Hello World Book Summary - Hello World Book explained in key points

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Hello World summary

Name: Hello World
Rating: 4 (64 reviews)
Author: Hannah Fry

Hannah Fry

Was Algorithmen können und wie sie unser Leben verändern

4 (64 ratings)

22 mins

Topics

Artificial Intelligence

Table of Contents

Hello World
Summary of 9 key ideas

Audio & text in the Blinkist app

Key idea 1 of 9

Was drin ist für dich: Lernen, wieso wir Algorithmen schätzen, ihnen aber nicht blind vertrauen sollten.

Ob wir es gerade bemerken oder nicht: Algorithmen bestimmen unser Leben. Und wir geben weit mehr an sie ab, als wir denken. Sie diktieren nicht nur, welche Werbung uns online angezeigt oder welcher Film uns als nächstes vorgeschlagen wird, sondern sie stecken auch in Flugzeugen oder Autos. Ja, möglicherweise bestimmen sie bald sogar darüber mit, welche Straftäter ins Gefängnis gehen und welche nicht. Immerhin trauen wir ihnen zu, objektiv und fair entscheiden zu können. Aber stimmt das wirklich?

Nicht ganz. Algorithmen werden uns viel im Leben erleichtern – doch sie machen auch Fehler. Die Mathematikerin und Datenforscherin Hannah Fry schlägt deshalb vor, den Algorithmen vorerst nicht allzu viel Macht einzuräumen. Diese Blinks erklären, was Algorithmen sind und wie sie funktionieren, in welchen Bereichen sie uns schon heute haushoch überlegen sind – und wo wir ihnen besser nicht zu viel zutrauen sollten.

Außerdem wirst du herausfinden,

wie ein Algorithmus es schafft, Johann Sebastian Bach besser nachzuahmen als jeder Komponist,
warum Autos noch lange nicht autonom fahren können, und
wieso deine Daten nicht anonym sind, selbst wenn sie anonymisiert weitergegeben werden.

Es gibt zwei Typen von Algorithmen, die jeweils für verschiedene Aufgaben geeignet sind.

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?

Unternehmen machen mit unseren Daten Gewinne, wir aber tragen das Risiko.

Ob wir wollen oder nicht – wir alle produzieren Daten. Schon ein einfacher Morgen generiert Unmengen: Was wir einkaufen, wie spendierfreudig wir sind, welchen Weg wir zur Arbeit nehmen und welches Fortbewegungsmittel wir benutzen. Alle diese Daten können für Unternehmen von großem Interesse sein, in diesem Fall z.B. für Supermärkte oder Taxiunternehmen. Doch wie kommen sie überhaupt daran?

Die Antwort: vor allem online. Nirgends sonst geben wir so viel von uns preis. Mit unserem Surfverhalten zeigen wir, was wir mögen und wer wir sind, und erlauben so den Algorithmen, ein Profil von uns erstellen. Nach diesem Profil bekommen wir dann bspw. maßgeschneiderte Werbung angezeigt. Oder dachtest du, es sei ein Zufall, dass du gerade Fahrräder gegoogelt hast, und kurz darauf in der Seitenleiste von Spiegel Online die Angebote eines Fahrradshops angezeigt werden?

In der Justiz werden Algorithmen zur Risikoeinschätzung eingesetzt und entlasten damit die Richter.

Was können wir Algorithmen realistischerweise zutrauen? Besonders sensibel wird die Beantwortung dieser zentralen Frage, wenn es um die Justiz geht. Zurzeit ersetzen Algorithmen noch keine Richter. Allein schon deshalb, weil sie noch nicht in der Lage sind, die Argumente zweier Parteien abzuwägen oder Konzepte wie etwa mildernde Umstände miteinzubeziehen. Doch es gibt auch Felder in der Rechtsprechung, in denen sie menschliche Richter übertrumpfen.

Z.B. kann ein Algorithmus mithilfe von allgemeinen Kriminalstatistiken und Personendaten ausrechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Person eine erneute Straftat begehen wird. Bereits in den 1920er-Jahren machten statistische Modelle bessere Vorhersagen über Rückfälligkeit als menschliche Experten.

Algorithmen können bei der Früherkennung von Krankheiten helfen.

Die Geschichte der Medizin lässt sich im Grunde auf eine zentrale Formel bringen. Denn was vor 2500 Jahren zur Zeit von Hippokrates, dem Vater der modernen Medizin, galt, gilt auch heute noch: Bei medizinischen Fragen geht es darum, Muster zu erkennen. Und genau das beherrschen Algorithmen besonders gut.

Muster zu erkennen heißt: bestimmen, einordnen und Wahrscheinlichkeiten voraussagen. In der medizinischen Praxis ergeben sich aus der Mustererkennung dann Fragen wie: Ist der Knöchel gebrochen oder nur verstaucht? Stellt diese Entzündung ein ernsthaftes Problem dar oder wird sie von alleine weggehen? Ist die Schwäche nur eine vorübergehende Erkältung oder muss ein Antibiotikum eingenommen werden?

