KI-Revolution: Neue Forschungsparadigmen

Die künstliche Intelligenz (KI) formt die Landschaft der wissenschaftlichen Forschung neu. Es handelt sich nicht nur um eine schrittweise Verbesserung der Werkzeuge für Wissenschaftler, sondern um einen tiefgreifenden Wandel, der von revolutionären Instrumenten angetrieben wird und sowohl die wissenschaftliche Methodik als auch das gesamte Forschungssystem umgestaltet. Wir erleben die Geburt eines neuen wissenschaftlichen Paradigmas, dessen Bedeutung mit der wissenschaftlichen Revolution selbst vergleichbar ist.

Die doppelten Fähigkeiten der KI – Vorhersagekraft und Generierungskraft – sind die treibenden Kräfte dieses Wandels. Diese doppelte Kraft ermöglicht es der KI, sich an fast jedem Forschungsschritt zu beteiligen, von der Konzeption bis zur endgültigen Entdeckung.

Traditionelles Paradigma: Eine Welt der Hypothesen und Falsifizierungen

Der klassische Kreislauf: „Hypothese – Experiment – Verifizierung“

Traditionell folgt der wissenschaftliche Fortschritt einem klaren und robusten logischen Kreislauf: „Hypothese – Experiment – Verifizierung“. Wissenschaftler stellen zunächst eine konkrete, überprüfbare Hypothese auf, die auf vorhandenem Wissen und Beobachtungen basiert. Anschließend entwerfen und führen sie strenge Experimente durch, um diese Hypothese zu testen. Schließlich wird die Hypothese auf der Grundlage der gesammelten empirischen Daten bestätigt, modifiziert oder vollständig verworfen. Dieser Prozess bildet seit Jahrhunderten das Fundament des wissenschaftlichen Erkenntniszuwachses.

Philosophische Grundlage: Poppers Falsifikationismus

Der philosophische Kern dieses klassischen Modells wurde maßgeblich von der Falsifikationismustheorie des Wissenschaftsphilosophen Karl Popper geprägt.

• Abgrenzungsproblem: Popper vertrat die Kernthese, dass das entscheidende Kriterium zur Unterscheidung zwischen Wissenschaft und Nicht-Wissenschaft (z. B. Pseudowissenschaft) nicht darin liegt, ob eine Theorie als wahr bewiesen werden kann, sondern darin, ob sie potenziell falsifizierbar ist. Eine wissenschaftliche Theorie muss Vorhersagen treffen, die empirisch widerlegt werden können. Ein bekanntes Beispiel ist die Aussage „Alle Schwäne sind weiß“. Egal wie viele weiße Schwäne wir beobachten, wir können sie nicht endgültig beweisen. Aber die Beobachtung eines einzigen schwarzen Schwans würde sie vollständig falsifizieren. Daher ist Falsifizierbarkeit eine notwendige Eigenschaft wissenschaftlicher Theorien.
• Logik der Forschung: Aufbauend darauf beschreibt Popper den wissenschaftlichen Fortschritt als einen nie endenden Kreislauf: „Problem – Vermutung – Widerlegung – Neues Problem…“ Wissenschaft ist keine statische Anhäufung von Fakten, sondern ein dynamischer revolutionärer Prozess, der sich der Wahrheit durch die ständige Beseitigung von Fehlern annähert.

Kritik und Evolution

Natürlich ist das reine Popper-Modell eine idealisierte Darstellung. Spätere Wissenschaftsphilosophen wie Thomas Kuhn und Imre Lakatos haben es ergänzt und modifiziert. Kuhn führte die Konzepte “Paradigma” und “Normale Wissenschaft” ein und wies darauf hin, dass Wissenschaftler in den meisten Epochen Probleme innerhalb eines stabilen theoretischen Rahmens lösen und dazu neigen, dieses Paradigma aufrechtzuerhalten, bis sich eine große Anzahl von unerklärlichen “Anomalien” ansammelt, was eine “wissenschaftliche Revolution” auslöst. Lakatos entwickelte die Theorie des “wissenschaftlichen Forschungsprogramms”, wonach eine Kerntheorie von einer Reihe von “Schutzgürteln” aus Hilfshypothesen umgeben ist, was die Falsifizierung der Kerntheorie erschwert. Gemeinsam zeichnen diese Theorien ein komplexeres, historisch realistischeres Bild der traditionellen wissenschaftlichen Forschung.

