Diese Hausübung entstand im Rahmen der Lehrveranstaltung „Wissens-und Prozessmanagement“ des MBA Digital Transformation Management Studiums an der Fachhochschule des BFI Wien. Die Hausübung ist in zwei Teile Aufgebaut.
Im erstem Teil werden folgende Fragestellungen anhand des Buchs: Ramge, Thomas (2018): Mensch und Maschine. Wie Künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern beantwortet und argumentiert: Schätzt der Autor die Künstliche Intelligenz als eine Technologie ein, die eher menschliche Intelligenz ersetzen oder sich in Kombination mit dieser entwickeln wird? Was wären sogenannte Feedbackdaten? Hält der Autor die Entwicklung einer Superintelligenz für wahrscheinlich?
Im zweiten Teil der Hausarbeit wird die Thematik anhand von Popper, Karl (1963): Science as Falsification, in Popper, Karl (1963): Conjectures and Refutations beleuchtet. Unteranderem werden folgende Fragestellungen ausgearbeitet: Welchen theoretischen Einwand erhebt Karl Popper gegen den wissenschaftlichen Anspruch der Theorien von Sigmund Freud, Alfred Adler und Karl Marx? Wie unterscheiden sich diese von den Theorien von Albert Einstein? Was macht also Wissenschaftlichkeit aus? Wie könnte eine Verbindung zu den Feedbackdaten geschlagen werden, die Thomas Ramge benennt? Existiert hier ein theoretischer und praktischer Zusammenhang mit dem Prinzip der Falsifikation?
Inhaltsverzeichnis
- EINLEITUNG
- KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER THEORIE
- MENSCH UND MASCHINE. WIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND ROBOTER UNSER LEBEN VERÄNDERN
- Künstliche Intelligenz als Technologie - Die Einschätzung des Autors
- Künstlich intelligente Rechtsberatung
- Künstliche Intelligenz in der Medizin
- WISSENSCHAFT ALS FALSIFIKATION
- KARL POPPER GEGEN DEN WISSENSCHAFTLICHEN ANSPRUCH DER THEORIEN VON SIGMUND FREUD, ALFRED ADLER UND KARL MARX UND WIE SICH DIESE VON DEN THEORIEN VON ALBERT EINSTEIN UNTERSCHEIDEN. WAS MACHT ALSO WISSENSCHAFTLICHKEIT AUS?
- VERBINDUNG ZU DEN FEEDBACKDATEN - ZUSAMMENHANG MIT DEM PRINZIP DER FALSIFIKATION
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausübung untersucht die Wechselwirkungen zwischen Erkenntnistheorie und digitalisiertem Wissensmanagement. Sie analysiert, wie Künstliche Intelligenz (KI) unser Leben beeinflusst, und beleuchtet die Rolle der Falsifikation im wissenschaftlichen Erkenntnisprozess. Die Hausarbeit befasst sich sowohl mit der technischen Entwicklung der KI als auch mit ihrer ethischen und gesellschaftlichen Relevanz.
- Die Entwicklung und Relevanz der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Theorie und Praxis.
- Die Einschätzung der KI als Technologie, die entweder menschliche Intelligenz ersetzt oder diese in Kombination mit der menschlichen Intelligenz weiterentwickelt.
- Die Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen wie der Rechtsberatung und der Medizin.
- Das Konzept der Falsifikation als Kernprinzip wissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung.
- Die Kritik am wissenschaftlichen Anspruch von Theorien von Sigmund Freud, Alfred Adler und Karl Marx im Vergleich zu den Theorien von Albert Einstein.
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der Hausarbeit ein und skizziert die Fragestellungen, die im ersten und zweiten Teil der Arbeit behandelt werden. Der erste Teil befasst sich mit dem Thema der Künstlichen Intelligenz (KI), wobei das Buch "Mensch und Maschine" von Thomas Ramge als Grundlage dient. Der Autor schätzt die KI als eine Technologie ein, die menschliche Intelligenz erweitert, anstatt sie zu ersetzen. Die Hausarbeit diskutiert die Verwendung von KI in der Rechtsberatung und in der Medizin, wobei besonders die potenziellen Vorteile und Grenzen dieser Anwendungen beleuchtet werden.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Wissensmanagement, Digitalisierung, Falsifikation, Wissenschaftlichkeit, Erkenntnisgewinnung, Feedbackdaten, Rechtsberatung, Medizin, Theorien von Sigmund Freud, Alfred Adler, Karl Marx und Albert Einstein.
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- Anonym (Autor), 2022, Erkenntnistheorie und Digitalisierung des Wissensmanagements. Künstliche Intelligenz und Wissenschaft als Falsifikation, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1348324
