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Okay, los geht's… ähm… Kapitel 6, ja? "Emergence as Abstraction". Das ist ja schon mal ein Brocken. Also, erstmal, um das Ganze ein bisschen zu entmystifizieren, müssen wir mal gucken, wie wir das Physische mit dem Informationellen verknüpfen können. Also, die Natur, die besteht ja aus physischen Dingen, ne? Und diese Dinge, die lösen Probleme, indem sie Information verarbeiten. Und nur, wenn wir das Physische und das Informationelle verbinden, dann können wir verstehen, was all diese kleinen Teile da eigentlich so treiben, wenn sie sich zu größeren Teilen zusammensetzen.
Ähm… die Wissenschaft, die macht zwar 'ne Menge falsch, wenn's um Komplexität geht, aber sie bietet uns auch ein paar wichtige Denkansätze, deren Konzepte man sich mal genauer anschauen sollte. Und zwar wären das die Informationstheorie, die Theorie der Berechnung und die Evolution. Ich hab die ja schon mal so oberflächlich angeschnitten, um diese Idee der physischen Abstraktion zu erklären, also wie die Natur so baut und was es bedeutet, wenn man natürliche Probleme löst, die wirklich schwierig sind. Jetzt fangen wir mal an, uns das genauer anzusehen, damit wir so 'nen Mechanismus entwickeln können, wie Emergenz überhaupt passiert.
Also, diese Erklärung hier, die ist jetzt kein Beweis für irgendeinen aktuellen Konsens oder irgendeine allgemein anerkannte Beschreibung, weil, die gibt's ja gar nicht. Wie gesagt, die wissenschaftliche Community, die hängt noch viel zu sehr am Reduktionismus, um da wirklich voranzukommen, wenn's darum geht, Emergenz zu definieren. Ich stell hier mal das vor, was ich für die vernünftigste Erklärung halte, basierend auf Eigenschaften, die mit Information, Berechnung und Evolution zu tun haben. Auch wenn meine These sicher ein paar Gemeinsamkeiten mit anderen Theorien hat, präsentiere ich die hier mal so für sich.
Fangen wir mal mit den konzeptuellen Grundlagen der Informationstheorie an. Die Informationstheorie, die ist ja formell definiert als 'n Zweig der angewandten Mathematik und der Informatik, der sich mit der Quantifizierung von Information befasst, besonders im Hinblick auf die Kommunikation. Die wichtigsten Grundsätze der Informationstheorie, die kommen von Claude Shannon, dem Informatiker und Mathematiker, der da in den 40ern die Grundlage gelegt hat. Das Kernkonzept, das wir aus der Informationstheorie kriegen, ist die Entropie. Die hat ihre Wurzeln in der Thermodynamik, hauptsächlich dank Rudolf Clausius und Ludwig Boltzmann.
Die Entropie in der Thermodynamik, die bezieht sich ja auf das mikroskopische Verhalten von Molekülen und auf die Tendenz von Systemen, sich dem Gleichgewicht anzunähern. Shannons Version von Entropie, die bezieht sich auf die Menge an Information, die man braucht, um die Ergebnisse von 'nem Zufallsprozess zu beschreiben oder vorherzusagen. Die werden normalerweise als zwei verschiedene Interpretationen behandelt, aber wie wir sehen werden, sind die fundamental miteinander verbunden. Ich würde sogar noch weitergehen und sagen, die sind nicht nur verbunden, sondern im Grunde dasselbe, nur aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Information kommt ja immer von irgendeinem physischen Substrat. Und sowohl die physische als auch die informationelle Version von Entropie, die sind entscheidend dafür, wie die Natur ihre Kreativität vorantreibt. Kurz gesagt, es gab keine Chance, dass Shannon (Information) und Boltzmann (physisch) nicht auf dasselbe Konzept stoßen würden.
Die Informationstheorie abstrahiert von der zugrunde liegenden Physik des jeweiligen Systems, was es diesem Rahmenwerk ermöglicht, sich auf übergeordnete Muster zu konzentrieren, die aus dem statistischen Verhalten entstehen. Auf diese Weise können wir komplexe Systeme diskutieren, ohne uns in den Details zu verlieren, die unnötig (und normalerweise falsch) sind. Die Informationstheorie bewegt sich ganz natürlich durch verschiedene Bereiche wie Kommunikationssysteme, biologische Netzwerke und soziale Interaktionen, was wichtig (und nicht überraschend) ist, da nur fundamental wahre Aspekte der Natur tiefe universelle Verbindungen zu vielen Dingen haben.
Entropie ermöglicht es uns, Unsicherheit zu quantifizieren, weil sie als Maß für die Unordnung dient, die in einem System vorhanden ist. Viele Wissenschaftler mögen den Begriff "Unordnung" nicht, wenn er zur Beschreibung von Entropie verwendet wird, da es Fälle gibt, in denen Systeme trotz höherer Entropiewerte scheinbar mehr Ordnung aufweisen. Das hat mehr mit Semantik als mit etwas anderem zu tun. Alles, was zählt, ist, dass mehr Entropie mehr Unsicherheit bedeutet, analog dazu, wie ein unordentlicher Raum weniger sicher ist als ein ordentlicher.
