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Künstliches Leben

Das Forschungsgebiet Künstliches Leben beschäftigt sich mit der Untersuchung künstlicher Systeme, die charakteristische Verhaltensmerkmale natürlicher Systeme widerspiegeln. Es handelt sich darum, Leben und seine möglichen Erscheinungsformen zu erklären, und zwar ohne Beschränkung auf bestimmte Beispiele, die sich auf der Erde entwickelt haben. Dazu gehören biologische und chemische Experimente, Computersimulationen und rein theoretische Ansätze, wie auch Prozesse von molekularem, sozialem und evolutionärem Umfang. Das Endziel ist es, die logische Basis lebender Systeme herauszuarbeiten. Mikroelektronik und Gentechnik werden uns bald in die Lage versetzen, neue Lebensformen zu erschaffen, sowohl in silicio als auch in vitro. Diese Fähigkeit wird der Menschheit die weitreichendste technische, theoretische und ethische Herausforderung bescheren, mit der sie je konfrontiert wurde. Die Zeit scheint reif, diejenigen zusammenzubringen, die an Versuchen beteiligt sind, lebende Systeme zu simulieren oder zu synthetisieren. Eine Computerdefinitionen von »Leben«, »Person« und »Seele« muss anhand physikalischer Begriffe definiert werden (auch für die Frage, ob Leben ewig dauern kann). Nach ihr ist ein Lebewesen dann jedes beliebige Gebilde, das Information codiert und diese durch natürliche Auslese bewahrt. Mithin ist "Leben" eine Form der Informationsverarbeitung; der menschliche Geist, also das Bewusstsein, dann ein hochkomplexes Computerprogramm. "Person" bzw. "Persönlichkeit" lässt sich als Computerprogramm definieren, das den Turing-Test bestehen kann. Computer und Autos lassen sich wie biologische Gegenstände behandeln. Aus dieser (Computer)Definition folgt aber auch, dass Autos leben: sie vermehren sich in Fabriken - mithilfe menschlicher Mechatroniker. Sicherlich brauchen sie zu ihrer Reproduktion Fabriken außerhalb ihrer selbst. Aber für männliche Menschen gilt das auch; diese externe "biochemische Fabrik" nennt sich Gebärmutter! Selbst ihre Form ist das Ergebnis einer "natürlichen" Auslese, die auf den Existenzkampf zwischen verschiedenen Autorassen, z.B. deutscher und japanischer Modelle um Geld und knappe Ressourcen zurückzuführen ist.

Leben ist durch natürliche Auslese bewahrte Information. Selbst Ideen des menschlichen Geistes, die durch natürliche Auslese bewahrt werden, lassen sich als lebende Strukturen betrachten, und zwar nicht nur in übertragenem, sondern in technischem Sinne. Auf der untersten, fundamentalen Stufe der Physik sind alle menschlichen Aktivitäten samt und sonders Formen der Informationsverarbeitung. Die physikalischen Gesetze schränken die Informationsverarbeitung und damit die Aktivitäten, ja selbst die bloße Existenz von Leben ein. Wenn sie in einer lokalen Raumzeit keine Informationsverarbeitung zulassen, dann gibt es dort auch kein Leben und umgekehrt. (Es sei denn, dieser Zustand ließe sich durch Technologie verändern, dem Leben zugänglich machen.) Leben dauert ewig (unzeitlich) wenn auch Maschinen irgendeiner Art ewig weiterexistieren können. Lässt sich das menschliche Bewusstsein (in gewisser Weise) mit einem Computerprogramm vergleichen? Bewusstsein entsteht doch erst im Laufe der Evolution. Dennoch braucht Bewusstsein einen Körper, um zu denken und zu fühlen, so wie ein Computerprogramm einen konkreten Computer braucht, um zu funktionieren. Die Erforschung künstlichen Lebens bringt einen wissenschaftlichen und technologischen Wendepunkt. Durch das wachsende Verständnis für biologische Mechanismen in Verbindung mit der zunehmenden Rechenleistung moderner Computer lassen sich lebende Systeme kopieren und darüber hinaus neue Formen des Lebens erzeugen, so dass voraussichtlich in fünfzig bis einhundert Jahren eine neue Klasse von Organismen entstehen wird. Diese Lebewesen werden in dem Sinne künstlich sein, als sie von Menschen gestaltet wurden. Dennoch werden sie sich fortpflanzen und in Formen umwandeln, die anders als ihr Ursprung sind. Künstliches Leben befasst sich mit der Gestaltung und Erforschung lebensähnlicher Organismen und Systeme, die von Menschen geschaffen wurden. Die Natur dieses Materials ist anorganisch, ihr Kern ist Information, und Computer sind die Brutkästen, die diese neuen Organismen hervorbringen. Ebenso wie die medizinische Forschung es geschafft hat, Lebensvorgänge teilweise in Reagenzgläsern (in vitro) ablaufen zu lassen, so hoffen die Biologen und Computerspezialisten, Leben in Siliziumchips (in silicio) zu erschaffen.

Die weiche KL-Forschung will bestimmte Lebensvorgänge simulieren, das Leben durchleuchten, um es dadurch besser zu verstehen und seine Grenzen zu begreifen. Da die Merkmale dieser künstlichen Systeme die Eigenschaften bekannter Organismen widerspiegeln und ihre Zusammensetzung bekannt ist, sind sie sehr viel einfacher zu analysieren als Ratten, Pflanzen oder Bakterien. Die Synthese von Leben betrifft auch das Verständnis von komplexen nichtlinearen Systemen, von denen Physiker annehmen, sie gehorchten allgemeingültigen, aber bisher unverstandenen Gesetzen. Die Vertreter der harten Linie beabsichtigen langfristig die Entwicklung tatsächlich lebender Organismen, deren Kern Information ist. Diese Kreaturen könnten körperliche Formen haben und damit so etwas wie (künstlich) lebende Roboter sein, sie könnten aber auch nur innerhalb eines Computers existieren. Die Wesen sollten auf jeden Fall so beschaffen sein, dass sie lebendig in jeder angemessenen Definition des Wortes sind, also ebenso lebendig wie Bakterien, Pflanzen, Tiere und Menschen. Aber kann etwas in einem Computer "lebendig" sein? Verdient überhaupt irgendetwas von Menschenhand Geschaffenes diese Bezeichnung? Sollte der Begriff »Leben« nicht auf die natürlichen, biologischen Vorgänge beschränkt bleiben? Doch wie definiert man Leben? Ist etwas lebendig, wenn es sich selbst ernährt und stirbt? Wenn es sich fortpflanzen kann? Die Liste der Adjektive, durch die Leben charakterisiert ist, kann noch so lang sein, doch eine verlässliche, zufriedenstellende Definition scheint unmöglich, denn diese Kriterien greifen entweder zu kurz oder zu weit. Der Ansatz, Leben direkt definieren zu wollen, führt sicherlich in die Irre. Stattdessen sollte Leben anhand einer allgemeinen Werteskala beurteilt werden. Ein Stein stünde zweifellos tief unten auf einer solchen Skala, ein Baum, ein Hund oder ein Mensch dagegen weit oben. Weniger eindeutige Systeme würden eine Zwischenstellung zwischen lebender und toter Materie einnehmen, irgendwo unterhalb der Bakterien, die ja nach allgemeiner Auffassung Lebewesen sind, aber oberhalb der Steine angesiedelt werden. IN diesem Zwischenbereich wäre ein komplexes System von Dingen angesiedelt, die eine Art Eigenleben entwickeln können, z.B. ein Space Shuttle.

Wenn man Leben so betrachtet, lassen sich mit diesen Systemen die Eigenschaften des Lebens herausfinden. Aber auch wenn sich die Grenze zwischen lebender und unbelebter Materie nicht genau ziehen lässt, hat Irgendwie man doch das Gefühl, lebendig zu sein sei etwas Besonderes? Begründet durch die kulturell bedingte Ablehnung, die Zuständigkeit dafür, was Leben ist, in die Hände der Wissenschaft zu legen, weil eine mystische Komponente, ein religiöser Einfluss diese Auffassung bestimmte (und noch bestimmt). Die Fähigkeit, unbelebte Dinge mit Leben zu erfüllen, Leben aus der Leblosigkeit zu erschaffen, sei auf eine übernatürliche, göttliche Kraft zurückzuführen. Doch mit der Entdeckung der Zelle eben durch Wissenschaftler wurde dieser Glaube zerstört und man dachte anders über den Aufbau lebender Strukturen. Mit Darwins Beitrag für die Naturwissenschaften kam der Evolution nicht nur eine tragende Rolle bei der Definition des Lebens zu, sondern wurde teilweise sogar der zentrale Begriff. Leben sollte durch den Besitz von Fähigkeiten definiert sein, die Evolution mittels natürlicher Auslese gewährleisten und nur diejenigen Individuen als Lebewesen gelten, die die Fähigkeit zur Vermehrung, Variation und Vererbung haben. Die Entdeckung der DNS als universeller und notwendiger Bestandteil aller Lebewesen erweitert die Definition von Leben dahingehend, dass Lebewesen nicht nur die Baupläne für alle Lebensvorgänge einschließlich der Fortpflanzung enthalten, sondern diese einzigartige Anordnung von Molekülen enthält außerdem auch noch Informationen über die Geschichte allen Lebens. Der Besitz eines genetischen Programms unterscheidet eindeutig zwischen Lebewesen und unbelebter Natur. (Computer ausgenommen!)

Komplexität als eine der wichtigsten Komponenten des Lebens verändert die Ansicht über die notwendigen Voraussetzungen für das Leben, denn in einem komplexen System wirken die Einzelkomponenten auf derart komplizierte Weise zusammen, dass sie nicht durch lineare Standardgleichungen vorausgesagt werden können. Komplexe Systeme können nicht schematisiert werden und daher ist ein vereinfachender Ansatz, Leben zu erklären, wenig sinnvoll. Das bei lebenden Systemen das Ganze mehr als die Summe der einzelnen Komponenten ist, geht nicht auf eine geheimnisvolle lebensspendenden Flüssigkeit zurück, sondern auf die Vorteile der Komplexität, die es verschiedenen Verhaltensweisen und Merkmalen erlaubt, unvorhergesehen aufzutreten. Die Evolutionsmaschinerie ihrerseits kann aber erst mit ihrer Arbeit beginnen, wenn eine gewisse Komplexität erreicht wurde. Aber Komplexität ist selbst auch nur ein Bestandteil der besagten Wertskala unter anderen. Trotz aller wissenschaftlichen Kenntnis gibt es keine allgemein akzeptierte Definition von Leben. Vielleicht weil es sich nicht um einen natürlichen Stoff wie Wasser handelt, den man untersuchen kann, denn Leben ist dagegen nicht materiell, sondern flüchtig. Ob eine rein philosophische Antwort auf diese Frage möglich ist, bleibt fraglich, denn wenn eine Maschine Energie aus ihrer Umwelt aufnehmen, wachsen, Schäden an ihrem Körper ausbessern und sich fortpflanzen kann, was soll dann noch die Frage, ob sie wirklich lebt?

Dennoch würde auch eine derartige Maschine die Diskussion nicht beenden, sondern wohl eher verstärken, denn viele Menschen finden es beängstigend, eine solche Maschine als wirklich lebend anzusehen, wenn sie nicht aus der gleichen Materie besteht wie natürliche, biologische Organismen. (Sie doch auch, oder?) „Carbaquisten“ glauben, dass alles Leben auf der Grundlage von Kohlenstoff (carbon und dessen Chemie) beruhen muss und nur in wässrigem (aqueous) Milieu ablaufen kann. Aber vielleicht kann Leben auch in anderen Formen existieren und das, was uns gegenwärtig als lebend erscheint, ist vielleicht nur ein Teil einer größeren Klasse von Organismen, wobei wir durch einen unglücklichen Zufall der Geschichte bisher nur mit diesem begrenzten Spektrum möglicher Lebensformen konfrontiert wurden. Welche Kennzeichen sind typisch für den uns bekannten Teil des Lebens und welche gelten universell - auch für die Formen, die wir erst kennenlernen oder möglicherweise erschaffen? Wenn es uns gelingt, eine umfassende Theorie des Lebens zu entwickeln, wird es grundsätzlich erforderlich sein, auch nichtorganische Dinge als lebendige anzuerkennen. Und dann werden wir uns selbst in einem anderen Licht sehen. Wir werden nicht mehr an der Spitze von irgendwelchen selbsterdachten Stammbäumen stehen, sondern nur als besonders komplexe Vertreter einer von vielen Erscheinungsformen des Lebens gelten, die neben anderen, alternativen Formen existiert. Unsere Einzigartigkeit wird in der Fähigkeit bestehen, unsere eigenen Nachfolger selbst zu erschaffen. Künstliches Leben ist etwas vollkommen anderes als beispielsweise die Gentechnik, die ja normale, lebende Organismen als Ausgangspunkt hat. Die KL-Wissenschaftler überlegen sich Möglichkeiten, wie man lebende Systeme erzeugen, weiterentwickeln und beobachten kann. Es gibt Versuche, den Verlauf der Evolution zu beeinflussen und für eine Vielfalt lebender Systeme auf der Erde und darüber hinaus zu sorgen. Dieses großartige Experiment könnte nicht nur zu einem tieferen Verständnis des Lebens überhaupt führen, sondern auch Möglichkeiten erschließen, seine Mechanismen zu nutzen, um damit einen Teil unserer Arbeit zu übernehmen. Vielleicht führt dies sogar zur Entdeckung mächtiger Naturgesetze, von denen nicht nur biologische, sondern jede Art von komplexen, nichtlinearen, selbstorganisierenden Systemen reguliert wird.

Was ist Leben? Vielleicht liegt der richtige Weg, um diese Fragen zu beantworten, nicht im Beobachten, sondern im Erschaffen. Der erste Schritt dazu ist der Glaube, dass dies gelingen kann, und es sieht ganz so aus, als ob es tatsächlich möglich ist. Der zweite Schritt muss sein, dies wirklich in die Tat umzusetzen. Obwohl es - mit menschlichen Maßstäben gemessen - möglicherweise viele Jahre dauern wird, könnte das Ergebnis, verglichen mit der Zeitspanne der Evolution, praktisch sofort vorliegen. Für KL-Forscher bestehen große Ähnlichkeiten zwischen Computern und Naturgesetzen, denn Lebewesen sind ihrer Auffassung nach wie auch Computer logische Maschinen. Ihr Ziel ist eine Theorie, die sowohl die natürliche als auch die künstliche Biologie umfassen soll. Sind eindeutig zweckgerichtete, eine Organisationsfunktion erfüllende Elemente wie die Proteine durch einen zufälligen Prozess entstanden oder ist dessen Essenz, das was Leben ausmacht, mystischer Natur und von einer bestimmten Eigenschaft abhängig, die wiederum durch ihre Einzelkomponenten gegeben ist? Oder beruht die Entstehung und Entwicklung von Leben auf logischen Regeln und ist weder etwas Übernatürliches noch etwas Unantastbares? Dann müssten wir in der Lage sein, diese zu entdecken und das Geheimnis "Leben" zu enträtseln und lässt sich durch Nachahmung der entsprechenden physikalischen Eigenschaften (nach)erschaffen. Solange der Geist des Lebens als etwas Übernatürliches und Unantastbares angesehen wurde, galt es, eine unüberwindbare Kluft zwischen lebender und unbelebter Materie anzuerkennen; Leben war nach Ansicht z.B. von Aristoteles vom Besitz einer Seele abhängig, die die Organismen von ihrer unbelebten Umgebung unterschied, wobei die Menschen die höchste Form von Seele hätten, während den Tieren oder sogar den Pflanzen zunehmend rudimentäre Formen zugesprochen wurde. Seiner Ansicht nach galt für alle Organismen, dass Körper nur um der Seele willen existieren.

