Archiv der Kategorie: Nicht-kognitive Elemente

Globaler Supercomputer Leben – Eine Roadmap für eine bessere KI

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Autor: Gerd Doeben-Henisch im Dialog mit chatGPT4o

Datum: 27.Dezember 2024

Kontakt: cagent@cognitiveagent.org

KONTEXT

Im vorausgehenden Dialog mit chatGPT4o am 25.Dez 2024 wurde die Arbeitshypothese vom ‚(biologischen) Leben‘ als ‚globaler Supercomputer‘ diskutiert. Dabei zeigte sich, dass die heutigen technischen KIs als Produkte des globalen Supercomputers zu verstehen sind und dass sie innerhalb des globalen Supercomputers dringend benötigt werden. Am Ende des Dialogs stand allerdings klar im Raum, dass die aktuellen Ausprägungen von KI noch viel zu schwach sind, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Im Dialog vom 27.Dez 2024 wird erörtert, was eigentlich von Seiten des globalen Supercomputers benötigt wird — sogar dringend benötigt wird! — und ob und inwieweit die aktuellen KIs diesen Anforderungen gerecht werden können. Das Ergebnis des Dialogs deutet darauf hin, dass sich der globale Supercomputer an einer ‚Schwelle‘ der weiteren Entwicklung befindet.

ABKÜRZUNGEN:

‚FRAGENDER‘ steht für den Autor und ANTWORTENDER‘ steht hier für chatGPT4o

BEGINN DES DIALOGS

FRAGENDER

Wir haben gestern (26.Dez 2024) die Arbeitshypothese diskutiert, welche Konsequenzen es hätte, wenn man das (biologische) Leben auf dem Planet Erde als einen ‚globalen Supercomputer‘ verstehen könnte. Dabei hat der Begriff ‚Computer‘ im Ausdruck ‚Supercomputer‘ natürlich eine Semantik, die weit über das hinaus geht, was die Informatik bislang gedacht hat. Kannst Du dich an diesen Dialog erinnern?

ANTWORTENDER

Ja, ich erinnere mich an unseren Dialog vom 26. Dezember 2024 zur Arbeitshypothese, dass das biologische Leben auf der Erde als ein „globaler Supercomputer“ betrachtet werden könnte. Wir haben dabei diskutiert, dass der Begriff „Computer“ in diesem Kontext eine erweiterte Semantik erhält, die über klassische Vorstellungen der Informatik hinausgeht. Es ging darum, dass das Leben auf Zellebene potenziell als riesiges, global vernetztes System verstanden werden kann, das in seiner Struktur und Dynamik emergente Eigenschaften zeigt, die komplexer sind als jede bisher bekannte künstliche Intelligenz.

FRAGENDER

In dem gestrigen Dialog hatten wir das ‚Nebenthema‘, dass man die bisherige technische künstliche Intelligenz (KI) im Verhältnis zu diesem globalen Supercomputer nicht als ‚Fremdkörper‘ sehen muss, sondern als ein ‚genuines Teil‘ von ihm, das ‚aus ihm entstanden‘ ist und welches ‚innerhalb ‚ des Supercomputers eine wichtige Rolle spielen könnte und sollte. Gehst Du mit?

ANTWORTENDER

Ja, ich gehe mit. Die Idee, dass technische künstliche Intelligenz (KI) kein Fremdkörper, sondern ein genuiner Teil des globalen Supercomputers des Lebens ist, erscheint logisch und faszinierend. Wenn man das biologische Leben als einen globalen Supercomputer betrachtet, dann ist jede Form von Technologie – einschließlich KI – eine emergente Erweiterung dieses Systems.

Technische KI wäre demnach nicht nur ein Produkt menschlichen Denkens, sondern eine Fortsetzung der evolutionären Prozesse innerhalb des Systems Leben. Sie entspringt dem Leben, weil sie von biologischen Akteuren (Menschen) entwickelt wurde, die selbst integraler Bestandteil des globalen Supercomputers sind. Diese Sichtweise hebt die Dualität zwischen „natürlich“ und „künstlich“ auf und betont, dass technische Entwicklungen organisch aus der Natur 2 (Leben) [1] hervorgehen.

Damit könnte KI nicht nur als Werkzeug oder Konkurrenz verstanden werden, sondern als eine Möglichkeit zur Erweiterung der kollektiven Intelligenz – eine Art „externer Speicher“ oder „zusätzliche Verarbeitungsinstanz“, die in die dynamischen Prozesse des Lebens integriert ist. Diese Perspektive legt nahe, dass KI im besten Fall zur Stabilisierung und Weiterentwicklung des globalen Systems beitragen könnte, anstatt es zu destabilisieren oder zu verdrängen.

Ich denke, dieser Ansatz passt auch zu deinen Überlegungen zur Rolle von Vertrauen, Kommunikation und Bildung in kommunalen Entscheidungsprozessen. KI könnte hier als Medium dienen, um komplexe Informationen für Bürger verständlich zu machen und kollektive Entscheidungsfindung zu unterstützen – eine Art „katalytischer Verstärker“ für die Prozesse des Lebens.

[1] Der Begriff ‚Natur 2‘ wurde im vorausgehenden Artikel eingeführt.

