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Digital Lass den Computer halluzinieren!

Maschinelles Lernen kommt zum Einsatz, wenn ein Computer eigenständig neue Regeln und Gesetzmässigkeiten lernen soll. Ohne dass ein Programmierer ihm dabei hilft. Doch die Technik macht Computer nicht nur schlauer, sondern auch kreativ. Besonders eindrücklich zeigt das DeepDream von Google.

Computer träumt Jürg zum Hund

Können Maschinen träumen? Und wenn ja, träumen sie dann wie in der Science-Fiction von elektrischen Schafen, Link öffnet in einem neuen Fenster? Oder doch von einem Teller Spaghetti, aus dem einem mutierte Hundegesichter entgegenschauen und gequält blickende Augen aus den Windungen der Teigwaren zu wachsen scheinen (siehe Bild unten)? Nimmt man die surrealen Horrorbilder als Beispiel, die Googles DeepDream-Algorithmus malt, dann träumen Maschinen wohl von Spaghetti-Horror.

Ein Teller Spaghetti, aus dem einem Hundeaugen entgegenblicken.
Legende: Spaghetti-Horror: Ein Algorithmus, der auf die Erkennung von Hunden trainiert ist, wird selbst in einem Teller Spaghetti Hunde sehen. thornebrandt/Twitter , Link öffnet in einem neuen Fenster

Google hat die Software vor ein paar Wochen in einem Research-Blog vorgestellt , Link öffnet in einem neuen Fensterund den Code dazu Anfang Juli öffentlich gemacht. Seither gehen unter dem Hashtag «DeepDream, Link öffnet in einem neuen Fenster» eben solche Bilder von hundeäugigen Spaghetti-Tellern und anderen Höllenvisionen durchs Netz. Auf verschiedenen Webseiten kann man mittlerweile mit wenig Aufwand selber solche Bilder herstellen. Und mit spezieller Software lassen sich sogar Videodateien in DeepDream-Filme umwandeln.

Haben wir natürlich auch gleich ausprobiert – das Resultat ist im Video oben zu sehen.

Maschine lernen lernen

Doch DeepDream ist mehr als bloss der Stoff, aus dem Albträume sind. Google nutzt die Technik dahinter, um maschinelles Lernen zu erforschen. Das heisst: den Computer durch Erfahrungen selbst Regeln und Gesetzmässigkeiten erkennen zu lassen. Mit dem Ziel, dass die Maschine darauf eigenständig mit neuem Material umgehen kann, ohne dass ihr ein Programmierer dabei helfen muss.

Im Fall von DeepDream geht es um die automatische Bilderkennung. Dazu werden dem DeepDream immer wieder Bilder von bestimmten Objekten gezeigt, bis er von selbst erkennt, was darauf zu sehen ist. Bis er zum Beispiel gelernt hat, dass ein Haus immer einen Eingang hat und Fenster. Aber in den unterschiedlichsten Farben und Formen existiert.

Intelligentes Schichten-Sandwich

Um das zu bewerkstelligen arbeitet DeepDream mit künstlichen neuronalen Netzen, Link öffnet in einem neuen Fenster. Salopp gesagt sind das intelligente Sandwiches, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Im Fall von Googles Bilderkennung besteht so ein neuronales Netz aus 10 bis 30 Schichten von künstlichen Neuronen: Knoten, die untereinander und mit den Knoten der nächsten Schicht verbunden sind. Der ersten Schicht wird das Bild präsentiert, die letzte Schicht liefert die endgültige Interpretation, was auf dem Bild zu sehen ist.

Zwischen der Eingabe- und der Ausgabe-Schicht liegen Schichten mit vielen weiteren Knoten. Das System arbeitet von oben nach unten: Es erkennt immer komplexere Merkmale im Bild – erst bloss Ecken und Kanten, schliesslich Formen und Objekte wie etwa die Fenster und Türen eines Hauses. Zuletzt gehen die Resultate an die Ausgabe-Schicht die sagt «Haus», wenn sie ein Haus erkannt hat.

