Das faszinierende Experiment von Adrian Thompson

Die technologische Evolution hat uns oft gezeigt, dass Kreativität und Problemlösung in Bereichen entstehen, in denen wir es am wenigsten erwarten. Ein faszinierendes Beispiel hierfür ist die Arbeit von Adrian Thompson, der in den 1990er Jahren ein einzigartiges Experiment durchführte, das wichtige Implikationen für die Zukunft der Technologie und der Schaltkreis-Entwicklung hat. Thompson erforschte, was passieren würde, wenn die Prinzipien der biologischen Evolution auf Schaltkreise angewendet würden, und seine Ergebnisse zeigen, wie „Evolution“ auf unerwartete Weise neuartige technische Lösungen hervorbringen kann.

Schaltkreise, Evolution und Innovation

Thompson stellte sich eine einfache, aber tiefgreifende Frage: Wie könnten sich Schaltkreise entwickeln, wenn sie nicht von Ingenieuren entworfen, sondern den Grundsätzen der Evolution überlassen würden? In der Natur werden Lebewesen nicht nach einem bestimmten Plan erschaffen, sondern passen sich über Generationen an ihre Umwelt an. Thompson versuchte, diesen Prozess auf die Schaltkreisentwicklung zu übertragen, indem er ein experimentelles Umfeld schuf, in dem sich Schaltkreise „evolutionär“ weiterentwickeln konnten.

Die Grundlagen des Experiments

Zwischen 1993 und 1997 startete Adrian Thompson eine Serie von Experimenten mit sogenannten „field-programmable-gate-arrays“ (FPGA). Das sind Mikrochips, die ein Feld von 64×64 transistorisierten logischen Zellen (logische Gatter) enthalten, die alle auf verschiedene Funktionen programmiert und untereinander vernetzt werden können. Programmiert werden solche Chips, indem man eine Reihe von Bits in den Speicher lädt. Diese Bit-Reihen sind ähnlich dem DNS-Code und man kann sie untereinander ebenso rekombinieren, wie das Erbgut von Zellen. Genau das tat Thompson auch, verwendete aber nur ein Ausschnitt-Array von 10×10 logischen Zellen, also nur 100 der 4096 verwendbaren Gatter. Der entscheidende Unterschied zu herkömmlichen Computern lag darin, dass Thompson sich gegen eine reine Simulation mit Software entschied. Stattdessen wollte er echte Schaltungen nutzen, eben diese FPGA, um zu sehen, welche Lösungen die Evolution in der realen Welt hervorbringt.

Das Ziel dieses Experiments war es, einen Schaltkreis zu entwickeln, der zwei unterschiedliche Töne (1000 Hz und 10.000 Hz) unterscheiden konnte. Dieser Schaltkreis sollte auf den niedrigen Ton mit einem niedrigen Spannungssignal (0 Volt) und auf den hohen Ton mit einem hohen Signal (5 Volt) reagieren. Ein Ingenieur hätte wahrscheinlich eine herkömmliche Schaltung entworfen, die auf etablierten elektronischen Prinzipien basiert – Thompson jedoch überließ diese Aufgabe der Evolution.

Evolution im Mikroschaltkreis: Wie funktioniert das?

Der Evolutionsprozess, den Thompson verwendete, ähnelt der natürlichen Selektion. Zuerst wurden 50 zufällige Schaltkreise erstellt, die aus mit Zufallsgenerator erstellten Bitreihen bestanden, die den Aufbau der Schaltung definierten. Diese Schaltkreise wurden getestet, um herauszufinden, wie gut sie die beiden Töne unterscheiden konnten. Die am besten funktionierenden Schaltungen wurden selektiert und untereinander rekombiniert, ähnlich wie Gene in der biologischen Evolution vermischt werden. Diese bewusste Auswahl stellte dabei nur den natürlichen Kontext nach, der eine erfolgreiche Anpassung auch bei Genveränderungen durch bessere Überlebenschancen belohnt. Generation für Generation wurden die Schaltkreise getestet, optimiert und selektiert, bis sich eine Lösung herausbildete.

Nach etwa 200 Generationen erzeugten die Schaltkreise Signale, die den beiden Tönen annähernd entsprachen. Doch erst nach ungefähr 4000 Generationen war eine Schaltung entstanden, die die beiden Töne zuverlässig unterscheiden konnte – eine überraschend einfache, aber effektive Lösung: Ein tiefer Ton führte zu 0 Volt, ein hoher Ton zu 5 Volt.

