Vortrag / Rede Vortrag zum 20jährigen Jubiläum von Apple Macintosh

Termin
01.09.1997

Veranstaltungsort
Nizza, Frankreich

Veranstalter
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TAM oder die Kunst, den Computer zu denken.

Text

Wer sich einen Frack zulegt, rechnet mit dem Dirigenten in sich, wer sich einen Sessel von Le Corbusier anschafft, hofft aufs Geradesitzen ohne Gemütlichkeitsstützen, wer sein Traumauto steuert, kann endlich mit Würde langsam fahren – nur Luxus ermöglicht Askese oder, wie die Avantgardisten unseres Jahrhunderts sagten: less is more.

Wo wäre Askese heute wünschenswerter als am Datenfließband der Computer?

Wer einen TAM erwirbt, bewahrt die Würde, nicht zum Sklaven der Zeichenmaschine zu werden, behauptet sich selbst gegen den kindlichen Spieltrieb und ist souverän genug, ohne ständige Stimulierung seines Erlebnishungers auszukommen.

TAM ist mehr als die herkömmlichen Kommunikationskisten, weil er weniger ist – weniger Hardwaremasse, weniger Objektvolumen. Fast schon ein virtuelles, bloß noch theoretisches Objekt, reduziert wie Malewichs schwarzes Quadrat, fast so immateriell wie eine Erscheinung im Gegenlicht.

TAM ist das Bild, das wir uns von der Vollkommenheit machen, eine Vorstellung der suggestiven Leere wie das Barcelona-Haus von Mies van der Rohe. Es war stets das ultimative Urteil über Design-Produkte, in diesem Tempel konzentrierter Geistesgegenwart ihren Platz behaupten zu können. Unter allen bisher angebotenen Maschinen der Zeichengebung kann man sich nur den TAM in diesem Gehäuse des reinen Denkens vorstellen, denn er ist selbst ein Solches.

siehe auch:

Textverwandtschaften

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Jeder Streifen repräsentiert einen Textabschnitt in der Arbeitsbiografie. Je heller ein Streifen, desto verwandter ist der Text mit dem aktuellen Text. Der aktuelle Werk hat die Farbe Rot, der aktuelle Abschnitt ist orange markiert.

Grundlage der Textanalyse ist das Sprachmodell MiniLM-L12 / BGE-M3. Mit dessen Hilfe wird der aktuelle Textabschnitt mit allen anderen Textabschnitten verglichen (insgesamt knapp 3 Millionen Kombinationen) und ein Ähnlichkeitskennwert berechnet.

Die Ähnlichkeit basiert nicht auf Wortgleichheit, sondern auf semantischen Eigenschaften. Beispiele:

  • Das Bild zeigt eine Landschaft ⟷ Zu sehen ist eine Naturszene
  • Die Arbeit entstand 1972 ⟷ Das Werk wurde in den frühen 70ern geschaffen
  • Kritik an der Gesellschaft ⟷ Gesellschaftliche Auseinandersetzung
  • Er lehnte das Angebot ab ⟷ Er wies den Vorschlag zurück

Als ähnlich erkannt werden Synonyme, Umschreibungen und Paraphrasen sowie gleiche Bedeutungen – auch in unterschiedlichen Sprachen – erkannt. Beispiel: Kunst und Politik ⟷ art and politics.

Aktuell werden die Textverwandtschaften auf Basis des gesamten Textkorpus statisch vorberechnet und bei Änderungen einzelner Inhalte aktualisiert. In die Berechnung werden nur Textabschnitte einbezogen, die mehr als 100 Wörter Inhalt haben. Leere oder kurze Abschnitte sind daher in dieser Textgenetik nicht enthalten.

Die Verwandtschafts-Abstufungen wurden in 6 Gruppen zusammengefasst: 0 = keine Verwandtschaft, 20, 40, 60, 80, 100 = sehr nah am aktuellen Text.

Die Fundstellen in dieser Verwandtschafts-Textgenetik liefern also möglicherweise völlig andere, eventuell unerwartete Lese-Anregungen, während die zugeordneten Verweise (unter siehe auch) redaktionell ausgewählt wurden.