Bilder malen als Fehlerkontrolle

Dieser Vorgang ist so komplex, dass selbst die Forscher bei Google nicht immer wissen, was dabei vorgeht – und allenfalls etwas schiefgeht. Zur Fehlerdiagnose haben sie den Prozess darum umgekehrt: Statt dem Algorithmus das Bild eines Hauses zu zeigen und zu fragen, was er darauf sieht, muss er nun vom Begriff «Haus» ausgehend selbst ein Bild dazu malen. Schliesslich sollte er dank vielen, vielen Trainingsbildern ja gelernt haben, was das Wesen eines Hauses ausmacht. In ein leeres Bild halluziniert er immer mehr Elemente eines Hauses hinein, bis schliesslich tatsächlich ein Haus zu erkennen ist.

Ein Bild, Bildrauschen das nur aus Bildrauschen besteht.
Legende: Bildrauschen: In ein «leeres» Bild halluziniert der Algorithmus die Formen und Objekte hinein, die er trainiert wurde zu erkennen. SRF

So wird sichtbar, ob sich der Rechner ein falsches Bild der Realität gemacht hat: Beim Begriff «Hantel» mussten die Google-Forscher etwa feststellen, dass ihr Algorithmus sich ein falsches Bild von dem Objekt gemacht hatte. Denn als sie ihm auftrugen, ein Bild einer Hantel zu erstellen, waren darauf zwar Hanteln zu sehen – allerdings, nie, ohne dass nicht auch ein Arm daran hing. Die Erklärung: Beim Trainieren des neuronalen Netzes waren nur Bilder verwendet worden, auf denen eine Hantel von jemandem gehalten wurde. So brachte sich das Netz selber bei, dass ein Arm mit zum Wesen einer Hantel gehört.

Die Kreativität in der Maschine

Mit diesem Verfahren können fantastische Bilder entstehen. Dazu zeigt man dem Computer das Bild eines Objektes und lässt ihn selbst bestimmen, was er darauf sehen will. Dann wählt man eine Knoten-Schicht des neuronalen Netzes, die das verstärken soll, was der Rechner auf dem Bild zu erkennen glaubt. Die ersten Schichten (für Ecken und Kanten zuständig) werden so etwa Striche und ornamentartige Muster produzieren.

Ein bewegtes GIF zeigt, wie DeepDream Tiere in das Foto eines Nagetieres rechnet.
Legende: Mach mehr aus deinem Nager: Mit spezieller Software kann jeder selbst ausprobieren, was DeepDream aus seinen Bildern macht. SRF

Die letzten Schichten (Formen und Objekte) malen gleich ganze Figuren ins Bild. Deshalb kann ein auf die Erkennung von Tieren trainiertes neuronales Netz einen Teller Spaghetti für Hunde halten und die Nudeln mit einer Portion Vierbeinern anreichern.

Wie «Spiegel Online, Link öffnet in einem neuen Fenster» schreibt, gleicht das einer Halluzination im menschlichen Gehirn: «Denn auch menschliche Halluzinationen sind oft genug nichts anderes als die Überinterpretation bestimmter Merkmale, die ein überreizter visueller Kortex aus dem Input erzeugt, den die Augen liefern.»

DeepDream selbst gemacht

Diese Webseiten und Programmen lassen DeepDream-Bilder malen:

