Bahninfo 2023

14 September 2023 - Version 1

Der erste Versuch eines Techniktagebuch-Eintrags

Herbst 2023, ich habe vor längerem eine Reise mit der Bahn gebucht. Die SBB informiert mich per Mail, dass die Reise bald stattfinden wird und ich doch im Fahrplan prüfen solle, ob noch alles in Ordnung sei:

OK, ich klicke auf den Link und der Fahrplan der SBB sagt mit, dass der Zug wie gebucht fährt:

Doch halt, da ist so ein rotes i. Aus leidvoller früherer Erfahrung weiss ich, dass dies weit mehr als ein harmloses i sein kann. Ich klicke also auf das i und erhalte folgende Information:

Oh, aber sicher will ich mehr Info:

"Es ist mit einer längeren Reisezeit, geänderten Anschlüssen, Verspätungen, Ausfällen und Umleitungen zu rechnen. Der Online-Fahrplan wird nicht angepasst." Hä? Die Webseite sagt mir in etwa: "Vorsicht, es kann alles schiefgehen, aber wir haben den Fahrplan nicht angepasst." ??

Aber sicher will ich weitere Informationen und klicke auf Bahn.de. Als Antwort erhalte ich eine Webseite mit allen, ja ALLEN aktuellen Bahnstörungen in Deutschland:

Als Schweizer bin ich nicht nur von der schieren Menge überfordert, sondern mangels Geografiekenntnissen auch nicht in der Lage herauszufinden, welche dieser Störungesmeldungen denn meine Verbindung betreffen könnte. Also beschliesse ich, meine Verbindung im Fahrplan der Deutschen Bahn abzurufen:

Uns schwupps, die Störung, vor der mich die SBB gewarnt hatte, ist verschwunden

(Ich weiss allerdings noch nicht, ob ich mich darüber freuen soll - Fortsetzung folgt.)

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Sommerlektüre: Bauplan für eine Seele

25 July 2023 - Version 2

Die Veröffentlichung von ChatGPT Ende November 2022 hat nicht nur das Konzept von machine learning (Biblionetz:w02863) ins gesellschaftliche Bewusstsein katapultiert (auch wenn nicht von machine learning sondern von künstlicher Intelligenz gesprochen wird).

Neben vielem anderen hat ChatGPT auch die alte Diskussion wieder aufflammen lassen, ob denn Computer denken und gar Bewusstsein haben könnten. Auch wenn das für mich zu den drängendsten Fragen gehört, die wir uns im Zusammenhang mit ChatGPT & Co. stellen müssen, sind es doch spannende philosophische Fragen, die mich an meine Studienzeit zurückerinnern.

Einerseits hatte ich im Informatikstudium an der ETH Zürich (1990-1996) Lehrveranstaltungen zu Expertensystemen und neuronalen Netzwerken, andererseits habe ich privat mit grossem Interesse Bücher zum Thema Künstliche Intelligenz gelesen, auch wenn dies damals noch nicht sehr alltagsrelevant, sondern mehr futuristisch erschien. Es ist somit kein Zufall, dass sich die ersten Fragen im Biblionetz mit solchen Fragen in der Schnittmenge von Informatik und Philosophie beschäftigen:

• Biblionetz:f1 Können Computer denken?
• Biblionetz:f5 Kann ein Computer Geist besitzen?
• Biblionetz:f8 Ist Denken Symbolmanipulation?

Ein paar Jahre nach dem Studium habe auch ich eine Art KI-Winterschlaf erlebt und das Thema ist aus meinem Fokus meines Interesses weitgehend verschwunden (sichtbar an den nur noch spärlichen Einträgen im Biblionetz (orange Balken)):

Jetzt mit dem Wiederaufflammen der allgemeinen öffentlichen Diskussion habe ich mich an frühere Lektüren zurückerinnert. Ich hätte damals nie gedacht, welche Beachtung die Informatik allgemein und nun die Fragen rund um KI dereinst je erreichen würden. Aktuell überbieten sich die Massenmedien und Neuerscheinungen mit einem KI-Hype sondergleichen. Um mich wieder für das Thema fit zu machen, habe ich mir deshalb vorgenommen, ältere Publikationen (erneut) zu lesen, die ohne Schnappatmung erläutern, was künftig wie möglich sein könnte. Ich verpasse zwar damit die neusten technischen Tricks, aber dafür erhoffe ich mir grössere Klarheit bei den grundlegenden Fragen.

