Komplexe Systeme als Inseln im Chaos (Waldrop)

1.Brian Arthur: Die Wirtschaft ist ein sich selbst organisierendes System mit positiven Rückkopplungen. Sie befindet sich im allgemeinen nicht im dynamischen Gleichgewicht. Evolutionäre Anstöße sind weitgehend dem Zufall überlassen und führen je nach den gerade vorliegenden Bedingungen zu weitreichenden Entwicklungen oder sind nach kurzer Zeit bedeutungslos.

2. George Cowan war Leiter des Atombomben - Forschungsinstituts Los Alamos und suchte 1985, als die Atombombenentwicklung zu stagnieren drohte, einen neuen Wirkungskreis. Er gründete das "Santa-Fee-Institut" für komplexe Forschungen, das führende Fachleute aus den Arbeitsgebieten Physik, Chemie, Biologie, Kosmologie, Computerwissenschaften, Ökonomie und Politik vereinigen sollte, um komplexe Probleme aller dieser Wissenschaften unter einheitlichen Gesichtspunkten zu erforschen.

3. Evolution und Leben ist charakterisiert durch eine nichtlineare Dynamik und durch autokatalytische Prozesse und findet nur an der Grenze zwischen Chaos und Ordnung statt.

4. Die neoklassische Theorie der Marktwirtschaft geht davon aus, das die agierenden Partner rational handeln und ihre Informationslücken durch rationale Lernprozesse schließen. Unter diesen Voraussetzungen pendeln sich die Prozesse auf einen Gleichgewichtszustand ein, der lediglich hin und wieder gestört wird. Um reale Wirtschaftsprozesse zu simulieren, muß man den handelnden Partnern, den Agenzien, die Fähigkeit zu irrationalen Reaktionen verleihen. Komplexe adaptive Systeme sind dadurch charakterisiert, daß die Agenzien sich ständig an eine Umwelt anpassen müssen, die sie selbst durch ihre Handlungen immer wieder verändern. Unter diesen Umständen ist eine vollständige Kenntnis der Umweltbedingungen praktisch unmöglich und alle Entscheidungen enthalten zwangsläufig einen irrationalen Anteil.

5. John H. Holland über komplexe adaptive Systeme:

- Gehirne, Immunsysteme, ökologische Systeme, Zellen, Embryos, Ameisenkolonien, kulturelle, gesellschaftliche und wirtschaftliche Gemeinschaften, politische Parteien und Universitäten sind Beispiele für komplexe adaptive Systeme. Jedes dieser Systeme ist ein Netz vieler parallel wirkender Agenzien. Die Agenzien sind immer in eine Umgebung eingebettet, die durch Wechselwirkung mit den anderen Agenzien des System bestimmt ist. Die Kontrolle über das Gesamtverhalten des Systems ist gewöhnlich fein verteilt. Es gibt keine Zentrale, die das Gesamtverhalten steuert.

- In einem komplexen adaptiven System gibt es viele hierarchisch geordnete Organisationsebenen, die untergeordneten Teilsysteme bilden die Bausteine für die übergeordneten Systeme. Die komplexen adaptiven Systeme stellen ihre Bausteine auf Grund ihrer Erfahrungen ständig um und die Bausteine lernen selbst und passen sich ständig neu an ihre Umgebung an.

Jedes komplexe adaptive System besitzt ein inneres Modell der Außenwelt, in das neue Erfahrungen eingebaut werden und von dem ausgehend seine Handlungen gesteuert werden.

Ein komplexes adaptives System erreicht trotz ständiger Anpassungsprozesse aller seiner Bausteine niemals einen optimalen Gleichgewichtszustand, sondern ist durch ständige Änderung und Erneuerung gekennzeichnet. Wenn ein System je ein Gleichgewicht erreicht, ist es nicht stabil, sondern tot.

6. Holland erfand und beschrieb bereits 1975 einen einfachen genetischen Algorithmus, ein Programm, das sich selbst entwickelte, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Es begann mit zufälligen Bitkombinationen ,deren Wert an der Lösung der gestellten Aufgabe gemessen wurde. Die besten Bitkombinationen wurden sowohl zufälligen Mutationen als auch einem sexuellen Prozeß der Spaltung und kreuzweisen Vereinigung unterworfen. Auf diese weise entstanden weiter verbesserte Bitkombinationen, welche die gestellte Aufgabe optimaler lösten.

