„Künstliche Intelligenz“ – Automatisierung geistiger Arbeit, Big Data und das Internet der Dinge

2015 ◽  
Vol 31 (12) ◽  
Author(s):  
Oliver Stiemerling
2020 ◽  
Vol 43 (5) ◽  
pp. 339-346
Author(s):  
Wolfgang Hesse

Zusammenfassung Der Ansatz, Massendaten („Big Data“) mit den heutigen mächtigen, nach wie vor exponentiell wachsenden Computerkapazitäten und dazu passenden Methoden zu erfassen, zu speichern, zu durchforsten, zu kombinieren und auszuwerten, hat auch für die Künstliche Intelligenz (KI) neue Impulse und Möglichkeiten geschaffen. Diese rücken einerseits alte KI-Träume näher in den Bereich des Realen, können aber andererseits ein großes zerstörerisches Potenzial entfalten. Damit gehen neue Bedrohungen einher, unter anderem für die Datenintegrität, Persönlichkeitsrechte und Privatheit, für die Unabhängigkeit von Wissen und Information sowie für den gesellschaftlichen Zusammenhalt. Neue Medien wie Facebook oder Twitter, übermächtige IT-Konzerne wie Google oder Amazon sowie die fortschreitende Digitalisierung alltäglicher Vorgänge und Gegenstände („Internet der Dinge“) spielen dabei eine entscheidende Mittlerrolle. Immer wieder verkündete Visionen von der „technischen Singularität“, d. h. der möglichen Machtübernahme der Maschinen über die Menschen werfen Fragen nach dem Primat der Politik über Wirtschaft und Technik und dem Bestand und der Überlebensfähigkeit der Demokratie, wenn nicht sogar der Menschheit, auf.


2019 ◽  
Vol 48 (11) ◽  
pp. 34-41
Author(s):  
Volker Brühl

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data sind zunehmend Gegenstand wirtschaftspolitischer Diskussionen, zuletzt auch im Zuge der Vorstellung der Industriestrategie 2030 durch das Bundeswirtschaftsministerium. Der Beitrag erläutert die wichtigsten Technologien und deren Bedeutung für die künftige Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft. Da das globale Marktpotenzial „smarter“ Produkte und Dienstleistungen bei ca. 900 Mrd. USD im Jahr 2025 liegt, stellt sich die Frage, wie die Ergebnisse deutscher Spitzenforschung künftig rascher in marktfähige Produkte umgesetzt werden können.


2020 ◽  
Author(s):  
Thieß Petersen

Computer und Roboter sind auch aus der Ökonomie nicht mehr wegzudenken. Und: Ihre Bedeutung wächst durch künstliche Intelligenz und Big Data rasant. Das wirkt sich auch auf unsere ökonomische Denkweise aus, etwa auf die Preisbildung und die Produktivität. Monopolisierungstendenzen sind ebenso zu erwarten wie Arbeitsmarkt- und Verteilungseffekte. Darüber hinaus beeinflusst die Digitalisierung auch die Entwicklung der Wirtschaft, die Inflation und ganz allgemein, die Finanzlage des Staats. Auch die internationale Arbeitsteilung wird durch die Digitalisierung vorangetrieben. Der Autor geht auf die mikro- und makroökonomischen Effekte ein und erläutert diese mit Hilfe ökonomischer Begrifflichkeiten auf verständliche Art und Weise. Auch auf Chancen und Risiken, sowie die Auswirkungen auf die Industriepolitik wird in diesem Kontext eingegangen.


BWK ENERGIE. ◽  
2019 ◽  
Vol 71 (07-08) ◽  
pp. 24-26

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | Der Einsatz neuer datenbasierter Anwendungen – allgemein Künstliche Intelligenz (KI) genannt – steht derzeit bei vielen Unternehmen der Energiebranche ganz oben auf der IT-Roadmap. Tatsächlich bietet das Teilgebiet der Informatik viel Potenzial für Wertschöpfung und ist zugleich Wachstumstreiber für die gesamte Technologiebranche. Für den Durchbruch der KI fehlten lange Zeit vor allem verfügbare Massendaten (Big Data) als Treibstoff. Durch die Digitalisierung werden diese Daten nun verfügbar – gerade in der Energiewirtschaft, die bereits heute zahlreiche Daten in Echtzeit erhebt.


Author(s):  
Carsten Orwat ◽  
Reinhard Heil ◽  
A. Hügle ◽  
René König ◽  
Carsten Merz

Die Erzeugung, Verknüpfung und Auswertung großer Datenmengen, oft mit dem Begriff „Big Data“ verbunden, beeinflusst in unserer modernen, digitalisierten Gesellschaft beinahe alle Lebensbereiche. Vernetzte Computertechnologie, Smartphones, soziale Netzwerke, vielfältige Online-Angebote und die Durchdringung des Alltags mit dem „Internet der Dinge“ führen zu einer rasanten Vervielfachung von Datenquellen und Datenmengen. Neben den Potenzialen von Big Data, z. B. in den Bereichen Wirtschaft oder Medizin, werden zunehmend auch die gesellschaftlichen Herausforderungen deutlich. Es ergeben sich insbesondere Fragen zu kommerzieller und staatlicherÜberwachung, informationeller Selbstbestimmung, Schutz der Privatsphäre, Transparenz bei den Verfahren der Datenverarbeitung oder zu Fehlern bei Datenverwendungen sowie automatisierten Entscheidungen. Das Projekt ABIDA (Assessing Big Data – Begleitforschung Big Data) verfolgt das Ziel, Wissen aus gesellschaftlicher Perspektive über Entwicklungen, Herausforderungen und Handlungsoptionen von Big Data zusammenzubringen, zu erzeugen, zu vertiefen und zu verbreiten.


