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Rieger, F.: Lügende Computer (2023)
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- 16. 3.2023 19:22:55
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Rötzer, F.: Computer ergooglen die Bedeutung von Worten (2005)
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- Content
- "Wie könnten Computer Sprache lernen und dabei auch die Bedeutung von Worten sowie die Beziehungen zwischen ihnen verstehen? Dieses Problem der Semantik stellt eine gewaltige, bislang nur ansatzweise bewältigte Aufgabe dar, da Worte und Wortverbindungen oft mehrere oder auch viele Bedeutungen haben, die zudem vom außersprachlichen Kontext abhängen. Die beiden holländischen (Ein künstliches Bewusstsein aus einfachen Aussagen (1)). Paul Vitanyi (2) und Rudi Cilibrasi vom Nationalen Institut für Mathematik und Informatik (3) in Amsterdam schlagen eine elegante Lösung vor: zum Nachschlagen im Internet, der größten Datenbank, die es gibt, wird einfach Google benutzt. Objekte wie eine Maus können mit ihren Namen "Maus" benannt werden, die Bedeutung allgemeiner Begriffe muss aus ihrem Kontext gelernt werden. Ein semantisches Web zur Repräsentation von Wissen besteht aus den möglichen Verbindungen, die Objekte und ihre Namen eingehen können. Natürlich können in der Wirklichkeit neue Namen, aber auch neue Bedeutungen und damit neue Verknüpfungen geschaffen werden. Sprache ist lebendig und flexibel. Um einer Künstlichen Intelligenz alle Wortbedeutungen beizubringen, müsste mit der Hilfe von menschlichen Experten oder auch vielen Mitarbeitern eine riesige Datenbank mit den möglichen semantischen Netzen aufgebaut und dazu noch ständig aktualisiert werden. Das aber müsste gar nicht notwendig sein, denn mit dem Web gibt es nicht nur die größte und weitgehend kostenlos benutzbare semantische Datenbank, sie wird auch ständig von zahllosen Internetnutzern aktualisiert. Zudem gibt es Suchmaschinen wie Google, die Verbindungen zwischen Worten und damit deren Bedeutungskontext in der Praxis in ihrer Wahrscheinlichkeit quantitativ mit der Angabe der Webseiten, auf denen sie gefunden wurden, messen.
Mit einem bereits zuvor von Paul Vitanyi und anderen entwickeltem Verfahren, das den Zusammenhang von Objekten misst (normalized information distance - NID ), kann die Nähe zwischen bestimmten Objekten (Bilder, Worte, Muster, Intervalle, Genome, Programme etc.) anhand aller Eigenschaften analysiert und aufgrund der dominanten gemeinsamen Eigenschaft bestimmt werden. Ähnlich können auch die allgemein verwendeten, nicht unbedingt "wahren" Bedeutungen von Namen mit der Google-Suche erschlossen werden. 'At this moment one database stands out as the pinnacle of computer-accessible human knowledge and the most inclusive summary of statistical information: the Google search engine. There can be no doubt that Google has already enabled science to accelerate tremendously and revolutionized the research process. It has dominated the attention of internet users for years, and has recently attracted substantial attention of many Wall Street investors, even reshaping their ideas of company financing.' (Paul Vitanyi und Rudi Cilibrasi) Gibt man ein Wort ein wie beispielsweise "Pferd", erhält man bei Google 4.310.000 indexierte Seiten. Für "Reiter" sind es 3.400.000 Seiten. Kombiniert man beide Begriffe, werden noch 315.000 Seiten erfasst. Für das gemeinsame Auftreten beispielsweise von "Pferd" und "Bart" werden zwar noch immer erstaunliche 67.100 Seiten aufgeführt, aber man sieht schon, dass "Pferd" und "Reiter" enger zusammen hängen. Daraus ergibt sich eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten von Begriffen. Aus dieser Häufigkeit, die sich im Vergleich mit der maximalen Menge (5.000.000.000) an indexierten Seiten ergibt, haben die beiden Wissenschaftler eine statistische Größe entwickelt, die sie "normalised Google distance" (NGD) nennen und die normalerweise zwischen 0 und 1 liegt. Je geringer NGD ist, desto enger hängen zwei Begriffe zusammen. "Das ist eine automatische Bedeutungsgenerierung", sagt Vitanyi gegenüber dern New Scientist (4). "Das könnte gut eine Möglichkeit darstellen, einen Computer Dinge verstehen und halbintelligent handeln zu lassen." Werden solche Suchen immer wieder durchgeführt, lässt sich eine Karte für die Verbindungen von Worten erstellen. Und aus dieser Karte wiederum kann ein Computer, so die Hoffnung, auch die Bedeutung der einzelnen Worte in unterschiedlichen natürlichen Sprachen und Kontexten erfassen. So habe man über einige Suchen realisiert, dass ein Computer zwischen Farben und Zahlen unterscheiden, holländische Maler aus dem 17. Jahrhundert und Notfälle sowie Fast-Notfälle auseinander halten oder elektrische oder religiöse Begriffe verstehen könne. Überdies habe eine einfache automatische Übersetzung Englisch-Spanisch bewerkstelligt werden können. Auf diese Weise ließe sich auch, so hoffen die Wissenschaftler, die Bedeutung von Worten erlernen, könne man Spracherkennung verbessern oder ein semantisches Web erstellen und natürlich endlich eine bessere automatische Übersetzung von einer Sprache in die andere realisieren.
-
Baker, T.; Rühle, S.: Übersetzung des Dublin Core Metadata Initiative Abstract Model (DCAM) (2009)
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- Abstract
- Dieses Dokument beschreibt das Abstraktmodell für Dublin-Core-Metadaten. Ziel des Dokuments ist es vor allem, die Elemente und Strukturen, die in Dublin-Core-Metadaten verwendet werden, zu benennen. Das Dokument definiert die verwendeten Elemente und beschreibt, wie sie miteinander kombiniert werden, um Informationsstrukturen zu bilden. Es stellt ein von jeglicher besonderen Codierungssyntax unabhängiges Informationsmodell dar. Ein solches Informationsmodell macht es uns möglich, die Beschreibungen, die wir codieren wollen, besser zu verstehen und erleichtert die Entwicklung besserer Mappings und syntaxübergreifender Datenkonvertierungen. Dieses Dokument richtet sich in erster Linie an Entwickler von Softwareanwendungen, die Dublin-Core-Metadaten unterstützen, an Personen, die neue syntaktische Codierungsrichtlinien für Dublin-Core-Metadaten entwickeln und an Personen, die Metadatenprofile entwickeln, die auf DCMI- oder anderen kompatibelen Vokabularen basieren. Das DCMI-Abstraktmodell basiert auf der Arbeit des World Wide Web Consortium (W3C) am Resource Description Framework (RDF). Die Verwendung von Konzepten aus RDF wird unten im Abschnitt 5 zusammengefasst. Das DCMI-Abstraktmodell wird hier mit UML-Klassen-Diagrammen dargestellt. Für Leser, die solche UML-Klassen-Diagramme nicht kennen, eine kurze Anleitung: Linien, die in einem Maßpfeil enden, werden als 'ist' oder 'ist eine' gelesen (z.B. "value ist eine resource"). Linien, die mit einer Raute beginnen, werden als 'hat' oder 'hat eine' gelesen (z.B. "statement hat einen property URI"). Andere Beziehungen werden entsprechend gekennzeichnet. Die kursiv geschriebenen Wörter und Phrasen in diesem Dokument werden im Abschnitt 7 ("Terminologie") definiert. Wir danken Dan Brickley, Rachel Heery, Alistair Miles, Sarah Pulis, den Mitgliedern des DCMI Usage Board und den Mitgliedern der DCMI Architecture Community für ihr Feedback zu den vorangegangenen Versionen dieses Dokuments.
