Archiv für Mai 2024

Milonga Diamante Loco – die Location

Im Juni werden wir in Darmstadt eine neue Tango Milonga starten: Die Milonga Diamante Loco (Crazy Diamond). Die Idee ist entstand, als die Räume in der Rheinstraße in Darmstadt besichtigten, um zu schauen, ob diese eine Alternative für die Milonga Sueño sein könnten, weil damals die bishergen Räume in der Spreestr. 2 gekündigt waren. Doch optimal waren die Räume des SunnySideSwing für eine große traditionelle Milonga nicht – ein eher rechteckiger Raum und eingeschränkte Sitzmöglichkeiten, die wenig geeignet waren, um die klassischen Traditionen des Tango zu praktizieren.

Trotzdem hatte es mir der Raum angetan und da ich schon seit längerem die Idee eines Tango Labors zum Experimentieren und Erkunden neuer Musik und neuer Ausdrucksformen mit mir herumtrug, fand ich das eine tolle Location, um etwas Neues auszuprobieren. Und nachdem ich mehrere Mitstreiter:innen gefunden und die Tango!nitiative dafür gewonnen hatte, die juristischen Verpflichtungen (Mietvertrag, Gema) zu übernehmen, stand nix mehr im Weg, hier etwas (für Darmstadt) ganz Neues aufzuziehen: Eine Konzeptmilonga, die sich von den Gewohnheiten und Gewissheiten des Tango löst, bei der es nicht darum geht, Erwartungen und Konventionen zu erfüllen, sondern einen Freiraum für Neues zu schaffen. Eine Milonga, die sich nicht an der Zahl der Teilnehmer:innen oder einer bequemen „Tanzbarkeit“ von Musik, sondern an der Intensität individueller Tanz-Erfahrung misst. Bigger on the Inside.

Los geht es am Samstag, den 29.6.2024, danach mindestens immer am 5. Samtag eines Monats (um erstmal keinen anderen Milongas im Rhein-Main-Gebiet Konkurrenz zu machen), aber zusätzliche Termine sind keineswegs ausgeschlossen.

Hier ein paar Impressionen aus dem Raum:

Der Vorraum

Eingangsbereich Diamante Loco
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Unreceived e-mail to Alan Sondheim

Cybermind: Book cover Living on Cybermind

Dear Alan,

citing a poem of Rose (Mulvale) today i could not resist shortly google-ing cybermind and stumbled upon your 2023 blog attempt with the generous offer to contact you (implying it would be a wise thing to do).

So I do.

You might not remember me. I was young, ill read and follish (but extremly curious) when I joined Cybermind in 1994. So far its been the best thing the net has given me (and I am not short of extremly exciting experiences with and in it). Sometimes I whish it could browse Cyberminds endless stream of consciousness again. Some might be still (unrecoverable) in the piles of backups of mine.

If you care to know I have tried to channel my own stream into my blog (sorry, mostly German) since 2010

http://blog.neunmalsechs.de

(which is, as I only discovered today, to a large degree influenced by my Cybermind-exposure).

I have no intension with this e-mail then letting you know you (plural) are not forgotten and to connect me with my own past. So no need to reply – but if there is anything you consider worth sharing with a stranger around the globe I would love to hear from you. I am still my follish, ill read but curious old self open to adventures of the mind and body.

Thanks for everything!

Carsten

I recieved this shortly after:

This message was created automatically by mail delivery software.

A message that you sent could not be delivered to one or more of its

recipients. This is a permanent error. The following address(es) failed:

contact@[…].org

    host ocean.mxroute.com [144.76.72.62]

    SMTP error from remote mail server after RCPT TO:<contact@[…].org>:

    550 No Such User Here“

Mail Delivery System<mailer-daemon@[…].de>

Background Info:

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Wie würde eine KI bei der Europawahl wählen? Kein Witz – Empirie

Europawahl 2024 EU

Künstliche Intelligenz (KI, englisch: Artificial Intelligence (AI)) ist eines der faszinierendsten Themen unserer Zeit, seitdem die Entwicklung hier massive Fortschritte gemacht hat. Auch wenn (soweit ich da reinschauen kann) die meisten Applikationen wohl nur reines Maschine Learning (ML) (eine Methode / Vorform von KI) sind und sich das Label „KI“ sehr großspurig anheften.

