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  1. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.20 
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  2. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.17 
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    Abstract
    Werden Maschinen mit Begriffen beschrieben, die ursprünglich der Beschreibung des Menschen dienen, so liegt zunächst der Verdacht nahe, dass jene Maschinen spezifischmenschliche Fähigkeiten oder Eigenschaften besitzen. Für körperliche Fähigkeiten, die mechanisch nachgeahmt werden, hat sich in der Alltagssprache eine anthropomorphisierende Sprechweise bereits etabliert. So wird kaum in Frage gestellt, dass bestimmte Maschinen weben, backen, sich bewegen oder arbeiten können. Bei nichtkörperlichen Eigenschaften, etwa kognitiver, sozialer oder moralischer Art sieht dies jedoch anders aus. Dass mittlerweile intelligente und rechnende Maschinen im alltäglichen Sprachgebrauch Eingang gefunden haben, wäre jedoch undenkbar ohne den langjährigen Diskurs über Künstliche Intelligenz, welcher insbesondere die zweite Hälfte des vergangenen Jahrhunderts geprägt hat. In jüngster Zeit ist es der Autonomiebegriff, welcher zunehmend Verwendung zur Beschreibung neuer Technologien findet, wie etwa "autonome mobile Roboter" oder "autonome Systeme". Dem Begriff nach rekurriert die "Autonomie" jener Technologien auf eine bestimmte Art technologischen Fortschritts, die von der Fähigkeit zur Selbstgesetzgebung herrührt. Dies wirft aus philosophischer Sicht jedoch die Frage auf, wie die Selbstgesetzgebung in diesem Fall definiert ist, zumal sich der Autonomiebegriff in der Philosophie auf die politische oder moralische Selbstgesetzgebung von Menschen oder Menschengruppen beziehungsweise ihre Handlungen bezieht. Im Handbuch Robotik hingegen führt der Autor geradezu beiläufig die Bezeichnung "autonom" ein, indem er prognostiziert, dass "[.] autonome Roboter in Zukunft sogar einen Großteil der Altenbetreuung übernehmen werden."
    Footnote
    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  3. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.06 
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    Abstract
    Diese Publikation beschreibt die Zusammenhänge zwischen wissenshaltigen begriffsorientierten Terminologien, Ontologien, Big Data und künstliche Intelligenz.
    Date
    13.12.2017 14:17:22
  4. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.06 
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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
  5. Mainzer, K.; Jellen, R.: ¬"Der Philosophie kommt die Aufgabe der Kommunikation zu" : Klaus Mainzer über "Big Data" und die Algorithmisierung der Welt (2016) 0.03 
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    Abstract
    Der Wissenschaftsphilosoph Klaus Mainzer (geb. 1947) forscht und lehrt an der Technischen Universität München und ist Direktor der Carl-Linde-Akademie. Bekannte von ihm verfasste Bücher sind "Leben als Maschine? - Von der Systembiologie zur Robotik und Künstlichen Intelligenz", "Der kreative Zufall - Wie das Neue in die Welt kommt" und "Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft". 2014 erschien sein bislang jüngstes Werk "Die Berechnung der Welt - Von der Weltformel bis zu Big Data". Im Gespräch mit Reinhard Jellen bekennt er sich dazu, Grundlagen erklären zu wollen, und beklagt, dass Mathematiklehrer heute häufig keine Ahnung mehr von Physik haben.
  6. Mainzer, K.; Pöppel, E.; Ritter, H.: Was hat uns die Zukunft gebracht? : eine Diskussion. Die Fragen stellten Dieter Beste und Marion Kälke (2017) 0.03 
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    Abstract
    Im Jahr 1997 besiegte der Schachcomputer Deep Blue den Weltmeister Garri Kasparow. Über die Bedeutung dieser Großtat der künstlichen Intelligenz diskutierten damals drei Experten in "Spektrum der Wissenschaft" (Heft 10/1997). Heute, fast genau 20 Jahre später, fielen mit Go und Poker zwei weitere Bastionen menschlicher Überlegenheit im Spiel. Und erneut bitten wir Klaus Mainzer, Ernst Pöppel und Helge Ritter um ihre Einschätzung. Auf dem 3. Zukunftskongress "Technik zum Menschen bringen" des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) diskutieren die drei Wissenschaftler über Durchbrüche, die keiner auf dem Plan hatte, mangelnden Erkenntnisfortschritt und ob der digitale Neandertaler überhaupt noch eine Zukunft hat.
