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Also los, Kapitel 3, "Die Natur als Baumeister", ja? Oder, ähm, vielleicht besser gesagt: "Die wahre Raffinesse". Das ist ja das Thema hier.
Also, die Natur, die ist schon 'n Wahnsinnsingenieur, oder? Die löst Probleme, die würden uns Kopfzerbrechen bereiten. Und das alles ganz organisch, ohne Baupläne, verstehst du? Der Fluss, zum Beispiel. Der regelt die Wasserverteilung, verhindert Erosion, transportiert Nährstoffe, schafft Lebensraum und schützt vor Überschwemmungen. Einfach so! Und der Berg? Der fängt Wasser ein, fördert Biodiversität, reguliert das Klima und bindet Kohlenstoff. Unglaublich, oder? Und dann der Biber! Der fällt Bäume, baut Dämme und Burgen, lagert Nahrung ein, verteidigt sein Revier und organisiert seine Familie. Alles in einem Tier!
Man guckt in den Himmel und sieht 'nen Vogel fliegen und denkt sich: "Wow, das will ich auch!" Oder 'n Delfin, der elegant durchs Wasser gleitet, oder 'ne Ente, die mühelos auf der Oberfläche sitzt. Wir Menschen sind ja eigentlich ziemlich hilflos in der Natur. Kein Fell, keine Krallen, keine Reißzähne. Aber wir können zusammenarbeiten und Ideen in Werkzeuge umsetzen. Das ist unser Ding.
Und genau das Beobachten und Nachahmen der Natur, das macht uns ja auch aus. Wenn wir uns die Flossen von 'nem Fisch angucken, dann verstehen wir sofort den Zusammenhang zwischen Oberfläche und Vortrieb. Und dann bauen wir uns Flossen! Oder wir sehen, wie das Wasser in 'nem Fluss fließt und bauen dann unsere eigenen Bewässerungssysteme und Hochwasserschutzanlagen. Und der Berg, der inspiriert uns zu hohen, schlanken Gebäuden, die wenig Energie verbrauchen und uns vor Wind und Wetter schützen. Und unsere Landschaftsgärtner und Ingenieure, die ahmen sogar Biberdämme nach! Und unsere Kleidung, die soll so warm und wasserabweisend sein wie das Fell von Tieren.
Die Menschheit hat sich schon immer von der Natur inspirieren lassen. Aber, mal ehrlich, unsere Lösungen sind lange nicht so ausgefuchst wie die der Natur. Ist das Auto schneller als 'n Gepard? Kommt drauf an, wie man "schnell" definiert. Auf 'ner geraden, ebenen Straße, klar, ist das Auto schneller. Aber das ist ja 'ne total künstliche Umgebung! Das Auto ist ja in fast allen natürlichen Umgebungen völlig nutzlos. Du kannst nicht durch den Dschungel rasen. Im Sand verlierst du den Grip. Klar, du kannst die Reifen wechseln und bessere Mechanismen einbauen, aber es wird sich trotzdem nicht so bewegen wie die Lösungen der Natur.
Der Gepard, der kann um Ecken rennen, auf der Stelle wenden, schnell beschleunigen und unter allen möglichen Bedingungen das Gleichgewicht halten. Der Gepard ist dem Auto in fast jeder Hinsicht überlegen. Und das gilt für fast alles, was wir Menschen so bauen. Es sieht vielleicht raffiniert aus, aber es ist nichts im Vergleich zu dem, was die Natur kann. Nur in unseren künstlichen Umgebungen wirken unsere Erfindungen so toll. Ein Auto braucht 'ne Straße, um schnell zu sein, ein Flugzeug braucht 'nen freien Himmel und 'ne direkte Route, um effizient zu sein, und ein Medikament braucht die Ignoranz von Nebenwirkungen, um "gezielt" genannt zu werden. Die Raffinesse der Natur, die ist einfach unübertroffen.
