Stephen Wolfram über die Grenzen der KI in der Wissenschaft

In dem Beitrag “Can AI Solve Sci­ence?” unter­sucht der britis­che Com­put­er­wis­senschaftler Stephen Wol­fram die Fähigkeit­en und Gren­zen der kün­stlichen Intel­li­genz (KI) im Bere­ich der Wis­senschaft. Hier sind die wichtig­sten Punk­te, die er anspricht:

Kernar­gu­ment

Wol­fram argu­men­tiert, dass KI zwar in bes­timmten Aspek­ten der wis­senschaftlichen Forschung hil­fre­ich sein kann, sie jedoch nicht in der Lage ist, die Wis­senschaft grundle­gend zu “lösen”. Dies liegt ins­beson­dere an dem Konzept der com­pu­ta­tion­al irre­ducibil­i­ty (com­pu­ta­tion­al Irre­duz­i­bil­ität). Dieses Prinzip besagt, dass einige Prozesse nicht vere­in­facht oder vorherge­sagt wer­den kön­nen, ohne alle beteiligten Rechen­schritte auszuführen. Dies schränkt die Fähigkeit von KI ein, in kom­plex­en wis­senschaftlichen Szenar­ien defin­i­tive Antworten zu liefern.

Die Rolle der KI in der Wis­senschaft

Hil­f­s­tool: KI kann als leis­tungsstarkes Werkzeug dienen, um wis­senschaftliche Arbeit­en zu unter­stützen, indem sie Date­n­analy­sen automa­tisiert, Hypothe­sen gener­iert und Exper­i­mente simuliert. Sie kann Prozesse opti­mieren und Wis­senschaftlern helfen, Muster in umfan­gre­ichen Daten­sätzen zu erken­nen.
Gren­zen: Trotz ihrer Nüt­zlichkeit betont Wol­fram, dass KI nicht in der Lage ist, die sub­jek­tiv­en und inter­pre­ta­tiv­en Aspek­te der Wis­senschaft zu erfassen, die für bahn­brechende Ent­deck­un­gen entschei­dend sind. Men­schliche Intu­ition und Kreativ­ität bleiben wesentliche Kom­po­nen­ten der wis­senschaftlichen Forschung.

His­torisch­er Kon­text

Wol­fram zieht Par­al­le­len zwis­chen der Trans­for­ma­tion der Wis­senschaft durch Math­e­matik vor Jahrhun­derten und dem aktuellen Wan­del hin zu com­put­ergestützten Wis­sens­darstel­lun­gen. Er ist der Ansicht, dass KI zwar einen bedeu­ten­den Fortschritt darstellt, sie jedoch haupt­säch­lich als Werkzeug fungiert und nicht als Ersatz für men­schliche Intel­li­genz in der wis­senschaftlichen Ent­deck­ung.

Zukun­ftsper­spek­tiv­en

Wol­fram sieht eine Zukun­ft voraus, in der KI weit­er­hin eine inte­grale Rolle in der Wis­senschaft spielt, ins­beson­dere bei der Iden­ti­fizierung von Bere­ichen mit com­pu­ta­tion­al reducibility—Bereichen, in denen kom­plexe Sys­teme mit weniger rech­ner­ischem Aufwand ver­standen wer­den kön­nen. Er warnt jedoch davor, dass das Streben nach voll­ständi­gem Ver­ständ­nis immer durch com­pu­ta­tion­al irre­ducibil­i­ty eingeschränkt sein wird. Dies deutet darauf hin, dass sich die Wis­senschaft weit­er­hin entwick­eln wird, mit neuen Fra­gen und Her­aus­forderun­gen.

Rech­ner­ische Irre­duz­i­bil­ität

Com­pu­ta­tion­al Irre­ducibil­i­ty, oder auf Deutsch rech­ner­ische Irre­duz­i­bil­ität, ist ein Konzept aus der the­o­retis­chen Infor­matik und Kom­plex­ität­s­the­o­rie. Es beschreibt Berech­nun­gen oder Prozesse, die sich nicht durch Abkürzun­gen oder ein­fachere Meth­o­d­en beschle­u­ni­gen oder vere­in­fachen lassen. Im Kern bedeutet dies, dass der einzige Weg, das Ergeb­nis zu ermit­teln, darin beste­ht, die Berech­nung voll­ständig durchzuführen oder zu simulieren. Dieses Phänomen tritt häu­fig in kom­plex­en Sys­te­men auf, die ein schw­er vorherse­hbares Ver­hal­ten zeigen.

Ein Haupt­merk­mal der Com­pu­ta­tion­al Irre­ducibil­i­ty ist das Fehlen von Abkürzun­gen. Es gibt keine math­e­ma­tis­chen Formeln oder Algo­rith­men, die das Endergeb­nis schneller vorher­sagen kön­nen als die voll­ständi­ge Sim­u­la­tion des Prozess­es. Dies führt oft zu ein­er inhärenten Unvorherse­hbarkeit, ins­beson­dere wenn es um das langfristige Ver­hal­ten solch­er Sys­teme geht. Beispiele für com­pu­ta­tion­al­ly irre­ducible Sys­teme find­en sich in ver­schiede­nen Bere­ichen: Bes­timmte Regeln in zel­lulären Auto­mat­en, wie die berühmte Regel 110, gel­ten als com­pu­ta­tion­al­ly irre­ducible. Auch viele kom­plexe physikalis­che Sys­teme, wie das Drei-Kör­p­er-Prob­lem in der Him­melsmechanik, zeigen solche Eigen­schaften. Chao­tis­che Sys­teme sind eben­falls oft von dieser Art.

Die Bedeu­tung dieses Konzepts erstreckt sich über ver­schiedene wis­senschaftliche Diszi­plinen. In der wis­senschaftlichen Methodik erk­lärt es, warum in manchen Bere­ichen Beobach­tung und Exper­i­ment uner­lässlich sind und nicht durch reine The­o­rie erset­zt wer­den kön­nen. Es zeigt auch die inhärenten Gren­zen der Vorher­sag­barkeit in kom­plex­en Sys­te­men auf, was wichtige Imp­lika­tio­nen für Bere­iche wie Wet­ter­vorher­sage oder Wirtschaft­sprog­nosen hat. In der Kom­plex­ität­s­the­o­rie ist das Konzept fun­da­men­tal für das Ver­ständ­nis von Berech­nungskom­plex­ität und den Gren­zen der Berechen­barkeit.