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  • 2020
  • Mai
  • Forschung für die Lehre: Statistiklehre in Zeiten von Big Data

Forschung für die Lehre

Statistik in Zeiten von Big Data

Dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, ist eine in der Wissenschaft schon lange bekannte Tatsache. Und in allen Wissenschaften ist die Frage nach Ursachen und Gründen relevant. "Lange kamen wir über das Mantra 'Korrelation bedeutet nicht Kausalität' nicht hinaus", so Prof. Dr. Karsten Lübke vom ifes Institut für Empirie & Statistik, der an der FOM in Dortmund lehrt und forscht. „Erst in den letzten drei bis vier Jahrzehnten wurden u. a. in der KI-Forschung Methoden entwickelt, wie wir unter gewissen Annahmen weiterkommen können.“

14.05.2020
Twitter-Retweet von Prof. Dr. Judea Pearl auf den Tweet von Prof. Dr. Bianca Krol
Twitter-Retweet von Prof. Dr. Judea Pearl auf den Tweet von ifes-Direktorin Prof. Dr. Bianca Krol; weitere Informationen dazu im Forschungsblog.

Das 2018 erschienene „The Book of Why“ ist in diesem Zusammenhang ein Bestseller. Geschrieben wurde es vom US-amerikanischen Informatiker und Philosophen Prof. Dr. Judea Pearl*, der bereits mit dem Turing Award, der weltweit höchsten Informatikauszeichnung, geehrt wurde und dessen Theorie der Kausalität Einfluss auf weite Teile der Wissenschaft genommen hat.

Dabei geht auch darum, dass z. B. die Künstliche Intelligenz (KI) nicht sehr intelligent werden könne, wenn sie nicht auch Ursache und Wirkung erfasse. Dass damit bereits Menschen Probleme haben, schreibt dazu scherzhaft die „MIT Technology Review“ in ihrem Beitrag „What AI still can’t do“.

„Um aus Daten die richtigen Handlungen abzuleiten, brauchen wir Konzepte, die Ursache und Wirkung einbeziehen ... » Weiterlesen im FOM Forschungsblog