Ausgewandert ?

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 3.Juli 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

KONTEXT

Seit April ist in diesem Blog kein weiterer Beitrag von mir erschienen. Für jene, die in der Vergangenheit öfters in den Blog geschaut hatten, mag dies vielleicht die Frage aufgeworfen haben, was mit cagent Gerd Doeben-Henisch geschehen ist? Ist er überhaupt noch da? Ist ihm was zugestoßen? Was ist los?

AUSGEWANDERT ? !

Physisch nicht, aber virtuell kann man sagen, ja, der Autor ist tatsächlich ausgewandert. Ein ungewöhnliches Ereignis.

Folgendes ist passiert: Seit Dezember 2009 hatte der Autor in diesem Blog ziemlich regelmäßig geschrieben. Wie man hier sehen kann, 535 Beiträge (und es gab ja auch noch ‚Nebenkriegsschauplätze‘ mit weiteren Beiträgen), die sich mehr oder weniger um Grundsatzfragen wie die nach dem Menschen, nach dem Sinn des Lebens, nach dem Verhältnis von Philosophie und Wissenschaft — und einiges mehr — gedreht haben.

uffmm.org

Parallel, in seiner Forschung und Lehre, ging es um konkretere Theorien wie die zu einem Integrierten Engineering, zu künstlicher Intelligenz, zur Mensch-Maschine Interaktion, zu interdisziplinären Simulationsansätzen und zum Lernen allgemein. Ein Teil dieser eher technischen Beiträge (alle auf Englisch) wurden ab 2018 auf dem Blog uffmm.org mit dem Untertitel „Integrating Engineering and the Human Factor“ (info@uffmm.org), eJournal, uffmm.org ISSN 2567-6458 , veröffentlicht.

Als im Laufe des Jahres 2020 das Hauptziel des Blogs uffmm.org grundsätzlich erreicht schien — nämlich nicht nur eine Anpassung der integrierten Theorie des Engineerings auf beliebige Populationen, speziell auf die Bürger in einer Kommune, und dazu das Konzept für die notwendige Software, um die Theorie anwendbar zu machen — , ergab sich die praktische Notwendigkeit, diese dann eher angewandte Theorie samt der Anwendungs-Software einem Deutschen Anwenderkreis (für jeden Bürger) zugänglich zu machen.

oksimo.org (oksimo.com)

Was im März 2021 anfänglich unscheinbar als Einführung eines neuen Paradigmas zur Beschreibung beliebiger Prozesse begann, weitete sich rasch aus auf die zugehörigen theoretischen Überlegungen, Voraussetzungen, begriffliche Rahmen usw. Immer mehr Personen kamen hinzu, und bald wurde klar, dass all die theoretischen Überlegungen aus dem Blog ‚Philosophie Jetzt…‚ und dem Blog uffmm.org im neuen Blog oksimo.org voll aktiv waren. Ohne all die Vorarbeiten ist oksimo.org (zumindest für den Autor) undenkbar. Zugleich kann man in oksimo.org nicht ständig zurück verweisen, sondern muss all die vorbereitenden Gedanken jetzt,’vor Ort‘ in oksimo.org direkt passend einbringen, z.T. in weiterführender Form.

Damit wurde dem Autor Gerd Doeben-Henisch bald klar, dass es eigentlich ‚kein Zurück‘ mehr gibt, auch keine ‚Parallelität‘. oksimo.org ist jetzt der Brennpunkt, in dem alles zusammen läuft, was in all den Jahren zuvor gedacht worden ist. Alle die Fragen zum Menschen, zum Menschenbild, zur Gesellschaft, zum Verhältnis von Mensch und Maschine, zu Wissenschaft und Philosophie usw., alle diese Fragen, bilden das gedankliche Fundament, den gedanklichen Rahmen für oksimo.org.

Ein eher neuer Akzent in oksimo.org ist die starke und direkte Einbeziehung der politischen Dimension, sowohl sehr konkret praktisch wie auch sehr grundsätzlich. Der Schlüssel dazu liegt in der direkten Wechselwirkung zwischen der Dimension der Bürger, der Bürgerbeteiligung und den politischen Parteien. Das oksimo Paradigma versteht sich als ein neues Format zur qualitativen Unterstützung der Bürger und ihrer Politik.

oksimo.org ist so eine Art Gedankliche Zone, in der man sich aufhalten kann, um anders über Menschen und Politik nachdenken zu können.

WARUM ES IMMER MEHR ALS EINE MEINUNG GIBT… Eine Notiz

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 13.April 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

KONTEXT

Es ist schon immer eine Alltagserfahrung, dass es viele Sichtweisen zu ein und derselben Sache gibt. Dort, wo es ‚um nichts zu gehen scheint‘, da kann man mit einem Achselzucken, einem Lächeln, mit einer humorvollen Bemerkung den Unterschied kommentieren, überspielen, auf sich beruhen lassen.

Wenn es aber um etwas geht, gar um ‚Leben und Tod‘, ist das Lächeln und Wegschauen nicht mehr ganz so einfach. Dann werden viele Mitbürger aufgeregter, wütend, intoleranter, aggressiv, bis dahin, dass sie sich zu Gewaltakten hinreißen lassen.

CORONA TIMES

In Corona-Times ist dies nicht anders und die Gegensätze tendieren dazu, schroffer zu werden. Erschwerend kommt hinzu, dass die Vielzahl der Meinungen auf allen Ebenen gegenwärtig zu sein scheint: Bundes-, Landes- und Kommunalpolitik erwecken nicht den Eindruck einer erleuchteten Gemeinschaft , die an einem Strang zieht; Medien liefern nur das ab, was die Gesellschaft selbst ist: ein vielfarbiges Bild an Meinungen, und die Wissenschaft, die in diesen Zeiten in einer Wiese zusammenarbeitet wie noch nie zuvor, bietet ‚per se‘ ein facettenreiches Bild, weil Wissenschaft ja gerade davon lebt, ungeklärte Fragen durch viele Experimente und Versuche schrittweise aufzuhellen; wäre alles von vornherein klar, dann bräuchte es keine Wissenschaft.

WISSENSCHAFT UND ALLTAG

Doch, hier gibt es einen qualitativen Unterschied, den die meisten, die mit Wissenschaft nicht vertraut sind, leicht übersehen: während die Wissenschaft methodisch geleitet versucht, in vielen kleinen Schritten und durch Vernetzung untereinander die vielen Puzzlesteine zusammen zu tragen, um zu einem zusammenhängenden Bild zu kommen, das immer wieder an einzelnen Stellen korrigiert wird, missverstehen viele Menschen diesen organisierten Such-, Kommunikations- und Korrekturprozess als ‚Nichtwissen‘, als ‚Beliebig‘. Und sie ziehen daraus den Schluss, dass es sowieso keine allgemeine Wahrheit gibt, also können sie ihre — meist sehr zufälligen — privaten Meinung als die neue Wahrheit in die Welt tragen.

WIR SIND DIE EINGEBORENEN

Diese heute sehr verbreitete Denkweise, fällt aber nicht irgendwie ‚vom Himmel‘. Sie ist vielmehr in jedem Menschen, in der Verstehensstruktur eines jeden Menschen angelegt, dort, wo unser Gehirn sitzt, das — ohne uns zu fragen, unbewusst, vollautomatisch — die Eindrücke der Welt (und des eigenen Körpers) ‚verarbeitet‘.

Eine Grundeigenschaft unseres Gehirns ist es, dass es aus der Vielzahl unserer Wahrnehmungen eine Struktur heraus lösen muss, die für das Verhalten im Alltag ‚brauchbar‘ ist, letztlich unser Überleben sichert. Und da das, was ein Gehirn wahrnimmt, durchgängig niemals ‚eindeutig‘ sondern ‚vieldeutig‘ ist, muss es ständig Entscheidungen fällen, was es denn gerade wahrnimmt. Bei diesen Entscheidungen spielt das ‚Vorwissen‘, die aktuellen ‚Bedürfnisse, Emotionen‘ usw. eine sehr große Rolle. Wer mit Sehschwächen ohne Brillen umher geht, vielleicht jogged, kann dies leicht testen: alles, was man nicht sofort klar erkennen kann, wird vom Gehirn automatisch ‚gedeutet‘. Fast nie erkennt das Gehirn das, was sich vor einem als undefiniertes Etwas zeigt, als das, was es wirklich ist. Im Alltag fällt einem das kaum auf. Einem möglichen Beobachter, der zuschaut, was wir tun, sehr wohl. Wir sind in der ‚Schleife unserer Voreinstellungen‘ gefangen.

WIR — UNSICHTBAR — VIELE

Wenn also verschiedene Personen in einer Situation aufeinander treffen, sieht erst einmal jeder, was ‚er/sie/x‘ gerade sieht, und das ist ’normal‘. Solange man sich dieser Sachverhalte nicht bewusst wird, kann dies aber sehr schnell zu Missverständnisse, Verdächtigungen, Beschimpfungen usw. führen: jeder glaubt halt an das, was in seinem Kopf ist, ohne sich klar zu machen, dass genau das, was in seinem Kopf ist, normalerweise weniger mit der Welt zu tun hat, die außerhalb des Kopfes ist, sondern mit der Welt, die das eigene Gehirn in großer Fleißarbeit in jeder Sekunde, ja Millisekunde, für uns ausrechnet.

UMGANG MIT VIELDEUTIGKEIT

Die große Errungenschaft der modernen Wissenschaft — nachdem es schon ca. 300.000 Jahre unsere Lebensform, den homo sapiens gegeben hat — besteht darin, diesen fundamentalen Sachverhalt auf pragmatischem Wege erkannt zu haben und seitdem versucht, durch systematisches Vorgehen, den eigenen — letztlich unentrinnbaren — Vorurteilen stückweise zu entkommen. Es zählt halt nur, was auch andere so wahrnehmen können wie ich; dass es nach bestimmten Verfahren reproduzierbar sein muss; dass die allgemeinen Aussagen, die man aufgrund von Einzelbeobachtungen als Arbeitshypothesen formuliert, sich dann auch im Einsatz nachprüfbar bewähren. Ein sehr mühsames Geschäft, aber doch seit gut 200 Jahren mit beeindruckenden Erfolgen.

WISSENSCHAFTSUNFÄHIG

Dass heute immer mehr Menschen — auch nicht wenige sogenannte ‚Akademiker‘ — dies nicht mehr verstehen, Wissenschaft gering schätzen, und lieber ihren ad-hoc Einbildungen vertrauen, ist ein gefährliches Verhaltensprogramm. Ein solches aus Dummheit geborenes Verhaltensprogramm kann alles an lebenswerten Strukturen zerstören, die mühsam im Laufe der letzten Jahrhunderte aufgebaut wurde. Es zeigt, wie fragil menschliche Kultur ist…

Wahrheit ist kein Selbstläufer. Eine eigene Meinung als solche ist weder wahr noch falsch. Qualität erfordert viel Wissen, viel Disziplin, ein geordnetes, koordiniertes Vorgehen von vielen Experten gleichzeitig über einen längeren Zeitraum. So etwas muss mühsam gelernt und eingeübt werden. Dafür braucht man ein sehr leistungsfähiges und lebensbejahendes Bildungssystem, das von allen geschätzt und mitgetragen wird …

EPILOG

Leben war noch nie einfach … bislang gibt es uns trotzdem …

DER AUTOR

Einen Überblick über alle Beiträge von Autor cagent nach Titeln findet sich HIER.

PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. MMI Analyse. Teil 3

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 22.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

(Letzte Änderung: 25.März 2021)

KONTEXT

In diesem Beitrag soll das Konzept einer praktischen kollektiven Mensch-Maschine Intelligenz by design weiter entwickelt werden. Der unmittelbar vorhergehende Beitrag findet sich hier. In diesem Text geht es jetzt darum, das Anwendungsszenario explorative Entwicklung unter Einbeziehung einer kontinuierlichen Simulation [ESBD] zu beschreiben.

Bisher zum Thema veröffentlicht:

INFOGRAFIK

Hier wird als Standard das Interaktions-Paradigma N:1 vorausgesetzt:N viele Teilnehmer treffen sich in einem Online Meeting und benutzen gemeinsam eine interaktive Webseite der oksimo-Software auf oksimo.com. Für die weiteren Aktivitäten siehe den Text.

ESBD: ÜBERBLICK

Die explorative simulations-basierte Entwicklung geht davon aus, dass eine Gruppe von Experten sich auf eine Ausgangslage S und auf eine Vision V geeinigt haben. Beide zusammen, also S und V, werden als Aufgabe (S,V) begriffen. Gesucht wird nach einer Menge von Veränderungsregeln X, deren Anwendung eine Folge von Zuständen/ Situationen <S.0, S.1, …, S.n> erzeugt, die letztlich einen Weg bilden, der von S nach V führt. In dieser Folge von Zuständen gilt, dass ein beliebiger Nachfolgezustand S.i aus einem vorhergehenden Zustand S.i-1 dadurch entstanden ist, dass mindestens eine Veränderungsregel X.i aus X auf den vorhergehenden Zustand S.i-1 angewendet worden ist, was dann zur Entstehung von S.i geführt hat. Die Anwendung von Veränderungsregeln X auf einen gegebenen Zustand S können entweder von den Experten selbst ‚per Hand‘ (‚manuell‘) ausgeführt werden oder automatisch durch den eingebauten Simulator ∑. Die Anwendung des Simulators auf die Aufgabe (S,V) mittels der Regeln X wird geschrieben: ∑(S,V,X) = SQ(S,V,X,∑) = <S.0, S.1, …, S.n>. Neben der Folge der Zustände zeigt der Simulator zu jeder neuen Nachfolgesituation auch an, wie viel % der Ausdrücke aus der Vision schon im aktuellen Zustand S.i enthalten sind. Falls verfügbar, kann man zusätzlich zum Simulator noch die algorithmische Intelligenz ⊪ aktivieren, um die wichtigsten guten Lösungen anzuzeigen.

AUSGANGSLAGE S

Die Ausgangslage S wird gebildet durch eine Menge von Ausdrücken E einer Alltagssprache L (z.B. Deutsch, Englisch, Spanisch, …). Ein einzelner Ausdruck E.i hat als solcher keine Bedeutung. Es wird aber vorausgesetzt, das derjenige, der diesen Ausdruck E.i eingibt, aufgrund seines Sprachverständnisses mit diesem Ausdruck E.i eine Bedeutungsvorstellung B(E.i) verknüpft, von der angenommen werden kann, dass diese sich auf eine beobachtbare Eigenschaft B(E.i)* in einer Alltagssituation S* beziehen lässt oder aber sich in andere Ausdrücke E‘ übersetzen lässt, von denen dies gilt. Die Menge der Ausdrücke E in der Zustandsbeschreibung/ Situationsbeschreibung S korrespondiert danach einer Menge von beobachtbaren Eigenschaften in einer Alltagssituation S* zu einem gewählten Zeitpunkt TS, also S*(TS). Unter Voraussetzung dieses Bezuges zu einer Alltagssituation S* kann gesagt werden, dass die Menge der Ausdrücke E in der Beschreibung S = {E.1, E.2, …, , E.n} als empirisch zutreffend zum Zeitpunkt T angenommen werden; eine andere Formulierung wäre, dass diese Ausdrücke von S als wahr bezeichnet werden. Sobald die Menge der Ausdrücke einer Situation S sich zur Situation S‘ ändert, weil mindestens ein Ausdruck in S‘ anders ist als in S (z.B. die Zeitmarke T‘), wird angenommen werden, dass sich auch die korrespondierende Alltagssituation geändert hat.

Im Rahmen einer Aufgabenstellung (S,V) soll die Ausgangslage S eine reale Situation in einem Alltag beschreiben, die alle Beteiligten als real gegeben annehmen. Die Ausgangslage S kann, aber muss nicht, auch explizit solche Eigenschaften E* enthalten, die die Beteiligten als Verbesserungswürdig klassifizieren. In welchem Sinne diese verbesserungswürdigen Zustände E* mit Blick auf eine Zukunft verbessert werden sollen, wird in einem separaten Visionstext V beschrieben.

Ein Startzustand S kann beliebig erweitert werden. Es kann auch parallel verschiedene Startzustände {STs.1, …, STs.n} geben, die thematisch unterschiedliche Aspekte beleuchten oder verschiedenen Raumgebiete betreffen. Verschiedene Startzustände können nach Bedarf ‚per Knopfdruck‘ zu einem einzigen Zustand S zusammen gefasst werden.

VISION V

Ohne die Angabe eines Zustands SF für einen Zeitpunkt TF > TS, der größer ist als der Startzeitpunkt TS, gibt es in der möglichen Entwicklung des Startzustands S keine Entwicklung in eine bestimmte Richtung. Da dieser Zustand SF in der Zukunft liegt, nicht gegenwärtig ist, haben die Bedeutungen B(SF) der Ausdrücke im Zustand SF keine externe, beobachtbare Entsprechung im Alltag. Deshalb wird diese für die Zukunft angenommene Situation SF auch Vision genannt. Allerdings wird unterstellt, dass die Ausdrücke E von SF in der Zukunft ab einem Zeitpunkt TF zutreffen werden, d.h. ab diesem Zeitpunkt wahr sein werden. Es ist dabei nicht ausgeschlossen, dass dieser Fall schon vor dem angezielten Zeitpunkt TF stattfinden kann. Ebenso kann er sich verzögern.

Auch für den Visionstext gilt — wie im Falle des Startzustands S –, dass er beliebig erweitert werden kann oder dass es parallel verschiedene Visionstexte gibt, die nach Bedarf ‚per Knopfdruck‘ zu einem vereinigt werden.

Je mehr Ausdrücke der Visionstext V umfasst, um so differenzierter kann man die Zielsituation beschreiben.

KONSTRUIEREN DER VERÄNDERUNGSREGELN X

Im Kontext einer Folge von beschreibbaren Situationen kann man die Veränderungen in der Form von Veränderungs-Regeln fassen: Man sagt: wenn die Bedingung C in einer aktuellen Situation S erfüllt ist, dann sollen mit der Wahrscheinlichkeit π die Aussagen Eplus der Situation S hinzugefügt werden, um die Nachfolgesituation S‘ zu generieren, und die Aussagen Eminus sollen von S weggenommen werden, um die Nachfolgesituation S‘ zu generieren.

Man kann für jede Ausgangslage S beliebig viele Veränderungsregeln X erstellen. Insofern gilt XS = {XS.1, …, XS.n}. Ist eine bestimmte Situation S.i im Verlauf gegeben, dann kann es mehr als eine Veränderungsregel geben, die aus X zutrifft, also XS.i ⊆ X. In diesem Fall werden alle diese Regel XS.i auf S.i angewendet XS.i(S.i) = S.i+1. Die Reihenfolge der Regeln aus XS.i wird für die Anwendung auf S.i jeweils per Zufall bestimmt.

TESTEN DER VERÄNDERUNGSREGELN X

Da sich die möglichen Auswirkungen der Regeln in ihrer Anwendung auf einen gegeben Zustand S mit zunehmender Zahl und wachsender Komplexität von S (und auch V) immer schwerer ‚im Kopf‘ vorstellen lassen, kann man sich vom eingebauten Simulator ∑ anzeigen lassen, welche Folge von Situationen <S.1, S.2, …> entsteht und wie weit diese schon die angezielte Vision V enthalten.

Durch diese Möglichkeit der jederzeit möglichen Simulation hat die Konstruktion eines Weges von S nach V mittels Veränderungsregeln X einen spielerischen Charakter.

UNTERSTÜTZUNG DURCH ALGORITHMISCHE INTELLIGENZ α

Liegt eine Aufgabe (S,V) vor zusammen mit einer Menge von Veränderungsregeln X dann kann der eingebaute Simulator ∑ daraus eine Sequenz der Art ∑(S,V,X) = SQ.i = <S.1, S.2, …, S.n> erzeugen, wobei jede einzelne Situation S.i in dieser Folge mit einer Bewertung indiziert ist. Der Simulator ∑ funktioniert in diesem Zusammenhang wie eine logische Folgerungsbeziehung ⊢, geschrieben: S,V,X ⊢ SQ.i.

Im allgemeinen Fall kann man mehr als eine Sequenz SQ.i mit Hilfe von ⊢ aus {S,V,X} ableiten. Schreibt man sich einen Algorithmus α der alle möglichen Ableitungen durchführt, die z.B. einen bestimmten minimalen Bewertungsindex haben und die z.B. die kürzesten Sequenzen sind, dann entsteht eine Menge SQ+, die alle diese Sequenzen enthält. Dieser Algorithmus α funktioniert dann auch wie eine Ableitung; diese Form der Ableitung nennen wir hier algorithmische Intelligenz und schreiben ihre Anwendung: S,V,X ⊪α SQ+ [1]

Statt also alle möglichen Simulationen selbst durchführen zu müssen, können die Experten mit Hilfe der algorithmischen Intelligenz α mit Feinjustierung von Parametern gezielt nach der Menge der möglichen Ableitungen suchen, die diese Parameter erfüllen. Dies kann eine Menge Arbeit ersparen und vor allem, es kann helfen relativ schnell, ein tieferes Verständnis des Problemraumes zu bekommen.

QUELLENNACHWEISE und ANMERKUNGEN

[1] Im Englischen gibt es für den Begriff ‚Künstliche Intelligenz [KI]‘ (bzw. ‚Maschinelles Lernen [ML]‘) eine Vielzahl von Begriffen — z.B. ‚Artificial Intelligence [AI]‘, “Machine Learning [ML]‘, ‚Computational Intelligence [CI]‘ , ‚Algorithmic Intelligence [AI]‘, ‚Embodied Intelligence‘, …) — die alle mehr oder weniger nicht wirklich definiert sind. Zusätzlich verwirrend ist die Tatsache, dass wir Menschen den Begriff ‚Intelligenz‘ eigentlich nur aus dem Kontext menschlichen Verhaltens — mittlerweile auch ausgedehnt auf verschiedene Formen tierischen und pflanzlichen Verhaltens — kennen. Hier haben Biologie und Psychologie schon seit Jahrzehnten einigermaßen brauchbare Definitionen von ‚Intelligenz‘ bereit gestellt (die man kritisieren kann, aber sie sind immerhin da und sie funktionieren). Die Vielstimmigkeit der technischen Intelligenzbegriffe bietet dagegen eher eine Dissonanzwolke. Ein zusammenfassendes, alle Aspekte integrierendes Konzept von ‚Intelligenz‘ — auch in den Vergleichen — wäre für uns alle extrem hilfreich. In dieser Situation habe ich mich für den Begriff ‚Algorithmische Intelligenz‘ entschieden, da er der Tatsache Rechnung trägt, dass der Kern aller technischen Intelligenzleistungen in der Software (= Computerprogramm, Algorithmus) lokalisiert ist. Ob man nun einen bestimmten Algorithmus als ‚Intelligent‘ oder ’nicht intelligent‘ bezeichnen will, hängt dann davon ab, welche verhaltensrelevanten Eigenschaften man mit diesem Algorithmus in Zusammenhang bringen kann. Am Beispiel des oksimo-Paradigmas lässt sich sehr genau ein sogenannter Problemraum definieren, der ‚by design‘ als Abfallprodukt menschlichen Verhaltens entsteht, und in diesem Problemraum gibt es Suchprozesse und Bewertungsprozesse, die zusammen die Identifizierung eines — von Menschen definierten — interessanten Teilraumes ermöglichen. Dieser Prozess von Suchen + Bewerten + Auszeichnung einer Teilmenge wird hier mit dem Begriff der algorithmischen Intelligenz verknüpft. Ob und wie sich dieser Begriff von algorithmischer Intelligenz mit den Intelligenbzbegriffen der Biologen und Psychologen vergleichen lässt, soll demnächst diskutiert werden.

FORTFÜHRUNG DIESER GEDANKEN

(Letzte Änderung: 25.März 2021)

Die oben beschriebenen Gedanken finden eine Fortsetzung wie folgt:

  • Im eJournal uffmm.org einmal auf der Seite https://www.uffmm.org/2020/04/02/case-studies/ mit vier Beiträgen
  • im eJournal uffmm.org in der neuen Rubrik Philosophy of Science mit einer ganzen Folge von Beiträgen.
  • im neuen Anwendungsblog oksimo.org der oksimo Software.

Das Thema wird daher in diesem eJournal Philosophie Jetzt. Auf der Suche … nicht mehr weiter behandelt.

DER AUTOR

Einen Überblick über alle Beiträge von Autor cagent nach Titeln findet sich HIER.

PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. MMI Analyse. Teil 2

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 18.-19.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

Letzte Änderung: 19.2.2021, 9:52h

KONTEXT

In diesem Beitrag soll das Konzept einer praktischen kollektiven Mensch-Maschine Intelligenz by design weiter entwickelt werden. Der unmittelbar vorhergehende Beitrag findet sich hier. In diesem Text geht es jetzt darum, etwas konkreter zu skizzieren, wie die beiden wichtigsten Anwendungsszenarien aussehen könnten. Es wird unterschieden zwischen einer explorativen Entwicklung unter Einbeziehung einer kontinuierlichen Simulation [ESBD] und einem eingebetteten Testen (bzw. Spielen) unter Voraussetzung einer kontinuierlichen Simulation [ESBT/G].

Bisher zum Thema veröffentlicht:

16.02., 17:17 PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. MMI Analyse. Teil 1

15.02., 09:21 PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. Problem und Vision

12.02., 18:14 PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design

INFOGRAFIK

Infografik zum Text. Siehe dort.

ANWENDUNGSSZENARIEN

Während der vorausgehende Beitrag [1] die allgemeinen Anforderungen an die intendierte Anwendung formuliert hat, soll es in diesem Text darum gehen, die typischen intendierten Anwendungssituationen etwas konkreter zu formulieren. Tatsächlich lassen sich zwei grundlegende unterschiedliche Typen von Anwendungsszenarien unterscheiden.

Explorative Entwicklung

Charakteristisch für eine explorative Entwicklung (Explorative Simulation Based Development [ESBD]) ist die Ausgangslage, dass zwar eine Situation S gegeben ist, die aus verschiedenen Gründen als problematisch empfunden wird, und zugleich auch eine erste Vision V verfügbar ist, die von allen Beteiligten als erstrebenswert angesehen wird, dass aber noch unklar ist, wie man von S nach V kommen kann. Anfang und Ende erscheinen klar, aber der Weg zwischen beiden Punkten ist noch unbekannt.

Es liegt nahe eine solche Situation, in der S und V gegeben sind, als eine Aufgabe= (S,V) zu bezeichnen. Wenn man verschiedenen Teams die gleiche Aufgabe (S,V) stellt, dann kann man die Form der explorativen Entwicklung auch in Form eines Wettbewerbs stellen: welches Team löst die Aufgabe in einer vorgegebenen Zeit am Besten.

Im Fall einer Aufgabe (S,V) muss eine Gruppe von Experten also versuchen, gemeinsam einen Weg zu finden, der das Gewünschte leistet. Als Weg wird hier als eine Sequenz von Folgezuständen SQ(S,V) =<S1, S2, …, Sn-1, Sn> angenommen. Der Übergang von einem Zustand S zu einem Folgezustand S‘ wird durch Anwendung einer Veränderungsregel x aus der Menge der Veränderungsregeln X auf den gegebenen Zustand S hergestellt (Details siehe vorausgehenden Beitrag [1]). Die Ausführung einer Anwendung von X auf einen Zustand S wird von einem Simulator [SIM,Σ] geleistet, geschrieben: Σ(S,X)=S‘ oder ΣX(S)=S‘ oder noch kürzer X(S)=S‘. Der Entwicklungsprozess besteht nun darin, dass alle Experten versuchen, nach und nach so viele Veränderungsregeln X zu finden, dass sich eine überzeugende Sequenz SQ(S,V) von S nach V herstellen lässt. Als Unterstützung bei dieser Entwicklung können die Experten auch den eingebauten Simulator [SIM, Σ] benutzen. Mit diesem lässt sich jederzeit anzeigen, (i) welche Wirkungen die bisherigen Regeln X bei einem gewählten Ausgangszustand S haben und (ii) ob und in welchem Ausmaß die gewählte Vision V schon erreicht wird.

PROBLEMRAUM

Die Elemente <S, V, X, Σ> bilden die Basis eines möglichen Problemraumes (Problem Space Basis [PSB]). Gibt man eine bestimmte Ausgangslage S*, eine bestimmte Vision V* sowie eine bestimmte Menge X* von Veränderungsregeln vor, dann kann man mittels dem Simulator Σ die Menge aller möglichen Sequenzen SQ*(S*, V*, X*) berechnen und als echte Teilmenge davon die Menge aller erfolgreichen Sequenzen SQ+(S, V, X*) ⊆ SQ*.

Erweitert man die Basis eines Problemraum um die Vorgaben <S*, V*, X*> sowie <SQ*, SQ+> dann bekommt man die Struktur eines normalen endlichen Problemraums PS= <S*, V*, X*, SQ*, SQ+, Σ>.

Eingebettetes Testen/ Spielen

Liegt mindestens eine Instanz PS* eines Problemraums PS vor, dann kann man diese Instanz PS* eines Problemraums auch dazu benutzen, innerhalb dieses Problemraums die Wirkung dieser Problemraum-Instanz PS* auf potentielle Anwender zu testen. In diesem Fall arbeitet der Simulator Σ in einem interaktiven Modus: anstatt selbst die Anwendung der Veränderungsregeln X auf den gegebenen Zustand S auszurechnen werden alle Testpersonen/ Spieler aus einer Liste gefragt, welche der möglichen Regeln sie jetzt anwenden wollen, und — falls es verschiedene Varianten der Ausführung gibt -, wie. Auf diese Weise können die verschiedenen Testpersonen/ Spieler sozusagen ‚am eigenen Leibe‘ erfahren, wie die angedachte Zukunft (= Vision) sich konkret auf sie auswirkt und wie sie sich dabei fühlen. Aus den tatsächlichen Handlungsentscheidungen kann man auch ablesen, wie stark reale Anwender von dem angenommenen Verhalten abweichen.

Dieser Modus wird hier Eingebettetes Testen/ Spielen genannt (Embedded Simulation Based testing/ Gaming [ESBT/G].

In einer anschließenden Auswertung kann diese Selbsterfahrung der Tester/ Spieler auch dazu führen, dass sie einige der bisherigen Regeln durch eine veränderte Version ersetzen wollen.

KI ERWEITERUNG(EN)

Das, was heute gerne als Künstliche Intelligenz [KI] bezeichnet wird ist ein Computerprogramm — ein Algorithmus, d.h. eine Liste von Befehlen für einen definierten Automaten — das als Referenzsystem einen normalen Problemraum PS besitzt. Dieser Algorithmus kann mit den gegebenen Mengen S*, V* und X* selbständig den Simulator laufen lassen und systematisch Ausprobieren (= Suchen), welche Sequenzen SQ möglich sind (Elemente von SQ*), und welche von den möglichen Sequenzen SQ* solche sind, in denen eine bestimmte Vision V zu 100% erfüllt wird (=Lernen); dies liefert die Menge SQ+. Anstatt dass also menschliche Anwender mühevoll einzelne Simulationen durchprobieren, kann man — falls ein Problemraum PS vorgegeben wird! — einen lernfähigen Algorithmus damit beschäftigen, diese explorative Suche unter Einbeziehung eines definierten Lernens (= Evaluation mit Hilfe von Bewertungen, hier mittels V*) quasi nebenbei vorzunehmen. Zusätzlich könnte man die Erfolgskriterien beliebig verfeinern z.B. in dem Sinne, welche Simulations-Sequenz SQ.i die wenigstens Ressourcen benötigt oder am wenigsten kostet oder den meisten Spaß macht usw.

