• Lina

Ode an die Algorithmen

Algorithmen sind heutzutage nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Besonders in Verbindung mit dem Internet und Computern nehmen sie eine wichtige Rolle ein. Sie werden oft als treibende Kraft der Digitalisierung angesehen, denn ohne sie wären Innovationen wie der erste PC, das Mobiltelefon oder auch selbstfahrende Autos undenkbar.


Dabei sehen wir oftmals eine “Black Box”, wenn es um die eigentliche Funktionsweise geht. Alternativ wird nur über die negativen Auswirkungen gesprochen, aber die wirklichen gesellschaftlichen Mehrwerte lassen wir außen vor. Dieser Artikel soll sowohl diese Mehrwerte hervorheben, als auch das Potential von Algorithmen diskutieren.


Was ist ein Algorithmus?

Der deutsche Wissenschaftsjournalist Christoph Drösser bezeichnet Algorithmen als etwas, das anders “denkt” als wir Menschen, dessen Stärke es ist, viele Rechenschritte in kurzer Zeit durchzuführen. Können wir Algorithmen dann eigentlich verstehen, wenn sie doch so anders denken? Und ist dies wirklich notwendig, um sie einzusetzen?

Eine eindeutige Definition eines Algorithmus ist ebenfalls schwierig, da Algorithmen nicht ausschließlich in der digitalen Welt existieren. Algorithmen sind überall zu finden und ihre Definition muss dementsprechend allgemein gefasst sein. Algorithmen sind eine eindeutige Handlungsvorschrift zum Erreichen einer bestimmten Problemlösung. Um eine verallgemeinerte Aussage zu treffen, lassen sich Algorithmen als Anleitungen zur Lösung verschiedener Aufgaben beschreiben.

So weit, so gut. Doch was macht sie so brilliant?



Warum unser Leben ohne Algorithmen nicht funktionieren würde

Um Algorithmen zu finden, muss oft nicht weit geschaut werden. Bekannte und geläufige Algorithmen sind beispielsweise die von Google, Facebook, YouTube und Co. Doch dass Algorithmen auch in der analogen Welt zu finden sind, beweist, dass sie nur schwierig von unserem Alltag zu trennen sind.


Bereits das Lösen einer simplen Rechenaufgabe wie 1+1 kann als Algorithmus bezeichnet werden, ebenso wie Rezepte, Gebrauchsanweisungen oder der wöchentliche Lebensmitteleinkauf. Wer mit der Funktionsweise einer einfachen, linearen Suche vertraut ist, erkennt schnell die Parallelen, die dieser Algorithmus mit dem Durchsuchen des Supermarktes nach dem entsprechenden Produkt auf dem Einkaufszettel aufweist.

Dabei beeinflussen Algorithmen unser Leben nicht mehr und nicht weniger als jede andere Technologie; vielmehr ist wichtig, wie wir sie einsetzen und was wir daraus machen, um die für uns bestmögliche Wirkung zu erzielen.


Ein (digitales) Beispiel für die Brillanz eines Algorithmus stellt der Spotify-Algorithmus dar. Denn dieser bewertet die Stimmungslage jedes einzelnen Liedes gemeinsam mit den meistgehörten Liedern eines jeden Users (inklusive Überschneidungen zu anderen Nutzer:innen). Dank des intensiven Trainingsmaterials, handelt es sich hier um eine Künstliche Intelligenz, die selbstständig Übereinstimmungen zwischen Liedern erkennen kann. Außerdem durchforstet sie sogar das Internet auf der Suche nach Artikeln oder Beschreibungen zur genaueren Deutung und somit Kategorisierung jedes Liedes.


Und obwohl der Spotify-Algorithmus sehr viel kann, so kann er keine Lieder anhand der Melodie erkennen. Seit der Markteinführung von Shazam müssen wir dennoch nicht mehr versuchen, Fetzen von Songtexten zu verstehen, um diese später in eine Suchmaschine unserer Wahl einzugeben. Dank des Algorithmus hinter Shazam bekommen wir in Sekundenschnelle Auskunft zum Titel und Interpreten eines Liedes. Fans von klassischer Musik hatten bis dahin keine Möglichkeit, mittels Songtexten diese Informationen zu erhalten. Audio-Fingerprinting ist hier die Lösung. Ähnlich einer Hashfunktion werden die Audiosignale in einen digitalen Code verwandelt, der mit einer Datenbank abgeglichen wird, um somit den Song zu finden, der mit diesem Code übereinstimmt.


