Kreativität lässt sich erlernen. Wir zeigen, wie.
 
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Einfach mal Ideen nachgießen (Quelle: Nosotros Cinco)
 
 
  Liebe Katrin,

Kannst du Zukunft? Diese Frage stellen wir uns bei ada immer wieder aufs Neue. Kaum eine Branche ist durch die Digitalisierung so auf die Erneuerungs-Probe gestellt worden wie die Medienindustrie. Ein Ergebnis unserer ständigen Selbstüberprüfung ist ada. Und beim Entwickeln von ada haben wir gelernt: Innovation und Kreativität sind keine Mysterien. Sie machen Spaß und können einen in kurzer Zeit ziemlich weit tragen. Vor allem aber ist das Imperativ zur Innovation kein Schicksal, das es zu ertragen gilt, sondern eine Fertigkeit, die jede*r sich antrainieren kann.  

Wie das genau geht, das ist das Thema der Titelgeschichte unseres neuen ada Magazins. Meine Kollegin Astrid Maier hat dafür in Deutschland und im Silicon Valley recherchiert und mit weltweit führenden Innovations- und Kreativitäts-Expert*innen gesprochen. Von der Stanford-Professorin Tina Seelig hat sie gelernt, dass besonders innovative Menschen nicht versuchen, alles neu zu erfinden, sondern schon Bestehendes zu ganz neuen Möglichkeiten zusammenfügen. Und Organisations-Guru Adam Grant hat ihr erklärt, warum wir selbst die schlechtesten Schiedsrichter unserer eigenen Ideen sind. Herausgekommen ist eine Anleitung, wie sich Innovation quasi für jede*n in einzelne Arbeitsschritte zerlegen lässt.

Die mächtigste Frau der Digitalwirtschaft heißt Susan Wojcicki, sie ist die Chefin von YouTube. Gemeinsam mit Léa Steinacker und Sven Prange habe ich mich auf die Suche begeben, was Wojcicki mit ihrer Macht eigentlich vorhat. Warum die Frau aus dem Valley eine bessere Kandidatin ist, um über die Zukunft von Wahrheit und Vielfalt im Netz zu bestimmen als viele vermeintliche Tech-Ikonen - nachzulesen in unserem Porträt.

Einer der am wenigsten beachteten, aber faszinierendsten Schauplätze des digitalen Wandels ist die Zukunft des Rechts. Was dürfen smarte Maschinen und warum ist die Langsamkeit des Rechtsstaates auch im Digitalzeitalter eine Tugend? Wir haben Justiz-Ministerin Katarina Barley und den Harvard-Rechtswissenschaftler Urs Gasser zusammengebracht, die darauf nicht immer gleiche Antworten geben. Ein #TreffenamTippingPoint.

Und da ist die fabelhafte Kurzgeschichte von Bestseller-Autorin Thea Dorn. "Flaschenpost" heißt ihr Blick in die Zukunft, den sie für ada aufgeschrieben hat. Das ganze Heft gibt es seit Freitag digital und im Handel zu lesen.

Wenn ihr Fragen oder Anregungen habt: Wir freuen uns auf Feedback!


Eure Miriam
 
 
 
 
 
SERENDIPITY
 
 
 
 
 
Technologie als Mode-Erscheinung

Hätte künstliche Intelligenz ein Mantra, es lautete heute: Machine Learning (ML). Die Mustererkennung über eine Auswertung großer Datenmengen hat sich als taugliches Werkzeug entwickelt – für die Internetsuche und die Empfehlungen, die wir von Amazon, Facebook oder Netflix bekommen. Ja, sogar menschliches Verhalten lässt sich mit derartiger statistischer Auswertung analysieren und vorhersagen. Die Algorithmen wissen, was wir sehen und sagen. Verzeihung, sie wissen es natürlich nicht. Aber sie können es ausrechnen.

So kraftvoll Machine Learning also daherkommt, vielleicht ist es doch nur ein Wimpernschlag in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Die MIT Technology Review hat nun 16.652 wissenschaftliche Artikel aus 25 Jahren KI-Forschung untersucht und festgestellt: Auch Technologien zeigen Mode-Erscheinungen. In den 1950ern und 60ern waren schon einmal die Neuronalen Netzwerke populär. In den 80ern wurden sie durch wissensbasierte Systeme ersetzt, die wiederum in den 90ern für Bayes‘sche Netze Platz machen mussten. In den neuen Nullerjahren waren die Support Vector Machines dran, und jetzt – hurra – sind es wieder die Neuronalen Netzwerke. Der „heiße Scheiß“ innerhalb dieser Kategorie ist derzeit das Reinforcement Learning. Ob das ein neuer Trend oder der letzte Ausschlag vor dem nächsten Paradigmenwechsel sein wird, weiß kein Mensch. Tröstlich ist: Die Algorithmen wissen es auch nicht.
 
