Die meisten modernen Forscher kommen heutzutage ohne Computer \u00fcberhaupt nicht mehr aus. Aber dieser Ansatz birgt auch Risiken. In einem Gast-Beitrag geht Philipp Egger auf verschiedene Fragen ein \u2013 an dieser Stelle mein Dank f\u00fcr den Text.<\/p>\n
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Ohne Computer geht in Wissenschaft und Forschung heutzutage nichts mehr. \u00d6kologen k\u00f6nnen beispielsweise damit Naturkatastrophen und deren Folgeerscheinungen simulieren und Sozialwissenschaftler die Effekte in Bezug auf politische \u00c4nderungen. Computer sind der Wissenschaft in so gut wie allen Disziplinen behilflich. Sie analysieren Daten und helfen den Forschern, die jeweiligen Kernthesen anhand deutlicher Beispiele besser zu bestimmen.<\/p>\n
Allerdings geht man nach der Theorie von Robert Boyle davon aus, dass sich die Wissenschaft auch auf die Reproduzierbarkeit basiert. Der 1626 geborene britische Wissenschaftler belegte schon in diesen Jahren, dass eine neue Entdeckung auf jeden Fall reproduzierbar sein muss. Das bedeutet also, dass eine Erfindung im Prinzip nur dann wissenschaftlich anerkannt wird, wenn jeder genau die gleichen Ergebnisse erzielen kann. Selbstverst\u00e4ndlich setzt diese Theorie auch das Befolgen der vorgeschriebenen Methoden voraus. Die Effektivit\u00e4t einer Forschung wird dann in Frage gestellt, wenn bei den Versuchen unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden.<\/p>\n
Es liegt auf der Hand, dass Computer f\u00fcr die Forschung sehr wichtige Instrumente sind. Allerdings geht man aber auch davon aus, dass viele Daten in der Wissenschaft aus pers\u00f6nlichen Computern stammen und nicht nur alleine vom PC am Arbeits- oder Forschungsplatz. In vielen F\u00e4llen der Wissenschaft werden Analysen oder bestimmte Daten noch sp\u00e4t am Abend zuhause ausgewertet. Es handelt sich dabei also um eine mehr oder weniger private Vorbereitung der notwendigen Daten. Einsehbare Ergebnisse f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit sind in der Regel das Finale einer sehr langen Prozesskette.<\/p>\n
Um die Zuverl\u00e4ssigkeit eines bestimmten Ergebnisses zu bewerten, ist man aber auch auf unterschiedliche Faktoren angewiesen. Dazu z\u00e4hlen vorwiegend wirklich alle Details die in dieser Hinsicht notwendig sind, die getroffenen Entscheidungen der Forscher, die eingesetzten Methoden und nat\u00fcrlich auch die Datenanalyse vom Computer. Bei den gelieferten Ergebnissen allerdings handelt es sich dann aber nicht mehr um die reine Wissenschaft und Forschung, sondern um die ausgewerteten Computer-Ergebnisse. Diese h\u00e4ngen wiederum von den jeweiligen Befehlen ab, sowie nat\u00fcrlich auch von der Softwareentwicklung. Zu denken geben allerdings auch die neuesten Nachrichten rund um die neuesten Forschungsergebnisse, dass Computer mittlerweile fast schon von alleine erfolgreiche Strategien bei Spielen lernen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein weiterer Hinweis auf den zuk\u00fcnftigen Tod der Wissenschaft ist die Erkenntnis, dass Computerprogramme jetzt immer mehr in der Lage sind, selbst\u00e4ndig Spiele zu lernen. Bild der Wissenschaft beispielsweise nimmt Bezug auf die Lernf\u00e4higkeit von Robotern und Computern. Obwohl man davon ausgeht, dass die Lernf\u00e4higkeit im Vergleich zum Menschen beschr\u00e4nkt ist, wurden in einem Lerntest mit einer k\u00fcnstlichen Intelligenz hervorragende Resultate erzielt. Dabei handelt es sich um ein System mit Namen Deep Q-Network. Es basiert vereinfacht ausgedr\u00fcckt aus einem neuronalen Netzwerk mit differenzierten Filterschichten. Der Lernprozess ist einem menschlichen Gehirn \u00e4hnlich. Eine erfolgreiche Aktion wird von diesem Netzwerk beibehalten, ist sie das nicht, dann muss sie ver\u00e4ndert werden.<\/p>\n
