Auslandssemester am MIT

Die letzten fünf Monate habe ich am MIT verbracht, genauer gesagt in Josh Tenenbaums Computational Cognitive Science Lab (CoCoSci), das Teil des Brain and Cognitive Sciences Departments des MIT ist. Im Folgenden schildere ich, wie ich mich darauf vorbereitet habe, wie das Studium in den USA verlief, beschreibe den Studienort, meinen fachlichen und persönlichen Fortschritt während des letzten halben Jahres und versuche die Dinge aufzuschreiben, die ich gerne vor Beginn meines Auslandssemesters gewusst hätte.

Contents 1 Vorbereitung 2 Ankunft 3 Verlauf des Studiums 4 Situation am Studienort 5 Fachlicher Fortschritt 6 Persönlicher Fortschritt 7 Abschließendes

[edit] Vorbereitung

Die Bewerbung selbst war einfach, ich hatte Glück. Nachdem ich wusste, welches Lab an Dingen forscht, die mich interessieren, habe ich eine kurze E-Mail mit angehängtem Lebenslauf an den Leiter des Labs, Josh Tenenbaum, geschickt und hatte kurze Zeit später eine Zusage in meinem Postfach. Danach begann der formelle Prozess: Ausreichende Finanzen mussten nachgewiesen werden, eine Zusage über die Krankenversicherung ausgefüllt und ein Visum beantragt werden.

Um das Visum zu bekommen, musste ich einen Termin mit der Botschaft in München vereinbaren. Für den Termin selbst habe ich folgende Dinge benötigt: Meinen Reisepass, das Formular DS-156 (elektronisch, online), das Formular DS-157, das Formular DS-158, ein Passbild, einen Nachweis der festen Bindung an meinen Wohnsitz im Ausland (hierfür habe ich meine Praktikumszusage verwendet), einen Nachweis, die USA wieder zu verlassen, das Formular DS-2019 (das mir vom MIT zugeschickt wurde), eine Zahlungsbestätigung über die Visa-Antragsgebühr, einen adressierten und frankierten Rückumschlag, der groß genug für den Pass ist (kein Einschreiben!), das Formular I-901 (siehe www.ice.gov/sevis bzw. www.fmjfee.com), einen Zahlungsnachweis für die Sevis-Gebühr (Ausdruck) sowie eine Klarsichthülle für alle diese Unterlagen.

[edit] Ankunft

Es empfiehlt sich, direkt nach der Ankunft in das International Students Office (ISO) zu gehen — dort erhält man dann zusammen mit anderen gerade eingetroffenen Studenten eine informative Einführung zum studentischen Leben sowie eine Liste mit Dingen, die man als internationaler Student nach der Ankunft zu erledigen hat. Wenn man durch den Haupteingang des MIT geht (77 Massachusetts Ave), sofort rechts abbiegt und den dort beginnenden Gang dann fast bis zum Ende geht, findet man das ISO (Raum 133) auf der rechten Seite.

[edit] Verlauf des Studiums

Die Immatrikulation verlief problemlos. Eines der Dinge, die auf der vom ISO mitgeteilten Liste der zu erledigenden Dinge standen, war, ein Formular auszufüllen, in den Keller des Student Centers zu gehen und daraufhin einen Studentenausweis zu erhalten. Noch bevor ich den ersten Schritt in mein Lab gesetzt hatte, hatte ich schon meinen Studentenausweis in der Hand.

Das Niveau sowohl der Vorlesungen als auch der wissenschaftlichen Arbeit war erwartungsgemäß hoch, ebenso der Arbeitsaufwand. Die Vorlesung, die ich ursprünglich angedacht hatte — "Computational Cognitive Science" — wurde dieses Semester nicht angeboten, aber das Seminar "Computational Models and Cognitive Development", das von Harvard und MIT gemeinsam angeboten wurde, war mehr als ein angemessener Ersatz. Als Vorbereitung auf die wöchentlichen Seminare gab es jede Woche ca. 3-5 wissenschaftliche Veröffentlichungen zu lesen und unabhängige Gedanken dazu aufzuschreiben. Zeitlich lief das auf etwa zwei volle Tage Vorbereitung — oft mehr — hinaus. Da die Beiträge aller Seminarteilnehmer wöchentlich in einem Online-Forum gepostet wurden, habe ich einen recht guten Eindruck von den anderen Teilnehmern bekommen und dieser Eindruck war durchwegs positiv. Fast alle Beiträge waren interessant und eindrucksvoll und die Motivation, selbst diesem Kriterium zu entsprechen war hoch.

