Stell Dir vor, wir sitzen gemeinsam in einem riesigen Kino, und der Film, der läuft, ist das Universum. Carl Sagan, ein echter Fan des Kosmos, hat einmal gesagt: „Der Kosmos ist alles, was ist, was jemals war und was jemals sein wird.“ Ganz schön episch, oder? Das ist die Grundlage des Naturalismus – eine Vorstellung davon, dass es nur die naturgetreue Wirklichkeit gibt, ohne Platz für Geister oder Götter im Backstage-Bereich.
1. Die Vier-Musketiere der Weltanschauungen
In der Welt der Ontologie, das ist übrigens die Disziplin, die sich mit der Klassifizierung der Wirklichkeit beschäftigt (so wie ein gigantisches Sortierspiel für alles, was existiert), gibt es vier große Spieler:
- Naturalismus: Hier ist die Materie der Star. Alles ist real, und was wir nicht messen oder wissenschaftlich erfassen können, hat keine Karte für das Spiel.
- Pantheismus: Alles ist Gott, und Gott ist alles. Ein bißchen wie bei einer Party, wo jeder jeden kennt.
- Theismus: Hier gibt’s einen Regisseur, der alles lenkt.
- Deismus: Der Regisseur hat das Set verlassen, nachdem er alles vorbereitet hat.
Diese Ansichten sind wie verschiedene Brillen, durch die wir das Leben und das Universum betrachten können.
1.0.1. Ein kurzer Besuch bei Richard Dawkins
Richard Dawkins, bekannt für seine klaren Worte hat einen knackigen Punkt gemacht:
„Das Universum, das wir beobachten, hat genau die Eigenschaften, die man erwarten kann, wenn dahinter kein Plan, keine Absicht, kein Gut oder Böse steht, sondern nichts als blinde, erbarmungslose Gleichgültigkeit.“
Das klingt ein wenig danach, als würde man die Unordnung im Teenagerzimmer betrachten und daraus schließen, dass es keinen Plan fürs Aufräumen gibt.
Aber welche Methoden haben wir eigentlich, um Hypothesen zu bewerten? Wir schauen uns jetzt mal zwei an. Abduktive Schlussfolgerungen und Bayessche Statistik.
1.1. Wie man mit Hypothesen umgeht, ohne sich den Kopf zu zerbrechen
Stellen wir uns vor, es regnet, und die Straße wird nass. Wenn Du rausgehst und eine nasse Straße siehst, denkst Du vielleicht: „Es hat geregnet.“ Das ist eine abduktive Schlussfolgerung – du siehst das Ergebnis und vermutest die wahrscheinlichste Ursache.
Aber dann bemerkst Du, die Einfahrt und Dein Auto sind auch nass, aber die Straße ist trocken, und der Himmel ist blau.
Jetzt wirst Du skeptisch gegenüber der Regen-Theorie und denkst stattdessen, dass vielleicht jemand das Auto gewaschen hat.
Das ist es, was Wissenschaftler tun: Sie sammeln Daten und passen ihre Hypothesen an, wenn neue Infos auftauchen. So wie Du deine Theorie über den Regen änderst, wenn Du einen nassen Schwamm und einen Eimer hinter dem Auto findest.
1.2. Bayessche Statistik – Der Mathe-Nerd der Hypothesenbewertung
Stell Dir vor, Du bist ein Detektiv in einer alten, scheinbar verlassenen Hütte im Wald. Du hast nur wenige Hinweise, aber die Bayessche Statistik ist dein Werkzeug, um die Geschichte hinter den Hinweisen zu entschlüsseln. Die Idee ist ziemlich einfach: Du startest mit einer Annahme (in Fachkreisen "Prior" genannt), die auf dem basiert, was Du bereits weißt oder vermutest, bevor Du neue Beweise siehst.
1.2.1. Schritt 1: Der Prior – Deine erste Vermutung
Als Du die Hütte betrittst, ist deine erste Annahme (dein Prior), dass die Hütte wahrscheinlich verlassen ist, sagen wir zu 70%. Mathematisch ausgedrückt:
- Wahrscheinlichkeit, dass die Hütte verlassen ist 𝑃(𝐻𝑣)=0,7
- Wahrscheinlichkeit, dass die Hütte bewohnt ist 𝑃(𝐻𝑏)=0,3
1.2.2. Schritt 2: Neue Beweise sammeln
Dann findest Du eine warme Tasse Tee. Jetzt musst Du einschätzen, wie wahrscheinlich es ist, diesen Beweis zu sehen, wenn die Hütte tatsächlich bewohnt ist, verglichen damit, wie wahrscheinlich es ist, ihn zu sehen, wenn die Hütte verlassen ist.
