Das, so schreibt der Mathematikprofessor Steven Strogatz von der Cornell University in der heutigen Science-Beilage der New York Times (die sich mit wissenschaftlichen Prognosen und Einschätzungen für das Jahr 2011 beschäftigt), könne schon sehr bald die Zukunft sein:

“We’re going to see scientific results that are correct, that are predictive, but are without explanation. We may be able to do science without insight, and we may have to learn to live without it. Science will still progress, but computers will tell us things that are true, and we won’t understand them.”
Wir werden wissenschaftliche Resultate sehen, die korrekt sind, die vorhersagbar sind, aber die unerklärt sind. Wir könnten in der Lage sein, Wissenschaft ohne Erkenntnis zu betreiben, und wir werden lernen müssen, ohne diese zu leben. Wissenschaft wird weiterhin voranschreiten, aber Computer werden uns Dinge lehren, die wahr sind, und wir werden sie nicht verstehen.


Wie gesagt, das schreibt kein Crank oder Spinner, sondern ein Professor für angewandte Mathematik; und Strogatz kann sich dazu noch auf konkrete Beispiele für solche “automatische Wissenschaftler” wie das an der Cornell-Universität entwickelte Programm Eureqa, berufen – ein Programm, das aus Rohdaten, zum Beispiel der Schwingungen eines Pendels, Newtons Gleichungen ermitteln konnte.

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Derzeit arbeitet Eureqa an Mustern im Netzwerk der Proteine, die bei der Zerlegung von Nahrung in der Zelle eine Rolle spielen; das Programm ist unter obigem Link übrigens frei zum Herunterladen verfügbar.

Aber wird man denn dann überhaupt noch Wissenschaftler brauchen? Ich denke, dass diese “automatische Erkenntnis” nur ein Teil dessen sein wird, was wir “Wissenschaft” nennen. Und es ist sicher nicht das erste Mal, dass ein bis dahin von hochspezialisierten und -geschulten Köpfen durchzuführendes Verfahren derart automatisiert wird, dass die dabei verwendeten Schritte leicht in Vergessenheit geraten können (schnelles Beispiel: wer weiß noch spontan, wie man im Kopf Quadratwurzeln zieht – und warum soll man es wissen, wo doch eine Taste selbst auf dem biligsten Taschenrechner diesen Job erledigen kann). Diese Robo-“Wissenschaftler” werden uns Daten in einer ganz anderen Aufbereitung liefern, und wir werden der Zuverlässigkeit ihrer Arbeit mehr vertrauen müssen – aber daraus ein Bild der Welt und der Wissenschaft zu machen, wird immer noch eine Aufgabe des entsprechend gebildeten Kopfes sein. Hoffe ich jedenfalls …

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Kommentare (14)

  1. #1 Sven Türpe
    9. November 2010

    Es ist recht einfach: Fleißarbeiten sind automatisierbar, die kreative Suche nach guten Fragen hingegen nicht.

  2. #2 housetier
    9. November 2010

    Vielleicht gibt es dann in Zukunft die Wissenschaftler und die Erkenntnischaftler.

  3. #3 JPeelen
    9. November 2010

    Bin sprachlos. Wenn ein Computerprogramm einen analytischen Ausdruck findet, der eine Punktwolke durch eine Kurve annähert, dann ist das schon Wissenschaft?
    Im Ernst: solange Menschen neugierig genug sind, hinter die Dinge zu blicken zu wollen um Zusammenhänge zu erkennen, wird die Vision des Steven Strogatz eine der Prognosen bleiben, die bald in Vergessenheit geraten.

  4. #4 Jürgen Schönstein
    9. November 2010

    @Sven Türpe

    Es ist recht einfach: Fleißarbeiten sind automatisierbar, die kreative Suche nach guten Fragen hingegen nicht.

    Genau! Denn entscheidend ist nie die Antwort, sondern nur, welche Frage man gestellt hat. Siehe 42.

    Es geschehen doch noch Wunder – erneut ein Kommentar von Ihnen, den ich in vollem Umfang unterschreiben würde. Wer sind Sie, und was haben Sie mit Sven Türpe gemacht? 😉

  5. #5 maxfoxim
    9. November 2010

    wäre es nach den Gesetzen der Logik und der Infomatik eigentlich auch möglich, mathematische Beweise per Computer zu finden?