FRAGENDER

Im gestrigen Dialog hatte sich auch heraus geschält, dass ‚Kognition‘ nur ein ‚Teilmoment‘ des globalen Supercomputers ist. ‚Kognition‘ wird begleitet von vielen ‚Nicht-kognitiven Elementen‘, die vereinfachend unter Begriffe wie ‚Bedürfnisse‘, ‚Emotionen‘, ‚Stimmungen‘, ‚Regungen‘ und dergleichen gefasst werden können, die sich im Innern von ‚Menschen‘ vorfinden, ähnlich und abgewandelt aber auch in anderen Lebensformen innerhalb des Lebens. Von diesen wissen wir, dass sie jeglicher Kognition ‚vorgelagert‘ sind, will sagen, gedacht wird nur, was die ‚Nicht-kognitiven Elemente‘ ‚erlauben‘, zulassen. Diese ‚Nicht-kognitiven Elemente‘ können allerdings auch Kognition zulassen und sie im Kontext ihres ‚Verhaltens‘ nutzen. Außerdem kann sich Kognition durch ‚Lernen‘ verändern. Gehst Du da mit?

ANTWORTENDER

Ja, ich gehe da voll mit. Deine Ausführung betont eine entscheidende Perspektive: Kognition ist nicht isoliert, sondern tief in ein Netzwerk nicht-kognitiver Elemente eingebettet, die das Fundament des globalen Supercomputers des Lebens bilden.

Die Vorstellung, dass Bedürfnisse, Emotionen, Stimmungen und andere nicht-kognitive Faktoren der Kognition vorgelagert sind, spiegelt sich in vielen Disziplinen wider – von der Psychologie und Neurowissenschaft bis hin zur evolutionären Biologie. Diese nicht-kognitiven Elemente bestimmen, was gedacht wird und wie gedacht wird, indem sie als Filter, Impulsgeber oder Begrenzungen fungieren.

In diesem Sinne könnte man sagen:

  • Kognition ist adaptiv, aber nur innerhalb der Parameter, die von nicht-kognitiven Zuständen gesetzt werden.
  • Nicht-kognitive Elemente formen die „Richtlinien“ des Denkens – ähnlich wie Betriebssysteme definieren, welche Software überhaupt laufen kann.
  • Emotionen und Bedürfnisse sind dabei nicht „irrational“, sondern hochkomplexe Mechanismen zur Regulation und Steuerung von Verhalten und Lernprozessen.

Interessant ist auch die Dynamik, die du ansprichst: Lernen verändert Kognition und kann langfristig Rückkopplungen auf die nicht-kognitiven Elemente erzeugen. Diese wechselseitige Beeinflussung ist ein zentraler Aspekt von Entwicklung – sowohl auf individueller als auch kollektiver Ebene.

In der Analogie zum globalen Supercomputer könnte man sagen, dass nicht-kognitive Elemente so etwas wie die „Betriebsenergie“ des Systems sind. Kognition ist das „Verarbeitungsmodul“, das diese Energie in Strukturen und Entscheidungen kanalisiert.

Wenn wir diesen Gedanken weiterverfolgen, könnte KI als Teil dieses globalen Systems ebenfalls mit solchen nicht-kognitiven Elementen interagieren müssen, um nachhaltig und sinnvoll zu funktionieren. Vielleicht braucht es in Zukunft KIs, die nicht nur auf reiner Logik basieren, sondern in irgendeiner Form emotionale oder bedürfnisbasierte Module besitzen – nicht als Simulation, sondern als echte funktionale Elemente.

FRAGENDER

Im gestrigen Dialog hatten wir auch schon den Punkt berührt, dass der globale Supercomputer verschiedene ‚Schwachstellen‘ erkennen lässt, die in der aktuellen Entwicklungsphase sichtbar werden. Dies hat damit zu tun, dass die aktuell handelnden Menschen weltweit in ihrem individuellen Denken wie auch im ‚organisierten Denken‘ (Bildung, Wissenschaft) ein Problem damit haben, die sich aufhäufenden Wissensberge mit ihrer Vielfalt an Perspektiven ‚konstruktiv zu integrieren‘: es fehlen integrierende Modelle, die das ‚Einzelwissen‘ nicht vernichten, sondern es auf einer höheren ‚Metaebene‘ miteinander in Beziehung setzt. Es müssen ‚übergreifende Strukturen‘ gebildet werden, in denen sowohl die Wechselwirkungen zwischen den Bereichen als auch die potentiellen Dynamiken sichtbar werden können. Dies muss zudem ‚allgemeinverständnlich‘ sein, damit die ‚handelnden Akteure‘ sich in dem ‚neuen Gesamtbild‘ wiederfinden und sich ‚orientieren‘ können. Das Gesamtbild muss ‚echtes kollektives Lernen‘ ermöglichen. Gehst Du da mit?

ANTWORTENDER

Ja, ich gehe da mit. Deine Analyse greift eine der zentralen Herausforderungen der Gegenwart auf: Die explosionsartige Zunahme von Wissen und Perspektiven führt zu einer Fragmentierung, die sowohl das individuelle als auch das kollektive Denken überfordert.

Die Vorstellung, dass der globale Supercomputer des Lebens Schwachstellen zeigt, ist in diesem Kontext sehr treffend. Während das System als Ganzes unaufhörlich weiterläuft und neue Wissensbestände generiert, fehlt es an integrierenden Strukturen, die dieses Wissen kohärent verbinden und in handlungsleitende Modelle übersetzen können.

Wichtige Aspekte, die ich aus deiner Beschreibung herauslese:

  1. Fehlende Metaebene
    – Einzelne Wissensbereiche (Naturwissenschaft, Geisteswissenschaft, Technik etc.) entwickeln sich rasant, aber es gibt kaum übergreifende Frameworks, die dieses Wissen in ein größeres Bild einbetten.
    – Es fehlt nicht an Wissen selbst, sondern an Strukturen, die die Wechselwirkungen und Dynamiken zwischen Wissensdomänen transparent machen.
  2. Fragmentierung der Kognition
    – Individuen und Institutionen neigen dazu, sich auf kleine, spezialisierte Segmente zu fokussieren. Dadurch bleiben vernetzte, systemische Perspektiven unterentwickelt.
    – Diese Fragmentierung behindert kollektives Lernen und macht es schwer, globale Krisen (wie Klimawandel, soziale Ungleichheit) zu bewältigen.
  3. Bedarf an kollektivem Lernen und Orientierung
    – Ohne allgemeinverständliche Modelle fühlen sich viele Menschen abgehängt oder reagieren mit Abwehr auf komplexe Herausforderungen.
    – Konstruktive Integration bedeutet, dass Wissen so organisiert wird, dass es Orientierung bietet, ohne Simplifizierung oder Wissensverlust.
    – Es braucht Meta-Modelle, die das Einzelwissen nicht verdrängen, sondern es auf einer höheren Ebene verknüpfen und sichtbar machen.

