Komplexes System

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Komplexe Systeme sind Systeme (Gesamtheiten von Objekten, die sich in einem ganzheitlichen Zusammenhang befinden und durch die Wechselbeziehungen untereinander gegenüber ihrer Umgebung abzugrenzen sind), welche sich der Vereinfachung verwehren und vielschichtig bleiben. Insbesondere gehören hierzu die komplexen adaptiven Systeme, die imstande sind, sich an ihre Umgebung anzupassen.

Ihre Analyse ist Sache der Komplexitätstheorie (englisch complexity theory) bzw. Systemtheorie, die aber von der Komplexitätstheorie im informatischen Sinn abzugrenzen ist. Die wissenschaftliche Beschreibung bzw. Untersuchung komplexer Systeme wird zusammenfassend als Komplexitätsforschung bezeichnet.

Daneben analysiert und misst die Kombinatorische Spieltheorie die Spiel-Komplexität mit folgenden Metriken:

• Zustandsraum-Komplexität
• Spielbaumgröße
• Entscheidungs-Komplexität
• Spielbaum-Komplexität
• Rechenaufwand

Komplexe Systeme sind Objekt der Komplexitätsreduktion und des Komplexitätsmanagements.

Eigenschaften

Komplexe Systeme zeigen eine Reihe von Eigenschaften (Auswahl):

1. Agentenbasiert: Komplexe Systeme bestehen aus einzelnen Teilen, die miteinander in Wechselwirkung stehen (Moleküle, Individuen, Software-Agenten etc.).
2. Nichtlinearität: Kleine Störungen des Systems oder minimale Unterschiede in den Anfangsbedingungen führen oft zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen (Schmetterlingseffekt, Phasenübergänge). Die Wirkzusammenhänge der Systemkomponenten sind im Allgemeinen nichtlinear.
3. Emergenz: Im Gegensatz zu lediglich komplizierten Systemen zeigen komplexe Systeme Emergenz. Entgegen einer verbreiteten Vereinfachung bedeutet Emergenz nicht, dass die Eigenschaften der emergierenden Systemebenen von den darunter liegenden Ebenen vollständig unabhängig sind. Emergente Eigenschaften lassen sich jedoch auch nicht aus der isolierten Analyse des Verhaltens einzelner Systemkomponenten erklären und nur sehr begrenzt ableiten.
4. Wechselwirkung (Interaktion): Die Wechselwirkungen zwischen den Teilen des Systems (Systemkomponenten) sind lokal, ihre Auswirkungen in der Regel global.
5. Offenes System: Komplexe Systeme sind üblicherweise offene Systeme. Sie stehen also im Kontakt mit ihrer Umgebung und befinden sich fern vom thermodynamischen Gleichgewicht. Das bedeutet, dass sie von einem permanenten Durchfluss von Energie bzw. Materie abhängen.
6. Selbstorganisation: Dies ermöglicht die Bildung insgesamt stabiler Strukturen (Selbststabilisierung oder Homöostase), die ihrerseits das thermodynamische Ungleichgewicht aufrechterhalten. Sie sind dabei in der Lage, Informationen zu verarbeiten bzw. zu lernen.
7. Selbstregulation: Dadurch können sie die Fähigkeit zur inneren Harmonisierung entwickeln. Sie sind also in der Lage, aufgrund der Informationen und derer Verarbeitung das innere Gleichgewicht und Balance zu verstärken.
8. Pfade: Komplexe Systeme zeigen Pfadabhängigkeit: Ihr zeitliches Verhalten ist nicht nur vom aktuellen Zustand, sondern auch von der Vorgeschichte des Systems abhängig.
9. Attraktoren: Die meisten komplexen Systeme weisen so genannte Attraktoren auf, d. h., dass das System unabhängig von seinen Anfangsbedingungen bestimmte Zustände oder Zustandsabfolgen anstrebt, wobei diese Zustandsabfolgen auch chaotisch sein können; dies sind die „seltsamen Attraktoren“ der Chaosforschung.

Beispiele

Das Gehirn des Menschen ist ein Beispiel für ein komplexes System, da es aus untereinander vielfach verknüpften Bausteinen, den Neuronen, und weiteren Begleitzellen, deren Funktion weitgehend unbekannt ist, aufgebaut ist. Bewusstsein ist eventuell ein emergentes Phänomen des menschlichen Gehirns. Es muss hier allerdings unterschieden werden zwischen Bewusstsein an sich (als Medium im ontologischen Sinne) und Bewusstseinsinhalten als Informationen, die sich innerhalb des ontologischen Mediums 'Bewusstsein' manifestieren.

