Was sind Deepfakes?

Der Begriff „Deepfake“ kombiniert „Deep Learning“ und „Fake“. Deep Learning ist eine fortschrittliche Form des maschinellen Lernens. Neuronale Netzwerke verarbeiten riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Inhalte zu generieren. Diese Technik ersetzt Gesichter in Videos, imitiert Stimmen und manipuliert ganze Szenen auf eine täuschend echte Weise.

Wie funktionieren Deepfakes?

Deepfake-Technologie nutzt Generative Adversarial Networks (GANs). Diese bestehen aus zwei KI-Modellen: Der Generator erstellt realistische Bilder oder Videos, während der Diskriminator zwischen echten und gefälschten Inhalten unterscheidet. Durch diesen kontinuierlichen Wettstreit verbessern sich die Deepfake-Modelle ständig und liefern immer realistischere Ergebnisse.

Positive Anwendungsfälle von Deepfakes

Deepfakes stehen oft für Betrug oder Manipulation. Dennoch existieren viele positive Einsatzmöglichkeiten:

• Film- und Unterhaltungsbranche: Schauspieler lassen sich digital verjüngen oder verstorbene Darsteller für neue Szenen rekonstruieren.
• Bildung und Wissenschaft: Historische Figuren werden in Dokumentationen zum Leben erweckt, wodurch Lernen interaktiver wird.
• Barrierefreiheit: KI-generierte Stimmen helfen Menschen mit Sprachverlust, eine synthetische, aber vertraute Stimme zu nutzen.

Risiken und Herausforderungen

Trotz der vielversprechenden Anwendungen sind die Risiken von Deepfakes nicht zu unterschätzen:

• Fake News und Desinformation: Manipulierte Videos verstärken politische oder gesellschaftliche Unruhen.
• Identitätsdiebstahl: Kriminelle täuschen Identitäten vor, um Betrug zu begehen.
• Rufschädigung und Missbrauch: Besonders problematisch sind Deepfake-Videos, die gezielt zur Verleumdung von Personen eingesetzt werden.

Wie kann man Deepfakes erkennen?

Deepfake-Videos werden immer raffinierter, doch einige Hinweise helfen bei der Erkennung:

• Unnatürliche Gesichtsausdrücke oder Bewegungen
• Unstimmigkeiten in der Lippensynchronisation
• Abweichende Lichtverhältnisse oder seltsame Schatten
• Verzerrungen oder Unregelmäßigkeiten an den Rändern von Gesichtern

Maßnahmen gegen Deepfake-Missbrauch

Um Missbrauch zu verhindern, entwickeln Forscher bessere Erkennungstechnologien. Große Technologieunternehmen investieren in KI-gestützte Tools, um Deepfakes zu identifizieren. Gleichzeitig entstehen strengere Gesetze und Richtlinien, um die Verbreitung manipulierten Materials zu regulieren.

Fazit

Deepfakes zeigen eindrucksvoll, welche Fortschritte KI-Technologie erzielt hat. Sie bieten faszinierende Möglichkeiten, bergen jedoch erhebliche Risiken. Ein bewusster Umgang mit dieser Technologie und wirksame Gegenmaßnahmen sind entscheidend, um negativen Auswirkungen vorzubeugen. Nur durch verantwortungsvolle Nutzung lassen sich die Vorteile dieser Innovation genießen, ohne sich von ihren Gefahren überrollen zu lassen.

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Was sind KI-Systeme?

KI-Systeme sind softwarebasierte Technologien, die durch Algorithmen und Daten lernen und Aufgaben ausführen können, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Sie basieren auf unterschiedlichen Ansätzen, wie maschinellem Lernen, neuronalen Netzen oder Deep Learning, und können Muster in großen Datenmengen erkennen, präzise Vorhersagen treffen und sogar kreativ werden.

Einsatzgebiete von KI-Systemen

Die Anwendungsbereiche von KI sind so vielfältig wie faszinierend:

1. Gesundheitswesen: KI-Systeme helfen bei der Analyse von Röntgenbildern, der Entwicklung neuer Medikamente und der personalisierten Medizin.
2. Wirtschaft: Unternehmen nutzen KI zur Optimierung von Prozessen, zur Vorhersage von Markttrends und zur Automatisierung von Kundenservice durch Chatbots.
3. Verkehr: Autonome Fahrzeuge, intelligente Verkehrsleitsysteme und prädiktive Wartung revolutionieren die Mobilität.
4. Bildung: Adaptive Lernsysteme bieten personalisierte Bildungsinhalte, die an den individuellen Fortschritt der Lernenden angepasst sind.
5. Kunst und Kultur: KI generiert Musik, Kunstwerke und sogar literarische Texte.

Chancen und Herausforderungen

Die Vorteile von KI-Systemen sind immens: Sie erhöhen die Effizienz, entlasten Menschen von repetitiven Aufgaben und öffnen neue Innovationsfelder. Dennoch gibt es auch Herausforderungen:

• Ethik: Wie können wir sicherstellen, dass KI fair, transparent und ohne Vorurteile arbeitet?
• Datenschutz: KI-Systeme benötigen immense Datenmengen. Dies wirft Fragen zur Sicherheit und Privatsphäre auf.
• Arbeitsmarkt: Automatisierung kann zu Jobverlusten in bestimmten Branchen führen, gleichzeitig aber neue Berufsfelder schaffen.

Der Blick in die Zukunft

KI-Systeme stehen noch am Anfang ihrer Entwicklung. Zukünftig werden sie voraussichtlich noch stärker in unseren Alltag integriert und dabei immer intelligenter und autonomer werden. Die entscheidende Frage bleibt: Wie können wir KI so gestalten, dass sie den größtmöglichen Nutzen für die Gesellschaft bringt?

Eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI ist der Schlüssel. Nur so können wir sicherstellen, dass diese Technologie nicht nur innovativ, sondern auch nachhaltig und ethisch bleibt.

Fazit:
KI-Systeme haben das Potenzial, unsere Welt grundlegend zu verändern. Sie bieten uns Chancen, Herausforderungen zu überwinden, und eine Zukunft, die von Innovation und Fortschritt geprägt ist. Doch wie bei jeder Technologie liegt es an uns, diese Entwicklung in die richtigen Bahnen zu lenken.

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Was ist Super AI?

Super AI bezeichnet eine Form von künstlicher Intelligenz, die die menschliche Intelligenz nicht nur erreicht, sondern bei weitem übertrifft. Sie wäre in der Lage, jedes intellektuelle Problem besser und schneller zu lösen als Menschen. Dies umfasst kognitive Fähigkeiten wie:

• Kreativität
• Problemlösung
• Lernen und Adaption
• Emotionale Intelligenz

Im Gegensatz zu heutiger „schwacher KI“ (wie Chatbots oder Bilderkennungs-Software) und potenzieller „starker KI“ (die menschliches Denken nachahmt), würde Super AI nicht durch spezifische Aufgaben oder Datensätze begrenzt sein. Sie könnte autonom neues Wissen generieren und in verschiedensten Bereichen bahnbrechende Innovationen vorantreiben.

Mögliche Anwendungen von Super AI

Die Potenziale von Super AI sind nahezu unbegrenzt. Hier einige Beispiele, wie sie verschiedene Lebensbereiche revolutionieren könnte:

1. Medizinische Durchbrüche

• Entwicklung neuer Medikamente in Rekordzeit
• Früherkennung und Heilung bisher unheilbarer Krankheiten
• Personalisierte Behandlungspläne basierend auf genetischen Daten

2. Umwelt- und Klimaschutz

• Präzise Modelle zur Klimavorhersage
• Effizientere Nutzung erneuerbarer Energien
• Technologien zur Reduktion von Umweltverschmutzung

3. Bildung

• Individuelle Lernprogramme, die auf den spezifischen Bedarf jedes Schülers zugeschnitten sind
• Verbreitung von Bildung in entlegenen Regionen

4. Wirtschaft und Industrie

• Automatisierung von komplexen Prozessen
• Optimierung globaler Lieferketten
• Schaffung neuer Arbeitsmöglichkeiten durch innovative Geschäftsmodelle

5. Wissenschaftliche Entdeckungen

• Simulation von physikalischen und chemischen Prozessen
• Beschleunigung der Raumfahrt und Erforschung des Universums

Risiken und Herausforderungen

So aufregend die Möglichkeiten von Super AI auch sein mögen, sie bringt erhebliche Herausforderungen und Risiken mit sich:

1. Kontrollverlust

• Wie stellen wir sicher, dass Super AI in unserem Interesse handelt und nicht gegen uns?
• Das sogenannte „Alignment Problem“ ist eine zentrale Fragestellung der KI-Forschung.

