Relektüre von Edelman 1992: Welche Theorie von was?

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062, 5.Dez. 2018
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Autor: Gerd Doeben-Henisch
Email: gerd@doeben-henisch.de

Gerald M.Edelman, Bright Air, Brilliant Fire. On the Matter of the Mind, New York: 1992, Basic Books

 

DAS PROBLEM

Bei der Relektüre von Edelman (siehe Überblick über alle bisherigen Beiträge HIER) stellt sich die Frage, um welche Theorie es hier überhaupt geht?

Es ist ein großes Verdienst von Edelman, dass er versucht, die Gehirnforschung nicht isoliert zu betrachten, sondern sehr wohl im Kontext von Bewusstsein und Verhalten, sehr wohl auch im Kontext einer Evolution des Lebens bzw. auch im Kontext von ontogenetischen Wachstumsprozessen. Als wäre dies noch nicht genug, stellt er gelegentlich auch explizite philosophische Überlegungen an oder wagt sich vor in den Bereich des Engineering, insofern er konkrete materielle Modelle von Gehirnen baut (mittels künstlicher neuronaler Netze), um die Plausibilität seiner Überlegungen zum Gehirn zu überprüfen. Nimmt man all dies ernst, dann findet man sich unversehens in einer Situation wieder, wo man nicht mehr so richtig weiß, um ‚welche Theorie von was‘ es hier eigentlich geht.

PANORAMA VON PHÄNOMENEN

Vom BigBang zum homo sapiens, reflektiert in einer Vielzahl von Einzelwissenschaften

Vom BigBang zum homo sapiens, reflektiert in einer Vielzahl von Einzelwissenschaften

Versucht man die vielen Aspekte irgendwie zu ‚ordnen‘, die im Buch von Edelman aufscheinen, dann eröffnet sich ein breites Panorama von Phänomenen, die alle ineinander greifen (siehe Schaubild), und die – strenggenommen – auch genauso, in diesem dynamischen Zusammenhang, zu betrachten sind, will man die Eigenart dieser Phänomene ‚voll‘ erfassen.

Eigentlich geht es Edelman um ein besseres Verständnis des ‚Gehirns‘. Doch kommt das Gehirn ja schon im Ansatz nicht alleine, nicht isoliert vor, sondern als Teil eines übergeordneten ‚Körpers‘, der von außen betrachtet (Dritte-Person Perspektive) ein dynamisches ‚Verhalten‘ erkennen lässt. Dieses Verhalten ist – im Fall des homo sapiens, also in unserem Fall als Menschen – nicht isoliert, sondern ist sowohl durch ‚Kommunikation‘ mit anderen Menschen ‚vernetzt‘ als auch durch vielfältige Formen von Interaktionen mit einer Welt der Objekte, von Artefakten, von Maschinen, und heute sogar ‚programmierbaren Maschinen‘, wobei letztere ein Verhalten zeigen können, das zunehmend dem menschliche Verhalten ‚ähnelt‘. Ferner konstatieren wir im Fall des homo sapiens in der Ersten-Person Perspektive noch etwas, das wir ‚Bewusstsein‘ nennen, das sich aber nur schwer in seiner Beschaffenheit kommunizieren lässt.

WISSENSCHAFTLICHE DISZIPLINEN

Im Versuch, die Vielfalt der hier beobachtbaren Phänomene beschreiben zu können, hat sich eine Vielzahl von Disziplinen herausgebildet, die sich — neben der Sonderstellung der Philosophie — als ‚wissenschaftliche Disziplinen‘ bezeichnen. ‚Wissenschaftlich‘ heißt hier in erster Linie, dass man die Phänomene des Gegenstandsbereichs nach zuvor vereinbarten Standards reproduzierbar ‚misst‘ und man nur solche so vermessenen Phänomene als Basis weitergehender Überlegungen akzeptiert. Das Paradoxe an dieser Situation ist – was Edelman auf S.114 auch notiert –, dass sich dieses wissenschaftliche Paradigma nur umsetzen lässt, wenn man Beobachter mit Bewusstsein voraussetzt, dass man aber zugleich im Ergebnis der Messung und der Überlegungen von dem ermöglichenden Bewusstsein (samt Gehirn) abstrahiert.