Ein Algorithmus, der vielleicht eine noch größere Popularität als diese beiden Beispiele aufweist, ist der Google Algorithmus. Was im Jahr 1998 in einer Garage begann, entwickelte sich stetig weiter und hält bis heute den größten Marktanteil aller Suchalgorithmen mit mittlerweile über 200 Suchkriterien und Aspekten nach denen die künstliche Intelligenz Websites bewertet. Warum Künstliche Intelligenz? im November 2018 startete Google das Open-Source-Programm BERT, unter anderem, um die linguistische Datenverarbeitung, besser bekannt als natural language processing, für die Google Suchanfragen zu verbessern und entsprechende Ergebnisse zu optimieren.


Auch Netflix bedient sich eines Algorithmus, genauer gesagt einer künstlichen Intelligenz, die mit Trainingsdaten der Nutzer:innen gefüttert wird, um seinen Nutzer:innen neue Filme oder Serien vorzuschlagen, die sie interessieren könnten. Sie verhält sich ähnlich dem Spotify-Algorithmus, da Vorschläge nicht nur basierend auf Filmtiteln oder -genres gegeben werden, sondern auch Rücksicht auf Schauspieler:innen, Drehorte oder auch das Skript genommen wird. Die Daten, mit denen das Empfehlungssystem arbeitet, setzen sich mittlerweile aus über 200 Millionen Nutzer:innen zusammen. Dementsprechend kann die Künstliche Intelligenz effizient und genau kann Netflix Aussagen über passende Vorschläge für Nutzer:innen entscheiden.


Hinter einigen dieser Algorithmen befinden sich künstliche Intelligenzen, welche die Effizienz aller entsprechenden Vorgänge gewährleisten und voranbringen, um so allen Nutzer:innen ein personalisiertes Erlebnis zu bieten.



Das schöne an personalisierten Inhalten

Personalisierte Inhalte machen die Nutzung einer Plattform sehr angenehm und einfach. Das Entdecken neuer Musik, die uns direkt gefällt, erhöht die Wahrscheinlichkeit, zu Spotify zurückzukehren. Dass Shazam uns dabei hilft, unterwegs und ohne weitere Informationen Lieder zu erkennen, welche man durch die Verbindung zu Apple Music dort auch direkt anhören kann, ist ein weiteres Beispiel praktischer Zusammenarbeit von Technologien. Dadurch bekommen wir als Nutzer:innen genau das, was wir in dem Moment wollen. Sei es neue Musik, die uns gefällt, der Name eines Songs der gerade im Supermarkt spielt, oder auch eine neue Serie, die andere Nutzer:innen mit ähnlichem Geschmack gut finden.

Das ewige “Was wollen wir denn heute schauen?” - “Ach weiß nicht” und die anschließende langwierige Suche durch diverse Streamingportale entfällt, was ebenfalls eine enorme Zeitersparnis mit sich bringt. Es bleibt also vielleicht die Zeit für zwei Folgen dieser neuen Serie, anstatt nur einer, weil sie direkt vorgeschlagen und nicht danach gesucht oder sie durch Zufall beim Browsen durch die Mediathek entdeckt wurde.


Von künstlicher Intelligenz und digitalen Spiegelbildern

Unser Leben wendet sich zunehmend dem digitalen Zeitalter zu. Was bisher die Aufgabe von Menschen war, wird zunehmend von Maschinen und Algorithmen übernommen. Dabei ist es wichtig, zwischen einem Algorithmus und einer Künstlichen Intelligenz zu unterscheiden. Oft werden diese beiden Begriffe gleichbedeutend und inflationär genutzt, ohne diese richtig zu unterscheiden. Während Algorithmen, wie bereits beschrieben, Anleitungen zur Lösung verschiedenster Aufgaben sind, so spricht man erst von einer Künstlichen Intelligenz, wenn mittels maschinelles Lernens versucht wird, menschliche Entscheidungsstrukturen nachzubilden. Dazu kann sich eine Künstliche Intelligenz weitere Algorithmen zunutze machen.


Von einer Zukunft, in der künstliche Intelligenzen die meisten schwerwiegenden Aufgaben übernehmen und somit uns Menschen die Arbeit erleichtern oder gar ganz ersetzen, sind wir noch sehr weit entfernt. Nichtsdestotrotz muss über die Wahrscheinlichkeit eines solchen Szenarios kritisch nachgedacht werden. Solange Algorithmen von Menschen programmiert werden, bergen sie immer potenzielle Fehlerquellen, die es zu beachten gilt. Und sobald wir von einer künstlichen Intelligenz sprechen, die mit Trainingsdaten trainiert wurde und sich somit selbstständig weiterentwickelt, entsteht das Prinzip der Black Box. Die Entscheidungen einer KI können durch ihre eigenständige Weiterentwicklung nicht mehr nachvollzogen werden. Sie müssten uns Menschen also von der KI erklärt werden, da wir die Gründe dieser Entscheidungen nicht mehr nachvollziehen können. Bedeutet das im Umkehrschluss, dass der Mensch von der Maschine überholt werden kann?


