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Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.29
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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.

Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.13

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Popper, K.R.: Three worlds : the Tanner lecture on human values. Deliverd at the University of Michigan, April 7, 1978 (1978) 0.11

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Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.08

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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

Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.08

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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

Dengel, A.; Buehler, O.: Intelligenz ist mehr als Prozessorleistung 0.05

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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/

Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.04
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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

Westphalen, A. von: Künstliche Intelligenz mit lebensgefährlichen Nebenwirkungen (2023) 0.04

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Source: https://www.telepolis.de/features/Kuenstliche-Intelligenz-mit-lebensgefaehrlichen-Nebenwirkungen-9180815.html?view=print

Katzlberger, M.: GPT-3 - die erste allgemeine Künstliche Intelligenz? (2020) 0.04
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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/

Henn, W.: Wehe, die Computer sagen einmal "ich" : Gefahr durch KI (2018) 0.04

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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

Jungen, O.: Grenzen der Technik : das letzte Refugium menschlicher Intelligenz (2018) 0.04

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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

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) 0.04

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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

Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.04

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Source: https://www.heise.de/tp/features/ChatGPT-und-Kuenstliche-Intelligenz-Utopie-oder-Dystopie-7445181.html?view=print

Geier, M.: Ich zeige Mitgefühl, also bin ich (2019) 0.03
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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]
Krempl, S.: "Künstliche Intelligenz ist kaputt" (2019) 0.03
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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
Reichert, B.; Wahlster, W.: Künstliche Intelligenz als Hilfswissenschaftler : KI revolutioniert die Forschung (2018) 0.03
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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
Digitale Zukunft: Lernen. Forschen. Wissen : Die Digitalstrategie des BMBF (2019) 0.03
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Abstract

Die Digitalisierung so gestalten, dass sie den Menschen dient - das ist Ziel unserer Digitalisierungsstrategie.Wie können wir uns die Bildung der Zukunft vorstellen? Ich denke an Leh-rer, die Kinder in der ersten Schulstunde in den Wald mitnehmen, um Käfer zu sammeln; die ihnen in der zweiten Stunde das Insektensterben erläutern, unterstützt durch Bilder und Grafiken am Smartboard; und die in der dritten Stunde mit Lernprogrammen überprüfen, was jedes einzelne Kind verstanden hat und wo noch einmal nachgehakt werden muss. Wie können wir uns die Medizin der Zukunft vorstellen? Ich denke an die Ärztin, die sich Zeit für ihre Patienten nimmt; die Untersuchungsergebnisse in den Computer eingibt, der sie mit anderen Fällen vergleicht und daraus Rückschlüsse zieht; die Künstliche Intelli-genz nutzt, um die individuell auf den einzelnen Patienten zugeschnittene Therapie zu finden; und die sie mit dem Patienten bespricht und abstimmt.Wie können wir uns die Mobilität der Zukunft vorstellen? Ich denke an die ältere Dame, die per Smartphone das autonom fahrende Auto vor ihr Haus auf dem Land bestellt; die damit zum Bahnhof fährt; die dann den Zug in die Großstadt nimmt, um schließlich mit dem Flugtaxi direkt vor die Haustür ihres Enkels zu fliegen. In meiner Zukunftsvision verbessern digitale Technologien und Möglichkeiten unser Leben. Zugleich stehen wir vor großen Herausforderungen: Wie garantieren wir unseren Lebensstandard in Zeiten wach-senden globalen Wettbewerbs? Wie schaffen wir neue Arbeitsplätze, wenn alte verloren gehen? Wie schützen wir unsere eigenen Daten und unsere Privatsphäre? Antworten auf diese Fragen geben wir mit unserer Digitalstrategie.Mit unserer Digitalstrategie zeigen wir, wie wir die Chancen entwickeln und uns offensiv den Herausforderungen stellen: Wir nutzen unsere Strategie für Künstliche Intelligenz, um die Datensicherheit und den Schutz der Privat-sphäre zu stärken. Wir fördern Forschung und Entwicklung von KI-Anwendungen zum Schutz der Verbraucherin-nen und Verbraucher. Wir haben die nationale Dekade gegen Krebs ausgerufen, weil wir große Potenziale moderner Technologien bei der Krebsprävention erkannt haben. Mit dem DigitalPakt wollen wir nachwachsende Generatio-nen zu einem eigenverantwortlichen Umgang mit digitalen Neuerungen befähigen. Der MINT-Aktionsplan legt die Grundlage, damit Deutschland in Wissenschaft, Forschung und Innovation weiterhin zur Spitze gehört.Unsere Digitalstrategie verstehen wir als dynamischen Prozess im Sinne des offenen Dialogs, um gemeinsam den Herausforderungen des digitalen Wandels zu begegnen. Die Menschen stehen im Mittelpunkt. Ich bin überzeugt, mit Hilfe von Bildung und Forschung bereiten wir sie auf veränderte Lebens- und Arbeitsbedingungen vor, stärken die Innovationskraft unserer Wirtschaft und sichern damit unseren Wohlstand. (A. Karliczec)
Gillitzer, B.: Yewno (2017) 0.03
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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
Perske, J.: Trendforscher Horx : Künstliche Intelligenz wird überschätzt (2018) 0.03
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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
Geuter, J.: Nein, Ethik kann man nicht programmieren (2018) 0.03
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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

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