2. Ethische Fragen

• Wer entscheidet über den Einsatz?
• Wie können wir sicherstellen, dass Super AI ethische Prinzipien respektiert?

3. Arbeitsmarktveränderungen

• Viele Jobs könnten durch Automatisierung überflüssig werden.
• Wie können wir die Gesellschaft auf diese Transformation vorbereiten?

4. Missbrauchspotenzial

• Es könnte für kriminelle oder militärische Zwecke genutzt werden.
• Cyberkriminalität und Informationskriege könnten durch KI intensiviert werden.

Wie können wir uns vorbereiten?

Die Entwicklung von Super AI ist keine Frage des „Ob“, sondern des „Wann“. Daher ist es entscheidend, dass wir jetzt die Weichen stellen, um ihre Entwicklung sicher und kontrolliert zu gestalten. Hier sind einige Maßnahmen, die ergriffen werden sollten:

1. Internationale Zusammenarbeit

• Regierungen, Unternehmen und Forschungseinrichtungen müssen gemeinsam Richtlinien und Standards entwickeln.

2. Forschung im Bereich KI-Sicherheit

• Investitionen in Technologien, die sicherstellen, dass Super AI in Einklang mit menschlichen Werten handelt.

3. Bildung und Weiterbildung

• Menschen müssen auf die Veränderungen vorbereitet werden, die Super AI mit sich bringt.
• Bildungssysteme sollten verstärkt digitale Kompetenzen und kritisches Denken fördern.

4. Transparenz und Aufklärung

• Es ist wichtig, dass Öffentlichkeit und Politik ein fundiertes Verständnis von KI entwickeln.

Fazit

Super AI könnte die Menschheit vor eine ihrer größten Herausforderungen stellen – und gleichzeitig unvorstellbare Chancen bieten. Ihre Entwicklung erfordert Weisheit, Verantwortung und Zusammenarbeit auf globaler Ebene. Wenn wir diese Bedingungen schaffen, kann Super AI nicht nur unsere Probleme lösen, sondern uns auch helfen, als Spezies über uns hinauszuwachsen. Die Reise hat bereits begonnen – und ihre Richtung liegt in unseren Händen.

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Was ist die Technologische Singularität?

Der Begriff wurde populär durch den Mathematiker und Science-Fiction-Autor Vernor Vinge, der 1993 voraussagte, dass die Singularität innerhalb weniger Jahrzehnte eintreten könnte. Später griff der Futurist Ray Kurzweil die Idee auf und argumentierte, dass exponentielles Wachstum in Bereichen wie Rechenleistung, Künstlicher Intelligenz (KI) und Biotechnologie unvermeidlich zu einem Wendepunkt führen würde.

Die Singularität markiert den Moment, in dem Maschinen über die Fähigkeit verfügen, sich selbst zu verbessern. Dieser selbstverstärkende Prozess könnte zu einer explosionsartigen Entwicklung von Intelligenz führen, mit potenziellen Konsequenzen, die kaum vorhersehbar sind.

Die Treiber der Singularität

Drei zentrale Technologien treiben die Debatte über die Singularität voran:

1. Künstliche Intelligenz (KI): Fortschritte in maschinellem Lernen und neuronalen Netzen haben bereits zu bemerkenswerten Durchbrüchen geführt, von Sprachassistenten bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Die Entwicklung hin zu einer allgemeinen KI („Artificial General Intelligence“, AGI) bleibt ein entscheidender Schritt auf dem Weg zur Singularität.
2. Biotechnologie: Fortschritte in der Genbearbeitung, wie CRISPR-Cas9, und die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine könnten die menschliche Intelligenz direkt erweitern.
3. Rechenleistung: Die exponentielle Zunahme der Rechenkapazität – bekannt als Moore’s Law – schafft die Grundlage für komplexe KI-Modelle und große Datenverarbeitungsprozesse.

Potenzielle Auswirkungen der Singularität

Die Singularität könnte in nahezu jeden Lebensbereich eingreifen. Ihre möglichen Auswirkungen sind sowohl verheißungsvoll als auch bedrohlich:

1. Wirtschaftliche Veränderungen

Maschinen, die intelligenter und effizienter arbeiten als Menschen, könnten viele Berufsfelder obsolet machen. Automatisierung könnte zwar die Produktivität steigern, jedoch auch soziale Ungleichheiten verschärfen, da der Wohlstand vorwiegend den Eigentümern der Technologie zugutekommen könnte.

2. Medizinischer Fortschritt

Durch die Integration von KI und Biotechnologie könnte die Menschheit Krankheiten eliminieren und die menschliche Lebensspanne drastisch verlängern. Transhumanismus – die Idee, den menschlichen Körper und Geist durch Technologie zu verbessern – könnte zur Realität werden.

3. Philosophische und ethische Fragen

Die Singularität wirft fundamentale Fragen über den Sinn des Lebens und die Rolle des Menschen in einer von Maschinen dominierten Welt auf. Was passiert, wenn Maschinen eine eigene Agenda entwickeln? Wie definieren wir Menschlichkeit in einer Welt, in der Intelligenz nicht mehr unser Alleinstellungsmerkmal ist?

Kritiker und Skeptiker

Nicht alle Experten teilen den Optimismus über die Singularität. Kritiker wie der Physiker Stephen Hawking oder der Unternehmer Elon Musk warnten vor den Risiken einer unkontrollierten KI-Entwicklung. Skeptiker argumentieren, dass technische und gesellschaftliche Barrieren den Fortschritt verlangsamen könnten. Andere betonen, dass menschliche Intelligenz komplexer ist, als sie von Maschinen jemals simuliert werden könnte.

Vorbereitung auf die Singularität

Angesichts der potenziellen Veränderungen müssen Gesellschaft, Politik und Wirtschaft Strategien entwickeln, um mit den Herausforderungen der Singularität umzugehen. Dazu gehören:

1. Ethische Richtlinien: Klare Regeln für die Entwicklung und den Einsatz von KI sind notwendig, um Missbrauch zu verhindern.
2. Bildung: Menschen müssen für Berufe und Aufgaben qualifiziert werden, die im Zeitalter der Automatisierung relevant bleiben.
3. Internationale Zusammenarbeit: Die Singularität betrifft die gesamte Menschheit und erfordert globale Zusammenarbeit, um Ungleichheiten und Konflikte zu minimieren.

Fazit

Die technologische Singularität ist mehr als nur ein Konzept aus der Science-Fiction. Sie symbolisiert das Potenzial und die Risiken einer Welt, in der Maschinen unsere Intelligenz übertreffen könnten. Ob sie eine neue Ära des Wohlstands oder eine existenzielle Bedrohung darstellt, hängt von den Entscheidungen ab, die wir heute treffen. Eines ist sicher: Die Diskussion über die Singularität wird uns noch lange begleiten und die Zukunft unserer Zivilisation maßgeblich prägen.

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Was ist die Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse?

Bei der Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse handelt es sich um eine visuelle Darstellungsform, die hilft, komplexe Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Faktoren zu verstehen. Mit Hilfe von Knoten und Verbindungen lassen sich Ursachen und ihre jeweiligen Auswirkungen grafisch abbilden. So kann man nicht nur isolierte Einzelfaktoren betrachten, sondern auch die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten zwischen mehreren Faktoren.

