Die Degeneration der Nation
Die drei größten Fragen der Wissenschaft heute
Was ist natürlich in der Natur? Könnte die Natur unnatürlich sein? Sind die großen Probleme in der heutigen Wissenschaft nur Wissenslücken (oder riesige Löcher), die die Natur als Wunder erscheinen lassen, oder deuten sie auf die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels hin - auf eine neue Art wissenschaftlicher Erklärung, die nicht auf Naturgesetzen basiert, sondern auf dem Lernen des Systems? Über den Unterschied zwischen einem vernetzten, deskriptiven wissenschaftlichen Weltbild (wir müssen jede Erklärung beseitigen!), das reich an zufälligen und daher unwahrscheinlichen Details ist - und einer lernbasierten Erklärung
Von: Die Legende von Drei und Vier
Multiversum - National Gallery of Art Washington (Quelle)
Was ist das Schlimmste, das den Neurowissenschaften im nächsten Jahrhundert passieren könnte? Die Entdeckung, dass es keine "Evolution" im Gehirn gibt. Dass im Gegensatz zur Biologie, deren große Erfolge auf einem einzigen Algorithmus basieren - der einfachsten, erfolgreichsten und umfassendsten Erklärung in irgendeinem wissenschaftlichen Bereich (viel mehr als in der Physik!) - wir entdecken, dass es im Gehirn keinen übergreifenden oder zentralen Algorithmus gibt, von dem man eine Verallgemeinerung ableiten könnte. Dass das Gehirn von unzähligen Gleichgewichten abhängt, vielleicht sogar genetisch programmiert, die sehr schwer zu reproduzieren, zu verbessern oder auch nur zu verstehen sind. Kurz gesagt: Die Entdeckung, dass das Gehirn nicht nur komplex ist, sondern kompliziert und sogar verworren, also ein unlösbarer Knoten. Wie die Biologie vor Darwin aussah: als viele verbundene Fälle, also als Netzwerk - und nicht als Algorithmus. Als System der Sprache, Katalogisierung und Charakterisierung - und nicht als Lernsystem.

Und was ist die große Hoffnung der Neurowissenschaften? Dass der Einstein des Gehirns erscheint, der grundlegende, wissenschaftliche Prinzipien entschlüsselt, die seine Funktionsweise gut erklären. Das bedeutet, dass das Gehirn von einem starken Algorithmus angetrieben wird und nicht nur von Big Data und einem monströsen prozeduralen Betriebssystem. Dass es nicht von feinem Feintuning auf Motherboard-Ebene abhängt. Andernfalls werden wir, selbst wenn wir künstliche Superintelligenz erschaffen können, große Schwierigkeiten haben, die erforderlichen präzisen Gleichgewichte zu schaffen, die das Produkt einer wahnsinnig langsamen und langen Evolution sind, und der Weg von hier zur Katastrophe ist kurz. Mit anderen Worten, wenn wir nicht entdecken, dass es dort einen neuen Lernalgorithmus gibt außer der alten Evolution - dann ist unsere Situation schlecht. Und wer garantiert uns, dass "Deep Learning" uns über die oberflächlichsten Stufen des Lernsystems im Gehirn hinausbringen kann?

Dieses Problem des Feintunings gegenüber einem effektiven lernenden und adaptiven Algorithmus ist vielleicht das grundlegendste Problem in der heutigen Wissenschaft, in allen Bereichen der exakten Wissenschaften, einschließlich der Mathematik. Die Frage ist, wie überhaupt reiche Komplexität entsteht? Wenn wir an die Existenz eines Schöpfers oder Designers glauben, wie im Mittelalter, dann sind sehr komplexe und reiche Erklärungen für unsere Welt nicht problematisch. Aber sobald wir uns im Bereich der modernen Wissenschaft befinden, werden wir uns schwer tun, einen Zustand zu akzeptieren, in dem das Universum mit außergewöhnlicher Präzision auf Komplexität ausgelegt ist, aus unendlich vielen Möglichkeiten und ohne erkennbaren Grund. Die Wissenschaft sucht nach einem Fall, der nicht zufällig geschieht. Daher sind die drei bedeutendsten Fragen in der Wissenschaft heute eigentlich eine Frage:


Die drei großen Anomalien deuten auf tiefe Ordnungen im Universum hin und vielleicht auf tiefe Lern-, Anpassungs- und Komplexitätsbildungsalgorithmen, die wir nicht verstehen. So wie wir die Evolution nicht verstanden haben - und uns die biologische Welt sowohl zufällig und schrecklich komplex erschien, aber auch wunderbar in ihrer Anpassung, und wie von einem Designer geschaffen - so können wir hoffen, dass die Entdeckung anderer Lernalgorithmen die kosmischen Uhrenprobleme lösen wird. Ja, vielleicht haben auch Mathematik, Neurowissenschaften und Physik ihre eigenen Evolutions- und Lernmechanismen. Oder es gibt einen tiefen lernbasierten Grund für die Entstehung von Komplexität - und für die Bedingungen dafür. Wir könnten zum Beispiel die physikalische Komplexität auf die mathematische zurückführen, oder umgekehrt, und zumindest eine Reduktion des Problems schaffen (hätte ein anderes physikalisches Universum eine andere Mathematik?). Oder wir könnten das evolutionäre Lernen verallgemeinern, das irgendwie die Bedingungen geschaffen hat, die seine weitere Entwicklung jedes Mal aufs Neue ermöglichen (einst gab es keine Sauerstoffatmosphäre auf der Erde - das Leben hat sie erschaffen!). Es gibt eine wichtige Komponente im Komplexitätspuzzle, die wir nicht verstehen und die nicht "natürlich" ist. Jede Antwort, die mit einem Lottogewinn beginnt, ist keine wissenschaftliche Antwort - sondern eine theologische. Und es ist viel wahrscheinlicher, sie durch einen Designer oder Simulationsbetreiber zu ersetzen.

Aber wenn wir zu einer solchen Design-Antwort kommen (und das ist möglich! Jedes Design hinterlässt Spuren) - wird das eine echte philosophische Revolution sein, und wir werden verstehen, dass wir nicht zufällig hier sind. Im gegenwärtigen Wissensstand würden diese Anomalien in einem anderen intellektuellen Umfeld als starke Beweise für die Existenz eines solchen planenden Gottes gelten. Nur unser Glaube an das Auftreten evolutionärer und "natürlicher" Erklärungen in der Zukunft, entsprechend der bisherigen Entwicklung in der Wissenschaftsgeschichte, verhindert auch heute eine solche naheliegende Interpretation. Aber wenn wir entdecken, dass diese Anomalien sehr tief sind und vielleicht sogar weiter verbreitet als wir vermuteten, und sich über sehr lange Zeit keine natürlichen Erklärungen finden - könnte die Wissenschaft den Glauben auf eine Weise beeinflussen, die sie gar nicht vorhersieht, und wir würden zu einem mittelalterlichen Weltbild zurückkehren. Das Universum mag uns zwar unermesslich groß erscheinen und nicht wie ein Laborexperiment auf jemandes Tisch, aber in Bezug worauf bestimmen wir, dass es ein großes Universum ist? Haben wir irgendeinen objektiven Maßstab? Das einzig Objektive, das im Universum groß ist, ist die Anzahl der Größenordnungen, aber tatsächlich handelt es sich nur um einige Dutzend davon. Vielleicht gibt es Tausende von Größenordnungen in einem größeren Universum? Vielleicht gibt es unendlich viele Größenordnungen? Vielleicht ist unser ganzes Universum in seiner Größe ein vernachlässigbares System?

