Joachim Scharloth
(Tokyo)

Flache Ontologien für die Blackbox Mensch

Der Vortrag beschäftigt sich mit der Modellierung menschlichen Handelns und Verhaltens mittels Verfahren maschinellen Lernens mit einem speziellen Fokus auf sprachliche Interaktion. Dabei soll exemplarisch gezeigt werden, wie gängige Anwendungen von Algorithmen maschinellen Lernens auf flachen Ontologien beruhen. Flache Ontologien gehen davon aus, dass sich ein Phänomen aus Prozessen und Elementen einer einzigen Realitätsebene erklären lässt. Diese Herangehensweise führt zu Modellen, die mit Theorien aus den Sozial- und Kulturwissenschaften schwer in Einklang zu bringen sind, aber auch zu fragwürdigen Anwendungen mit behavioristischer Grundierung. Demgegenüber plädiert der Vortrag, wie die Konzepte der Mehrdeutigkeit und Emergenz dazu beitragen können, bessere Modelle menschlichen Handelns und Verhaltens zu entwickeln.