Lexikon der Argumente


Philosophische Themen und wissenschaftliche Debatten
 
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Arten Kauffman I 310
Arten/Evolution/Kauffman: man schätzt, dass zwischen 99 und 99,9 % aller Arten, die jemals existiert haben, wieder ausgestorben sind. Heute: vermutlich zwischen 10 und 100 Millionen Arten.
Wahrscheinlich sind im Lauf der Zeit zwischen 10 und 100 Milliarden Arten entstanden und wieder verschwunden.
I 310/311
Fitnesslandschaft/Koevolution/Kauffman: verändert sich, wenn die Umwelt sich verändert. Räuber-Beute-Zyklen. Beide haben jeweils eine Fitnesslandschaft, aber die beiden Landschaften sind gekoppelt! Koevolution. Koevolution/Kauffman: ändert aber nicht nur die Organismen (Räuber/Beute) sondern auch ihre Wechselbeziehung! Damit ändert sich nicht nur die jeweilige Fitnesslandschaft, sondern auch die Elastizität ihrer Beziehungen.
Damit unterliegt der Prozess der Koevolution selbst der Evolution.
Selektion/Kauffman: setzt auf der Ebene des Individuums an. Das Rätsel besteht darin, dass die emergente Ordnung der Gemeinschaften jene Selektion der Individuen widerspiegelt.
I 312
Räuber Beute Zyklus/Kauffman: entweder langfristig Übergang in einen stationären Zustand (Parallelen) oder langzeitige verschobene Sinusschwankungen, dann "Grenzzyklus“.
I 315
Evolution/Gemeinschaften/Kauffman: Frage: wie bilden sich Lebensgemeinschaften? Wir wissen es nicht. Wenn man ein Gebiet einzäunt (Ökotop) ändert sich die Zusammensetzung der Arten immer. Nach Beseitigung des Zauns erhält man aber nicht wieder die ursprüngliche Zusammensetzung!
"Gemeinschaftsfitnesslandschaft“: nach der Änderung erklimmt die Gemeinschaft einen anderen Gipfel. Auf einem Gipfel kann eine Gemeinschaft keine neuen Arten mehr aufnehmen. Sättigungsgrenze.
I 320
Problem: es ist nicht von vornherein sinnvoll, von einer Gemeinschaftsfitness zu reden! Der Erfolg einer Einwanderung ist nicht unmittelbar davon abhängig, ob damit die Fitness der Gemeinschaft erhöht wird! Nun verhalten sich die Simulationen aber so, als ob eine Gemeinschaftsfitness existierte. Im Modell (nicht in Wirklichkeit) sehen wir hier ein emergentes Phänomen.
Extinktionsereignisse/Aussterben/Kauffman: Aussterben von Arten erfolgt nach dem Muster von Lawinen bei Sandhaufen, viele kleine, wenige große Lawinen, unvorhersehbar, Potenzgesetz.
Pointe: die Entscheidung darüber, wie die Wechselbeziehung zwischen den Arten sich gestaltet, wer Räuber ist und wer Beute, basiert auf einer Zufallsverteilung.
I 320
Mitochondrien/Kauffman: sind irgendwann in die Zellen eingedrungen und haben jenen komplizierten Wechselwirkungsmechanismus gestartet, der seit etwa einer Milliarde Jahren stabil ist. Höchst komplexes Problem. Def Mutualismus: Mitochondrien halten durch die Geschwindigkeit ihrer Teilungen die stabile Population aufrecht, die Zelle genießt die energetischen Früchte dieser Mühen.
I 322
Rote-Königin-Effekt"/Kauffman: (Alice): "Du musst so schnell laufen, wie du kannst, um am selben Ort zu bleiben".
I 323
Koevolution/Nische/Kauffman: die Güter und Dienstleistungen in einer Gemeinschaft (ökonomisches Netzwerk) existieren nur deshalb, weil sie als Zwischenerzeugnis oder als Endprodukt nützlich sind. Das sind die Nischen, die von anderen Gütern und Dienstleistungen geschaffen werden. Nische/Kauffman: jede Art lebt in einer Nische, die von anderen Arten geschaffen wird. (>Nützlichkeit für andere).

