Tim`s Poker Tour

Ich verfasse meinen Blog im Wesentlichen für Freunde, Familie, Bekannte und (Ex-)Kollegen, freue mich natürlich aber über jeden, der Gefallen daran findet. Ich verzichte in der Regel auf den typischen Pokerblogstil, will heißen, keine seitenlang abgefaßten Handanalysen. Ich will hier nicht nur den Pokerspieler präsentieren, sondern vielmehr über ein breites Spektrum von, mehr oder minder, relevanten und interessanten, vielleicht sogar informative und lehrreichen Themen, schreiben.

Donnerstag, September 30, 2021

Destillationsprozess! (auch von System 1 und 2) - Weltformel des kleinen Mannes (und der kleinen Frau - falsch geDSCHENdert- sorry)

Hallo liebe Freunde, (Ex-)Kollegen, Pokerspieler, Zauberer, Instagram-Abonnenten und random- Blogleser,

schön, dass ihr nach so kurzer Zeit im Sauerstoffzelt (und des letzten Blogs) schon wieder reinschaltet.

Heute soll es ganz federleicht sein - quasi - to go - wie auf Insta oder Twitter, Tik Tok und den andere Wixx-Seiten, bei denn en es nur um kurzfristigen Input, meist ohne Werte geht und man kurzfristig "beleuchtet" ist - guter Begriff, ist mir gerade eingefallen.

Eine Mischung zwischen Lust, Interesse und unmittelbarer Vergänglichkeit, begleitet von nichtssagender Leichtigkeit - ahh, danke - Internet!

Sorry, Rant is over...

Check me out on Instagram: icemann:_10 - so viel zu den asozialen Medien

Es sprechen mich viele Leute auf der Straße an:

Ey, icemann, Alterrrrrrrr!

Das ist alles so viel und blöd zu lesen, weil ich nur so nen kleinen IQ hab (großes Auto) und dabei keine Zeit, keine Lust und kein Interesse habe, mich näher auf irgendwas einzulassen, was nicht bei RTL 2 oder Kabel 1 läuft (außer den besten Filmen aller Zeiten.)

Kannst du das alles nicht mal etwas mehr zusammenfassen?

Daraufhin ich: Nee, du Spast, kann ich nicht!

... zu Hause angekommen, denke ich dann, na gut - er kann ja auch nichts dafür, das er so hängengeblieben ist und versucht, das möglichste aus seinen beschränkten Möglichkeiten rauszuholen, das kann ich ihm nicht übel nehmen

- daher.. denke ich um - ich komprimiere ein bisschen, fasse zusammen, mache es schön eng - er hat es verdient!

Hier kommt die Top 10 meiner Verhaltensregeln (die Welt in der ich mich bewege) in no special order

Den Mittelwert (für mich das Beste) aus zwei Dingen gewinnt man nicht in dem man 50/50 macht - im Gegenteil 80/20 ist viel besser.

Bsp.: 80% ruhen und 20% sehr aktiv sein ist viel besser als 50% so lala aktiv sein und 50% fast ruhend sein

System 1 und 2 sind immer da - sollen nicht unterdrückt werden, haben ihre Berechtigung - ich entscheide (meist), wann ich welches System bevorzuge.

Bsp.: Wann esse ich was - Lust ja, aber Vernunft sagt nein - also dann (meist) nicht

Wenn ich "nachgebe" ist es nicht so schlimm - ich kann am nächsten Tag dann "kühl" gegensteuern und mich in Spur bringen.

Randomness

Keine Angst haben vor dem Zufall - er bringt oft gute Dinge und wenn nicht, dann kann man daran wachsen - er ist creator of Antifragility

Bsp.: Lottogewinn (Klischee), Erbe, neue-alte Liebe auf dem 10-jährigen Klassentreffen

Aus 3 können wir ableiten, dass es viel besser viele kleine Fehler, als einen Großen zu machen. Eine Art der Barbell-Strategy - verwandt mit 1 - die "hohle" Mitte vermeiden.

Durch kleine Fehler kann ich mein System verbessern und gegen Angriffe schützen, bei einem großen Fehler kann der Schaden zu groß werden und mein System bereits zusammenbrechen. (80-20 Rule)

Bsp.: Watergate-Skandal, 9/11,

Option - no Obligation

Option macht uns flexibel und lässt und kurzfristiger reagieren, Obligation macht uns starr und verpflichtet uns etwas zu tun, ohne Handlungsspielraum.

Bsp.: Sind meine Eltern erzkatholisch und verlangen von mir, dass ich meine erste Freundin heirate, bevor ich mit ihr schlafe - oder halt nicht

Antifragility (robustness at least) is key - no fragility here!

