Zusammenfassung
Lernende Systeme sind im Alltag angekommen: Bereits heute bearbeiten Roboter, Assistenz- und Softwaresysteme komplexe Probleme und passen sich unterschiedlichsten Situationen an. Diese Systeme basieren auf Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz wie dem maschinellen Lernen. Sie sind ein zentraler Bestandteil der vierten industriellen Revolution, ermöglichen neue Geschäftsmodelle und treiben den Wandel unseres Mobilitätssystems. Doch mit ihrem Einsatz sind zahlreiche soziale, ethische und rechtliche Fragen verbunden. Wollen wir den Einsatz Lernender Systeme im Sinne der einzelnen Menschen und unserer Gesellschaft gestalten, müssen wir diese Fragen in einem breit angelegten gesellschaftlichen Dialog beantworten.
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr.-Ing. E.h. Dr. h.c. Dieter Spath Präsident acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften/Co-Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme.
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Literatur
acatech (Hrsg) (2011) Cyber-Physical Systems. Innovationsmotor für Mobilität, Gesundheit, Energie und Produktion (acatech POSITION). Springer, München
acatech (Hrsg) (2015) Neue autoMobilität. Automatisierter Straßenverkehr der Zukunft (acatech POSITION). Herbert Utz Verlag, München
acatech (Hrsg) (2016a) Innovationspotenziale der Mensch-Maschine-Interaktion (acatech IMPULS). Herbert Utz Verlag, München
acatech (Hrsg) (2016b) Kompetenzen für Industrie 4.0. Qualifizierungsbedarfe und Lösungsansätze (acatech POSITION). Herbert Utz Verlag, München
acatech (Hrsg) (2016c) Smart Service Welt: Digitale Serviceplattformen – Praxiserfahrungen aus der Industrie. Best Practices. München
acatech (Hrsg) (2017) Wegweiser Smart Service Welt. Smart Services im digitalen Wertschöpfungsnetz. München
Alpaydin E (2014) Introduction to machine learning, 3. Aufl. The MIT Press, Cambridge, MA/London
Arbeitskreis Industrie 4.0, acatech (Hrsg) (2013) Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern. Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. Berlin
Arbeitskreis Smart Service Welt, acatech (Hrsg) (2015) Smart Service Welt – Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Internetbasierte Dienste für die Wirtschaft. Abschlussbericht. Berlin
Bitkom e.V., Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (Hrsg) (2017) Künstliche Intelligenz. Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung. https://www.bitkom.org/noindex/Publikationen/2017/Sonstiges/KI-Positionspapier/171012-KI-Gipfelpapier-online.pdf. Zugegriffen am 24.11.2017
Bögeholz H (2017) Künstliche Intelligenz: AlphaGo Zero übertrumpft AlphaGo ohne menschliches Vorwissen. https://www.heise.de/newsticker/meldung/Kuenstliche-Intelligenz-AlphaGo-Zero-uebertrumpft-AlphaGo-ohne-menschliches-Vorwissen-3865120.html. Zugegriffen am 21.10.2017
Böttcher et al (2017) Machine Learning im Unternehmenseinsatz. Künstliche Intelligenz als Grundlage digitaler Transformationsprozesse. https://www.unbelievable-machine.com/downloads/studie-machine-learning.pdf. Zugegriffen am 20.11.2017
Campolo A et al (2017) AI Now 2017 Report. New York. https://assets.contentful.com/8wprhhvnpfc0/1A9c3ZTCZa2KEYM64Wsc2a/8636557c5fb14f2b74b2be64c3ce0c78/_AI_Now_Institute_2017_Report_.pdf. Zugegriffen am 26.10.2017
Conner-Simons A (2016) System predicts 85 percent of cyber-attacks using input from human experts. Virtual artificial intelligence analyst developed by the Computer Science and Artificial Intelligence Lab and Pattern Ex reduces false positives by factor of 5. http://news.mit.edu/2016/ai-system-predicts-85-percent-cyber-attacks-using-input-human-experts-0418. Zugegriffen am 19.09.2017
