Nachdem ich jetzt zur Genüge dargelegt habe, wieso wir oftmals Probleme mit rationalen Entscheidungen haben, kann ich auch mal dazu übergehen, euch zu erzählen, warum ihr trotzdem nicht komplett abgebrannt seid, obwohl ihr euch jedes Mal auf das dümmere Glücksspiel einlasst, mit Wahrscheinlichkeiten angeblich nur so gut umgehen könnt wie mit einem Kernreaktor und eure Emotionen euch Stolpersteine gegen die Kniescheiben werfen und euch auslachen, wenn ihr stolpert.

Die Antwort sind Heuristiken. Frei auf Wikipedia kopiert und hier eingefügt:

Heuristik (altgr. εὑρίσκω heurísko „ich finde“; von εὑρίσκειν heuriskein ‚auffinden‘, ‚entdecken‘) bezeichnet die Kunst, mit begrenztem Wissen (unvollständigen Informationen) und wenig Zeit zu guten Lösungen zu kommen.[1] Es bezeichnet ein analytisches Vorgehen, bei dem mit begrenztem Wissen über ein System mit Hilfe von mutmaßenden Schlussfolgerungen Aussagen über das System getroffen werden.

Ja, ich habe sogar die Links drin gelassen.

Aber ihr lest ja nicht meinen Blog, um von mir auf Wikipedia verwiesen zu werden. Wenn doch, könnt ihr einfach da weiterlesen.

Danke an alle, die noch da sind. 😀

Und jetzt endlich mal los: Heuristiken sind eine tolle Sache, weil sie uns dabei helfen, einige Unzulänglichkeiten unseres Entscheidens durch vereinfachungen und Faustregeln auszugleichen. Die größte dieser Unzulänglichkeiten ist eine, die ich noch nicht beim Namen genannt habe, obwohl sie all die anderen Probleme überhaupt erst ermöglicht: die begrenzte Arbeitskapazität unseres Gehirns. Selbst wenn wir ein Computer wären, würden unsere kognitiven Fähigkeiten nicht ausreichen, um immer die optimale Lösung zu finden. Das sieht man zum Beispiel an Robotern, die noch immer mehr so mittelmäßig gut funktionieren, selbst wenn es um einfache Dinge wie das Laufen geht. (Ich rate euch, auf diese Links zu klicken. Super geil!) Andererseits wird mir jeder, der mal einen Taschenrechner in der Hand hatte, glauben, dass Computer weitaus besser als wir sind, wenn es um die pure Berechnung von Dingen geht. Wenn wir also so viele Ereignisse als Erwartungswerte betrachten können, wieso scheitern Computer dann dennoch oftmals so grandios, obwohl sie dadurch berechenbar werden müssten?


Heuristiken sind Hilfsmittelchen, mit denen wir zu erstaunlich guten Ergebnissen kommen können.


Die einfache Antwort: Auch Computer haben für viele dieser Probleme nicht die richtige Rechenleistung oder (wie im Falle der KI, die ich mit einer Gruppe mal für ein Uni-Projekt programmiert habe) sind strunzdumm und schlecht programmiert. Hinzu kommt das große Problem, die Ereignisse zunächst mit passenden Werten versehen zu müssen, und wenn wir uns in diese Gefilde wagen, könnte ich nun noch über Kategorisierung, Computer Vision, Lernen und viiiieeeele andere Dinge, die der Informatik den Schlaf rauben, schreiben. Stellt euch diesbezüglich das altbekannt Roboter-versteht-Emotionen-nicht-Problem vor.