Überraschende Ergebnisse und unerwartete Lösungen

Eine der erstaunlichsten Entdeckungen des Experiments war, dass die evolutionär entwickelten Schaltungen wesentlich weniger logische Gatter verwendeten als erwartet. Obwohl der ursprüngliche Schaltkreis aus 100 logischen Gattern bestand, stellte Thompson fest, dass die Evolution eine Lösung mit nur 32 Gattern entwickelte. Der Rest konnte entfernt werden, ohne die Funktion zu beeinträchtigen.

Aber es kam noch zu einer weiteren, fast mysteriösen Entdeckung: Einige der Gatter schienen nicht physisch verbunden zu sein, hatten also keinen offensichtlichen Einfluss auf den Schaltkreis. Dennoch funktionierte die Schaltung nur dann korrekt, wenn diese scheinbar nutzlosen Gatter intakt blieben. Thompson vermutete, dass diese Gatter auf eine unerklärliche Weise, möglicherweise durch elektromagnetische Rückkopplung, mit dem Schaltkreis kommunizierten – etwas, das in einer Computersimulation kaum zu entdecken gewesen wäre. Schlussendlich fasst Thompson die Analyse dieser Schaltung so zusammen: „Ich habe nicht die geringste Ahnung, wie das funktioniert.“

Implikationen für die Technik und KI-Entwicklung

Thompsons Experiment zeigt eindrucksvoll, dass evolutionäre Prozesse in der Lage sind, kreative und unkonventionelle Lösungen zu entwickeln, die weit von den herkömmlichen Ansätzen der Ingenieurkunst abweichen. Dies hat wichtige Implikationen, nicht nur für die Schaltkreisentwicklung, sondern auch für die Art und Weise, wie wir über künstliche Intelligenz (KI) und die Entwicklung autonomer Systeme nachdenken. Der evolutionäre Ansatz zeigt, dass es Lösungen gibt, die außerhalb des konventionellen menschlichen Denkens liegen, und dass Maschinen möglicherweise effizientere oder neuartige Wege finden können, Probleme zu lösen.

Evolutionäre KI?

Die künstliche Intelligenz steht vor ähnlichen Herausforderungen wie Thompsons Schaltkreise. Maschinen, die von Menschen programmiert werden, sind oft darauf beschränkt, was sie durch unsere Perspektiven und Parameter „lernen“. Der evolutionäre Ansatz bietet hier eine spannende Alternative: Was, wenn wir Maschinen evolutionär lernen lassen? Solche Maschinen könnten unkonventionelle, aber extrem effiziente Lösungen für komplexe Probleme entwickeln, die Menschen nicht vorhersehen können.

Dies könnte nicht nur in der Entwicklung neuer Schaltungen nützlich sein, sondern auch in anderen Bereichen, etwa in der Medizin, Robotik oder sogar bei der Gestaltung zukünftiger sozialer Systeme, in denen auch Technik eine tragende Rolle spielt. Indem wir evolutionäre Prinzipien anwenden, könnte die Technik der Zukunft nicht nur funktional, sondern auch in gewisser Weise autonom und „lebendig“ werden, da sie in der Lage ist, sich ständig zu verbessern und sich an neue Herausforderungen anzupassen.

Das Potenzial des evolutionären Idealismus

Das Experiment von Adrian Thompson illustriert auch eine philosophische Dimension, die tief mit meinem Evolutionären Idealismus verknüpft ist. Mein theoretischer Ansatz operiert sowohl auf der technologischen als auch auf der metaphysischen Ebene und besagt, dass Evolution nicht nur auf biologische Organismen beschränkt ist, sondern auch in der Entwicklung von Technologien und in der menschlichen Bewusstseinsentwicklung eine Rolle spielt. Evolution ist das Grundprinzip des gesamten Kosmos, vom Urknall bis zum Punkt Omega. Diese Sichtweise kann tiefgreifende Auswirkungen auf unser Verständnis der Welt und unserer Rolle darin haben, wie auch auf das, was wir von Technologien der Zukunft erwarten.

Fazit: Die Evolution der Technologie hat gerade erst begonnen

Das Experiment von Adrian Thompson zeigt, dass die Zukunft der Technologie vielleicht nicht in der perfekten Planung und Kontrolle liegt, sondern in der Fähigkeit, evolutionäre Prozesse zu nutzen, um kreative und überraschende Lösungen zu finden. In einer Welt, in der sich künstliche Intelligenz und autonome Systeme immer schneller entwickeln, könnte diese Art des Denkens entscheidend sein, um neue Durchbrüche zu erzielen – in der Technologie, der Philosophie und darüber hinaus.

Die Evolution, ob in der Natur oder in der Technik, überrascht uns immer wieder mit ihrer Fähigkeit, aus Chaos Ordnung zu schaffen – und vielleicht ist das genau der Weg, den wir gehen müssen, um die technologischen und sozialen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu bewältigen.