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Big Data Was Computer besser sehen

Sie erkennen Gesichter bei Facebook und Schilder im Verkehr: Computer haben sehen gelernt. Immer häufiger sogar besser als Menschen.

Ein Auge mit Daten, Montage
Legende: Computer sind zuverlässiger als Menschen. Beim Sehen sind sie uns deshalb immer häufiger überlegen. Getty Images

Vor sechs Jahren siegte bei der Bilderkennung erstmals ein Computer über einen Menschen – in einem Wettbewerb, in dem es darum ging, wie gut selbstfahrende Autos Verkehrszeichen erkennen können.

Ein Mensch erkennt ein Verkehrsschild in knapp 99 von 100 Fällen richtig. Damit war er Computern lange haushoch überlegen. Doch die Maschinen holten auf. Bei dem Wettbewerb 2011 machte der Computer nur noch halb so viele Fehler wie der Mensch.

Übermenschlich gutes Resultat

Es war der Sieg von Jürgen Schmidhuber, Leiter des Schweizer Labors für künstliche Intelligenz IDSIA im Tessin. Sein Team hatte das erfolgreiche Computerprogramm entwickelt.

Es bedeutet einen Meilenstein in der Geschichte künstlicher neuronaler Netzwerke, von Computern, die ähnlich aufgebaut sind wie das menschliche Gehirn und so sehen lernen.

Aber sehen sie wirklich schon besser als der Mensch?

«Jein», lautet die Antwort von Sabine Süsstrunk, Professorin für Informatik und Kommunikationsswissenschaft an der EPFL in Lausanne. «Wenn das System darauf trainiert ist, eine Giraffe zu erkennen, wird es die Giraffe mit grösserer Wahrscheinlichkeit erkennen als der Mensch. Bei solchen ganz einfachen Aufgaben sind Computer also nicht unbedingt besser, aber zuverlässiger.»

Nervenzellen
Legende: Das menschliche Gehirn besitzt etwa 100 Milliarden Nervenzellen. So komplex sind die Elektronenhirne noch lange nicht. Imago

Das liegt nicht etwa an unserem schlechten Sehvermögen, sondern an der Ablenkung. Wenn wir dazu aufgefordert werden, Giraffen in einem Video zu zählen, zählen wir konzentriert Giraffen. Einen Elefanten, der durchs Bild trampeln, übersehen wir dann leicht. Ein neuronales Netzwerk speichert mit Sicherheit auch diese Information ab.

Computer lernen lernen

Künstliche neuronale Netzwerke haben ihr Vorbild im menschlichen Gehirn. Dort sind Millionen von Nervenzellen in einer netzwerkartigen Struktur miteinander verbunden. Diese Struktur wird beim so genannten Deep-Learning-Verfahren im Computer nachgebaut.

Legende: Video «So funktionieren neuronale Netzwerke» abspielen. Laufzeit 0:55 Minuten.
Aus Einstein vom 13.04.2017.

«1965 entstand das erste lernende System, das man heute als Deep-Learning-System bezeichnen würde», sagt Künstliche-Intelligenz-Forscher Jürgen Schmidhuber. Und wie diese Computer lernten, hatte entscheidenden Einfluss darauf, wie sie sehen lernten.

Zwei Entwicklungen waren dafür zentral. Zum einen brauchte es schnelle Rechner. 1965 war man davon noch weit entfernt. In der Erforschung künstlicher neuronaler Netzwerke passierte über Jahrzehnte recht wenig.

Vor sieben Jahren kam die Rettung – aus der Gamer-Szene.

Revolution der Grafikkarten und Mobiltelefone

Weil Gamer schnelle Computer brauchen, kam aus dieser Ecke eine wichtige Erfindung: der Grafikprozessor. Diese enorm schnellen Prozessoren bedeuteten für das Training neuronaler Netzwerke einen Quantensprung.

Die zweite zentrale Entwicklung war das Mobiltelefon mit eingebauter Kamera. Innerhalb weniger Jahre entstanden riesige Mengen an Fotos und Videos. Allein auf Facebook werden heute rund 300 Millionen Bilder hochgeladen – und das jeden Tag.

Computer trainieren mit Facebook-Fotos

Für die Forscher ist das der ideale Trainingskorpus, um den Computern das Sehen beizubringen, denn es gilt: Je mehr Fotos einer Giraffe ein künstliches neuronales Netzwerk sieht, desto besser erkennt es eine Giraffe.

Die künstlichen neuronalen Netzwerke machen seit ein paar wenigen Jahren grosse Fortschritte beim Sehen lernen. In bestimmten Bereichen sind sie uns Menschen bereits überlegen. «Vor allem bei repetitiver Arbeit, da ist der Mensch eher schlecht», so Sabine Süsstrunk.