Wir haben unseren Lösungen viele Teile hinzugefügt. Aber Brücken, Passagierjets und Mikrochips, die sind immer noch total deterministisch. Die funktionieren nur nach festen Regeln und Berechnungen. Jedes Teil hat bekannte Wechselwirkungen und sichtbare Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Der Motor eines Autos, egal wie kompliziert er ist, der verhält sich immer nachvollziehbar. Klar, Fehler können zu Unvorhersehbarkeit führen, aber das kommt ja von außen. Das System selbst, das produziert immer vorhersagbare Ergebnisse.
Der Fortschritt der Menschheit, der besteht oft eher darin, die Welt an unsere begrenzten Fähigkeiten anzupassen, als wirklich innovative Lösungen zu entwickeln. Wenn wir uns mal ehrlich angucken, was der Unterschied zwischen menschlichen und natürlichen Kreationen ist, dann sehen wir, dass wir Menschen noch keine echte Raffinesse geschaffen haben. Abgesehen von Städten, Märkten und KI, da haben fast alle unsere Lösungen nicht die typischen Merkmale von Komplexität. Und deshalb lösen sie auch keine wirklich schweren Probleme. Unsere Erfindungen sind nur raffiniert im Vergleich zu der von uns geschaffenen Welt.
Wenn Leute sich 'n Raketentriebwerk angucken, dann finden sie das "komplex", weil sie an das denken, was wir bisher so gebaut haben. In 'nem modernen Raketentriebwerk stecken viel mehr Teile und Verbindungen als in 'ner alten Schwarzpulverrakete. Aber jetzt vergleich mal 'ne Rakete mit dem Antriebssystem von 'nem Tintenfisch. Beide funktionieren durch 'n flüssiges Medium, aber der Tintenfisch hat Fähigkeiten, von denen Raketenentwickler nur träumen können. Tintenfische können ihre Geschwindigkeit und Manövrierfähigkeit extrem präzise steuern. Sie können kurze Sprints hinlegen und lange Strecken zurücklegen, ohne ihre Energiereserven zu erschöpfen. Ihr Nervensystem ermöglicht es ihnen, ihre Umgebung wahrzunehmen und ihren Antrieb in Echtzeit anzupassen. Und die Strukturen ihres Antriebssystems, die regenerieren und erhalten sich selbst!
Die Rakete ist nur in der Lage, eine Sache besonders gut zu machen. Der Treibstoff und die Komponenten werden während des Gebrauchs verbraucht und abgenutzt. Klar, der Tintenfisch fliegt nicht zum Mond, aber dafür ist er ja auch nicht gemacht! Und wenn er es wäre, dann wäre er viel besser darin als unsere Raketen.
Wenn wir uns die Lösungen der Natur angucken, dann sehen wir nicht diese ganzen Details, die wir in unseren Erfindungen sehen. Das liegt daran, dass die unzähligen Details in den Lösungen der Natur durch Komplexität ausgeglichen werden. Das Raketentriebwerk ist kein komplexes Objekt, nicht mal annähernd. Egal wie viele Teile man hinzufügt, es wird nie komplex sein, wenn seine Eingaben (Treibstoff und Navigationsbefehle) deterministisch zu seinen Ausgaben (Schub und aerodynamische Stabilität) führen.
Echte Raffinesse, die braucht man, um schwere Probleme zu lösen. Aber das ist 'ne feuchte und schleimige Raffinesse, nicht so 'ne detaillierte. Wenn etwas detailliert aussieht, dann ist es eigentlich einfach, weil wir die inneren Abläufe sehen können. Kompliziert ist nicht komplex.
Unsere Erfindungen sind keine Beispiele für wahre Raffinesse, weil sie Ursachen haben und sichtbare Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge, die ihre Ergebnisse erzeugen. Wir können Fehler beheben, wenn was schief geht. Wir können komplizierte Diagramme und Formeln erstellen, die ihre Funktionsweise erklären. Das ist keine Raffinesse, das ist blanke Einfachheit. Komplexität kann man nicht debuggen.
