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CP 4000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

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29. 5.2007 13:04:04

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CP 4000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

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CP 4000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

Date

29. 2.2008 19:26:52

RVK

CP 4000 Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

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CP 4000: Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

Date

1. 2.2020 16:21:22

RVK

CP 4000: Psychologie / Allgemeine Psychologie / Kognitive Prozesse (Denken, Urteil, Problemlösen, Begriffsbildung, Assoziation)

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5. 7.2018 19:00:29

Footnote

Rez. in. Spektrum der Wissenschaft. 2005, H.4, S.106-108 (A. Leßmöllmann): "Bereits im Titel steckt Stoff für ein paar grüblerische Nachmittage: »Maschinen, die denken«, provokant mit dem englischen Relativpronomen »who« formuliert, das doch für Belebtes, sogar Vernunftbegabtes reserviert ist. Denken Maschinen denn? Ja, sagt Pamela McCorduck in ihrer Nacherzählung der Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI). Fußball spielende Roboter, Schach spielende Computerprogramme, »Such-Bots«, die auf kluge Weise Datenbanken durchstöbern - das sind alles Denker. Allerdings nutzen sie ihre künstlichen Hirne auf eigene Art. Maschinendenken kann ganz anders ablaufen als Menschendenken und trotzdem Denken sein, so das Credo der Autorin. Um das zu zeigen, entfacht sie ein DenkmaschinenFeuerwerk: Sie hat klug beobachtet, kennt die KI-Szene (zumindest in den USA) und nimmt uns mit auf eine unterhaltsame Reise durch die Geschichte der KI-Tüftelei. Eine Reise, die für sie mit der alten Frage verknüpft ist, wie wir Wissen sammeln, mit Maschinen spielen, denkende Maschinen zu unseren Gefährten machen: Bereits der hinkende Schmied und Zeussohn Hephaistos hatte intelligente Blasebälge, die ihm aufs Wort gehorchten. McCorduck berichtet vom Enthusiasmus der Pioniere wie des Kybernetikers Norbert Wiener (1894-1964) und des Mathematikers John von Neumann (1903-1957), auf den die Idee eines gespeicherten Computerprogramms zurückgeht; beide sahen sich durchaus in der Tradition eines Rabbi Löw (1520-1609), der im frühneuzeitlichen Prag den Golem erschuf. Sie erzählt von der folgenschweren Dartmouth-Konferenz 1956, bei der Marvin Minsky und andere, auch heute noch aktive Wortführer entschieden: Ein künstliches Hirn kann wie ein menschliches arbeiten, ohne notwendigerweise wie ein solches gebaut zu sein. Künstliches Denken kann also auf algorithmischem Weg funktionieren - indem ein Programm Befehle ausführt, genauer: Symbole verarbeitet. Nebenbei erklärt McCorduck auch dem technisch unwilligen Leser, wie das legendäre »Psychotherapie«-Programm Eliza (das zwar unintelligent, aber überraschend wirkungsvoll plapperte) und all die anderen Maschinchen im Inneren ticken. Auch die Kritiker lässt sie zu Wort kommen, Joseph Weizenbaum beispielsweise, den schon der Erfolg seiner Eliza ängstigte: Offenbar seien Menschen viel zu schnell bereit, in Maschinen Intelligenz - sogar Gefühl! - zu vermuten, und deswegen sollten wir lieber die Finger von der KI lassen, um uns nicht selbst eine Falle zu stellen. Das ist alles wunderbar durchdacht und mit Herzblut berichtet. Allerdings nicht neu: Der größte Teil des Buchs er schien bereits 1981, wurde in den USA ein Bestseller und in viele Sprachen übersetzt, auch ins Deutsche (»Denkmaschinen«).