Wie konnte also jemand etwas Lebendiges erschaffen, ohne im Besitz des »lebensspendenden Odems« zu sein, also des Materials, aus dem Seelen erschaffen werden? Daher sei dem Leben eine göttliche Komponente zu eigen, die den Organismen eingeflößt werde, während sie sich im Ei-Stadium befänden. Doch mit der industriellen Revolution, den Enthüllungen der Newtonschen Physik und den Erkenntnissen der Thermodynamik erweiterte sich die naturwissenschaftliche Sicht und auch die Biologie war nicht länger so furchterregend mystisch. Nun war es möglich, dass, ähnlich der Voraussagen, wo sich die Himmelskörper jeweils zu einem bestimmten Zeitpunkt befinden, die Gesetzmäßigkeiten des Lebens ähnlich voraussagbar waren. Nach dieser neuen Denkweise war Leben ein mechanistischer Prozess, war das Leben lediglich ein Automat, vergleichbar einem Uhrwerk. Doch Kritiker, besonders die "Vitalisten", ließen sich angesichts offensichtlicher Unterschiede zwischen mechanischen Modellen und ihren natürlichen Vorbildern nicht davon überzeugen, dass technisches Material etwas Lebendiges hervorbringen kann. Dieser Begriff leitet sich von der Lebenskraft, der »vis vitalis« ab, von der angenommen wurde, sie sei nur lebenden Organismen zu eigen. Die Vitalisten selbst waren sich über die Natur dieser Lebenskraft uneinig. Einige glaubten, es handle sich um eine chemische Substanz, andere hielten sie für Materie los. Im 19.Jahrhundert waren viele davon überzeugt, dass Elektrizität die gesuchte Substanz sei, denn als Beweis galt ihnen die Möglichkeit, Gliedmaßen von Toten durch Stromstöße zum Zucken zu bringen. Vitalisten bezeichne(te)n diese lebensspendende Kraft übrigens mit dem aristotelischen Ausdruck »Entelechie«; einem »außerräumlichen (und finalistischen) Faktor", der die Entwicklung des Organismus zu seiner endgültigen Gestalt leiten soll.

Selbst heute scheint eine gewisse Art von Vitalismus dennoch unausrottbar zu sein, denn es gibt augenscheinlich eine Tendenz unter Menschen, ihre biologischen Vorrechte in die Hände irgendwelcher überirdischer »Wesen« zu legen. Zum anderen besteht eine besondere Abneigung dagegen, das Privileg, ein Lebewesen zu sein, an etwas künstlich Hergestelltes abzutreten. Diese Abscheu verwandelt sich häufig in profunde Skepsis, ja sogar in Spott, wenn jemand behauptete, Leben könne in einem Labor oder in einem Computer geschaffen werden, wobei als Hauptbestandteile nicht etwa organische Moleküle oder andere chemische Bausteine bekannter Zusammensetzung benutzt werden sollten, sondern etwas grundsätzlich anderes - nämlich Information. Wenn aber Information als Grundlage des Lebens dienen soll, dann ist ein dynamisches System notwendig, das komplex genug ist, um sich zu reproduzieren und so Nachkommen zu erzeugen, die noch komplexer sind als ihre Vorfahren. Das Phänomen "Leben" scheint sich weiterhin über die Prinzipien der Entropie lustig zu machen, denn nach dem zweiten Hauptsatz der Thermodynamik nimmt in jedem isolierten System die (geordnete) Energie im Laufe der Zeit ab und wird schließlich wirkungslos, wobei der Grad der Unordnung in diesem System zunimmt. Leben verhält sich allerdings so, als kümmere es sich nicht um diesen Zweiten Hauptsatz, sondern sorgt vielmehr dafür, dass die Ordnung im Laufe der Zeit zunimmt. Von seinen zweifellos einfachen Anfängen weist die uns bekannte Geschichte des Lebens eine stetig ansteigende Kurve von zunehmender, wohlgeordneter Komplexität auf. (Allerdings ist dieser Widerspruch nur scheinbar, denn die Erde ist - zum Glück - kein isoliertes System. Über das ganze Universum gesehen, nehmen die Energie und Ordnung durchaus ab. Nur aus unserer begrenzten Perspektive sehen wir nur einen Teil des Ganzen. Aus einem viel größeren, kosmischen Blickwinkel betrachtet, befinden sich die organisatorischen Aspekte des Lebens durchaus exakt in Einklang mit dem zweiten Hauptsatz, genaugenommen unterstützen sie sogar dessen Umsetzung!)

Statt eines Lebenselements, das Leben verursacht, sind lebende "Dinge" selbst dazu fähig, im Laufe der Zeit zunehmend komplexer zu werden und Bereiche des Kosmos zu ordnen. Mit der Erschaffung künstlichen Lebens, künstlicher Organismen, die das Hintertürchen im zweiten Hauptsatz der Thermodynamik ausnutzen zu können, lassen sich auch unsere eigenen Kräfte exponentiell steigern. Doch wenn künstliche Organismen ihre eigenen Grenzen ausloten, könnte es bedeuten, dass unsere Kreationen zu unseren Konkurrenten werden können, sie sich sogar zu Arten entwickeln, die es mit der Menschheit aufnehmen könnten. Ein Problem wäre die Populationskontrolle; unbegrenztes Wachstum künstlich lebender Fabriken ließe sich eventuell mit einer eingebauten Anti-Baby-Pille verhindern, die nach einer bestimmten Anzahl reproduktiver Zyklen wirksam wird. Falls sich dezentralisierte Fabriken dennoch unaufhaltsame vervielfältigen wären Fressfeinde eine andere Lösung; entweder »artspezifische« Fressfeindmaschinen oder auch »universelle Raubtiere«, um explodierende Populationen auszudünnen. Dann gibt es noch das Abschaltproblem; denn im Gegensatz zu unseren heutigen Maschinen und Computern sind selbstreproduzierende Maschinen dermaßen unabhängig (und müssen es auch sein), dass man sie nicht einfach abschalten oder den Stecker rausziehen kann, wenn sie einmal über ein bestimmtes Entwicklungsstadium hinausgelangt sind. (Dann sind sie nämlich zu clever und möglicherweise auch misstrauisch.) Außerdem würde die Evolution unvermeidlich ein Verhalten unterstützen, das den Maschinen und nicht ihren Erbauern Vorteile verschaffte. Selbst wenn man einen Abschaltmechanismus in die genetischen Instruktionen der Maschine einbauen würde, der auf ein Signal von der Erde reagierte, hätten diejenigen Maschinen, die durch Mutation den Abschaltmechanismus außer Kraft gesetzt hätten, einen deutlichen evolutionären Vorteil gegenüber ihren Vettern, und bald darauf wären diese Eigenschaften im Genpool vorherrschend. Außerdem wäre ein gewisser Grad evolutionärer Anpassungsfähigkeit der selbstreplizierenden Systeme zu berücksichtigen, da sich nicht alle Veränderungsmöglichkeiten des Systems voraussehen lassen. Deshalb müsste man die Maschinen sowohl mit Zielvorstellungen als auch mit Regulationsfähigkeiten (Homöostasis) ausstatten, um die sie in die Lage zu versetzen, ihre eigenen Schwierigkeiten zu lösen und sich selbst wieder in einen angemessenen Funktionszustand zu bringen, und zwar mit nur geringer oder ganz ohne menschliche Hilfe. Das könnte erreicht werden indem die Maschinen entweder lernfähig sind oder, über einen längeren Zeitraum gesehen, zu größerer Überlebensfähigkeit mutieren. Diese 2. Möglichkeit könnte sich als die bessere herausstellen, falls die Evolution bedeutsamer beim Sozialverhalten wäre als der Einfluss der Umwelt. Dann könnten verwandtschaftliche Beziehungen zwischen evolvierenden Maschinen und sogar die Ausbildung von Mimikry und anderen Naturphänomenen entstehen.

Könnte eine selbstreproduzierende, sich entwickelnde Maschine eine Vorstellung von ihrem Schöpfer, also von Gott haben? Oder würden sie Menschen nur als evolutionäre Vorläufer ansehen? KL-Maschinen werden nichts Geringeres als unsere gleichgestellten Partner sein, die symbiotisch mit uns verbunden sind und sich neben uns durch alle Ewigkeiten fortentwickeln. Wir Menschen dagegen könnten vergleichsweise entweder eine bloße biologische Zwischenstation oder sogar eine Sackgasse der Evolution sein. Falls wir - aus welchem Grund und durch welches Ereignis auch immer - aussterben werden, könnte nur durch selbstreplizierenden Systeme dieser ins Nichts führende Weg vermieden werden, da sie in einem sehr realen intellektuellen und materiellen Sinn unsere Nachkommen sein werden. Vielleicht macht diese Silicium-und-Stahl-Brut uns Menschen und andere natürlich entstandene Lebewesen überflüssig, vielleicht wird es auch zu einer dauerhafter Koexistenz kommen, bei der die Menschheit Unsterblichkeit für sich selbst erlangen könnte, wenn wir bereit wären, dafür den Preis einer Eingliederung in ein höheres System zu zahlen, indem wir Technologie in uns integrieren - mittels Prothesen, Implantate, Bewusstseinstransfer usw. Basieren alle Lebensvorgänge auf Logik, dann ließe sich auch die Evolution mathematisch analysieren. Sie lässt sich mit den statistischen Gesetzmäßigkeiten vergleichen, durch die die Bewegung von Molekülen in Gasen bestimmt wird. Was ist Bewusstsein? Da es denkende Maschinen bereits gibt - nämlich Menschen - ist es nach Ansicht vieler KI-Forscher nur eine Frage der Zeit, bis man im Labor irgendeine Form von künstlichem Bewusstsein schaffen kann. Selbst neuronale Netze wie das menschliche Gehirn erzeugen Bewusstsein. Bewusstsein ist ein emergentes Phänomen, das sich von selbst ergibt, wenn ein System komplex genug ist. Allerdings hat die Emergenztheorie stark tautologische Züge, denn wer sagt, Bewusstsein entspringe aus Komplexität, sieht die Sache von vornherein als erwiesen an. Leider ist die Emergenztheorie des Bewusstseins ist eher ein Glaubensbekenntnis statt eine Erfolgsstrategie, da sie alles und nichts besagt - sie ist ein so übergreifendes, gewaltiges Gedankengebäude, dass sie als Richtlinie für neue Forschungsgebiete und Ideen kaum etwas taugt.

Vielleicht ist die Frage nach dem Bewusstsein bereits beantwortet; vielleicht lässt sich das Denken mit den Regeln gleichsetzen, die Computerprogrammierer ihren Rechnern eingeben - dann wäre das menschliche Denken nur Heuristik, nur ein erkenntnistheoretisches und methodisches Verfahren zur Gewinnung neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse und zur Problemlösung. Bewusstsein könnte auch aus den Wechselwirkungen vieler kleiner Einzelteile entstehen, die selbst jeweils geistlos sind. Dann gäbe es keinen »Sitz des Bewusstseins«, keinen »kleinen Mann« im Gehirn, in dem alle bewussten Tätigkeiten ablaufen, sondern würde sich schlicht und einfach aus dem komplexen Wechselspiel vieler nichtbewusster Systeme ergeben. Der Ort, an dem "Seele" oder "Bewusstsein" angesiedelt sind, scheint bloße Illusion zu sein; Bewusstsein könnte sogar, statt etwas Zusammenhängendes zu sein, eine bloße Aufeinanderfolge von Gedanken sein, die, von einzelnen Teilen des Gehirns erzeugt, um die Aufmerksamkeit des Gehirns konkurrieren und von denen einer diesen Wettbewerb gewinnt.

Die Erzeugung Künstlichen Lebens wird unser Wissen über lebende Prozesse vergrößern und unser Verständnis der komplexen Kräfte der Natur verbessern , so dass wir, wenn wir diese Kräfte beherrschen, dazu fähig sind, künstliche Organsimen zu bauen, die so lebendig sind wie die uns bekannten Lebensformen. Indem wir Information entsprechend manipulieren, lässt sich "die Natur" tatsächlich simulieren. Reduktionismus - der traditionelle Ansatz der Physik - ist bei der Formulierung eines physikalischen Gesetzes, das beschreibt, wie sich die Welt selbst organisiert und das darüber hinaus auch die Geheimnisse des Lebens selbst enthüllt, nicht anwendbar. Stattdessen wird eine Synthese aus Physik und Biologie, aus Chaos- und Komplexitätstheorie benötigt, um beantworten zu können:

1. Welche grundlegenden Prinzipien, liegen der Evolution biologischer Organismen zugrunde?

2. Welche bestimmen die Funktionen das Gehirns?

3. Wie können Maschinen lernen, Probleme zu lösen, ohne dass sie entsprechend programmiert werden müssen, d.h., wie können wir ihnen das Denken beibringen?

Es ist ziemlich unwahrscheinlich, dass den ersten selbstreproduzierenden Molekülen, von denen ja vermutlich alle Lebewesen abstammen, universale Konstruktionen zugrunde lagen, wobei allerdings auch kein Grund besteht, sie aus der Gruppe echter selbst reproduzierender Systeme auszuschließen. Künstliche neuronale Netzwerke legen nahe, dass lebende Organismen einen eingebauten Computer haben, dessen Berechnungen ihr Verhalten bestimmen. Daher lässt sich spekulieren, dass eine sogenannte "universelle Maschine" jedes andere berechenbare System nachahmen und ein universeller Computer tatsächlich die geistigen Funktionen eines jeden Lebewesens darstellen könnte. Natürlich würde ein sehr langes Band benötigt werden, um die Handlungen eines menschlichen Wesens, aber auch die einer einfacheren biologischen Kreatur, beispielsweise eines Käfers, einer Eiche oder eines Bakteriums, zu kopieren, aber es wäre möglich. Die logische Basis scheint also unangreifbar. Man muss die eigentliche Maschine auch gar nicht erst bauen, um die Botschaft zu verstehen. Sie lautet: Leben ist in eine bestimmte Klasse von Automaten einzuordnen. Auch wenn lebende Dinge weich und matschig sind, ist ihre Basis digital; anstelle der Computerbits gibt es einen 4teiligen Code (die vier chemischen Basen, aus denen die DNS besteht und deren Reihenfolge den genetischen Code ausmacht). Und der Prozess, der diesen Code entschlüsselt, entspricht einer Art Programm, welches einen digitalen Rechner steuert, dessen Signale chemischer Natur sind. Die Erkenntnis, dass es sich bei dem Phänomen "Leben" um einen digitalen Informationsprozess handelt und das es in seiner Gesamtheit simuliert werden kann, ist überwältigend. Um es anders auszudrücken - die Natur hat nichts gemacht, was ein Computer nicht auch könnte. Was ein Computer also nicht kann, kann auch die Natur nicht.

Zelluläre Automaten + Turing-Maschinen (Final State Machines)

Alonzo Church formulierte 1936 die These, dass eine Funktion genau dann (im intuitiven Sinn) berechenbar ist, wenn sie durch eine Turing-Maschine berechnet werden kann. Sie erklärt also die auf Turing-Maschinen basierende mathematische Definition der Berechenbarkeit zum Kriterium der Berechenbarkeit überhaupt. Die Churchsche These ist mathematisch nicht beweisbar, weil der Begriff der (im intuitiven Sinn) berechenbaren Funktion nicht mathematisch definierbar ist, da sich jede mathematische Definition der Berechenbarkeit am intuitiven Verständnis der Berechenbarkeit messen lassen muss. Eine mathematische Definition der Berechenbarkeit ist also immer nur ein Modell. Dass eine durch eine Turing-Maschine berechenbare Funktion auch im intuitiven Sinn berechenbar ist, resultiert aus der „Natürlichkeit“, mit der sie Berechnungen durchführt. Dass jede im intuitiven Sinne berechenbare Funktion auch durch eine Turing-Maschine berechnet werden kann, hat sich in den vergangenen siebzig Jahren vielfach durch die große Zahl unterschiedlicher, aber zu Turing-Maschinen äquivalenter Berechnungsmodelle bestätigt, zu denen alle universellen Programmiersprachen, aber auch andere mathematische Formalismen und Kalküle gehören. JEDE DURCH EINE TURING-MASCHINE BERECHENBARE FUNKTION ist eine sogenannte „Wortfunktion“, die Wörter auf Wörter abbildet. (Aber nicht jedem Wort A muss ein Wort B zugeordnet werden; Wortfunktionen können „partiell“ sein.) Für Mathematiker und Informatiker ist ein „Wort“ eine endliche Symbolfolge, deren Symbole aus einem (endlichen) Alphabet kommen. Die Churchsche These charakterisiert daher die Klasse der Wortfunktionen, die im intuitiven Sinn berechenbar sind. Sie wird aber nicht als These über Wortfunktionen verstanden, sondern allgemein als These über Rechnen und Berechenbarkeit. Diese Deutung schließt jedoch die Behauptung mit ein, dass berechenbare Funktionen immer als Wortfunktionen aufgefasst werden können.

