Künstliche Intelligenz kann viele Dinge deutlich schneller erledige als wir Menschen. Zum Teil gehört auch die Bilderkennung dazu, doch es gibt Ausnahmen. Bilder, die die KI verwirren, werden jetzt in einer Datenbank gesammelt (via Heise).
Die US-Forscher hinter der Datenbank nennen solche Bilder »Natural Adversarial Examples«. Interessierte und andere Forscher können sich die ImageNet-A genannte Datenbank mit 7.500 Bildern herunterladen - entweder, um sich die Bilder einfach anzuschauen, oder um einen eigenen Erkennungs-Algorithmus zu testen.
Diese Bilder sind nicht nachbearbeitet und werden verlässlich fehlinterpretiert. Als Beispiel nennen die Forscher eine Erkennungsgenauigkeit von etwa zwei Prozent mit dem neuronalen Netzwerk DenseNet-121.
Natürlich sei es laut Forschern möglich, die KI durch absichtlich hinzugefügtes Bildrauschen zu verwirren. Ein menschliches Auge würde das nicht stören. Doch auch ohne absichtliche Elemente stoße die künstliche Intelligenz oft genug an Grenzen.
Für diese Bilder ist laut den US-Forschen die geläufige Trainingsmethode der KI ungeeignet. Zum Teil liegt das daran, dass neuronale Netze Texturen und Farben bei der Erkennung überbewerten. Um die Erkennung noch verlässlicher zu machen, sei einfach noch mehr Forschung notwendig.
Künstliche Intelligenz wird immer besser
Die künstliche Intelligenz scheitert aber nicht überall. Zuletzt konnten weitere Erfolge der DeepLearning-Algorithmen vermeldet werden. Der Rubik-Würfel wird so von DeepCubeA fast immer mit der optimalen Zug-Anzahl gelöst.
In Schach und DotA hatte künstliche Intelligenz im letzten Jahr auch schon Schachweltmeister und die besten Gamer auf Trab halten können. Ebenso kann uns die KI nun zumindest optisch eine leckere Pizza backen.
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