Experimente mit künstlicher Intelligenz

Dafür wurde ein neuronales Netzwerk darauf trainiert, einen Katalog an Melodien zu durchforsten und die passende Antwort zu finden. Leider gibt es noch keine Möglichkeit, das Programm auszuprobieren, aber der Code ist frei verfügbar.

Übersetzen mit Fotos

Übersetzungs-Tools gibt es viele. Aber Google geht einen ganz neuen Weg und macht sich künstliche Intelligenz zu Nutze. Der User fotografiert ein Objekt, beispielsweise ein Glas Wasser, und das neuronale Netzwerk kombiniert das Bild mit dem passenden Wort dafür, übersetzt es in die gesuchte Sprache und spricht es vor.

Auch für dieses Experiment gibt es vorerst nur den Code.

Rappen mit der Kamera

Besonders unterhaltsam ist ein Experiment, bei dem anhand eines Fotos ein Rap entsteht. Konkret macht der User ein Bild – und die künstliche Intelligenz findet die Beschreibung dafür und setzt diese in eine Art Rap um.

Wenn man die Seite am Handy öffnet, kann man sofort damit beginnen, Bilder aufzunehmen und sich die Musik zu den Images anzuhören. Und es gibt nichts, wozu dem Programm kein Rap einfällt. Auch wenn es nicht immer ins Schwarze trifft, mach es wirklich Spaß, zu sehen, auf welche Ideen „Giorgio Cam“ kommt.

Zeichnungen raten

Auch „Quick, Draw!“ ist ausgesprochen unterhaltsam. Das Programm gibt dem User sechs Dinge vor, die er zeichnen muss, etwa eine Wolke, eine Banane oder ein Kamel. Sobald man mit dem Zeichnen beginnt, fängt „Quick, Draw!“ an zu raten, worum es sich handeln könnte – und die Assoziationen sind zum Teil abenteuerlich.

Doch Achtung! Zum Zeichnen bleiben nur 20 Sekunden, es heißt also schnell sein. Am besten lässt sich das Experiment auf einem Tablet oder einem PC mit Zeichentablett ausprobieren.

Bilder hörbar machen

Auch Disney experimentiert mit künstlicher Intelligenz. Konkret arbeitet man daran, mit Tönen zu versehen. Bereits jetzt ist es gelungen, künstliche Intelligenz dazu zu bringen, die Töne von fahrenden Autos, Straßenbahnen, fließendem Wasser oder Treppensteigen entsprechenden Fotos zuzuordnen.

Dazu wurde das neuronale Netzwerk mit einer großen Anzahl von Videos gefüttert, die die Geräusche diverser Objekte oder Aktionen wiedergeben. Mit diesen Informationen lernt das Netzwerk, die Geräusche mit den Objekten zu verbinden und schafft es inzwischen schon ganz gut, Bildern den richtigen Sound zuzuordnen. Aber es passieren auch Fehler, wie etwa, dass Autos mit Straßenbahnen verwechselt werden.

Nutzen könnten die Technologie beispielsweise Menschen mit Sehbeeinträchtigung, die Dinge etwa am Computer dann zwar nicht sehen, aber hören könnten.