Dogmen in Physik und IT: Wie unterscheidet man Wissenschaft?

Antiwissenschaftliche Dogmen in Physik, Mathematik und Programmierung

Wissenschaftliches Wissen ist nur dann wertvoll, wenn es auf Beobachtung beruht und Vorhersagen über natürliche Phänomene ermöglicht. Die Nützlichkeit ist das entscheidende Merkmal der Wissenschaft – sie unterscheidet sie von philosophischen Spekulationen. In Physik, Mathematik und Programmierung haben sich zunehmend Dogmen etabliert, die diesem Prinzip widersprechen und die Fortschritte behindern.

Der Autor, Physiker durch Ausbildung und passionierter Programmierer, betont: Absurde Überzeugungen sind nicht nur nutzlos – sie sind schädlich. Sie entstehen aus historischen Vorurteilen, kommerziellen Interessen und kollektiver Trägheit der Communities.

Dogmatismus in der Physik

Die Physik erforscht die Natur in all ihrer Komplexität – von Elementarteilchen bis hin zu sozialen Wechselwirkungen. Modelle basieren auf Messungen und werden statistisch getestet. Hypothesen sind akzeptabel, wenn Daten knapp sind, aber sie dürfen niemals zu unantastbaren Wahrheiten erhoben werden.

Probleme entstehen, wenn erfolgreiche Hypothesen als "göttlich" erklärt werden. Die Kopenhagener Deutung der Quantenmechanik behauptet eine Inkompatibilität mit der klassischen Physik, ohne fundierte Begründung. Die Allgemeine Relativitätstheorie widerspricht bestimmten Experimenten, bleibt aber aufgrund ihrer "mathematischen Eleganz" dominant.

Die wissenschaftliche Gemeinschaft zeigt Widerstand gegen Veränderungen: alternative Deutungen der Quantenmechanik werden selten veröffentlicht, und Kritik an der Allgemeinen Relativitätstheorie gefährdet die Karriere. Redaktionsrichtlinien von Fachzeitschriften, sensationelle Medienberichterstattung und Fördermittel für spekulative Themen wie die Stringtheorie stärken diese Dogmen.

Viele "Universumstheorien" basieren auf Ideen ohne experimentelle Grundlage. Diskrepanzen gegenüber Daten werden mit improvisierten Korrekturen kaschiert. Dies deutet auf das Fehlen einer fundamentalen Theorie hin – vorzeitige Dogmen sind antiwissenschaftlich.

Mathematik: Ästhetik versus Konstruktivität

Mathematik wird oft als "Königin der Wissenschaften" bezeichnet, was ihre innere Schönheit über praktische Anwendung stellt. Die meisten Lehrbücher vermeiden reale Anwendungen und konzentrieren sich stattdessen auf Abstraktion. Dadurch sinkt ihr Wert als wissenschaftliches Werkzeug.

Der zentrale Unterschied liegt zwischen konstruktiver (intuitionistischer) Mathematik und klassischer Mathematik. In der konstruktiven Mathematik muss ein Beweis einen Algorithmus liefern, der die Wahrheit nachweist. Das Auswahlaxiom und das Gesetz des ausgeschlossenen Dritten werden abgelehnt.

Beispiel:

• Aussage: »Alle Kätzchen, die ich gesehen habe, sind niedlich.«
• Nicht-konstruktiv: »Es könnte ungeliebte Kätzchen geben« (nutzlos).
• Konstruktiv: Ein konkretes »gruseliges« Kätzchen präsentieren.

Nicht-konstruktive Methoden bieten Intuition, aber nur konstruktive Schlussfolgerungen haben wissenschaftlichen Wert. Sie bilden die Grundlage der Programmierung.

Programmierung als experimentelle Disziplin

Programmierung löst reale Probleme – näher an der Physik als an abstrakter Mathematik. Doch viele Entwickler sehen sie nicht als Wissenschaft, sondern verlassen sich auf sogenannte »Best Practices« ohne kritische Prüfung.

Antiwissenschaftliche Dogmen entstehen aus Marketing: Akronyme wie SOLID, Unternehmensförderung von OOP (z. B. Java). Ideen verbreiten sich nicht, weil sie funktionieren, sondern weil sie hoch gehandelt werden. Folge? Schwere Legacy-Codes, umstrukturierte Ausbildung und verzerrter Arbeitsmarkt.

• Marketing vs. Wissenschaft: Bücher und Konferenzen fördern zweifelhafte Techniken.
• Folgen: Codebasen überschwemmen sich mit Redundanz; Entwickler verschwenden Zeit mit »Standards« statt Effizienz.
• Lösung: Techniken an messbaren Vorteilen bewerten – Leistung, Wartbarkeit, Wartungskosten.

Programmierung erfordert Experimentation: messen, modellieren, das, was nicht funktioniert, ablehnen.

Was zählt

• Nützlichkeit ist der universelle Maßstab wissenschaftlicher Gültigkeit: Wissen muss die Realität vorhersagen und verbessern.
• Dogmen in der Physik (Allgemeine Relativitätstheorie, Kopenhagener Deutung) behindern den Fortschritt aufgrund kollektiver Trägheit.
• Konstruktive Mathematik liefert algorithmische Beweise – essenziell für zuverlässige Programmierung.
• In der IT schaffen marketinggetriebene Dogmen Legacy-Code; empirische Prüfung von Techniken ist entscheidend.
• Fortschritt erfordert Skepsis gegenüber Autorität und Fokus auf Experimentation.

— Editorial Team