LEIPZIG / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Art und Weise, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Welt sieht, unterscheidet sich grundlegend von der menschlichen Wahrnehmung. Eine aktuelle Studie hat gezeigt, dass KI-Modelle bei der Erkennung von Objekten stärker auf visuelle Merkmale wie Form und Farbe fokussiert sind, während Menschen eher semantische Eigenschaften berücksichtigen.
Die jüngste Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz hat einen neuen Ansatz entwickelt, um die Wahrnehmung von Objekten durch KI und Menschen zu vergleichen. Wissenschaftler haben dazu rund fünf Millionen Ausschluss-Urteile über 1.854 Objektbilder analysiert. Dabei wurde den Teilnehmern jeweils drei Bilder gezeigt, von denen eines nicht zu den anderen passte, wie etwa eine Gitarre, ein Elefant und ein Stuhl. Die Aufgabe bestand darin, das unpassende Objekt zu identifizieren.
Um die Wahrnehmung der KI zu untersuchen, setzten die Forscher mehrere tiefe neuronale Netze (DNNs) ein, die in der Lage sind, Bilder ähnlich wie menschliche Teilnehmer zu erkennen. Diese Netzwerke lieferten Ähnlichkeitsurteile für die gleichen Objekte, die auch den menschlichen Probanden gezeigt wurden. Anschließend wurde ein Algorithmus angewendet, um die Schlüsseleigenschaften dieser Bilder zu ermitteln, die als Dimensionen bezeichnet werden.
Diese Dimensionen umfassen eine Vielzahl von Eigenschaften, die von rein visuellen Aspekten wie ‘rund’ oder ‘weiß’ bis hin zu semantischen Merkmalen wie ‘tierbezogen’ oder ‘feuerbezogen’ reichen. Interessanterweise enthalten viele dieser Dimensionen sowohl visuelle als auch semantische Elemente, was die Komplexität der Wahrnehmung durch KI verdeutlicht.
Florian Mahner, der Erstautor der Studie, erklärt, dass die Ergebnisse einen signifikanten Unterschied zwischen menschlicher und KI-Wahrnehmung aufzeigen. Während Menschen sich vor allem auf die Bedeutung eines Objekts konzentrieren – was es ist und was wir darüber wissen –, verlassen sich KI-Modelle stärker auf visuelle Eigenschaften wie Form oder Farbe.
Diese Erkenntnisse haben weitreichende Implikationen für die Entwicklung von KI-Systemen, insbesondere in Bereichen, in denen die semantische Interpretation von Objekten entscheidend ist. Die Fähigkeit, sowohl visuelle als auch semantische Merkmale zu integrieren, könnte die Effizienz und Genauigkeit von KI-Anwendungen erheblich verbessern.
In der Praxis bedeutet dies, dass KI-Systeme, die in der Lage sind, semantische Informationen besser zu verarbeiten, in Anwendungen wie der Bildverarbeitung, der Robotik und der autonomen Fahrzeugtechnik von Vorteil sein könnten. Die Herausforderung besteht darin, die Balance zwischen visuellen und semantischen Dimensionen zu finden, um die Leistungsfähigkeit der KI zu maximieren.
Die Studie zeigt auch, dass die Weiterentwicklung von KI-Modellen, die menschliche Wahrnehmung besser nachahmen können, ein wichtiger Schritt in Richtung einer umfassenderen und nuancierteren KI-Interaktion mit der Welt ist. Dies könnte nicht nur die Effizienz von KI-Systemen steigern, sondern auch deren Akzeptanz in der Gesellschaft erhöhen.
Insgesamt verdeutlicht die Forschung, dass die Künstliche Intelligenz zwar in der Lage ist, visuelle Informationen effizient zu verarbeiten, jedoch noch einen weiten Weg vor sich hat, um die komplexen semantischen Verknüpfungen, die Menschen intuitiv herstellen, vollständig zu verstehen und nachzubilden.
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