Interdisziplinäre Verwirrung

Jeanette Wing hat eine Mission: Sie will allen Menschen - insbesondere aber Schülerinnen und Schülern - das "computational thinking" beibringen. Was damit gemeint ist, ist schwer zu übersetzen - hierzulande würde man vielleicht sagen: das informatorische Denken, aber das sagt für Leute, die sich mit dieser Frage noch nie beschäftigt haben, ungefähr soviel aus wie "beeblebritsche foobar". Nehmen wir also ein kleines Beispiel: Neulich, als sie mal wieder ihren morgendlichen Kaffee in der Cafeteria geholt hat, erzählt Frau Wing, sei ihr aufgefallen, dass man immer dafür in der Regel sehr lange anstehen muss. Dem geübten Informatiker fällt aber sofort auf, dass die Organisation einer Cafeteria nur eine spezielle Repräsentation des Pipelining-Problems ist – man muss sich also nur überlegen, wie man den Prozess der Kaffee-Ausgabe geschickt genug in Unterprozesse aufteilt, die man parallelisieren kann. Ach ja, ich vergaß zu erwähnen: Wing arbeitet bei der "National Science Foundation" der USA und will diese Art des Denkens im ganz normalen Schulunterricht verankern – vor allem in der Unterstufe. Müssen die das wirklich lernen? Ich meine, ich finde es schon gruselig genug, dass die jungen Menschen neue Hard- und Software gefühlt um einen Faktor 20 schneller adaptieren als ich. Und jetzt sollen die auch noch Algorithmen und Datenstrukturen mit der Muttermilch einsaugen.

Und was bedeutet das für ihre geistige Entwicklung? Ganz im Ernst: C. P. Snow hat in seinem Essay "Two Cultures" vor fünfzig Jahren die These vertreten, es gäbe zwei unterschiedliche Arten, wissenschaftlich zu denken: eine geisteswissenschaftiche und eine naturwissenschaftliche. Mittlerweile gibt es mindestens noch eine weitere: die der Informatik.

Aber was bitte macht eigentlich wissenschaftliches Denken aus? Ich habe mal gelernt, dass Wissenschaft im wesentlichen so funktioniert: Ich beobachte mein zu untersuchendes System, erarbeite mir eine Hypothese darüber, wie das ganze funktioniert und denke mir ein Experiment aus, mit dem ich eine Vorhersage über das System machen kann. Dann führe ich das Experiment durch, und wenn die Hypothese stimmt, wird die Vorhersage erfüllt – prima, dann liefert mein Modell eine zumindest in dieser Frage brauchbare Beschreibung. Nun habe ich kürzlich verblüfft zur Kenntnis genommen, dass es beispielweise unter seriösen Ökonomen als eher unwissenschaftlich gilt, Prognosen über den zukünftigen Verlauf der Wirtschaft zu machen. Wenn nun aber die Ökonomen keine Vorhersagen machen wollen oder können, ist das dann noch eine Wissenschaft zu nennen?

Spannend ist auf der anderen Seite die Erkenntnis, dass echter wissenschaftlicher Fortschritt zunehmend in disziplinären Randbereichen stattfindet: In der Mechatronik, Bionik und Robotik etwa, Komplexitätsforschung und Netzwerktheorie, bei der Anwendung von Erkenntnissen der Neurologie und Psychologie auf die Mensch-Maschine-Interaktion oder der Simulation kompletter biologischer Systeme. Vielleicht ist es ja so, dass interdisziplinäre Forschung deswegen so fruchtbar ist, weil sie Wissenschaftler dazu zwingt, bekannte Fragen unter völlig neuen Gesichtspunkten neu zu durchdenken. (wst)