2020 ◽  
Vol 2020 (4) ◽  
pp. 25-29
Author(s):  
Henrik te Heesen ◽  
◽  
Michael Wahl ◽  
Mats Bremer ◽  
Adrian Huwer ◽  
...  

Die generative Fertigung, d. h. der Druck von dreidimensionalen Werkstücken aus Kunststoff oder Metall mittels unterschiedlicher Verfahren, ist zentraler Bestandteil der vor einigen Jahren eingeleiteten sogenannten vierten industriellen Revolution oder Industrie 4.0. Die wachsende Vernetzung von Maschinen und Prozessen („Internet der Dinge“, „Big Data“) und die immer stärker werdende Individualisierung der Kundenbedürfnisse führen dazu, dass sich Unternehmen durch den globalen Wettbewerb in einem permanenten Prozess an wandelnde Märkte anpassen müssen. Die generative Fertigung wird hierbei eine wesentliche Rolle spielen, da innovative Produkte mit einem hohen Individualisierungsgrad entsprechend der heterogenen Anforderungen schnell und effizient hergestellt werden können.


Author(s):  
Bernhard G. Humm ◽  
Stephan Lingner ◽  
Jan C. Schmidt ◽  
Karsten Wendland

Künstliche Intelligenz (KI) ist – ebenso wie damit verknüpfte Techniken wie maschinelles Lernen und Big Data – in aller Munde. Die große Dynamik und Tragweite dieser Entwicklungen zeigen sich bereits in zahlreichen Anwendungsgebieten von Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft. Technikfolgenabschätzung (TA) von KI hat in diesem Zusammenhang zunächst die Aufgabe, etwaige überzogene öffentliche Erwartungen und Befürchtungen in sachliche, realistische Perspektiven zu transformieren. In einem zweiten Schritt kann TA entlang begründbarer Entwicklungsziele von KI und legitimer gesellschaftlicher Wertvorstellungen Impulse für die weitere, wünschbare Gestaltung von KI geben. Wenn TA diese Orientierungsaufgabe nah am technologischen Kern wahrnimmt, findet sie dabei große gestalterische Freiräume in frühen Phasen der Technikentwicklung vor. Die damit zusammenhängenden Gedanken werden im vorliegenden Einleitungskapitel konkretisiert und auf die Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt angewendet.


2018 ◽  
Vol 23 (11) ◽  
pp. 3-3
Author(s):  
Peter Gocke

Alle Jahre im November ist MEDICA-Zeit. Und auch auf der diesjährigen MEDICA werden wieder Themen rund um die Digitalisierung des Gesundheitswesens einen breiten Raum einnehmen. Hier werden unverändert hohe Erwartungen geweckt: In diesem Jahr sind es vor allem Themen um die Schlagworte Big Data und künstliche Intelligenz, die wahre Wunder in Bezug auf Effizienzsteigerung und Sicherheit versprechen. Beschäftigt man sich näher mit diesen Lösungen, so stellt man schnell fest, dass die hierfür benötigten Daten in den meisten Einrichtungen nicht wirklich verfügbar sind: Klinische Daten liegen oftmals wenig strukturiert in voneinander separierten Abteilungssystemen, sind nicht selten nur als PDFs verfügbar – und somit für algorithmische Auswertungen nutzlos.


2021 ◽  
Author(s):  
Donald Kossmann

Ich habe aus Mangel an guten Alternativen mit dem Informatikstudium begonnen: Mir fiel nichts Besseres ein. Das war mein großes Glück. Die Informatik ist das wichtigste Werkzeug des 21. Jahrhunderts. Die ganze Welt spricht in den Sprachen der Informatik. Das gilt für alle Bereiche der modernen Welt und zunehmend auch für unser privates Leben. Man kann die Welt ohne Informatik nicht mehr verstehen und nicht mehr verändern. Doch es gibt auch viele Missverständnisse über die Informatik. Das liegt daran, dass sie eine junge Wissenschaft ist, die sich permanent und schnell verändert: von ihren Anfängen in den 1940er-Jahren als Rechenmaschine für Chemiker und Physiker bis zum Smartphone und der Cloud. Dieses Buch ermöglicht eine intuitive Einführung in die Informatik. Es beschreibt die grundlegenden Konzepte und erläutert Teilbereiche wie Data Science, Big Data oder künstliche Intelligenz. Vor allem aber entmystifiziert es die Welt der Informatik anhand vieler Alltagsbeispiele. Es muss nicht jeder Informatik studieren oder ein Experte sein. Doch es soll jeder von ihren Ideen und Innovationen profitieren. Das Buch richtet sich vorwiegend an Jugendliche: Sie erhalten einen Einblick, was sie in einem Studium oder auf dem Berufsweg erwartet. Sie sollen weder zufällig Informatik studieren noch zufällig Informatik nicht studieren. Doch das Buch ist auch für Erwachsene relevant, die eine allgemeinverständliche Einführung suchen, in die auch viele persönliche Erfahrungen eingeflossen sind.


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