Humboldt-Universität zu Berlin - Medienwissenschaft

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Dr. Dr. S. Höltgen & M.A. S. Kawanami-Breu: Neuronale Netze und Lernalgorithmen

  • Wann 25.11.2020 von 18:00 bis 20:00
  • Wo Online via Zoom
  • iCal

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Abstrakt:
 
Behaviorism at Electronic Speed. Lerndispositive von Ebbinghaus bis Rosenblatt. (S. Kawanami-Breu)
Dieser Vortrag möchte neuronale Lernalgorithmen als eine Konjunktur von kybernetischen und behavioristischen Methoden untersuchen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie das Lernen seit dem späten 19. Jahrhundert zu einem Gegenstand technisch-experimenteller Erfahrung, und schließlich gegen 1950 auch auf nicht-organische Akteure übertragen werden konnnte. Wer Algorithmen nicht nur als formales Verfahren, sondern als technologische Zuspitzung eines historisch-epistemologischen Verhandlungsprozesses um den Begriff des Lernens versteht, kann auch die Geschichte der Psychologie in einem anderen Licht betrachten: Die Arbeit am Begriff des Lernens hat seinen Sinn verändert. Wie das geschehen ist, und welche Implikationen das für die Epistemologie des maschinellen Lernens trägt, soll an einer Reihe von Experimenten und technischen Basteleien nachvollzogen werden, als deren Konvergenzpunkt eine operative Analyse von Frank Rosenblatts Perceptron-Algorithmus stehen wird.
 
»70 dim f1%(42),f2%(42),m%(42,42)« (S. Höltgen)
Im zweiten Teilvortrag stellt Dr. Dr. Stefan Höltgen die frühe Implementierung eines Neurnalen Netzes in der Programmiersprache BASIC vor und zeigt in seiner Code-Diskussion, wie mit Hilfe computerarchäologischer Methoden ein Verständnis sowohl historischer Kodierungsstrategien als auch eine Form der Rezeptionsgeschichte spezifischer Algorithmen (hier eines neuronalen Netzes zur Mustererkennung) analysiert werden kann. Die Grenzen des Systems (hier des Commodore 64) eröffnen im Rückblick ein analytisches Potenzial zur Untersuchung komplexer komputativer Operationen.
 

Aufgrund der derzeitigen Corona-Pandemie, würden wir uns über eine Teilnahme via Zoom freuen. Bitte wählen Sie sich dafür ab 17:50Uhr ein. Den Link erhalten Sie auf Nachfrage von david.friedrich@hu-berlin.de .