    Content
    Bezugnahme auf: Mainzer, K., E. Pöppel u. H. Ritter: Kopf oder Computer. In: Spektrum der Wissenschaft. 1997, H.10, S.34-48.
  7. Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.02 
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    Abstract
    Yewno findet Themen und Konzepte (Suchbegriffe und ihre Abstraktionen) in englischsprachigen digitalen Texten mit Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Als Ergebnis Ihrer Suchanfrage werden die Konzepte, die Ihre Anfrage betreffen, in vielfältigen sachlichen Beziehungen als graphisches Netzwerk präsentiert, über das Sie einfach navigieren können. Auch versteckte thematische Beziehungen werden hier sichtbar gemacht, die vom Bekannten zu neuen Entdeckungen führen. Im Rahmen einer Pilotphase können Sie über einen interdisziplinären Ausschnitt aus aktuellen englischsprachigen Fachzeitschriften verschiedenster Fachgebiete recherchieren. Die zu den Themen gehörigen Artikel werden in Ausschnitten unmittelbar angezeigt und können in den meisten Fällen direkt als Volltext aufgerufen werden.
    "Die Bayerische Staatsbibliothek testet den semantischen "Discovery Service" Yewno als zusätzliche thematische Suchmaschine für digitale Volltexte. Der Service ist unter folgendem Link erreichbar: https://www.bsb-muenchen.de/recherche-und-service/suchen-und-finden/yewno/. Das Identifizieren von Themen, um die es in einem Text geht, basiert bei Yewno alleine auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Dabei werden sie nicht - wie bei klassischen Katalogsystemen - einem Text als Ganzem zugeordnet, sondern der jeweiligen Textstelle. Die Eingabe eines Suchwortes bzw. Themas, bei Yewno "Konzept" genannt, führt umgehend zu einer grafischen Darstellung eines semantischen Netzwerks relevanter Konzepte und ihrer inhaltlichen Zusammenhänge. So ist ein Navigieren über thematische Beziehungen bis hin zu den Fundstellen im Text möglich, die dann in sogenannten Snippets angezeigt werden. In der Test-Anwendung der Bayerischen Staatsbibliothek durchsucht Yewno aktuell 40 Millionen englischsprachige Dokumente aus Publikationen namhafter Wissenschaftsverlage wie Cambridge University Press, Oxford University Press, Wiley, Sage und Springer, sowie Dokumente, die im Open Access verfügbar sind. Nach der dreimonatigen Testphase werden zunächst die Rückmeldungen der Nutzer ausgewertet. Ob und wann dann der Schritt von der klassischen Suchmaschine zum semantischen "Discovery Service" kommt und welche Bedeutung Anwendungen wie Yewno in diesem Zusammenhang einnehmen werden, ist heute noch nicht abzusehen. Die Software Yewno wurde vom gleichnamigen Startup in Zusammenarbeit mit der Stanford University entwickelt, mit der auch die Bayerische Staatsbibliothek eng kooperiert. [Inetbib-Posting vom 22.02.2017].
    Date
    22. 2.2017 10:16:49
  8. Henn, W.: Wehe, die Computer sagen einmal "ich" : Gefahr durch KI (2018) 0.02 
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    Abstract
    Die Künstliche Intelligenz kann uns gefährlich werden - dann nämlich, wenn sie autonom wird. Mit Rücksicht dürfen Unterlegene in diesem Fall nicht rechnen, der Mensch wäre ein Auslaufmodell. Ein Gastbeitrag.