Weil ja Sommerferien anstehen und ich mich auch wieder einmal vom bei mir heute üblichen schriftlichen Kurzfutter lösen wollte, habe ich das dickste verfügbare Buch (831 Seiten) aus dem Gestell geklaubt: Bauplan für eine Seele (Biblionetz:b01593) von Dietrich Dörner:

Dietrich Dörner ist emeritierter Professur für Psychologie und allgmeiner bekannt als Autor des Buches Logik des Misslingens (Biblionetz:b00219). Ich finde es spannend, eine Beschreibung der Möglichkeiten nicht von Informatiker:innen sondern aus der Sicht der Psychologie zu lesen. Dörner schreibt in der Einleitung, dass er das Buch unter anderem geschrieben hat um zu zeigen, dass die Psychologie eine Wissenschaft sei mit falsifizierbaren Modellen:

Dörner beschreibt in seinem Buch die Funktionsweise einer Dampfmaschine namens PSI, erläutert, welche Funktionen eine solche Maschine zum Überleben benötigt und wie sich dies mit Dampfneuronen bewerkstelligen lässt.

Das Buch scheint nur physisch publiziert worden zu sein, was nicht nur angesichts des Projekts "Ferienlektüre" bei über 800 Seiten nicht optimal scheint, sondern auch zum Zitieren und automatisierten Erfassen eher mühsam ist. Vielleicht muss ich das Buch antiquarisch ein zweites Mal kaufen und danach einscannen.

Kurzfassungen / Alternative Darreichungsformen

Wem 830 Seiten vielleicht doch etwas zu viel sind: Es gibt eine Kurzfassung von 39 Seiten unter Das Leben von Ψ (Biblionetz:t30418) online frei verfügbar und bei Archive.org ist die Aufzeichnung eines Vortrags aus dem Jahr 2000 (Biblionetz:t30419) verfügbar:

Eine alternative, ähnlich ausgerichtete Lektüre ist das Buch Mentopolis / The Society of Mind (Biblionetz:b01496) von Marvin Minsky, erschienen bereits 1985:

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Sollten wir weniger arbeiten weil uns die Digitalsierung Routinearbeiten abnimmt?

24 June 2023 - Version 3

Dies ist vorerst nur lautes Denken und evtl. nicht zu Ende gedacht.

Die Digitalisierung nimmt uns kognitive Routinearbeiten ab: Alles was ich mit Regeln beschreiben kann, lässt sich automatisieren. Soweit so bekannt. Uns Menschen bleiben somit diejenigen Arbeiten, bei denen es keine simplen Regeln gibt, die man einfach befolgen kann - sprich: Wir müssen Dinge klären und Entscheiden. Wenn dies zutrifft, steigt unsere Entscheidungsdichte (Anzahl Entscheide pro Zeiteinheit).

Als Entscheidungsmüdigkeit (englisch: decision fatigue) wird von einigen Expert:innen das Phänomen beschrieben, dass uns Entscheide müde machen und es uns nach mehreren Entscheiden immer schwerer fällt, gute Entscheide zu fällen. (Biblionetz:w03441, Wikipedia:Decision_fatigue). Ob es diese Entscheidungsmüdigkeit allerdings tatsächlich gibt, ist nicht unumstritten.

Sollte es das Phänomen der Entscheidungsmüdigkeit tatsächlich geben, so wäre es sinnvoll, wenn wir angesichts der Digitalisierung unsere Wochenarbeitszeit reduzieren bzw. Teilzeit (Biblionetz:w03363) arbeiten würden.

