Der #Algorithmus, das unbekannte Wesen
Hier und da poppt seit Jahren eine mehr oder minder starke Furcht vor Algorithmen auf. Egal ob von Meckel, Schirrmacher oder anderen Fuilleton-Natives ist der Tenor immer ähnlich: wir werden alle störben Algorithmen sind dabei den Menschen einzuschränken. Da freut es denjenigen, der sich im Studium mal intensiv mit Technikkritik beschäftigt hat dann doch, dass auch mal eine etwas kenntnisreichere Stimme zu Wort kommt. In der SZ erschien ein Artikel von Kathrin Passig mit dem Titel “Warum wurde mir ausgerechnet das empfohlen?“.
Nun ist Kathrin Passig nicht unbedingt jedem als ausgewiesene Algorithmus-Expertin bekannt, hebt sich aber durch digitale Erfahrung erfrischend von den Mahnern ab. Nur leider hat sie das Thema auch nicht verstanden. Was schade ist, da mspr0 ihr gleich zur Seite springt und ihre (Falsch-)Aussagen kunstvoll in seine These vom Kontrollverlust und der darauf zwangsläufig folgenden Postprivacy einflechtet. Warum Falschaussagen? Weil sie zum Beispiel eine Bestsellerliste einem Algorithmus gegenüberstellt. Dabei ist eine Bestsellerliste genau das: das Ergebnis eines Algorithmus. Den können zwar alle verstehen aber dadurch wird er nicht zum Nicht-Algorithmus.
Für sie ist – wie für die Mahner – ein Algorithmus etwas, das (bei genügend großer Komplexität) ein Mensch nicht mehr verstehen kann. Dazu wird ein (unverlinktes) Zitat bemüht:
Die am Wettbewerb beteiligten Teams [die Programmierer der Algorithmen] gaben in Interviews an, nicht mehr nachvollziehen zu können, wie ihre eigenen Algorithmen zu manchen Ergebnissen gelangen.
Diese Aussage kann man jetzt in mindestens drei Richtungen deuten. Die Programmierer verwenden Code, den sie nicht selbst geschrieben haben (Framework, Compiler) und dies führt zu einem Black-Box-Verhalten, die Programmierer haben Code geschrieben, der sich selbst verändert oder die Programmierer kennen nicht mehr alle Werte, der zu diesem Ergebnis geführt hat.
Der erste Fall kommt recht häufig vor ist aber sicher nicht gemeint, da die konkrete Implementierung egal ist, solange das gewünschte Ergebnis produziert wird. Sollte mein Code trotz eingehender Prüfung nicht mehr das tun, was ich gerne hätte, würde ich überprüfen, ob die beteiligten Frameworks nicht das tun, was ich erwarte und im letzten Schritt, ob der Compiler merkwürdige Seiteneffekte produziert. (Aber normalerweise würde ich erst mal schlafen gehen, weil sich das Problem am nächsten Tag meistens in Luft aufgelöst hat.)
Der zweite Fall ist schon etwas komplizierter. Selbstveränderlichen Code gibt es bereits und wird insbesondere von Virenprogrammierern eingesetzt. Dabei geht es aber nicht um eine Veränderung der prinzipiellen Funktionsweise im Sinne von Evolution sondern lediglich um Mimikri. Ein solcher Code würde im Idealfall tatsächlich dazu führen, dass selbst die Entwickler ihn nicht mehr ohne eingehendes Studium von jedem anderen Code unterscheiden könnten und nicht sagen könnten, was der Code tut. Und dies obwohl sie ihn selbst geschrieben haben.
Es ist mit hoher Wahrscheinlichkeit in dem Zitat der dritte Fall gemeint. Eine Liste von Eingabewerten wird immer wieder durch die Maschine geschickt und kalibriert die vorgegebenen Schwellwerte an Hand von Erfolg und Misserfolg. Dabei kommt in den einzelnen Zwischenschritten viel Stochastik zum Einsatz und ab und zu wird mal der Zufallsgenerator angeworfen, um das ganze System vor der zwangsläufigen Stasis zu beschützen. Die eingesetzen Algorithmen sind in den meisten Fällen mit den mathematischen Fähigkeiten eines Realschülers zu verstehen. Die anscheinende Komplexität entsteht nur aus der Anzahl der Eingabedimensionen und der Anzahl der Iterationen.
Wichtig an diesem Punkt ist besonders der Begriff des Schwellwertes. Denn hierbei handelt es sich nicht um ein einzelnes Bit, dass gesetzt ist oder nicht. (Aber selbst bei solchen Systemen kommen schon komplexe Verhalten zu Stande. Dazu möge man sich die dreißig Jahre alten Arbeiten über zelluläre Automaten von Stephen Wolfram ansehen.)
Schwellwerte werden normalerweise als Fließkomma implementiert. Computer und damit auch Algorithmen sind allerdings recht ungenau im Umgang mit Zahlen wie 1/3 oder Wurzel aus 2. Da es sich um endlose Zahlen handelt muss eine CPU diese Werte runden. Und je nach dem, in welchen Zustand (z.B. in welchem Speicher sich die Werte befinden) kommt eine etwas andere Zahl bei der Operation raus. Genau genommen haben wir es hier mit einer Heisenbergschen Unschärfe zu tun.
Da ein Algorithmus jedoch nichts anderes ist als eine Aneinanderreihung von Operationen ist, werden selbst bei exakt bekannten Eingangswerten die Ergebnisse um so unvorhersagbarer je öfter eine solche Rundung stattfindet.
Einer der wichtigsten aktuell im Einsatz befindlichen Algorithmen ist die Page-Rank-Berechnung von Google. Obwohl bisher nicht nach aussen gedrungen ist, wie er exakt aufgebaut ist, basiert darauf die ganze SEO-Branche. Für viele handelt es sich um reines Google-Voodoo. Dabei kann man an Hand unterschiedlicher Ergebnisse eine Art Verhaltensforschung betreiben. Und obwohl ich noch niemanden gehört habe, der meint, es würde sich um ein Lebewesen handeln verhält er sich dennoch anscheinend so. Ich kann ihn untersuchen an Hand möglichst vieler Parameter, die er auch (vielleicht) sieht. Seine vollständige Funktionsweise könnte ich jedoch nur ermitteln, wenn ich ihn immer wieder in den gleichen Zustand versetzen könnte, was ginge. Ich müsste allerdings auch seine Umwelt wieder in den gleichen Zustand versetzen, was nicht ginge.
Nichts desto trotz ist der Page-Algorithmus einfach und Lerry Page versteht ihn sicher nach wie vor und etliche seiner Mitarbeiter auch.
(Quelle animiertes Gif: http://de.academic.ru/dic.nsf/dewiki/279011)