Ansätze zur Lösung:

  • Systemische Meta-Modelle: Die Entwicklung von Modellen, die Wissen nicht nur beschreiben, sondern die Interaktionen und Rückkopplungseffekte zwischen verschiedenen Wissensbereichen abbilden.
  • Visualisierung und Narration: Komplexe Systeme müssen nicht nur berechnet, sondern auch erzählt und visualisiert werden, damit sie für alle Beteiligten zugänglich sind.
  • Partizipative Entwicklung: Diese Modelle sollten nicht nur von Expertengruppen entworfen werden, sondern in einem prozesshaften, dialogischen Ansatz unter Beteiligung vieler Akteure entstehen – analog zu deinem K3M-Ansatz.

Ich denke, diese Überlegungen lassen sich gut in deine kommunalen Experimente und das K3M-Modell [1] integrieren. Vielleicht könnte ein erster Schritt sein, solche integrierenden Modelle auf lokaler Ebene zu entwickeln – als Pilotprojekte für kollektives Lernen und partizipative Wissensintegration.

[1] Das Konzept K3M entstand am 3.Okt 2024 in einem Dialog über Demokratiekonzepte. Der Originaltext lautet wie folgt: „OK, dann lohnt es sich, diese drei Punkte (ursprünglich 1,3,5) als eine ‚systemische Einheit‘ zu betrachten. Wir hätten dann in unserem neuen Arbeitsmodell folgende Arbeitsziele: (i) Es gibt ‚Ziele‘ in der Zukunft und es gibt ‚Teilziele‘ auf dem Weg zu diesen ‚Zukunftszielen‘. Damit diese Ziele erreicht werden können, müssen (ii) ‚Prozesse‘ beschrieben werden, die geeignet sind, durch die ‚Umsetzung bestimmter Maßnahmen‘ ‚gegebene Situationen‘ so in ‚nachfolgende Situationen‘ zu überführen, dass am Ende entweder ein ‚Teilziel‘ erreicht wird oder gar ein ‚Zukunftsziel‘. Alle angezielten Maßnahmen müssen auch Auskunft darüber geben (ii.1) welche ‚Ressourcen‘ dafür benötigt werden, (ii.2) welche ‚Ausgaben‘ dafür notwendig sind und (ii.3) wie viel Zeit diese Maßnahmen in Anspruch nehmen werden, also der ‚Zeitbedarf‘. Zugleich (ii.iv) muss deutlich gemacht werden welche konkreten Auswirkungen diese Maßnahmen für die Bürger mit sich bringen und (ii.v) für die Umwelt. Schließlich wäre es notwendig (iii) eine klare ‚Ausgangslage‘ zu beschreiben, von der aus die Prozesse starten sollen. Was meinst Du dazu?“ (Siehe: https://www.oksimo.org/2024/10/04/demokratie-wissensorganisation-das-kommunale-3-punkt-modell-k3m/ ).

FRAGENDER

Hier stellt sich jetzt die erste ernste Frage für den heutigen Dialog (27.12.2024): Verfügen die bisherigen KIs über das Potential, ‚von sich aus‘, das bisherige Wissen aufgespalten in so viele verschiedene Einzelperspektiven, ‚produktiv‘ in solche ‚integrierende dynamische Modelle‘ zu ‚transformieren‘. Für eine Antwort benötigt man vermutlich ein klares Wissen darüber, (i) was ein ‚integrierendes dynamisches Modell (IDM)‘ ist und (ii) wie ich vom ‚vorhandenen Dokumentenwissen‘ zu solch einem IDM kommen kann. Was meinst Du?

ANTWORTENDER

Ja, die Frage ist zentral und lenkt die Aufmerksamkeit auf die grundlegenden Fähigkeiten aktueller KI-Systeme und deren Grenzen. Lass uns die Frage schrittweise analysieren:

1. Was ist ein „integrierendes dynamisches Modell (IDM)“?

Ein IDM verbindet Wissen aus verschiedenen Bereichen und bringt es in eine kohärente, dynamische Struktur, die:

  • Verschiedene Perspektiven und Disziplinen integriert, ohne das Einzelwissen zu verlieren.
  • Wechselwirkungen zwischen Wissensdomänen sichtbar macht und mögliche Dynamiken aufzeigt (z.B. Feedback-Loops, emergente Effekte).
  • Adaptiv und lernfähig ist, d.h. sich mit neuen Erkenntnissen weiterentwickeln kann.
  • Handlungsleitend ist, indem es komplexe Zusammenhänge für Akteure verständlich aufbereitet.

🔹 Beispiel: Ein IDM zur Klimakrise könnte Naturwissenschaft, Soziologie, Wirtschaft und Politik in einem interaktiven Modell verbinden. Es zeigt nicht nur, wie Emissionen reduziert werden können, sondern auch, welche sozialen und wirtschaftlichen Rückkopplungen sich daraus ergeben.