Allerdings kann nicht jede Rechengröße durch eine endliche Symbolfolge dargestellt werden, da es bei einem gegebenen Alphabet nur so viele Wörter gibt , wie es natürliche Zahlen gibt, d.h. es gibt nur „abzählbar“ unendlich viele Wörter. Weil die Menge der reellen Zahlen aber „überabzählbar“ unendlich ist, kann nicht jede reelle Zahl eine Darstellung als Wort haben und deshalb können nicht alle Funktionen auf den reellen Zahlen auch als Wortfunktionen dargestellt werden. Gegen den Zweifel, ob die Churchsche These wirklich die im intuitiven Sinne berechenbaren Funktionen charakterisiert, lässt sich einwenden, dass Rechnen immer auch an eine physische Repräsentation der Größen gebunden ist, auf die es sich bezieht (das wäre aber Contra die Platonische Welt?). Da unser Universum aber eine endliche Größe hat, kann Rechnen niemals mehr sein als das, was durch eine Turing-Maschine emuliert, d.h. in vollständiger Genauigkeit simuliert werden kann. Zwar sind reelle Zahlen (z.B. oder π) nur Denkmöglichkeiten, weil sie keine endliche Darstellung haben, stattdessen haben sie eine endliche Beschreibung, die einen unendlichen Prozess definiert, der sie erzeugt. Mit ihnen lässt sich daher in beliebiger Genauigkeit rechnen. Die Grenze der Berechenbarkeit liegt also nicht bei unendlichen Werten. Was man auch immer von der Churchschen These halten mag – das Rechnen kennen wir nur exemplarisch; nur auf der symbolischen Ebene haben wir ein gesichertes und dazu beispielhaftes Rechenverständnis entwickelt.

Simulatoren sollen virtuelle Objekte erschaffen, die auf Menschen genauso wie echte Objekte reagieren. Dazu muss deren Verhalten aus computergerechten Formulierungen der Naturgesetze berechnet werden. Das führt dazu, dass auch in der VR praktisch die echten Naturgesetze gelten. Andererseits zeigen z.B. Computerspiele, dass virtuelle Welten mit ganz anderen Gesetzen möglich sind; so kann der Energiesatz durch ein anderes ersetzt werden oder ganz entfallen. Gesetze in von Computer generierten Welten können also durchaus den echten Naturgesetzen widersprechen, auf denen sie beruhen. (Der echte Computer unterliegt ja den echten physikalischen Gesetzen dieses Universums.) Nehmen wir unsere Benutzeroberfläche des Universums. Die These des Reduktionismus besagt, dass dasjenige, was sie zeigt, auf fundamentale Naturgesetze zurückgeführt werden kann. Diese ermöglichen die Konstruktion einer Turing-Maschine, eröffnen uns also zumindest deren Rechenmöglichkeiten. Nach der Church-Turing-These gibt es keine weiteren Rechenmöglichkeiten: Alles, was überhaupt berechenbar ist, kann - so die These - durch eine Turing-Maschine berechnet werden. Zahlreiche Versuche, sie zu beweisen oder zu widerlegen, sind gescheitert. Ob sie zutrifft, ist eine physikalische Frage, die nicht allein durch »Logik« und »Beweis« entschieden werden kann. Wenn die Naturgesetze die Konstruktion einer Turing-artigen Maschine zuließen, die unendlich viele logische Schritte in endlicher Zeit durchführen kann, oder wenn sie eine unberechenbare Zahl messbar machen würden, wäre die These falsch. Falsch wäre sie auch, wenn es, entgegen der Quantenmechanik, physikalische Systeme gäbe, die überabzählbar viele Zustände annehmen könnten. So wäre es, wenn die nicht-quantenmechanische Physik die Realität richtig beschriebe. Dann wären analoge Rechnungen möglich, und deren Repertoire geht weit über das von Turing-Maschinen hinaus. Die Quantenmechanik scheint zunächst die Church- Turing-These vor der Widerlegung durch klassische analoge Computer zu retten, indem sie verbietet, diese zu bauen. Andererseits aber könnte die Quantenmechanik Rechenmöglichkeiten eröffnen, welche den Turing-Maschinen, deren Wirken ja klassisch verstanden werden kann, nicht zur Verfügung stehen.

Es ist nicht auszuschließen, dass Quantencomputer Funktionen berechnen können, die keine Turing-Maschine berechnen kann, denn es ist nicht offensichtlich, dass jede Funktion, die wir intuitiv als durch einen Algorithmus berechenbar ansehen, durch eine Turing-Maschine berechnet werden kann. Obwohl Jahrzehnte der Suche nach Evidenz für und gegen die Church-Turing-These nichts erbracht haben, was gegen sie spricht, könnte es doch sein, dass wir in der Natur einen Prozess entdecken werden, der eine Funktion berechnet, die durch eine Turing-Maschine nicht berechnet werden kann. Es wäre wunderbar, wenn das geschehen würde, denn dann könnten wir mit Hilfe dieses Prozesses bisher unmögliche Berechnungen durchführen. Selbstverständlich müssten wir dann auch die Definition der Berechenbarkeit ändern, und mit ihr die Computerwissenschaft. Auch Quantencomputer erfüllen die Church-Turing-These. Wenn sie gilt, können wir alle Rechnungen und alle Beweise auf unserer Benutzeroberfläche des Universums verfolgen. Kein Orakel kann dann aus unverstandenen Tiefen heraus Berechnungen durchführen, die Turing-Maschinen nicht durchführen können. Das heißt aber nicht, dass wir zur Berechnung dessen, was wir beobachten, aus den Naturgesetzen heraus befähigt sind. So wie die Gesetze bzw. Regeln von Computerspielen insgeheim durch die Gesetze der Quantenmechanik festgelegt werden, an die die Spieler nicht herankommen können und die sie durch Rechnungen, die ihnen die Abläufe auf ihrem Bildschirm ermöglichen, auch nicht auswerten könnten, so könnten Prozesse, die uns wegen unserer Beschränkung auf Turing-berechenbare Abläufe verborgen bleiben, unsere Beobachtungen bestimmen.

Doch eine solche Annahme würde uns aus dem Reich der Naturwissenschaften hinausführen. Dass die Natur durch uns noch unbekannte Gesetze festlegt, was geschieht, war die Auffassung von Einstein und seinen EPR-Kollegen, die den Formalismus der Quantenmechanik vervollständigen, deren experimentelle Konsequenzen aber beibehalten wollten. Die Unterstellung jedoch, dass die Natur durch Gesetze, die uns für immer unzugänglich sind, festlegt, was auf unserer Benutzeroberfläche geschieht, erklärt nichts und kann weder widerlegt noch bewiesen werden. Sie ist also als Naturgesetz nicht akzeptabel. Ohne Einsicht in die Naturgesetze können wir nicht wissen, was die Natur berechnet. Wenn nun aber Prozesse der Natur auf einsehbare gesetzmäßige Zusammenhänge auf unserer Oberfläche führen, müssen deren Ergebnisse bei Gültigkeit der These durch eine Turing-Maschine reproduziert werden können, denn könnten sie das nicht, könnten wir die diesen Gesetzen genügenden Abläufe zu Berechnungen benutzen und die These wäre falsch. Jetzt befinden wir uns im Bereich der Naturwissenschaften, denn die Annahme gesetzmäßiger Zusammenhänge kann widerlegt werden. Tatsächlich scheinen die Gesetze der Physik die Konstruktion von Turing-Maschinen zu erlauben und legen damit fest, welche Mathematik und Logik wir[1] betreiben können. Außerdem sind diese Gesetze so geartet, dass wir sie kennen und sie eben durch die Mathematik und Logik, die sie ermöglichen, ausdrücken und auswerten können.

Ein anderes, physikalisches Beispiel für die Möglichkeit, dass Beobachtungen auf einer Benutzeroberfläche Gesetzen genügen, die zwar auf dieser Ebene formuliert und ausgewertet werden können, nicht aber die Gesetze sind, durch welche die Natur die Beobachtungen festlegt, bildet die Ausbreitung von Licht in zwei Medien mit unterschiedlichen Lichtgeschwindigkeiten. Nun bestimmt die Natur den Weg des Lichts unter dem Einfluss der Moleküle der Luft und des Wasser sicher nicht dadurch, dass sie die Zeit berechnet, die es für verschiedene Wege braucht, und ihm dann den schnellsten Weg zuweist. Selbst bei vorgegebenen Geschwindigkeiten des Lichts in Luft und in Wasser legen die Gesetze der Wellenausbreitung dessen Weg von A nach B fest. Diese führen zwar dazu, dass das Licht den jeweils schnellsten Weg nimmt, können aber durch die Rechenmöglichkeiten, welche die Kenntnis dieser Wege bereitstellt, weder formuliert noch ausgewertet werden. Die Natur verhält sich, als ob sie die für die Reise des Lichts von A nach B erforderliche Zeit minimieren wolle. Aber die Natur will überhaupt nichts. Sie verhält sich gemäß ihren Gesetzen und bestimmt durch diese auch, ob wir sie formulieren und, gegebenenfalls, auswerten können. Obwohl das Fermatsche Prinzip von der kürzesten Zeit kein fundamentales Naturgesetz ist, kann es doch für solche Gesetze Modell stehen. Denn nach heutigem Wissen können die fundamentalen Naturgesetze ausnahmslos aus der Forderung abgeleitet werden, dass die Funktion namens „Wirkung von Grundgrößen“ so klein wie möglich ist. Das Problem der Physik ist also »nur«, die Grundgrößen und deren Wirkungsfunktion herauszufinden. Sollte die Church-Turing-These falsch sein, hängt es von den Einzelheiten ihres Versagens ab, ob sie in abgeschwächter Form aufrechterhalten werden kann. Ihre ultimative Abschwächung wäre die Annahme, dass die Natur uns diejenigen mathematischen und logischen Möglichkeiten zur Verfügung stellt, durch die ihre Gesetze gekannt, aufgeschrieben und ausgewertet werden können.

Eine Gegenthese zu der von Church und Turing ist, dass zumindest das Wirken des menschlichen Geistes zu seiner Beschreibung unberechenbare Funktionen erfordert. Wenn solche Prozesse nicht zugleich den Bereich des berechenbaren erweitern, sind sie wissenschaftlichen Untersuchungen nicht zugänglich, weil sie vom Standpunkt der Turing-Berechenbarkeit aus gesehen zufällig sind. Roger Penrose vertritt die Meinung, dass im Gehirn quantenmechanische Prozesse ablaufen, die durch Turing- Maschinen nicht simuliert werden können. Professionelle Gehirnforscher schließen dies jedoch aus, weil Denkvorgänge länger dauern, als eine für quantenmechanisches Verhalten erforderliche Kohärenz im Gehirn aufrechterhalten werden kann. Harte Evidenz gegen die Church- Turing-These gibt es nicht. Auch wenn sie eines Tages widerlegt würde, könnte sie wohl dennoch in einer abgeschwächten Form aufrechterhalten werden, denn Prozesse, die durch Turing-Maschinen nicht berechnet werden können, würden neue Formen der Berechnung eröffnen - Formen, die vielleicht besser als Messungen bezeichnet werden sollten. Bereits wenn sich Mathematiker bei aufwendigen »gewöhnlichen« Beweisen wie dem des Vierfarbensatzes[2] des Computers bedienen, darf behauptet werden, sie führten statt rein logischer Beweise physikalische Experimente durch, weil die Beweisschritte selbst dem Computer übertragen werden: Überprüft wird nur das Programm, das der Computer ausführen soll. Zweifelsfrei ist der Computerbeweis des Vierfarbensatzes korrekt, doch sei nochmals darauf hingewiesen, dass er auf den Gesetzen der Physik beruht. Korrekt ist er, weil wir die besten überhaupt möglichen Gründe für die Annahme haben, dass der Computer in diesem Fall tut, was er soll. Würden Außerirdische menschliche Mathematiker bei ihrem Beweis des Vierfarbensatzes beobachteten, dann würden sie wohl den Eindruck gewinnen, dass sie keinen logischen Beweis, sondern ein Experiment durchführen. Die Naturgesetze von heute stimmen nicht notwendig mit denen von gestern überein, denn möglicherweise hängen die mit dem Etikett „Logik“ ausgezeichneten Beweise doch nicht von den Gesetzen der Physik ab?

Die Bezeichnung „Turing-Maschine“ geht auf den britischen Mathematiker Alan Turing zurück, der in den dreißiger Jahren die Grundprinzipien der Rechenmaschinen untersuchte. Jeder Digitalcomputer, und sei er noch so komplex, ist eine Turing-Maschine, die man deshalb manchmal auch „universelle Rechenmaschine“ nennt. Eine Turing-Maschine besteht aus einem unendlich langen, binären Band für Input und Output, einem Prozessor und einem Programm. Der Prozessor liest von dem Band den Input, verarbeitet ihn anhand der Anweisungen in dem Programm und gibt ihn über das Band als Output aus. Der Prozessor kann nur vier Operationen ausführen: Er kann eine 1 durch eine 0 ersetzen und umgekehrt, und er kann einen Schritt vorwärts oder einen Schritt zurück gehen. Bemerkenswerterweise kann man auch die Tätigkeit jedes modernen Digitalcomputers auf diese vier Operationen zurückführen. Auf eines sollte man hinweisen: Das Gehirn scheint zwar ein neuronales Netz zu sein, aber manche Fachleute argumentieren aus technischer Sicht, man könne die Schaltkreise eines neuronalen Netzes im Prinzip mit einer Turing-Maschine nachvollziehen. Indirekt kann man das Gehirn also durchaus als sehr komplexe Turing-Maschine ansehen. Entscheidend ist aber, dass es sich um eine sehr umständliche Herangehensweise handelt, die sich nicht für die Gehirnforschung eignet. Praktischer ist es, wenn man mit den Untersuchungen direkt bei den neuronalen Netzen anfängt.

Unter „Automaten“ verstand von Neumann Maschinen, die zur Selbstorganisation fähig sind, speziell solche, deren Verhalten man mathematisch bestimmen konnte. Ein Automat ist eine Maschine, die Informationen verarbeitet, sich dabei logisch verhält und den nächsten Schritt selbsttätig ausführt, nachdem sie die entsprechenden Daten, die ihr von außen zugeführt wurden, mit den Anweisungen, die in ihrem Inneren festgelegt sind, zusammengeführt hat. Da von Neumann nicht einsah, warum man Organismen, von Bakterien bis hin zum Menschen, nicht als Maschinen ansehen sollte, suggerierte die von ihm verwendete Definition eine etwas weiter gefasste Bedeutung als die normalerweise übliche. Wenn es gelänge, Automaten zu verstehen, so seine Quintessenz, verstünde man nicht nur die Wirkungsweise von Maschinen besser, man verstünde auch das Leben. Wäre es einer künstlichen Maschine möglich, sich zu kopieren, die sich dann ihrerseits vervielfältigen könnte, wie das ja natürliche „Maschinen“, beispielsweise Farne, Papageien oder Menschen, können? Die Bejahung wäre ein deutlicher Hinweis auf die nahe Verwandtschaft zwischen künstlichen und natürlichen Automaten. Die Erzeugung von Nachkommen ist eines der verwendeten vernünftigen Hauptkriterien, mit denen festgelegt wird, ob etwas lebt. Computer und Menschen sind dann lediglich verschiedene Klassen von Automaten. John von Neumann ist somit der geistige Vater des „Künstliches Lebens“ und er war auch der Vordenker der theoretischen Konstruktion der selbstreproduzierenden Automaten.

Es war die Information, die John von Neumanns selbstreproduzierende Maschine von den Automaten seiner technisch ausgerichteten Vorgänger unterschied. In ihrem Mittelpunkt stand ein vorgegebener Plan, der nicht nur ihr Verhalten bestimmte, sondern auch ihre Reproduktionsaktivität. Dass ein Gebilde reiner Logik über einige der Fähigkeiten eines lebenden, atmenden Wesens verfügen kann, wurde durch Alan Turing möglich, der sich 1936 seinen eigenen, imaginären Automaten ausdachte und der heute allgemein als Turing-Maschine bezeichnet wird. Seinerzeit war sie allerdings weit davon entfernt ein Lebewesen zu sein. Vielmehr war sie eine Art weiterentwickeltes Tonbandgerät, in dem ein Endlosband lief. (Zur Erinnerung: dieses Gerät war ein Phantasiegebilde, so dass Millionen von Kilometern lange Tonbänder und jahrhundertelange Rechenprozesse kein Problem darstellen.) Das Band war in Abschnitte unterteilt, auf denen sich jeweils ein Stück Information befand. Der Schreib-Lese- Kopf, der sich über das Band bewegte, war in der Lage, diese Informationsteile zu lesen, zu löschen oder einen solchen Abschnitt zu beschreiben. In diesem Schreib- Lese- Kopf gab es außerdem einen Kontrollmechanismus, der ihm mitteilte, was jeweils zu tun war, während ein Abschnitt gelesen wurde.

