Trainieren wir wirklich die KI von Google?

4 Antworten

Soweit ich weiß, wird damit die KI trainiert. Was ich aber nicht verstehe ist, wenn man beispielsweise absichtlich die falschen Bereiche auswählt, dann fällt man ja durch. Also weiß das System schon in vornherein wie die Straßenschilder, Zebrastreifen etc. aussehen.

Da gibt es unterschiedliche Formen, wie eine KI lernen kann. Man unterscheidet vor allem zwischen dem Supervised Learning (überwachtes Lernen) und dem Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen).

Beim Supervised Learning muss die KI ihre Lösung überprüfen können. Beispielsweise soll ein Roboter-Auto fahren lernen. Dabei weiß die KI ja gar nicht, wie es überhaupt geradeaus fährt. Sie muss selbstständig herausfinden, dass sie sich nach vorne bewegt, wenn alle vier Räder sich in die gleiche Richtung drehen. Man kann der KI nun ein Ziel vorgeben, dass sie z.B. eine bestimmte GPS Koordinate erreichen soll oder eine bestimmte Entfernung zur Wand haben soll oder eine bestimmte Geschwindigkeit erreichen soll... Die KI probiert dann erst einmal völlig random alles aus und wird mit der Zeit merken, wie sie ihrem Ziel näher kommt. Beispielsweise lernt eine KI so auch Snake spielen:

https://www.youtube.com/watch?v=zIkBYwdkuTk

Beim Unsupervised Learning gibt man der KI kein Ziel vor. Die Maschine versucht dabei vor allem durch Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu lernen. Wenn eine Maschine nun also etwas klassifizieren soll und sie dabei das ganze Internet durchforsten würde, dann würde sie ja auch merken: Fast immer wenn es um ein Stoppschild geht, ist auf dem Bild etwas rotes 8-eckiges. Dann würde die KI ohne Bestätigung oder Ziel irgendwann wie die Google Bildersuche wissen, dass wenn ich jetzt sowas hochlade, es sich um ein Stoppschild handeln müsste.

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Wie genau Google das nun angestellt hat, weiß ich nicht. Ich weiß auch erst seit deiner Frage, dass Google das tatsächlich so macht. Im Endeffekt möchte Google damit Klassifizierungen durchführen. Das typischste Beispiel für Maschinelles Lernen. Ich kann mir folgendes sehr gut vorstellen:

Google macht das ja nicht erst seit gestern. Schon bevor sie sich mit autonomen Fahrzeugen beschäftigt haben, hat Google unvorstellbar viele Daten über sowas gesammelt. Jeder, der auf Google Bilder nach einem Stoppschild sucht, der nutzt nämlich genau diese Klassifizierung. Google sucht nicht einfach nur nach Suchbegriffen und weiß dann, dass auf einem Bild automatisch ein Stoppschild ist. Nein, Google analysiert die Bilder und die KI ordnet diese dann ein. Ist sich die KI sicher genug, wird das Bild mit der Kategorie (dem Tag) klassifiziert. Wer dann danach sucht, stößt auf dieses Bild. Deswegen kennt Google die Antworten zu einem gewissen Grad schon. Ich kann nun also bei mir in der Gegend einfach ein Foto von einem Stoppschild machen und das auf Google Bilder hochladen. Google versucht das Bild dann einzuordnen und würde mir schnell ausspucken, dass es sich um ein Stoppschild handelt. Wie gesagt: Ganz klassischer Fall von Maschinellem Lernen. Genau so hab ich es noch in der Schule live gezeigt. Ich hab einfach eine Flagge gezeichnet und sie auf Google Bilder hochgeladen. Zack sagte Google: "Deutschland Flagge".

Und weil Google eben schon diese Daten hat, kann Google uns mit reCaptcha die Vermutungen der KI nochmals bestätigen lassen. Google nimmt also einfach Bilder und lässt die KI das Bild klassifizieren. Wenn 95% dann eben den Teil des Bildes auswählen und sagen: "Das ist ein Stoppschild", wo die KI das vorher auch vermutet hat, dann ist die KI darin bestätigt worden und hat wieder etwas gelernt. Sagen das aber nur 30%, dann natürlich nicht. So lernt die KI mit den Millionen von Daten, ohne, dass sie dafür Mitarbeiter bezahlen müssen.

Woher ich das weiß:Studium / Ausbildung

Stell dir vor, du bittest jemanden, dir zu zeigen wie man einen Hund malt. Wenn er es macht, lernst du es. Wenn er dir beibringt, wie man einen Menschen zeichnet, merkst du aber natürlich das es kein Hund ist. Obwohl du nicht weißt, wie man einen Hund malt.

Bei tausenden leichten Variationen von dem vorhergesagten Ergebnis kann man davon ausgehen, dass man was falsch gemacht hat und daraus lernen. Bei einer einzigen staken Abweichung ist wohl dein Gegenüber falsch.

Das primäre Ziel von recaptcha ist es zu erkennen ob du ein bot oder ein Mensch bist.

Komisch das es fast oder sogar ausschließlich nur Objekte die man im Straßenverkehr begegnet Beinhaltet. Zufälligerweise müssen Selbstfahrende Autos genau diese Objekte auch erkennen. Hat da Google wirklich nicht etwas vor?

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@viktor12a

Ich vermute eine KI erkennt zuerst das Bild und legt die Regeln für die Nutzer fest. Höchstwahrscheinlich verbessert man dann die KI mit den Antworten der echten Nutzer.

Wie gesagt liegt der primäre Zweck aber in der Bot Abwehr.

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Nein damit trainiert man nicht eine KI. Das ist einzig und allein dazu da um Bots auszuschließen

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@SirAndius

Das was du schreibst ist im Grunde auch nur eine Behauptung. Warum werden in diesen Captchas ausschließlich Objekte angezeigt, die man nur im Straßenverkehr begegnet? Es ist doch bekannt, dass Google sich beim autonomen Fahren auch einmischen möchte. Da muss das System auch Fußgängerüberwege, Ampeln, Verkehrsschilder automatisch erkennen.

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@SirAndius

Hier die Aussage von Google zu reCAPTCHA:

Hundreds of millions of CAPTCHAs are solved by people every day. reCAPTCHA makes positive use of this human effort by channeling the time spent solving CAPTCHAs into annotating images and building machine learning datasets. This in turn helps improve maps and solve hard AI problems.

http://www.google.com/recaptcha/intro/v3.html

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Natürlich tun wir das. KIs wie die von Google sind nur mit unglaublichen Datenmengen zu erstellen.

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Das stimmt nicht. Google trainiert mit recapcha Bild klassifizierenden KIs. Früher wurden damit übrigens Text Erkennungen trainiert.

Der Hauptzweck ist die bot Erkennung aber gleichzeitig wird der Input der User zur Verbesserung der KI Ergebnisse genutzt.

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