Optische Täuschungen faszinieren und verwirren uns ein Leben lang. Beispielsweise erscheint der Mond am Horizont größer als hoch am Himmel, obwohl seine Größe gleich bleibt. Diese Täuschungen sind nicht nur Fehler unseres Sehvermögens, sondern offenbaren clevere Abkürzungen, die unser Gehirn nutzt, um die Welt um uns herum schnell zu verarbeiten. Das Gehirn kann nämlich nicht jedes Detail verarbeiten und wählt daher nur das Wesentliche aus.
Nun haben Wissenschaftler herausgefunden, dass einige Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) in dieselben Fallen tappen wie wir. Das hilft uns, besser zu verstehen, wie unser eigenes Gehirn funktioniert. Systeme, die auf tiefen neuronalen Netzen (DNN) basieren und viele heutige KI-Anwendungen einschließlich ChatGPT antreiben, lassen sich durch ähnliche Illusionen täuschen. Eiji Watanabe, außerordentlicher Professor für Neurophysiologie am Nationalen Institut für Grundlagenbiologie in Japan, erklärt, dass sich mithilfe dieser Netze simulieren und untersuchen lässt, wie das Gehirn Informationen verarbeitet und Illusionen erzeugt, ohne dass dabei die mit Experimenten am Menschen verbundenen ethischen Probleme auftreten.
Wie wird KI mithilfe von Illusionen getestet?
Eiji Watanabe und sein Team führten ein Experiment mit einem tiefen neuronalen Netz namens PredNet durch. Dieses Netz basiert auf der Theorie der prädiktiven Kodierung, der zufolge unser Sehsystem nicht nur passiv verarbeitet, was wir sehen, sondern zunächst auf Grundlage früherer Erfahrungen vorhersagt, was es erwartet, und anschließend Abweichungen anhand der tatsächlichen Signale aus den Augen korrigiert. Dadurch können wir schneller sehen.
Im Experiment trainierten sie PredNet mit Videos von Naturlandschaften, die mit am Kopf getragenen Kameras aufgenommen worden waren und den menschlichen Blick nachahmten. Das Netz verarbeitete etwa eine Million Einzelbilder, um die Regeln der visuellen Welt einschließlich der Eigenschaften bewegter Objekte zu erlernen. Zuvor hatte es keine einzige optische Täuschung gesehen. Anschließend zeigten sie ihm Varianten der Illusion der rotierenden Schlangen – ein statisches Bild mit farbigen Kreisen, das sich zu drehen scheint, wenn wir es betrachten – sowie eine angepasste Version, die Menschen als unbeweglich wahrnehmen.
Diese Versuche sollten überprüfen, ob KI die menschliche Wahrnehmung nachahmen und die Theorie der prädiktiven Kodierung stützen kann. Die Ergebnisse waren interessant: PredNet ließ sich von denselben Bildern täuschen wie Menschen. Das deutet darauf hin, dass die Illusion Elemente enthält, die ähnlich wie in unserem Gehirn eine Bewegungsvorhersage auslösen. Watanabe glaubt, dass die Wahrnehmung des Netzes der menschlichen ähnelt.
Dennoch gab es Unterschiede. Wenn sich ein Mensch auf einen einzelnen Kreis in der Illusion konzentriert, scheint dieser stillzustehen, während sich die übrigen Kreise im peripheren Sichtfeld weiterdrehen. PredNet sah hingegen alle Kreise gleichzeitig in Bewegung, da es über keinen Aufmerksamkeitsmechanismus verfügt und das gesamte Bild auf einmal verarbeitet. Bislang kann kein tiefes neuronales Netz alle Illusionen erleben, die wir wahrnehmen.
Quanten-KI und Formillusionen
Weitere Forschungen führte Ivan Maksymov durch, ein Forscher am Institut für künstliche Intelligenz und kybernetische Zukunft der Charles Sturt University in Bathurst, Australien. Er ließ sich von Arbeiten inspirieren, die Konzepte aus der Quantenmechanik nutzen, um die Wahrnehmung des Necker-Würfels – einer Illusion, bei der der Würfel zwischen zwei Ausrichtungen zu wechseln scheint – und die ähnliche Illusion der Rubinschen Vase zu erklären, bei der wir entweder eine Vase oder zwei Gesichter im Profil sehen.
Maksymov entwickelte ein Modell, das Quantenphysik mit KI verbindet. Er entwarf ein tiefes neuronales Netz, das Informationen mithilfe eines als Quantentunneln bezeichneten Phänomens verarbeitet, und trainierte es darauf, diese beiden Illusionen zu erkennen. Wenn er eine der Illusionen in das System eingab, erzeugte das Netz zunächst eine der Interpretationen und wechselte dann im Laufe der Zeit zwischen ihnen – ähnlich wie Menschen. Die Zeitabstände zwischen den Wechseln lagen sehr nahe an den Werten, die Menschen bei Tests angaben.
Dieser Ansatz diente dazu, menschliche Entscheidungsprozesse bei Illusionen besser zu modellieren, bei denen sich das Gehirn für die eine oder die andere Version entscheidet. Maksymov glaubt nicht, dass dies bedeutet, unser Gehirn habe Quanteneigenschaften. Vielmehr hilft die Quantentheorie seiner Ansicht nach dabei, Aspekte des Denkens zu modellieren, etwa die Quantenkognition. Ein solches System könnte Veränderungen der Wahrnehmung im Weltraum simulieren, wo die Schwerkraft beeinflusst, wie Astronauten Illusionen wie den Necker-Würfel sehen. Auf der Erde sehen sie eine Perspektive häufiger, doch nach drei Monaten auf der Internationalen Raumstation (ISS) sehen sie beide gleich häufig, da die Schwerkraft bei der Einschätzung der Tiefe hilft.
Bedeutung der Forschung
Studien an Menschen, die Illusionen nicht wahrnehmen, haben Hinweise geliefert. Dazu gehört ein Mann, der als Kind erblindete und sein Sehvermögen im Alter von 40 Jahren wiedererlangte. Er ließ sich nicht von Formillusionen wie dem Kanizsa-Quadrat täuschen, bei dem vier kreisförmige Fragmente ein illusionäres Quadrat erzeugen, sah jedoch Bewegungsillusionen wie die Barbierstange, bei der die Streifen aufzusteigen scheinen, obwohl sich die Stange lediglich dreht. Das deutet darauf hin, dass die Bewegungswahrnehmung gegenüber dem Verlust des Sehvermögens widerstandsfähiger ist als die Formwahrnehmung, möglicherweise weil wir bereits früher in der Kindheit lernen, Bewegungen zu verarbeiten.
Bildgebende Untersuchungen des Gehirns mittels funktioneller Magnetresonanztomografie (fMRT) haben gezeigt, welche Teile des Gehirns bei Illusionen aktiviert werden. Die Subjektivität der Wahrnehmung, wie beim viralen Bild eines gestreiften Kleides aus dem Jahr 2015, das manche Menschen als blau-schwarz und andere als weiß-golden sahen, erschwert jedoch eine objektive Untersuchung. KI bietet eine neue Möglichkeit, dies zu erforschen, ohne auf Beschreibungen von Menschen angewiesen zu sein.
Diese Experimente mit KI helfen dabei, menschliche visuelle Prozesse zu simulieren und Theorien ohne Risiken zu überprüfen. Für Astronauten ist dies entscheidend, damit sie wissen, dass sie ihren Augen in der unbekannten Umgebung des Weltraums vertrauen können.
Weitere Quelle: bbc.co.uk
