Vergessen Sie das Mooresche Gesetz. Algorithmen treiben Technologie voran

Jeder spricht gerne über das Mooresche Gesetz – das besagt, dass der Transistor etwa alle zwei Jahre doppelt auf einen Mikroprozessor rechnet –, wenn es um Geschwindigkeits- und Produktivitätsverbesserungen im Computing geht. Aber was ist mit den Gewinnen, die sich aus neuen Algorithmen ergeben? Diese Gewinne können diejenigen aus Hardware-Verbesserungen übersteigen.

Algorithmische Verbesserungen ermöglichen eine effizientere Nutzung vorhandener Ressourcen und ermöglichen es Computern, eine Aufgabe schneller, kostengünstiger oder beides zu erledigen. Denken Sie daran, wie einfach das kleinere MP3-Format die Speicherung und Übertragung von Musik machte. Diese Komprimierung war auf einen Algorithmus zurückzuführen. Als Beispiele nennt die Studie den PageRank von Google, den Routing-Algorithmus von Uber und die Videokomprimierung von Netflix.

Viele dieser Algorithmen stammen aus öffentlich zugänglichen Quellen – Forschungsarbeiten und anderen Veröffentlichungen. Dieses „algorithmische Gemeingut“ – wie das digitale Gemeingut von Open-Source-Software und öffentlich zugänglichen Informationen – hilft allen Programmierern, bessere Software zu produzieren.

Aber woher kommen diese Algorithmen und wer liefert die Forschung, um sie zu entwickeln? Neue Forschungsergebnisse des MIT geben Aufschluss darüber, wer unsere algorithmischen Commons entwickelt und warum. Wir haben uns eingehend mit der Forschung befasst und dann den Hauptforscher der Studie, Neil Thompson, Forscher am Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) des MIT, gefragt, was diese Gemeingüter für die Informatik bedeuten.

Algorithmen: Hergestellt in den USA
Die Forschung untersuchte, wo der Forscher, der den Algorithmus erstellt hat, geboren wurde und wo er war, als er den Algorithmus erstellte. Und die USA waren in beiden Fällen an der Spitze.

38 % aller algorithmischen Verbesserungen kamen von Forschern, die in den USA geboren wurden, aber satte 64 % der Verbesserungen wurden von Forschern vorgenommen, die in den USA arbeiten. Das bedeutet, dass das US-amerikanische Bildungssystem zwar viele Informatiker hervorgebracht hat, aber noch besser darin ist, Spitzentalente für Forschungseinrichtungen zu gewinnen. Außerhalb der USA leisteten reichere Länder im Allgemeinen mehr Beiträge zum Gemeingut.

Die Forscher stellen fest, dass es hier Raum für Veränderungen und Verbesserungen gibt. Der Beitrag einer Nation zum algorithmischen Gemeingut hängt nicht von der Bevölkerung ab, sondern vom BIP pro Kopf. „Dies deutet darauf hin, dass die Entwicklung von Algorithmen das Problem der verlorenen Einsteine ​​bei der Schaffung patentierbarer Erfindungen aufweisen könnte (Bell, Chetty, Jaravel, Petkova & Van Reenen, 2019), wobei diejenigen mit Naturtalent niemals der Welt zugute kommen können, weil ein Mangel an Gelegenheiten.”

Eine positive Feedbackschleife?
Die überwiegende Mehrheit der algorithmischen Verbesserungen kam von öffentlichen und gemeinnützigen Institutionen wie Hochschulen und Regierungen. Die Top-Beitragenden waren die Universitäten, die in Informatik am besten abgeschnitten haben: Stanford, MIT, UC Berkeley und Carnegie Mellon.

Auch private Institutionen leisteten Beiträge, darunter IBM, Bell Labs und die Rand Corporation. Aber man fragt sich, warum eine gewinnorientierte Institution ihren Wettbewerbsvorteil verschenkt, damit ihre Konkurrenten Zugang zu ihrer Forschung haben?

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