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Zukunft Denken – Podcast

Woher kommen wir, wo stehen wir und wie finden wir unsere Zukunft wieder?

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Folgen von Zukunft Denken – Podcast

112 Folgen
  • Folge vom 29.04.2022
    056 — Kunst und Zukunft
    In der heutigen Episode möchte ich ein Thema aufgreifen, über das ich schon längere Zeit nachdenke, wo ich aber bisher noch keinen guten Zugang gefunden habe. Das Thema ist »Kunst und Zukunft«. Mit anderen Worten: Welche Rolle spielt Kunst und Kultur in Betrachtung und Gestaltung unserer Zukunft, aber auch umgekehrt: wie wirkt Zukunft auf Kunst. Ich freue mich daher ganz besonders für diese erste Episode in diesem Themenenbereich Hanno Rauterberg gewonnen zu haben:  Hanno Rauterberg ist Kunsthistoriker und stellvertretender Ressortleiter des Feuilletons der Wochenzeitung Die Zeit sowie Autor zahlreicher hervorragender Sachbücher.  Das Buch, das diese Episode motiviert hat ist »Die Kunst der Zukunft.« Daneben hat er aber eine Reihe weiterer Bücher veröffentlicht, unter anderem »Wie frei ist die Kunst« oder »Die Kunst und das gute Leben«.  In dieser Episode sprechen wir über die Kunst in der Zukunft aber auch über die Rolle, die Kunst spielt mit der Zukunft umzugehen. Ich beginne mit der nur schwer zu beantwortenden Frage: Was ist Kunst? ist eine Definition möglich? Hier stellt sich auch eine Machtfrage: wer bestimmt (über Kunst)? Welche Aufgabe, welche Funktion hat die Kunst? Ist Kunst eine konservative / konservierende / tradierende Brücke in die Vergangenheit oder ein progressiver, kritischer Blick der Gegenwart sowie ein Seismograph der Zukunft? Ist die Kunst gar elitär, belehrend oder ein Luxusgut, welche Rolle spielt der moderne Kunstmarkt? Muss Kunst Erwartungen enttäuschen? Will Kunst eine heilende Funktion wahrnehmen? Dann sprechen wir über die Rolle des Museums. Geht es um Auswahl, Selektion oder um Verhandlung, was Kunst ist? Welche Rolle spielen dabei die klassischen Kriterien wie Komposition, Originalität, Ikonographie, handwerkliche Aspekte, Innovation technischer Merkmale? Tritt Produktion und Ästhetik in den Hintergrund? Wird Kunst zur Deklaration, »Ready Made« à la Marcel Duchamp, zur reinen Pose? Wann ist ein Werk abgeschlossen, wie verhält es sich mit Performance und Immersion? »Die Kamera der Gegenwart ist ein hochgezüchteter Computer, eine Manipulationsmaschine, die darauf ausgelegt ist, das Wirkliche dem Idealbild ihrer Programmierer anzugleichen — und die zugleich dazu auffordert, das Foto nicht als Endprodukt zu verstehen, sondern als Rohmaterial, das lustvoll bearbeitet und den inneren Bildern der Fotografen angeglichen werden will.« Welche Rolle spielt(e) Technik für Schöpfung (Methoden der Produktion, Distribution verändern sich nachhaltig) aber auch für die Rezeption und Interaktion mit Kunst und Künstlern? Das Private und öffentliche Leben sind nicht mehr so klar voneinander getrennt wie in der Vergangenheit, was sind die Folgen? »Das Private wird als etwas öffentliches gestaltet und das Öffentliche als etwas Privates« Der Technikphilosoph Günter Anders wesentliche Trends, die wir heute beobachten bereits in den 1960er Jahren beschrieben: »Wenn das Ferne zu nahe tritt, entfernt oder verwischt sich das Nahe.« sowie »Wenn das Ereignis in seiner Reproduktionsform sozial wichtiger wird als in seiner Originalform, dann muß das Original sich nach seiner Reproduktion richten, das Ereignis also zur bloßen Matrize ihrer Reproduktion werden.« Dann sprechen wir über die Rolle von Machine Learning sowie neuen Formen der Vermarktung, wie etwa NFTs. Sind Maschinen kreativ und schaffen sie Kunst? Ist Kreativität das nicht vorhersehbare, was sind dann die Bilder von Wombo? »In dem Maße, in dem Maschinen kreativ erscheinen,  als begabte, künstlerhafte Wesen erscheinen, kann man sie auch für zivilisiert halten. […] Die Technik rückt uns Menschen näher.