Station 00/Warum ein Wissenssystem leise versagt·Vorschau
Station 00 · Wann ein Wissenssystem — und wann nicht/Phase 3

Warum ein Wissenssystem leise versagt

Die These dieses Kurses. Sie erklärt, warum das Messen aus Station 07 nicht Kür ist, sondern die Voraussetzung dafür, überhaupt etwas behaupten zu dürfen.

Die Qualität eines Wissenssystems entscheidet sich vor dem Modell: an dem, was hineingegeben wird, und daran, wie zerlegt wird. Und ohne Messung weiß niemand, ob es funktioniert — man merkt es nur nicht, weil immer irgendeine Antwort kommt.

Der zweite Satz ist der wichtigere, und er ist der Unterschied zu fast allem, was zu diesem Thema geschrieben wird. Machen Sie sich den Mechanismus einmal ganz klar:

Zwei Arten zu suchen, zwei Arten zu versagenDer laute Fehler ist der ungefährliche
ZWEI ARTEN ZU SUCHEN — UND ZWEI ARTEN ZU VERSAGENGewöhnliche SucheStichwort im DateisystemSie suchtnach genau diesem WortWenn nichts passtmeldet sie: nichts gefundenSie merken essofort — die Liste ist leerDer Fehler istlaut und ungefährlichÄhnlichkeitssucheBedeutung im WissenssystemSie suchtnach dem ÄhnlichstenWenn nichts passtliefert sie das NächstbesteSie merken esnicht — die Antwort klingt gutDer Fehler istleise und teuerDeshalb ist Messen keine Kür.Ein System, das immer irgendeine Antwort liefert, kann seinen eigenen Ausfall nicht anzeigen. Nur eine Messung kann es — Station 07.

Der Ablauf eines leisen Fehlers

1

Die Frage passt zu keinem Ausschnitt

Das Wissen dazu steht nicht in der Ablage, oder es wurde beim Zerlegen zerschnitten, oder das Dokument ist gar nicht eingelesen worden.

2

Die Suche liefert trotzdem fünf Treffer

Eine Ähnlichkeitssuche liefert immer die ähnlichsten Ausschnitte. „Ähnlich genug" ist kein Kriterium, das sie kennt — sie sortiert nur.

3

Das Modell formuliert daraus eine Antwort

Es bekommt fünf Ausschnitte und eine Frage. Seine Aufgabe ist, daraus einen Text zu machen — und das kann es gut. Der Text ist flüssig, zusammenhängend und plausibel.

4

Niemand hat einen Anlass zu zweifeln

Es steht keine Fehlermeldung da. Es steht kein „unsicher" da. Es steht eine Antwort da, so wie bei den vierzig Fragen davor, die richtig waren.

Das ist der Grund, warum dieser Kurs das Messen auf Stufe 1 stellt und nicht ausblenden lässt. Ein System, das immer irgendeine Antwort liefert, kann seinen eigenen Ausfall nicht anzeigen. Die einzige Instanz, die ihn anzeigen kann, ist eine Messung, die jemand eingerichtet hat, bevor er sie brauchte.

Was daraus folgt — für den ganzen Kurs

FolgerungWo sie eingelöst wird
Was hineinkommt, entscheidet mehr als jedes ModellStation 02
Wie zerlegt wird, entscheidet mehr als die AblageStation 03
Jede Antwort braucht eine Fundstelle — sonst ist sie nicht prüfbarStation 05
Es muss „ich weiß es nicht" sagen dürfenStation 05
Ohne Messung ist jede Aussage über die Güte eine VermutungStation 07
Auf Stufe 2 (Fortgeschritten) steht hier zusätzlich: warum ein besseres Modell den leisen Fehler nicht behebt, sondern überzeugender macht
WarumWarum ein besseres Modell den leisen Fehler nicht behebt

Die naheliegende Hoffnung: Wenn das Modell besser wird, merkt es selbst, dass die Ausschnitte nicht passen, und sagt das. Diese Hoffnung ist nur zur Hälfte begründet, und die andere Hälfte ist die gefährliche.

Was ein besseres Modell tatsächlich besser kann: Es hält sich zuverlässiger an die Anweisung, nur aus den übergebenen Ausschnitten zu antworten. Es erfindet seltener Fundstellen. Es erkennt häufiger, wenn ein Ausschnitt eine Einschränkung enthält, die in die Antwort gehört. Das ist echter Fortschritt, und er ist an Kennzahl 3 messbar.

Was es nicht besser kann: Es sieht nur die fünf Ausschnitte, die ihm übergeben wurden. Ob der richtige darunter ist, entscheidet die Suche — und die entscheidet es, bevor das Modell überhaupt gefragt wird. Ein Modell kann nicht bemerken, dass ihm die entscheidende Stelle fehlt, weil es nicht weiß, dass es sie gibt.

Die Kennzahlen 1 und 2 aus Station 07 sind deshalb modellunabhängig. Sie messen, was vor dem Modell geschieht. Ein Modellwechsel bewegt sie nicht — und wenn doch, war die Messung falsch aufgesetzt.

Die unangenehme Seite des Fortschritts: Ein besseres Modell formuliert aus schlechten Ausschnitten eine bessere Antwort. Sie ist flüssiger, wirkt kompetenter und ist genauso falsch. Der leise Fehler wird nicht seltener, sondern schwerer zu bemerken.

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