Selbstfahrende Autos sind noch nicht so ausgereift, wie wir denken.

Selbstfahrende Autos tauchen in der Presse vor allem in zweierlei Szenarien auf: Entweder in Horrorgeschichten, bei denen Menschen bei Verkehrsunfällen ums Leben kommen. Oder aber sie werden dafür verantwortlich gemacht, schon bald Millionen von Truckern und Taxifahrer arbeitslos zu machen. Was die meisten dabei vergessen, ist die Frage, ob die Technologie überhaupt schon so weit ist.

Um diese Frage beantworten zu können, müssen wir zunächst einmal verstehen, wie die Technik hinter den selbstfahrenden Autos aussieht. Denn auch hier steckt natürlich ein Algorithmus dahinter. Und der hat es in sich, denn seine Aufgabe ist es, genau zu ermitteln, wo sich das Auto in jedem Moment befindet. Um dies errechnen zu können, braucht er diverse Daten: GPS, Kameraaufnahmen, Drehgeschwindigkeit sowie Laserdaten, die den Abstand zu allen möglichen Hindernissen angeben.

Algorithmen können bei der Vorhersage und Aufklärung von Verbrechen helfen.

Nicht nur bei der Verurteilung von Straftätern, sondern auch bei der Verbrechensbekämpfung selbst können Algorithmen immens hilfreich sein. Die besten von ihnen basieren sogar nur auf einem einzigen Parameter: dem Tatort.

Kriminelle erzeugen bei ihren Vergehen oft unbewusst räumliche Muster. Das brachte den ehemaligen Polizisten Kim Rossmo im Jahr 1995 auf die Idee, einen besonderen Algorithmus zu entwickeln. Statt die riesige Menge an Beweisen zu berücksichtigen, die an jedem Tatort gesammelt werden, sollte sein Algorithmus sich stattdessen einzig auf die Geografie fokussieren.

Algorithmen sind gute Nachahmer – doch ob sie auch künstlerisch kreativ sind, ist fragwürdig.

Bis hierher haben wir bereits einige erstaunliche Fähigkeiten von Algorithmen kennengelernt: Sie helfen in der Medizin und bei der Verbrechensbekämpfung, oder sorgen dafür, dass Autos ohne Fahrer fahren. Doch ein geniales Musikstück komponieren, das einen zu Tränen rührt? Das können doch wohl nur Menschen. Oder?

Kunst und Kreativität gelten gemeinhin als rein menschliche Unterfangen. Doch auch Algorithmen können Kunstwerke erzeugen. Sogar so gute, dass sich nicht mehr sagen lässt, ob nun ein Mensch oder ein Algorithmus sie erschaffen hat.

Algorithmen bleiben immer so fehleranfällig wie ihre Erschaffer selbst.

Die allermeisten von uns haben einen ausgeprägten Sinn für Gerechtigkeit. Wahrscheinlich haben wir deswegen auch ein so großes Bedürfnis nach Objektivität. Viele Menschen meinen nun, diese in Algorithmen gefunden zu haben. Doch sind Algorithmen wirklich absolut objektiv, fehlerfrei und damit gerecht? Leider nein. Daher sollten wir uns genau überlegen, wie viel Macht wir an sie abgeben wollen: Wann lassen wir sie für uns entscheiden, wann bestimmen wir lieber selbst?

Klar ist: Wir sollten Algorithmen nicht einfach so als Autorität betrachten. Denn hinter jedem Algorithmus steckt jemand, der ihn geschaffen hat. Und da gibt es jede Menge Hochstapler. Die einen versprechen uns, mithilfe ihres Algorithmus den perfekten Partner zu finden, die anderen locken mit der einzig richtigen Behandlung einer Krankheit.

Zusammenfassung

Die Kernaussage dieser Blinks ist:

Algorithmen, diese unscheinbaren digitalen Anleitungen, verstecken sich heute so gut wie überall. Sie sortieren, was und wen wir auf Google, Facebook oder Twitter sehen. Wir finden sie aber auch in der Medizin, bei der Polizeiarbeit und sogar in der Kunst. Viele dieser Bereiche haben sie revolutioniert und dadurch unser Leben vereinfacht. Aber sie machen auch Fehler, die wir nur allzu gerne übersehen oder übergehen. Wir sollten daher aufhören, Algorithmen unhinterfragt als Autorität zu verstehen, und sie stattdessen kritisch hinterfragen.

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What is Hello World about?

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.

Best quote from Hello World

„Jedes Mal, wenn wir einen Algorithmus verwenden [...], müssen wir uns fragen, welche Motive dahinterstecken.

—Hannah Fry

Who should read Hello World?

Daten-Freaks
Zukunftsinteressierte
Alle, die verstehen wollen, wie Maschinen denken

About the Author

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.

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