Wie schafft die Natur es, so extreme Raffinesse zu erschaffen? Wie produziert die Natur Lösungen mit so viel mehr Teilen und Verbindungen als wir Menschen? Wie bringt die Natur so anpassungsfähige Geparden und so leistungsfähige Tintenfische hervor?
Wir haben ja schon gesehen, was dahintersteckt. Wir haben gesehen, wie Städte und KI ihre Konfigurationen durch einen Mangel an Design erzeugen. Wir haben gesehen, wie die Merkmale von Komplexität in von Menschenhand geschaffenen Dingen entstehen können, solange wir bereit sind, aus dem System auszusteigen und die Dinge sich von selbst entwickeln zu lassen. Es stellt sich heraus, dass genau das die Natur schon immer getan hat.
Die Natur hat da so 'n Rezept, verstehst du? Um wirklich raffinierte Lösungen zu finden. Und das Rezept heißt natürliche Selektion. Das besteht aus drei Hauptzutaten: Variation, Iteration und Selektion. Variation, das sind die Unterschiede zwischen den Individuen innerhalb einer Population, in Bezug auf ihre körperlichen und verhaltensbezogenen Merkmale. Iteration, das sind die wiederholten Zyklen, die Generationen, durch die die Variationen innerhalb einer Population Umweltbelastungen ausgesetzt sind. Und Selektion, das ist, wie bestimmte Merkmale innerhalb einer Population von ihrer Umgebung begünstigt oder benachteiligt werden, was zu Veränderungen in der Häufigkeit dieser Merkmale im Laufe der Zeit führt.
Die Variation in der natürlichen Selektion, die kommt aus verschiedenen Quellen. In Bezug auf die Genetik sind das Mutationen, Rekombination, Genfluss und genetische Drift. Aber auch Unterschiede in Lebensraum, Klima, Nahrungsverfügbarkeit und andere ökologische Faktoren können zu Variationen im Verhalten, der Morphologie und Physiologie von Populationen führen. Paarungssysteme, soziale Hierarchien, Kommunikationsmethoden und verschiedene Gruppendynamiken können das Verhalten und die Merkmale beeinflussen. Und epigenetische Mechanismen, bei denen Umweltfaktoren während kritischer Entwicklungsphasen erlebt werden, können ebenfalls nachhaltige Auswirkungen haben. Kurz gesagt: Variation kommt aus vielen Quellen.
Aber viel Vielfalt allein reicht nicht aus. Es braucht viele Iterationen, um die Variationen herauszufiltern, die sich nicht bewähren, die die Herausforderungen des Überlebens nicht ausreichend lösen. Iteration in der Natur, das wird durch Generationen ermöglicht, durch aufeinanderfolgende Stadien von Nachkommen, die von einer Population im Laufe der Zeit produziert werden. Kein Individuum lebt ewig. Diese Begrenzung des Lebens stellt sicher, dass ein einzelner Organismus Nachkommen zeugen muss, um seine Linie fortzusetzen.
Variation und Iteration arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass es viele Optionen zur Auswahl gibt und viele Versuche unternommen werden. Aber es gibt noch eine weitere wichtige Zutat für das Rezept der Natur: die Selektion. Es muss ein Kriterium geben, das definiert, was "gut" bedeutet. Das kommt durch den Selektionsdruck, das sind die Kriterien, die das Leben erfüllen muss, um zu überleben. Wenn eine neue Generation eine Veränderung einführt, die sich weniger gut an die Umwelt anpasst, dann ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie überlebt, und umgekehrt.
Das Wichtigste an dem Rezept der Natur, Variation, Iteration und Selektion, ist, dass es von außen wirkt. Es gibt kein absichtliches Zusammensetzen von inneren Details für die Lösungen, die die Natur schafft. Die inneren Abläufe, die entstehen automatisch durch den kontinuierlichen Prozess der iterativen Veränderung und Konvergenz der Natur.