Neben der Vorlesung habe ich meine Zeit hauptsächlich damit verbracht, zusammen mit den Postdocs und PhD-Studenten des CoCoSci-Labs zu forschen. Forschung im CoCoSci-Lab bedeutet: Computermodelle für menschliches Verhalten erstellen, psychologische Experimente durchführen, die informativ bezüglich der Frage sind, ob das menschliche Verhalten tatsächlich dem vom Modell vorhergesagten Verhalten entspricht, Modelle mit menschlichem Verhalten vergleichen, Modelle verbessern, rinse, repeat. Dabei habe ich nicht nur viel über die Modellierung von schlussfolgerndem Denken, von Lernverhalten und von Pragmatik (ein Konzept aus der Linguistik) gelernt, sondern auch über die probabilistische Programmiersprache Church, die besonders gut für solche Modelle geeignet ist und an der ich zusammen mit einigen anderen Mitgliedern des CoCoSci-Labs gearbeitet habe.

[edit] Situation am Studienort

Gewohnt habe ich während meiner Zeit hier in der Tang Hall, einem großen Studentenwohnhaus auf dem MIT Campus. Für \$730 erhält man ein winziges Schlafzimmer, dazu ein Bad, Wohnzimmer und Küche, die man sich mit zwei anderen Mitbewohnern teilt. Das Leben in einer vom MIT angebotenen Wohnung hat Vorteile, insbesondere Nähe zum MIT und sichere Wohngegend, aber gleichzeitig sollte man wissen, dass man ebenso günstige oder günstigere Wohnungen in Campusnähe auch selbst finden kann, wenn man sich bei Craigslist (boston.craigslist.org) auf die Suche macht.

Die vom DAAD zur Verfügung gestellte Krankenversicherung wurde vom MIT als Ersatz für die MIT-eigene Krankenversicherung anerkannt. Gebraucht habe ich sie während meines Aufenthalts allerdings nicht.

Cambridge und Boston sind was Freizeit-Aktivitäten angeht hervorragend ausgestattet. Am MIT selbst gibt es zahlreiche Aktivitätsgruppen, allerdings hatte ich während meiner kurzen und arbeitsreichen Zeit hier wenig Gelegenheit, mich diesen zu widmen. Was ich empfehlen kann ist die Bostoner Symphonie, das auch für Visiting Students kostenlose MIT-eigene Fitness-Center, die MIT-eigenen Kino-Vorstellungen (LSC) und Theateraufführungen (MIT Musical Theatre Guild).

[edit] Fachlicher Fortschritt

Mein Verständnis davon, wie das menschliche Denken funktioniert, hat Fortschritte gemacht. Grob lassen sich diese Fortschritte in drei Kategorien einteilen: Modelldenken, Wahrscheinlichkeitsdenken und Entwicklungsforschung. Zusammen haben sie dazu geführt, dass ich eine Vorstellung davon habe, wie ein Pfad hin zu einem naturwissenschaftlichen Verständnis des menschlichen Geistes aussehen könnte und, fundamentaler, dass ich mir überhaupt vorstellen kann, wirklich zu verstehen, wie das menschliche Denken funktioniert. Letzteres ist schwer zu vermitteln, und doch ist es das, was mir lange Zeit gefehlt hat (auch wenn mir das nicht klar war) und was zentrale Teile der Kognitionswissenschaft für mich weg von der Philosophie und in die Naturwissenschaftsecke rückt.