Situationen und Lebenslagen vermeiden, in denen ich fragile bin.

Bsp.: Überschuldet, alkoholsüchtig, emotional von einer Person abhängig sein ohne eigenen Selbstwert zu haben, finanziell alles in ein Anlagekonstrukt stecken, alles verlieren, bei einem schlechten "Lauf"

Besser Antifragilty oder wenigsten Robustness suchen.

Egal was passiert - mein Überleben ist gesichert oder ich kann sogar von Schocks profitieren. Verwirrung und Unsicherheit lässt mich profitieren, während andere durchdrehen.

Bsp.: Viele Eier in viele Körbe legen, vorsorgen für den Fall dass, "was ihnen schadet, bringt mich nach vorne"

Biases vermeiden

Ein Dauerbrenner hier im Blog - wer den Begriff noch nicht kennt, bitte 64% der Blogs nochmal lesen.

Selbstverarschung vermeiden, offen und ehrlich mit sich selbst sein, sich hinterfragen und neugierig bleiben - dazulernen wollen

Bsp.: Ich sehe das, also ist es so - ich kenne nur das, also gibt es nur das - ich kann mich daran erinnern, also war es so, etc.

Stoisch ist das neue cool

Gelassenheit trifft es nicht ganz - stoisch bringt noch eine gewisse, eigebaute Coolness mit, die nicht gespielt ist - sie ist inhärent - man strahlt aus: Egal, was passiert, ich stehe drüber und oder meistere es!

Das geht nur mit Vorbereitung, weiterdenken, Redundanzen schaffen und "executen" - auf neudeutsch

Eine gewisse fu** you!-Attitude kann manchmal nicht schaden

Bsp.: Verliere Job, suchen nen Neuen, verliere Frau -bin alleine glücklich, oder such ne Neue, Auto kaputt, fahr mit der Bahn, Geld weg, verdiene Neues.

Risk Taking

Without risk - there cannot be progress

Kein Angst für Risiken haben - sucht sie! Melkt sie! Schöpft sie aus!

Wenn es daneben geht, no worries - sie sollten dabei aber nicht zu große sein 80/20 - ihr erinnert euch?

Lieber viele kleine Risiken eingehen, als ein Riesiges

Wenn doch riesig, dann Sicherheiten schaffen und sich auf alles vorbereiten - denn Vorbereitung is key!

Bsp.: Suche nach neuem Job, Hauskauf oder eine Liebeserklärung

10.

Akzeptanz

Unterscheiden zwischen dem, was ich ändern kann und dessen, was sich meinem Einflussbereich entzieht. Klar unterscheiden und akzeptieren!

Hier spielen 9 und 10 auch rein...

Bsp.: Mein Chef ist scheiße, meine Eltern lieben mich nicht, die Eintracht wir nicht deutscher Meister

Honorary mention:

11.

Wissenschaft und analytisches Denken - reflektieren, sinnieren in Ruhe und nicht aufgewühlt - mit Chi in der Körpermitte - denn aus Chi - resultiert POWER!

Fertig - ging doch heute, oder?

.... und jetzt kurz entspannen mit food/ - und drinkporn

Clarified Mojito with clear ice

151 Swizzle

Angostura Spritz

Huracan Ramirez

Mojito (im elterlichen Hof)

Ray`s Mistake

Daiquiri

Expedition x2

Tiki-Kunst und ein Barbados Rum Punch

Swizzle Life

Two Hurricanes

Smugglers Cove Rum Barrel

Walking Stick

Danke für` s lesen und bis zur nächsten Ausgabe, wenn es heißt

00011101010001111111010101101111101011111000110110001110010000001000111101

Cheers und enjoy!

Bis bald Euer icemann

Dienstag, August 31, 2021

Die Geschichte der Logik und Bayes Theorem - oder was den Stammtisch von der Wissenschaft unterscheidet (Part 2)

Hallo liebe Freunde, (Ex-)Kollegen, Pokerspieler, Zauberer, Instagram-Abonnenten und random- Blogleser,

willkommen zurück zu einem neuen Blog!

Ich hatte es im letzten Blog angedeutet, wir behandeln aktuell einen Zwei-Teiler, die miteinander in Verbindung stehen.

Teil 1 (letzter Blog)
Geschichte der Logik (Theorie)
Als Grundlage dient uns die "Geschichte" der Logik, mit der Frage, was denn Logik ist, wie sie aufgebaut ist, wer sie ursprünglich begründet und argumentiert hat und wie man sie herleitet, ableitet und natürlich anwendet.