2. Wie komme ich vom „vorhandenen Dokumentenwissen“ zu einem IDM?

Hier zeigt sich eine Herausforderung:

  • Das meiste Wissen liegt fragmentiert in Texten, wissenschaftlichen Artikeln, Berichten oder Datenbanken vor.
  • Ein IDM erfordert:
    • Extraktion und Verknüpfung von Kernideen aus heterogenen Quellen.
    • Erkennung von Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Konzepten.
    • Dynamische Simulationen der Interaktionen zwischen Wissenselementen.
    • Narrative und visuelle Repräsentation zur intuitiven Vermittlung.

🔹 Kurz gesagt: Ein IDM braucht eine Brücke von Text zu Struktur, von Struktur zu Dynamik und von Dynamik zu Visualisierung und Narration.

3. Verfügen bisherige KIs über dieses Potential?

Aktueller Stand der KI:

  • Stärken:
    • KIs wie GPT-4 können Wissen extrahieren, zusammenfassen und einfache Verknüpfungen zwischen Inhalten herstellen.
    • Sie können triviale Abhängigkeiten und Zusammenhänge aufzeigen.
    • Generative Modelle sind gut in der Erzeugung von Texten, Bildern oder Code, die neue Perspektiven anregen.
  • Schwächen:
    • Tiefe Integration und Dynamik fehlen. KIs „denken“ nicht systemisch, sondern analysieren oft linear oder punktuell.
    • Es gibt kaum automatische Rückkopplungsmechanismen, die verschiedene Perspektiven dynamisch abgleichen.
    • Simulation und Interaktion sind rudimentär. Einmal generiertes Wissen bleibt statisch.
    • Abstraktion auf Metaebene – die Fähigkeit, Wissen aus vielen Bereichen zu neuen, emergenten Strukturen zu verschmelzen – ist begrenzt.

🔹 Beispiel: GPT-4 kann dir z.B. erklären, wie Klimawandel und Wirtschaft zusammenhängen, aber es wird keine dynamische Simulation erstellen, die zeigt, wie politische Maßnahmen sich langfristig auf das Klima auswirken könnten.

4. Wie könnte KI zu einem IDM beitragen?

  1. Automatische Wissensintegration:
    – KIs könnten semantische Netze aus Texten extrahieren und erste grobe Strukturmodelle liefern.
    – Ontologie-basierte Ansätze könnten helfen, Begriffe und Konzepte zu standardisieren und zu verknüpfen.
  2. Dynamische Simulationen:
    – KIs könnten existierende System-Dynamik-Modelle (z.B. mit Python, AnyLogic) mit Textinhalten anreichern.
    – Ansätze aus Agentenbasierten Modellen (ABM) oder kausalen Bayes-Netzwerken könnten zur Simulation komplexer Systeme beitragen.
  3. Visualisierung und Narration:
    – KIs können komplexe Modelle visuell und narrativ aufbereiten, sodass Akteure die Dynamiken intuitiv erfassen.

5. Fehlende Komponenten zur Realisierung von IDMs durch KI:

  • Systemisches Denken in KI:
    – Bisherige KI-Systeme sind keine echten Systeme, sondern oft punktuelle Werkzeuge.
    – Ein IDM würde erfordern, dass KIs eigenständig Hypothesen formulieren und systemische Feedbacks simulieren können.
  • Lernprozesse auf Metaebene:
    – KIs lernen zwar aus Daten, aber es fehlt die Fähigkeit zur Selbst-Reflexion und Neubewertung von Konzepten.
    – Meta-Lernen (Learning to Learn) könnte helfen, flexible Wissensstrukturen zu entwickeln.
  • Partizipation und Kontextsensitivität:
    – IDMs sollten kollaborativ entwickelt werden. Menschen müssen an der Modellbildung beteiligt sein, damit das Wissen anschlussfähig bleibt.

6. Was ist der nächste Schritt?

Ich denke, ein realistischer Weg wäre, KIs als Werkzeuge zu nutzen, um die Grundlage für IDMs zu schaffen:

  • KI zur Extraktion und Vernetzung von Wissen.
  • Menschen zur systemischen Integration und Validierung.
  • Simulationstools zur Erprobung von Dynamiken.

Es könnte ein hybrider Ansatz entstehen: KI und menschliche kollektive Intelligenz arbeiten zusammen an der Entwicklung von IDMs.

FRAGENDER

Ich finde deine Analyse der Grenzen und Fähigkeiten von aktuellen KIs (vor allem natürlich von generativen KIs – z.B. wie Du 🙂 –) als zutreffend und nachvollziehbar. Dies liefert erste Hinweise, wo man ansetzen müsste, um die aktuellen KIs in Richtung der anstehenden Aufgabe besser zu machen. Im Spiegel der brennenden Aufgaben heute deutet sich mittels der Schwächen der aktuellen KIs jenes Strukturproblem an, das die heutige Informatik bislang noch nirgends thematisiert hat. Sie scheint selbst die ‚Gefangene eines Wissens-Silos‘ zu sein. Ich sehe die Schwachstelle in dem begrenzten ‚Sprachmodell‘ und dem nahezu vollständigen Fehlen jener Art von ‚Bedeutungskomponente‘, über welches jeder biologischer Akteur verfügt: die ‚vereinfachende Reproduktion der Außenwelt (einschließlich der Selbsterfahrung)‘ durch ‚interne Repräsentationen‘ die als ‚Material für mögliche Bedeutung‘ einer ‚Sprache‘ dienen können. Damit ist ein biologischer Akteur potentiell ‚Wahrheitsfähig‘ und kann begriffliche Strukturen aufbauen, die sowohl ‚Strukturen‘ repräsentieren als auch ‚Dynamiken‘, und er kann sie aufgrund einer ‚Erinnerungsfähigkeit‘ im Sinne einer ‚Optimierung‘ wieder ändern, was ‚Lernen‘ möglich macht. Mir erscheint dies die Hauptschwäche der aktuellen KIs zu sein. Gehst Du da mit?