Geschichte der Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse

Die Idee, komplexe Zusammenhänge grafisch darzustellen, reicht weit zurück. Bereits in der Antike nutzten Philosophen Diagramme, um logische Schlüsse zu ziehen. Doch die moderne Form der Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse, insbesondere das Ursache-Wirkungs-Diagramm, erlebte in den 1940er Jahren eine bedeutende Weiterentwicklung durch den japanischen Wissenschaftler Kaoru Ishikawa. Dieses nach ihm benannte Ishikawa-Diagramm diente ursprünglich im Qualitätsmanagement zur Analyse von Qualitätsproblemen und deren Ursachen. Schnell erkannte man jedoch das Potenzial dieses Ansatzes und übertrug ihn auf andere Problemfelder. So fand das Ishikawa-Diagramm weltweite Verbreitung und dient heute in vielfältigen Bereichen als Tool zur Analyse und Problemlösung.

Wie geht man am besten vor?

1. Identifizierung der Hauptursachen: Bevor man einen Graphen erstellt, identifiziert man die Hauptursachen oder Faktoren, die das zu analysierende System beeinflussen.
2. Bestimmung der Wirkungen: Jede Ursache hat eine oder mehrere Wirkungen. Diese muss man identifiziert und im Graphen dargestellt werden.
3. Erstellung des Graphen: Mit Hilfe von speziellen Software-Tools oder auch einfach per Hand zeichnet man die Ursachen und Wirkungen in Form von Knoten und verbindet sie durch Pfeile, die die Beziehungen anzeigen.
4. Analyse des Graphen: Nach der Erstellung des Graphen analysiert man die Wechselwirkungen und Abhängigkeiten, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Lösungsansätze zu entwickeln.

Beispiele für den Einsatz der Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse

• Umweltforschung: Bei der Untersuchung von Ökosystemen kann die Analyse helfen, die Auswirkungen menschlicher Eingriffe oder natürlicher Veränderungen zu verstehen.
• Produktentwicklung: In der Industrie lassen sich mit der Analyse mögliche Probleme in der Fertigung oder im Design identifizieren.
• Gesundheitswesen: Ärzte und Forscher nutzen die Methode, um die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Krankheitsursachen und Symptomen besser zu verstehen.
• Wirtschaftsforschung: In der Wirtschaft können Unternehmen die Analyse nutzen, um Marktveränderungen, Kundennachfrage oder Risikofaktoren zu analysieren.

Welche Software eignet sich dafür?

1. Microsoft Visio: Ein weit verbreitetes Tool für Diagramme und Grafiken. Es bietet verschiedene Vorlagen, einschließlich des Ishikawa-Diagramms.
2. Lucidchart: Ein cloudbasiertes Diagramm-Tool, das viele Vorlagen und Integrationen bietet und sich gut für kollaborative Arbeiten eignet.
3. MindManager: Ursprünglich ein Mind-Mapping-Tool, das sich aber auch gut für die Erstellung von Ursache-Wirkungs-Diagrammen eignet.
4. SmartDraw: Ein weiteres Diagramm-Tool mit einer großen Auswahl an Vorlagen.
5. Draw.io (jetzt bekannt als diagrams.net): Ein kostenloses, webbasiertes Tool zur Diagrammerstellung, das auch Vorlagen für Ursache-Wirkungs-Diagramme bereithält.
6. Miro: Ein Online-Whiteboard-Tool, das verschiedene Diagramm-Vorlagen bietet und besonders für Teamarbeit und Brainstorming geeignet ist.

Diese Tools bieten nicht nur Vorlagen für Ursache-Wirkungs-Diagramme, sondern unterstützen auch eine Vielzahl anderer Diagrammtypen und haben oft Kollaborationsfunktionen, sodass Teams in Echtzeit daran arbeiten können.

Fazit

Zusammenfassend bietet die Ursache-Wirkungs-Graph-Analyse ein mächtiges Werkzeug, um komplexe Systeme zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit ihrer Hilfe lassen sich nicht nur Probleme identifizieren, sondern auch Lösungen entwickeln und Potenziale ausschöpfen.

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Fokus auf das Softwareverhalten

Das Konzept des sogenannten Black-Box-Testings zielt darauf ab, das beobachtbare Verhalten einer Software zu prüfen, ohne einen Blick in den zugrunde liegenden Code zu werfen. Anstatt jede mögliche Eingabe zu testen, geht es darum, repräsentative Testszenarien zu identifizieren und zu nutzen.

Der Kerngedanke der Äquivalenzklassen

Innerhalb dieses Black-Box-Ansatzes liegt das Hauptaugenmerk der Äquivalenzklassenbildung darauf, Eingabewerte in sinnvolle Gruppen zu unterteilen. Diese Gruppen repräsentieren Werte, von denen angenommen wird, dass sie in Bezug auf den getesteten Prozess gleich behandelt werden.

Ein praktisches Beispiel: Internetgeschwindigkeitsprüfung

Stellen man sich eine Softwarefunktion vor, die darauf abzielt, den Zugang zu hochauflösenden Videos basierend auf den Internetgeschwindigkeiten der Nutzer validiert, sieht es folgendermaßen aus:

• Unter 5 Mbps: Nur Zugang zu SD-Qualität.
• 5-15 Mbps: Zugang zu HD-Qualität.
• Über 15 Mbps: Zugang zu 4K-Qualität.

Statt jede Geschwindigkeit individuell zu testen, könnten Tester Gruppen oder „Klassen“ von Geschwindigkeiten bilden, die in Bezug auf den Videozugriffsprozess äquivalent sind. Dies reduziert die Anzahl der erforderlichen Tests drastisch.

Identifizieren und Nutzen von Äquivalenzklassen

1. Gruppierung relevanter Werte: Im obigen Beispiel sind Internetgeschwindigkeiten von 1-4 Mbps in einer Klasse, weil sie alle nach den geltenden Regeln gleich behandelt werden.
2. Wahl eines Repräsentanten: Für jede Gruppe wird ein repräsentativer Wert ausgewählt. Dieser Wert wird im eigentlichen Test verwendet. Für die Gruppe 1-4 Mbps könnte eine Geschwindigkeit von 3 Mbps als repräsentativ gewählt werden.
3. Ungültige Klassen berücksichtigen: Es ist auch wichtig, unerwartete oder ungültige Eingaben zu testen, um zu sehen, wie die Software reagiert.

Warum ist die Äquivalenzklassenbildung nützlich?

Mit dieser Methode kann man sich auf wesentliche Tests konzentrieren und unnötige Redundanzen vermeiden. Sie hilft dabei, die Effizienz des Testprozesses zu steigern, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Fazit

Durch den intelligenten Einsatz von Äquivalenzklassen im Softwaretest können Qualitätssicherungsteams ihre Effizienz steigern und sicherstellen, dass sie alle kritischen Szenarien abdecken. Es ist ein Werkzeug, das sowohl Zeit als auch Ressourcen spart und dabei hilft, robuste und zuverlässige Softwareprodukte zu liefern.

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Kurze Zeitreise

Die Geschichte des Raspberry Pi geht zurück auf das Jahr 2006. Als ein Team von Wissenschaftlern und Technikern am Computer Laboratory der University of Cambridge, darunter Eben Upton, Rob Mullins, Jack Lang, Alan Mycroft und Pete Lomas, eine wachsende Besorgnis über den Rückgang der Informatikkenntnisse unter britischen Schülern feststellten. Die Anzahl der Schüler, die Informatik auf Universitätsebene studierten, nahm ab. Hinzu kam, dass die Schüler weniger praktische Programmiererfahrungen hatten, als in den Jahren vorher.

Als Hauptursache des Rückgangs identifizierten sie die Unzugänglichkeit von erschwinglichen, programmierbaren Computern für junge Menschen. In den 80er Jahren hatten Heimcomputer wie der BBC-Micro und der Commodore 64 eine Generation von Technikbegeisterten inspiriert. Dies ermöglichte auch vielen von ihnen Programmierkenntnisse zu erwerben. Doch die Komplexität der Computer steigerte sich im Laufe der Zeit. Vor allem stiegen damit auch die Anschaffungskosten, wodurch sie für viele unzugänglich geworden sind, insbesondere im Kontext der Bildung.

