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KI lernt, die Welt zu sehen – aber nicht so, wie Menschen es tun
Computer Vision hatte einen Moment Zeit. Ein Bilderkennungsalgorithmus macht keine dummen Fehler mehr, wenn er die Welt betrachtet: Heutzutage kann er Ihnen genau sagen, dass ein Bild eine Katze enthält . Aber die Art und Weise, wie es den Partytrick durchführt, ist den Menschen möglicherweise nicht so vertraut, wie wir dachten.
Die meisten Computer-Vision-Systeme identifizieren Merkmale in Bildern mithilfe von neuronalen Netzen, die von unserer eigenen Biologie inspiriert und in ihrer Architektur sehr ähnlich sind – nur dass hier die biologische Sensorik und die Neuronen gegen mathematische Funktionen ausgetauscht werden. Jetzt sagt eine Studie von Forschern bei Facebook und Virginia Tech, dass trotz dieser Ähnlichkeiten Wir sollten vorsichtig sein, wenn wir davon ausgehen, dass beide auf die gleiche Weise funktionieren .
Um genau zu sehen, was passierte, als sowohl Menschen als auch KI ein Bild analysierten, untersuchten die Forscher, worauf die beiden ihre Aufmerksamkeit richteten. Beide wurden mit unscharfen Bildern versehen und stellten Fragen zum Geschehen auf dem Bild – Wo ist die Katze? zum Beispiel. Teile des Bildes konnten nacheinander selektiv geschärft werden, und sowohl der Mensch als auch die KI taten dies, bis sie die Frage beantworten konnten. Das Team wiederholte die Tests mit mehreren verschiedenen Algorithmen.
Offensichtlich könnten sie beide Antworten geben – aber das interessante Ergebnis ist, wie sie es taten. Auf einer Skala von 1 bis -1, wobei 1 völlige Zustimmung und -1 völlige Ablehnung bedeutet, erzielten zwei Personen im Durchschnitt 0,63 Punkte in Bezug darauf, worauf sie ihre Aufmerksamkeit auf das Bild gerichtet haben. Bei einem Menschen und einer KI sank der Durchschnitt auf 0,26.
Mit anderen Worten: Die KI und der Mensch betrachteten beide dasselbe Bild, beiden wurde dieselbe Frage gestellt, beide lagen richtig – aber sie verwendeten unterschiedliche visuelle Merkmale, um zu denselben Schlussfolgerungen zu gelangen.
Dies ist ein explizites Ergebnis zu einem Phänomen, auf das Forscher bereits hingewiesen hatten. Im Jahr 2014 zeigte ein Team der Cornell University und der University of Wyoming, dass es möglich ist, Bilder zu erstellen, die der KI vorgaukeln, etwas zu sehen, indem man einfach ein Bild erstellt, das aus den starken visuellen Merkmalen besteht, die die Software mit einem Objekt assoziiert . Menschen können auf einen großen Pool an gesundem Menschenverstand zurückgreifen, was bedeutet, dass sie von solchen Tricks nicht überrascht werden. Das ist etwas, was Forscher versuchen, in eine neue Generation intelligenter Software zu integrieren, die die semantische visuelle Welt versteht.
Aber nur weil Computer nicht denselben Ansatz verwenden, bedeutet das nicht unbedingt, dass sie minderwertig sind. Tatsächlich sind sie vielleicht besser dran, den menschlichen Ansatz ganz zu ignorieren.
Die Arten von neuronalen Netzen, die in der Computervision verwendet werden, verwenden normalerweise eine Technik, die als überwachtes Lernen bekannt ist, um herauszufinden, was in einem Bild passiert. Letztendlich wird ihre Fähigkeit, eine komplexe Kombination von Mustern, Texturen und Formen mit dem Namen eines Objekts zu assoziieren, ermöglicht, indem der KI ein Trainingssatz von Bildern zur Verfügung gestellt wird, deren Inhalt bereits von einem Menschen beschriftet wurde.
Aber Teams bei Facebook und DeepMind von Google haben mit unüberwachten Lernsystemen experimentiert, die Inhalte aus Videos und Bildern aufnehmen, um ohne menschliches Eingreifen zu lernen, wie menschliche Gesichter und Alltagsgegenstände aussehen. Magic Pony, das kürzlich von Twitter gekauft wurde, meidet auch überwachtes Lernen und lernt stattdessen, statistische Muster in Bildern zu erkennen, um sich selbst beizubringen, wie Kanten, Texturen und andere Merkmale aussehen sollten.
In diesen Fällen ist es vielleicht sogar noch unwahrscheinlicher, dass das Wissen der KI durch einen Prozess generiert wird, der dem eines Menschen nachempfunden ist. Einmal vom menschlichen Gehirn inspiriert, kann uns die KI schlagen, indem sie einfach sie selbst ist.
(Weiterlesen: Neuer Wissenschaftler , Das fehlende Glied der künstlichen Intelligenz , „intelligente“ Software kann ausgetrickst werden, um zu sehen, was nicht da ist )