nach oben
Meine Merkliste
Ihre Merklisteneinträge speichern
Wenn Sie weitere Inhalte zu Ihrer Merkliste hinzufügen möchten, melden Sie sich bitte an. Wenn Sie noch kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich bitte im Hanser Kundencenter.

» Sie haben schon ein Benutzerkonto? Melden Sie sich bitte hier an.
» Noch kein Benutzerkonto? Registrieren Sie sich bitte hier.
Ihre Merklisten
Wenn Sie Ihre Merklisten bei Ihrem nächsten Besuch wieder verwenden möchten, melden Sie sich bitte an oder registrieren Sie sich im Hanser Kundencenter.
» Sie haben schon ein Benutzerkonto? Melden Sie sich bitte hier an.
» Noch kein Benutzerkonto? Registrieren Sie sich bitte hier.

« Zurück

Ihre Vorteile im Überblick

  • Ein Login für alle Hanser Fachportale
  • Individuelle Startseite und damit schneller Zugriff auf bevorzugte Inhalte
  • Exklusiver Zugriff auf ausgewählte Inhalte
  • Persönliche Merklisten über alle Hanser Fachportale
  • Zentrale Verwaltung Ihrer persönlichen Daten und Newsletter-Abonnements

Jetzt registrieren
Merken Gemerkt
QZ 04/2020

Black Swan Season

Editorial

Foto: © Hanser/Hadrian Zett

Foto: © Hanser/Hadrian Zett

Der Frühling 2020 steht im Zeichen des schwarzen Schwans. Geprägt vom Finanzexperten Nassim Nicholas Taleb, steht der Begriff „black swan“ für ein überraschendes Ereignis von großer Seltenheit und einer noch größeren Tragweite, das erst im Nachhinein vorhersehbar erscheint. Somit zeigen Black Swans auf erschütternde Weise die Grenzen der Planungsfähigkeit von Mensch und Maschine auf, im Kontrast zum Predictive-Everything-Trend. In Zeiten größter Volatilität, wenn ein Pandemie-Ausbruch und Turbulenzen an der Börse den Großteil des Geschäfts- und Privatlebens nahezu unplanbar machen, erscheint das Hellsehen als die begehrenswerteste Superkraft. Dem Hellsehen möglichst nahe kommen will die Forschung mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI), die es ermöglichen soll, auf Basis vorhandener Daten Ereignisse oder Ergebnisse vorauszusagen. Jede Form von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz steht und fällt mit der Qualität der Datenbasis, aus der die Systeme lernen. Und: Vor dem „weißen Rauschen“ des Zufalls ist auch die „klügste“ KI machtlos, da sie nur das im Voraus berechnen kann, was sich in der einen oder anderen Form als ein, vielleicht verborgenes, Muster in der Datenbasis abzeichnet. Mehr über Chancen und Grenzen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning heute erzählen Experten eines Unternehmens, das Predictive Quality als Service anbietet, ab Seite 57.

Regina Levenshtein

regina.levenshtein <AT> hanser.de

Dokument downloaden
PDF Download
QZ_2020_04_Editorial.pdf

pdf-Datei, 1 Seite, 0,2 MB

Hilfe

Haben Sie Fragen zur Onlinekennung und der freien Verfügbarkeit von Online-Fachbeiträgen, dann wenden Sie sich bitte per E-Mail an:
abo-service@hanser.de

Aktuelle Kommentare
Artikelsponsoring

Möchten Sie einen Fachbeitrag freischalten lassen, haben Sie Fragen oder wünschen Sie ein Angebot, dann wenden Sie sich bitte per E-Mail an:
petra.dregger@hanser.de