  6. #6 Sven Türpe
    9. November 2010

    maxfoxim,

    Automatische Beweiser gehören zu den Lieblingsspielzeugen forschender Informatiker, jedenfalls jener, deren Herz für formale Methoden schlägt. Sie haben allerdings sehr deutlich ihre Grenzen, und statt ins Beweisen steckt man seine Arbeitszeit dann in die Formulierung des Problems und der gewünschten beziehungsweise unerwünschten Eigenschaften der Lösung. In der (Forschungs-)Praxis sieht das etwa so aus.

  7. #7 Sven Türpe
    9. November 2010

    Wer sind Sie, und was haben Sie mit Sven Türpe gemacht?

    Ich bin ganz der alte und Sie flirten gerade mit finsteren Mächten. Das wird noch ein böses Ende nehmen. 😉

  8. #8 Christoph
    10. November 2010

    Naja, ich finde das jetzt nicht so überraschend. Ich arbeite im Wirtschaftssektor an einer Software, die im wesentlichen zur Finanzplanung dient. Kaum einer der Finanzplaner versteht wie die Software rechnet. Aber die Daten werden für die weitere Planung herangezogen. Den Berechnungen wird vertraut.

    Maschinen liefern gute Daten. Aber erst was man daraus macht ist das interessante…

  9. #9 adenosine
    10. November 2010

    Heißt das, dass Computer Wissenschaft betreiben können, bevor sie vernünftig Texte übersetzen können? Ist Wissenschaft so viel einfacher als so was?

  10. #10 ohmann
    10. November 2010

    Technisch ist das Programm überhaupt nichts neues und es produziert keine wissenschaftlichen Erkenntnisse. Die Ergebnisse müssen immernoch vom Menschen interpretiert werden. Die Funktion des Programms ist lediglich die Annäherung einer Kurve an Messdaten.

    http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming

  11. #11 Ireneusz Cwirko
    10. November 2010

    „Wir werden wissenschaftliche Resultate sehen, die korrekt sind, die vorhersagbar sind, aber die unerklärt sind. Wir könnten in der Lage sein, Wissenschaft ohne Erkenntnis zu betreiben, und wir werden lernen müssen, ohne diese zu leben.“

    Es ist aber schon jetzt so. Die heutige „Wissenschaft“ macht genauso wie die Computer. Sie liefert Korrelationen die man einigermaßen bei der Anwendung der Statistik als vorhersagbar betrachten kann. Die kann sie aber nicht erklären. Und wenn dann, dann nur auf mystischer Weise (wie z.B. Quantenmechanik).
    Die „Wissenschaft“ betreibt schon seit 100 Jahren keine Erweiterung der Erkenntnis, da werden die Computer kaum etwas daran ändern.

    Wenn das so ist, dann stellt sich die Frage wo liegt der Fehler im System.
    Wenn wir die individuelle Motivation der Unwissenschaftler vernachlässigen, und nach einer gemeinsamen Ursache suchen dann ist es nicht zu übersehen, dass der gemeinsame Trend in der „Naturwissenschaften“ eine fortschreitende Anwendung der Mathematik und Statistik ist.
    Wenn wir aber die Natur nur unter dem Aspekt der statistischen Korrelation sehen dann wundert es nicht dass diese eingeschränkte Sichtweise auch die Denkweise der Unwissenschaftler prägt. Die Unwissenschaftler sind also nicht in der Lage und werden auch nie in der Lage sein, das Erkenntnis vorwärts zu bringen. Die Wissenschaft wird (oder ist schon) zu einer statistisch korrekten Aberglaube verkommen.

  12. #12 knaxel
    10. November 2010

    Vor knapp zwei Jahren spürte der walisische Robotor ‘Adam’ völlig selbstständig mehrere Hefegene samt den zugehörigen Proteinen auf. Dazu formulierte er seine eigenen Hypothesen und testete sie gar zum Teil experimentell. Nachzulesen etwa in Lab Times. Das kommt der ganzen Sache schon ziemlich nahe, oder?

  13. #13 Frank Wappler
    10. November 2010

    […] scientific results that are correct, that are predictive, but are without explanation
    […] computers will tell us things that are true, and we won’t understand them

    Daraus kann man (in Anlehnung an Rutherford) die Konsequenz ziehen:

    Jegliche wissenschaftliche Erklärung besteht allein in der Angabe, wie aus rohen Beobachtungsdaten etwas Computer-Verwertbares (Boolsche Werte, (pseudo-)reelle Zahlen) zu gewinnen ist. Der Rest ist (bloß) Mustererkennung.

  14. #14 noch'n Flo
    13. November 2010

    Könnte der nächste Schritt auf dem Weg hierhin werden: http://de.wikipedia.org/wiki/Technologische_Singularit%C3%A4t