Das DQN-System erhielt im Test die jeweilige Information zu den unterschiedlichen Spielphasen. Selbstverst\u00e4ndlich war daf\u00fcr auch die R\u00fcckmeldung \u00fcber die get\u00e4tigte Spielaktion notwendig. Also im Grunde genau die gleiche Information, wie der menschliche Gegenspieler mit seinem Punktestand. Dieses Computerprogramm war im Ende fast genauso gut wie sein menschlicher Gegenspieler und konnte sich sogar fast alleine die unterschiedlichen Spiele beibringen. Auch l\u00e4ngerfristige Strategien kamen dabei vom Computer erfolgreich zum Einsatz.<\/p>\n
Ein weiteres Beispiel hierf\u00fcr ist \u00fcbrigens auch die Nachricht, dass ein Computerprogramm den europ\u00e4ischen Meister im chinesischen Go-Brettspiel mit 5:0 besiegen konnte. Die Spielst\u00e4rke von den Computern ist mehr als beeindruckend, noch dazu, da man diese St\u00e4rken in der Wissenschaft eigentlich erst in den n\u00e4chsten 10 Jahren erwartet hat.<\/p>\n
Damit wird mehr als deutlich, dass Computer und Roboter sicherlich in der Zukunft den Tod der Wissenschaft bedeuten. <\/b><\/p>\nOpen-Source-Projekte \u2013 ein gro\u00dfer Vorteil f\u00fcr Forschung und Wissenschaft<\/h3>\n
Open-Source-Projekte k\u00f6nnen \u00fcbrigens f\u00fcr die Wissenschaft von gro\u00dfem Vorteil sein. Dadurch lassen sich beispielsweise Computeranalysen und nat\u00fcrlich auch das Dokumentieren von den verschiedenen Methoden und Anwendungen nicht nur vereinfachen, sondern auch vereinheitlichen. Schon seit einigen Jahren haben sich verschiedene Wissenschaftler unterschiedlicher Aufgabengebiete zusammengeschlossen und sich \u00fcber diese Themen geeinigt. Darunter auch Nuklearforscher, Biologen und Neurologen. Sie verst\u00e4ndigen sich untereinander \u00fcber eine einheitliche Arbeitsgrundlage, was ein Zeichen f\u00fcr eine komplette Ver\u00e4nderung in wissenschaftlicher Hinsicht ist.<\/p>\n
Skripten finden deshalb immer mehr Einsatz in der Wissenschaft. Sie erleichtern die Automatisierung und grenzen menschliche Fehler deutlich ein. Damit l\u00e4sst sich die jeweilige Vorgehensweise bestens nachvollziehen. Aufgrund der klaren Anweisungen ist in dieser Hinsicht auch nicht unbedingt gro\u00dfes <\/a>Detailwissen erforderlich. Allerdings hat das nat\u00fcrlich auch den Nachteil, dass der eigentliche Autor einer Entwicklung wom\u00f6glich nicht die verdiente Aufmerksamkeit erh\u00e4lt oder dass diese Leistungen f\u00fcr andere Zwecke von Fremden benutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Der Tod der Wissenschaft ist im Grunde davon abh\u00e4ngig, wie die Forscher in Zukunft die Computer nutzen werden. Transparenz kann dazu beitragen, dass auch die \u00d6ffentlichkeit immer mehr Anteil an den wissenschaftlichen Forschungen erh\u00e4lt und dazu auch noch gro\u00dfe Unkosten eingespart werden k\u00f6nnen.<\/p>\n