Googles Bilderkennung mit neuer Trainingsoberfläche

Google trainiert seit einigen Jahren Bilderkennungssysteme, dazu gab es vor einiger Zeit auch schon eine Oberfläche um der Maschine initial zu sagen ob sie mit den Bildinhalten recht hatte.
Nun gibt es eine neue Oberfläche, die ähnlich wie die Aufgaben in Googles ReCaptcha-System aufgebaut ist.

google image labeler

In ReCaptcha fragt Google regelmäßig nach Bildern die z.B. Bäume, Läden oder Seen enthalten. Häufig sind dies dann Ausschnitte aus den Streetview-Aufnahmen von Google. Dabei weiß das Google-System dahinter manchmal aber nur von manchen Bildern dass diese richtig sind. Wenn z.B. Autos gefragt sind passiert es manchmal dass ein Bild der Unterseite eines Rasenmähers neben einem Bild eines Autos auf Hebebühne auftaucht. Hakt der Nutzer dieses Bild nicht an, lernt das System dass der abgebildete Rasenmäher kein Auto ist. Man könnte das System auch in die Falle locken in dem man Bilder die sehr ähnlich sind absichtlich anhakt, aber diese Situationen werden immer seltener.

Seltener werden diese durch ein immer besser werdendes System. Eine neue Oberfläche erlaubt es nun der Maschine ohne ReCaptcha zu sagen ob sie mit Bildinhalten recht hat.
Auf dieser Seite gibt euch das System einige Kategorien aus zu denen es dann sehr schlecht aufgelöste Bilder zeigt. Das System ist der Meinung ist es hätte eben jenen angezeigten Bildinhalt. Über simple Ja/Nein Antworten kann dem System dann gesagt werden ob die Auswahl passt oder nicht.

Google setzt hier auf „Crowdsourcing“, d.h. aus allen Daten die Google irgendwie bekommen kann das beste machen zu wollen. In diesem Fall werden Daten direkt von den Nutzern gesammelt.
Wann das System wieder abgeschaltet wird ist unklar. Spätestens, wenn Google feststellt dass ihr System genügend gelernt hat oder von den Nutzern mit Falschinformation missbraucht wird könnte es aber soweit sein. Auch ist das System sehr grundlegend, so kann man z.B. in der Kategorie „Feuerwerk“ bei einem Baum mit Lichterkette kein Vorschlag eintippen um dem System zu sagen was das Bild tatsächlich beinhaltet.

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