# taz.de -- Algorithmen bei Bilderkennung: Wenn die KI Beine zählt
       
       > Es gibt Dinge, die können Computer gut, aber Menschen nicht – und
       > umgekehrt. Das kann für Verwirrung sorgen.
       
   IMG Bild: Was macht das Pferd zum Pferd?
       
       Was ist das?“, fragt das Kind und zeigt auf die Abbildung eines Pferdes.
       „Das ist ein Pferd.“ – „Und warum ist das ein Pferd?“ Tja.
       
       Kaum etwas zeigt das Dilemma von [1][künstlicher Intelligenz] so gut wie
       das Warum-Fragealter. Was macht das Pferd zum Pferd? Vier Beine? Haben
       Millionen andere Tiere auch. Die Größe? Es gibt Elefanten. Und Ponys. Die
       braune Farbe? Als würden Pferde nicht in allen Schattierungen und Mustern
       von Weiß über Braun bis Schwarz existieren. Mähne und Schweif? Schöne Grüße
       an Zebra und Esel.
       
       Was also macht das Pferd zum Pferd? Klar, bei einem Bild ist es einfach:
       Ja, Pferd, check. Weniger trivial: Nur anhand einer Bildbeschreibung
       festzustellen, um welches Tier es sich handelt. Ohne den Namen zu erwähnen
       selbstverständlich und ohne einfach aufzuzählen, was es alles nicht ist. Da
       sind sich künstliche und menschliche Intelligenz auf einmal ganz nah.
       
       Das ist sonst eher selten. Es gibt Dinge, die sind für Computer leicht, für
       die meisten Menschen aber eher nicht. Richtig gut Schach spielen zum
       Beispiel. Mal eben ausrechnen, was 358.345.739 geteilt durch 45.029 ergibt.
       In einer Textdatei mit 300 Millionen Buchstaben die Zeichenfolge xsdfjdsl
       finden. Und es gibt umgekehrt Dinge, die sind für die meisten Menschen
       leicht, aber für Computer eher nicht. Sprache verstehen. Emotionen in
       Gesichtern lesen. Oder eben erkennen, was auf einem Foto abgebildet ist.
       
       Nehmen wir an, wir wollen einer KI beibringen, Pferde von Kühen zu
       unterscheiden. Um brauchbare Ergebnisse zu bekommen, brauchen wir dafür
       eine vierstellige Anzahl an Bildern, und zwar aussagekräftige und
       variantenreiche.
       
       Sind die Pferde immer auf der Weide abgebildet, die Kühe aber im Stall, und
       bekommt der Algorithmus dann ein Bild von einem Pferd im Stall, wird er mit
       einiger Wahrscheinlichkeit sagen: Das ist eine Kuh. Denn er hat nicht
       gelernt, Pferde von Kühen zu unterscheiden, sondern Ställe von Weiden. Und
       wenn die Kühe auf unseren Trainingsbildern immer schwarz-weiß gefleckt
       sind, die Pferde aber braun, wird der Algorithmus eine braune Kuh mit
       größerer Wahrscheinlichkeit als Pferd deklarieren.
       
       Wir brauchen also Pferde und Kühe in unterschiedlichen Umgebungen, in
       verschiedenen Farben und Größen, von vorne, von hinten, im Profil, in
       unterschiedlicher Belichtung. Und wenn wir dann einen tollen Satz von
       Trainingsdaten haben, damit unseren Algorithmus füttern, er auf den
       Testdaten wunderbar performt und wir ihm daraufhin das Bild eines Traktor
       vorlegen, wird er nicht etwa sagen: „Leute, wollt ihr mich verarschen.“
       Sondern so etwas wie: Das ist zu 53 Prozent eine Kuh.
       
       Das nächste Bild von einem Pferd war übrigens eines, auf dem Pippi
       Langstrumpf ihres gerade in die Luft stemmt. „Warum hebt das Kind das Pferd
       hoch?“, fragt das Kind. Liebe KI, du hast noch einen langen Weg vor dir.
       
       11 Dec 2020
       
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