Im physikalischen Bereich gibt uns die Entropie die Anzahl der mikroskopischen Konfigurationen oder Anordnungen von Teilchen an, die einem gegebenen makroskopischen Zustand entsprechen. Es ist eine Möglichkeit, die Anzahl möglicher mikroskopischer Konfigurationen zu zählen, die mit den von uns beobachteten makroskopischen Eigenschaften übereinstimmen. Zum Beispiel sind Dinge wie Temperatur, Druck und Volumen (Dinge, die wir messen können) makroskopische Eigenschaften eines Systems, während Dinge wie einzelne Teilchen (Atome, Moleküle) die mikroskopische Perspektive bilden.
Wenn ein System mehr mögliche Konfigurationen hat, ist es weniger vorhersehbar, da mehr Möglichkeiten weniger Gewissheit darüber bedeuten, was etwas ist oder werden könnte. Ein Gas, das einen ganzen Behälter gleichmäßig füllt, hat eine höhere Entropie als wenn dieses Gas auf einer Seite eingeschlossen wäre.
Entropie kann als die durchschnittliche Informationsmenge betrachtet werden, die zur Beschreibung oder Vorhersage der Ergebnisse eines Prozesses benötigt wird. Wenn wir eine faire Münze werfen, zeigen wir einen Prozess mit maximaler Entropie, da maximale Unsicherheit darüber besteht, welche Seite nach oben zeigen wird. Aber wenn wir eine Zange nehmen und die Münze verbiegen, haben wir viel mehr Gewissheit über das Ergebnis, also eine geringere Entropie.
Die Shannon-Entropie erfasst diese Unsicherheit, indem sie die Verteilung der Wahrscheinlichkeiten misst, die mit verschiedenen Ergebnissen verbunden sind. Das ist wie das Werfen von Tausenden von Münzen und das Notieren, wie oft sie Kopf und wie oft sie Zahl zeigen, und dann das Zeichnen dieser Ergebnisse als Balkendiagramm, wobei jeder Balken die Anzahl von Kopf oder Zahl darstellt.
Klar, 2 Balken in einem Diagramm sind nicht viel von einer Verteilung. Die Realität ist nicht wie Münzwürfe. Reale Systeme haben unzählige mögliche Konfigurationen (eine "Billionen-Seiten-Münze"), und jeder Versuch, die relativen Häufigkeiten dieser Konfigurationen darzustellen, würde geglättet und als Kurve erscheinen. Das ergibt die glatten Verteilungen, denen wir normalerweise in Lehrbüchern begegnen, wobei die bekannteste die Glockenkurve ist. Während Münzwürfe keine Glockenkurve erzeugen können (da es nur 2 mögliche Ergebnisse gibt), können Dinge wie die Körpergrößen von Menschen dies tun. Das wahrscheinlichste Ergebnis ist der Gipfel der Verteilung, da die meisten Menschen in diesen engen Bereich von Körpergrößen fallen.
Aber die Glockenkurve kann Komplexität nicht erfassen, weil sie keine Interaktionen enthält. Einzelne Körpergrößen sind unabhängig. Körpergrößen "sprechen" nicht miteinander. Die Körpergröße Ihres besten Freundes kann Ihre nicht beeinflussen, daher gibt es eine klar definierte durchschnittliche Körpergröße für Menschen. Das ist nichts im Vergleich zu Komplexität, da Komplexität durch viele Teile mit vielen Interaktionen definiert ist. Es sind die unzähligen Interaktionen innerhalb komplexer Systeme, die zu den Eigenschaften führen, die ihre Strukturen und Verhaltensweisen bestimmen und die gesamte Vorstellung von Verteilungen viel zu vereinfacht machen. Welche "Verteilung" in der Natur auch immer existiert, es ist unwahrscheinlich, dass sie wie etwas aussieht, das wir in Lehrbüchern sehen.
Das Kernkonzept, das uns die Entropie gibt und das ich als Teil der Grundlage für die Diskussion von Emergenz verwenden werde, ist die Vorstellung von vielen verschiedenen Konfigurationen, die zu einem einzigen makroskopischen Beobachtbaren gehören. Das ist, würde ich argumentieren, der Schlüsselmechanismus, der den tatsächlichen Prozess, durch den Emergenz geschieht, am besten beschreibt. Nicht einer von diskreten Schritten, die sich addieren, um das Ergebnis zu erzeugen, sondern einer, der aus der statistisch wahrscheinlichsten Konfiguration entsteht.
Komplexität benutzt physische Materie, um informationell Dinge zu tun. Das ist der Grund, warum es Prozesse in natürlichen Systemen gibt; Materie so anzuordnen, dass Eingaben in Ausgaben umgewandelt werden, um Probleme zu lösen. Entropie ist ein Maß für den Informationsgehalt und spielt daher eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung von Informationen. Da alle physischen Prozesse Informationen transformieren, können wir erwarten, dass die Problemlösung der Natur Veränderungen der Entropie aufweist.
Die Entropie nimmt zu, wenn Wärme von heißen Objekten zu kälteren Objekten fließt, da die Wärmeenergie gleichmäßiger zwischen den Teilchen verteilt wird. Die Entropie nimmt zu, wenn sich Reaktanten während chemischer Reaktionen in Produkte umwandeln. Phasenübergänge, wie das Schmelzen von Eis zu Wasser, führen zu einer Zunahme der Entropie, da Wassermoleküle in der flüssigen Phase ungeordneter werden. Jedes Mal, wenn sich Gase in größere Volumina ausdehnen, nimmt die Entropie zu.
