What happens as networks transition from horizontal structures for end to end exchange to neural networks extracting and centralizing data into new monopolies? Science historian Stephanie Dick analyzes how statistical modeling has been integral to developing computation and AI, while data scientist Katharine Jarmul explains deep learning’s blind spots and what escapes the algorithmic eye.

Presented in cooperation with the research group KIM at HfG Karlsruhe and with the support of the Volkswagen Stiftung program AI and the Society of the Future.

Was passiert, wenn Netzwerke von horizontalen Strukturen für die End-to-End- Kommunikation zu neuronalen Netzwerken werden, die Daten extrahieren und in neue Monopole zentralisieren? Die Wissenschaftshistorikerin Stephanie Dick analysiert, welche Rolle die statistische Modellierung bei der Entwicklung von Computerberechnungen und KI gespielt hat, während die Datenwissenschaftlerin Katharine Jarmul erläutert, wo die blinden Flecken von Deep Learning liegen und was dem Blick des Algorithmus entgeht.

Präsentiert in Zusammenarbeit mit der Forschungsgruppe KIM an der HfG Karlsruhe und mit Unterstützung der Initiative Künstliche Intelligenz – Ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft von morgen der VolkswagenStiftung.