Die Neuauflage hat McCorduck mit einem Nachwort versehen. Auf diesen 100 Seiten durcheilt sie das fehlende Vierteljahrhundert: Die »Eiszeit« in den 1980ern, als sich niemand mehr von denkenden Maschinen zu reden traute - zu grandios waren selbst »einfache« Projekte, wie die maschinelle Übersetzung, mitsamt den investierten Forschungsmillionen den Bach hinuntergegangen. KI galt als Hort der Hybris und der haltlosen Versprechungen, die Idee, ein künstliches Gehirn zu erstellen, als absurd. Die Forschungsförderung, auch des Militärs, versiegte. Danach kam wieder Leben in die Eiswüste: »Deep Blue« schlug den Schachmeister Garri Kasparow; das künstliche Denken war plötzlich wieder salonfähig. Und auch die Ängste waren wieder da: Bill Joy, Erster Wissenschaftler des Betriebssysteme-Bauers Sun Microsystems, belebte passgenau vor der Jahrtausendwende auch deutsche Feuilletons, indem er vor einer Machtübernahme durch die Maschinen warnte. All das gibt einen guten Überblick. Die Inspiration der Erstauflage hat das Nachwort aber nicht: McCorduck reiht Ereignisse aneinander, spürt jedoch den tiefer liegenden Strömungen wenig nach. Überhaupt wirkt es verlegerisch ungeschickt, die letzten 25 Jahre als Appendix an das große Werk zu fügen. Denn in diesen Jahren hat eine Zäsur stattgefunden: Das »heroische« Zeitalter der KI - wie McCorduck es charakterisiert - ist in den meisten Labors längst abgeblasen worden. Heute spricht kaum noch jemand davon, eine intelligente Maschine schaffen zu wollen; selbst das Wort »Intelligenz« meidet man eher, um weder falsche Hoffnungen noch unnötige Ängste zu schüren. Bis auf wenige Ausnahmen wie den Roboterbauer Hans Moravec, der vollintegrierte und gesellschaftsfähige Kunstmenschen unverdrossen für das Jahr 2050 prophezeit, ist die KI pragmatisch geworden. Sie hat sich, wie McCorduck durchaus bemerkt, in viele Teildisziplinen aufgespalten und konzentriert sich aufs Machbare: Der Fußballroboter soll den Ball treffen, der Kanalkrabbler das Leck im Rohr finden, der Suchalgorithmus das richtige Ergebnis liefern, die Wissensbasis funktionieren. »Heroische« Großprojekte werden da eher mit schiefem Grinsen angesehen, wie die Wissensbasis »CyC« des Stanford-Professors Douglas Lenat, in der das gesamte Alltagswissen eines Menschen in Form von Regeln wie »Schneeweiß« und »Zahnarzt gelegentlich Schmerzen« codiert werden soll, um einer Maschine dadurch menschenähnliches Wissen einzuhauchen. Pamela McCorduck aber referiert über diese seit 1994 andauernde Hamsterarbeit stoisch ohne einen Anflug von Kritik. Auch die Hinwendung zum Körper schwingt bei ihr implizit mit, wenn sie die neuen Roboter bespricht, wird aber nicht als der Trend, der er ist, gewürdigt: Embodied AI, »verkörperte KI«, ermöglicht durch die boomende Sensortechnik, lagert viele Funktionen der zentralen Steuerung in die Peripherie aus, lässt also, anthropomorph gesprochen, den Körper zu Wort kommen und entlastet den Kopf. Ein schönes Pferd, auf das McCorduck hätte aufspringen können: Schließlich ist es genau ihr Metier, den Computer nicht bloß als Werkzeug, sondern als Erkenntnisobjekt zu nutzen, wie der Mensch sich selbst sieht - denn auch in die Philosophie haben ja Diskussionen zur Körperlichkeit Einzug gefunden. Weil sich so vieles geändert hat, wäre es vielleicht klug gewesen, ein neues Buch zu schreiben, statt einfach die neuen Entwicklungen an die alten anzuhängen. Und es ist wirklich schade, dass die Autorin, wie sie im Vorwort schreibt, nicht die Zeit fand, über die Grenzen der USA hinauszugehen. Auch in Lund, Darmstadt und Tokio werden interessante Dinge gebaut. Jedenfalls ist es inzwischen klar: »Machines who think« - dieser Satz ist an den Schläfen so grau wie viele der Pioniere der KI aus dem vergangenen heroischen Zeitalter. Heute ergänzt man den Ausspruch mit einem »nun ja, irgendwie - kind of«, zieht den Laborkittel an und schraubt weiter. Das Zeitalter der großen Versprechungen ist vorbei. Und das ist gut so."

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Date

27. 7.2005 12:29:44

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25.11.1995 12:29:09

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Abstract

Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das Forschungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Das erste deutsche Lehrbuch zu einer bahnbrechenden Technologie: Text Mining: Wissensrohstoff Text Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse Ein großer Teil des Weltwissens befindet sich in Form digitaler Texte im Internet oder in Intranets. Heutige Suchmaschinen nutzen diesen Wissensrohstoff nur rudimentär: Sie können semantische Zusammen-hänge nur bedingt erkennen. Alle warten auf das semantische Web, in dem die Ersteller von Text selbst die Semantik einfügen. Das wird aber noch lange dauern. Es gibt jedoch eine Technologie, die es bereits heute ermöglicht semantische Zusammenhänge in Rohtexten zu analysieren und aufzubereiten. Das For-schungsgebiet "Text Mining" ermöglicht es mit Hilfe statistischer und musterbasierter Verfahren, Wissen aus Texten zu extrahieren, zu verarbeiten und zu nutzen. Hier wird die Basis für die Suchmaschinen der Zukunft gelegt. Was fällt Ihnen bei dem Wort "Stich" ein? Die einen denken an Tennis, die anderen an Skat. Die verschiedenen Zusammenhänge können durch Text Mining automatisch ermittelt und in Form von Wortnetzen dargestellt werden. Welche Begriffe stehen am häufigsten links und rechts vom Wort "Festplatte"? Welche Wortformen und Eigennamen treten seit 2001 neu in der deutschen Sprache auf? Text Mining beantwortet diese und viele weitere Fragen. Tauchen Sie mit diesem Lehrbuch ein in eine neue, faszinierende Wissenschaftsdisziplin und entdecken Sie neue, bisher unbekannte Zusammenhänge und Sichtweisen. Sehen Sie, wie aus dem Wissensrohstoff Text Wissen wird! Dieses Lehrbuch richtet sich sowohl an Studierende als auch an Praktiker mit einem fachlichen Schwerpunkt in der Informatik, Wirtschaftsinformatik und/oder Linguistik, die sich über die Grundlagen, Verfahren und Anwendungen des Text Mining informieren möchten und Anregungen für die Implementierung eigener Anwendungen suchen. Es basiert auf Arbeiten, die während der letzten Jahre an der Abteilung Automatische Sprachverarbeitung am Institut für Informatik der Universität Leipzig unter Leitung von Prof. Dr. Heyer entstanden sind. Eine Fülle praktischer Beispiele von Text Mining-Konzepten und -Algorithmen verhelfen dem Leser zu einem umfassenden, aber auch detaillierten Verständnis der Grundlagen und Anwendungen des Text Mining. Folgende Themen werden behandelt: Wissen und Text Grundlagen der Bedeutungsanalyse Textdatenbanken Sprachstatistik Clustering Musteranalyse Hybride Verfahren Beispielanwendungen Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen 360 Seiten, 54 Abb., 58 Tabellen und 95 Glossarbegriffe Mit kostenlosen e-learning-Kurs "Schnelleinstieg: Sprachstatistik" Zusätzlich zum Buch gibt es in Kürze einen Online-Zertifikats-Kurs mit Mentor- und Tutorunterstützung.

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Footnote

Rez. in: JASIS 44(1993) no.2, S.119-121 (B.H. Weinberg); International cataloguing and bibliographic control 22(1993) no.2, S.34 (E. Svenonius); Information processing and management 29(1993) no.4, S.528-531 (L.L.Hill)

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22. 4.2007 12:21:29

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Footnote

1. historisch (die Gegenwart aus der Vergangheit heraus verstehen) 2. konstruktivistisch (Individuen konstruieren unter dem Einfluss ihres sozialen Kontexts das Verständnis ihrer Welten) 3. diskursanalytisch (Sprache konstituiert die Konstruktion der Identität und die Ausbildung von Bedeutungen) 4. philosophisch-analytisch (rigorose Analyse von Begriffen und Thesen) 5. kritische Theorie (Analyse versteckter Macht- und Herrschaftsmuster) 6. ethnographisch (Verständnis von Menschen durch Hineinversetzen in deren Kulturen) 7. sozialkognitiv (sowohl das Denken des Individuums als auch dessen sozialer bzw. fachlicher Umraum beeinflussen die Informationsnutzung) 8. kognitiv (Fokus auf das Denken der Individuen im Zusammenhang mit Suche, Auffindung und Nutzung von Information) 9. bibliometrisch (statistische Eigenschaften von Information) 10. physikalisch (Signalübertragung, Informationstheorie) 11. technisch (Informationsbedürfnisse durch immer bessere Systeme und Dienste erfüllen) 12. benutzerorientierte Gestaltung ("usability", Mensch-Maschine-Interaktion) 13. evolutionär (Anwendung von Ergebnissen von Biologie und Evolutionspsychologie auf informationsbezogene Phänomene). Bates Beitrag ist, wie stets, wohldurchdacht, didaktisch gut aufbereitet und in klarer Sprache abgefasst, sodass man ihn mit Freude und Gewinn liest. Zu letzterem trägt auch noch die umfangreiche Liste von Literaturangaben bei, mit der sich insbesondere die 13 genannten Metatheorien optimal weiterverfolgen lassen. . . .

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Footnote

Rez. in: Information - Wissenschaft und Praxis 56(2004) H.1, S.61-62 (D. Lewandowski): "Die Autoren des vorliegenden Bandes haben sich in den letzten Jahren durch ihre zahlreichen Veröffentlichungen zum Verhalten von Suchmaschinen-Nutzern einen guten Namen gemacht. Das nun erschienene Buch bietet eine Zusammenfassung der verstreut publizierten Aufsätze und stellt deren Ergebnisse in den Kontext eines umfassenderen Forschungsansatzes. Spink und Jansen verwenden zur Analyse des Nutzungsverhaltens query logs von Suchmaschinen. In diesen werden vom Server Informationen protokolliert, die die Anfragen an diesen Server betreffen. Daten, die aus diesen Dateien gewonnen werden können, sind unter anderem die gestellten Suchanfragen, die Adresse des Rechners, von dem aus die Anfrage gestellt wurde, sowie die aus den Trefferlisten ausgewählten Dokumente. Der klare Vorteil der Analyse von Logfiles liegt in der Möglichkeit, große Datenmengen ohne hohen personellen Aufwand erheben zu können. Die Daten einer Vielzahl anonymer Nutzer können analysiert werden; ohne dass dabei die Datenerhebung das Nutzerverhalten beeinflusst. Dies ist bei Suchmaschinen von besonderer Bedeutung, weil sie im Gegensatz zu den meisten anderen professionellen Information-Retrieval-Systemen nicht nur im beruflichen Kontext, sondern auch (und vor allem) privat genutzt werden. Das Bild des Nutzungsverhaltens wird in Umfragen und Laboruntersuchungen verfälscht, weil Nutzer ihr Anfrageverhalten falsch einschätzen oder aber die Themen ihrer Anfragen nicht nennen möchten. Hier ist vor allem an Suchanfragen, die auf medizinische oder pornographische Inhalte gerichtet sind, zu denken. Die Analyse von Logfiles ist allerdings auch mit Problemen behaftet: So sind nicht alle gewünschten Daten überhaupt in den Logfiles enthalten (es fehlen alle Informationen über den einzelnen Nutzer), es werden keine qualitativen Informationen wie etwa der Grund einer Suche erfasst und die Logfiles sind aufgrund technischer Gegebenheiten teils unvollständig. Die Autoren schließen aus den genannten Vor- und Nachteilen, dass sich Logfiles gut für die Auswertung des Nutzerverhaltens eignen, bei der Auswertung jedoch die Ergebnisse von Untersuchungen, welche andere Methoden verwenden, berücksichtigt werden sollten.

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Content

A. General Works. Polygraphy 1 // B. Philosophy and Religion. P. 1.2. // 1. B-BJ: Philosophy 2 // 2. BL - BX: Religion 3 // C. Auxilary sciences of history 4 // D. History. General and old world 5 // E-F. History. America 6 // H. Social Sciences 7 // J. Political Science 8 // K. Law // KD: Law of the United Kingdom and Ireland 9 // KF: Law of the United States 10 // L. Education 11 // M. Music and books on music 12 // N. Fine Arts 13 // P. Philology and Literature // P-PA: Philology, Linguistics, Classical philology, Classical literature 14 // PA, Suppl. Byzantine and modern Greek literature, Medieval and modern Latin literature 15 // PB-PH: Modern European languages 16 // PG (in part) Russian literature 17 // PJ-PM: Languages and literatures of Asia, Africa, Oceania, America, Mixed languages, Artificial languages 18 // P-PM, Suppl. Index to languages and dialects 19 // PN, PR, PS, PZ: Literature /general), English and American literatures, Fiction in English, Juvenile literature 20 // PQ. 1.: French literature 21 // PQ. 2.: Italian, Spanish and Portuguese literatures 22 // PT. 1.: German literature 23 // PT. 2.: Dutch and Scandinavian literatures 24 // Q. Science 25 // R. Medicine 26 // S. Agriculture, plant and animal industry, fish culture and fisheries, Hunting sports 27 // T. Technology 28 U. Military Science 29 // V. Naval Science 30 // Z. Bibliography and Library Science 31

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25.11.1995 12:29:09
12. 2.2006 19:29:36