Wir haben bereits einen Artikel über Bias im Recruiting geschrieben, in dem auf die Herausforderung künstlicher Intelligenz eingegangen wird.


Pedro Domingos, Professor für Informatik und Ingenieurwesen an der University of Washington, spricht bereits seit 2015 über einen Master-Algorithmus, welcher mittels unseres digitalen Fußabdrucks ein perfektes digitales Spiegelbild unserer selbst schafft, das in Zukunft alle unsere Online-Aktivitäten für uns erledigen könnte. Einen Algorithmus loszuschicken, um uns Informationen aus dem Internet zu suchen, ist schneller, als selbst in eine Bibliothek zu gehen und dort sämtliche Enzyklopädien nach einer Antwort zu durchforsten. Es geht also nicht um Mensch versus Maschine. Sondern um “Mensch mit Maschine” versus “Mensch ohne Maschine”. Oftmals sind wir schneller, wenn wir mit Algorithmen gemeinsame Sache machen.


Damit könnte noch mehr Zeit in der Jobsuche gespart werden, als es aktuell auf dem Markt der Fall ist. Ein Master-Algorithmus hätte ein exaktes Modell jedes Menschen und jeder Jobanzeige und könnte somit den perfekten Job für jede Person finden. Ein Konzept, das uns bei matched.io mehr als nur vertraut ist, denn auch wir setzen seit Tag 1 auf den perfekten Match zwischen Entwickler:in und Unternehmen.



Wo liegen die Grenzen digitaler Algorithmen?

Hört man auf Spotify immer die selben drei Popkünstler:innen, so wird der Algorithmus auch entsprechend ähnliche Lieder und Künstler:innen vorschlagen. Dies ist gut, da man sich sicher sein kann, neue Musik zu hören, die einem auch gefällt. Auf der anderen Seite jedoch kann es schwierig werden, unter diesen Voraussetzungen über den Tellerrand hinauszuschauen. Man bewegt sich also in gewisser Weise in einer Bubble mit Inhalten, die konstant eine Ähnlichkeit zueinander aufweisen. Gleichzeitig werden, nicht nur auf Spotify, berühmte Künstler:innen belohnt, indem ihre Musik oder Posts dank der Algorithmen einem größeren Publikum vorgeschlagen oder angezeigt werden. Das erschwert den Einstieg neuer, kleinerer Künstler:innen mit einer geringeren Reichweite und hält Nutzer:innen in dieser Bubble fest. Ähnlich ist es auch bei Netflix. Werden ähnliche Filme vorgeschlagen zu denen, die man bereits gesehen hat, fehlt oft die Abwechslung, die von Filmen außerhalb der Bubble kommt. Natürlich können sich Nutzer:innen dennoch Medien aus anderen Genres ansehen oder -hören, denn nur weil die Vorschläge zu den meistgehörten oder -gesehenen Medien gehören, gibt es genügend Playlists und Rankings, die auch andere Filme vorschlagen. Es liegt dann an den Nutzer:innen selbst, sich aktiv für diese Alternativen zu entscheiden und so die Bubble zum Platzen zu bringen oder sie zumindest zu vergrößern.

Das breite Thema der Algorithmen und künstliche Intelligenz ist ein Spielfeld mit unzähligen Variablen, Formeln und Netzwerken. Je subtiler Algorithmen arbeiten, desto effizienter kann ein Service funktionieren. Dabei ist nicht zu missachten, wo ihre Grenzen, aber auch ihre Chancen liegen. Sie erleichtern oftmals den Alltag (Wer geht schon ohne Einkaufsliste den Wocheneinkauf erledigen?) und die Recherche verschiedenster Themen (Suchmaschinen sei Dank) läuft viel schneller und effizienter ab. Themen, die uns wirklich interessieren und die wirklich zu uns passen, bekommen Vorrang vor denen mit denen wir noch keine oder nur wenige Berührungspunkte hatten. Es ist dennoch immer wichtig, dass solche Algorithmen eine Balance zwischen Interesse an alten Themen und Begeisterung für neue Dinge finden. Denn auch Vorschläge basierend auf den eigenen Interessen und denen anderer Nutzer:innen werden zwar immer akkurater, aber ein Garant für erfolgreiche Vorschläge ist dieser Vorgang sicherlich nicht.