«Alan Turings Ideen beeinflussen die Forschung noch immer»

Ende 2015 gegründet, führt das Turing Centre der ETH Zürich Forschende und Studierende aus Natur-, Ingenieur- und Geisteswissenschaften zusammen. Im Interview legen der Leiter Giovanni Sommaruga und die Co-Leiter Diane Proudfoot und Jack Copeland dar, wie das Zentrum die freie Grundlagenforschung anregt und was «Kind-Maschinen» damit zu tun haben.

» Von Florian Meyer, ETH News, 23.02.2016 14:33.

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Die Idee, ein Turing Centre in Zürich zu gründen, entstand 2012. Damals traf Jack Copeland, Professor an der Universität Canterbury in Neuseeland und Spezialist für mathematische Logik und Philosophie der Informatik, an einer internationalen Konferenz mit dem Titel «Turing in der Diskussion» auf Giovanni Sommaruga, Dozent für die Philosophie der formalen Wissenschaften an der ETH Zürich. 2014 nahm das Zentrum Form an, als Jack Copeland und seine Kollegin Diane Proudfoot, Vorsteherin der Philosophie an der Universität Canterbury, als Gastprofessoren vier Monate in Zürich verbrachten. 2015 schliesslich stimmte die Schulleitung der ETH Zürich zu, das Turing Centre Zurich (TCZ) im Departement Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften einzurichten.

Frau Proudfoot, Herr Copeland, weshalb ist die ETH Zürich der ideale Ort für das Turing Centre?

Diane Proudfoot: Die ETH Zürich ist als Standort des Turing Centre besonders gut geeignet, weil sie sich ganz jener Art von innovativer theoretischer Forschung widmet, die Alan Turings eigene Stärke war - nämlich die Art von Neugier getriebener Grundlagenforschung, die wir im Englischen «blue skies research» nennen. Damit ist gemeint, dass Forschende nicht immer ein bestimmtes Ziel im Sinn haben, sondern die jeweils beste Idee verfolgen und auf diese Weise unerwartete Entdeckungen machen. Das ist genau, wie Turing vorging und wie dies Forschende der ETH noch immer tun. Zudem arbeiten ETH-Forschende genau in den Gebieten, die Turing revolutioniert hat. Deshalb ist die ETH Zürich, in der Mitte Europas, der perfekte Ort für das Turing Centre.

Jack Copeland: Kommt hinzu, dass die ETH Zürich auch aus historischer Sicht ein höchst passender Standort ist. 1936 publizierte Turing seinen berühmten Artikel «On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem», der aus heutiger Sicht die moderne Computerwissenschaft begründete. Turings Artikel war in gewisser Hinsicht eine Antwort auf das tiefgründige Denken von Mathematikern, die in bedeutenden Universitätsstädten der deutschsprachigen Welt wie etwa Göttingen, Wien und Zürich arbeiteten.

Pflegte Alan Turing selbst Beziehungen zur ETH Zürich?

Giovanni Sommaruga: Es gibt einige Briefe von Alan Turing und Paul Bernays, der einst ein Mitarbeiter David Hilberts gewesen war. Hilbert war jener Mathematiker, der das Entscheidungsproblem als das Problem, ob für die Allgemeingültigkeit von Ausdrücken ein Entscheidungsverfahren angegeben werden kann, formuliert hatte. Bernays selbst war ein brillanter mathematischer Logiker und Philosoph der Mathematik und Logik an der ETH.

Jack Copeland: Turing verehrte Bernays Arbeit. Bernays sandte Turing eine äusserst gründliche Kritik seines 1936er-Artikels. Als Folge davon veröffentlichte Turing 1937 eine Korrektur. So betrachtet ist das eine ziemlich bedeutsame Verbindung mit der ETH Zürich.

Abgesehen davon, dass er ein Pionier der Computerwissenschaft und der Philosophie der Informatik war, was hat Alan Turings Werk den Forschenden heute zu sagen?

Giovanni Sommaruga: Turing war einer der aussergewöhnlichsten Wissenschaftler des 20. Jahrhunderts und fast so etwas wie ein Universalwissenschaftler. Sein Wissen war äusserst vielseitig, und seine Ideen wirken sich bis heute auf viele Disziplinen aus - dazu gehören Mathematik, Computerwissenschaft, Informatik, Künstliche Intelligenz, Kognitionswissenschaft, Biologie und Philosophie.

Diane Proudfoot: Alan Turing hatte etliche wirklich brillante Ideen in ziemlich unterschiedlichen Gebieten, und diese Ideen unterschieden sich gewöhnlich sehr von den mehrheitlich vorherrschenden Ideen seiner Zeit. Seine Ideen beeinflussen noch immer die aktuelle und wahrscheinlich auch die künftige Forschung.

Haben Sie ein Beispiel, wie Turings Ideen die aktuelle Forschung beeinflussen?

Diane Proudfoot: Ein Beispiel aus der Nähe betrifft die Universität Lausanne. Ein Physiker dort arbeitet in der Nanobiologie und seine Arbeit scheint eine Erweiterung von Turings Ideen zu sein.

Giovanni Sommaruga: 3-D Nanomuster in der Bio-Nanowelt sind ein Beispiel eines Phänomens, das man besser verstehen kann, wenn man auf Turings Ideen Bezug nimmt. In diesem Fall sind es seine morphogenetischen Gleichungen aus der theoretischen Biologie. Turing selbst konnte zu seiner Zeit von der modernen Nanotechnologie natürlich nicht annähernd auch nur träumen. Deshalb untersuchen wir Turings Ideen nicht nur im historischen Kontext, sondern auch mit Blick auf die Auswirkungen, die seine Ideen heute haben. Einige Einsichten unserer Gruppe werden in diesem Jahr in den Büchern «Turing's Revolution: The Impact of His Ideas on Computability» und «The Turing Guide» veröffentlicht.

Jack Copeland: Alan Turing war der erste, der die Idee untersuchte, dass man Computer aus künstlichen Neuronen bilden könnte. Er schlug Computer nach dem Vorbild des menschlichen Hirns vor, weil sich so bis zu einem gewissen Ausmass die «Verkabelung» zwischen den Neuronen der Grosshirnrinde nachahmen liesse. 1948 beschrieb er in einem Bericht mit dem Titel «Intelligent Machinery» Beispiele von dem, was wir heute «neuronale Netze» nennen. Turing selbst nannte seine neuronalen Netze «A-type and B-type unorganized machines» – er hatte es halt nicht so mit einer «sexy» Terminologie. Heute gilt Turings 1948er-Bericht als das erste Manifest der «Künstlichen Intelligenz» oder kurz KI, wie wir sie heute nennen. Nur wusste lange Zeit niemand, dass Turing auf dem Gebiet der neuronenartigen oder «konnektionistischen» Aspekte der KI Pionierarbeit geleistet hatte, denn er arbeitete einfach zu seiner eigenen Genugtuung und war nicht allzu sehr daran interessiert, seine Ideen zu publizieren. Diese Unkenntnis über Turings wegweisende Arbeit zum neuronenartigen Rechnen endete, als Diane und ich unseren Artikel «On Alan Turing’s Anticipation of Connectionism» veröffentlichten. Dann wurde 2012 eine «B-type unorganized machine» mittels Nanotechnologie verwirklicht.

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