Wir sehen auch eine Abnahme der Entropie (lokal), wenn die Natur ihre Objekte formt. Lebende Organismen sind Konstrukte mit niedrigerer Entropie im Verhältnis zu der Unordnung, die sie erzeugt hat. Das Leben kann dank der kontinuierlichen eingehenden Energie aus seiner Umgebung Strukturen mit niedriger Entropie organisieren und aufrechterhalten. Die Anordnung von Atomen oder Molekülen wird oft geordneter, wenn Substanzen aus der Lösung erstarren. Ordnung kann spontan in Vogelschwärmen oder Fischschwärmen entstehen.
Wir wissen, dass Entitäten eine höhere Entropie haben, wenn es mehr mikroskopische Konfigurationen (Mikrozustände) gibt, die mit der makroskopischen Eigenschaft übereinstimmen, die wir beobachten, wie z. B. der Druck oder das Volumen eines Systems. Stellen Sie sich vor, Sie gehen auf ein System zu und messen seinen Druck. Dieser Druck ist derjenige, der die meisten mikroskopischen Konfigurationen (Anordnung von Atomen) aufweist, die diesen Druck erzeugen würden. Es kann erwartet werden, dass alle anderen möglichen Drücke, die wir möglicherweise beobachtet hätten, weniger mikroskopische Konfigurationen aufweisen, die mit ihren Werten verbunden sind. Mit anderen Worten, was wir beobachten, ist der wahrscheinlichste Zustand des Systems, der per Definition der Zustand mit der höchsten Anzahl zugrunde liegender Mikrozustände ist, die das erzeugen, was wir betrachten.
Systeme entwickeln sich auf natürliche Weise zu Zuständen mit der größten Anzahl zugänglicher Mikrozustände. Das gilt nicht nur für Drücke und Temperaturen. Es kann erwartet werden, dass die physikalischen Strukturen und Verhaltensweisen, die wir beobachten, entstehen, weil sie die größte Anzahl von Mikrozuständen aufweisen, die mit ihrem Erscheinungsbild übereinstimmen. Dies ist eine allgemeine Eigenschaft der Funktionsweise komplexer Systeme und daher nicht ausschließlich auf atomare Konfigurationen beschränkt. Dies ist ein Mechanismus, der in allen Maßstäben abläuft.
Betrachten Sie die in der Natur zu sehenden emergenten Strukturen. Dies sind Muster, die aus den Interaktionen vieler Teile entstehen. Diese Teile sind die Mikrostaaten niedrigerer Ebene, die einer makroskopischen emergenten Struktur zugeordnet sind. Auch hier muss sich mikroskopisch nicht auf Dinge beziehen, die tatsächlich mikroskopisch groß sind, sondern nur auf eine Ebene unterhalb der Ebene, die wir beobachten.
Die Rolle der Entropie im Leben wird seit langem diskutiert. Einerseits besagt der zweite Hauptsatz der Thermodynamik, dass die Entropie in isolierten Systemen immer zunimmt, was impliziert, dass sich Strukturen zu Zuständen höherer Unordnung entwickeln sollten. Und doch sind lebende Organismen in gewisser Weise hochgeordnete Strukturen, die durch geringe Entropie gekennzeichnet sind. Die Lösung für dieses Paradoxon besteht darin, dass die Systeme des Lebens ihre Entropie nur lokal verringern, auf Kosten einer Erhöhung der Entropie in ihrer Umgebung. Das bedeutet, dass lebende Organismen keine isolierten Systeme sind, da sie Energie und Materie mit ihrer Umwelt austauschen.
Aber die Charakterisierung lebender Organismen als hochgeordnet und offen kann nicht die ganze Geschichte sein. Innerhalb einer einzelnen Entität sehen wir, dass mehr Unordnung auf den unteren Ebenen (höhere Entropie) voraussichtlich mehr Ordnung auf den höheren Ebenen erzeugen sollte. Deshalb entstehen aus der höchstmöglichen Entropie, die ein stabiles System haben kann, emergente Strukturen. Das bedeutet, dass die Entropie weder in einem bestimmten Sinne gesenkt noch erhöht wird, sondern sich vielmehr immer im Fluss befindet, wobei die Erhöhung der Entropie auf niedriger Ebene die Verringerung der Entropie auf höheren Skalen antreibt.
In jedem Fall ist der wichtigste Punkt hier, dass eine Erklärung der Emergenz keine Kausalkette zwischen den Ebenen erfordert. Emergenz braucht keine Näherung basierend auf Reduktionismus oder deterministischem Denken. In Bezug auf die Entropie betrachtet, ist Emergenz einfach die physikalische Folge davon, dass die meisten Teile der Materie auf niedrigerer Ebene den Strukturen und Verhaltensweisen entsprechen, die wir beobachten, messen und erfahren.
