auf den Robotikforscher Masahiro Mori zurück, der die Idee 1970 formulierte. Er nahm an, dass Menschen sich mit einem Roboter oder einer animierten Figur wohler fühlen, je menschenähnlicher sie wird.

Doch sobald eine Figur sehr nahe an „echt“ heranreicht, ohne es ganz zu erreichen, kann dieses Wohlgefühl abrupt kippen. Etwas, das fast stimmt, aber nicht vollständig, wirkt dann gerade deshalb falsch. Menschen erleben das etwa bei Wachsfiguren oder bei beinahe realistischen Spielfiguren.

Über Affengesichter hinaus

Hinweise auf ein Uncanny-Valley-Phänomen waren bei Affen bereits vor mehr als einem Jahrzehnt beobachtet worden. Damals wandten Makaken ihren Blick von realistisch-synthetischen Gesichtern eher ab, während sie bei echten und stark cartoonhaften Gesichtern länger verweilten. Das betraf jedoch Gesichter – ob ein Körper denselben Effekt auslösen kann, war bis zu dieser Arbeit offen.

Der Befund hielt auch einer genaueren Prüfung stand. Er ließ sich nicht durch einfache Unterschiede in Helligkeit, Kontrast oder die Anzahl von Kanten in den jeweiligen Bildern erklären – all das überprüfte das Team.

Der gleiche Einbruch zeigte sich zudem bei Standbildern, wodurch ein Effekt ausgeschlossen wurde, der ausschließlich auf Bewegung beruht. Der Tiefpunkt verschob sich zwischen einzelnen Tieren außerdem leicht – ähnlich wie es auch bei Gesichtern beobachtet wird.

Geteilte Primatenwahrnehmung

Die Ergebnisse gehen über eine technisch gelungene Animation hinaus und sagen grundsätzlich etwas darüber aus, wie Primaten sehen.

Wenn das Gehirn eines Affen „echt“ und „fast-echt“ auf ähnliche Weise unterscheidet wie das eines Menschen, könnten beide Arten auf vergleichbare Mechanismen zurückgreifen, um soziale Signale aus Körpern zu lesen. Das stützt die Praxis, Affen als Modell für die Erforschung der menschlichen sozialen Wahrnehmung zu verwenden.

Auf die Bedeutung dieser gemeinsamen Reaktion angesprochen, sagte Giese gegenüber Earth.com: „Das bedeutet, dass die Mechanismen sozialer Wahrnehmung zwischen verschiedenen Primatenarten geteilt werden.“ Aus seiner Sicht sind diese Schaltkreise im Gehirn evolutionär alt und lange vor dem Auftreten des Menschen entstanden.

Bessere Avatare entwickeln

Die Arbeit passt zugleich in einen kleinen, aber wachsenden Forschungszweig, der virtuelle Affen für Experimente entwickelt. Unabhängige Teams haben digitale Makakenköpfe gebaut, um soziales Verhalten zu untersuchen, und mindestens eine Publikation warnte, dass ein Avatar zu realistisch wirken kann – und damit in genau diese unheimliche Zone kippt. Nützlich wird ein Avatar erst dann, wenn er diese Zone überwindet und nicht darin stecken bleibt.

Die Methode ist auf breitere Nutzung ausgelegt. Weil sie nur wenige Kameras und wenig manuelle Beschriftung erfordert, können auch kleinere Labore damit arbeiten. Außerdem lässt sie sich auf andere Tiere übertragen – einschließlich schwer zu filmender, gefährdeter Arten, bei denen Aufnahmen rar sind. Darüber hinaus könnten die Erkenntnisse auch für digitale Menschen in Spielen und Filmen relevant sein, wo das Uncanny Valley seit Langem als hartnäckiges Problem gilt.

Was als Ansatz begann, Affen zu animieren, endete mit dem Hinweis, dass Unbehagen am „fast Echten“ kein rein menschliches Kuriosum ist. Es reicht tiefer in die Primatenfamilie hinein und gehört offenbar dazu, wie das Gehirn die eigene Art erkennt. Mit einem Affen, den man nach Belieben rekonstruieren und wiederholt abspielen kann, lässt sich nun gezielt untersuchen, an welcher Stelle im Gehirn dieses Urteil entsteht.