Der Begriff der Komplexität muss daher von einem Beobachter definiert werden, der mit der folgenden Situation konfrontiert ist: Aufgrund der unterschiedlichen Beziehungen der wesentlichen Elemente der Beobachtung kann der Beobachter die einzelnen Elemente nicht auf der Grundlage einer rationalen Analyse definieren .
Das Konzept der Analyse bezieht sich hier auf eine rational gerechtfertigte Entscheidung, die die Erfahrung des Beobachters mit ähnlichen Problemen in der Vergangenheit einbezieht. Wie oben erwähnt, hat das Konzept der Komplexität seinen Ursprung im Beobachter selbst und in der Notwendigkeit des Beobachters, das spezifische Szenario zu beschreiben.
Die Bestimmung eines Systems durch einen Beobachter basiert daher auf der autopoetischen, selbstreferenziellen Analyse des jeweiligen Beobachters, um zu versuchen, das System zu bestimmen, das auf seine eigenen Erfahrungen zurückgreift. Dies zeigt deutlich, dass sich die Definition jeglicher Tatsachen auf die technische, kulturelle und individuelle Struktur des jeweiligen Beobachters bezieht. Dies macht es auch verständlich, dass von ähnlichen Strukturen nur ähnliche Situationsbeschreibungen zu erwarten sind – eine Bestätigung des von H. v. Foerster formulierten Eigenverhaltens.
Solange die Lösungs- und Entscheidungsautorität in der Lage ist, auf der Grundlage von Axiomen, aktuellen Gesetzen und bestätigten Erfahrungen die richtigen Antworten auf komplexe Lebensprobleme zu finden, sind für eine Analyse der spezifischen Situation keine zusätzlichen Informationen erforderlich. Wenn es sehr unterschiedliche Erfahrungen oder Ansichten gibt, erzeugen strukturelle Trägheit und die Unfähigkeit, neue Denkweisen zu finden (nur diese würden es möglich machen mit wesentlichen Veränderungen der Umwelt umzugehen), kaum überwindbare Hindernisse. [Hüther, 2007]
Die Fähigkeit, sich an veränderte Umweltbedingungen seit Darwin anzupassen, wird als das Überleben der Stärksten verstanden (Survival of the Fittest – eigentlich der/die Anpassungsfähigste). Die Fähigkeit eines Systems sich anzupassen wird somit zu einem wesentlichen Kriterium für die mögliche Stabilisierung des Systems trotz der sich ständig ändernden Umgebungsbedingungen.
Es sei daran erinnert, dass jedes System und jeder Beobachter – der Beobachter selbst ist als System zu definieren und arbeitet aus mindestens einem bestimmten System heraus – in eine Umgebung eingebettet sind, die auch als System bezeichnet werden kann. Diese Art der Beobachtung führt zu einer überwältigend großen Landschaft eingebetteter Systeme. Betrachtet man diese Vielfalt von Systemen als Elemente eines Systems und nimmt man an, dass diese überlegenen Systeme strukturell bestimmt, selbstreferenziell und autopoetisch organisiert sind – erscheint die endgültige Erkenntnis von etwas, das als Stabilität bezeichnet wird, durchaus plausibel. Und wieder verweist diese Bestätigung des inneren Wertes eines Systems auf den Begriff des Eigenvalue.
Diese Stabilitätsbedingungen, auch als Gleichgewicht bezeichnet, können vernünftige Aspekte sein, die aus historischer Sicht als Ursache-Wirkungs-Prozesse interpretiert werden können. Die Fähigkeit, Beobachtungen der jüngsten Entwicklungen als möglichen Aspekt der Vorhersage zukünftiger Trends zu betrachten, ist nur dann möglich, wenn die lineare Dynamik und der abstrakte Reduktionismus als Grundlage herangezogen werden. Dies setzt Stabilität und damit unveränderliche Umgebungsbedingungen voraus. Ein Szenario, das im Alltag nicht angetroffen werden kann und im Lebensumfeld – das erforderlicher Weise eine nicht triviale Einheit darstellt – nicht akzeptiert werden kann. Dies vermittelt uns die Wissenschaft der Meteorologie mit den täglichen Wettervorhersagen mit Nachdruck.
Die Beschreibungen komplexer Prozesse erfordern Begriffe wie Selbstorganisation und Autopoese – die Erklärung dieser Begriffe ist jedoch in der Regel nicht aussagekräftiger als die Beschreibung der komplexen Prozesse selbst. Gerhard Roth erklärt das Konzept der Selbstorganisation, das sich mit der Komplexität des menschlichen Gehirns befasst, als eine Reihe physikalisch-chemischer Prozesse, die abhängig von den Bedingungen – den Anfangs- und Randbedingungen – in einem stabilen Zustand enden können .
