Objekte werden von Menschen selbst bei schlechter Sicht meist erstaunlich zuverlässig erkannt. Künstliche Sehsysteme stoßen dagegen schneller an ihre Grenzen, wenn Bilder gestört oder ungewohnt sind. Forschende des Hertie-Instituts für klinische Hirnforschung (HIH) haben nun untersucht, was künstliche Sehsysteme vom Gehirn lernen können. Dabei fanden sie heraus, dass die Kombination zweier vom Gehirn inspirierter Eigenschaften die Bilderkennung deutlich zuverlässiger machen kann.
Eine mögliche Erklärung für die Robustheit des biologischen Sehens liegt in der Arbeitsweise des Gehirns: Beim Sehen werden Informationen nämlich nicht nur von den Augen an das Gehirn weitergeleitet. Auch senden höhere Hirnareale Signale an frühere Verarbeitungsstufen zurück und beeinflussen so die Verarbeitung eingehender Sinneseindrücke. Forschende sprechen hier von der Top-down-Rückkopplung. Solche Verbindungen sind ein grundlegendes Merkmal biologischer Sehsysteme, werden in vielen künstlichen Sehsystemen jedoch nicht berücksichtigt.
Die Forschenden trainierten künstliche neuronale Netze darauf, Bilder zu erkennen. Sie verglichen Modelle mit und ohne Rückkopplung. Zusätzlich bildeten sie zufällige Schwankungen neuronaler Aktivität vereinfacht nach, indem sie während des Trainings einzelne Netzwerkeinheiten nach dem Zufallsprinzip vorübergehend ausschalteten.
Rückkopplung allein brachte kaum Vorteile. Erst in Kombination mit diesem Training wurden die untersuchten Netzwerke deutlich widerstandsfähiger gegenüber Bildrauschen und gezielten Veränderungen, die eine falsche Bilderkennung auslösen können. Auch mit Bildern, die von den Trainingsbedingungen abwichen, kamen die Netzwerke besser zurecht.
Die Analysen der Forschenden legen nahe, dass zufällige Variabilität verhindert, dass einzelne Netzwerkeinheiten beim Lernen zu stark voneinander abhängig werden. Gleichzeitig sorgt sie für eine unregelmäßigere Netzwerkaktivität. Die Rückkopplung nutzt dagegen Informationen höherer Verarbeitungsstufen, um die gemeinsame Aktivität des Netzwerks in stabileren, kompakteren Mustern zu organisieren. Somit übernehmen beide Mechanismen unterschiedliche, sich ergänzende Aufgaben.
Die Forschenden sehen darin einen Ansatz, um künstliche Sehsysteme künftig widerstandsfähiger gegen Bildstörungen zu machen. (jr)
