202 – Das 7-plus-minus-2-Problem

Warum Ihr Gehirn ständig komprimiert

Im Sommer 1956 veröffentlichte der Kognitionspsychologe George Miller in der Zeitschrift Psychological Review einen Aufsatz, der zu einem der meistzitierten in der Geschichte des Fachs geworden ist. Sein Titel war bewusst verspielt: „The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information“. Was Miller über eine Reihe von Experimenten hinweg bemerkt hatte – Versuche, in denen Ziffern, Buchstaben und Wörter auswendig gelernt wurden –, war eine so beständige Übereinstimmung, dass sie fast unmöglich schien: Die Zahl der einzelnen Elemente, die ein Mensch in einem gegebenen Moment im aktiven Bewusstsein halten konnte, pendelte sich, ganz gleich, worum es sich bei den Elementen handelte, zuverlässig um sieben ein. Nicht sechs. Nicht elf. Sieben, plus oder minus zwei.¹

Seit Millers Veröffentlichung wurde der Befund verfeinert und diskutiert, und die heutige kognitive Neurowissenschaft legt nahe, dass die wahre Grenze in ihrer reinsten Form eher bei vier Elementen liegt. Doch Millers Kernbeobachtung hat sich als haltbarer erwiesen als die genaue Zahl: Es gibt eine strikte und niedrige Obergrenze für die Zahl der einzelnen Elemente, die das Bewusstsein gleichzeitig handhaben kann, und diese Obergrenze liegt weit niedriger, als die meisten von uns ahnen. Auch das lässt sich sofort überprüfen. Lesen Sie eine zehnstellige Telefonnummer einmal, schließen Sie die Augen und versuchen Sie, sie aufzusagen. Den meisten gelingt es, gerade so eben – und nur, wenn sie sie stumm vor sich hin wiederholt haben. Fügen Sie zwei weitere Ziffern hinzu, und die meisten scheitern. Diese Grenze ist keine Frage von Intelligenz oder Anstrengung. Sie ist eine strukturelle Eigenschaft des kognitiven Systems, so fest wie die Auflösung der Fovea oder der hörbare Frequenzbereich des Ohrs. Wir arbeiten mit einem sehr kleinen Arbeitsraum.

Was diese Grenze philosophisch interessant macht – und sie zum Gegenstand dieses Artikels in einer Reihe über Modelle und ihre Grenzen werden lässt –, ist nicht die Zahl selbst, sondern das, was der Verstand tut, um sie zu umgehen. Die Lösung, die das Gehirn für diese Einschränkung entwickelt hat, gehört zu den elegantesten und folgenreichsten Operationen der gesamten Kognition. Sie heißt Chunking, und sie zu verstehen erhellt nicht nur, wie wir denken, sondern auch, was mit Wissen geschieht, während es komprimiert wird – und warum Expertise und die Wissensillusion zwei Seiten derselben Medaille sind.

Die Einschränkung und der Behelf

Die Grenze des Arbeitsgedächtnisses ist nicht, wie es zunächst scheinen mag, eine Grenze dafür, wie viel Information ein Mensch verarbeiten kann. Sie ist eine Grenze dafür, wie viele einzelne Elemente der bewusste Arbeitsraum gleichzeitig halten kann. Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen einem Element und einem Chunk. Ein Chunk ist eine Informationseinheit, die durch früheres Lernen zu einem einzigen, integrierten Gegenstand der Aufmerksamkeit zusammengewachsen ist. Die einzelnen Buchstaben H, E, R, Z sind vier Elemente, wenn man ihnen zum ersten Mal begegnet – vier verschiedene Kringel, die einzeln gelernt werden müssen. Für einen schriftkundigen Erwachsenen, dem das Wort schon zehntausendmal begegnet ist, bildet H-E-R-Z einen einzigen Chunk: ein Element im Arbeitsgedächtnis, doch ein Element, das eine enorme Fülle an damit verbundener Bedeutung, an Klang und Verknüpfung in sich trägt.²

Deshalb kann ein erfahrener Schachspieler nach einem fünf Sekunden langen Blick auf ein Brett in der Spielmitte die Stellung von zwanzig Figuren rekonstruieren – eine Leistung, die scheinbar die Grenze des Arbeitsgedächtnisses verletzt, bis man erkennt, dass der Experte gar nicht zwanzig Figuren im Kopf hält. Er hält vier oder fünf vertraute Muster, von denen jedes mehrere Figuren in bekannten Beziehungen enthält. Die Elemente im Arbeitsgedächtnis des Experten sind Chunks, und jeder Chunk ist eine komprimierte Darstellung einer Struktur, die man, um sie ausdrücklich abzubilden, mit vielen einzelnen Elementen darstellen müsste. Die Grenze hat sich nicht verändert. Verändert hat sich die Auflösung der Elemente, die in sie geladen werden. Mehr Bedeutung pro Platz.

