noah leidinger

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Posts tagged Algorithmen
Genetische Gruppendynamik - Fische

Der Anblick eines Vogelschwarms ist immer wieder beeindruckend. Hunderte Vögel erreichen eine perfekte Koordination und das auf Basis erstaunlich simpler Verhaltensheuristiken. Dasselbe Phänomen lässt sich bei Fischschwärmen beobachten – auch sie erzeugen mit einfachen Regeln ein hohes Maß an Koordination.

Doch nicht nur die Regeln selbst spielen eine Rolle – auch die Genetik beeinflusst die Interaktion der Tiere.

Die Relevanz davon liegt auf der Hand: Schwärme sind im Grunde nichts anderes als eine Form sozialer Interaktion. Auf welche Weise die Genetik das Zusammenleben von Fischen und Vögeln beeinflusst, kann den ein oder anderen Hinweis auf die soziale Interaktion von uns Menschen liefern.

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noah leidingerEvolution, Genetik, Gene, Biologie, Soziologie, Gesellschaft, Kollaboration, Kooperation, Koordinierung, Algorithmen, Tiere, Menschen, Anthropologie, Psychologie, Psychiatrie, Crispr, Cas
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.

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Wenn der Algorithmus investiert

Big Data. Data Science. Deep Learning. Algorithmisches Investieren. Kein Jahr vergeht ohne das ein neues Buzzword rund um das Thema der computergetriebenen Entscheidungsfindung in die Köpfe von Investoren, Managern und Politikern implantiert wird.

Nun schreibt genau einer der Vorreiter im Bereich des algorithmischen Investierens, Ray Dalio, dass Entscheidungsmechanismen, die auf Machine Learning basieren gefährlich und nicht wirklich hilfreich sind. Er schreibt das, obwohl Algorithmen ihn zum Milliardär und sein Unternehmen Bridgewater zu einem der wichtigsten Investmentkonzerne der Welt gemacht haben. Er schreibt das, obwohl Machine Learning der heißeste Trend ist, wenn es um computergesteuerte Entscheidungen geht.

Aus diesem Grund darf man beim Investieren Methoden zur Datenanalyse immer nur dazu anwenden, irgendwelche Muster zu erkennen. Dann gilt es diese Muster zu verstehen. Auf Basis von diesem Verständnis kann man schlussendlich investieren, denn dann wird man auch sehen, ob sich die zugrundeliegenden Faktoren verändern und das bisherige Verständnis obsolet wird.

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