07.07.2015

Das gewisse Etwas: Wodurch sich erfolgreiche Menschen unterscheiden

Es gibt Menschen, die Überflieger sind - also erfolgreicher sind als andere. Natürlich könnte man nun einfach die "Schuld" auf das Glück des einen und das Pech des anderen schieben. So einfach ist es aber auch nicht.
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Psychologin Duckworth glaubt das Rezept für Erfolg gefunden zu haben.

Dies meint zumindest die Psychologin Angela Lee Duckworth, die glaubt messen zu können, wieso manche Menschen erfolgreicher sind als andere. Sie arbeitete in einer Unternehmensberatung, bevor sie kündigte und Mathematik an einer öffentlichen Schule unterrichtete. Dabei kam sie zu einem überraschenden Ergebnis: „Der IQ war nicht der einzige Unterschied, zwischen den besten und schlechtesten Schülern. Die IQ’s einiger meiner stärksten Schüler waren nicht stratosphärisch.“ Sie wunderte sich, wieso einige ihrer schlauesten Kinder nicht besonders gut abschnitten.

Das brachte sie schlussendlich zum weiterführenden Nachdenken. Natürlich sei es schwierig, rationale Zahlen, Dezimalzahlen oder die Fläche eines Parallelogramms zu berechnen – aber unmöglich dies zu erlernen, ist es nicht. Sie kam zu dem Schluss, dass alle ihre Schüler den Stoff lernen könnten, wenn sie nur lang und hart genug dafür arbeiteten.

Somit kam sie zu folgendem Entschluss: Man bräuchte im Bildungswesen ein viel besseres Verständnis für Schüler und den Lernzugang aus der Perspektive der Motivation: „Was wir im Bildungswesen am Besten messen können, ist der IQ. Aber was, wenn Vorankommen in Schule und Leben von viel mehr abhängt, als von der Fähigkeit schnell und leicht zu lernen?“

Das gewisse Etwas

Darum entschied sie sich für ein Psychologiestudium. Sie untersuchte nach Abschluss Kinder und Erwachsene in „super-herausfordernden“ Situationen. Zentrale Frage dabei: Wer ist wieso erfolgreich? Sie führte die Studie mit unterschiedlichsten Leuten durch und es kristallisierte sich am Ende eine Eigenschaft heraus, die sie als bedeutenden Hinweis für Erfolg einstuft. Nicht soziale Intelligenz, gutes Aussehen, körperliche Gesundheit oder der IQ sind demnach ausschlaggebend.

„Es war Durchhaltevermögen“, so die Expertin. „Durchhaltevermögen ist Leidenschaft und Ausdauer für sehr langfristige Ziele“ Es geht darum, an einen Zukunftsplan zu arbeiten und zwar nicht für Tage oder Wochen, sondern über Jahre hinweg.

„Durchhaltevermögen ist das Leben wie einen Marathon zu führen, nicht einen Sprint“. Sie fand später heraus, dass jene Schüler, deren Durchhaltevermögen besonders ausgeprägt war – sie bewertete dieses über Fragebögen am Anfang des Schuljahres – deutlich wahrscheinlicher einen Abschluss schafften.

Duckworth fordert: „Wir müssen messen, ob wir erfolgreich waren. Wir müssen bereit sein, zu versagen, Unrecht zu haben, um Lektionen zu lernen und von vorn anfangen zu können“.

„Das erschreckende daran ist, wie wenig die Wissenschaft darüber weiß, wie man es aufbaut“, meint Duckworth. Und sie hat auch keine Antwort auf die Frage, wie man es aufbaut. „Was ich aber weiß ist, dass Ihnen Talent allein kein Durchhaltevermögen gibt“ Viele talentierte Leute würden demnach daran scheitern, ihre Ideen in die Tat umzusetzen.

Die beste Idee, die sie bis jetzt zum Aufbau des Durchhaltevermögens gehört hat, ist die „wachstumsorientierte Einstellung“ von Carol Dweck von der Stanford University. Deren Überzeugung sei es demnach, dass die Fähigkeit zu lernen nicht festgelegt ist, sondern dass man sie je nach Fleiß und persönlichem Einsatz ausbauen kann. Die wachstumsorientierte Haltung sieht im Versagen keinen permanenten Zustand und ist demnach eine Möglichkeit Durchhaltevermögen aufzubauen.

Hier das Video:

Quelle: TED

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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