Dasselbe Prinzip gilt in jedem Fachgebiet. Der erfahrene Internist, der ein Bündel von Symptomen betrachtet, hält nicht jedes Symptom einzeln im Arbeitsgedächtnis, während er über ihr Zusammenspiel nachdenkt – er erkennt das Bündel als vertrautes Muster, als ein einziges Element im diagnostischen Vokabular, das über Jahre der Praxis aufgebaut wurde. Der routinierte Programmierer, der einen Codeblock liest, verarbeitet nicht jede Zeile für sich – er erkennt vertraute Strukturen, Entwurfsmuster und Kontrollflüsse als einzelne Einheiten der Aufmerksamkeit. Wer eine Sprache fließend liest, entschlüsselt nicht jeden Buchstaben in einem Wort – er nimmt das Wort, und oft die ganze Wendung, als eine einzige Wahrnehmungseinheit wahr. All das ist Chunking in Aktion: die Verdichtung komplexer Strukturen, durch Erfahrung und Lernen, zu einzelnen Gegenständen des Bewusstseins.

Was Chunking kostet

Die Effizienz des Chunkings ist real. Sie ist es, die Expertise überhaupt möglich macht. Ohne sie könnten wir uns in der Komplexität der Umgebungen, die wir tatsächlich bewohnen – der sozialen, beruflichen, physischen –, nicht zurechtfinden, denn diese Komplexität übersteigt das, was das rohe kognitive System in der verfügbaren Zeit Element für Element verarbeiten könnte. Chunking ist kein Behelf für ein mangelhaftes System. Es ist der Mechanismus, durch den ein System mit strikten Grenzen seiner bewussten Bandbreite es schafft, in einer Welt zu funktionieren, die diese Grenzen nicht achtet.

Doch Chunking hat einen Preis, der von innerhalb der Expertise, die es ermöglicht, nicht immer sichtbar ist. Wenn eine komplexe Struktur zu einem Chunk verdichtet wird, stehen die inneren Einzelheiten dieser Struktur dem Arbeitsgedächtnis nicht mehr getrennt zur Verfügung. Auf den Chunk wird als Einheit zugegriffen, er wird nicht zerlegt. Der Experte, der ein klinisches Muster, eine Schachstellung oder eine Code-Struktur als ein einziges Element wahrnimmt, gewinnt die Effizienz des raschen Erkennens auf Kosten des bewussten Zugangs zu den einzelnen Bestandteilen. Das ist meist kein Problem – in den meisten Situationen ist der Chunk die angemessene Analyseeinheit, und die inneren Einzelheiten werden nicht gebraucht. Doch in zwei charakteristischen Situationen wird es zum Problem.

Die erste tritt ein, wenn der Chunk falsch ist. Weil Chunks durch Erfahrung mit typischen Fällen aufgebaut werden, verschlüsseln sie das, was für Strukturen einer bestimmten Art normalerweise gilt. Trifft ein untypischer Fall ein – der Patient, dessen Symptome zum vertrauten Bündel passen, aber eine ungewöhnliche Ursache haben; die Schachstellung, die wie ein bekanntes Muster aussieht, aber einen entscheidenden Unterschied aufweist; die Code-Struktur, die einem üblichen Entwurf ähnelt, aber auf subtile Weise fehlerhaft ist –, dann identifiziert ihn das Chunking-System falsch. Der Chunk feuert bei oberflächlicher Ähnlichkeit und unterdrückt die Signale, die den Unterschied offenbaren würden. Der Experte ist, in eben jenem Sinne, den Expertise hervorbringt, unfähig geworden zu sehen, was der Anfänger vielleicht bemerken würde: das Detail, das aus dem erwarteten Muster fällt. Dieselbe Verdichtung, die in typischen Fällen rasches und treffsicheres Erkennen ermöglicht, erzeugt in untypischen Fällen eine selbstsichere Fehlidentifikation.³