Seine Charakteristika und sein Verhalten machten ihn zu dem Gerät, das heute als Finite State Maschine (FSM) bzw. als „endlicher Automat“ bekannt ist. Dieses Gerät unterteilte alle Informationen in diejenigen, die durch den inneren Zustand bedingt wurden, und solche, die von außen stammten. Es wurde außerdem angenommen, dass das digitale Universum aus körnigem Material bestand und eine Fortbewegung in beliebig kleinen Intervallschritten möglich war - bis zu einer Nanosekunde. In all diesen Fällen war eine FSM also in einem bestimmten, beschreibbaren Zustand. Die Beschreibung konnte außerordentlich kompliziert, aber auch sehr einfach sein; die einzige Einschränkung war, dass es eine Beschreibung aus einer endlichen Anzahl möglicher Zustände war (diese Anzahl konnte sehr hoch, aber nicht unendlich sein). Zwischen einem momentanen Zustand und dem nächsten begrenzten Zeitabschnitt würde die FSM die Außenwelt wahrnehmen und alle Eingaben verwenden, zu der sie Zugriff hatte. Danach würde die FSM, entsprechend gewisser vorgegebener Verhaltensmaßregeln, sowohl die Daten von außen als auch ihren eigenen momentanen Zustand berücksichtigen, um ihr zukünftiges Verhalten zu bestimmen, und außerdem festlegen, welchen inneren Zustand sie im nächsten Zeitabschnitt annehmen würde. Was die Turing-Maschine so außerordentlich vielseitig machte, war die Speicherkapazität ihres Endlosbandes. Mit der gesamten Information auf diesem Band könnte die Turing-Maschine auch denkbar unterschiedlichste Funktionen einer anderen Maschine nachahmen. Während der nächsten fünfzig Jahre stand Turings Maschine im Mittelpunkt heftiger Diskussionen über die Streitfrage, ob sich eine Maschine wirklich Intelligenz aneignen könne. Viele Wissenschaftler behaupteten, ein Computer sei durchaus in der Lage, denn unter logischen Gesichtspunkten betrachtet gälten alle elektronischen, digitalen Computer als Turing-Maschinen und daher als universelle Computer.

Andere Wissenschaftler widersprachen und wandten ein, das Gehirn könne niemals als Finite State Machine gelten, denn weder sei es möglich, seinen Zustand so knapp zu beschreiben, noch sei eine Regeltabelle in der Art zu formulieren, dass sie unfehlbar menschliches Denken nachahmen kann. Da die Biologie das überzeugendste Informationssystem bildet, würde dessen Nachahmung den Schlüssel für ein sehr wirkungsvolles künstliches System liefern. Auf dieser Grundlage lassen sich verschiedenen Teile des Rechners als »Organe« auffassen, dessen Schaltelemente wie Neuronen aufgebaut sind. Auf dieser Basis entwickelte von Neumann auch ein künstliches Wesen, das über die komplizierteste biologische Funktion verfügen sollte, die Fähigkeit zur Selbstreproduktion. Der erste selbstreproduzierende Automat, den von Neumann erdachte, war ein Computer, der aus Schaltern, Reglern und Teilen der Informationsweitergabe bestand. Er war aber nicht als reines Informationsgebilde gedacht, sondern als handfestes Gerät mit Bezug zur Wirklichkeit. Neben den computerinternen Bestandteilen besaß der Automat fünf zusätzliche Elemente:

1. ein Element zur Manipulation (ähnlich einer Hand), das seine Befehle von der »rechnenden« Kontrolleinheit der Maschine bekam;

2. ein Element zum Schneiden, das zwei Elemente trennen konnte, wenn der Computer dies anordnete;

3. ein Element zum Verbinden, das in der Lage war, zwei Teile zusammenzufügen;

4. ein sensorisches Element, das alle Teile erkennen und die entsprechende Information an den Computer weiterleiten konnte;

5. eine Reihe von Träger - als genau festgelegte strukturelle Elemente, die nicht nur den Montagerahmen für das Wesen darstellten, sondern auch die Bausteine des Informationsspeichers.

Es existierte auch ein Lebensraum für das Wesen, ein riesiges Reservoir in Form eines endlosen Sees, nach dem Zufallsprinzip mit der gleichen Art von Elementen bestückt, aus denen auch das Wesen selbst aufgebaut war. Die Körperteile der Kreatur waren so angeordnet, dass sie aus drei Haupteinheiten und einem äußerst wichtigen Anhängsel bestanden. In gewissem Sinne konnte man von Neumanns selbstreproduzierenden Automaten als ein Trio symbiotischer Strukturen sehen. Die erste, Komponente A, war eine Art Fabrik, die Materialien aus dem See entnahm und sie entsprechend bestimmter Anweisungen zusammensetzte, die von einem anderen Teil geliefert wurden. Der zweite Teil dieses Dreigestirns, Komponente B, fungierte als Duplikator: Seine Aufgabe war es, Anweisungen zu lesen und zu kopieren. Komponente C war der Kontrollmechanismus, also der Rechner selbst. Die Anweisungen enthielten Komponente D. In einer langen Folge angeordnet, wurden sie wie von einem Lochstreifen abgelesen. Physikalisch bestanden sie aus einer langen Reihe von Trägern, die sägeblattartig ungeordnet waren. An jeder Verzweigungsstelle bedeutete die An- oder Abwesenheit eines solchen Trägers eine „1“ beziehungsweise eine „0“. Wenn man also den Träger an einer solchen Verzweigung platzierte, war es dasselbe, als würde man eine Markierung auf dem Band vornehmen beziehungsweise ein Bit im Computerspeicher setzen. Das Lesen dieses langen Bandes - von Trägern ergab binäre Zahlen, die nach dem Entschlüsseln ihre Informationen preisgaben. Wenn man davon ausging, dass die Reihe von Abschnitten ziemlich lang war, unter Umständen sogar viele Kilometer, konnte die Art der Information außerordentlich komplex sein, umfassender als beispielsweise die Informationsmenge in einem Buch. Und hier begann der Prozess der Selbstreproduktion. Der Automat erwachte sozusagen zum Leben, indem er die Informationen des Trägerbandes las. Komponente C nahm die Anweisungen auf, fütterte damit den Duplikator (Komponente B), der diese Anweisungen kopierte und die Duplikate an die Fabrik gab, während er das Original speicherte.

Nach Aufnahme der Informationen schwamm die Fabrik hinaus auf den weitläufigen See und prüfte die zahlreichen vorübergleitenden Einzelteile auf ihre Verwertbarkeit, denn ihre Aufgabe war es, nach einem bestimmten Teil Ausschau zu halten, mit dem sie die Konstruktion eines Nachkommen beginnen könnte. Wenn das Teil gefunden war, ergriff sie es mit ihrer Hand, hielt es so lange fest, bis das nächste Teil gefunden war, und verschweißte dann beide Teile. Sobald diese Konstruktion vollendet war, baute der Automat eine zweite Fabrik sowie einen weiteren Duplikator und Computer. Es fehlte allerdings noch ein entscheidender Schritt. Und eben dieser Schritt machte die klarsichtige Genialität des von Neumannschen Denkmodells aus. Realisiert wurde er, sobald die Komponente D, also das lange, beim elterlichen Duplikator gespeicherte Trägerband, in einen neuen Nachkommen eingepflanzt wurde. Indem das neue Wesen mit einer Kopie der reproduzierenden Anweisungen ausgestattet wurde, war es sozusagen vollendet und damit fähig, diesen Vorgang selbst zu wiederholen.

Die Speicherkapazität ihres Endlosbandes machte die Turing-Maschine so außerordentlich vielseitig. Mit dessen gesamter Information könnte die Turing-Maschine auch denkbar unterschiedlichste Funktionen einer anderen Maschine nachahmen. Tatsächlich konnte Turing auch beweisen, dass eine solche Maschine, die universelle Turing-Maschine, ein universeller Computer ist (es gibt auch einen mathematischen Beweis, der diese Behauptung belegt). Das bedeutet folgendes: Wenn dieser Maschine genügend Zeit gegeben wird, kann sie jede Maschine nachahmen, deren Verhalten in allen Einzelheiten beschrieben ist. Eine solche Maschine kann nicht nur die Funktionen mathematischer Maschinen nachahmen, sondern auch die Funktionen der Natur. Aus einem gewissen Blickwinkel kann nahezu alles mittels einer Finite State Machine analysiert werden, denn was bestimmte das Verhalten irgendeiner Maschine, wenn nicht ihr Innenleben (ihr Status) und das, was sie aus ihrer Umgebung geliefert bekam (Informationen vom Band)?

Diese Verkettung von Ereignissen wird denjenigen sehr bekannt vorkommen, die mit der Wirkungsweise biologischer Systeme vertraut sind, da von Neumanns Automat, obwohl bereits einige Jahre vor Entdeckung des DNS-Moleküls vorgestellt, im Wesentlichen den Reproduktionsprozess des natürlichen Lebens widerspiegelt. So ist es beispielsweise ziemlich eindeutig, dass die Folgen von Anweisungen (Bänder) die Funktion eines Gens wahrnehmen. Es ist auch klar, dass der Kopiermechanismus B den fundamentalen Schritt der Reproduktion ausführt, die Duplikation des genetischen Materials, die auch eindeutig die wichtigste Operation in der Vervielfältigung lebender Zellen ist. Es ist ebenfalls leicht zu erkennen, wie willkürliche Änderungen im System zur Ausprägung verschiedener, typischer Eigenschaften führen können, die normalerweise im Zusammenhang mit Mutationen auftreten, die zwar in aller Regel tödlich sind, aber andererseits auch die Chance bieten, die Reproduktion mit modifizierten Eigenschaften fortzuführen. Diese Automaten vermehrten sich nicht nur wie natürliche Lebewesen, sondern hatten langfristig gesehen auch die Fähigkeit, sich in eine komplexere Form als die des Originals weiterzuentwickeln, wiederum genau wie natürliche Lebewesen.

Statt zu schwimmen und nach etwas zu greifen, sah ein anderes Denkmodell für den Vervielfältigungsprozess dieser Maschine vor, dass sie Land in Besitz nehmen und es umgestalten sollte. Das Ganze erinnerte an einige geopolitische Brettspiele, bei denen die Spieler in Nachbarländer einfallen und sie erobern. Genaugenommen war es aber eine physikalische Interpretation dessen, was bei der natürlichen Fortpflanzung geschieht. Die Atome und Moleküle, die das neue Wesen, also den Nachkommen, ausmachen, kommen notwendigerweise aus der Umwelt. Die Idee, sozusagen die Idee des Lebens, war also, diese Materialien in ihrer ungeordneten Form einzusammeln und sie in die außerordentlich komplexe Organisation eines Lebewesens einzubauen. Könnte eine solche Maschine einen evolutionären Prozess durchlaufen? Möglicherweise ja, wenn man die Übergangsregeln so programmieren würde, dass eine winzige Zahl zufälliger Änderungen während des Prozesses der Vervielfältigung auftreten würde – einige der Bits könnten von »an« nach »aus« wechseln und umgekehrt. Das entspräche einer Mutation; man könnte auch ganz mutig sagen, es ist tatsächlich eine Mutation, und wie es für Mutationen charakteristisch ist, werden sie an die Nachkommen weitergegeben. Wenn eine solche Mutation die Anpassung der Maschine verbesserte, würde sie sich durch den Genpool der Maschinenpopulation verbreiten und sich dabei an die Regeln natürlicher Selektion halten. Im Laufe der Zeit würden dann die Auswirkungen der Evolution sichtbar werden. Diese Überlegungen warfen folgende Frage auf: Was geschieht, wenn diese Strukturen freigesetzt würden? Was kann aus ihnen entstehen? Sicherlich ist es weniger furchterregend, die Konsequenzen dieser Entwicklung zu verfolgen, wenn sie in Form von elektrischen Ladungen in einem Computerchip vorkommen und nicht in riesigen Fabriken, die den Lauf der Zivilisation verändern.

Zellularautomaten repräsentierten eine anschauliche, lebendige Welt, in der bestimmte Auswirkungen tatsächlich in Erscheinung traten. Da die Nichtvorhersagbarkeit zur Arbeit mit Zellularautomaten gehört und wichtige Hinweise zur Entschlüsselung ihrer Geheimnisse einfach durch verrückte Verknüpfungen zustande kamen, war nur schwer zu entscheiden, ob man seine Zeit vergeudet oder wissenschaftlich arbeitete. In einem ausreichend großen Maßstab müsste man wirklich lebende Anordnungen erkennen können, lebend in des Wortes eigentlicher Bedeutung, welche Definition man auch verwenden mag. Sie würden eh entwickeln und vermehren, sich um Territorien streiten, immer gegenteiliger werden und schließlich sogar ihre Doktorarbeit schreiben. Auf einem ausreichend großen Spielbrett – größer vielleicht als unser Universum, vielleicht auch von der Größe des Sonnensystems - würden Dinge dieser Art passieren. Aber würde diese künstlichen Organismen leben? Die Natur von Zellularautomaten war tatsächlich so geartet, dass viele KL-Forscher dies zugegeben hätten. Einige erklärten sogar, Zellularautomaten seien komplex genug, um ein ganzes Universum hervorzubringen, das dann auch noch ähnlich hoch entwickelt wäre wie das, in dem wir leben. Ehrlicherweise haben wir keinen Beweis dafür, dass unser Universum nicht auch ein Zellularautomat ist, der auf dem Computer eines ausgezeichneten Programmierers im Himmel läuft. Im Verlauf der Arbeit stellte sich heraus, dass die Kräfte, die in den Zellularautomaten am Werk waren, in bemerkenswerter Weise den Kräften der Natur ähnelten. In gewissem Sinne legten die Wissenschaftler bei ihren Experimenten mit Zellularautomaten die Entscheidungen in die Hände der Natur.

Die bisher unverstandenen Kräfte der Selbstorganisation und eine spezielle, künstliche Physik trieben das System teilweise in unerwartete Richtungen, und genau das machte das Geheimnis und die Faszination der Zellularautomaten aus. Im Mittelpunkt der Forschungsdoktrin stand die Natur – die Natur als Lehrmeisterin, die Natur als das komplexe System, nach dem auch alle elektronischen Systeme streben sollten, die Natur als Dreh- und Angelpunkt einer symbiotischen Studie von Biologie und Technik. Die KL-Forschung ist der Ort, an dem natürliche Objekte die Computertheorie beeinflussten und sich Kreationen des Computers wie natürliche Objekte verhielten. Die Bedeutung von Zellularautomaten ist in ihrer Verbindung mit der physikalischen Welt zu sehen. Dies trifft besonders auf komplexe dynamische Systeme zu, in denen sich Verhaltensweisen als Folge einer Anzahl variabler Kräfte entwickeln. Im Gegensatz zu vielen Vorgängen, die mit Computern simuliert werden konnten, reflektieren Zellularautomaten also nicht nur die Realität, sondern sind vielmehr Realität. Sie sind selbst dynamische Systeme, die verwendet werden können, um bestimmte physikalische Systeme darzustellen, wobei die Brauchbarkeit jedes Modell dadurch bestimmt wird, indem die Resultate mit dem Original verglichen werden. Außerdem können sie auch dazu verwendet werden, komplexe Systeme im Allgemeinen zu verstehen. Von Neumann selbst dachte sich Zellularautomaten aus, um klarzustellen, dass Leben in einer reduzierten Welt unter sehr einfachen Voraussetzungen möglich sei. Aber sogar von Neumann, der schließlich Quantenphysiker war, schloss die Verbindung mit der Physik völlig aus – und damit auch die Möglichkeit, dass ein Zellularautomat ein Modell der fundamentalen Physik sein könne.

Eine der Ungereimtheiten von früheren Zellularautomaten war, dass sie nur in einer Richtung funktionierten; man konnte aus einer beliebigen, zufälligen Zusammenstellung nicht zurückverfolgen, welcher Schritt der vorletzte, der drittletzte usw. bis hin zur Anfangskonfiguration gewesen war. Da von unserem Universum angenommen wird, dass es in beide Richtungen berechenbar ist, so dass wir, vorausgesetzt, wir besäßen alle Fakten, beispielsweise auch die Ereignisse zu jedem beliebigen zurückliegenden Zeitpunkt berechnen könnten. Wenn nicht bewiesen werden konnte, dass Zellularautomaten die gleiche Fähigkeit besitzen, war der Anspruch hinfällig, sie als echte komplexe dynamische Systeme aufzufassen. Erforderlich war auch, dass sie alle diesbezüglichen Verhaltensweisen zeigten, einschließlich des Zustands, der die Entstehung des Lebens fördert. Es hat sich herausgestellt, dass die einfachste Form, einen reversiblen Zellularautomaten arbeiten zu lassen, auf die gleiche Weise funktioniert wie das Universum. Die Annahme, das Universum bestehe aus Information und sei in Wirklichkeit ein riesiger Computer, macht einen zwingenden Vergleich zwischen der Arbeitsweise der Computer und physikalischen Vorgängen erforderlich. Es gibt eine Art von digitalem Informationsprozess, der praktisch allem zugrunde liegt. Zellularautomaten, die künstliche Welten darstellen, lassen sich als nicht grundsätzlich verschieden von unserer eigenen vorstellen. Auch unser Universum ist im Grunde ein Zellularautomat, denn nach Vorstellungen von KI-Forschern funktionieren lebende Organismen in diesem Universum nach den gleichen Prinzipien. Lebende Dinge können weich und matschig sein, aber die Basis des Lebens ist eindeutig digital. Wir wissen nicht genau, wie es funktioniert, aber anstelle der Computerbits gibt es einen vierstelligen Code (die vier chemischen Basen, aus denen die DNS besteht und deren Reihenfolge den genetischen Code ausmacht) Und es gibt einen Prozess, der diesen Code entschlüsselt. Es handelt sich dabei augenscheinlich um eine Art Programm, das einen digitalen Rechner steuert, nur dass die Signale nicht aus einem Computer stammen, sondern chemischer Natur sind. Es gibt Leute, die nichts von diesem Konzept halten, aber es gab schließlich auch Leute, die nicht glauben konnten, dass organische Substanzen einmal durch den Menschen synthetisiert werden könnten – im Grunde ist es noch eine vitalistische Anschauung, zu glauben, dass da mehr ist als nur die Mechanismen des Lebens. Die Erkenntnis, dass es sich bei Leben um einen digitalen Informationsprozess handelt und das es insgesamt durch einen solchen Prozess in seiner Gesamtheit nachgeahmt werden kann, ist überwältigend. Oder um es anders auszudrücken – die Natur hat nichts gemacht, was ein Computer nicht auch könnte. Was ein Computer nicht kann, kann auch die Natur nicht.

Der Wissenschaftler Stephen Wolfram ist sich sicher, dass die Wissenschaft am Beginn einer neuen Untersuchungsmethodik steht. Anstatt Experimente mit echtem Material durchzuführen, ist der Computer selbst eine brauchbare Experimentiergrundlage, denn der Computer erlaubte es, bestimmte Gedankengänge in logischen Formeln auszudrücken, um anschließend, anstelle der herkömmlichen Manipulationen an Reagenzglasinhalten, wichtige Messdaten zu ermitteln. Nichts demonstrierte diese neue Art der Forschung so gut wie die Zellularautomaten. Zellularautomaten sind wirklich komplexe Systeme, die dennoch leicht mit einem Computer erfasst werden können. Einige dieser Systeme waren außerordentlich interessant, zeigten sie doch die gleiche differenzierte Vielschichtigkeit, die man bei einer breiten Palette anderer Dinge finden konnte, angefangen bei nichtlinearen, physikalischen Phänomenen wie Flüssigkeitsturbulenzen über Ökonomie bis hin zu lebenden Organismen. Wolfram nahm an, dass er Zellularautomaten dazu benutzen konnte, um wichtige Erkenntnisse über komplexe Systeme im allgemeinen zu erhalten, vor allem aber auch über einige Vorstellungen, die er bezüglich der Entstehung von Komplexität aus sehr einfachen Ursprüngen hatte. Bei Forschungen mit Zellularautomaten kann man mit etwas sehr einfach Erscheinendem beginnen und plötzlich etwas sehr Kompliziertes herausbekommen, so kompliziert, dass auf den ersten Eindruck Alles sehr zufällig zu sein scheint.

Meist lassen sich in unserer Umwelt die Auswirkungen bestimmter Gesetze leicht erkennen, beispielsweise das von Newton definierte Gesetz der Schwerkraft. Wolframs Interpretationen legten nun den Schluss nahe, dass Dinge manchmal einfachen Regeln folgen, wenngleich es so aussieht, als folgten sie sehr komplizierten oder gar keinen Regeln. Das Problem ist dann nur unsere beschränkte Einsicht – wir kennen diese Regeln einfach nicht. Die Herausforderung ist nun, diese unerforschten Regeln zu finden und damit die Naturgesetze zu entdecken, die komplexen Systemen zugrunde liegen. Was gar nicht so abwegig ist wenn man bedenkt, dass nicht nur das Chaos von einfachen Regeln bestimmt wird, sondern auch die weniger ungeordneten, aber immer noch komplexen Verhältnisse, die man in biologischen Verhaltensweisen erkennt. Tatsächlich lässt sich dieses Verhalten mit Zellularautomaten widerspiegeln. Der Umstand, dass sich diese Strukturen anhand einfacher Regeln entwickelten, war ein Hinweis darauf, dass der Versuch, Leben, im »Datenreagenzglas« eines Computers zu erschaffen, möglich war. Ein großer Fortschritt ergab sich, wenn man herausfand, welche Gesetze die Natur hervorgebracht hatte und dann diese Gesetze programmierte, um dem lebensähnlichen Verhalten dann zu erlauben, sich unter Anwendung dieser Algorithmen zu entwickeln.

War so etwas möglich? War es so einfach? Es gab Hinweise, dass es etwas außerhalb der Welt von Mathematik und Computern gab, das Zellularautomaten sehr ähnlich war. Wenn man die Natur aus der Perspektive der Zellularautomuten betrachtete, gab es aber auch eine Reihe weiterer Neuheiten zu entdecken. So stellte beispielsweise ein Neurobiologe die Behauptung auf, die Regeln von Zellularautomaten spielten auch für Funktionen des Sehzentrums eine Rolle und beeinflussten damit unser Sehen. Ein Pathologe fand einen neuen Weg, Blutabstriche zu untersuchen, indem er die weißen Blutkörperchen unter Zuhilfenahme von Zellularautomatenregeln untersuchte, und ein Physiologe dokumentierte Zellularautomatenaktivität in den Mikrotubuli des Zytoskeletts, die ein wichtiger Bestandteil vieler biologischer Zellen sind. Zellularautomaten sind nicht tatsächlich für diese natürlichen Phänomene verantwortlich da sie nichts weiter als mathematische Modelle sind, die nur dann Realität werden, wenn sie auf Computern laufen. Vielleicht ist die Welt – der Kosmos selbst – ein Zellularautomat, sozusagen der Ur-Zellularautomat, von dem alles ausgeht, als prima causa? Zellularautomaten könnten entscheidende Hinweise für das nicht enträtselte Wirken der Natur liefern oder sogar tatsächlich ein bestimmtes Phänomen in der Natur darstellen. Die Kluft zwischen theoretischen Modellen und einem tatsächlich arbeitendem System ließe sich überbrücken, indem man Messungen vornimmt und Übereinstimmungen zwischen der Theorie und dem tatsächlich bestehenden System aufzeigt. Zellularautomaten beweisen, dass sowohl im Computer als auch in der Natur dieselben Phänomene vorkommen. Das gleiche Prinzip, nämlich die durch einen einfachen Regelsatz bewirkte Duplikation komplexer Systeme, kann auch beim Bemühen, biologische Phänomene zu duplizieren, angewandt werden.

Ein solches Phänomen ist das der Vogel-Schwarmbildung, bei dem es sich um eine dezentralisierte Aktivität handelt, bei der jeder Vogel einfachen Regeln folgt. Das Gruppenverhalten ergibt sich dann aus dem kollektiven Zusammenspiel. Dessen Bewegungen sind vom Konzept her einfach, aber da sie so komplex aussehen, scheinen sie einerseits zufällig zu entstehen; andererseits sind sie enorm synchron. Das macht den Eindruck einer bewussten zentralen Kontrolle. Die Fakten deuten aber darauf hin, dass die Schwarmbewegung nur das gemeinschaftliche Ergebnis aus dem Verhalten eines jeden einzelnen Tieres ist, das allein auf der Grundlage seiner eigenen begrenzten Wahrnehmung handelt. Wenn diese Annahme stimmt, dann sollten sich Vogelschwärme auch simulieren lassen, indem man jedem Individuum einige einfache Regeln eingibt. Das Schwarmverhalten müsste dann spontan entstehen. Für ein Schwarmverhalten sind 3 Hauptregeln verantwortlich:

 Eine zwingende Kraft, die den Schwarm zusammenhält

 Eine Fähigkeit, die Geschwindigkeit zu bestimmen, so dass sich die Vögel gleich schnell bewegen

 Eine Fähigkeit, Abstände einzuhalten, damit sich die Vögel nicht zu nahe kommen.

„Boids“ wurden die Computerkreaturen genannt, die Zellen in einem Zellularautomaten waren (Boids ist eine Kurzform von Birdoid; damit sind nicht nur Vogel- sondern auch Fischschwärme gemeint). Ihre Wahrnehmungen und Aktionen waren örtlich begrenzt. In den Simulationen geschah etwas, das nicht nur für richtige Vögel von Bedeutung ist, sondern auch für Gruppenbewegungen im Allgemeinen. Die Simulation bedeutete nicht, dass richtige Vögel den Computerregeln zwangsläufig folgten, aber sie zeigte, dass bei der Anwendung der Regeln ein Verhalten auftrat, dass einer Schwarmbildung glich. Ornithologen könnten mit diesen Computermodellen Experimente durchführen, die in der Natur nicht möglich sind. Weitere denkbare Anwendungen wäre die Unterstützung der wissenschaftlichen Untersuchung von Schwärmen und Herden. Eine Theorie über die Organisation von Schwärmen kann dadurch getestet werden, indem ein Verhaltensmodell vorgegeben und dann die Bewegung des simulierten mit der eines natürlichen Schwarms verglichen wird. Geht es nach manchem KL-Forscher, sollten Biologen, speziell Zoologen, die Beobachtung echter Tiere zugunsten leichter manipulierbarer künstlicher Computerkreaturen verringern, auch wenn deren Skelett aus Zahlen und nicht aus organischen Substanzen besteht. Mit diesen Modellen ließe sich auch das kollektive Verhalten sozialer Insekten studieren und Theorien über die Selbstorganisation ausbauen. Besonders in Fällen von Allelopathie spielen einige Prinzipien der Selbstorganisation auch bei sozialen Insekten eine wichtige Rolle. (A. drückt aus, dass die Verhaltensweisen eines Individuums von den Verhaltensweisen seiner Nachbarn bestimmt werden.) Während traditionelle biologische Theorien davon ausgehen, dass die Komplexität kollektiven Verhaltens auf das komplexe Verhalten von Einzelwesen zurückgeführt werden kann, gehen andere Biologen davon aus, dass selbst sehr einfaches allelopathisches Verhalten die Quelle für sehr komplexes und überraschendes Gruppenverhalten sein kann. Selbst komplexes Verhalten ergibt sich aus einfachen Regeln.

Wenn man Zellularautomaten benutzt oder Modelle, die an KL-Computertechniken angelehnt sind, können Theorien in überzeugender Weise überprüft werden. Schon von Neumann hatte vermutet, dass der Computer das wichtigste Instrument für wissenschaftliche Experimente werden würde. Stephen Wolfram bestand darauf, dass man Wissenschaft auf dem Computer betreiben könne, dass also Zusammenhänge auf dem Computerbildschirm beobachtet, diskutiert und als Tatsachen betrachtet werden können (also das Experiment ersetzen!) und dass KL-Forscher auf dem Weg sind, die verborgenen Gesetze, die das Universum regieren, letztlich zu entschlüsseln und in der Lage sind, eine allgemeine mathematische Theorie zu entwickeln, die die Natur und die Erzeugung von Komplexität beschreiben kann; dass sie in der Lage sind, die Geheimnisse der Natur zu entschlüsseln, die letztlich auch das Verhalten lebender Systeme diktieren. Die Informatik unterscheidet zwischen Maschinen mit endlich und unendlich vielen Zuständen. Eine Maschine mit endlich vielen Zuständen hat nicht nur eine endliche Anzahl von Zuständen, sondern für sie läuft außerdem auch die Zeit in Einzelschritten ab. Selbst wenn die Zeit kontinuierlich variieren sollte (was sie lt. der SQG jedoch nicht tut), könnte sie diese Kontinuität nicht wahrnehmen. (Wir Menschen sind Maschinen mit endlich vielen Zuständen. Da unser Gehirn 10^15 Bits speichern kann, bedeutet das, dass die Anzahl möglicher Gehirnzustände 10^10^15 beträgt.) Eine solche Maschine wird früher oder später wieder ihren Ausgangszustand erreichen und ab dann eine vollkommen periodische Sequenz von Zuständen wiederholen – für immer. (Das ist das Tiplersche Theorem der ewigen Wiederkehr.) Selbst wenn ein externer Stimulus gegeben ist, muss eine endliche Maschine ewig in den Zyklus zurückkehren, wenn sie ewig läuft. Mit einem nichtperiodischen externen Stimulus ist zwar die Sequenz der Maschinenzustände auch nichtperiodisch, aber schließlich wird sie in den vorangegangenen Zustand zurückkehren und dann geht alles von vorne los… (Unsterbliche sollten daher Maschinen mit unendlich vielen Zuständen sein.)

Der Prototyp aller Maschinen mit unendlich vielen Zuständen ist die Turing-Maschine, eine Maschine mit zwar endlich vielen Zuständen, die aber an ein unendliches Band angeschlossen wird. („Unendlich“ bedeutet nicht tatsächlich „unendlich“, sondern vielmehr „unbegrenzt“ oder „potenziell unendlich“.) Eine solche Turing-Maschine kann alles berechnen und jede andere Maschine emulieren[3]. Sie besteht aus einem Speicherband, das unbegrenzt lang ist und in Quadrate eingeteilt ist und aus einem Kopf, d.h. einer Maschine mit endlich vielen Zuständen, die folgende 5 Dinge tut:

 Die Kopfmaschine kann eines von einer festgelegten, endlichen Anzahl von Symbolen auf das Band schreiben (0 und 1 reichen aus)

 Sie liest, was auf dem Band steht

 Sie kann sich merken, was sie gelesen hat

 Sie kann Symbole löschen und andere drucken

 Wenn sie einen oder mehrere Schritte durchgeführt hat, kann sie das Band vor- oder zurückbewegen

Das Speicherband ist das „unendliche“ Gedächtnis der Turing-Maschine, damit verfügt sie über weit mehr Fähigkeiten als jede andere endliche Maschine. Sie kann u.a. jede endliche Maschine simulieren. Eine solche Maschine, die in Form von Zahlen innerhalb einer Turing-Maschine existiert und nicht als greifbare Hardware, wird als virtuelle Maschine bezeichnet. Hat sie die gleichen Zustands-Übergangstabellen[4] wie eine reale Maschine, ist sie deren perfekte, ununterscheidbare Computersimulation bzw. deren Emulation. Turing-.Maschinen können nicht nur endliche Maschinen emulieren, sondern auch andere Turing-Maschinen. Da die universelle Turing-Maschine schließlich alle anderen Turing-Maschinen inklusive sich selbst emulieren kann, lässt sich eine Hierarchie von Maschinen aufstellen, die weitere Maschinen emulieren. Während die Turing-Maschine T0 eine reale sein kann, befindet sich in ihr eine virtuelle Maschine T1, in der sich eine weitere T2 befindet, die ihrerseits T3 codiert usw. Diese Abstufungen virtueller Maschinen innerhalb anderer virtueller Maschinen werden als „Vollzugebenen“ bezeichnet. Maschinen auf höherer Ebene (z.B. T3) arbeiten unabhängig von Maschinen, die sich auf niedrigerer Ebene (z.B. T1000) befinden, da deren Ersatz durch andere, vollkommen andersartige Maschinen keinerlei Auswirkungen auf die höheren Ebenen hat. Wird eine Maschine auf eine höhere Vollzugsebene transferiert, wird dieser Vorgang als „Upload“ bezeichnet; wird sie auf eine niedrigere transferiert, ist es ein „Download“. Die Hypothese, dass eine universelle Turing-Maschine jede andere beliebige Maschine emulieren kann, wird als Church-Turing-These bezeichnet. Da das „Halteproblem“ auch bei universellen Turing-Maschinen auftritt, gibt es keine Maschine, die es lösen kann.

Das Halteproblem

Das Halteproblem befasst sich mit der Frage, ob die Ausführung eines Algorithmus, d.h. eine Berechnung mehrerer Rechenschritte nach festen Regeln, also eine Berechnungsvorschrift, zu einem Ende gelangt. Der Mathematiker Alan Turing konnte mithilfe einer Turingmaschine beweisen, dass es keinen Algorithmus gibt, der diese Frage für alle möglichen Algorithmen und beliebige Eingaben beantwortet. Erreichen formale Systeme eine gewisse Komplexität, dann gibt es Aussagen, die man weder beweisen noch widerlegen kann, wie der österreichischen Mathematiker Kurt Gödel in seinem Unvollständigkeitssatz 1931 bewiesen hat. Der Gödelsche Unvollständigkeitssatz ist einer der wichtigsten Sätze der modernen Logik. Er beschäftigt sich mit der Ableitbarkeit von Aussagen in formalen Systemen und zeigt die Grenzen der formalen Systeme ab einer bestimmten Leistungsfähigkeit auf. Er weist nach, dass es in ausreichend komplexen Systemen, wie der Arithmetik, Aussagen geben muss, die man weder formal beweisen noch widerlegen kann. Eigentlich werden zwei Unvollständigkeitssätze unterschieden. Der Erste besagt, dass es in hinreichend starken widerspruchsfreien Systemen immer unbeweisbare Aussagen gibt. Der Zweite beinhaltet, dass hinreichend starke widerspruchsfreie Systeme ihre eigene Widerspruchsfreiheit nicht beweisen können. Durch diese Sätze ist der Mathematik eine prinzipielle Grenze gesetzt: Nicht jeder mathematische Satz kann aus den Axiomen eines mathematischen Teilgebietes (zum Beispiel Arithmetik, Geometrie und Algebra) formal abgeleitet oder widerlegt werden.

Die Church-Turing-These besagt, dass alles, was intuitiv berechenbar ist, auch von einer Turingmaschine berechenbar ist. Wenn diese Aussage wahr ist, kann das Halteproblem grundsätzlich nicht algorithmisch entschieden werden. Das führt zu der philosophisch weitreichenden Aussage, dass nicht jedes Problem lösbar ist, selbst dann nicht, wenn man alle relevanten Informationen kennt und sich streng an einen mathematisch überzeugenden Formalismus hält. Aus der Nichtentscheidbarkeit des Halteproblems folgt, dass im Allgemeinen eine automatisierte Bestimmung logischer Feststellungen ("dieser Sachverhalt ist wahr") - durch eine Programmlogik - nicht möglich ist. Insbesondere ist es generell nicht möglich, automatisiert festzustellen, welche Programme jemals zu einem Ende finden (Terminierungsbeweis). Für bestimmte Klassen von Turingmaschinen ist das Halteproblem jedoch entscheidbar (zum Beispiel für Programme ohne Schleifen). Viele in der Praxis vorkommende Programme und Verfahren sind daher so aufgebaut, dass auf Basis dieser Struktur ein automatisierter Terminierungsbeweis geführt werden kann. Außerdem zeigt dieser Beweis, dass es unmöglich ist, die Mathematik auf ein vollständiges und widerspruchsfreies System von Axiomen (unbewiesene Grundannahmen)zu gründen, d.h. dass es unmöglich ist, die Widerspruchsfreiheit der Mathematik zu beweisen. Da (klassische) Computer ziemlich schlecht darin sind, quantenmechanische Probleme zu berechnen, schlug der Physiker Richard Feynman einen Quantencomputer vor, dessen Rechenwerk quantenmechanische Prozesse nutzen soll, um Lösungen für quantenmechanische Probleme effizienter zu berechnen. Quantencomputer sind im Sinne der Berechenbarkeitstheorie zwar nicht „mächtiger“ als Turingmaschinen, da sie die gleichen Probleme lösen können, können dafür aber sehr viel schneller rechnen.

Der Logiker Kurt Gödel zeigte 1931, dass die gesamte Theorie der Arithmetik (sie umfasst Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division) eine rückbezügliche Aussage beinhaltet, die besagt: „Diese Aussage ist nicht beweisbar.“ Wenn das stimmt, dann ist die Aussage an sich unbeweisbar und die Arithmetik ist unvollständig, weil sie eine wahre Aussage enthält, die aus den Axiomen der Theorie nicht bewiesen werden kann. Wenn die Aussage aber falsch ist, dann wäre die Arithmetik logisch inkonsistent, da diese Aussage einer Aussage der Arithmetik entspricht. Wenn die Arithmetik widerspruchsfrei ist, muss sie unvollständig und daher auch unentscheidbar sein, d.h. dass es dann keinen Algorithmus, keine Rechenvorschrift gibt, der entschieden kann, ob eine beliebige Aussage einer Theorie wahr oder falsch ist. Gödels Theorem hat deshalb einen Bezug zu Einschränkungen, denen Computer unterliegen, weil es im Wesentlichen der Unlösbarkeit des Computer-Halteproblems entspricht. Will man eine mathematische Aufgabe mit einem Computer lösen, geschieht dies mithilfe eines Programms. Ist das Problem lösbar (z.B. 19*74) und hat man das richtige Programm, gibt der Computer nach einer gewissen Zeit das Ergebnis und „bleibt stehen“; das Programm hat angehalten. Wenn die Aufgabe aber unlösbar ist – etwa die Berechnung einer irrationalen Zahl, z.B. Pi oder die Wurzel aus 2 – oder man das falsche Programm hat, wird sich der Computer ewig mit diesem Problem herumschlagen und nie die richtige Lösung finden; er wird nie „anhalten“. Turing bewies, dass es keine Rechenvorschrift, keinen Algorithmus gibt, um zu entscheiden, ob ein Programm jemals anhält oder nicht; dass das Halteproblem also unlösbar ist.

Es gibt bereits seit Jahrzehnten Organismen, deren Äußeres nicht aus Materie, sondern aus Information besteht. Diese Wesen sind nicht von dieser Welt, sondern Bewohner eines künstlich geschaffenen Universums einer allerdings hausgemachten Physik. Ihr reproduktives Verhalten ähnelt dem echter Lebewesen ganz entscheidend. Sie haben einen Genotyp, also eine Reihe von Kernzellen, die einen genetischen Code enthalten, der als Kopie an die nächste Generation weitergegeben wird. Außerdem gibt es einen Phänotyp, also einen neuen Organismus, der durch eine kodierte Serie von Instruktionen hergestellt wird. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für deren - echte - Evolution, denn eine Mutation im Genotyp führt zu einer besseren Anpassung des Phänotyps, der von der Fähigkeit, seine Gene weiterzugeben, in der Regel profitiert. Die Kräfte der Biologie können durch Maschinen also tatsächlich reproduziert werden. Bei sogenannten, vom Computer generierten Zellularautomaten, lassen sich Informationen im Konstruktionsplan des Automaten auf zweierlei Weise nutzen: als zu interpretierende Anweisungen, ähnlich wie Anweisungen in einem Computerprogramm und als nicht interpretierte Daten, wie etwa die Zahlen einer Dateiverwaltung, die in den Arbeitsspeicher kopiert und dort abgelegt werden. Als würde man einen Text lesen, was gleichzeitig der Interpretation entspräche; danach würde man die Seite auf einen Fotokopierer legen und eine Kopie machen - das entspräche der Transkription. Die biologische Entsprechung dieser Vorgehensweise lässt sich in jeder normalen Zelle finden, die genetische Daten so interpretiert, dass Proteine zur Katalyse verschiedener Prozesse gebildet werden können. Während des Reproduktionsprozesses dagegen werden die genetischen Daten nicht abgelesen, sondern nur kopiert.

(Künstliche) Intelligenz kann offenbar durch "dynamische Programmierung" entstehen: in jedem Schritt der Operation wird das Resultat bewertet und eines von mehreren Programmen, die zur Verfügung stehen, für den nächsten Schritt ausgewählt und aktiviert - eine Überzeugung, die sich aus der Verknüpfung zwischen Zellularautomaten und der Natur ergibt. Der Schlüssel zur Entdeckung und auch zur Schaffung aller Arten von Lebensformen wird durch den Bottom-up-Ansatz möglich; von der Basis zur Spitze. Nach diesem Konzept verfügen kleine Aktionen über eine Kollektivkraft, breiten sich nach oben aus, verbinden sich mit anderen und verlaufen oft rekursiv, so dass Aktionen Reaktionen erzeugen bis ein erkennbares Muster einer globalen Verhaltensweise entsteht. Damit braucht es keine übergeordnete Intelligenz, die einen Plan hat. Die "Natur" bedient sich ihrer eigenen komplizierten Phänomene - entstanden durch die Verbindung verschiedener Variablen zu einem komplexen System. Durch milliardenfache Versuche und Irrtümer, mithin durch den Evolutionsprozess also, entstand und entsteht aus diesem Zusammenwirken etwas Sinnvolles. Es hat nicht nur den Anschein, als ob kleine, unbewusste Materieteilchen (Atome, Moleküle) kooperieren - sie tun das tatsächlich! Atome und die Moleküle bilden kooperative Strukturen, lokalisiert in Zeit und Raum. Kleine Pakete der Kooperation bilden dann wiederum Pakete von Paketen und Pakete von Paketen von Paketen. Diese Kooperation ist möglicherweise eines der fundamentalen physikalischen Gesetze.

Bottom-up ist allgegenwärtig in der Biologie. Es ist die Ursache für den Beginn des Lebens, angefangen bei der Bildung organischer Moleküle über die Entstehung von Bakterien bis zum Auftauchen vielzelliger Organismen bis hin zum Menschen. Überall, selbst in kompliziert aufgebauten Organismen, funktioniert alles nach der Bottom-up-Methode. Innerhalb eines Organismus entwickeln einzelne Zellen eine Art von Privatleben und entlassen nach bestimmten Regeln chemische Substanzen: Wenn Bedingung A in einer bestimmten Umgebung existiert, führen sie Handlung B aus. In diesem Sinne ist also eine Zelle nichts weiter als eine Finite State Machine, die in einem Zellularautomaten-Universum agierte. Diese scheinbar unbedeutenden Verhaltensweisen sind die Grundlage für großartige Dinge: für Organe, Zentralnervensysteme, vollständige Organismen, Staaten. Der Bottom-up-Ansatz ist der richtige, um lebensähnliche Prozesse zu erzeugen. Virtuelles, computerbasiertes Leben definiert sich aus Populationen von einfachen Programmen oder deren Spezifikationen. Es gibt weder ein Oberprogramm, das die anderen Programme steuert, noch Regeln in diesem System, die das globale Verhalten bestimmen, denn jedes Programm enthält Einzelheiten für die Reaktion eines einzelnen Wesens in lokal begrenzten Situationen. Somit ist jedes Verhalten, das auf einer höheren Ebene als das individuelle Programm abläuft neu entstanden. Neu entstehendes Verhalten ist die essentielle Eigenschaft aus dem Bottom-up-Konzept. Es gibt keinen Reduktionismus. Die Gesamtheit ist mehr als die Summe ihrer Einzelkomponenten. (Allerdings darf man diese Synergieeffekte nicht im Umkehrschluss als Beweis für den Vitalismus deuten!) Forschungen mit virtuellem Leben legen den Schluss nahe, dass die Vielfalt des irdischen, natürlichen Lebens nur ein Bruchteil möglicher Existenzformen ist.

Wenn es andere (außerirdische) Lebensformen wirklich gibt, sollte es möglich sein, sie zu untersuchen, um unbekannte Merkmale des Lebens zu entdecken. Die Untersuchung des nur auf der Erde tatsächlich realisierten und gegenwärtigen Lebens könnte es unmöglich machen, zwischen den erdspezifischen Lebenscharakteristika und den generellen Eigenschaften aller möglichen Lebensformen zu unterscheiden (ausgestorbene Lebensformen, außerirdisches Leben, andere DNS-Kombinationen, DNS-Leben mit mehr als 4 Basenpaaren, Trans-DNS-Leben, virtuelles Leben, Leben jenseits der Kohlenstoff-Chemie, jenseits der Baryonen, Dunkle-Materie-Leben usw.) Die Weitergabe von Information und deren Speicherung gehört zu den unbedingten Merkmalen des Lebens. Die meisten uns bekannten lebenden Dinge sind physikalische Verkörperungen von Information tragenden Wesen; ein Großteil ihrer Tätigkeit basiert auf der Weiterleitung von Information statt bloß der von Materie oder Energie, um sich zu erneuern, um Nahrungsquellen zu finden und generell ihre Lebensvorgänge durch Beibehaltung ihrer inneren Struktur aufrechtzuerhalten. Und diese Struktur selbst ist Information. Das lässt den Schluss zu, dass die Informationsauswertung selbst über den Einsatz von Materialien und Energie die Kontrolle übernommen hat. Durch ihre Fähigkeit, im Rahmen ihrer Möglichkeiten einen Zustand zunehmender Ordnung aufrechtzuerhalten, widerstehen sie dem zweiten Hauptsatz der Thermodynamik. Leben hat diese Fähigkeit, weil es am Rande des Chaos existiert, wo ein Teil seiner Information stabil bleibt und eine gewisse Ordnung erhalten bleibt, während sich die Restmenge frei und chaotisch bewegen kann. Leben braucht also einen ausgewogenen Komplexitätsgrad, um der Entropie ein Schnippchen zu schlagen. In diesem Zustand ist maximale Komplexität gegeben und die Entropie optimiert.

Unterhalb dessen ist Information gewissermaßen eingefroren. Sie kann zwar erhalten werden, aber kann sich nicht frei bewegen - etwa wie Eis, so dass keine neuen Informationen entstehen können und Leben nicht gedeihen kann. Jenseits dieses kritischen Wertes ist sie nur schwer zu erhalten, da sie sich frei und chaotisch wie in einem heißen Dampf bewegt. Um Künstliches Leben schaffen zu können, benötigte man also ein System, das die korrekte Größenordnung von Komplexität enthielt, und zwar am Rande der Phasenumwandlung zwischen Wüste und Zyklon. Die Schöpfung Künstlichen Lebens setzt voraus, dass man etwas synthetisieren kann, das den Kriterien der „Lebendigkeit“ genügt. Unter den zahlreichen Hindernissen, die der Beantwortung im Wege stehen, ist keines von grundsätzlicherer Bedeutung als das Problem der Definition. Wie sollte man Leben erschaffen, wenn niemand genau weiß, was das eigentlich ist? Und wie sollt man erkennen, dass man es geschafft hat? "Intelligenz" genau zu definieren ist ein vergleichbares Problem. Eine vorläufige Lösung besteht im sogenannten „Turing-Test“. Eine Person stellt einer anderen Person sowie einem Computer kritische Fragen. Wenn der Fragende nicht fähig ist, zu entscheiden, ob die (richtige bzw. sinnvolle) Antwort von der anderen Person oder vom Computer kommt, hat der Computer den Test bestanden. Dem Turing-Test ähnlich ist der „Vaucanson- Test“ bzw. den »Enten-Test«: Wenn etwas wie eine Ente aussieht und wie eine Ente quakt, gehört es auch zu der als Enten bezeichneten Gruppe. Dieser Test ist zugegebenermaßen sehr subjektiv, aber letztlich auch nicht subjektiver als der Turing- Test. Eine mögliche Abwandlung des Enten-Testes ist folgende: Man sperre den Kandidaten, der dem »Lebendigkeitstest« unterzogen werden soll, mit einem Biologen zusammen in einen Raum. Wenn der Biologe herauskommt und glaubt, er sei mit einer lebendigen Kreatur eingeschlossen gewesen, so könnte man das als positives Zeichen werten.

Die meisten KL-Forscher sehen Pflanzen, Tiere und auch Menschen als - sehr hoch entwickelte - Maschinen an. Maschinen, die prinzipiell vom Menschen herstellbar sind, unabhängig vom Material, das benötigt wird um sie zu erschaffen. Eine konsequente Betrachtung, wenn man Vitalismus u.a. mystischen Ballast weglässt. Mag das Verständnis auch leicht fallen - daran zu glauben bzw. davon überzeugt zu sein erfordert jedoch großes Vertrauen. Macht die Öffentlichkeit diesen großen philosophischen Sprung mit? Unterstützen virtuelle Lebensformen, die nur aus Information bestehen, dieses Konzept des Lebendigen, nach dem alle lebenden Organismen als bestimmte Arten von Maschinen gelten? Falls ja, dann ist die Vorstellung hinfällig, dass körperliche Form eine Vorbedingung für Leben sein muss. Der Gedankensprung, den man machen muss, ist der, dass man Maschinen als logisch organisierte Wesen auffasst. Das Material ist bei keinem Ding ausschlaggebend. Wenn es gelingt, seine logische Organisation in ein anderes Medium zu verpflanzen, kann man die gleiche Maschine erschaffen, denn es ist die Organisation, die eine solche Maschine ausmacht, und nicht das Material, aus dem sie besteht. Diesen Gedankensprung muss man machen. Eigentlich ist es ja auch nur ein kleiner Schritt - wie bei der kopernikanischen Wende. Allerdings sind die Konsequenzen enorm. Das Material des Lebens ist nicht eigentlich nicht materiell, weil Leben ein dynamischer physikalischer Prozess ist. Ließe sich dieser reproduzieren bzw. duplizieren, dann hätte man Leben erschaffen - unabhängig vom Material, also auch Virtuelles in einem Computer.

