Zur Verbundintelligenz integrierter Mensch-Computer-Teams:ein organisationstheoretischer Ansatz

Der Beitrag führt zunächst in neuere organisationstheoretische Arbeiten zur "Organisatorischen Intelligenz" ein. Diese setzen u.a. voraus, kognitive menschliche und maschinelle Arbeit durch entsprechenden Einsatz informationstechnischer Maßnahmen organisatorisch zu integrieren. Die Berücksichtigung aktueller Anforderungen an die Führungsorganisation (Dezentralisierung und Delegation, Kooperation statt zentraler Vorgaben, Erweiterung der Bereichsautonomie) führt zu dem auf den Kooperationsparadigmen der Informatik basierenden Vorschlag einer föderativen Informationssystemarchitektur. Diese enthält als einen wesentlichen Bestandteil ein wissensbasiertes Koordinationsmanagement, welches die Arbeit integrierter Mensch-Computer-Teams wirkungsvoll unterstützt und das Verhalten kooperativ-intelligenter Informationssysteme an den Zielen der Organisatorischen Intelligenz auszurichten erlaubt

Denken und denken lassen: Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes künstlicher Intelligenz im Bibliotheksbereich

Der Computer gilt als die Basisinnovation der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts. So, wie die Dampfmaschine Anfang des 19. Jahrhunderts die menschliche Muskelkraft verstärkte, so handelt es sich beim Computer um eine die menschliche Intelligenz verstärkende Maschine. In der Bezeichnung "Elektronengehirn" drückt sich diese Sichtweise auf Computer sehr plastisch aus. Die anfänglich in die Intelligenz dieser Elektronengehirne gesetzten Erwartungen waren nahezu grenzenlos. Die Diskrepanz zwischen diesen übersteigerten Erwartungen und den realen Entwicklungen resultierte letztendlich im sogenannten "Winter der Künstlichen Intelligenz", der fast drei Jahrzehnte dauerte. Ohne vielfach überhaupt noch das Etikett "Künstliche Intelligenz" zu tragen, haben jedoch mittlerweile viele Methoden und Anwendungen dieser Forschungsrichtung Einzug in Alltagsprodukte gehalten. Google und Amazon sind ebenso Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz wie etwa der KVK oder die Digitale Bibliothek (NRW). In der Universitätsbibliothek Dortmund beschäftigen wir uns schwerpunktmäßig mit einer speziellen Anwendung aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz, nämlich den sogenannten intelligenten Software-Agenten, dies vor allem deshalb, weil der Software-Agent für die Automatisierung der Tätigkeit von Bibliothekaren eine geeignete Metapher darstellt. Andere Methoden der Künstlichen Intelligenz wie die intelligente Informationsintegration oder die Mensch-Maschine-Kommunikation in natürlicher Sprache spielen bei den Entwicklungen auch eine Rolle. Ziel unserer Bemühungen ist es, jedem Nutzer, der dies wünscht, einen nützlichen "virtuellen Bibliothekar" zur Seite zu stellen, der als digitaler Assistent schwierige -weil bibliothekarische Fachkenntnisse erfordernde - oder lästige - weil zeitaufwändige -Informationsaufgaben für seinen Auftraggeber erledigt. Der Vortrag wird im Einzelnen folgende Punkte behandeln: Grundlagen der Agententechnologie, Der Zeitschrifteninformationsdienst (ZID): ein einfaches, aber nützliches Zwei-Agenten-System, Der Chatterbot: ein Interface-Agent zur Ergänzung der Online-Auskunft, Der mögliche Einfluss agentenbasierter Informationssysteme auf die Tätigkeit von Bibliothekaren

Ménage à trois. Zur Beziehung von Künstlicher Intelligenz, Hochschulbildung und Digitalität

Der Einsatz innovativer Technologien im Kontext des Lehrens und Lernens an Hochschulen gilt bildungs- und hochschulpolitisch als Hoffnungsträger. Hierbei soll insbesondere die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Lehr- und Lernkontext zur Verbesserung der Hochschulbildung beitragen. Um allerdings Innovationspotentiale von intelligenten und disruptiven Systemen vollumfänglich nutzen zu können, müssen neben Fragen zur technischen Implementierung auch didaktische und organisationale Aspekte sowie ethisch-rechtliche Rahmenbedingungen in den Blick genommen werden. Hier setzt der vorliegende Beitrag an und versucht, sich der Frage zu nähern, inwieweit transdisziplinäre Ansätze und methodische Zugänge zur Bewertung einer potentiell wirksamen und nachhaltigen Implementierung von KI in der Hochschulbildung beitragen können. (DIPF/Orig.)The use of innovative technologies in the context of teaching and learning at universities is seen as a beacon of hope in education policy. In particular, the implementation of artificial intelligence (AI) in the teaching and learning context is expected to contribute to the improvement of higher education. However, in order to fully exploit the innovation potential of intelligent and disruptive systems, in addition to questions of technical implementation, didactic and organizational aspects as well as ethical-legal conditions must be taken into account. Thus, this paper attempts to address the question of which transdisciplinary approaches and methodological aspects can contribute to the evaluation of a potentially effective and sustainable implementation of AI in higher education. (DIPF/Orig.