« Die Technik soll also über »Kunst« anders in der Welt verankert werden! »Nur die Maschine weiß noch, wie wir aus der Krise herauskommen […]  darum müssen wir uns ihr anvertrauen«  Damit kommen wir von der menschlichen zur maschinellen Avant Garde? Ist das der freie Weg zum Transhumanismus? Die Maschinen als bessere Menschen? »So überwindet der Mensch alles, was ihm fremd und bedrohlich scheint, nur um mit sich selbst zu fremdeln und das eigene Tun als Bedrohung wahrzunehmen.«  Zuletzt stelle ich die Frage, welche Rolle die Kunst in der Bewältigung unserer Zukunft spielt? Wir sprechen über gemeinschaftsstiftende Funktion der Kunst. Aber auch die schwere Greifbarkent. Die Kunst ist unwirklich, aber wie wirkt sie dann auf die Wirklichkeit? »Das Bedürfnis nach dem Eigentlichen nimmt in dem Maße zu indem wir uns im Uneigentlichen Bewegen«  Ambivalenz wird somit produktiv erfahrbar? Referenzen Andere Episoden Episode 29: Fakten oder Geschichten? Wie gestalten wir die Zukunft? Episode 43: Deep Fakes: Wer bist du, und – was passiert da eigentlich? Episode 53 und 54: Data Science und Machine Learning, Hype und Realität fachliche Referenzen Hanno Rauterberg, Die Kunst der Zukunft (2021) Hanno Rauterberg, Wie frei ist die Kunst? (2018) Hanno Rauterberg, Die Kunst und das gute Leben: Über die Ethik der Ästhetik (2015) Günther Anders, Die Antiquiertheit des Menschen Teil 1 und Teil 2 Wombo Art Anicka Yi (Gladstone Gallery) Anicka Yi (Tate Gallery)  
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  • Folge vom 07.04.2022
    055 — Strukturen der Welt
    Dies ist eine Episode mit großer Tiefenschärfe, wenn man so sagen möchte; vielleicht eine, die mehr Fragen als Antworten aufwirft. Lassen Sie sich trotzdem auf das Thema ein, denn ich glaube, dass wir auf die Gedanken dieser Episode in der Zukunft zurückkommen werden!  Strukturen bestimmen unser Leben. Aber welche? Wie sind sie entstanden? Sind sie geplant, zufällig, veränderbar, unveränderlich? Würde ein Außerirdischer unseren Planeten zum ersten Mal besuchen, welche Strukten würde er vorfinden, welche würden ihn vielleicht überraschen? In dieser Episode spreche ich im wesentlichen über drei beziehungsweise vier verschiedene Strukturen Alles was im weiteren Sinne »geologisch« bestimmt ist Leben auf unserer Erde Menschliche Artefakte Die Möglichkeit völlig neuartiger Arten menschlicher Artefakte in der Zukunft  Dabei mache ich einen Ausflug in die Ideen der Gaia-Hypothese von James Lovelock, der Frage, was Leben ist, gibt es überhaupt eine allgemein akzeptierte Definition, und warum ist diese Frage ziemlich entscheidend? »Leben erscheint als geordnetes und gesetzmäßiges Verhalten der Materie, das nicht ausschließlich auf deren Neigung beruht, von Ordnung zu Unordnung überzugehen«, Erwin Schrödinger, Was ist Leben? Warum entscheiden sich menschliche Artefakte fundamental von den anderen beiden genannten Strukturen? »Life is the universe developing a memory«, Lee Cronin Zuletzt stelle ich die wesentliche Frage, wie, nach welchem »Plan« die jeweiligen Strukturen geformt werden, wo dieser »Plan« gespeichert ist und welche wesentlichen Konsequenzen das für uns Menschen jetzt und in der Zukunft hat. »Solang der Wirt nur weiter borgt // Sind sie vergnügt und unbesorgt.« (Mephisto) Referenzen andere Episoden Episode 17: Kooperation Episode 21: Der Begriff der Natur, oder: Leben im Anthropozän Episode 22: Biodiversität und komplexe Wechselwirkungen – Gespräch mit Prof. Franz Essl und Episode 33: Naturschutz im Anthropozän – Gespräch mit Prof. Frank Zachos Episode 23: Frozen Accidents Episode 45: Mit »Reboot« oder Rebellion aus der Krise? Episode 48: Evolution, ein Gespräch mit Prof. Erich Eder Episode 49: Wo denke ich? Reflexionen über den »undichten« Geist fachliche Referenzen Erwin Schrödinger, Was ist Leben / What is Life (1951) Rupert Riedl, Die Ordnung des Lebendigen (1973) Stanford Encyclopedia of Philosophy, Life Steven A. Benner, Defining Life (2010) Lee Cronin im Lex Friedman Podcast #269: Origin of Life, Aliens, Complexity and Consciousness (2022) Richard David Precht, Erkenne die Welt: Geschichte der Philosophie 1 (2015)