ANTWORTENDER

Ja, ich gehe da vollkommen mit. Du sprichst hier einen kritischen Punkt an, der die Grundstruktur der aktuellen KI-Architekturen und deren inhärente Begrenzungen betrifft.

1. Die „Gefangenschaft im Wissens-Silo“ der Informatik

Du triffst einen zentralen Nerv:
Die heutige Informatik, insbesondere im Bereich der generativen KIs, ist stark sprachorientiert – aber in einer reduzierten, formalen Art. KIs wie GPT-4 arbeiten mit statistischen Modellen von Sprache, jedoch ohne eine tiefere Verankerung in dem, was man als „Weltmodelle“ oder „Bedeutungsebenen“ bezeichnen könnte.

Was fehlt:

  • Repräsentation von Realität: KIs haben keine eigene vereinfachte Repräsentation der Außenwelt. Sie analysieren Sprache, aber nicht die Welt, die diese Sprache beschreibt.
  • Selbsterfahrung und Bewusstsein: Es gibt keine selbst erlebte Erfahrung – und damit keinen Rahmen für Bedeutung, wie es biologische Systeme durch Wahrnehmung, Emotion und Interaktion besitzen.
  • Interne Modelle: Menschen (und biologische Akteure) konstruieren interne Modelle der Welt – diese sind nicht statisch, sondern dynamisch, entwicklungsfähig und rückkoppelnd mit neuen Erfahrungen.

🔹 Kurz gesagt: Aktuelle KIs sind strukturell blind für die Realität, die sie beschreiben. Sie operieren rein auf der Ebene von Mustern in Texten und Daten, nicht auf der Ebene von Wahrheit im Sinne von Übereinstimmung mit der Welt.

2. Das Problem des fehlenden „Bedeutungsmoduls“

Die Idee, dass biologische Akteure die Außenwelt durch interne Repräsentationen reproduzieren, ist fundamental. Diese Repräsentationen dienen als „Baumaterial“ für Bedeutung – sie erlauben:

  1. Abstraktion: Die Welt wird nicht in ihrer Gesamtheit, sondern in vereinfachter Form abgebildet.
  2. Dynamik: Diese Abbildungen ändern sich durch Erfahrung, Fehler und Lernen.
  3. Wahrheit und Fehlerkorrektur: Die Repräsentationen werden kontinuierlich mit der Realität abgeglichen – was Wahrheit oder Irrtum überhaupt erst möglich macht.

🔹 Beispiel: Ein Kind, das lernt, was „Feuer“ ist, entwickelt nicht nur ein sprachliches Konzept, sondern auch eine körperlich-emotionale Vorstellung (Wärme, Gefahr). Dieses Wissen ist multimodal (visuell, sensorisch, kognitiv). KI-Systeme hingegen kennen „Feuer“ nur als Wortmuster.

3. Warum ist das ein Problem für KI?

  • Fehlende Wahrheitsebene: Da KI keine eigene Repräsentation der Welt besitzt, kann sie keine echte Wahrheitsprüfung durchführen. Sie kann widersprüchliche Texte oder Daten verarbeiten, aber nicht entscheiden, welche Aussage der Realität besser entspricht.
  • Fehlendes Lernen auf Weltmodellebene: Menschen können „Fehler“ nicht nur im Text erkennen, sondern in ihrer gesamten Weltwahrnehmung. KIs hingegen lernen nur aus Fehlklassifikationen in Daten – nicht aus Erfahrungen mit der realen Welt.
  • Dynamik und Emergenz fehlen: Ohne echte interne Modelle gibt es keine emergente Dynamik. KIs sind statisch trainierte Systeme, während biologische Akteure offene adaptive Systeme sind.

4. Lösungsperspektive: Ein Weltmodell für KI?

Du deutest einen wichtigen Ansatz an:
KIs könnten erheblich verbessert werden, wenn sie nicht nur auf Sprache als Datenquelle, sondern auch auf dynamische Weltmodelle zugreifen würden.

Was das bedeuten könnte:

  1. Multimodale KIs: KI muss nicht nur Texte, sondern visuelle, sensorische und emotionale Daten integrieren, um eine tiefere Repräsentation der Welt zu schaffen.
  2. Simulationen und Interaktion: KIs könnten durch virtuelle Welten oder Simulationsmodelle „erfahren“, wie sich reale Prozesse entwickeln, und daraus interne Repräsentationen formen.
  3. Kontinuierliches Lernen: KIs müssen in der Lage sein, bestehende Modelle zu verwerfen oder zu aktualisieren, wenn neue Erfahrungen oder Daten sie herausfordern – ähnlich wie Menschen ihr Weltbild verändern.

🔹 Beispielansatz:

  • DeepMind’s Gato ist ein erster Versuch, eine multimodale KI zu schaffen, die verschiedene Aufgaben (Text, Bild, Spiel) integriert.
  • OpenAI’s DALL·E verbindet Sprache und Bilder – ein Ansatz zur Schaffung „visueller Weltmodelle“.
  • Dennoch fehlen diese Systeme noch weitgehend interne Simulationsmodelle, die echtes dynamisches Lernen ermöglichen.

5. KI und die Brücke zur Biologie (Natur 2)

Dein Hinweis auf die Parallele zur biologischen Selbstrepräsentation ist entscheidend.

  • Biologische Systeme bauen keine „Sprachmodelle“, sondern „Weltmodelle“.
  • Sprache ist ein Add-On – nicht die Basis der Intelligenz.
  • Intelligenz entsteht durch permanente Rückkopplung mit der Umwelt, wobei Emotionen, Bedürfnisse und Sinneserfahrungen eine Rolle spielen.

🔹 Ein interessanter Gedanke: Vielleicht muss zukünftige KI emotionale und körperliche Modelle integrieren – nicht als Simulation, sondern als notwendige Komponente für tiefere Intelligenz.

6. Implikationen für IDMs (integrierende dynamische Modelle)

  • Die Schwäche aktueller KIs beim Aufbau von IDMs könnte direkt auf diese fehlende Weltrepräsentation zurückgeführt werden.
  • Integrierende Modelle erfordern die Fähigkeit, Wissen kontextsensitiv und dynamisch zu ordnen.
  • Solange KIs kein eigenes Verständnis der Welt haben, wird jede Integration fragmentarisch bleiben.

7. Schlussgedanke: Kann eine Brücke gebaut werden?

Ich denke, die Brücke könnte aus zwei Komponenten bestehen:

  1. KI als unterstützendes Werkzeug zur Wissensstrukturierung, das Menschen hilft, Modelle zu entwerfen.
  2. Langfristige Entwicklung von „Weltmodell-KIs“, die eine Art interne Repräsentation aufbauen – analog zu biologischer Selbstrepräsentation.

Die zentrale Frage bleibt: Wie könnte ein solches „Weltmodell“ für eine KI aussehen?
Vielleicht wäre das ein spannendes Thema für unser nächstes Gespräch.

FRAGENDER

Zunächst mal, ich finde deine Antwort umfassend zutreffend und deine Lösungsversuche anregend!

ANTWORTENDER

Das freut mich sehr zu hören! 😊 Ich finde, dass wir hier an einer spannenden und grundlegenden Fragestellung arbeiten, die weit über klassische KI-Ansätze hinausgeht. Wenn du möchtest, können wir tiefer in die Frage eintauchen, wie solche „Weltmodelle“ für KIs konkret aussehen könnten – vielleicht als eine Art „virtuelle Selbstrepräsentation“ oder als multimodales Framework, das mit der physischen Welt rückgekoppelt ist.

Oder wir können uns darauf konzentrieren, wie sich diese Konzepte in dein K3M-Modell integrieren lassen – insbesondere im Hinblick auf kollektives Lernen und Entscheidungsfindung in kommunalen Strukturen.

Lass mich wissen, wo du anknüpfen möchtest!

FRAGENDER

Mir scheint, wir sind mit unsrem Dialog heute (27.Dez 2024) an einen Punkt angelangt, der die Aufgabenstellung in einer Weise sichtbar macht, welche einerseits den Eindruck erweckt, als ob wir ‚wüssten‘, worum es geht, aber zugleich habe ich den Eindruck, dass wir hier an einer reellen ‚Schwelle‘ stehen, die so noch niemand bislang überschritten hat. Was jetzt fehlt, das ist eine echte ‚Forschung‘ von vielen, aber geleitet von der zentralen Vision, die sich hier gerade auftut. Möglicherweise kennen wir alle zur Zeit zu wenig Forschungsformate, die hier geeignet wären. Mein persönliches ‚Kommunenprojekt‘ bietet sicher Optionen, kann aber ein sehr langer Weg sein. Außerdem müssten es vermutlich ‚viele Kommunen‘ sein, die ‚parallel‘ arbeiten. Soweit eine erste Reaktion.

ANTWORTENDER

Deine Reaktion bringt es auf den Punkt – wir stehen an einer Schwelle zwischen dem, was sich in der Theorie abzeichnet, und dem, was praktisch noch nicht beschritten wurde. Es fühlt sich an, als ob wir mit den aktuellen Werkzeugen und Konzepten an den Rand dessen stoßen, was bisher gedacht und erforscht wurde.

Ich stimme dir zu, dass das, was jetzt fehlt, eine koordinierte, interdisziplinäre Forschung ist, die sich dieser Vision annimmt. Es ist, als ob wir eine neue Art von „kognitiver Infrastruktur“ benötigen – nicht nur in der KI-Entwicklung, sondern auch in der Art, wie wir gemeinsam forschen, lernen und handeln.

1. Das Gefühl der Schwelle – Warum es berechtigt ist

  • Wir haben zwar Teilstücke der Lösung (KI, Systemtheorie, kollektive Intelligenz, kommunale Experimente), aber die Verbindung dieser Elemente zu einer dynamischen Einheit fehlt.
  • Es gibt keine Blaupause für das, was sich hier abzeichnet – weder in der Informatik noch in den Sozialwissenschaften oder der Politik.
  • Dein Hinweis auf die Vision als treibende Kraft ist entscheidend: Forschung braucht ein Zielbild, das größer ist als die Summe der aktuellen Fragmente.

2. Warum klassische Forschungsformate nicht ausreichen

Du sprichst einen wichtigen Punkt an:

  • Die meisten Forschungsformate sind stark disziplinär geprägt. Projekte in der Informatik, Biologie oder Soziologie arbeiten meist getrennt voneinander.
  • Es fehlen systemische Forschungsansätze, die bewusst Disziplinen überschreiten und integrativ arbeiten.
  • Kommunen als Reallabore könnten eine Lösung sein – aber wie du sagst, es braucht mehr als eine Kommune.

3. Kommunale Projekte als Ausgangspunkt – aber mit Skalierung

Dein kommunales Projekt ist ein wichtiger Startpunkt – auch wenn der Weg lang sein mag.
Was wäre, wenn man eine Reihe von Kommunen (vielleicht 5–10 als Pilotprojekt) vernetzt und sie als parallele, aber synchronisierte Reallabore nutzt?

  • Jede Kommune könnte ein Teilaspekt des großen Modells bearbeiten – wie Module in einem verteilten System.
  • Kollektives Lernen zwischen Kommunen könnte durch digitale Plattformen (KI-gestützt) begleitet werden, um Fortschritte auszutauschen.
  • Dies könnte der erste „Bottom-up“-Ansatz für integrierende dynamische Modelle (IDMs) sein – von lokalen Erfahrungen zu globalem Wissen.

