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Beats Biblionetz - Texte

Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah?

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iconZusammenfassungen

Gerd GigerenzerDie allgemeine Erkenntnis lautet: Software, die spektakuläre Ergebnisse im Computerlabor erzielt, kann ihre Wirksamkeit verlieren, wenn sie in der realen Welt überprüft wird. Wenn Sie hören, ein Algorithmus habe erfolgreich Kinder erkannt, die die Straße überquerten, oder Patienten identifiziert, denen eine Lungenerkrankung drohte, sollten Sie nachschauen, ob der Algorithmus in der realen Welt getestet wurde. Bilder in zwei Gruppen aufzuteilen, ein Netzwerk an einer Gruppe zu trainieren und es an der anderen zu testen, ist wichtig, aber nicht hinreichend. Entscheidend ist, es »in freier Wildbahn« zu testen.
Von Gerd Gigerenzer im Buch Klick (2021) im Text Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah?

iconDieses Kapitel erwähnt ...


Personen
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Elon Musk

Begriffe
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Algorithmusalgorithm , Auto , Automatisierung , Computercomputer , deep learning , Dilemma , Googles Gorilla-Problem , Ingenieur , machine learning , Mensch , Moral , Philosophiephilosophy , reinforcement learning , Selbstfahrende Autosautonomous car , Sozialstatus , Statistikstatistics , supervised learning , symbolische künstliche Intelligenz (GOFAI) , Theory-of-Mind (TOM)Theory-of-Mind , Trolley-Problem , Überwachung , unsupervised learning , Verantwortungresponsability

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Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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