Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern
Algorithmen sind heutzutage so gut wie überall – sie ordnen uns die Welt und wählen für uns aus. Doch sie machen auch Fehler und sind weniger objektiv, als wir meinen. In den Blinks zu Hello World (2019) zeigen wir dir die Welt der Algorithmen: Wo sie eingesetzt werden, was sie können und wie sie funktionieren, aber auch, wieso wir uns nicht zu sehr auf sie verlassen und zu viel Kontrolle an sie abgeben sollten.
Hannah Fry ist Professorin für Mathematik am University College London und forscht darüber, wie sich menschliches Verhalten mithilfe von Daten entschlüsseln lässt. Durch einen TED-Vortrag über Liebe und Mathematik wurde sie auch einem größeren Publikum bekannt. Seitdem spricht sie u.a. in der BBC über Daten und Algorithmen, und natürlich über ihr Lieblingsthema: die Mathematik.
Algorithmus – schon das Wort klingt ja kompliziert. Dabei ist es prinzipiell nichts anderes als eine Art Anleitung mit einer Reihe von Befehlen, vergleichbar mit Kochrezepten oder der Aufbauanleitung zu deinem Billy-Regal.
Bloß sind die handelsüblichen Algorithmen natürlich nicht auf Papier gedruckt, sondern bestehen aus einem Computercode, der sich aus mathematischen Gleichungen, Logik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen zusammensetzt. Sie werden mit Daten gefüttert, bekommen ein Ziel gesetzt und arbeiten dann die Rechenschritte ab, bis es erreicht ist.
Algorithmen ordnen, klassifizieren, filtern und kombinieren Daten – oft sogar alles zusammen. Der Google-Such-Algorithmus z.B. priorisiert Ergebnisse so, dass er dir die Webseite zuerst anzeigt, nach der du wahrscheinlich auch gesucht hast. Netflix schlägt nach einem ähnlichen Prinzip Filme vor. Und Facebooks Feed-Algorithmus filtert dir die Posts heraus, für die du dich mit höherer Wahrscheinlichkeit interessieren könntest.
Aber wie genau machen die Algorithmen das? Nun, da gibt es zwei verschiedene Typen: Der erste arbeitet mit klaren und direkten, von Menschen erstellten Anweisungen. Eben ganz nach dem Prinzip einer Bauanleitung. „Zuerst machst du dies. Danach das. Und wenn das geklappt hat, dann jenes.“ Ein derartiger Algorithmus kann nur leisten, was der Mensch vorher programmiert hat. Das heißt aber nicht, dass er nicht auch kompliziert und leistungsfähig sein kann.
Der zweite Typus ist selbstlernend, beruht also weniger auf einer genauen Programmierung, sondern funktioniert mehr nach dem Prinzip Learning by Doing. Der Algorithmus lernt so, wie auch Lebewesen lernen. Angenommen, du wolltest deinem Hund beibringen, Pfötchen zu geben. Dazu gibst du ihm natürlich keine Liste mit Anweisungen – also keine Programmierung –, sondern belohnst ihn einfach, sobald er es richtig macht. Das Lernen passiert dann von alleine.
Ähnlich funktioniert es beim selbstlernenden Algorithmus: Man setzt ihm ein Ziel, füttert ihn mit Daten – und gibt dann ab und zu Feedback, ob er sich dem Ziel nähert oder sich auf der falschen Spur befindet.
Doch wie kommt man an die wertvollen Daten, mit denen man selbstlernende Algorithmen füttert?
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