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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) 0.16
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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. Popper, K.R.: Three worlds : the Tanner lecture on human values. Deliverd at the University of Michigan, April 7, 1978 (1978) 0.16
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  4. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.04
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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
  5. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.04
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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
  6. Laßmann, G.: Asimovs Robotergesetze : was leisten sie wirklich? (2017) 0.04
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    Abstract
    In Simulationen treten bei Robotern innere Zustände immer dann auf, wenn Katastrophen wie der eigene Totalausfall drohen. Die bekannten Robotergesetze von Isaac Asimov sind schon mehr als 75 Jahre alt. Systematisch untersucht wurden sie bislang nicht, obgleich durch die technische Entwicklung in der Computertechnik das Erstellen von Regeln für Roboter immer drängender wird: Autonome Fahrzeug fahren auf unseren Straßen, das EU-Parlament diskutiert Roboterrechte und nicht nur der Deutsche Ethikrat befasst sich mit Pflegerobotern. Gunter Laßmann hat in seinem eBook Asimovs Robotergesetze philosophisch und technisch untersucht: Asimovs Robotergesetze. Was leisten sie wirklich?" Er erörtert, was ein Roboter ist und wie ein solcher Roboter nach dem heutigen Stand der Technik "denken" würde. Diskutiert wird, inwieweit Roboter individuell sein könnten und wer die Verantwortung für den Roboter trägt. Alle drei Robotergesetze werden erstmals simuliert, was teilweise zu unerwarteten Ergebnissen führt. Die Roboter werden durch Hinzunahme von Lernen weiterentwickelt, es werden die Unterschiede zwischen regelbasiertem Lernen und Deep Learning dargestellt und am aktuellen Beispiel erläutert.
    Date
    21. 1.2018 19:02:22
  7. Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche,soziale und ökologische Potenziale : Bericht der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz (2020) 0.03
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    Abstract
    Der Bundestag greift mit der Enquete-Kommission "Künstliche Intelligenz - Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale" eine der zentralen Debatten unserer Zeit auf. Die Enquete-Kommission, die sich zu gleichen Teilen aus Mitgliedern des Deutschen Bundestages und sachverständigen externen Expertinnen und Experten zusammensetzt, soll den zukünftigen Einfluss der Künstlichen Intelligenz (KI) auf unser (Zusammen-)Leben, die deutsche Wirtschaft und die zukünftige Arbeitswelt untersuchen. Erörtert werden sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen der KI für Gesellschaft, Staat und Wirtschaft. Zur Diskussion stehen eine Vielzahl technischer, rechtlicher und ethischer Fragen. Zum Auftrag der Enquete-Kommission gehört, nach dem Einsetzungsbeschluss (19/2978) auf Basis ihrer Untersuchungsergebnisse den staatlichen Handlungsbedarf auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene zu identifizieren und zu beschreiben, um einerseits die Chancen der KI wirtschaftlich und gesellschaftlich nutzbar zu machen und ihre Risiken zu minimieren.
    Date
    6.11.2020 10:29:02
    Editor
    Deutscher Bundestag / Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz
  8. 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.
    Date
    29. 6.2019 17:46:17
  9. Dengel, A.; Buehler, O.: Intelligenz ist mehr als Prozessorleistung 0.03
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    Source
    https://bonds-and-shares.com/intelligenz-ist-mehr-als-prozessorleistung-primus-inter-pares-im-interview-prof-dr-andreas-dengel-einem-der-fuhrenden-internationalen-wissenschaftler-fur-kunstliche-intelligenz/
  10. Vogt, T.: ¬Die Transformation des renommierten Informationsservices zbMATH zu einer Open Access-Plattform für die Mathematik steht vor dem Abschluss. (2020) 0.03
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    Content
    "Mit Beginn des Jahres 2021 wird der umfassende internationale Informationsservice zbMATH in eine Open Access-Plattform überführt. Dann steht dieser bislang kostenpflichtige Dienst weltweit allen Interessierten kostenfrei zur Verfügung. Die Änderung des Geschäftsmodells ermöglicht, die meisten Informationen und Daten von zbMATH für Forschungszwecke und zur Verknüpfung mit anderen nicht-kommerziellen Diensten frei zu nutzen, siehe: https://www.mathematik.de/dmv-blog/2772-transformation-von-zbmath-zu-einer-open-access-plattform-f%C3%BCr-die-mathematik-kurz-vor-dem-abschluss."