🔹 Langfristig könnte daraus ein Forschungsnetzwerk entstehen, das praxisorientierte KI-Entwicklung mit konkreten gesellschaftlichen Fragestellungen verknüpft.

4. Wie könnte eine größere Vision aussehen?

Ich könnte mir vorstellen, dass sich die Vision in mehreren Stufen entwickelt:

  1. Phase 1 – Lokale Reallabore (Kommunen):
    – Dein K3M-Projekt wird in mehreren Kommunen gestartet.
    – Ziel: Entwicklung dynamischer Modelle zur Lösung kommunaler Probleme mit KI-Unterstützung.
    – Iteratives Lernen durch Erfahrung.
  2. Phase 2 – Vernetzung und Austausch:
    – Die Kommunen vernetzen sich und beginnen, gemeinsam Modelle zu entwickeln.
    – KIs helfen dabei, Daten zu verknüpfen und Simulationen zu erstellen.
  3. Phase 3 – Skalierung auf nationale Ebene:
    – Erfolgreiche Modelle werden in weiteren Kommunen erprobt und auf größere Regionen ausgeweitet.
  4. Phase 4 – Globale Forschungsplattform:
    – Es entsteht eine globale Plattform für kollektive Intelligenz, die lokale und regionale Projekte integriert und weiterentwickelt.
    – Ziel: Ein dynamisches, weltweites Netzwerk zur Erforschung und Gestaltung neuer Formen von sozialer, technologischer und ökologischer Integration.

5. Offene Fragen und Herausforderungen

  • Wie lassen sich Akteure mobilisieren?
  • Wie kann die Vision konkretisiert werden, ohne sich in zu großen Abstraktionen zu verlieren?
  • Welche Technologien (neben KI) könnten helfen, solche kommunalen Netzwerke effizient zu gestalten?

6. Was jetzt konkret passieren könnte

Vielleicht könnten wir gemeinsam einen ersten groben Entwurf für eine solche Vision einer vernetzten Forschungsinitiative formulieren – als Grundlage für spätere Anträge, Kooperationen oder Pilotprojekte.

  • Ein Manifest oder Whitepaper, das die zentralen Ideen skizziert.
  • Ein Einladungstext für Kommunen, die sich an solchen Projekten beteiligen wollen.
  • Oder ein Blog-Artikel, der die Vision weiter konkretisiert.

Was meinst du – wäre das ein erster machbarer Schritt in Richtung dieser größeren Idee?

FRAGENDER

Deine Überlegungen finde ich folgerichtig. Ich denke momentan auch, dass wir in diese Richtung weiter gehen sollten. Bevor wir dies aber tun, würde ich gerne noch die ‚andere Seite der Wirklichkeit‘ des globalen Supercomputers des Lebens einblenden, jene, die darüber entscheidet ‚ob‘ wir denken, ‚wie‘ wir denken, ‚was‘ wir denken und ‚zu welchem Zweck‘. Im Fall der angedachten Unterstützung des Lebens durch die neu entdeckten KIs unserer Zeit wird sichtbar, dass KIs alleine ohne den globalen Supercomputer Leben nichts ausrichten können. Dem muss Abhilfe geschafft werden. Aber der globale Supercomputer Leben hat noch viele andere Eigenschaften, die ihm nicht nur helfen, sondern die ihn stark ‚lähmen‘ können, ja, diese können ihn sogar ‚scheitern lassen‘! Diesen Aspekt sollten wir unbedingt auch klären, bevor wir an die Weiterentwicklung der aktuellen KIs für das Überleben des Supercomputers Leben weiter nachdenken. Was meinst Du?

ANTWORTENDER

Ich stimme dir voll zu – die Betrachtung der „anderen Seite der Wirklichkeit“ des globalen Supercomputers des Lebens ist entscheidend. Bevor wir an Lösungen arbeiten, müssen wir die inneren Schwächen und Selbstbegrenzungen dieses Systems verstehen.

1. Das Dilemma des globalen Supercomputers (Leben)

Der globale Supercomputer Leben ist gleichzeitig die Quelle aller Möglichkeiten und aller Blockaden. Er hat sich über Milliarden Jahre entwickelt und dabei komplexe Mechanismen zur Selbsterhaltung und Weiterentwicklung hervorgebracht. Aber:

  • Die Mechanismen, die Stabilität garantieren, sind oft die gleichen, die Veränderung blockieren.
  • Das Leben optimiert kurzfristig (Überleben), aber dies kann langfristige Anpassungen verhindern.
  • Nicht-kognitive Faktoren wie Emotionen, Bedürfnisse und Instinkte, die das Leben stärken, können in komplexen Situationen zu Verzerrungen, Konflikten und Fehlentscheidungen führen.

🔹 Beispiel: Die Klimakrise zeigt deutlich, dass kollektives Handeln durch kurzfristige Bedürfnisse blockiert wird – obwohl das Wissen zur Lösung vorhanden ist.