Obwohl das Idealmodell von Popper, oder die historische Perspektive von Kuhn, beiden gemein ist, dass dieser Prozess durch die menschliche Erkenntnisfähigkeit begrenzt ist. Die Hypothesen, die wir aufstellen können, sind durch unsere Wissensgrenzen, unsere Vorstellungskraft und unsere Fähigkeit zur Verarbeitung hochdimensionaler komplexer Informationen eingeschränkt. Der entscheidende Schritt „Problem – Vermutung“ ist im Wesentlichen ein menschzentrierter kognitiver Engpass. Wissenschaftliche Durchbrüche hängen oft von der Intuition, Inspiration oder sogar dem Zufall der Wissenschaftler ab. Genau diese grundlegende Einschränkung bereitete den Boden für die disruptive Rolle der KI. Die KI kann einen unendlich weiten und komplexen Hypothesenraum erkunden, der weit über die Möglichkeiten des menschlichen Geistes hinausgeht, und Muster identifizieren, die für den Menschen nicht offensichtlich oder sogar kontraintuitiv sind, wodurch sie den kognitiven Kernengpass der traditionellen wissenschaftlichen Methode direkt durchbricht.

Das Aufkommen neuer Methoden: Das vierte Paradigma

Definition des vierten Paradigmas: Datenintensive wissenschaftliche Entdeckung

Mit der Entwicklung der Informationstechnologie entstand ein neues wissenschaftliches Forschungsmodell. Der Turing-Preisträger Jim Gray nannte es das „vierte Paradigma“, d. h. die „datenintensive wissenschaftliche Entdeckung“. Dieses Paradigma steht in krassem Gegensatz zu den ersten drei Paradigmen der Wissenschaftsgeschichte – dem ersten Paradigma (empirische und beobachtende Wissenschaft), dem zweiten Paradigma (theoretische Wissenschaft) und dem dritten Paradigma (rechnergestützte und simulierte Wissenschaft). Der Kern des vierten Paradigmas liegt darin, dass es riesige Datensätze in den Mittelpunkt des wissenschaftlichen Entdeckungsprozesses stellt und Theorie, Experiment und Simulation vereint.

Vom „hypothesengetriebenen“ zum „datengesteuerten“ Ansatz

Der grundlegende Wandel dieser Revolution besteht darin, dass der Ausgangspunkt der Forschung sich von „Datenerhebung zur Überprüfung einer bestehenden Hypothese“ zu „Erzeugung neuer Hypothesen aus der Erforschung von Daten“ verschiebt. Wie der Forschungsdirektor von Google, Peter Norvig, sagte: „Alle Modelle sind falsch, aber man kann zunehmend erfolgreich sein, ohne ein Modell zu haben“. Dies markiert den Beginn der wissenschaftlichen Forschung, sich von der Abhängigkeit von a priori starken Hypothesen zu lösen und stattdessen Technologien wie maschinelles Lernen zu nutzen, um verborgene Muster, Zusammenhänge und Gesetzmäßigkeiten in riesigen Datenmengen zu finden, die menschliche Analysen nicht erkennen können.

Laut Grays Theorie besteht datenintensive Wissenschaft aus drei Säulen:

1. Datenerfassung: Erfassung wissenschaftlicher Daten mit nie dagewesener Größenordnung und Geschwindigkeit durch fortschrittliche Instrumente wie Gen-Sequenzierer, Hochenergie-Teilchenbeschleuniger und Radioteleskope.
2. Datenmanagement: Aufbau einer robusten Infrastruktur zur Speicherung, Verwaltung, Indizierung und gemeinsame Nutzung dieser riesigen Datensätze, um sie langfristig öffentlich zugänglich und nutzbar zu machen – Gray sah darin die größte Herausforderung der damaligen Zeit.
3. Datenanalyse: Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und Visualisierungswerkzeuge, um Daten zu erforschen und daraus Wissen und Erkenntnisse zu gewinnen.

KI für die Wissenschaft: Eine Morgendämmerung des fünften Paradigmas?

Die aktuelle Welle neuer Technologien, die von generativer KI repräsentiert wird, treibt die vierte Paradigma zu einer tiefgreifenden Entwicklung an und könnte sogar ein aufkeimendes fünftes Paradigma hervorbringen. Wenn das vierte Paradigma sich auf das Extrahieren von Erkenntnissen aus Daten konzentriert, konzentriert sich das von KI getriebene neue Paradigma auf das Generieren von völlig neuem Wissen, neuen Entitäten und Hypothesen aus Daten. Dies ist ein Sprung von der „datenintensiven Entdeckung“ zur „datengenerativen Entdeckung“.

KI als Motor des vierten Paradigmas: Von der Vorhersage zur Generierung

KI weist in Bereichen wie Materialwissenschaft und Biologie eine starke Vorhersage- und Generierungsfähigkeit auf und ist damit zum Kernmotor für die Reifung des vierten Paradigmas geworden.

