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  1. Schnetker, M.F.J.; Becker, M.: Transhumanismus : Von der Technikverehrung zur Mythologie (2019) 0.02 
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    Vgl. zum Bezug das Buch: Schnetker, M.F.J.: Transhumanistische Mythologie: Rechte Utopien einer technologischen Erlösung durch künstliche Intelligenz. Münster: Unrast 2019.
  2. Konecny, J.: Bin ich tatsächlich mein Konnektom? (2018) 0.02 
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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.
  3. Zanibbi, R.; Yuan, B.: Keyword and image-based retrieval for mathematical expressions (2011) 0.02 
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    Abstract
    Two new methods for retrieving mathematical expressions using conventional keyword search and expression images are presented. An expression-level TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) approach is used for keyword search, where queries and indexed expressions are represented by keywords taken from LATEX strings. TF-IDF is computed at the level of individual expressions rather than documents to increase the precision of matching. The second retrieval technique is a form of Content-Base Image Retrieval (CBIR). Expressions are segmented into connected components, and then components in the query expression and each expression in the collection are matched using contour and density features, aspect ratios, and relative positions. In an experiment using ten randomly sampled queries from a corpus of over 22,000 expressions, precision-at-k (k= 20) for the keyword-based approach was higher (keyword: µ= 84.0,s= 19.0, image-based:µ= 32.0,s= 30.7), but for a few of the queries better results were obtained using a combination of the two techniques.
    Date
    22. 2.2017 12:53:49
  4. Branz, M.: Zwischen der Furcht vor Zerstörung und der Hoffnung auf Erlösung : warum wir uns vor der Künstlichen Intelligenz nicht fürchten sollten (2018) 0.01 
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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.
  5. Thielicke, R.; Helmstaedter, M.: ¬"Ein völlig neues Kapitel der Künstlichen Intelligenz" : Interview mit Moritz Helmstaedter (2018) 0.01 
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    Source
    https://www.heise.de/tr/artikel/Ein-voellig-neues-Kapitel-der-Kuenstlichen-Intelligenz-4188415.html?view=print
  6. Bauckhage, C.: Moderne Textanalyse : neues Wissen für intelligente Lösungen (2016) 0.01 
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    Abstract
    Im Zuge der immer größeren Verfügbarkeit von Daten (Big Data) und rasanter Fortschritte im Daten-basierten maschinellen Lernen haben wir in den letzten Jahren Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz erlebt. Dieser Vortrag beleuchtet diese Entwicklungen insbesondere im Hinblick auf die automatische Analyse von Textdaten. Anhand einfacher Beispiele illustrieren wir, wie moderne Textanalyse abläuft und zeigen wiederum anhand von Beispielen, welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten sich heutzutage in Branchen wie dem Verlagswesen, der Finanzindustrie oder dem Consulting ergeben.
  7. Jaeger, L.: Diskussion um die Gestaltung des technologischen Fortschritts am Beispiel der Künstlichen Intelligenz (2019) 0.01 
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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.
  8. 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) 0.01 
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  9. Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.01 
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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).
  10. Weber, S.: Eine Million Bücher mit automatisch erzeugten Texten (2018) 0.01 
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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.
  11. Wolfangel, E.: ¬Die Grenzen der künstlichen Intelligenz (2016) 0.01 
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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
  12. Wolfram Language erkennt Bilder (2015) 0.01 
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    Abstract
    Wolfram Research hat seine Cloud-basierte Programmiersprache Wolfram Language um eine Funktion zur Bilderkennung erweitert. Der Hersteller des Computeralgebrasystems Mathematica und Betreiber der Wissens-Suchmaschine Wolfram Alpha hat seinem System die Erkennung von Bildern beigebracht. Mit der Funktion ImageIdentify bekommt man in Wolfram Language jetzt zu einem Bild eine symbolische Beschreibung des Inhalts, die sich in der Sprache danach sogar weiterverarbeiten lässt. Als Demo dieser Funktion dient die Website The Wolfram Language Image Identification Project: Dort kann man ein beliebiges Bild hochladen und sich das Ergebnis anschauen. Die Website speichert einen Thumbnail des hochgeladenen Bildes, sodass man einen Link zu der Ergebnisseite weitergeben kann. Wie so oft bei künstlicher Intelligenz sind die Ergebnisse manchmal lustig daneben, oft aber auch überraschend gut. Die Funktion arbeitet mit einem neuronalen Netz, das mit einigen -zig Millionen Bildern trainiert wurde und etwa 10.000 Objekte identifizieren kann.