Die Streifen des Zebrafischs sind das, was wir sehen. Zu fragen, wie sie sich bilden, ist die falsche Frage. Keine Menge an Zellbildgebung oder genetischen Werkzeugen, die versuchen, eine kausale Geschichte zusammenzusetzen, wird dies jemals richtig beantworten. Aber was wir wissen, ist, dass die Streifen auf der höchsten Ebene (n) existieren, während sie aus den Zellen darunter (n-1) entstanden sein müssen. Das bedeutet, dass die Zellen darunter mit den meisten möglichen Konfigurationen existieren müssen, die mit den Streifen übereinstimmen, die wir sehen. Von allen möglichen Zellkonfigurationen sind diejenigen, die zur Erzeugung von Streifen beitragen, am zahlreichsten.
Die Ameisenkolonie weist eine ausgeklügelte Selbstorganisation, Arbeitsteilung, Robustheit, Anpassungsfähigkeit und ein hohes Maß an Effizienz auf. Diese Eigenschaften entstehen als emergente Muster. Es gibt keine Kausalkette, die uns sagen kann, woher solche Muster kommen, aber wir wissen, dass solche Muster (n) aus den meisten mikroskopischen Konfigurationen entstehen müssen, die mit den makroskopischen Mustern übereinstimmen, die wir beobachten. Das ist, würde ich argumentieren, was Emergenz ist.
Wie bereits erwähnt, ist eine weitere wichtige Folge all dessen, dass Entropie nicht angemessen nur auf einer Skala diskutiert werden kann. Wir sollten erwarten, dass das Zu- und Abnehmen der Entropie innerhalb einer einzelnen Entität zusammenfällt. Eine natürliche Lösung wird die unteren Ebenen ihres Systems mit mehr Entropie als ihre oberen Ebenen haben. Die Streifen eines Zebrafischs müssen eine geringere Entropie haben als ihre nächsttieferen Strukturen, wie z. B. Zellen. Deshalb halten wir die inneren Details für unordentlicher als die übergeordnete Ordnung, die wir beobachten.
Das gilt ebenso für die Philosophie wie für die physikalischen Systeme in der Natur. Dieser letzte Satz würde die meisten Wissenschaftler zusammenzucken lassen, aber die Quelle ihrer Unzufriedenheit ist nicht ein Mangel an objektiver Wahrheit, sondern ihr Vertrauen auf ein sterbendes reduktionistisches Paradigma. Die Realität ist letztendlich informationell und rechnerisch, und in diesem Umfeld gibt es Grade der Handhabbarkeit. Die invarianten Wahrheiten, die existieren (die den Test der Zeit bestanden haben), sind diejenigen, die auf den höchsten Abstraktionsebenen existieren, während die spezifischen Details immer im Fluss sind.
Dies ist keine Wertung in Bezug auf die Philosophie oder ein Versuch, sie in die Disziplin der Wissenschaft zu integrieren, sondern einfach die unbestreitbare Logik, wie sich Systeme basierend auf Information und Berechnung verhalten. So funktioniert die Natur (mit einer richtigen Definition davon), ob es einem gefällt oder nicht.
So wie uns der Scheitelpunkt einer Glockenkurve die wahrscheinlichste Körpergröße angibt, die wir in einer Gruppe von Menschen beobachten werden, ist der Scheitelpunkt jeder Verteilung der Punkt, an dem die Wahrscheinlichkeit am stärksten konzentriert ist. Es ist dieser höchste Punkt der Wahrscheinlichkeitsdichte, der uns sagt, was wir erwarten können zu sehen. Hier entsprechen die zahlreichsten Mikrozustände eines Systems dem, was wir beobachten. Natürlich verwendet die Natur nichts so Einfaches wie eine Glockenkurve, aber der Punkt ist klar. Peaks in Verteilungen sind das, was wir probabilistisch beobachten, weil sich dort statistisch die meisten struktur-/verhaltenserzeugenden Konfigurationen befinden.
Wir können uns daher emergente Strukturen als die physikalischen Versionen der Peaks von Wahrscheinlichkeitsverteilungen vorstellen. Indem wir die thermodynamischen und informationstheoretischen Interpretationen der Entropie in einer einzigen Interpretation zusammenfassen, beginnen wir zu sehen, was Emergenz tatsächlich ist.
Entropie zeigt uns die Verbindung zwischen den zugrunde liegenden Konfigurationen und den makroskopischen Attributen, die wir beobachten. Welchen Maßstab wir in der Natur auch immer betrachten, wir sollten erwarten, dass die beobachtete Struktur der Peak einer Verteilung von Möglichkeiten ist. Dieser Peak repräsentiert die meisten möglichen Konfigurationen, die das gleiche Ergebnis erzeugen. Das bedeutet, dass jedes Merkmal, das wir in der Natur beobachten, dasjenige ist, das auf die meisten möglichen Arten erreicht werden kann.
Folglich wird es immer viele Möglichkeiten geben, die richtige Antwort auf ein schwieriges Problem zu berechnen. Das liegt daran, dass die emergenten Strukturen der Natur ihre Rechenkonstrukte sind und diese erreicht werden, indem viele mögliche Mikrozustände auf ihre Existenz abgebildet werden. Das bedeutet, dass es physisch nicht möglich ist, dass ein einzelner Pfad ein Ergebnis in einem komplexen Objekt erzeugt.
