Meinungen

Was die Wirtschaftswissenschaften vom Gehirn lernen können

Länder scheinen sich für Industriezweige zu entscheiden, die mit denen verwandt sind, die sie bereits haben. Ein Kommentar von Ricardo Hausmann.

Ricardo Hausmann
«Die Idee, sich vorherige Erfahrungen anzusehen, um zukünftige Handlungen daran auszurichten, ist so alt wie die Zivilisation selbst.»

In seinem zukunftsweisenden Buch «Die Zukunft der Intelligenz» aus dem Jahr 2005 schlug Jeff Hawkins ein alternatives Paradigma zur Funktionsweise des menschlichen Gehirns vor. Seiner Ansicht nach ist das Gehirn keine Turing-Maschine, die Symbole gemäss einer Regeltabelle verarbeitet. Dies war das Modell, auf dem Computer und künstliche Intelligenz bisher beruhten.

Stattdessen ist das Gehirn ein grosser hierarchischer Speicher, der ständig aufnimmt, was er wahrnimmt, und vorhersagt, was als Nächstes kommt.

Das Gehirn macht Vorhersagen, indem es Ähnlichkeiten zwischen Mustern aus neueren Sinneseindrücken und vorherigen Erfahrungen findet, die in seinem riesigen Speicher aufgezeichnet sind. Es verbindet Klangfragmente, die es in einem Geräuschmeer hört, mit einem bekannten Lied oder das Gesicht einer verkleideten Person mit dem des eigenen Kindes. Das funktioniert ähnlich wie die automatische Vervollständigung im Suchfeld von Google beispielsweise – anhand dessen, was Sie bereits eingetippt haben, wird permanent geraten, was Sie als Nächstes eingeben werden.

Um sich die Hierarchie dieses Mechanismus zu verdeutlichen, stellen Sie sich vor, dass Sie ein Wort vorhersagen können, wenn sie nur ein paar Buchstaben davon sehen; wenn Sie sich nur einige wenige Wörter ansehen, können Sie vorhersagen, was der Satz oder sogar der Absatz bedeutet. Tatsächlich werden Sie sich jetzt gerade fragen, worauf ich mit diesem ganzen Kommentar hinauswill. Die Hierarchie ermöglicht es Ihnen, den Sinn zu erfassen, unabhängig davon, ob ihr Gehirn die Eindrücke durch Lesen oder Hören erhalten hat. Das Gehirn ist also eine induktive Maschine, die die Zukunft vorhersagt, indem sie Ähnlichkeiten findet: auf vielen unterschiedlichen Ebenen, zwischen Gegenwart und Vergangenheit.

Hawkins’ alternatives Modell zur Funktionsweise des Gehirns hat bedeutsame Folgen für viele Bereiche, auch für den, über den ich einen Grossteil meiner Zeit nachdenke: Strategien zur wirtschaftlichen Entwicklung.

Auf Erfahrungen zurückgreifen

Per Definition ist Entwicklung nicht einfach noch mehr von dem, was schon war, genau wie ein Erwachsener nicht einfach nur ein grosses Baby ist. Bei dem Prozess werden neue und vorhandene Fähigkeiten hinzugefügt und kombiniert, um vielfältigere und komplexere Aktivitäten zu ermöglichen.

Doch kann es knifflig sein, etwas Neues zu finden, das erfolgreich durchführbar ist, da man dazu wissen muss, was man braucht und ob man es beschaffen kann. Deshalb ist das Millennium Villages Project von Jeffrey Sachs ins Stocken geraten, wie das jüngste Buch der Journalistin Nina Munk zeigt. Bei dem Versuch, Landwirten den Übergang aus der Subsistenzwirtschaft zur kommerziellen Landwirtschaft zu ermöglichen, gibt es laut Munk einfach zu viele fehlende Einzelschritte.

Das traditionelle Denken im Bereich «wirtschaftliche Entwicklung» folgte bisher einem Turing-ähnlichen Ansatz, bei dem versucht wurde, ein allgemeines Modell für die Welt – basierend auf Grundprinzipien – zu formulieren und anhand dieses Modells dann über die Notlage eines Landes oder die potenziellen Auswirkungen einer politischen Massnahme nachzudenken. Doch ist die Welt oft zu komplex und zu vielschichtig für einen solchen Ansatz.

Wäre es keine grosse Verbesserung, wenn wir bei der Einschätzung eines bestimmten Standortes auf alle vorherigen Erfahrungen der Welt zurückgreifen und automatisch die relevantesten erkennen könnten, um daraus zu schliessen, was wir als Nächstes tun sollten? Wäre es nicht nützlich, die Entwicklungsmöglichkeiten so zu sehen, wie unser Gehirn laut Hawkins die Welt sieht?

Wie das Empfehlungssystem von Amazon

Bei einem alternativen Ansatz zur wirtschaftlichen Entwicklung, wie ihn Hawkins vorschlägt, würde man gewaltige Mengen an Daten über die Welt sammeln und fragen, was in einem Land oder einer Stadt zu einem bestimmten Zeitpunkt wahrscheinlich als Nächstes folgt. Dabei wird von dem ausgegangen, was bereits vorhanden ist, und es werden die Erfahrungen dort und an allen anderen Orten genutzt. Es wäre wie das Empfehlungssystem von Amazon, das einem anhand der eigenen Erfahrungen und der anderer Nutzer Bücher vorschlägt, die einem gefallen könnten.

In einer neueren Veröffentlichung haben meine Kollegen und ich gezeigt, dass ein solcher Ansatz in der wirtschaftlichen Entwicklung tatsächlich funktioniert. In einer bestimmten Stadt oder einem Land kann man sogar ein Jahrzehnt im Voraus vorhersagen, welche Industriezweige neu entstehen oder verschwinden bzw. wachsen oder schrumpfen werden, einfach weil man die Geschichte dieses Ortes und aller anderen Orte kennt und weiss, was an einem Standort jeweils vorhanden war.

Länder scheinen sich für Industriezweige zu entscheiden, die mit denen verwandt sind, die sie bereits haben, oder die sich an Standorten befinden, die ihnen ähnlich sind. In unserem neuen Atlas of Economic Complexity haben wir den Ansatz für die Länder benutzerfreundlicher gemacht.

Die Idee, sich vorherige Erfahrungen anzusehen, um zukünftige Handlungen daran auszurichten, ist so alt wie die Zivilisation selbst. Dieser Intuition folgend hat der ehemalige Chefökonom der Weltbank Justin Yifu Lin vorgeschlagen, dass Länder, wenn sie entscheiden, was sie als Nächstes tun, sich ein erfolgreiches Land ansehen sollten, das ihnen vor zwei Jahrzehnten ähnlich war.

Wege verstehen – Sackgassen meiden

Doch sollten wir in der Lage sein, viel mehr zu erreichen, indem wir uns viele weitere Erfahrungen sehr viel genauer ansehen und einen wesentlich grösseren Speicher nutzen, der viele weitere Muster aus einem wesentlich grösseren relevanten Erfahrungsschatz der Menschheit heraussuchen kann. Stellen Sie sich vor, Sachs‘ Millenium Villages Project hätte die Abfolge aller bisher erfolgreichen Entwicklungen aus der Subsistenzwirtschaft gekannt, anstatt sich lediglich auf Spekulationen oder Schlussfolgerungen zu verlassen. Wäre es nicht nützlich, die Wege – und Sackgassen – der industriellen Entwicklung zu verstehen, die für ein bestimmtes Land heute am relevantesten sind?

Dieser alternative Ansatz kann wesentlich mehr Menschen dazu befähigen, erfolgreiche Wege zum Wohlstand zu suchen, indem die Gefahren und Risiken der Suche verringert werden – genau wie Landkarten Menschen dazu befähigen, zu einem gewünschten Ort zu gelangen, indem sie ihnen wesentlich mehr Informationen bieten, als sie normalerweise zur Verfügung hätten. Genau wie die Technologien der erweiterten Realität unser Erleben der Welt bereichern (stellen Sie sich einen sportlichen Wettkampf heute ohne Instant Replay vor), ist es jetzt möglich, die weltweiten Entwicklungserfahrungen denjenigen an die Hand zu geben, die sich mit der Förderung von Entwicklung beschäftigen. Wir sollten diese Gelegenheit nutzen.

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