    Source
    http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/debatten/gefahr-durch-die-autonomie-der-kuenstlichen-intelligenz-15656989.html
  9. Jungen, O.: Grenzen der Technik : das letzte Refugium menschlicher Intelligenz (2018) 0.02 
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    Source
    http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/hoch-schule/geist-und-mehr/grenzen-der-technik-das-letzte-refugium-menschlicher-intelligenz-15659399.html
  10. Geier, M.: Ich zeige Mitgefühl, also bin ich (2019) 0.02 
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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]
  11. Krempl, S.: "Künstliche Intelligenz ist kaputt" (2019) 0.02 
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  0.25 = coord(1/4)
    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
  12. 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) 0.02 
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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
  13. Keßler, K.; Krüger, A.T.; Ghammad, Y.; Wulle, S.; Balke, W.-T.; Stump, K.: PubPharm - Der Fachinformationsdienst Pharmazie (2016) 0.02 
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    Abstract
    Der Fachinformationsdienst (FID) Pharmazie verfolgt das Ziel, die Informationsinfrastruktur und die Literaturversorgung für die pharmazeutische Hochschulforschung nachhaltig zu verbessern. Das Projekt wird seit dem 1. Januar 2015 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert. Eine Besonderheit stellt die Kooperation zwischen der Universitätsbibliothek Braunschweig und dem Institut für Informationssysteme (IfIS) der TU Braunschweig dar, wodurch aktuelle Forschung auf dem Gebiet der Informatik in die Implementierung innovativer FID-Dienste mündet. Im Zentrum des Projektes steht der nutzerzentrierte Aufbau einer erweiterbaren und personalisierbaren Informationsinfrastruktur. Das vom FID entwickelte Discovery System "PubPharm" zur pharmaziespezifischen Recherche basiert, als Weiterentwicklung des beluga-Systems der SUB Hamburg, auf der Open Source Software VuFind. Als Datengrundlage enthält es u.a. die Medline Daten, erweitert durch Normdaten, die unter anderem die Suche nach chemischen Strukturen erlauben. Gleichzeitig werden vom Institut für Informationssysteme innovative Suchmöglichkeiten basierend auf Narrativer Intelligenz untersucht und perspektivisch in das Retrieval des Discovery Systems eingebunden. Im Rahmen von sog. FID-Lizenzen bietet der FID Pharmazie Wissenschaftlern/innen Volltextzugriff auf pharmazeutische Fachzeitschriften. Bestandteil der Lizenzen ist das Recht zur Langzeitarchivierung. Bei deren technischer Umsetzung kooperiert der FID mit der TIB Hannover. Der FID Pharmazie koppelt seine Aktivitäten eng an die pharmazeutische Fachcommunity: unter anderem begleitet ein Fachbeirat die Entwicklungen. Im Rahmen der Öffentlichkeitsarbeit werden Nutzer/innen umfassend über die Angebote informiert, u.a. in Webcasts und im PubPharm Blog.
  14. Reichert, B.; Wahlster, W.: Künstliche Intelligenz als Hilfswissenschaftler : KI revolutioniert die Forschung (2018) 0.02 
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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
  15. Perske, J.: Trendforscher Horx : Künstliche Intelligenz wird überschätzt (2018) 0.02 
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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
  16. Geuter, J.: Nein, Ethik kann man nicht programmieren (2018) 0.02 
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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
  17. Schleim, S.: Homo Deus : Gehirn-Upload, Unsterblichkeit, Künstliche Intelligenz (2017) 0.02 
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    Source
    https://www.heise.de/tp/features/Homo-Deus-Gehirn-Upload-Unsterblichkeit-Kuenstliche-Intelligenz-3710864.html
  18. Rötzer, F.: KI-Programm besser als Menschen im Verständnis natürlicher Sprache (2018) 0.02 
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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
  19. Eckert, K.: SKOS: eine Sprache für die Übertragung von Thesauri ins Semantic Web (2011) 0.02 
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    Date
    15. 3.2011 19:21:22
  20. Lobe, A.: Demokratie als Risikofaktor (2019) 0.02 
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    Source
    https://www.sueddeutsche.de/kultur/kuenstliche-intelligenz-predictive-analytics-anticipatory-government-1.4725402?utm_source=pocket-newtab

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