PHILOSOPHIE FÜR DEN ‚REST‘

Eine Konsequenz dieser ‚Abstraktion von den Voraussetzungen‘ ist, dass ein Wissenschaftler letztlich keine Möglichkeit hat, in ‚offizieller‘ Weise, über sich selbst, über sein  Tun, und speziell auch nicht über die Voraussetzungen seines Tuns, zu sprechen. Ein solches sich selbst reflektierende Denken und Sprechen bleibt damit der Philosophie überlassen, die als solche bei der Entstehung der empirischen Wissenschaften offiziell vom Wissenschaftsbetrieb ausgeschlossen wurde. Als Wissenschaftsphilosophie hat die Philosophie zwar immer wieder versucht, sich dem empirischen Wissenschaftsbetrieb offiziell anzunähern, aber bis heute ist das Verhältnis von empirischen Wissenschaften und (Wissenschafts-)Philosophie aus Sicht der empirischen Wissenschaften ungeklärt. Für die empirischen Wissenschaften wundert dies nicht, da sie sich von ihrem methodischen Selbstverständnis her auf ihre isolierte Betrachtungsweisen verpflichtet haben und von diesem Selbstverständnis her sich jeder Möglichkeit beraubt haben, diese Isolation mit den typischen wissenschaftlichen Bordmitteln aufzubrechen. Allerdings produziert dieses ’selbst isolierende Paradigma‘ immer mehr Einzeldisziplinen ohne erkennbaren Zusammenhang! Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wann sich diese Explosion der nicht-integrierten Einzelbilder selbst zerstört.

ANSPRUCH, ALLES ZU ERKLÄREN

Die Wissenschaften selbst, allen voran die Physik, kennen sehr wohl den Anspruch, mit ihrer Arbeit letztlich ‚alles aus einer Hand‘ zu erklären (z.B. formuliert als ‚Theory of Everything (ToE)‘ oder mit dem Begriff der ‚Weltformel‘), doch sowohl die konkrete Realität als auch grundlegende philosophische und meta-theoretische Untersuchungen legen eher den Schluss nahe, dass dies vom Standpunkt einer einzelnen empirischen Wissenschaft aus, nicht möglich ist.

VISION EINES RATIONALEN GESAMT-RAHMENS

Um also die Vielfalt der einzelnen wissenschaftlichen Disziplinen zu bewahren, mehr noch, um sie in ihren inhaltlichen und methodischen Beschränkungen untereinander transparent und verständlich zu machen, wird man die (philosophische) Arbeitshypothese aufstellen müssen, dass die Rationalität der Einzelwissenschaften letztlich nur aufrecht erhalten werden kann, wenn man sowohl für jede Einzelwissenschaft wie auch für ihr Zusammenspiel eine rationale Begründung sichtbar machen kann, die für alle ‚gilt‘. Ein solcher Rationalitätsanspruch ist nicht zu verwechsel mit der alten Idee einer einzelwissenschaftlichen ‚Weltformel‘ oder einer einzelwissenschaftlichen ‚Theory of Everything‘. Eher eignet sich hier das Paradigma einer kritischen Philosophie von Kant, die nach der Voraussetzung für den Wahrheitsanspruch einer Theorie fragt. Während Kant allerdings die Frage nach den Voraussetzungen bei den Grenzen des Bewusstseins mangels verfügbarem Wissens enden lassen musste, können wir heute – auch Dank der Arbeiten von Edelman und anderen – diese Grenzen weiter hinausschieben, indem wir die Voraussetzungen des Bewusstseins einbeziehen. Eine solche bewusste Erweiterung der philosophischen Frage nach den Voraussetzungen des menschlichen Erkennens über die Grenzen des Bewusstseins hinaus führt dann nicht nur zum ermöglichenden Gehirn und dem zugehörigen Körper, sondern geht dann weiter zur umgebenden Welt und ihrer Dynamik, die sich im Evolutionsgeschehen und in der Entstehung des bekannten Universums zeigt.

PHILOSOPHIE UND WISSENSCHAFTEN

Die schon immer nicht leichte Aufgabe des philosophischen Denkens wird mit diesen methodischen Erweiterungen keinesfalls einfacher, sondern erheblich schwieriger. Andererseits muss die Philosophie diese Reflexionsarbeit nicht mehr alleine leisten, sondern sie kann die ganze Fülle der einzelwissenschaftlichen Arbeiten aufgreifen, um sie dann in einem gemeinsamen Rationalitätsrahmen neu anzuordnen.

Beispiele für Integrationsbemühungen gibt es sogar seitens der Einzelwissenschaften, wenngleich meistens methodisch wenig überzeugend. So versuchen Gehirnforscher schon seit vielen Jahren Zusammenhänge zwischen messbaren Aktivitäten des Gehirns und des beobachtbaren Verhaltens (unter dem Label ‚Neuropsychologie‘) oder zwischen messbaren Aktivitäten des Gehirns und Erlebnissen des Bewusstseins (kein wirkliches Label; man würde ‚Neurophänomenologie‘ erwarten) heraus zu finden. Bislang mit begrenztem Erfolg.

