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Simulationen : Das zweite Buch der Natur

  • -Aktualisiert am

Ausblicke ohne Einblicke? Raumsimulator an der Universität von Danzig Bild: dpa

Simulationen spielen in den Wissenschaften eine immer größere Rolle. Machen sie Naturwissenschaftler zu Ingenieuren, die ihre Gegenstände gar nicht mehr richtig verstehen?

          Der britische Mathematiker und Meteorologe Lewis Fry Richardson war Krankenwagenfahrer im Ersten Weltkrieg, als er endlich Zeit fand, sein Manuskript über die numerische Wettervorhersage um ein praktisches Beispiel zu ergänzen. Sechs Wochen lang rechnete er, um rückblickend das Wetter für den 20. Mai 1910 „vorauszusagen“. 64 000 Computer, sprich: rechnende Menschen, hätte man seiner Schätzung nach gebraucht, um das Ergebnis rechtzeitig, also schneller, als das Wetter sich entwickelt, fertig zu haben. Leider lag sein Ergebnis weit neben den tatsächlichen Werten, sein 1922 erschienenes Buch blieb jahrzehntelang vergessen. Erst nach der Entwicklung der Digitalcomputer wurde es ein Klassiker, denn Richardson hatte erstmals gezeigt, was die Computer nun bestätigten: dass die Wetterentwicklung berechenbar ist.

          Heute sagen Großrechner das Verhalten komplexer Systeme aller Art voraus, indem sie es mathematisch simulieren. Das funktioniert für das Wetter wie für das Kaufverhalten des Normalverbrauchers oder die Genregulation in den Körperzellen. Simulationen sind die allgegenwärtigen neuen Werkzeuge der Wissenschaft, und Philosophen streiten, ob sie eher eine Mischung aus Theorie und Experiment oder etwas ganz anderes sind. In jedem Fall verändern sie die Wissenschaften massiv, denn sie zielen auf Handlungswissen statt auf klassische Kausalerklärungen und rücken so Teile der Naturwissenschaften in Richtung Ingenieurswissenschaften (Johannes Lenhard: „Mit allem rechnen - Zur Philosophie der Computersimulation“, De Gruyter Verlag, Berlin, Boston 2015).

          Vom Kausalverstehen zum Systemverstehen

          Diese Verschiebung hat ganz praktische Gründe. Bislang, so Lenhard, war es der Sinn mathematischer Modellierung, das Wesen der Dinge durch Abstraktion verstehbar zu machen. Doch die Simulationen der heutigen Wissenschaft sind für den menschlichen Verstand zu komplex und bleiben undurchsichtig. Sie nachzurechnen würde viel zu lange dauern. Und was nicht in angemessener Zeit verstanden wird, kann gar nicht verstanden werden, konstatierte der Mathematiker und Informatik-Pionier Norbert Wiener schon Anfang der Sechziger. In den Siebzigern gelang der erste computergestützte Beweis des Vier-Farben-Satzes, der besagt, dass vier Farben ausreichen, um eine Landkarte so einzufärben, dass keine aneinandergrenzenden Länder die gleiche Farbe haben. Doch dieser Computerbeweis machte die Mathematiker nicht glücklicher, denn er enthält eine so umfangreiche Fallunterscheidung, dass Menschen sie nicht nachvollziehen können. „Das Transparenzversprechen der mathematisierenden Wissenschaften muss stark eingeschränkt werden“, so Lenhard.

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          Miles MacLeod und Nancy Nersessian fanden die These vom Ende der Transparenz bei ihren ethnologischen Studien in Laboren von Systembiologen bestätigt. Diese verorteten ihre Arbeit auf halben Weg zwischen klassisch-mechanistischem Verstehen und dem Hantieren mit einer Black Box („Modeling System-Level Dynamics: Understanding without Mechanistic Explanation in Integrative Systems Biology“, in: Studies in the History and Philosophy of Science, Part C - Biological and Biomedical Science, Band 59, 2015). Man müsse die Interaktion der einzelnen Moleküle nicht verstehen, die Einsicht in die „allgemeine Dynamik“ des Systems reiche aus. Für das mechanistische Verstehen seien die Kollegen aus der Molekularbiologie zuständig.

          Für die Wissenschaftsphilosophie ist eine neue Runde in der Debatte um die Natur des Verstehens eingeläutet. Wendy Parker postuliert neben dem klassischen Warum-Verstehen ein neues „Systemverstehen“. Ersteres lege kausale Mechanismen offen, Letzteres könne etwas dazu sagen, wie sich ein System entwickelt und welchen Einfluss Interventionen haben („Simulation and Understanding in the Study of Weather and Climate“, in: Perspectives on Science, Band 22, Nr. 3, 2014). Systemverstehen entstehe aus der Vertrautheit mit einem System und könne ein Schritt auf dem Weg zu Warum-Verstehen sein: etwa wenn die Simulation zeigt, dass bestimmte Faktoren eine viel größere oder geringere Auswirkung auf das System haben als erwartet. „Surrogat-Daten“ nennt Parker diese Ergebnisse, denn es sind Daten über das Verhalten des Modells, nicht über die Welt. Will der beschränkte menschliche Verstand verstehen, was die Superrechner treiben, muss er sich mit Tricks behelfen. Klimaforscher arbeiten beispielsweise mit „konzeptionellen Karikaturen“, die aus Teilen komplexer Klimamodelle einfachere machen, in denen die Forscher noch etwas Sinnvolles erkennen können, etwa den Einfluss des Salzgehalts der Ozeane.

          Der alte Satz, dass man etwas verstehe müsse, um es bauen zu können, gilt für Simulationen nicht mehr. Die Forscher lesen nicht mehr im Buch der Natur, sie schreiben ein neues. Und wenn es gut wird, steht darin immerhin, was wir tun können.

          Quelle: F.A.Z.

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