Das Versprechen von KI ist, dass sie uns helfen, rein sachbezogene Entscheidungen (losgelöst von Emotionen und Interessen) nach bestem Stand des Wisssen zu treffen und uns lästige Arbeiten abnehmen können. Die Bedrohung, die viele sehen sind: Von Jobverlusten über ganze Branchen und Industrien, die überflüsssig werden, über eine zunehmende Entmündigung des Menschen bis hin zu einer Dystopie, in der der Mensch von Maschinen als überflüssig oder gar schädlich eingestuft wird.

Das Thema KI beschäftigt Wissenschaftler schon sehr lange und hat schon früh zu Diskussionen um den Umgang damit sowie zu theoretischen Überlegungen geführt. Zwei zentrale sollen hier genannt sein, weil sie für die Diskussion wichtig sind und sicherlich einer Weiterentwicklung bedürfen: Der Turing Test (1950) und Asimov’s Roboter-Gesetze (1942).

Zukünftig wird eine Ausbreitung / Auswirkung von KI’s auf alle Bereiche des Lebens nicht zu vermeiden sein. Die Geschichte des technischen Fortschrittes zeigt, dass sich einmal entwickelte Technologien nicht oder nur schwer verhindern lassen, solange sie wirtschaftliche Vorteile mit sich bringen. Daher ist es wichtig, sich damit inhaltlich zu beschäftigen, um deren Ausgestaltung, das Risikomanagement und ggf. auch eine Regulierung zu beinflussen.

Grundsätzlich sind KI und ML-Systeme in der Lage, sich selbstständig aus ihnen zugänglichen Quellen zu informieren. Sie sammeln Fakten, überprüfen diese (z.B. dadurch wie weit diese mit zugrundliegenden Erkenntnissen übereinstimmen), interpretieren statistische Daten und verwenden weitere Methoden, um zu Ergebnissen zu kommen. In der Regel wird zwischen (von Menschen) trainierten KI’s und untrainierten KI’s unterschieden. ChatGPT (der Platzhirsch unter den KI’s) zum Beispiel beschreibt seinen Prozess der Entscheidungsfindung so:

ChatGPT trifft Urteile darüber, ob etwas richtig oder besser ist, basierend auf mehreren Faktoren:

  1. Training auf großen Datenmengen: ChatGPT wurde auf riesigen Mengen von Texten aus dem Internet trainiert. Diese Texte umfassen viele verschiedene Bereiche des Wissens und viele verschiedene Perspektiven. Dadurch kann das Modell auf ein breites Spektrum von Informationen zurückgreifen.
  2. Statistische Muster: Das Modell erkennt und verwendet statistische Muster in den Daten, um Antworten zu generieren. Es berechnet Wahrscheinlichkeiten, welche Wörter oder Sätze am wahrscheinlichsten als nächstes kommen sollten, basierend auf dem Kontext der gestellten Frage.
  3. Eingebaute Heuristiken: Das Modell nutzt eingebaute Heuristiken, um Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel könnten bestimmte Formulierungen oder Begriffe als Anzeichen für bestimmte Arten von Antworten dienen.
  4. Fehlerkorrektur und Feinabstimmung: Während des Trainingsprozesses und durch Feedback von Benutzern wird das Modell kontinuierlich verfeinert. Dies hilft, die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern.
  5. Kontextuelle Informationen: Das Modell berücksichtigt den Kontext der Konversation, um relevante und kohärente Antworten zu liefern. Dies schließt sowohl den aktuellen Austausch als auch frühere Interaktionen im gleichen Gespräch ein.
  6. Ethische Richtlinien und Sicherheitsfilter: OpenAI hat ethische Richtlinien und Sicherheitsfilter implementiert, um sicherzustellen, dass die Antworten des Modells angemessen und nicht schädlich sind. Diese Filter helfen, problematische Inhalte zu vermeiden.

Wenn nun eine KI Entscheidungen treffen kann, so dachte sich die Kommunikationsagentur „In A Nutshell“ (München), warum dann diese nicht danach befragen, was sie zur Europawahl wählen würde? Und so haben sie ChatGPT (basierend auf der GPT-4-Version) mit den Thesen des deutschen Wahl-o-maten zur Europawahl gefüttert und die Entscheidungen (Zustimmung / Neutral / Ablehnung) dort zurück eingetragen.

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