Hirnschmaus - Science Podcast

Das wissenschaftliche Verlagswesen ist ein ziemlich absurdes Geschäft. Das wirft die Frage auf, ob die wissenschaftliche Veröffentlichungspraxis mit peer review überhaupt noch sinnvoll ist und, ob wirklich nur die Verlage Schuld an der derzeitigen Lage sind. Diesmal ist Dr. Ijad Madisch dabei, um mit uns als CEO von ResearchGate über genau diese Fragen zu diskutieren. 

Quellen 

Lukratives Geschäft (00:00) 

https://lmy.de/VkNBw https://lmy.de/l0oSo https://lmy.de/FDDGS https://lmy.de/9wizZ https://lmy.de/fpYQP https://lmy.de/VkNBw 

Oligopol (03:33) 

https://lmy.de/bRtGn https://lmy.de/Z6d6W https://lmy.de/dKomw https://lmy.de/oRf8w https://lmy.de/9zErN https://lmy.de/7YXhO https://lmy.de/0nhRr https://lmy.de/9zErN 

Auswirkung auf Wissenschaft (06:20) 

https://lmy.de/VkNBw  

Gegenbewegungen (10:26)  

https://lmy.de/TuO2t https://lmy.de/GgHWQ https://www.researchgate.net/ https://lmy.de/o0B74 https://lmy.de/3tqar https://lmy.de/Gnrmn  

Gespräch mit Dr. Ijad Madisch (17:46) 

https://lmy.de/H9uhN https://lmy.de/BOjvj https://lmy.de/RSTRS https://lmy.de/lFO0M https://lmy.de/MV2Jj https://lmy.de/iSUpP https://lmy.de/VTpnQ https://lmy.de/Y2338 https://lmy.de/vLBJV https://lmy.de/SGG2a https://lmy.de/7fpOs

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Im Mittelalter wurden Tötungsdelikte noch ganz anders bestraft als heute. Der Vergleich zu damaligen Gesetzen macht deutlich, wie sich das Strafrecht in Deutschland und der EU historisch entwickelt hat.

Timestamps & Quellen:

Teil 1: Strafmaß für Tötungsdelikte (00:00)

https://www.anwalt.de/rechtstipps/mord 

https://www.jura.uni-hannover.de/de/forschung/forschungsbereiche/einzelansicht/projects/strafzumessung-bei-mord#:~:text=Das%20geltende%20Recht%20kennt%20f%C3%BCr,wird%20mit%20lebenslanger%20Freiheitsstrafe%20bestraft

Teil 2: Strafmaß für Tötungsdelikte im Mittelalter (07:38)

https://archive.org/details/kindredclaninmid00philuoft/page/68/mode/2up

https://de.wikipedia.org/wiki/Wergeld

https://de.wikipedia.org/wiki/Sachsenspiegel 

https://drw-www.adw.uni-heidelberg.de/drw-cgi/zeige?db=dig&darstellung=v&index=tasiglen&term=SspLR.&seite=III+45 

https://drw-www.adw.uni-heidelberg.de/drw-cgi/zeige?db=dig&darstellung=v&index=tasiglen&term=ssplr.&seite=III+51

https://www.gutenberg.org/files/56145/56145-h/56145-h.htm#Page_172

https://ourworldindata.org/grapher/homicide-rates-across-western-europe

Fazit & Verabschiedung (15:44)

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In den ersten beiden Folgen haben wir gelernt, dass der Placebo-Effekt lediglich die Wahrnehmung einer Situation zum positiven verändert. Doch wie zu erwarten, kann dieser Effekt auch in die andere Richtung ausschlagen. Dieser Effekt heißt Nocebo und beschreibt negativ wahrgenommene Empfindungen. Was der Nocebo-Effekt ist, wie er funktioniert und welche Auswirkungen er hat, besprechen wir in dieser Folge. 

Quellen:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2014.00220/full#h11

https://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/162329/VNTEAS_2020_34.pdf

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17484949/

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2788172

https://www.umweltbundesamt.de/sites/default/files/medien/4031/publikationen/umid-02-19-nocebo-effekt-v2.pdf

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20538519/

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28983051/

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22833756/

https://www.mdr.de/nachrichten/deutschland/gesellschaft/herzinfarkt-zwanzig-prozent-gefaehrdet-100.html

https://www.nature.com/articles/s41398-022-02293-2

https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE|A299356534&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=03624331&p=HRCA&sw=w&userGroupName=anon~98134ebb

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In der ersten Folge haben wir darüber gesprochen, dass der Placebo-Effekt keine Krankheiten heilen kann, aber dennoch verändert sich etwas. Was genau das ist? Wieso Menschen und Tiere nach der Einnahme von Placebos eine Verbesserung verspüren und wieso Placebos eventuell auch gefährlich sein können, besprechen wir in dieser Folge.

In der dritten und letzten Folge sprechen wir über den Nocebo-Effekt. Den bösen Zwilling des Placebo-Effekts.

Quellen:

https://medium.com/medical-myths-and-models/the-myth-of-the-placebo-effect-a6868104fe86

https://www.quarks.de/gesellschaft/wissenschaft/so-funktioniert-der-placebo-effekt/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3055515/

https://www.health.harvard.edu/mental-health/the-power-of-the-placebo-effect

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/80579/

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0015591

https://www.forschung-und-wissen.de/nachrichten/psychologie/halluzinogener-drogenrausch-laesst-sich-durch-placebo-ausloesen-13373797

Body Transfer Illusion (Youtube)

https://www.nih.gov/news-events/nih-research-matters/placebo-effect-depression-treatment

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"... wirkt nicht über den Placebo-Effekt hinaus" ist eine Aussage, die bestimmt jeder schon einmal gehört hat. Aber was heißt das eigentlich? Diese Aussage impliziert ja, dass der Placebo-Effekt eine Wirkung hat, aber welche Wirkung ist es? Dies ist der erste Teil unserer dreiteiligen Miniserie zum Thema Placebo und Nocebo-Effekt und wir beschäftigen uns damit, wieso die Details wichtig sind und warum der Placebo-Effekt häufig falsch wahrgenommen wird. Ob er wirkt oder nicht, erfahrt ihr in dieser knackigen Folge.

In Folge zwei beschäftigen wir uns dann unter anderem damit, wie der Placebo-Effekt wirkt und was in unserem Gehirn passiert. In der dritten Folge geht es dann um das negative Gegenstück, den Nocebo-Effekt. 

Quellen:

https://medium.com/medical-myths-and-models/the-myth-of-the-placebo-effect-a6868104fe86

https://www.quarks.de/gesellschaft/wissenschaft/so-funktioniert-der-placebo-effekt/

https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/303530

https://lbs.co.il/data/attachment-files/2012/01/6921_1.pdf

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/sim.4780020401

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/027273589390010J

https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMoa1305189

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Bei Schach und Go gibt es bereits Künstliche Intelligenzen, die auf einem Niveau spielen, dass wir Menschen niemals erreichen werden. Nun gibt es eine neue KI, die auch bei dem beliebten Spiel 'Diplomacy' mit uns mithalten kann. Dies ist aus vielen Gründen ein Durchbruch und eröffnet für die KI spannende und weitreichende Einsatzmöglichkeiten.

Timestamps & Quellen:

Teil 1: KI spielt Schach und Go (00:00)

https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/ 

https://de.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue

https://www.spektrum.de/news/kuenstliche-intelligenz-schlaegt-besten-schachcomputer-der-welt/1524575 

https://arxiv.org/abs/1712.01815

https://www.nature.com/articles/nature16961 https://ai.googleblog.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html

https://www.spiegel.de/netzwelt/gadgets/go-duell-software-alphago-siegt-gegen-lee-sedol-a-1081975.html

Teil 2: KI spielt Diplomacy (06:10)

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097

Teil 3: KI kann uns besser machen (19:30)

https://hyokang.com/assets/pdf/CKKK-AI-Go.pdf

Verabschiedung (25:40)

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Wir glauben felsenfest an unseren Erinnerungen. Sie machen uns schließlich aus und sind wichtig für unsere Identität. Doch die Wissenschaft zeigt, dass Erinnerungen alles andere als unumstößlich sind. Sie sind deutlich fehlerbelasteter und manipulierbarer als man denkt.

Timestamps & Quellen:

Einführung (00:00)

Teil 1: Flashbulb-Memories (03:00)

https://images.app.goo.gl/6EtEVAyNZzLMKk946

https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Fxge0000055

http://whoville.ucsd.edu/PDFs/319_Schmolck_etal_PsychSci2000.pdf 

Teil 2: Falsche Erinnerungen (15:25)

https://www.semanticscholar.org/paper/The-Formation-of-False-Memories-Loftus-Pickrell/d5262b894abffcb2bd5389c06af018799b82a118

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mar.1000

https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0956797614562862

https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2F1076-898X.7.1.51

https://link.springer.com/article/10.1007/s12144-997-1000-5

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12908679/

Teil 3: Mandela-Effekt (25:47)

https://www.independent.co.uk/news/science/mandela-effect-false-memories-explain-science-time-travel-parallel-universe-matrix-a8206746.html

https://www.researchgate.net/publication/256375079_Collective_representation_elicit_widespread_individual_false_memories

https://psyarxiv.com/nzh3s/

https://www.youtube.com/watch?v=RTcLPD5Zhhc

Teil 4: Auswirkung von falschen Erinnerungen (32:03)

https://www.wired.co.uk/article/false-memory-syndrome-false-confessions-memories

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/acp.3274

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cogs.12303

Weihnachts-/Winter-Essen/Snacks, Suppe und (42:36)

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Weihnachten steht schon wieder vor der Tür und wie jedes Jahr stellt sich die Frage, welche Geschenke soll ich jetzt noch fix besorgen? Um hierzu ein bisschen Input zu geben, haben wir uns etliche Studien angeschaut, um zusammenzufassen, was wirklich gute Geschenke ausmacht.

