Mensch und Digitalisierung

Einleitung Die Erforschung des Social Jetlags hat in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen, vor allem im Kontext der sich wandelnden Arbeitsbedingungen und der globalisierten Welt. Die Diskrepanz zwischen den endogenen zirkadianen Rhythmen eines Individuums und den externen sozialen Anforderungen, denen es ausgesetzt ist, führt häufig zu einer Desynchronisation, die ernsthafte gesundheitliche Auswirkungen haben kann. Gesundheitliche Auswirkungen Studien wie die von Wittmann et al. (2006) haben gezeigt, dass eine solche Desynchronisation zu metabolischen Störungen, erhöhten Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und psychischen Belastungen wie Depressionen und Angstzustände führen kann. Insbesondere Schichtarbeiter, die aufgrund ihrer Arbeitszeiten extremen Abweichungen ihrer Schlafmuster ausgesetzt sind, zeigen ein höheres Risiko für diese Gesundheitsprobleme. Notwendigkeit der Anpassung Diese Erkenntnisse unterstreichen die Notwendigkeit, Mechanismen zu entwickeln, di...

Die Beziehung zwischen klassischer Statistik und Künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere im Kontext von Large Language Models (LLMs) wie GPT, lässt sich durch die Anwendung statistischer Methoden zur Datenmodellierung und -analyse charakterisieren. Klassische Statistik zielt darauf ab, durch inferenzstatistische Verfahren Kausalbeziehungen zwischen Variablen zu identifizieren und zu verstehen. Im Gegensatz dazu basieren Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, primär auf der Erkennung von Korrelationen innerhalb großer Datensätze, um Muster und Vorhersagemodelle zu generieren, ohne notwendigerweise die zugrundeliegenden kausalen Mechanismen zu berücksichtigen. Beispiel für statistische Methoden im Deep Learning Ein zentrales Element des Deep Learning ist das Training von künstlichen neuronalen Netzen, das stark auf statistischen Konzepten beruht. Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung des  Backpropagation-Algorithmus  zusammen mit  Gradiente...

Prompt Engineering ist ein Konzept, das im Bereich des Software-Engineering verwendet wird, insbesondere im Zusammenhang mit der Benutzeroberfläche (UI) und der Benutzererfahrung (UX) von Softwareprodukten. Es bezieht sich auf die Praxis, Benutzerinteraktionen so zu gestalten, dass sie den Nutzern unmittelbares Feedback und klare Handlungsaufforderungen bieten. Dies trägt dazu bei, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und die Effizienz der Interaktionen zu maximieren. Technischer Aspekt: Prompt Engineering beinhaltet die Implementierung von Funktionen und Schnittstellen, die den Benutzern klare und konsistente Hinweise und Anleitungen geben, um sie durch den Interaktionsprozess zu führen. Design-Perspektive: Es bezieht sich auf die Gestaltung von Benutzeroberflächen, um visuelle Hinweise und Anleitungen zu integrieren, die Benutzer dazu ermutigen, bestimmte Aktionen auszuführen oder Entscheidungen zu treffen. Softwareentwicklung: Entwickler integrieren Prompt-Engineering-Prinzipien...

Der Placebo- und Nocebo-Effekt illustriert die kraftvolle Verbindung zwischen Geist und Körper, beziehungsweise zwischen Nutzererwartungen und Technologieerfahrung. Ursprünglich im medizinischen Kontext beobachtet, wo die Erwartungshaltung von Patienten ihre Heilungserfahrungen beeinflussen kann, lassen sich ähnliche Phänomene auch bei der Interaktion mit digitalen elektronischen Geräten erkennen. Diese psychologischen Effekte können erhebliche Auswirkungen auf die Nutzererfahrung und -zufriedenheit haben, unabhängig von der objektiven Funktionalität der Geräte. Vom Standpunkt der Psychologie aus betrachtet, aktivieren die Erwartungen, die Nutzer an ein Gerät stellen, spezifische Gehirnbereiche, die für die Verarbeitung von Belohnung, Motivation und emotionaler Bewertung zuständig sind. Diese Aktivierung kann die Wahrnehmung der Geräteleistung und der damit verbundenen Erfahrungen verändern. Positive Erwartungen (Placebo) können somit zu einer überhöhten Zufriedenheit und einer positiv...

Overfitting und KI Das Phänomen des Overfitting ist eine der zentralen Herausforderungen beim Trainieren von maschinellen Lernmodellen. Overfitting tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt – inklusive des Rauschens und der Ausreißer in diesen Daten. Dies führt dazu, dass das Modell zwar auf den Trainingsdaten sehr gut performt, seine Leistung aber auf neuen, unbekannten Daten signifikant schlechter ist. Der Kern des Problems liegt in der mangelnden Generalisierungsfähigkeit des Modells; es ist so stark auf die spezifischen Eigenschaften der Trainingsdaten fokussiert, dass es bei Daten, die es während des Trainings nicht gesehen hat, nicht effektiv funktioniert. Ein gut justiertes maschinelles Lernmodell strebt eine Balance zwischen Bias (Voreingenommenheit) und Variance (Varianz) an. Bias bezieht sich auf Fehler durch vereinfachte Annahmen im Lernalgorithmus, die es dem Modell erschweren, die wahre Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben zu erfassen. Variance bezie...

Die Entwicklung und Erprobung autonomer Fahrzeuge stellt eine enorme technologische Herausforderung dar, die durch die Komplexität der Fahrzeugsysteme und die Vielfalt der Umgebungsbedingungen noch verstärkt wird. Eine Teststrecke für autonomes Fahren bietet hierfür eine kontrollierte Umgebung, in der Fahrzeuge unter realistischen Bedingungen getestet werden können, ohne dass sie eine Gefahr für die öffentliche Sicherheit darstellen. Der Nutzen einer solchen Teststrecke lässt sich aus verschiedenen Perspektiven beleuchten: Aus Sicht der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht eine Teststrecke die Sammlung von Daten unter vielfältigen Bedingungen, die zur Training und Validierung von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden können. Autonome Fahrzeuge müssen lernen, eine Vielzahl von Verkehrssituationen zu interpretieren und angemessen darauf zu reagieren. Dies umfasst das Erkennen von Verkehrsschildern, Fußgängern, anderen Fahrzeugen und unvorhersehbaren Ereignissen. Eine T...