Maschinen wie wir?

Das Buch vermittelt einen disziplinübergreifenden und multiperspektivischen Einblick in die Frage nach der Menschenähnlichkeit von Maschinen bzw. der Maschinenähnlichkeit von Menschen sowie nach den Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz in der Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft. In den theoretisch fundierten Beiträgen werden zum einen erkenntnis- bzw. grundlagentheoretische Dimensionen gegenwärtiger KI-Entwicklung erläutert. Diskutiert werden Fragen nach der Menschenähnlichkeit von KI, nach dem zukünftigen Miteinander von Menschen und Maschinen und insbesondere die Frage nach den Grenzziehungen zwischen Menschen und Maschinen: Können KI-Systeme ein Bewusstsein, ein Verständnis oder eine Art von intentionalem Handeln entwickeln? Müssen wir also nicht nur von intelligenten, sondern von eigenständigen, kaum noch von Menschen unterscheidbaren KI-Agierenden sprechen? Vor diesem Hintergrund werden dann Herausforderungen in Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft thematisiert, die durch die rasanten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz entstehen: Wie werden sich Institutionen, Praktiken und Werte verändern, wenn KI in pädagogische Entscheidungsprozesse eingreift, wirtschaftliche Abläufe neu strukturiert oder kulturelle Muster neu ordnet? Das Buch bietet einen anschaulichen Überblick über die Vielfalt der Disziplinen und Perspektiven, die sich mit KI beschäftigen und beleuchtet KI als Spannungsfeld, welches durch kontrastive Gegenüberstellungen von Hoffnungen und Befürchtungen, von Möglichkeitssinn und Skepsis gekennzeichnet ist.

Dr. Burkhard Schäffer ist Professor für Erziehungswissenschaft mit Schwerpunkt Erwachsenenbildung/Weiterbildung an der Fakultät für Humanwissenschaften, Universität der Bundeswehr München. Derzeitiger Arbeitsschwerpunkt: Methoden, Methodologien und Softwareentwicklung im Bereich qualitativer Erwachsenenbildungsforschung; aktuelles Forschungsprojekt: Implementierung künstlicher Intelligenz in qualitative Sozialforschung (DokuMet QDA/AI). Abgeschlossene Projekte: andragogische Perspektiven auf die Corona Pandemie; Alter(n)sbilder, lebenslanges Lernen und Weiterbildungsorientierungen der Babyboomer; Generationsspezifische Medienpraxiskulturen und intergenerationelle Bildungsprozesse; Stilfindungsprozesse im Jugendalter. Fabio Roman Lieder, M.A., ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Erziehungswissenschaft mit Schwerpunkt Erwachsenenbildung/Weiterbildung an der Fakultät für Humanwissenschaften, Universität der Bundeswehr München. Arbeitsschwerpunkte: Lehren und Lernen, Erwachsenenbildung, Technikphilosophie, Lehr-Lerninteraktion zwischen Mensch und Technik, erkenntnistheoretische und didaktische Implikationen Künstlicher Intelligenz, Erforschung und (Weiter-)Entwicklung softwaregestützter qualitativ-rekonstruktiver Datenanalyse.

Einleitung.- Sektion I: Bewusstsein, Intentionalität und die Frage nach dem Denken von Maschinen.- 1. Was uns bewegt, wenn Maschinen denken: Künstliche Intelligenz als Anlass zu Hoffnung und Sorge.- 2. Anthropomorphisierung von Maschinen, insbesondere KI-Systemen.- 3. on der Mechanik des Bewusstseins zum Bewusstsein der Maschinen.- 4. Simulanten wie wir. Sinntheoretische Voraussetzungen lernfähiger Intelligenz.- Sektion II: Wirtschaftliche, ethische und regulatorische Herausforderungen.- 5. Erfolgreich mit KI: Wirtschaftliche, ethische und rechtliche Herausforderungen im digitalen Zeitalter.- 6. Maschinen wie wir und Menschen als Maschinen - Wie KI und Bots die Welt retten (sollen) - und was der Haken an der Sache ist.- Sektion III: Bildung, Methodenausbildung und forschungspraktische Perspektiven.- 7. Alter Wein in neuen Schläuchen? KI-basierte Lernsysteme und Lernavatare.- 8. Qualitative Methodenausbildung zusammen mit generativen Sprachmodellen. Zur Verteilten Interpretation in hybriden Forschungswerkstätten.- 9. Die Rolle von KI-Bots in der Wissenschaft heute und morgen: Vom Assistenten zum (unkontrollierbaren) Dominator?.- 10. Der Leib des Lernens - Zwischen Verdrängung und neuer Kreativität durch KI.- Sektion IV: Gesellschaftliche Vielfalt, Fairness und interkulturelle Kommunikation.- 11. The multifaceted nature of bias in AI: Impact on model generalization, robustness and fairness.- 12. AI translation and intercultural communication: New questions for a new field of research.- 13. Anthropophagische KI - ein ethnographischer Blick auf die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz in Brasilien.

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