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  1. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.27 
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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.
  2. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.18 
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  3. Popper, K.R.: Three worlds : the Tanner lecture on human values. Deliverd at the University of Michigan, April 7, 1978 (1978) 0.14 
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  4. Drewer, P.; Massion, F; Pulitano, D: Was haben Wissensmodellierung, Wissensstrukturierung, künstliche Intelligenz und Terminologie miteinander zu tun? (2017) 0.11 
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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) 0.10 
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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. Branz, M.: Zwischen der Furcht vor Zerstörung und der Hoffnung auf Erlösung : warum wir uns vor der Künstlichen Intelligenz nicht fürchten sollten (2018) 0.07 
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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.
  7. Mesa, N.: Uncanny Valley : warum uns KI das Fürchten lehrt (2023) 0.07 
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    Abstract
    Roboter, die aussehen wie Menschen, Chatbots wie ChatGPT, die sich wie wir ausdrücken: Wenn Künstliche Intelligenz uns zu ähnlich ist, wird sie uns unheimlich. Wie ist dieses Phänomen zu erklären?
    Content
    "Wenn Aussehen und Verhalten von Künstlicher Intelligenz (KI) dem menschlichen in so starker Weise gleichen, dass sie ein ungutes, ängstliches Gefühl in uns auslösen, steckt dahinter das sogenannte Uncanny Valley. Das "Phänomen des unheimlichen Tals" ist bereits seit den Siebzigerjahren bekannt - doch noch immer hat die Wissenschaft keine konkrete Antwort auf die Frage gefunden, warum künstliche Figuren in uns Unbehagen auslösen. Für KI-Forschende, deren Ziel es ist, Roboter zu entwickeln, die sich in unseren sozialen Alltag integrieren lassen, ist die Überwindung des Uncanny Valleys eine der größten Herausforderungen. Bald schon sollen intelligente Maschinen uns im Restaurant bedienen, Aufgaben in der Altenpflege übernehmen oder Kindern das Lesen beibringen. Damit das funktioniert, dürfen sie uns keine Angst machen. Roboter aus dem unheimlichen Tal herauszuführen ist also wesentlich, wenn wir in Zukunft verstärkt mit ihnen interagieren sollen."
  8. 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) 0.07 
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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
  9. Dengel, A.; Buehler, O.: Intelligenz ist mehr als Prozessorleistung 0.07 
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  10. Mainzer, K.; Pöppel, E.; Ritter, H.: Was hat uns die Zukunft gebracht? : eine Diskussion. Die Fragen stellten Dieter Beste und Marion Kälke (2017) 0.07 
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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.
    Source
    http://www.spektrum.de/news/was-hat-uns-die-zukunft-gebracht/1512575
  11. Reiner, U.: Automatische DDC-Klassifizierung bibliografischer Titeldatensätze der Deutschen Nationalbibliografie (2009) 0.06 
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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
  12. Westphalen, A. von: Künstliche Intelligenz mit lebensgefährlichen Nebenwirkungen (2023) 0.06 
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  13. Katzlberger, M.: GPT-3 - die erste allgemeine Künstliche Intelligenz? (2020) 0.05 
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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. Henn, W.: Wehe, die Computer sagen einmal "ich" : Gefahr durch KI (2018) 0.05 
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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
  15. Jungen, O.: Grenzen der Technik : das letzte Refugium menschlicher Intelligenz (2018) 0.05 
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  16. 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) 0.05 
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  17. Leighton, T.: ChatGPT und Künstliche Intelligenz : Utopie oder Dystopie? (2023) 0.05 
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  18. Digitale Zukunft: Lernen. Forschen. Wissen : Die Digitalstrategie des BMBF (2019) 0.05 
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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)
  19. Geier, M.: Ich zeige Mitgefühl, also bin ich (2019) 0.05 
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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) 0.05 
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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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