Der erste Punkt, das Modelldenken, ist der, der am meisten Auswirkungen auf meinen Alltag hat. Wissenschaftlich meine ich damit die repräsentationale Theorie des Geistes, insbesondere wie von Fodor in seiner Theorie einer Sprache des Geistes beschrieben. Im Alltag äußert sich das darin, dass ich häufiger zwischen meinem (und anderer Leute) geistigem Modell der Welt und der dahinter liegenden, wirklichen Welt unterscheide. Wenn ich eine E-Mail bekomme, die auf den ersten Blick schwer nachvollziehbare Dinge sagt, dann hilft es, wenn ich mir überlege, wie das Modell der Welt und das Modell von mir im Kopf des Schreibers aussehen könnte. Erst dann kann ich mir überlegen, was ich schreiben muss, um in diesem Modell das zu rekonstruieren, was ich beschreiben will. Wenn ich dagegen direkt das schreibe, was mich überzeugen würde, weil es in mein Modell der Welt passt, dann würde oft keine Kommunikation zustande kommen.

Dass man nicht um Wahrscheinlichkeitstheorie herumkommt, wenn man das Denken verstehen will, war auch schon vor der Zeit hier meine Einstellung. “I am interested in the theoretical foundations of inductive learning” hatte ich in der E-Mail geschrieben, mit der ich mich um das Praktikum hier am MIT beworben hatte, und bei induktivem Lernen hatte ich an probabilistisches Generalisieren gedacht. Und auch daran, dass für das Denken und Handeln in der echten Welt Annäherungen an das exakte Berechnen von Wahrscheinlichkeiten (z.B. von zukünftigen Ereignissen) wohl nötig sind, weil die exakte Lösung prinzipiell zu rechenaufwändig sein könnte, hatte ich schon damals wenige Zweifel. In einem Philosophie-Aufsatz schrieb ich: "Besides using approximate reasoning, prior beliefs that are tuned to the statistics of our world and access to a large amount of real-world data are two other strategies that are likely to be used in any solution to the AI problem." Wovon ich wenig wusste, war, wie solche Annäherungen aussehen könnten und, allgemeiner, wie Wahrscheinlichkeitstheorie und die oben genannten — oft sehr komplexen — mentalen Modelle zusammen passen. Durch meine Arbeit an der probabilistischen Programmiersprache Church und an probabilistischen Modellen von schlussfolgerndem Denken, von Pragmatik und Konzeptlernen ist mir das klarer geworden.

Bevor ich am MIT-Harvard Seminar "Computational Models and Cognitive Development" teilgenommen hatte, wusste ich nicht zu schätzen, wie geeignet das Denken von (Klein-)Kindern als Studienobjekt ist, wenn man mehr über das Denken im Allgemeinen lernen will. Drei Fragen, die mich in meiner Forschung interessieren, sind: Was sind Konzepte? Wie lernen wir Konzepte? Was läuft ab, wenn wir in unserem Denken Konzepte manipulieren? Insbesondere wenn man annimmt, dass Konzepte aufeinander aufbauen, wird klar, warum man von Kindern besonders viel über das Denken mit Konzepten lernen kann: Die vorhandenen Konzepte sind weniger komplex und es kann praktisch live beobachtet werden, wie sich die Konzepte verändern. Ein Beispiel dafür ist das phasenweise Verstehen von Zahlen (no-knower, one-knower, two-knower, three-knower, number-knower), das in praktisch allen Kindern der zivilisierten Welt gleich abläuft.