In diesem Sinne: Frohe Festtage!

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Timestamps & Quellen:

Teil 1: Warum wir zu Weihnachten schenken (00:00)

• Partherreich
• Geschichte der Astronomie
• Heiligen drei Könige
• Zarathustrismus
• Die Könige und Geschenke zu Weihnachten

Teil 2: Ritual, Beziehung und Glück (04:10)

• Studie: Schenken in romantischen Beziehungen
• Studie: Schenken festigt generell Beziehungen
• Geld für andere ausgeben macht uns glücklicher
• Studie: Schenken macht mehr Spaß als beschenkt zu werden
• Studie: Belohnungssystem

Teil 3: Was macht gute Geschenke aus? (07:17)

• Studie: Preis
• Studie: Zeitliche Dimension
• Studien: Individualität der Geschenke
• Studie: Wünsche

Fazit und Verabschiedung (14:58)

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ChatGPT ist die neuste KI von OpenAI und Social Media ist voll von Beispielen, was diese KI kann. Auch wir wollen uns des Themas annehmen, was kann ChatGPT und wie ist das möglich? Außerdem haben wir ein paar lustige Beispiele für euch.

Quellen:

https://openai.com/blog/chatgpt/

https://www.youtube.com/watch?v=0A8ljAkdFtg

Wenn ihr uns auf Spotify hört, habt ihr die Möglichkeit direkt mit uns zu interagieren!

Hier die versprochene Erklärung von ChatGPT zum Thema PPO

Please explain the PPO algorithm: (DeepL Übersetzung)

PPO, or Proximal Policy Optimization, is an algorithm used in reinforcement learning. It is a type of actor-critic algorithm, which means it learns both a policy, which determines the next action to take in a given state, and a value function, which estimates the long-term reward for a given state or action. PPO is an on-policy algorithm, which means it uses the current policy to generate data and then trains the policy using that data.

PPO uses a technique called the "proximal" method to optimize the policy. This involves limiting the change in the policy to a small, "proximal" region around the current policy, which helps ensure that the new policy is always similar to the current one. This can help prevent the algorithm from becoming unstable or diverging, and can make the learning process more efficient.

PPO also uses a technique called "clipping" to further improve the stability and performance of the algorithm. This involves clipping the probability of taking certain actions, which helps prevent the policy from becoming too confident in certain actions and reduces the likelihood of the algorithm taking extreme actions.

In summary, PPO is a type of actor-critic reinforcement learning algorithm that uses the proximal method and clipping to optimize the policy in a stable and efficient manner.

Can you explain this a little more simply for someone who doesn't know computer science? (DeepL Übersetzung)

Sure, I can try to explain it in simpler terms. PPO is an algorithm that is used to help a computer learn how to make decisions in a given environment. It does this by trying different actions in the environment and seeing how well they work, and then using that information to update its decision-making strategy, known as a "policy".

One key aspect of PPO is that it tries to avoid making too many radical changes to its policy at once, which can help make the learning process more stable and efficient. This is done using a technique called the "proximal" method, which involves only making small changes to the policy at a time. Additionally, PPO uses a technique called "clipping" to prevent the algorithm from becoming too confident in certain actions and potentially making poor decisions.

Overall, PPO is a powerful algorithm that can help a computer learn to make good decisions in complex environments, and is commonly used in fields like artificial intelligence and robotics.

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Immer bessere künstliche Intelligenzen werden entwickelt. Bisher haben viele diese KIs unser Leben erleichtert oder einfach nur das Mögliche aufgezeigt. Oder sie haben wie AlphaFold bisher unmögliches möglich gemacht. Heute wollen wir uns mit einer ähnlichen KI beschäftigen.

Habt ihr euch schon mal gefragt, wie andere Menschen die Welt wahrnehmen und ob deren Wahrnehmung eurer gleicht? Diese Frage nennt sich das Qualia Problem. Leider können wir aktuell nicht "in die Köpfe anderer Menschen schauen". Bisher. 

In dieser Folge besprechen wir, wie eine künstliche Intelligenz vom Menschen gesehene Dinge darstellen kann. 

Quellen:

https://mind-vis.github.io/supplementary.pdf (Bilder die ihr in der Folge braucht)

https://mind-vis.github.io/

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21945275/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5829556/

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