Dass ein Auto weh tut, sieht man nicht

Doch so richtig verstehen die Forscher noch nicht, warum die neuronalen Netzwerke so gut funktionieren. Das macht es vorerst auch schwierig, sie zu verbessern. Ihnen zum Beispiel beizubringen, was sie für Schlüsse aus Bildern ableiten sollen.

Wenn beispielsweise ein Auto in hoher Geschwindigkeit auf uns zukommt, wissen wir sofort, dass wir zur Seite springen müssen. «Ein neuronales Netzwerk würde vielleicht nicht die gleiche Information weitergeben», so Sabine Süsstrunk. «Zwar kennt es Bilder von Autos, aber es weiss nicht, was dieses Objekt tun kann.»

Bildschirmansicht aus einem selbstfahrenden Auto von Google
Legende: Kameras und Sensoren sind sein Auge: So «sieht» das selbstfahrende Auto von Google. Imago

Einem Computer fehlt das Alltagswissen, dass der Zusammenstoss mit einem Objekt schmerzhaft ist und gefährlich sein kann. Auch das muss ihm erst beigebracht werden.

Der Führerschein ist noch nicht bestanden

Fit für die Strasse sind die künstlichen neuronalen Netzwerke noch nicht. Immerhin können sie Schilder lesen, diesen Teil der Theorieprüfung haben sie bestanden. Auch Aufgaben wie Einparken lösen sie schon mit Bravour. Als nächstes müssten sie lernen, auch mit unvorhersehbaren Situationen umzugehen.

Wie lange es also noch dauern wird, bis künstliche neuronale Netzwerke tatsächlich den Führerschein bekommen – und ob überhaupt – das ist noch offen.

Big Data bei SRF

Big Data an der «Scientifica»

Bei den Zürcher Wissenschaftstagen «Scientifica» können Sie Forschung an der ETH und Uni Zürich miterleben. Thema dieses Jahr: Was Daten uns verraten – Forschung im Zeitalter von künstlicher Intelligenz, Big Data und personalisierter Medizin.
Am 2. und 3. September, hier gibt es mehr Infos und das Programm.

5 Kommentare

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  • Kommentar von Jens Mueller (Jens Mueller)
    Es wird die Zeit kommen dass man in Zukunft keine Menschen mehr beschäftigt. Computer werden in Zukunft alles besser tun wie wir Menschen und die arbeiten auch genauer aber was denen fehlt und das kann man denen auch nicht einprogrammieren ist die Kreativität. Ein teil der Menschheit wird daher weiterhin beschäftigt werden. Ich würde euch allen Raten bereits jetzt in die Technik zu wechseln weil alle andere Berufe gibt es dann nicht mehr.
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  • Kommentar von Bruno Fenner (Bruno Fenner)
    @Martin Steffen Man sollte auch an das positive denken, welches diese neuen Technologien mit sich gebracht haben - z.B. Autopilot beim Fliegen. Forscher sind z.T. wie kleine Jungs, die wollen nur spielen. Jede neue Technologie lässt sich so oder so einsetzen. Es liegt an uns allen, ob wir sie anwenden wollen. Wenn wir uns Zeit nehmen für unsere Kinder und Jugendlichen, sie verstehen, mitmachen und anleiten im Umgang mit Smartphones, Computer und sonstigen Gadgets, werden sie das vernünftig tun.
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    1. Antwort von Martin Steffen (/\o/\)
      @ Bruno Fenner, Thalwil: Die digitale Transformation durchdringt alle Lebensbereiche, ist totalitär! Sie macht uns alle gläsern - wir haben bald schon gar keine Wahl mehr! Diese Technik verwanzt und versklavt uns alle, degradiert uns zu hirnlosen Marionetten - Selbstbestimmung, Freiheit, Demokratien und liberale Rechtsstaaten - Vergangenheit! Der Mensch wird zum Auslaufmodell - selbstverschuldet...
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  • Kommentar von Martin Steffen (/\o/\)
    Die "Lausbuben 2.0" werden ihren Spass haben mit den "vollautonomen" Fahrzeugen! Beispiele: Abgedeckte Tempo-50-Tafeln, abgeänderte Strassenschilder usw. "Spass" beiseite: Die Forscher arbeiten mit "Vollgas" daran, dass wir uns bald schon total der Technik unterwerfen. Und schlussendlich schaffen wir uns so gleich selber ab, weil ja in den Augen der Technikgläubigen nur eines zählt auf diesem Planeten: Leistung, Leistung, Leistung! Es gibt kein Happy End für die digitale Generation - so oder so!
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    1. Antwort von Thomas Steiner (Thomas Steiner)
      Wir haben uns vor tausenden von Jahren der Technik unterworfen. Ohne Feuer würden wir im Winter erfrieren, ohne Räder würde unsere Gesellschaft nichts taugen.
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