Die zweite Situation tritt ein, wenn der Chunk außerhalb seines Ursprungsgebiets übertragen wird. Chunks werden in bestimmten Zusammenhängen aufgebaut, aus bestimmten Daten, zu bestimmten Zwecken. Ein politischer Analyst, der umfangreiche Chunks für die Dynamik von Wahlen in einem Land entwickelt hat, stellt womöglich fest, dass diese Chunks unpassend feuern, sobald er sie auf Wahlen in einer anderen politischen Kultur mit anderen institutionellen Verhältnissen anwendet. Ein Arzt, der für eine bestimmte Krankheitspopulation ausgebildet wurde, wendet die daran gebildeten diagnostischen Chunks womöglich auf Patienten an, deren grundlegendes Risikoprofil völlig anders ist. In jedem dieser Fälle ist der Chunk innerhalb seines Gebiets nicht falsch – er ist eine echte Verdichtung tatsächlicher Regelmäßigkeiten. Falsch wird er, sobald man ihn außerhalb der Bedingungen anwendet, unter denen er gebaut wurde, denn die Einzelheiten, die die Verdichtung verworfen hat, sind genau jene Einzelheiten, in denen sich die Gebiete voneinander unterscheiden.

Es gibt eine eindrucksvolle Veranschaulichung dieses Kompromisses, die aus einer Richtung kommt, mit der niemand gerechnet hatte. 2007 veröffentlichten Forscher am Primatenforschungsinstitut der Universität Kyoto unter der Leitung von Tetsuro Matsuzawa einen Befund, der zu einem der meistdiskutierten der vergleichenden Kognitionsforschung wurde: Ein junger Schimpanse namens Ayumu übertraf in einer Aufgabe zum schnellen Merken von Ziffernpositionen durchweg erwachsene Menschen.⁴ Im Experiment erschienen die Ziffern 1 bis 9 für den Bruchteil einer Sekunde in zufälliger Anordnung auf einem Touchscreen – nur 210 Millisekunden lang, kürzer als ein Wimpernschlag –, bevor sie gleichzeitig von weißen Quadraten verdeckt wurden. Die Aufgabe bestand darin, die Quadrate in der aufsteigenden numerischen Reihenfolge der nun verborgenen Ziffern zu berühren. Erwachsene Schimpansen schnitten dabei vergleichbar mit Menschen ab. Junge Schimpansen, Ayumu allen voran, schnitten dramatisch besser ab: schneller, treffsicherer und scheinbar unbeeindruckt von der Kürze der Darbietung, die die menschliche Leistung zusammenbrechen ließ. Matsuzawas Erklärungsvorschlag – die Hypothese des kognitiven Kompromisses – ist für das zentrale Argument dieses Artikels unmittelbar bedeutsam. Er legt nahe, dass der Mensch die eidetisch anmutende, blitzschnelle visuell-räumliche Erfassung, die junge Schimpansen besitzen, geopfert hat, um Platz für die Sprache zu schaffen. Sieht ein Mensch die Ziffer 5 auf einem Bildschirm, kann er die Aktivierung ihrer reichen semantischen Assoziationen nicht verhindern – Fünfheit, Zählen, Rechnen, ihre Stellung in einer Folge –, und dieser semantische Reichtum, das Produkt eben jener Art von Chunking, die dieser Artikel beschreibt, stört die reine Positionsaufnahme, die die Aufgabe verlangt. Ayumu sieht ein Symbol mit einer Position. Der Mensch sieht einen Begriff mit einer Geschichte. Die kognitive Verdichtung, die uns Sprache, Mathematik und das gesammelte Wissen der Zivilisation schenkt, ist dieselbe Verdichtung, die uns entschieden und blamabel gegen einen Schimpansen verlieren lässt, der bei 210 Millisekunden rechnet. Die Fähigkeit, die unsere größten kognitiven Errungenschaften hervorbringt, ist dieselbe Fähigkeit, deren Reichtum uns die Geschwindigkeit kostet.