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  • Folge vom 15.03.2022
    054 — Data Science und Machine Learning, Hype und Realität — Teil 2
    Dies ist der zweite Teil mit Dr. Lukas Lang zum Thema Data Science und Machine Learninig (auch »artificial intelligence« genannt). Ein Themenbereich, der sehr viel Potential für unsere Zukunft hat, aber wie alle diese Themenbereiche auch eine Menge an Gefahren, Herausforderungen und Hypes generiert. Bitte hören Sie zunächst Teil 1 und beachten Sie dort auch die umfangreichen Shownotes, Links und Referenzen.
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  • Folge vom 21.02.2022
    053 — Data Science und Machine Learning, Hype und Realität — Teil 1
    In dieser Episode ist wieder Dr. Lukas Lang zu Gast. Wir sprechen über Data Science und Machine Learninig (auch »artificial intelligence« genannt). Das ist ein Themenbereich, der sehr viel Potential für unsere Zukunft hat, aber wie alle diese Themenbereiche auch eine Menge an Gefahren, Herausforderungen und Hypes generiert. Lukas ist ein perfekter Gesprächspartner für dieses Thema, weil er sowohl in der Spitzenforschung tätig war als auch in der industriellen Praxis mit diesen Themen beschäftigt ist. Diese Mischung scheint mir bei komplexen technischen Fragestellungen und Problemen sehr nützlich zu sein. Lukas hat nach seinem Studium der Informatik eine Promotion im Spezialgebiet Computational Science gemacht. Anschließend war er mehrere Jahre in der universitären Forschung im Bereich der mathematischen Bild- und Datenanalyse tätig, zuletzt an der Universität Cambridge. Seine Arbeit hat Anwendungen in der medizinischen Bildgebung, in der Molekular- und Zellbiologie, und in der Computer Vision. Derzeit leitet er den Geschäftsbereich »Data Science and AI« eines Spin-Offs des internationalen Industriekonzerns Voestalpine. Sein Team arbeitet an der Umsetzung von Daten-Projekten in der Erzeugung und Verarbeitung von Spezialmetallen, und am Aufbau eines globalen Data Science Programms für die Produktionsstandorte. Wir haben dieses umfangreiche Thema in zwei Episoden aufgeteilt: In der ersten Episode beginnen wir das Thema Data Science einzuführen, auch anhand einiger Beispiele, beginnend mit historischen Beispielen sowie Anwendungsfällen der heutigen Zeit. Wir spannen dabei den Bogen von Tycho Brahe und Florence Nightingale bis zu modernen Sprachassistenten und Entscheidungsunterstützung im Militär und zivilen Bereich. Dann gibt Lukas einen Überblick über wesentliche Prinzipien und Begriffe, die in diesem Zusammenhang immer wieder auftreten, wie Datascience, die Rolle der klassischen Statistik, Modellierung, Visualisierung, EDA, AI, KI, machine learning, multivariate statistik, Datenqualität und vieles mehr.  Wir sprechen dann über die These die seit einiger Zeit im Raum steht, dass man dank Daten und »AI« ja keine Modelle, keine Theorie mehr benötigt — The End of Theory —, sondern einfach aus Daten lernt und das wäre hinreichend für die wissenschaftliche Betrachtung der Welt. Wir diskutieren dann Möglichkeiten, Geschäftsmodelle und Grenzen von Machine Learning und Data Science. Wer trifft heute überhaupt Entscheidungen und was ist die Rolle und Funktion eines Data Scientists? Sollten Menschen immer das letzt Wort bei wesentlichen Entscheidungen haben? Ist das überhaupt (noch) realistisch? Welche Rolle spielen regulatorische Maßnahmen wie das aktuelle EU-Framework? In der zweiten Episode werden wir darauf aufbauend die Frage stellen, wie viel der aktuellen Behauptungen in diesem Feld Realität und wie viel Hype ist. Was können wir in der Zukunft zu erwarten — sowohl im positiven wie auch