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PD Dr. Andreas Sudmann

Institut für Medienwissenschaft, Ruhr-Universität Bochum

Andreas Sudmann

Deep Learning als Black Box, „OpenAI“ und das Internet. Zur medienpolitischen Dimension maschineller Lernverfahren

Die internetbasierte Digitalkultur wird zunehmend durch moderne Technologien der Künstlichen Intelligenz bestimmt. Vor allem Ansätze des sogenannten Deep Learning, die sich an der Funktionsweise biologischer Gehirne orientieren, haben derzeit Konjunktur. Als maschinelle Lernverfahren ermöglichen sie es, dass ein Computer lernen kann, ohne für diesen Zweck explizit programmiert zu werden. Das Forschungsvorhaben analysiert die medienpolitische Dimension maschineller Lernverfahren. Zwei Aspekte stehen dabei im Zentrum: Zum einen geht es um die Frage, inwieweit Deep Learning eine Black-Box-Technologie darstellt, d.h. als System zu betrachten ist, dessen interne Operationen und Funktionen dem menschlichen Verständnis versperrt sind. Zum anderen sollen industriell-wissenschaftliche Vorhaben (z.B. das Non-Profit-Forschungsunternehmen OpenAI) untersucht werden, die zumindest dem eigenen Anspruch nach um eine Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz bemüht sind. Das Projekt prüft dabei nicht nur, ob die Ansprüche eingelöst werden. Vielmehr analysiert es die unterschiedlichen medialen Bedingungen der maschinellen Lernverfahren und verortet sie theoretisch, historisch und politisch.

Forschungsschwerpunkte

  • Mediengeschichte maschineller Lernverfahren
  • Ästhetik und Politik populärer und digitaler Bildmedien
  • Medienkritik
  • Formen und Verfahren des Dokumentarischen

Curriculum Vitae

  • seit 2017 Privatdozent am Institut für Medienwissenschaft an der Ruhr-Universität Bochum
  • Juli 2016: Habilitation und Venia legendi im Fach Medienwissenschaft an der Ruhr-Universität Bochum
  • 2013 – 2016 Leiter des DFG-Teilprojekts „Digitale Serialität: Serielle Ästhetik und Praxis des digitalen Spiels“ im Rahmen populärer Serialität” am John-F.-Kennedy Institut, Freie Universität Berlin, gemeinsam mit Shane Denson.
  • Vorherige Stationen: u.a. Kommissarischer Leiter der Abteilung Medienwissenschaft des Zentrums für interdisziplinäre Medienwissenschaft (ZiM) der Georg-August-Universität Göttingen sowie wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Medien-, Informations- und Kulturwissenschaft (IMIK) der Universität Regensburg.

Publikationen

Monographien:

  • Sudmann, A. (2017). Serielle Überbietung. Zur televisuellen Ästhetik und Philosophie exponierter Steigerungen. Stuttgart: Metzler. (Im Erscheinen, zugleich Habilitationsschrift, Juli 2016).
  • Sudmann, A. (2006). Der Widerspenstigen Zähmung? Zur Politik der Repräsentation im gegenwärtigen US-amerikanischen Independent-Film. Bielefeld: transcript.
  • Sudmann, A. (2001). Dogma 95. Die Abkehr vom Zwang des Möglichen. Hannover: Offizin-Verlag.

Herausgeberschaften:

  • Sudmann, A. & Engemann, C. (2017). Machine Learning. Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz. Bielefeld: transcript.
  • Sudmann, A. & Denson, S. (2014). Digital Seriality. Journal for Computer Game Culture 8.1. Special-Issue. Online.
  • Sudmann, A. & Strobel, R. (2009). Film transnational und transkulturell. Europäische und amerikanische Perspektiven. Paderborn: Wilhelm Fink.
  • Sudmann, A. & Stockmann, R. (2008). Computer Games as a Sociocultural Phenomenon. Games Without Frontiers – War Without Tears. Basingstoke; New York: Palgrave Macmillan.

PD Dr. Andreas Sudmann

Institut für Medienwissenschaft, Ruhr-Universität Bochum

Fellow am CAIS von Mai bis Oktober 2017