Allein diese Tatsache schließt die Vorstellung von Reduktionismus und die Annahme, dass die Systeme der Natur intern deterministisch sein könnten, vollständig aus. Die einzelnen Teile, aus denen alles in der Natur besteht, sind per Definition nicht deterministisch mit den Ergebnissen verbunden. Es kann in komplexen Systemen keine Ursachen geben, denn etwas, das auf die meisten möglichen Arten erreicht werden kann, kann keine Ursache haben. Entropie sagt uns, dass es nicht einen Pfad von der Eingabe zur Ausgabe gibt, sondern ein System, das sich auf unzählige Arten selbst anordnet, um die gleiche Ausgabe zu erzeugen. So strukturiert sich die Natur, und es sind diese Strukturen, die Informationen verarbeiten, um das zu erzeugen, was wir sehen.
Die Lösungen der Natur sind mehrfach realisierbar. Was wir in natürlichen Umgebungen messen, beobachten und erfahren, ist das, was auf die meisten möglichen Arten erreicht werden kann.
An dieser Stelle werde ich eine starke Behauptung aufstellen: Emergenz ist kein Nischenphänomen, dem wir manchmal in der Natur begegnen, sondern die Natur selbst. Wenn wir ein System in einem beliebigen Maßstab betrachten, beobachten wir nicht etwas deterministisch Bestimmtes. Die Teile, aus denen das besteht, was wir sehen, haben keine spezifischen individuellen Rollen, sondern tragen zu einer neuen synergistischen Entität bei; etwas mit einer ausgeprägten und unabhängigen Existenz. Emergenz wird normalerweise als einzelne Elemente betrachtet, die eine kombinierte Wirkung erzeugen, die größer ist als die Summe ihrer getrennten Wirkungen. Das stimmt zwar, aber das Wort größer ist problematisch. Es deutet darauf hin, dass das Ganze immer noch kausal mit den einzelnen Teilen verbunden ist. Ich argumentiere, dass Emergenz ein abrupter Übergang von einer Sammlung einzelner Teile zu einem völlig neuen Objekt mit einer ausgeprägten Funktionalität ist. Diese Emergenz löscht jede Vorstellung von Kausalität zwischen niedrigeren und höheren Ebenen aus.
Die ausgeprägten Funktionalitäten, die auf jeder Skala entstehen, sind eine natürliche Folge der informationellen und rechnerischen Realisierung von Konfigurationen, die eindeutige Ausgaben berechnen. Die Natur erschafft, was benötigt wird, um ein gegebenes Problem zu lösen, und der einzige Weg, wie dies geschieht, ist durch den mehrfach realisierbaren Mechanismus der Entropie. Es muss eine Abbildung von vielen möglichen Eingaben zu einigen wenigen spezifischen Ausgaben geben. Dies kann nicht mit deterministischen Kausalpfaden geschehen, sondern nur durch entropisch gesteuerte Informationskomprimierung.
Die atomare Struktur ist nicht das Ergebnis von Neutronen, Protonen und Elektronen, die auf eine vereinfachende Weise zusammenwirken. Wir wissen bereits, dass dies der Fall ist, da alle Atome oberhalb von Wasserstoff im Periodensystem nicht exakt gelöst werden können. Sobald wir in das 3-Körper-Problem eintreten, schließen Interaktionen zwischen den Komponenten eines Systems die Erstellung exakter deterministischer Vorhersagen aus. Solche Berechnungen werden "ungefähr" behandelt, aber wie ich in Kapitel 5 argumentiert habe, ist die Natur keine Approximation. Die heute verwendeten Berechnungen setzen einen zugrunde liegenden Determinismus voraus und versuchen, eine weichere Version dieses Determinismus zu erzeugen. Aber wenn die Natur ihre verschiedenen Skalen abrupt als völlig neue Entitäten übergibt, sind diese Berechnungen keine Approximationen, sondern eher Beinahetreffer. Approximationen sind Antworten, die nicht so gut oder exakt sind, wie sie wären, wenn wir das Problem direkt angehen würden. Wenn wir Ansätze wie numerische Methoden, Heuristiken, mathematische Optimierung oder maschinelles Lernen verwenden, finden wir in der Tat keine "ungefähren Lösungen", weil es nichts zu approximieren gibt. Diese Techniken sitzen nicht über einer tieferen kausalen Realität.
Ich argumentiere, dass es so etwas wie eine direktere Herangehensweise an unsere Berechnungen nicht gibt, auch nicht konzeptionell. Dinge auf verschiedenen Skalen zu beobachten (z. B. Molekül vs. Atome, Zelle vs. Organellen) bedeutet, völlig neue Dinge zu beobachten. Die Berechnungen, die wir zur Modellierung von Komplexität verwenden, sind in der Tat näher an der Realität, nicht etwas, das sich proximal zu einer zugrunde liegenden Realität befindet. Mit anderen Worten, gute Modelle, die ein komplexes Phänomen logisch zu definieren oder sogar vorherzusagen scheinen, werden so etwas wie das Phänomen selbst.
Das kommt dem nahe, was einige als starke Emergenz bezeichnen. Schwache Emergenz deutet darauf hin, dass die Eigenschaften und Verhaltensweisen, die aus den Interaktionen einfacherer Komponenten entstehen, vollständig in Bezug auf die zugrunde liegenden Regeln und Interaktionen dieser Komponenten erklärt werden können. Im Gegensatz dazu behauptet starke Emergenz, dass die Strukturen und Verhaltensweisen, die in komplexen Phänomenen zu sehen sind, nicht durch die zugrunde liegenden Regeln und Interaktionen der Systemkomponenten reduziert oder erklärt werden können. Ich stimme zu, aber ich verweise Komplexität nicht in eine Nische der Wissenschaft. Emergenz ist Natur. Alles davon. Und dies ist nicht nur ein Glaube, sondern beruht auf vorgeschlagenen Mechanismen, die mit bekannten Eigenschaften von Information, Berechnung und Evolution übereinstimmen.
Die Emergenz, für die ich hier argumentiere, bedeutet, dass die Natur vollständig von den reduktionistischen Annahmen unseres aktuellen Wissenschafts- und Ingenieursparadigmas getrennt ist. Während die reduktionistische Sichtweise in bestimmten Situationen funktioniert, ist sie letztendlich falsch. So wie die klassische Mechanik recht nützlich, aber letztendlich falsch ist. Aber während die klassische Mechanik immer noch nützlich ist, macht das, was wir im Zeitalter der Komplexität bauen müssen, Reduktionismus und Design völlig hinfällig. In die Eingeweide komplexer Systeme einzugreifen und ihre Teile bewusst anzuordnen, kann nur zu nutzlosen oder gefährlichen Ergebnissen führen.
Anstatt Komplexität und Emergenz als das zu betrachten, was sich nur auf bestimmte Phänomene bezieht, ist es viel intellektuell ehrlicher zuzugeben, dass Emergenz die Natur ist. Die Betrachtung der Natur in Bezug auf ihre universellen Eigenschaften macht diese Darstellung zu einer wirklich strengen. Sie beruft sich nicht auf unbeweisbare Geschichten über innere Kausalität. Sie basiert auf dem, was wir wissen, was passiert.
Flexibler Determinismus macht die Lösungen der Natur anders als die regelbasierte Technik, die im Laufe der Menschheitsgeschichte verwendet wurde. Und doch haben die Lösungen der Natur etwas mit Regeln gemeinsam, da sie Eingaben in Ausgaben umwandeln. Was diese Umwandlung so anders macht als die regelbasierte Technik, ist, dass die Berechnung der Natur keine Kausalkette von Eins-zu-Eins-Ereignissen ist. Die Natur erzeugt nicht die gleiche Ausgabe für die gleiche Eingabe. Die Natur quetscht viele verschiedene Eingaben in eine kleine Menge vertrauter Ausgaben, die ein gegebenes Problem lösen. Dieses Quetschen geschieht im Extremfall, da es unzählige Eingaben gibt, die in weniger Ausgaben umgewandelt werden. Von all den verschiedenen Umweltproblemen, mit denen ein Biber konfrontiert ist, erzeugt er immer die gleichen wenigen Biberausgaben. Das ist der flexible Determinismus, den wir in der Natur sehen.
Die Lösungen in der Natur können keine Menge von Regeln sein, die die Umwandlung durchführen. Sie müssen etwas anderes sein. Wir haben bereits gesehen, dass dieses etwas anderes die physischen Abstraktionen sind, die von der Natur erzeugt wurden. Aber was tun die physischen Abstraktionen, die es der Lösung der Natur ermöglichen, ihren flexiblen Determinismus zu beherbergen? Die Antwort muss Informationskomprimierung sein.
Informationskomprimierung ist ein weiteres Kernkonzept aus der Informationstheorie, das sich auf den Prozess der Reduzierung der Datengröße bezieht, ohne signifikante Informationen zu verlieren. In der Kommunikation kann dies als das Finden von Möglichkeiten betrachtet werden, Daten effizienter darzustellen, so dass sie mit weniger Bits gespeichert oder übertragen werden können. Dies wird typischerweise erreicht, indem Redundanzen in Daten ausgenutzt werden, da Wiederholung oder Vorhersagbarkeit nach dem Empfang einer Nachricht rekonstruiert werden können.
Stellen Sie sich vor, wir hätten eine Buchstabenkette wie "AAAABBBCCDAA". Wir könnten dies auf effizientere Weise über das Kabel senden, indem wir seine Größe reduzieren und seine wiederholten Muster effizienter darstellen. Wir könnten Sequenzen von wiederholten Zeichen durch das Zeichen selbst darstellen, gefolgt von der Anzahl, wie oft es sich wiederholt, und unsere ursprüngliche Buchstabenkette als "4A3B2C1D2A" codieren. Unsere Nachricht wurde von 12 Zeichen auf 10 "gequetscht". Scheint nicht viel zu sein, aber wenn es viele Daten gibt, kann es einen massiven Unterschied machen. Am Empfangsende (Dekomprimierung) können wir einfach jedes Zeichen expandieren, gefolgt von der Anzahl, wie oft es wiederholt werden soll, und uns zur ursprünglichen Nachricht zurückbringen. Moderne Komprimierungsalgorithmen, die in den heutigen Computern verwendet werden, verwenden diesen Ansatz, um Dateien, Fotos und andere Elemente effizient zu speichern.
Informationskomprimierung ist das, was die Natur durch ihre emergenten Strukturen erreicht. Das muss der Fall sein, da es die emergenten Strukturen in den Lösungen der Natur sind, die unzählige Möglichkeiten in die wenigen Ausgaben umwandeln, die ihre Vielzahl von Herausforderungen lösen.