Teil 2 (dieser Blog)
Bayes Theorem (Praxis)
Bayes Theorem ist ein stochastisches (mathem./wahrscheinl.) Vehikel, mit dessen Hilfe man eine (oder mehrere) Thesen, auf deren Wahrscheinlichkeitsgrad hin, prüfen oder miteinander vergleichen kann, ohne spezielle Vorkenntnisse zu haben. Essentiell ist hierbei die Voraussetzung, dass es sich um bedingte Wahrscheinlichkeiten handeln muss, also wenn A, dann B oder wenn B dann A.
Klingt verrückt - ist es aber nicht!

Falls Ihr Teil 1 noch nicht gelesen habt, holt das flux nach, so habt Ihr bei "Wer wird Millionär" eine 2,9% höher Chance die 64.000 EUR zu gewinnen.

Wieder da? 16 Tage später? Gut - dann geht`s heute an die Praxis, nachdem wir die Theorie alle toll (schwer) verdaut haben.

Schon seit Menschengedenken geistert die Frage umher, wie man denn Wahrheit erkennt, misst, beurteilt und benennt, wie lange sie denn gültig ist und wie man sein Wissen, sich auf der einen Seite aneignet und auf der anderen Seite aber auch "updated". Wir kennen das alle sicher gut, einmal falsch (oder veraltet) gelernt, ist es viel schwerer um-zu-lernen als neu-zu-lernen.

Denn es gilt:

"Knowledge is Power!"

Ferner gilt, induktiv, auch:

"Old knowledge (often) has no power."

Das Wort "old" bedarf hier einer Begriffserklärung.

Es bezieht sich auf relativ neues Wissen, welches unter aktuellen Umständen bereits veraltet ist.

(Bsp.: Corona Informationsstand Dez. 2020 vs. Dez. 2021)

Bei ganz altem Wissen besteht, witzigerweise, kaum eine Gefahr, dass es nicht mehr up to date ist.

Der Informationsstand über die Griechen, Römer, die Bibel und die Baukunst der Goten wird sich keiner dramatischen Veränderung mehr unterziehen, von kleineren Ausnahmen (Ausgrabungen) mal abgesehen.

Leider überprüfen wir unser Wissen viel zu selten auf Neuerungen und hinterfragen uns zu wenig selbst, ob denn das, was wir fest glauben, auch noch der Realität entspricht.

In der heutigen, schnelllebigen Zeit, in der wir nur so mit Information, Bildern, Schlagzeilen, Posts und Tags bombardiert werden, ist das ein ernstes Problem, dem sich jedes Individuum, mit einem IQ von über 73 stellen sollte. (RTL-RTL2-SAT1-Kabel-1-und/oder Reality-Show-Zuschauer können, wie immer, den Blog komplett auslassen und einfach runter zu den Bildern scrollen - Tschüsss dann!)

Für den Rest geht`s hier weiter.

Bayes Theorem

Für eine Hypothese

A

mit den Hinweisen

B

mit

P(B) > 0

lässt sich die Wahrscheinlichkeit von

A

unter der Bedingung, dass

B

eingetreten auch dadurch berechnen, dass man prüft, wie die Wahrscheinlichkeit ist, dass B messbar ist, wenn A gegeben ist.

P(A\mid B) \; = \; \frac {P(B\mid A) \cdot P(A)} {P(B)}

Klingt verwirrend, ist es aber gar nicht (so).

Fangen wir mit Harald Böckler an, Harald ist in sich gekehrt, eher schüchtern und zurückhaltend, sehr ordentlich und sanftmütig, versucht die Außenwelt eher zu meiden, ist zwar hilfsbereit, zeigt aber wenig Interesse anderen Menschen gegenüber. Er hat ein eingebautes Verständnis nach Struktur und ist detailverliebt.

Hier nun die Frage an Euch:

Ist Harald nun ein Bibliothekar oder ein Bauer?

Schnell und intuitiv getippt oder richtig nachgedacht? Macht keinen großen Unterschied...

Die Antwort von 100 Amerikanern ist zumindest, dass 90 glauben, er sei Bibliothekar und lediglich 10 Leute glauben, er sei Bauer. (Studie USA, Kahneman/Tversky, ca. 1980)

Der richtige Wert ist allerdings weit davon entfernt - wie kann das sein?

Wenn wir uns an Aristoteles erinnern, kommt mir hier der Begriff "a priori" in den Sinn. Eine Vor-Annahme, die als gegeben hingenommen wird und keiner empirischen Überprüfung bedarf.

