Die Wissenslücken eines Modells reflektieren die Einschätzungen und Prioritäten der Menschen, die es geschaffen haben.

Ein Modell zu entwickeln bedeutet also zu entscheiden, was wichtig genug ist, um berücksichtigt zu werden. Wir müssen die reale Welt zu einer Art Spielzeugversion herunterbrechen, die leicht zu verstehen ist und aus der wir wichtige Fakten und Ak- tionen ableiten können. Wir wissen, dass unser Modell nur eine Aufgabe bewältigen kann, und wir akzeptieren, dass es sich hin und wieder wie eine völlig ahnungslose Maschine mit enormen Wissenslücken benehmen wird.

Aber manchmal spielen diese Wissenslücken auch überhaupt keine Rolle. Wenn wir etwa wollen, dass Google Maps uns den Weg zeigt, modelliert das Programm die Welt als eine Samm- lung von Straßen, Tunneln und Brücken. Es ignoriert die Gebäude, weil sie für seine Aufgabe nicht relevant sind. Wenn ein Flugzeug vom Autopiloten gesteuert wird, modelliert die Software den Wind, die Fluggeschwindigkeit und die herannahende Landebahn, aber nicht die Straßen, Tunnel, Gebäude und Menschen.