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Abstract

Künstliche Intelligenz (KI) steht für Maschinen, die können, was der Mensch kann: hören und sehen, sprechen, lernen, Probleme lösen. In manchem sind sie inzwischen nicht nur schneller, sondern auch besser als der Mensch. Wie funktionieren diese klugen Maschinen? Bedrohen sie uns, machen sie uns gar überflüssig? Die Journalistin und KI-Expertin Manuela Lenzen erklärt anschaulich, was Künstliche Intelligenz kann und was uns erwartet. Künstliche Intelligenz ist das neue Zauberwort des digitalen Kapitalismus. Intelligente Computersysteme stellen medizinische Diagnosen und geben Rechtsberatung. Sie managen den Aktienhandel und steuern bald unsere Autos. Sie malen, dichten, dolmetschen und komponieren. Immer klügere Roboter stehen an den Fließbändern, begrüßen uns im Hotel, führen uns durchs Museum oder braten Burger und schnipseln den Salat dazu. Doch neben die Utopie einer schönen neuen intelligenten Technikwelt sind längst Schreckbilder getreten: von künstlichen Intelligenzen, die uns auf Schritt und Tritt überwachen, die unsere Arbeitsplätze übernehmen und sich unserer Kontrolle entziehen. Manuela Lenzen zeigt, welche Hoffnungen und Befürchtungen realistisch sind und welche in die Science Fiction gehören. Sie beschreibt, wie ein gutes Leben mit der Künstlichen Intelligenz aussehen könnte - und dass wir von klugen Maschinen eine Menge über uns selbst lernen können.

Date

18. 6.2018 19:22:02

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Abstract

Computerprogramme können menschliche Gesichter zuverlässiger erkennen als Menschen. Sie schlagen uns im Brettspiel Go, das strategisches Denken und Intuition erfordert, und sie bluffen besser als die besten Pokerspieler der Welt. Maschinen treffen komplexe Entscheidungen - oft besser und schneller als wir. Thomas Ramge erklärt sachkundig und verständlich, wie Maschinen dabei sind, das Lernen zu lernen und diskutiert die Frage: Was wird aus uns Menschen, wenn smarte Maschinen immer intelligenter werden?

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Content

Enthält die Kapitel: (E) Vom Neuron zur Psyche; (1) Das Rüstzeug des Geistes: die Revolution der neuen Konnektionisten: (2) Das Puzzlespiel: die Mechanismen des Denkens; (3) Die große Wasserscheide: Gehirnforschung contra Geistesforschung; (4) Wetware: die Anatomie des Erinnerungsvermögens; (5) Wodurch wird ein Neuronenbündel so schlau?: die Wissenschaft von der Komplexität; (6) Der Computer als Autodidakt: wie Neuralnetzwerke das Laufen lernen; (7) Maschinenträume: Neuralnetzwerke im Arbeitseinsatz; (8) Streitbare Denker: der Kampf um die Herzen der Wissenschaftler; (9) Der Musterschüler: NETalk lernt laut lesen

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Abstract

Das Buch 'Das Bewusstsein der Maschinen' des deutsch-amerikanischen Philosophen und Logikers Gotthard Günther (1900-1984) erschien bereits 1957 und in einer erweiterten 2. Auflage im Jahr 1963. Was damals sensationell wirkte, ist heute Bestandteil unseres philosophischen Bewusstseins geworden: die Hereinnahme der Kybernetik nicht nur in unsere praktisch-technische Welt, sondern auch in die philosophische Spekulation wie in unsere soziologische Reflexion. Immer aber noch ist die Lektüre der Güntherschen Theoreme und Einsichten für Wissenschaftler wie auch für den Laien aufregend, die Revolutionierung unseres gesamten Denkens offenbar. Daß die maschinelle Intelligenz den Leistungen des menschlichen Bewusstseins überlegen sein kann - wer bestreitet das heute noch? Daß aber mit dem Maschinenbewusstsein die alten Denkgewohnheiten des Menschen aus den Angeln gehoben und alle klassischen Schemata wie auch die dialektische Spekulation auf einen mehr oder minder aufwendigen Schutthaufen geworfen sind - dagegen werden die philosophischen Lehrstühle sich noch lange wehren. - Auch diese erweiterte Auflage des Güntherschen Buches ist kein Abschluß und kein System, sondern Frage und Anregung zur Metaphysik unseres Jahrhunderts. Die jetzt nach etwa 40 Jahren erneut aufgelegte und nochmals erweiterte Ausgabe ist - betrachtet man den heutigen Stand der Diskussionen um die Themen 'Künstliche Intelligenz', 'Maschinelles Lernen' oder 'Maschinenbewusstsein' - nicht nur aus philosophischer sondern vor allem aus wissenschaftslogischer Sicht seiner Zeit immer noch weit voraus. Dies begründet sich insbesondere darin, dass Gotthard Günther nicht nur einen Entwurf geliefert, sondern im Verlauf seiner wissenschaftlichen Tätigkeiten am Biological Computer Laboratory (BCL) in Illinois (Urbana) auch die Grundlagen zu einer nichtaristotelischen Logik gelegt hat, die sich am besten unter dem Begriff 'Theorie polykontexturaler Systeme' subsumieren lassen.

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Footnote

CIR Processes - A multitasking framework for cognitive information retrieval, von Amanda Spink und Charles Cole (Australien/Kanada), sieht - im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen - die simultane Bearbeitung verschiedener Aufgaben (Themen) während einer Informationssuche als den Normalfall an und analysiert das damit verbundene Benutzerverhalten. - Explanation in information seeking and retrieval, von Pertti Vakkari und Kalervo Järvelin (Tampere), plädiert anhand zweier empirischer Untersuchungen für die Verwendung des aufgabenorientierten Ansatzes ("task") in der IR-Forschung, gerade auch als Bindeglied zwischen nicht ausreichend mit einander kommunizierenden Disziplinen (Informationswissenschaft, Informatik, diverse Sozialwissenschaften). - Towards an alternative information retrieval system for children, von Jamshid Beheshti et al. (Montréal), berichtet über den Stand der IR-Forschung für Kinder und schlägt vor, eine Metapher aus dem Sozialkonstruktivismus (Lernen als soziales Verhandeln) als Gestaltungsprinzip für einschlägige IR-Systeme zu verwenden. CIR Techniques - Implicit feedback: using behavior to infer relevance, von Diane Kelly (North Carolina), setzt sich kritisch mit den Techniken zur Analyse des von Benutzern von IR-Systemen geäußerten Relevance-Feedbacks - explizit und implizit - auseinander. - Educational knowledge domain visualizations, von Peter Hook und Katy Börner (Indiana), beschreibt verschiedene Visualisierungstechniken zur Repräsentation von Wissensgebieten, die "Novizen" bei der Verwendung fachspezifischer IR-Systeme unterstützen sollen. - Learning and training to search, von Wendy Lucas und Heikki Topi (Massachusetts), analysiert, im breiteren Kontext der Information- Seeking-Forschung, Techniken zur Schulung von Benutzern von IRSystemen.

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Classification

NAT 29

SFB

NAT 29

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