Die Wissensillusion

Der Kognitionswissenschaftler Steven Sloman und der Philosoph Philip Fernbach haben ein Phänomen dokumentiert, das sie die Wissensillusion nennen: die systematische Neigung des Menschen, zu glauben, er verstehe Dinge tiefer und genauer, als er es tatsächlich tut.⁵ Ihre eindrücklichste Veranschaulichung betrifft das, was sie die Illusion der Erklärungstiefe nennen. Man bittet Menschen, ihr Verständnis von Alltagsgegenständen – einer Toilette, einem Fahrrad, einem Reißverschluss – auf einer Skala von eins bis sieben einzuschätzen. Üblicherweise stufen sie sich als einigermaßen kundig ein. Dann bittet man sie, eine detaillierte ursächliche Erklärung der Funktionsweise des Gegenstands zu schreiben: Schritt für Schritt, so genau, dass jemand den Mechanismus allein aus der Erklärung verstehen könnte. Ihre Einschätzungen brechen ein. Der Versuch, den Mechanismus in Worte zu fassen, offenbart, dass das, was sich wie Verständnis anfühlte, etwas erheblich Flacheres war.

Chunking ist der kognitive Mechanismus, der diese Illusion hervorbringt. Wenn wir einem Wort begegnen – Fahrrad, Demokratie, Inflation, Quant –, erkennen wir es sofort. Das Erkennen verläuft glatt, schnell und wird von einem Gefühl der Vertrautheit begleitet, das leicht mit Verständnis verwechselt wird. Doch Erkennen ist nicht Verstehen. Der Chunk feuert als Reaktion auf das Wort und erzeugt das Gefühl, Zugang zur damit verbundenen Bedeutung zu haben, ohne diese Bedeutung tatsächlich in ihre Bestandteile zu zerlegen. Worauf wir zugegriffen haben, ist das Etikett für eine Struktur, nicht die Struktur selbst. Und weil Chunking rasch und automatisch geschieht, ist der Unterschied zwischen dem Erkennen eines Etiketts und dem Verstehen der Sache, die es benennt, von innen weitgehend unsichtbar.

Das ist der Mechanismus hinter dem Befund aus dem noch folgenden Artikel 212: dass den Namen einer Sache zu kennen nicht dasselbe ist, wie die Sache zu kennen, und dass das meiste, was im öffentlichen Diskurs – und in der privaten Überzeugung – als Wissen durchgeht, ein Erkennen von Etiketten ist und nicht ein echtes Verstehen von Mechanismen. Das Wort Demokratie lässt sich als ein einziger Chunk im Arbeitsgedächtnis halten. Was es verdichtet – all die institutionellen Verhältnisse, historischen Zufälligkeiten, philosophischen Argumente und praktischen Abwägungen, die tatsächliche demokratische Herrschaft ausmachen –, ist weit mehr, als irgendein Arbeitsgedächtnis gleichzeitig fassen kann. Der Chunk fühlt sich wie Verständnis an, weil das Etikett flüssig ist und das damit verbundene Netz von Verknüpfungen rasch feuert. Verständnis ist es nicht. Es ist die Karte eines Namens.

Die politische Folge davon ist unmittelbar und wird unterschätzt. Forschungen von Sloman, Fernbach und ihren Kollegen haben durchweg ergeben, dass gerade jene Menschen, die die extremsten politischen Positionen vertreten – die von der Richtigkeit ihrer Ansichten zu komplexen politischen Fragen am meisten überzeugt sind –, die schwerste Illusion der Erklärungstiefe zeigen, sobald man sie bittet, die Mechanismen zu erklären, durch die ihre bevorzugte Politik funktionieren würde.⁶ Das ist keine parteiische Beobachtung. Sie gilt für extreme Positionen über das gesamte ideologische Spektrum hinweg. Das Muster ist eine Vorhersage des Chunking-Modells: Eine starke emotionale und tribale Bindung an eine Position erhöht die Flüssigkeit des Etiketts, was das Gefühl des Verstehens erhöht, was die Überzeugung erhöht, was die Motivation senkt, den Chunk in seine tatsächlichen Bestandteile zu zerlegen. Der Chunk wird selbstverstärkend. Je entschiedener die Position vertreten wird, desto weniger wird der Mechanismus geprüft.

