Künstliche Intelligenz - Noch ist der Fotograf nicht unersetzbar

Doris Day ist also ziemlich hübsch Bildgalerie betrachten

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Künstliche Intelligenz ist das Schlagwort unserer Zeit. In jedem nur denkbarem Zusammenhang ist zu lesen, wie sie unser Leben in naher Zukunft verändern wird. Noch steht man ganz am Anfang des möglichen, auch wenn Aspekte der künstlichen Intelligenz schon heute Einzug in unser Leben erhalten. Bei aller Faszination für das was da auf uns zukommt gibt es auch Kritiker. In Bezug auf die Fotografie könnte die künstliche Intelligenz theoretisch den Fotografen in Zukunft überflüssig machen. Unvorstellbar aus heutiger Sicht, denn Rechner mit ihren Softwarepaketen können zwar berechnen aber im Falle einer Unklarheit keine Entscheidung fällen. Es ist sicherlich noch ein weiter Weg bis es keinen mehr braucht der den Auslöser betätigt.

Tatsächlich ist vieles von dem, was im Bereich der Fotografie als „künstliche Intelligenz“ anzutreffen ist, nichts anderes als ein Abfragen von zuvor abgespeicherten Möglichkeiten. Das Softwareprogramm analysiert beispielsweise ein Bild, erkennt Augen und Mundpartie, kann die Helligkeit bestimmen, und dann mit dem vergleichen, was ihm der Programmierer mit auf den Weg gegeben hat. Man könnte es mit Auswendiglernen gleichsetzen. Das ist aber etwas anderes als Probleme zu erfassen, zu analysieren und dann eine Antwort zu erarbeiten. Und genau da liegen die Herausforderungen in der Fotografie. Es gibt eben nicht nur frontale Porträtaufnahmen, es gibt nicht nur Bilder, die durchschnittlich belichtet sind – Die Fotografie ist in großen Teilen Kunst, und die zu erkennen dazu bedarf es tatsächlich Intelligenz.

Eine „künstliche Intelligenz“ in der Fotografie müsste den Begriff der Kunst ausfüllen können, um sich irgendwann mit dem Menschen messen zu können. Dazu gehört das Erkennen des Bildes jenseits der technischen Parameter. Everypixel beispielsweise kündigt derzeit auf seiner Website an, man könne Bilder überprüfen lassen, ein „neuronales Netzwerk“ bewerte die Porträts. Aber schon nach ein paar Versuchen ist klar, dass dieses groß angekündigte „neuronale Netzwerk“ von einem Gehirn ziemlich weit entfernt ist, es kann nämlich nicht mehr als in der Datenbank suchen und das Bild mit voreingestellten Parametern vergleichen. Dass diese Parameter aus einer Vielzahl von Fotos ermittelt wurden – geschenkt. Im Kleingedruckten steht dann auch, dass das „neuronale Netz“ eine großspurige Ankündigung ist, in Wirklichkeit aber nur technische Parameter abgefragt werden. Und das nicht einmal besonders gut, sei am Rande erwähnt.

Wann also kommt die Kamerasoftware, die Bilder verstehen kann? Sie wird kommen, soviel ist sicher. Sicher ist aber auch, dass lernende Programme nach anderen Rechenleistungen verlangen. Große Unternehmen versuchen, das menschliche Gehirn in elektronische Maschinen zu verpacken, allerdings stoßen sie dabei nach wie vor an Grenzen. Vor allem an technische Grenzen, denn viele Rechenschritte brauchen viel Rechenpower. Da sind die heutigen Prozessoren fast am Ende angelangt, denn viel kleiner lassen sich Transistoren nicht mehr bauen. Irgendwann geht kleiner aus technischen Gründen nicht mehr, sondern weil irgendwann die Grenzen eines Atoms erreicht sind. Und darunter geht gar nichts mehr. Tatsächlich könnten Transistoren in der Größe weniger Atome nicht mehr funktionieren, weil – der Quantenmechanik sei Dank – Elektronen trotzdem auf die andere Seite gelangen können, auch wenn sie es nicht sollten.

Es muss also mehr Rechenpower her, idealer Weise auf weniger Platz. Eine Möglichkeit könnte ein Quantencomputer sein. Den gibt es zwar noch nicht, aber die theoretischen Möglichkeiten sind verlockend. Denn anders als bei einem herkömmlichen Computer, wo Informationen entweder fließen oder nicht, also ein Schalter die Stellung 1 oder 0 hat, gibt es beim Quantencomputer das Superpositionsprinzip. In Kürze: Der Informationsträger muss sich nicht auf einen Wert festlegen und kann beide möglichen Werte (0 oder 1, aus oder an) gleichzeitig transportieren. Außerdem reicht es, ein Quant auszulesen, um direkt die Informationen aller Quanten zu erhalten. Man könnte damit also mehr Informationen schneller bereitstellen und abfragen.

Und dann wird es tatsächlich interessant. Denn mit so viel mehr Rechenpower könnte eine elektronische Maschine wirklich die Rechenleistung erbringen, die nötig ist, um den Fotografen zu ersetzen. Abgesehen davon, dass gleichzeitig noch der Lerneffekt eingebaut werden müsste. Noch allerdings ist es lange nicht so weit. Die Fotografie ist auch nicht gerade ein einfaches, eindimensionales Feld. Wer derzeit davon spricht, „künstliche Intelligenz“ bereitzustellen der bietet Lösungen an, bei denen es in den meisten Fällen um simples Abfragen von Informationen geht. Der Fotograf ist derzeit nicht zu ersetzen.

https://everypixel.com/aesthetics

Aufgegriffen 05 / 2017

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