- Wahrscheinlichkeit, eine warme Tasse Tee in einer bewohnten Hütte zu finden 𝑃(𝑇∣𝐻𝑏) könnte ziemlich hoch sein, sagen wir 90%.
- Wahrscheinlichkeit, eine warme Tasse Tee in einer verlassenen Hütte zu finden 𝑃(𝑇∣𝐻𝑣), ist viel niedriger, vielleicht 5%.
1.2.3. Schritt 3: Die Bayes'sche Formel anwenden
Jetzt kommt die Magie der Bayesschen Statistik zum Einsatz. Du aktualisierst deine anfängliche Annahme basierend auf den neuen Beweisen, indem du die Bayes'sche Formel verwendest, in welche man die Zahlen einträgt und dann ausrechnet. Ich erspar dir die Formel und komme mal zum letzten Schritt.
1.2.4. Schlussfolgerung – Eine neue Sicht der Dinge
Die aktualisierte Wahrscheinlichkeit, dass die Hütte bewohnt ist, liegt (nach dem Kram mit der Formel) nun bei etwa 88,5%, ein deutlicher Sprung von den ursprünglichen 30%! Das bedeutet, dass die Entdeckung der warmen Tasse Tee deine Sichtweise erheblich verändert hat und die Hypothese, dass die Hütte bewohnt ist, nun viel wahrscheinlicher ist.
Die Bayessche Statistik hilft uns also, Überzeugungen zu aktualisieren und zu verfeinern, basierend auf neuen Informationen. Sie zeigt uns, wie wir unsere Erwartungen anpassen können, wenn wir mit neuen Daten konfrontiert werden, ähnlich wie ein Detektiv, der ein Rätsel löst. Sie ist ein mächtiges Werkzeug, das uns hilft zu verstehen, wie wahrscheinlich oder unwahrscheinlich bestimmte Situationen basierend auf den verfügbaren Beweisen sind.
1.3. Zufällige Evolution und das Prüfen der Gotteshypothese
In diesen Beitrag haben wir einen Blick auf Weltanschauungen und Hypothesenbewertung geworfen. Richard Dawkins bietet eine herausfordernde Perspektive, die das Universum und das Leben als Produkte blinder, materieller Kräfte betrachtet. Er argumentiert, dass wir in einem solchen Universum keine Hinweise auf intelligentes Design, sondern nur auf scheinbares Design erwarten sollten.
Dawkins stellt klar, dass seine Beobachtungen die Gotteshypothese als "unglaublich unwahrscheinlich" erscheinen lassen, jedoch ohne sie absolut zu widerlegen. Er ermutigt zur Anwendung von Ockhams Rasiermesser, wobei einfachere Erklärungen bevorzugt werden. Trotzdem bleibt die Möglichkeit bestehen, dass zukünftige Beweismuster den Theismus stärken könnten.
Wir dürfen nicht vergessen, dass der Naturalismus eine Hypothese ist, die, wie jede andere auch, getestet werden kann.
Methoden wie die Abduktion und die Bayessche Statistik bieten sich an, um sowohl die Naturalismus- als auch die Gotteshypothese zu prüfen. In zukünftigen Beiträgen werden wir auf diese Methoden und ihre Anwendung zur Überprüfung metaphysischer Hypothesen zurückgreifen.
Also - es ist immer wichtig offen für neue Beweise zu bleiben und anerkannte Theorien kritisch zu hinterfragen. Dadurch vertiefen wir unser Verständnis für die komplexen Fragen unserer Existenz und halten die wissenschaftliche Diskussion lebendig.
QUELLEN:
- Return of the God Hypothesis - Stephen Meyer https://amzn.to/3iU85bT
- River out of Eden. A Darwinian View of Life, New York 1995
- https://de.wikipedia.org/wiki/Teleologie
- https://de.wikipedia.org/wiki/Abduktion
- https://de.wikipedia.org/wiki/Bayessche_Statistik
- https://www.youtu.be/NxnUq4R2rz4
- https://www.youtu.be/iElYEW1v0IU
