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Selbstlernende autonome Systeme? – Medientechnologische und medientheoretische Bedingungen am Beispiel von Alphabets „Differentiable Neural Computer” (DNC)‘

Author: Bächle, T. C., Ernst, C., Schröter, J., & Thimm, C.
Published in: C. Engemann & A. Sudmann (Eds.), Machine Learning – Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz (pp. 169-194). Bielefeld: transcript.
Year: 2018
Type: Book contributions and chapters

Nicht weniger als von einer Revolution ist gegenwärtig die Rede. Neuere Verfahren der Künstlichen Intelligenz greifen in sämtliche Bereiche des sozialen und kulturellen Lebens ein: Maschinen lernen Bilder und Sprache zu erkennen, beherrschen die autonome Steuerung von Fahrzeugen ebenso wie Finanzinvestments und medizinische Diagnostik.Im digitalen Wandel ist Lernen damit kein Privileg des Menschen mehr. Vielmehr verschieben sich mit maschinellen Lernverfahren die Relationen zwischen Erkenntnismöglichkeiten, technischen Umwelten und humanen Akteuren.Dieser Band vermittelt erstmals für den deutschsprachigen Raum einen Überblick über die medialen, infrastrukturellen und historischen Voraussetzungen des maschinellen Lernens.

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Connected HIIG researchers

Thomas Christian Bächle, Dr.

Forschungsprogrammleiter: Die Entwicklung der digitalen Gesellschaft

Forschungsthema im Fokus

Man sieht an mehreren Stellen gebrochenes Glas, das die komplexen und dynamischen Verhältnisse zwischen Menschen und intelligenten autonomen Systemen darstellt. You can see broken glass in several places, representing the complex and dynamic relationships between humans and intelligent autonomous systems.

Autonomie, autonome Systeme und Roboter

In unserer Forschung untersuchen wir das komplexe und dynamische Verhältnis zwischen Menschen und intelligenten autonomen Systemen.