Fraunhofer HHI auf der CeBIT 2017
Dem Computer beim Denken zuschauen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Neuronale Netze im Rückwärtsgang
Mit ihrer Methode können die Forscher nach eigenen Angaben die Arbeit der neuronalen Netze rückwärts ablaufen lassen. Sie arbeiten sich sozusagen vom Ergebniswert in umgekehrter Richtung durch das Programm. “Wir können genau sehen, an welcher Stelle eine bestimmte Gruppe von Neuronen eine bestimmte Entscheidung getroffen und wie stark diese zum Ergebnis beigetragen hat”, sagt Samek. Dass das Verfahren funktioniert, konnten die Forscher schon mehrfach zeigen, heißt es aus Berlin: So haben sie zwei im Internet öffentlich verfügbare Programme verglichen, die beide in der Lage sind, Pferde auf Bildern zu erkennen. Das Ergebnis war verblüffend: Das erste Programm erkannte tatsächlich den Körper der Pferde. Das zweite aber orientierte sich an den Copyright-Zeichen der Fotos, welche Hinweise auf Foren für Pferdeliebhaber oder Reit- und Zuchtvereine gaben, sodass das Programm eine hohe Trefferquote erreichte, obwohl es gar nicht gelernt hatte, wie Pferde aussehen.
“Man sieht also, wie wichtig es ist, genau zu verstehen, wie ein solches Netzwerk arbeitet”, schlussfolgert Samek. Das sei vor allem auch für die Industrie interessant. “So ist es denkbar, aus den Betriebsdaten einer komplexen Produktionsanlage herauszulesen, welche Parameter die Qualität eines Produktes beeinflussen oder zu Schwankungen bei derselben führen.” Auch für viele andere Applikationen, bei denen es um die neuronale Analyse großer oder komplexer Datenmengen geht, sei die Erfindung interessant. Samek: „In einem anderen Experiment konnten wir zeigen, anhand welcher Parameter ein Netzwerk entscheidet, ob ein Gesicht alt oder jung erscheint.“
Banken analysieren laut Samek seit geraumer Zeit mithilfe neuronaler Netze sogar die Kreditwürdigkeit von Bankkunden. Dafür werden große Mengen von Kundendaten gesammelt und von einem neuronalen Netz bewertet. “Wenn man wüsste, wie das Netz zu seiner Entscheidung kommt, könnte man von vornherein die Menge der Daten reduzieren, indem man die relevanten Parameter auswählt”, so der Experte. Das sei durchaus auch im Interesse der Kunden.
Während der CeBIT werden die Forscher um Samek in Halle 6 an Stand B36 zeigen, wie sie mit ihrer Software die Black-Boxes neuronaler Netze analysieren – und wie diese aus Gesichtern das Alter oder Geschlecht der Person herauslesen oder Tiere erkennen.
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