Mensch und Maschine – wer programmiert wen? episode artwork

EPISODE · May 2, 2018 · 1H 3M

Mensch und Maschine – wer programmiert wen?

from re:publica 18 - Science & Technology · host Ranga Yogeshwar

Ranga Yogeshwar Manche Bereiche des Deep-Learning sind ungeheuer leistungsfähig. Bei der Auswertung von Röntgenbildern oder dem Erkennen von Verkehrsschildern übertreffen die neuronalen Netze bereits heute den Menschen. Moderne Systeme können bei der Vergabe von Bankkrediten besser urteilen als Menschen es tun. Die Folge: Die Algorithmen entscheiden. Doch nach welchen moralischen Prinzipien fällen sie ihre Entscheidung? Betrachtet man die genaue Arbeitsweise dieser Systeme, so verhalten sie sich aufgrund von Rückkopplungseffekten und ihrer Komplexität nicht mehr kausal. Diese neuronalen Systeme funktionieren zwar, doch ihre genauen Entscheidungsmuster entziehen sich einer klassischen Logik.  Wir erleben also einen Übergang von der Kausalität zur Korrelation. Das entspricht einem Bruch mit den grundlegenden Prinzipien der Aufklärung. Selbst innerhalb der Kommunikationsströme von Twitter oder Facebook oder den Anwendungen des „natural language processing" zeigt sich ein beachtliches Potenzial einer gesellschaftlichen Fragmentierung. Mensch und Maschine– wer programmiert am Ende wen? // Vor dem  Talk von Ranga Yogehswar wird Anja Karlizcek, Bundesministerin für Bildung und Forschung, die Subkonferenz "We can WORK it out" zum Wissenschaftsjahr 2018 - Arbeitswelten der Zukunft mit einem Impuls zum Thema "Wissenschaftskommunikation in den Arbeitswelten der Zukunft" eröffnen.

Ranga Yogeshwar Manche Bereiche des Deep-Learning sind ungeheuer leistungsfähig. Bei der Auswertung von Röntgenbildern oder dem Erkennen von Verkehrsschildern übertreffen die neuronalen Netze bereits heute den Menschen. Moderne Systeme können bei der Vergabe von Bankkrediten besser urteilen als Menschen es tun. Die Folge: Die Algorithmen entscheiden. Doch nach welchen moralischen Prinzipien fällen sie ihre Entscheidung? Betrachtet man die genaue Arbeitsweise dieser Systeme, so verhalten sie sich aufgrund von Rückkopplungseffekten und ihrer Komplexität nicht mehr kausal. Diese neuronalen Systeme funktionieren zwar, doch ihre genauen Entscheidungsmuster entziehen sich einer klassischen Logik.  Wir erleben also einen Übergang von der Kausalität zur Korrelation. Das entspricht einem Bruch mit den grundlegenden Prinzipien der Aufklärung. Selbst innerhalb der Kommunikationsströme von Twitter oder Facebook oder den Anwendungen des „natural language processing" zeigt sich ein beachtliches Potenzial einer gesellschaftlichen Fragmentierung. Mensch und Maschine– wer programmiert am Ende wen? // Vor dem  Talk von Ranga Yogehswar wird Anja Karlizcek, Bundesministerin für Bildung und Forschung, die Subkonferenz "We can WORK it out" zum Wissenschaftsjahr 2018 - Arbeitswelten der Zukunft mit einem Impuls zum Thema "Wissenschaftskommunikation in den Arbeitswelten der Zukunft" eröffnen.

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Frequently Asked Questions

How long is this episode of re:publica 18 - Science & Technology?

This episode is 1 hour and 3 minutes long.

When was this re:publica 18 - Science & Technology episode published?

This episode was published on May 2, 2018.

What is this episode about?

Ranga Yogeshwar Manche Bereiche des Deep-Learning sind ungeheuer leistungsfähig. Bei der Auswertung von Röntgenbildern oder dem Erkennen von Verkehrsschildern übertreffen die neuronalen Netze bereits heute den Menschen. Moderne Systeme können bei...

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