"Wir gehen davon aus, dass...."

(Ich gehe hier aus dramaturgischen Zwecken mit dem Begriff etwas lax um, er kann auch anders interpretiert werden.)

Aus a priori haben die Amis "prior" gemacht - und zwar "prior belief" der "vorherige Glaube."

Der vorherige Glaube in unserem Beispiel könnte unser "Klischee" oder eine stereotype Schublade und Sichtweise sein, die wir anhand der menschlichen Eigenschaften zuordnen. (schüchtern, zurückhaltend, ordentlich, in sich gekehrt)

Wir verbinden mit diesen Charaktereigenschaften viel mehr den Bibliothekar als den Bauern, für den haben wir intuitiv dann eher andere Eigenschaften im Kopf.

Was wir vollkommen außer Acht lassen, ist die Tatsache, dass es viel mehr Bauern als Bibliothekare gibt, somit egalisiert sich unsere starke, intuitive Annahme durch die "gegnerische" Masse der Bauern.

Zum Zeitpunkt der Studie in den 80er Jahren gab es 20 mal mehr Bauern als Bibliothekare (heute sogar 60 mal mehr), was selbstverständlich einen großen Einfluss auf die Frage hat, ob es sich um einen Bibliothekar handelt oder nicht.

Wir halten kurz inne und fragen, was hier gerade geschieht?

Wir stellen uns nicht mehr die Frage von entweder oder, (issers oder issers nicht) sondern wir wandeln diese Frage um, in wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass unsere Hypothese stimmt, unter der Verteilung der Möglichkeiten, deren Gewichtung und dann abzüglich der Wahrscheinlichkeit, dass die Annahme falsch ist - ein großer Unterschied, oder?

Wir bewegen uns weg von einer qualitativen (binären) Aussage hin zu einer Quantitativen.

Kahneman spricht von einer Baserate.

Ich kann dieses Wort nicht genug unterstreichen und wiederhole es im Geiste, bis ich heiser werde!

Für unser Beispiel bedeutet das, dass in den 1980ern von 210 Personen, die alle entweder Bibliothekare oder Bauern waren, 200 Bauer darunter sind und nur 10 Bibliothekare. So kommen wir auf eine Quote von 20:1 - auf jeden Bibliothekar kommen 20 Bauern. (Baserate)

Das ist die Realität - wir können nun schon kühn vermuten, dass die Fehleinschätzung irgendwie mit diesem Bild kollidiert, oder? Schauen wir uns das an.

In der obigen Gleichung gibt es an sich nur zwei Platzhalter, A und B.

Das P steht für Probability, also Wahrscheinlichkeit.

Das A ist unsere (als wahr angenommene) Hypothese. (Es IST ein Bibliothekar)

Das B sind die Hinweise/Beweise/Anzeichen.

So schlüsseln wir die "Terme" einzeln auf.

P (A|B) liest man wie "Wahrscheinlichkeit von B, wenn A gegeben ist" = Wahrscheinlichkeit, dass unsere These korrekt ist, wenn wir Beweise dazu haben.

P (B|A) liest man wie "Wahrscheinlichkeit, dass ich die Beweise sehe, gegeben dem Fall, dass meine Hypothese richtig ist.

P (A) ist die Wahrscheinlichkeit, dass unsere Hypothese stimmt, ohne irgendwelche Beweise zu haben.

P (B) ist die Wahrscheinlichkeit, die Beweise überhaupt zu sehen.

Jetzt haben von der Definition her fast alles was wir brauchen.

Rechnen wir mal ein wenig... ufff - Mathe! Nicht heulen, es ist recht easy.

Zuerst fragen wir uns mal locker, ohne groß zu nachdenken, wie viel unsere 10 Bibliothekare denn auf die Charakterbeschreibung oben zutreffen (schüchtern, zurückhaltend, ordentlich, in sich gekehrt)

Was haltet ihr von 40%? (unser P (B|A)) D.h. 4 von diesen 10 passen in unser Schema. Gut. Was noch?

Jetzt fragen wir uns, wie viele der Bauern denn zu diesen Charaktereigenschaften passen? Hmmm, weniger - sagen wir mal 10% d.h. dass 20 von 200 Bauern in unser Schema passen.

Merkt ihr was? Obwohl wir uns 4 mal so sicher sind, dass die Eigenschaften besser zu den Bibliothekaren passen (40% zu 10%) haben wir aber nominal nur 4 Bibliothekare gegenüber 20 Bauern. Woher kommt das? Es kommt allein aus der Baserate 20:1 (unser P (A) =1/21) also der Verteilung und Gewichtung der Population. Unsere Meinung spielt eine komplett untergeordnete Rolle, die schiere Menge entscheidet viel mehr, als unsere Zuversicht in unsere Annahme.

