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Künstliche Intelligenz erkennt Niedergang einer Stadt

Wissenschaftler des MIT arbeiten an einer Software, die den Zustand einer Stadt und damit die Lebensqualität der Bewohner anhand von Fotos und andere Parametern erkennt.

Urbaner Verfall soll durch die Analyse frühzeitig erkannt werden. In Zukunft soll die Software Bürgern Tipps geben

Im MIT Media Lab arbeitet man seit vier Jahren daran, dass eine künstliche Intelligenz erkennt, ob Städte wachsen oder aussterben. Dazu füttern die Wissenschaftler die Maschine mit Daten – und zwar Bildern von Straßen. Sie bringen der künstlichen Intelligenz bei, zu entscheiden, ob eine Straße hübsch, sauber und gepflegt ist oder dreckig und unattraktiv. Das sei laut einem Bericht von „The Next Web“ nämlich eines der Hauptkriterien, warum eine Stadt weiterhin bewohnt wird.

Die Maschine benötigt mehr menschlichen Input

Die Roboter des MIT erkennen den Unterschied bereits in 70 Prozent aller Fälle. Das MIT möchte freilich eine noch höhere Erkennungsrate erreichen. Dazu will das Team der Maschine noch mehr Daten vorsetzen – und noch mehr Menschen sollen die Maschine mit ihrer Entscheidung, welche Straße hübsch und gepflegt ist, füttern. Dazu schaltete das MIT kürzlich sogar eine Facebook-Anzeige.

Menschen, die via Facebook-Anzeigen gefunden werden, bringen also der Maschine bei, wo sie lieber leben wollen und die Maschine lernt dadurch, diese Entscheidung nachzuvollziehen.

Was ist hübsch?

Man bringt ihr also bei, zu erkennen, was für den Menschen „hübsch“ ist, bis sie das selbst einmal definieren kann. Dabei ist die Definition von „hübsch“ für jeden etwas anderes – je mehr unterschiedliche Menschen die Maschine also trainieren, desto diverser die Ansichten und Selektion. Wenn das Training der Maschine auch Außenstehenden geöffnet wird, erhöht das die Chance, dass die künstliche Intelligenz am Ende weniger diskriminiert.

„Ich hoffe, dass diese Forschung uns dabei hilft, zu verstehen, wie die urbane Umgebung die Menschen rund um sich berührt und wie diese durch intelligente urbane Planung attraktiver werden kann“, so Professor Cesar Hidalgo, Chef der Arbeitsgruppe für kollektives Lernen. Wenn Maschinen dann von selbst erkennen, wo Menschen leben wollen, könne man ihnen als nächsten Schritt beibringen, was man dafür tun könne, so der MIT-Leiter. Das Forschungsprojekt wird also noch länger andauern.

Dieser Artikel erschien zuerst auf futurezone.at.

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