7. Ein adaptives Agens braucht nicht unbedingt ein Bewußtsein besitzen, um ein inneres Handlungsmodell zu entwickeln. In der Evolution wird ein effektives inneres Handlungsschema allein durch Versuch und Irrtum, verbunden mit selektiver Rückkopplung erzeugt und weiterentwickelt. Das zeigten Holland und Goldberg in den 80er Jahren durch die Entwicklung des Klassifizierersystems als Computersimulation. Dieses echt emergente Modell arbeitet in folgenden Stufen:

- Durch Detektorprogramme werden Signale erzeugt, die den Zustand der Umwelt anzeigen.

- Durch Wenn-Dann-Regeln werden bei Vorliegen bestimmter Signale neue Signale erzeugt.

- Sämtliche Signale werden in einer liste geführt

- Die Wenn-Dann-Regeln arbeiten unabhängig voneinander, indem sie aus der Liste der Signale die für sie zutreffenden aussuchen und bearbeiten.

- Die Reihenfolge der Abarbeitung der Regeln wird durch ihren Wert bestimmt.

- einige der Wenn-Dann-Regeln sind Effektoren, die den Zustand der Außenwelt verändern

- Der Wert der Regeln wird danach festgelegt, inwieweit der Zustand der Außenwelt im gewünschten Sinne beeinflußt wird. Der Wert der Regeln, die nur neue Signale erzeugen, wird dadurch festgelegt, daß die Regeln, die das Signal verwenden, einen Teil ihres Wertes an die Regel übertragen, die das Signal erzeugt hat.

- Von Zeit zu Zeit werden die beiden stärksten Regeln miteinander kombiniert, so daß zwei neue Regeln entstehen, welche die schwächsten Regeln ersetzen.

Es zeigte sich, daß das System lernte, beliebige Aufgaben zu lösen und daß für bestimmte Problemklassen hierarchisch organisierte Lösungsschemata entstanden, die das betreffende Problem modellierten, auch wenn die Ausgangsregeln zufällig gewählt wurden.

8. Chris Langton: Künstliches Leben

Zelluläre Automaten haben starke Ähnlichkeiten mit nichtlinearen dynamischen Systemen. Die Regeln für die Beeinflussung einer Zelle durch die Nachbarzellen fallen jeweils in eine von 4 Universalitätsklassen (Wolframsche Klassen):

Klasse I: Für jedes Anfangsmuster lebender und toter Zellen sterben alle Zellen innerhalb von höchstens 2 Zeitschritten.(lambda = 0)

Klasse II: Jedes Anfangsmuster entwickelt sich schnell zu einer Anordnung statischer Flecken, von denen einige noch periodisch Schwingen. (0 < lambda < 0.273)

Klasse III: Der Bildschirm brodelt in wildem Chaos, nichts ist stabil. (0.273< lambda < 0.5)

Klasse IV: Strukturen, die sich ausbreiten, wachsen, trennen und sich wieder zusammenfinden (Spiel des Lebens, lambda = 0.273)

Der Parameter lambda bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, daß eine bestimmte Zelle in der nächsten Generation lebendig ist.

Es gelten folgende Analogien:

Klassen zellulärer Automaten:

I & II --> IV --> III

Dynamische Systeme:

Ordnung --> Komplexität --> Chaos

Materie:

Fest --> Phasenübergang --> Flüssigkeit

Computation:

Zeitlich begrenzt --> Unentscheidbar --> Endlos

Leben:

zu statisch --> Leben/Intelligenz --> zu aktiv

9. Das Klassifizierersystem war zwar adaptiv, aber noch nicht geeignet, komplexe adaptive Systeme zu simulieren, weil die Bewertungsfunktion der Regeln von außen willkürlich vorgegeben werden mußte. In Wirklichkeit gibt es aber keine zentrale Autorität, die eine Bewertung vornehmen könnte. Holland entwickelte das Klassifizierersystem weiter zu "ECHO", in dem sich die Agenzien statistisch verteilte Nahrungsmittel besorgen müssen, um sich mit Mutationen fortpflanzen zu können. Die Agenzien besitzen Angriffs- und Verteidigungsfunktionen, mit deren Hilfe sie sich Nahrungsmittelvorräte gegenseitig abnehmen können. Dieses Programm zeigte ein evolutionäres Wettrüsten der verschiedenen Agenzien. Nachdem Holland Möglichkeiten der Kooperation eingebaut hatte, die Handel, Dienstleistungen und Partnerwahl zur Fortpflanzung ermöglichten, entwickelten sich u. a. auch die Handlungsstragien "TIT FOR TAT" (wie Du mir, so ich Dir), Lüge und Mimikry, sowie Kooperation und Räuber-Beutebeziehungen "von selbst" im gleichen System. Er machte die Erfahrung, das "breite" Agenzien mit vielen parallelen Möglichkeiten besser lernten als "tiefe", bei denen sich lange Wirkungsketten ergaben, die das System stabilisierten.

10. Thesen zum künstlichen Leben

10.1. Während die Biologie versucht, das Leben durch Analyse zu verstehen, versucht die Forschung zum Künstlichen Leben das Leben durch Synthese zu ergründen. Die Lebendigkeit eines Lebewesens liege in der Software - in der Organisation der Moleküle - nicht in den Molekülen selbst begründet.

10.2. Lebewesen sind auch nur Maschinen, aber sie sind ganz anders organisiert als die Maschinen: Ein Ingenieur plant eine Maschine von oben nach unten, das Leben entwickelt sich aber von unten nach oben. Computersimulationen zeigen ganz deutlich, daß komplexes Verhalten keine komplexen Wurzeln zu haben braucht.

Die Steuerung eines komplexen Systems von oben nach unten verlangt eine Unmenge komplizierter Regeln, während das Verhalten des Systems viel einfacher von unten nach oben mit Hilfe weniger einfacher Regeln für das Verhalten der Agenzien zu bewerkstelligen ist. Eine Maschine zu beleben bedeutet nicht, irgendwie Leben in sie einzupflanzen, sondern vielmehr eine Population von Maschinen so zu organisieren, daß die zwischen ihnen ablaufenden dynamischen Wechselwirkungen "lebendig" sind.

10.3. Jedes Leben ist eine Computation. Merkmal eines jeden Lebewesens ist der Unterschied zwischen dem Genotyp - dem in der DNA verankerten genetischen Bauplan - und seinem Phänotyp, der sich aus diesen Anweisungen ergebenden Struktur, die sich während der Entwicklung eines Organismus entfaltet. In der allgemeineren Biologie des künstlichen Lebens ist der GTYP eine beliebige Menge von Regeln, die auf der unteren Ebene wirksam sind. Der Phänotyp bezeichnet die Strukturen und Verhaltensweisen, die sich ergeben, wenn diese Regeln in einer bestimmten Umwelt aktiviert werden. In einem herkömmlichen Computerprogramm ist der GTYP der Computercode, und der PTYP das, was das Programm in Reaktion auf die Eingaben des Benutzers tut. In Reynolds Boid-Programm ist der GTYP der Satz der 3 Regeln, die den Flug jedes einzelnen Boids steuern (Mindestabstand wahren, Geschwindigkeit an Nachbarn anpassen, dorthin fliegen, wo sich die meisten der Nachbarn befinden), und der PTYP das Schwarmverhalten der Boids.

10.4. Bislang ist künstliches Leben nur Computersimulation und existiert nicht wirklich. Man erwartet aber, daß etwa in der Mitte des nächsten Jahrhunderts sich echtes künstliches Leben entwickeln wird.

11. Doyne Farmer: Es gibt ein Pendant zum 2. Hauptsatz der Thermodynamik, ein Gesetz, das die allgemeine Tendenz der Materie beschreibt, sich selbst zu organisieren, und das die allgemeinen Eigenschaften der Organisation vorhersagen kann, die wir im Universum beobachten können. Dieses hypothetische Gesetz muß folgende Begriffe enthalten und erklären:

- Die Tendenz zur Bildung komplexer adaptiver Systeme mit emergenten Eigenschaften

- Das Gleichgewicht zwischen Ordnung und Chaos und die Dynamik der Komplexität am Rande des Chaos.