Deshalb ist die Natur so flexibel und anpassungsfähig. Wenn wir an die Fähigkeit eines Geparden denken, im Handumdrehen zu manövrieren und seine Geschwindigkeit in so vielen Situationen auszuführen, sind wir erstaunt über seine Raffinesse im Vergleich zu so etwas wie dem Automobil. Aber der Grund, warum uns das erstaunt, ist, dass wir in einfachen Systemen denken. Die Leute werden sich diskrete Komponenten vorstellen, die gegeneinander stoßen, und sich fragen, wie das Tier so viele Faktoren berücksichtigt.
Aber wenn wir die Dinge richtig betrachten, durch die Linse der Informationskomprimierung, können wir verstehen, wie der Gepard dieses Niveau an Raffinesse erreichen kann. Die unzähligen Eingaben, die dem Geparden als Unterschiede in Gelände, Hindernissen, Wetterbedingungen, Konkurrenz von anderen Beutetieren usw. dargestellt werden, werden auf die wenigen Ausgaben reduziert, die es dem Geparden ermöglichen, effektiv zu laufen. Von Menschenhand geschaffene Objekte (andere als Dinge wie KI) können dies nicht tun. Solche Objekte erfordern, dass einzelne Teile die Verarbeitung von Informationen explizit berücksichtigen. Es gibt viel zu viele Eingaben, die in Ausgaben umgewandelt werden müssen, damit solche deterministischen Maschinen außerhalb hochgradig konstruierter und enger Umgebungen arbeiten können. Nur Informationskomprimierung, die durch physische Materie realisiert wird, kann es der Natur ermöglichen, das zu tun, was sie tut.
Die physischen Abstraktionen, die von der Natur erzeugt wurden, tun das, was alle Abstraktionen tun. Sie komprimieren Informationen auf weniger Ausgaben. Aber die physischen Abstraktionen der Natur haben viel mehr mit dem Prozess der mentalen Abstraktion gemeinsam als mit den entworfenen physischen Abstraktionen der traditionellen Technik. Während die traditionelle Technik die Anzahl der Hebel reduziert, die man ziehen muss, indem sie explizite kausale Verbindungen zwischen den Ebenen herstellt, reduzieren die physischen Abstraktionen der Natur die Ressourcen, die zur Berechnung benötigt werden.
Die emergenten Strukturen und Verhaltensweisen, die wir in der Natur sehen, werden am besten im Hinblick darauf verstanden, wie sie Informationen verarbeiten. Und die Art und Weise, wie sie Informationen verarbeiten, besteht darin, unzählige Eingaben auf weniger Ausgaben zu komprimieren. So wie unser Geist Konzepte bildet, die als Gattungsbezeichnungen für alle untergeordneten Konzepte fungieren, erzeugt die Natur Strukturen, denen untergeordnete physische Details anhaften. So wie Hund eine Kategorie für alle Hunderassen ist, sind auch die Streifen eines Zebrafischs eine physische "Kategorie" für alle untergeordneten Gewebe oder Zellen, die diese Streifen ermöglichen.
Mental senkt das Erstellen von Abstraktionen die kognitive Belastung beim Manövrieren durch komplexe Umgebungen und beim Lösen schwieriger Probleme. Indem wir oberflächlich unterschiedliche Dinge in einzelnen Kategorien zusammenfassen, basierend auf tieferen gemeinsamen Strukturen, begrenzen wir die Menge an Rechenleistung, die zur Berechnung von Antworten benötigt wird. Aber das ist nicht nur ein informationelles Phänomen. Wie bereits diskutiert, können wir das Physische nicht vollständig vom Informationellen trennen. Die physischen Strukturen in der Natur existieren, um Probleme zu lösen, und Problemlösung ist eine informationelle Sache. Es findet in der Natur immer die Transformation von Informationen von Eingaben zu Ausgaben statt.
Die Betrachtung der Lösungen der Natur in verschiedenen Maßstäben, wie z. B. der Vergleich des ganzen Baumes mit seinen einzelnen Ästen und Blättern, bedeutet, die verschiedenen Schnittstellen eines Systems zu betrachten. Diese Schnittstellen, seine physischen Abstraktionen, wurden von der Natur im Rahmen des Fortschritts durch Abstraktion geschaffen. Der Baum hört nicht auf, das Problem zu lösen, das seine Äste lösen, sondern er löst schwierigere Probleme, indem er den gesamten Baum formt.
Die Äste eines Baumes und der gesamte Baum gehen verschiedene Probleme an und erfüllen unterschiedliche Rollen im breiteren Kontext des Überlebens des Baumes und der gesamten ökologischen Funktion. Äste werden verwendet, um die Photosynthese zu maximieren und strukturelle Unterstützung zu bieten. Der gesamte Baum löst das schwierigere Problem, sich durch sein Wurzelsystem im Boden zu verankern und Wasser und Nährstoffe aus dem Boden zu gewinnen.
