Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz

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.

Christoph Engemann (Dr. phil.), geb. 1972, ist Medienwissenschaftler und Post-Doc für Gesellschaft & Digitalisierung an der Fakultät Medien an der Bauhaus-Universität Weimar. Seine Forschungsschwerpunkte sind Medien der Staatlichkeit, Genealogie der Transaktion, Ruralität und Scheunen. Andreas Sudmann ist Privatdozent für Medienwissenschaft. Er ist Mitglied der interdisziplinären Forschungsgruppe »How is Artificial Intelligence Changing Science? Research in the Era of Learning Algorithms«. Seine Forschungsschwerpunkte liegen u.a. in theoretischen, ästhetischen und historischen Problemstellungen der KI und speziell maschineller Lernverfahren.