KL ist deshalb interessant, weil die Ausblicke dieser neuen Forschungsrichtung zum Teil mit dem Ursprung des wirklichen Lebens in Verbindung gebracht werden können. Im Grunde genommen ist es das Ziel der KL-Forscher, das zu vollbringen, was bisher nur einmal auf diesem Planeten geschehen ist, nämlich etwas Lebendiges aus zuvor toter Materie zu schaffen. Wie das tatsächlich geschieht, ist das bisher immer noch ungelöste Geheimnis des Ursprungs des Lebens, wobei die Herausforderung des KL-Gebietes darin besteht, diese erstaunliche Verwandlung routinemäßig zu realisieren. Umgekehrt wird aber auch das Wissen um den Ursprung des einzigen Beispiels von Leben, das wir kennen - das natürliche Leben, uns selbst eingeschlossen, unbezahlbare Hinweise für die Herstellung von anderen Lebensformen geben. Der Biologe Stuart Kauffman ist der Auffassung, dass die Chancen, die Entstehung des Lebens zu erklären, eigentlich gar nicht so schlecht sind, wie viele Leute glauben. Seine Vorstellungen hängen mit der Bedeutung von Selbstorganisation zusammen, die wiederum mit den bisher noch nicht formulierten Regeln in Verbindung steht, an deren Existenz Farmer und andere glauben und die ihrer Meinung nach teilweise sichtbar würde, wenn man die Idee des Künstlichen Lebens weiter verfolgte.

Künstliches Leben ist nach Kauffmans Auffassung ist der beste Weg, herauszufinden, wie komplexe Systeme so etwas wie Selbstorganisation, Anpassung, Evolution, Koevolution, Stoffwechsel und all diese Dinge hervorbringen können. Es ist eine Nachahmung der Biologie, wenngleich Biologen das bisher noch nicht wissen. Daraus wird eine Art neuartiger Hilfswissenschaft zur Biologie entstehen, speziell zur Untermauerung der Funktionsweise lebender Dinge. Diese neue Fachrichtung könnte ergründen, was die logische Struktur lebender Dinge ist. Die offensichtlich komplizierte uhrwerkartige Natur biologischer Realität ist überhaupt nicht so kompliziert, wenn man annimmt, dass ein zufälliger Satz von Computeranweisungen etwas so Komplexes wie Lebensprozesse hervorbringen kann. und die genetische Regulation kein detailliertes, sehr fehleranfälliges Computerprogramm ist; kein wohlgeordneter Ablauf, der von einem Superprogrammierer mit einem unglaublichen Sinn für Strukturierung geschaffen wurde wie es die Mehrzahl der Biologen annimmt. Auch aufgrund der biologischen Präzision fällt es schwer, sich vorzustellen, wie Leben aus einfachen Komponenten entsteht. Doch die Kräfte der Selbstorganisation sind bei allen möglichen komplizierten Verknüpfungen am Werk. Sie verringern den Zufall und arrangieren die Dinge in einer funktionsfähigen Ordnung nach dem Bottom-up-Prozess: Es gibt keinen übergeordneten Plan, um das Durcheinander zu beseitigen, aber die Akkumulation lokaler Aktionen treibt das gesamte System zu einem gerichteten Verhalten, das anhand seiner Anfangskonfiguration nicht voraussagbar ist. (Synergieeffekte?) Es sind die Kräfte der Selbstorganisation und kein auf Mikroebene entworfener Plan (kein "Intelligent Design") die u.a. die Genregulierung bestimmen. Könnte man die Arbeitsweise der Kräfte, die für Selbstorganisation und Komplexität verantwortlich sind, identifizieren, dann würde man auch ein lebensähnliches Verhalten vervielfältigen können, indem man eine Struktur für die internen Zusammenhänge und für die Evolution schaffte, welche von diesen Kräften profitierten.

Die Natur selbst würde die Organisation übernehmen. Es wäre dann vorstellbar, nicht nur Leben zu erschaffen, sondern auch neue Organismen, die viel komplexer sind, als ein menschlicher Designer sie sich vorstellen kann. Die Auswirkungen auf das Künstliche Leben wären enorm. In der Chaostheorie gibt es den „periodischer Attraktor“; eine antichaotische Kraft, die chaotische Systeme in erkennbare Muster treibt, und zwar mit der gleichen Sicherheit, mit der sich neu entstehender See mit Wasser füllt. Antichaos deutet darauf hin, dass scheinbar komplizierte, uhrwerkartige Konstruktionen, wie etwa die Genregulation beim Menschen, nicht so sehr von ihrer präzisen Konstruktion abhängen, die die Position und die Verknüpfung jeder Verbindungsstelle festlegt, sondern von den übergreifenden Möglichkeiten aller Netzwerke, die von begrenzten komplexen Reaktionen angetrieben werden - eine Fähigkeit, die offensichtlich zu einer Ordnung führt. Dieses Kauffman-Modell eröffnet einen Einblick in einen effizienten und andauernden Prozess der Selbstorganisation bei zahlreichen biologischen Phänomenen, angefangen bei der Zelldifferenzierung, über die Funktionen des Immunsystems bis hin zur Evolution und natürlich auch zur Entstehung des Lebens. Leben kann etwas sehr Nettes sein, ist aber, abgesehen von der Tatsache, dass es eine gewisse Realisierbarkeit erkennen lässt, nicht schlüssig zu belegen. Es gibt keinen Weg zu beweisen, dass ein solches simuliertes Schema vor Jahrmilliarden wirklich vorhanden war. Allerdings lässt sich die Kritik an Computersimulationen über den Ursprung des Lebens auch auf Millers Originalexperiment anwenden, denn es war ja auch nichts weiter als eine Simulation präbiotischer Bedingungen. Auf der anderen Seite bringt ein Computermodell, das auf einer lebensfähigen Chemie beruht und dann fortfährt, Leben aus Reaktionen hervorzuzaubern, die auf diese Chemie gegründet sind, durchaus etwas Brauchbares zustande. Hauptinteresse des simulierten Lebens gilt den hervorstechenden Merkmalen des Ursprungs des Lebens, um daraus ein Modell der Selbstorganisation zu fertigen. Als Ergebnis erhält man ein Modell der Selbstorganisation und des evolutionären Verhaltens.

Dieses Modell musste die Dinge nicht so wiedergeben, wie sie tatsächlich geschehen waren, sondern es gab etwas wieder, das passiert sein könnte. Tatsächlich war in diesem Modell wirklich etwas passiert. Eine alternative Form des Stoffwechsels lief ab, die auf einer Grammatik für die Verarbeitung von Zeichenfolgen beruhte und nicht auf Reaktionen zwischen Atomen in Chemikalien. Die Chemie mochte künstlich sein, was jedoch nicht bedeutete, dass man nichts von ihr lernen konnte, wenn man sie untersuchte, denn dass die Verbindungen logisch waren, konnte nicht widerlegt werden. Und so, wie die Computer-Boids des Computeranimators Craig Reynolds nicht etwa Schwarmverhalten simulierten, sondern wirklich Schwärme bildeten, zeigte auch das Kauffman-Farmer-Bagley-Computermodell keinen simulierten Stoffwechsel, sondern es besaß einen Stoffwechsel. Der Umstand, dass ein Computermodell ein Verhalten wiedergibt, das man nicht zwangsläufig in der Natur wiederfindet, kann dennoch als ermutigend betrachtet werden, denn bei aller Gegensätzlichkeit zu unserer Welt hilft es uns, unseren Horizont zu erweitern und um darüber nachzudenken, was wirklich bei der Evolution oder bei dieser Art von funktionaler Selbstorganisation passiert. Eine zunehmende Anzahl von künstlichen Modellen über die Entwicklung der Komplexität in präbiotischer Umgebung scheint Kauffmans These zu unterstützen, dass Leben zwangsläufig entstehen musste und sich nicht zufällig entwickelt hatte. Tatsächlich fanden dann auch andere KL-Forscher, dass künstliche Umgebungen einen fruchtbaren Boden für die Entstehung biologischer Verhaltensweisen aus zufälligen Interaktionen darstellen. Die erste KL-Arbeit des dänischen Physikers Steen Rasmussen betraf selbstreproduzierende Systeme über den Ursprung des Lebens, und das verlässliche Auftreten von Ordnung in diesen Experimenten veranlasste ihn dazu, andere Arten von Simulationen zu untersuchen, einschließlich solcher, die wenig Bezug zu den präbiotischen Zuständen auf der Erde hatten. Er hoffte, so auch alternative Ansätze über die Entstehung des Lebens zu finden, die wiederum Hinweise auf andere Varianten lebender, dynamischer Systeme geben könnten, die bisher nicht aufgetreten waren, weil das Leben auf der Erde sehr willkürlich einem anderen evolutionären Pfad gefolgt war.

Rasmussen entschied sich, ein Stoffwechselsystem zu entwickeln, dessen Grundlage die Art von Interaktion war, die Computern eigen ist, eine künstliche Chemie, die auf Anweisungen für den Computer beruht. Rasmussen und seine Mitarbeiter nannten ihre Simulation VENUS: zum einen als Abkürzung für „Virtual Evolution in a Nonstochastic Universe Simulator“ (Künstliche Evolution in einem nichtstochastischen, universellen Simulator) und zum anderen in Anlehnung an die römische Göttin der Fruchtbarkeit, Liebe und Schönheit, in der Hoffnung, interessante, lebensähnliche Fähigkeiten schaffen zu können«. Im wesentlichen war VENUS eine Ursuppe aus Informationen, ausgestattet mit einem Regelwerk, von dem Rasmussen hoffte, dass es die Fähigkeit zur Selbstorganisation haben würde und Merkmale entwickeln könnte, die denen des Lebens entsprachen. Rasmussen erklärte: "... in bisherigen quantitativen Modellen über den Ursprung des Lebens halten die Leute immer nur einen bestimmten Weg für den richtigen und versuchen, ihr System an ihm auszurichten. Die Beschränkung dabei ist, dass das Modell genau diesem Weg folgen muss und dabei nur offenkundig wird, was für diesen Weg wichtig ist. Was bisher gefehlt hat, ist die Offenheit nach allen Seiten, dass man dem System also nicht vorschreibt, woran es sich zu orientieren hat. Das entscheidet das System selbst; es kann einer von unendlich vielen Wegen mit unbekanntem Ziel sein. Es können Sackgassen sein, und das System kann zugrunde gehen, was auch manchmal passiert ... oder es kommt etwas vollkommen Neues dabei heraus. Wir versuchen, einen Zoo aufzubauen, mit allem, was künstliche Chemie herzustellen vermag. Wir hoffen, mit diesem Zoo in der Lage zu sein, einige generelle Prinzipien zu finden, mit denen wir dann etwas Richtiges herstellen können."

So konnte beispielsweise kein Leben entstehen, wenn kein Energiefluss vorhanden war. Hier kam also der zweite Hauptsatz der Thermodynamik zur Wirkung und wenn dieser in der VENUS-Welt nicht gegolten hätte, wäre mit Sicherheit irgendetwas ziemlich faul gewesen. Auch die Tatsache, unterschiedliche Arten von evolutionären Bedingungen verschiedene evolutionäre Entwicklungspfade bedingten, war zu erwarten gewesen. Interessanter waren da schon bestimmte Phänomene, die viele anerkannten, die aber bisher noch unbewiesene Hypothesen über den Ursprung des Lebens zu bestätigen schienen. Selbst kleine Unregelmäßigkeiten in der Umwelt und zufällige historische Ereignisse waren potentiell in der Lage, große Wandlungen in der Evolution hervorzurufen. Manchmal konnte ein mikroskopisch kleines Ereignis die Entstehung des Lebens verhindern, sogar dann, wenn die übrigen Bedingungen ansonsten optimal waren, und andere Male folgte auf ein ungewöhnliches Ereignis, das normalerweise durch eine Selbstkorrektur im System relativiert worden wäre, ein noch ungewöhnlicheres Ereignis, so dass aufgrund der Kombination dieser Vorfälle eine im Entstehen begriffene Lebensform ausgelöscht wurde. Demonstrieren konnte man diese Art von Kombination, die in einem K.o. endete, wenn eine besonders effiziente selbstreplizierende Serie dafür sorgte, dass der Kern mit ihren Organismen überflutet wurde. Das System stellte sich selbst mehrmals neu ein, wobei die Organismen ihr Wachstum stabilisierten und sich zu einer Lebensform wandelten, die sich nur in jedem zweiten Zeitabschnitt reproduzierte. Doch durch weitere Unregelmäßigkeiten konnten diese außer Gefecht gesetzt werden, noch ehe sie ihre Feineinstellung beendet hatten. Die Haupterkenntnis, die Rasmussen aus VENUS gewann, betraf wohl die imperative Qualität kooperierender Strukturen. Wie in selbstreproduzierenden Systemen hing die Evolution eines lebensfähigen, lebensähnlichen Systems von den symbiotischen Strukturen innerhalb des Systems ab.

Allein die Idee, diese Sache überhaupt mit einer solchen Fragestellung zu verbinden, war zu ketzerisch. Dennoch, so Rasmussen, passierte hier etwas. Das System war weniger eine Simulation als vielmehr eine Alternative dazu. Was es genau war, blieb undefiniert, doch es war etwas, und allein diese Tatsache rechtfertigte bereits das Experiment. Wenn wir glauben, dass es möglich ist, die Logik des Lebens zu extrahieren und in ein anderes System zu stecken, dann müssen wir auch annehmen, dass es eine bestimmte Realität innerhalb der VENUS-Welt gibt, die genauso real ist wie unsere Wirklichkeit, waren seine Schlussfolgerungen. Rasmussens Ansatz war klassisch für die KL-Forschung: Man hatte eine Sicht zu akzeptieren, bei der die intuitive Beurteilung zuerst mal zurückgestellt werden musste. Man riskierte also einen Sprung ins kalte Wasser, der nur wegen der Geschlossenheit des Systems und durch logische Untermauerung der alternativen Universen etwas erleichtert wurde. Der dänische Physiker erkannte die Schwierigkeiten, die durch diesen Schritt hervorgerufen wurden, er bestand aber leidenschaftlich darauf, dass etwas unternommen werden müsse. Zwischen Information, Leben und Wirklichkeit gibt es nun folgenden Bezug: Wenn ein universeller Computer tatsächlich universal ist und jeden Prozess nachbilden kann (Postulat von A. Turing), die Substanz des Lebens ein Prozess ist (Postulat von J.v. Neumann) und es Merkmale gibt, durch die lebende von nichtlebenden Dingen unterschieden werden können, dann ist Computerleben möglich. Wenn diese Computerlebensformen genauso leben wie wir, erlebt ein solcher künstlicher Organismus eine Wirklichkeit, die für ihn genauso echt ist, wie es unsere „wirkliche“ Realität für uns ist. Daraus folgt, dass unsre Realität (R1) und seine (R2) einen identischen ontologischen Status haben. Obwohl R2 in R1 eingebettet ist, ist R2 dennoch unabhängig von R1!

