Ob Unternehmensgründer, Sportler oder Wissenschaftler – wer nach herausragenden Ergebnissen strebt, wird ein gewisses Maß an Selbstüberschätzung an den Tag legen müssen. Denn realistisch gesehen werden die wenigsten Startups zu Unicorns, die wenigsten Sportler Olympiasieger und die wenigsten Wissenschaftler Nobelpreisträger.

Die Krux am Thema der Selbstüberschätzung ist das eigene Umfeld. Ein optimistisches Umfeld treibt optimistische Personen zu weit in die Selbstüberschätzung. Ein pessimistisches Umfeld hält eine pessimistische Person zu stark von Selbstüberschätzung ab.

Ein starker Optimist, der nur von Optimisten umgeben ist, läuft Gefahr, in einem kurzfristigen Hype oder einer platzenden Blase zu landen.

Mittelfristige Künstliche Intelligenz

In einigen Jahrzehnten werden wir es womöglich mit einer Künstlichen Intelligenz zu tun haben, die uns Menschen weit überlegen ist.

Für manche KI-Forscher ist diese Möglichkeit die zentrale Problematik unserer Zeit. Wie können wir eine bösartige KI verhindern? Wie können wir verhindern, dass es zu einer Singularität mit unerwünschten Konsequenzen kommt?

Andere Forscher halten diese Bedenken für vollkommen übertrieben. Ihre These: Nur weil ein Problem in der Zukunft möglicherweise auftreten könnte, sollten wir nicht zu viel Zeit darin investieren. Oder, wie Andrew Ng es formulierte: „Ich mache mir auch keine Sorgen über die Überbevölkerung des Mars.“

Marktmechanismen der Wissenschaft

Je komplexer wissenschaftliche Probleme, je offener die Zusammenarbeit unter Wissenschaftlern und je unzähliger die Anzahl an technologischen Hilfsmitteln – desto mehr wird Wissenschaft von Marktmechanismen beherrscht.

Es ist erstaunlich, was Märkte in der Wirtschaft zu Stande bringen. Sie regeln Preise, sorgen für die Übereinstimmung von Angebot und Nachfrage, bringen Innovationen hervor.

Märkte schaffen das alles ohne einen zentralen Kontrolleur.

noah leidingerJune 30, 2020Wissenschaft, Wissen, Forschung, Zukunft, Entwicklung, Technologie, Netzwerke, Markt, Märkte, Mechanismen, Resilienz, Komplexität

Konsens, Rationalität, Kreativität

Die meisten Menschen treten radikalen Ideen und sonderbaren Innovationen mit sofortiger Ablehnung entgegen. Unsere gesellschaftliche Grundeinstellung gegenüber neuartigen Dingen ist alles andere als positiv.

Die Mehrheit überschätzt also den Wert des Konsenses und bremst innovative und neuartige Ideen.

Wer dieser Mehrheit nicht angehören will, hat zwei Optionen: die rationale Einschätzung oder die kreative Überschätzung.

Einzigartige Leistungen

Es gibt Menschen, die Nobelpreise gewinnen. Es gibt Menschen, die ihr kleines Start-Up zu einem Milliardenkonzern aufbauen. Solche Menschen vollbringen einzigartige Leistungen.

Der wohl wichtigste Strang der all diese Menschen verbindet, ist der Glaube, einzigartige Leistungen vollbringen zu können. Die meisten von uns wollen zwar etwas Bleibendes auf dieser Welt hinterlassen, die Courage, um wirklich einzigartige Beiträge zu leisten, besitzen aber nur sehr wenige.

“One of the characteristics of successful scientists is having courage. Once you get your courage up and believe that you can do important problems, then you can. If you think you can't, almost surely you are not going to.” – Richard Hamming in seinem Vortrag “You and your research”

Künstliche Ratten – ein neuer Windtunnel

In einer Kollaboration mit Harvard hat diese Woche das berüchtigte KI-Unternehmen DeepMind erneut auf sich aufmerksam gemacht. Neben der Entwicklung eines neuen Modells auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz wurden für dieses Projekt sogar zwei Long Evans Ratten seziert.

Für Neurologen ist es schwer, allgemeine Zusammenhänge zwischen der neuronalen Aktivität von Labortieren und ihren Handlungen herzustellen. In Versuchen kann man meist nur eine einzige Aktivität untersuchen und daher lediglich begrenzt allgemeine Schlüsse ziehen. Doch genau das interessiert die Neurologen besonders. Sie interessiert die Frage, in welcher Art und Weise gewisse Bewegungen und Handlungen im neurologischen System von Mensch und Tier abgespeichert werden.

