LONDON (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere in der Art und Weise, wie sie die Welt wahrnimmt und interpretiert. Ein neuer Ansatz von Wissenschaftlern zeigt nun, dass KI-Modelle Objekte anders wahrnehmen als Menschen.
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Die Art und Weise, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Welt wahrnimmt, unterscheidet sich grundlegend von der menschlichen Wahrnehmung. Wissenschaftler haben einen innovativen Ansatz entwickelt, um die Dimensionen zu identifizieren, auf die sowohl Menschen als auch KI beim Betrachten von Objekten achten. Dabei wurden rund fünf Millionen Ausschluss-Urteile über 1.854 Objektbilder analysiert. Ein Beispiel für eine solche Aufgabe wäre, einem Teilnehmer Bilder einer Gitarre, eines Elefanten und eines Stuhls zu zeigen und zu fragen, welches Objekt nicht passt.
Die Forscher setzten mehrere tiefe neuronale Netze (DNNs) ein, die in der Lage sind, Bilder ähnlich wie menschliche Teilnehmer zu erkennen. Diese Netze sammelten Ähnlichkeitsurteile für die gleichen Objekte, die auch Menschen zur Beurteilung vorgelegt wurden. Der nächste Schritt bestand darin, einen Algorithmus anzuwenden, um die Schlüsselmerkmale dieser Bilder zu ermitteln. Diese Merkmale, von den Wissenschaftlern als ‘Dimensionen’ bezeichnet, sind entscheidend für die Ausreißerentscheidungen.
Florian Mahner, der Erstautor der Studie, erklärt, dass diese Dimensionen verschiedene Eigenschaften von Objekten repräsentieren. Sie reichen von rein visuellen Aspekten wie ‘rund’ oder ‘weiß’ bis hin zu semantischen Eigenschaften wie ‘tierbezogen’ oder ‘feuerbezogen’. Interessanterweise zeigen die Ergebnisse, dass Menschen sich stärker auf die Bedeutung eines Objekts konzentrieren – was es ist und was wir darüber wissen –, während KI-Modelle mehr auf visuelle Eigenschaften wie Form oder Farbe achten.
Diese Erkenntnisse werfen ein neues Licht auf die Unterschiede zwischen menschlicher und maschineller Wahrnehmung und könnten bedeutende Auswirkungen auf die Entwicklung zukünftiger KI-Systeme haben. Während Menschen die semantische Bedeutung eines Objekts in den Vordergrund stellen, könnte die Fähigkeit der KI, visuelle Merkmale präzise zu erkennen, in Bereichen wie der automatisierten Bildanalyse oder der Robotik von Vorteil sein. Die Herausforderung besteht darin, diese beiden Ansätze zu kombinieren, um KI-Systeme zu entwickeln, die sowohl visuell als auch semantisch kompetent sind.
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