Dieselbe Illusion wirkt nicht nur in einzelnen Köpfen, sondern auch im Verhältnis zwischen dem Einzelnen und den zivilisatorischen Systemen, die ihn umgeben. 1958 veröffentlichte der Ökonom Leonard Read einen kurzen Essay mit dem Titel „I, Pencil“, geschrieben in der ersten Person aus der Sicht eines bescheidenen Bleistifts, der die außerordentliche Komplexität seiner eigenen Herstellung schildert: die in Oregon geschlagene Zeder, die Sägen aus Stahl, der aus Eisenerz gewonnen wird, der in Südamerika abgebaute Grafit, der Kautschuk für den Radiergummi von Bäumen, die ursprünglich nach Malaya verpflanzt wurden, die Messinghülse, deren Lieferkette sich in weitere Lieferketten verliert. Reads zentrale Behauptung war so einfach wie verstörend: Kein einziger Mensch auf der Erde weiß, wie man einen Bleistift herstellt. Das nötige Wissen ist über Tausende von Menschen verteilt, von denen keiner mehr als einen kleinen Teil davon besitzt, koordiniert nicht durch irgendein zentrales Verständnis, sondern durch das Preissystem, das signalisiert, ohne dass irgendjemand das Ganze begreifen müsste. Milton Friedman trug den Essay in seiner Fernsehreihe Free to Choose von 1980 einem breiten Publikum vor, hielt einen Bleistift vor die Kamera und führte in zwei Minuten vor, dass er keine Ahnung hatte, woher die Messinghülse kam, oder die gelbe Farbe, oder der Klebstoff. „Diese schwarze Mine“, sagte er, „wir nennen sie Blei, aber eigentlich ist es Grafit – ich bin nicht sicher, woher es kommt.“ Der Bleistift ist ein Chunk. Er sitzt als eine einzige, vertraute, mühelos abrufbare Einheit im Arbeitsgedächtnis. Was er verdichtet – das ineinandergreifende Wissen Tausender Menschen über Dutzende Länder hinweg –, ist von innerhalb des Chunks gänzlich unsichtbar. Die Experimente von Sloman und Fernbach zeigen die Illusion im Maßstab des Einzelnen, der eine Toilette oder einen Reißverschluss erklärt. Read und Friedman zeigen sie im Maßstab einer Zivilisation, die sich selbst erklärt.⁷

Jordan Peterson verwendet in seinen Vorlesungen ein eng verwandtes Beispiel, das sich demselben Punkt von der Seite des Versagens her nähert statt von der Komplexität her. Sie fahren Ihr Auto mit völliger Leichtigkeit, beobachtet er – navigieren durch den Verkehr, wechseln die Spur, erreichen Ihr Ziel –, ohne den geringsten bewussten Zugang zu der Ingenieurskunst, die die Fahrt möglich macht. Der Verbrennungsmotor, das Einspritzsystem, das Getriebe, das Differenzial, der Bremsmechanismus, die Geometrie der Radaufhängung: nichts davon dringt ins Bewusstsein. Das Auto ist ein Chunk, abgerufen als eine einzige Funktionseinheit, und als solche funktioniert es – bis zu dem Augenblick, in dem es aufhört zu funktionieren. Wenn das Auto am Straßenrand liegen bleibt, löst sich der Chunk auf – nicht in Verständnis, sondern in die plötzliche, schwindelerregende Erkenntnis, dass dort von Anfang an nie ein Verständnis gewesen war. Die Panne offenbart kein Wissen, das zuvor verborgen war. Sie offenbart die Abwesenheit eines Wissens, das zuvor unsichtbar war. Das ist die Wissensillusion in ihrer körperlichsten Form: nicht das sanfte Schrumpfen, das daher kommt, dass man versucht, einen Reißverschluss zu erklären, sondern die jähe Konfrontation mit der Diskrepanz zwischen kompetentem Gebrauch und echtem Begreifen. Petersons Beobachtung lautet, dass diese Diskrepanz nicht nur Autos kennzeichnet, sondern fast jedes Werkzeug und jede Institution, von denen das moderne Leben abhängt – und dass die Leichtigkeit, mit der wir uns durch die Welt bewegen, kein Maß unseres Verständnisses ist, sondern ein Maß dafür, wie selten jene unsichtbaren Systeme versagen.

Die Verdichtung von Erfahrung

Es gibt eine weitere Dimension des Chunking-Problems, die über das Faktenwissen hinaus in den Bereich des Urteils und der Werte reicht. Erfahrung wird, während sie sich anhäuft, selbst verdichtet. Wir tragen nicht alles, was uns widerfahren ist, in voller Ausführlichkeit in ausdrücklicher, artikulierter Form mit uns – wir tragen Zusammenfassungen, Deutungsrahmen und verdichtete Darstellungen von Mustern, die wir über die Zeit beobachtet haben. Diese verdichteten Darstellungen sind von echtem Wert: Sie sind die Grundlage praktischer Klugheit, sozialer Intuition und jener Art impliziten Wissens, das Artikel 604 dieser Reihe untersucht. Doch sie unterliegen denselben Verzerrungen, die alles Chunking betreffen: Sie verschlüsseln das, was in den Zusammenhängen, in denen sie gebaut wurden, typischerweise galt, und sie legen diese Typische-Fall-Schablone an neue Situationen an, die sich in entscheidenden Hinsichten unterscheiden können.

Das erfahrene Elternteil, das einen aus dem ersten Kind gebildeten Erziehungs-Chunk auf das zweite Kind anderen Temperaments anwendet. Die altgediente Führungskraft, die einen in einer Organisationskultur gebildeten Führungs-Chunk auf eine ganz andere anwendet. Der langjährig Verheiratete, dessen Modell des Partners vor Jahren als Chunk angelegt wurde und nicht bewusst aktualisiert worden ist, während der Partner sich veränderte. In jedem dieser Fälle ist der Chunk eine echte Verdichtung tatsächlicher Erfahrung, und in jedem dieser Fälle wird er mit einer Überzeugung angewandt, die die Sachlage nicht voll trägt, weil die Sachlage durch den Chunk gefiltert statt unmittelbar betrachtet wird. Die Verdichtung, die die Erfahrung handhabbar machte, ist mit der Zeit zu einer Schranke davor geworden, zu sehen, was tatsächlich da ist.

Das ist die Verbindung zwischen der kognitiven Grenze und dem zentralen Argument dieser Reihe. Jedes Modell ist eine Verdichtung. Jede Verdichtung verwirft Einzelheiten. Die Frage ist, ob wir wissen, welche Einzelheiten verworfen wurden – und was geschähe, wenn sich diese Einzelheiten als wichtig erweisen sollten. Die Grenze des Arbeitsgedächtnisses ist nicht der Feind des guten Denkens. Sie ist ein strukturelles Merkmal des kognitiven Systems, innerhalb dessen alles Denken stattfinden muss. Die Praxis, die diese Reihe die Bewusste Betrachtung nennt, ist auf dieser Ebene die Praxis, die Chunks, auf die wir uns verlassen, gelegentlich und absichtlich zu entpacken – zu fragen, was in ihnen steckt, ob die innere Struktur noch mit der Wirklichkeit übereinstimmt, die sie abbilden sollte, und welche Art von Erfahrung in der Verdichtung verworfen worden sein könnte, die jetzt von Belang wäre.

Weiterführende Lektüre

George Millers Originalaufsatz „The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information“, 1956 in Psychological Review erschienen, ist einer der lesbarsten Aufsätze in der Geschichte der Kognitionspsychologie und frei online zu finden. Die Lektüre des Originals sei empfohlen: Millers Schreibstil ist für die akademische Psychologie ungewöhnlich direkt und geistreich, und das Argument des Aufsatzes ist in seinen eigenen Worten klarer als in jeder Zusammenfassung.

Steven Slomans und Philip Fernbachs Die Wissensillusion: Warum wir nie allein denken (2017) ist die gründlichste verfügbare Behandlung der Wissensillusion und ihrer Folgen – warum wir unser Verständnis von Mechanismen systematisch überschätzen, welche gesellschaftlichen Folgen diese Überschätzung hat und was es bedeuten würde, unsere Überzeugungen mit mehr echter erkenntnistheoretischer Demut zu halten. Es ist das natürliche Begleitbuch zu diesem Artikel und zu Artikel 212.

Daniel Kahnemans Schnelles Denken, langsames Denken (2011) liefert den weiteren kognitiven Bezugsrahmen, innerhalb dessen Chunking wirkt – das Zwei-Systeme-Modell der Kognition und das Verhältnis zwischen dem schnellen, musterbasierten, auf Chunks angewiesenen System 1 und dem langsameren, bedächtigeren System 2, das manchmal, mit Anstrengung, entpacken und prüfen kann, was System 1 als Einheit verarbeitet hat.