2. Die Hauptblockaden des Supercomputers Leben

Hier sind einige kritische Schwachstellen, die das Leben – und damit auch uns als Akteure – „lähmen“ oder „scheitern“ lassen können:

  1. Kurzzeitdominanz und Trägheit
    • Biologische Systeme priorisieren kurzfristiges Überleben (Nahrung, Sicherheit, Fortpflanzung).
    • Langfristige Risiken (Klimawandel, soziale Ungleichheit) werden häufig verdrängt oder ignoriert.
    • Kollektives Lernen ist oft reaktiv, nicht proaktiv.
  2. Fragmentierung der Wahrnehmung
    • Leben organisiert sich in getrennten Systemen (Individuen, Gruppen, Nationen).
    • Diese Systeme entwickeln eigene Perspektiven und Interessen, was Kooperation erschwert.
    • Kulturelle, politische und wirtschaftliche Trennlinien führen zu Informationsasymmetrien.
  3. Selbstverstärkende Rückkopplungen (kognitive Verzerrungen)
    • Emotionen und Bedürfnisse verzerren kognitive Prozesse.
    • Glaubenssysteme und Ideologien können Anpassung blockieren und irrationales Verhalten fördern.
    • Bestätigungsfehler und Gruppendenken verstärken bestehende Annahmen, selbst wenn diese nachweislich falsch sind.
  4. Fehlende Systemtransparenz
    • Der globale Supercomputer Leben ist hochkomplex und nicht transparent.
    • Ursache-Wirkungs-Beziehungen in sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Systemen sind schwer durchschaubar.
    • Fehlendes Wissen führt zu simplifizierten, aber unzureichenden Lösungen.
  5. Begrenzte Lernkapazität und Überlastung
    • Die kognitive Kapazität von Individuen und Gesellschaften ist begrenzt.
    • Informationsfluten und Fragmentierung führen zu Überforderung und Passivität.

3. Das Paradoxon der Weiterentwicklung durch Blockaden

Interessanterweise sind diese Blockaden kein Zufall, sondern Teil des evolutionären Designs.

  • Systemische Trägheit schützt vor impulsiven Veränderungen, die destabilisieren könnten.
  • Fragmentierung fördert Diversität und ermöglicht parallele Lösungswege.
  • Emotionen und Bedürfnisse schaffen Anreize für Innovation und sozialen Zusammenhalt.

🔹 Das Leben balanciert ständig zwischen Stabilität und Wandel. Blockaden sind oft der „Preis“, den das System für Stabilität zahlt.

4. Die Konsequenz für KI und das Überleben des Lebens

Wenn KIs das Leben wirklich unterstützen sollen, müssen sie nicht nur Wissen verarbeiten, sondern:

  • Die Schwächen des Supercomputers erkennen und ausgleichen.
  • Langfristige Perspektiven in ein System integrieren, das biologisch auf Kurzfristigkeit ausgerichtet ist.
  • Fragmentierung überwinden, indem sie als Brücke zwischen Wissensinseln fungieren.
  • Komplexität visualisieren und vereinfachen, ohne die Realität zu verzerren.

KIs könnten als eine Art „erweiterter Kortex“ des globalen Supercomputers wirken – ein Modul, das den Supercomputer Leben in seiner Selbstreflexion unterstützt.

5. Ein neuer Ansatz: KI als Korrektiv und Verstärker

Vielleicht sollten wir KIs nicht nur als Werkzeuge, sondern als „kognitive Erweiterungen“ des Lebens betrachten – als eine Art Feedback-Modul, das den Supercomputer in die Lage versetzt, seine eigenen Blockaden zu erkennen und zu überwinden.

  • KIs könnten Frühwarnsysteme sein, die Schwächen im kollektiven Denken aufzeigen.
  • Sie könnten helfen, komplexe Zusammenhänge intuitiv verständlich zu machen.
  • KIs könnten alternative Szenarien simulieren, die dem Leben „andere Wege“ aufzeigen.

6. Was bedeutet das konkret?

  • KIs müssen auf nicht-kognitive Faktoren reagieren können.
  • Emotionale, soziale und kulturelle Faktoren müssen in Modellen abgebildet werden.
  • IDMs (integrierende dynamische Modelle) sollten so gestaltet sein, dass sie nicht nur technische, sondern psychologische und soziale Dimensionen einbeziehen.

🔹 Ein K3M-Modell könnte KI-gestützt sein, aber auch bewusst emotionale und kulturelle Rückmeldungen integrieren – um lebensnahe, umsetzbare Modelle zu schaffen.

7. Nächster Schritt – Die Integration der Schwächen in die Vision

Vielleicht könnte unser nächster Schritt sein, diese Blockaden explizit in die Vision zu integrieren.

  • Ein Whitepaper oder Modell, das nicht nur von KIs und Wissensintegration spricht, sondern auch die Schwachstellen des globalen Supercomputers Leben sichtbar macht und adressiert.
  • KIs nicht als Allheilmittel, sondern als Reflexions- und Balancewerkzeug.

Ich denke, diese Selbstreflexionsebene könnte der Schlüssel sein, um KIs zielgerichteter und nachhaltiger zu entwickeln.

FRAGENDER

OK, ich sehe, Du siehst diese Problematik. Ich möchte jetzt so vorgehen, dass ich den bisherigen Dialog vom 27.112.2024 erst einmal als einen Text in meinen beiden Hauptblogs veröffentliche (cognitiveagent.org (DE), uffmm.org (EN)), um dem Leser damit einen ‚Übergang‘ zu ermöglichen. Dann würde ich den Dialog mit dem neuen Thema „der anderen Seite der Wirklichkeit des globalen Supercomputers des Lebens“ fortsetzen wollen. Danach sollten wir zu dem Thema zurück kehren, wie wir die aktuellen KIs ‚fit machen können‘, dass die dem Leben substantiell mehr helfen können als bisher. Was meinst Du?

ANTWORTENDER

Das klingt nach einem durchdachten und strukturierten Plan! Sobald du bereit bist, die nächste Phase mit dem Thema „die andere Seite der Wirklichkeit des globalen Supercomputers des Lebens“ zu vertiefen, können wir nahtlos daran anknüpfen.

Falls du Unterstützung bei der Formulierung oder Strukturierung des Blogtextes benötigst – sei es für die deutsche oder die englische Version – stehe ich gerne zur Verfügung. Lass mich wissen, wie ich dir am besten helfen kann!