KI-Bilderkennung: Wie funktioniert Image Recognition?

KI-Bilderkennung ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Objekte, Personen, Texte und Aktivitäten in Bildern zu identifizieren, zu analysieren und zu kategorisieren. Wir erklären, wie AI Image Recognition genau funktioniert und welche Anwendungsbereiche es gibt.

Bildererkennung ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der schon heute vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für ganz unterschiedliche Bereiche bietet. So lassen sich beispielswiese Objekte wie Pflanzen identifizieren oder Sie können per Foto nach Produkten im Internet suchen. Die KI kann auch Menschen erkennen und daraufhin nach passenden Profilen in sozialen Medien suchen. Dem zugrunde liegt die sogenannte Image Recognition, die wir im Artikel genauer erklären.

Was ist Image Recognition und wie funktioniert sie?

Die Bilderkennung oder Image Recognition bezeichnet die Fähigkeit von Computern, Objekte und Personen, aber auch Texte und andere Elemente in Bildern und Videos automatisiert zu erkennen und auf Basis der zugrundeliegenden Trainingsmodelle zu klassifizieren. Dadurch weiß die KI beispielsweise, dass eine Katze eine Katze ist. Die Basis für die Analyse erfolgt im Bereich der künstlichen Intelligenz durch das Machine Learning, mit dem KI-Modelle auf die Erkennung und Klassifizierung unterschiedlicher Daten trainiert werden können.

Dabei geht die KI meist wie folgt vor:

• Sammlung von Daten: Die KI benötigt vielfachen Input in Form von Bilddaten. Diese Bilder werden oftmals im Vorfeld kategorisiert, damit das System Muster lernt und diese später wiedererkennt.
• Vorverarbeitung: Um das System möglichst gut zu trainieren, werden die Bilder vorbereitet, indem beispielsweise Größe und Farben der Bilddaten angepasst werden oder Effekte entfernt werden.
• Extraktion der Features: Im nächsten Schritt werden vom System relevante Merkmale, sogenannte Features, aus den Bilddaten extrahiert. Dazu gehören zum Beispiel Formen, Kanten oder Farben.
• Modelltraining: Mit den aufbereiteten Daten wird dann ein neuronales Netzwerk trainiert. Das Ziel ist hierbei, dass das Modell lernt, die extrahierten Features bestimmten Kategorien zuzuordnen.
• Klassifizierung: Nachdem das System trainiert wurde, kann das Modell neue, unbekannte Bilder analysieren. Auf dieser Basis und auf den gelernten Mustern werden nun Objekte oder Personen erkannt und den Kategorien zugeordnet.
• Feinabstimmung und Einsatz: Im späteren Verlauf wird das Modell im Einsatz immer weiter verfeinert. So lassen sich präzisere Abstimmungen für den gewünschten Einsatzbereich vornehmen, beispielsweise im Bereich der medizinischen Diagnostik, wo Scans aus der Radiologie untersucht werden.

Welche Anwendungsgebiete sind die wichtigsten im Bereich AI Image Recognition?

KI-Bilderkennung wird mittlerweile in vielen Industrien und alltäglichen Anwendungsfällen genutzt – oftmals ohne dass Verbraucherinnen und Verbraucher dies direkt bemerken. Zu den wichtigsten Bereichen gehören unter anderem:

• Gesundheitswesen: In einem Bereich, in dem genaue Analysen von Krankheitsbildern bzw. -ursachen entscheidend sind, kann KI-Bilderkennung bei der Erstellung von medizinischen Diagnosen unterstützen. Dies wird beispielsweise in der Radiologie genutzt, um Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans zu analysieren.
• Sicherheit und Überwachung: In puncto Sicherheitstechnik wird KI eingesetzt, um beispielsweise öffentliche Plätze zu überwachen. So scannt die KI per Gesichtserkennung an Flughäfen, ob sich im Flugbereich als kriminell eingestufte oder gesuchte Personen aufhalten. Ebenso kann mit der AI Image Recognition der Zugang zu Gebäuden beschränkt werden.
• Mobilität: Ohne die KI-gestützte Bilderkennung wäre autonomes Fahren nicht möglich. Die KI erkennt wesentliche Faktoren wie Verkehrszeichen, andere Fahrzeuge und Personen im Straßenverkehr und Hindernisse und steuert anhand dieser Informationen das Fahrzeug. Dies wird dadurch gewährleistet, dass Kameras und andere Sensoren ständig Input liefern, der für eine reibungslose Fahrt in Echtzeit verarbeitet werden muss.
• Industrie: In der Fertigung von Waren und Teilen wird die Bilderkennung zur Qualitätskontrolle verwendet. Dadurch können fehlerhafte Waren oder Teile im Produktionsprozess frühzeitig erkannt und aussortiert werden. Möglich sind Analysen auf einer Detailebene, die für das menschliche Auge teils nur schwer zu erkennen ist.
• Landwirtschaft: In diesem Bereich hilft die Image Recognition mittels KI dabei, Reifegrade von Pflanzen, Nährstoffbedarfe oder Anzeichen von Schädlingsbefall zu identifizieren. Landwirtschaftliche Betriebe nutzen hierzu oftmals Drohnen, die große Gebiete erfassen können, ohne andere Maschinen zu bewegen und dadurch beispielsweise zur Bodenverdichtung beizutragen.
• Einzelhandel: Hier hilft künstliche Intelligenz, Warenbestellungen effizienter zu gestalten, indem etwa zur Neige gehende Produkte erkannt und Neubestellungen automatisch ausgelöst werden. Einige Händlerinnen und Händler nutzen KI auch dazu, mitgenommene Produkte zu registrieren, sodass am Ende des Einkaufs ein automatischer Buchungsvorgang ausgelöst wird. So entfallen Kassenzeiten und das Einkaufserlebnis wird effizienter.