Diese Stabilität – und Ordnung – ist nicht das Ergebnis von Operationen außerhalb des Gehirns, sondern aus der Interaktion der beteiligten inneren Komponenten und entsteht spontan. [Roth, 1990, S. 169] Er argumentiert ähnlich wie Maturana und Varela gegen die Interpretation dieser Selbst-Organisation, Selbstreferenzialität oder Autopoese als Prinzip aller möglicher Prozesse von physikalischer Teilchen bis hin zu kosmologischen Abfolgen. [Maturana und Varela, 1987, S. 55]. Es scheint eher notwendig zu sein, eine beobachtbare spontane Ordnung innerhalb bestimmter Grenzen zu unterscheiden.
Aus diesem Grund ist die immer wieder aufkommende Bewertung der Position des Beobachters die essentielle Fragestellung. Damit auch Frage nach der Möglichkeit einer absoluten Definition der Umgebung für ein beobachtbares System. Diese Fragen sind nicht zu beantworten, da jede Definition der Welt eine Definition der Umwelt erfordert. Jede Welt (System) braucht also mindestens eine Welt über sich. Diese Fragestellungen können zu keinen konkreten Anworten führen – und dies formuliert Heinz von Foerster so:
„The hard sciences are successful because they deal with the soft problems; the soft sciences are struggling because they deal with the hard problems.“
[von Foerster, 1972]
Der Umgang mit Komplexität in vielen verschiedenen Bereichen der Wissenschaft bietet grundlegende Beschreibungen mittels der Theorien komplexer Systeme als mögliche Interpretation beobachtbarer Ereignisse in der Welt. Diese Theorien scheinen oft anwendbar zu sein. Eine Idee, den die Wissenschaft seit ihren Anfängen vorangetrieben hat, kann jedoch mit der Beschreibung komplexer Prozesse aufgegeben werden. Der Anspruch, die Welt so erklären zu können, wie sie ist. Insbesondere im Umgang mit Komplexität stellt sich heraus, dass selbst die Definition der Welt selbst ein unlösbares Problem darstellt, da kein Beobachter die Welt als Ganzes übersehen kann. Der Versuch, die Welt zu definieren, führt zu einer Art Metaphysik als Theorie, die die Welt – insbesondere die als real empfundene reale Welt – beschreiben könnte. Die Metaphysik wäre daher der Erfinder der Welt. Im Vergleich zur Welt muss das Universum als erforschbare Angelegenheit der Wissenschaft kleiner sein als die Welt. [Gabriel, 2013, S. 10] Die Frage der Welt führt notwendigerweise zur Definition eines Systems und zum Verhältnis der resultierenden Beziehungen zwischen Systemen und Umgebungen. Auf diese Weise kann die Komplexität auf ein Niveau reduziert werden, auf dem wissenschaftlich orientierte und gebildete Beobachter rationale Analysen durchführen können.
Die Werkzeuge, die man benutzt, sind immer leistungsfähigere Computer und Algorithmen = Regeln, die eine komplexe Modellierung und Simulation einzelner Phänomene ermöglichen. Die Simulationen mit systemischem Feedback, Iterationen und Rekursionen ermöglichen es, Prozesse unter (fast) natürlichen Umständen zu beobachten. Prozesse, die im Lebensumfeld nicht beobachtet werden konnten. Beoachter sind in der Lage, wiederkehrende Muster als organisierende Strukturen zu erkennen und diese Muster mit einer mathematischen Modellbeschreibung zu formulieren und zu abstrahieren. Dies machen heute auf Basis von Daten Systeme mittels unterschiedlicher Arten von Feedback und Rekursionen – Systeme, die wir als KI – künstliche Intelligenz bezeichnen. Es sollte natürlich beachtet werden, dass diese Simulationen eine Basis von selbstreferenziellen, kybernetischen Algorithmen benötigen – denken Sie an den Begriff Eigenverhalten. Beobachtbare Strukturen – insbesondere in einem wissenschaftlichen Experiment – erfordern eine wiederkehrende Reihenfolge als nachvollziehbare Tatsachen und können daher als stabile Zustände beschrieben werden. Komplexität liegt dann vor, wenn die Prozessreihenfolge innerhalb eines Systems durch Selbstorganisation in Bezug auf viele Elemente geprägt ist, die auf Nichtlinearität folgen. [Mainzer, 1999, S. 6] Die Diskussion über die Komplexität in bestimmten wissenschaftlichen Bereichen befasst sich mit der Dynamik der Elemente anhand der Beschreibung von Phasenübergängen und einer möglichen Berechnung von Ordnungsparametern. Klaus Mainzer präsentiert Beispiele aus Physik, Chemie, Biologie, Ökologie, Informatik, Neurowissenschaften, Medizin, Psychologie, Soziologie, Wirtschaft, Wissenschaftstheorie und Wissenschaftsstudien. [Mainzer, 1999, S. 27] Angesichts der Vielfalt der Forschung in natur- und sozialwissenschaftlichen Bereichen versuchen Komplexitätsstudien, neben einer möglichen Vorhersagbarkeit komplexer Kontexte ein Grundwissen über die Sensitivität von Korrelationen in Natur und Gesellschaft zu erlangen.