Unser Universum enthält tatsächlich nicht die enormen Mengen an Materie, wie wir zu denken neigen. Denn das Universum ist fast leer. Fast alles im Universum ist leer. Die Sterne sind winzig im Verhältnis zum interstellaren Raum in Verhältnissen mit vielen Nullen, und auf die gleiche Weise sind die Teilchen winzig im Verhältnis zu den Abständen zwischen ihnen, und so weiter. Das Einzige, was das Universum antreibt, ist nicht die Materie selbst, sondern Kräfte, Ladungen und Felder, die diese Räume füllen, und sie sind das wahre Universum. Materie ist letztendlich eine Illusion. Wir sind völlig leer, und der einzige Grund, warum mein Finger nicht durch die Tasten der Tastatur geht, ist nicht, dass der Platz dort mit Materie gefüllt ist, denn er ist tatsächlich völlig leer - sondern dass es Abstoßungskräfte gibt, die in riesigen Entfernungen im Verhältnis zur Größe der Elektronen in meinem Finger und der Schin-Taste wirken, und sie stoßen sich daher mit unvorstellbarer Kraft im Verhältnis zu ihrer Größe ab. Ohne solche Kräfte würde ich sofort vom Stuhl durch die Erde in ihren Kern fallen. Und als schwarzes Loch, also als konzentrierte Materie, ist die Erde eigentlich ziemlich winzig... Das heißt - wer auch immer das Universum erschaffen hat, war sehr sparsam mit der Menge an Knetmasse darin im Verhältnis zu seiner Größe, aber sehr großzügig im Verhältnis zur Fernwirkung winziger Knetmassestücke aufeinander. Nachdem wir also eine so extreme Diskrepanz im Universum selbst zwischen Materiemenge und Raum sehen, ist es überhaupt schwierig, von groß und klein im Verhältnis zum ganzen Universum zu sprechen: Unser ganzes Universum könnte im Verhältnis zu anderen Universen winzig sein - oder riesig. Ein kleines Experiment - oder ein unvorstellbares Monster.

Die gleiche Frage, die den Raum betrifft, betrifft auch die Zeit. Wenn der objektive Maßstab für Raum und Zeit das Universum selbst ist, dann nehmen wir, sowohl als Art als auch als Individuen, einen viel größeren Anteil der Zeit ein, um viele Größenordnungen mehr als Raum. Als Evolution zum Beispiel sind wir hier seit über einem Drittel des Alters des Universums, und als Stück Materie ist die Erde weniger als ein Nano-Nano-Etwas des Universums, und auch unser Verhältnis als Menschen zur Größe des Universums ist ähnlich. Wir sind nicht nur wie jene Riesen in der Zeit, aus Prousts erschütterndem Schlussabsatz von "Auf der Suche nach der verlorenen Zeit", sondern wir sind regelrecht Nudeln in der Zeit. Winzige Wesen im Raum, die im Verhältnis zu ihrer Größe enorme Zeit einnehmen. Aber wer sagt, dass selbst das Universum selbst ein objektiver Maßstab sein kann? Kann es überhaupt einen objektiven Maßstab für das Universum geben?

Die einzigen Abstände und Mengen, die im Universum objektiv sind in Bezug auf ihre Größe, sind die Größenordnungen selbst. Sie sind es, die bestimmen, dass das Universum tatsächlich leer ist, weil es viele Größenordnungen zwischen der Größe seiner Teile und ihren Wirkungsabständen und den Räumen darin gibt. Sind die wahren Grenzen unseres Universums, weit jenseits irgendwelcher Grenzen in Zeit und Raum, tatsächlich die Grenzen der Größenordnungen, die uns zugänglich sind? Es könnte sein, dass die Antwort auf die reiche Komplexität leider gerade in Größenordnungen liegt, die uns nicht zugänglich sind, ob größer als wir (der große Designer? Super-Universum? Eine andere Struktur?), oder viel kleiner (irgendeine Basis, die Komplexität in allen Größenordnungen darüber erzeugt und vielleicht sogar die Mathematik selbst und die Naturgesetze erschafft). Aber vielleicht ist die Komplexität eine Illusion? Es gibt ja viele Größenordnungen im Universum, in denen es keine Komplexität gibt, und viele einfache und langweilige, uninteressante Teile in der Mathematik. Vielleicht entsteht Komplexität gerade aus der Existenz vieler Größenordnungen, die die schrittweise Entstehung von Komplexität ermöglichen?