Unser P(B) ist 24 (20+4) von 210 ) also alle Personen, auf die die Eigenschaften zutreffen.

Durchatmen...

Ok, rechnen wir nun unsere "wirkliches" Ergebnis aus.

Wir erinnern uns oben, dass 90% der Befragten dachten, es sei ein Bibliothekar.

Wir können jetzt unsere Werte in die Gleichung einsetzen. (einfache, verkürzte Version)

P(Bibliothekar | Charaktereigenschaften) 一一 = 16,7 %

4 + 20

Also zwischen 90% und 16,7 % ist eine recht große Lücke, will ich meinen und das, obwohl sich wahrscheinlich auch noch viele Personen "sicher" waren, dass sie nah dran seien oder zumindest, nicht weit vom richtigen Wert entfernt.

Hier ist natürlich ein Wort der Vorsicht angebracht und vielleicht hat es auch schon der ein oder andere bemerkt. Wie komme ich denn nun überhaupt auf die 40% und 10% der vermeintlichen Zuordnung der Eigenschaften auf die beiden Personengruppen - einfach! Ich rate, vermute, sinniere und überschlage.

Das mächtige Werkzeug von Bayes Theorem ist genau die Tatsache, dass es nicht zu sehr darauf ankommt, was ich in die Gleichung eingebe, sondern lediglich, dass es der Realität entsprechen könnte, natürlich ohne eklatanten Selbstbeschiss. Ich kann bestimmt nicht davon ausgehen, dass alle Bibliothekare introvertierte, verklemmte Bücherwürmer sind, wie auch sicherlich die Bauern nicht alle gehirntote, holzklotzige Halbseiten sein können.

Ziel ist es, seinen Glauben etwas an die Realität anzupassen und nicht umgekehrt! Großer Unterschied.

In der Praxis nennen wir diesen "Holzweg" Confirmation Bias - wir haben schon oft davon gesprochen.

Außerdem kann ich ja immer wieder geänderte Werte in die Gleichung eingeben, um zu sehen, wie sich das Bild ändert.

(Selbst bei 60% Bibliothekar und 5% Bauer kommt nur ein 37%ige Wahrscheinlichkeit raus, dass es ein Bibliothekar ist.)

Krasse Sache!

Hier schmeißt der Stammtisch lange schon seine "Intuition" aus dem Fenster und müsste kapitulieren.

Wir sprechen hier nicht von einem Trickspielzug oder einem fiktiven Mechanismus, ganz im Gegenteil, es es rein zahlen- und praxisbezogen, dazu oft noch relativ schnell, wenn man den Dreh erstmal raushat.

Wir können hiermit leicht Impfgegner, Schlagzeilenschreiber und Sensationsjäger schachmatt setzen, in dem man Zahlen einsetzt und nicht nur Meinungen äußert.

Versucht es mal an der Trinkhalle am Eck. :- )

Bayes Theorem wird in der Wissenschaft zur Hypothesenprüfung im Allgemeinen oder auch im mashine-learning, bei Algorithmen und in der Schatzsuche auf hoher See, im Speziellen, angewandt, um nur einige Gebiete zu nennen.

Noch eine Sache, die es sich lohnt, zu erwähnen:

Oft wissen wir nicht, wie unser "prior belief" (9/1) im Verhältnis zu den wirklichen Zahlen steht (1/21) und es ist auch nicht so wichtig, wichtig ist, dass wir uns überhaupt fragen, welche Zahlen relevant sind und ob wir uns der eigenen Meinung so sicher sein können.

Die Baserate wird sehr oft komplett ignoriert, ist aber extrem wichtig. (Ich bin fast heiser)

Ich versuche mir mehr und mehr anzugewöhnen, keine Meinung zu haben, wenn ich keine Ahnung hab - das ist robust - viel besser als ne feste Meinung zu haben- bei keiner Ahnung!

Es geht nicht darum, seine Meinung anhand von neuen Informationen umzudrehen, sondern, seine Meinung anzupassen, zu reflektieren und zu hinterfragen. So lernen und bilden wir uns richtig, ohne uns selbst den Kopf fi**en zu lassen. Das ganze gerne etwas kritisch, offen, bescheiden und neugierig.

Außerdem ist es keine Schande zu sagen: Ich weiß ich nicht!

(Da macht man, auch am Stammtisch, nix verkehrt, bedarf aber manchmal etwas mehr Mut.)