Kommentare:

Oder die Entscheidungsdichte senken. Vlt. zugunsten der Qualität der Entscheidungen und Zufriedenheit der Beschäftigten?

-- WikiGuest - 01 Jul 2023

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Verlängert die Digitalisierung die notwendige Ausbildungszeit?

24 June 2023 - Version 1

Dies ist vorerst nur lautes Denken und evtl. nicht zu Ende gedacht.

Die Digitalisierung (Biblionetz:w01513) (derzeit erkennbar und heiss diskutiert am Phänomen Textgeneratoren (Biblionetz:w02833)) erhöht das kognitive Anspruchsniveau für berufliche Tätigkeiten. Sehr salopp formuliert: Ich muss etwas besser können als ChatGPT & Co., sonst werde ich nicht angestellt werden.

Wenn nun die kognitive Leistung von Computern zunimmt (exemplarisch sichtbar an der verbesserten Prüfungsleistung von GPT 4 im Vergleich zu GPT 3.5 (Biblionetz:a01518)), dann benötige ich eine längere Ausbildung, um dieses Niveau ebenfalls zu erreichen (ausser die Ausbildung kann durch Digitalisierung im gleichen Ausmass effizienter werden).

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Warum soll ich lernen, was die Maschine (besser) kann?

12 March 2023 - Version 4

ChatGPT (Biblionetz:w03387) hat deutlich gemacht: Das Niveau dessen, was der Computer erstaunlich gut oder gar besser als der Mensch kann, ist gestiegen. Computer können ab jetzt auf einem Sprachniveau kommunizieren und Texte generieren, die einerseits das sprachliche Niveau gewisser Schüler:innen übertreffen und andererseits immer weniger zuverlässig als künstlich erkannt werden können. Für kommende Generationen stellt sich damit (in und ausserhalb der Schule) unter anderem die Frage der Motivation: Warum sollte ich etwas lernen, was die Maschine (besser) kann als ich?

Während junge (und alte) Menschen diese Frage letztendlich für sich selbst beantworten müssen, versucht im Kontext Schule auch das Umfeld diese Frage zu beantworten bzw. die Schülerinnen und Schüler mit Begründungen zu motivieren, warum Kopfrechnen trotz Taschenrechner, Termumformungen trotz Photomath, Fremdsprachen trotz DeepL und Texte formulieren trotz ChatGPT gelernt werden sollte.

Da diese Frage nicht immer offen auf dem Tisch liegt und Eltern, Lehrpersonen und die Gesellschaft implizit teilweise andere Antworten auf diese Frage haben, möchte ich mit zehn möglichen Antworten Diskussionen zu dieser Frage auslösen:

Die Antworten sind weder vollständig noch aus meiner Sicht alle sinnvoll. Sie sind auch nicht als abschliessende Aufzählung zu verstehen, sondern als Aufforderung zur Diskussion: Was fehlt? Welche Antworten würden Schüler:innen nie geben? Welche Antworten wünschen wir Erwachsenen von Schülerinnen und Schülern? Wie gehen wir Erwachsenen damit um, wenn Schüler:innen für keine Begründung zugänglich sind?

Es würde mich freuen, wenn Lehrpersonen ihren Schüler:innen diese Frage stellen würden (ohne vorgegebene Antworten) und wenn Schulhausteams diskutieren würden, wie sie auf ihrer Stufe und in ihren Fächern und Themen mit dieser Frage künftig umgehen wollen. Ignorieren der Frage hilft vermutlich nicht.

P.S.: Was man sich sonst noch so für Gedanken zu ChatGPT machen kann, sammeln wir an der PHSZ unter https://gmls.phsz.ch/

P.S.II: Ja, die Grafik darf für Diskussionen etc. genutzt werden.

P.S.III: Im Biblionetz ist die Frage unter https://doebe.li/f166 zu finden.

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