Um dieses Problem zu lösen, arbeitete das Team an der Entwicklung eines kleinen, erschwinglichen und benutzerfreundlichen Einplatinencomputers. Dieser sollte den Schülern ermöglichen, Programmieren und Computertechnik auf spielerische Weise zu erlernen. Die Idee, ein Gerät zu schaffen, dass in der Lage ist, grundlegende Programmieraufgaben auszuführen. Dies zu einem Bruchteil der Kosten eines herkömmlichen Computers. Dieses Projekt führte zur Entstehung des kleinen Alleskönners.

Entstehung der Raspberry Pi Foundation

Man gründete im Jahr 2009 die Raspberry Pi Foundation, eine gemeinnützige Organisation, um die Entwicklung des Geräts voranzutreiben und Bildungsressourcen bereitzustellen, die auf dem Raspberry Pi basierten. Im Februar 2012 kam dann die erste Version, das Model B, auf den Markt. Die Nachfrage nach dem Gerät, enorm. Und innerhalb weniger Jahre gingen Millionen von Raspberry Pi-Einheiten weltweit über die Ladentheke.

Seitdem hat die Raspberry Pi Foundation verschiedene Modelle und Generationen des Geräts veröffentlicht, die jeweils verbesserte Hardware und Funktionalität bieten. Weiterhin mit der Aufgabe, das Erlernen von Programmierkenntnissen und Computertechnik für Menschen aller Altersgruppen und Fähigkeiten zugänglich und erschwinglich zu machen. Der kleine Alleskönner hat inzwischen eine große und leidenschaftliche Gemeinde. Bestehend aus Bastlern, Entwicklern und Technikbegeisterten und man nutzt es für eine Vielzahl von Projekten und Anwendungen.

Modelle und technische Daten

Seit der ersten Version gibt es mehrere Modelle mit unterschiedlichen Spezifikationen. Hier sind einige der bekanntesten Modelle:

1. Raspberry Pi 1 Model B (2012): Das ursprüngliche Modell mit einem 700 MHz Single-Core-Prozessor, 512 MB RAM und 2 USB-Anschlüssen.

2. Raspberry Pi 2 Model B (2015): Eine Verbesserung des ursprünglichen Modells mit einem 900 MHz Quad-Core-Prozessor und 1 GB RAM.

3. Raspberry Pi 3 Model B (2016): Das erste Modell mit integriertem Wi-Fi und Bluetooth, ausgestattet mit einem 1,2 GHz Quad-Core-Prozessor und 1 GB RAM.

4. Raspberry Pi 4 Model B (2019): Das bisher leistungsstärkste Modell mit einem 1,5 GHz Quad-Core-Prozessor, bis zu 8 GB RAM und Unterstützung für Dual-4K-Displays.

(Hier sei noch zu erwähnen, dass es auch alternative Geräte gibt, die wesentlich leistungsstärker sind. Doch darüber schreibe ich noch einen gesonderten Beitrag.)

Raspberry Pi Zero (2015) und Zero W (2017): Kleinere und kostengünstigere Modelle, die sich gut für einfache Projekte eignen.

Anwendungen und Projekte

Die Vielseitigkeit des kleinen Alleskönners hat dazu geführt, dass man es in einer Vielzahl von Projekten und Anwendungen einsetzen kann. Einige Beispiele hierfür sind:

• Heimautomatisierung: Die Verwendung des kleinen Alleskönners, um die eigenen smarten Geräte zu steuern oder um das gesamte Zuhause zu automatisieren.
• Retro-Gaming: Mit Emulatoren wie RetroPie kann man eine Vielzahl von klassischen Spielen aus verschiedenen Konsolen-Generationen genießen.
• Media Center: Man kann den kleinen Alleskönner als Media Center nutzen, indem man Kodi oder Plex installiert und Lieblingsfilme sowie Serien streamen.
• Lern- und Bildungsplattform: Um Programmieren zu lernen oder eigene Anwendungen zu entwickeln, um anderen dabei zu helfen, neue Fähigkeiten zu erlernen.
• Wetterstation: Benutzerdefinierte Wetterstation, um die Umgebungsinformationen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck zu überwachen.
• Internet der Dinge (IoT) Projekte: Integration in ein IoT-Netzwerk, um Sensoren und Aktoren über das Internet zu steuern und um Daten zu sammeln.
• Robotik: Als Gehirn des eigenen Roboters, der in der Lage ist, verschiedene Aufgaben auszuführen, wie z.B. automatisiertes Fahren, Objektverfolgung und mehr.
• Sicherheit und Überwachung: Als kostengünstiges Sicherheitssystem mit Bewegungsmeldern, Kameras und Alarmen.
• Webserver: Als eigenen Webserver, um Websites oder Webanwendungen zu hosten.
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Experimente mit AI-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, um Machine-Learning-Modelle auf dem Raspberry Pi zu erstellen oder auszuführen. Wobei sich hier auch NVIDIA’s Jetson anbietet und auch von der Performance her wahrscheinlich bei weitem besser aufgestellt ist 😉

Raspberry Pi Ressourcen und Community

Eine der größten Stärken des Raspberry Pi ist die riesige und engagierte Community. Die Raspberry Pi Community bietet unzählige Ressourcen, Tutorials und Foren, um Fragen zu beantworten und bei der Lösung von Problemen zu helfen. Einige empfehlenswerte Ressourcen sind:

Die offizielle Website: Hier findet man Neuigkeiten, Projekte und Lernressourcen direkt von der Raspberry Pi Foundation.

Raspberry Pi Forums: Eine aktive Community, in der man Fragen stellen, Antworten finden und sich mit anderen Enthusiasten austauschen kann.

Hackster.io: Eine Plattform für Bastler und Entwickler, um Raspberry Pi-Projekte mit detaillierten Anleitungen zu teilen und um neue Ideen zu entdecken.

Instructables: Eine weitere hervorragende Quelle für Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Projekte, die auf dem Raspberry Pi basieren.

GitHub: Auf GitHub findet man zahlreiche Repositories, die Software, Tools und Projekte für den Kleinen enthalten. Einen Beitrag über GitHub selbst gibt es hier 😉

Fazit

Der Raspberry Pi hat die Welt der Heimcomputer und Bastler revolutioniert und ist ein Paradebeispiel dafür, wie ein kleines, kostengünstiges Gerät großen Einfluss haben kann. Seine Vielseitigkeit, einfache Handhabung und große Community haben dazu geführt, dass man es heute in einer Vielzahl von Projekten und Anwendungen einsetzen kann. Leider sind die Preise aufgrund der Pandemie und den damit verbundenen Lieferengpässen wesentlich gestiegen. Ansonsten bietet sich der kleine Alleskönner an, spannende unzählige Möglichkeiten zu entdecken. Man kann es kaufen, verschenken und auch spenden. In der Regel kann man damit nichts falsch machen.

Der Beitrag Raspberry Pi – Der Kleine mit großem Potential erschien zuerst auf CEOsBay.

„Ubuntu“ bedeutet auf Zulu etwa „Menschlichkeit“ und bezeichnet eine afrikanische Philosophie. Es schließt den Gemeinsinn, die gegenseitige Verantwortung und ein respektvolles Miteinander ein.

Die Entwickler verfolgen mit dem System das Ziel, ein einfach zu installierendes und leicht bedienbares Betriebssystem. Ein besonderes Augenmerk gilt auch auf die aufeinander optimierte Software. Downloaden kann man es sich über diesen Link.

Ich hielt meine erste physische Ubuntu CD im Jahr 2005, durch das ShipIt Programm in der Hand. Damals schickte man mir gleich ein ganzes Bündel der CD’s. Die habe ich in meinem näheren Umfeld und an ein paar Schulen verschenkt.