[edit] Persönlicher Fortschritt

Wenn ich sage, dass ich jetzt besser verstehe, was für eine Art von Mensch ich sein will und was für ein Leben ich leben will, dann ist das wahr, aber auch irreführend. Auch vor meiner Zeit hier war klar, dass, besonders wenn man nach gesellschaftlichem Urteil "alles richtig macht", die Gefahr groß ist, sich und die großen Fragen, die man einst hatte, in institutionalisierten Systemen zu verlieren. Auch ohne groß zu suchen findet man in solchen Systemen zu jedem beliebigen Zeitpunkt im Leben Ausreden, warum jetzt gerade nicht die richtige Zeit ist für die großen Fragen. Systeme sind wie Lückentexte — sie machen es einfach, weil sie Struktur vorgeben, und aus dem gleichen Grund machen sie es schwierig, wenn man Wert auf die Freiheit legt, seinem Handeln selbst Struktur zu verleihen. Vor meinem inneren Auge sehe ich mich als Postdoc rechtfertigen, warum ich unbedingt an einem Projekt arbeiten muss, das zwar nicht wirklich spannend ist, aber die Konferenz-Deadline ist nahe, so langsam wird es Zeit für eine Professorenstelle und irgendetwas muss beim Vorstellungsgespräch ja erzählt werden — nur dummerweise wurde die PhD-Arbeit schon zu oft wiedergekäut, darum muss jetzt was Neues her, aber die großen Fragen sind dafür ungeeignet, die brauchen viel mehr Zeit, die kann ich mir jetzt nicht leisten. Die Gefahr sah und sehe ich, aber es macht einen Unterschied, ob man sich ihrer abstrakt bewusst ist oder ob man sich regelmäßig mit PhD-Studenten und Postdocs unterhält, die einen ähnlichen Hintergrund haben und sich ähnliche Fragen stellen und sieht, wie sie die in den Institutionen der Wissenschaft verwirklichen und nicht verwirklichen. “Ist das deine Zukunft?” frage ich mich regelmäßig und in verschiedenen Situationen habe ich diese Frage unterschiedlich beantwortet. Konkret stellt sich die Frage jetzt, wenn ich mir überlege, ob ich nach dem Bachelor einen PhD machen will, und bis jetzt ist meine Antwort “ja, aber”.

Auch außerhalb meines Labs habe ich interessante Menschen getroffen, und vielleicht war die Hauptmoral, die sich mir dabei eingeprägt hat, dass wir alle nur Menschen sind, ohne Ausnahmen. Vom Abendessen mit dem Physik-Nobelpreisträger Wolfgang Ketterle sind mir die karriereorientierten Fragen in Erinnerung geblieben, die die anderen Anwesenden gestellt haben, außerdem Ketterles Erzählung davon, wie er zeitweise seine Arbeit für seine Familie und zeitweise seine Familie für seine Arbeit vernachlässigt hat. Und die Erkenntnis, dass auch Handeln, das zu allgemeiner Anerkennung führt, oft aus Zielen folgt, die nur von innen einsichtig sind und unter Reflektion vielleicht nicht in sich konsistent wären. Vom Abendessen mit Garrett Lisi (unabhängig arbeitender Physiker und Extremsportler) blieb mir ein Wortwechsel besonders in Erinnerung. Ich habe ihn gefragt, ob er jetzt (da er gerade viel mit anderen Wissenschaftlern zu tun hat) glücklicher ist oder eher früher (als er hauptsächlich für sich allein gearbeitet hat), und er meinte daraufhin, dass er bis jetzt sagen würde, dass es früher schöner war. Dass es schwierig sei, die Vorstellungen verschiedener Menschen zu koordinieren. Worauf ich gefragt habe, ob es ihm denn lieber wäre, wenn jeder genau das täte, was er ihnen zu tun gäbe, und er wurde fast ein bisschen wütend, jedenfalls lauter als im Gespräch davor: "NO! No! Everyone should do what they want to do!" Seitdem denke ich ab und an daran, wie er das gesagt hat, und wie sehr ich das auch so sehe.

[edit] Abschließendes

Es gibt zahlreiche andere Dinge, die ich letztes Semester gelernt habe — dass ich aus wissenschaftsphilosophischer Sicht struktureller Realist bin, dass ich klassische Musik hören kann, dass ich Hermann Hesse mag — und einige andere Dinge, die ich getan habe — der Lab-Ausflug nach New Hampshire, das Treffen mit Lena in New York, Neujahrsklettern in Dresden — aber was ich oben beschrieben habe ist das, was mir aus akademischer Sicht und aus dem aktuellen Moment heraus am bedeutendsten scheint. Auch gibt es bestimmt noch einiges, was für zukünftige Austauschstudenten in Cambridge und am MIT wissenswert ist, aber auch hier meine ich, dass ich das Wichtigste erwähnt habe. Weitere Fragen beantworte gerne, besonders wenn sie mir per Mail (ast@mit.edu) gestellt werden.