Wir alle warten auf den Moment, in dem künstliche Intelligenz, Programme und Technologie praktisch dasselbe lernen, dann sind wir es. Das ist alles ziemlich real. Bisher glauben jedoch nur wenige, dass dieser Prozess für Maschinen und Menschen nicht der gleiche sein wird.
Beispielsweise entdeckte eine Gruppe von Forschern der Kyushu-Universität einen Weg, Mustererkennungsprogramme zu täuschen, indem sie ein einzelnes Pixel in einem Bild ändern. Dieses Pixel ist so positioniert, dass es die für die Identifizierung verantwortlichen neuronalen Netze verwirrt und sie beginnen, Hunde mit Katzen und Pferde mit Autos zu verwechseln.
Die Testbilder waren auf nur tausend Pixel beschränkt, aber für höhere Auflösungen und Millionen von Pixeln funktioniert die Regel auch. Nur muss nicht ein Pixel, sondern mehrere hundert Pixel geändert werden.
Die zweite Gruppe von Forschern, diesmal vom Massachusetts Institute of Technology, konnte noch weiter gehen. Sie konnten eine Skulptur einer Schildkröte mit einem 3D-Drucker drucken, den das Programm, selbst von allen Seiten und aus jedem Winkel gesehen, für ein Gewehr hielt. Dieses Experiment stellt ein viel größeres Problem für die Bilderkennungstechnologie dar, da das Ganze in der Realität geschah und das Programm das Objekt aus allen Winkeln analysieren durfte, aber seine wahre Form immer noch nicht bestimmte.
Beide Studien zeigen gemeinsam, wie Roboter und Programme reisen müssen, bevor sie das menschliche Niveau erreichen. Schließlich kann unser Gehirn nicht durch Ersetzen von einem oder sogar hundert Pixeln getäuscht werden.
Das einzige Schade ist, dass die Quellen keine Erklärung dafür liefern, wie sich herausstellt, dass das Programm getäuscht wird. Was denken Sie? Was ist das Geheimnis von "gebrochenen Pixeln" und wie kann man mit einem 3D-Modell schummeln?
Nikolay Kudryavtsev
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