Bei aller Problematik im Detail kann es aber nur darum gehen, die ungeheure Vielfalt der Phänomene, wie sie die Einzelwissenschaften bislang zutage gefördert haben, vor-sortiert in einer Vielzahl von Arbeitshypothesen, Modellen und Theoriefragmenten, in einen von allen akzeptierbaren Rationalitätsrahmen einordnen zu können, der eine Gesamt-Theorie reflektiert, die als solche möglicherweise immer unvollendet bleiben wird

WOMIT FANGEN WIR AN?

Damit stellt sich ganz praktisch die Frage, wo und wie soll man anfangen? Das Buch von Edelman kann erste Hinweise liefern.

  1. KEINE WISSENSINSELN: Am Beispiel des homo sapiens wird deutlich, dass ein Verständnis von Bewusstsein, Gehirn, Körper, Verhalten und hier insbesondere die symbolische Kommunikation je für sich nicht gelingen kann. Und Edelman demonstriert eindrücklich, dass man zusätzlich die ontogenetische und evolutive Dimension einbeziehen muss, will man zu einem befriedigenden Verständnis kommen.
  2. INTEGRATION VON EINZELWISSEN: Man muss also Wege finden, wie man diese verschiedenen Aspekte in einem gemeinsamen Rationalitätsrahmen so anordnen kann, dass sowohl die einzelwissenschaftliche Methodik gewahrt bleibt, wie auch eine ‚Integration‘ all dieser Aspekte auf einer ‚gemeinsamen Ebene‘ möglich wird, die dabei von den Einzelwissenschaften nicht ‚isoliert‘ ist.
  3. META-WISSEN ALS LEITFADEN: Das geforderte Vorgehen betrachtet die konkreten einzelwissenschaftlichen Erklärungsansätze als einen ‚Gegenstand sui generis‘, macht also die Einzelwissenschaften zu ‚Untersuchungsgegenständen‘. Dies entspricht dem Paradigma der Wissenschaftsphilosophie.
  4. NEUE WISSENSCHAFTSPHILOSOPHIE: Mit Blick auf die Geschichte der modernen Wissenschaftsphilosophie (etwa seit dem Wiener Kreis) muss man dafür offen sein, dass das Paradigma der Wissenschaftsphilosophie für diese Aufgabenstellung möglicherweise neu zu formatieren ist.
  5. KOMMUNIKATIONSPROZESS ALS RAHMEN: So liegt es nahe, zu sagen, es gehe nicht primär um einen isolierten Theoriebegriff, sondern um einen Kommunikationsprozess, der Kommunikationsinhalte generiert, die im Rahmen des Kommunikationsprozesses ‚verstehbar‘ sein sollen.
  6. SYSTEMS-ENGINEERING ALS BEISPIEL: Ein modernes Beispiel für einen problemorientierten Kommunikationsprozess findet sich im Paradigma des modernen Systems-Engineering. Auslöser des Kommunikationsprozesses ist eine ‚Frage‘ oder eine ‚Problemstellung‘, und der Kommunikationsprozess versucht nun durch Ausnutzung des Wissens und der Erfahrungen von allen Beteiligten einen gemeinsames Bild von möglichen Lösungen zu generieren. Zu Beginn werden alle Kriterien kenntlich gemacht, die für die intendierte Lösung berücksichtigt werden sollen.
  7. EINBEZIEHUNG AUTOMATISIERTEN WISSENS: Insbesondere soll der Kommunikationsprozess so ausgelegt sein, dass er den Einsatz moderner Wissenstechnologien wie z.B.. ‚Interaktive Simulationen‘, ‚Kommunikationstests‘, ‚benutzerzentrierte künstliche Intelligenz‘, sowie automatisierte ‚Simulationsbibliotheken‘ erlaubt.

Dies ist nur eine erste, noch sehr vage Formulierung. Es wird notwendig sein, diese anhand von vielen Beispielen weiter zu konkretisieren und zu verfeinern.

 

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Ballungsraum 2117 und technische Superintelligenz. Welche Rolle verbleibt uns Menschen?

