Gießen/Leipzig. Deutsche Forschungsinstitute untersuchen die Unterschiede der Informationsverarbeitung von Menschen und KI – das soll zur Verbesserung von KI-Technologien beitragen.
Die Wahrnehmung von KI steht im Zentrum einer gemeinsamen Untersuchung von Forschenden der Justus-Liebig-Universität Gießen und des Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften (Leipzig). Das Team von Neurowissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern hat analysiert, ob KI Objekte auf ähnliche Weise erkennt wie Menschen, und ihre Erkenntnisse in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence publiziert.
Die Wissenschaftler entwickelten dabei einen neuen Ansatz, der es ermöglicht, die wesentlichen Merkmale – sogenannte Dimensionen – zu identifizieren, auf die Menschen und KI beim Sehen von Objekten achten. Diese Dimensionen reichen von rein visuellen Eigenschaften wie Form oder Farbe bis hin zu semantischen Merkmalen wie „tierbezogen“ oder „feuerbezogen“, wobei viele Dimensionen beide Aspekte enthalten. Die Studie zeigt, dass sich Menschen vor allem auf die Bedeutung eines Objekts konzentrieren, während KI-Modelle stärker auf visuelle Eigenschaften achten, was als „visuelle Bevorzugung“ bezeichnet wird.
Schlüsselmerkmale für Entscheidungen
Das bedeutet: Obwohl KI Objekte manchmal genauso erkennt wie Menschen, wendet sie oft grundlegend andere Strategien an. Die Forschenden nutzten rund fünf Millionen öffentlich verfügbare Urteile zu sogenannten Odd-One-Out-Aufgaben, bei denen Probanden aus drei Objekten das unpassende auswählen mussten. Anschließend wurden tiefe neuronale Netze mit denselben Bildern konfrontiert und deren Ähnlichkeitsurteile gesammelt. Der gleiche Algorithmus diente dazu, die Schlüsselmerkmale zu bestimmen, die den Entscheidungen von Mensch und KI zugrunde liegen.
Unterschiedliche Herangehensweisen
Die Ergebnisse zeigen, dass neuronale Netze die bedeutungsbezogenen Dimensionen nur annähernd erfassen, während Menschen diese klarer unterscheiden. Beispielsweise wurden bei einer tierbezogenen Dimension viele Tierbilder nicht erkannt, und umgekehrt Bilder einbezogen, die keine Tiere zeigen. Die Forschenden betonen, dass solche Unterschiede mit Standardtechniken übersehen werden könnten. Sie hoffen, dass ähnliche Ansätze in Zukunft dazu beitragen, die Wahrnehmung von KI besser zu verstehen.
Die Studie liefert damit eine nachvollziehbare Methode, um Unterschiede in der Informationsverarbeitung zwischen Mensch und KI zu untersuchen, heißt es in einer Aussendung. Dieses Wissen kann sowohl zur Verbesserung der KI-Technologie als auch zum besseren Verständnis der menschlichen Kognition beitragen.
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