Die Nutzerzahl Stand heute ist auf etwa 40 Millionen Nutzer angestiegen. Neben Ubuntu selbst, dass von Version 11.04 bis 17.04 standardmäßig die von der Ubuntu-Entwicklergemeinschaft selbst entwickelte Desktop-Umgebung Unity einsetzte und seit Version 17.10 auf Gnome basiert, existieren verschiedene Abwandlungen. Ubuntu konnte seit dem Erscheinen der ersten Version im Oktober 2004 seine Bekanntheit stetig steigern. Es ist inzwischen eine der meistgenutzten GNU/Linux-Distributionen überhaupt. Dies verdankt es der relativ guten Benutzerfreundlichkeit.

Zu den offiziellen Unterprojekten gehören unter anderem Kubuntu mit KDE, Xubuntu mit Xfce, Ubuntu MATE, Ubuntu Budgie sowie Ubuntu Studio. Bei den verschiedenen Unterprojekten sind es meistens nicht nur die GUIs (Graphical User Interfaces bzw. Benutzeroberflächen), die angepasst sind, sondern auch die Softwarepakete, die mitgeliefert werden. Neue Ubuntu-Versionen erscheinen jedes halbe Jahr im April und Oktober.

Kurze Zeitreise

Der Unternehmer Mark Shuttleworth hat das Ubuntu – Projekt in den frühen 2000ern ins Leben gerufen, um ein Betriebssystem zu erschaffen, um es möglichst allen Menschen des Planeten zur Verfügung zu stellen. Wie in der Einleitung bereits erwähnt, stammt der Begriff Ubuntu aus den Sprachen der afrikanischen Völker Zulu und Xhosa und steht für „Menschlichkeit“ und „Gemeinsinn“, aber auch für den Glauben an ein universelles Band des Teilens, dass alles Menschliche verbindet.

Weitere Ziele des Projekts sind die Verbesserung der Globalisierung und der Barrierefreiheit, damit die angebotene Software für so viele Menschen wie möglich benutzbar wird. Derzeit kommen hier hauptsächlich die Übersetzungen und Hilfsmittel für Barrierefreiheit aus dem Gnome-Projekt zum Tragen.

Shuttleworth finanziert einen Großteil des Projektes selbst, wodurch dieser Distribution vergleichsweise mehr finanzielle Mittel zur Verfügung stehen als den meisten anderen Distributionen. Auch er selbst entwickelt mit. Neben ihm, arbeiten noch ungefähr 560 Mitarbeiter bei Canonical, davon ca. 400 Software-Engineers. Die meisten davon entstammen überwiegend den Debian- und Gnome-Online-Entwicklungsgemeinschaften. Finanziert wird die Entwicklung durch das von Shuttleworth gegründete Unternehmen Canonical, dass das System auch vermarktet.

Die erste Version von Ubuntu erschien im Oktober 2004 unter dem Namen Warty Warthog. Seitdem erscheint alle sechs Monate eine neue Fassung des Betriebssystems. Am 1. Juli 2005 wurde von Shuttleworth und Canonical die Ubuntu Foundation mit einem Startkapital von ca. 10 Millionen US-Dollar ins Leben gerufen. Diese kümmert sich primär um die Pflege der Ubuntu-Versionen nach deren Erscheinen und unterstützt die Weiterentwicklung. Auch ist es Ziel der Ubuntu Foundation Mitglieder der Kern-Community einzustellen, um das gemeinsame Ziel zu erreichen.

Eine weitere Finanzierungsquelle entstammt der seit der Fassung 12.10 eingebauten Suchfunktion, die anonymisiert Suchanfragen an den Onlinehändler Amazon verschickt. Diese zunächst standardmäßig aktivierte Funktion wurde mit der Version 16.04 wieder deaktiviert.

Unter der Haube von Ubuntu Linux

Wie bereits zu Beginn erwähnt, basiert Ubuntu auf Debian. Über die Debian Distribution werde ich ggf. noch einen gesonderten Beitrag schreiben. Wobei das Paketformat (.deb) und diverse Strukturen übernommen wurden. Zu Beginn eines Entwicklungszyklus wird ein Teil der Pakete mit denen aus Debian „unstable“ (Bedeutet, dass die Pakete nicht mehr auf ihre Richtigkeit überprüft oder anderweitig gepflegt werden) abgeglichen, insbesondere die des main-Bereichs werden vollständig und unabhängig gepflegt.

Hierdurch wird der Arbeitsaufwand für die Wartung der weniger wichtigen Programme reduziert. Alle Änderungen und Verbesserungen an Debian-Paketen, die in Ubuntu vorgenommen werden, stehen dem Debian-Projekt als Patches zur Verfügung. Theoretisch ist es aufgrund der strengen Paketdefinitionen auch möglich, Programmpakete aus Debian direkt zu benutzen, in der Praxis gibt es hierbei jedoch insbesondere bei systemnahen Funktionen aufgrund diverser Detailunterschiede oftmals Probleme.

Das Ubuntu Linux Software Center

Ab Version 11.10 ist das Software Center in Ubuntu verfügbar, welches mit dem Apple App Store oder dem Google Play Store verglichen werden kann. Das Programm dient zur einfachen Installation und Verwaltung bzw. Deinstallation von Software. Die Entwickler von Ubuntu bezwecken hiermit, die verfügbaren Applikationen für das Betriebssystem langfristig zu steigern.

Nach der Standardinstallation von Ubuntu ist ein Administrator-Benutzerkonto „Root-Account“ (Account mit erweiterten Systemprivilegien) zwar vorhanden, ist aber – wie bei macOS – durch ein ungültiges Kennwort deaktiviert. Es ist daher in der Standardkonfiguration nicht möglich, sich direkt als „root“ anzumelden, wodurch das ungewollte Starten und Modifizieren von Programmen mit Administratorrechten und eine möglicherweise dadurch verursachte nachteilige Änderung am System verhindert wird.

Mithilfe des Befehls „sudo“ kann das mit eingeschränkten Rechten ausgestattete Benutzerkonto allerdings vorübergehend vollständige Systemprivilegien erhalten, was etwa zur Installation und Modifikation mancher Programme, sowie für einige kritische Befehle notwendig ist.

Ubuntu war neben SUSE Linux eines der Distributionen, die mich nach Jahren zu Linux zurückgebracht hat. Doch wie vorher erwähnt, ist der mangelnde Datenschutz auf jeden Fall ein Manko, welches nicht selten bei dieser Distribution auftrat.

Diesen kritisierte beispielsweise die Electronic Frontier Foundation wegen der Einbindung des Onlineshops von Amazon. Der Vorwurf, Adware zu beinhalten, kam auf, weil die vorher nur auf installierte Programme und lokale Dateien gerichtete Suchfunktion des Desktops auf den Shop von Amazon erweitert wurde, um passende Angebote auszugeben.

Das abzuschalten wurde zwar kurz darauf ermöglicht, doch Richard Stallman bezeichnete Ubuntu gerechtfertigter weise als Spyware. Im Oktober 2013 bekam Shuttleworth für die Funktion einen Big Brother Award in Österreich. Grüße nach Österreich 😉

Mit Ubuntu 16.04 wurde das Dateisystem ZFS (ZFS ist ein Dateisystem mit Volume-Management-Funktionen) in die Distribution integriert. Die für ZFS verwendete Lizenz Common Development and Distribution License (CDDL) wird von der Free Software Foundation allerdings als nicht mit der GPL vereinbar bezeichnet. Die Organisation Software Freedom Conservancy spricht in diesem Zusammenhang von einer Lizenzverletzung.

Fazit

Ubuntu ist eine ausgezeichnete Distribution, um sich mit Linux als Betriebssystem und mit Open Source vertraut zu machen, wenn man noch nicht viele Berührungspunkte mit Linux hatte. Darüber hinaus gibt es viele verschiedene Unterprojekte, wie Kubuntu, Mate usw. die eine Aufwertung alter Computersysteme ermöglichen. Nichtsdestotrotz gefällt mir persönlich der negative Beigeschmack bzgl. des vernachlässigten Datenschutzes nicht. Als Unternehmer ist es mir klar, dass man für die Entwicklung von Software Geld benötigt. Doch die Zusammenarbeit mit Amazon, in der Form wie es geschehen ist, erscheint mir persönlich nicht richtig.

