Studie aus Tübingen: Wie der Zufall künstliche Sehsysteme zuverlässiger machen kann
Antonino Greco (rechts) und Markus Siegel vom Hertie-Institut für klinische Hirnforschung untersuchen, wie sich Erkenntnisse über die Informationsverarbeitung im Gehirn für die Entwicklung robusterer künstlicher Sehsysteme nutzen lassen.
Hertie-Institut für klinische Hirnforschung- Studie aus Tübingen: Zufall macht künstliche Sehsysteme robuster.
- HIH-Team trainierte neuronale Netze mit und ohne Top-down-Rückkopplung.
- Rückkopplung allein half kaum, überraschte die Forschenden laut „Patterns“.
- Erst mit Zufallstraining erkannten Netze gestörte Bilder zuverlässiger.
- Greco und Siegel: Zufall entkoppelt Einheiten, Rückkopplung stabilisiert Muster.
Die Zusammenfassung wurde von einer generativen künstlichen Intelligenz erstellt.
Menschen erkennen Gegenstände meist auch dann noch, wenn sie nur schlecht zu sehen sind. Künstliche Sehsysteme haben damit deutlich größere Schwierigkeiten. Wie sich das ändern lässt, haben Forschende des Tübinger Hertie-Instituts für klinische Hirnforschung (HIH) in einer Studie untersucht, deren Ergebnisse in der internationalen Fachzeitschrift „Patterns“ veröffentlicht wurden. Dabei fanden sie heraus, dass der Zufall eine entscheidende Rolle spielen könnte.
Für ihre Studie trainierte das Team um Antonino Greco und Markus Siegel künstliche neuronale Netze darauf, Bilder zu erkennen. Solche Netze orientieren sich an der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns. Anders als viele künstliche Sehsysteme verarbeitet das Gehirn Informationen allerdings nicht nur in eine Richtung: Höhere Hirnareale senden Signale an frühere Verarbeitungsstufen zurück und beeinflussen damit, wie wir das Gesehene wahrnehmen. Fachleute nennen das Top-down-Rückkopplung.
Ergebnis hat die Forschenden überrascht
Die Forschenden wollten herausfinden, ob diese Rückkopplung künstliche Sehsysteme zuverlässiger macht. Dazu verglichen sie Modelle mit und ohne Rückkopplung. Zusätzlich ahmten sie eine weitere Eigenschaft des Gehirns nach: zufällige Schwankungen in der Aktivität von Nervenzellen. Dafür schalteten sie während des Trainings einzelne Einheiten der künstlichen Netze zufällig und vorübergehend aus.
Cem Özdemir in TübingenDas Ergebnis überraschte die Forschenden. Die Rückkopplung allein verbesserte die Bilderkennung kaum. Erst in Verbindung mit dem Zufallstraining konnten die Netze auch gestörte oder ungewohnte Bilder deutlich zuverlässiger erkennen. Selbst gezielte Veränderungen, die eine falsche Bilderkennung auslösen können, brachten sie seltener aus dem Konzept.
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„Genau das hat sich nicht bestätigt
„Wir sind davon ausgegangen, dass Top-down-Rückkopplung allein ausreichen würde, um künstliche Sehsysteme robust zu machen“, wird Greco in einer HIH-Pressemeldung zitiert. „Genau das hat sich nicht bestätigt. Sie entfaltet ihre Wirkung erst, wenn das Netzwerk gelernt hat, mit Zufall umzugehen.“
Die Forschenden vermuten, dass die zufälligen Schwankungen verhindern, dass einzelne Einheiten beim Lernen zu stark voneinander abhängig werden. Die Rückkopplung wiederum helfe, die Aktivität des Netzwerks in stabilere Muster zu bringen. Beide Mechanismen ergänzten sich also.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass bestimmte Prinzipien des Gehirns neue Ansätze für robustere künstliche Sehsysteme liefern können“, wird Siegel in der Pressemitteilung zitiert. „Gleichzeitig helfen uns solche Modelle, die Informationsverarbeitung im Gehirn besser zu verstehen.“