Ich denke, wir haben mit dem zweiten Teil gezeigt, worin der Unterschied zu der Logik aus Teil 1 zu Der aus Teil 2 bestand.

Aristoteles` Logik ist klar beschränkend, eindeutig-resultierend, oft intuitiver, "absolut" und semantisch eingebettet.

Sie kommt wie eine "qualitative" Logik daher, wenn ich das so sagen darf.

Die Logik aus Teil 2 - Bayes Logik, wollen wir sie mal nennen, ist eher auf dem "quantitativen" Feld

etabliert, teilweise contra-intuitiv und zahlen/- quotenorientiert, somit viel "relativer" und gewichtend.

Vorsicht ist immer geboten, sicherlich mehr noch bei der Bayes`schen Logik....

So, das war doch gar nicht so schlimm - oder?

Ich kann hierzu ein sehr gutes YouTube-Video empfehlen, einfach HIER drücken.

(Kanal: 3Blue1Brown)

Es erklärt alles perfekt, sogar in einem Schaubild, was vieles grafischer deutlicher macht.

Hier zum Runterkommen und zur Belohnung noch etwas Drink- und Foodporn!

Between the Sheets

Ancient Mariner

Chief Lapu Lapu

Mai Tai

Manhattan

Rye Tai

Mint Julep

Hinky Dinks Fizzy

Kentucky Buck

Royal Bermuda Yacht Club

Ports of Pain

Vielen Dank für` s lesen und bleibt dabei, wenn es heißt:

"Never judge a dynamic system with a static mind."

(Gillig 2021)

Cheers und enjoy!

icemann

Follow me on Instagram: icemann_10

Mittwoch, Juni 30, 2021

Die Geschichte der Logik und Bayes Theorem - oder was den Stammtisch von der Wissenschaft unterscheidet (Part 1)

Hallo liebe Freunde, (Ex-)Kollegen, Pokerspieler, Zauberer, Instagram-Abonnenten und random-Blogleser,

willkommen zurück zu einem neuen Blog!

Heute mal wieder auf den letzten Drücker. Aber was soll`s, lieber Dinge spät verwirklichen, als gar nicht.

Ich hatte es im letzten Blog angedeutet, wir haben einen Zwei-Teiler, die miteinander in Verbindung stehen.

Teil 1 (dieser Blog)

Geschichte der Logik (Theorie)

Als Grundlage dient uns die "Geschichte" der Logik, mit der Frage, was denn Logik ist, wie sie aufgebaut ist, wer sie ursprünglich begründet und argumentiert hat und wie man sie herleitet, ableitet und natürlich anwendet.

Teil 2 (nächster Blog)

Bayes Theorem (Praxis)

Bayes Theorem ist ein stochastisches (mathem./wahrscheinl.) Vehikel, mit dessen Hilfe man zwei (oder mehrere) Thesen, auf deren Wahrscheinlichkeitsgrad hin, miteinander vergleichen kann, ohne spezielle Vorkenntnisse zu haben. Essentiell ist hierbei die Voraussetzung, dass es sich um bedingte Wahrscheinlichkeiten handeln muss, also wenn A, dann B oder wenn B dann A.

Klingt verrückt - ist es aber nicht!

Der Leser mag jetzt natürlich geneigt sein zu fragen:

"Oh, man, icemann, muss das sein? Ey, das ist voll anstrengend und nervig und doof. Muss ich da jedes mal `ne Gleichung ausfüllen? Das hab ich ja seit der Schule nicht mehr gemacht."

Darauf antwortet der Autor (ich):

Heul nicht so rum, du Schwachmat, lernen bildet!

Man möge sich doch bitte mal in den "aktuellen" Diskussionen über die Corona-Politik (Impfung), Klimawandel, Umstellung auf Elektromotoren und wegen mir sogar die Bundestagswahl, den "Informationsaustausch" zwischen den verschiedenen Seiten anschauen und mal nüchtern bemerken, wieviel Bullshit (BS) da verbreitet wird.

Dabei sagt jeder: "Na, das ist doch logisch, dass..."

Dem werden wir ein wenig auf den Zahn fühlen... und ja, es wird ein bisschen weh tun.

Denn es gilt: Lernen - durch Schmerzen!

Aber wie erkennen wir denn BS?

Was ist wahr, was ist unwahr, was ist richtig und was ist falsch?

Gibt es denn noch die EINE Wahrheit? Ist die Welt noch binär erfassbar oder durch ihre unterschwellige Verknüpfung und Komplexität schon längst nicht mehr so zu verstehen?

