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  1. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.10 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz kann lernen anhand von Erfahrungen und Vorgaben. Das Problem ist aber, dass sich maschinelles Lernen zwar in eine bestimmte Richtung steuern lässt, um bestimmte Probleme zu lösen, dass aber der Programmierer mitunter nicht mehr weiß, was in dem "künstlichen Gehirn" bzw. dem neuronalen Netzwerk vor sich geht, das mit zunehmender Komplexität und Lernerfahrung für den Menschen zur Black Box wird, wo man nur sehen kann, was an Daten einfließt und was herauskommt.
    Date
    22. 1.2018 11:08:27
    Source
    https://www.heise.de/tp/features/Psychologen-fuer-die-Kuenstliche-Intelligenz-3947256.html?view=print
  2. Geier, M.: Ich zeige Mitgefühl, also bin ich (2019) 0.04 
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    Abstract
    Ludwig Wittgenstein ist zum Lieblingsphilosophen der KI-Ingenieure avanciert. Auch der Mensch, schreibt er, simuliert seine Menschlichkeit nur. Der Philosoph Ludwig Wittgenstein ist wieder erstaunlich aktuell. Er wird in Science-Fiction-Filmen zitiert und auf Kongressen und Workshops zu künstlicher Intelligenz zurate gezogen. Warum aber Wittgenstein? Um diese Frage beantworten zu können, muss man den Blick zurück in die Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts werfen, als fünf innovative Forschungsprogramme fast gleichzeitig entwickelt wurden.
    Series
    Künstliche Intelligenz
    Source
    Süddeutsche.de digital, vom 15. Januar 2019 [https://www.sueddeutsche.de/digital/2.220/kuenstliche-intelligenz-ich-zeige-mitgefuehl-also-bin-ich-1.4288679]
  3. Krempl, S.: "Künstliche Intelligenz ist kaputt" (2019) 0.04 
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    Abstract
    In KI-Modellen könnten immer mehr Trainingsdaten verarbeitet werden, was die Monopolbildung unterstütze, warnt die New Yorker Praktikerin Sophie Searcy. Firmen und Forschungseinrichtungen, die Algorithmen für Künstliche Intelligenz (KI) entwickeln, werden immer datenhungriger. Dies verdeutlichte Sophie Searcy, Data Scientist beim "KI-Bootcamp" Metis in New York, auf der am Samstag zu Ende gegangenen Konferenz "AI Traps" in Berlin. "Die Leute in Unternehmen reden nur noch darüber, wie sie Daten bekommen." Mit immer umfangreicheren Trainingsdaten-Sets wollten sie immer bessere KI-Lösungsmodelle entwickeln.
    Source
    https://www.heise.de/newsticker/meldung/Datenforscherin-Kuenstliche-Intelligenz-ist-kaputt-4447500.html?view=print
  4. Reichert, B.; Wahlster, W.: Künstliche Intelligenz als Hilfswissenschaftler : KI revolutioniert die Forschung (2018) 0.04 
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    Abstract
    KI kann die Forschung nicht nur beschleunigen, sondern auch die Qualität verbessern, sagt der Chef des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz. Nach dem Einzug in Fabriken, Büros, Autos und Wohnungen kommt Künstliche Intelligenz (KI) jetzt auch zunehmend in die Forschungslabore. Immer mehr Wissenschaftler nutzten Roboter oder digitale Assistenzsysteme, um Routinearbeiten bei Recherchen und Analysen sowie Experimente zu erledigen, sagte der Chef des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), Professor Wolfgang Wahlster, der Deutschen Presse-Agentur in Saarbrücken. Dies revolutioniere nicht nur das wissenschaftliche Arbeiten: "Es bietet auch die Chance, eine neue, bislang unerreichte Qualitätsstufe in der Forschung zu erklimmen", sagte der 65-Jährige. [Zusammenfassung eines Interviews]. Enthält ein Bild, das einen Roboter vor einer Tafel mit völlig Zusammenhang losen, teilweise trivialen Formeln zeigt.
    Source
    https://www.heise.de/newsticker/meldung/Kuenstliche-Intelligenz-als-Hilfswissenschaftler-KI-revolutioniert-die-Forschung-4158507.html
  5. Perske, J.: Trendforscher Horx : Künstliche Intelligenz wird überschätzt (2018) 0.04 
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    Abstract
    Der Hype um autonomes Fahren und KI schaffe gefährliche Illusionen, glaubt Horx. "Digitale Ehrlichkeit" gestehe ein, dass Computer keine realen Probleme lösten. Der Trend- und Zukunftsforscher Matthias Horx hält das Thema Künstliche Intelligenz für ziemlich überschätzt. Es sei "eine Art Fetisch geworden - ein Hype, der gefährliche Illusionen schafft", sagte der Soziologe und Leiter des Zukunftsinstituts in Frankfurt am Main in einem Interview der Deutschen Presse-Agentur. "Die meisten realen Probleme sind viel zu komplex und "lebendig", als dass sie von Datensystemen gelöst werden können." Das gelte auch fürs autonome Fahren. Es sei Zeit für eine "digitale Ehrlichkeit": "Computer und Roboter können weder die Pflege regeln, noch Armut mildern, noch den Verkehr entstauen. Dazu brauchen wir intelligentere soziale, humane Systeme."
    Source
    https://www.heise.de/newsticker/meldung/Trendforscher-Horx-Kuenstliche-Intelligenz-wird-ueberschaetzt-4260107.html?view=print
  6. Geuter, J.: Nein, Ethik kann man nicht programmieren (2018) 0.04 
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    Abstract
    Ethik kann man in Code festschreiben und künstliche Intelligenz ist in 20 Jahren besser als der Mensch? Nein. Sechs Digitalisierungsmythen, über die wir reden müssen.
    Content
    Irrtum 1: Die Anwendung von Ethik kann man in Computerprogrammen formulieren - Irrtum 2: Daten erzeugen Wahrheit, und falls nicht, braucht man einfach mehr Daten - Irrtum 3: In 20 Jahren gibt es eine künstliche Intelligenz, die genauso gut wie oder besser ist als menschliche - Irrtum 4: Diskriminierung durch Algorithmen ist schlimmer als Diskriminierung durch Menschen - Irrtum 5: Gesetze und Verträge können in Code ausgedrückt werden, um ihre Anwendung zu standardisieren - Irrtum 6: Digitale Freiheit drückt sich in der vollständigen Autonomie des Individuums aus.
    Source
    https://www.zeit.de/digital/internet/2018-11/digitalisierung-mythen-kuenstliche-intelligenz-ethik-juergen-geuter/komplettansicht?print
  7. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.04 
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    Abstract
    Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.
    Date
    19. 8.2017 9:24:22
  8. Schleim, S.: Homo Deus : Gehirn-Upload, Unsterblichkeit, Künstliche Intelligenz (2017) 0.04 
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    Source
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  9. Lobe, A.: Demokratie als Risikofaktor (2019) 0.03 
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    Source
    https://www.sueddeutsche.de/kultur/kuenstliche-intelligenz-predictive-analytics-anticipatory-government-1.4725402?utm_source=pocket-newtab
  10. Schnetker, M.F.J.; Becker, M.: Transhumanismus : Von der Technikverehrung zur Mythologie (2019) 0.03 
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    Content
    Vgl. zum Bezug das Buch: Schnetker, M.F.J.: Transhumanistische Mythologie: Rechte Utopien einer technologischen Erlösung durch künstliche Intelligenz. Münster: Unrast 2019.
  11. Konecny, J.: Bin ich tatsächlich mein Konnektom? (2018) 0.03 
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    Abstract
    Die Gesamtheit aller Verbindungen im Gehirn, das Konnektom, ist ein heiß diskutiertes Thema in der Hirnforschung, der Philosophie des Bewusstseins, den Bestrebungen, künstliche Intelligenz zu entwickeln, aber auch in der Kryobiologie bzw. der Suche nach dem ewigen Leben. Wohl auch ein Streitpunkt zwischen manchen Hirnforschern und Neuroinformatikern.
  12. Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.03 
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    Abstract
    Jetzt scheint es allmählich ans Eingemachte zu gehen. Ein von der chinesischen Alibaba-Gruppe entwickelte KI-Programm konnte erstmals Menschen in der Beantwortung von Fragen und dem Verständnis von Text schlagen. Die chinesische Regierung will das Land führend in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz machen und hat dafür eine nationale Strategie aufgestellt. Dazu ernannte das Ministerium für Wissenschaft und Technik die Internetkonzerne Baidu, Alibaba und Tencent sowie iFlyTek zum ersten nationalen Team für die Entwicklung der KI-Technik der nächsten Generation. Baidu ist zuständig für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, Alibaba für die Entwicklung von Clouds für "city brains" (Smart Cities sollen sich an ihre Einwohner und ihre Umgebung anpassen), Tencent für die Enwicklung von Computervision für medizinische Anwendungen und iFlyTec für "Stimmenintelligenz". Die vier Konzerne sollen offene Plattformen herstellen, die auch andere Firmen und Start-ups verwenden können. Überdies wird bei Peking für eine Milliarde US-Dollar ein Technologiepark für die Entwicklung von KI gebaut. Dabei geht es selbstverständlich nicht nur um zivile Anwendungen, sondern auch militärische. Noch gibt es in den USA mehr KI-Firmen, aber China liegt bereits an zweiter Stelle. Das Pentagon ist beunruhigt. Offenbar kommt China rasch vorwärts. Ende 2017 stellte die KI-Firma iFlyTek, die zunächst auf Stimmerkennung und digitale Assistenten spezialisiert war, einen Roboter vor, der den schriftlichen Test der nationalen Medizinprüfung erfolgreich bestanden hatte. Der Roboter war nicht nur mit immensem Wissen aus 53 medizinischen Lehrbüchern, 2 Millionen medizinischen Aufzeichnungen und 400.000 medizinischen Texten und Berichten gefüttert worden, er soll von Medizinexperten klinische Erfahrungen und Falldiagnosen übernommen haben. Eingesetzt werden soll er, in China herrscht vor allem auf dem Land, Ärztemangel, als Helfer, der mit der automatischen Auswertung von Patientendaten eine erste Diagnose erstellt und ansonsten Ärzten mit Vorschlägen zur Seite stehen.
    Date
    22. 1.2018 11:32:44
  13. Branz, M.: Zwischen der Furcht vor Zerstörung und der Hoffnung auf Erlösung : warum wir uns vor der Künstlichen Intelligenz nicht fürchten sollten (2018) 0.03 
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    Abstract
    Roboter, die in nicht allzu ferner Zukunft die gesamte Menschheit unterjochen, empfindet so mancher als ernstzunehmende Gefahr. Im Silicon Valley geht man mit der Vision der "technologischen Singularität", die die Zeit der Machtübernahme überlegener Maschinen meint, noch einen Schritt weiter. Künstliche Intelligenz ist in dieser Denkart nicht einfach nur entfesselte technische Power, sondern ein existenzbestimmendes Element, in welchem sich die technologische Natur des Menschen zeigt. Aktuelle Fortschritte im Bereich der KI wie die Tatsache, dass die Google-Tochter Deepmind jüngst den besten Go-Spieler der Welt besiegt hat, werden auch sonst gern zum Anlass genommen, die Existenz einer Superintelligenz heraufzubeschwören, die uns nicht unbedingt wohlgesonnen ist.
  14. Thielicke, R.; Helmstaedter, M.: ¬"Ein völlig neues Kapitel der Künstlichen Intelligenz" : Interview mit Moritz Helmstaedter (2018) 0.03 
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    Source
    https://www.heise.de/tr/artikel/Ein-voellig-neues-Kapitel-der-Kuenstlichen-Intelligenz-4188415.html?view=print
  15. Jaeger, L.: Diskussion um die Gestaltung des technologischen Fortschritts am Beispiel der Künstlichen Intelligenz (2019) 0.02 
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    Content
    "Wie das konkret aussehen kann, könnte eine Initiative der EU-Kommission mit der Gründung einer Experten-Gruppe (High-Level Expert Group on Artificial Intelligence, AI HLEG) aufzeigen, die sich im Dezember 2018 mit einem Beitrag "Ethische Grundlagen für eine vertrauenswürdige KI" an die Öffentlichkeit wandte. "Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der transformativsten Kräfte unserer Zeit und wird das Gewebe der Gesellschaft verändern", heißt es darin gleich zu Beginn. Die Experten nennen daraufhin die Prinzipien auf dem Weg zu einer verantwortungsvollen Entwicklung der KI-Technologien. Insbesondere sei hier ein "anthropo-zentrischer" Ansatz vonnöten, so die Gruppe unisono. Ziel ist es, die Entwicklung der KI derart zu gestalten, dass der einzelne Mensch, seine Würde und seine Freiheit geschützt werde, Demokratie, Recht und Gesetz sowie Bürgerrechte aufrecht erhalten werden und Gleichheit, Minderheitenschutz und Solidarität gefördert werden. Grundlegende Richtlinien für jede KI-Technologie müssen daher sein: 1. Den Menschen Gutes zukommen zu lassen; 2. kein menschliches Leid zu verursachen; 3. die menschliche Autonomie zu fördern; 4. das Prinzip der Fairness gelten zu lassen; und 5. Transparenz und Nachvollziehbarkeit in allen Wirkungen zu erreichen." Vgl. auch: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/high-level-expert-group-artificial-intelligence.
  16. Randow, G. von: Er wollte die Welt mit Intelligenz in den Griff bekommen : ... die aber machte nicht mit. Was wir dennoch von Gottfried Wilhelm Leibniz lernen können - 300 Jahre nach dem Tod dieses letzten deutschen Universalgenies: Gottfried Wilhelm Leibniz (2016) 0.02 
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  17. Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.02 
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    Abstract
    Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).
  18. Weber, S.: Eine Million Bücher mit automatisch erzeugten Texten (2018) 0.02 
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    Abstract
    Wenn Künstliche Intelligenz eine Doktorarbeit schreiben kann, was heißt dann Bildung? Interview mit dem Verleger Philip M. Parker. Im deutschsprachigen Raum ist er fast ein Unbekannter: Der in Singapur lehrende Wirtschaftswissenschaftler und Unternehmer Philip M. Parker. Der von ihm gegründete Buchverlag ICON Group International hat mehr als eine Million verschiedener Bücher publiziert, deren Inhalte komplett automatisch generiert wurden. Mit Apps, Spielen und Lehrbüchern zu landwirtschaftlichen Techniken, Lesen und Rechnen - auch diese allesamt komplett automatisch erzeugt - will er die Alphabetisierung und Bildung in der Dritten Welt vorantreiben. Sein Programm "Totopoetry" erzeugt automatisch Perlen der Dichtkunst, wie er eindrucksvoll zeigen kann. Und nun will Parker auch noch die Wikipedia revolutionieren: natürlich mit Bots, die die Inhalte automatisch erstellen und übersetzen.
  19. Wolfangel, E.: ¬Die Grenzen der künstlichen Intelligenz (2016) 0.02 
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    Abstract
    Der Sieg einer Google-Software über den Weltmeister im Brettspiel Go hat der Technologie der künstlichen Intelligenz gesellschaftlichen Auftrieb verschafft. Die Mühen der Ebene zeigen aber, dass die Algorithmen des maschinellen Lernens allerlei Fallen bergen - auch für ihre Entwickler.
    Source
    http://www.spektrum.de/news/die-grenzen-der-kuenstlichen-intelligenz/1409149
  20. Graff, B.: "Spinne ich, wenn ich denke, dass sie ausschließlich meine Arbeit genutzt haben?" (2019) 0.02 
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