  11. Westphalen, A. von: Künstliche Intelligenz mit lebensgefährlichen Nebenwirkungen (2023) 0.02
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    Source
    https://www.telepolis.de/features/Kuenstliche-Intelligenz-mit-lebensgefaehrlichen-Nebenwirkungen-9180815.html?view=print
  12. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.02
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    Abstract
    Das Klassifizieren von Objekten (z. B. Fauna, Flora, Texte) ist ein Verfahren, das auf menschlicher Intelligenz basiert. In der Informatik - insbesondere im Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) - wird u. a. untersucht, inweit Verfahren, die menschliche Intelligenz benötigen, automatisiert werden können. Hierbei hat sich herausgestellt, dass die Lösung von Alltagsproblemen eine größere Herausforderung darstellt, als die Lösung von Spezialproblemen, wie z. B. das Erstellen eines Schachcomputers. So ist "Rybka" der seit Juni 2007 amtierende Computerschach-Weltmeistern. Inwieweit Alltagsprobleme mit Methoden der Künstlichen Intelligenz gelöst werden können, ist eine - für den allgemeinen Fall - noch offene Frage. Beim Lösen von Alltagsproblemen spielt die Verarbeitung der natürlichen Sprache, wie z. B. das Verstehen, eine wesentliche Rolle. Den "gesunden Menschenverstand" als Maschine (in der Cyc-Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln) zu realisieren, ist Lenat's Ziel seit 1984. Bezüglich des KI-Paradeprojektes "Cyc" gibt es CycOptimisten und Cyc-Pessimisten. Das Verstehen der natürlichen Sprache (z. B. Werktitel, Zusammenfassung, Vorwort, Inhalt) ist auch beim intellektuellen Klassifizieren von bibliografischen Titeldatensätzen oder Netzpublikationen notwendig, um diese Textobjekte korrekt klassifizieren zu können. Seit dem Jahr 2007 werden von der Deutschen Nationalbibliothek nahezu alle Veröffentlichungen mit der Dewey Dezimalklassifikation (DDC) intellektuell klassifiziert.
    Date
    22. 1.2010 14:41:24
  13. Katzlberger, M.: GPT-3 - die erste allgemeine Künstliche Intelligenz? (2020) 0.02
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    Abstract
    Das KI-Sprachmodell GPT-3 von Open AI ist der Nachfolger von GPT-2, das im letzen Jahr nicht nur unter Informatikern für viel Aufmerksamkeit gesorgt hat. Viele Machine Learning Experten meinen, dass uns GPT-3 einer menschenähnlichen, hoch entwickelten allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) einen Schritt näher bringen könnte. Kritiker hingegen wenden ein, dass die Leistung des Programms bei vielen Aufgaben immer noch weit hinter spezialisierten Systemen und menschlicher Intelligenz zurückbleibt. Ist GPT-3 die erste allgemeine Künstliche Intelligenz?
    Source
    https://katzlberger.ai/2020/11/04/die-erste-allgemeine-kuenstliche-intelligenz/
  14. Ronzheimer, M.: ¬Die Datenspur in der Natur : über die Wirkung der Digitalisierung auf die Umwelt und den Energieverbrauch (2019) 0.02
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    Abstract
    Die Industrialisierung ist die zweite »große Transformation« in der Menschheitsgeschichte, angetrieben durch die immense Nutzung fossiler Rohstoffe wie Kohle und Erdöl. In den letzten Jahrzehnten hat dieser Prozess der Ausbeutung der natürlichen Ressourcen eine solche Dynamik erlangt, dass Forscher von einem neuen Erdzeitalter, dem »Anthropozän«, sprechen. Wissenschaftler der Max-Planck-Gesellschaft (MPG) haben die Mechanismen dieser Beschleunigung genauer untersucht und als zentralen neuen Treiber den Umgang mit der Ressource »Daten« - die Digitalisierung mithilfe der Computertechnik - ausgemacht. Erst durch die massenhafte Verbreitung der Informationstechnik sei die Überschreitung der »planetaren Grenzen« ökologischer Nachhaltigkeit möglich geworden. Ihr neues Paradigma, den Wandel der Welt zu verstehen, nennen die Forscher »Geo-Anthropologie« und schlagen die Gründung eines eigenen Forschungsinstituts vor, das sich den »Perspektiven für die Erhaltung des Lebensraums Erde« widmen soll.
  15. 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
  16. 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
  17. Zimmerli, W.C.: ¬Die künstliche Intelligenz übertrifft irgendwann die menschliche und übernimmt die Macht : warum dies ein Mythos ist und wie er sich auswirkt (2021) 0.02
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    Source
    https://www.nzz.ch/feuilleton/kuenstliche-intelligenz-uebernimmt-die-macht-ein-moderner-mythos-ld.1595046?utm_source=pocket-newtab-global-de-DE
  18. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.02
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    Source
    https://www.heise.de/tp/features/ChatGPT-und-Kuenstliche-Intelligenz-Utopie-oder-Dystopie-7445181.html?view=print
  19. 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]
  20. Krempl, S.: "Künstliche Intelligenz ist kaputt" (2019) 0.02
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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

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