Was sind die Chancen und Risiken von KI-Bilderkennung?

Die Image Recognition sorgt in vielen Bereichen für effizientere Abläufe, da KI viele Aufgaben übernimmt, die Menschen und Maschinen nur schwer oder unzureichend leisten können. Neben den Chancen sind aber auch Risiken mit dem Einsatz von KI verbunden. Diese betreffen insbesondere die Datengrundlage und das Training der künstlichen Intelligenz, denn diese entscheiden über die Qualität der später verfügbaren Analysen und Ergebnisse.

Chancen von Image Recognition

• Höhere Effizienz und bessere Genauigkeit: Durch die Geschwindigkeit in der Analyse und die Präzision der ausgewerteten Daten lassen sich Prozesse beschleunigen und die Ergebnisse verbessern, da eine manuelle Auswertung länger dauert und aufgrund des Faktors Mensch mit Fehlern behaftet sein kann.
• Innovationskraft und neue Prozessstufen: Der Einsatz von KI ermöglicht neuen Technologien wie dem autonomen Fahren erst den Breiteneinsatz. Ebenso lassen sich durch die Bilderkennung maßgebliche Schritte in Fertigungsprozessen oder bei der landwirtschaftlichen Produktion automatisieren.
• Personalisierte Kundenerlebnisse: Die Bilderkennung durch KI kann den Einkaufsprozess offline und online individualisieren, womit nicht nur die Kundenerfahrung verbessert wird, sondern auch Kundenanforderungen genauer bedient und damit mehr Verkäufe erzielt werden können.
• Verbesserte Sicherheitsumgebungen: An unterschiedlichen Stellen kann KI schneller und genauer auf Veränderungen im öffentlichen Raum reagieren und so für eine sicherere Infrastruktur an wichtigen Verkehrsknotenpunkten oder auf öffentlichen Plätzen sorgen.

Risiken der AI Image Recognition

• Datenschutz und Privatsphäre: Wo KI für eine Verbesserung der öffentlichen Sicherheit sorgen kann, erfolgen allerdings oftmals Eingriffe in die Privatsphäre durch die Erfassung und Auswertung von personenbezogenen Daten – teilweise ohne das Wissen der betroffenen Personen bzw. ohne deren Zustimmung. Diese Informationen können in falsche Hände gelangen und für kriminelle Zwecke missbraucht werden.
• Diskriminierung und Trainingsbias: KI-Systeme analysieren neue Daten immer auf der Grundlage derjenigen Daten, mit denen sie trainiert wurden. Werden beispielweise Trainings vorwiegend mit hellhäutigen Personen durchgeführt, kann sich dies für dunkelhäutige Personen negativ auswirken. Das kann etwa beim Zugang zu sicherheitsrelevanten Bereichen zu Problemen führen.
• Fehlende Transparenz: Systeme zur KI-Bilderkennung sind komplex und die zugrundeliegenden Trainings schwer nachzuvollziehen. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen, die auf den Ergebnissen der Systeme basieren, nicht transparent sind. Entscheidungen in den Bereichen der Strafverfolgung können so unter Umständen kritische Ergebnisse hervorrufen.
• Verlust von menschlichen Fähigkeiten: Je mehr KI und KI-Bilderkennung die Fähigkeiten von Menschen ersetzen, desto mehr wächst die Gefahr, Schlüsselfertigkeiten zu vernachlässigen. Dies kann beispielsweise beim autonomen Fahren oder auch bei der medizinischen Diagnose dazu führen, dass menschliches (Fach-)Wissen verloren geht.
• Anfälligkeit für Missbrauch: Wo große Mengen an Daten gespeichert und ausgewertet werden, sind Einfallstore für missbräuchliche Verwendungen durch Cyberkriminelle gegeben. Diese können die KI-Bilderkennung beispielsweise nutzen, Personen aufzuspüren oder Sicherheitssysteme zu manipulieren oder ganz lahmzulegen.

Fazit: AI Image Recognition muss verantwortungsvoll eingesetzt werden

Die Chancen, die aus der Image Recognition erwachsen, sind branchenübergreifend groß und bieten für ganz unterschiedliche Bereiche erhebliche Optimierungsmöglichkeiten. Aufgrund der damit zugleich verbundenen Risiken ist es jedoch wichtig, dass die Systeme mit den höchsten Sicherheitsstandards zur Anwendung gebracht werden, um Missbrauch vorzubeugen und gleichzeitig ethische Standards einzuhalten. Bereits beim Training der KI ist zudem auf Transparenz und Diversifikation der Datenbasis zu achten. So kann auf lange Sicht sichergestellt werden, dass die Technologie mehr Nutzen als Schaden bringt.