Leonard Reads „I, Pencil: My Family Tree as Told to Leonard E. Read“ (1958), frei verfügbar auf econlib.org, ist die sparsamste verfügbare Veranschaulichung der Wissensillusion im zivilisatorischen Maßstab. Die Lektüre dauert etwa zehn Minuten und macht die verteilte Natur des Wissens eindringlicher fassbar als jeder akademische Aufsatz. Milton Friedmans Einführung zu späteren Ausgaben und seine zweiminütige Behandlung in Free to Choose (1980) sind ebenso lohnend.

Für die spezielle Anwendung auf Expertise und ihre Grenzen liefert Robin Hogarths Educating Intuition (2001) eine sorgfältige Darstellung, wann das Chunking von Experten zu verlässlichem Urteil führt und wann zu selbstsicherem Irrtum – besonders erhellend zu den Bedingungen, unter denen in einer Umgebung entwickelte Expertise verlässlich auf eine andere übertragbar ist und wann nicht.

Anmerkungen

¹ Millers Originalaufsatz schätzte die Grenze auf sieben plus oder minus zwei, was dem Bereich von fünf bis neun Elementen entspricht. Spätere Forschung, insbesondere von Nelson Cowan ab Ende der 1990er Jahre, hat argumentiert, dass die wahre Kapazität des Arbeitsgedächtnisses bei sorgfältig kontrolliertem Chunking eher bei vier Elementen liegt. Die Diskrepanz spiegelt teilweise die Schwierigkeit wider, Versuchsteilnehmer davon abzuhalten, Elemente zu Chunks zu gruppieren, selbst wenn man sie anweist, es nicht zu tun. Die Unterscheidung zwischen vier und sieben ist für die Zwecke dieses Artikels weniger wichtig als der Kernpunkt: Die Grenze ist klein, weit unter dem, was die meisten Menschen intuitiv glauben. Cowan, N. (2001). The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity. Behavioral and Brain Sciences, 24(1), 87–114.

² Der Begriff Chunking wurde von Miller selbst in dem Aufsatz von 1956 eingeführt, und er stellte ausdrücklich klar, dass die entscheidende Einheit der Kapazität des Arbeitsgedächtnisses der Chunk ist – eine Informationseinheit, die in der Menge der rohen Information, die sie verschlüsselt, enorm schwankt – und nicht das Bit im informationstheoretischen Sinne. Ein einzelner Chunk könnte einen Buchstaben oder einen ganzen Satz oder eine komplexe Wahrnehmungsszene verschlüsseln, je nach dem früheren Lernen des Beobachters. Diese Einsicht – dass die maßgebliche Einheit der kognitiven Kapazität die bedeutungstragende Einheit ist und nicht das physische Signal – gehört zu den Gründungseinsichten der Kognitionspsychologie.

³ Das Phänomen der Fehlidentifikation durch Chunking bei Experten hängt mit dem zusammen, was Gary Klein recognition-primed decision-making genannt hat: Erfahrene Entscheider in natürlichen Umgebungen werten Optionen typischerweise nicht analytisch ab, sondern erkennen Situationen als typisch für vertraute Arten und wenden die Reaktion an, die für diese Art zuvor wirksam war. Das geht schnell und ist meist wirksam. Gefährlich wird es unter zwei Bedingungen: wenn die Situation auf eine Weise untypisch ist, die einer vertrauten Art ähnelt, und wenn der Experte in einem Gebiet mit langen Rückkopplungsschleifen ausgebildet wurde, in dem die Folgen einer Entscheidung verzögert eintreten und das Chunking-System unzureichende Korrektur erhält. Die Literatur dazu wird besprochen in Klein, G. (1998). Sources of Power: How People Make Decisions. MIT Press.

