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Eine Katze, auch Googles neues Superhirn erkennt das.
Lernende Computer-Systeme, die Daten aus der realen Welt erkennen, sind mittlerweile weit verbreitet. Sie kommen etwa bei automatischer Übersetzung von Texten oder Spracherkennung zum Einsatz. Die Technologie ist jedoch noch weit von Perfektion entfernt, was man spätestens merkt, wenn man im Urlaub eine automatisch übersetzte Speisekarte in Händen hält. Forscher von Google und der Stanford-Universität haben nun ein System entwickelt, das wesentlich genauere Ergebnisse liefert.
Bisherige Methoden zu umständlich
Aktuelle Systeme können beispielsweise erlernen, Autos und Motorräder auf Bildern zu unterscheiden. Doch dafür muss die Software erst mit zehntausenden Fotos gefüttert werden, die entsprechend nach Autos und Motorrädern ausgewiesen und gekennzeichnet sind. Das sei umständlich und koste sehr viel Zeit, erklärt Google in einem Blog-Eintrag.
Zufällige YouTube-Screenshots
Die Forscher haben nun ein deutlich größeren, neuronales Netzwerk entwickelt, das mit nicht gekennzeichneten Daten arbeitet. Dafür haben die Forscher ein Netz aus 16.000 Prozessoren verschaltet, welches mit einer Milliarden Verbindungen ein Gehirn simuliert. Eine Woche lang wurde das System mit zufällig aus YouTube ausgewählten Screenshots gefüttert, die im Anschluss analysiert wurden.
Vorliebe für Katzen
Das Ergebnis: das System lernte selbstständig Menschen und Katzen zu unterscheiden. Die Forscher hatten zuvor nicht programmiert, dass es nach bestimmten Merkmalen oder Fotoeigenschaften suchen solle. Dass das System eine "Vorliebe" für Katzen entwickelte, war für die Forscher eine Überraschung und zuvor nicht definiert worden.
Genauere Ergebnisse
Bei einem anschließenden Test, bei dem das "Google-Gehirn" aus einer Liste von 20.000 Objektkategorien selbst Bilder aussortieren musste, habe das System um 70 Prozent besser als bisherige Technologien abgeschnitten. Die Trefferquote liege nun bei 15,8 Prozent. Deutlich besser seien die Ergebnisse bei Katzen- und Menschenfotos. Katzen würden mit einer Trefferquote von 74,8 Prozent erkannt, menschliche mit 81,7 Prozent.
Die Ergebnisse wollen die Forscher Ende Juni auf der International Conference on Machine Learning präsentieren. Die Forschungsarbeit wurde vorab schon im Internet veröffentlicht. (red, derStandard.at, 26.6.2012)
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Was soll ein "neuronales Netz aus 16.000 Prozessoren" sein? Ein neuronales Netz besteht aus Neuronen und den Verbindungen dazwischen. Die Anzahl der Prozessoren hat nichts mit dem neuronalen Netz zu tun, sondern ist eine Angabe über das Computersystem, auf dem das NN läuft.
"Dafür haben die Forscher ein Netz aus 16.000 Prozessoren verschaltet, welches mit einer Milliarden Verbindungen ein Gehirn simuliert."
Vielleicht wäre besser:"Dafür haben die Forscher ein Netz aus 16.000 Prozessoren verschaltet, welches ein Gehirn mit einer Milliarden Verbindungen simuliert."?
Oder verstehe ich das auch falsch?
Soweit ich mich an den Aufbau neuronaler Netze aus meiner Kollege Zeit noch erinnere, simulieren die einzelnen Prozessoren Knotenpunkte in den neuronalen Netzen - es is ja kein echtes neuronales Netzwerk sondern ein nachempfundenes....
ich kann mich natuerlich auch irren, Netzwerktechnologie war nicht mein Lieblingsfach. ;)
...dass es nach Videos mit Menschen sehr viele Videos von Katzen gibt. Gäb es viele "hüpfende-Plastikball-Videos" dann sähe die Sache vielleicht anders aus. Probe aufs Exempel: Lasst die Software youporn schauen und vergleicht die "vorlieben" mit der Anzahl der Genrevideos...
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