Vermenschlichung der Technik? Die Interaktion von Menschen und künstlicher Intelligenz in alltäglichen Kontexten

Wenn autonome Autos – mit künstlicher Intelligenz an Bord – eines Tages im Straßenverkehr auftauchen, werden sie uns Menschen als Fußgänger:innen oder Radfahrer:innen in alltäglichen Kontexten begegnen. Um komplexe Situationen etwa an einer Straßenkreuzung zu bewältigen, müssen sie zu sozialer Interaktion in der Lage sein, also menschliches Verhalten nicht nur verstehen, sondern sich auch verständlich machen, z.B. durch Blickkontakt oder Gesten. Künstliche Intelligenz führt also genau zu dem Gegenteil dessen, was sie verspricht: Der Mensch wird nicht überflüssig, sondern die Technik wird vermenschlicht. Ob es wünschenswert ist, mit Maschinen zusammenzuleben, die soziale Wesen mit menschlichen Eigenschaften sind, lässt der Beitrag bewusst offen

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: verkörpert - verteilt - hybrid

So wie die technologische Perspektive durch die "Gesellschaftsblindheit" getrübt ist, so ist die soziologische Sichtweise durch eine starke "Technikvergessenheit" behindert.Um die Einseitigkeiten der Ansätze zu überwinden, brauchen wir eine Sicht, die über die beiden disziplinären Fokussierungen hinausgeht und eine transdisziplinäre Optik ermöglicht. Der vorliegende Beitrag will eine solche "hybride" Sichtweise erproben. Diese kombiniert die technologische und die soziologische Brille und macht alle Beziehungen zu ihrem heterogenen Gegenstand: die Interaktionen zwischen Menschen, die Interferenzen zwischen Dingen und die Interaktivitäten zwischen Dingen und Menschen. Dahinter steckt insgesamt die These, dass Techniken nicht ohne Referenz zu den Praktiken des Entwurfs und der Nutzung und zu den institutionellen Einbettungen angemessen verstanden werden können. Dies wird an der Zukunft der künstlichen Intelligenz aus einer sozionischen Perspektive behandelt. Den Prognosen und Prophezeiungen der Technologen und den Kritiken und rekonstruktiven Analysen der Soziologen wird damit eine prospektive Analyse gegenübergestellt, in der die Interaktivitäten zwischen technischen Dingen und menschlichen Handlungen für die Skizzierung eines Zukunftsszenarios in hybrider Konstellation herangezogen werden. Dazu wählt der Autor zur Veranschaulichung Beispiele aus dem Bereich intelligenter Mobilität (Roboter). (ICA2

Computergestützte Management-Informationssysteme: Geschichte – Zukunft – Konsequenzen

Für Geschäftsführer und Manager ist es schon immer wichtig gewesen, gut informiert zu sein und der Stellenwert des Informationsfaktors erhöht sich ständig. Zum einen haben sich die weltweiten Wettbewerbsbedingungen verschärft, was zu einer stark angestiegenen Komplexität führt, und zum anderen droht gerade auf der Topebene ständig eine Informationsüberladung aufgrund der ungeheuren Datenmenge, die Unternehmen heute generieren. Information ist mit das wichtigste Gut eines Managers. Peter Drucker brachte dies sehr gut zum Ausdruck, als er feststellte: "If you can't measure it, you can't manage it". Der rasante Fortschritt der Informationstechnik lässt hoffen, dass der Informationsfaktor zunehmend besser zu handhaben ist. Der Technologieschub der vergangenen Jahre ermöglichte völlig neue Präsentationsformen und einen deutlich besseren Zugriff auf Informationen. Das führte nicht nur zu höherer Qualität sondern vor allem auch Aktualität. Der Durchbruch des Computers auf die Topebene der Unternehmen ist damit geschafft. --