Der Beitrag Ubuntu Linux – Das benutzerfreundliche und stabile Betriebssystem erschien zuerst auf CEOsBay.

Was ist Open Source Software?

Open Source Software wird in der Regel dezentral, innerhalb einer Kollaboration entwickelt und stützt sich auf Peer-Review. Eine von Fachkollegen begutachtete Veröffentlichung wird als Peer(s) und Community-Produktion bezeichnet. Die Software ist nicht selten kostenlos bzw. günstiger, flexibler und langlebiger als proprietäre Produkte. Vor allem, weil sie nicht von einem einzelnen Programmierer oder Unternehmen, sondern in und durch Communities entwickelt wird. In der Regel verstehen die diese Personen etwas von ihrem Handwerk.

Open Source hat sich in der jüngeren Vergangenheit zu einer Bewegung geformt. Geradezu zu einer neuen Art des Arbeitens und des Lifestyles, die über die reine Softwareproduktion hinausgeht. Sie nutzt die Werte, sowie das dezentrale Produktionsmodell der Open Source Software, um neue Wege zu finden, Probleme in Communities, diversen Branchen und des Alltags zu lösen.

Kriterien für Open Source

Doch allein der freie Zugang zum Quellcode reicht nicht aus, damit eine Software als Open-Source-Software deklariert werden kann. Folgende Kriterien müssen ebenfalls erfüllt sein:

Freie Weiterverbreitung – Die Lizenz muss es jedermann erlauben, die Software weiterzugeben oder als Teil einer Sammlung zu verkaufen. Man darf keine Lizenzgebühren verlangen.

Zugang zum Quellcode – Die Software muss im Quelltext in verständlicher Form verfügbar sein.

Zulässigkeit von abgeleiteten Werken – Die Lizenz muss Modifikationen und Weiterentwicklungen zulassen und deren Weitergabe unter denselben Bedingungen erlauben wie die Original-Software.

Integrität des Quellcodes des Autors – Zwar muss die Lizenz die Weitergabe von Software mit verändertem Quellcode zulassen, darf aber verlangen, dass abgeleitete Werke einen anderen Namen oder eine andere Versionsnummer tragen müssen.

Keine Diskriminierung von Personen oder Gruppen – Die Lizenz darf keine Personen oder Personengruppen benachteiligen.

Keine Nutzungseinschränkung – Die Lizenz darf die Nutzung der Software nicht für bestimmte Zwecke oder Tätigkeitsbereiche ausschließen, etwa den Einsatz in Unternehmen.

Allgemeingültigkeit der Lizenz bei Weitergabe – Die Lizenz muss für alle gelten, an die die Software weitergegeben wird. Es dürfen keine zusätzlichen Lizenzen vergeben werden.

Produktneutralität der Lizenz – Die Lizenz darf nicht davon abhängen, ob die Software ein Bestandteil einer bestimmten Distribution ist. Sie muss auch dann gelten, wenn das Programm eigenständig verwendet oder zusammen mit anderer Software weiterverbreitet wird.

Keine Einschränkung anderer Software – Die Lizenz darf keine Einschränkungen für andere Software enthalten, die zusammen mit der lizenzierten Software weitergegeben wird.

Technologieneutralität – Die Lizenz darf die Weitergabe der Software nicht auf eine bestimmte Technologie beschränken.

Wie ist Open Source entstanden?

In den Anfängen der Informatik, etwa in den 50er bzw. 60er Jahren, tauschten Wissenschaftler, Programmierer und Entwickler Software aus, um voneinander zu lernen und um die Informatik weiterzuentwickeln. Zu den frühen Beispielen für die freie Weitergabe von Quellcode gehören auch die von IBM herausgegebenen Quelltexte seiner Betriebssysteme und anderer Programme sowie die SHARE-Benutzergruppe, die sich bildete, um den Austausch von Software zu erleichtern.

Ab den 60er Jahren nutzten ARPANET-Forscher ein offenes „Request for Comments“-Verfahren (RFC), um Rückmeldungen zu frühen Telekommunikationsnetzprotokollen zu fördern. Dies führte 1969 zur Entstehung des frühen Internets. Die gemeinsame Nutzung von Quellcode im Internet begann, als das Internet noch relativ primitiv war, mit Software, die über UUCP, Usenet, IRC (Werde ich demnächst auch mal thematisieren. Denn damit ging es auch bei mir los 😉 ) und Gopher verbreitet wurde. BSD zum Beispiel wurde auch zuerst durch Beiträge in comp.os.linux im Usenet verbreitet, wo auch die Entwicklung diskutiert wurde. Linux folgte diesem Modell.

Zwischen den 70er und 80er Jahren wurde der Open-Source-Gedanke schließlich von der Kommerzialisierung der Software verdrängt. Akademiker entwickelten jedoch weiterhin häufig Software in Zusammenarbeit. Beispiele hierfür sind Donald Knuth 1979 mit dem TeX-Satzsystem und Richard Stallman 1983 mit dem GNU-Betriebssystem.

1997 veröffentlichte Eric Raymond () das Buch „The Cathedral and the Bazaar“ (Dies ist gleichzeitig eine Buchempfehlung und stellt eine Bildungslücke dar, falls bisher noch nicht gelesen! Besonders, wenn man in der IT tätig ist!), eine reflektierende Analyse der Hacker-Gemeinschaft und der Grundsätze freier Software. Das Whitepaper fand Anfang 1998 große Beachtung. Es war ein wesentlicher Faktor, der die Netscape Communications Corporation dazu veranlasste, ihre beliebte Internet-Suite Netscape Communicator als freie Software zu deklarieren und zu veröffentlichen. Die Netscape Communications Corporation war ein unabhängiges amerikanisches Unternehmen, für Computerdienstleistungen mit Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, und anschließend in Dulles, Virginia. Dieser Quellcode wird später zur Grundlage von SeaMonkey, Mozilla Firefox, Thunderbird und KompoZer, die heute noch im Einsatz sind.

Das Vorgehen von Netscape veranlasste wiederum Eric Raymond und andere dazu, sich mit der Frage zu beschäftigen, wie man die Ideen der Free Software Foundation und die von ihr erkannten Vorteile, für die kommerzielle Softwareindustrie nutzbar machen kann. Sie kamen zu dem Entschluss, dass der soziale Aktivismus der FSF, für Unternehmen wie Netscape nicht attraktiv war. Also suchten sie nach einer Möglichkeit, der Freien-Software-Bewegung einen neuen Namen zu geben. Dies sollte das geschäftliche Potenzial des Austausches und der Zusammenarbeit an Software-Quellcode voll ausschöpfen.

Dies war die Geburtsstunde des Bergriffs „Open Source„. Die Definition wurde bald darauf von Bruce Perens, einem amerikanischen Programmierer und Verfechter der Bewegung für freie Software definiert, manifestiert und veröffentlicht. Der Verleger Tim O’Reilly machte unter Anderem den Begriff Open Source relativ schnell populär. Und Linus Torvalds, ein finnisch-US-amerikanischer Informatiker sowie Software-Entwickler, der bis heute als Initiator und als treibende Kraft bei der Entwicklung des Linux-Kernels gilt. Der Kernel bzw. die Arbeitsmethodik wird von vielen anderen genau so weitergeführt. Die Entwicklung wird übrigens bis heute noch von ihm koordiniert.

Im Februar 1998 die Gründung der OSI (Open Source Initiative). Sie sollte die Verwendung des neuen Begriffs fördern und die Open-Source-Prinzipien propagieren. Was in Anbetracht der gegenwertigen Situation auch ganz gut gelungen ist. Vor allem wenn man bedenkt, wie viele große Konzerne damals zu Open Source Software Stellung bezogen haben. Und wie sie heute selbst Open Source Software nutzen. Dazu aber nachfolgend mehr.

