Dieser Aufsatz ist eine Zusammenarbeit mit Robert Hoffman und basiert weitgehend auf Hoffman et al. (2017) Das Wetter im Auge behalten: Wie Expertenmeinungen denken. In einem früheren Essay wurden einige der Fragen behandelt, die zeigen, wie geschickte Schachspieler und Wettervorhersager gelernt haben, künstliche Intelligenz zu nutzen. Dieser aktuelle Aufsatz geht ausführlicher auf die Art und Weise ein, wie Künstliche Intelligenz größere Beiträge zur Meteorologie leistet.
Technophilische Experten lieben es, heutzutage zu verkünden, dass der Computer irgendwann den menschlichen Wettervorhersager ersetzen wird. Dieser ungezügelte Enthusiasmus wird in erster Linie durch die bemerkenswerten Fortschritte in der Speicher- und Rechenkapazität gerechtfertigt. Das Missverständnis der Experten über Computertechnologie ist offensichtlich: Alles, was man braucht, ist mehr Zahlenverarbeitung, und Lo! Ein Wunder wird vollbracht werden.
Zum einen, wenn es keine menschliche Expertise gäbe, würden die Computermodelle nicht existieren. Die Tatsache, dass die Computermodelle den Prognostikern überhaupt helfen, ist eine große Errungenschaft für den Menschen. Zum anderen erzeugen Computermodelle keine Wettervorhersagen. Sie erzeugen Vorhersagen der Werte bestimmter atmosphärischer Parameter, wie Oberflächentemperaturen, Windrichtungen in verschiedenen Höhen in der Atmosphäre usw. Es braucht menschliches Fachwissen, um von den Modellausgaben (zusammen mit anderen massiven Daten, die verfügbar sind) auszugehen und zu produzieren eine aussagekräftige Vorhersage, die den Menschen hilft, das Wetter zu verstehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen (siehe Kerr, 2012).
Die Prognosen haben sich seit Jahrzehnten in ihrem Wert und ihrer Genauigkeit verbessert, und ein Grund dafür ist, dass die Computermodelle immer besser geworden sind. Aber wenn man unter die Haube schaut, sieht man, dass die Dinge, in denen die Computermodelle gut sind, auch die Dinge sind, bei denen menschliche Vorhersager gut sind.
Die Dinge, auf denen Computermodelle nicht besonders gut sind, werden in Berichten über den Vergleich von menschlichen und Computervorhersagen weniger beachtet. Eine Ausnahme bilden Hurrikan-Track-Prognosen, die manchmal “Spaghetti-Graphen” genannt werden. Die verschiedenen Modelle erzeugen manchmal unterschiedliche Track-Vorhersagen. Aber für viele Hurrikane konvergieren die Modelle, und die Hurrikan-Analyse nach Computermodellen hat sich in den letzten Jahren stark verbessert.
Aber dies ist keine Situation, in der es für den Menschen immer schwieriger wird, die Computerausgaben zu “verbessern” oder Vorhersagen zu erstellen, die die Computer “schlagen”. Wie ich in einem früheren Aufsatz, Das Zeitalter der Zentauren, diskutiert habe, ist es nicht produktiv, eine Konkurrenz zwischen dem Menschen und der Maschine zu haben. Forecasters verwenden die Computermodelle für das, was sie sind, Tools in einem sehr großen Toolkit. Ein Sprichwort in der Meteorologie lautet: “Man kann mit den Modellen keine gute Prognose machen, es sei denn, man kann ohne Verwendung der Modelle eine gute Prognose machen.” Prognostiker verbessern die Computerleistung um etwa 10-25 Prozent (manchmal mehr) auf welchen Parameter wird verglichen.
Die Computer hängen auch von den Menschen ab. Menschliches Know-how ist erforderlich, um die Eingaben an die Computermodelle anzupassen, um verschiedene Tendenzen zu kompensieren, die die Modelle haben, bestimmte Parameter unter bestimmten Bedingungen zu über- oder unterzuberechnen. Der Mensch muss auch die Ergebnisse mehrerer Modelle bewerten (es gibt viele davon) und bestimmen, welches von ihnen das “bevorzugte Modell des Tages” ist.
Wir sollten Wertberechnungen nicht höher bewerten als die Denkfähigkeit des Menschen. Wettervorhersagen wären ohne die gegenseitige Abhängigkeit von Mensch und Maschine nicht möglich. Wir brauchen mehr menschliche Experten, nicht weniger. Was wir jetzt über Fachwissen wissen, kann zweifellos in das Training von Prognostikern einfließen.
Wie Pearson im Jahr 1978 berechnete, liegen die durchschnittlichen Pro-Kopf-Kosten für den National Weather Service bei etwa dem, was man für einen großen Hamburger, Pommes Frites und Softdrink bezahlen würde. Berichtigt man den Anstieg der US-Bevölkerung (auf etwa 320 Millionen heute), so entspricht das derzeitige NWS-Budget von etwa 972 Millionen US-Dollar Pro-Kopf-Kosten, die ungefähr der eines Hamburgers entsprechen. Unser derzeitiges politisches “Klima” ist ein Klima, in dem wirtschaftliche und politische Agenden Fehlinformationen bezüglich des Klimawandels fördern. Wir brauchen nicht nur mehr erfahrene Prognostiker (z. B. Hoffman et al., 2014), wir brauchen Experten, die im öffentlichen Diskurs eine stärkere Stimme haben (z. B. Collins & Evans, 2017).
Verweise
Collins, H. & Evans, R. (2017). Warum Demokratien Wissenschaft brauchen. New York: John Wiley.
Hoffman, RR, LaDue, D. und Mogil, HM, Roebber, P. und Trafton, JG (2017). Das Wetter im Auge behalten: Wie Expertenmeinungen denken. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
Hoffman, RR, Ward, P., DiBello, L., Feltovich, PJ, Fiore, SM und Andrews, D. (2014). Beschleunigte Expertise: Training für hohe Kenntnisse in einer komplexen Welt. Boca Raton, Florida: Taylor und Francis / CRC Press.
Kerr, RA (2012). Wettervorhersagen langsam aufklären. Science, 38, 734-737.
Pearson, AD (1978). Meteorologischer großer Mac. Redaktionell, der Kansas City Stern. Nachgedruckt in L. Snellman (Hrsg.), Forum, National Weather Digest, 3, S. 2-6.
