In den frühen Jahren der Künstlichen Intelligenz (KI) war sie nicht in der Lage, zwischen einem Wischmopp und der Hunderasse Komondor zu unterscheiden. 


Das Beispiel fehlerhafter Bilderkennung durch die KI ist schon ein paar Jahre alt. Angesichts des Vormarsches der KI in vielen Bereichen des täglichen Lebens bleibt die Frage nach der Wahrnehmung der Welt durch die KI weiter spannend. Das Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften ging mit der Justus-Liebig-Universität Gießen dieser Frage nach. Sie entwickelten einen neuen Ansatz, der es erlaubt, die Schlüsseldimensionen, auf die Menschen und KI beim Sehen von Objekten achten, eindeutig zu identifizieren und zu vergleichen.

„Während sich Menschen vor allem auf Dimensionen konzentrieren, die mit der Bedeutung zusammenhängen - was ein Objekt ist und was wir darüber wissen -, verlassen sich KI-Modelle stärker auf Dimensionen, die visuelle Eigenschaften erfassen, wie etwa die Form oder Farbe des Objekts“, fasst Studienautor Florian Mahner Ergebnisse zusammen. „Wir nennen dieses Phänomen ,visuelle Bevorzugung‘ in der KI.“

Für die Untersuchung wurde zum Beispiel das Bild einer Gitarre, eines Elefanten und eines Stuhls gezeigt und gefragt, welches Objekt nicht übereinstimmt. Durch den neuen Forschungsansatz wurden fehlerhafte Interpretationen der KI deutlich. Bei einer tierbezogenen Dimension wurden viele Bilder von Tieren nicht einbezogen, und ebenso wurden viele Bilder einbezogen, die gar keine Tiere waren. Dieses Wissen kann sowohl helfen, die KI-Technologie zu verbessern, als auch wertvolle Einblicke in die menschliche Kognition zu gewinnen.