⁴ Inoue, S., und Matsuzawa, T. (2007). Working memory of numerals in chimpanzees. Current Biology, 17(23), R1004–R1005. Die Forschung wurde am Primatenforschungsinstitut der Universität Kyoto im Rahmen des langlaufenden Ai-Projekts durchgeführt, das die Kognition von Schimpansen seit den späten 1970er Jahren untersucht. Der Befund löste eine erhebliche Debatte in der Literatur aus. Cook und Wilson (2010) argumentierten in einem Brief an Science, dass Ayumus Vorsprung teilweise sein umfangreiches Training an der Aufgabe gegenüber den untrainierten menschlichen Teilnehmern widerspiegele, und spätere Studien zeigten, dass Menschen mit gleichwertiger Übung sich Ayumus Leistung bei Durchgängen mit fünf Ziffern und 210 Millisekunden annähern, sie aber im Allgemeinen nicht erreichen konnten. Die Frage, ob der Vorsprung des Schimpansen absolut ist oder eine Funktion der Trainingsgeschichte, bleibt umstritten. Unbestritten ist Matsuzawas Hypothese des kognitiven Kompromisses als Bezugsrahmen: dass die menschliche semantische Verschlüsselung von Symbolen, die Grundlage von Sprache und abstraktem Denken, genau jene kognitiven Ressourcen belegt, die das reine visuell-räumliche Positionsgedächtnis sonst nutzen würde. Eine umfassende Behandlung des Ai-Projekts und seiner Befunde findet sich in Matsuzawa, T. (2013). Evolution of the brain and social behavior in chimpanzees. Current Opinion in Neurobiology, 23(3), 443–449.

⁵ Sloman, S., und Fernbach, P. (2017). The Knowledge Illusion: Why We Never Think Alone. Riverhead Books. Die Illusion der Erklärungstiefe wurde erstmals systematisch nachgewiesen in Rozenblit, L., und Keil, F. (2002). The misunderstood limits of folk science: An illusion of explanatory depth. Cognitive Science, 26(5), 521–562. Slomans und Fernbachs Beitrag bestand darin, den Befund auf politische und programmatische Überzeugungen auszuweiten und die soziale Dimension der Wissensillusion zu entwickeln – die Beobachtung, dass vieles, was sich wie individuelles Verständnis anfühlt, in Wirklichkeit über eine Gemeinschaft von Fachleuten verteilt ist, auf deren Wissen der Einzelne zugreifen kann, das er aber nicht selbst besitzt.

⁶ Fernbach, P. M., Rogers, T., Fox, C. R., und Sloman, S. A. (2013). Political extremism is supported by an illusion of understanding. Psychological Science, 24(6), 939–946. Die Studie ergab, dass die Bitte an die Teilnehmer, die Mechanismen hinter ihren bevorzugten politischen Positionen zu erklären – statt bloß Argumente dafür aufzuzählen –, ihre Überzeugung von diesen Positionen und ihre berichtete Radikalität verringerte. Dieser Effekt hielt über eine Reihe politischer Themen hinweg an und wurde nicht durch die Überzeugungskraft der Argumente vermittelt. Der Mechanismus des Effekts stimmt mit der Erklärung durch die Wissensillusion überein: Der Versuch, den Mechanismus in Worte zu fassen, offenbart die Grenzen des Verständnisses, was die Überzeugung treffender kalibriert. Der Befund legt eine spezifische und überprüfbare Intervention zur Verringerung politischer Radikalität nahe – nicht das Argument, sondern die Anforderung einer mechanistischen Erklärung –, wenngleich die Autoren anmerken, dass der Effekt in seinem Ausmaß bescheiden war und möglicherweise nicht von Dauer ist.

⁷ Leonard Read, „I, Pencil: My Family Tree as Told to Leonard E. Read“, The Freeman, Dezember 1958. Seither vielfach nachgedruckt, mit einer Einführung von Milton Friedman, der ihn in Free to Choose (1980) verwendete – sowohl in der Fernsehreihe als auch in dem gleichnamigen Begleitbuch, das er mit Rose Friedman schrieb. Der Essay ist frei verfügbar auf econlib.org. Friedmans Einführung merkt an, dass ihm kein anderes Stück Literatur bekannt sei, das sowohl Adam Smiths unsichtbare Hand als auch Hayeks Betonung der Bedeutung verstreuten Wissens so wirkungsvoll veranschaulicht. Die Verbindung zu Hayek ist unmittelbar und wichtig: Das Bleistift-Argument ist nicht bloß eine Veranschaulichung der Wissensillusion in einzelnen Köpfen, sondern ein Argument über die strukturelle Unmöglichkeit, dass irgendeine zentrale Autorität jenes Wissen besitzen könnte, das über Millionen Beteiligter einer komplexen Wirtschaft verteilt ist. Dieses Argument wird in Artikel 804 dieser Reihe weiterentwickelt, der untersucht, was politische Systeme über menschliches Wissen voraussetzen und warum zentrale Planung aus Hayekschen Gründen scheitert, ungeachtet ihrer Annahmen über die menschliche Motivation.