Читать книгу Augmented Intelligence. Wie wir mit Daten und KI besser entscheiden - Thomas Ramge - Страница 11

Die Digitalisierung hat uns eine bis dato unvorstellbare Menge und Vielfalt an Informationen gebracht, maschinenlesbar als Daten gefasst. Sie hat uns, beschleunigt durch die Methoden des maschinellen Lernens, sowohl mächtige als auch filigrane Werkzeuge an die Hand gegeben, um diese Informationen zu sortieren, zu analysieren, Muster in ihnen zu erkennen und diese Erkenntnisse für uns nutzbar zu machen. Bei systematischen Entscheidungsprozessen spielen drei besondere Stärken von Software und datenreichen IT-Systemen eine wichtige Rolle:

1 Verlässlichere Vorhersagen.

2 Das Filtern von Informationen.

3 Die logische Beschreibung und Visualisierung komplizierter Wechselwirkungen.

»Prediction machines«, Vorhersagemaschinen, nennen die kanadischen Ökonomen und Computerwissenschaftler Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb jene IT-Systeme, die mit so genannter Künstlicher Intelligenz aus vielen Beispielen lernen, Muster zu erkennen, und in ähnlichen Situationen dann aus den Mustern der Vergangenheit und Gegenwart Prognosen für die Zukunft ableiten. Es fällt naturgemäß leichter, Entscheidungen zu fällen, wenn wir über gute Vorhersagen verfügen, im Idealfall hinterlegt mit Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Szenarien. Die zweite und dritte Stärke maschineller Entscheidungsunterstützung, also Filtern von Informationen und die Visualisierung von Kausalitäten, haben vor allem mit einer großen Schwäche des menschlichen Gehirns zu tun. Wir Menschen sind in Entscheidungssituationen sehr schnell überfordert, wenn wir große Mengen an Informationen verarbeiten sollen. Noch schwerer fällt es uns mit unseren begrenzten kognitiven Mitteln, den Überblick über die Wechselwirkungen verschiedener Einflussfaktoren in einer simulierten Zukunft zu behalten.

Digitale Filter können uns helfen, die relevanten Informationen rasch zu finden; zum Beispiel aus einem riesigen Angebot eines Onlineshops nur schwarze Schuhe, Oxford-Stil mit Ledersohle, Größe 44 in der Preisspanne von 120 bis 170 Euro. Das reduziert Entscheidungsoptionen rasant und beschleunigt Entscheidungsprozesse, sofern wir wissen, was wir suchen. Gleichzeitig gibt es immer bessere Softwaresysteme, die Ärzte mit einer Alarmfunktion unterstützen, bei einem bestimmten Krankheitsbild bestimmte Medikamente nicht zu verschreiben, obwohl diese auf den ersten Blick für die Behandlung geeignet erscheinen, doch bei einem bestimmten Typus Patient mit bestimmten Genen nicht wirken oder gar unschöne Nebenwirkungen entfalten. Diese Nebenwirkungen könnte der Arzt ohne Konsultation des Systems mit einem einprogrammierten, weitverzweigten Entscheidungsbaum nach Wenn-dann-Logik niemals überblicken. Auf diese Weise fördert ein solches System so genanntes konstellatorisches Denken. Konstellatorisches Denken beschreibt die Fähigkeit, Verknüpfungen in komplizierten Zusammenhängen zu erkennen und die richtigen Schlussfolgerungen für unsere Entscheidungen aus diesen zu ziehen.