Die Erkenntnisse dieser Untersuchung bestätigen in der Tat so manche zuvor möglicherweise gehegte Vermutung:

Freundschaft:
Hundefans haben mehr Freunde – im Schnitt 26 mehr als Katzenfans. Wenig überraschend knüpft man vorrangig Beziehungen zu seinesgleichen, also zu anderen Katzen- oder Hundeliebhabern. Aber auch über mögliche Artenschranken hinweg scheint man sich eher zugeneigt: Tierliebhaberei verbindet offenbar grundsätzlich (1,6 mal häufiger als übliche Vernetzungen).

Liebe/Beziehung:
In Amerika gibt es das vielzitierte Bild der „strange/lonely cat woman“ – offensichtlich völlig zu recht, folgt man der Studie: Katzenfans sind öfter single, als die Pendants der Hundefraktion, jedenfalls gemäß des jeweils angegebenen „Beziehungsstatus“ auf Facebook.

Bücher&Filme:
Katzenliebhaber lesen überproportional gerne, vorherrschende Genres sind dabei Fantasy, Science Fiction und Anime/Mangas. Die Pendants auf der Hundeseite hingegen favorisieren Herz-Schmerz – und tatsächlich „was mit Hunden“, besonders signifikant etwa die auch verfilmte Hunde-Schmonzette „Marley & Me“ von John Gorgan. Erstaunen mag die Ausprägung der Bewegtbildvorlieben der beiden Lager: Während Hundefans ein überproportionales Interesse an laszivem Soft-Sado-Maso attestiert werden kann (Fifty Shades of Grey), zeichnen sich die felinen Kontrahenten einerseits durch einen gewissen Hang zur morbid angehauchten Unterhaltung (Coraline, Corpse Bride) aus. Erstaunlicherweise lässt sich andererseits gleichzeitig auch – mit Terminator 2, als beliebtestem Film unter den Katzenanhängern – eine Affinität zu brachialer Action feststellen.

Stimmungslagen:
Katzenanhänger erweisen sich als emotionaler. Deutlich häufiger verleihen sie ihrer Gefühlslage Ausdruck („happy“, „sad“, „annoyed“, „amused“, …). Allerdings sind sie auch signifikant häufiger „müde und abgeschafft“ („tired“). Hundeliebhaber zeigen hingegen öfter ihre Zufriedenheit und neigen eher zu „deskriptiveren“ Statements („proud“, „blessed“, „excited“).

Alles in allem scheinen Hundeliebhaber etwas einfacher gestrickt zu sein (ich sage nur „Marley & Me“, Fifty Shades of Grey, …). Auf der Katzenseite ist der Nerdfaktor höher gewichtet.

Und ansonsten? Es bleibt die Erkenntnis: Vorurteile müssen nicht immer schlechte Urteile sein…

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Das Thema „Künstliche Intelligenz“  ist derzeit in aller Munde. Vor allem die großen Technologie-Unternehmen aus den USA, wie Google, Facebook und Amazon arbeiten derzeit fieberhaft an neuen Anwendungen auf diesem Feld. Microsoft hat vor einigen Wochen ein neues AI-Experiment mit seiner automatischen Bilderkennungssoftware, dem CaptionBot, begonnen. Über die frei zugängliche Website ist es jedermann möglich, Fotos hochzuladen, die dann umgehend analysiert werden. Auf dieser Grundlage versucht die Artifizielle Intelligenz des Systems, die abgebildeten Inhalte und Motive zu benennen. Das führt mitunter zu äußerst denk- und merkwürdigen Ergebnissen.

Microsoft Bilderkennung: Captionbot

Microsoft hatte sich bereits vor einigen Wochen mit seinem AI-Bot „Tay“ gewaltig in die Nesseln gesetzt, als sich der „selbstlernende“ Algorithmus in kürzester Zeit durch entsprechendes Anfüttern der trollenden Community von einer freundlichen Smalltalk-Plaudertasche in einen handfesten und hasserfüllt geifernden Nazi entwickelte – was Microsoft bereits nach kurzer Zeit zwang, den Bot vom Netz zu nehmen.

Mit seinem CaptionBot beschreitet Microsoft erneut das schwierige Pflaster der „Artifiziellen Intelligenz“. Nutzer können auf www.captionbot.ai ein Foto aus ihrem eigenen Fundus hochladen und analysieren lassen. Nach meist nur wenigen Sekunden meldet sich der Bot mit dem Ergebnis, der Beschreibung des bereitgestellten Bildes, zurück. Der User wird dabei nicht nur als Übermittler des „Übungsmaterials“ eingespannt, sondern zudem aufgefordert, die Resultate per Click und „Sternvergabe“ zu bewerten. Diese Rückmeldungen fließen in die Fütterung des Algorithmus‘ ein, der sich auf diese Weise selbst verbessern, also auf Grundlage der Nutzerfeedbacks hinzulernen soll.

Das funktioniert teilweise ganz gut, wie die beiden folgenden Beispiele zeigen…

…und manchmal weniger gut, wie bei unserem Bild zum „Urban Gardening“ in Berlin:

Spaßeshalber haben wir mal unser Logo durch den Bot gejagt – das Nerdwärts.de-Logo wird als Gruppe von Bäumen erkannt – naja.

Interessant auch das Ergebnis für mein Social Media Profilfoto: Immerhin vermutet CaptionBot richtigerweise mich als Motiv. Angeblich sehe ich aber zu 54% so aus wie der britische Late-Night-Talker John Oliver – ich bin mir noch nicht sicher, ob ich mich da geschmeichelt fühlen soll…

Andere Nutzer durften sich über noch extremere Ergebnisse freuen:

#captionbot thinks Michelle Obama is a cell phone. pic.twitter.com/FtC6tP6Ben

— David Sim (@davidsim) 14. April 2016

Auch das legendäre „blaue“ Kleid, das es zu Beginn des Jahres zum viralen Hit schaffte bereitet dem CaptionBot erhebliche Probleme:

I was hoping to get a definite answer from https://t.co/b5DYRwRxWz but it’s raised a lot more questions pic.twitter.com/WVz4gC9kLi — Paul Curry (@cr3) 14. April 2016

…fairerweise sollten man von AI allerdings auch nicht erwarten, dass sie Dinge versteht, die zu begreifen uns Menschen schon Probleme bereiten…

captionbot.ai nailed it pic.twitter.com/BROvlNbgIT

— Jeff Atwood (@codinghorror) 13. April 2016

Künstliche Intelligenz: Potenzial und Grenzen

Das Beispiel des CaptionBot zeigt, dass Künstliche Intelligenz einerseits, trotz der beschriebenen Mängel, schon recht weit ist. Andererseits wird hieran auch deutlich, wo die Limitierungen und damit auch die vieldiskutierten Gefahren von AI liegen. Wenn Künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung herangezogen wird, etwa in Fragen der Kreditwürdigkeit oder bei der Unterstützung der Personenfahndung, so müssen derartige Ausfälle absolut ausgeschlossen sein. Geschieht dies nicht, ist digitale Diskriminierung zwangsläufig die Folge.

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