Kau II
Stuart Kauffman
At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity New York 1995

Kauffman I
St. Kauffman
Der Öltropfen im Wasser. Chaos, Komplexität, Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft München 1998
Lernen Kauffman I 303
Def Lernkurve/Lernen/Kauffman: "Erfahrungskurven": entlang technologischer Trajektorien. Die allgemeine Verbesserungsrate nimmt mit der Höhe der industriellen Gesamtinvestitionen ab! (Potenzgesetz). Grund: wenn eine "reife" Technologie sich in der Phase der abnehmenden Erträge (Sättigung, Konkurrenz) befindet, ist es schwieriger, Kapital für Innovationen aufzutreiben.
Verbesserungskurve flacht ab wie bei der biologischen Evolution (Fitnesslandschaft).


Kau II
Stuart Kauffman
At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity New York 1995

Kauffman I
St. Kauffman
Der Öltropfen im Wasser. Chaos, Komplexität, Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft München 1998
Lokales Minimum Anderson Brockman I 147
Lokales Minimum/lokales Maximum/fitness landscape/Fitnesslandschaft/Chris Anderson: Die Grenzen des Gradientenabfalls stellen das sogenannte Problem der lokalen Minima dar (oder das Problem der lokalen Maxima, wenn Sie einen Gradientenanstieg durchführen). >Fitnesslandschaft. (>Lokales Maximum). Lösung/Anderson: (...) Sie benötigen entweder ein mentales Modell (d.h. eine Karte) der Topologie, damit Sie wissen, wo Sie ansteigen müssen, um aus dem Tal herauszukommen, oder Sie müssen zwischen Gradientenabfall und zufälligen Gängen wechseln, damit Sie aus der Region herauskommen können. >Roboter/Anderson, >Künstliche Intelligenz/Anderson, >Universum/Anderson.


Anderson, Chris “Gradient Descent” in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.

Ander I
Chris Anderson
The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More New York 2006

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019
Objektivität Dennett I 266
Objektivität/Dennett: Bsp "Optimum" bei Manfred Eigen ist nicht nur handfest definiert, sondern kann auch mit experimentellen Messungen belegt werden. Bsp Eignungslandschaften, >Fitnesslandschaften. Die Algorithmen sind hier sind nicht subjektiv erfunden.

Dennett I
D. Dennett
Darwins gefährliches Erbe Hamburg 1997

Dennett II
D. Dennett
Spielarten des Geistes Gütersloh 1999

Dennett III
Daniel Dennett
"COG: Steps towards consciousness in robots"
In
Bewusstein, Thomas Metzinger Paderborn/München/Wien/Zürich 1996

Dennett IV
Daniel Dennett
"Animal Consciousness. What Matters and Why?", in: D. C. Dennett, Brainchildren. Essays on Designing Minds, Cambridge/MA 1998, pp. 337-350
In
Der Geist der Tiere, D Perler/M. Wild Frankfurt/M. 2005
Selektion Kauffman Dennett I 550
Lager: KauffmanVsSpencer: Stuart Kauffman: Ordnung entsteht trotz der (umweltbedingten) Selektion.
I 46
Ordnung/Biologie/Kauffman: Ordnung in der Biosphäre kann nicht zugleich auf Selektion und Selbstorganisation zurückführbar sein! Leben/Kauffman: das Leben existiert am Rand des Chaos, möglicherweise in der Nähe einer Art von Phasenübergang.
I 229
Fitnesslandschaft/Kauffman: "adaptive Landschaft. (siehe auch Dennett: Fitnesslandschaft.) These: Leben ist ein Abenteuer im Hochgebirge der Fitnesslandschaft.
Ordnung/Kauffman: These: auch ohne Selektion möglich. Wir brauchen heute ein neues theoretisches Rahmenmodell.
I 233
Selektion/Kauffman: es ist nicht bewiesen, dass die Selektion die geringfügigen Verbesserungen auch erfolgreich anhäufen kann. In einer Population können sich auch kleinere Katastrophen ansammeln. (>Fehlerkatastrophe).
I 234
Evolution/Kauffman: Bsp von Rechnerprogrammen, die eine Operation ausführen sollen. Serielle Programme sind äußerst empfindlich und häufen Fehler an. Man braucht mehr Zeit als das Alter des Universums, um das "optimale Programm" unter 10300 zu finden. Die Evolution unseres Lebens muss also anders verlaufen sein.
I 238
Evolution/Optimierung: /Kauffman Lösung: vielleicht könnte die Evolution zunächst ein redundantes Programm oder Organismus entwerfen und dann komprimieren?
I 240
Kauffman: ich vermute, das geht nicht. Die sukzessive Annäherung an das Programm minimaler Länge ist nämlich nur dann von Nutzen, wenn das auf jeder Stufe gefundene Programm das um 1 kürzere Programm auf der nächsten Stufe aufzufinden hilft.