Man könnte jetzt sagen, dass die DNA gegen diese Vorstellung der automatischen Lösungsfindung spricht. Schließlich bezeichnen wir die DNA oft als genetische Anweisungen, die für das Wachstum, die Entwicklung, die Funktion und die Reproduktion aller Lebewesen verwendet werden. Die DNA speichert den Code für den Aufbau von Proteinen, die für die Bildung der organischen Materie benötigt werden, die für das Leben notwendig ist. Aber die DNA selbst ist ein Ergebnis der natürlichen Selektion. Sie ist nicht der Anfang des Prozesses, sondern ihre molekulare Struktur ist entstanden, weil einfachere Moleküle besser darin waren, Informationen zu replizieren und zu erhalten, die für die Aufrechterhaltung des Lebens notwendig sind. Die DNA ist über Milliarden von Jahren durch einen Prozess der chemischen Evolution entstanden. Die DNA, die wir heute sehen, ist nur ein Augenblick in der Zeit eines sehr langen Prozesses.
Außerdem ist die DNA selbst 'ne menschliche Abgrenzung, 'ne Definition. Das heißt nicht, dass die DNA nicht real ist, es bedeutet nur, dass wir ihrer isolierten Struktur 'ne große Bedeutung beimessen. Aber diese Struktur bedeutet nichts ohne den ganzen physischen Kontext, der ihre Rolle erst ermöglicht. Komplexität hat keine Ursachen.
Die natürliche Selektion zeigt uns, dass wahre Raffinesse entsteht, wenn man von außen operiert. Indem die natürliche Selektion außerhalb jeglicher inneren Kenntnisse darüber existiert, wie die Dinge funktionieren, erlaubt sie es dem Chaos von Materie und Information, sich auf natürliche Weise in das zu konfigurieren, was zum Überleben benötigt wird. So entstehen Lösungen für schwere Probleme.
Deshalb scheitern Argumente wie Intelligent Design. Nicht nur, weil sie nicht falsifizierbar sind, sondern weil sie mit der Prämisse beginnen, dass Komplexität entworfen werden würde. Zu glauben, dass Komplexität entworfen werden würde, auch von einem übernatürlichen Wesen, entspricht nicht der Art und Weise, wie Komplexität überhaupt funktioniert. Das ist nicht gegen den Glauben an Gott, sondern gegen die falsche Einordnung von Komplexität, woran sich auch viele Wissenschaftler schuldig machen. Die Natur entwirft nicht, und der wahre Grund dafür ist, dass Design nur in deterministischen Umgebungen funktioniert, für die Komplexität nicht geeignet ist. Wenn es einen Gott gibt, dann hätte er das Universum nicht im deterministischen Sinne entworfen, er hätte einen übergeordneten, externen Prozess in Gang gesetzt, der es der Natur ermöglicht, sich automatisch zu entwickeln, ein Ansatz, der viel schöner ist.
Die Natur war schon immer unsere Muse. Wir haben uns schon immer von der Natur inspirieren lassen und versucht, ihre Lösungen nachzuahmen. Aber hier steckt 'ne viel wichtigere Botschaft. Die Natur zeigt uns, dass, um hochflexible und dynamische Lösungen zu schaffen, die wirklich schwere Probleme lösen, ein externer Prozess aus Variation, Iteration und Selektion der einzige Weg ist. Es geht darum, aus den Systemen auszusteigen, die wir erschaffen wollen. Es geht darum, die absolute epistemische Barriere einzugestehen, herauszufinden, wie etwas von innen funktioniert. Aber noch wichtiger ist, dass es keine Frage der Schwierigkeit oder der Verschleierung ist. Das Fehlen von Kausalität (nicht kausale Opazität, Fehlen) in komplexen Systemen ist keine Frage des Grades. Es ist 'n deutlicher Übergang, der das Regime der Problemlösung verändert.
