Über 340 Hunderassen werden vom Verband des Deutschen Hundewesens (VDH) zur Zeit anerkannt und wir Hundler freuen uns über jede einzelne. Während jedoch beim Deutschen Schäferhund, Golden Retriever und anderen weitläufig bekannten Rassen der Wiedererkennungsfaktor im Park noch ganz ordentlich ist, kommen beim Jämthund, dem Uruguayischen Cimarron oder Norrbottenspets auch selbsternannte Hundekenner mächtig ins Schwitzen. Aus diesem Grund sind die „Rassenporträts“ in vielen Hundezeitschriften sehr beliebt. Um sich keine Blöße zu geben, gibt es glücklicherweise immer noch die Möglichkeit den nicht erkannten Taiwan Dog kurzerhand als Mischling zu deklarieren.
Hundeerkennung durch Rassenmerkmale
Doch woran erkennen wir Menschen denn überhaupt, ob es sich auf einem Bild um einen Landseer oder um eine Französische Bulldogge handelt? Klar spielt die Größe des Hundes eine wichtige Rolle, doch ist dieser Punkt ohne Vergleichsmaßstab auf dem Bild nicht zu gebrauchen. Doch auch ohne Größenvergleich ist es für uns Menschen kein Problem einen Schäferhund von einem Rottweiler zu unterscheiden. Eine spezifische Kopfform, Statur, Augenfarbe, Fellfarbe und Proportionen tragen zu der Einzigartigkeit jeder Rasse bei, wobei alle Faktoren bei der jeweiligen Rasse, je nach Rassenstandard, mal mehr, mal weniger variieren dürfen.
Würden wir also die Rasse Barsoi kennen, würden wir sie wahrscheinlich auch auf dem Hundeplatz erkennen. Jedoch haben nur die wenigsten Menschen die Merkmale der am weitesten verbreiteten Rassen im Kopf oder gar von mehreren hundert. Computer können hingegen mit einer unendlichen Anzahl an Informationen und Fakten ausgestattet werden. Wie beispielsweise die Augen- oder Fellfarbe, Verhältnis Augenabstand zu Kopfgröße oder Schnauze zu Ohren bei der jeweiligen Rasse. Ein Computer mit all diesen Daten ausgestattet sollte also ohne Probleme den Hund auf dem Bild erkennen und einer bestimmten Rasse zuordnen können.
Weit gefehlt! Wenn der Computer überhaupt erkennt, dass ein Hund auf dem Bild ist, bedeutet das schon eine echte Leistung.
Die künstliche Intelligenz
Die Tüftler von Microsoft haben einen Algorithmus entwickelt, mit dem eine künstliche Intelligenz die Rasse eines Hundes auf einem Foto erkennen soll (www.what-dog.net). Das Neue an diesem System ist, dass diese künstliche Intelligenz in der Lage ist, zu lernen, indem ihr Menschen nach der Zuweisung sagen, ob die Entscheidung richtig oder falsch war. Damit die Datenlage auch korrekt bleibt wurden in diesem Fall sogar Hundeexperten mit ins Boot geholt um sicherzustellen, dass auf den jeweiligen Fotos auch wirklich die vermutete Hunderasse zu sehen ist. Mit der Zeit „lernt“ die künstliche Intelligenz selbstständig neue Zusammenhänge herzustellen um die Vorhersagen zu optimieren (Maschinelles Lernen. Hier: künstliches neuronales Netz).
Das bedeutet, dass ein falsch erkannter Hund auf einem Bild, eventuell einige Zeit später von der Intelligenz bereits richtig zugewiesen werden kann. Solche lernenden, künstlichen Intelligenzen sind, neben dem Erkennen von Hunderassen, bereits in vielfältigen anderen Bereichen im Einsatz. So versuchen sie euch beispielsweise vor Spam in eurem Postfach zu schützen, Kreditkartenbetrug zu erkennen, die Verkehrslage vorherzusagen oder Produkte vorzuschlagen die euch auch interessieren könnten.
Von klar erkannt bis total daneben
Auf what-dog.net könnt ihr eure eigenen Bilder hochladen, die nach Eigenangabe von Microsoft, auch nicht gespeichert werden. Die Erkennung funktioniert teilweise sehr gut. Bei Mischlingen schlägt die Software entsprechend die Rasse vor, die dem Hund am ähnlichsten sieht. Jedoch erkennt man hier auch die Beschränktheit künstlicher Intelligenzen. Verändern sich die Winkel der Aufnahmen, ist die Bildqualität nicht optimal oder befindet sich der Hund in einer ungewöhnlichen Position, werden teilweise wunderbar skurrile Rassenvorschläge der künstlichen Intelligenz angezeigt.
So wird aus Dackeln, je nach Aufnahme auch mal ein Rhodesian Ridgeback oder ein Holländischer Schäferhund. Außer einer farblichen Ähnlichkeit bleibt da manchmal nichts mehr übrig. Erst durch Rückmeldung unsererseits ob der Vorschlag richtig ist oder nicht, kann die künstliche Intelligenz jedoch dazulernen, denn ihre eigenen Ergebnisse überprüfen kann sie nicht. Leider benötigt eine Rückmeldung das Überspielen des Bildes an Microsoft. Außerdem scheinen der künstlichen Intelligenz noch nicht alle Rassen bekannt zu sein. Trotz (für Menschen) eindeutiger Bilder, konnte ich ihr den Rassenvorschlag „Landseer“ nicht entlocken.
Welcher Hundetyp bist du?
Die Programmierer haben auch noch einen kleinen Spaß eingebaut. Ladet ihr ein Bild von euch selber hoch, erkennt die künstliche Intelligenz ein menschliches Gesicht und schlägt anhand ihres Algorithmus den „passendsten“ Hund vor. Da man bei jedem Bild neu überrascht werden kann, ergibt sich ein echter Suchteffekt, der damit einhergeht alle möglichen Hunde- und Menschenfotos hochzuladen.
Erkennt die künstliche Intelligenz meinen Hund auch mit Ball noch richtig? Was wenn mein Vierpfoter nur teilweise zu sehen ist? Was passiert wohl wenn der Hund am Rücken liegt? So wird unser Mailo in den meisten Fällen zum „Golden Retriever“ manchmal auch zum „Nova Scotia Duck Tolling Retriever“. In leicht verpixelten Nahaufnahmen kann unser Mailo dann auch mal zum „Chow Chow“ werden.
App Fetch! für das iPhone
Noch mehr bietet die dazugehörige App Fetch! für das iPhone. Sie listet euch gleich mehrere Hunderassen auf und sortiert sie nach prozentualer Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei dem Hund auf eurem Foto um die jeweilige Rasse handelt. Zu den Hunden gibt es dann auch gleich weitere Infos. Bilder und Ergebnisse können gespeichert und natürlich auch über die sozialen Netzwerke oder per E-Mail geteilt werden.
Anständiger Anfang mit Aussicht auf Verbesserung
Insgesamt eine echt interessante Sache. Als Hundler freue ich mich natürlich sehr, dass die Programmierer sich auch mit Dingen beschäftigen die wirklich nützlich sind – zwinker. Auf der einen Seite sieht man an what-dog.net und Fetch! sehr schön wo die Reise der künstlichen Intelligenz und maschinellem Lernen hingeht. Auf der anderen Seite aber auch die Beschränkungen die es noch gibt, wenn ein Dackel von einem Rhodesian Ridgeback nicht unterschieden werden kann.
Apokalyptische Szenen à la Terminator, iRobot oder Red Queen (Resident Evil) werden wohl noch etwas dauern.
