The Heartland Institute
In einer kürzlich im Journal Economics veröffentlichten Studie kommen deren Autoren zu dem Ergebnis, dass die Brauchbarkeit von Modellen – seien das nun Wirtschaftsmodelle oder solche zur Vorhersage von Wetter und Klima – sowie deren Fähigkeit, Entscheidungsträgern zu helfen, von deren Konsistenz mit der Vergangenheit und deren prognostischer Leistung abhängig ist und nicht von den ihnen zugrunde liegenden Prinzipien, ihrer Eleganz oder dem offensichtlichen Realismus ihrer Ergebnisse.
Den Autoren zufolge agieren Wissenschaftler, welche in der „Modell-Landschaft“ gefangen sind, in einem „Märchenzustand“, in welchem „die Optimierung einer Simulation unvermeidlich erwünschte Wege in der realen Welt reflektiert. Entscheidungshilfen in der Modell-Landschaft implizieren das 1:1-Heranziehen von Modell-Simulationen (vielleicht nach einer gewissen statistischen Überarbeitung, um offensichtlichen Inkonsistenzen Rechnung zu tragen), um dann Häufigkeiten in der Modell-Landschaft zu interpretieren, welche Wahrscheinlichkeiten in der realen Welt repräsentieren sollen“.
Obwohl Ergebnisse im Modell-Land elegant und intern konsistent sein können, reflektieren sie oftmals eben nicht die Realität. So elegant diese Ergebnisse auch daherkommen – bei der Übertragung auf reale Verhältnisse geht etwas verloren. Zum Beispiel können Ereignisse mit sehr geringer Wahrscheinlichkeit als viel häufiger vorkommend prophezeit werden als es tatsächlich der Fall ist. Oder „Big Surprise“-Ereignisse, welche in den Modellen unmöglich oder undenkbar erscheinen, treten doch einmal auf – mit bedeutenden Implikationen.
Nur zu oft stützen sich Modelle auf simulierte oder angenommene Variablen, welche nicht die Realität reflektieren oder nicht im Zusammenhang mit tatsächlichen Messungen stehen. Beispielsweise können Modelle geologische oder klimatische Vorkommnisse in Gebieten projizieren, wo sie in Wirklichkeit nie auftreten, oder auch alternativ, sie erfassen keine kritischen Vorkommnisse, die in der Realität existieren. Obwohl die Autoren nicht im Einzelnen detailliert über Klimamodelle sprechen, sind Beispiele dieser Art des Scheiterns in Modellprojektionen eines katastrophalen Klimawandels weit verbreitet. Dazu gehören etwa ein Stillstand des Temperaturanstiegs, zunehmende Eisausdehnung in der Antarktis und das Fehlen eines Hot Spots über den Tropen, wenn dieser in den Modellsimulationen auftaucht.
Sogar wenn Modellergebnisse nicht mit der Realität übereinstimmen, schreiben die Autoren:
Es ist für Forscher bequem, sich so weit wie möglich in der Modell-Landschaft zu bewegen, ist doch alles in dieser Landschaft gut definiert, alle statistischen Verfahren sind valide, und wir können Theoreme beweisen und anwenden. Die Erkundung der am weitesten entfernt liegenden Regionen in der Modell-Landschaft ist tatsächlich eine sehr produktive Karriere-Strategie, die nur begrenzt ist durch die verfügbare Rechenleistung der Computer. …
Was wir als „Klima-Modelle“ bezeichnen, beruht auf ausgeklügelten statistischen Verfahren, wobei „die Identifizierung des besten Modells“, „Kalibrierung der Parameter des Modells“, „die Bildung einer Wahrscheinlichkeits-Verteilung aus einem Modell-Ensemble“, „Berechnung der Größenordnung von Diskrepanzen“ usw. Luftschlösser sind – erbaut aufgrund einer einzigen Hypothese, von der man schon weiß, dass sie falsch ist: nämlich der, dass die Modelle perfekt sind. Diese mathematischen „phantastischen Objekte“ sind großartige Ergebnisse von Logik, aber deren Ergebnisse sind nur in Modell-Landschaften relevant. …
Den Autoren zufolge lebt ein Forscher in einer „Modell-Landschaft“, wenn er oder sie:
1. alles zu optimieren versucht, was in der Zukunft liegt;
2. glaubt, dass entscheidungsrelevante Wahrscheinlichkeiten aus Modellen extrahiert werden können,
3. glaubt, dass man präzise Parameter-Werte in den Modellen finden kann,
4. es ablehnt, an irgendetwas zu denken, was in den Modellen nicht auftaucht (dazu gehört es auch, eher an Modelle als an Daten zu glauben, wenn beide im Widerspruch zueinander stehen, wobei man sogar so weit geht, Daten zu manipulieren, bis sie mit den Modellprojektionen konform gehen),
5. glaubt, dass mehr Erkenntnisse die Unsicherheiten der Vorhersage reduzieren,
6. die Wahrscheinlichkeit einer Big Surprise explizit oder implizit auf Null setzt,
7. glaubt, dass es nichts gibt, was das bevorzugte Modell oder ein Satz von Modellen nicht simulieren kann, und
8. anstrebt, „ein Modell für Alles“ zu haben.
Jedwedes Heranziehen von Klimamodellen für Projektionen und vom IPCC sowie von verschiedenen Regierungen und internationalen Agenturen vorgegebene wünschenswerte politische Optionen und Ergebnisse zeigen, dass sie sich genau entsprechend diesen Indikatoren verhalten und folglich nur in einer Modell-Landschaft agieren.
Quelle: Economics
Übersetzt von Chris Frey EIKE
Der mathematische Modellversuch, zukünftige Zustandsänderungen des menschlichen Lebensraumes zu ermitteln, trifft auf ein komplexes „Anfangs-/Randwert Problem“, das u. a. aus folgenden Gründen nicht lösbar ist:
– Verfügbare Naturgesetze gelten nicht für Mittelwerte der Zustandsgrößen,
– Änderungen der Aggregatzustände der betroffenen Materie machen den Zusammenhang zwischen Temperatur und Enthalpie vieldeutig,
– Änderungen der Einwirkungen aus dem Weltraum (z. B. kosmische und Solarstrahlung, Kondensationskeime) sind unbekannt.
Den Beweis für diesen trivialen Sachverhalt liefert der tägliche Wetterbericht, der lediglich wahrscheinliche Veränderungen für wenige Tage vermelden kann.
Eine besondere Lachnummer derartiger Modellierung ist die angebliche Klimasensitivität des CO2, die solche Modelle nur deshalb vortäuschen können, weil niemand die dominante Wirkung der Wasser/Eis Aerosole mathematisch erfassen kann. Als Folge ignorieren die angeblichen Wissenschaftler dann alle gemeinsam (!!!) , dass diese Aerosole die mengenabhängigen Veränderungen der unstreitigen Wirkung des CO2 gegenläufig (!!!) kompensieren. https://www.scribd.com/document/379087623/Das-CO2-ist-klimaneutral
https://de.scribd.com/document/372778420/Klimasensitivita-t-des-CO2-eine-Seifenblase
Alles richtig.
Es ist allerdings völlig in Ordnung, sich in dieser Modell_Landschaft zu bewegen, solange sichergestellt ist, dass eine Validierung außerhalb der Modell-Landschaft, nämlich in der Realität, möglich ist.
Wenn Prognosen sich dann in der Realität als falsch erweisen sollten, kann folglich mit den Modellrechnungen, so schön sie auch erscheinen mögen, etwas nicht stimmen. Dann sind Korrekturen angesagt.
So funktioniert halt echte Wissenschaft.
Wenn nicht alle Modellrechnungen offen gelegt werden und die
Annahmen vorliegen und nachvollziehbar sind ,muß man immer von Manipulation oder unzulässiger Vereinfachung ausgehen.
Es ist immer das Gleiche:
Unvermögen, die virtuelle und reelle Welt strikt zu trennen. Das Eine hat nun mal mit dem Anderen Nichts, aber gar nichts zu tun.
Alle Simulationen sind nur mehr oder weniger gelungen Versuche, Vorgänge der Natur irgendwie nachzuahmen. Je weniger Ergebnise mit der Realität verglichen werden, um so mehr weichen sie ab. Bei Wettersimulationen deutlich, je länger im Voraus simuliert wird, um so ungenauer, je mehr simulierte Werte durch gemessene ersetzt werden, um so genauer wird die Prognose. Aber niemand kann Übereinstimmung garantieren.
Es ist für mich nicht nachvollziehbar, wie Millionen, auch gebildete Menschen glauben können, dass man seim Unwissen in einen Rechner stecken kann und dieser die absolute Wahrheit daraus berechnen kann!
zu: Unwissen in einen Rechner stecken kann und dieser die absolute Wahrheit daraus berechnen
Es ist die einzige Methode, mit der die Planetenbahnen zuverlässig vorhergesagt werden können. Deshalb muss das auch auf die Evolution, auf das Agrarwetter, auf die Wirtschaft, auf den Ursprung des Universums angewendet werden — wie ein Tier, das in seinem Käfigb ständig auf und ab geht und das die Zuschauer nicht wahrzunehmen scheint.
Sehr geehrter Herr Bruno,
ich fürchte Sie unterstellen dem Rechner Fähigkeiten, die dieser einfach nicht hat. Moderne Programme scheinen „allwissend“ zu sein, bei genauer Betrachtung hat man durch Computereisatz einzig und allein nur Zeitgewinn, aber niemals Erkenntnisgewinn.
Es ist beeindrückend, mit welche Sicherheit das Programm der Navi zum Ziel führt, dem Menschen scheinbar mehrfach überlegen. Man könnte sich aber vor Reiseantritt mit Karten beschäftigen, Ortsansässige kontaktieren um sich über übliche Verkehrslage, Schlaglöcher, Ampelschaltungen etc. informieren und eine bessere Route festlegen. Aber wer will das schon machen? Und so helfen alle Computerprogramme und Simulationen nur um Zeit und Mühe zu sparen, bei exakterer Betrachtung.
Geben Sie einem guten Metereologen alle Daten, die dem Wettercomputer zu Verfügung steht, einen Taschenrechner und einen Monat Zeit, und er würde das Wetter von Morgen präziser vorhersagen als der Rechner, leider aber zu spät. Und das ist alles, was der Rechner kann, Daten schneller bearbeiten als der Mensch, daher können bei der Prognose mehr Daten einbezogen werden, als mit dem Taschenrechner. Daher ist die Prognose etwas genauer geworden. Dass man dem Rechner plus Software daher „mehr Wissen“ unterstellt, ist grundsätzlich falsch.
Die Planatenbahnen können genau so mit Taschenrechner berechnet werden, wobei sicher mit weniger Kommastellen und daher nicht so präzise… Auch nichts Neues als Zeitersparung und etwas mehr Präzision. Eine erhöhte Präzision ist aber in diesem Einzelfall nur daher möglich, weil die Bahnen klaren bekannten Gesetzmäßigkeiten folgen und keine Zufallsfaktoren unterliegen.
Kennt man nicht alle Einflußfaktoren und dessen Zusammenwirken,wie beim Klima, Evolution, Urknall etc., und will dazu noch Prozesse beschreiben, die auch von nackten Zufällen beeinflusst werden (Evolution, Klima), dann ist das Ergebnis reiner Selbsbetrug.
Beim Wetter versteht man es, dass die Vorhersage 14 Tage im Voraus sehr wage ist und die Trefferquote nicht weit über 50% liegt. Bleibt man bei dieser Simulation, ohne diese mit aktuelleren Daten immer wieder zu aktualisieren, könnte man den Mist wegwerfen. Beim Wetter kennt man zumindest noch die exakten physikalischen Zusammenhänge, beim Klima oder Evolution weiß man dagegen fast nichts. Dann dem Computer zu glauben ist fast schon lächerlich.
P.S. Ich verdiene mein Geld mit Software, die weitesgehend als KI bezeichnet werden kann. Mein Erfolg beruht darauf, dass ich meinen Kunden glaubhaft erkläre, dass Sie sich auf Ihr eigenes Urteil verlassen wollen und die Rechenergebnisse nur als Entscheidungshilfe betrachten sollen.
@Peter Georgiev, 7. April 2019 um 9:50
Sie lesen hier bei EIKE nicht mit? Außer Planetenbahnen lässt sich nichts von dem von mir Genannten vorhersagen oder nachträglich berechnen; hat wohl das /sarc gefehlt.
Zur mit Werbemüll gesteigerten Intelligenz von rasend schnell gemachten Abaci habe ich schon öfter geschrieben, die werden immer intelligenter im Vergleich zu Schulschwänzern (und Diss Plagiatoren), nicht wahr (/sarc!).
Ich muss mich bei Ihnen entschuldigen Herr Bruno!
Ich habe zu schnell gelesen, den Punkt dabei übersehen, und es als Aufzählung von möglichen Anwendungen von Simulationen verstanden. Beim exakten Nachlesen jetzt ist mir der Sinn natürlich aufgegangen.
Es hatte mich ein wenig gewundert in Verbindung mit Ihrem Namen, aber das Alter… Merke mir nicht mehr jede Meinung. Und viele, auch Eike-Leser glauben an prinzipielle Vorhersagemöglichkeiten, wenn die Simulation gut ist.
Mein Beitrag war komplett überflüssig, zumindest für Sie!