Fallstudien: Die Revolution der Biowissenschaften

• Lösung des Problems der Proteinfaltung: Eine bedeutende Herausforderung im Bereich der Biologie, mit der man sich seit 50 Jahren beschäftigte – das Problem der Proteinfaltung – wurde von AlphaFold, einem von Google DeepMind entwickelten KI-Modell, mit einem Schlag gelöst. Vor dem Aufkommen der KI erforderte die Auflösung der Struktur eines Proteins durch experimentelle Mittel oft jahrelange Arbeit und hohe Kosten. Heute ist AlphaFold in der Lage, die dreidimensionale Struktur eines Proteins innerhalb von Minuten anhand seiner Aminosäuresequenz mit einer Genauigkeit vorherzusagen, die fast mit dem Experiment übereinstimmt.
• Skalierung und Demokratisierung: Die bahnbrechenden Ergebnisse von AlphaFold beschränkten sich nicht darauf. DeepMind stellte die von ihm vorhergesagten Strukturen von mehr als 200 Millionen Proteinen kostenlos zur Verfügung und schuf damit eine riesige Datenbank, die die Forschung in verwandten Bereichen weltweit maßgeblich vorantreibt. Dies beschleunigte eine Vielzahl von Innovationen, von der Entwicklung von Impfstoffen gegen das Coronavirus bis hin zum Design von Kunststoffen abbauenden Enzymen.
• Von der Vorhersage zur Generierung: Die nächste Front dieser Revolution ist die Nutzung generativer KI für das De-novo-Design von Proteinen. Stellvertretend für die Forschung von David Baker, dem Gewinner des Nobelpreises für Chemie 2024, nutzen Wissenschaftler KI, um Proteine mit völlig neuen Funktionen zu entwerfen, die in der Natur nicht vorkommen. Dies eröffnet endlose Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Medikamente, das Design hocheffizienter katalytischer Enzyme und die Entwicklung neuartiger Biomaterialien. Die neueste Version von AlphaFold 3 kann sogar die Wechselwirkungen von Proteinen mit DNA, RNA und niedermolekularen Liganden simulieren, was für die Arzneimittelentwicklung von unschätzbarem Wert ist.

Fallstudien: Beschleunigte Entwicklung neuer Materialien

• Engpässe in der traditionellen Forschung und Entwicklung: Ähnlich wie in der Biologie ist die Entdeckung neuer Materialien traditionell ein langsamer und teurer Prozess, der auf der „Versuch-und-Irrtum“-Methode beruht. KI verändert diesen Status quo grundlegend, indem sie komplexe Beziehungen zwischen Atomarrangements, Mikrostrukturen und den makroskopischen Eigenschaften von Materialien herstellt.

• KI-gesteuerte Vorhersage und Design:

  • Googles GNoME: Die GNoME-Plattform (Graph Networks for Materials Exploration) von DeepMind nutzt die Technologie der Graph Neural Networks, um die Stabilität von 2,2 Millionen potenziellen neuen anorganischen kristallinen Materialien vorherzusagen. Bei dieser Erkundung entdeckte die KI etwa 380.000 neue Materialien mit thermodynamischer Stabilität, eine Menge, die der Gesamtzahl der Forschungsergebnisse entspricht, die menschliche Wissenschaftler in den letzten fast 800 Jahren erzielt haben, diese neuen Materialien haben ein enormes Anwendungspotenzial in den Bereichen Batterien, Supraleiter usw.
  • Microsofts MatterGen: MatterGen, ein von Microsoft Research entwickeltes generatives KI-Tool, kann direkt neue Materialstrukturkandidaten auf der Grundlage der von den Forschern festgelegten Zieleigenschaften (z. B. Leitfähigkeit, Magnetismus usw.) generieren. In Kombination mit der Simulationsplattform MatterSim kann dieses Tool die Machbarkeit dieser Kandidatenmaterialien schnell überprüfen und so den Forschungs- und Entwicklungszyklus von „Design-Screening“ erheblich verkürzen.

• Symbiotische Beziehung: Es ist bemerkenswert, dass sich zwischen KI und Materialwissenschaft eine symbiotische Beziehung entwickelt hat. Die Entdeckung neuer Materialien kann die KI mit einer überlegenen Rechenhardware versorgen, und die leistungsfähigere KI kann wiederum den Forschungs- und Entwicklungsprozess neuer Materialien beschleunigen.