Wenn wir den evolutionären Algorithmus und den Algorithmus der neuronalen Netze vereinen, die beiden uns bekannten natürlichen Lernalgorithmen, entdecken wir, dass das, was Komplexität erzeugt, viele Generationen nacheinander oder viele Schichten nacheinander sind (tiefes Lernen), wobei es in jeder Generation und Schicht eine enorme Vermehrung und Redundanz von Agenten gibt (Organismen oder Neuronen). Das heißt, es gibt Komplexität, die aus der Schichtung der Zeit entsteht, die das System durchläuft, und es gibt auch Komplexität, die aus der räumlichen Schichtung im System entsteht. Die Schichtung ist der Vater der Komplexität und damit der Entwicklung und des Lernens. Ist es nicht wahrscheinlich, dass es auch Komplexität gibt, die aus der Schichtung von Größenordnungen im System entsteht? Das heißt, wo jede Größenordnung eine größere Komplexität widerspiegelt, die sich aus der darunter entwickelt? Könnte der kosmische Lernmechanismus nicht ein Lernmechanismus sein, der auf Größenordnungen aufbaut, der die Lernmechanismen in Zeit und Raum verallgemeinert?

Auch die mathematische Komplexität entsteht aus unzähligen Schichten, die aufeinander aufbauen, entsprechend den sich entwickelnden Definitionen und der mathematisch-logischen Sprache. Entsteht die Komplexität der Welt einfach aus wiederholter Berechnung, oder vielleicht aus einem noch grundlegenderen Mechanismus als Berechnung? Warum sind so weit entfernte Zweige der Mathematik durch so überraschende und tiefe Verbindungen verknüpft (die zentrale Geschichte, die sich in allen Teilen der modernen Mathematik wiederholt)? Könnte es sein, dass die ganze Mathematik nicht nur wie ein Netzwerk mit tiefen Verbindungen aufgebaut ist, sondern dass es ein grundlegendes Phänomen an ihrer Basis gibt, dass es ein Meer gibt? Oder gibt es irgendeinen tiefen generativen Prozess, der die Komplexität in der Mathematik erzeugt, zum Beispiel der Primzahlen, und man kann auf seinen Grund gehen? Gibt es eine Evolution der Mathematik? Die mathematische Logik ist zwar ein generativer Prozess, aber er ist nicht "tief", und es gibt kein Verständnis der entstehenden Ordnung, sondern nur eine äußere sprachliche Beschreibung (und tatsächlich ist sie relativ losgelöst von anderen Teilen der Mathematik, trotz der Modelltheorie und neuerer Fortschritte in der Verbindung zwischen Typentheorie und Kategorientheorie). Werden wir Lernen in den Grundlagen der Mathematik entdecken?

Diese Fragen sind an der Grenze unserer Wahrnehmung. Aber vielleicht werden wir gerade dann, wenn wir die verschiedenen Lernalgorithmen vereinen, die wir kennen, aus den evolutionären, neuronalen, mathematischen und physikalischen Welten, zu einer einheitlichen und grundlegenden Theorie des Lernens und seiner Natur gelangen, und zur tiefen gemeinsamen Basis der verschiedenen Lernalgorithmen in unserer Welt, und damit auch zu den Eigenschaften und Grenzen des Lernens. Könnte es sein, dass wir im 21. Jahrhundert entdecken, dass die Theorie von Allem in der Physik (TOE), die die beiden großen physikalischen Theorien des 20. Jahrhunderts - Quantenmechanik und Relativitätstheorie - in einen Rahmen vereint, gerade auf evolutionären Lernideen basiert, wie die Biologie auf der Evolution basiert? Eine solche Theorie könnte sogar allgemeiner sein als die physikalische "Theorie von Allem" - denn wir könnten entdecken, dass sie alle exakten Wissenschaften einschließt, einschließlich Mathematik und Biologie und Informatik und Neurowissenschaften - unter einem einzigen Lernrahmen. Zum Beispiel, wenn verschiedene Lernalgorithmen Spezialfälle eines grundlegenden Algorithmus sind.

