In einem Eintrag
im Mai 2012 dieses Blogs wurde das Begriffspaar Abstrakt-Konkret wegen seiner
Bedeutung in der Informatik kurz diskutiert. Dem Kollegen Hartmut Wedekind [1]
folgend habe ich vor allem die
Bedeutung im Sinne der mathematischen Logik hervorgehoben. Ein Beispiel, das
dies illustriert, lautet:
2 Äpfel, 3 Birnen, 6 Erdbeeren und 10 Weintrauben
→ 21 Stücke Obst, oder besser etwa 2 Kilo Obst
Obst ist hier eine Abstraktion für vier vorkommende Obstarten. Würde
man Äpfel
aufteilen in Cox Orange, Granny Smith, Renette, Schöner aus Boskoop und Weißer Klarapfel
wäre das eine Konkretisierung, also die Umkehrung einer Abstraktion. Eng damit verwandt ist die Differenzierung. Zum Konkretisieren holt man die Äpfel aus dem Baum. Zum Differenzieren wird gemessen und gewogen. Im
Englischen würde das Wort Diskriminierung (engl. to discriminate) besser
passen. Im Deutschen hat es aber eine Wertverschiebung erfahren. Die
Mehrdeutigkeit von Differenzieren (engl. to differentiate) ist leichter zu
verkraften.
Differenzierung und Konkretisierung tut not
Nicht nur Wedekind, auch viele andere Kollegen, bemühten sich, ihren
Schülern und Studenten klarzumachen, wie wichtig für sie Abstrahieren sei. Dies
ist leider nur die Hälfte der Geschichte. Der Denkfehler scheint historisch
bedingt zu sein. In den Anfängen der automatischen Datenverarbeitung,
insbesondere in der so genannten Lochkartenzeit, war es ein ökonomisch wichtiges
Prinzip, das zu dieser Blickwinkelverengung führte. Es mussten Abstraktionen
gesucht werden, um Effizienz zu erreichen. Was wirtschaftlich geboten war,
wurde zu etwas Gutem erklärt. Inzwischen ist es an der Zeit, um umzudenken.
Unsere Technik hat ein Stadium erreicht, in dem sie uns nicht mehr zum
Abstrahieren zwingt, zu Beschränkungen der Individualität. An die Stelle einer
Nummer dürfen wieder Name und Adresse treten, sogar in Groß- und
Kleinschreibung und mit Umlauten. Damit können Kunden, Mitarbeiter, Produkte oder Bauteile identifiziert werden. Die Technik kann helfen, unerwünschte Gleichschaltungen zu
vermeiden. Anstelle einer Vermassung durch Automation kann die
Individualisierung dank Technik treten, eine Explosion von Ausprägungen, eine
Präferenz für Vielfalt. Computer haben keine Angst vor Komplexität, lediglich ihre Programmierer. Kundenspezifische Massenfertigung (engl. mass
customization) sollte nicht auf den Automobilbau beschränkt bleiben,
sondern kennzeichnend für jedes moderne System sein, vor allem für solche, die
mit Menschen zu tun haben.
Lernen sollten junge Menschen, dass die Differenzierung immer Vorrang
hat. Wenn wir nicht differenzieren, brauchen wir auch nicht zu abstrahieren.
Abstrahieren ist nur eine Hilfe, allerdings eine sehr wichtige. Ohne sie erhält
unser Weltbild keine Struktur. Normalerweise erfolgt die Strukturierung erst
anhand vorhandener Objekte, nicht vorher. Apriorismus nennen die
Philosophen diese fragwürdige Tendenz. Nachdem wir erkannt haben, dass Äpfel
und Birnen sich unterscheiden, stellen wir später fest, dass sie einiges
gemeinsam haben. Das Gemeinsame erkennen wir – zum Beispiel auf dem
Marktplatz ̶ daran, dass sie am selben
Stand angeboten werden. Käse, Milch und Hühner gibt es woanders. Durch das
Klassifizieren in Objekthierarchien ordnen wir die Welt. Mit Änderungen des
Wissens ändert sich auch die Struktur, die wir ihm aufgeprägt haben. Für
dynamisch sich ändernde Wissensgebiete kann eine zu starre Denkstruktur zur
Belastung werden.
Viele von der Mathematik beeinflusste Kollegen werden sagen: ‚So what!‘
Wir liefern doch nur die gedanklichen Werkzeuge, um mit Abstraktionen und
Differenzierungen umzugehen. Ob sie angewendet werden, überlassen wir den
Nutzern. Diese Haltung sollten wir als Unprofessionell brandmarken. Meines
Erachtens geht die Verantwortung von Pädagogen und Wissenschaftlern über das
Auflisten von Alternativen hinaus. Sie sollten dabei helfen, das Wissen der
Welt optimal zu strukturieren. Was sein persönliches Optimum ist, muss jeder
selbst lernen.
Der wissenschaftliche Fortschritt rührt primär daher, dass wir lernen besser
und genauer zu unterscheiden. Daher ist es besser, wenn junge Menschen angehalten werden auf
Nuancen zu achten. Jede Verallgemeinerung birgt nämlich große Gefahren in sich.
Ein guter Leitspruch könnte lauten: ‚Abstractions
considered harmful‘. Es folgen einige Beispiele.
- Rechner haben unendlichen Speicherplatz
- Es gibt unendlich viele ganze Zahlen
- Gleitkommazahlen stellen reelle Zahlen dar
- Computer sind mathematisch genau rechnende Maschinen
- Alle Nutzer sind gleich erfahren oder unerfahren
- Meine Programmiersprache ist für alle Nutzer gleich gut
- Flatrate lässt allen Nutzern freien Spielraum
- Werbefinanzierte Leistungen kosten den Nutzer nichts, usw.
Auch in der Naturwissenschaft erfolgen Verständnis und Fortschritt eher
durch Differenzierung als durch Verallgemeinerung. Die Geometrie stellt zwar Kreis
und Kugel deshalb in den Mittelpunkt,
weil sie leicht zu definieren und zu zeichnen sind. Sie sind jedoch schwierig
herzustellen und kommen in der Natur in reinster Form äußerst selten vor.
Dieser Tage zeigte selbst der Saturnmond Rhea sein vernarbtes Gesicht. Er zeigte
uns seine Geschichte und seine Persönlichkeit. Die Technik schließlich gelangt
nur dann zu originellen Lösungen, wenn sie sich vor allzu leichten
Verallgemeinerungen hütet. Je konkreter sie bleibt, umso besser. Da sie dem
Menschen dient, sollte sie Abstraktionen vermeiden, so gut es geht. Es sind
nicht die Abstraktionsleistungen, die zu Entdeckungen und Erfindungen führen,
sondern neue Differenzierungen.
Nur die Mathematiker wagen es mitunter zu sagen, dass regulär (also
niedrige Variationsvielfalt) schön sei, und dass schön zu sein als Grund gilt, wahr
oder richtig zu sein. Die mathematische Theorie
der Ästhetik hat da ihre Wurzeln. Moderne Schönheitschirurgen verdienen
sogar sehr viel Geld damit, dass viele Frauen glauben, von der Differenzierung
durch die Falten des Alters müsste man abstrahieren. Diese bewusst zu
akzeptieren, wäre vielleicht klüger.
Um von den Beispielen aus Technik und Wissenschaft zu verallgemeinern,
begebe ich mich auf ein Terrain, das voller Schlaglöcher ist, die Politik. Einerseits werden tradierte Klassifizierungen als
unpassend erklärt, etwa die als Behinderte, Neger oder Zigeuner. Andererseits
werden Unterschiede zwischen Jungen und Alten, Frauen und Männern, Begabten und Unbegabten, Faulen und Tüchtigen,
usw. wegdiskutiert. Es wird nivelliert, auch da, wo es keinen Sinn macht. Auf
Unterschiede hinzuweisen, ist politisch nicht mehr korrekt. Wir neigen dazu,
möglichst alle Bürger über den gleichen Kamm zu scheren, statt ihre Individualität
anzuerkennen oder zu betonen.
Nicht alle Strukturen sind Hierarchien
Wenn Mathematiker an Strukturen denken, denken sie sehr oft nur an
Hierarchien. Das sind (umgekehrte) Bäume oder azyklische Graphen. Manche
Anwendungen in der Informatik kommen sogar damit aus. Im Normalfall haben wir
es mit Netzstrukturen zu tun. In Unternehmen, wo Mitarbeiter fast immer von
mehreren Personen oder Funktionen (fachliche, rechtliche oder finanzielle)
Anweisungen erhalten, spricht man von heterarchischen Strukturen.
Das beigefügte Bild versucht eine Heterarchie zu veranschaulichen. Es
sind vier Halbordnungen angedeutet, in denen der Begriff ‚Mitarbeiter‘ vorkommt.
Stellt man sich für jeden anderen Begriff eine ähnliche Figur vor, entsteht ein
Netz. Wenn man sich Tausende solcher Netze vorstellt, bekommt man einen
Eindruck davon, mit was Informatiker sich beschäftigen sollten. Ganz ohne
Hoffnung bin ich nicht. Vermutlich ist Google längst auf diesem Weg.
Nur Aggregationen führen zur
Automation
Abstraktionen dienen primär dazu, Informationen, die im Moment nicht
benötigt werden und daher nur belasten, gedanklich abzuschütteln. Wir bilden
Äquivalenzen von Dingen, die eigentlich keine sind, und tun so, als ob sie
existierten. In der Informatik müssen immer wieder konkrete Daten zu Gruppen
zusammengefasst und in ihrer Gesamtheit angesprochen werden. Dabei darf
normalerweise keine Information verloren gehen. Von einer automatischen
Vergessens-Funktion ist in diesem Zusammenhang manchmal die Rede. Da ein
befriedigender Algorithmus bisher noch nicht gefunden wurde, begnügen wir uns
meist mit einer automatischen Auslagerung innerhalb der Speicherhierarchie.