Diese Fälle verdeutlichen einen tiefgreifenden Wandel: Die wissenschaftliche Forschung wandelt sich von der Entdeckung der Natur (discovering what is) zur Gestaltung der Zukunft (designing what can be). Die Rolle traditioneller Wissenschaftler ähnelt eher der von Forschern, die nach den in der Natur vorhandenen Stoffen und Gesetzmäßigkeiten suchen und diese beschreiben. Das Aufkommen generativer KI macht Wissenschaftler zunehmend zu „Schöpfern“. Sie können KI nutzen, um völlig neue Stoffe zu entwerfen und zu erschaffen, die diese Anforderungen erfüllen, basierend auf bestimmten Funktionsanforderungen (z. B. „ein Protein, das an ein bestimmtes Ziel auf Krebszellen bindet“ oder „ein Material, das sowohl eine hohe Wärmeleitfähigkeit als auch eine hohe Isolationsfähigkeit aufweist“). Dies verwischt nicht nur die Grenzen zwischen Grundlagenforschung und angewandter Technik, sondern wirft auch völlig neue Fragen für die zukünftige Arzneimittelentwicklung, das verarbeitende Gewerbe und sogar die soziale Ethik auf.

Umgestaltung der Forschungsabläufe: Automatisierung und geschlossene Labore

KI verändert nicht nur das wissenschaftliche Paradigma im Großen, sondern auch jeden spezifischen Aspekt der Forschungsarbeit im Kleinen und bringt automatisierte, geschlossene „selbstfahrende Labore“ hervor.

KI-gestützte Hypothesengenerierung

Traditionell galt das Aufstellen neuartiger und wertvoller wissenschaftlicher Hypothesen als der Gipfel der menschlichen Kreativität. KI beginnt jedoch, in diesem Bereich eine wichtige Rolle zu spielen. KI-Systeme können Millionen wissenschaftlicher Publikationen, Patente und experimenteller Datenbanken durchsuchen, um nicht offensichtliche Zusammenhänge zu finden, die menschliche Forscher aufgrund von Wissensbeschränkungen oder kognitiven Vorurteilen übersehen, und so völlig neue wissenschaftliche Hypothesen aufstellen.

Einige Forschungsteams entwickeln „KI-Wissenschaftler“-Systeme, die aus mehreren KI-Agenten bestehen. In diesen Systemen spielen verschiedene KIs unterschiedliche Rollen: Beispielsweise ist ein „Hypothesen-Agent“ für die Generierung von Forschungsideen zuständig, ein „Schlussfolgerungs-Agent“ für die Analyse von Daten und Literatur zur Bewertung von Hypothesen und ein „Rechen-Agent“ für die Durchführung simulierter Experimente. Eine Studie der Universität Cambridge ist repräsentativ: Forscher nutzten das große Sprachmodell GPT-4, um erfolgreich neue Arzneimittelkombinationen zu screenen, die Krebszellen wirksam hemmen können, aus bestehenden Nicht-Krebsmedikamenten. Die KI schlug diese Kombinationen vor, indem sie verborgene Muster in großen Mengen von Dokumenten analysierte, die in nachfolgenden Experimenten verifiziert wurden. Dies zeigt, dass KI ein unermüdlicher „Brainstorming-Partner“ für menschliche Wissenschaftler sein kann.

Optimierung des Versuchsdesigns

Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) ist eine klassische statistische Methode, die darauf abzielt, den weiten Parameterraum mit der geringstmöglichen Anzahl von Versuchen effizient zu erforschen, indem mehrere Versuchsparameter systematisch verändert werden, um optimale Prozessbedingungen zu finden. KI-Technologien verleihen dieser klassischen Methode neue Vitalität. Die traditionelle DoE folgt in der Regel einem vordefinierten statistischen Plan, während KI Strategien wie aktives Lernen (Active Learning) einführen kann, um den nächsten zu erforschenden Versuchspunkt auf der Grundlage der vorhandenen Versuchsergebnisse dynamisch und intelligent zu bestimmen. Diese adaptive Versuchsstrategie kann schneller zu der optimalen Lösung konvergieren und die Versuchseffizienz erheblich steigern.

„Selbstfahrende Labore”: Die Verwirklichung des Closed-Loop-Systems

Die Kombination von KI-gestützter Hypothesengenerierung, Versuchsdesign und automatisierten Versuchsplattformen bildet die ultimative Form des neuen Paradigmas – das „selbstfahrende Labor“ (Self-Driving Lab).