Und wenn wir ein bescheideneres Ziel wählen, so wie die Netzwerktheorie heute beginnt, Einblicke in Netzwerke in allen Bereichen von Wissenschaft und Technologie zu liefern, könnte es in Zukunft eine interdisziplinäre und fundamentale Lerntheorie geben, die sich sogar als grundlegender als die Idee des Netzwerks erweist. Genau wie das Lernen grundlegender für das Gehirn ist als das neuronale Netzwerk, oder grundlegender für die Evolution als Gennetzwerke. Wir können uns durchaus eine Art Einstein des Lernens des 21. Jahrhunderts vorstellen, der es als Supertheorie etabliert und auch eine Vielzahl quantitativer Vorhersagen darin entdeckt (wie schnell kann man lernen? Unter welchen Schwellenbedingungen? Wie viel Information braucht man und wie viel entsteht? Wie misst man "reiche Komplexität" durch Lernen? usw.).

Dann könnte eine solche Theorie eine allgemeine und umfassende Erklärung für die Komplexität im Universum finden und den grundlegenden Lernmechanismus, der es antreibt. Und dann werden wir aufhören, das Universum als Berechnung (ohne Tiefe und Einsicht), oder als Netzwerk (zufällig), oder als Wahrscheinlichkeit (unwahrscheinlich) zu verstehen, und beginnen, darüber als Lernen nachzudenken. Wir kennen keinen anderen natürlichen Prozess, der reiche Komplexität erzeugt, sei es in der Kultur, im Menschen oder in der Evolution, der nicht Lernen ist. Vielleicht werden wir entdecken, dass dies auch für Physik und Mathematik gilt? Und vielleicht wird uns die Natur dieses Algorithmus zeigen, warum wir die einzige Evolution sind, die zum Zustand der Intelligenz konvergiert ist, und dass es wahrscheinlich zu viele Arten der Entwicklung von Komplexität gibt, die in anderen Evolutionen geschehen sind und zu anderen Richtungen geführt haben, die wir heute nicht verstehen. Es könnte ja sein, dass Evolution dazu neigt, gerade zu anderen Lernalgorithmen als unseren zu konvergieren (entsteht aus ihr auf natürliche Weise gerade digitale Berechnung, zum Beispiel aus dem Genom, und nicht ein Gehirn? Warum wäre das eigentlich nicht wahrscheinlicher? Warum sollte ein zusätzlicher und analoger Lernmechanismus entstehen, getrennt vom digitalen genetischen Lernmechanismus, der bereits existiert und bereit ist?). Und wenn eine allgemeine und umfassende wissenschaftliche Theorie des Lernens entsteht, können wir vielleicht sogar die Komplexität messen, die die Evolution "wahrscheinlich" erzeugen wird, und verstehen, ob wir wirklich ein Extremfall sind, oder einen seltenen Wendepunkt auf dem Weg zu uns identifizieren, der relativ leicht zur Komplexität danach führte. Und vielleicht, wenn wir den grundlegenden Lernalgorithmus der Natur entschlüsseln, werden wir auch verstehen, wie sich künstliche Intelligenz auf natürliche (!) Weise entwickeln sollte, und was der n-a-t-ü-r-l-i-c-h-s-t-e Lernalgorithmus für Intelligenz im Universum ist. Und was natürlich ist - ist wahrscheinlich sicherer und richtiger und besser angepasst an die Welt. Und an die Natur. Und an die Natur der Welt.
Kultur und Literatur