Du endest mit dem „Rätsel der Paradoxie von Ganzheit und Teil“, aber warum sollte rätselhaft erscheinen, was im Lebensvollzug selbstverständlich ist? Könnte es sich um ein typisch philosophisches Scheinproblem handeln, das entsteht, weil Organismen wie Maschinen angesehen werden, die gebaut, zerlegt und wieder zusammengesetzt werden können? Mit Organismen gelingt das nicht, ebenso wenig wie mit verschränkten Quantenzuständen und statistischen Gesamtheiten. Deshalb sehe ich Möglichkeitswellen als neutrale und ahnungsweise wie mathematisch präzisierbare Wahrscheinlichkeitsdichten sowohl für Maschinen als auch für Organismen als geeignet an.
Moin Thomas,
ergänzend dazu ist mir die Arbeit "Synergy as the Failure of Distributivity“ by Ivan Sevostianov and Ofer Feinerman aufgefallen, in der die Autoren eine nichtdistributive Mengenlehre verwenden, um das Hervorgehen von Ganzheit aus Teilen zu formalisieren: "The concept of emergence, or synergy in its simplest form, is widely used but lacks a rigorous definition. Our work connects information and set theory to uncover the mathematical nature of synergy as the failure of distributivity. It resolves the persistent self-contradiction of information decomposition theory and reinstates it as a primary route toward a rigorous definition of emergence. Our results suggest that non-distributive variants of set theory may be used to describe emergent physical systems.“
https://www.mdpi.com/1099-4300/26/11/916"We follow H. K. Ting to establish a rigorous relation between information and set theories and highlight a fundamental distinction between them: random variables, unlike sets, do not adhere to the union/intersection distributivity axiom. This leads us to study a distributivity-free variant of set theory as a possible self-consistent theory of information atoms.“ Den Mathematikern mag eine unorthodoxe Mengenlehre gefallen, als Physiker liegt mir zur Lösung des „Rätsels der Paradoxie von Ganzheit und Teil“ die Synergetik näher, in der per „Versklavungungstheorem“ aus unzähligen Teilen dynamisch Ganzes hervorgeht.
Im Gegensatz zu den verborgenen Zusammenhängen im Gehirn, lassen sich neuronale Netze angenähert reengineeren: „What can we learn if we invest heavily in reverse engineering a single neural network?“
Womöglich „Toy Models of Superposition“ für das Quantencomputing: