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Künstliche Intelligenz : Wenn der Computer den Mörder errät

Dem Verbrachen auf der Spur - CSI-Ermittler während der Arbeit. Bild: Getty

Was hat eine Krimi-Serie wie „CSI“ mit schlauen Computerprogrammen zu tun? Sehr viel, wie dieses spannende Experiment zeigt.

          Und wer ist der Mörder? Die Frage stellt sich jeder, der einen (guten) Krimi sieht. Und Möglichkeiten, darüber zu spekulieren, gibt es ja auch vielfältige. Da sind die kritischen Nachfragen der Polizisten. Da sind Sequenzen, in denen sich Verdächtige noch verdächtiger machen. Da zittert die Stimme oder kommt eine Antwort eine Sekunde später als gedacht. Menschen, besonders diejenigen, die häufig Krimis schauen, sind gar nicht schlecht darin, schon früh richtig einzuschätzen, wer wohl am Ende als Mörder überführt werden wird.

          Alexander     Armbruster

          Redakteur in der Wirtschaft.

          Schlaue Computer können das offenbar auch. Lea Frermann, Shay Cohen und Mirella Lapata, drei auf Künstliche Intelligenz spezialisierte Informatiker an der Universität Edinburgh, haben ein Programm konstruiert, das den Mörder im Verlauf einer Krimi-Episode in vielen Fällen richtig vorhersagen kann. Und das sogar mit jeder weiteren Episode dazulernt und noch etwas besser darin wird.

          Konkret haben sie ihr schlaues Programm 39 Episoden der Krimi-Serie „CSI: Las Vegas“ anschauen lassen – und damit einen Teil dieser erfolgreichen Fernsehserie, die insgesamt aus fünfzehn Staffeln und 337 Folgen besteht. Darin werden 59 Verbrechen begangen und aufgeklärt. Die Wissenschaftler formulieren das Erraten des Verbrechers als mathematisches Problem, das mit den gerade angesagten Ansätzen der Künstlichen Intelligenz angegangen werden kann. „Wir argumentieren, dass eine Krimi-Serie (...) verwendet werden kann, um sich dem Verstehen natürlicher Sprache anzunähern und den komplexen Rückschlüssen, die damit zusammenhängen“, schreiben die Forscher.

          Eine Idee aus Deutschland

          In jeder Folge arbeitet ein Ermittlerteam daran, einen Verbrecher zu finden und zu überführen anhand von schließlich nicht mehr zurückweisbaren Beweisen. „Jede Folge stellt dieselbe „Wer hat's getan“-Frage und liefert natürlich die Antwort, wenn der Täter enthüllt ist. Spekulation über die Identität des Täters ist ein integraler Bestandteil davon, CSI anzuschauen, und ein schrittweiser Prozess: Zuschauer überdenken ihre Hypothesen auf Basis neuer Evidenz, während die Episode voranschreitet“, so die Forscher. Die Zuschauer lernen also aufgrund von neuen Beobachtungen und gehörten Aussagen dazu und schätzen aufgrund dessen, wer mit hoher Wahrscheinlichkeit der Täter ist - genau wissen sie das ja nicht. 

          „Der Aufbau eines Krimis ähnelt einem Deep-Learning-Problem“, erklärt Damian Borth, Experte am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), und erläutert über das Experiment der Wissenschaftler: „Wir haben es hier mit drei Modalitäten der Analyse zu tun.“ Damit meint er, dass das schlaue Computerprogramm der drei schottischen Forscher die Mörder-Frage über drei Kanäle angeht: Indem es die Sendung anschaut, die Audio-Signale verarbeitet (also zum Beispiel eine zittrige, ruhige oder aufgeregte Stimme), und schließlich durch den gesprochenen Text.

          Aus alldem versucht der Computer dann, den Täter richtig abzuschätzen, mathematisch gesprochen eine Klassifizierung aller mitspielenden Personen vorzunehmen - in Täter und Nicht-Täter. In dem Experiment zeigten sich mehrere interessante Ergebnisse: Das Computerprogramm schätzte immer besser, je mehr Episoden es „gesehen“ hatte. Es verkleinerte auch den Abstand zu den menschlichen Zuschauern - die bleiben zwar stets besser und schätzen den Täter sogar merklich präziser ein, allerdings erreichte das Computerprogramm schließlich eine Präzision von mehr als 60 Prozent, wenn es seine Prognose im letzten Zehntel einer Episode abgab. Und schließlich zögerten menschliche Zuschauer länger, bis sie eine erste Prognose über den Täter machten.

          „Das Experiment ist ein eindrückliches Beispiel für das, was heute schon mit Deep Learning machbar ist“, kommentiert DFKI-Fachmann Borth. Die diesem Computerprogramm wesentlich zugrundeliegende KI-Methode LSTM, eine Art Langzeitgedächtnis, brachten übrigens die beiden deutschen Forscher Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter in den 1990er Jahren auf den Weg. Sie ist vielseitig einsetzbar - das Technologieunternehmen Alphabet (Google) verwendet sie für die überarbeitete und deutlich bessere Version seines Übersetzungsdienstes. Ein Programmierer hat mit ihrer Hilfe vor einigen Monaten einige neue Kapitel der Romanreihe, auf der die beliebte Fernsehserie „Game of Thrones“ basiert, schreiben lassen.

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