Mehr als fünf Jahre ist es mittlerweile her, dass IBM sein KI-System Watson in der Quizshow Jeopardy antreten ließ. Dort bewies der artifizielle Verstand auf beeindruckende Weise, dass er komplexe Sinnzusammenhänge nachvollziehen kann und über ein riesiges Wissen verfügt. Wie die Entwickler erstmals vor einigen Wochen erklärten, ist Watson nun aber auch zur „Visual Recognition“ fähig. Der Computer kann jetzt also auch visuelle Daten entschlüsseln, auswerten, klassifizieren und einordnen. Oder vereinfacht gesagt: Watson kann erkennen, was auf Bildern zu sehen ist.
Wie gut das funktioniert, kann nun jeder für sich selbst feststellen. IBM hat eine Online-Demo ins Netz gestellt, bei der beliebige Bilder hochgeladen oder verlinkt werden können, deren Motive der Rechner erraten soll.
Tatsächlich schafft es Watson recht gut, Gegenstände, Pflanzen, Menschen und Fahrzeuge auszumachen. Mit welcher Sicherheit die Künstliche Intelligenz etwas auf einem Foto zu erspähen glaubt, wird dabei mit einer Prozentangabe verdeutlicht, die in den Resultaten aufgeführt ist. Bei einigen Tieren gelingt es dem System sogar, diese nicht etwa nur als „Affe“ oder „Hund“ einzustufen, sondern auch als eine bestimmte Rasse, beispielsweise als Schimpanse oder deutscher Schäferhund.
Bei Fahrzeugen sieht Watson hingegen schon mal einen Rennwagen statt eines normalen Autos. Auch den Mond oder Planeten wie Saturn und Mars identifiziert die KI korrekt. Wobei sie jedoch auch bei für Menschen einfach zu entziffernden Motiven scheitert. Vor allem ungewöhnliche Winkel und Perspektiven, harte Schatten und fehlende Bildteile verunsichern Watson. Noch jedenfalls.
Watson setzt bei seinen visuellen Fähigkeiten auf semantische Datenbanken und Machine Learning. Mit neuen Herausforderungen und Korrekturen von Fehlern werden die Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz besser. Wer mag, kann bei diesem Lernprozess helfen und 50 oder mehr Bilder hochladen, die gemeinsame und am besten bislang ungekannte Motive zeigen – und deren Kategorie angegeben wird. Watson versucht dann, in diesen wiederkehrende Muster zu registrieren, die für das entsprechende Motiv eine allgemeine Gültigkeit haben. Auf diese Weise lernt die Bilderkennung dazu.
Eingesetzt werden soll die Visual Recognition vor allem bei der Sortierung und Verwaltung von großen Bilddatenbanken von Online-Händlern sowie Foto- und Nachrichtenagenturen.
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