Linguistische Intelligenz in der Fach(fremd)sprachendidaktik – einige Bemerkungen zu den aktuellen E-learning-Systemen

Die rasche Entwicklung der elektronischen Medien hat dazu geführt, dass „geschlossene“ und „offene“ E-Learning-Lösungen mit neuen Kommunikationstechniken oder fortgeschrittenen Sprachanalysesystemen entwickelt wurden. Der Zweck des Beitrags ist der Versuch, die Frage zu beantworten, was gegenwärtig die sogenannte „linguistische Intelligenz“ moderner glottodidaktischer Lernsysteme, unter besonderer Berücksichtigung der Systeme für die Fach(fremd)sprachendidaktik, ausmacht. Im Aufsatz wird die Adaptivität (in der Mikro- und Makroskala) und Beispiele mikro- und makroadaptiver sprachdidaktische Systeme näher gebracht, die u.a. aufgrund der Komplexität der Analyse linguistischer Daten als „intelligente“ Werkzeuge klassifiziert werden können

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Dieses Projekt befasst sich mit Fragestellungen zur Anwendung von künstlicher Intelligenz im Bereich der Technischen Sauberkeit.  Durch Literaturforschungen, die einen Ablauf nach Fettke 2006 haben, werden KI-Anwendungen gesucht, die bereits im Zusammenhang mit der Technischen Sauberkeit verwendet werden. Die Forschungen konnten zwölf Literaturquellen ermitteln. Durch diese Literaturanalyse wurde festgestellt, dass 91 Prozent CV (Computer Vision) zur Partikelerkennung verwenden. Aus diesem Grund wurde anschließend ein CV Modell zur Partikelerkennung implementiert. Durch die Konfusionsmatrix konnte eine Treffergenauigkeit von 82 Prozent festgestellt werden. Daraus folgt, dass eine Partikelklassifikation möglich ist. Abschließend wurde eine weitere Literaturforschung zu Text Mining Applikationen durchgeführt, da der Bereich der Qualitätsanalyse im Monitoring laut Aufgabenstellung eingezogen werden sollte. In dieser konnte kein positives Ergebnis erzielt werden, da speziell nach fertigen Anwendungen gesucht wurde, die Analysetexte im Bereich der technischen Sauberkeit kategorisieren können

Die Nutzung maschineller Lernsysteme für den Erlass verwaltungsrechtlicher Ermessensentscheidungen

Der vorliegende Artikel greift die aktuelle Thematik der "Künstlichen Intelligenz" in der öffentlichen Verwaltung auf und geht der Frage nach, ob maschinelle Lernsysteme (ML-Systeme) genutzt werden können, um beim Erlass verwaltungsrechtlicher Ermessensentscheidungen zu unterstützen. Ausgehend von einer synergetischen Betrachtung beider Gebiete sowie der theoretischen Herleitung der grundsätzlichen Modellierbarkeit von Ermessensentscheidungen durch ML-Systeme schließt sich die Frage an, in welcher Form eine Unterstützung vorliegend möglich ist. Im Anschluss wird eine Modellierung anhand zweier sozialrechtlicher Ermessensentscheidungen konstruiert und in einem Wizard-of-Oz-ähnlichen Praxisversuch geprüft, wie derartige Ausgaben von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern in der Verwaltung wahrgenommen werden und deren Entscheidungsprozess beeinflussen können. Im Ergebnis hat sich gezeigt, dass eine theoretische Modellierung entsprechender Ermessensentscheidungen in der Praxis mit einer Vielzahl an Herausforderungen verbunden ist. Kann diesen jedoch begegnet werden, können die Anwenderinnen und Anwender von einem intelligenten System profitieren.The following article examines and discusses if and how machine learning systems can be applied to model successfully discretionary decision-processes in German administrative law. By analyzing both fields and showing their synergetic relation - the assumption can be derived that machine learning systems are suitable to model discretionary decision-making processes in administrative law. Subsequently, the article analyzes how and under which circumstances these systems can be applied to support decision-making. For this, a wizard-of-oz-experiment was developed that appeared to predict the likelihood of a request being lawful and expedient on a legal basis in social law. Test subjects using the system were more likely to make a decision instead of the ones not using it (1), spent more thought into their decision (2) and actively negated the cases that were wrongfully predicted (3). The article shows that using a machine learning system to model a discretionary decision-making process comes with a multitude of challenges that have to be dealt with. If the system bears these challenges, executive officers and customers can benefit from a machine learning system