In seinem ►Beitrag that Günter darauf hingewiesen, dass unser Wissen allem Anschein nach exponentiell wächst. Daraus ergibt sich einerseits die Frage, ob wir je genug wissen um unsere Zukunft einigermassen sicher vorhersagen zu können (da ja immer noch sehr viel Wissen fehlen wird), zu anderen stellt sich die Frage, ob auch ein defakto unbegrenztes Wissen ausreichend wäre. Letzteres is insbesondere auch deswegen von Interesse, da wir ja heutzutage auch Ansatzweise keine Futurologie auf wissenschaftlichicher Basis haben, siehe auch einen früheren ►Beitrag zur Frage nach dem Stand der Psychohistorie.
Ich möchte darauf hinweisen, dass diese Fragen in keinster Weise einfach sind, und nicht nur die Futurologie betreffen sondern alle Disziplinen, wie die Volkswirtschaft, die Soziologie, usw, betreffen, welche sich mit komplexen Systemen beschäftigen. Denn es gibt sogenannte Komplexitätsbarrieren, bei welchen auch ein noch so grosser Wissensstand, bzw. auch noch so grosse Kapazitäten der elektronischen Datenverarbeitung, nicht weiterhelfen.
Bei der Komplexitätsbarriere handelt es sich um folgendes Problem: Bei komplexen oder chaotischen Systemen ist es immer schwer Vorhersagen zu tätigen, wie beim Wetter. Braucht man mit geeigneten Computermodellen z.B. (folgende Zeitangaben dienen nur der Veranschaulichung, und sind nicht das was man heutzutage wirklich benötigt) eine Stunde um das Wetter für einen Tag vorherzusagen, einen Tag für eine Woche und einen Monat für einen Monat, usw., dann wird bald klar dass für längere Zeiträume keine vernünftigen Prognosen möglich sind. So ist es allg. bei komplexen Systemen: Der Vorhersage-Aufwand steigt sehr viel schneller an als der Vorhersage-Erfolg. Einfache Vorhersagen sind einfach, gute und langfristige jedoch praktisch (wenn auch nicht theoretisch) unmöglich - die Komplexitätsbarriere.
Bei einer Komplexitätsbarriere hilft auch ein exponentielles Anwachsen von Wissen oder Computer-Kapazitäten i.A. nicht sehr viel weiter, siehe die ►algorithmische Komplexitätstheorie. Daher sind ernsthafte Szenarienbildung in der Futurologie so wichtig: Was wäre wenn?
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