Kau II
Stuart Kauffman
At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity New York 1995

Kauffman I
St. Kauffman
Der Öltropfen im Wasser. Chaos, Komplexität, Selbstorganisation in Natur und Gesellschaft München 1998

Dennett I
D. Dennett
Darwins gefährliches Erbe Hamburg 1997

Dennett II
D. Dennett
Spielarten des Geistes Gütersloh 1999

Dennett III
Daniel Dennett
"COG: Steps towards consciousness in robots"
In
Bewusstein, Thomas Metzinger Paderborn/München/Wien/Zürich 1996

Dennett IV
Daniel Dennett
"Animal Consciousness. What Matters and Why?", in: D. C. Dennett, Brainchildren. Essays on Designing Minds, Cambridge/MA 1998, pp. 337-350
In
Der Geist der Tiere, D Perler/M. Wild Frankfurt/M. 2005
Universum Anderson Brockman I 145
Universum/Künstliche Intelligenz/Chris Anderson: Wir leben in einer Welt unzähliger Gradienten, von Licht und Hitze über Schwerkraft bis hin zu chemischen Spuren (Chemtrails!). Das Wasser fließt entlang eines Gravitationsgradienten bergab, und Ihr Körper lebt von chemischen Lösungen, die über Zellmembranen von hoher zu niedriger Konzentration fließen.
Brockman I 146
Unsere eigenen Triebe, wie Hunger und Schläfrigkeit, werden durch elektrochemische Gradienten in unserem Körper angetrieben. Und die Funktionen unseres Gehirns, die elektrischen Signale, die sich entlang von Ionenkanälen in den Synapsen zwischen unseren Neuronen bewegen, sind einfach Atome und Elektronen, die entlang noch mehr elektrischer und chemischer Gradienten "bergab" fließen. Während ich hier sitze und tippe, suche ich eigentlich nach Gleichgewichtszuständen in einer n-dimensionalen Topologie von Gradienten.
Brockman I 147
Problem: Das ist jedoch zu einfach gedacht. Die Grenzen des Gradientenabstiegs stellen das sogenannte Problem der lokalen Minima dar (bzw. lokalen Maxima, wenn Sie einen Gradientenanstieg durchführen). >Fitness landscape/Kauffman. (>Lokales Minimum). Lösung/Anderson: (...) Sie benötigen entweder ein mentales Modell (d.h. eine Karte) der Topologie, damit Sie wissen, wo Sie aufsteigen müssen, um aus dem Tal herauszukommen, oder Sie müssen zwischen Abstieg und zufälligen Wegen wechseln, damit Sie aus der Region heraus gelangen können.


Anderson, Chris “Gradient Descent” in: Brockman, John (ed.) 2019. Twenty-Five Ways of Looking at AI. New York: Penguin Press.

Ander I
Chris Anderson
The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More New York 2006

Brockman I
John Brockman
Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI New York 2019