Ein weiteres anschauliches Beispiel für ein komplexes (physikalisches) System ist das Erdklima, welches durch eine enorme Vielzahl von Agenten und lokale Wechselwirkungen mit globalen Auswirkungen charakterisiert ist. Für die Erforschung der Grundlagen sowie die Modellierung dieses komplexen Systems wurde der Nobelpreis für Physik im Jahr 2021 verliehen^[1]. Die Verleihung eines Nobelpreises für Physik für die Erforschung komplexer Systeme stellt ein Novum dar^[2].

Andere, v. a. aus dem Alltag bekannte, (hoch-)komplexe Systeme sind z. B. das Internet, Finanzmärkte, multinationale Konzerne, aber eben auch das menschliche Nervensystem, der Mensch selbst, Infrastrukturnetze und dergleichen.

Bekannte Forscher

• Yaneer Bar-Yam
• Stafford Beer
• Ludwig von Bertalanffy
• Fritjof Capra
• John L. Casti
• Jay Wright Forrester
• Brian Goodwin
• Murray Gell-Mann
• Hermann Haken
• John H. Holland
• Stuart Kauffman
• Peter Kruse
• Klaus Hasselmann
• Christopher Langton
• Niklas Luhmann
• Fredmund Malik
• Syukuro Manabe
• Bernhard von Mutius
• Giorgio Parisi
• Stefan Thurner
• Frederic Vester
• Stephen Wolfram

Bedeutende Institute zur Erforschung komplexer Systeme

• New England Complex Systems Institute (NECSI) in Cambridge (Massachusetts).
• Institute for Scientific Interchange in Turin.
• Santa Fe Institute in New Mexico.
• Center for the Study of Complex Systems an der University of Michigan

Einrichtungen in Deutschland

• Arbeitsgruppe Komplexe Systeme in Darmstadt
• Arbeitsgruppe Komplexe Systeme in Bremen
• Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme in Dresden.
• Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme in Magdeburg.
• Institut für Dynamik komplexer Systeme in Göttingen.

Einrichtungen in Österreich

• Internationales Institut für angewandte Systemanalyse
• Complexity Science Hub Vienna

Literatur

• Yaneer Bar-Yam: Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity). Westwing Press, o. O. 2003, ISBN 0-8133-4121-3 (englisch, siehe auch Weblinks)
• Hermann Haken, Günter Schiepek: Synergetik in der Psychologie. Selbstorganisation verstehen und gestalten. Verlag Hogrefe, Göttingen 2006, ISBN 3-8017-1686-4.
• Klaus Mainzer: Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft. Springer Verlag, 1999, ISBN 3-540-65329-5.
• A. Korotayev, A. Malkov, D. Khaltourina: Introduction to Social Macrodynamics: Compact Macromodels of the World System Growth. Moskau, URSS, 2006, ISBN 5-484-00414-4. (online)
• Roger Lewin: Die Komplexitäts-Theorie. Hoffmann & Campe, 1993. (Allgemeinverständlich geschriebene Geschichte des jungen Wissenschaftszweiges)
• Bernhard von Mutius (Hrsg.): Die andere Intelligenz. Wie wir morgen denken werden., Klett-Cotta, Stuttgart 2004, ISBN 3-608-94085-5.
• M. Mitchell Waldrop: Inseln im Chaos. Die Erforschung komplexer Systeme. Rowohlt Verlag, Reinbek bei Hamburg 1996, ISBN 3-499-19990-4.
• Hans Poser: Wissenschaftstheorie. Eine philosophische Einführung. 2. Auflage. Reclam, Stuttgart 2012, ISBN 978-3-15-018995-5, S. 291–311.
• Manfred Füllsack: Gleichzeitige Ungleichzeitigkeiten. Eine Einführung in die Komplexitätsforschung. VS-Verlag, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-531-17952-0.
• Complex Systems. Complex Systems Publications, Inc., Champaign 1987–2017, 4 Ausgaben jährlich, ISSN 0891-2513.
• What is a complex system?[1], James Ladyman and Karoline Wiesner, Yale University Press (2020).

Weblinks

• Significant Points in the Study of Complex Systems von Yaneer Bar-Yam (englisch)
• Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity) von Yaneer Bar-Yam, in Englisch, Eingangsseite, von der aus das gesamte Werk im Portable Document Format (PDF) heruntergeladen werden kann
• Drei Beispiele für komplexe Systeme, bzw. deren Anwendung von Yaneer Bar-Yam (englisch): HIV-Infektion, Medizinisches Management, Sport und Komplexität
• Modelling Complex Socio-Technical Systems using Morphological Analysis (PDF; 1,3 MB) From the Swedish Morphological Society (PDF; 396 kB)
• Angewandte Komplexitätsforschung im Rahmen bürgerlicher Erziehung und Bildung der European Civic Education Foundation
• Complexity Explorer: Website des Santa Fe Institute mit Einführungskursen in die Komplexitätsforschung
• Gabler Wirtschaftslexikon zum Stichwort: Dynamische Komplexität

Einzelnachweise