Hierzu kommen wir in Teil 2

Zunächst die Grundlage

Teil 1

Die Geschichte der Logik

Wie so vieles, fängt die strukturelle Logik mit den antiken Griechen an.

Der alte Aristoteles ist hier federführend, nachdem ihm sein "Jedi-Meister" Plato einiges gesteckt hat.

Plato, die Vorsokratiker und die Sofhisten (nicht Salafisten) bildeten zwar bereits wichtige Grundlagen der Rhetorik und Dialektik und behandelten Begriffe der Logik, ohne sie aber strukturell zu erfassen und gedanklich weiterzuführen und aufzudröseln.

Der junge Padawan Aristoteles verfasst die erste Abhandlung einer logischen Schrift mit dem Werk "Topik," dass die Ausformulierung eines Regelwerks zum Thema: "Wie argumentiere ich richtig - für Dummies!," darstellt. (Wir sind hier im 4. Jhd. vor Chr.)

Mit seinem Meister Plato lieferte er sich vorher schon viele "MC-battles am mic" um abzuchecken, wer jetzt nun verbal "den Längeren" hat.

(Mir klingelt im Ohr: "Isch dissss DISCHHH weg, TU OPFA!" - klar, aber immer schön mit Niveau)

Den Film "8 Mile" kann ich hierzu nur wärmstens empfehlen.

Insgesamt sechs Werke bilden Das Schreib-Gerüst, unter dem alle Begriffe der Logik zusammengefasst und erörtert werden. Der Sammelband ist unter dem Namen "Organon" zur leichten Nachtlektüre käuflich erwerblich.

Die Logikbegriffe sind: Begriffe (Kategorien), Aussagen (De Interpretatione), Schluss (Analytica prioa und posteriora) hinzu kommt die Praxis des Schlussfolgerns (am Stammtisch oder bei twitter oft missbraucht und/oder ignoriert)

Die Kategorien werden in zehn Wortarten unterteilt:

1. Ding, Substanz -Was ist etwas? der Mensch, das Pferd

2. Quantität, Größe -Wie viel/groß ist etwas?(ist) zwei Ellen lang, (ist) drei Meter lang

3. Qualität, Beschaffenheit -Wie beschaffen ist etwas, weiß, rau, sprach gelehrt

4. Relativum, Bezogenes - Worauf bezieht sich etwas? doppelt, halb, größer

5. Wo - Wo ist etwas? (ist) auf dem Marktplatz, im Puff

6. Wann, Zeit -Wann ist etwas? (war) gestern, voriges Jahr

7. Lage, Zustand - In welcher Position ist etwas? liegt, sitzt

8. Haben - Was hat etwas? hat Schuhe an, bewaffnet (= trägt eine Waffe)

9. Tun, Wirken - Was tut etwas? schneidet, brennt

10. Erleiden - Was erleidet etwas? wird geschnitten, wird gebrannt

Die Aussagen (De Interpretatione) beziehen sich auf einen Informationsgehalt, bei dem es sinnvoll erscheint zu fragen, ob er wahr oder falsch ist. Man spricht hier vom Zweiwertigkeitsprinzip. Es muss nicht klar geregelt sei, ob ja oder nein, man könnte aber mit Fragesätzen diese "Wertung" erzwingen.

In der Analyse stellt Aristoteles heraus, dass eine Aussage nicht gleich wahr und unwahr sein kann.

(P = W und P≠W) das wäre ein Kontradiktion. Hieraus ergibt sich das Satz vom Widerspruch.

Weiter eingeführt werden die Quantoren, "jeder," "manche," "einer," mit denen kontradiktorische Gegensätze erzeugt werden können. "Jeder Mensch ist weiß", "kein Mensch ist weiß," bestenfalls eine (oder keine) der beiden Aussagen kann richtig sein.

Ferner gibt es den Satz vom ausgeschlossenen Dritten. Es kann nur hü oder hott geben, es gibt keine dritte Möglichkeit. Allerdings bezieht sich dieser zweite Satz der Logik nicht auf zukünftige Ereignisse, diese benötigen wiederum die Einführung des Begriffes der mehrwertigen Logik und deckt den Bereich der ungewissen Zukunft ab, quasi eine Art "Aufschub" der Zustandsklärung. (Bsp: Morgen wird das Haus einstürzen, morgen wir das Haus nicht einstürzen.)

Das sollte hier erstmal genügen, wir wollen es nicht übertreiben.

Schluss (Analytica priora und posteriora) erlauben eine Reihe von logischen Schlussfolgerungen unter Anwendung eines Beweises, der auf wahr angenommenes zurückführen soll.

