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Informationstheorie, Fuzzy Sets und Informatik aus wissenschaftshistorischer Perspektive.

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Title: Informationstheorie, Fuzzy Sets und Informatik aus wissenschaftshistorischer Perspektive. (German)
Alternate Title: Information Theory, Fuzzy Sets, and Computer Science - From a Science-historian Point of View. (English)
Authors: Seising, Rudolf
Source: HMD: Praxis der Wirtschaftsinformatik; Jun2018, Vol. 55 Issue 3, p472-495, 24p
Abstract (German): Der Beitrag schildert und interpretiert einige Ereignisse aus der Entwicklungsgeschichte der von Claude E. Shannon „Mathematische Theorie der Kommunikation“ genannten Informationstheorie, die zeitgleich auch von Norbert Wiener entwickelt wurde, sowie der Informatik (Computer Science) als eine in den 1950er- und 1960er-Jahren entstehende neue Universitätsdisziplin und der von Lotfi A. Zadeh 1965 eingeführten mathematischen Theorie der Fuzzy Sets als wegweisende historische Prozesse, die im „Digital Turn“ mündeten. Shannon, Wiener, aber auch Warren Weaver und etwas später Zadeh wiesen auf folgendes „Fundamentalproblem der Kommunikation“ hin: Möglicherweise wird die gesendete Nachricht nicht als exakte Kopie empfangen. Dieses Problem fungierte als eine der „Wurzeln“, die zur Begründung der Fuzzy Set Theorie führten. Die Entstehung dieser mathematischen Theorie ging zeitlich mit der Ausdifferenzierung des Fachs Informatik (Computer Sciences) aus der Elektrotechnik (Electrical Engineeering) einher und auch diese Entwicklung wurde von Zadeh aktiv mitgestaltet. Insbesondere interpretierte Zadeh wissenschaftliche Disziplinen am Beispiel der Elektrotechnik und der Informatik als Fuzzy Sets, deren Fachgebiete er nicht als scharf voneinander abgrenzbare sondern als unscharfe Teilbereiche ansah. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
Copyright of HMD: Praxis der Wirtschaftsinformatik is the property of Springer Nature and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
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