Noch sammeln und speichern wir jedes Jahr mehr Exabytes (1018 Bytes)
an Daten als im Jahr davor. Dank Informatik fehlt es nicht an Medien und Geräten, die für eine sinnvolle Weiterverarbeitung dieser Datenmassen geeignet sind. Nur die Software hinkt nach.
Die Informatik hat seit ihren Anfängen mit den unterschiedlichen Aggregationsformen
von Daten und Informationen experimentiert. Bei kommerziellen Anwendungen sind
Dateien und Datenbanken das Rückgrat für formatierte Daten. Für Text, Bild und
Ton gibt es jeweils eigene Formate. Techniker begannen mit Vektoren und
Matrizen, haben dann für jedes Teilgebiet weiter Formen von Datenkollektionen
standardisiert. Sehr schnell stößt man aber an Grenzen der Austauschbarkeit.
In der kaufmännischen Informatik wird dieses Problem durch eine
indirekte Lösung adressiert. Ausgewählte Datenbanken werden periodisch in ein ‚Data Warehouse‘
übertragen. Dabei durchlaufen sie einen Umformungsprozess, auch ETL-Prozess
(Extract, Transform, Load) genannt. Anhand eines OLAP-Würfels (engl. online
analytical processing cube) werden dann die Projektionen der Daten gebildet,
die für statistische Analysen benötigt
werden.
Ähnliches ist mir für technische Daten nicht bekannt. Was die Daten
eines komplexen Teiles im Auto- oder Flugzeugbau beschreibt, hat keinen Bezug
zum Bauwesen oder der Vermessungstechnik, von Anatomie, Astronomie, Biologie, Chemie und
Geologie ganz zu schweigen. Sollte es nicht von Vorteil sein, wenn alle diese
Daten eine gemeinsame Form der Beschreibung hätten? Bitketten und Zeichenfolgen
scheinen mir ein äußerst primitives Niveau der Daten-Kommunikation zu sein. Mögliche
Lösungen findet man bestimmt nicht in Mathematik-Büchern. Suchen sollte man sie
in Produkt-Spezifikationen oder Patenten von Computergrafik-Anbietern wie Adobe,
AutoCAD oder Wolfram Research.
Quintessenz
Wir sollten die Unterschiede mehr betonen als die Gemeinsamkeiten. Der
Schritt zur Abstraktion heißt nämlich zu oft, dass man aus der Realität und der
individuellen Verantwortung entfliehen möchte ins Unverbindliche, in die ideale
Welt ohne Grenzen und Beschränkungen. Weder die grüne Wiese ist das Ideal der
Ingenieure, noch das Abstrakte. Nicht alles Konkrete muss aus Beton sein (engl.
concrete).
Die Informatik sollte keine Angst vor nicht-hierarchischen Strukturen
haben. Die Welt ist voll davon. Auch sollte man über mächtige und flexible
Aggregationen nachdenken. Langwierige Transformationen sind nur die zweitbeste
Lösung. In der augenblicklichen historischen Situation sind sie durchaus
akzeptabel. Informatiker dürfen, ja sollten aber auch nach langfristigen,
optimalen Lösungen suchen. Die Branche hat bereits Schlagworte wie ‚Big Data‘ und ‚Sharing‘ zur Hand.
Die Informatik kommt nicht umhin, sich von der Denkweise und den Zielen
der Mathematik zu befreien. Was die als Fußgängerin groß gewordene Leihmutter
Mathematik kennen und lieben gelernt hat, mag den Auto fahrenden und Flugzeug
fliegenden Kindern und Enkeln nicht immer helfen. Nach über 50 Jahren sollte die
Informatik sich von mathematischen (oder gar philosophischen) Denkmodellen zu lösen
beginnen und langsam damit anfangen, selber zu denken.
Zusätzliche Referenz
- Wedekind, H., · Ortner , E., ·Inhetveen, R.: Informatik als Grundbildung, Teil III: Gleichheit und Abstraktion. Informatik-Spektrum 27,4 (August 2004), 337-341
Nachtrag am 25.3.2013 von Hartmut Wedekind:
Ein kurzer Bericht ist beigefügt über eine philosophische Podiumsdiskussion in Darmstadt. Der Bericht hat den Titel ,Richtung und Sinn als Abstraktion'.
NB: Die Diskussion des Themas Abstraktion wird außer in den beigefügten Kommentaren auch in einem späteren Eintrag wieder aufgegriffen.