Wie gesagt, der Einsatz einer zusätzlichen KI macht nur Sinn, wenn menschliche Entwickler einen normalen Problemraum als Ausgangspunkt vorgeben.

Im Fall des eingebetteten Testens/ Spielens könnte man neben den menschlichen Testern/ Spielern auch künstliche Tester/ Spieler einsetzen. In diesem Fall ohne oder mit einer Lernkomponente. Eine mit-spielende KI könnte dann auch versuchen, das Verhalten der menschlichen Mitspieler zu erfassen und zu modellieren. Dies kann konstruktiv dazu genutzt werden, um künstliche Tutoren oder künstliche Assistenten auszubilden. Im Gegensatz zu den anonymisierten KIs auf den globalen Plattformen, die für irgendwelche unbekannten Dritten Daten sammeln, kann man diese KIs lokalisieren und privatisieren. Jemand kann seine eigene KI vereinbaren, die nur einer einzelnen Person gehört und nur mit dieser einen Person lernt.

ROADMAP

Überblick zum Entwicklungszusammenhang und den sich daraus ergebenden Anwendungsszenarien und eine Abfolge in der Realisierung, die der inneren Logik der Elemente folgt.

Im oberen Teil der Grafik wird der allgemeine theoretische Rahmen thematisiert, in dem sich die ganze Entwicklung bewegt. Hervorgehoben ist der Bereich der Mensch-Maschine Analyse [MMI]. Dieser Bereich wird dann — siehe den Gesamttext auf dieser Seite — weiter analysiert und führt zu folgenden grundsätzlichen Anwendungsaspekten:

  1. Die explorative Simulations-basierte Entwicklung [ESBD]
  2. Darauf aufbauend dann das eingebettete Simulations-basierte Testen oder Spielen [ESBT/G]
  3. Darauf aufbauend dann eine eingebettete starke KI für den Bereich ESBD
  4. Darauf aufbauend dann eine eingebettete starke KI für den Bereich ESBT/G
  5. Man kann dann diese beiden Anwendungskontexte für KI noch weiter spezifizieren zu (i) einer radikal personalisierten, vollständig privaten KI für jeden einzelnen, der dies will und (ii) zu einem individuellen Tutor/ Trainer für den Kontext ESBT/G

Jeder dieser Anwendungskontexte korreliert mit einem Meilenstein. Angedacht sind die ersten drei Meilensteine für 12.April 2021, 1.Oktober 2021 und 12.April 2022.

Parallel zu diesen genannten Anwendungskontexten gibt es noch eine andere Anwendungsdimension, die sich auf verschiedene Typen von Interaktionen mit dem Gesamtsystem beziehen:

  1. TYP1, n-1: Im Rahmen einer online-Sitzung mit n-vielen Teilnehmern wird gemeinsam 1 interaktive Webseite benutzt, über die mit dem Programm interagiert wird.
  2. TYP2, n-n-1: Jeder der n-vielen Teilnehmer logged sich einzeln auf der oksimo.com Webseite ein (also n-viele separate Teilnehmer), aber alle n-viele Teilnehmer treffen sich auf der oksimo Plattform in 1 Anwendung und können dort kollaborieren.
  3. TYP3, n-n-n: N-viele Teilnehmer können sich separat einloggen und sie können sowohl simultan in einer Anwendung arbeiten oder jeder an einer anderen.

Jede dieser Anwendungstypen 1-3 korreliert auch mit einem Meilenstein, wobei diese Meilensteinen unabhängig von den anderen sind. Typ1,n-1 ist der Standardfall. Wann Typ2+3 realisiert werden können, ist momentan noch offen.

QUELLENANGABEN und ANMERKUNGEN

[1] Gerd Doeben-Henisch, 16.2.2021, PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. MMI Analyse. Teil 1, https://www.cognitiveagent.org/2021/02/16/praktische-kollektive-mensch-maschine-intelligenz-by-design-mmi-analyse-teil-1/

FORTSETZUNG

Eine Fortsetzung zu diesem Beitrag findet sich hier.

DER AUTOR

Einen Überblick über alle Beiträge von Autor cagent nach Titeln findet sich HIER.

GEMEINSAMES FINDEN EINES WEGES und DESIGN EINES ZIELES. Zwischenreflexion. Notiz

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 17.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

KONTEXT

Seit dem 12.Januar 2021 hat in diesem Blog eine Serie von Beiträgen begonnen, die sich von allen vorausgehenden Beiträgen unterscheiden (siehe die Übersicht nach Titeln HIER). So, wie wenn zwei Galaxien aufeinandertreffen — etwa Andromeda und Milchstrasse in 2.7 Milliarden Jahren von heute aus — , so existierte mein philosophisches Denken und mein Denken als Computerwissenchaftler und Ingenieur gut 20 Jahre nebeneinander, bis es dann passierte, dass sich die Themen so stark annäherten, dass es schließlich — so sieht es momentan aus — zu einer Art Synthese gekommen ist. Eine Synthese allerdings, die nicht ganz ruckelfrei ist. Die konstruktiven Elemente überwiegen bislang. Dabei ist mir eine Problemstellung aufgefallen, die mir erst jetzt, während des Vorgangs des ‚Synthetisierens unterschiedlicher Paradigmen‘, langsam klar geworden ist (vielleicht noch nicht ganz). Deswegen schreibe ich diese Zeilen.

DESIGN EINES ZIELES

Wenn Ingenieure Probleme lösen, dann folgen sie weltweit einem mehr oder weniger standardisiertem ‚Protokoll‘, das im Englischen Sprachraum das Label ‚Systems Engineering‘ trägt. Im Protokoll wird festgelegt, wie man vom Problem zu einer funktionierenden Lösung kommen kann. Diese Lösungen (Ziele, Visionen, …) sind der zentrale Gegenstand dieser Prozesse. Ob es um ein neues Auto, ein Flugzeug, ein Kraftwerk, um ein Verkehrskonzept, um ein Sicherheitskonzept für einen Stadtteil, um ein Schutzkonzept gegen Wilderer in einem Nationalpark, um Verbesserung der Qualität in einem Krankenhaus geht …, es geht um eine konkrete Lösung innerhalb eines vorgegebenen Rahmens. Dass zur Erreichung dieses Zieles viel Aufwand getrieben werden muß (in Kommunikation, Dokumentation, Recherchen, Entwürfen, Tests usw.) wird vorausgesetzt, ist aber selbst nicht unbedingt Thema des Prozesses. Der Prozess lebt davon, dass der Prozess selbst, das Protokoll, viele Standards, die Rollen der Beteiligten vorausgesetzt wird.

Dies ist die Welt des Engineerings.

Es gibt aber auch noch eine andere Welt, die umfassendere Gesellschaft, innerhalb deren Engineering Prozesse stattfinden können (und sollen).

Diese Gesellschaft folgt keinem einheitlichen Protokoll, sondern ganz vielen Protokollen gleichzeitig, oft verworren oder widersprüchlich. Diese Gesellschaft hat auch Rollen, die — entsprechend der verworrenen Gesamtlage — unterschiedlich und widersprüchlich sein können.

Da heute Gesellschaften aus historischen Gründen immer noch nach ‚Nationen‘ organisiert sind — trotz Verdichtung der Interaktionen zwischen den Nationen, vergrößert sich die Vielfalt — und auch Verwirrung — zusätzlich.

GEMEINSAMES FINDEN EINES WEGES

Angeregt durch das Beispiel der Engineering Prozesse stelt sich die Frage, wie man in den Bereichen außerhalb des klassischen Engineerings Zukunftt planen kann, wenn man (i) die Zukunft grundsätzlich nicht kennt, es (ii) mindestens viele verschiedene Protkolle gibt, nach denen verschiedene Gruppen in einer Gesellschaft — national wie global — vorgehen, und (iii) es eine Vielzahl von — z.T. konfligierenden — Rollen gibt?

Will man nicht — und meistens kann man dies auch nicht — einzelne Rollen von vornherein bevorzugen, sondern akzeptiert man die Vielfalt als gegebenen Ausgangspunkt, dann braucht man ein Protokoll (ein Verfahren, eine Vorgehensweise, …), bei dem alle gleichermaßen mitwirken können, aber so, dass es doch insgesamt ein konstruktiver Prozess ist, der mindestens die Chance bietet, den Ansatz eines Weges in eine — vorher unbekannte — gemeinsame Zukunft aufzuzeigen.

Obwohl dieser allgemeine Weg der Zielfindung im Kern einem Engineeringprozess ähnelt — und vielleicht im weiteren Verlauf in mindestens einen Engineering-Prozess münden kann — unterscheidet er sich dennoch markant.

Ab der Seite mit der Überschrift PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. Problem und Vision wird beschrieben, wie dieser allgemeine Prozess einer Wegfindung mit einem Ziel in der Zukunft aussehen könnte. Mittlerweile würde ich nur die Formulierung des Paradigmas leicht abändern zu:

Applied Collective Man-Machine Intelligence by Design [ACM2ID]

Das ‚Applied‘ ist hier besonders wichtig: es geht nicht nur um irgendwelche Gedanken oder eine Theorie, sondern darum, dass diese Überlegungen eine reale Praxis sein können, eine praktische Form, wie wir alle miteinander das, was wir haben an Ideen, Erfahrungen, an Motiven … teilen, und zwar in einer Form, die von sich aus (by design) Zukunft sichtbar und überprüfbar macht.

Alles andere führt ins Chaos und zum baldigen Untergang angesichts eines Planeten und eines Sonnensystems, die ihren eigenen Gesetzen folgen. Dass Menschen bereit sind, für ihre Überzeugungen freiwillig in den Tod zu gehen, deutet an, zu was wir fähig sind, wenn wir wollen. Aber warum diese Fähigkeit des Menschen dazu vergeuden, zu zerstören, statt aufzubauen? Miteinander etwas aufzubauen war und ist die größte Herausforderung die wir als einzelne und dann als Gemeinschaft meistern können. Das Wunder des Lebens ist keineswegs ein zufälliges Nichts. Es ist das größte Wunder im gesamen bekannten Universum; vielleicht zu ungeheurlich für viele, es zu begreifen… Intelligenz schützt nicht automatisch vor Dummheit …

DER AUTOR

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PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. MMI Analyse. Teil 1

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 16.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

Letzte Änerung: 26.2.2021 (Anmerkung zum Begriff ‚Alltagssprache‘ ergänzt)

KONTEXT

In diesem Beitrag soll das Konzept einer praktischen kollektiven Mensch-Maschine Intelligenz by design weiter entwickelt werden. Im unmittelbar vorher gehenden Beitrag wurde die grundlegende Problemstellung sowie die gewählte (Zukunfts-)Vision in einer ersten Annäherung umrissen. In diesem Text geht es jetzt darum, etwas konkreter zu skizzieren, wie diese (Zukunfts-)Vision aussehen könnte bzw. sollte.

Bisher zum Thema veröffentlicht:

MMI ANALYSE – AUSGANGSPUNKT

Der Ausgangspunkt der MMI-Analyse ist gegeben durch die ersten Angaben zur Zukunfts-Vision (Siehe Schlussabschnitt in [1]). Diese Vision umschreibt mit wenigen Worten, welcher Zustand in der Zukunft angezielt wird. Die Vision selbst sagt nichts zur Begründung, nichts zu den Motiven; diese werden vorausgesetzt. Die Vision beschreibt nur, was sein soll.

Beliebige Menschen spielen Zukunft

Zentraler Gedanke ist, dass eine beliebige Gruppe von Menschen auf eine eher spielerische Weise dabei unterstützt werden soll, für eine selbst gewählte Problemstellung und ein selbst gewähltes Ziel schrittweise einen Lösungsweg zu konstruieren.

Ein Drehbuch schreiben

Diese Konstruktion eines Lösungsweges ist vergleichbar mit dem Schreiben eines Drehbuchs in einer Alltagssprache, die alle Beteiligten hinreichend beherrschen.[2] Dies setzt voraus, dass der Prozess der Wirklichkeit — vereinfachend — gedacht wird als eine Folge von Situationen (oder auch Zuständen), in der eine Nachfolgesituation S‘ aus einer vorausgehenden Situation S durch das Stattfinden von mindestens einer beobachtbaren Veränderung hervorgegangen ist. Im Grenzfall ist es nur die Veränderung einer Uhr, deren Zeitanzeigen in der Nachfolgesituation S‘ ‚größer‘ sind als in der Situation S.[3] Im Kontext einer Folge von beschreibbaren Situationen kann man die Veränderungen in der Form von Veränderungs-Regeln fassen: Man sagt: wenn die Bedingung C in einer aktuellen Situation S erfüllt ist, dann sollen mit der Wahrscheinlichkeit π die Aussagen Eplus der Situation S hinzugefügt werden, um die Nachfolgesituation S‘ zu generieren, und die Aussagen Eminus sollen von S weggenommen werden, um die Nachfolgesituation S‘ zu generieren.

Bezug zu einer Situation

Diese Redeweise setzt voraus, dass davon ausgegangen wird, dass der Text des Drehbuchs sich auf eine reale Situation S bezieht, und die einzelnen Ausdrücke des Textes Eigenschaften der realen Situation beschreiben. Die Menge der Ausdrücke in einem Drehbuch, die sich auf eine bestimmte Situation S beziehen, bilden also Repräsentanten von realen Eigenschaften der vorausgesetzten realen Situation. Verändert sich die vorausgesetzte Situation in ihren beobachtbaren Eigenschaften, dann drückt sich dies darin aus, dass sich auch die Ausdrücke im Drehbuch verändern müssen: kommen neue Eigenschaften hinzu, müssen neue Ausdrücke hinzu kommen. Verschwinden Eigenschaften, dann müssen die entsprechenden Ausdrücke verschwinden. Wechselt also z.B. die Verkehrsampel von Rot auf Orange, dann muss z.B. der Ausdruck ‚Die Ampel ist rot‘ ersetzt werden durch die Aussage ‚Die Ampel ist orange‘. Dann wäre die Menge Eminus = {Die Ampel ist rot}, und die Menge Eplus = {Die Ampel ist orange}.

Das Drehbuch hat zwei Teile …

Das Drehbuch für die gemeinsame spielerische Planung einer gewünschten Zukunft besteht also mindestens aus zwei Teilen:

  1. Einer Ausgangssituation S, von der aus man starten will, und
  2. einer Menge von Veränderungsregeln X, die sagen, wann man eine gegebene Situation in welcher Weise abändern darf.

Vergleich mit einem Spiel

Diese Konstellation kann man ohne weiteres mit einem Spiel vergleichen:

  1. Es gibt die Startsituation (z.B. ein bestimmtes Spielbrett oder eine Spielfeld mit Spielobjekten und Spielern)
  2. Es gibt vereinbarte Spielregeln, anhand deren man in einer gegebenen Situation etwas tun darf.

Regeln jederzeit abändern

In dem hier angenommenen Szenario eines Drehbuchs für die gemeinsame spielerische Planung einer gewünschten Zukunft gibt es allerdings zwei Besonderheiten: Die eine besteht darin, dass die Ausgangslage und die Spielregeln von den Spielern selbst aufgestellt werden und jederzeit nach Absprache geändert werden können.

Leitbild Zukunft als Maßstab

Die andere Besonderheit resultiert aus der Tatsache, dass die Teilnehmer hier zu Beginn auch explizit ein Leitbild für die Zukunft formulieren. Dieses kann zwar auch jederzeit nach Absprache wieder abgeändert werden, so lange es aber gilt, dient dieses Leitbild als Maßstab für die Beurteilung, ob und in welchem Umfang der Prozess der fortschreitenden Veränderung ( = der Spielprozess!) das zuvor vereinbarte Leitbild erreicht hat.

In gewisser Weise entspricht die Bewertung einer Situation anhand eines vereinbarten Leitbildes dem Konzept des ‚Gewinnens‘ in normalen Spielen: beim Gewinnen wird in einem Spiel ein Zustand erreicht, der sich anhand zuvor vereinbarter Kriterien als ‚Gewinnsituation‚ für mindestens einen beteiligten Spieler klassifizieren lässt. Man sagt dann, dass dieser Spieler ‚gewonnen‘ hat.

Bei der Verwendung des Konzepts einer Zukunftsvision als Leitbild kann man das Leitbild dazu benutzen, um eine beliebige Situation dahingehend zu klassifizieren, ob und wenn ja in welchem Umfang diese Situation dem Leitbild ‚entspricht‘. Explizite Zukunftsbilder ermöglichen also die ‚Bewertung‘ einer Situation. Ohne solch eine Möglichkeit wäre jede Situation gleichwertig mit jeder anderen Situation. Es wäre dann nicht möglich, eine ‚Richtung‘ für einen Prozess zu definieren.

ALLTAGSSPRACHE

Diejenige Sprache, die jeder Mensch von Kindheit an lernt und benutzt, das ist die Alltagssprache, also die Sprache, die jeder in seinem Alltag spricht und die — normalerweise — auch von den Mitmenschen benutzt wird. [5a] Durch das Voranschreiten einer Globalisierung und der damit einhergehenden Vermischung von Alltagswelten, vermengen sich verschiedene Sprachen, was bei einzelnen zur Mehrsprachigkeit führt, auf der anderen Seite zur Zunahme von Übersetzungen. Übersetzungen durch Menschen können vergleichsweise ‚gut‘ sein (wer kann dies eigentlich überprüfen?), die heute zunehmenden Angebote von computerbasierten Übersetzungen sind aber dennoch auf dem Vormarsch, weil man ihren Einsatz sehr leicht ’skalieren‘ kann: ein Programm kann viele Millionen Menschen gleichzeitig ‚bedienen‘, dazu eher ‚einheitlich‘, und solch ein maschinelles Übersetzungsprogramm kann — wie salopp gesagt wird — ‚lernen‘.[4] Die Gesamtheit dieser maschinellen Verfahren hat aber dennoch keinen Zugang zu den eigentlichen Bedeutungsfunktionen von Alltagssprache, die in den Gehirnen der Sprecher-Hörer verortet sind. [5]

Aufgrund dieser Sachlage soll das neue Verfahren die Vorteile und Nachteile der verschiedenen Möglichkeiten auf neue Weise optimal verknüpfen. Primär soll der Anwender seine Alltagssprache — und zwar jede — voll benutzen können.

Zur Alltagssprache gehören mehrere ‚Mechanismen‘ [6], die es zulassen, dass man sie beliebig erweitern kann, und auch, dass man in der Alltagssprache über die Alltagssprache sprechen kann.[7] Diese Eigenschaften machen die Alltagssprache zu den stärksten Ausdruckssystemen, die wir kennen.[8]

Zu den möglichen — und vorgesehenen — Erweiterungen der Alltagssprache gehören z.B. beliebige Parametermengen mit zugehörigen Operationen auf diesen Parametern. Ein ‚Parameter‘ wird hier verstanden als ein Name, dem irgendein Wert (z.B. ein numerischer Wert) zugeordnet sein kann (z.B. eine Einwohnerzahl, ein finanzieller Betrag, ein Temperaturwert …). Parameter mit numerischen Werten kann man z.B. Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren usw.

Zum Sprechen über andere Ausdrücke gehört die Möglichkeit, dass man beliebige Abstraktionen bilden kann. Schon wenn wir über sogenannte normale Gegenstände sprechen wie ‚Stuhl‘, ‚Tasse‘, ‚Tisch‘, ‚Hund‘ usw. benutzen wir sprachliche Ausdrücke, die nicht für ein einzelnes Objekt stehen, sondern für ganze Mengen von konkreten Dingen, die wir alle gelernt haben, als ‚Stuhl‘, ‚Tasse‘, ‚Tisch‘, ‚Hund‘ usw. zu bezeichnen. Auf einem Tisch können bei mehreren Personen beim Frühstück ganz viele Gegenstände stehen, die wir alle als ‚Tasse‘ bezeichnen würden, obwohl sie sich u.a. durch Form, Farbe und Material unterscheiden.[9]

SIMULATION

Normale Formen von Drehbüchern bestimmen das Geschehen auf der Bühne oder in einem Film. Auf der Bühne beginnt man mit einer Eingangsszene, in der unterschiedliche Akteure in einer bestimmten Umgebung (Situation) anfangen, zu handeln, und durch das Handeln werden Veränderungen bewirkt: in den Akteuren (meist nicht so fort direkt sichtbar, aber dann in den Reaktionen), in der räumlichen Anordnung der Dinge, in der Beleuchtung, in Begleitgeräuschen, … Im Film ist es die Abfolge der Bilder und deren Füllungen.

Im Fall von Brettspielen fangen die beteiligten Spieler an, mit Blick auf erlaubte Regeln, den aktuellen Spielstand und die möglichen Gewinnsituationen in der Zukunft zu handeln. Dieses Handeln bewirkt eine schrittweise Änderung der jeweils aktuellen Spielsituation.

In abgewandelter Form passiert in einem Krimi oder in einem Roman nichts anderes: literarisch begabte Menschen benutzen das Mittel der Alltagssprache um Situationen zu beschreiben, die sich schrittweise durch Ereignisse oder das Verhalten von Menschen ändern. Noch eine Variante stellt die Gattung Hörspiel dar: statt eine Geschichte zu lesen hört man beim Hörspiel zu und lässt sich mit hinein nehmen in ein Geschehen, das sich von Situation zu Situation fortbewegt und den Hörer — wenn er sich angesprochen fühlt — geradezu mitreißen kann.

In der vorliegenden Anwendung gibt es alle Zutaten — Gegenwart, Zukunft, mögliche Maßnahmen –, aber wie kommt es hier zu einer Abfolge von Situationen?

Im einfachsten Fall setzten sich die Autoren der Texte zusammen und prüfen durch eigene Lektüre der Texte und Regeln, welche der Regeln aktuell angewendet werden könnten und sie wenden die Regeln an. Auch so würde eine Folge von Texten entstehen, wobei jeder Text eine Situation beschreibt. Erst die Start-Situation, dann die Anwendung von passenden Regeln, die zu einer Veränderung des Textes führt und damit zu einer neuen Situation.

Wir wissen von uns Menschen, dass wir dies im Alltag können (z.B. jeder Heimwerker — oder auch Hobby-Bastler — benutzt eine Bauanleitung, um aus den Einzelteilen des Bausatzes schrittweise ein komplexes Gebilde zusammen zu bauen). Wenn die Texte umfangreicher werden und wenn die Zahl der Regeln deutlich zunimmt, dann kommt man mit dieser händischen (manuellen) Methode bald an praktische Grenzen. In diesem Moment wäre es sehr schön, man könnte sich helfen lassen.

Viele Menschen benutzen heutzutage zum Schreiben von Texten, zum Rechnen, zum Malen, zum Komponieren, den Computer, obwohl es ja eigentlich auch ohne den Computer gehen würde. Aber mit einem Rechenblatt viele Rechnungen miteinander zu verknüpfen und dann ausrechnen zu lassen ist einfach bequemer und — in den komplexen Fällen — sogar die einzige Möglichkeit, die Arbeit überhaupt zu verrichten. Computer müssen nichts verstehen, um Zeichenketten bearbeiten zu können.

Diese formale Fähigkeit eines Computers soll für diese Anwendung genutzt werden: wenn ich die Text-Version einer Situation habe wie z.B. S1 = {Das Feuer ist fast erloschen.} und ich habe eine Veränderungsregel der Art: X1 = {Wenn C1 zutrifft dann füge Eplus1 dazu und nehme Eminus1 weg}, konkret C1 = {Das Feuer ist fast erloschen.}, Eplus1 = {Lege Holz nach.}, Eminus1 = {Leer}, dann ist es für einen Computer ein leichtes festzustellen, dass die Bedingung C1 in der aktuellen Situation S1 erfüllt ist und dass daher die Aussage Lege Holz nach. hinzugefügt werden soll zu S1, was zur neuen Situation S2 führt: S2 = {Das Feuer ist fast erloschen. Lege Holz nach.} Wenn es jetzt noch die Regel geben würde X2 mit C2 = {Lege Holz nach.}, Eplus2 ={Das Feuer brennt.}, Eminus2={Das Feuer ist fast erloschen.}, dann könnte der Computer ‚ohne Nachzudenken‘ die nächste Situation S3 erzeugen mit S3 = {Das Feuer brennt.}

Dieses einfache Beispiel demonstriert das Prinzip einer Simulation: man hat eine Ausgangssituation S0, man hat eine Menge von Veränderungsregeln im oben angedeuteten Format X= Wenn C in S erfüllt ist, dann füge Epluszu S dazu und nimm Eminus von S weg, und man hat einen Akteur, der die Veränderungsregeln auf eine gegebene Situation anwenden kann. Und diese Anwendung von Regeln erfolgt so oft, bis entweder keine Regeln mehr anwendbar sind oder irgendein Stopp-Kriterium erfüllt wird.

Schreibt man für den Ausdruck Die Menge der Veränderungsregeln X wird auf eine Situation S angewendet, was zur Nachfolgesituation S‘ führt verkürzend als: X(S)=S‘, ergibt die wiederholte Anwendung von X eine Serie der Art: X(S)= S‘, X(S‘)= S“, …, X(Sn-1)= Sn. Dies bedeutet, dass die Folge der Text-Zustände <S‘, S“, …, Sn> einen Simulationsverlauf repräsentieren. Man kann dann sehr gut erkennen, was passiert, wenn man bestimmte Regeln immer wieder anwendet.

In der vorliegenden Anwendung sollen solche durch Computer unterstützte Simulationen möglich sein, tatsächlich sogar noch mit einigen weiteren Feinheiten, die später näher beschrieben werden.

SIMULATION MIT BEWERTUNG

Wie zuvor schon im Text beschrieben wurde, kann man eine gegebene Situation S immer dann klassifizieren als erfüllt Eigenschaft K, wenn man über geeignete Kriterien K verfügt. In der vorliegenden Anwendung kann der Anwender eine Vision formulieren, eine Beschreibung, welcher Zustand in der Zukunft eintreten sollte.

Im Rahmen der Simulation soll es daher möglich sein, dass nach jeder Anwendung von Veränderungsregeln X mitgeteilt wird, in welchem Ausmaß die vorgegebene Vision V im aktuellen Zustand S eines Simulationsverlaufs schon enthalten ist. Die Aussagekraft einer solchen Klassifikation, die eine Form von Bewertung darstellt, hängt direkt von der Differenziertheit der Vision ab: je umfangreicher und detaillierter der Text der Vision ist, um so konkreter und spezifischer kann die Bewertung vorgenommen werden.

LERNFÄHIGE ALGORITHMEN (KI)

So, wie im Fall der Simulation der Computer dem Menschen bei ausufernden manuellen Tätigkeiten helfen kann, diese zu übernehmen, so ergibt sich auch für die Frage der Auswertung eines Simulationsverlaufs sehr schnell die Frage: könnte man auch ganz andere Simulationsverläufe bekommen, und welche von den vielen anderen sind eigentlich im Sinne eines vorgegebenen Zielkriteriums besser?

Tatsächlich haben wir es mit dem Ensemble einer Anfangssituation, einer Zukunftsvision und einer Menge von Veränderungsregeln mit einem Problemraum zu tun, der sehr schnell sehr umfangreich sein kann. Eine einzelne Simulation liefert immer nur einen einzigen Simulationsverlauf. Tatsächlich lässt der Problemraum aber viele verschiedene Simulationsverläufe zu. In den meisten Fällen ist eine Erkundung des Problemraumes und das Auffinden von interessanten Simulationsverläufen von großem Interesse. Der Übergang von einem Suchprozess zu einem lernenden Prozess ist fließend.

In der vorliegenden Anwendung soll von der Möglichkeit einer computergestützten lernende Suche Gebrauch gemacht werden.

QUELLENANGABEN und ANMERKUNGEN

[1] Siehe dazu den Schluss des Textes von Gerd Doeben-Henisch, 15.2.2021, PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. Problem und Vision, https://www.cognitiveagent.org/2021/02/15/praktische-kollektive-mensch-maschine-intelligenz-by-design-problem-und-vision/https://www.cognitiveagent.org/2021/02/15/praktische-kollektive-mensch-maschine-intelligenz-by-design-problem-und-vision/

[2] Denkbar ist natürlich, dass partiell mit Übersetzungen gearbeitet werden muss.

[3] Dieses Modell der Zerlegung der Wirklichkeit in Zeitscheiben entspricht der Arbeitsweise, wie das menschliche Gehirn die jeweils aktuellen sensorischen Signale für ein bestimmtes Zeitintervall ‚zwischen-puffert‘, um die Gesamtheit der Signale aus diesem Zeitintervall dann nach bestimmten Kriterien als eine Form von Gegenwart abzuspeichern und daraus dann Vergangenheit zu machen.

[4] Damit dies möglich ist, landen alle Texte auf einem zentralen Server, der mit statistischen Methoden ganze Texte nach Methoden des sogenannten ‚maschinellen Lernens‘ analysiert, statistische Verwendungskontexte von Ausdrücken erstellt, angereichert durch diverse sekundäre Zusatzinformationen.

[5] Was diese bedingt lernfähigen Algorithmen an Übersetzungsleistungen ermöglichen, ist sehr wohl erstaunlich, aber es ist prinzipiell begrenzt. Eine vertiefte Analyse dieser prinzipiellen Begrenzungen führt in die Entstehungszeit der modernen formalen Logik, der modernen Mathematik sowie in die theoretischen Grundlagen der Informatik, die letztlich ein Abfallprodukt der Meta-logischen Diskussion in der Zeit von ca. 1900 bis 1940 ist. Wenn also die angezielte Anwendung die volle Breite der Alltagssprache nutzen können soll, dann reicht es nicht, die prinzipiell Bedeutungsfernen Verfahren der Informatik wie bisher einzusetzen.

[5a] Das Phänomen ‚Alltagssprache‘ ist bei näherer Betrachtung äußerst komplex. In einem anderen Beitrag habe ich einige der grundlegenden Aspekte versucht, deutlich zu machen: Gerd Doeben-Henisch, 29.Januar 2021, SPRACHSPIEL und SPRACHLOGIK – Skizze. Teil 1, https://www.cognitiveagent.org/2021/01/29/sprachspiel-und-sprachlogik-skizze-teil-1/

[6] … von denen die formale Logik nicht einmal träumen kann.

[7] In der formalen Logik sind Spracherweiterungen im vollen Sinne nicht möglich, da jede echte Erweiterung das System ändern würde. Möglich sind nur definitorische Erweiterungen, die letztlich Abkürzungen für schon Vorhandenes darstellen. Das Sprechen in einer gegebenen Sprache L über Elemente der Sprache L — also meta-sprachliches Sprechen –, ist nicht erlaubt. Aufgrund dieser Einschränkung konnte Goedel seinen berühmten Beweis von der Unmöglichkeit führen, dass ein formales System sowohl Vollständig als auch Widerspruchsfrei ist. Dies ist der Preis, den formale Systeme dafür zahlen, dass ’nichts falsch machen können‘ (abgesehen davon, dass sie von sich aus sowieso über keine Bedeutungsdimension verfügen)).

[8] Während formale Systeme — und Computer, die nach diesen Prinzipien arbeiten — durch diese Elemente inkonsistent und un-berechenbar werden, kann das menschliche Gehirn damit fast mühelos umgehen!

[9] Unser Gehirn arbeitet schon immer mit beliebigen Abstraktionen auf beliebigen Ebenen.

FORTSETZUNG

Eine Fortsetzung findet sich HIER.

DER AUTOR

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PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design. Problem und Vision

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 13.-15.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

Letzte Korrekturen: 16.Februar 2021, 14:40h

KONTEXT

In diesem Beitrag soll das Konzept einer praktischen kollektiven Mensch-Maschine Intelligenz by design, das im vorausgehenden Beitrag grob vorgestellt worden ist, weiter konkretisiert werden. In diesem Text geht es um eine erste Beschreibung der auslösenden Problemstellung und einem möglichen Zukunftskonzept.

Bisher zum Thema veröffentlicht:

PROBLEMSTELLUNG

Die Problemstellung, die hier beschrieben wird, wird so knapp wie möglich gehalten.

Eine ausführliche Beschreibung könnte sehr schnell viele hundert Seiten umfassen, da es bei dem Problem um nichts weniger als um uns selbst geht, um unsere Situation als Menschen in einem Alltag; hier primär um einen Alltag in der Bundesrepublik Deutschland. Doch da es um das generelle Problem geht, wie beliebige Menschen weltweit — wenn sie denn wollen — gemeinsam ihr Wissen, ihre Erfahrungen, ihre Motive so austauschen, dass dabei ihre Gegenwart mit identifizierten Problemen vorkommt, mögliche Zielvorstellungen, wie es denn besser sein könnte, mögliche Maßnahmen, wie man die Gegenwart schrittweise ändern könnte, geht es nicht nur um Deutschland, nicht nur um Europa, sondern um die ganze Menschheit. Auf diesem Planet Erde zu überleben ist schon jetzt nur noch möglich, wenn alles positiv-konstruktiv zusammenspielt; Nachhaltigkeit ist hier keine ‚Modewort‘ sondern knallharte Realität: entweder wir lösen das Problem gemeinsam oder wir werden gemeinsam untergehen.

Es macht daher Sinn, mit möglichst wenig, möglichst einfach, anzufangen, um die Problembeschreibung dann schrittweise auszuweiten.

DER MENSCH SELBST

Der primäre Ansatzpunkt der Problemstellung ist der Mensch selbst, Wir, die Lebensform des homo sapiens. Die biologische Evolution hat dem homo sapiens mindestens zwei Eigenschaften mitgegeben, die ihm eine besondere Rolle — und damit auch eine besondere Verantwortung ? — zukommen lässt (für weitere Erläuterungen zu den folgenden Gedanken siehe z.B. [1] und [2]):

Außen nach Innen

(i) Ein einzelner homo sapiens ist so gebaut, dass er automatisch die Realität der Außenwelt in die Realität seiner Gehirnzustände verwandelt, und innerhalb dieser realen Gehirnzustände real-virtuelle Signalzustände erzeugt, die speziell und partiell Eigenschaften der realen Welt außerhalb des Gehirns (einschließlich des Gehirns selbst) in real-virtuelle Zustände innerhalb des Gehirns verwandelt. Diese internen virtuellen Zustände sind partiell das, was wir subjektiv als Welt erleben (der größte Teil der neuronalen Zustände ist unbewusst). Zwischen der auslösenden realen Welt und der internen virtuellen Welt kann es große Unterschiede geben.

Ausdruckssysteme

(ii) Zusätzlich verfügt der homo sapiens über die Eigenschaft und Fähigkeit, auch intern, virtuell, ein eigenes Ausdruckssystem zu entwickeln, das über Lernprozesse mit sehr vielen (wie vielen?) Aspekten der internen virtuellen Welt verknüpft werden kann. Durch eine Übersetzung des internen Ausdruckssystem in äußerliche, reale Ereignisse (Laute, Gesten, Schriftzeichen,…) kann das eine Gehirn unter bestimmten Bedingungen mit einem anderen Gehirn eine Interaktion aufbauen, die zu einer Kommunikation führen kann: Laute erzeugt von einem Gehirn A können Bezug nehmen auf interne Zustände des Gehirns A und — unter speziellen Bedingungen — können diese Laute in einem anderen Gehirn B auf seine eigenen internen Zustände bezogen werden. Es fragt sich nur: auf welche? Die Koordinierung der Zuordnung in zwei verschiedenen Gehirnen ist eine spezifische Lernleistung und Teil einer Lebenswelt, einer Kultur. Erfahrungsgemäß ist eine Koordinierung am einfachsten und stabilsten, wenn verschiedene Gehirne sich auf ein Ereignis in der realen Außenwelt beziehen (‚es regnet‘), das bei allen Beteiligten interne Prozesse auslöst. Ähnlich gut, wenngleich nicht ganz so eindeutig, sind Ereignisse im realen Körper, sofern die Körper eine hinreichend ähnliche Struktur untereinander aufweisen (‚Ich sehe dort ein Licht‘, ‚Zahnschmerzen‘, ‚Ellbogen gestoßen‘, …). Schwieriger bis ganz schwierig wird es bei subjektiven Ereignissen und Prozessen wie verschiedene Emotionen, Gefühle, Stimmungen, Ängste, Überlegungen usw. Diese sind einem anderen Gehirn prinzipiell verschlossen, es sei denn …

Als einzige Lebensform auf dem Planet Erde — und vielleicht im gesamten bekannten Universum — verfügt die Lebensform des homo sapiens über diese einzigartige Fähigkeiten.[4] Die Geschichte des homo sapiens zeigt — soweit sie anhand von Artefakten rekonstruierbar ist –, dass der homo sapiens zu Kooperationsleistungen fähig war, die schrittweise zu hochkomplexen Siedlungsformen, Technologien, kulturellen Mustern und Wissensformen geführt haben, wie wir sie heute kennen.

ÜBER-INDIVIDUELLE KOMPLEXITÄT

Kooperation durch Kommunikation verweist aus sich heraus aber auch auf einen Umstand, der für die Lebensform des homo sapiens heute zu einem eigenen Problem geworden zu sein scheint. Kooperation kann reale und gedachte Zusammenhänge hervorbringen, die die Perspektive des einzelnen soweit übersteigen, dass der einzelne sich angesichts der gemeinsam hervorgebrachten Leistung nicht nur stolz über die gemeinsam erbrachte Leistung fühlen kann (‚Ja, zusammen können wir ganz viel.‘), sondern ihn auch überfordert. Ich habe diese Form der Überforderung früher als Negative Komplexität bezeichnet [5a,b]: Wenn die für eine bestimmte Lebensform typischen Signale seiner spezifischen Umwelt [6] zahlenmäßig die Verarbeitungskapazitäten des Gehirns wesentlich übersteigen, dann wird die Menge der Lebensform-typischen Informationen in einer Weise größer, dass diese überschießende Menge nicht mehr positiv zur Lebensführung beiträgt, sondern mehr und mehr unbewältigt ist und die Lebensführung dadurch stark negativ beeinflusst werden kann.

Viele einzelne Menschen können zusammen, im Verbund, Landwirtschaft betreiben, große Häuser bauen, Verkehrssystem ermöglichen, viele Hunderttausend Bücher schreiben, aber der einzelne versteht heute immer weniger von dem Zusammenhang, wie das Ganze genau funktioniert [7], und bei vielen Hunderttausend Büchern ist völlig klar, dass das kumulierte Wissen von einem einzelnen nicht mehr rezipiert werden kann. Durch Computer, Internet, und Datenbanken ist die Ereignismenge weiter angeschwollen und macht jeden Experten zu einem Dummkopf, der nichts mehr versteht, weil das individuelle Gehirn, diese Wunderwerk der Evolution, mit seinen endlichen Möglichkeiten, mit diesen Quantitäten einfach nicht mithalten kann.[3] Ein einzelnes menschliches Gehirn ist ein unfassbarer Hotspot von Freiheit und potentieller Zukunft, aber für eine Kommunikation und Koordination mit vielen Milliarden Menschen, in der es real um Verstehen geht, nicht einfach nur Dabei sein, ist es nicht geschaffen. Die hervorgebrachte Komplexität überfordert aktuell ihre Hervorbringer.

Diese Situation markiert den Kern des Problems, um das es hier gehen soll.

VISION: MÖGLICHE LÖSUNG?

Wenn man in der Gegenwart eine Konstellation von Sachverhalten erkennt, die man als ein Problem klassifiziert, dann ist dies natürlich abhängig vom Wissensstand des Sprechers/ Schreibers. Wissen ist notorisch unvollständig und kann mehr oder weniger falsch sein. Nichts desto Trotz: solange der Sprecher zu diesem Zeitpunkt kein anderes Wissen zur Verfügung hat, wird er — will er denn überhaupt handeln — dieses aktuelle Wissen zum Maßstab für sein Handeln nehmen müssen. Dieses Handeln kann in die Irre führen, es kann Schäden anrichten, aber für den Handelnden ist es vielleicht die einzige Chance, heraus zu finden, dass sein aktuelles Wissen nicht gut ist, dass es falsch ist. ‚Durch Fehler lernen‘ ist eine alte Alltagsweisheit.

Diese grundsätzliche Fehler-Behaftetheit eines aktuellen Wissens resultiert aus der Tatsache, dass uns die Zukunft grundsätzlich nicht bekannt ist.[8] Unser Körper mit seinem Gehirn transformiert zwar kontinuierlich — ohne dass wir dies explizit wollen — aktuelle Gegenwart in stark veränderte innere Zustände, die dann durch verschiedene Speichervorgänge das werden, was wir erinnerbare Gegenwart nennen, unsere Vergangenheit, aber die Zukunft im engeren Sinne, das, was im zeitlichen Anschluss an das Gegenwärtige die neue aktuelle Gegenwart sein wird, diese Zunft kennen wir nicht. Zukunft als solche kommt in unserem Erfahrungsbereich nirgendwo vor; sie ist kein Objekt der Wahrnehmung.

Klassifizieren wir also einige Sachverhalte der Gegenwart als ein Problem, und wir möchten dazu beitragen, dass dieses Problem mindestens abgeschwächt wird, vielleicht sogar ganz gelöst wird, dann müssen wir für uns irgendwie das Bild einer möglichen Zukunft entwickeln, in der die angedachte Lösung (= die Vision), kein bloßer Gedanke ist, sondern die neue Realität, die neue Gegenwart.

Damit stellt sich die grundsätzliche — letztlich philosophische — Frage, in welcher Form wir überhaupt über die Zukunft nachdenken können, wenn wir nur Fragmente einer Gegenwart und unterschiedlich neuronal abgewandelte Fragmente unserer Vergangenheit zur Verfügung haben? Was nützt es mir, zu wissen, dass es gestern in London geregnet hat, in Paris die Sonne schien, und es in Moskau kühl war? Was nützt es mir, zu wissen, dass im 20.Jahrhundert zwei große Kriege stattgefunden haben? Was nützt es mir, zu wissen, dass es in den vergangenen 5000 Jahren viele Großreiche gab, mit hochkomplexen Organisationsformen, die heute aber völlig verschwunden sind? Was nützt es mir, zu wissen, dass sich die heutigen biologischen Lebensformen im Rahmen dessen, was wir biologische Evolution nennen, im Laufe von 3.5 Milliarden Jahren schrittweise heraus gebildet haben? Was nützt es mir, zu wissen, dass das heute bekannte Universum vor ca. 13.7 Milliarden (10^9) entstanden ist? [9]

Von den modernen empirischen Wissenschaften (entwickelt seit ca. 400 Jahren, nimmt man Galilei Galileo als einen groben Bezugspunkt [13])) wissen wir, dass wissenschaftliche Erkenntnis im größeren Stil erst möglich wurde, nachdem man nicht nur das Konzept von standardisierten und reproduzierbaren Messverfahren entwickelt hatte, sondern man auch explizite begriffliche Zusammenhänge (=Theorien) formulieren konnte, so dass es möglich wurde, Beziehungen zwischen den einzelnen Messwerten zu beschreiben. Für sich alleine sind Messwerte (= empirische Daten) zwar individuell, punktuell bedeutungsvoll (‚Die Laborratte im Labyrinth X zum Zeitpunkt T gemessen mit Verfahren V öffnete die weiße Tür und nicht die schwarze.‘), aber man kann daraus zunächst nichts weiter ableiten. Wenn man aber weiß, dass die Forscher ein Verhaltensexperiment durchführen, bei dem eine Laborratte zwischen zwei Türen mit unterschiedlicher Farbe wählen kann und hinter der weißen Tür gelegentlich Futter zu finden ist, nicht aber hinter der schwarzen, und man dann feststellt, dass die Laborrate nach anfänglichem zufälligen Entscheiden ab dem ersten Fund von Futter hinter der weißen Tür die weiße Tür eindeutig bevorzugt, dann kann ein empirisches Datum im Kontext einer zeitlichen Folge von Daten im weiteren Kontext des Experiments von theoretischer Bedeutung sein: man kann einen Zusammenhang formulieren, der besagt, dass die Laborratte (meistens hat man mehrere), wenn sie sich in einer unübersichtlichen Umgebung bewegt, sich Wege in solch einer Umgebung so einprägen kann, dass sie bei Erfolg (Hunger und Futter) aufgrund der Gedächtnisleistung genau jenen Weg finden und wählen kann, der zum Futter geführt hat.(Das klassische Experiment dazu stammt von Tolman [11]).

Im Falle der empirischen Verhaltensforschung (siehe auch [12]) sind Aussagen über das Verhalten von Organismen natürlich in ihrem zeitlichen Horizont sehr begrenzt, da nicht nur die Lebensdauer eines biologischen Organismus sehr begrenzt ist, sondern auch, weil biologische Organismen grundlegend lernende Systeme sind, die ihr Verhalten z.T. dramatisch ändern können. Dennoch lassen sich mit verhaltensbasierten Theorien Voraussagen über ein mögliches Verhalten in der Zukunft ableiten, die begrenzt hilfreich sein können.

Im Falle von nicht-biologischen Systemen wie Planeten, Sonnensystemen, Galaxien usw. kann man aufgrund der Stabilität der Systeme eher belastbare Voraussagen in die Zukunft machen. So kann man mit den heutigen physikalischen Theorien z.B. die Voraussage ableiten, dass der Lebensraum Erde spätestens in 1.4 Milliarden Jahren aufgrund der Ausdehnung der Sonne für die heutigen biologischen Lebensformen unbewohnbar sein wird. Zusätzlich kann man ableiten, dass in spätestens 2.7 Milliarden Jahren von heute aus unsere Milchstraßen Galaxie mit der Andromeda Galaxie kollidieren wird.[10] Im ‚Nahbereich‘ der nächsten Jahrzehnte gibt es Hochrechnungen zur Entwicklung des Erdklimas und der damit zusammenhängenden Lebensbedingungen auf der Erde.

Das Verlassen einer als Problem klassifizierten Situation hin zu einer im Denken als möglich erscheinenden zukünftigen Situation, in der das Problem zumindest minimiert, wenn nicht gar aufgelöst, worden ist, kann nur erfolgen, wenn es (i) mindestens ansatzweise eine Vorstellung von solch einer zukünftigen Situation (= Vision) gibt, und (ii) man sich einen Weg vorstellen kann, wie man von der problematisierten Gegenwart zu einer gewünschten Zukunft als einer neuen Gegenwart kommen kann.

Ein Weg bedeutet hier eine Folge von einzelnen Situationen, in der jede Situation das Ergebnis von vorausgehenden Veränderungen ist. Änderungen werden durch Ereignisse hervorgebracht, die auf unterschiedliche Ursachen zurückgeführt werden können. Zum Teil liegen diese Ursachen in der Eigengesetzlichkeit der jeweiligen Umgebung, zum Teil aber auch im absichtlichen Verhalten von Akteuren, z.B. auch bei uns Menschen.

VISION

Die Herausforderung besteht also darin,

  1. eine Form zu finden,
  2. wie beliebige Menschen
  3. zu beliebigen Problemsituationen
  4. gemeinsam
  5. Wege konstruieren können, auf die man — so wird gehofft — in der Zukunft eine neue Gegenwart erreichen kann,
  6. in der das Problem zumindest minimiert ist.
  7. Für die notwendige Kommunikation zwischen den beteiligten Menschen sollte primär die Alltagssprache genügen,
  8. nach Bedarf erweiterbar um spezielle Ausdruckssysteme.
  9. Die gemeinsamen Denkversuche sollten ferner durch automatisierte Simulationen
  10. und Bewertungen unterstützt werden können.
  11. Sofern verfügbar, sollten auch lernfähige Algorithmen eingesetzt werden können.

QUELLENNACHWEISE

[1] Gerd Doeben-Henisch, 1.Februar 2021, REAL-VIRTUELL. Ein Einschub, https://www.cognitiveagent.org/2021/02/01/real-virtuell-ein-einschub/ (Dieser Text setzt viele andere Texte voraus)

[2] Gerd Doeben-Henisch, 3.Februar 2021, EINE KULTUR DES MINIMALEN IRRTUMS? Ergänzende Notiz, https://www.cognitiveagent.org/2021/02/03/eine-kultur-des-minimalen-irrtums-ergaenzende-notiz/ (Dieser Text setzt viele andere Texte voraus)

[3] Diese Problematik zeigt sich in vielen Bereichen, u.a. auch im wissenschaftlichen Publikationssystem selbst, etwa: Moshe Y.Vardi, Reboot the Computing-Research Publication System, Communications of the ACM, Januar 2021, Vol.64, Nr.1, S.7: https://cacm.acm.org/magazines/2021/1/249441-reboot-the-computing-research-publication-systems/fulltext

[4] In der biologischen Verhaltensforschung hat man mittlerweile bei sehr vielen Lebensformen verschieden vom homo sapiens aufzeigen können, dass diese auch über Ausdruckssysteme verfügen, die zur Kommunikation über Eigenschaften der Außenwelt wie auch über die partielle Eigenschaften der Innenwelt geeignet sind. Es scheint sich also bei der Fähigkeit der Kommunikation mittels eines Ausdruckssystems um eine graduelle Fähigkeit zu handeln: beim homo sapiens ist diese Eigenschaft bislang am stärksten ausgeprägt, aber es gibt ähnliche, wenngleich einfachere Formen, auch bei anderen Lebensformen. Sieh z.B. Stichwort ‚animal language‘ in Wikipedia [EN]: https://en.wikipedia.org/wiki/Animal_language

[5a] Döben-Henisch, G.[2006] Reinforcing the global heartbeat: Introducing the planet earth simulator project In M. Faßler & C. Terkowsky (Eds.), URBAND FICTIONS. Die Zukunft des Städtischen. München, Germany: Wilhelm Fink Verlag, 2006, pp.251-263

[5b] Doeben-Henisch, G.[2006] Reducing Negative Complexity by a Semiotic System In: Gudwin, R., & Queiroz, J., (Eds). Semiotics and Intelligent Systems Development. Hershey et al: Idea Group Publishing, 2006, pp.330-342

[6] Jakob von Uexküll, 1909, Umwelt und Innenwelt der Tiere. Berlin: J. Springer. (Download: https://ia802708.us.archive.org/13/items/umweltundinnenwe00uexk/umweltundinnenwe00uexk.pdf )(Zuletzt: 26.Jan 2021)

[7] Beispiel, eines von vielen: Ein älterer Ingenieur erzählte mir am Beispiel des Abwassersystems einer großen Deutschen Stadt, dass es kaum noch Experten gibt, die das ganze System kennen, und die wenigen, die es gibt, stehen vor dem Berufsende …

[8] Gerd Doeben-Henisch, 25.Januar 2021, Gedanken und Realität. Das Nichts konstruieren. Leben Schmecken. Notiz, https://www.cognitiveagent.org/2021/01/23/gedanken-und-realitaet-das-nichts-konstruieren-leben-schmecken-notiz/

[9] Stichwort ‚age of the universe‘ in der englischen Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Age_of_the_universe

[10] Unter dem Stichwort ‚Formation and Evolution of the Solar System‘ findet sich in der Englischen Wikipedia ein Eintrag: https://en.wikipedia.org/wiki/Formation_and_evolution_of_the_Solar_System#Timeline_of_Solar_System_evolution

[11] Edward Tolman, 1948, COGNITIVE MAPS IN RATS AND MEN, The Psychological Review, 55(4), 189-208, online auch hier: http://psychclassics.yorku.ca/Tolman/Maps/maps

[12] Charles R. Gallistel.The Organization of Learning. MIT Press, 1990.

[13] Stichwort ‚Galileo Galilei‘ in der Englischen Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Galileo_Galilei

FORTSETZUNG

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DER AUTOR

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PRAKTISCHE KOLLEKTIVE MENSCH-MASCHINE INTELLIGENZ by design

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 11.-12.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

Letzte Änderung: 23.Februar 2021: (i) Querverweis zu meiner philosophischen Position vom 8.Dezember 2008! (ii) Querverweis zum Aspekt der kognitiv verschränkten Personen, die sich im Alltag in verteilten Einzelaktionen manifestieren.

KONTEXT

In diesem Beitrag soll das Konzept einer praktischen kollektiven Mensch-Maschine Intelligenz by design an einem konkreten Beispiel durchgespielt werden. Als Rahmen wird das vorausgesetzt, was in dem vorausgehenden Beitrag INGENIEURE UND DAS GLÜCK. Anmerkung 1 [1] vorgestellt wurde.

RAHMENANNAHMEN – FRAMEWORK

Grafische Darstellung zum angenommenen begrifflichen Rahmen aus dem vorausgehenden Artikel [1]

Im vorausgehenden Beitrag wurde der Gesamtrahmen wie folgt kurz charakterisiert:

Zum Konzept einer integrierten Theorie des Engineerings [2] gehören die folgenden (stark vereinfachten) Wissensdimensionen:

  1. Ein wissenschaftsphilosophischer Rahmen, der die Einbettung der Engineering-Prozesse in die Alltagswelt, in die Gesellschaft, in die umgebende Realität ermöglicht.[1b]
  2. Der Engineering-Prozess selbst, in dem Ingenieure und Manager als Experten einen Prozess starten, organisieren und zu einer nachhaltigen Lösung führen.
  3. Innerhalb des Engineering Prozesses nimmt die Analyse der Mensch-Maschine Interaktion [MMI] (Engl. oft auch Human-Machine Interaction [HMI]) eine fundamentale Rolle ein: hier wird analysiert welche Problem unter Berücksichtigung welcher Kontexte (Rahmenbedingungen, Ziele,…) so umgesetzt werden sollen, dass die intendierten Anwender die neue Lösung optimal nutzen können. Im vorliegenden Fall soll es möglich gemacht werden, dass beliebige Anwender beliebige Problemstellung mit Alltagssprache kommunizieren, modellieren und simulieren können einschließlich diverser Bewertungsverfahren (Ein Teil der Bewertungsverfahren können intelligente Algorithmen (volkstümlich: Künstliche Intelligenz [KI]) beinhalten).[1c]
  4. Im logischen Design, das auf der MMI-Analyse aufbaut, wird im Rahmen einer abstrakten mathematischen Struktur festgelegt, wie die gewünschten Systemleistungen organisiert werden sollen. Die mathematische Struktur muss so sein, dass sie sich formal in eine Menge von Algorithmen abbilden lässt, die sich mit einer verfügbaren Programmiersprache implementieren lassen.
  5. In der Implementierung wird dann die logische Analyse in ein konkretes funktionierendes technisches System umgesetzt. Im konkreten Fall handelt es sich um eine bestimmte Software, die auf Servern läuft, die als Knoten im Internet funktionieren. Der Anwender kann mit dieser Software über interaktive Internetseiten kooperieren.

Im folgenden Text wird der Aspekt der Mensch-Maschine Analyse näher betrachtet.

FOKUS AUF die Analyse der MENSCH-MASCHINE INTERAKTION

Teilaspekt: Analyse der Mensch-Maschine Interaktion [MMI] innerhalb des Gesamtrahmens

Ich hatte einige Jahre eine Vorlesung zu diesem Thema und hatte anlässlich dieser Vorlesung den Versuch unternommen, aktuelle Konzepte der Mensch-Maschine Interaktion [MMI] im Kontext des Systems Engineering [SE] und unter dem Blickwinkel einer formalen Theorie zu rekonstruieren.[3] Zumindest die Grundlinien dieses Konzeptes sind erkennbar.

WELCHE EXPERTEN?

Durch die Erweiterung des Kontextes über das klassische Engineering hinaus hinein in beliebige gesellschaftliche Kontexte mit beliebigen potentiellen Anwendern — also auch Bürger, Büroangestellte, Lokalpolitiker, Jugendliche, Schüler … — und durch Verschiebung des Hauptprozesses weg von ausgewählten Experten hin zum allgemeinen Expertentum, ergab sich eine Form von Generalisierung, innerhalb deren das klassische Systems Engineering nur noch ein Spezialfall ist. Aus den verteilten Akteuren im klassischen Systems Engineering wird jetzt die Population der allgemeinen Experten [PAE], die sich zu jeder Zeit an jedem Ort aus beliebigen Menschen rekrutieren können. Dies versucht der Tatsache Rechnung zu tragen, dass für die Zukunft entscheidend ist, dass wir über eine hinreichend große Vielfalt verfügen, wobei wir selbst nur sehr bedingt fähig sind, in der Gegenwart zu entscheiden, wer jetzt der richtige Experte ist. Am Beispiel der Kommunen ist ganz klar, dass die wenigen Bürger, die als Kommunalpolitiker gewählt werden, in keinster Weise repräsentative sind für das Wissen, die Erfahrungen, die Intelligenz, die Visionen, die sich in einer Kommune in der Gesamtheit der Bürger verkörpern. Diese Diskrepanz ist gravierend. Sie nicht zu überbrücken wäre in höchstem Maße fahrlässig für die Gestaltung unserer Zukunft.

PRAKTISCHE KOLLEKTIVE INTELLIGENZ?

In einer ersten Annäherung — und zugleich Vereinfachung — könnte man die Gesamtheit des Wissens und der Erfahrung, die sich in den Bürgern einer Kommune vorfindet, Kollektive Intelligenz nennen [4]. Hier geht es — wie jeder aus seiner Erfahrung von Kommunen selbst ergänzen kann — aber nicht nur um das Wissen, das Kognitive im engeren Sinne, sondern um solches Wissen, das in Form von Erfahrungen auch handlungsfähig ist, das sich im Handeln herausbildet, das verflochten ist mit einem ganzen Netzwerk von emotionalen Faktoren, Motiven und Werten. Ein solches Wissen im erweiterten Sinne nenne ich hier Praktisches Kollektives Wissen [PKW].

Vor 100 oder mehr Jahren wäre damit alles gesagt. Im Zeitalter der Digitalisierung reicht dies aber nicht mehr.

MENSCH-MASCHINE SYMBIOSE

Mit der zunehmenden Durchdringung unseres Alltags mit Computern, also mit programmierbaren Maschinen, die ansatzweise die biologische Intelligenz nachbilden können, stellen wir fest, dass wir Menschen im Alltag, in unserem menschlichen Handlungsraum, zunehmend mit solchen Computern interagieren. Das Innere dieser Computer ist den meisten weitgehend unbekannt, selbst ihre Oberfläche (das System Interface, die Systemschnittstelle) lässt sich immer öfter nicht mehr direkt erkennen, da die Computer über Sensoren und Aktoren direkt oder vermittelt über andere Objekte und Geräte in unserem Alltag mit uns interagieren. Und hinter dieser kaum wahrnehmbaren Oberfläche tauschen diese Computer mit anderen Computern immer größere Datenmengen aus, die wir als Menschen gar nicht mitbekommen.

Aus Sicht der Mensch-Maschine Interaktion kann und muss man die Frager stellen, welche Rolle wir auf lange Sicht dem Computer einerseits und dem Menschen andererseits zuordnen wollen. Grundsätzlich kann man drei typische Rollen unterscheiden:

  1. Den Computer so weiter entwickeln, dass er letztlich in allen Belangen den Menschen übertrifft und letztlich den Menschen nicht mehr braucht. Kennwort: Super-Human Computing.
  2. Den Computer so unvollständig und dumm lassen, dass er den Menschen grundsätzlich nicht gefährden und beeinträchtigen kann. Kennwort: Inferior-Human Computing.
  3. Den Computer maximal entwickeln, aber in Sandbox-Artigen Problemräumen. Kennwort: Man-Machine Computing.

Die Variante Inferior-Human Computing ist eigentlich schon aus dem Rennen, da der Computer in Teilbereichen den Menschen schon jetzt haushoch übertrifft. Und in dieser Rolle hat der Computer schon jetzt massive Auswirkungen z.B. auf Arbeitsprozesse, Geschäftsmodelle, ganze Marktmodelle, auf die Kriegsführung, auf die gesamte Technologiebranche, auf die Forschung, selbst auf die Kunst und die gesamte Unterhaltungsindustrie. Was wir hier haben ist schon eine Art von mindestens partiellem Super-Human Computing. Dass die Vielzahl der Beispiele in diesem Bereich die Fantasie anregen, ist verständlich.

Beispiele für Super-Computing innerhalb eines Problemraumes, der als Sandbox dient, wobei der Problemraum ausschließlich von Menschen konstituiert wird, sind bislang nicht wirklich bekannt. In einer solchen Umgebung — wie sie die oksimo Software ermöglicht — können Menschen die ganze Fülle ihres Wissens gemeinsam und strukturiert als Problemraum einbringen, der beständig abgeändert und kumulativ — Prinzip Wikipedia — erweitert werden kann. Relativ dazu kann man beliebig viele intelligente Programme zum Einsatz bringen, die diesen Problemraum erkunden, erforschen, erlernen und seine formalen Möglichkeiten entsprechend den verfügbaren Bewertungsprofilen auswerten und selbständig optimieren. In diesem Kontext könnten die programmierbaren Maschinen sogar die Bewertungskriterien fallweise abändern, um weitere alternative Lösungen sichtbar zu machen. Während die Menschen in dieser Konstellation die volle Breite ihres Wissens samt Bewertungsstrukturen für sich selbst und füreinander sichtbar machen können, können die lernfähigen Programme aus den für Menschen schwer erfassbaren kombinatorischen Räumen jene Teilbereiche identifizieren, die im Lichte von bestimmten Kriterien besonders günstig erscheinen. In einem solchen Sandbox-Vermittelten Miteinander können die Menschen ihr Optimum ausleben und dazu programmierbare Maschinen benutzen, die ihrerseits ihr Optimum bis an die Grenzen der Berechenbarkeit ausdehnen. In dieser Mensch-Maschine Symbiose eines Man-Machine Computing könnten die beteiligten Computer beliebig gut werden ohne dem Menschen schaden zu können (in der Regel ist nicht die Maschine sondern der Mensch sich selbst nicht nur der potentiell größte Freund, sondern auch der potentiell größte Feind; Freiheit ist eben real …).

DESIGN EINER KOLLEKTIVEN ZUKUNFTSMASCHINE

Schaubild mit Aktualisierung des Bereichs für die Analyse der Mensch-Maschine Interaktion.

Wie eingangs angedeutet, geht es im Rahmen der Analyse der Mensch-Maschine Interaktion darum, unter Vorlage einer groben Problemstellung [P] mitsamt einer groben Vision [V] (idealerweise in einem Problem-Visions-Dokument festgehalten) im einzelnen zu klären, wie dieses Aufgabenstellung so umgesetzt werden kann, dass die Auftraggeber zufrieden sind.

Im Normalfall sind die Auftraggeber und die späteren Anwender unterschiedliche Akteure. Im konstitutiven Fall werden Anwender zu ihren eigenen Auftraggebern, um etwas zu finden, was dazu beiträgt, ihre aktuelle Situation zu verbessern.

Im Fall der oksimo Software und des damit angezielten Paradigmas einer neuen allgemeinen Zukunftsmaschine liegt eher der konstitutiver Fall vor: allseits kann man heute ein Mangel an solchen Diskursräumen feststellen, in denen beliebige Experten gemeinsam Problemräume [6] aufspannen, innerhalb deren sie Lösungswege sichtbar machen und gemeinsam bewerten. Zusätzlich sollte ein Maximum an lernenden Algorithmen für diese Problemräume verfügbar gemacht werden können.

BY DESIGN

Die Erfahrungen des Alltags zeigen, dass die wenigsten Menschen aus dem Stand heraus in der Lage sind, zusammen mit anderen konstruktiv eine — oder gar mehrere — mögliche Zukunft (Zukünfte) zu denken: weder in den großen Linien, noch in den vielen Details und Querwirkungen. Die Vision der oksimo Software ist es nun, einen kompletten Rahmen für das gemeinsame Entwickeln von möglichen Zukünften ‚by design‘ zur Verfügung zu stellen, und das nur mit den Mitteln der Alltagssprache: miteinander reden; Gegenwart beschreiben; mögliche zukünftigen Szenarien aussprechen; mögliche Aktionen suchen, die von der Gegenwart in die Zukunft führen; sich die bisherigen Überlegungen immer wieder als Prozess vorführen zu lassen, ob es schon funktioniert; Rückmeldungen bekommen, wieweit man schon ist ….

QUELLENANGABEN

[1a] Gerd Doeben-Henisch, 6.Febr.2021, INGENIEURE UND DAS GLÜCK. Anmerkung 1, https://www.cognitiveagent.org/2021/02/06/ingenieure-und-das-glueck-anmerkung-1/

[1b] Gerd Doeben-Henisch, 8.Dez.2012, EIN ABEND MIT DEM SALON SLALOM, https://www.cognitiveagent.org/2012/12/08/ein-abend-mit-dem-salon-slalom-vorlaufig-bilder-und-endredaktion-fehlt-noch/ . Dieser Text beschreibt ziemlich umfassend meine philosophische Position am Ende des Jahres 2008 (dazu ein bisschen ‚Musik-Philosophie‘ mit praktischen Beispielen). Letztlich sind es diese philosophischen Gedanken, die den Hintergrund bilden für die nachfolgenden und auch heutigen Überlegungen.

[1c] Gerd Doeben-Henisch, 5.Dezember 2020, SW. Software? Müssen wir umdenken? Notiz, https://www.cognitiveagent.org/2020/12/05/sw-software-muessen-wir-umdenken-notiz/ //* In der ‚klassischen‘ MMI-Analyse liegt der Fokus eher auf dem unmittelbaren Interaktionsfeld zwischen Anwendern und System-Interface. Dies legt sich nahe, da die konkrete Spezifikation des System-Interfaces nur unter Voraussetzung von möglichst konkreten Interaktionsbeschreibungen gelingen kann. Wie aber der hier zitierte Beitrag deutlich zu machen versucht, ist Alltagshandeln von Menschen durchtränkt von konkreten Aktionen, die im Menschen Teil von kognitiv verankerten Rollen/ Protokollen sind, durch die viele einzelne zu einer verschränkten Person werden, deren Einzelhandeln nicht verstanden werden kann, wenn man nicht diese kognitive Verschränktheit berücksichtigt. Diese Dimension des Anwenderverhaltens ist bislang aber noch nicht wirklich in MMI-Analysen eingebunden.*//

[2] Der Begriff einer ‚Integrierten Theorie des Engineerings‘ [ITE] ist klar abzugrenzen von dem Konzept der ‚Integralen Theorie‚, wie es von Ken Wilbert und vielen anderen vertreten wird, siehe z.B.: https://de.wikipedia.org/wiki/Integrale_Theorie

[3] Gerd Doeben-Henisch, Distributed Actor-Actor Interaction [DAAI], 18.Januar 2020, Version 1 5 . 0 6 . 0 7, https://www.uffmm.org/wp-content/uploads/2019/05/aaicourse-15-06-07.pdf

[4] Stichwort ‚Kollektive Intelligenz‘ in Wikipedia [DE]: https://de.wikipedia.org/wiki/Kollektive_Intelligenz

[5] Stichwort ‚Sandbox‘, Wikipedia [DE]: https://de.wikipedia.org/wiki/Sandbox

[5b] Stichwort ‚Sandbox‘ in Wikipedia [EN]: https://en.wikipedia.org/wiki/Sandbox_(software_development)

[6] Im Sprachspiel von Russel und Norvig wird unter einem ‚Problemraum‘ ein ‚Zustandsraum‘ (Engl.: state space) (S.67) verstanden. Im Prinzip lässt sich der ’state space‘ von Norvig und Russell im hier benutzten Konzept des ‚Problem-Raumes‘ abbilden. Siehe später im Text. Stuart Russell und Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition (Englisch) Taschenbuch, Herausgeber : Addison Wesley; 3. Edition (18. Mai 2016) Sprache : Englisch, Taschenbuch : 1132 Seiten ISBN-10 : 1292153962 ISBN-13 : 978-1292153964

FORTSETZUNG

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DER AUTOR

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INGENIEURE UND DAS GLÜCK. Anmerkung 1

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 6.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

KONTEXT

In dem Vortrag vom 12.Januar 2021 mit dem Titel Ingenieure und das Glück habe ich versucht, zum Thema eine erste Antwort zu geben. Diese Antwort nahm die Gestalt einer (wissenschafts-)philosophischen Analyse der Rolle von Ingenieuren im Gesamtgesellschaftlichen Kontext an. Eingebette darin wichtige Methoden des Engineerings, speziell der Aspekt der Mensch-Maschine Interaktion [MMI] (oft auch mit anderen Formulierungen wie wie z.B. HCI, HMI).

In diesem Text soll diese Gesamtschau nochmals aufgegriffen und um einzelne Aspekte ergänzt werden.

Wenn der Leser beim Lesen dieses Textes den Eindruck gewinnen sollte, dass der Begriff des Ingenieurs hier in einem weiteren Sinne genutzt wird als dies üblich ist, dann kann dies richtig sein. Der Autor geht davon aus, dass die Ingenieurskunst eine eigene Fundamentalkategorie neben Philosophie, Kunst und Wissenschaft ist. Ohne Engineering gäbe es schlicht gar keine Gesellschaft; ohne Ingenieure würde rein gar nichts ‚funktionieren‘. Jeder mag sich die Frage stellen, warum gerade die Ingenieure im öffentlichen Bewusstsein in Deutschland, in den Medien, so gut wie gar nicht vorkommen, und wenn, dann identifiziert man die Ingenieure nicht primär als jene, die das ganz praktische Glück einer Gesellschaft ermöglichen.

‚PHILOSOPHIE JETZT‘ AUF ABWEGEN?

Wer die Beiträge in diesem Blog Philosophie Jetzt – Auf der Suche nach dem neuen Menschenbild über die Jahre verfolgt hat, der wird sich in den letzten Wochen vielleicht gefragt haben, ob die aktuellen Themen mit dem Thema von Philosophie Jetzt überhaupt noch etwas zu tun haben.

Als Autor dieses Textes — und zugleich auch Herausgeber dieses Blogs als eJounral — habe ich mir diese Frage selbst schon gestellt.

Tatsächlich habe ich seit ca. 20 Jahren mindestens zwei Hüte auf: den des (Wissenschafts-)Philosophen und den des Ingenieurs, wobei ich die Informatik zu den Ingenieurswissenschaften rechne, obgleich diese sich tendenziell eher als etwas ‚Besonderes‘ (was eigentlich?) empfinden. Über all die Jahre habe ich die beiden Perspektiven eher getrennt gehalten. Aber durch den Gang der Entwicklung in den Ingenieurswissenschaften selbst, insbesondere durch die rasante Entwicklung des Themas Mensch-Maschine Interaktion [MMI, HCI, HMI…] als Teil des allgemeinen Engineering in Gestalt des Systems Engineering [SE] in den letzten Jahrzehnten hat sich der Abstand zwischen den beiden Perspektiven zusehends verringert.

Als ich mich dann dabei ertappte, wie ich nach philosophischen Begründungen gesucht habe für das, was ich als Ingenieur machte, und zwar nicht einfach nur aus einer Laune heraus, sondern aus systematischen Gründen, weil es für das Engineering selbst notwendig war, da wurde mir klar, dass eine weitere Trennung der Themen unangemessen ist. Ein modernes Engineering ohne Philosophie wie aber auch eine moderne Philosophie ohne Engineering sind einfach unvollständig, wesentlich unvollständig.

Dies führte dann dazu, dass ich die fast schon hermetische Trennung zwischen meinem Engineering Blog uffmm.org (und die Texte im uffmm.org Blog sind ja nur die berühmte ‚Spitze des Eisbergs‘) und dem Philosophie Blog cognitiveagent.org spätestens mit dem Beitrag vom 12.Januar 2021 Ingenieure und das Glück aufgegeben habe.

Wie kann man diesen Zusammenhang zwischen (Wissenschafts-)Philosophie und Engineering verdeutlichen?

KIPP-PUNKTE IM DENKEN

Im Versuch der Selbst-Reflexion sehe ich zwei Kipp-Punkte in meinem Denken — die letztlich auf einen einzigen hinauslaufen –, die in den letzten Monaten (letztlich Jahren) zu dieser Wende geführt haben.

Der eine Kipp-Punkt speist sich aus der Beschäftigung mit dem Thema Mensch-Maschine Interaktion [MMI]. In dieser Perspektive verwandelte sich der intendierte User (Benutzer, Anwender) vom schlichten Bediener eines Gerätes zu einem immer stärker individuell und gesellschaftlich charakterisierten Individuum als Teil von Gruppen, Schichten, ganzen Populationen, zu einem komplexen Verbraucher, Konsument ohne feste Konturen. Damit war die Perspektive des Technischen im engeren Sinne gesprengt. Engineering mutierte damit in seinen Grenzbereichen partiell zu Psychologie, zu Soziologie, zu Linguistik, zur Kommunikations- und allgemeiner Interaktions-Theorie, zu Verhaltensbiologie, und vielem mehr. Wo hörte Engineering hier auf, wo fing ‚das andere‘ an?

Der andere Kipp-Punkte lag im Engineering selbst, im Prozess des Systems Engineerings: denn, egal welche Prozesse zur Lösung eines Problems initiiert und organisiert wurden, die dynamischen Treiber sind immer Experten, Ingenieure und Manager, die — verbunden durch das Band der Kommunikation — ihre Fähigkeiten zu gemeinsamen Leistungen koordinierten. Ohne diese Kommunikation hätten wir augenblicklich einen vollständigen Stillstand. Letztlich bilden all die verschiedenen Elemente dieses kommunikativen Bandes eine Einheit, eine große Sprache mit einer Alltagssprache als Basis, angereichert durch viele speziellen Sprachen, insbesondere durch die Sprache der Mathematik und einer Vielzahl von Symbol-Diagramm-Sprachen. Und weiterhin, viele der Ingenieurprozesse scheitern nicht an der Kommunikation als solcher, sondern daran, dass die äußere Kommunikation davon lebt, dass die beteiligten Ingenieure und Manager ein subjektives Innenleben haben, angereichert mit kognitiven, sprachlichen, aber auch sehr viel emotionalen und sonstigen nicht-kognitiven Elementen. Die Synergie zwischen diesen subjektiven inneren Zuständen und dem Kommunikationsgeschehen samt konkreten Umständen kann zerbrechen; bei erprobten Profis tendenziell eher nicht, aber auch hier kann es einen ‚Knacks‘ machen und dann fehlt die notwendige subjektive Unterstützung des objektiven Prozesses. Dann geht immer weniger oder gar nichts mehr.

Ist man mit seinen Analysen an dieser Stelle angekommen, beim human factor, beim Mitarbeiter als Menschen, dann ist der Unterschied zwischen dem handelnden Ingenieur als Menschen und dem Benutzer als Menschen tendenziell verschwindend gering, bzw. der Unterschied verschwindet ganz.

Durch einen Kontext-Switch wird dies noch deutlicher.

Im klassischen Engineering sind die Ingenieure die Experten, die eine Lösung für andere entwickeln. Im klassischen Städtebau sind es ebenfalls Experten, die für anonyme Bewohner etwas entwickeln. In der klassischen Politik sind es selbsternannte Experten, die für ihre Wähler politische Prozesse organisieren. Im Laufe der letzten Jahrzehnte ist allerdings das Bewusstsein gewachsen, das bei modernen verteilten technischen Systemen, die tief in den Alltag, tief in das private Leben eingreifen, eine Entwicklung ohne die direkte aktive Einbeziehung der konkreten intendierten Anwender immer weniger verantwortbar ist; neue Formen einer Einbeziehung der intendierten Anwender in den gesamten Designprozess erscheinen unumgänglich. Usability bekommt ein immer größeres Gewicht und eine immer differenziertere Bedeutung im technischen Bereich. Stadtplanung ohne Einbeziehung der Bürger in komplexen gesellschaftlichen Kontexten erscheint geradezu unverantwortlich. Politische Prozesse ohne mehr direkte Einbeziehung der Wähler als Bürger, als ihre eigenen Experten, kann aktuell das demokratische Bewusstsein und damit die Demokratie zerstören.

Was man also zu brauchen scheint, das ist ein umfassenderes Modell von kontext-sensitiver Kommunikation, Planung, und Bewertung, wo jeder sein eigener Experte sein kann, wo die Vielfalt der Aspekte nicht einfach weg-gefiltert wird, wo Worte nicht in Isolationshaft genommen werden, sondern den ihnen gemäßen dynamischen Kontext bekommen, so dass Zukunft ernsthaft gedacht werden kann als eine mögliche Richtung, die durch gemeinsames kreatives Denken angenähert werden kann.

Engineering erscheint dann als jene grundlegende Fähigkeit und Aktivität von uns Menschen, durch die wir ein konkretes Ziel praktisch so umsetzen, dass es für alle Beteiligten nachhaltig lebbar wird.(Nachhaltigkeit heißt in diesem dynamischen Kontext in keinster Weise schlichte Konservierung von Gestern, sondern Gestaltung des Gestern im Lichte des Morgen!).

SCHLÜSSEL ALLTAGSSPRACHE

Innerhalb der soeben skizzierten Themen und Prozesse gab es bei mir einen Sub-Prozess, ein spezielles Thema, das sich wie ein roter Faden überall durchzog: Kommunikation mit Sprache als Kernsystem. Als die beiden wichtigsten Ausdruckssysteme zeigen sich für mich die sogenannte normale Sprache, die Sprache unseres Alltags, in die jeder hinein geboren wird, und dann die mathematische Sprache, die von allen Ingenieuren (und auch Wissenschaftler) dieser Welt benutzt wird (ebenso die formalen Sprachen der Informatik und der Logik). Alle diese formalen Sprachen gehören zu einem einzigen Typ von formaler Struktur. In ihrer Spezialisierung können sie spezielle Aufgaben besser lösen als die Sprache des Alltags, aber jede formale Sprache setzt die normale Sprache als Rahmen, als Kontext, als Metasprache voraus. Für sich alleine ist keine formale Sprache lebensfähig. Dieser Zusammenhang ist vielen, die formale Sprachen benutzen, nicht klar.

Solange man sich in der speziellen Sub-Population der Ingenieure und Wissenschaftler bewegt, die überwiegend alle eine Schulung in formalen Sprachen absolviert haben, so lange fällt die spezielle Rolle der formalen Sprachen nicht so sehr auf; eher erscheinen diese als etwas Positives, da sie es möglich machen, viele komplexe Strukturen und Prozesse zu beschreiben, die ohne diese formalen Sprachen rein praktisch nicht beschreibbar wären. Die Mathematik ist — so gesehen — ein reales Werkzeug zur erweiterten Verarbeitung von Realität, das lebensnotwendig ist.

