DatenschutzeNa, auch Musterschüler:inrklärung?

Komplexität zu verstehen, das heißt auch Muster erkennen und wiedererkennen zu können. Wo gibt es Gemeinsamkeiten? Wo bilden sich aus chaotischen Strukturen wiederkehrende Muster heraus? Und welche komplexen Muster ergeben sich aus der Kombination einfacher Muster?

Menschen sind glücklicherweise hervorragend darin, Muster zu erkennen. NeuronaleNetze, vom simplen Perzeptron bis zum modernen Large-Language-Model, im Übrigen auch.

Trotzdem können und müssen wir Mustererkennung trainieren. Denn wir (und auch KI, sorry das sagen zu müssen) sind auch sehr gut darin, Muster dort zu sehen, wo überhaupt keine sind. In der Gestalt von Wolken am Himmel zum Beispiel. Aber leider auch im zittrigen Verlauf von KPI oder Börsenkursen.

Und wir sollten natürlich auch nicht nur in der Lage sein, Muster zu erkennen, wir sollten auch ihre Bedeutung ergründen können. Und ebenso kann es interessant zu sein, genau dorthin zu schauen, wo eben keine Muster entstehen. Was sind die Sonderfälle? Die Ausreißer?

Wenn wir uns sorgfältig mit der Struktur und Entstehung von Mustern auseinandersetzen, erlaubt uns dies, Ursachen besser zu identifizieren und Prozesse sauberer voneinander zu trennen. Komplexe Zusammenhänge werden für uns etwas klarer, weil wir sehen, welche Dynamiken und Verbindungen dominieren und welche in den meisten Fällen eher eine untergeordnete Rolle spielen. Es erlaubt uns zudem die Beobachtung, welche chaotische Prozesse in der Lage sind, sich selbst zu stabilisieren und wie diese stabilen Formen aussehen. Und wo wir eventuell mehr Steuerung benötigen, um das Chaos wieder in etwas zu verwandeln, dass uns nützt und das wir verstehen können.

Systematische Mustererkennung und -analyse erlaubt uns effektive Modellbildung. Und diese erlaubt uns, ganz praktisch gedacht, die Vermeidung von Fehlern und effektiveres Voranschreiten. Damit ist auch sie eine ganz wesentliche Befähigung für alle Menschen, die sich mit Komplexität auseinandersetzen müssen.