Computer Vision, also der visuelle Zweig künstlicher Intelligenz, spielt eine immer wichtigere Rolle in Wirtschaft (z.B. Industrie 4.0, autonomes Fahren), Sozialem (Überwachung, Medizin) und Wissenschaft (vorrangig in den Natur-, Ingenieur-, und Lebenswissenschaften). Auch wenn erste Prototypen in den Digital Humanities, zum Beispiel in der digitalen Kunstgeschichte (Bell / Impett, 2019) und in den A/V-orientierten Digital Humanities (Arnold / Tilton, 2019a), entwickelt werden, wird die rasante Entwicklung des visuellen maschinellen Lernens in den Geisteswissenschaften noch relativ wenig reflektiert. Dies liegt teilweise daran, dass dessen Erforschung und kritische Reflektion eine fundierte Kenntnis der technischen Prozesse erfordert.