Die natürliche Selektion, die wird oft im Kontext der Biologie diskutiert, aber sie ist nicht auf die Biologie beschränkt. Die natürliche Selektion ist 'n universeller Prozess, durch den Komplexität erreicht und entwickelt wird. Egal welches System, wenn es etwas erreichen soll, das über die Art von simplistischer Kompliziertheit hinausgeht, die wir in von Menschenhand geschaffenen Systemen sehen, muss es massenhafte Variation, Iteration und Selektion nutzen, um sich auf Dinge zu konzentrieren, die wirklich raffiniert sind.
Die natürliche Selektion ist die Version der Natur von Versuch und Irrtum. Die Natur leitet ihre Lösungen nicht deduktiv ab. Deduktion allein kann keine Antwort auf 'n schweres Problem liefern, weil sie die Kompromisse nicht vorhersehen kann, die zwischen den Merkmalen innerhalb eines komplexen Raums von Möglichkeiten auftreten. Es gibt keine analytische Möglichkeit, zu beurteilen, wie die unzähligen Merkmale innerhalb einer komplexen Situation interagieren.
Die Muster des Chaos, die mit dem Drei-Körper-Problem beginnen, machen es unmöglich, genau (mathematisch, analytisch) zu wissen, wie etwas funktioniert. Und diese Unsicherheit nimmt mit der Anzahl der Teile im System exponentiell zu. Der einzige Weg, die richtige Anordnung der Materie zu erreichen, besteht darin, extern zu den inneren Details zu arbeiten.
Das Rezept der Natur, das zielt nicht darauf ab, Details in 'ner bestimmten Anordnung auszurichten, sondern darauf, automatisch zu Anordnungen zu gelangen. Anordnungen, die das richtige Ergebnis berechnen, weil das überlebt hat. Das bedeutet, dass es in der Natur vor allem um Berechnung geht. Die Natur schafft Lösungen, die Antworten auf die schwierigsten Probleme berechnen, und das auf 'ne Art und Weise, die sich völlig von den von Menschenhand geschaffenen Maschinen unterscheidet. Tatsächlich ist die Natur im Sinne der Berechnung zu betrachten 'ne intellektuell ehrlichere Art, die Natur zu verstehen, als die meisten traditionellen wissenschaftlichen Ansätze. Es ist auch 'n guter Ausgangspunkt, um zu entmystifizieren, was Emergenz wirklich ist.
Die Natur muss man ja nicht unbedingt durch 'ne biologische Brille betrachten. Man kann die Natur auch durch die Brille der Berechnung sehen. Alle Systeme in der Natur berechnen, denn es gibt Eingaben, Ausgaben und 'n Prozess dazwischen. Der Berg, das ist 'ne Struktur, deren Eingaben Wind und Regen sind, die in Ausgaben wie Klimaregulierung und Kohlenstoffbindung umgewandelt werden. Der Biber, das ist 'ne Struktur, deren Eingaben Raubtiere, Nahrung, Revier, Temperaturschwankungen, Dürren und Parasiten sind. All das muss in etwas umgewandelt werden, das zu Ausgaben führt, die das Überleben eines Bibers ermöglichen: Nagen, Nahrungslagerung und Burgenbau.