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Firnkes, M.: Schöne neue Welt : der Content der Zukunft wird von Algorithmen bestimmt (2015)
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- Abstract
- Während das Internet vor noch nicht allzu langer Zeit hauptsächlich ein weiteres Informationsmedium darstellte, so explodieren die technischen Möglichkeiten derzeit förmlich. Diese stärken nicht nur den gegenseitigen Austausch der Nutzer. Sie alle vermessen unsere täglichen Gewohnheiten - auf sehr vielfältige Art und Weise. Die Mechanismen, die das gekaufte Web ausmachen, werden hierdurch komplexer. In den meisten neuen Technologien und Anwendungen verbergen sich Wege, die Verbraucherverführung zu perfektionieren. Nicht wenige davon dürften zudem für die Politik und andere Interessensverbände von Bedeutung sein, als alternativer Kanal, um Wählergruppen und Unterstützer zu mobilisieren. Das nachfolgende Kapitel nennt die wichtigsten Trends der nächsten Jahre, mitsamt ihren möglichen manipulativen Auswirkungen. Nur wenn wir beobachten, von wem die Zukunftstechniken wie genutzt werden, können wir kommerziellen Auswüchsen vorbeugen.
- Content
- Mit Verweis auf das Buch: Firnkes, M.: Das gekaufte Web: wie wir online manipuliert werden. Hannover : Heise Zeitschriften Verlag 2015. 220 S.
- Date
- 5. 7.2015 22:02:31
- Theme
- Semantic Web
-
Artemenko, O.; Shramko, M.: Entwicklung eines Werkzeugs zur Sprachidentifikation in mono- und multilingualen Texten (2005)
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- Abstract
- Mit der Verbreitung des Internets vermehrt sich die Menge der im World Wide Web verfügbaren Dokumente. Die Gewährleistung eines effizienten Zugangs zu gewünschten Informationen für die Internetbenutzer wird zu einer großen Herausforderung an die moderne Informationsgesellschaft. Eine Vielzahl von Werkzeugen wird bereits eingesetzt, um den Nutzern die Orientierung in der wachsenden Informationsflut zu erleichtern. Allerdings stellt die enorme Menge an unstrukturierten und verteilten Informationen nicht die einzige Schwierigkeit dar, die bei der Entwicklung von Werkzeugen dieser Art zu bewältigen ist. Die zunehmende Vielsprachigkeit von Web-Inhalten resultiert in dem Bedarf an Sprachidentifikations-Software, die Sprache/en von elektronischen Dokumenten zwecks gezielter Weiterverarbeitung identifiziert. Solche Sprachidentifizierer können beispielsweise effektiv im Bereich des Multilingualen Information Retrieval eingesetzt werden, da auf den Sprachidentifikationsergebnissen Prozesse der automatischen Indexbildung wie Stemming, Stoppwörterextraktion etc. aufbauen. In der vorliegenden Arbeit wird das neue System "LangIdent" zur Sprachidentifikation von elektronischen Textdokumenten vorgestellt, das in erster Linie für Lehre und Forschung an der Universität Hildesheim verwendet werden soll. "LangIdent" enthält eine Auswahl von gängigen Algorithmen zu der monolingualen Sprachidentifikation, die durch den Benutzer interaktiv ausgewählt und eingestellt werden können. Zusätzlich wurde im System ein neuer Algorithmus implementiert, der die Identifikation von Sprachen, in denen ein multilinguales Dokument verfasst ist, ermöglicht. Die Identifikation beschränkt sich nicht nur auf eine Aufzählung von gefundenen Sprachen, vielmehr wird der Text in monolinguale Abschnitte aufgeteilt, jeweils mit der Angabe der identifizierten Sprache.
-
Schmidt, A.P.: ¬Der Wissensnavigator : Das Lexikon der Zukunft (1999)
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- Abstract
- Der Wissensnavigator ist ein Lexikon der Zukunft auf dem Weg zu einer interaktiven Enzyklopädie. Wenn Sie die elektronische Fassung online benutzen, können Sie von den einzelnen Artikeln über Hyperlinks zu Seiten im World Wide Web gelangen, die noch mehr Informationen zum jeweiligen Zukunftsbegriff enthalten. Bei der elektronischen Ausgabe des Wissensnavigators, die auch im Internet zugänglich ist handelt es sich um eine "lebende" Anwendung, die sich gerade auch durch die Mitwirkung der Nutzer weiterentwickelt. Sie sind herzlich eingeladen, zum Teilnehmer dieses Evolutionsprozesses zu werden - etwa, indem Sie neue Begriffe vorschlagen, die aufgenommen werden sollen, oder Experten benennen, die zur Bearbeitung neuer Begriffe in Frage kommen, oder auch sich selbst als Experte zu erkennen geben. Eine Redaktion, die aus dem Autor und einem Expertenteam im Verlag besteht, wird über die Aufnahme neuer Begriffe entscheiden
-
Open Knowledge Foundation: Prinzipien zu offenen bibliographischen Daten (2011)
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- Content
- "Bibliographische Daten Um den Geltungsbereich der Prinzipien festzulegen, wird in diesem ersten Teil der zugrundeliegende Begriff bibliographischer Daten erläutert. Kerndaten Bibliographische Daten bestehen aus bibliographischen Beschreibungen. Eine bibliographische Beschreibung beschreibt eine bibliographische Ressource (Artikel, Monographie etc. - ob gedruckt oder elektronisch) zum Zwecke 1. der Identifikation der beschriebenen Ressource, d.h. des Zeigens auf eine bestimmte Ressource in der Gesamtheit aller bibliographischer Ressourcen und 2. der Lokalisierung der beschriebenen Ressource, d.h. eines Hinweises, wo die beschriebene Ressource aufzufinden ist. Traditionellerweise erfüllte eine Beschreibung beide Zwecke gleichzeitig, indem sie Information lieferte über: Autor(en) und Herausgeber, Titel, Verlag, Veröffentlichungsdatum und -ort, Identifizierung des übergeordneten Werks (z.B. einer Zeitschrift), Seitenangaben. Im Web findet Identifikation statt mittels Uniform Resource Identifiers (URIs) wie z.B. URNs oder DOIs. Lokalisierung wird ermöglicht durch HTTP-URIs, die auch als Uniform Resource Locators (URLs) bezeichnet werden. Alle URIs für bibliographische Ressourcen fallen folglich unter den engen Begriff bibliographischer Daten. Sekundäre Daten Eine bibliographische Beschreibung kann andere Informationen enthalten, die unter den Begriff bibliographischer Daten fallen, beispielsweise Nicht-Web-Identifikatoren (ISBN, LCCN, OCLC etc.), Angaben zum Urheberrechtsstatus, administrative Daten und mehr; diese Daten können von Bibliotheken, Verlagen, Wissenschaftlern, Online-Communities für Buchliebhaber, sozialen Literaturverwaltungssystemen und Anderen produziert sein. Darüber hinaus produzieren Bibliotheken und verwandte Institutionen kontrollierte Vokabulare zum Zwecke der bibliographischen Beschreibung wie z. B. Personen- und Schlagwortnormdateien, Klassifikationen etc., die ebenfalls unter den Begriff bibliographischer Daten fallen."
- Date
- 22. 3.2011 18:22:29
-
Schröder, B.: Geschichtsverdrehungen (2003)
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- Abstract
- Die Microsoft Encarta sieht die Geschichte Palästinas aus einer einseitigen Perspektive. Wer in alten Zeiten etwas über die Welt erfahren wollte, kaufte sich den legendären "Brockhaus", Meyers Konversationslexikon oder das "Große Bertelsmann Volkslexikon". Derartige Bücher waren auch innenarchitektonisch wertvoll, weil man sie als Zeichen der Bildung, gemessen in Kubikmetern, in der Schrankwand gut sichtbar platzieren konnte. Nachschlagewerke waren praktisch "für die Wissensbedürfnisse des bürgerlichen Alltags". Für den bürgerlichen Alltag mit dem Computer, der von Windows-Produkten wimmelt, bietet sich heute die Microsoft Encarta als Compact Disk an, eine Enzyklopädie des Wissens für den Hausgebrauch. Nur steht dort an manchen Stellen grober Unfug. Und wenn es um Israel geht, fragt man sich, ob die in der deutschen "Encarta" vertretenen Thesen nur schlecht redigiert sind oder ob Microsoft anti-israelische Vorurteile bewusst fördern will. Das jüdische Portal haGalil spricht sogar von "Geschichtsverdrehung unter enzyklopädischem Deckmäntelchen"
- Date
- 24. 2.2003 14:22:57
-
Kluge, A.; Singer, W.: ¬Das Gehirn braucht so viel Strom wie die Glühbirne (2012)
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- Abstract
- Mit 30 Watt erzeugt es Welten, von denen die schnellsten Computer nur träumen können. Das Gehirn besteht aus einfachen Elementen und produziert daraus Myriaden von Verknüpfungen. Dieses Wunderwerk der Selbstregulation ist bis heute nicht abschließend entschlüsselt. Wolf Singer, Neurophysiologe am Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main, hat sein Leben der Erforschung dieses einzigartigen Organs gewidmet. Gemeinsam mit dem Denker Alexander Kluge kommt er ins Philosophieren.