Wie bereits von Wikipedia umschrieben, können Heuristiken eine Abkürzung sein, die Mensch und Maschine das tatsächliche Berechnen erspart oder zumindest vereinfacht. Menschen sind gut in Heuristiken. Menschen sind gut darin, spärlich und einfache Informationen zu sammeln, um etwas Brauchbares daraus zu machen. Dafür orientieren sie sich häufig (unbewusst) an einfachen Entscheidungsregeln. Nehmen wir ein bekanntes Experiment, das häufig in abgewnadelten Versionen durchgeführt wird, als Beispiel:

Städte im Vergleich

Versuchspersonen aus den USA und aus Deutschland werden gebeten, die Größe von Städten einzuschätzen, und beispielsweise zu entscheiden, welche von zwei Städten mehr Einwohner hat, oder eine Liste von Städten in die richtige Reihenfolge bringen.
Während Deutsche bei US-Amerikanischen Städten recht erfolgreich waren, gab es in häufigen Fällen schlechtere Ergebnisse, wenn Amerikaner deutsche Städte einschätzten. Ein weiteres Ergebnis zeigt, dass Deutsche auch einige amerikanische Städte besser einschätzten als Amerikaner. Woran liegt das?

Die einfachste Heuristik, die hier verwendet werden kann, ist Recognition.

„Kenne ich eine der Städte? Dann nehme ich die. Kenne ich beide? Dann nehme ich die, die mir präsenter ist. Kenne ich keine? Raten!“ 
Wieso können Deutsche das besser?
Können sie nicht! Es ist die Aufgabe: Wir hören durch Nachrichten, Filme und Popkultur weitaus mehr relevante Städtenamen aus den USA, als die USA von uns. Weiter als Frankfurt und Berlin kommen deutsche Nachrichten dort vermutlich nur selten – welcher Amerikaner ist sich bitte der Existenz von Darmstadt bewusst? Amerikaner müssen in unserem Kontext öfter raten als wir bei ihnen – und haben dadurch eine schlechtere Chance, richtig zu liegen.
Außerdem habe ich ein kleines Ergebnis zu Gunsten der Dramatik weggelassen: So wie wir besser im Einschätzen amerikanischer Städte sind, sind auch Amerikaner mitunter besser darin, unsere Städte zu sortieren, als wir es sind.

Selbst wenn wir ein Computer wären, würden unsere kognitiven Fähigkeiten nicht ausreichen, um immer die optimale Lösung zu finden.


Das Experiment wurde auch mit mehr Informationen durchgeführt. So wurde den Probanden zusätzlich mitgeteilt, welche der Städte einen Flughafen haben, welche die Hauptstadt eines Staates oder Bundeslands sind, und so weiter.
Besser als Recognition funktionierte hier eine andere Heuristik: Take the Best. Dabei werden die Kriterien in eine Reihenfolge bezüglich ihrer Aussagekraft gebracht, und zwei Kandidaten anschließend anhand dieser Kriterien verglichen. Beim ersten Kriterium, das zwischen den Städten diskriminieren kann, wird die besser Stadt genommen. Soll heißen: Wenn mir beide Städte bekannt sind, aber nur eine einen Flughafen hat, breche ich den Vergleich ab und nehme die mit Flughafen.
Bumm. Hammer Ergebnisse. Vorausgesetzt, man wählt eine sinnvolle Reihenfolge der Kriterien. Wieder mal ein Ergebnis, zu dem man erst Mal mit Entscheidungen kommen muss…
Tatsächlich konnte aber in Simulationen und Experimenten gezeigt werden, dass Take-the-Best eine der effektivsten Heuristiken ist; genaugenommen sogar die unschlagbar effektivste, vorausgesetzt man kann die Validität – also die Aussagekraft – der Kriterien richtig einschätzen.
Heuristiken sind also Hilfsmittelchen, mit denen wir zu erstaunlich guten Ergebnissen kommen können. Dass wir dennoch ab und zu schlecht entscheiden, liegt an den vielen kleinen Fehlern, die sich einschleichen, und unsere Interpretationen ruinieren können – falsch eingeschätzte Wahrscheinlichkeiten, eine falsche Gewichtung verschiedener Hinweise oder Kategorien, Emotionen, Unachtsamkeit.
Aber diese Fehler sind menschlich. (Und damit kann ich dieses Thema fürs Erste mit einem sehr abgetakelten Spruch beenden. Yay!)

 

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.