Zur gleichen Zeit sahen sich kommerzielle Softwarehersteller zunehmend durch das Konzept der frei verteilten und erhältlichen Software und des allgemeinen Zugangs zum Quellcode einer Anwendung bedroht. Der Microsoft-Manager Jim Allchin, ein amerikanischer Informatiker und ehemalige Führungskraft bei Microsoft, erklärte 2001 öffentlich: „Open Source ist ein Zerstörer geistigen Eigentums. Ich kann mir nichts Schlimmeres für das Softwaregeschäft und das Geschäft mit dem geistigen Eigentum vorstellen.“ Oder Steve Ballmer (CEO von Microsoft von 2000 bis 2014), der 2001, bei einem Interview, Linux als Krebs bezeichnete.

Open Source Software heute

Freie und quelloffene Software hat Anfangs eine Rolle außerhalb des Mainstreams eine Rolle gespielt. Also eher in der privaten Softwareentwicklung. Größere Unternehmen wie Microsoft, Google, Facebook, IBM, Oracle usw. hatten begonnen, offizielle Open Source „Plattformen“ im Internet aufzubauen. Damit haben sich die ehemaligen „Gegner“ auf die ein oder andere Art der Bewegung für freie und quelloffene Software angeschlossen.

Dadurch hat sich die Sichtweise auf Open-Source-Software grundlegend geändert. Hinzu kommt, dass auch von denen Konzernen viel Kapital und Resourcen in die Entwicklung von Open Source Software fließen. Zu den Mitwirkenden, Geldgebern und gemeinnützigen Organisationen an Open-Source-Projekten gehören unter anderem die Linux Foundation, die WordPress Foundation, Creative Commons, das Android Open Source Project und die Mozilla Foundation. Auch Epic Games hat in den letzten Jahren nicht wenig Geld in Blender und dessen Weiterentwicklung gesteckt. Doch das Thema Blender werde ich in den kommenden Wochen auch in Angriff nehmen und in einem Beitrag festhalten.

Beliebte Open Source Software „Lizenzen“

MIT License©: MIT License ist eine freie Softwarelizenz. Nutzern ist es erlaubt, den Originalcode mit sehr wenigen Einschränkungen zu verändern.
GNU General Public© (GPL): GNU ist eine Reihe von Lizenzen für freie Software. Es gibt Endbenutzern die Möglichkeit, Software auszuführen, zu untersuchen, weiterzugeben und zu verändern.
BSD: Die BSD Lizenz hat weniger Beschränkungen für Entwickler. Es erlaubt den Nutzern, den Code zu verwenden und zu verändern, ohne die Änderungen weitergeben zu müssen.
Ubuntu®: Ubuntu ist eine Linux-Distribution, die aus freier und Open-Source-Software besteht. Es wird primär in den Bereichen Desktop, Cloud und IoT veröffentlicht.
Red Hat: Eine Open-Source-Softwareplattform und ein IBM-Derivat, das eine Vielzahl von Produktivitätsanwendungen für Unternehmen bietet.
Blender: Blender ist eine freie, mit der GPL lizenzierte 3D-Grafiksuite, mit der sich 3D-Körper modellieren, texturieren und animieren lassen. Die Inhalte finden in Grafiken, Animationen und Software Anwendung. Geschaffene Bildsynthesen können mithilfe des integrierten Compositors und Videoschnittprogramms nachbearbeitet werden. Programmiersprachen, die zum Einsatz kommen sind C und C++. Python wird als Skriptsprache verwendet.
Mozilla: Die Mozilla Public License ist eine freie und quelloffene schwache Copyleft-Lizenz. Für die meiste Software der Mozilla Foundation wie Firefox und Thunderbird. Die MPL-Lizenz ist von Mozilla und die Entwicklung bzw. Pflege, findet In-House statt.
SUSE: SUSE Linux basiert auf einem Open-Source-Linux-Kernel und wird mit System- und Anwendungssoftware vertrieben.
LibreOffice: Ein Open-Source-Büroprogramm, das den Microsoft Office-Programmen ähnelt.
Apache®: Die Apache License ist eine freie Softwarelizenz. Sie erlaubt den Nutzern, die Software für jeden Zweck zu verwenden, zu verändern und zu verbreiten.
Berkeley Software Distribution: Ist ein Betriebssystem, das auf Research Unix basiert. Die Computer Systems Research Group an der University of California, Berkeley, entwickelt und kümmert sich um den Vertrieb.
MySQL™: MySQL ist ein Open-Source-Datenbankverwaltungssystem mit zwei separaten Lizenzen – der MySQL Standard Edition und der MySQL Enterprise Edition.

Nachteile von Open Source Software

Obwohl Open Source Software und die Lizenzen enorm zum Wachstum der Softwareentwicklung und der Entwicklung der internationalen IT-Landschaft beigetragen haben, wird ihre weite Verbreitung nicht von Wenigen als negativ erachtet. Dies wird auf die fehlende Regulierung zurückgeführt, die zu zahlreichen juristischen Problemen führen kann. Auch bezüglich der Definition, was als Open Source und was Closed Source deklariert werden kann, stellt einen wesentlichen Problemfaktor dar.

Um diesen Umständen entgegenzuwirken hat die Open-Source-Gemeinschaft Klassifizierungsschemata eingeführt, die in der Regel auf Copyleft-Bestimmungen (Um ein Programm unter das Copyleft zu stellen, wird es zuerst unter ein Copyright gestellt; danach werden als Rechtsmittel Vertriebsbestimmungen hinzugefügt, die es allen erlauben, den Quellcode des Programms oder jedes davon abgeleiteten Programms zu verwenden, zu ändern und weiter zu verteilen) beruhen, um geeignete Anwendungsfälle für das Open-Source-Softwareentwicklungsmodell zu bestimmen.

Das US-Bundesberufungsgericht, entschied darüber hinaus, dass OSS-Lizenzen rechtsverbindliche Anforderungen für die Nutzung von urheberrechtlich geschütztem Material enthalten müssen. Findet durch einen Benutzer ein Regelverstoß gegen diese offenen Standards statt, verliert er seine Lizenz und verstößt damit gegen die Norm für Urheberrechtsverletzungen, ähnlich wie bei der unbefugten Nutzung einer proprietären Lizenz. Die Folgen dafür können gravierend sein.

Übrigens: Open Source vs. freie Software

“Open Source” und “Freie Software” bezeichnen im Wesentlichen das Gleiche. Der Begriff “Freie Software” ist lediglich etwas älter (1985) und stammt von der Free Software Foundation. Der Gedanke der frei zugänglichen Software ist gleich, nur die Motivation dahinter ist verschieden. Bei Open Source ist es der praktische Nutzen, der durch die gemeinsame Weiterentwicklung von Software entsteht. Bei der freien Software ist es die Ideologie dahinter und der Nutzen für den Anwender.

Fazit

Ich bin davon überzeugt, dass das Wissen der Menschheit der Welt gehört und durch das Wissen auch die Vermittlung von Bildung besser vonstattengehen kann. So dient das Wissen auch der Fähigkeitsvermittlung, bei der eine Gesamtheit der Fähigkeiten zum Tragen kommt. Bildung wiederum hat auch eine moralische Funktion.

Daher kann durch Bildung die Voraussetzung dafür geschaffen werden, dass Menschen eher Verantwortung für sich selbst, sowie für andere in ihrem Umfeld und ihrer Umwelt übernehmen. Kurz: Mithilfe von Wissen und Bildung kann ein Mensch eher zwischen Gut und Böse unterscheiden. Ohne Wissen und Bildung funktioniert keine moderne Software oder Demokratie. Und dies sind nun einmal die Schlüssel für ein gutes Miteinander, zu Arbeit und Beruf in unserer heutigen Zeit.

Deshalb muss sowohl Wissen als auch die Bildung kostenlos zugänglich gemacht werden – Damit auch Quellcodes von Software. Dies alles mag zwar auf dem ersten Blick etwas verzerrt wirken, doch wenn man bedenkt, dass viele Menschen ihr Wissen heutzutage fast ausschließlich aus dem Internet bzw. von den digitalen Medien beziehen, kann es meiner Meinung nach durchaus Sinn machen. Aber ich lasse mich auch gerne jederzeit eines Besseren belehren 😉

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Es wird alles schlimmer!

