KI Systeme: Aktuelle Trends und Entwicklungen aus Perspektive der Technikfolgenabschätzung

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.Artificial intelligence (AI) is on everyone's lips - as well as the associated technologies of machine learning and big data. The enormous dynamics and consequences of these developments become already evident in numerous areas of application in business, society and science. In this context, technology assessment (TA) of AI initially has the task of transforming any excessive public expectations and fears to the factual level. In a second step, TA can provide impulses for the further, desirable design of AI based on reasonable development goals of AI and legitimate societal values. If TA conducts this orientation task close to the technological core, it can consider wide scopes of options for action in the early phases of technology development. Related thoughts are put into concrete terms in this article and will be related to the authors’ contributions to this topical focus

Actually, What Does “Ontology” Mean?

This article is a fictitious, moderated dialogue between an information scientist, a philosopher, and a psychologist. They explore the term “ontology” from the point of view of their own discipline, with the object of learning from each other. The target audience of this article are laypersons with respect to the specific disciplines – but who have a scientific background.The authors work in the fields of computer science, knowledge engineering, electrical engineering, mathematics, neurobiology, philosophy, and psychology.</p

Künstliche Intelligenz in der Forschung

Dieses Buch ist eine Open Access Publikation. Der lange gehegte Traum von künstlicher Intelligenz (KI) wird in unserer Alltagswelt zunehmend Realität. Damit verbinden sich hohe gesellschaftliche Erwartungen, aber auch Sorgen hinsichtlich einer schleichenden Entmündigung des Menschen. Am Beispiel des Forschungssektors lotet dieser Band die Optionen, Entwicklungschancen und Risiken von KI-Techniken für die Zukunft des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses und der darauf beruhenden technischen Entwicklungen aus. Zu diesem Zweck wird zunächst der Stand der KI-Technik und ihrer Anwendungen dargestellt. Es folgen wissenschaftsphilosophische Untersuchungen zur Frage der Ersetzbarkeit des forschenden Menschen durch KI und zu erwartenden Veränderungen in der wissenschaftlichen Forschung. Weitere Abschnitte widmen sich den Folgen für die Arbeitswelt von Forschern/Forscherinnen sowie den durch KI erzeugten neuen Herausforderungen für die rechtliche Regulierung im Spannungsfeld von Wissenschaftsfreiheit und Datenschutz. Der Band schließt mit Empfehlungen für die verantwortlichen Akteure in Wissenschaft, Forschungspolitik und Gesellschaft aus interdisziplinärer Perspektive

Scheduling in a generalized transaction/thread model

This thesis is about scheduling in object-oriented distributed systems that support nested transactions. Novel linguistic constructs are introduced that allow the specification of transaction and thread semantics over messages independently. This so-called generalized message scheme provides a richer set of useful programming abstractions than does the traditional nested transaction model. For this reason, the scheduling semantics of the traditional nested transaction model are extended to cover all abstractions provided by the generalized message scheme. An implementation-independent scheduling mechanism is presented that satisfies these scheduling semantics. Also, an efficient implementation of this scheduling mechanism is described. The mechanisms presented in this thesis have a number of advantages over existing approaches. Separation of transaction and thread semantics achieve more flexibility during system development and more efficiency during system execution. Typical features of object-orientation like reusability, extendibility and maintainability are supported. Programmers can fine-tune the performance of their applications without having to change the structure or semantics of the code. It is shown that the proposed mechanisms, though more general than traditional mechanisms, can be implemented as efficiently as traditional mechanisms