Also haben die Wissenschaftler von Harvard und DeepMind ein virtuelles Rattenmodell geschaffen. Die Ratte wurde nach den genauen Maßstäben der vorher angesprochenen Long Evans Ratten konstruiert und ist neben realitätsgetreuen Gelenken und Sehnen mit einem Sehsinn sowie einem Gefühl für den eigenen Körper – also einer Selbstwahrnehmung – ausgestattet.

Schnellere Pferde & Funktionsmüdigkeit

“If I had asked people what they wanted, they would have said faster horses.” – vielleicht Henry Ford.

Mit diesem Zitat kommt der Automobilmagnat Henry Ford bis heute in diversen Debatten rund um das Thema der Innovation vor. Abgesehen davon, dass es keine Beweise dafür gibt, dass Ford diese Worte tatsächlich jemals gesprochen hat, steckt in ihnen viel Wahrheit.

Doch meist wird dieses Zitat als ein Anstoß für radikale Innovation verstanden. Meist wird dieses Zitat dahingehend verstanden, dass man den Kunden mehr gibt, als sie verlangen. Ja, dass man den Kunden mehr gibt, als sie sich erträumen können.

Tatsächlich hat dieses Zitat aber noch eine ganz andere Bedeutung: Man muss den Kunden weniger geben, als sie verlangen.

Transparenz – zerbrechliches Glas!

„Socialist governments traditionally do make a financial mess. They always run out of other people's money.” – Margaret Thatcher in einem TV Interview vom 5. Februar 1976.

Mit dem Geld anderer Menschen geht man ganz anders um als mit seinem eigenen. Dieses Problem ist nicht neu, aber bleibt eines der großen Schwierigkeiten repräsentativer Demokratien. Schlussendlich sollen Politiker im Interesse ihre Wähler entscheiden und schlussendlich müssen Politiker auch das Geld dieser Wähler ausgeben. Eine Lösung, der vor allem liberale Parteien sehr viel abgewinnen können, ist die der Transparenz.

Zynische Zungen bezeichnen diesen Ruf nach Transparenz als ein Ja zur Korruption, aber hinter gläsernen Wänden.

Doch abseits dieser zynischen Zungen sehen auch viele Wissenschaftler den Ruf nach Transparenz als einen Ruf ins Leere. Manchmal sogar einen Ruf ins Negative.

Die intellektuelle Schuldenblase

1897 entdeckte man erstmals die positiven Effekte von Aspirin. Eine Erklärung für die Funktionsweise folgte 98 Jahre später im Jahr 1995.

Diese Spanne zwischen dem, was funktioniert, und unserem Verständnis der Funktionsweise, bezeichnet man als Intellektuelle Schulden.

Intellektuelle Schulden waren bisher vor allem ein Thema der Medizinbranche. Medikamente werden nicht zugelassen, weil man den genauen Wirkmechanismus erklären kann. Medikamente werden zugelassen, weil sie in klinischen Studien positive Effekte zeigen. Korrelation statt Kausalität ist die Devise.

Das muss nicht unbedingt schlecht sein, stellt aber eine Gefahr dar. Eine Gefahr in Bezug auf die langfristige Innovationsgeschwindigkeit sowie in Bezug auf unerwünschte Kettenreaktionen.

Künstliche Intelligenz & Antibiotika

Dass der gesellschaftliche Diskurs rund um Künstliche Intelligenz oft weit von der Realität der heutigen Systeme entfernt ist, ist nichts Neues. In meinem Artikel „Pars pro toto & künstliche Intelligenz“ bin ich bereits darauf eingegangen, wie wir die Kapazitäten dieser Systeme überschätzen und die praktischen Risiken bei der Anwendung daher unterschätzen.

Doch im Zuge der fehlerhaften Mainstream-Narrative dieser Systeme werden nicht nur manche Risiken falsch bewertet und Fähigkeiten überschätzt. Im Schatten des Mainstream-Narrativs gehen auch die wirklichen Potentiale dieser Systeme unter, beispielsweise im Bereich der Medikamentenforschung.

In ihrem Artikel „A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery“ vom 20. Februar 2020 präsentieren einige Wissenschaftler von Harvard und dem MIT ihre Ergebnisse eines Deep Learning Modells zum Entdecken von Antibiotika.

Technologienoah leidingerFebruary 24, 2020Medizin, Pharma, Künstliche Intelligenz, AI, KI, Deep Learning, Gesundheit, Biologie, Forschung, Innovation

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