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2021 | OriginalPaper | Chapter

11. Semiotik, ein Schlüsselelement für Systeme mit künstlicher Intelligenz … wie dieselbe Botschaft unterschiedlich verstanden werden kann …

Author : Walter Diggelmann

Published in: Semantische Datenintelligenz im Einsatz

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Automatische Systeme, welche mithilfe von künstlicher Intelligenz Texte auswerten sind allgegenwärtig und versuchen Botschaften in Texten automatisch zu verstehen. Es wird bewertet, ob die Botschaft eine negative, positive oder neutrale Aussage macht. Dem Nutzer ist oftmals gar nicht bewusst, dass intelligente Systeme im Hintergrund arbeiten. Nachfolgesysteme werden mit dem Resultat gefüttert und treffen neue Entscheidungen, basierend auf rein maschinentechnisch erstellten Schlussfolgerungen, ohne dass ein Mensch nochmals diese Schlussfolgerung oder die Entscheidung kontrolliert oder infrage stellt.
Wenn also eine Prozesskette nur noch aus intelligenten Systemkomponenten besteht, muss sichergestellt werden, dass diese intelligenten Systeme auf der für den Prozess korrekten Informations-Ausgangslage entscheiden können. BrainDocs™ von ai-one™ nutzt eine neuartige Kombination von Analyse-Algorithmen, welche das Problem der korrekten Botschaftsauswertung adressieren und lösen.
Eine Botschaft kann auf sehr unterschiedliche Weisen verstanden werden. Der Empfänger fragt sich, wie der Sachverhalt zu verstehen ist, aber auch, was der Sender mit der Nachricht erreichen will. Die Antwort, die der Empfänger sich selbst gibt, muss allerdings keinesfalls mit der beabsichtigten Bedeutung des Senders übereinstimmen (Vgl. von Thun, F. [19], S. 34 ff.). Um Missverständnisse und Unklarheiten zu vermeiden, müssen die Zusammenhänge der Kommunikation verdeutlicht werden. Dies geschieht mithilfe der Semiotik (Vgl. Nöth, W. [14], S. 67 f.).

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Footnotes
1
Vgl. NASA/TM [22], S. 198 f.
 
2
Vgl. Leidlmeier, K. [7], S. 270 ff.
 
3
Vgl. Christaller, T. et al. [2], S. 56.
 
5
Vgl. Krcmar, H. [6], S. 24 ff.
 
6
Vgl. Krcmar, H. [6], S. 34 f.
 
7
Vgl. Maass, W. [9], S. 67 f.
 
8
Vgl. Thun von, F. [19], S. 78 f.
 
9
Vgl. Reischer, J. [15], S. 45 f.
 
10
Vgl. Reischer, J. [15], S. 78 f.
 
11
Gadamer [5].
 
12
Vgl. Abschn. 7.​3, Das BrainDocs™ Konzept.
 
13
Vgl. Derrida, J. 1974.
 
14
Vgl. ebd. [21], S. 171 ff.
 
15
Vgl. Busse, D. [1], S. 55 f.
 
16
Vgl. ebd. [1], S. 41.
 
17
Vgl. Mankiv, N. G. [10], S. 76.
 
18
Vgl. Rittberger, M. [16], S. 315 ff.
 
19
Vgl. Seeger, T. [17], S. 21 ff.
 
20
Vgl. Loshin, D. [8], S. 65.
 
21
Vgl. ebd. [8], S. 79.
 
22
Vgl. Dibb, S. & Simkin, L. [3], S. 609 ff.
 
23
Vgl. Mertens, A. [13], S. 35 f.
 
24
Vgl. Mertens, A. [13], S. 67 f.
 
25
Vgl. Mehler, A.; Lobin, H. [12], S. 162.
 
26
Vgl. McTear et al. [11], S. 167.
 
27
Vgl. David Blei, Andrew Ng, and Michael I. Jordan in 2002, doi:10.1162/jmlr.2003.3.4-5.993. [27].
 
28
Vgl. McTear et al. [11], S. 167.
 
29
Vgl. McTear et al. [11], S. 167.
 
30
Vgl. Vektorraum, H., Graunert, H.C. Grunert: Lineare Algebra u. Analytische Geometrie u. Vektoren; Hermann Günter Grassmann, Algebra Volume I [23].
 
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Metadata
Title
Semiotik, ein Schlüsselelement für Systeme mit künstlicher Intelligenz … wie dieselbe Botschaft unterschiedlich verstanden werden kann …
Author
Walter Diggelmann
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-31938-0_11

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