Wirklich? Als Unternehmer und politisch engagierter Mensch verfolge ich auch die Nachrichten mit. Eine schreckliche Nachricht jagt die andere. Die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Es gibt immer mehr Kriege, Gewaltverbrechen, Naturkatastrophen. Viele Menschen tragen solche beängstigenden Bilder im Kopf. Besonders in den sozialen Medien, bei der jede(r) in einer gewissen künstlichen Blase festsitzt und nur noch mit auf die eigene Person zugeschnittenen Feeds (Ein Feed ist eine ständig aktualisierte Liste der neuen Inhalte, die von den Accounts gepostet werden, denen ein Nutzer in den sozialen Medien folgt. Die meisten Social Media-Feeds sind aber nicht rein chronologisch angeordnet und basieren auf den selbstgewählten Kontakten, sondern werden von einem Algorithmus gesteuert) zugemüllt wird.

Unser Gehirn verführt uns zu einer dramatisierenden Weltsicht, die mitnichten der Realität entspricht, wie der geniale Statistiker und Wissenschaftler Hans Rosling erklärt. Wer Factfulness gelesen hat, wird ein sicheres, auf Fakten basierendes Grundgerüst erhalten, um die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist. Die zehn gängigsten Arten von aufgebauschten Geschichten erkennen, bessere Entscheidungen treffen können, gegebenenfalls die persönliche Sachlichkeit so steigern, dass in der Zukunft eine offenere, neugierige und entspannte Geisteshaltung, in der man nur noch Ansichten teilt und Urteile fällt, die auf soliden Fakten basieren. Und im Zeitalter des Social Engineerings, der Botnet’s und Fake News, ist dies bitter nötig. Diese Begriffe werden im Anschluss kurz erklärt.

Was ist Social Engineering?

Beim Social Engineering werden menschliche Eigenschaften wie Hilfsbereitschaft, Vertrauen, Angst oder Respekt vor Autorität ausgenutzt, um Personen geschickt zu manipulieren. Cyber-Kriminelle verleiten das Opfer auf diese Weise beispielsweise dazu, vertrauliche Informationen preiszugeben, Sicherheitsfunktionen auszuhebeln, Überweisungen zu tätigen oder Schadsoftware auf dem privaten Gerät oder einem Computer im Firmennetzwerk zu installieren. Social Engineering ist an sich nichts Neues und dient seit Menschengedenken als Grundlage für die unterschiedlichsten Betrugsmaschen. Im Zeitalter der digitalen Kommunikation ergeben sich jedoch äußerst effektive, neue Möglichkeiten für Kriminelle, mit denen sie Millionen von potenziellen Opfern erreichen können.

Botnet?

Ein Botnet oder Botnetz ist eine Gruppe automatisierter Schadprogramme, sogenannter Bots. Die Bots (Roboter) werden auf vernetzten Rechnern ausgeführt, deren Netzwerkanbindung sowie lokale Ressourcen und Daten ihnen, ohne Einverständnis des Eigentümers, zur Verfügung stehen. In Deutschland gab es 2010 über 470.000 solcher Bots, von denen im Durchschnitt etwa 2.000 pro Tag aktiv waren. Die Initiative botfrei.de (Da kann man übrigens auch einen Phishing Selbsttest machen) des Verbandes der Internetwirtschaft ECO stellte 2014 bei 220.000 stichprobenartig untersuchten Computern 92.000 verseuchte Systeme mit rund 725.000 infizierten Dateien fest, woraus sich eine Infektionsrate von ca. 40 Prozent aller Computer in Deutschland errechnet.

Laut Bericht zur Lage der IT-Sicherheit in Deutschland 2015 des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), wurden im ersten Halbjahr 2015 in Deutschland täglich bis zu 60.000 Systeme neu infiziert. Betreiber illegaler Botnetze installieren die Bots ohne Wissen der Benutzer auf deren Computer und nutzen sie für ihre Zwecke. Die meisten Bots können von einem Botnetz-Operator (Auch Bot-Master oder Bot-Hirte genannt) über einen Kommunikationskanal überwacht werden und Befehle empfangen. Dieser wird in der Fachsprache als Command-and-Control-Server bezeichnet. Kurz: C&C-Server. Ich muss da immer an Command & Conquer denken. Ja, das ist ein Computerspiel 😉 Über Botnet’s kann man Bücher schreiben. Daher werde ich dieses Thema wohl zu einem späteren Zeitpunkt nochmal aufgreifen.

Fake News

Als Fake News werden im engeren Sinn und im Rahmen aktueller Debatten vor allem das Streuen von Falschmeldungen als Propagandamittel verstanden. Meist soll mit deren Hilfe der politische Diskurs verschoben sowie Angst und Hass gegenüber bestimmten Personengruppen geschürt werden. Fake News lassen sich anhand ihres Umgangs mit realen Gegebenheiten und Ereignissen unterteilen in: Aus dem Kontext gerissene Meldungen,
manipulierte Nachrichten und erfundene Geschichten. Auch bei diesem Thema kann man so richtig in die Tiefe gehen. Doch dies werde ich gewiss nicht auf diesem Blog machen, da man hierzu genug Informationen im Netz findet. Nur aufpassen, dass man bei der Recherche auch keine Fake News erwischt 😉

Weiter zum Buch

Es gehört aus meiner Sicht zu den besten und unterhaltsamsten Sachbüchern dieses Jahrzehnts. Ich finde es etwas schade, dass der Autor im Jahr 2017 verstorben ist. Dadurch hat er das Erscheinen und den Erfolg seines Buches Factfulness leider nicht mehr erleben und feiern dürfen. Auch hat die Menschheit damit eine Person verloren, die einen großen Beitrag für ein gutes Miteinander geleistet bzw. das Potential dafür signifikant gesteigert hat.

Factfulness beginnt mit einem aus 13 Fragen bestehenden Quiz, die im Multiple-Choice-Verfahren beantworten werden. Wobei jeweils nur eine Antwort richtig ist. Teilt mir Eure Resultate gerne gleich zu Beginn mit, wenn Ihr Eure Antworten evaluiert. Ich möchte jetzt aber nicht zu viel verraten. Ich war fasziniert über meine Resultate. Die 13 Fragen werden heute von fast 90% aller Befragten und in allen Bildungsschichten fast auf die gleiche Weise falsch beantwortet. Man hat auch Schimpansen nach dem Zufallsprinzip für die 13 Fragen jeweils den Buchstaben A, B oder C auswählen lassen und das Ergebnis war im Gesamtdurchschnitt lediglich zu 60% falsch.

Das Buch zeigt gekonnt falsche Wahrnehmungen auf, die leider allzu oft auch zu falschen Entscheidungen in der Politik und Wirtschaft führen. Rosling zeigt aber auch die Methoden auf, wie man sich dieser Falschwahrnehmungen entziehen kann und eine ganz große Hilfe dabei spielt das Hinterfragen von vorgelegten Statistiken und anderem Zahlenmaterial. Das Buch eignet sich auch hervorragend als legitime Informationsquelle.

Klimawandel?

Das Zahlen und Datenmaterial hat – so berichtet der Autor selbst in seinem Buch Factfulness – auch den ehemaligen Kandidaten für das US-Präsidentenamt, Al Gore, begeistert. In einem persönlichen Gespräch bat er Rosling, ob er die Diagramme auch für seine Präsentationen bezüglich des Klimawandels nutzen dürfe. Rosling lehnte dies ab. Doch die Begründung dafür findet Ihr im Buch!

Muss gleich in mein Meeting und habe noch 40 Minuten Zeit, um mich vorzubereiten.

In diesem Sinne – Wünsche ich Euch noch einen schönen Abend und bis morgen! Da geht es dann um virtuelle Maschinen 😉

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