Eine der großen Herausforderungen der Computer Vision ist die Vielfalt und Heterogenität der realen Bildwelt, die sich mit technischen Mitteln nur schwer erfassen lässt. Während sich Computer Vision in der Vergangenheit auf ausgefeilte algorithmische Ansätze zur Erkennung von Merkmalen in Bildern konzentrierte, gelang es der jetzigen Generation des maschinellen Lernens diese weit zu übertreffen, indem komplexe (d.h. „tiefe“) Convolutional Neural Networks verwendet wurden, die auf großen Bilddatensätzen trainiert wurden. Mit der Einführung solcher Datensätze in den Computer-Vision-Prozess entsteht jedoch ein für die Schnittstelle von Computer Vision und maschinellem Lernen spezifisches Problem: Wie lässt sich die Vielfalt und Heterogenität der realen visuellen Welt in einer Reihe von Bildern – begrenzter Größe – darstellen? Historisch gesehen hängt dieses Problem mit dem allgemeinen erkenntnistheoretischen Problem zusammen, Taxonomien des Bestehenden zu erschaffen. Symbolische Taxonomien und Kategorien dienen hier der Ordnung konkreter Repräsentanten in Form von annotierten Fotografien. Unsere kritische Analyse setzt somit an sämtlichen Punkten des Prozesses an: die Ordnung der Taxonomien, die Auswahl und Art der Abbildungen, der Vorgang der Annotation bis hin zu den algorithmischen Details des Trainings.