Hierzu entwickelt Aristoteles die Syllogistik, seine Beweis- und Schlusslehre (the dagger to the heart)

Es wird aus zwei Aussagen (Prämissen) auf eine dritte Aussage (Konklusion) geschlossen.

Diese drei Aussagen sind ihrerseits aus dem (Subjekt – Prädikat – Mittelbegriff) zusammengesetzt.

Bsp: aus den Prämissen Sokrates (Subjekt) ist ein Mensch (Mittelbegriff) und Alle Menschen (M) sind Lebewesen (Prädikat) folgt die Konklusion Sokrates (S) ist ein Lebewesen (P).

Aristoteles unterscheidet drei Arten von Schlüssen die wir heute als Deduktion, Induktion und Abduktion kennen.

Was mir hierbei auffällt, ist die Tatsache, dass Aristoteles vor allem die Klärung der Begrifflichkeiten und deren Eingruppierung definiert hat. Es geht hier weitestgehend erstmal um Semantik.

Erst der Teil der "Schlussfolgerung" geht ans Eingemachte, mit den drei Arten von Schlüssen, die wir uns abschließend noch kurz anschauen müssen. Hier liegt der Hase im Pfeffer.

Deduktion: (Ableitung)

Ich bin ein Mann, alle Männer sind Menschen (manche Schweine), also bin ich ein Mensch, (muss aber kein Schwein sein).

Hier können wir mit den Prämissen, "Ich-Mann" und "Mann-Mensch" die Konklusion "Ich-Mensch" ableiten. In sich stimmig und kohärent, eine "wenn-dann-Regel."

Die Deduktion ist intuitiv die leichteste zu beherrschende Schlussfolgerung, zumindest, wenn es nur um wenige Prämissen geht.

Regel: Alle Bohnen aus diesem Sack sind weiß

Fall: Diese Bohne ist aus diesem Sack

Ergebnis: Diese Bohnen sind weiß

Schluss vom Allgemeinen auf das Einzelne.

Abduktion: (Wegführung)

Die Abduktion ist insofern speziell, als das sie nicht nur eine Schlussfolgerung erlaubt, sondern im Vergleich zu den beiden anderen Methoden "Erkenntnis" erweitert.

Sie kommt quasi durch die Hintertür und bildet eine erklärende Hypothese, die dann mithilfe der Deduktion auf Voraussagen hin getestet wird und in Stufe drei, mithilfe der Induktion und Faktensuche, quasi verifiziert wird. Wenn das nicht zum Erfolg führt, geht der Zirkus von vorne los, bis es hinhaut.

Hmmm, klingt schon komplizierter, daher auch anfälliger - vor allem für den Laien, bei Twitter oder in Stuttgart

Ergebnis: Diese Bohnen sind weiß

Regel: Alle Bohnen aus diesem Sack sind weiß

Fall: Diese Bohnen sind aus diesem Sack

Hypothetischer Schluss vom Einzelnen und einer Regel auf eine Regelmäßigkeit.

Induktion: (Herbeiführung)

Ist die Schlussfolgerung des Einzelfalls, der immer wieder bestätigt wurde hin zu einem Naturgesetz oder einer allgemeinen Gesetzmäßigkeit.

"In Las Vegas sehe ich nur Frauen mit gemachten Ti**en, also haben alle Frauen in den USA gemachte Ti**en.!

Die Induktion stellt seit vielen Jahren (Jahrhunderten) in der Philosophie ein Problem dar, denn es taucht hierbei die Frage auf: Kann ich mit der immer wiederkehrenden Bestätigung eines Einzelfalls auf eine allgemeine Gesetzmäßigkeit hin schließen?

Wir hatten dieses Thema bereits angeschnitten, als wir uns mit dem begriff der "Falsifizierung" beschäftigt haben.

(Black Swan Problem: Früher dachte man im alten Europa, es gäbe nur weiße Schwäne, bis man in Australien schwarze Schwäne entdeckt hatte.)

Fall: Diese Bohnen sind aus diesem Sack

Ergebnis: Diese Bohnen sind weiß

Regel: Alle Bohnen aus diesem Sack sind weiß

Schluss von einer üblichen Regelmäßigkeit auf das Allgemeine.

So, das ist doch schon mal eine feine Grundlage, um und dann im nächsten Blog etwas mehr ins Detail zu gehen und zu sehen, wie wir wann was wo woraus ableiten können.

Wie immer, noch etwas zum entspannen und runterkommen, war ja doch etwas trockener heute.