Die Mehrheit der Menschen verfügt aber bislang nicht über ausreichende Kenntnisse in formalen Sprachen, speziell nicht über grundlegende Kenntnisse im mathematischen Denken (nicht zu verwechseln mit der Fähigkeit, mathematische Rechnungen ausführen zu können). Dazu kommt, dass die formalen Sprachen ihre Kraft aus der Spezialisierung schöpfen. Ein fundamentaler Punkt ist, dass alle formalen Sprachen in ihrer Wurzel keinerlei Sitz im Leben haben: formale Sprachen sind grundsätzlich von jeder Wirklichkeit abgekoppelt. Während die Ausdruckssysteme der Alltagssprachen (Laute, Zeichen) von jedem Menschen von den ersten Tagen des Daseins an mit den vielfältigen Eindrücken der realen Alltagswelt und des eigenen Körpers im Gehirn miteinander assoziiert werden — intern im Gehirn wird eine komplexe Bedeutungsfunktion aufgebaut –, sind die formalen Ausdruckssysteme per Design ohne jede Alltags-Bedeutung (allerdings, ähnlich wie das Hintergrundrauschen im Weltall, gibt es Reste von Bedeutung in Form von sogenannten Wahrheitswerten bzw. innerhalb der mathematischen Sprache rudimentäre Bedeutungen von abstrakten Mengen, Enthalten sein, Beziehungen, und ähnlichen Begriffen). Aufgrund dieses Design-Merkmals formaler Sprachen haben alle formalen Theorien dieser Welt einschließlich aller Computer (ein realer Computer ist die Instanz eines mathematischen Begriffs genannt Turingmaschine (ein abstrakter Automat), und das Konzept der Turingmaschine ist rein formal der Strukturkern einer formalen Theorie) von sich aus keinerlei Bezug zu einer alltagssprachlichen Bedeutung. Möchte man jetzt formale Strukturen benutzen, um die Kommunikation zwischen Menschen im Alltag zu unterstützen, dann ist dies ohne einen riesigen Aufwand real nicht möglich. Bis heute gibt es für diese Aufgabenstellung zwar viele tausend Artikel und Bücher, aber keine einzige wirklich passende Theorie. Die Alexas dieser Welt sind nicht das, was sie zu sein scheinen.

Als eine Konsequenz des Konzepts eines modernen, integrierten Engineerings, das offene Entwicklungsprozesse favorisiert, bei denen alle Experten mitmachen können, wenn sie es denn wollen (und in einer Demokratie sollten möglichst viele wollen können), die auch grundlegend transparent und veränderbar sind, ergibt sich aus diesen Überlegungen, dass das grundlegende Ausdruckssystem für alle Kommunikation die Alltagssprache sein sollte. Da es bislang kein bekanntes technisches System gibt, das primär mit Alltagssprache arbeitet (Diktiersysteme, natürlichsprachliche Schnittstellen und ähnliches funktionieren anders, siehe dazu z.B. [1] und [2]), stellte sich eine grundsätzliche Designfrage: wie kann man ein technisches System konzipieren, das grundsätzlich nur mit Alltagssprache arbeitet, bei dem jeder ohne vorausgehende Schulungen direkt mit arbeiten kann? Wo sämtliche Inhalte, die in das System Eingang finden, als Alltags-sprachliche Texte erhalten bleiben, die jeder lesen und direkt abändern kann?

VOGELPERSPEKTIVE

Das nachfolgende Schaubild soll in einer Art Vogelperspektive einen ersten groben Überblick geben, wie die vielen Aspekte, die bislang angesprochen wurde, ineinander greifen, und wie ein System funktionieren kann, das nur mit Alltagssprache arbeitet.

Engineering des Geistes mittels Alltagssprache, ermöglicht durch ein technisches Background-System (siehe Text)

Zum Konzept einer integrierten Theorie des Engineerings [3] gehören die folgenden (stark vereinfachten) Wissensdimensionen:

  1. Ein wissenschaftsphilosophischer Rahmen, der die Einbettung der Engineering-Prozesse in die Alltagswelt, in die Gesellschaft, in die umgebende Realität ermöglicht.
  2. Der Engineering-Prozess selbst, in dem Ingenieure und Manager als Experten einen Prozess starten, organisieren und zu einer nachhaltigen Lösung führen.
  3. Innerhalb des Engineering Prozesses nimmt die Mensch-Maschine Analyse eine fundamentale Rolle ein: hier wird analysiert welche Problem unter Berücksichtigung welcher Kontexte (Rahmenbedingungen, Ziele,…) so umgesetzt werden sollen, dass die intendierten Anwender die neue Lösung optimal nutzen können.
  4. Im logischen Design, das auf der MMI-Analyse aufbaut, wird im Rahmen einer abstrakten mathematischen Struktur festgelegt, wie die gewünschten Systemleistungen organisiert werden sollen. Im vorliegenden Fall soll es möglich gemacht werden, dass beliebige Anwender beliebige Problemstellung mit Alltagssprache kommunizieren, modellieren und simulieren können einschließlich diverser Bewertungsverfahren.
  5. In der Implementierung werden dann alle diese Analysen in ein konkretes funktionierendes technisches System umgesetzt. Im konkreten Fall handelt es sich um eine bestimmte Software, die auf Servern läuft, die als Knoten im Internet funktionieren. Der Anwender kann mit dieser Software über interaktive Internetseiten kooperieren.

WEITERE ANALYSEN UND BEISPIELE

Die Vision, dass mit der neuen technischen Lösung beliebige Anwender beliebige Problemstellung mit Alltagssprache kommunizieren, modellieren und simulieren können einschließlich diverser Bewertungsverfahren, deutet an, dass es letztlich um eine neuartige Meta-Maschine geht, eine Art von Meta-Computer.

Obwohl es mittlerweile eine erste einfache Version der neuen technischen Lösung gibt (ab 3.Januar 2021 bedingt freigeschaltet), ist die Anwendungsdimension selbst trotz aller bisheriger Theorie noch weitgehend Neuland, eine terra incognita. Einen solchen Meta-Computer hat es bislang noch nie gegeben und die mögliche Tragweite für potentielle Anwendungen ist momentan noch ein bisschen wie ein Science Fiction. Aber so ist es.[4]

QUELLENANGABEN

[1] Gerd Doeben-Henisch, 23.Januar 2021 : https://www.cognitiveagent.org/2021/01/23/gedanken-und-realitaet-das-nichts-konstruieren-leben-schmecken-notiz/

[2] Gerd Doeben-Henisch, 29.Januar 2021: https://www.cognitiveagent.org/2021/01/29/sprachspiel-und-sprachlogik-skizze-teil-1/

[3] Der Begriff einer ‚Integrierten Theorie des Engineerings‘ [ITE] ist klar abzugrenzen von dem Konzept der ‚Integralen Theorie‚, wie es von Ken Wilbert und vielen anderen vertreten wird, siehe z.B.: https://de.wikipedia.org/wiki/Integrale_Theorie

[4] Was bislang publiziert wurde zeigt nur die Basis-Stufe ohne den Parameter-Raum, der noch dazu kommt, und ohne die Komponente der starken Künstlichen Intelligenz. Letztere ist in diesem Konzept vollständig integriert und kann in keiner Weiser irgendwie schädlich werden. Sie kann aber maximal positive Beiträge liefern. Die Künstliche Intelligenz der Zukunft besteht aus einer Symbiose von menschlicher und maschineller Intelligenz mit Priorität auf der menschlichen Intelligenz. Die menschliche (= biologische) Intelligenz ist der maschinellen grundsätzlich haushoch überlegen, auch wenn das die aktuellen Propagandisten der KI bislang noch nicht so sehen.

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GEMEINSAM DENKEN & PLANEN. Beispiel 1. Forts. 1

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 5.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)

KONTEXT

Im vorausgehenden Beitrag wurde das Kommunikations- und Planungs-Programm oksimo vorgestellt und mit einem ersten einfachen Beispiel begonnen. Dieses wird in diesem Text weiter entwickelt, um weitere Aspekte des oksimo Paradigmas zu illustrieren. Das ganze Beispiel zeigt einen einfachen linearen Prozess ohne Wiederholungen auf.

IN RICHTUNG ZIEL

Im vorausgehenden Beitrag wurde als Letztes ein erstes Ziel in Form einer Vision eingeführt.

Gerd ist nicht hungrig.

Dies bedeutet, der Prozess ist im Lichte dieses Ziels zu Ende/ am Ziel, wenn eine Situation/ ein Zustand S vorliegt, in dem es heißt: Gerd ist nicht hungrig. Der bislang erreichte Zustand S war wie folgt:

{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}

Man muss sich also überlegen, was kann die Person Gerd unternehmen, damit sie nicht mehr hungrig ist. Unter der Vielfalt der möglichen Maßnahmen tendiert die Person Gerd dazu, ganz schlicht, etwas zu Essen, was es bei dem Griechen um die Ecke gibt. Dazu muss er aber erst mal beim Griechen um die Ecke ankommen und etwas bestellen, damit er etwas essen kann. Also versuchen wir das mal. Dazu editieren wir eine neue Regel:

BestellungGriechen1:

 [{'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}]

Die Regel benutzt als Bedingung die Aussage, dass Gerd zum Griechen um die Ecke geht, bringt dann die neue Feststellung ins Spiel, dass er ein Gyros bestellt, und dass die bisherige Feststellung verschwinden soll, dass er zum Griechen um die Ecke geht. Überprüfen wir, was jetzt passiert. Wir starten eine neue Simulation:

Selected Vision:
GerdNHungrig1
Selected states:
GerdHungrig1
Selected rules:
ZumGriechen1
BestellungGriechen1

Die Zutaten für die neue Simulation sind dieses Mal eine echte Vision V, der bisherige Ausgangspunkt S und zwei Regeln.

Enter maximum number of simulation rounds
   6 
 Your vision:
 {'Gerd ist nicht hungrig.'}
 Round 1
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd ist hungrig.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'none'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 2
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 Set S given: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd ist hungrig.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'none'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 3
 Set S given: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd ist hungrig.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'none'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Set S given: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
 Save Simulation [S], Rerun simulation? [R] or exit [leave blank]:
        6     

WIEDERHOLUNG EINER REGEL

Schaut man sich den Verlauf der Simulation an, dann verläuft Runde 1 wie gedacht. In Runde 2 kann man aber beobachten, dass zwar die neue Regel zum Einsatz kommt (das Gehen zum Griechen um die Ecke führt zu einer Bestellung…), aber die erste Regel wird auch nochmals angewendet. Dies führt zu einer Wiederholung des Gehens zum Griechen. Wirkt irritierend, ebenso auch in Runde 3.

VARIATION IN DER ABFOLGE DER REGELANWENDUNG

Hier wird zudem noch Folgendes sichtbar: die Reihenfolge der Regelanwendung kann variieren. In Runde 1 ist die Abfolge der Regelanwendung (2,1), in Runde 3 ist die Abfolge (1,2).

Der Hintergrund für die variierende Abfolge in der Anwendung der Regeln liegt darin, dass zum gleichen Zeitpunkt nur eine Regel bearbeitet werden kann. Ist aber zum gleichen Zeitpunkt mehr als eine Regel anwendbar (in der Realität: mehrere Ereignisse gleichzeitig), dann wird dies hier so gelöst, dass alle in einer Runde anwendbaren Regeln per Zufall sortiert werden und dann in dieser zufälligen Abfolge abgearbeitet werden, allerdings alle in ein und derselben Runde.

Ein Ergebnis dieser zufälligen Abarbeitungs-Ordnung ist, dass Regeln, die sich in ihren Wirkungen untereinander beeinflussen können, auf diese Weise in ihren Wechselwirkungen sichtbar werden können. Da man Simulationen wiederholen kann, kann man auf diese Weise feststellen, ob die unterschiedlichen Variationen immer die gleichen Ergebnisse liefern oder sich unterscheiden.

KEINE WIEDERHOLUNG EINER REGEL?

Die Wiederholung einer Regelanwendung kann grundsätzlich erwünscht sein (wir werden später solche Fälle betrachten), aber es gibt Fälle, wo man dies nur eingeschränkt wünscht. Im Falle der Maßnahme, zum Griechen um die Ecke zu gehen, ist dies ein vorübergehendes Ereignis, um etwas bestellen zu können und es macht keinen Sinn, es immer wieder zu wiederholen. Im Falle unserer Körperwelt gibt es Abfolgen von Ereignissen, die nicht umkehrbar sind. Will man die Aktivierung der Regel 1 (Wenn Gerd hungrig ist,…) einschränken, dann kann man dies u.a. dadurch erreichen, dass man die Bedingung selektiver macht. Dies ist aber nur möglich, wenn man auch die Beschreibung der Ausgangssituation verfeinert. Aktuell wird für die Ausgangssituation ja nur festgestellt, dass die Person Gerd hungrig sei, und dieser Zustand dauert natürlich solange an, bis die Person Gerd etwas gegessen hat. Es stellt sich dann die Frage, welche zusätzliche Eigenschaft könnte/ sollte die Ausgangslage haben, so dass sie nach dem Losgehen zum Griechen eine andere ist als zuvor?

Eine Möglichkeit besteht darin, die Ausgangslage zu verändern. Zusätzlich zur Feststellung, dass die Person Gerd hungrig ist kann man noch festhalten, dass Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zugehen.

Your final state document is now:
 Name: GerdHungrig2
 Expressions:
 Gerd ist hungrig.
 Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Entsprechend kann man jetzt die Veränderungsregel in ihrem Bedingungsteil verfeinern:

Summary:
 Rule:ZumGriechen2
 Conditions:
 Gerd ist hungrig.
 Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
 Probability:
 1.0
 Positive Effects:
 Gerd geht zum Griechen um die Ecke.
 Negative Effects:
 Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.

Der Trigger, der in der vorausgehenden Version die zweite Regel wiederholt ausgelöst hatte, ist jetzt eliminiert, da der Beschluss zum Griechen zu gehen, mit der Ausführung wieder verschwindet.

Selected Vision:
 GerdNHungrig1
 Selected states:
 GerdHungrig2
 Selected rules:
 ZumGriechen2
 BestellungGriechen1
Enter maximum number of simulation rounds
   6 
 Your vision:
 {'Gerd ist nicht hungrig.'}
 Round 1
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 2
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 3
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None> 6

Damit scheint das Ziel schon in greifbarer Nähe zu sein. Jetzt müsste man nur noch feststellen, dass Gerd das Gyros isst und dadurch keinen Hunger mehr hat.

Summary:
 Rule:HungerGestillt4
 Conditions:
 Gerd bestellt ein Gyros.
 Probability:
 1.0
 Positive Effects:
 Gerd isst das Gyros.
 Gerd ist nicht hungrig.
 Negative Effects:
 Gerd ist hungrig.
 Gerd isst das Gyros.
 Gerd bestellt ein Gyros.

Mit der neuen Regel wird positiv festgestellt, dass Gerd das Gyros isst und danach nicht mehr hungrig ist. Zugleich werden Merkmale der alten Situation gelöscht. Damit sollte es möglich sein, das Ziel zu erreichen.

Selected Vision:
 GerdNHungrig1
 Selected states:
 GerdHungrig2
 Selected rules:
 ZumGriechen2
 BestellungGriechen1
 HungerGestillt4
Enter maximum number of simulation rounds
   6 
 Your vision:
 {'Gerd ist nicht hungrig.'}
 Round 1
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 2
 Set S given: 
 {'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}]
 Set S after Remove: 
 {'Gerd ist hungrig.'}
 Set S after Union: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 None
Round 3
 Set S given: 
 {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.'}
 Applied rule: 
 [{'Gerd bestellt ein Gyros.'}, {'Gerd isst das Gyros.', 'Gerd ist nicht hungrig.'}, {'Gerd bestellt ein Gyros.', 'Gerd ist hungrig.', 'Gerd isst das Gyros.'}]
 Set S after Remove: 
 set() /* 'set()' bedeutet, dass die Menge leer ist */
 Set S after Union: 
 {'Gerd isst das Gyros.', 'Gerd ist nicht hungrig.'}
 100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 {'Gerd ist nicht hungrig.'}
Round 4
 100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
 {'Gerd ist nicht hungrig.'}
 Save Simulation [S], Rerun simulation? [R] or exit [leave blank]:
        6     

Das Ziel findet sich zu 100% im aktuellen Zustand.

FORTSETZUNG 2

Weitere Fortsetzungen gibt es nicht in diesem Blog sondern in dem neuen Blog oksimo.org im Kontext der oksimo Software.

DER AUTOR

Einen Überblick über alle Beiträge von Autor cagent nach Titeln findet sich HIER.