Master Reading Course: Philosophie und KI
WiSe 2020/21
Seminarleitung: Dr. Johannes Lenhard und Prof. Dr. Katharina Zweig
Thema: In diesem Kurs ging es um die Frage, was die Wissenschaftstheorie eigentlich zur Erkenntnisgewinnung sagt und wie man deren Theorien auf die Gewinnung von statistischen Modellen durch Methoden des maschinellen Lernens übertragen kann. Gestartet wurde in der Epistemiologie, dem Teil der Philosophie, der sich fragt, wie der Mensch überhaupt Wissen gewinnt. Danach ging es um die Frage, wann Wissen als wissenschaftlich gelten darf und was ein wissenschaftliches Modell ist. Diese Fragen wurde gemeinsam im Lichte von KI-Systemen diskutiert, die menschliches Verhalten vorhersagen oder bewerten sollen.
Terminplanung mit Literatur
- 30.10.2020
Einführung in den Kurs
- 06.11.2020
Epistemologie (Musgrave)
- 13.11.2020
Epistemologie (Musgrave)
- 20.11.2020
- 27.11.2020
Wird beim maschinellen Lernen modelliert? (Weisberg)
- 04.12.2020
- 11.12.2020
Wie untersucht man die Qualität von statistischen Modellen?
Der naturwissenschaftliche Aspekt von Machine Learning. (Kuhn)- 18.12.2020
Thomas Kuhn und wissenschaftliche Revolution I
- 08.01.2021
Thomas Kuhn und wissenschaftliche Revolution II
- 15.01.2021
Wissenschaft als kompetitive Konsensfindung (Naomi Oreskes)
- 22.01.2021
Black Box Models (Cynthia Rudin)
- 29.02.2021
Können mit Methoden des ML und Big Data auf theoretische Modelle verzichtet werden? (Pearl, Glymour, Jewell)
- 05.02.2021