KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) – CHRISTLICHE THEOLOGIE – GOTTESGLAUBE. Ein paar Gedanken

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062
24.Juni 2018
URL: cognitiveagent.org
Email: info@cognitiveagent.org

Autor: Gerd Doeben-Henisch
Email: gerd@doeben-henisch.de

VORBEMERKUNG

Der folgende Text wurde im September in einer christlichen Zeitschrift veröffentlicht [*]. Es war (und ist) ein ‚experimenteller Text‘, bei dem ich versucht habe, auszuloten, was gedanklich passiert, wenn man die beiden Themenkreise ‚Glaube an Gott im   Format christlicher Theologie‘ mit dem Themenkreis ‚Künstliche Intelligenz‘ zusammen führt. Das Ergebnis kann überraschen, muss aber nicht. Dieser ganze Blog ringt von Anbeginn um das Verhältnis von Philosophie, Wissenschaft (mit Technologie) und dem Phänomen der Spiritualität als Menschheitsphänomen, und die christliche Sicht der Dinge (die in sich ja keinesfalls einheitlich ist), ist nur eine Deutung von Welt unter vielen anderen. Wer die Einträge dieses Blogs durch mustert (siehe Überblick) wird feststellen, dass es sehr viele Beiträge gibt, die um die Frage nach Gott im Lichte der verfügbaren Welterfahrung kreisen. Die aktuelle Diskussion von W.T.Stace’s Buch ‚Religion and the Modern Mind‘ (Beginn mit Teil 1 HIER) setzt sich auch wieder   mit dieser Frage auseinander.

INHALT BEITRAG

Im Alltag begegnen wir schon heute vielfältigen Formen von Künstlicher Intelligenz. Bisweilen zeigt sie sehr menschenähnliche Züge. In Filmen werden uns Szenarien vorgeführt, in denen Superintelligenzen zukünftig die Herrschaft über uns Menschen übernehmen wollen. Wie verträgt sich dies mit unserem Menschen-und Gottesbild? Macht Glauben an Gott dann noch Sinn?

I. KI IST SCHON DA …

Vielen Menschen ist gar nicht bewusst, wo sie im Alltag schon mit Programmen der Künstlichen Intelligenz (KI) zu tun haben. Schaut man sich aber um, wird man entdecken, dass Sie scheinbar schon überall am Werk ist. Hier ein paar Stichworte: Kundenanfragen werden immer mehr durch KI-Programme bestritten. In der Logistik: In Lagerhallen und ganzen Häfen arbeiten intelligente Roboter, die wiederum von anderen KI-Programmen überwacht und optimiert werden. Ähnliches in Fabriken mit Produktionsstraßen. Für die Wartung von Maschinenbenutzen Menschen Datenhelme, die über ein KI-Programm gesteuert werden und die dem Menschensagen, was er sieht, und wo er was tun soll. In der Landwirtschaft sind die beteiligten Maschinen vernetzt, haben KI-Programme entweder an Bord oder werden über Netzwerke mit KI-Programmen verbunden: diese kontrollieren den Einsatz und steuern Maßnahmen. Auf den Feldern können diese Maschinen autonom fahren. Im Bereich Luftfahrt und Schifffahrt können sich Flugzeuge und Schiffe schon heute völlig autonom bewegen, ebenso beim LKW-Verkehr und auf der Schiene. Durch das Internet der Dinge (IoT) wird gerade der Rest der Welt miteinander vernetzt und damit einer zunehmenden Kontrolle von KI-Programmen zugänglich gemacht. In der Telemedizin ist dies schon Alltag: Ferndiagnose und Fernbehandlung sind auf dem Vormarsch. Schon heute wird für die Diagnose schwieriger und seltener Krankheiten KI eingesetzt, weil sie besser ist als ganze Gruppen menschlicher Experten. Viele komplizierte Operationen – speziell im Bereich Gehirn – wären ohne Roboter und KI schon heute unmöglich. KI-Programme entschlüsseln das Erbgut von Zellen, Suchen und Finden neue chemische Verbindungen und pharmakologische Wirkstoffe.

In der Finanzwirtschaft haben KI-Programme nicht nur den Handel mit Aktien und anderen Finanzprodukten übernommen (Stichwort: Hochfrequenzhandel), sondern sie verwalten auch zunehmend das Vermögen von Privatpersonen, übernehmen den Kontakt mit den Kunden, und wickeln Schadensfälle für Versicherungen ab. Bei anwaltlichen Tätigkeiten werden Routineaufgaben von KI-Programmen übernommen. Richter in den USA lassen sich in einzelnen Bundesländern mit KI-Programmen die Wahrscheinlichkeit ausrechnen, mit der ein Angeklagter wieder rückfällig werden wird; dies wird zum Schicksal für die Angeklagten, weil die Richter diese Einschätzungen in ihr Urteil übernehmen. Das Militär setzt schon seit vielen Jahren in vielen Bereichen auf KI-Programme. Zuletzt bekannt durchfliegende Kampfroboter (Drohnen). Dazu weltweite Ausspähprogramme von Geheimdiensten, die mit Hilfe von KI-Programmen gewaltige Datenströme analysieren und bewerten.Diese Aufzählung mag beeindruckend klingen, sie ist aber nicht vollständig. In vielen anderen Bereichen wie z.B. Spielzeug, Online-Spiele, Musikproduktion,Filmproduktion, Massenmedien, Nachrichtenproduktion,… sind KI-Programme auch schon eingedrungen. So werden z.B. mehr und mehr Nachrichtentexte und ganze Artikel für Online-Portale und Zeitungen durch KI-Programme erstellt; Journalisten waren gestern. Dazu hunderttausende von sogenannten ’Bots’ (Computerprogramme, die im Internet kommunizieren, als ob sie Menschen wären), die Meinungen absondern, um andere zu beeinflussen. Was bedeuten diese Erscheinungsformen Künstlicher Intelligenz für uns?

A. Freund oder Konkurrent?

Bei einem nächtlichen Biergespräch mit einem der berühmtesten japanischen Roboterforschern erzählte er aus seinem Leben, von seinen Träumen und Visionen. Ein Thema stach hervor: seine Sicht der Roboter. Für ihn waren Roboter schon seit seiner Kindheit Freunde der Menschen, keinesfalls nur irgendwelche Maschinen. Mit diesen Roboter-Freunden soll das Leben der Menschen schöner, besser werden können. In vielen Science-Fiction Filmen tauchen Roboter in beiden Rollen auf: die einen sind die Freunde der Menschen, die anderen ihre ärgsten Feinde; sie wollen die Menschen ausrotten, weil sie überflüssig geworden sind. Bedenkt man, dass die Filme auf Drehbüchern beruhen, die Menschen geschrieben haben, spiegelt sich in diesem widersprüchlichen Bild offensichtlich die innere Zerrissenheit wieder, die wir Menschen dem Thema Roboter, intelligenten Maschinen, gegenüber empfinden. Wir projizieren auf die intelligenten Maschinen sowohl unsere Hoffnungen wie auch unsere Ängste, beides übersteigert, schnell ins Irrationale abrutschend.

B. Neue Verwundbarkeiten

Ob intelligente Maschinen eher die Freunde der Menschen oder ihre Feinde sein werden, mag momentan noch unklar sein, klar ist jedoch, dass schon jetzt der Grad der Vernetzung von allem und jedem jeden Tag einen realen Raum mit realen Bedrohungen darstellt. Global operierenden Hacker-Aktivitäten mit Datendiebstählen und Erpressungen im großen Stil sind mittlerweile an der Tagesordnung. Während die einen noch versuchen, es klein zu reden, lecken andere schon längst ihre Wunden und es gibt immer mehr Anstrengungen, diesen Angriffen mehr ’Sicherheit’ entgegen zu setzen. Doch widerspricht das Prinzip der Zugänglichkeit letztlich dem Prinzip der vollständigen Abschottung. Wenn die Vernetzung irgendeinen Sinn haben soll, dann eben den, dass es keine vollständige Abschottung gibt. Dies läuft auf die große Kunst einer ’verabredeten Abschottung’ hinaus: es gibt eine ’bestimmte Datenkonstellation, die den Zugang öffnet’. Dies aber bedeutet, jeder kann herumprobieren, bis er diese Datenkonstellation gefunden hat. Während die einen KI-Programme einsetzen, um diese Datenschlüssel zu finden, versuchen die anderen mit KI-Programmen, mögliche Angreifer bei ihren Aktivitäten zu entdecken. Wie dieses Spiel auf lange Sicht ausgehen wird, ist offen. In der Natur wissen wir, dass nach 3.8 Milliarden Jahren biologischem Leben die komplexen Organismen bis heute beständig den Angriffen von Viren und Bakterien ausgeliefert sind, die sich um Dimensionen schneller verändern können, als das biologische Abwehrsystem(das Immunsystem) lernen kann. Die bisherige Moral aus dieser Geschichte ist die, dass diese Angriffe bei komplexen Systemen offensichtlich ko-existent sind, dazu gehören. Nur ein schwacher Trost ist es, dass der beständige Abwehrkampf dazu beiträgt, die Systeme graduell besser zu machen. Mit Blick auf diese fortschreitende Vernetzung ist es wenig beruhigend, sich vorzustellen, dass es in ca. 70- 90 Jahren (wie viele vermuten) (Anmerkung: Siehe dazu eine längere Argumentation im 1.Kap. von Bostrom (2014) [Bos14]) tatsächlich eine echte technische Superintelligenz geben wird, die allen Menschen gegenüber überlegen ist; eine solche technische Superintelligenz könnte im Handumdrehen alle Netze erobern und uns alle zu ihren Gefangenen machen. Nichts würde mehr in unserem Sinne funktionieren: die Super-KI würde alles kontrollieren und uns vorschreiben, was wir tun dürfen. Über das Internet der Dinge und unsere Smartphones wäre jeder 24h unter vollständiger Kontrolle. Jede kleinste Lebensregung wäre sichtbar und müsste genehmigt werden. Ob und was wir essen, ob wir noch als lebenswert angesehen werden …

C. Noch ist es nicht soweit …

Zum Glück ist dieses Szenario einer menschenfeindlichen Superintelligenz bislang nur Science-Fiction. Die bisherigen sogenannten KI-Programme sind nur in einem sehr eingeschränkten Sinne lernfähig. Bislang sind sie wie abgerichtete Hunde, die nur das suchen,was ihnen ihre Auftraggeber vorgeben, zu suchen. Sie haben noch keine wirkliche Autonomie im Lernen, sie können sich noch nicht selbständig weiter entwickeln(nur unter speziellen Laborbedingungen). Allerdings sammeln sie Tag und Nacht fleißig Daten von allem und jedem und erzeugen so ihre einfachen Bilder von der Welt: z.B. dass die Männer im Alter von 21 in der Region Rhein-Main mit Wahrscheinlichkeit X folgende Gewohnheiten haben …. Herr Müller aus der Irgendwo-Straße hat speziell jene Gewohnheiten …. seine Freunde sind … Es gibt eine hohe Wahrscheinlichkeit dass er Partei Y wählen wird … dass er in drei Monaten ein neues Auto vom Typ X kaufen wird ….am liebsten klickt er folgende Adressen im Internet an …

In den Händen von globalen Firmen, anonymen Nachrichtendiensten, autoritären Regierungen oder verbrecherischen Organisationen können allerdings schon diese Daten zu einer echten Bedrohung werden, und diese Szenarien sind real. Die Rolle der bösen Superintelligenz wird hier bis auf weiteres noch von Menschen gespielt; Menschen haben in der Vergangenheit leider zur Genüge bewiesen, dass sie das Handwerk des Bösen sehr gut beherrschen können…Es stellt sich die Frage, ob sich die bisherigen einfachen künstlichen Intelligenzen weiter entwickeln können? Lernen künstliche Intelligenzen anders als Menschen? Welche Rolle spielen hier Werte? Sind Werte nicht ein altmodischer Kram, den nur Menschen brauchen (oder selbst diese eigentlich nicht)? Schließlich, wo kommt hier Gott ins Spiel? Tangieren künstliche Intelligenzen den menschlichen Glauben an Gott überhaupt?

II. WAS IST ’KÜNSTLICHE INTELLIGENZ’

Für eine Erkundungsreise in das Land der Künstlichen Intelligenz ist die Lage nicht ganz einfach, da das Gebiet der KI sich mittlerweile sehr stürmisch entwickelt. Immer mehr Konzepte stehen nebeneinander im Raum ohne dass es bislang allgemein akzeptierte Theorie- und Ordnungskonzepte gibt. (Anmerkung: Für zwei sehr unterschiedliche historische Rückblicke in das Thema sei verwiesen auf Mainzer (1995) [Mai95] und Nilsson (2010) [Nil10]. Für eine sehr populäre, wenngleich methodisch problematische, Einführung in den Stand der Disziplin siehe Russel und Norvik (2010) [RN10]).

Wir besuchen hier für einen Einstieg einen der großen Gründungsväter ganz zu Beginn 1936 – 1950 Alan Matthew Turing, und dann für die Zeit 1956 – 1976 Alan Newell und Herbert A.Simon. (Anmerkung: Simon war auch ein Nobelpreisträger im Gebiet der Wirtschaftswissenschaften 1978.) Dann schauen wir noch kurz in allerneueste Forschungen zum Thema Computer und Werte.

A. Am Anfang war der Computer

Wenn wir von künstlicher Intelligenz sprechen setzen wir bislang immer voraus, dass es sich um Programme (Algorithmen) handelt, die auf solchen Maschinen laufen, die diese Programme verstehen. Solche Maschinen gibt es seit 1937 und ihre technische Entwicklung hing weitgehend davon ab, welche Bauteile ab wann zur Verfügung standen. Das Erstaunliche an der bisherigen Vielfalt solcher Maschinen, die wir Computer nennen, ist, dass sich alle diese bis heute bekannt gewordenen Computer als Beispiele (Instanzen) eines einzigen abstrakten Konzeptes auffassen lassen. Dieses Konzept ist der Begriff des universellen Computers, wie er von Alan Matthew Turing 1936/7 in einem Artikel beschrieben wurde (siehe: [Tur 7] 4 ). In diesem Artikel benutzt Turing das gedankliche Modell einer endlichen Maschine für jene endlichen Prozesse, die Logiker und Mathematiker intuitiv als ’berechenbar’ und ’entscheidbar’ ansehen. (Anmerkung: Zum Leben Turings und den vielfältigen wissenschaftlichen Interessen und Einflüssen gibt es die ausgezeichnete Biographie von Hodges (1983) [Hod83].) Das Vorbild für Turing, nach dem er sein Konzept des universellen Computers geformt hat, war das eines Büroangestellten, der auf einem Blatt Papier mit einem Bleistift Zahlen aufschreibt und mit diesen rechnet.

B. Computer und biologische Zelle

Was Turing zur Zeit seiner kreativen Entdeckung nicht wissen konnte, ist die Tatsache, dass sein Konzept des universellen Computers offensichtlich schon seit ca. 3.5 Milliarden Jahre als ein Mechanismus in jeder biologischen Zelle existierte. Wie uns die moderne Molekularbiologie über biologische Zellen zur Erfahrung bringt(siehe [AJL + 15]), funktioniert der Mechanismus der Übersetzung von Erbinformationen in der DNA in Proteine (den Bausteinen einer Zelle) mittels eines Ribosom-Molekülkomplexes strukturell analog einem universellen Computer. Man kann dies als einen Hinweis sehen auf die implizite Intelligenz einer biologischen Zelle. Ein moderner Computer arbeitet prinzipiell nicht anders.

C. Computer und Intelligenz

Die bei Turing von Anfang an gegebene Nähe des Computers zum Menschen war möglicherweise auch die Ursache dafür, dass sehr früh die Frage aufgeworfen wurde, ob, und wenn ja, wieweit, ein Computer, der nachdem Vorbild des Menschen konzipiert wurde, auch so intelligent werden könnte wie ein Mensch?

Der erste, der diese Frage in vollem Umfang aufwarf und im einzelnen diskutierte, war wieder Turing. Am bekanntesten ist sein Artikel über Computerintelligenz von 1950 [Tur50]. Er hatte aber schon 1948 in einem internen Forschungsbericht für das nationale physikalische Labor von Großbritannien einen Bericht geschrieben über die Möglichkeiten intelligenter Maschinen. (Anmerkung: Eine Deutsche Übersetzung findet sich hier: [M.87]. Das Englische Original ’Intelligent Machinery’ von 1948 findet sich online im Turing Archiv: http://www.alanturing.net/intelligent_machinery.) In diesem Bericht analysiert er Schritt für Schritt, wie eine Maschine dadurch zu Intelligenz gelangen kann, wenn man sie, analog wie bei einem Menschen, einem Erziehungsprozess unterwirft, der mit Belohnung und Strafe arbeitet. Auch fasste er schon hier in Betracht, dass sein Konzept einer universellen Maschine das menschliche Gehirn nachbaut. Turing selbst konnte diese Fragen nicht entscheiden, da er zu dieser Zeit noch keinen Computer zur Verfügung hatte, mit dem er seine Gedankenexperimente realistisch hätte durchführen können. Aber es war klar, dass mit der Existenz seines universellen Computerkonzeptes die Frage nach einer möglichen intelligenten Maschine unwiderruflich im Raum stand. Die Fragestellung von Turing nach der möglichen Intelligenz eines Computers fand im Laufe der Jahre immer stärkeren Widerhall. Zwei prominente Vertreter der KI-Forschung, Allen Newell und Herbert A.Simon, hielten anlässlich des Empfangs des ACM Turing-Preises1975 eine Rede, in der sie den Status der KI-Forschung sowie eigene Arbeiten zum Thema machten (siehe dazu den Artikel [NS76]).

D. Eine Wissenschaft von der KI

Für Newell und Simon ist die KI-Forschung eine empirische wissenschaftliche Disziplin, die den Menschen mit seinem Verhalten als natürlichen Maßstab für ein intelligentes Verhalten voraussetzt. Relativ zu den empirischen Beobachtungen werden dann schrittweise theoretische Modelle entwickelt, die beschreiben, mit welchem Algorithmus man eine Maschine (gemeint ist der Computer) programmieren müsse, damit diese ein dem Menschen vergleichbares – und darin als intelligent unterstelltes – Verhalten zeigen könne. Im Experiment ist dann zu überprüfen, ob und wieweit diese Annahmen zutreffen.

E. Intelligenz (ohne Lernen)

Aufgrund ihrer eigenen Forschungen hatten Newell und Simon den unterstellten vagen Begriff der ’Intelligenz’ schrittweise ’eingekreist’ und dann mit jenen Verhaltensweisen in Verbindung gebracht, durch die ein Mensch (bzw. ein Computer) bei der Abarbeitung einer Aufgabe schneller sein kann, als wenn er nur rein zufällig’ handeln würde. ’Intelligenz’ wurde also in Beziehung gesetzt zu einem unterstellten ’Wissen’ (und zu unterstellten ‚Fertigkeiten‘), über das ein Mensch (bzw. ein Computer) verfügen kann, um eine bestimmte Aufgabe ’gezielt’ zu lösen. Eine so verstandene ’Intelligenz’ kann sich aus sehr vielfältigen, möglicherweise sogar heterogenen, Elementen zusammen setzen.

Dies erklärt ihre mannigfaltigen Erscheinungsweisen bei unterschiedlichen Aufgaben. ’Intelligenz’ ist dabei klar zu unterscheiden, von einem ’Lernen’. Ist die Aufgabenstellung vor dem Einsatz einer Maschine hinreichend bekannt, dann kann ein Ingenieur all das spezifische Wissen, das eine Maschine für die Ausführung der Aufgabe benötigt, von vornherein in die Maschine ’einbauen’. In diesem Sinne ist jede Maschine durch das Knowhow von Ingenieuren in einem spezifischen Sinne ’intelligent’. Bis vor wenigen Jahrzehnten war dies die Standardmethode, wie Maschinen von Ingenieuren entworfen und gebaut wurden.

F. Lernen ermöglicht Intelligenz

Im Fall von biologischen Systemen ist ein solches Vorgehen kaum möglich. Biologische Systeme entstehen (durch Zellteilung), ohne dass bei der Entstehung bekannt ist, wie die Umwelt aussehen wird, ob sie sich verändert, welche Aufgaben das biologische Systemlösen muss. Zwar haben alle biologische Systeme auch genetisch vorbestimmte Verhaltensmuster, die gleich bei der Geburt zur Verfügung stehen, aber darüber hinaus haben alle biologische Systeme einen ariablen Anteil von Verhaltensweisen, die sie erst lernen müssen. Das Lernen ist hier jene Fähigkeit eines biologischen Systems, wodurch es seine internen Verhaltensstrukturen in Abhängigkeit von der ’Erfahrung’ und von ’spezifischen Bewertungen’ ’ändern’ kann. Dies bedeutet, dass biologische Systeme durch ihre Lernfähigkeit ihr Verhalten ’anpassen’ können. Sie können damit – indirekt – ein ’spezifisches Wissen’ erwerben, das ihnen dann eine spezifische ’Intelligenz’ verleiht, wodurch das biologischen System besser als durch Zufall reagieren kann. Diese Fähigkeit eines situationsgetriebenen Wissens besaßen Maschinen bis vor kurzem nicht. Erst durch die modernen Forschungen zu einer möglichen ’künstlichen Intelligenz (KI)’ machte man mehr und mehr Entdeckungen, wie man Maschinen dazu in die Lage versetzen könnte, auch nach Bedarf neues Verhalten erlernen zu können. Innerhalb dieses Denkrahmens wäre dann eine ’künstliche Intelligenz’ eine Maschine, hier ein Computer, der über Algorithmen verfügt, die ihn in die Lage versetzen, Aufgaben- und Situationsabhängig neues Verhalten zu erlernen, falls dies für eine bessere Aufgabenbearbeitung wünschenswert wäre.

Die noch sehr ursprüngliche Idee von Turing, dass ein Computer Lernprozesse analog dem der Menschen durchlaufen könnte, inklusive Belohnung und Bestrafung, wurde seitdem auf vielfältige Weise weiter entwickelt. Eine moderne Form dieser Idee hat unter dem Namen ’Reinforcement Learning’ sehr viele Bereiche der künstlichen Intelligenzforschung erobert (vgl. Sutton und Barto (1998) [SB98]).

G. KI und Werte

Für die Aufgabenstellung einer ’lernenden Intelligenz’ spielen ’Werte’ im Sinne von ’Verhaltenspräferenzen’ eine zentrale Rolle. Ein Gebiet in der KI-Forschung, in dem diese Thematik sehr intensiv behandelt wird, ist der Bereich der ’Entwicklungs-Robotik’ (Engl.:’developmental robotics’). In diesem Bereich wurde u.a. die Thematik untersucht (vgl. Kathryn Merrick(2017) [Mer17]), wie ein Roboter ’von sich aus’, ohne direkte Befehle, seine Umgebung und sich selbst ’erforschen’ und aufgrund dieses Lernens sein Verhalten ausrichten kann. Dabei zeigt sich, dass reine Aktivierungsmechanismen, die im Prinzip nur die Neugierde für ’Neues’ unterstützen, nicht ausreichend sind. Außerdem reicht es nicht aus, einen Roboter isoliert zu betrachten, sondern man muss Teams oder ganze Populationen von Robotern betrachten, da letztlich ein ’Wert’ im Sinne einer ’Präferenz’ (eine bevorzugte Verhaltenstendenz) nur etwas nützt, wenn sich alle Mitglieder einer Population daran orientieren wollen. Dies führt zur grundlegenden Frage, was denn eine Population von Robotern gemeinschaftlich als solch einen gemeinsamen ’Wert’ erkennen und akzeptieren soll. Wirklich befriedigende Antworten auf diese grundlegenden Fragen liegen noch nicht vor. Dies hat u.a. damit zu tun, dass die Robotersysteme, die hier untersucht werden, bislang noch zu unterschiedlich sind und dass es auch hier bislang – wie bei der KI-Forschung insgesamt – ein großes Theoriedefizit gibt in der Frage, innerhalb welches theoretischen Rahmens man diese unterschiedlichen Phänomene denn diskutieren soll.

Man kann aber den Ball dieser Forschung einmal aufgreifen und unabhängig von konkreten Realisierungsprozessen die Frage stellen, wie denn überhaupt ein ’Wert’ beschaffen sein müsste, damit eine ganze Population von Robotern sich ’von sich aus’ darauf einlassen würde. Letztlich müsste auch ein Roboter entweder eine ’eingebaute Tendenz’ haben, die ihn dazu drängt, ein bestimmtes Verhalten einem anderen vor zu ziehen, oder aber es müsste eine ’nicht eingebaute Tendenz’ geben, die im Rahmen seiner ’internen Verarbeitungsprozesse’ neue Verhalten identifizieren würde, die ihm im Sinne dieser ’Tendenz’ ’wichtiger’ erscheinen würde als alles andere. Es ist bislang nicht erkennbar, wo eine ’nicht eingebaute Tendenz’ für eine Verhaltensauswahl herkommen könnte. Ein industrieller Hersteller mag zwar solche Werte aufgrund seiner Interessenlage erkennen können, die er dann einem Roboter ’zu verstehen geben würde’, aber dann wäre die Quelle für solch eine ’Initiierung einer Verhaltenstendenz’ ein Mensch.

In der aktuellen Forschungssituation ist von daher als einzige Quelle für nicht angeborene Verhaltenstendenzen bislang nur der Mensch bekannt. Über welche Werte im Falle von sogenannten künstlichen Super-Intelligenzen diese verfügen würden ist noch unklar. Dass künstliche Super-Intelligenzen von sich aus Menschen grundsätzlich ’gut’ und ’erhaltenswert’ finden werden, ist in keiner Weise abzusehen. Die künstlichen Superintelligenzen müssten sich in Wertefragen – wenn überhaupt – eher am Menschen orientieren. Da die bisherige Geschichte der Menschheit zeigt, dass der Mensch selbst zu allen Zeiten eine starke Neigung hat, andere Menschen zu unterdrücken, zu quälen, und zu töten, würde dies für alle Menschen, die nicht über künstliche Superintelligenzen verfügen, tendenziell sehr gefährlich sein. Ihr ’Opferstatus’ wäre eine sehr große Versuchung für die jeweilige technologische Macht.

III. WER SIND WIR MENSCHEN?

Wenn Menschen sich in der KI wie in einem Spiegelbetrachten, dann kann dies für den betrachtenden Menschen viele Fragen aufwerfen. Zunächst erfinden die Menschen mit dem Computer einen Typ von intelligenter Maschine, die zunehmend den Eindruck erweckt, dass sich die Menschen in solchen Maschinen vervielfältigen (und möglicherweise noch übertreffen) können. Dann benutzen sie diese Computer dazu, die Strukturen des menschlichen Körpers immer tiefer zu erforschen, bis hin zu den Zellen und dort bis in die Tiefen der molekularen Strukturen, um z.B. unsere Gene zu erforschen, unser Erbmaterial, und zwar so weitgehend, dass wir dieses Erbmaterial gezielt verändern können. Die Menschen verstehen zwar noch nicht in vollem Umfang die möglichen Wirkungen der verschiedenen Änderungen, aber es ist möglich, real Änderungen vorzunehmen, um auszuprobieren, ’was dann passiert’? Mit Hilfe des Computers beginnt der Mensch, seinen eigenen Bauplan, sein eigenes genetisches Programm, umzubauen.

Dazu kommt, dass die Menschen seit dem19.Jahrhundert mit der modernen Biologiewissen können, dass die vielfältigen Formen des biologischen Lebens zu einem bestimmten Zeitpunkt immer das Ergebnis von langen vorausgehenden Entwicklungsprozessen sind. Das Wachsen und Sterben von Organismen gründet jeweils in einer befruchteten Zelle, für die durch das Erbmaterial festgelegt ist, wie sie sich weiter vermehrt und wie sich Millionen, Milliarden und gar Billionen von Zellen zu komplexen Formen zusammen finden. Und bei der Vervielfältigung von Zellen können Änderungen, Abweichungen vom ursprünglichen Plan auftreten, die über viele Tausende  und Millionen von Jahren zu deutlichen Änderungen im Bau und Verhalten eines Organismus führen können. Die Biologen sprechen von ’Evolution’. Eine Erkenntnis aus diesem Evolutionsprozess war (und ist), dass wir Menschen, so, wie wir heute da sind, auch solche evolutionär gewordene biologische Strukturen sind, die Vorläufer hatten, die mit uns heutigen Menschen immer weniger zu tun hatten, je weiter wir in der Zeit zurückgehen. Wer sind wir also?

Die Frage, ob Computer als intelligente Maschinen genau so gut wie Menschen werden können, oder gar noch besser, läuft auf die Frage hinaus, ob der Mensch Eigenschaften besitzt, die sich generell nicht durch einen Computer realisieren lassen.

Die moderne Psychologie und die modernen Neurowissenschaften haben bislang nichts zutage fördern können, was sich einem ingenieurmäßigen Nachbau entziehen könnte. Auch wenn es sich hierbei nicht um einen ’strengen Beweise’ handelt, so kann dieser Anschein einer generellen ’maschinelle Reproduzierbarkeit’ des Menschen in Gestalt von intelligenten Maschinen das bisherige Selbstverständnis von uns Menschen stark verunsichern.

IV. GLAUBEN AN GOTT

A. In allen Himmelsrichtungen

Aus der Geschichte der letzten Jahrtausende wissen wir, dass es zu allen Zeiten und in allen Kulturen Religionen gegeben hat. Die größten sind wohl (bis heute) der Hinduismus, der Buddhismus, das Judentum mit dem Christentum, und der Islam. So verschieden diese zu verschiedenen Zeiten und in verschiedenen Regionen äußerlich erscheinen mögen, sie verbindet alle das tiefe Fühlen und Glauben von Menschen an einen über-persönlichen Sinn, der Glaube an ein höheres Wesen, das zwar unterschiedliche Namen hat (’Gott’, ’Deus’, ’Theos’, ’Jahwe’, ’Allah’ …), aber – möglicherweise – vielleicht nur ein einziges ist.

B. Jüdisch-Christlich

So verschieden die christlichen Bekenntnisse der Gegenwart auch sein mögen, was die Anfänge angeht beziehen sich noch immer alle auf die Bibel, und hier, für die Anfänge der Geschichte auf das Alte Testament.(Anmerkung: Für eine deutsche Übersetzung siehe die Katholisch-Evangelische Einheitsübersetzung [BB81]).

Wie uns die modernen Bibelwissenschaften lehren, blickt der Text des Alten Testaments auf eine vielfältige Entstehungsgeschichte zurück. (Anmerkung: Für eine Einführung siehe Zenger et.al (1998) [ZO98]). Nicht nur, dass der Übergang von der mündlichen zur schriftlichen Überlieferung sich im Zeitraum von ca. -700 bis ca.+200 abgespielt hat, auch die redaktionelle Erzeugung verweist auf sehr viele unterschiedliche Traditionen, die nebeneinander existiert und die zu unterschiedlichen Varianten geführt haben. Auch die Kanonbildung dauerte dann nochmals viele hundert Jahre mit dem Ergebnis, dass es schwer ist, von dem einen Urtext zu sprechen. Für jene Menschen, die vorzugsweise Halt an etwas Konkretem, Festen suchen, mag dieses Bild der Überlieferung der Texte des alten Testaments beunruhigend wirken. Wird hier nicht vieles relativiert? Kann man denn da noch von einem ’Wort Gottes an die Menschen’ sprechen? Diese Furcht ist unbegründet, im Gegenteil.

C. Neues Weltbild

Wenn wir Menschen heute lernen (dürfen!), wie unsere individuelle, konkrete Existenz eingebettet ist in einen geradezu atemberaubenden Prozess der Entstehung der bekannten Lebensformen über viele Milliarden Jahre, wie unser eigener Körper ein unfassbares Gesamtkunstwerk von ca. 37 Billionen (10^12 !) Körperzellen in Kooperation mit ca. 100 Bio Bakterien im Körper und ca. 220 Mrd. Zellen auf der Haut  ist, die in jedem Moment auf vielfältige Weise miteinander reden, um uns die bekannten Funktionen des Körpers zur Verfügung zu stellen, dann deutet unsere reale Existenz aus sich heraus hin auf größere Zusammenhänge, in denen wir vorkommen, durch die wir sind, was wir sind. Und zugleich ist es die Erfahrung einer Dynamik, die das Ganze des biologischen Lebens auf der Erde in einem ebenfalls sich entwickelnden Universum umfasst und antreibt. Wenn wir verstehen wollen, wer wir sind, dann müssen wir diesen ganzen Prozess verstehen lernen.

Wenn wir uns dies alles vor Augen halten, dann können uns die Texte des alten Testaments sehr nahe kommen. Denn diese Texte manifestieren durch ihre Vielfalt und ihre Entstehungsgeschichte über viele Jahrhunderte genau auch diese Dynamik, die das Leben auszeichnet.

D. Schöpfungsberichte

Claus Westermann, ein evangelischer Theologe und Pfarrer, leider schon verstorben, hat uns einen Kommentar zum Buch Genesis hinterlassen und eine Interpretation der beiden biblischen Schöpfungsberichte, der jedem, der will, aufzeigen kann, wie nah diese alten Texte uns heute noch sein können, vielleicht viel näher als je zuvor. (Anmerkung: Neben seinen beiden wissenschaftlichen Kommentaren aus den Jahren 1972 und 1975 hat er schon 1971 ein kleines Büchlein geschrieben, in dem er seine Forschungsergebnisse in einer wunderbar lesbaren Form zusammengefasst hat (siehe: [Wes76]).

Der erste der beiden Schöpfungstexte in Gen 1,1-2,4a ist der jüngere der beiden; seine Entstehung wird auf die Zeit 6.-5.Jh vor Christus angesetzt, der zweite Schöpfungstext in Gen 2,4b – 24 wird mit seiner Entstehung im 10.-9.Jh vor Christus verortet. Der jüngere wird einer Überlieferungsschicht zugeordnet, die als ’Priesterschrift’ bezeichnet wird, die einen großen Bogen spannt von der Entstehung der Welt mit vielen Stationen bis hin zu einem neuen Bund zwischen Menschen und Gott. Dieser erste Schöpfungsbericht, bekannt durch sein 7-Tage-Schema, steht im Übergang von sehr, sehr vielen Traditionen mythischer Berichte über Schöpfung in den umliegenden Kulturen, Traditionen, die selbst viele Jahrhunderte an Entstehungszeit vorweisen können. Von daher wundert es nicht, wenn sich einzelne Worte, Motive, Bilder, die auch im 7-Tage-Schema auftauchen, Parallelen haben in anderen Schöpfungsgeschichten. Interessant ist das, was die biblische Schöpfungsgeschichte der Priesterschrift anders macht als die anderen bekannten Geschichten es tun.

E. Menschen als Ebenbild

Die zentrale Aussage im neueren Schöpfungsbericht ist nicht, wie im älteren Text, wie Gott den Menschen geschaffen hat, sondern die Aussage, dass er den Menschen nach seinem Bilde geschaffen hat, und dass er dem Menschen eine Verantwortung übertragen hat. In der schon zu dieser Zeit bekannten Vielgestaltigkeit der Welt, ihrer vielen Werdeprozesse, war die zentrale Einsicht und damit verbunden der Glaube, dass der Mensch als ganzer (nicht eine einzelne Gruppe, kein bestimmter Stamm, kein bestimmtes Volk!) über die konkrete, reale Existenz hinausweisend mit Gott verbunden ist als seinem Schöpfer, der auch ansonsten alles geschaffen hat: die Gestirne sind keine Götter, wie in vielen anderen älteren Mythen. Die Menschen sind nicht dazu da, niedere Arbeiten für Gott zu machen, wie in anderen Mythen. Die Menschen werden vielmehr gesehen als in einem besonderen Status im Gesamt der Existenz in der Geschichte, mit einer Verantwortung für das Ganze.

Und diese besondere Stellung des Menschen wird nicht festgemacht an besonderen körperlichen und geistigen Eigenschaften; schon zu dieser Zeit wussten die Autoren der Priesterschrift, wie vielfältig die Lebensformen, ja der konkrete Mensch, sein kann. Wenn wir heute durch die Wissenschaften lernen können, wie der Mensch sich im größeren Ganzen eines biologischen Werdens einsortieren lässt, wie der Mensch selbst durch seine Kultur, seine Technologie in der Lage und bereit ist, sich selbst in allen Bereichen– einschließlich seines biologischen Körpers – zu verändern, dann steht dies in keiner Weise im Gegensatz zu der globalen Sicht des biblischen Schöpfungsberichts. Im Gegenteil, man kann das Gefühl bekommen, das sich in unserer Gegenwart die Weite des biblischen Texte mit den neuen Weiten der Erkenntnisse über Mensch und Universum neu begegnen können. Was allerdings heute auffällig ist, wie viele Menschen sich schwer tun, in diesen neuen primär wissenschaftlichen Weltsichten den Glauben an einen Gott, einen Schöpfer, an eine Geschichtsübergreifende Beziehung zu einem Schöpfer aufrecht zu erhalten. Ist dies heute nicht mehr möglich?

F. Frömmigkeit – Spiritualität

An dieser Stelle sollte man sich vergegenwärtigen, dass zu allen Zeiten die Menschen in ihrer Religiosität nie nur ’gedacht’ haben, nie nur ’mit Bildern’ der Welt oder Gottes umgegangen sind. Zu allen Zeiten gab es – und gibt es noch heute – auch das, was man ’Frömmigkeit’ nennt, ’Spiritualität’, jenes sehr persönliche, individuelle sich einem Gott gegenüber ’innerlich Vorfinden‘, ’Ausrichten’, ’Fühlen’, ’Erleben’. Es ist nicht leicht, dafür die richtigen Worte zu finden, da es nun einmal ’innere’ Prozesse sind, die sich nicht wie Gegenstände vorweisen lassen können.   Sie betreffen das grundsätzliche Erleben eines Menschen, ein inneres Suchen, ein Erfahren, ein Erfülltsein (oder auch Leersein), das, was viele Menschen ermöglicht, ihr Leben in einer anderen, neuen Weise zu gestalten, sich zu ändern, anders mit Gefahren und Leiden umzugehen. In den Bildern des Alltags ’mehr’ sehen zu können als ohne dieses innere Erleben, Gestimmt sein.

In einer interessanten Untersuchung hat der britische Philosoph Walter Terence Stace die spirituellen Zeugnisse von vielen Jahrtausenden in unterschiedlichen Kulturen philosophisch untersucht (vgl. [Sta60]). Er kommt zu dem Ergebnis, dass sich trotz aller Verschiedenheiten im Äußeren, auch bei bestimmten Interpretationen, im Kern des Erlebens, des Wahrnehmens, sofern man dieses überhaupt von möglichen Interpretationen trennen lässt, erstaunliche Übereinstimmungen erkennen kann. Er folgert daraus, dass diese Fähigkeit von Menschen, einen übergreifenden Sinn direkt, existentiell erfahren zu können, möglicherweise auf eine sehr grundsätzliche Eigenschaft aller Menschen verweist, die wir einfach haben, weil wir Menschen sind. (Anmerkung: Er schließt auch nicht aus, dass alles Lebendige, von dem wir Menschen ja nur ein Teil sind, an dieser grundsätzlichen Fähigkeit einen Anteil haben könnte, wenn auch möglicherweise verschieden von der Art, wie wir Menschen erleben können.)

Die Tiefe und Weite der Sicht des jüngeren Schöpfungsberichts im Buch Genesis würde einem solchen grundlegenden Sachverhalt gut entsprechen: das Bild vom Menschen als Ebenbild Gottes schließt eine besondere Verbundenheit nicht aus; das ist das, was nach Westermann dem Menschen seine besondere Würde verleiht, diese Beziehung, nicht sein aktuelles konkretes So-sein, das sich ändern kann, ist die zentrale Botschaft.

G. Mensch, KI, Glaube an Gott

Damit beginnt sich der Kreis zu schließen. Wenn die Besonderheit des Menschen, seine zeitübergreifende Würde, in dieser grundlegenden Beziehung zu einem Schöpfergott gründet, die sich vielfältig im Gesamt des Universums und Lebens manifestiert, speziell auch in einer Form von individueller Spiritualität, dann gewinnt die Frage nach der Zukunft von Mensch und intelligenten Maschinen noch eine neue Nuance.

Bislang wird von den Vertretern einer Zukunft ohne Menschen nur noch mit intelligenten Maschinen einseitig abgehoben auf die größere Rechenkraft und die größeren Speicher, die alles erklären sollen. In diesem Beitrag wurde darauf hingewiesen, dass selbst die einfachsten Formen des Lernens ohne ’Werte’ im Sinne von ’Präferenzen’, von ’Bevorzugung von Handlungsalternativen’, ins Leere laufen. Sogenannte ’angeborene’ Präferenzen (oder eingebaute) können nur einen sehr begrenzten Nutzen vermitteln, da sich die Handlungsgegebenheiten und die gesamte Welt beständig weiter verändern. Auch die teilweise sehr komplexen Wertfindungen im sozialen-kulturellen Kontext ganzer Populationen, die von den künstlichen Intelligenzen dieser Welt noch nicht mal ansatzweise beherrscht werden, sind nur von begrenztem Wert, wie die bisherige Kulturgeschichte der Menschen eindrücklich belegt. [Mai95]

Vor diesem Hintergrund ist aktuell nicht zu sehen, wie intelligente Maschinen in der Zukunft alleine zu irgendwelchen brauchbaren Präferenzen kommen können. [SB98][Mer17][Nil10][NS76][RN10][Sta60][Tur37] Ungeklärt ist aktuell allerdings, ob und wieweit der Mensch – also jeder von uns – im Wechselspiel von philosophisch-empirischer Welterkenntnis und Spiritualität jene großen Richtungen ermitteln kann, die für die kommende komplexe Zukunft gefordert wird?

Sollte die Existenz eines Schöpfergottes über Welterkenntnis und Spiritualität wichtig sein für ein weiteres erfolgreiches Fortschreiten, dann hätten intelligente Maschinen möglicherweise ein grundsätzliches Problem. Es sei denn, auch sie könnten Gott erfahren? Einfacher wäre es, wenn Mensch und Maschine ihre aktuelle Koexistenz zu einer intensiveren Symbiose ausbauen würden. Dies würde viele sehr spannende Perspektiven bieten. Der Glaube an einen Schöpfergott ist auch heute, nach allem, was wir jetzt wissen können, keineswegs unsinnig;er erweist sich sogar – rein rational – als scheinbar dringend notwendig. Andererseits ist ein lebendiger Glaube kein Automatismus, sondern erfordert von jedem Menschen sein sehr persönliches Engagement in Verbundenheit mit dem ganzen Leben in einem dynamischen Universum. Gott erscheint hier nicht als das Hindernis, eher unsere Verweigerungen, das Ganze anzuschauen und zu akzeptieren.

QUELLEN

[*] G.Doeben-Henisch, Künstliche Intelligenz und der Glaube an Gott, In: Brennpunkt Gemeinde 70 (Aug./Sept. 2017), Studienbrief R21, 14 S., Hg. AMD Arbeitsgemeinschaft Missionarische Dienste im Verbund der Diakonie, Neukirchener Verlagsgesellschaft mbH, 47497 Neukirchen-Vluyn

[AJL + 15] B. Alberts, A. Johnson, J. Lewis, D. Morgan, M. Raff,
K. Roberts, and P. Walter. Molecular Biology of the Cell.
Garland Science, Taylor & Francis Group, LLC, Abington
(UK) – New York, 6 edition, 2015.
[BB81] Katholisches Bibelwerk and Deutsche Bibelgesellschaft. Die
Heilige Schrift. Einheitsübersetzung. Verlag Katholisches
Bibelwerk & Deutsche Bibelgesellschaft, Stuttgart, 1 edition, 1981.
[Bos14] Nick Bostrom. Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies.
Oxford University Press, Oxford (UK), 1 edition, 2014.
[Hod83] Andrew Hodges. Alan Turing, Enigma. Springer Verlag, Wien
– New York, 1 edition, 1983.
[M.87] Turing Alan M. Intelligente maschinen. In Bernhard Dotzler
and Friedrich Kittler, editors, Alan M. Turing. Intelligence
Service, pages 81 – 113. Brinkmann & Bose, Berlin, 1987.

[Mai95] Klaus Mainzer. Computer – Neue Flügel des Geistes? Die
Evolution computergestützter Technik, Wissenschaft, Kultur
und Philosophie. Walter de Gruyter, Berlin – New York, 1th edition, 1995.
[Mer17] Kathrin Merrick. Value systems for developmental cognitive
robotics: A survey. Cognitive Systems Research, 41:38–55, 2017.
[Nil10] Nils J. Nilsson, editor. The Quest for Artificial Intelligence. A
History of Idesas and Achievements. Cambridge University
Press, New York, 2010.
[NS76] Allen Newell and Herbert A. Simon. Computer science as
empirical inquiry: Symbols and search. Communications of
the ACM, 19(3):113–126, 1976.
[RN10] Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A
Modern Approach. Prentice Hall, Inc., Upper Saddle River, 2010.
[SB98] Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement
Learning. An Introduction. The MIT Press, Ambridge (MA) –
London, 1 edition, 1998.
[Sta60]W.T. Stace. Mysticism and Philosophy. Jeremy P.Tarcher,
Inc., Los Angeles, 1 edition, 1960. (Eine Diskussion hier im Blog findet sich HIER).
[Tur37] Alan M. Turing. Corrections to: On computable numbers, with
an application to the entscheidungsproblem. Proceedings of
the London Mathematical Society, 43:544–546, 1937.
[Tur50] Alan Turing. Computing machinery and intelligence. Mind,
59:433–460, 1950.
[Tur 7] Alan M. Turing. On computable numbers, with an application
to the entscheidungsproblem. Proceedings of the London
Mathematical Society, 42(2):230–265, 1936-7.
[Wes76] Claus Westermann. Schöpfung. Kreuz-Verlag, Stuttgart –
Berlin, 2 edition, 1976.
[ZO98] Erich Zenger and Others. Einleitung in das Alte Testament.
W.Kohlhammer, Stuttgart, 3rd edition, 1998

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DER VERSTECKTE BEOBACHTER UND AKTEUR. Wo Denken sich verabschiedet. Notiz

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062
12.April 2018
URL: cognitiveagent.org
Email: info@cognitiveagent.org
Autor: cagent

Philosophie des Beobachters - Vogelperspektive

Philosophie des Beobachters – Vogelperspektive

DER  BEOBACHTER

In den Wissenschaften ist klar, dass es ohne einen Beobachter nichts gibt: keine Experimente mit Messungen, die Daten generieren, und keine Modelle, Theorien, die Daten in Zusammenhänge setzen und damit Deutungs- oder gar Erklärungshypothesen liefern.

Weniger klar ist, dass und wieweit der Beobachter konstitutiv in eine Theorie eingeht und dass eine ’normale‘ Theorie nicht in der Lage ist, ihren eigenen Beobachter zu thematisieren.

Besonders krass ist der Fall in der Physik. Die standardisierten physikalischen Messeinheiten erlauben interessante Modellbildungen zu Strukturen und Dynamiken der realen Welt, es ist mit diesen Daten und Modellen jedoch nicht möglich, den physik- spezifischen Beobachter angemessen zu beschreiben.

Andere Disziplinen wie z.B. die Biologie, die Psychologie oder die Soziologie kommen den komplexen Phänomenen eines Beobachters zwar ’näher‘, aber auch diese – wenn sie denn als empirische Wissenschaften arbeiten – können ihre jeweiligen spezifischen Beobachter nicht mir eigenen ‚Bordmitteln‘ erschöpfend beschreiben. Würden sie es tun, würden sie ihr Wissenschaftsparadigma sprengen; dann müssten sie aufhören, empirische Wissenschaften zu sein.

IRREFÜHRUNG INTERDISZIPLINARITÄT

Im übrigen muss man auch fragen, ob nicht alle Disziplinen auf ihre spezifische Weise Sichten zum Beobachter entwickeln, die  jeweils spezifisch  ‚Recht‘ haben. Nur eine Zusammenschau aller dieser verschiedenen Sichten würde dem komplexen Phänomen ‚Beobachter‘ gerecht, wenngleich prinzipiell unvollständig. Allerdings wäre keine der einzelnen Disziplinen je für sich in der Lage, eine ‚Gesamtschau‘ zu organisieren. Das gibt der normale Theoriebegriff nicht her. Das Reden vom ‚Interdisziplinären‘ ist insofern eine Farce. Hier wird eine Disziplinen-Übergreifende Einheit angedeutet, die es zwischen Einzeldisziplinen prinzipiell nicht geben kann (und auch in der Praxis nie erreicht wird; das scheitert schon an den verschiedenen Sprachen der Disziplinen).

ROLLEN

In der Praxis der Gesellschaft und der Industrie manifestiert sich das Dilemma des versteckten Beobachters im Phänomen der unterschiedlichen Rollen. An einem Systems-Engineering Prozess (SEP) kann man dies verdeutlichen.

Die Manager eines SEP legen Rahmenbedingungen fest, geben Ziele vor, überwachen den Ablauf. Der Prozess selbst wird von unterschiedlichen Experten (Akteuren) gelebt. Diese Experten setzen den ‚durch die Manager gesetzten Rahmen‘ für die Dauer des Prozesses voraus, als gültiges Referenzsystem, innerhalb dessen sie ihre Problemlösung in Kooperation mit anderen Akteuren ‚leben‘.

Innerhalb eines SEP gibt es Akteure , z.B. die Mensch-Maschine Interaktions (MMI) Experten, heute auch schon Akteur-Akteur-Interaktions (AAI) Experten genannt (Akteure können Menschen (biologische Systeme) oder auch mittlerweile Roboter (nicht-biologische Systeme) sein. ‚Cyborgs‘ bilden neuartige ‚Zwitterwesen‘, wo noch nicht ganz klar ist, ob es ‚erweiterte biologische Systeme‘ sind oder es sich hier um eine neue hybride Lebensform als Ergebnis der Evolution handelt). Die MMI oder AAI Experten entwickeln Konzepte für ‚potentielle Benutzer (User)‘, also ‚andere Akteure‘, die in ‚angedachten Abläufen‘ mit ‚angedachten neuen Schnittstellen (Interface)‘ aktiv werden sollen. Werden die Pläne der AAI Experten akzeptiert und realisiert, entstehen für die angedachten Abläufe neue Schnittstellen, mit denen dann andere – dann ‚reale‘ – Akteure‘ arbeiten werden. Tritt dieser Fall ein, dann übernehmen die ‚Anwender (User)‘ einen ‚von anderen Akteuren gesetzten‘ Rahmen für ihr Handeln.

Vom Auftraggeber (Ebene 1) zum Manager eines SEP (Ebene 2) zu den Experten des SEP (Ebene 3) zu den intendierten Anwendern (Ebene 4). Wie sich dies dann wieder auf die umgebende Gesellschaft (Ebene 5) auswirkt, die sowohl Auftraggeber (Ebene 1) als auch Manager von Prozessen (Ebene 2) als auch die verschiedenen Experten (Ebene 3) beeinflussen kann, ist im Normalfall weitgehend unklar. Zu vielfältig sind hier die möglichen Verflechtungen.

Andere Querbeziehungen in einen SEP hinein (kleine Auswahl) treten dort auf, wo z.B. die AAI Experten andere Wissenschaften zu Rate ziehen, entweder über deren ‚Produkte‘ (Artikel, Bücher, Verfahren) oder direkt durch Einbeziehung der Akteure (Psychologie, Psychologen, Soziologie, Soziologen, usw.).

An keiner Stelle in diesem überaus komplexen Rollengeflecht gibt es normalerweise eine Rolle, die offiziell sowohl die spezifischen Aufgaben ‚innerhalb‘ einer Rolle wie auch die ‚Rolle selbst‘ beobachtet, protokolliert, untersucht. Eine solche Rolle würde jeweils vorgegebene Rollen ‚durchbrechen‘, ‚aufbrechen‘, ‚verletzten‘. Das verwirrt, schafft Unruhe, erzeugt Ängste und Abwehr.

HOFNARREN, PHILOSOPHEN

Andererseits gibt es historisch diese Formen in allen Zeiten. In der einen Form ist es der ‚Hofnarr‘, der kraft seiner Rolle grundsätzlich anders sein darf, dadurch feste Muster, Klischees durchbrechen darf, bis zum gewissen Grad wird dies auch erwartet, aber nur bis zu einem gewissen Grad. Unterschwellige Machtstrukturen dürfen in der Regel nicht angetastet werden.

In der anderen Rolle haben wir die Philosophen. Das philosophische Denken kann das einzelwissenschaftliche Denken ‚imitieren‘, es kann aber jederzeit aus diesem Muster ausbrechen und nach den Voraussetzungen des einzelwissenschaftlichen Denkens fragen. Ein Philosoph kann — von seinem Denken her — die immer und überall wirksamen ‚Voraussetzungen‘ von Verhalten und Denken ‚hinterfragen‘, ‚thematisieren‘ und auf diese Weise einer expliziten Reflexion und sogar bis zu einem gewissen Grade einer Theoriebildung zugänglich machen. Der Philosoph als Teil einer Gesellschaft mit seiner Nähe zum ‚Hofnarren‘ darf meistens aber nur soviel anders sein (Schulphilosophie), die die Gesellschaft ihm zugesteht. Vom Standpunkt eines philosophischen Denkens aus kann man unterschiedliche einzelwissenschaftliche Modelle und Theorien ‚als Objekte‘ untersuchen, vergleichen, formalisieren und man kann auf einer ‚Metaebene‘ zu den Einzelwissenschaften ‚integrierte Theorien‘ schaffen; nur so. Interdisziplinarität ist von hier aus betrachtet eine Form von Ideologie, die genau solche Integrationen  verhindert.

WISSENSCHAFTLICHE EINZELSTAATEREI

Der Versuch der Einzelwissenschaften, sich der ‚Gängelei‘ eines philosophischen Denkens zu entziehen, führt bei aller Positivität der einzelwissenschaftlichen Erkenntnisse zu dem großen Wirrwarr, das wir heute um uns herum beobachten können. Ein komplexes Phänomen wie der Homo sapiens wird zwischen den einzelwissenschaftlichen Mühlsteinen zu Sand zerrieben; übrig bleibt nichts. Die verschiedenen biologischen, psychologischen, neurologischen, soziologischen usw. ‚Substrate‘ bilden unterschiedliche Zerrformen, die in keinem Gesamtbild integriert sind. Das kommt einer Abschaffung des Menschen durch den Wissenschaftsbetrieb gleich. Dies erinnert ein wenig an den kleinstaatlichen Flickenteppich, bevor Deutschland ein integrierter Staat wurde; jeder war sein eigener Fürst; sehr schön; komplexere Einheit fand nicht statt. Das menschliche Gehirn bevorzugt Vereinfachungen, und das subjektive Machtgefühl eines jeden fühlt sich geschmeichelt, wenn es sich als (wenn auch kleiner und beschränkter) ‚Fürst‘ fühlen kann.

PSYCHOANALYSE DURCH ROBOTER? MEMO ZUR PHILOSOPHIEWERKSTATT vom 28.Januar 2018

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 29.Januar 2018
URL: cognitiveagent.org
info@cognitiveagent.org

Autor: Gerd Doeben-Henisch
Email: gerd@doeben-henisch.de

PDF (mit Bildern)

INHALT

I Vorbemerkung 1
II Dialog 2
III PSYCHOANALYSE 3
IV ROBOTER 5
V Fortsetzung 7
VI Anhang: Gedankenskizze vom 28.Januar 2018 9
Quellen

ÜBERBLICK

Ausgehend von den Themenvorschlägen der letzten Philosophiewerkstatt vom 28.November 2017 und den beginnenden Gesprächen zwischen Jürgen Hardt (Psychoanalytiker) und Gerd Doeben-Henisch (Wissenschaftsphilosoph, KI-Forscher) zum Thema ”Kann der Psychoanalytiker durch einen intelligenten Roboter ersetzt werden?” wurde für das Treffen am So, 28.Januar 2018 als Thema (leicht salopp formuliert) ”Psychoanalyse durch Roboter?” gewählt. Nach einer Einführung von Seiten Wissenschaftsphilosophie und der allgemeinen Sicht der Ingenieurswissenschaften wurde die Position der Psychoanalyse am Beispiel des Therapieprozesses weiter kommentiert.

I. VORBEMERKUNG

Zwar glauben alle einschlägigen Experten im Feld der Psychoanalyse bislang, dass ein
Zukunftsszenarium, in dem Roboter die Psychoanalytiker ersetzen, für lange Zeit nicht möglich sein wird, vielleicht ist es sogar grundsätzlich nicht möglich, aber philosophisches und wissenschaftliches Denken hört nicht bei herrschenden Meinungen auf, sondern fängt genau da an.

Der Dialog zwischen Wissenschaftsphilosophie und Künstliche-Intelligenzforschung einerseits (hier vertreten durch Doeben-Henisch) und Psychoanalyse andererseits (hier vertreten durch Jürgen Hardt (und im Rahmen der Philosophiewerkstatt ergänzt durch zwei weitere sehr erfahrene Psychoanalytikerinnen)) wird in erster Linie angetrieben von einem Erkenntnisinteresse. Diese kann man vielleicht mit folgenden
Fragen umreißen:

1) Wie beschreibt die Psychoanalyse als Disziplin das, was sie tut?
2) Wie rekonstruiert die allgemeine Ingenieurswissenschaft (hier genommen als ’Systems Engineering’) die Beschreibung der Psychoanalyse?
3) Wie kommentiert die Wissenschaftsphilosophie diese beiden Beschreibungen?
4) Wieweit kann man aus den rekonstruierenden Beschreibungen der Ingenieurswissenschaften die Konstruktion einer konkreten Maschine ableiten, die sich in der realen Welt wie ein realer Psychoanalytiker verhält?
5) Welches Bild vom Menschen wird in diesen unterschiedlichen Beschreibungen sichtbar?
6) Gibt es irgend etwas, was den Menschen auszeichnet, was sich entweder in den rekonstruierenden Beschreibungen der Ingenieurswissenschaften oder in der realen Psychoanalytiker-Maschine nicht abbilden lässt?
7) Falls es solch einen ’prinzipiell nicht-abbildbaren Anteil’ im realen Menschen gibt, was sagt dieser über den Menschen in der Welt aus?

II. DIALOG

Der Versuch des wechselseitigen Verstehens einmal der Psychoanalyse durch die Ingenieurwissenschaften und Wissenschaftsphilosophie sowie andererseits des Verstehens der  ingenieurwissenschaftlichen Rekonstruktionen der Psychoanalyse wiederum durch die Psychoanalyse wird in Form eines Dialogs stattfinden. Daher wurden Überlegungen zu den Rahmenbedingungen eines ’interdisziplinären’ Dialogs vorangestellt (Siehe dazu das Bild 1).

Kennzeichnend für einen interdisziplinären Dialog sind die unterschiedlichen Voraussetzungen der Teilnehmer. Diese Unterschiede können sich auf eine Vielzahl von Aspekten beziehen. Von zentraler Wichtigkeit ist natürlich das wirksame Wissen in jedem und seine aktive Sprache. Dabei zerfällt die Sprache in den Ausdrucksteil (Wortschatz, Grammatik, Wortmuster,…) sowie die Bedeutung. Letztere ergibt sich aus den Beziehungen zwischen Ausdruckselementen und irgendwelche Wissens-
oder sonstigen Erfahrungsanteilen. Diese Beziehungen liegen nicht als wahrnehmbare Objekte der Außenwelt vor sondern als spezifische, individuelle Kodierungen in jedem Einzelnen. Diese zu erkennen ist in jeder Äußerungssituation eine grundlegende Aufgabe für alle Beteiligten. Bei einfachen Sachverhalten mit Außenweltbezug ist eine solche Bedeutungsklärung einigermaßen praktizierbar, je mehr Bedeutungsanteile benutzt werden, die keinen direkten Außenweltbezug aufweisen, um so schwieriger wird eine Bedeutungsklärung.

Im heutigen Alltag explodieren die Unterschiede an Erfahrungen, an Wissen fortlaufend. Allein die ca. 9000 unterschiedlichen Masterstudiengänge in Deutschland im Jahr 2017  produzieren unterschiedliche Wissens- und Erfahrungsräume, und dies ist nur die berühmte ’Spitze des Eisbergs’. Für den angestrebten Dialog zwischen Psychoanalyse und Wissenschaftsphilosophie und Künstlicher Intelligenz scheinen folgende Dialogtypen von Interesse zu sein:

1) PSA1-A: Psychoanalytiker PSA1 in Therapiesituation mit Analysand A.
2) PSA2-(PSA1-A): Kontroll-Analytiker PSA2 in Supervision mit Psychoanalytiker PSA1, der einen Analysand A therapiert.
3) WP-(PSA2-(PSA1-A))(PSA1-A): Wissenschaftsphilosoph in Rekonstruktion eines Therapieprozesses von Psychoanalytiker PSA1 mit Analysand A mittels der Beschreibung eines Kontrollanalytikers PSA2.

III. PSYCHOANALYSE

In einer ersten Übertragung des Dialog-Modells auf die Therapiesituation im Format von Typ 3 WP-(PSA2-(PSA1-A))(PSA1-A) wird im Bild 2 angezeigt.

Grundlegend gelten alle Anforderungen des allgemeinen Dialogparadigmas. Als besondere Aspekte sind allerdings hervor zu heben, dass von Seiten des Analysanden nicht nur die sprachlichen Äußerungen von Belang sind, sondern gleichwertig auch alle nicht-sprachlichen Äußerungen. Da nicht-sprachliche Äußerungen von sich aus nicht darauf hinweisen, ob sie eine Bedeutungszuordnung besitzen, erfordert dies vom Psychoanalytiker sehr viel Erfahrung. Auch muss der Psychoanalytiker über sein allgemeines psychoanalytisches Wissen hinaus in der Lage sein, situationsgerecht und bezogen auf die Individualität des Analysanden kontinuierlich neue Deutungshypothesen zu entwickeln.

Bild 6 aus dem Anhang repräsentiert viele zusätzliche Aspekte zu der Therapiesituation zwischen Psychoanalytiker und Analysand. Ganz allgemein präsentiert sich die Psychoanalyse nicht als ein einheitlicher, monolithischer Theorieblock, in vielen Schulen aufgespalten, nicht formalisiert.

Einer eigentlichen Therapie geht  eine Probebehandlung voraus (die bis zu 6 Monate dauern kann), in der sowohl geklärt wird,
(i) welche Art von Störung zur Therapie ansteht, (ii) ob diese überhaupt für eine psychoanalytische Behandlung geeignet ist, und, falls sich eine psychoanalytische Behandlung nahe legt, (iii) es findet ein Gespräch statt zum äußeren Rahmen solch einer Therapie, Pflichte und Rechten der Teilnehmer, verschiedene Spielregeln. Als minimale Zeit für eine Therapie werden 2-3 Jahre angenommen.

In einer psychoanalytischen Therapie liegt der Analysand auf einer Couch, der Therapeut befindet sich nicht im Sichtfeld, und der Austausch findet sowohl mit sprachlichen wie auch mit nicht-sprachlichen Äußerungen statt. Der äußerliche Rahmen einer psychoanalytischen Therapie soll es dem Analysanden ermöglichen, seinen inneren Dialog erfahrbar zu machen. Dies geht natürlich nur bei absoluter Diskretion.
Der therapeutische Dialog weist eine Asymmetrie dahingehend auf, dass der Analysand sich in jeder Richtung ganz persönlich mitteilen kann, der Psychotherapeut hingegen sollte sich mit Persönlichem zurück halten und auf keinen Fall bewerten.

Bei allem Bemühen um Neutralität geht ein Psychoanalytiker nicht ohne spezifische Voreinstellungen in eine Therapie hinein, eben jene Voreinstellungen, die ihn als Psychoanalytiker auszeichnen. Hier sind einige genannt:

1) Existenz Vor-/Un-Bewusstes: Im Analysanden A und im Therapeuten PSA wird ein Vor-/Un-Bewusstes angenommen.
2) Kommunikation Vor-/Un-Bewusstes: Das Vor-/Un-Bewusste kann sich in den unterschiedlichen Äußerungen mitteilen.

3) Keine Normierung: Die Art und Weise, wie sich das Vor-/Un-Bewusste in den verschiedenen Äußerungen mitteilt, ist nicht normiert.
4) Einbeziehung Vor-/Un-Bewusstes von PSA: Der Therapeut PSA muss sein eigens Vor-/Un-Bewusstes im Verstehen und Kommunizieren bis zu einem gewissen Grade einbeziehen, da ansonsten weder das Verstehen ganz funktionieren kann noch das Mitteilen.
5) Neue Befähigung des Analysanden: Erstes Ziel des Therapieprozesses ist es, den Analysanden dazu zu befähigen, sich selbst soweit anders Wahrnehmen und Verstehen zu können, dass sich die Störungen hinreichend und nachhaltig abschwächen.
Für einen Therapeuten ist es also sehr wichtig, dass er in der Lage ist, einen solchen spezifischen Erwartungshorizont aufbauen zu können, der ihn in die Lage versetzt, die unterschiedlichen Äußerungen als potentielle Mitteilungen des Vor-/Un-Bewussten des Analysanden erkennen zu können. Aufgrund der unklaren Äußerungssituation ist die Deutung eines Äußerungsereignisses als potentielle Mitteilung immer eine Hypothese, die falsch sein kann, aufgrund deren aber der Therapeut immer wieder auch eigene
Äußerungen generiert. Diese Äußerungen des Therapeuten PSA können zu ganz unterschiedlichen Reaktionen seitens des Analysanden führen.

Bei aller Professionalität wird jeder Psychoanalytiker neben dem allgemeinen psychoanalytischen Wissen unausweichlich viele individuelle Erfahrungs-/Wissens-/.. Anteile haben, die sich in der Therapie auswirken. Von daher ist auch der Therapieprozess nicht ganz ablösbar von dieser individuellen Note. Es
ist von daher zu vermuten – aber nicht beweisbar –, dass ein Therapieprozess bei einem Psychoanalytiker A hinreichen verschieden von einem Therapieprozess bei einem Psychoanalytiker B verlaufen würde.

IV. ROBOTER

Für die grundsätzliche Frage, ob sich ein menschlicher Psychoanalytiker durch einen maschinellen Psychoanalytiker – also durch einen ’Roboter-Psychoanalytiker’ – ersetzen lässt oder nicht, muss man  die offizielle Beschreibung zum Ausgangspunkt nehmen, die die Psychoanalyse von sich selbst gibt. Hier kann möglicherweise die Situation des Kontroll-Analytikers einen Bezugspunkt bilden. Wie beschreibt ein
Kontroll-Analytiker PSA2 das Verhalten eines Psychoanalytikers PSA1, der in einer Therapiebeziehung zu einem Analysanden A steht? Hier besteht methodisch aktuell noch eine gewisse Unklarheit.

Klar ist nur (siehe hierzu Bild 3), dass ein Roboter-Psychoanalytiker – hier abgekürzt als PSA_robot – über alle Eigenschaften verfügen muss, über die auch ein menschlicher Psychoanalytiker – hier abgekürzt als PSA_hs – verfügt. Die Verbindung vom menschlichen Psychoanalytiker PSA_hs zum maschinellen Psychoanalytiker PSA_robot läuft von der offiziellen psychoanalytischen Beschreibung eines menschlichen Psychoanalytiker – hier abgekürzt als D_psa.hs – zu einer offiziellen Engineering Beschreibung eines maschinellen Psychoanalytikers  – hier abgekürzt als D_psa.robot –. Diese offizielle Beschreibung D_psa.robot wird dann übersetzt in eine entsprechende Software SW_psa.robot , die wiederum dann mit einer geeigneten Hardware HW_psa.robot ’unterlegt’ würde. Diese verschiedenen Übersetzungen kann man auch als Abbildungsprozesse auffassen:

(1) θ_psa : PSA_hs  −→ D_psa.hs
(2) θ_engineer : D_psa.hs  −→ D_psa.robot
(3) θ_design : D_psa.robot  −→ SW_psa.robot
(4) θ_impl : SW_psa.robot  −→ HW_psa.robot

Der Abbildungsprozess θ_psa repräsentiert letztlich eine Theoriebildung innerhalb der Psychoanalyse, innerhalb deren ein Psychoanalytiker beschrieben in einem Dokument beschrieben wird, das wir hier als Theorie annehmen.

Der Abbildungsprozess θ_engineer schildert die Arbeit, wie Ingenieure die Beschreibung eines menschlichen Psychoanalytikers in die Beschreibung für einen maschinellen Psychoanalytiker übersetzen würden.

Die folgenden Abbildungsprozesse θ_design und θ_impl beschreiben dann die fortschreitende Übersetzung der Theorie in Software bzw. in Hardware.

Während die Übersetzung von einer ingenieurmäßigen Beschreibung eines Systems – z.B. eines maschinellen Psychoanalytikers – in Software und Hardware völlig transparent und standardisiert ist (Anmerkung: Eine standardisierte Beschreibung des Systems Engineering (SE) existiert. Bild 4 deutet minimalistisch den Prozesspfeil
an, der im Systems Engineering die verschiedenen genormten Verarbeitungsphasen repräsentiert. Für mehr Details siehe z.B. [EDH11b], [EDH11a]) ist aktuell noch weitgehend unklar, wie denn eine theoretisch adäquate Beschreibung eines menschlichen Analytikers aussehen würde. Aktuell scheint es also so zu sein, dass das ganze Projekt daran hängt, ob überhaupt eine brauchbare theoretische Beschreibung eines menschlichen Psychoanalytikers existiert.

Aus Sicht des Engineerings wäre es allerdings nicht genug, die theoretische Beschreibung eines menschlichen Psychoanalytikers zu haben. Vielmehr müsste man auch den gesamten Verhaltenskontext dazu haben. Dies entspricht in etwa dem gesamten Therapieprozess, innerhalb dessen der Psychoanalytiker nur ein Element ist. Wesentlich dazu gehört der Analysand sowie der konkrete Raum, in dem beide, der Psychoanalytiker und der Analysand, agieren. Im Bild 5 wird dies angedeutet. Bevor der
Ingenieur das Modell eines maschinellen Psychoanalytikers entwerfen würde, würde er eine hinreichend ausführliche Beschreibung des gesamten Therapieprozesses generieren als textbasierte Geschichte, als mathematischer Graph, als Bildergeschichte (Comic) sowie darauf aufbauend als komplette Simulation des Prozesses, allerdings ohne die inneren Details der beteiligten Akteure Psychoanalytiker und Analysand. Diese Modelle mit inneren Zuständen und Verhaltensfunktionen würden erst unter Angabe des Prozesses generiert.

V. FORTSETZUNG

Es bleibt also spannend, wie diese Geschichte sich weiter entwickelt. Die Werkstattgruppe will auf jeden Fall noch eine Sitzung der Philosophiewerkstatt diesem Thema spendieren.

Im Moment sieht es so aus, als ob das Problem, einen maschinellen Psychoanalytiker zu bauen, zunächst daran hängt, überhaupt eine brauchbare theoretische Beschreibung von dem zu bekommen,  was denn die Psychoanalyse unter einem Psychoanalytiker versteht. Mit einer geeigneten theoretischen Beschreibung in der Hand wäre es für die Ingenieure reine Routine, daraus eine funktionierende Maschine
zu bauen, und zwar eine, die genau das tut, was man erwartet. So könnte es aktuell erscheinen …. aber hier gibt es einige sehr vertrackte Fallstricke .. es wird umso spannender, je weiter man in das Thema vordringt …

VI. ANHANG : GEDANKENSKIZZE VOM 28.J ANUAR 2018

Bild 6 repräsentiert viele spezielle Aspekte des Dialoges zwischen Psychoanalytiker und Analysand in einer Therapie.

Gedankenskizze aus dem Werkstattgespräch vom 28.Januar 2018

Gedankenskizze aus dem Werkstattgespräch vom 28.Januar 2018

QUELLEN

[EDH11a] Louwrence Erasmus and Gerd Doeben-Henisch. A theory of the system engineering management processes. In 9th IEEE AFRICON Conference. IEEE, 2011.
[EDH11b] Louwrence Erasmus and Gerd Doeben-Henisch. A theory of the system engineering process. In ISEM 2011 International Conference. IEEE, 2011.

KONTEXTE

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EINLADUNG zur PHILOSOPHIEWERKSTATT: PSYCHOANALYSE DURCH ROBOTER? So, 28.Jan.2018, 15:00h, im INM (Frankfurt)

THEMA

Ausgehend von den Themenvorschlägen von der letzten Philosophiewerkstatt am 28.November 2017 und den beginnenden Gesprächen zwischen Jürgen Hardt (Psychoanalytiker) und Gerd Doeben-Henisch (Wissenschaftsphilosoph, KI-Forscher) zum Thema ‚Kann der Psychoanalytiker durch einen intelligenten Roboter ersetzt werden?‘ wird für das Treffen am So, 28.Januar 2018 als Thema (leicht salopp formuliert) „Psychoanalyse durch Roboter?“ gewählt.

Zwar glauben alle einschlägigen Experten im Feld der Psychoanalyse bislang, dass solch ein Zukunftsszenarium für lange Zeit nicht möglich sein wird, vielleicht ist es sogar grundsätzlich nicht möglich, aber philosophisches und wissenschaftliches Denken hört nicht bei herrschenden Meinungen auf, sondern fängt genau da an.

Da die Analyse des Verhältnisses zwischen einem Psychoanalytiker als Akteur und einem einem Patienten als Akteur   kaum umhin können wird, auch die Frage nach dem zugrunde liegenden Menschenbild anzusprechen,  darf man davon ausgehen, dass sich die Themenwünsche von der letzten Philosophiewerkstatt  in diesem Diskurskontext alle wiederfinden werden.

WO

INM – Institut für Neue Medien, Schmickstrasse 18, 60314 Frankfurt am Main (siehe Anfahrtsskizze). Parken: Vor und hinter dem Haus sowie im Umfeld gut möglich.

WER

Moderation: Prof.Dr.phil Dipl.theol Gerd Doeben-Henisch (Frankfurt University of Applied Sciences, Mitglied im Vorstand des Instituts für Neue Medien)

ZEIT

Beginn 15:00h, Ende 18:00h. Bitte unbedingt pünktlich, da nach 15:00h kein Einlass.

ESSEN & TRINKEN

Es gibt im INM keine eigene Bewirtung. Bitte Getränke und Essbares nach Bedarf selbst mitbringen (a la Brown-Bag Seminaren)

EREIGNISSTRUKTUR

Bis 15:00h: ANKOMMEN

15:00 – 15:40h GEDANKEN ZUM EINSTIEG (Erste Deutungsversuche von Gerd Doeben-Henisch aus Sicht der Wissenschaftsphilosophie, dann Gegenrede, Kommentierungen von Jürgen Hardt aus Sicht der Psychoanalyse)

15:40 – 16:30h: GEMEINSAMER DISKURS ALLER (Fragen, Kommentare…, mit Gedankenbild/ Mindmap)

16:30 – 16:40h PAUSE

16:40– 17:00h: Zeit zum INDIVIDUELLEN FÜHLEN (manche nennen es Meditation, individuell, freiwillig)

17:00 – 17:10h: ASSOZIATIONEN INDIVIDUELL (privat)

17:10 – 17:50h: Zweite GESPRÄCHSRUNDE (Mit Gedankenbild/ Mindmap)

17:50– 18:00h: AUSBLICK, wie weiter

Ab 18:00h: VERABSCHIEDUNG VOM ORT

Irgendwann: BERICHT(e) ZUM TREFFEN, EINZELN, IM BLOG (wäre schön, wenn)

Irgendwann: KOMMENTARE ZU(M) BERICHT(en), EINZELN, IM BLOG (wäre schön, wenn)

KONTEXTE

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Mit freundlichen Grüßen,

Gerd Doeben-Henisch

WAHRHEIT ALS UNABDINGBARER ROHSTOFF EINER KULTUR DER ZUKUNFT

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 20.Nov. 2017
URL: cognitiveagent.org
Email: info@cognitiveagent.org
Autor: cagent
Email: cagent@cognitiveagent.org

ÜBERSICHT


I Zukunft als Politischer Zankapfel 1
II Wahrheit als Chance 2
III Wahrheit als Betriebssystem einer Kultur  2
III-A Überwindung des Augenblicks . . . .2
III-B Das ’Äußere’ als ’Inneres’ . . . . . .2
III-C Das ’Innere’ als ’Außen’ und als ’Innen’ 3
III-D Fähigkeit zur Wahrheit . . . . . . . . 3
III-E Bindeglied Sprache . . . . . . . . . . 4
IV Wahrheit durch Sprache? 4
V Wahrheit in Freiheit 5
VI Energie 5
VII Wahrheit durch Spiritualität 6
VIII Intelligente Maschinen 7
IX Der homo sapiens im Stress-Test 8
X ’Heilige’ Roboter 8
XI Singularität(en) 9
XII Vollendung der Wissenschaften 10
Quellen: 11

 

ZUSAMMENFASSUNG

Nachdem es in diesem Blog schon zahlreiche
Blogbeiträge zum Thema Wahrheit gab, geht es in diesem
Beitrag um die wichtige Ergänzung, wie Wahrheit mit einer
Kultur der Zukunft zusammenspielt. Hier wird aufgezeigt,
dass eine Kultur der Zukunft ohne Wahrheit unmöglich
ist. Wahrheit ist der entscheidende, absolut unabdingbare
Rohstoff für eine Kultur der Zukunft.

Für den vollständigen Text siehe das PDF-Dokument.

KONTEXT BLOG

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SEMIOTIK UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ. EIN VIELVERSPRECHENDES TEAM. Nachschrift eines Vortrags an der Universität Passau am 22.Okt.2015

KONTEXT

  1. Im Rahmen der interdisziplinären Ringvorlesung Grenzen (Wintersemester 2015/16) an der Universität Passau (organisiert von der Deutsche Gesellschaft für Semiotik (DGS) e.V. in Kooperation mit der Professur für Neuere deutsche Literaturwissenschaft und Mediensemiotik (Prof. Dr. Jan-Oliver Decker und Dr. Stefan Halft) hatte ich einen Vortrag angenommen mit dem Titel Semiotik und künstliche Intelligenz. Ein vielversprechendes Team. Wie immer halte ich Vorträge immer zu Fragen, die ich bis dahin noch nicht ausgearbeitet hatte und nutze diese Herausforderung, es dann endlich mal zu tun.
  2. Die Atmosphäre beim Vortrag war sehr gut und die anschließenden Gespräche brachte viele interessanten Aspekte zutage, was wir im Rahmen der DGS noch tun sollten/ könnten, um das Thema weiter zu vertiefen.

MOTIV – WARUM DIESES THEMA

  1. Angesichts der vielfältigen Geschichte der Semiotik könnte man natürlich ganze Abende nur mit Geschichten über die Semiotik füllen. Desgleichen im Fall der künstlichen Intelligenz [KI]. Der Auslöser für das Thema war dann auch der spezielle Umstand, dass im Bereich der KI seit etwa den 80iger Jahren des 20.Jahrhunderts in einigen Forschungsprojekten das Thema Semiotik ganz neu auftaucht, und nicht als Randthema sondern verantwortlich für die zentralen Begriffe dieser Forschungen. Gemeint sind die berühmten Roboterexperimente von Luc Steels (ähnlich auch aufgegriffen von anderen, z.B. Paul Vogt) (siehe Quellen unten).
  2. Unter dem Eindruck großer Probleme in der klassischen KI, die aus einem mangelnden direkten Weltbezug resultierten (das sogenannte grounding Problem) versuchte Steels, Probleme des Zeichen- und Sprachlernens mit Hilfe von Robotern zu lösen, die mit ihren Sensoren direkten Kontakt zur empirischen Welt haben und die mit ihren Aktoren auch direkt auf die Welt zurück wirken können. Ihre internen Verarbeitungsprozesse können auf diese Weise abhängig gemacht werden (eine Form von grounding) von der realen Welt (man spricht hier auch von embodied intelligence).
  3. Obwohl Steels (wie auch Vogt) auf ungewöhnliche Weise grundlegende Begriffe der Semiotik einführen, wird dieser semiotische Ansatz aber nicht weiter reflektiert. Auch findet nicht wirklich eine Diskussion des Gesamtansatzes statt, der aus dieser Kombination von Semiotik und Robotik/ KI entsteht bzw. entstehen könnte. Dies ist schade. Der Vortrag Semiotik und künstliche Intelligenz. Ein vielversprechendes Team stellt einen Versuch dar, heraus zu arbeiten, warum die Kombination Semiotik und KI nicht nur Sinn macht, sondern eigentlich das Zeug hätte, zu einem zentralen Forschungsparadigma für die Zukunft zu werden. Tatsächlich liegt dem Emerging Mind Projekt, das hier im Blog schon öfters erwähnt wurde und am 10.November 2015 offiziell eröffnet werden wird, genau dieses Semiotik-KI-Paradigma zugrunde.

WELCHE SEMIOTIK?

  1. Wer Wörterbücher zur Semiotik aufschlägt (z.B. das von Noeth 2000), wird schnell bemerken, dass es eine große Vielfalt von Semiotikern, semiotischen Blickweisen, Methoden und Theorieansätze gibt, aber eben nicht die eine große Theorie. Dies muss nicht unbedingt negativ sein, zumal dann nicht, wenn wir ein reiches Phänomen vor uns haben, das sich eben einer einfachen Theoriebildung widersetzt. Für die Praxis allerdings, wenn man Semiotik in einer realen Theoriebildung einsetzen möchte, benötigt man verbindliche Anknüpfungspunkte, auf die man sich bezieht. Wie kann man solch eine Entscheidung motivieren?
  2. Aus der Sicht der Wissenschaftsphilosophie biete es sich an, die unterschiedlichen Zugangsweisen zur Erfahrung und und Beschreibung von Wirklichkeit als quasi Koordinatensystem zu wählen, diesem einige der bekanntesten semiotischen Ansätze zu zuordnen und dann zu schaue, welche dieser semiotischen Positionen der Aufgabenstellung am nächsten kommen. Von einer Gesamttheorie her betrachtet sind natürlich alle Ansätze wichtig. Eine Auswahl bzw. Gewichtung kann nur pragmatische Gründe haben.

ZUGÄNGE ZUR WIRKLICHKEIT

  1. Grundsätzlich gibt es aus heutiger Sicht zwei Zugangsweisen: über den intersubjektiven (empirischen) Bereich und über das subjektive Erleben.
  2. Innerhalb des empirischen Bereichs gab es lange Zeit nur den Bereich des beobachtbaren Verhaltens [SR] (in der Psychologie) ohne die inneren Zustände des Systems; seit ca. 50-60 Jahren eröffnen die Neurowissenschaften auch einen Zugriff auf die Vorgänge im Gehirn. Will man beide Datenbereiche korrelieren, dann gerät man in das Gebiet der Neuropsychologie [NNSR].
  3. Der Zugang zur Wirklichkeit über den subjektiven Bereich – innerhalb der Philosophie auch als phänomenologischer Zugang bekannt – hat den Vorteil einer Direktheit und Unmittelbarkeit und eines großen Reichtums an Phänomenen.
  4. Was den meisten Menschen nicht bewusst ist, ist die Tatsache, dass die empirischen Phänomene nicht wirklich außerhalb des Bewusstseins liegen. Die Gegenstände in der Zwischenkörperzone (der empirische Bereich) sind als Gegenstände zwar (was wir alle unterstellen) außerhalb des Bewusstseins, aber die Phänomene, die sie im Bewusstsein erzeugen, sind nicht außerhalb, sondern im Bewusstsein. Das, was die empirischen Phänomene [PH_em] von den Phänomenen, unterscheidet, die nicht empirisch [PH_nem] sind, ist die Eigenschaft, dass sie mit etwas in der Zwischenkörperwelt korrespondieren, was auch von anderen Menschen wahrgenommen werden kann. Dadurch lässt sich im Falle von empirischen Phänomenen relativ leicht Einigkeit zwischen verschiedenen Kommunikationsteilnehmern über die jeweils korrespondierenden Gegenstände/ Ereignisse erzielen.
  5. Bei nicht-empirischen Phänomenen ist unklar, ob und wie man eine Einigkeit erzielen kann, da man nicht in den Kopf der anderen Person hineinschauen kann und von daher nie genau weiß, was die andere Person meint, wenn sie etwas Bestimmtes sagt.
  6. Die Beziehung zwischen Phänomenen des Bewusstseins [PH] und Eigenschaften des Gehirns – hier global als NN abgekürzt – ist von anderer Art. Nach heutigem Wissensstand müssen wir davon ausgehen, dass alle Phänomene des Bewusstseins mit Eigenschaften des Gehirns korrelieren. Aus dieser Sicht wirkt das Bewusstsein wie eine Schnittstelle zum Gehirn. Eine Untersuchung der Beziehungen zwischen Tatsachen des Bewusstseins [PH] und Eigenschaften des Gehirns [NN] würde in eine Disziplin fallen, die es so noch nicht wirklich gibt, die Neurophänomenologie [NNPH] (analog zur Neuropsychologie).
  7. Der Stärke des Bewusstseins in Sachen Direktheit korrespondiert eine deutliche Schwäche: im Bewusstsein hat man zwar Phänomene, aber man hat keinen Zugang zu ihrer Entstehung! Wenn man ein Objekt sieht, das wie eine Flasche aussieht, und man die deutsche Sprache gelernt hat, dann wird man sich erinnern, dass es dafür das Wort Flasche gibt. Man konstatiert, dass man sich an dieses Wort in diesem Kontext erinnert, man kann aber in diesem Augenblick weder verstehen, wie es zu dieser Erinnerung kommt, noch weiß man vorher, ob man sich erinnern wird. Man könnte in einem Bild sagen: das Bewusstsein verhält sich hier wie eine Kinoleinwand, es konstatiert, wenn etwas auf der Leinwand ist, aber es weiß vorher nicht, ob etwas auf die Leinwand kommen wird, wie es kommt, und nicht was kommen wird. So gesehen umfasst das Bewusstsein nur einen verschwindend kleinen Teil dessen, was wir potentiell wissen (können).

AUSGEWÄHLTE SEMIOTIKER

  1. Nach diesem kurzen Ausflug in die Wissenschaftsphilosophie und bevor hier einzelne Semiotiker herausgegriffen werden, sei eine minimale Charakterisierung dessen gegeben, was ein Zeichen sein soll. Minimal deshalb, weil alle semiotischen Richtungen, diese minimalen Elemente, diese Grundstruktur eines Zeichens, gemeinsam haben.
  2. Diese Grundstruktur enthält drei Komponenten: (i) etwas, was als Zeichenmaterial [ZM] dienen kann, (ii) etwas, das als Nichtzeichenmaterial [NZM] fungieren kann, und (iii) etwas, das eine Beziehung/ Relation/ Abbildung Z zwischen Zeichen- und Nicht-Zeichen-Material in der Art repräsentiert, dass die Abbildung Z dem Zeichenmaterial ZM nicht-Zeichen-Material NZM zuordnet. Je nachdem, in welchen Kontext man diese Grundstruktur eines Zeichens einbettet, bekommen die einzelnen Elemente eine unterschiedliche Bedeutung.
  3. Dies soll am Beispiel von drei Semiotikern illustriert werden, die mit dem zuvor charakterisierten Zugängen zur Wirklichkeit korrespondieren: Charles William Morris (1901 – 1979), Ferdinand de Saussure (1857-1913) und Charles Santiago Sanders Peirce (1839 – 1914) .
  4. Morris, der jüngste von den Dreien, ist im Bereich eines empirischen Verhaltensansatzes zu positionieren, der dem verhaltensorientierten Ansatz der modernen empirischen Psychologie nahe kommt. In diesem verhaltensbasierten Ansatz kann man die Zeichengrundstruktur so interpretieren, dass dem Zeichenmaterial ZM etwas in der empirischen Zwischenwelt korrespondiert (z.B. ein Laut), dem Nicht-Zeichen-Material NZM etwas anderes in der empirischen Außenwelt (ein Objekt, ein Ereignis, …), und die Zeichenbeziehung Z kommt nicht in der empirischen Welt direkt vor, sondern ist im Zeichenbenutzer zu verorten. Wie diese Zeichenbeziehung Z im Benutzer tatsächlich realisiert ist, war zu seiner Zeit empirische noch nicht zugänglich und spielt für den Zeichenbegriff auch weiter keine Rolle. Auf der Basis von empirischen Verhaltensdaten kann die Psychologie beliebige Modellannahmen über die inneren Zustände des handelnden Systems machen. Sie müssen nur die Anforderung erfüllen, mit den empirischen Verhaltensdaten kompatibel zu sein. Ein halbes Jahrhundert nach Morris kann man anfangen, die psychologischen Modellannahmen über die Systemzustände mit neurowissenschaftlichen Daten abzugleichen, sozusagen in einem integrierten interdisziplinären neuropsychologischen Theorieansatz.
  5. Saussure, der zweit Jüngste von den Dreien hat als Sprachwissenschaftler mit den Sprachen primär ein empirisches Objekt, er spricht aber in seinen allgemeinen Überlegungen über das Zeichen in einer bewusstseinsorientierten Weise. Beim Zeichenmaterial ZM spricht er z.B. von einem Lautbild als einem Phänomen des Bewusstseins, entsprechend von dem Nicht-Zeichenmaterial auch von einer Vorstellung im Bewusstsein. Bezüglich der Zeichenbeziehung M stellt er fest, dass diese außerhalb des Bewusstseins liegt; sie wird vom Gehirn bereit gestellt. Aus Sicht des Bewusstseins tritt diese Beziehung nur indirekt in Erscheinung.
  6. Peirce, der älteste von den Dreien, ist noch ganz in der introspektiven, phänomenologischen Sicht verankert. Er verortet alle drei Komponenten der Zeichen-Grundstruktur im Bewusstsein. So genial und anregend seine Schriften im einzelnen sind, so führt diese Zugangsweise über das Bewusstsein zu großen Problemen in der Interpretation seiner Schriften (was sich in der großen Bandbreite der Interpretationen ausdrückt wie auch in den nicht selten geradezu widersprüchlichen Positionen).
  7. Für das weitere Vorgehen wird in diesem Vortrag der empirische Standpunkt (Verhalten + Gehirn) gewählt und dieser wird mit der Position der künstlichen Intelligenz ins Gespräch gebracht. Damit wird der direkte Zugang über das Bewusstsein nicht vollständig ausgeschlossen, sondern nur zurück gestellt. In einer vollständigen Theorie müsste man auch die nicht-empirischen Bewusstseinsdaten integrieren.

SPRACHSPIEL

  1. Ergänzend zu dem bisher Gesagten müssen jetzt noch drei weitere Begriffe eingeführt werden, um alle Zutaten für das neue Paradigma Semiotik & KI zur Verfügung zu haben. Dies sind die Begriffe Sprachspiel, Intelligenz sowie Lernen.
  2. Der Begriff Sprachspiel wird auch von Luc Steels bei seinen Roboterexperimenten benutzt. Über den Begriff des Zeichens hinaus erlaubt der Begriff des Sprachspiels den dynamischen Kontext des Zeichengebrauchs besser zu erfassen.
  3. Steels verweist als Quelle für den Begriff des Sprachspiels auf Ludwig Josef Johann Wittgenstein (1889-1951), der in seiner Frühphase zunächst die Ideen der modernen formalen Logik und Mathematik aufgriff und mit seinem tractatus logico philosophicus das Ideal einer am logischen Paradigma orientierten Sprache skizzierte. Viele Jahre später begann er neu über die normale Sprache nachzudenken und wurde sich selbst zum schärfsten Kritiker. In jahrelangen Analysen von alltäglichen Sprachsituationen entwickelte er ein facettenreiches Bild der Alltagssprache als ein Spiel, in dem Teilnehmer nach Regeln Zeichenmaterial ZM und Nicht-Zeichen-Material NZM miteinander verknüpfen. Dabei spielt die jeweilige Situation als Kontext eine Rolle. Dies bedeutet, das gleiche Zeichenmaterial kann je nach Kontext unterschiedlich wirken. Auf jeden Fall bietet das Konzept des Sprachspiels die Möglichkeit, den ansonsten statischen Zeichenbegriff in einen Prozess einzubetten.
  4. Aber auch im Fall des Sprachspielkonzepts benutzt Steels zwar den Begriff Sprachspiel, reflektiert ihn aber nicht soweit, dass daraus ein explizites übergreifendes theoretisches Paradigma sichtbar wird.
  5. Für die Vision eines neuen Forschungsparadigmas Semiotik & KI soll also in der ersten Phase die Grundstruktur des Zeichenbegriffs im Kontext der empirischen Wissenschaften mit dem Sprachspielkonzept von Wittgenstein (1953) verknüpft werden.

INTELLIGENZ

  1. Im Vorfeld eines Workshops der Intelligent Systems Division des NIST 2000 gab es eine lange Diskussion zwischen vielen Beteiligten, wie man denn die Intelligenz von Maschinen messen sollte. In meiner Wahrnehmung verhedderte sich die Diskussion darin, dass damals nach immer neuen Klassifikationen und Typologien für die Architektur der technischen Systeme gesucht wurde, anstatt das zu tun, was die Psychologie schon seit fast 100 Jahren getan hatte, nämlich auf das Verhalten und dessen Eigenschaften zu schauen. Ich habe mich in den folgenden Jahren immer wieder mit der Frage des geeigneten Standpunkts auseinandergesetzt. In einem Konferenzbeitrag von 2010 (zusammen mit anderen, insbesondere mit Louwrence Erasmus) habe ich dann dafür argumentiert, das Problem durch Übernahme des Ansatzes der Psychologie zu lösen.
  2. Die Psychologie hatte mit Binet (1905), Stern (1912 sowie Wechsler (1939) eine grundsätzliche Methode gefunden hatte, die Intelligenz, die man nicht sehen konnte, indirekt durch Rückgriff auf Eigenschaften des beobachtbaren Verhaltens zu messen (bekannt duch den Begriff des Intelligenz-Quotienten, IQ). Die Grundidee bestand darin, dass zu einer bestimmten Zeit in einer bestimmten Kultur bestimmte Eigenschaften als charakteristisch für ein Verhalten angesehen werden, das man allgemein als intelligent bezeichnen würde. Dies impliziert zwar grundsätzlich eine gewisse Relativierung des Begriffs Intelligenz (was eine Öffnung dahingehend impliziert, dass zu anderen Zeiten unter anderen Umständen noch ganz neue Eigenschaftskomplexe bedeutsam werden können!), aber macht Intelligenz grundsätzlich katalogisierbar und damit messbar.
  3. Ein Nebeneffekt der Bezugnahme auf Verhaltenseigenschaften findet sich in der damit möglichen Nivellierung der zu messenden potentiellen Strukturen in jenen Systemen, denen wir Intelligenz zusprechen wollen. D.h. aus Sicht der Intelligenzmessung ist es egal ob das zu messende System eine Pflanze, ein Tier, ein Mensch oder eine Maschine ist. Damit wird – zumindest im Rahmen des vorausgesetzten Intelligenzbegriffs – entscheidbar, ob und in welchem Ausmaß eine Maschine möglicherweise intelligent ist.
  4. Damit eignet sich dieses Vorgehen auch, um mögliche Vergleiche zwischen menschlichem und maschinellem Verhalten in diesem Bereich zu ermöglichen. Für das Projekt des Semiotk & KI-Paradigmas ist dies sehr hilfreich.

LERNEN

  1. An dieser Stelle ist es wichtig, deutlich zu machen, dass Intelligenz nicht notwendigerweise ein Lernen impliziert und Lernen nicht notwendigerweise eine Intelligenz! Eine Maschine (z.B. ein schachspielender Computer) kann sehr viele Eigenschaften eines intelligenten Schachspielers zeigen (bis dahin, dass der Computer Großmeister oder gar Weltmeister besiegen kann), aber sie muss deswegen nicht notwendigerweise auch lernfähig sein. Dies ist möglich, wenn erfahrene Experten hinreichend viel Wissen in Form eines geeigneten Programms in den Computer eingeschrieben haben, so dass die Maschine aufgrund dieses Programms auf alle Anforderungen sehr gut reagieren kann. Von sich aus könnte der Computer dann nicht dazu lernen.
  2. Bei Tieren und Menschen (und Pflanzen?) gehen wir von einer grundlegenden Lernfähigkeit aus. Bezogen auf das beobachtbare Verhalten können wir die Fähigkeit zu Lernen dadurch charakterisieren, dass ein System bis zu einem Zeitpunkt t bei einem bestimmten Reiz s nicht mit einem Verhalten r antwortet, nach dem Zeitpunkt t aber dann plötzlich doch, und dieses neue Verhalten über längere Zeit beibehält. Zeigt ein System eine solche Verhaltensdynamik, dann darf man unterstellen, dass das System in der Lage ist, seine inneren Zustände IS auf geeignete Weise zu verändern (geschrieben: phi: I x IS —> IS x O (mit der Bedeutung I := Input (Reize, Stimulus s), O := Output (Verhaltensantworten, Reaktion r), IS := interne Zustände, phi := Name für die beobachtbare Dynamik).
  3. Verfügt ein System über solch eine grundlegende Lernfähigkeit (die eine unterschiedlich reiche Ausprägung haben kann), dann kann es sich im Prinzip alle möglichen Verhaltenseigenschaften aneignen/ erwerben/ erlernen und damit im oben beschriebenen Sinne intelligent werden. Allerdings gibt es keine Garantie, dass eine Lernfähigkeit notwendigerweise zu einer bestimmten Intelligenz führen muss. Viele Menschen, die die grundsätzliche Fähigkeit besitzen, Schachspielen oder Musizieren oder Sprachen zu lernen,  nutzen diese ihre Fähigkeiten niemals aus; sie verzichten damit auf Formen intelligenten Verhaltens, die ihnen aber grundsätzlich offen stehen.
  4. Wir fordern also, dass die Lernfähigkeit Teil des Semiotik & KI-Paradigmas sein soll.

LERNENDE MASCHINEN

  1. Während die meisten Menschen heute Computern ein gewisses intelligentes Verhalten nicht absprechen würden, sind sie sich mit der grundlegenden Lernfähigkeit unsicher. Sind Computer im echten Sinne (so wie junge Tiere oder menschliche Kinder) lernfähig?
  2. Um diese Frage grundsätzlich beantworten zu können, müsste man ein allgemeines Konzept von einem Computer haben, eines, das alle heute und in der Zukunft existierende und möglicherweise in Existenz kommende Computer in den charakteristischen Eigenschaften erschöpfend beschreibt. Dies führt zur Vor-Frage nach dem allgemeinsten Kriterium für Computer.
  3. Historisch führt die Frage eigentlich direkt zu einer Arbeit von Turing (1936/7), in der er den Unentscheidbarkeitsbeweis von Kurt Gödel (1931) mit anderen Mitteln nochmals nachvollzogen hatte. Dazu muss man wissen, dass es für einen formal-logischen Beweis wichtig ist, dass die beim Beweis zur Anwendung kommenden Mittel, vollständig transparent sein müssen, sie müssen konstruktiv sein, was bedeutet, sie müssen endlich sein oder effektiv berechenbar. Zum Ende des 19.Jh und am Anfang des 20.Jh gab es zu dieser Fragestellung eine intensive Diskussion.
  4. Turing wählte im Kontrast zu Gödel keine Elemente der Zahlentheorie für seinen Beweis, sondern nahm sich das Verhalten eines Büroangestellten zum Vorbild: jemand schreibt mit einem Stift einzelne Zeichen auf ein Blatt Papier. Diese kann man einzeln lesen oder überschreiben. Diese Vorgabe übersetze er in die Beschreibung einer möglichst einfachen Maschine, die ihm zu Ehren später Turingmaschine genannt wurde (für eine Beschreibung der Elemente einer Turingmaschine siehe HIER). Eine solche Turingmaschine lässt sich dann zu einer universellen Turingmaschine [UTM] erweitern, indem man das Programm einer anderen (sekundären) Turingmaschine auf das Band einer primären Turingmaschine schreibt. Die primäre Turingmaschine kann dann nicht nur das Programm der sekundären Maschine ausführen, sondern kann es auch beliebig abändern.
  5. In diesem Zusammenhang interessant ist, dass der intuitive Begriff der Berechenbarkeit Anfang der 30ige Jahre des 20.Jh gleich dreimal unabhängig voneinander formal präzisiert worden ist (1933 Gödel und Herbrand definierten die allgemein rekursiven Funktionen; 1936 Church den Lambda-Kalkül; 1936 Turing die a-Maschine für ‚automatische Maschine‘, später Turing-Maschine). Alle drei Formalisierungen konnten formal als äquivalent bewiesen werden. Dies führte zur sogenannten Church-Turing These, dass alles, was effektiv berechnet werden kann, mit einem dieser drei Formalismen (also auch mit der Turingmaschine) berechnet werden kann. Andererseits lässt sich diese Church-Turing These selbst nicht beweisen. Nach nunmehr fast 80 Jahren nimmt aber jeder Experte im Feld an, dass die Church-Turing These stimmt, da bis heute keine Gegenbeispiele gefunden werden konnten.
  6. Mit diesem Wissen um ein allgemeines formales Konzept von Computern kann man die Frage nach der generellen Lernfähigkeit von Computern dahingehend beantworten, dass Computer, die Turing-maschinen-kompatibel sind, ihre inneren Zustände (im Falle einer universellen Turingmaschine) beliebig abändern können und damit die Grundforderung nach Lernfähigkeit erfüllen.

LERNFÄHIGE UND INTELLIGENTE MASCHINEN?

  1. Die Preisfrage stellt sich, wie eine universelle Turingmaschine, die grundsätzlich lernfähig ist, herausfinden kann, welche der möglichen Zustände interessant genug sind, um damit zu einem intelligenten Verhalten zu kommen?
  2. Diese Frage nach der möglichen Intelligenz führt zur Frage der verfügbaren Kriterien für Intelligenz: woher soll eine lernfähige Maschine wissen, was sie lernen soll?
  3. Im Fall biologischer Systeme wissen wir mittlerweile, dass die lernfähigen Strukturen als solche dumm sind, dass aber durch die schiere Menge an Zufallsexperimenten ein Teil dieser Experimente zu Strukturen geführt hat, die bzgl. bestimmter Erfolgskriterien besser waren als andere. Durch die Fähigkeit, die jeweils erfolgreichen Strukturen in Form von Informationseinheiten zu speichern, die dann bei der nächsten Reproduktion erinnert werden konnten, konnten sich die relativen Erfolge behaupten.
  4. Turing-kompatible Computer können speichern und kodieren, sie brauchen allerdings noch Erfolgskriterien, um zu einem zielgerichtete Lernen zu kommen.

LERNENDE SEMIOTISCHE MASCHINEN

  1. Mit all diesen Zutaten kann man jetzt lernende semiotische Maschinen konstruieren, d.h. Maschinen, die in der Lage sind, den Gebrauch von Zeichen im Kontext eines Prozesses, zu erlernen. Das dazu notwendige Verhalten gilt als ein Beispiel für intelligentes Verhaltens.
  2. Es ist hier nicht der Ort, jetzt die Details solcher Sprach-Lern-Spiele auszubreiten. Es sei nur soviel gesagt, dass man – abschwächend zum Paradigma von Steels – hier voraussetzt, dass es schon mindestens eine Sprache L und einen kundigen Sprachteilnehmer gibt (der Lehrer), von dem andere Systeme (die Schüler), die diese Sprache L noch nicht kennen, die Sprache L lernen können. Diese Schüler können dann begrenzt neue Lehrer werden.
  3. Zum Erlernen (Training) einer Sprache L benötigt man einen definierten Kontext (eine Welt), in dem Lehrer und Schüler auftreten und durch Interaktionen ihr Wissen teilen.
  4. In einer Evaluationsphase (Testphase), kann dann jeweils überprüft werden, ob die Schüler etwas gelernt haben, und wieviel.
  5. Den Lernerfolge einer ganzen Serie von Lernexperimenten (ein Experiment besteht aus einem Training – Test Paar) kann man dann in Form einer Lernkurve darstellen. Diese zeigt entlang der Zeitachse, ob die Intelligenzleistung sich verändert hat, und wie.
  6. Gestaltet man die Lernwelt als eine interaktive Softwarewelt, bei der Computerprogramme genauso wie Roboter oder Menschen mitwirken können, dann kann man sowohl Menschen als Lehrer benutzen wie auch Menschen im Wettbewerb mit intelligenten Maschinen antreten lassen oder intelligente Maschinen als Lehrer oder man kann auch hybride Teams formen.
  7. Die Erfahrungen zeigen, dass die Konstruktion von intelligenten Maschinen, die menschenähnliche Verhaltensweisen lernen sollen, die konstruierenden Menschen dazu anregen, ihr eigenes Verhalten sehr gründlich zu reflektieren, nicht nur technisch, sondern sogar philosophisch.

EMERGING MIND PROJEKT

  1. Die zuvor geschilderten Überlegungen haben dazu geführt, dass ab 10.November 2015 im INM Frankfurt ein öffentliches Forschungsprojekt gestartet werden soll, das Emerging Mind Projekt heißt, und das zum Ziel hat, eine solche Umgebung für lernende semiotische Maschinen bereit zu stellen, mit der man solche semiotischen Prozesse zwischen Menschen und lernfähigen intelligenten Maschinen erforschen kann.

QUELLEN

  • Binet, A., Les idees modernes sur les enfants, 1909
  • Doeben-Henisch, G.; Bauer-Wersing, U.; Erasmus, L.; Schrader,U.; Wagner, W. [2008] Interdisciplinary Engineering of Intelligent Systems. Some Methodological Issues. Conference Proceedings of the workshop Modelling Adaptive And Cognitive Systems (ADAPCOG 2008) as part of the Joint Conferences of SBIA’2008 (the 19th Brazilian Symposium on Articial Intelligence); SBRN’2008 (the 10th Brazilian Symposium on Neural Networks); and JRI’2008 (the Intelligent Robotic Journey) at Salvador (Brazil) Oct-26 – Oct-30(PDF HIER)
  • Gödel, K. Über formal unentscheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwandter Systeme I, In: Monatshefte Math.Phys., vol.38(1931),pp:175-198
  • Charles W. Morris, Foundations of the Theory of Signs (1938)
  • Charles W. Morris (1946). Signs, Language and Behavior. New York: Prentice-Hall, 1946. Reprinted, New York: George Braziller, 1955. Reprinted in Charles Morris, Writings on the General Theory of Signs (The Hague: Mouton, 1971), pp. 73-397. /* Charles William Morris (1901-1979) */
  • Charles W. Morris, Signication and Signicance (1964)
  • NIST: Intelligent Systems Division: http://www.nist.gov/el/isd/
  • Winfried Noth: Handbuch der Semiotik. 2., vollständig neu bearbeitete Auflage. Metzler, Stuttgart/Weimar 2000
  • Charles Santiago Sanders Peirce (1839-1914) war ein US-amerikanischer Mathematiker, Philosoph und Logiker. Peirce gehort neben William James und John Dewey zu den maßgeblichen Denkern des Pragmatismus; außerdem gilt er als Begründer der modernen Semiotik. Zur ersten Einführung siehe: https://de.wikipedia.org/wiki/Charles Sanders Peirce Collected Papers of Charles Sanders Peirce. Bände I-VI hrsg. von Charles Hartshorne und Paul Weiss, 1931{1935; Bände VII-VIII hrsg. von Arthur W. Burks 1958. University Press, Harvard, Cambridge/Mass. 1931{1958
  • Writings of Charles S. Peirce. A Chronological Edition. Hrsg. vom Peirce Edition Project. Indiana University Press,Indianapolis, Bloomington 1982. (Bisher Bände 1{6 und 8, geplant 30 Bände)
  • Saussure, F. de. Grundfragen der Allgemeinen Sprachwissenschaft, 2nd ed., German translation of the original posthumously publication of the Cours de linguistic general from 1916 by H.Lommel, Berlin: Walter de Gruyter & Co., 1967
  • Saussure, F. de. Course in General Linguistics, English translation of the original posthumously publication of the Cours de linguistic general from 1916, London: Fontana, 1974
  • Saussure, F. de. Cours de linguistique general, Edition Critique Par Rudolf Engler, Tome 1,Wiesbaden: Otto Harrassowitz, 1989 /*This is the critical edition of the dierent sources around the original posthumously publication of the Cours de linguistic general from 1916. */
  • Steels, Luc (1995): A Self-Organizing Spatial Vocabulary. Articial Life, 2(3), S. 319-332
  • Steels, Luc (1997): Synthesising the origins of language and meaning using co-evolution, self-organisation and level formation. In: Hurford, J., C.Knight und M.Studdert-Kennedy (Hrsg.). Edinburgh: Edinburgh Univ. Press.

  • Steels, Luc (2001): Language Games for Autonomous Robots. IEEE Intelligent Systems, 16(5), S. 16-22. Steels, Luc (2003):

  • Evolving grounded Communication for Robots. Trends in Cognitive Science, 7(7), S. 308-312.

  • Steels, Luc (2003): Intelligence with Representation. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 1811(361), S. 2381-2395.

  • Steels, Luc (2008): The symbol grounding problem has been solved, so what’s next?. In M. de Vega, Symbols and Embodiment: Debates on Meaning and Cognition. Oxford: Oxford University Press, S. 223-244.
  • Steels, Luc (2012): Grounding Language through Evolutionary Language Games. In: Language Grounding in Robots. Springer US, S. 1-22.

  • Steels, Luc (2015), The Talking Heads experiment: Origins of words and meanings, Series: Computational Models of Language Evolution 1. Berlin: Language Science Press.
  • Stern, W., Die psychologischen Methoden der Intelligenzprüfung und deren Anwendung an Schulkindern, Leipzig: Barth, 1912

  • Turing, A. M. On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungsproblem. In: Proc. London Math. Soc., Ser.2, vol.42(1936), pp.230-265; received May 25, 1936; Appendix added August 28; read November 12, 1936; corr. Ibid. vol.43(1937), pp.544-546. Turing’s paper appeared in Part 2 of vol.42 which was issued in December 1936 (Reprint in M.DAVIS 1965, pp.116-151; corr. ibid. pp.151-154).(an online version at: http://www.comlab.ox.ac.uk/activities/ieg/elibrary/sources/tp2-ie.pdf, last accesss Sept-30, 2012)

  • Turing, A.M. Computing machinery and intelligence. Mind, 59, 433-460. 1950

  • Turing, A.M.; Intelligence Service. Schriften, ed. by Dotzler, B.; Kittler, F.; Berlin: Brinkmann & Bose, 1987, ISBN 3-922660-2-3

  • Vogt, P. The physical symbol grounding problem, in: Cognitive Systems Research, 3(2002)429-457, Elsevier Science B.V.
  • Vogt, P.; Coumans, H. Investigating social interaction strategies for bootstrapping lexicon development, Journal of Articial Societies and Social Simulation 6(1), 2003

  • Wechsler, D., The Measurement of Adult Intelligence, Baltimore, 1939, (3. Auage 1944)

  • Wittgenstein, L.; Tractatus Logico-Philosophicus, 1921/1922 /* Während des Ersten Weltkriegs geschrieben, wurde das Werk 1918 vollendet. Es erschien mit Unterstützung von Bertrand Russell zunächst 1921 in Wilhelm Ostwalds Annalen der Naturphilosophie. Diese von Wittgenstein nicht gegengelesene Fassung enthielt grobe Fehler. Eine korrigierte, zweisprachige Ausgabe (deutsch/englisch) erschien 1922 bei Kegan Paul, Trench, Trubner und Co. in London und gilt als die offizielle Fassung. Die englische Übersetzung stammte von C. K. Ogden und Frank Ramsey. Siehe einführend Wikipedia-DE: https://de.wikipedia.org/wiki/Tractatus logicophilosophicus*/

  • Wittgenstein, L.; Philosophische Untersuchungen,1936-1946, publiziert 1953 /* Die Philosophischen Untersuchungen sind Ludwig Wittgensteins spätes, zweites Hauptwerk. Es übten einen außerordentlichen Einfluss auf die Philosophie der 2. Hälfte des 20. Jahrhunderts aus; zu erwähnen ist die Sprechakttheorie von Austin und Searle sowie der Erlanger Konstruktivismus (Paul Lorenzen, Kuno Lorenz). Das Buch richtet sich gegen das Ideal einer logik-orientierten Sprache, die neben Russell und Carnap Wittgenstein selbst in seinem ersten Hauptwerk vertreten hatte. Das Buch ist in den Jahren 1936-1946 entstanden, wurde aber erst 1953, nach dem Tod des Autors, veröffentlicht. Siehe einführend Wikipedia-DE: https://de.wikipedia.org/wiki/Philosophische Untersuchungen*/

Eine Übersicht über alle Blogeinträge des Autors cagent nach Titeln findet sich HIER

IST DIE SELBSTVERSKLAVUNG DER MENSCHEN UNTER DIE MASCHINEN EVOLUTIONÄR UNAUSWEICHLICH?

  1. In diesem Blog gab es in der Vergangenheit schon mehrere Einträge (z.B. den ersten großen Beitrag Kann es doch einen künstlichen Geist geben?), die sich mit der Frage beschäftigt haben, inwieweit Maschinen die Lernfähigkeit und die Intelligenz von Menschen erreichen oder sogar übertreffen können.
  2. In vielen wichtigen Punkten muss man diese Frage offensichtlich bejahen, obgleich es bis heute keine Maschine gibt, die das technische Potential voll ausnutzt.
  3. Umso bemerkenswerter ist es, welche Wirkungen Maschinen (Computer) auf die Gesellschaft erzielen können, obgleich sie noch weitab von ihrem Optimum agieren.
  4. In einem Blogeintrag anlässlich eines Vortrags Über Industrie 4.0 und Transhumanismus. Roboter als Volksverdummung? Schaffen wir uns selbst ab? hatte ich noch eine grundsätzlich positive Grundstimmung bzgl. dessen, was auf uns zukommt. Ich schrieb damals:
  5. Das Ganze endet in einem glühenden Plädoyer für die Zukunft des Lebens in Symbiose mit einer angemessenen Technik. Wir sind nicht das ‚Endprodukt‘ der Evolution, sondern nur eine Durchgangsstation hin zu etwas ganz anderem!
  6. Mittlerweile beschleicht mich der Verdacht, dass wir aktuellen Menschen die nächste Phase der Evolution möglicherweise unterschätzen.
  7. Auslöser war der persönliche Bericht eines Managers in einem weltweiten IT-Konzern, der – von Natur aus ein Naturwissenschaftler, ‚knochentrocken‘, immer sachlich, effizient – zum ersten Mal nach vielen Jahren Ansätze von Emotionen zeigte, was die Entwicklung seiner Firma angeht. Die Firma (und nicht nur diese Firma, s.u.) entwickelt seit vielen Jahren ein intelligentes Programm, das eine Unzahl von Datenbanken auswerten kann, und zwar so, dass die Anfrage von Menschen ‚interpretiert‘, die Datenbanken daraufhin gezielt abgefragt und dem anfragenden Menschen dann mitgeteilt werden. Das Ganze hat die Form eines passablen Dialogs. Das Verhalten dieses intelligenten Programms ist mittlerweile so gut, dass anfragende Menschen nicht mehr merken, dass sie ’nur‘ mit einer Maschine reden, und dass die Qualität dieser Maschine mittlerweile so gut ist, dass selbst Experten in vielen (den meisten?) Fällen schlechter sind als diese Maschine (z.B. medizinische Diagnose!). Dies führt schon jetzt dazu, dass diese Beratungsleistung nicht nur nach außen als Dienstleistung genutzt wird, sondern mehr und mehr auch in der Firma selbst. D.h. die Firma beginnt, sich von ihrem eigenen Produkt – einem in bestimmtem Umfang ‚intelligenten‘ Programm – ‚beraten‘ (und damit ‚führen‘?) zu lassen.
  8. Wenn man sich in der ‚Szene‘ umhört (man lese nur den erstaunlichen Wikipedia-EN-Eintrag zu deep learning), dann wird man feststellen, dass alle großen global operierenden IT-Firmen (Google, Microsoft, Apple, Facebook, Baidu und andere), mit Hochdruck daran arbeiten, ihre riesigen Datenbestände mit Hilfe von intelligenten Maschinen (im Prinzip intelligenten Algorithmen auf entsprechender Hardware) dahingehend nutzbar zu machen, dass man aus den Nutzerdaten nicht nur möglichst viel vom Verhalten und den Bedürfnissen der Nutzer zu erfahren, sondern dass die Programme auch immer ‚dialogfähiger‘ werden, dass also Nutzer ’natürlich (= menschlich)‘ erscheinende Dialoge mit diesen Maschinen führen können und die Nutzer (= Menschen) dann zufrieden genau die Informationen erhalten, von denen sie ‚glauben‘, dass es die ‚richtigen‘ sind.
  9. Auf den ersten Blick sieht es so aus, als ob die Manager dieser Firmen dank ihrer überlegenen Fähigkeiten die Firmen technologisch aufrüsten und damit zum wirtschaftlichen Erfolg führen.
  10. Tatsache ist aber, dass allein aufgrund der Möglichkeit, dass man ein bestimmtes Informationsverhalten von Menschen (den aktuellen ‚Kunden‘!) mit einer neuen Technologie ‚bedienen‘ könnte, und dass derjenige, der dies zu ‚erschwinglichen Preisen‘ als erster schafft, einen wirtschaftlichen Erfolg erzielen kann (zu Lasten der Konkurrenz), diese rein gedachte Möglichkeit einen Manager zwingt (!!!), von dieser Möglichkeit Gebrauch zu machen. Tut der Manager es nicht läuft er Gefahr, dass die Konkurrenz es tut, und zwar vor ihm, und dass er dadurch möglicherweise auf dem Markt so geschwächt wird, dass die Firma sich davon u.U. nicht mehr erholt. Insofern ist der Manager (und die ganze Firma) ein Getriebener (!!!). Er kann gar nicht anders!
  11. Das, was den Manager ‚treibt‘, das ist die aktuelle technische Möglichkeit, die sich aufgrund der bisherigen technischen Entwicklung ergeben hat. Für die bisherige technische Entwicklung gilt aber für jeden Zeitpunkt die gleiche Logik: als die Dampfmaschine möglich wurde, hatte nur noch Erfolg, wer sie als erster und konsequent eingesetzt hat; als die Elektrizität verfügbar, nicht anders, dann Radio, Fernsehen, Auto, Computer, ….
  12. Die ‚Manager‘ und ‚Unternehmensgründer‘, die wir zurecht bewundern für ihre Fähigkeiten und ihren Mut (nicht immer natürlich), sind trotz all dieser hervorstechenden Eigenschaften und Leistungen dennoch nicht autonom, nicht freiwillig; sie sind und bleiben Getriebene einer umfassenderen Logik, die sich aus der Evolution als Ganzer ergibt: die Evolution basiert auf dem bis heute nicht erklärbaren Prinzip der Entropie-Umkehr, bei dem freie Energie dazu genutzt wird, den kombinatorischen Raum möglicher neuer Zustände möglichst umfassend abzusuchen, und in Form neuer komplexer Strukturen in die Lage zu versetzen, noch mehr, noch schneller, noch effizienter zu suchen und die Strukturen und Dynamiken der vorfindlichen Welt (Universum) darin zu verstehen.
  13. Während wir im Falle von Molekülen und biologischen Zellen dazu tendieren, diese eigentlich ungeheuren Vorgänge eher herunter zu spielen, da sie quasi unter unserer Wahrnehmungsschwelle liegen, wird uns heute vielleicht dann doch erstmalig, ansatzweise, etwas mulmig bei der Beobachtung, dass wir Menschen, die wir uns bislang für so toll halten, dazu ganze riesige globale Firmen, die für Außenstehende beeindruckend wirken und für Firmenmitglieder wie überdimensionale Gefängnisse (? oder Irrenanstalten?), dass wir ‚tollen‘ Menschen also ansatzweise spüren, dass die wahnwitzige Entwicklung zu immer größeren Metropolen und zu immer intelligenteren Maschinen, die uns zunehmen die Welt erklären (weil wir es nicht mehr schaffen!?), uns dies alles tun lassen, weil der einzelne sich machtlos fühlt und die verschiedenen Chefs auf den verschiedenen Hierarchieebenen total Getriebene sind, die ihre Position nur halten können, wenn sie hinreichend effizient sind. Die Effizienz (zumindest in der freien Wirtschaft) wird jeweils neu definiert durch das gerade Machbare.
  14. Politische Systeme haben zwar immer versucht – und versuchen es auch heute – sich ein wenig vor dem Monster der Innovation abzuschotten, aber dies gelingt, wenn überhaupt, in der Konkurrenz der Gesellschaftssysteme nur für begrenzte Zeiten.
  15. Was wir also beobachten ist, dass die immense Informationsflut, die das einzelne Gehirn hoffnungslos überfordert, Lösungen mit intelligente Maschinen auf den Plan ruft, die das Sammeln, Sortieren, Klassifizieren, Aufbereiten usw. übernehmen und uns Menschen dann auf neue Weise servieren. So betrachtet ist es hilfreich für alle, nützlich, praktisch, Lebensfördernd.
  16. Beunruhigend ist einmal die Art und Weise, das Wie: statt dass es wirklich allen hilft, hat man den Eindruck, dass es die globalen Konzerne sind, die einseitig davon Vorteile haben, dass das bisherige Ideal der Privatheit, Freiheit, Selbstbestimmung, Würde usw. aufgelöst wird zugunsten einer völlig gläsernen Gesellschaft, die aber nur für einige wenige gläsern ist. Demokratische Gesellschaften empfinden dies u.U, stärker als nicht-demokratische Gesellschaften.
  17. Beunruhigend ist es auch, weil wir als Menschen erstmalig merken, dass hier ein Prozess in Gang ist, der eine neue Qualität im Verhältnis Mensch – Technik darstellt. In primitiveren Gesellschaften (und auch noch in heutigen Diktaturen) war es üblich , dass wenige Menschen die große Masse aller anderen Menschen quasi ‚versklavt‘ haben. Unter absolutistischen Herrschern hatten alle einem Menschen zu gehorchen, ob der nun Unsinn redete oder Heil verkündete. Nach den verschiedenen demokratischen Revolutionen wurde dieser Schwachsinn entzaubert und man wollte selbst bestimmen, wie das Leben zu gestalten ist.
  18. In der fortschreitenden Komplexität des Alltags merken wir aber, dass das sich selbst Bestimmen immer mehr vom Zugang zu Informationen abhängig ist und von der kommunikativen Abstimmung mit anderen, die ohne erheblichen technischen Aufwand nicht zu leisten sind. Die dazu notwendigen technischen Mittel gewinnen aber im Einsatz, im Gebrauch eine solche dominante Rolle, dass sie immer weniger nur die neutralen Vermittler von Informationen sind, sondern immer mehr ein Eigenleben führen, das sich ansatzweise und dann immer mehr auch von denen abkoppelt, die diese vermittelnden Technologien einsetzen. Kunden und Dienstleister werden werden gleichzeitig abhängig. Wirtschaftlich können die Dienstleister nicht mehr dahinter zurück und lebenspraktisch ist der Verbraucher, der Kunde immer mehr von der Verfügbarkeit dieser Leistung abhängig. Also treiben beide die Entwicklung zu noch größerer Abhängigkeit von den intelligenten Vermittlern voran.
  19. Eine interessante Entwicklung als Teil der übergreifenden Evolution. Wo führt sie uns hin?
  20. Die Frage ist spannend, da die heute bekannten intelligenten Maschinen noch weitab von den Möglichkeiten operieren, die es real gibt. Die Schwelle ist bislang die Abhängigkeit von den begrenzten menschlichen Gehirnen. Unsere Gehirne tun sich schwer mit Komplexität. Wir brauchen Computer, um größere Komplexität bewältigen zu können, was zu noch komplexeren (für uns Menschen) Computern führt, usw. Dabei haben wir noch lange nicht verstanden, wie die etwa 200 Milliarden einzelne Nervenzellen in unserem Gehirn es schaffen, im Millisekundenbereich miteinander so zu reden, dass all die wunderbaren Leistungen der Wahrnehmens, Denkens, Erinnerns, Bewegens usw. möglich sind.
  21. Heutige Computer haben mittlerweile eine begrenzte lokale Lernfähigkeit realisiert, die ihnen den Zugang zu begrenzter Intelligenz erlaubt. Heutige Computer sind aber weder im lokalen wie im strukturellen voll Lernfähig.
  22. Einige meinen, dass die Zukunft im Sinne von technischer-Singularität zu deuten ist, dass die intelligenten Maschinen dann irgendwann alles übernehmen. Ich wäre mir da nicht so sicher. Das Hauptproblem einer vollen Lernfähigkeit ist nicht die Intelligenz, sondern die Abhängigkeit von geeigneten Präferenzsystemen (Werte, Normen, Emotionen, Bedürfnissen, …). Dieses Problem begegnen wir beim Menschen auf Schritt und Tritt. Die vielen Probleme auf dieser Welt resultieren nicht aus einem Mangel an Intelligenz, sondern aus einem Mangel an geeigneten von allen akzeptierten Präferenzsystemen. Dass Computer die gleichen Probleme haben werden ist den meisten (allen?) noch nicht bewusst, da die Lernfähigkeit der bisherigen Computer noch so beschränkt ist, dass das Problem nicht sichtbar wird. Sobald aber die Lernfähigkeit von Computern zunehmen wird, wird sich dieses Problem immer schärfer stellen.
  23. Das einzige wirklich harte Problem ist jetzt schon und wird in der Zukunft das Werteproblem sein. Die bisherigen Religionen haben unsere Blicke mit vielen falschen Bildern vernebelt und uns im Glauben gelassen, das Werteproblem sei ja gelöst, weil man ja an Gott glaubt (jede Religion tat dies auf ihre Weise). Dieser Glaube ist aber letztlich inhaltsleer und nicht geeignet, die realen Wertprobleme zu lösen.
  24. Man kann nur gespannt sein, wie die Menschheit als Teil des umfassenden Lebensphänomens mit einer immer leistungsfähigeren Technik auf Dauer das Werteproblem lösen wird. Die einzige Hoffnung ruht in der Logik des Prozesses selbst. Der Mensch in seiner unfassbaren Komplexität ist ein Produkt der Evolutionslogik; wir selbst sind weit entfernt davon, dass wir etwas Vergleichbares wie uns selbst schaffen könnten. Darf man also darauf vertrauen, dass die in allem Leben innewohnende Logik der Evolution uns Menschen als Werkzeuge benutzt zu noch mehr Komplexität, in der wir alle kleine Rädchen im Ganzen sind (als was erscheint uns  ein einzelner Mensch in einer 30-Millionen Metropole?)

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INTELLIGENZ, LERNEN, IMPLIZITE WERTE: ZUR BIOTECHNOLOGISCHEN KREATIVITÄT VERURTEILT

EINFÜHRUNG

1. Momentan kreuzen wieder einmal verschiedene Themen ihre Bahnen und die folgenden Zeilen stellen den Versuch dar, einige Aspekt davon festzuhalten.

2. Ein Thema rührt von dem Vortrag am 19.Mai her, bei dem es darum ging, die scheinbare Einfachheit, Begrenztheit und Langsamkeit von uns Menschen angesichts der aktuell rasant erscheinenden Entwicklungen in einen größeren Kontext einzuordnen, in den Kontext der biologischen Entwicklung, und dabei aufzuzeigen, welch fantastisches ‚Produkt‘ der homo sapiens im Kontext des biologischen Lebens darstellt und dass unsere Gegenwart nicht als ein ‚Endpunkt‘ misszuverstehen ist, sondern als eine hochaktive Transitzone in eine Zukunft, die keiner wirklich kennt.

3. Ein anderes Thema rührt her von den neuen Technologien der Informationstheorie, Informatik, Robotik, die unser Leben immer mehr begleiten, umhüllen, durchtränken in einer Weise, die unheimlich werden kann. In den Science-Fiction Filmen der letzten 40-50 Jahren werden die ‚intelligenten Maschinen‘ mehr und mehr zu den neuen Lichtgestalten während der Mensch verglichen mit diesen Visionen relativ ‚alt‘ aussieht.

4. Während viele – die meisten? – dem Akteur homo sapiens momentan wenig Aufmerksamkeit zu schenken scheinen, auf ihn keine ernsthafte Wetten abschließen wollen, traut man den intelligenten Maschinen scheinbar alles zu.

5. Ich selbst liefere sogar (neue) Argumente (in vorausgehenden Artikeln), warum eine Technologie der künstlichen Intelligenz ‚prinzipiell‘ alles kann, was auch biologische Systeme können.

6. In den Diskussionen rund um dieses Thema bin ich dabei verstärkt auf das Thema der ‚impliziten Werte‘ gestoßen, die innerhalb eines Lernprozesses Voraussetzung dafür sind, dass das Lernen eine ‚Richtung‘ nehmen kann. Dieser Punkt soll hier etwas ausführlicher diskutiert werden.

INTELLIGENZ

7. Eine Diskussion über die Möglichkeit von Intelligenz (bzw. dann sogar vielleicht einer Superintelligenz) müsste klären, wie man überhaupt Intelligenz definieren will. Was ‚Intelligenz an sich‘ sein soll, das weiß bis heute niemand. Die einzigen, die seit ca. 100 Jahren einen empirisch brauchbaren Intelligenzbegriff entwickelt haben, das sind die Psychologen. Sie definieren etwas, was niemand kennt, die ‚Intelligenz‘, ganz pragmatisch über einen Katalog von Aufgaben, die ein Kind in einem bestimmten Alter in einer bestimmten Gesellschaft so lösen kann, dass man dieses Kind in dieser Gesellschaft als ‚intelligent‘ bezeichnen würde. Bei einem Menschen mit einem anderen Alter aus einer anderen Gesellschaft kann dieser Aufgabenkatalog ganz andere Ergebnisse liefern.

8. Interessant ist in diesem Zusammenhang, dass Kinder, denen man aufgrund ihres vermessenen Verhaltens einen hohen Intelligenzwert zugeschrieben hat, bei Langzeituntersuchung auch überdurchschnittlich ‚erfolgreich‘ (eine in sich nicht einfache Kategorie) waren. Daraus hat man die Arbeitshypothese abgeleitet, dass das messbare intelligente Verhalten ein Indikator für bestimmte ‚interne Strukturen im Kind‘ ist, die dafür verantwortlich sind, dass das Kind solch ein Verhalten hervorbringen kann. Und es sind genau diese postulierten Ermöglichungsstrukturen für de Intelligenz, die im Kind wirksam sein sollen, wenn es im Laufe seines Lebens ‚erfolgreich‘ ist.

9. Die Ingenieurwissenschaften und die Informatik benutzen Begriffe wie ’smart‘ und ‚intelligent‘ heute fast inflationär, ohne sich in der Regel die Mühe zu machen, ihre technischen Intelligenzbegriffe mit dem psychologischen Intelligenzbegriff abzugleichen. Dies führt zu großen Begriffsverwirrungen und man kann im Falle der technischen Intelligenz in der Regel nicht sagen, in welchem Sinne ein Interface oder eine Maschine ‚intelligent‘ ist, wenn sie technisch ’smart‘ oder ‚intelligent‘ genannt wird.

10. Der berühmt Turing-Test zur Feststellung, ob eine technische Vorrichtung sich in ihrem textbasierten Dialog mit einem Menschen für den beteiligten Menschen als ununterscheidbar zu einem Menschen darstellen kann, ist nach den Standards der Psychologie wenig brauchbar. Die endlosen Diskussionen um den Turing-Test dokumentieren für mich die immer noch anhaltende methodische Verwirrung, die sich im Umfeld des technischen Intelligenzbegriffs findet. Das hohe Preisgeld für den Turing-Test kann die evidenten inhärenten Schwächen des Tests nicht beheben.

11. Wenn wir also über intelligente (oder gar super intelligente) Maschinen reden wollen, sollten wir uns an bekannte, empirisch nachprüfbare und vergleichbare Standards halten, und dies sind die der empirischen Psychologie. Das gleiche gilt auch für den nächsten zentralen Begriff, dem des ‚Lernens‘.

LERNEN

12. Auch bei dem Begriff ‚Lernen‘ finden wir wieder einen inflationären Sprachgebrauch von ‚Lernen‘ in der Informatik, der in keiner Weise mit dem empirischen Begriff des Lernens in den verhaltensorientierten Wissenschaften abgestimmt ist. Was eine ‚intelligente‘ Maschine der Informatik im Vergleich zu biologischen Systemen darstellen soll, ist im allgemeinen Fall unklar. An konkreten Beispielen wie ’schachspielender Computer, ‚Routenplanung‘ für eine Reise, ‚Quizfragen beantworten‘, ‚Gegenstände erkennen‘, gibt es zwar partielle verhaltensorientierte Beschreibungen von ‚maschineller Intelligenz‘, diese sind aber nicht in eine allgemeine verhaltensorientierte Theorie ‚intelligenter Maschinen‘ integriert.

13. In den verhaltensorientierten Wissenschaften wird ‚Lernen‘ über beobachtbares Verhalten definiert. ‚Anhaltende Verhaltensänderungen‘ in ‚Abhängigkeit von bestimmten Umweltereignissen‘ bilden die Anknüpfungspunkte, um im beobachteten System allgemein Zustände anzunehmen, die sich wahrnehmungsabhängig und erinnerungsabhängig ’nachhaltig ändern‘ können. Was genau sich ändert, weiß ein Psychologe nicht, nur dass es geeignete interne Strukturen geben muss, wenn sich ein bestimmtes Verhalten zeigt.

14. Setzt man den Körper als Ermöglichungsstruktur voraus, dann beschränkt sich Lernen auf interne Veränderungen des gegebenen Körpers. Das wäre das ’normale‘ lokale individuelle Lernen. Man kann aber auch die Strukturen eine Körpers selbst als Ergebnis eines Lernprozesses auffassen, dann bezieht sich das Lernen auf den Wandel der Körperstrukturen und -formen und die dafür verantwortlichen (angenommenen) internen Zustände sind z.T. im Reproduktionsmechanismus zu verorten. Insgesamt erscheint das strukturelle Lernen aber als komplexer mehrstufiger Prozess, der Phylogenese, Ontogenese und Epigenese umfasst.

GERICHTETE KREATIVE ENTWICKLUNG

15. Solange ein System sich in seinem Lernen damit beschäftigt, Ereignisse zu identifizieren, zu klassifizieren, Muster zu erfassen, auftretende Beziehungen zu erfassen, so lange ist das Lernen ‚an sich‘ ‚wertfrei‘. Spannender wird es bei ‚Auswahlprozessen‘: womit soll sich ein System beschäftigen: eher A oder eher Nicht-A? Durch Auswahlprozesse bekommt der individuelle Lernprozess eine ‚Richtung‘, einen selektierten Ereignisraum, der sich dann auch in den Wissensstrukturen des Systems widerspiegeln wird. Jede ‚Lerngeschichte‘ korrespondiert auf diese Weise mit einer entsprechenden ‚Wissensstruktur‘. Wenn jemand Weinanbau gelernt hat, aber es gibt keinen Wein mehr, sondern nur noch Handwerk, ist er ‚arbeitslos‘ oder muss ‚umlernen‘. Wer Betriebswirtschaft gelernt hat, aber zu wenig von Qualitätsprozessen versteht, kann erfolgreiche Firmen in den Ruin steuern. Auswahlprozesse realisieren ‚Präferenzen‘: Eher A als Nicht-A. Präferenzen repräsentieren implizit ‚Werte‘: A ist besser/ wichtiger als Nicht-A.

16. Im Falle der biologischen Evolution werden die Präferenzen sowohl vom biologischen Reproduktionsmechanismus geliefert (bis dahin vorhandene Erbinformationen), wie auch durch die herrschende Umgebung, die von bestimmten Körperformen nicht gemeistert werden konnten, von anderen schon. Die in ihren Nachkommen überlebenden Körperformen repräsentierten dann mit ihren Erbinformationen eine von außen induzierte Präferenz, die ‚gespeicherten Präferenzen der Vergangenheit‘ als eine Form von ‚Erinnerung‘, als ‚Gedächtnis‘. Über die ‚Zukunft‘ weiß die biologische Entwicklung nichts! [Anmerkung: Diese Ideen finden sich u.a. auch schon in den Schriften von Stuart Alan Kauffman. Sie ergeben sich aber auch unmittelbar, wenn man mit genetischen Algorithmen arbeitet und die Lernstruktur dieser Algorithmen heraushebt.].

17. Die biologische Entwicklung lebt vielmehr von der – impliziten! – ‚Hoffnung‘, dass die umgebende Welt sich nicht schneller ändert als die gespeicherten Erbinformationen voraussetzen. Da wir heute wissen, dass sich die Welt beständig verändert hat, teilweise sehr schnell oder gar blitzartig (Vulkanausbruch, Asteroidenbeschuss, Erdbeben,…), kann man sich fragen, wie die biologische Evolution es dann geschafft hat, das Leben quasi im Spiel zu halten, ohne etwas über die Zukunft zu wissen? Die Antwort ist eindeutig: durch eine Kombination von Kreativität und von Masse!

18. Die ‚Kreativität‘ ist implizit; die Reproduktion eines neuen Körpers aus vorhandenen genetischen Informationen verläuft auf sehr vielen Ebenen und in sehr vielen aufeinanderfolgenden Phasen. Fasst man diesen ganzen Prozess als eine ‚Abbildung‘ im mathematischen Sinne auf, dann kann man sagen, dass die Zuordnung von Körpern zu Erbinformationen nicht eindeutig ist; aus der gleichen Erbinformation kann rein mathematisch eine nahezu unendlich große Anzahl von ‚Varianten‘ entstehen, mit einem möglichen ‚Variantenkern‘. In der empirischen Welt ist die Varianz erstaunlich gering und der Variantenkern erstaunlich stabil. Aber offensichtlich hat die verfügbare Varianz ausgereicht, um die sich stark verändernden Umgebungsbedingungen bedienen zu können. Voraus zur Zukunft in einer sich verändernden Welt hat man immer nur ein Teilwissen. Das ‚fehlende Wissen‘ muss man sich teuer erkaufen; es gibt nichts zu Nulltarif. Für jedes Leben, das man in der Zukunft erhalten will, muss man einen – nicht leicht genau zu bestimmenden – hohen Einsatz erbringen, in der Hoffnung, dass die Breite des Ansatzes ausreichend ist.

GEGENWART ALS TRANSIT

19. Verglichen mit den Dramen der Vergangenheit könnten uns die ‚Erfolge‘ der Gegenwart dazu verleiten, anzunehmen, dass wir Menschen ‚über dem Berg‘ sind. Dass wir jetzt so langsam alles ‚im Griff‘ haben. Diese Vorstellung könnte sehr sehr trügerisch sein. Denn das Überleben auf der Erde rechnet in Jahrhunderttausenden, Millionen oder gar hunderten von Millionen Jahren. Eine kurzfristige ‚Boomzeit‘ von ein paar Jahrzehnten besagt nichts, außer dass wir feststellen, dass schon in wenigen Jahrzehnten ungeheuer viele biologische Arten ausgestorben sind, viele weitere vom Aussterben bedroht sind, und allein wir Menschen viele zentrale Probleme der Ernährung, des Wassers und der Energie noch keineswegs gelöst haben. Außerdem haben wir nach heutigem Kenntnisstand nicht noch weitere 4 Milliarden Jahre Zeit, sondern höchstens ca. eine Milliarde Jahre, weil dann laut der Physik die Sonne sich aufgrund ihrer Kernfusionsprozess sich soweit ausgedehnt haben wird, dass ein Leben auf der Erde (nach heutigem Kenntnisstand) nicht mehr möglich sein wird.

20. Letztlich dürften wir weiterhin in dieser Position der anzustrebenden Meisterung von etwas ‚Neuem‘ sein, das wir vorab nur partiell kennen. Nur durch ein hinreichendes Maß an Kreativität und hinreichend vielfältigen Experimenten werden wir die Herausforderung meistern können. Jede Form der Festschreibung der Gegenwart als ‚unveränderlich‘ ist mittel- und langfristig tödlich.

BIOLOGIE UND TECHNIK IN EINEM BOOT

21. Aus den vorausgehenden Überlegungen ergeben sich unmittelbar einige weitreichende Folgerungen.

22. Die heute gern praktizierte Trennung von Biologie einerseits und Technologie andererseits erscheint künstlich und irreführend. Tatsache ist, dass die gesamte Technologie aus der Aktivität des biologischen Lebens – speziell durch den homo sapiens – entstanden ist. Etwas Biologisches (der homo sapiens) hat mit Mitteln der Biologie und der vorfindlichen Natur ‚Gebilde‘ geschaffen, die so vorher zwar nicht existiert haben, aber sie sind auch nicht aus dem ‚Nichts‘ entstanden. Sie sind durch und durch ‚biologisch‘, wenngleich – faktisch – mit der übrigen Natur, mit dem bisherigen Ökosystem nicht immer ‚optimal‘ angepasst. Aber die Natur selbst hat millionenfach Systeme erzeugt, die nicht optimal angepasst waren. Die Natur ist ein dynamisches Geschehen, in dem milliardenfach, billionenfach Strukturen generiert werden, die für eine Zukunft gedacht sind, die keiner explizit kennt. Es ist sozusagen ein allgemeines ‚Herantasten‘ an das ‚werdende Unbekannt‘. Wer hier glaubt, die bekannte Gegenwart als ‚Maßstab schlechthin‘ benutzen zu können, irrt schon im Ansatz.

23. Wenn nun ein Teil dieser Natur, der homo sapiens als Realisierung eines biologischen Systems, es durch seine Aktivitäten geschafft hat, seine unmittelbare Lebensumgebung umfassend und zugleich schnell so umzugestalten, dass er als Hauptakteur nun plötzlich als ‚Flaschenhals‘ erscheint, als ‚Bremsklotz‘, dann ist dies zunächst einmal keine ‚Panne‘, sondern ein riesiger Erfolg.

24. Die körperlichen Strukturen des homo sapiens, ein Wunderwerk von ca. 4 Milliarden Jahren ‚Entwicklungsarbeit‘, besitzen eine Substruktur, das Gehirn, das in der Lage ist, die strukturellen Lernprozesse der biologischen Körper in Gestalt lokaler individueller Lernprozesse dramatisch zu beschleunigen. Komplexe Gedächtnisstrukturen, komplexe Begriffsoperationen, Symbolgebrauch, Logik und Mathematik, Rechenmaschinen, Bücher, Computer, Daten-Netzwerke haben dem individuellen Gehirn eine ‚kognitive Verstärkung‘ verpasst, die die Veränderungsgeschwindigkeit des strukturellen Körperlernens von einer Dimension von etwa (optimistischen) 10^5 Jahren auf etwa (pessimistischen) 10^1 Jahren – oder weniger – verkürzt haben. Dies stellt eine absolute Revolution in der Evolution dar.

25. Hand in Hand mit der dramatischen Verkürzung der Lernzeit ging und geht eine dramatische Steigerung der Kooperationsfähigkeit durch Angleichung der Sprache(n), Angleichung der Datenräume, politisch-juristische Absicherung sozialer Räume, Verbesserung der Infrastrukturen für große Zahlen und vielem mehr.

26. Innerhalb von nur etwa 50-100 Jahren ist die Komplexitätsleistung des homo sapiens geradezu explodiert.

27. Bislang sind die neuen (noch nicht wirklich intelligenten) Technologien eindeutig eine Hilfe für den homo sapiens, sich in dieser Welt zurecht zu finden.

28. Wenn man begreift, dass die scheinbare ‚Schwäche‘ des homo sapiens nur die Kehrseite seiner ungeheuren Leistungsfähigkeit sind, sein gesamtes Umfeld dramatisch zu beschleunigen, dann würde die naheliegende Frage eigentlich sein, ob und wie der homo sapiens die neuen Technologien nutzen kann, um seine aktuellen begrenzten körperlichen Strukturen eben mit Hilfe dieser neuen Technologien soweit umzubauen, dass er selbst mit seinen eigenen Gestaltungserfolgen auf Dauer noch mithalten kann (und es ist ja kein Zufall, dass die gesamte moderne Genetik ohne Computer gar nicht existieren würde).

29. Bislang bremsen ‚veraltete‘ Ethiken in den Köpfen der Politik eine dynamische Erforschung der alternativen Strukturräume noch aus. Dies ist bis zu einem gewissen Grad verständlich, da der homo sapiens als ‚Transitwesen‘ sich nicht selbst ruinieren sollte bevor er neue leistungsfähige Strukturen gefunden hat; aber Verbote als grundsätzliche Haltung sind gemessen an der erfolgreichen Logik des Lebens seit 4 Milliarden Jahre grundlegend unethisch, da lebensfeindlich.

30. Auch die heute so ‚trendige‘ Gegenüberstellung von homo sapiens und ‚intelligenten lernenden Maschinen‘ erscheint nach den vorausgehenden Überlegungen wenig wahrscheinlich.

31. Einmal hätten mögliche intelligente Maschinen das gleiche Entwicklungsproblem wie die biologischen Systeme, die ihre Überlebensfähigkeit seit 4 Milliarden Jahre demonstriert haben. Biologische Systeme haben einen ‚mehrlagigen‘ Lernmechanismus‘ ausgebildet, der ‚Kreativität‘ als wesentlichen Bestandteil enthält. Die bisherigen Konzepte für maschinelle Intelligenz sind verglichen damit höchst primitiv. Maschinelle Intelligenz ‚für sich‘ ist auch völlig ortlos, kontextfrei. Als Moment am biologischen Entwicklungsprozess jedoch,in einer symbiotischen Beziehung zu biologischen Systemen, kann künstliche Intelligenz eine maximal hohe Bedeutung gewinnen und kann von den ‚Wertfindungsmechanismen‘ der biologischen Systeme als Teil einer vorfindlichen Natur profitieren.

32. Die Gegenübersetzung von homo sapiens und (intelligenter) Technologie ist ein Artefakt, ein Denkfehler, ein gefährlicher Denkfehler, da er genau die maximale Dynamik, die in einer biotechnologischen Symbiose bestehen kann, behindert oder gar verhindert. Das wäre lebensfeindlich und darin zutiefst unethisch.

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Über Industrie 4.0 und Transhumanismus. Roboter als Volksverdummung? Schaffen wir uns selbst ab?

Vortrag am 19.Mai 2015 im Literaturhaus Frankfurt in der Veranstaltung PR-Slam & Ham 2015

In meiner Präsentation hatte ich eine Reihe von Schaubildern gezeigt, die ich dann mündlich kommentiert habe. Einen geschriebenen Text gab es nicht. Ich habe aber die Erläuterung nochmals ’nachgesprochen‘. Aus den 20 Min sind dann ca. 70 Min geworden. Die Bilder unten bilden das Rückgrat der Geschichte; sie sind nummeriert. Im gesprochenen Text nehme ich auf diese Bilder Bezug.

Das Ganze endet in einem glühenden Plädoyer für die Zukunft des Lebens in Symbiose mit einer angemessenen Technik. Wir sind nicht das ‚Endprodukt‘ der Evolution, sondern nur eine Durchgangsstation hin zu etwas ganz anderem!

 

AUDIODATEI DES KOMMENTARS (70 Minuten! mp3)

Gehirn im Körper mit Bild 1: Bewusstsein - Beobachter

Bild 1: Gehirn im Körper mit Bewusstsein – Beobachter

Bild 2: Gehirn im Körper mit Raum der Phänomene. Empirische und nicht-empirische Phänomene

Bild 2: Gehirn im Körper mit Raum der Phänomene. Empirische und nicht-empirische Phänomene

Bild 3: Korrelation zwischen Gehirn, Bewusstsein und Gedächtnis. Gedächtnis mit Sensorik, Arbeitsgedächtnis und Langzeitgedächtnis

Bild 3: Korrelation zwischen Gehirn, Bewusstsein und Gedächtnis. Gedächtnis mit Sensorik, Arbeitsgedächtnis und Langzeitgedächtnis

Bild 4: Mensch im Alltag, umringt von technischen Schnittstellen die mit digitalisierten weltausschnitten verbinden können: viel. schnell, komplex

Bild 4: Mensch im Alltag, umringt von technischen Schnittstellen die mit digitalisierten weltausschnitten verbinden können: viel. schnell, komplex

Bild 5: Menge von Komplexitätsereignissen bisher; Explosion in der Gegenwart

Bild 5: Menge von Komplexitätsereignissen bisher; Explosion in der Gegenwart

Bild 6: Konkrete Zahlen zum vorhergehenden Schaubild mit den Komplexitätsereignissen

Bild 6: Konkrete Zahlen zum vorhergehenden Schaubild mit den Komplexitätsereignissen

Bild 7: Biologischer Reproduktion als Quelle der Kreativität für neue Strukturen

Bild 7: Biologischer Reproduktion als Quelle der Kreativität für neue Strukturen

Bild 8: Struktur der biologischen Reproduktion in 1-zu-1 Isomorphie zur Struktur eines Automaten (Turingmaschine)

Bild 8: Struktur der biologischen Reproduktion in 1-zu-1 Isomorphie zur Struktur eines Automaten (Turingmaschine)

Die Vision, die in dem Audiobeitrag gegen Ende entwickelt wird, soll in dem Emerging-Mind Projekt konkret umgesetzt werden, als Impuls, als Anstoß, als Provokation, als Community, die sich mit dem Thema philosophisch, wissenschaftlich, künstlerisch und theologisch auseinandersetzt.

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