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Heuristik

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Heuristik (altgr. εὑρίσκω heurísko „ich finde“; heuriskein, „(auf-)finden“, „entdecken“) bezeichnet die Kunst, wahre Aussagen zu finden, im Unterschied zur Logik, die lehrt, wahre Aussagen zu begründen. Gerd Gigerenzer definiert wie folgt: "Als Heuristik bezeichnet man eine Methode, komplexe Probleme, die sich nicht vollständig lösen lassen, mit Hilfe einfacher Regeln und unter Zuhilfenahme nur weniger Informationen zu entwirren."[1]

Alternativ werden auch die Begriffe ars inveniendi, Heuretik und Ereunetik verwendet. Es handelt sich um allgemein wiederholbare Vorgehensweisen in Lern-, Erkenntnis- und Problemlösungsprozessen.

Inhaltsverzeichnis

Historische Entwicklung der Heuristik

Antike und Mittelalter

Pappos

Erste Ansätze im 4. Jahrhundert vom griechischen Mathematiker Pappos von Alexandria. Pappos ging von folgendem Ansatz aus:

  1. Betrachte das Problem als gelöst.
  2. Suche den Lösungsweg durch rückwärts Schreiten (Analyse; engl. working backwards)
  3. Der Beweis erfolgt durch vorwärts Schreiten (Synthese; engl. working forwards)

Al-Chwarizmi

Al-Chwarizmi, welcher um 830 lebte, beschrieb algorithmische Methoden, wie sie bereits in Indien entwickelt worden waren. Im Mittelalter wurde das Werk ins Lateinische übersetzt (algoritmi de numero Indorum). So entstand aus dem Namen al Khovarezmi der pseudogriechische Terminus algorithmos.

Es ist üblich, Heuristiken, die keine sicheren Ergebnisse liefern, den Algorithmen, die dies tun, als Gegensatz gegenüber zu stellen. Manche Autoren, wie D.C. Dennett (Darwin's dangerous idea, 1996), argumentieren dagegen, dass Heuristiken ebenfalls Algorithmen seien, die eine ganz präzise Aufgabe erledigen, nämlich einen großen, komplexen oder sonstwie unübersichtlichen Suchraum so zu beschneiden, dass man handlungsfähig wird.

Raimundus Lullus

Raimundus Lullus, ein spanischer Alchemist welcher von 1235 bis 1313 lebte, konstruierte eine mechanisch-kombinatorische Anordnung beweglicher Scheiben, die es ermöglichen sollte alle möglichen Urteile und Wahrheiten zu gewinnen. Der hier in Ansatz gebrachte Lösungsstammbaum mit drei Entscheidungsstufen von jeweils 9 Wahlmöglichkeiten eröffnet allerdings nur eine endliche Anzahl von Kombinationen. Die ars combinatoria des Lullus ist auf 93 Wahlmöglichkeiten = 729 begrenzt.

Klassische Heuristik

Gottfried Wilhelm Leibniz hat 1666 in Analogie zu Lullus die ars combinatoria postuliert, durch die man alle Erkenntnisse auf algorithmische Weise gewinnen kann. Im Gegensatz zu Lullus und in Anlehnung an Descartes sind alle Begriffe auf ihre Elementarelemente zu reduzieren, um durch ihre Kombination alle möglichen Begriffszusammensetzungen zu erhalten. Aufgrund der Unzulänglichkeiten der Sprache muss zuvor eine Übersetzung in eine Kunstsprache, der Mathesis universalis erfolgen.

Beispiel:

Im Gegensatz zu Descartes geschlossener Konzeption wurde die Auseinandersetzung Leibniz' mit der Heuristik nur fragmentarisch überliefert. Er unterschied zwischen der ars judicandi, der Kunst, die Wahrheit von Aussagen zu beurteilen und der ars inveniendi, der reinen Entdeckungskunst.

Heuristik im frühen 19. Jahrhundert

Friedrich Schleiermacher

Friedrich Schleiermacher (1768 - 1834) postulierte erstmals die Heuristik als eigenständige Wissenschaft neben der Logik. An Stelle der abstrakten Zielsetzung sollte eine konkrete Denkpraxis treten. Schleiermacher definierte Heuristik als bewusstes, kunstmäßiges geistiges Arbeiten zum Finden neuer Erkenntnisse und Erkenntniszusammenhänge. Nach Schleiermacher zerfällt der Erkenntnisprozess bei der Heurisitk in zwei Etappen:

  1. Konzentration auf den Problemsachverhalt
  2. In Bezugnahme auf den allgemeinen Zusammenhang.

Entscheidend sei hierbei die bewusste Durchführung des Verfahrens, da sich unbewusste und Zufallslösungen einer empirischen Überprüfung entziehen.

Siehe auch: Hermeneutik, dort Schleiermacher.

