Literatur

Shneiderman ist seit über 20 Jahren Professor für Informatik. Trotzdem – oder gerade deswegen – hat er nicht den Blick für’s Ganze verloren und überlegt in diesem Buch, was gut gelaufen ist in der Informatik und was nicht.

Vollkommen losgelöst von unseren Alltagsüberzeugungen fragt er etwa, warum bis heute Krankenakten vor allem mit der Begründung mangelnden Datenschutzes nicht elektronisch gespeichert und übertragen werden dürfen. Bei Geldtransaktionen scheint seit mehr als 20 Jahren niemand mehr ein ernstes Problem. Und was die Datensicherheit angeht kann bei nüchtener Betrachtung niemand ersthaft behaupten, dass Papierakten in einfachen Metallschränken in einer Arztpraxis nennenswert gegen Missbrauch, Diebstahl oder auch nur Banalitäten wie Vernichtung durch Feuer oder Wasserschäden geschützt wären.

Sein Buch erschien bereits 2002. Heute, sieben Jahre später muß man ihm in einigen Voraussagen Recht geben, so etwa in Bezug auf die sehr gestiegene Bedeutung der Bereitstellung von Nutzer-generiertem Content (Blogs, Twitter, Flickr…).

Insgesamt ein netter Denkanstoß, ab und zu mal wieder die Gedanken schweifen zu lassen.

Der Autor beschreibt ein Phänomen, das unter dem Namen “Productivity Paradox” in die Literatur eingegangen ist: Obwohl das Dienstleistungsgewerbe in den 1970er und 1980er Jahren immense Summen in IT-Hardware, Software, Mitarbeiterschulungen und die formalisierung von Businessprozessen gesteckt hat, ist sie signifikant schwächer gewachsen als die Wirtschaft im Durchschnitt während des gleichen Zeitraums.

Anhand zahlreicher Studien und Diagramme legt er da, dass Investitionen in IT während dieses Zeitraums einen wesentlich niedrigeren ROI hatten als bspw. Investitionen in Gebäude oder Produktionsmaschinen im produzierenden Gewerbe.

So unangenehm seine These ist, so sehr gelingt es ihm sie zu verteidigen. Er macht nicht den Fehler einen Glaubenskrieg gegen die Computerisierung zu kämpfen. Beim Lesen habe ich immer wieder versucht im Geiste Einwände gegen seine Argumentation zu formulieren. Doch stets musste ich feststellen, dass er diese Einwände wenig später selbst diskutiert hat.

Der aus meiner Sicht gewichtigste Einwand ist der, dass erst durch die Computerisierung eine massenweise Datenverarbeitung möglich geworden ist, wie wir sie heute als beinahe selbstverständlich annehmen. Dass beispielsweise Flugbuchungen in dieser großen Zahl innerhalb von Sekunden durchgeführt werden können war vor 50 Jahren und ohne Computer einfach nicht machbar.

Diesen Einwand lässt Landauer zu. Er weist aber darauf hin, dass mit den Investitionen, die nötig waren, um die Infrastruktur dafür bereit zu stellen nicht auch der Umsatz in dem Maße gewachsen ist, wie er bei Investitionen in anderen Güter normalerweise gewachsen wäre. Computer erlauben beispielweise viel mehr Banktransaktionen pro Sekunde auszuführen, als dies früher möglich war. Gleichzeitig ist der Gewinn pro Transaktion so sehr zurückgegangen, dass die Investitionen in die Infrastruktur nur eben gerade so ausgeglichen werden konnten.

Dieses Buch stammt von 1995. Landauers Analyse und Argumentationsweise sind beeindrucken. Und bereits 1995 – das ist beinahe 15 Jahre her – hat er darauf gedrängt, vor allem die Usability von IT-Systemen zu verbessern. Rückblickend kann man sagen, dass die Geschichte ihm mehr oder weniger Recht gegeben hat.

Vise zeichnet die Geschichte von Google nach, von den Anfängen der beiden Stanford-Studenten Larry Page und Sergey Brin bis zum Multimilliarden-Dollar-Imperium. Ich weiß nicht, um es einen typisch amerikanischen Stil für Sachliteratur dieser Art gibt, aber ein paar klischeehafte Merkmale springen schon ins Auge: Die beiden Gründer sind super-smart, die Deals, die sie abschließen sind extrem schwierig, die Bewunderung ihrer Zuhörer bei öffentlichen Auftritten ist frenetisch. Dabei werden die beiden irgendwie zu Popstars hochstilisiert. Vielleicht sind sie das auch irgendwie; aber die Überbetonung dieser Tatsache macht das Buch nicht gerade sachlicher.

