Artificial Intelligence – Digital History Berlin

25. November 202425. November 2024

Clemens Neudecker: Context matters. Chancen und Herausforderung bei der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz und Kulturellem Erbe

A banana on a table and an image of a banana on a laptop on the same table. Each of the two bananas has a white frame around it with the word ‚Banana‘ sticked on top of it

Für Bibliotheken bieten die auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielten Fortschritte vielfältige Chancen. Die Staatsbibliothek zu Berlin – Preußischer Kulturbesitz (SBB) entwickelt im Rahmen von Projekten wie Mensch.Maschine.Kultur KI-Technologien für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen: von Text- und Layouterkennung über Bildanalyse bis zu maschinell unterstützter Sacherschließung und nicht zuletzt Datenbereitstellung und digitaler Kuratierung. Andererseits sind bei der Anwendung von KI-Technologien für das Kulturelle Erbe immer auch die historischen und kulturellen Kontexte zu beachten.

11. November 202410. November 2024

Mila Oiva: Chasing Leninism with AI. Using Computational Methods to Trace Cultural Phenomena through Historical Audiovisual Materials

How can we trace intangible historical phenomena, such as worldviews, cultural representations, or cultural-political movements through large-scale audiovisual archives? While the hermeneutic tradition of close reading has long provided a foundation for analyzing small-scale historical materials, the rise of digital sources presents new challenges and opportunities. When engaging with vast datasets, the intuitive processes of qualitative analysis must be made explicit, translating human insights into computational terms. This requires us to define the phenomenon under study more explicitly, identify its measurable units within the data, and critically evaluate how both the available data and applied methods allow us to address the research question.

2. Februar 20242. Februar 2024

Thea Sommerschield: Machine Learning for Ancient Languages. Trends, challenges, and future prospects for a digital ancient history

Recent advances in Artificial Intelligence and Machine Learning (ML) have facilitated unprecedented analyses of ancient languages with unparalleled detail. ML methods now enable the exploration of several tasks associated with the study of ancient texts, including decipherment, digitization, attribution, studies in intertextuality and semantics.

22. Januar 2024

Mia Ridge & Kaspar Beelen: Living with Machines. Scaling up historical practice with digital machines

The Living with Machines project (2018-23) was a data science and digital history project between the British Library and The Alan Turing Institute with partner universities. Funded by the UKRI and AHRC in 2018, the project brought historians, data scientists, geographers, computational linguists, library professionals and curators together to examine the human impact of industrial revolution with sources such as digitised newspapers, census records and maps. Living with Machines was a data-driven history project, and a historically-informed data science project. It was also the biggest digital humanities project in the UK to date, and created outputs from books to code and datasets to an exhibition.

13. November 202313. November 2023

Olga Mlynarczyk: Learning to think like the past. Applicability of retrieval augmented LLMs in historical research

With the advent of ChatGPT, the potential of Large Language Models (LLMs) to facilitate various academic, industrial and even everyday processes became evident to the general public. In its aftermath, publications proposing custom-made integrations of LLMs proliferated in wide range of disciplines far beyond the IT, from genetics and finance to the humanities. What they share in common is hope that LLMs can facilitate advances in their disciplines. But how does a historian turn the models to their advantage?

22. Februar 20239. März 2023

ChatGPT in der universitären Lehre: Fluch oder Segen? Eine Informations- und Austauschveranstaltung

OpenAIs Chatbot ChatGPT ist in aller Munde. Beschworen werden die Potenziale, beklagt die Herausforderungen – dabei geht es nicht nur um die Auswirkungen auf die Arbeitswelt wie wir sie heute kennen, sondern auch um die schulische und universitäre Lehre. Unklar ist, ob und wie wir Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ sinnvoll in die Lehre einbinden können. Was bleibt, wenn Maschinen das Schreiben von komplexen Texten übernehmen? Ist damit das Ende von schriftlichen Hausarbeiten eingeleitet? Oder befreit uns die „KI“ vielleicht auch von ermüdenden, repetitiven Arbeiten und schafft uns Raum für tiefergehenden Kompetenzerwerb?

Diesen und ähnlichen Fragen widmete sich die Informations- und Austauschveranstaltung „ChatGPT – Fluch oder Segen generativer KIs für die universitäre Lehre?“, die von AI-SKILLS, dem Scholarly Makerspace (FuReSH II) und der Professur für Digital History mit freundlicher Unterstützung des Berliner Zentrums für Hochschullehre am 17. Januar 2023 an der Humboldt-Universität zu Berlin ausgerichtet wurde. An die 250 Teilnehmer:innen fanden sich virtuell und vor Ort ein, um über die neuen technologischen Entwicklungen zu diskutieren. Dass auch ein Team des RBB zugegen war, zeigt eindrücklich, wie groß das Interesse und der Bedarf an einem Austausch ist.