Experten für maschinelles Lernen am MIT haben Norman geschaffen, ein neuronales Netzwerk, das von Hitchcocks Psychopath Norman Bates inspiriert ist, einer Figur in dem Roman von Robert Bloch und Alfred Hitchcocks gleichnamigem Film Psycho. Glücklicherweise besteht die einzige Funktion eines neuronalen Netzwerks darin, Rorschach-Spots zu analysieren. Die Entwickler argumentieren, dass der einzige Zweck des Projekts darin besteht, zu demonstrieren, wie sich Trainingsproben auf künstliche Intelligenz auswirken können.
Der Rorschach-Test selbst wurde zu Beginn des letzten Jahrhunderts vom Schweizer Psychiater Hermann Rorschach erfunden. Seine Essenz liegt in der Betrachtung von zehn Bildern, die symmetrische Blots zeigen. Dem Patienten, der sich dem Test unterzieht, wird vergeben, jeden von ihnen zu interpretieren, indem er über die erste Assoziation spricht, die ihm in den Sinn kam. Rorschach und seine Anhänger glaubten, dass es mit Hilfe dieses Tests möglich ist, den mentalen Zustand einer Person zu bestimmen, da jeder, der an dieser oder jener psychischen Störung leidet, unterschiedlich auf die Formen und Farben von Flecken reagiert und in ihnen völlig unterschiedliche Formen und Bilder sieht. Die tatsächliche Wirksamkeit dieser Methode wurde noch nicht bestätigt, dies hindert sie jedoch nicht daran, in der psychiatrischen Praxis auf der ganzen Welt eingesetzt zu werden.
Pinar Yanardag und seine Kollegen vom Massachusetts Institute of Technology haben auch den Rorschach-Test übernommen, der die Grundlage für ein neues neuronales Netzwerk bildete, das mithilfe von Deep-Learning-Methoden erstellt wurde. Als Grundlage für eine thematische Stichprobe verwendeten die Forscher Beschreibungen von Bildern aus der thematischen Community auf Reddit, um über den Tod zu sprechen: Aus ethischen Gründen nennen die Entwickler ihn nicht.
Basierend auf den gesammelten Daten wurde das neuronale Netzwerk trainiert, um Rorschach-Spots zu analysieren und zu interpretieren. Die Antworten des neuronalen Netzwerks wurden dann mit den Antworten verglichen, die von dem neuronalen Netzwerk erzeugt wurden, das auf dem zur Bilderkennung zusammengestellten MsCOCO-Datensatz trainiert wurde. Interessanterweise waren die Ergebnisse sehr unterschiedlich. Ein neuronales Netzwerk, das auf einem Standarddatensatz trainiert war, sah eine "Blumenvase" an den Stellen, und Norman sah einen "erschossenen Mann".
Norman ist ein ziemlich einfaches neuronales Netzwerk und hat nur wenige Funktionen. Die einzige praktische Anwendung kann die Computerdiagnose der Reaktionen realer Personen auf den Rorschach-Test sein. Tatsächlich wollten die Entwickler zeigen, wie künstliche Intelligenz je nach Trainingssatz voreingenommen sein kann.
Nikolay Khizhnyak