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Erschienen in: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz 8/2015

01.08.2015 | Leitthema

Algorithmen, maschinelle Intelligenz, Big Data

Einige Grundsatzüberlegungen

verfasst von: Prof. Dr. Dr. F.J. Radermacher

Erschienen in: Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz | Ausgabe 8/2015

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Zusammenfassung

Wir erleben erstaunliche Entwicklungen im Bereich Big Data und Künstliche Intelligenz. Sie folgen einem Schema, das wir jetzt seit Jahrzehnten beobachten: dem Moore’s Law, also der Vertausendfachung der Leistungsfähigkeit und Effizienz im Bereich elementarer Rechenoperationen alle 20 Jahre. Auch wenn wir noch nicht dort angekommen sind, wo Maschinen im Sinne einer Singularität so „intelligent“ werden wie Menschen, so werden sie doch zunehmend besser. Das Internet der Dinge hilft, die Leistungsfähigkeit der Maschinen noch einmal massiv zu steigern. Big Data und eine entsprechende Analytik tun dasselbe. Lassen wir diese Prozesse einfach weiterlaufen, können sie die Zivilisation an vielen Stellen gefährden. Gelingt die „Einhegung“ dieser Prozesse im Sinne einer vernünftigen politischen Global Governance, im Sinne einer weltweiten ökologisch-sozial vernünftig regulierten Marktwirtschaft und im Sinne einer Ökonomie der grünen und inklusiven Märkte, könnte daraus viel Wünschenswertes und für die Zukunft Gutes resultieren. Irgendwann könnte dann auch der dauernde Zwang zur Innovation aufhören. Dass es aber so kommen wird, ist alles andere als sicher. Wir stehen vor großen Herausforderungen.
Fußnoten
1
Dieser Abschnitt ist teilweise eine Überarbeitung von Teilen eines Interviews „Chancen und Risiken durch Robotik“ in der Computerwoche [25].
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Algorithmen, maschinelle Intelligenz, Big Data
Einige Grundsatzüberlegungen
verfasst von
Prof. Dr. Dr. F.J. Radermacher
Publikationsdatum
01.08.2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz / Ausgabe 8/2015
Print ISSN: 1436-9990
Elektronische ISSN: 1437-1588
DOI
https://doi.org/10.1007/s00103-015-2189-3

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