9 Kommentare

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  • Kommentar von René Schneeberger, Niederbipp
    Also die 3 Links sind auch für nichts. "Beim Deep Dream Generator" erscheint sehr häufig nach dem hochladen eines Bildes nur eine Weisse seite mit einer Code Zeile drauf: "array:1 [▼ "_token" => "3oF0LQxJE1y00CT9eSnObpPX5V4PNZHFjGe4Q0KH" ]" dass war es dann. Bei "Psychic VR Lab" meldete 30min lang das mein Bild berechnet werde. In der ZIP Datei die beim Software Download auf meinem PC landet finde ich nirgends eine setup Datei, nicht einmal eine .exe Datei.
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    1. Antwort von Guido Berger
      Doch doch, die gehen schon. Das Berechnen der Bilder dauert halt lang (und ist auch abhängig von deinen Einstellungen). Einfach weiter probieren. Und die Software ist für Mac. Ich schreibe es noch hinter den Link, für Leute, die gleich downloaden ohne zu lesen :P
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  • Kommentar von Benedikt Ali, St. Gallen
    wenn aufgrund solcher bilder der fleischkosum sinkt, wieso nicht?
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  • Kommentar von Kurt Schrag, Liebefeld
    Computer können von sich aus gar nichts. Erst mit Programmen, die durch menschliche Intelligenz geschrieben wurden können sie etwas, und das mit einer Sturheit sondergleichen, aber kein Jota mehr. Auch zur Manipulation vorstehender Bilder und Filme erforderlichen Programme sind nur dank menschlicher Intelligenz möglich. Die immer widerkehrende Rede von "künstlicher Intelligenz" ist einfältiges Geschwafel. Bis hin zu den letzten i-Tüpfchen in den Programmen muss alles von Menschen erdacht werden!
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    1. Antwort von Max Blatter, 5620 Bremgarten
      Ihre Aussage, dass "bis hin zu den letzten i-Tüpfchen ... alles von Menschen erdacht werden" muss, stimmt so eben nicht! Es werden nur vergleichsweise einfache Grundregeln einprogrammiert; was im konkreten Fall daraus wird, ist zwar theoretisch vorprogrammiert, in der Praxis aber trotzdem nicht vorhersehbar. Dies liegt an der enormen Komplexität - nicht des Programms, sondern der Verzweigungen, die das Programm beim Ablauf einschlagen kann. Wie beim "Schmetterlingseffekt" aus der Chaostheorie!
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    2. Antwort von Richard Rohrer, Aarau
      Uiuiui, so viel geballtes Unwissen von sich geben und dann anderen einfältiges Geschwafel vorwerfen ist nicht gerade die feine Art! Ihre Vogel-Strauss-Einstellung ist gefährlich. Sie unterschätzen nicht nur massiv die Entwicklungen des maschinellen Lernens der letzen Jahre und künftig durch exponentielles Wachstum, sondern auch die philosophische/ethische Dimension der Fragestellung. Das wird noch ein bitterböses Erwachen geben wenn Software in Zukunft immer mehr kognitiv über uns hinauswächst.
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    3. Antwort von Peter B, Lyss
      Aber schon in nächster Zukunft wird aus Artificial Intelligence (AI) die Super Artificial Intelligence. Das wird ALLES komplett ändern. Die künstliche Inteligenz wird unsere weit übersteigen, wird sogar KREATIVER sein und Dinge erfinden and die wir nicht einmal gedacht haben. Sie werden sich selbst neu erfinden. Und das ist nicht 100 Jahre entfernt. Google mal nach "Super Artificial Intelligence" - extrem interessant.
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    4. Antwort von Mike Schacher, 6000 Luzern
      @Peter B: Sehr steile Thesen, an die Sie da glauben.
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    5. Antwort von Kurt Schrag, Liebefeld
      @M. Blatter: Auch die Verzweigungsmöglichkeiten müssen Sie einprogrammieren. Die Auswahl können Sie wohl einem Zufallsgenerator übergeben, aber auch dieser braucht Vorgaben von Ihnen. Irgendwann nach einer Verzweigung kann der Rechner dann in einen ewigen Rundlauf, vielleicht wegen eines Programmfehlers. Vielfach werden eines oder mehrere Vorgängerprogramme so miteinander verknüpft und ergänzt, man gar nicht mehr daran denkt, dass auch diese ausschliesslich aus menschlicher Intelligenz stammen.
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