Das ist keine erzwungene Analogie. Berechnung gehört nicht zu von Menschenhand geschaffenen Maschinen. Wir denken bei Computing normalerweise an die Durchführung von Berechnungen, die Verarbeitung von Daten oder die Ausführung von Algorithmen, um 'n Ergebnis zu erzielen. Aber in Wirklichkeit hängt Computing nicht von Algorithmen oder Logikgattern ab. Computing ist die Transformation von Eingabeinformationen in Ausgabeinformationen durch 'ne oder mehrere Operationen. 'Ne Operation ist einfach 'ne Handlung, die ausgeführt wird, um innerhalb eines Systems oder Prozesses 'n Ergebnis zu erzielen. 'Ne Handlung muss nicht mal etwas sein, das sich bewegt. 'Ne Handlung kann von etwas ausgeführt werden, das völlig stillsteht, aufgrund seiner Beziehung zu dem, was sich um es herum bewegt. Diese relative Vorstellung von Handlung bedeutet, dass auch Berge und Flussbetten berechnen. Inmitten des Flusses der Aktivität, sowohl anorganische als auch organische Objekte, wandeln Materie, Energie und Informationen in neue Dinge um. So werden die Probleme der Natur gelöst.
Das verändert unsere Vorstellung von Computing. Letztendlich geht es beim Computing nicht um Prozeduren, Regeln oder das Befolgen 'ner Reihe von Schritten. Es geht objektiv um die Transformation von Informationen. Diese bessere, ultimativere Definition ermöglicht es uns, das Computing in viel strengeren Begriffen neu zu fassen und die universellen Eigenschaften zu beleuchten, die das Computing in die Natur einbringt. Die wichtigste dieser Eigenschaften handelt gar nicht von Prozeduren, sondern von Abstraktionen.
Im ersten Kapitel habe ich ja gesagt, dass Fortschritt durch Abstraktion 'ne universelle Wahrheit ist. Damit meine ich, dass jeder Prozess, der im Laufe der Zeit schwierigere Probleme lösen kann, dies tun muss, indem er innere Details in übergeordnete Konstrukte abstrahiert. Das gilt für unbelebte Objekte genauso wie für Menschen und die Dinge, die wir bauen. Es mag seltsam erscheinen, sich 'n Berg oder 'n Biber als aus physischen Abstraktionen zusammengesetzt vorzustellen, aber in Bezug auf die Berechnung ist es genau das, was sie sind. Berge und Biber sind keine Objekte, die ihre Ergebnisse durch die Anwendung 'ner Reihe von deterministischen Schritten erzeugen. Es sind keine Algorithmen, die Wind und Regen in Klimaregulierung oder Territorium in Burgenbau umwandeln. Die Lösungen der Natur sind Sammlungen von Materie, die durch Evolution angeordnet sind, um Eingaben in Ausgaben umzuwandeln, ohne einfache Kausalpfade.
Das macht physische Abstraktionen zu den primären Computing-Konstrukten komplexer Dinge. Nicht Logikgatter oder Algorithmen, sondern physische Abstraktionen. Denn das Computing in der Natur muss das tun, was alle Abstraktionen tun, nämlich viele mögliche Eingaben auf wenige benötigte Ausgaben reduzieren. Nur physische Abstraktionen können das produzieren, was der Berg, der Fluss, der Gepard und der Biber produzieren.
Berge, die aus der Ferne einfach erscheinen, sind unglaublich komplexe Strukturen mit zahlreichen komplizierten Facetten und ausgeklügelten Merkmalen. Gekippte, gefaltete und verworfene Schichten sind 'n Nebenprodukt verschiedener tektonischer Kräfte. Berge enthalten oft 'ne Vielzahl von Gesteinsarten, die verschiedene geologische Prozesse und Perioden im Laufe ihrer Geschichte darstellen. Tatsächlich sind Berge überhaupt keine statischen Objekte, da sie sich oft an oder in der Nähe von tektonischen Plattengrenzen befinden, was zu 'ner Vielzahl komplexer Interaktionen wie Subduktion, Rifting und kontinentaler Kollision führt. Berge sind verschiedenen Formen physikalischer, chemischer und biologischer Aktivität ausgesetzt. Diese zerlegen Gestein und formen den Berg und die umliegende Landschaft um, was zu 'ner einzigartigen Struktur führt, die schwere Probleme löst.