  13. Schmid, E.: Variationen zu Poppers Drei-Welten-Lehre : Gedanken zu einer phänomenologischen und kulturellen Basis von Poppers drei Welten in Handlungsgemeinschaften (2018) 0.01 
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    Content
    Teil des Projekts: Zur Wirkung künstlicher Intelligenz (KI) auf unsere kulturellen Lebensräume. Die Industrialisierung des kollektiven Denkens.
  14. Graff, B.: "Spinne ich, wenn ich denke, dass sie ausschließlich meine Arbeit genutzt haben?" (2019) 0.01 
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    Source
    https://www.sueddeutsche.de/kultur/2.220/kuenstliche-intelligenz-kunst-urheberrecht-1.4269906
  15. Loonus, Y.: Einsatzbereiche der KI und ihre Relevanz für Information Professionals (2017) 0.01 
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    Series
    Künstliche Intelligenz
  16. Wolchover, N.: Wie ein Aufsehen erregender Beweis kaum Beachtung fand (2017) 0.01 
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  17. Hafner, R.; Schelling, B.: Automatisierung der Sacherschließung mit Semantic Web Technologie (2015) 0.01 
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  18. Röthler, D.: "Lehrautomaten" oder die MOOC-Vision der späten 60er Jahre (2014) 0.01 
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    22. 6.2018 11:04:35
  19. Schultz, S.: ¬Die eine App für alles : Mobile Zukunft in China (2016) 0.01 
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    22. 6.2018 14:22:02
  20. Rötzer, F.: Umgekehrter Turing-Test : Welches Gesicht ist real? (2019) 0.01 
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    Content
    Fotografie wurde seit ihrem Beginn wegen ihrer Entsubjektivierung gefeiert. Im Unterschied zur Malerei von der Bildherstellung durch den Apparat und die Lichtmalerei ersetzt wird. Deswegen wurde Fotografie als objektives Medium verherrlicht. Was von dem Objektiv aufgenommen wurde, soll es da auch gegeben haben. Der Druck auf den Auslöserknopf setzte die Wahrheitsbildgebung in Kraft, auch wenn der Ausschnitt, die Belichtung oder die Schärfe die Darstellung der Szene verändert. Mit der digitalen Fotografie hat sich das Misstrauen in das fotografische Bild extrem verstärkt - zu Recht. Zwar konnten auch schon zuvor Bilder manipuliert werden, nicht nur mit Nachbearbeitung, sondern auch, was überhaupt aufgenommen und wie das Bild beschrieben wird, digital ist aber das Foto bestenfalls Ausgangsbasis für Verabeitungen. Mit Mitteln der Künstlichen Intelligenz lassen sich fotorealistische Fakes noch leichter bewerkstelligen. Ein Bild ist kein Beweis für etwas Wirkliches mehr, sondern nur noch ein - auch bewegtes - Bild, das ebenso wenig oder viel Glaubwürdigkeit hat wie beispielsweise ein Text. Vertrauen muss in die Quelle gesetzt werden, die Bilder oder Texte produziert und verbreitet. Deepfakes nennt man fotorealistische Bilder und Videos, die manipuliert sind. Das Problem ist, dass diese immer leichter herstellbaren verfälschten Bilder auch als Belege für politische Zwecke verwendet werden können. Noch immer glauben viele traditionsverhaftet eher scheinbar objektiv generierten Bildern als etwa Texten. Die seit Februar existierende Website ThisPersonDoesNotExist.com zeigt, wie leicht wir getäuscht werden können. Mit der Hilfe des KI-Algorithmus StyleGAN von Nvidia wird hier demonstriert, wie täuschend realistische Bilder von Personen erzeugt werden können, die es nicht gibt. Dabei konkurrieren gewissermaßen zwei neuronale Netze, die mit Bildern von Gesichtern von Prominenten und von Menschen auf Flickr gefüttert wurden, gegeneinander an.

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