- Die Tendenz eines komplexen adaptiven Systems sich durch Lernen und Evolution an den Rand des Chaos zu begeben und seine Komplexität ständig zu erhöhen.

12. Der Rand des Chaos ist ein eigener Bereich, der Ort, wo sich Systeme mit lebensähnlichem, komplexem Verhalten befinden. Die Selektion ist das Bewegungsgesetz, das ständig emergente, sich selbst organisierende Systeme an den Rand des Chaos drängt.

13. Per Bak: Selbstorganisierte Kritizität:

In Systemen, die sich im Gleichgewicht der selbstorganisierten Kritizität am Rande des Chaos befinden, entstehen durch Zufälle Wellen und Lawinen der Veränderung. Die Stärke dieser Ereignisse ist einer Potenz ihrer reziproken Wahrscheinlichkeit proportional. Große Veränderungen sind selten, kleine häufig. Tauglichkeit ist in der Evolution nicht von außen vorgegeben: Jedes Individuum ist immerzu bemüht, sich an alle anderen anzupassen (Koevolution). Im tief geordneten Regime ist jeder auf dem Gipfel seiner Tauglichkeit, der Spielraum ist gering und das System als ganzes erstarrt fast im Gleichgewicht. Im tief chaotischen Regime bringt jede Veränderung alles durcheinander.

Nur Komplexität ist lebensfähig und kann sich von selbst ständig erhöhen, weil sie katalytische Prozesse in Gang setzt, die immer mehr und alles an sich reißen.

14. In der Evolution haben Religionen eine Ethik entwickelt, die einen Weg aufzeigte, wie menschliche Gesellschaften funktionieren können. Wenn wir auf Religionen ganz verzichten, wissen wir nicht welche Gebote wir befolgen sollen. Jetzt übernimmt die Wissenschaft die Rolle der Religion. Das aber wirft die Frage auf: Wollen wir eigentlich unsere eigene Evolution steuern oder nicht. Vielleicht lautet die Lektion, die wir lernen müssen: Die Evolution hat nicht aufgehört. Sie geht weiter und sie prägt viele derselben Phänomene aus wie die biologische Entwicklungsgeschichte - aber jetzt spielt sie sich im gesellschaftlichen und kulturellen Bereich ab. Wir sind aber keine Opfer, wir gehören zum Universum und erschaffen gemeinsam unsere Welt. Wenn aber in Koevolution fortschreitende Systeme an den Rand des Chaos gelangen, dann ist dort der Ort, wo wir am besten leben können.

15. Was ist "das neue Denken"?

Es gibt keine Optimierung politischer Entscheidungen mehr, weil der Begriff der Optimierung am Rande des Chaos nicht mehr wohl definiert ist. Das wissenschaftliche Bild vom ablaufenden Uhrwerk ist endgültig passe. Man kann nur beobachten was abläuft und ab und zu mit einem Ruderschlag die Richtung ein wenig ändern.

16. Was heißt globale Überlebensfähigkeit sichern?

- Demographischer Übergang zu einer annähernd stabilen Weltbevölkerung

- technologischer Übergang zu einer minimalen Umweltbelastung /Person

- ökonomischer Übergang zur Berücksichtigung der Kosten der Umwelt

- sozialer Übergang zu einer breiteren Verteilung der Einkommen

- institutioneller Übergang zu transnationalen Bündnissen mit einem politischen Gesamtkonzept

- informatorischer Übergang zu einer Welt, in der Forschung, Erziehung und globale Überwachung vielen Menschen ermöglichen, das Wesen der Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, zu verstehen.

- Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Katastrophen

- Wiedervereinigung der fast völlig in Bruchstücke zerfallenen Wissenschaften und Verbindung der Analyse und Strenge der exakten Naturwissenschaften mit den Visionen der Gesellschaftswissenschaften und der Humanisten.

Mit diesen Übergängen wird jedoch kein Gleichgewichtszustand erreicht, sondern lediglich ein Prozeß benannt, der niemals zu Ende sein wird.