- Date
- 22. 2.2018 18:10:21
-
CBT-Multimedialexikon : WINDOWS-Hypertextlexikon Multimedia (199?)
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- Theme
- Computer Based Training
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Maaß, C.; Pietsch, G.: Web 2.0 als Mythos, Symbol und Erwartung (2007)
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- Object
- Web 2.0
-
Sadun, E.: ¬Die JavaScript CD (1996)
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- Series
- Midas-Computer-Bücher
-
Weber, S.: ¬Der Angriff der Digitalgeräte auf die übrigen Lernmedien (2015)
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- Theme
- Computer Based Training
-
Voß, J.: ¬Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs- und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web (2007)
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- Theme
- Semantic Web
-
Ulrich, W.: Simple Knowledge Organisation System (2007)
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- Content
- Semantic Web - Taxonomie und Thesaurus - SKOS - Historie - Klassen und Eigenschaften - Beispiele - Generierung - automatisiert - per Folksonomie - Fazit und Ausblick
- Theme
- Semantic Web
-
Bünte, O.: Bundesdatenschutzbeauftragte bezweifelt Facebooks Datenschutzversprechen (2018)
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- Date
- 23. 3.2018 13:41:22
- Footnote
- Vgl. zum Hintergrund auch: https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election; https://www.nytimes.com/2018/03/18/us/cambridge-analytica-facebook-privacy-data.html; http://www.latimes.com/business/la-fi-tn-facebook-cambridge-analytica-sued-20180321-story.html; https://www.tagesschau.de/wirtschaft/facebook-cambridge-analytica-103.html; http://www.spiegel.de/netzwelt/web/cambridge-analytica-der-eigentliche-skandal-liegt-im-system-facebook-kolumne-a-1199122.html; http://www.spiegel.de/netzwelt/netzpolitik/cambridge-analytica-facebook-sieht-sich-im-datenskandal-als-opfer-a-1199095.html; https://www.heise.de/newsticker/meldung/Datenskandal-um-Cambridge-Analytica-Facebook-sieht-sich-als-Opfer-3999922.html.
-
Plochberger, F.: Humanistischer Generalismus : grundlegende philosophische Forderungen (2018)
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- Abstract
- Die Beziehung Information - Wissen ist einfach und fast definitiv, aber die Beziehung Informationswissenschaft - Philosophie ist ein großes neues Thema. Man kann Philosophie nicht bleibend und systematisch strukturieren, sie ist zu lebendig. Der Mensch ist keine Maschine und selbst Computer werden den Menschen nicht ersetzen können. Der gravierendste Unterschied bleibt die Lebendigkeit, die ein Computer per se nicht haben kann. Auch die Evolution des Wissens der gesamten Menschheit ist nicht festlegbar, wie etwa der Druck eines Buches oder Bildes oder die Entwicklung jeder neuen Computer-Generation. Man kann die Informationswissenschaft einsetzen, um Philosophie übersichtlicher, interessanter, einheitlicher und wahrer (= dem Menschen gerechter) zu machen. Keinesfalls kann und soll Philosophie ersetzt werden.
-
Klußmann, N.: Lexikon der Kommunikations- und Informationstechnik : Telekommunikation, Datenkommunikation, Multimedia, Computer (1999)
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-
Marburger-Index-Datenbank : Wegweiser zur Kunst in Deutschland (1996)
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- Editor
- Bildarchiv Foto Marburg, Computer & Letteren Utrecht
-
Wissen XXL : 7 Top-Titel im Powerpack (2001)
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- Content
- Wunderwelt Mensch - Wunderwerk Auto - Wunderwelt Technik - Durchblick Computer - Abenteuer Kosmos - Faszination Geschichte - Faszination Tier