 
 
 
 
 
 
 
BURN TO LEARN
 
 
 
 
  Vielfalt gegen Einfalt

Wie gelangen Vorurteile in Algorithmen? Die Maschinen trainieren sich diese selbst an, aber nur, weil sie von ihren menschlichen Entwickler*innen mit voreingenommenen Datensätzen gefüttert wurden. Lange Zeit war dies höchstens eine Herausforderung für gewissenhaft arbeitende KI-Wissenschaftler*innen. Seit aber immer mehr Anwendungen rund um Gesichtserkennungssysteme in unseren Alltag einziehen, wird die theoretische Problemstellung plötzlich zur gesamtgesellschaftlichen Herausforderung.

Denn siehe da: Die meisten Systeme, die schon im Einsatz sind, können Menschen mit dunkler Hautfarbe viel schlechter wahrnehmen. Frauen sind für die Algorithmen viel schwieriger zu differenzieren als Männer. Überdurchschnittlich viele Fehler machen die Maschinen bei älteren Frauen mit dunkler Hautfarbe. Erst kürzlich haben MIT-Forscher bei dem von Amazon vertriebenen System "Rekognition" wieder diesen algorithmischen Bias nachgewiesen. Denn alle derzeit verfügbaren Systeme wurden anhand von Datensätzen trainiert, in denen vor allem Bilder von weißen jüngeren Männern mit entsprechenden Erkennungsmerkmalen markiert wurden. Nur an diesen Kennzeichnungen und Labels lernt die KI, sich zu orientieren. Wie man hineinruft, so ruft eben auch die KI zurück.

Dass es auch anders gehen kann, diesen Beweis will der Tech-Konzern IBM nun antreten. Auch IBM fiel bei Tests von unabhängigen Wissenschaftler*innen bisher bei der Performance durch. Nun haben Expert*innen des Unternehmens eine neue Studie und einen neuen Datensatz mit dem klingenden Namen Diversity in Faces zusammengestellt. In diesem wurden die Bilder mit über einer Million Markierungen und Anmerkungen zur Gesichtsbeschaffenheit von höchst unterschiedlichen Menschen versehen. Die KI soll so zügig lernen, ihren Horizont bezüglich der menschlichen Vielfalt zu erweitern. Besser späte als zu späte Einsicht.
 
 
 
 
 
DIGITAL GOOD LIFE
 
 
 
 
 
Scheitern für Roboter
 
Fallen ist leicht, Aufstehen schwer. Das weiß jeder, der schon einmal die Erfahrung des Scheiterns gemacht hat. Dabei geht es nicht immer um die großen Lebensfragen, manchmal viel mehr um das Konkrete: Vorwärtskommen wäre schön, aber wie? Diese Frage stellt ein Roboter sich nicht. Aber der Mensch stellt sie für ihn.

Forscher an der ETH Zürich haben die große Frage des Aufstehens für einen vierbeinigen Roboter beantwortet. Eine künstliche Intelligenz, genauer gesagt Reinforcement Learning (here we go again!), erlaubt es der Maschine selbst dann, sich aus eigener Kraft wieder zu erheben, wenn sie sich aus Versehen auf ihre eigenen vier Beine gelegt hat. Herausgekommen ist ein Ballet plump-tollpatschiger Maschinengymnastik, das an der tatsächlichen Befähigung, „robust durch herausfordernde Umgebungen zu navigieren“, noch ein wenig zweifeln lässt. Und ganz unvermittelt fühlt sich die Betrachterin an Franz Kafkas „Verwandlung“ erinnert. Dort heißt es: „Es dürfte noch fünf bis sechs Jahre dauern […]. Dann wird der große Schnitt gemacht. Vorläufig allerdings muss ich aufstehen.“
 
 
   
 
 
 
 
PODCAST
 
 
 
 
 
Wie bleibe ich innovativ?
 
Du hast noch immer nicht genug? Höre doch in unsere neue Podcast-Folge hinein. Milena Merten und Astrid Maier haben die wichtigsten Erkenntnisse aus unserer Magazin-Titelgeschichte für die Ohren zusammengefasst. Nie war Bügeln/Wäsche aufhängen/Auto fahren/Joggen produktiver. Oder was auch immer du beim Podcast-Hören so machst.
 
 
 
           
 
 
 
 
 
ADA
AUTORINNEN UND AUTOREN
 
 
 
 
 
 
Miriam Meckel
 
 
Astrid
Maier
 
 
Sven Prange
 
 
Milena Merten
 
 
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