Der Baum ist ein System von Schnittstellen, die auf verschiedenen Abstraktionsebenen existieren, nicht nur mental, sondern auch physisch. Die Abgrenzungen, die wir in der Natur definieren, wie z. B. "Baum" und "Äste", sind die physischen Abstraktionen, die von der Natur geschaffen wurden, um Antworten auf ihre Überlebensherausforderungen zu berechnen. Diese Ebenen gehen ganz nach unten. Vom Baum bewegen wir uns zu Ästen und Blättern, dann weiter hinunter zur mikroskopischen zellulären Ebene, noch weiter hinunter zu den Atomen und Molekülen, aus denen die Zellen bestehen. Es spielt keine Rolle, wie wir die verschiedenen Ebenen abgrenzen, jede Ebene löst ein Problem, was bedeutet, dass sie Informationen einer bestimmten Art verarbeitet.
Man könnte an dieser Stelle argumentieren, dass ich lediglich mentale Abstraktionen verdingliche. Dass die verschiedenen Maßstäbe des Baumes nichts anderes sind als bequeme Abgrenzungen, die Menschen mental vornehmen. Darüber hinaus könnte es durch die Definition von Rollen und Ebenen so erscheinen, als ob ich mich auf genau den Reduktionismus verlasse, gegen den ich argumentiere. Dies ist nicht der Fall, da die von mir identifizierten Rollen ihre Bedeutung verlieren, sobald die Gruppe nicht mehr existiert. Unter dem Reduktionismus haben die Organellen in einer Zelle in sich geschlossene Definitionen. Die Mitochondrien sind für die Energieerzeugung durch Zellatmung verantwortlich. Das stimmt zwar, aber diese Rolle hat außerhalb der Zelle keine Bedeutung. Wenn es nicht alle anderen Organellen und die Matrix gäbe, in der sie sich befinden, gäbe es keinen Grund, durch Zellatmung Energie zu erzeugen. Dies macht die Identifizierung der Rolle eines Individuums viel weniger bedeutsam, als der Reduktionismus vermuten ließe. Genauer gesagt können wir erwarten, dass solche Entwürfe zu schlechten Ergebnissen führen, wenn wir versuchen, eine bessere Lösung für die Zellatmung zu entwerfen, indem wir auf die Mitochondrien abzielen.
Mentale Abstraktionen sind keine Hirngespinste, sie sind Verarbeitungseinheiten. Das Definieren verschiedener Ebenen in einem natürlichen Objekt bedeutet, die verschachtelte Struktur von Herausforderungen zu beobachten, die dieses Objekt löst. Wir werden in Kapitel 7 mehr über die verschachtelte Struktur von Problemen erfahren. Der Punkt hier ist, dass wir die Natur nicht in künstliche, aber bequeme Konstrukte verdinglichen. Hier geht es um unbestreitbare Berechnung, nicht um Verdinglichung. Dies ist selbst angesichts der Möglichkeit, dass wir falsch abgrenzen, robust. Unabhängig davon, wo man Grenzen zieht, löst jede beobachtete Ebene der Natur (n) ein Problem, das sich von der Gruppe von Teilen darunter (n - 1) und der Gruppe von Teilen darüber (n + 1) unterscheidet.
Ich habe darüber gesprochen, wie die physischen Abstraktionen, die im Laufe der Menschheitsgeschichte geschaffen wurden, alle entworfen wurden, wobei das innere Wissen über Kausalität verwendet wurde, um die Ebene (n - 1) mit der Ebene (n) zu verbinden. Aber in der Natur existiert keine solche kausale Verbindung. Jede Ebene ist eine eigene Entität mit ausgeprägter Funktionalität, die ein ausgeprägtes Problem löst. Und doch ist physische Abstraktion die Art und Weise, wie Fortschritt jeglicher Art stattfinden muss, wie in Kapitel 1 argumentiert. Das bedeutet, dass die Natur ihre eigenen physischen Abstraktionen in den von ihr geschaffenen Lösungen erzeugt. Tatsächlich sind physische Abstraktionen das, was emergente Strukturen sind. Emergente Strukturen sind die Schnittstellen, die von der Natur geschaffen wurden und die die Anzahl der "Hebel" reduzieren, die die nächste Fortschrittsstufe ziehen muss, um zugrunde liegende Details zu koordinieren.
Während Menschen solche Schnittstellen durch Design entwickeln, verwendet die Natur keine Kognition, um Entscheidungen darüber zu treffen, was in was subsumiert werden soll. Auch hier ist das Rezept der Natur ein wunderschön gedankenloser Prozess. Aber das wirft eine offensichtliche Frage auf. Wenn keine Entscheidungen getroffen werden, wie kann die Natur physische Abstraktionen bilden? Wie wählt die Natur aus, welche Teile zu einem Bündel auf einer Ebene (n) kombiniert werden sollen, um der nächsten Ebene (n + 1) zu dienen?
Menschen erstellen Abstraktionen, indem sie von außerhalb des Systems operieren. Man kann nur feststellen, dass alle Hunderassen zur selben abstrakten Kategorie Hund gehören, indem man aus dem System der Hunde heraustritt und feststellt, was sie alle gemeinsam haben. Alle Hunde haben 4 Beine, Zähne, einen Schwanz usw. Die genaue Beschreibung dessen, was einen Hund zu einem Hund macht, wird niemals ausreichen, da Präzision nicht erfassen kann, was unter Komplexität geschieht. Aber das menschliche Gehirn kann erkennen, wann eine Art tatsächlich