Der Betrieb dieses Labors bildet ein vollständiges Closed-Loop-System:

1. Dry Lab: Das KI-Modell („Gehirn“) analysiert vorhandene Daten, generiert eine wissenschaftliche Hypothese und entwirft ein entsprechendes Verifizierungsexperiment.
2. Automatisierungsplattform: Das Versuchsprotokoll wird an eine von Robotern betriebene Automatisierungsplattform („Wet Lab“ oder „Hände“) gesendet, die in der Lage ist, automatisch chemische Synthesen, Zellkulturen und andere experimentelle Verfahren durchzuführen.
3. Datenrückführung: Die während des Experiments erzeugten Daten werden in Echtzeit und automatisch gesammelt und an das KI-Modell zurückgesendet.
4. Lernen und Iteration: Das KI-Modell analysiert die neuen Versuchsdaten, aktualisiert sein internes “Verständnis” des Forschungsobjekts und generiert dann basierend auf dem neuen Verständnis die nächste Hypothese und das nächste Versuchsdesign. Dieser Kreislauf wird wiederholt, um eine autonome, unterbrechungsfreie Erforschung rund um die Uhr zu ermöglichen.

Ein Paradebeispiel hierfür ist der „Roboterchemiker“ der University of Liverpool. Dieses System untersuchte autonom einen komplexen Parameterraum mit 10 Variablen und entdeckte schließlich einen effizienten Katalysator für die photokatalytische Wasserstofferzeugung, dessen Effizienz um ein Vielfaches höher war als die des ersten Versuchs.

Dieses Closed-Loop-Modell führt zu einer “Verkürzung des wissenschaftlichen Zyklus“. Im klassischen Modell kann ein vollständiger Zyklus aus „Hypothese – Experiment – Verifizierung“ mehrere Studienjahre eines Doktoranden in Anspruch nehmen. Das „selbstfahrende Labor“ verkürzt diesen Zyklus von Jahren oder Monaten auf Tage oder sogar Stunden. Diese Größenordnungsverbesserung des Tempos verändert unsere Definition des „Experiments“ selbst. Das Experiment ist nicht mehr ein diskretes, einzelnes Ereignis, das von menschlichen Wissenschaftlern entworfen wurde, sondern ein kontinuierlicher, adaptiver Explorationsprozess, der von KI gesteuert wird. Die Maßeinheit für den wissenschaftlichen Fortschritt wird vielleicht nicht mehr eine einzelne veröffentlichte Arbeit sein, sondern die Lernrate des Closed-Loop-Lernsystems selbst. Dies wird uns zwingen, die Bewertung und Messung wissenschaftlicher Beiträge neu zu überdenken.

Systemischer Schock: Umgestaltung des wissenschaftlichen Ökosystems

Die Auswirkungen des KI-gesteuerten neuen Forschungsparadigmas gehen weit über den Laborbereich hinaus und wirken sich systemisch auf die Finanzmittelverteilung, die Organisationsstruktur und den Personalbedarf des gesamten wissenschaftlichen Ökosystems aus.

Geoökonomie der Finanzierung und der Aufstieg der Unternehmenswissenschaft

• Strategische Planung auf nationaler Ebene: Die wichtigsten Volkswirtschaften der Welt betrachten „KI für die Wissenschaft“ als einen kritischen strategischen Bereich, um den globalen „Wettbewerbsvorteil“ und die „technische Souveränität“ zu erhalten. Die National Science Foundation (NSF) der USA investiert jährlich mehr als 700 Millionen US-Dollar in den Bereich KI und hat wichtige Projekte wie das National Artificial Intelligence Research Institute ins Leben gerufen. Auch die Europäische Union hat einen Koordinierungsplan entwickelt, der darauf abzielt, ihre Führungsrolle in der wissenschaftlichen Anwendung von „vertrauenswürdiger KI“ aufzubauen. Gleichzeitig fördern Forschungseinrichtungen in China aktiv die Erforschung fortschrittlicher KI.
• Die Kluft zwischen Unternehmen und Hochschule: Ein zunehmend hervorstechender Widerspruch besteht darin, dass die leistungsstärksten KI-Basismodelle (wie GPT-4, Gemini) hauptsächlich von einer Handvoll Technologiegiganten (wie Google, Microsoft, Meta) kontrolliert werden. Das Training und der Betrieb dieser Modelle erfordern riesige Mengen an proprietären Daten und immens teure Rechenressourcen, die die Möglichkeiten der überwiegenden Mehrheit der akademischen Forschungsteams bei weitem übersteigen. Dies weckt Bedenken, dass die Wissenschaft in der Spitzenforschung im Bereich KI “verdrängt” oder “marginalisiert” wird.
• Kollision von proprietären Modellen und offener Wissenschaft: