Macht digitale Intelligenz den Wissenschaftlern die Hoheit über die Erkenntnis streitig?
Der griechische Philosoph Thales von Milet aus dem 5. Jahrhundert v. Chr. würde staunen, wenn er dem Alltag eines Naturwissenschaftlers der Gegenwart beiwohnen dürfte. An die Stelle metaphysischer Spekulationen ist das Primat der Beobachtung, des Experiments und mathematischer Gleichungen getreten. Aber selbst ein fortschrittsgläubiger Forscher, der vor gerade fünfzig Jahren seinem Handwerk nachging, würde sich heute sehr verwundert die Augen reiben. Denn digitale Technologien haben Naturwissenschaftlern in den letzten Dekaden neue Hilfsmittel an die Hand gegeben, die ihnen erlauben, die Welt in ungeahntem Maße zu durchdringen.
Computer dekodieren das Erbgut von Organismen, im Meer gar von kompletten mikrobiellen Ökosystemen. Supercomputer simulieren von Atomexplosionen über das Klima bis hin zur Sternentstehung die Welt in groß und klein. Software entwickelt aufgrund raffinierter Algorithmen Flugapparate, die das Geheimnis des Insektenflugs entschlüsseln. Teilchenbeschleuniger liefern Datengebirge, in denen ausgeklügelte Programme nach Spuren des Urknalls schürfen. Und so, wie ansonsten nur neuartige Teleskope oder Mikroskope, erweitern die digitalen Werkzeuge den Blick auf und in ungeahnte komplexe Zusammenhänge – und würden heute nicht nur Thales an Wunder glauben lassen. Doch neuerdings schicken sich Rechner an, Wissenschaftlern ihre Kernkompetenz zu nehmen – die Hoheit über die Erkenntnis selbst. Wo einst Forscher selbst kausale Zusammenhänge zwischen Beobachtungen erkannten, verzichtet heute manches Computerprogramm auf die hilfreich lenkende Hand des Menschen. Dürfen Wissenschaftler also schon morgen den Hut nehmen und sich aufs Altenteil zurückziehen?
Dreh- und Angelpunkt der neuen Forschungsdimension sind Datenlawinen, Futter für kraftwerkgleiche Rechenzentren mit Tausenden von Servern. Bits, Bytes, Terabytes und Petabytes (ein Petabyte sind eine Billiarde Bytes). Der Large Hadron Collider (LHC) am Kernforschungszentrum Cern soll alsbald pro Jahr geschätzte 15 Millionen Gigabytes – 15 Petabytes – ausspucken, die sortiert und ausgesiebt zur Analyse an Tausende Wissenschaftler weltweit verschickt werden. Die schürfen in den Aufzeichnungen Milliarden aufeinander zurasenden Elementarteilchen nach einer Handvoll Kollisionen, die unter anderem Aufschlüsse über die nach wie vor empirisch nicht untermauerte Stringtheorie erlauben.
Weil die Beobachtungen nicht immer einfach zu lesen sind, bedienen sich Forscher ausgefeilter Computersimulationen, um die Datenberge zu interpretieren. Diese Modelle, obwohl theoretisch bestens untermauert, führen letztlich aber mitunter zu Resultaten, die ein Wissenschaftler im Detail oft kaum noch nachvollziehen kann – ähnlich wie Mathematikprogramme, die inzwischen Beweise formulieren, die selbst Experten fast zu hoch sind. So verlassen sich Klimaforscher heute nicht mehr nur auf Hochrechnungen von Trends, wenn es um den Treibhauseffekt geht, sondern sie modellieren mittels Computerhilfe das komplexe Zusammenspiel zwischen Gletschern, Landvegetation, Ozeanen und Eisschilden. Ebenso geben sich Lebenswissenschaftler nicht mehr damit zufrieden, nur Genome auszubuchstabieren. Sie wollen aufgrund großer Datensätze ermitteln, wie Gene, Genschalter und Proteine Individuen prägen – auch da helfen Simulationen weiter. Astrophysiker stellen aufgrund über Jahre gewonnener Himmelsbeobachtungen am Computer die Entstehung der ersten Sonnen und Galaxien nach. Doch je komplexer Simulationen werden, desto weniger sind sie als Ganzes zu durchschauen. Die Methode läuft Gefahr, zur Black Box zu werden – sie liefert Ergebnisse, doch keiner kann mehr deren Zustandekommen beschreiben.
Und das stellt die Rolle des Wissenschaftlers selbst infrage. Darauf wies Mitte des letzten Jahres der Chefredakteur der Zeitschrift „Wired“, Chris Anderson, hin. Kühn und etwas kraus konstatierte er, die Datenmengen seien nicht nur das Herz einer neuen Wissenschaftsära, die er das „Zeitalter der Petabytes“ nennt. Vielmehr würde auch das „Ende der Theorie“ eingeläutet – und damit die Theoretiker entmachtet, die bislang immer Daten ins Korsett stimmiger Weltinterpretation zwängten. So seien die alten Modelle – von der Quantenphysik über die Relativitätstheorie bis hin zur Genetik – immer mehr überfordert, unser Universum adäquat zu beschreiben. Stattdessen würde künftig allein Software als geistiger Überbau ausreichen, die vorurteilslos Korrelationen im Bit-Wust ausmacht: „Kausale oder semantische Analyse ist nicht mehr nötig“, so Anderson.
Als Beispiel für diese Sicht der Dinge präsentiert Anderson die Suchmaschine Google. Sie schafft es, die Webrecherche effizient zu gestalten, ohne das Internet...
Neugierig geworden? Der vollständige Artikel erschien in der Print-Ausgabe 10/2009 von Technology Review und steht als kostenpflichtiges pdf im Heise Kiosk zum Download bereit.
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