im negativen? Was sind dominierende Forschungsfragen und wo Grenzen liegen, unerwartete Effekte auftreten, und welche ethischen Fragen durch diese neuen Möglichkeiten zu diskutieren. xkcd Cartoon Konkret gibt es das Spannungsfeld zwischen Datensparsamkeit und der Idee alles zu sammeln, weil wir das irgendwie in der Zukunft für uns nutzen können. Aber will der Data Scientists überhaupt in Daten untergehen? Führen mehr Daten zu besseren Entscheidungen? Wir diskutieren wieder anhand konkreter Beispiele für gute und problematische Anwendungen wie predictiver Policing, Mapping und »KI« für militärische Dronenpiloten. Welche individuelle Verantwortung leiten wir daraus für Techniker ab? Wie geht Lukas selbst mit diesen Herausforderungen um?  Referenzen Lukas Lang Persönliche Webseite von Lukas Andere Episoden Episode 40: Software Nachhaltigkeit, ein Gespräch mit Philipp Reisinger Episode 37: Probleme und Lösungen Episode 32: Überleben in der Datenflut – oder: warum das Buch wichtiger ist als je zuvor Episode 31: Software in der modernen Gesellschaft – Gespräch mit Tom Konrad Episode 25:Entscheiden unter Unsicherheit Episode 19: Offene Systeme – Teil 1 und Episode 20, Teil 2 Episode 6: Messen, was messbar ist? Fachliche Referenzen Adhikari, DeNero, Jordan, Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for Undergraduates at Berkeley Melanie Mitchell, Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans (2020) Michael I. Jordan, The revolution hasn’t happened yet Hannah Fry, What data can’t do Peter Coy, Goodhart’s Law Rules the Modern World. Here Are Nine Examples  Roberts et al., Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans  Antun et al., On instabilities of deep learning in image reconstruction and the potential costs of AI Use of AI in breast cancer detection: 94% of AI systems evaluated in these studies were less accurate than a single radiologist, and all were less accurate than consensus of two or more radiologists Lukas Lang, What is Data Science? Seth Stephens-Davidowitz, Everybody Lies Evgeny Morozov, To Save Everything, Click here (2014) Meredith Broussard, Artificial Unintelligence (2018) Cathy O‘Neill, Weapons of Maths destruction (2017) Richard David Precht, Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens (2020) Jerry Z Muller, The Tyrrany of Metrics (2018) Joseph Weizenbaum, Computermacht und Gesellschaft (2001) Margaret Heffernan, Uncharted: How to Map the Future (2021) Edward Snowden, Permanent Record (2019) Shoshanna Zuboff, Surveillance Capitalism (2019) Hartmut Rosa, Unverfügbarkeit (2020) Duncan J Watts, Everything is obvious, once you know the answer (2011) Gerd Gigerenzer, Klick: Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen - Vom Autor des Bestsellers »Bauchentscheidungen« (2021) Byung-Chul Han, Im Schwarm, Ansichten des Digitalen (2015) Marinanne Bellotti, A.I. is solving the wrong problem Hannah Fry, Hello World: How to be Human in the Age of Algorithms (2018) Hannah Fry, What Statistics Can and Can't Tell Us About Ourselves, The New Yorker (2019) David Spiegelhalter, The Art of Statistics: Learning from Statistics (2020) James, Witten, Hastie & Tibshirani. Introduction to Statistical Learning (2021) The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired 6/2008 Rutherford and Fry on Living with AI: The Biggest Event in Human History Deep Mind, The Podcast David Donoho, 50 Years of Data Science, Journal of Computational and Graphical Statistics (2017) Stuart Russel and Peter Norving, Artificial Intelligence, A Modern Approach, Berkely Textbook (2021) Michael Roberts et al, Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for COVID-19 using chest radiographs and CT scans, Nature Machine Intelligence (2021) Neil Thompson, Deep Learning's Diminishing Returns, The Cost of Improvement Is Becoming Unsustainable, IEEE Spectrum (2021)
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