Fachforum Autonome Systeme im Hightech-Forum, acatech (Hrsg) (2017) Autonome Systeme – Chancen und Risiken für Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft. Langversion, Abschlussbericht, Berlin. http://www.acatech.de/fileadmin/user_upload/Baumstruktur_nach_Website/Acatech/root/de/Material_fuer_Sonderseiten/CeBIT_2017/HTF_FF_Autonome_Systeme_Langversion_web_niedrig.pdf. Zugegriffen am 19.11.2017
Fraunhofer IAO (o. J.) Selbstorganisierte Kapazitätsflexibilität in Cyber-Physical-Systems. https://www.kapaflexcy.de/content/dam/kapaflecy/documents/KapaflexCy_Infoblatt01_130129.pdf. Zugegriffen am 22.11.2017
Frey, CB, Osborne MA (2013) The future of employment. How susceptible are jobs to computerization?. https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf. Zugegriffen am 20.11.2017
IG Metall Vorstand (Hrsg) (2014) Beschäftigtenbefragung. Analyse der Ergebnisse. Frankfurt am Main. https://www.igmetall.de/Beschaeftigtenbefragung_Analyse_der_Ergebnisse_110c93ad47b3becfae2b44d6e0839716d34950b2. pdf. Zugegriffen am 08.03.2018
Jacobs JC et al (Hrsg) (2017) Arbeit in der digitalen Transformation – Agilität, lebenslanges Lernen und Betriebspartner im Wandel. Ein Beitrag des Human-Resources-Kreises von acatech und der Jacobs Foundation – Forum für Personalvorstände zur Zukunft der Arbeit (acatech DISKUSSION). Herbert Utz Verlag, München
Jansen J (2017) 8,4 Milliarden vernetzte Geräte im Internet der Dinge. http://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/netzwirtschaft/digitalisierung-8-4-milliarden-vernetzte-geraete-im-internet-der-dinge-14865654.html. Zugegriffen am 23.11.2017
Lemmer K (Hrsg) (2016) Neue autoMobilität. Automatisierter Straßenverkehr der Zukunft (acatech STUDIE). Herber Utz Verlag, München
National Science and Technology Council (2016) Preparing for the Future of Artificial Intelligence, unter Mitarbeit von Committee on Technology, Washington, DC. https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf. Zugegriffen am 26.10.2017
Plattform Lernende Systeme (2017) Was sind Lernende Systeme. https://www.plattform-lernende-systeme.de/themen.html. Zugegriffen am 21.11.2017
Russel S et al (2015) Research priorities for robust and beneficial artificial intelligence. https://futureoflife.org/data/documents/research_priorities.pdf. Zugegriffen am 14.11.2017
Silver D et al (2017) Mastering the game of Go without human knowledge. Nature 550:354–359
Spath D (Hrsg) (2013) Produktionsarbeit der Zukunft – Industrie 4.0. Stuttgart. https://www.iao.fraunhofer.de/images/iao-news/produktionsarbeit-der-zukunft.pdf. Zugegriffen am 08.03.2018
Stone P et al (2016) Artificial intelligence and life in 2030. One hundred year study on artificial intelligence: report of the 2015-2016 Study Panel. Stanford. https://ai100.stanford.edu/sites/default/files/ai100report10032016fnl_singles. pdf. Zugegriffen am 08.03.2018
Wahlster W (2016) Dinner Speech bei der Acatech Senatsveranstaltung. Künstliche Intelligenz als Speerspitze der Digitalisierung. http://www.wolfgang-wahlster.de/wordpress/wp-content/uploads/Dinner-Speech-Acatech-KI-Wahlster.pdf. Zugegriffen am 21.11.2017
Wahlster W (2017) Künstliche Intelligenz als Grundlage autonomer Systeme. Informatik Spektrum 40:409–418
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Spath, D. (2018). Lernende Systeme in Wirtschaft und Gesellschaft. In: Bär, C., Grädler, T., Mayr, R. (eds) Digitalisierung im Spannungsfeld von Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Recht. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-55720-4_46
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