Bernard Bolzano

Bernard Bolzano (1781-1848) setzte auf die Systematisierung der Methoden, um in der jeweilig gegebenen Erkenntnissituation faktisch die zur Verfügung stehenden Möglichkeiten für die logische Inangriffnahme vorgegebener Problemstellungen herauszuarbeiten und zu begründen. Willkürliches Denken, dessen Lösungsfindung niemals vollständig von logischen Gesetzen bestimmt ist, soll durch systematisch geordnete Zusammenstellung und klare Darlegung in der Wissenschaftspraxis angewendeter Methoden gelenkt werden. Die von Bolzano beschriebene Methodenproblematik stellt die umfassendste und geschlossenste Darstellung von heuristischen Methoden in der älteren Literatur dar.

Moderne Ansätze

Ab 1964 wurde in der DDR u.a. durch Johannes Müller die Entwicklung und Anwendung eines Methodensystems, der Systematischen Heuristik betrieben, um die geistige Arbeit in den Bereichen Forschung, Entwicklung zu effektivieren.[2] Die Arbeiten wurden aufgrund des Beitritts der DDR zur BRD nicht weitergeführt.

Anwendungsgebiete

Wirtschaftswissenschaften

Im Bereich der Operations Research werden heuristische Verfahren eingesetzt, wenn der erforderliche Rechenaufwand im Entscheidungsfindungsprozess zu umfangreich ist oder dieser den Rahmen des Möglichen sprengt (wie auch bei Schachprogrammen[3]). Dabei wird die Anzahl der in Betracht zu ziehenden Möglichkeiten reduziert, indem man aussichtslos erscheinende Varianten von vornherein ausschließt. Anwendungsgebiete sind z.B. multiple Containerladeprobleme, z.B. die Beladung von Containerschiffen etc.[4]

Eine Lösung mittels Heuristiken erfolgt zum Beispiel auch beim Problem des Handlungsreisenden (engl. Traveling Salesman Problem, kurz TSP) oder auch beim Ameisenalgorithmus. Weitere Anwendungen finden sich in der Schwarmintelligenz und den Boids.

Die Alternative zu heuristischen Verfahren ist die Brute-Force-Methode, bei der alle in Frage kommenden Möglichkeiten ausnahmslos durchgerechnet werden. Die bekannteste und einfachste Heuristik ist die Lösung eines Problems mittels „Versuch und Irrtum“ (Englisch: by trial and error).

Prof. Gerd Gigerenzer, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, wies 2007 in seinem Buch Bauchentscheidungen anhand von mehrfach wiederholten Experimenten nach, dass eine Gruppe zufällig ausgewählter Straßenpassanten, die zufällig Namen von Börsenunternehmen genannt hatten, eine wesentlich höhere Performance erreichten, als ein von Finanzexperten und Börsenanalysten zusammengestelltes Portofolio. Die Faustregel: "Investiere in das, was du kennst" hat sich gegenüber einer mit großen Informationsmengen gefällten Entscheidung als überlegen erwiesen.[1]

Siehe in diesem Zusammenhang auch Verhaltensökonomik.

Kognitionswissenschaften

Philosophie

In der Philosophie spricht man von einer heuristischen Herangehensweise insbesondere dann, wenn eine bekannte Einheit X auf Grund ihrer Ähnlichkeit genutzt wird, um das Verständnis oder das Wissen über eine unbekannte Einheit Y zu erweitern beziehungsweise zu vertiefen. In diesem Sinne können Gleichnisse, Metaphern und sogar Fabeln als heuristische Mittel angesehen werden, um den Erkenntnisprozess eines Menschen zu fördern.

So nutzt beispielsweise Platons bekanntestes Werk Politeia jene heuristische Mittel, indem es einen idealen Staat nicht als Muster für tatsächlich existierende Staaten beschreibt. Vielmehr zeigt er schlussfolgernd auf, wie Dinge verbunden werden müssten und wie sie aufeinander wirken, wenn man bestimmte Prinzipien rigoros verfolgt.

Psychologie

In der Psychologie sind Heuristiken einfache, effiziente Regeln, die sich durch evolutionäre Prozesse gefestigt haben oder erlernt wurden. Sie werden insbesondere genutzt, um die Lagebeurteilungen, Entscheidungsfindungen und Problemlösungen von Menschen in komplexen Situationen, in denen es häufig an Informationen mangelt, zu erklären.

In den meisten Fällen erbringen diese heuristischen Vorgehensweisen das erwartete Ergebnis und führen daher zu einer befriedigenden Problemlösung. Es kann bei der Anwendung jedoch zu Fehleinschätzungen kommen.

Wahrnehmungspsychologie

Die Wahrnehmungspsychologie fand zahlreiche Heuristiken, die insbesondere im Bereich der Objekterkennung bei der visuellen Wahrnehmung eine wichtige Rolle spielen. Hier werden sie vom Gehirn dazu eingesetzt, aus den zweidimensionalen Bildern auf der Netzhaut dreidimensionale Objekte zu rekonstruieren. Wie spätestens die Künstliche Intelligenz-Forschung zeigte, ist dies eine enorme Leistung, denn häufig sind die Objekte teilweise verdeckt, oder die Ursachen von Hell-Dunkel-Übergängen, die für das Erkennen von Objektumrissen („Kantendetektion“) wichtig sind, sind uneindeutig.

