LEIPZIG / LONDON (IT BOLTWISE) – Wissenschaftler haben einen innovativen Ansatz entwickelt, um die Wahrnehmung von Objekten durch Künstliche Intelligenz mit der menschlichen Wahrnehmung zu vergleichen. Dabei wurden Schlüsselmerkmale identifiziert, die sowohl visuelle als auch semantische Eigenschaften umfassen. Diese Erkenntnisse könnten die Entwicklung von KI-Systemen revolutionieren, indem sie deren Fähigkeit verbessern, die Welt ähnlich wie Menschen zu verstehen.
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Die jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz haben es Wissenschaftlern ermöglicht, die Art und Weise zu untersuchen, wie Maschinen die Welt wahrnehmen. Ein neuer Ansatz wurde entwickelt, um die Dimensionen zu identifizieren, auf die sowohl Menschen als auch KI beim Betrachten von Objekten achten. Diese Studie nutzte rund fünf Millionen Ausschluss-Urteile über 1.854 Objektbilder, um die Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen Mensch und Maschine zu analysieren.
Ein zentrales Element der Untersuchung war die Verwendung tiefer neuronaler Netze (DNNs), die Bilder ähnlich wie menschliche Teilnehmer erkennen können. Diese Netze wurden eingesetzt, um Ähnlichkeitsurteile für die gleichen Objektbilder zu sammeln, die auch von menschlichen Teilnehmern bewertet wurden. Die Wissenschaftler wandten dann einen Algorithmus an, um die Schlüsselmerkmale dieser Bilder zu ermitteln, die den Ausreißerentscheidungen zugrunde liegen.
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 eher semantischen Eigenschaften wie ‘tierbezogen’ oder ‘feuerbezogen’. Interessanterweise zeigen die Ergebnisse, dass Menschen sich stärker auf die Bedeutung eines Objekts konzentrieren, während KI-Modelle eher visuelle Eigenschaften wie Form oder Farbe berücksichtigen.
Diese Erkenntnisse könnten weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung zukünftiger KI-Systeme haben. Indem sie die Fähigkeit von Maschinen verbessern, die Welt ähnlich wie Menschen zu verstehen, könnten diese Systeme in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik und Bildverarbeitung erheblich profitieren. Die Forschung zeigt, dass ein besseres Verständnis der menschlichen Wahrnehmung dazu beitragen kann, KI-Modelle zu entwickeln, die nicht nur effizienter, sondern auch intuitiver sind.
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