Wenn wir uns die Natur ansehen, dann schauen wir auf Computing in großem Maßstab. Nicht die Art von Computing, die wir im traditionellen Computing sehen, sondern die Art von Computing, die nur komplexe Objekte ausführen können. Computing, dessen Kernfähigkeiten auf dem Vorhandensein physischer Abstraktionen beruhen, die Informationen komprimieren, um Probleme zu lösen.
Das Rezept der Natur aus Variation, Iteration und Selektion, das ist nicht die Art und Weise, wie die Natur die Antworten auf Probleme berechnet, sondern wie sie die physischen Lösungen findet, die Antworten auf Probleme berechnen. Das ist der Unterschied zwischen 'nem internen und 'nem externen Prozess. Die natürliche Selektion ist 'n externer Prozess, der sich überhaupt nicht um die Interna kümmert, die zur Lösung eines Problems benötigt werden. Natürlich meine ich nicht unbesorgt im bewussten Sinne, sondern nur, dass das Rezept der Natur letztendlich von den Details innerhalb der Objekte, die sie formt, getrennt bleibt.
'N interner Prozess ist einer, der die tatsächliche Berechnung durchführt, um die benötigten Ausgaben zu erzeugen. In den meisten von Menschenhand geschaffenen Objekten wird die interne Berechnung bewusst festgelegt. Das bedeutet, dass für fast alle Dinge, die wir im Laufe der Menschheitsgeschichte geschaffen haben, die Entdeckung nur dazu dient, die Teile zu finden, die schließlich durch Design zusammengefügt werden, um die Berechnung zu ermöglichen. Aber für komplexe Dinge wird der Entdeckungsprozess bis zu dem Punkt genutzt, an dem das Objekt funktioniert, wenn das Objekt nutzbar wird. Während die traditionelle Ingenieurskunst Design verwenden muss, um ihre Computing-Konstrukte zu erstellen (z. B. die Interaktion zwischen Gewehrkomponenten, um das Abfeuern 'ner Kugel zu berechnen), entstehen die Computing-Konstrukte der Komplexität automatisch, allein durch Entdeckung. Bei der natürlichen Selektion ist die Lösung zum Zeitpunkt ihrer Entdeckung bereits zusammengebaut, mit allen notwendigen Innereien, die zur Berechnung in freier Wildbahn erforderlich sind. Entdeckt, nicht entworfen.
Denselben externen Prozess haben wir beim Deep Learning gesehen. Beim Deep Learning geht es nicht darum, die spezifischen inneren Details zu entwickeln, um Ausgaben zu berechnen, sondern darum, 'n Gerüst zu programmieren, das den externen Prozess aus Variation, Iteration und Selektion implementiert. 'Ne Vielzahl von Daten, Millionen von Iterationen und Selektion anhand von Optimierungskriterien stellen sicher, dass Deep Learning im Wesentlichen 'ne enge Rekonstruktion der natürlichen Selektion ist. Deshalb ist Deep Learning in der Lage, innere Berechnungen zu realisieren, die von Ingenieuren nie hineingesteckt wurden. Deep Learning funktioniert dank aufkommender Abstraktionen, die Informationen komprimieren, wie es alle wirklich komplexen Lösungen tun. Deep Learning ist möglich, weil es 'n Bauansatz gibt, der aus dem System aussteigt, das es erschaffen will, und es den Dingen ermöglicht, sich von selbst zu entwickeln, bis die notwendigen Computing-Konstrukte automatisch entstehen.
Mit Technologien wie Deep Learning fangen die Menschen an zu sehen, was es bedeutet, Dinge zu bauen, die natürlich schwierige Probleme lösen. Aber es reicht nicht aus, lediglich unterschiedliche Prozesse zu würdigen, die unterschiedliche Probleme lösen. Um zu verstehen, wie Komplexität funktioniert und um zu entmystifizieren, was Emergenz ist, müssen wir auch verstehen, woher das "schwer" in schwerem Problem kommt.