Ansonsten gibt es viele Details zur Arbeit bei Google, das sich zumindest zufolge dieses Buches die universitäre Atmosphäre von Stanford erhalten hat. Abgerundet wird das ganze durch einen Eignungstest, mit dem sich allzu enthusiastische Leser bei Zahlenrätseln wieder abkühlen können. Trotzdem ziemlich interessant.

Dreyfus hat als Professor für Philosophie mit 10 jähriger Lehrtätigkeit am MIT die Künstliche Intelligenz der 1950er und 60er Jahre untersucht – also die ihre erste Hochzeit – und ihre erste große Kriese lediglich aus erkenntnistheoretischen Argumenten heraus vorhergesagt.

Systematisch untersucht Dreyfus den damals gefeierten General Problem Solver und die ersten Programme mit “Sprachverständnis”. Er zeigt auf, dass immer wieder falsche Erwartungen geweckt wurden: Konnte ein Programm das Missionars-Kannibalen-Problem lösen, so wurde behauptet, dass es auch alle anderen Probleme lösen könne. Konnte ein Programm textual eingegebene algebraische Ausdrücke auswerten, so wurde das als allgemeines “Sprachverstehen” gefeiert.

Immer wieder weist er nach, wie phänomenologische Begriffe (z.B. “Information” im Sinne der Bedeutung eines natürlichsprachlichen Satzes) mit naturwissenschaftliche Begriffen (“Information” im Sinne der shannonschen Informationstheorie) verwechselt werden.

Er schildert, wie unbeliebt er sich mit seiner Kritik bei den Größen der KI gemacht hat.

Sein Resumee ist, dass die harte KI mit ihrem Ziel, Maschinen zu schaffen, die Intelligenz in einem Sinne haben, wie Menschen sie besitzen, mit den damals verfolgten Methoden scheitern muss.

Für eine meiner letzten Prüfungen in der Informatik mit dem Thema “Konnektionistische Wissensverarbeitung” war das Buch eine optimale Vorbereitung. Ausführliche Konvergenzbeweise zu so ziemlich allen Netztypen, die mir bisher begegnet sind. Unter anderem auch mehrere ausführliche Kapitel über die Komplexität der verschiedenen Lernprobleme.

Eigentlich als Vorbereitung zur Prüfung Neurokognition bei Prof. Dilger an der TU Chemnitz aus der Bibliothek ausgeliehen,
war dieses Buch so interessant, dass es unter besseren monetären Voraussetzungen unbedingt mit in meine eigene Bibliothek aufgenommen werden muss.

Besonders schön: Die Autoren haben ein Simulationspaket geschrieben, das frei herunterladbar ist. Für jedes Kapitel im Buch gibt es wenigstens ein vorgefertigtes Simulationsprojekt, an dem sich die im Buch vorgestellten Modelle nachvollziehen lassen.

Interessant ausserdem fr die Magisterarbeit.

genaue Literaturangabe: Herrmann, Jürgen: Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme, Springer, 1997, ISBN 3-540-61302-1

interessant für Magisterarbeit: Herrmann hat einige illustrative Beispiele, woran die �bertragung von Expertenwissen in Maschinen häufig scheitert und erklärt diese ausführlich.

Ansonsten ist die �bersicht über das Thema aus dem Titel weder erschöpfend noch ordentlich strukturiert.

genaue Literaturangabe:
Drescher, Gary L.: A Constructivist Approach to Artificial Intelligence, MIT Press, 1991, ISBN 0-262-04120-0

Interessant für Magisterarbeit: Der Drescher versucht einen explizit konstruktivistischen Ansatz, um in Anlehnung an Piaget einen sog. “schema mechanism” zu entwickeln, um fast vollständig ohne a-priori-Wissen Agenten wie kleine Kinder Wissen über die Welt aufbauen.

Notizen: [1] [2]

genaue Literaturangabe: Haddadi, Afsaneh: Communication and cooperation in agent systems: a pragmatic theory, Lecture Notes in Artificial Intelligence No 1056, Springer 1996, ISBN 3-540-61044-8

Das Buch beschreibt die Spezifikation eines Kommunikationsschemas für intentionale Agenten. Dabei gibt es einen ausführlichen Abriss über philosophische Theorien zu diesem Gebiet.

Notizen: [1] [2]

Literaturverweise: [1] [2] [3] [4] [5] [6]