Ebook-Download , by Stefan Weber
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eine viel bessere Person zu sein, ist manchmal sehr wahrscheinlich schwer zu tun. Darüber hinaus mit dem brandneuen Verhalten die alte Routine zu ändern ist hart. Wirklich, Sie könnten, sollten nicht plötzlich das alte Verhalten ändern zu sprechen. Hängen, oder juts klatschend. Sie finden detaillierte Tätigkeit benötigen. Darüber hinaus ist die Art und Weise Sie Ihre Gewohnheit verwandeln wird durch die Analyse Gewohnheit. Es wird sicherlich so hart Herausforderung machen zu lösen.
Dennoch absolut nichts in diesem Leben unmöglich. Sie könnten nur erhalten, was Sie davon ausgehen, tatsächlich beabsichtigen, als auch zu tun, wie etwas brandneue zu erhalten. Allerdings wird die Annahme, die großen Verhalten zahlreiche Hindernisse. Doch die Beseitigung der Probleme zu bekommen, bieten wir Ihnen eine Referenzliebende Analyse zu starten.
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Produktinformation
Format: Kindle Ausgabe
Dateigröße: 5104 KB
Seitenzahl der Print-Ausgabe: 150 Seiten
Verlag: Heise Verlag; Auflage: 1 (17. Dezember 2018)
Verkauf durch: Amazon Media EU S.Ã r.l.
Sprache: Deutsch
ASIN: B07LFGN9HK
Text-to-Speech (Vorlesemodus):
Aktiviert
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X-Ray:
Nicht aktiviert
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"closeButtonLabel": "X-Ray Popover schließen",
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Word Wise: Nicht aktiviert
Verbesserter Schriftsatz:
Aktiviert
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var $typesettingPopover = $('#typesettingPopover');
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Durchschnittliche Kundenbewertung:
5.0 von 5 Sternen
1 Kundenrezension
Amazon Bestseller-Rang:
#65.739 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)
Digitalisierung, Algorithmen und künstliche Intelligenz scheinen unsere Zukunft mit Robotern und selbstfahrenden Autos zu bestimmen. Oft bleibt es bei diesen Schlagworten und wolkigen Visionen, ohne sich mit dem aktuellen Stand und den Grenzen dieser Technologie genauer zu befassen.Dagegen versucht der Wiener Universitätslektor Dr. Stefan Weber für den Teilbereich des „Roboterjournalismus“ konkret den Stand und die Perspektiven von automatischen erzeugten Inhalten und „automatischer Textgenerierung“ zu ermitteln. Neben eigenen Tests/Versuchen beschreibt er die Pläne von Google & Co („Big Five) – soweit nicht völlig geheim - und lässt sich von der führenden Firma Retresco in Berlin zeigen, was aktuell mit automatischer Texterzeugung möglich ist. Mit Hilfe entwickelter Schablonen werden strukturierte Daten von Fußballspielen, Immobilien oder Wetterdaten rasch in fehlerfreie Texte umgesetzt, wobei das Marktpotenzial jedoch beschränkt sein dürfte. (Kapitel 5)Die in Kapitel 6 beschriebenen Dialogsysteme (Chatbots bzw. Social Bots und persönliche Assistenten), die mit Text- oder Spracheingabe arbeiten, haben weiterhin Probleme mit der „Natural Language Interpretation“, d.h. mit der korrekten Erfassung von Fragen bzw. Anweisungen. Social Bots, die eine menschliche Identität vortäuschen, können aktuell nicht in jedem Fall als Computerprogramm erkannt werden, es könnte sich auch um Hybrid-Formen handeln. (S. 84 und 91). Die politische Gefahr besteht in einer Trendverstärkung, die aber eher überschätzt werde. Kommerziell können durch Social Bots positive - oder bei Konkurrenten negative – Kundenbewertungen künstlich erzeugt werden. Die gewünschte Kennzeichnungspflicht ist aber kaum zu kontrollieren, da es keine geeignete Software gibt, Social Bots eindeutig zu erkennen.Durch die Unterscheidung verschiedener Ansätze (templatebasiert, Maschine-Learning-Verfahren und Deep-Learning-Methoden auf Basis neuronaler Netze) und Content-Typen (siehe Tabelle 2-1) wird ein Ordnungsrahmen entwickelt, auf dem die Kommunikationswissenschaft aufbauen kann, die durch die automatisch erzeugten Inhalte (Content) sich mit neuen Fragestellungen konfrontiert sieht. (Kapitel 7) Nicht zuletzt ergeben sich auch bislang ungeklärte Aspekte beim Urheberrecht. (Kapitel 10). Kurz angesprochen werden auch mögliche Folgen für den Arbeitsmarkt der Journalisten sowie das Bildungssystem. Wenn es bislang darum ging, mit geeigneter Software kopierte Textpassagen bzw. Plagiate in Referaten aufzuspüren, so ist aktuell noch offen, inwieweit man überhaupt automatisch generierte Texte identifizieren kann, sofern es keine besonders Kennzeichnungspflicht gibt (S. 61 bzw. 108).Fazit: Stefan Weber zeigt für den Teilbereich des „Roboterjournalismus“ argumentativ und anschaulich mit vielen Screenshots die aktuellen Möglichkeiten auf. Er nennt Programme, mit denen man sich bei Bedarf genauer beschäftigen kann, und beschreibt notwendige Forschungsschwerpunkte sowie juristische Fragen. Diese Informationsbasis ermöglicht dem Leser eine fundiertere Einschätzung der „Macht der Algorithmen“ durch die Darstellung der aktuellen Möglichkeiten im journalistischen Bereich. Insgesamt eine sachlich-fachliche Realitätsdarstellung, keine allgemeine positive oder negative Zukunftsprognose, wie es beim Thema „künstliche Intelligenz“ leider häufig der Fall ist.PS Im abschließenden 10. Kapitel werden von A. Haller kurz die Aspekte nach dem österreichischen Urheberrecht aufgezeigt, hierzu wäre bei einer Neuauflage die Ergänzung nach deutschen Recht wünschenswert.
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