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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Die Kunst des Sehens

verfasst von : Ulrike Barthelmeß, Ulrich Furbach

Erschienen in: Künstliche Intelligenz aus ungewohnten Perspektiven

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Wenn wir etwas betrachten, sehen wir mehr als die Informationen, die uns die Augen liefern. Wir – d. h. unser Gehirn – interpretieren diese Informationen und entwickeln Vorstellungen, die wir mit dem Gesehenen verbinden, sind also vorbelastet. Künstler weiten oder verändern den Blick, indem sie gängige Vorstellungen in einen neuen, oft von wissenschaftlichen Erkenntnissen beeinflussten Zusammenhang rücken. Neurobiologen unterteilen den Sehvorgang in Verarbeitungsschritte, die von unten (Reizelemente) und die von oben (kognitive Elemente) kommen. Bei der Bildverarbeitung in der KI lernen Systeme, nach analogen Arbeitsschritten zu verfahren, um eine große Menge an Bildern zu klassifizieren. Beim Deep-Learning werden künstliche Systeme darauf trainiert, mittels riesiger Bilderdatenbanken Objekte zu klassifizieren, um diese auf neuen ungesehenen Bildern zu erkennen.

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Fußnoten
1
Hierbei wird das Bild gefiltert, indem die zweite Ableitung der Helligkeitsfunktion berechnet wird und sodann die Nulldurchgänge dieser Ableitung als Kanten aufgefasst werden.
 
2
http://​www.​image-net.​org aufgerufen am 13.08.2017.
 
3
Jedes Bild hat bei Imagenet fünf wahrscheinliche Klassifikationen. Wenn das Bild beispielsweise einen Leoparden zeigt, sind auch Schneeleopard und Jaguar mögliche Klassifikationen. Die Fehlerrate gibt an, wie viele der Bilder mit einer Klasse erkannt wurden, die nicht unter den fünf enthalten war.
 
Literatur
2.
Zurück zum Zitat Kandel E (2012) Das Zeitalter der Erkenntnis. Siedler, München Kandel E (2012) Das Zeitalter der Erkenntnis. Siedler, München
3.
Zurück zum Zitat Kandel E (2006) Auf der Suche nach dem Gedächtnis. Siedler, München Kandel E (2006) Auf der Suche nach dem Gedächtnis. Siedler, München
4.
Zurück zum Zitat Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: Pereira F, Burges CJC , Bottou L, Weinberger KQ (Hrsg) Advances in neural information processing systems 25. Curran Associates Inc., New York, S 1097–1105 Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: Pereira F, Burges CJC , Bottou L, Weinberger KQ (Hrsg) Advances in neural information processing systems 25. Curran Associates Inc., New York, S 1097–1105
5.
Zurück zum Zitat Nguyen A, Yosinski J, Clune, J (2015) Deep neural networks are easily fooled: high confidence predictions for unrecognizable images. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 427–436 Nguyen A, Yosinski J, Clune, J (2015) Deep neural networks are easily fooled: high confidence predictions for unrecognizable images. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 427–436
6.
Zurück zum Zitat Wason PC (1968) Reasoning about a rule. Q J Exp Psychol 20(3):273–281CrossRef Wason PC (1968) Reasoning about a rule. Q J Exp Psychol 20(3):273–281CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Stone VE, Cosmides L, Tooby J, Kroll N, Knight RT (2002) Selective impairment of reasoning about social exchange in a patient with bilateral limbic system damage. Proc Natl Acad Sci 99(17):11531–11536CrossRef Stone VE, Cosmides L, Tooby J, Kroll N, Knight RT (2002) Selective impairment of reasoning about social exchange in a patient with bilateral limbic system damage. Proc Natl Acad Sci 99(17):11531–11536CrossRef
Metadaten
Titel
Die Kunst des Sehens
verfasst von
Ulrike Barthelmeß
Ulrich Furbach
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-24570-2_7