Realität und Physik

Die letzte Aussage beinhaltete eine wunderbare Rechtfertigung die Erschaffung künstlicher Universen. Wenn Rasmussens Sicht der Realität einmal akzeptiert war, würde sich eine Reihe einzigartige Möglichkeiten ergeben. Zum ersten Mal wäre es dann möglich, Qualitäten des Lebens im Allgemeinen von der Beschaffenheit einer, möglicherweise anomaler Lebensformen zu trennen, die sich bisher VENUS-Welt offenbart hatten. Was geschah nun in der VENUS-Welt? Zellularautomaten und Computergenerationen von selbstregulierenden Netzwerken zeigen einigen Qualitäten, die man bisher nur dem Leben zuschreibt. d.h. nicht, dass diese Systeme lebten, aber sie befanden sich in einem Bereich zwischen der Unbelebtheit eines Steins und der Vitalität eines Bakteriums – Protoleben gewissermaßen. KI-Forscher synthetisierten in vielen dieser Systeme Vorformen des Lebens, aus denen sich explosionsartig künstliche Chemie und Physik und künstliche Welten entwickelten, in denen lebensähnliches Verhalten entstand. Irgendwann in der Erdfrühgeschichte gab es noch kein biologisches Leben. Da es aber heute zweifellos existiert, muss es einen Zeitpunkt seiner Entstehung gegeben haben; einen Zeitpunkt, ab dem sich die unbelebte physikalische Natur neu organisierte und komplexisierte. Es scheint eine grundlegende organisatorische Kraft zu geben, die dazu führt, dass sich Leben spontan entwickelt. Etwas zu erschaffen, dass „Leben“ genannt werden kann, scheint keinen Naturgesetzen o.a. Hindernissen zu widersprechen. Dagegen, dass wir Leben, vor allem seine Entstehung verstehen werden, gibt es keine prinzipiellen Hindernisse. Die Natur, die Biosphäre, zeigt die Richtung. Wenn Forscher lange und oft genug Versuche durchführen und messen, was sie wann und wie gemacht haben, werden sie eines Tages mit hoher Wahrscheinlichkeit die „Kräfte“ verstehen, die dazu führten. Die neue Methode der KL-Experimente hat das Potenzial, uns generell ein tieferes, umfassendes Verständnis der biologischen Geheimnisse zu vermitteln, einschließlich derer, die mit der Entstehung des Lebens zu tun haben. Dem KL-Gebiet zugehörig sind aber auch im Gegensatz zu computerisierten Ansätzen Versuche mit Enzymen, die ihre Replikationsaktivität selbst übernehmen sollen; im Falle eines Erfolges handelt es sich auch hier dann um KL: ein selbstreplizierendes System, das auf den Darwinistischen Evolutionsgesetzen beruht – eine Definition des Phänomens Leben aus Sicht der Laborforscher, die versuchen, seine Entstehung in einem Reagenzglas nachzuvollziehen.

Auch nach Ansicht von Kybernetikern[5] sind biologische Organismen im Wesentlichen Maschinen. Ist diese (philosophische) Annahme berechtigt, dann müsste es uns möglich sein, Dinge zu bauen bzw. Wesen zu erschaffen, die lebensähnlich sind. Der Kybernetik-Ansatz geht stillschweigend von einer analogen Fusion aus Künstlichem und Natürlichem aus. In ihr ist die Welt ein kontinuierlicher und kein digitaler Prozess. Kybernetische Vorführmodelle waren früher homöostatische Vehikel, die durch rückgekoppelte Schleifen in einem bestehenden Gleichgewicht gehalten wurden und dadurch etwas wie Instinkt besaßen. Doch dann nahm die Technologie eine digitale Wende und der Ansatz der rechnergestützten Biologie, die auf fassbaren Informationen beruht, ersetzte die analoge Kybernetik. Dennoch führte die Idee einer gemeinsamen Grundlage von Biologie und künstlicher Simulation dazu, dass Maschinen durch das Bottom-up-Prinzip dazu gebracht werden können, sich ähnlich wie Tiere an ihre Umgebung anzupassen, indem man mit einer zufälligen Simulation begann und die Natur „hinein programmierte“, die daraufhin ihr Werk – nämlich Evolution – beginnen konnte. Hätte man dann genug über die Mechanismen der Natur gelernt, ließen sich diese in mathematische Formeln prägen und dann würden lebensähnliche Formen entstehen. Doch die Prämisse der computerorientierten KI-Forschung war, dass sich Computer nach dem entgegengesetzten Top-down-Ansatz wie Organismen verhalten könnten. Nach diesem Ansatz sollten sich Strukturen nicht entwickeln, sondern wurden dem System aufgezwungen. In der Natur erfolgen zahlreiche Vorgänge, aus denen sich globales Verhalten entwickelt, zeitlich parallel, während bei den Computersimulationen die einzelnen Vorgänge bzw. Rechenschritte aufgrund der seriellen Computerstruktur nacheinander abliefen. Bis der Parallelrechner erfunden wurde; eine Maschine, die über mehrere, gleichzeitig arbeitende Prozessoren verfügt. Die Evolution ist ähnlich wie das Lernen selbst eine Art von Anpassung an die Umwelt, doch im Unterschied zum Lernen ist sie über Generationen hinweg wirksam. Evolution ist gegenüber dem Lernen auch die bessere Form der Anpassung, denn ein Organismus ohne Augen kann zwar zu seinen Lebzeiten keine Augen entwickeln, aber der Vorfahre könnte einer mit Augen sein. Wenn die Evolution bei Lebewesen funktioniert, warum dann nicht auch bei Computerprogrammen? Dazu könnte man mit einer ungeordneten Struktur beginnen, um dann den Wirkungsmechanismus der Natur bzw. der Biosphäre nachzuahmen und dann sich Verhalten entwickeln zu lassen. Der Prozess der gleichzeitigen Reproduktion aller Organismen einer Generation verliefe analog zur Arbeitsweise der Natur, in der verschiedene Prozesse ebenfalls gleichzeitig abgewickelt werden. Die Evolution lässt sich als kreativer Prozess verstehen, als Fähigkeit, aus Nichts etwas zu machen.

Genetischer Algorithmus

Mit der Einführung des genetischen Algorithmus – GA – in die KL-Forschung durch J.H. Holland konnte die Arbeitsweise der Evolution logisch reproduziert werden. Ein GA ist eine Art Formel (oder auch ein Rezept oder ein Schlüssel) zur allgemeinen Problemlösung. Der GA beruht auf genetischen Prinzipien. Er bedient sich der Evolution, um optimierte Computerfunktionen zu entwickeln. Außerdem ermöglicht er einen Einblick in die Arbeitsweise der Evolution. Mit dem GA lassen sich natürliche Phänomene untersuchen, denn er lehnt sich an natürliche Prinzipien an und verkörpert die Hauptmerkmale der Evolution; damit verhält er sich wie ein Organismus. Der GA beruht auf einem essentiellen, funktionalen Antriebsmechanismus, der mit der genetischen Evolution verbunden ist. Er benutzt diese, um ein mit der Natur vergleichbares Verhalten in der synthetischen Welt zu erzeugen. Außerdem stützt er die These, dass die zentrale Information sowohl in biologischen als auch in künstlichen Systemen auf zweierlei Weise betrachtet werden muss; nämlich als genetische Information, die verdoppelt wird und als Instruktion, die ausgeführt werden muss. Der GA erzeugt robuste Programme und künstliche Anpassungsleistung mithilfe der Mechanismen der Evolution. Dass sich der GA sehr nahe an der natürlichen Fortpflanzung orientiert, wird ersichtlich im Vergleich mit der biologischen Reproduktion. Im Unterschied zu diploiden Zellen, die einen doppelten Chromosomensatz aus mütterlichen und väterlichen Erbanlagen enthalten, sind Gameten – Zellen, die für die Fortpflanzung zuständig sind – haploid. Während der Meiose können Teile der Chromosomen während des „Crossing-over“, eines Überkreuzens der Chromatiden, untereinander ausgetauscht werden, wodurch die Gameten-Chromosomen sowohl mütterliche als auch väterliche Gene bekommen können. Während der Paarung verschmelzen 2 Gameten wieder zu einer diploiden Zelle; Gene können dabei mutieren und den Phänotyp[6] beeinflussen.

Der GA übersetzt diesen Prozess in den Bereich der Logik und Mathematik, wobei das Genom als Kette binärer Zahlen wiedergegeben wird, die als Chromosom angesehen werden kann, auf dem die Gene an bestimmten Orten angesiedelt sind. „Allele“ sind wiederum unterschiedliche Variationen der Gene. Z.B. kann das Gen für Augenfarbe die Allele für braune oder blaue Pigmente enthalten. Bei einem GA kann jede markierte Stelle auf den Ketten als Gen gedeutet werden; die Allele sind hier Sätze von binären Alternativen, also Gruppen von Einsen und Nullen, die sich an bestimmten Orten der Ketten befinden. Der GA ist im Gegensatz zur natürlichen Evolution, die Mega- und Gigajahre braucht, wesentlich schneller, um Probleme zu lösen. In schnellen Computern durchlaufen Millionen und Milliarden von Generationen eine künstliche Evolution während einer Mittagspause. GAs bewirken bei künstlich-virtuellen Lebensformen, dass eingebaute Mutationen kaum Einfluss auf die Anpassung an das künstliche Ökosystem haben. Z.B. hatte die künstliche Welt von „Polyworld“ nur durch Benutzung eines Crossing-over und nicht aufgrund von Mutationen nicht nur lebensähnliche Verhaltensweisen aus ursprünglich zufälligen Genotypen hervorgebracht, sondern sogar zu einer Spezialisierung bzw. Artenbildung bei Organismen geführt. Angesichts dieser Forschungen scheint die Bedeutung von Mutationen für die Evolution weit überschätzt worden zu sein; das Crossing-over bzw. die Rekombination stellt sich als weit bedeutender heraus. Mutationen kommen 10¹⁸-mal seltener vor als das Crossing-over. Etwa 1 von 10⁷ Genen ist während des Reproduktionsprozesses von einer Mutation betroffen. Es ist eine Ironie, dass der scheinbar überragend wichtige Prozess so viel seltener vorkommt als der als unwichtig angesehene. Dass die anerkannte biologische Lehrmeinung immer noch davon ausgeht, dass Mutationen sehr viel wichtiger seien als Rekombinationen, könnte viele Mathematiker und Informatiker davon abgehalten haben, Evolutionsmodelle zu konstruieren. Die Simulation eines biologischen Systems, dass von den gleichen Gesetzen und Kräften angetrieben wird, die auch für die natürliche Evolution gelten und verantwortlich sind, müsste neue und bisher nicht verfügbare Einsichten in diesen Prozess bringen. In KL-Simulationen können durch das Crossing-over wichtige und gut angepasste Bausteine in der nächsten Generation übernommen werden und bilden die Basis für eine erfolgreiche Genomentwicklung. Treffen erfolgreiche Blöcke zusammen, entstehen neue und innovative Ansätze für Problemlösungen in der artifiziellen Umwelt. Damit liefert der Prozess das, was der größte Vorteil der Evolution ist – die ständige Erneuerung beim Versuch, sich besser anzupassen. Dass lokale Muster etwas Größeres, Umfassenderes erzeugen können, beweisen bereits Zellularautomaten.

Wie das funktioniert, erklärt das „Schematheorem“ (von J.H. Holland). Es erklärt, wie Bausteine ihre Kräfte und Fähigkeiten in GAs ummanifestieren und was die Grundlage für die populationsweite Erhaltung von Genen in der natürlichen Biologie ist. „Schema“ steht hier für eine „Ähnlichkeitsschablone“, die alle Zahlenketten beschreibt, die einen o. mehrere Bausteine enthält. Jede Kette, die diese Bausteine enthält, ist ein Beispiel für das Schema, egal welche Zahlen die Kette sonst noch enthält. Wenn nun eine gewisse Genkombination bei einem GA-Organismus zu einem bestimmten Phänotyp führt und das Chromosom während der Rekombination (= Crossing-over) an einem vorbestimmten Punkt gespalten wird, werden einige Allele durch Partnerallele ersetzt. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Allele-Kombination dabei verloren geht, ist direkt proportional zu ihrer Entfernung voneinander auf dem Chromosom. Dass ein Baustein gespalten wird, ist dann umso unwahrscheinlicher, je kompakter er ist. Bei der großen Mehrheit der virtuellen KL-Reproduktionen ist die Kombination auch in der nächsten Generation vorhanden. Entwickelt ein kompakter Baustein, der aus sehr wenigen und außerdem benachbarten Bits besteht, eine zusätzliche Anpassung, kann sich dieses Verhalten mit großer Wahrscheinlichkeit auch im Genpool durchsetzen. Durch seine Kompaktheit übersteht der Baustein die Rekombinationen und kann so auch die nächste Generation überleben. Mit jedem Generationswechsel steigt seine Überlebensfähigkeit und Vermehrungshäufigkeit, denn die mit seinen Eigenschaften ausgestatteten KL-Organismen sind sichere Reproduktionskandidaten. Jeder Nachkomme dagegen, der den Baustein spaltete, oder sich durch Genmutationen veränderte, war weniger überlebensfähig und weniger für die Fortpflanzung geeignet. Das Schematheorem erklärt also, wie Genkombinationen, die zu klugen Verhaltensweisen führen, bestehen bleiben, nachdem sie durch zufälliges Crossing-over oder durch Mutationen entstanden. In den KL-Experimenten konnten einzelne Ketten einer bestimmten Generation überprüft werden und umweltbezogene Ansätze ausgewählt werden, indem entsprechende Bausteine isoliert wurden. Bei der Untersuchung der Schemata verfolgte man, wie sich die Bausteine ausbreiteten und zusammen wirkten. Die KL-Forscher konnten erkennen, wie sich die gesamte Population virtueller Lebensformen über Generationen hinweg an ihre synthetische Umwelt anpasste.

Auch echte Gengruppen arbeiten nach dem Schematheorem (von J.H. Holland). Es beweist, dass das Crossing-over bzw. die Rekombination die eigentliche treibende Kraft der genetischen Evolution ist. Dieser Dogmenwechsel vollzieht sich bei den Biologen jedoch nur zögernd, weil die Hinweise aus mathematischen Modellen kommen, statt aus der Laborbiologie. Immer noch geben Biologen nur ungern zu, dass GAs nicht nur Simulationen der Evolution, sondern tatsächlich Beispiele für sie sind. Ebenso wie künstliche Vögel namens „boids“ Schwärme bildeten und echtes Schwarmverhalten entwickelten. Eine Ausnahme unter den Biologen ist R. Dawkins, der grafische Computerorganismen namens „Biomorphe“ entwickelte, einfache Strichzeichnungen, deren Aussehen von Parametern beeinflusst wurde, die Merkmale wie Verzweigung, Gliederung und Struktur bestimmten. Für ihn waren diese Parameter Gene, die die durch Mutation beeinflusst werden konnten.

Wie auch die GAs entwickelten sich die Biomorphe durch künstliche Selektion. Ihre Angepasstheit wurde subjektiv von der Person bestimmt, die zufällig gerade den Computer bediente. Ein Reproduktions- und Mutationsalgorithmus erzeugte Nachkommen der Überlebenden. Die Idee dahinter war, inwieweit sich die Biomorphe zu etwas ganz anderem als das zufällig gewählte Original entwickeln konnten. Dawkins Computergrafiken entwickelten sich schnell über die Pflanzenwelt hinaus in die Insektenwelt; es entstanden u.a. Kerbtiere, für die die irdische Natur bzw. Biosphäre Gigajahre brauchte; der Computer dagegen nur Minuten. Die Insekten bekamen bald Gesellschaft von anderen Lebensformen. „Biomorphland“ wurde zu einem komplexen Ökosystem, indem nicht nur Kreaturen wie Skorpione und Bienen entstanden, sondern auch Spinnen, Fledermäuse und Vögel. Sogar (menschlich-)technische Schöpfungen wie Düsenflugzeuge und Mondlandefähren entwickelten sich. Das Computerspiel folgte dennoch den Regeln der Natur. Die Entwicklung der Wesen war kein Schöpfungsakt, sondern man entdeckte die Wesen, da sie in gewissem Sinn als mögliche Permutationen eines bereits vorhandenen Satzes von Genen und einer gewissen Anzahl von Mutationen bereits vorhanden waren. „Biomorphland“ lässt sich auch als „Genetic Space“ auffassen, als eine Art mathematischen Atlasses, der alle möglichen Lebensformen topografisch einordnet. Wesen mit identischer Genzusammensetzung teilen sich ein Biotop; Wesen mit nur einer Mutation leben in direkter Nähe usw. je unterschiedlicher die Genotypen waren, umso weiter waren sie vom Ursprungsort entfernt. Ein Insekt, das sich durch 29 Mutationen von seinem Urahn entfernt hatte, befand sich, in genetischen Abständen gemessen, 28 Schritte weiter weg; da es aber für jede Mutation etwa 0,5 Billionen verschiedener Variationsmöglichkeiten gibt, (jedes seiner 9 Gene hat 19 mögliche Allele) beträgt die Anzahl möglicher Biomorphe nach 29 Schritten etwa 1,76 x 10³²² .