Hochautomatisiert fahrende Autos sind mehr oder weniger zwangsläufig auch vernetzte Autos. Zwar müssen die Fahrzeuge auf Fallback-Mechanismen zugreifen können, wenn sie den Kontakt zu anderen Autos, zur Infrastruktur und/oder zum Internet verlieren. Doch im Normalbetrieb sollen sie Daten und Informationen aus vielen Quellen beziehen, auf deren Basis die Algorithmen ihre Fahrentscheidungen treffen. Als Grundlage dieser Vernetzung und Datenkommunikation konkurrieren verschiedene Standards – hinter deren Entwicklung unterschiedliche Gremien und Forschungsinstitutionen stehen.
Was ein Kettensägen-Massaker auf Youtube mit Machine Learning zu tun hat? Plakativ veranschaulicht ein IT-Analyst so den Aufbau vorausschauender Modelle – basierend auf maschinellem Lernen. Je mehr Daten Maschinen zur Verfügung haben, desto besser können sie uns helfen. Zusammen mit Künstlicher Intelligenz und Big Data wird Machine Learning wohl die IT der Zukunft prägen. Das Versprechen lautet, dass unser Alltag dadurch einfacher, komfortabler und sicherer werden soll. Machine Learning: Wenn der Computer immer schlauer wird weiterlesen →
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Social Media und das Internet haben die Art revolutioniert, wie wir Informationen aufnehmen und austauschen. Die Buchmesse in Frankfurt ist zu Ende. Der Wahlkampf in den USA tobt auf allen Kanälen. Darum jetzt unser Themenspecial. Denn ob Frankfurt oder Washington – überall spielen das Netz und seine Algorithmen eine zentrale Rolle. Zwar hat einerseits jeder Internet-Nutzer quasi das gesamte Wissen der Menschheit im direkten Zugriff. Doch aktuell werden auch die Tücken deutlich, die mit dem Versprechen der Verfügbarkeit von Information jederzeit und überall einhergehen. Wie kann man erkennen, ob eine Information wirklich korrekt und authentisch ist? Wie lässt sich vermeiden, dass Algorithmen zu „Filterblasen“ führen? Haben Journalismus und informationsbezogene Dienstleistungen in der Zukunft noch eine Chance? Kann IT-bezogene Forschung und Entwicklung helfen, diese Fragen zu lösen?
