KI sieht Alien-Bauten, wo keine sind

Verdächtige Quadrate: Ist das eine künstliche Struktur oder doch nur eine Gesteinsformation? Bei dieser Frage haben künstliche Intelligenzen offenbar ähnliche Schwierigkeiten wie wir Menschen. Denn auch sie neigen dazu, Muster zu sehen, wo keine sind, wie nun ein Experiment enthüllt. Damit aber wären solche KI-Systeme beispielsweise bei der Suche nach außerirdischen Radiosignalen oder extraterrestrischen Bauwerken ähnlich fehleranfällig wie wir.

Wir sind vermutlich nicht allein im Universum: Nach Schätzungen von Astronomen könnte es allein in der Milchstraße mehr als 10.000 außerirdische Zivilisationen geben – und noch mehr Planeten mit einfachen Lebensformen. Bisher jedoch haben weder die Astronomen des SETI-Programms noch andere Himmelsdurchmusterungen Hinweise auf Aliens oder gar außerirdische Zivilisationen entdeckt. Auch einige mögliche Alien-Signale erwiesen sich bei Überprüfung als Fehlalarm.

Fahndung nach Alien-Signaturen

Doch neben „verdächtigen“ Radiosignalen könnten sich fremde Zivilisationen auch durch ihre Technologie verraten – beispielsweise in Form von Raumstationen oder anderen orbitalen Bauten, die das Licht ihres Sterns verändern. Auch Bauwerke auf Exoplaneten oder Asteroiden könnten Hinweise auf ihre Präsenz geben – wenn man sie denn erkennt.

Genau an diesem Punkt setzt Gabriel De la Torre von der Universität Cadiz mit seinem Experiment an. Er wollte wissen, wie zuverlässig eine künstliche Intelligenz natürliche Formationen auf Planeten- und Asteroidenoberflächen von künstlichen, rechteckigen oder dreieckigen Formen unterscheiden kann. „Eine der potenziellen Anwendungen der KI ist es, in Radiosignalen, Fotos oder anderen Daten auffällige und potenziell künstliche Muster zu entdecken“, erklärt De La Torre.

Muster, wo keine sind

Der Clou dabei: Von uns Menschen ist bekannt, dass wir solche Muster oft auch dort sehen, wo gar keine sind – sei es in Form eines Gesichts auf dem Mars oder gar von Mars-„Insekten„. Hätte eine künstliche Intelligenz das gleiche Problem? Um das herauszufinden, trainierte De la Torre ein neuronales Netzwerk darauf, Rechtecke und Dreiecke in verschiedensten Aufnahmen zu erkennen. Dann legte der Forscher sowohl der KI als auch 163 menschlichen Probanden mehrere Aufnahmen des Zwergplaneten Ceres vor.

Dessen Oberfläche ist dafür bekannt, auffällige Formationen wie einen pyramidenförmigen Berg, rätselhafte weiße Flecken und auch scheinbar geometrische Strukturen aufzuweisen – darunter ein quadratisches Gebilde im Occator-Krater. Wie würde das KI-System diese Aufnahmen bewerten?

Ein Quadrat im Dreieck

Das Ergebnis: „Sowohl die Probanden als auch die künstliche Intelligenz sahen in dieser Aufnahme eine quadratische Struktur“, berichtet De la Torre. „Die KI identifizierte zusätzlich ein Dreieck, das das Quadrat einzurahmen schien.“ Nach Ansicht des Forschers belegt dies, dass ein KI-System einem ähnlichen „Framing“ unterliegen kann wie ein Mensch: Ist sie darauf trainiert, überall Quadrate und Dreiecke zu sehen, tut sie dies auch – selbst wenn die Strukturen nur zufällig diesen geometrischen Formen ähneln.

Das aber bedeutet: Künstliche Intelligenzen sind möglicherweise kaum besser darin, echte Alien-Signaturen von natürlichen Strukturen oder Signalen zu unterscheiden. „Das könnte die Nützlichkeit solcher Systeme bei der Suche nach außerirdischen Intelligenzen in Frage stellen“, meint De la Torre. „Vor allem beim Einsatz von KI-Systemen in SETI sollten wir daher vorsichtig sein.“

Beeinflusst von Vorerwartungen und Verzerrungen

Andererseits ist aber unbestritten, dass künstliche Intelligenz vor allem beim Auswerten großer Datenmengen eine enorme Hilfe sein kann. Allerdings müsse weiter erforscht werden, ob und wie eine möglichst unbeeinflusste Interpretation solcher Daten möglich ist: „Die Bedeutung von Vorerwartungen und Verzerrungen sollte untersucht werden, solange KI-Systeme noch von Menschen überwacht und kontrolliert werden“, sagt De la Torre.

Tatsächlich haben schon mehrere Studien belegt, dass auch vermeintlich objektive KI-Systeme voreingenommen sein können – unter anderem, weil schon ihr Trainingsmaterial unbeabsichtigt Fehleinschätzungen und Vorurteile fördert. Solche Verzerrungen könnten auch bei der KI-gestützten Suche nach extraterrestrischer Intelligenz zum Tragen kommen. (Acta Astronautica, 2020; doi: 10.1016/j.actaastro.2019.11.013)

Quelle: Plataforma SINC