Am häufigsten werden bei der Deutung der Informationen so genannte Top-down-Verfahren eingesetzt, bei denen fehlende Bildinformationen aus dem Gedächtnis ergänzt werden. Sie ermöglichen dem Betrachter, bekannte Objekte schnell zu erkennen und in einen passenden Zusammenhang zu stellen. Ein Beispiel dafür ist die „Licht-von-oben-Heuristik“. Hierbei nimmt das Gehirn im Zweifelsfall an, dass das Licht von oben auf die Szene fällt und die Objekte entsprechende Schatten werfen. Diese werden bei der Kantendetektion „herausgerechnet“. Weitere Beispiele liefern die Gesetze der Gestaltpsychologie.

Da die eingesetzten Verfahren lediglich Heuristiken sind, sind sie anfällig für bestimmte Fehler. Diese werden augenfällig bei optischen Täuschungen.

Denkpsychologie

Aus Sicht der Denkpsychologie stellen Heuristiken Handlungsmöglichkeiten zur Verfügung, und zwar nicht nur dann, wenn die Situation auf Grund fehlender Informationen schwer einschätzbar ist, sondern auch, wenn die Lagebeurteilung aus Zeit- oder Motivationsmangel unvollständig ist.

Die Forschung auf diesem Gebiet haben insbesondere die Psychologen Daniel Kahneman, Amos Tversky und Gerd Gigerenzer vorangetrieben. Von ihnen stammen die bekanntesten Studien zu häufig angewandten Heuristiken, darunter unter anderem:

Mathematik

Im mathematischen Sinne wird der Begriff Heuristik für zwei verschiedene Verfahrensarten zur Lösung mathematischer Probleme verwendet.

Auf der einen Seite werden besonders einfache aber mitunter nur mit hohem Zeitaufwand zur Lösung führende Verfahren heuristisch genannt. Ein Beispiel hierfür ist das gezielte Raten von Nullstellen einer Polynomfunktion, indem die ganzzahligen Teiler des Koeffizienten vom Polynom kleinsten Grades der Funktion ausprobiert werden.

Auf der anderen Seite sind speziell in der Optimierung Eröffnungsverfahren heuristische Verfahren, jene Methoden also, die innerhalb kurzer Zeit und ohne großen Aufwand eine zulässige Lösung liefern. Diese so genannte Basislösung kann durch mehrfaches Anwenden der Heuristik (in mehreren Iterationen) präzisiert werden. Dennoch ist die gefundene Lösung meist nicht die Optimallösung. Jedoch ist das Finden einer Optimallösung gerade bei komplexen Problemen nicht immer praktikabel oder effektiv. Ein Beispiel dafür ist das Matrixminimumverfahren zur Ermittlung einer Basislösung des Transportproblems oder die Einsparheuristik.

Viele bekannte Aussagen zur Heuristik in der Mathematik machte insbesondere der amerikanische Mathematiker und Schriftsteller George Pólya. In seiner Reihe Vom Lösen mathematischer Probleme behandelt er intensiv Problemlösungsstrategien mittels heuristischer Methoden.

Informatik

In der Informatik kommen, ähnlich wie in der Mathematik, heuristische Methoden zum Einsatz, um mit geringem Rechenaufwand und kurzer Laufzeit zulässige Lösungen für ein bestimmtes Problem zu erhalten. Klassische Algorithmen versuchen, einerseits die optimale Rechenzeit und andererseits die optimale Lösung zu garantieren. Heuristische Verfahren verwerfen einen oder beide dieser Ansprüche, um bei komplexen Aufgaben einen Kompromiss zwischen dem Rechenaufwand und der Güte der gefundenen Lösung einzugehen. Dazu wird versucht, mithilfe von Schätzungen, "Faustregeln", intuitiv-intelligentem Raten oder unter zusätzlichen Hilfsannahmen eine gute Lösung zu erzeugen, ohne optimale Eigenschaften zu garantieren. Bekannte heuristische Algorithmen sind etwa Simulierte Abkühlung und Evolutionäre Algorithmen in der Optimierung oder A* zur Suche nach kürzesten Wegen in Graphen. Auch Fuzzy-Regeln, die in der Fuzzy-Logik eine wichtige Rolle spielen, können als heuristische Regeln bezeichnet werden.

Siehe auch: Approximationsalgorithmus, Künstliche Intelligenz

Einzelnachweise

  1. a b DER SPIEGEL, 37/2007 S.184 f.
  2. www.storyal.de/story2004/heuristik.htm
  3. turbulence.org/spotlight/thinking/chess.html
  4. www.fernuni-hagen.de/FBWIWI/forschung/beitraege/pdf/db257.pdf

Literatur

Weblinks