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062
14.April 2018
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Autor: Gerd Doeben-Henisch, Frankfurt University of Applied Sciences
Email: doeben@fb2.fra-uas.de
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INHALT

I VISION RESILIENZ
II VIELE AKTEURE
III PROBLEMLÖSUNGSSTRATEGIEN
IV MENSCH UND KOMPLEXITÄT
V INGENIEURE ALS VORBILD
VI CLUB OF ROME – NUR GESTERN?
VII DER UMFASSEND DIGITALISIERTE MENSCH ENTSTEHT HEUTE
VIII SIMULATIONEN BEHERZTER NUTZEN?
IX TECHNISCHE SUPERINTELLIGENZ
X WAS KANN EIN COMPUTER?
XI DAS EI DES COLUMBUS
XII EINE NEUE MENSCH-MASCHINE SUPER-INTELLIGENZ FÜR DEN BALLUNGSRAUM?
IX QUELLEN

ÜBERBLICK

Dieser Text wurde ursprünglich als Vorbereitung für das Programmheft der Konferenz ’Der Resiliente Ballungsraum’ des Frankfurter Forschungsinstituts FFin am 13.April 2018 geschrieben. Die aktuelle Version stellt eine leicht überarbeitete Version im Anschluss an die Konferenz dar, ergänzt um Literaturangaben. Ausgehend von der Komplexität heutiger Ballungsräume wird die Frage gestellt, ob und wie wir Menschen die neuen digitalen Technologien, insbesondere auch künstliche Intelligenz, nutzen könnten, um mit dieser Komplexität besser umzugehen. Durch die langsam wachsende Erkenntnis, dass der resiliente Charakter vieler komplexer Systeme zudem ein Denken verlangt, das weit hinter die Oberfläche der Phänomene schaut, wird die Frage nach einer möglichen Unterstützung durch die neuen digitalen Technologien umso dringlicher. Im Text schält sich eine ungewöhnliche mögliche Antwort heraus, die auf eine ganz neue Perspektive in der Planungsdiskussion hinauslaufen könnte.

I. VISION RESILIENZ

Mit der Leitidee der ’Resilienz’ (1) zielt das Denken im Kern ab auf die Dimension der Überlebensfähigkeit von Ballungsräumen, die sich als dynamische Gebilde zeigen, ständigen Veränderungen unterworfen sind, ein dicht  verwobenes Knäuel von Faktoren, die alle gleichzeitig miteinander in Wechselwirkung stehen. Und, ja, natürlich, wer ist nicht daran interessiert, dass diese Gebilde als konkrete Lebensräume für konkrete Menschen möglichst lange funktionsfähig bleiben. Doch, was als sinnvoller Wunsch einer breiten Zustimmung sicher sein kann, kann sehr schnell zur Last, oder gar zum Alptraum werden, wenn man auf die eine oder andere Weise zum ’realen Akteur’ werden muss.(2)

(Anmk: 1: Dieser Artikel benutzt den Resilienzbegriff, wie er in dem grundlegenden Artikel von Holling 1973 [Hol73] vorgestellt worden ist)

(Anmk: 2: Eine Auseinandersetzung mit dem neuen Lieblingswort der ’Resilienz’ im Kontext der Städteplanung findet in einem Folgeartikel in diesem Blog statt. Mit Blick auf den Städtebau siehe auch Jakubowski (2013) [Jak13] )

II. VIELE AKTEURE

Ein polyzentrischer Ballungsraum wie das Rhein-Main Gebiet zählt schon heute an die 5 Mio. Bürger, die in tausenden von unterschiedlichen Rollen Akteure sind, die den Ballungsraum nutzen, ihn auf unterschiedliche Weise gestalten, und die alle ihre Ansprüche haben, die sie befriedigt sehen wollen. (3) Jeder dieser Akteure hat ’sein Bild’ von diesem Ballungsraum. Der eigene Wohnbereich, die täglichen Wege zur und von der Arbeit, Einkäufe, Kinder zum Kindergarten oder zur Schule, vielfältige Freizeit, Großereignisse, Unwetter, Krankheiten . . . irgendwie muss alles irgendwie stimmen, muss es lebbar sein, bezahlbar…. Leiter von Firmen haben weitere spezielle Anforderungen, nicht zuletzt die Verfügbarkeit geeigneter Mitarbeiter, Planungssicherheit, möglichst geringe Kosten, Verkehrs- und Telekommunikationsanbindungen, und vieles mehr . . . Die Ämter und Fachreferate in den Kommunen stehen im Kreuzfeuer vielfältigster politischer Interessen, von Alltagsanforderungen, mangelnder Kommunikation zwischen allen Abteilungen, Bergen von Vorschriften, Mangel an Geld, Personalproblemen, einer Vielzahl von komplexen und disparaten Plänen, ungelösten Altlasten aus der Vergangenheit… Polyzentrisch heißt auch, es gibt nicht nur viele Zentren, sondern auch entsprechend viele Kapitäne, die ihre eigenen Routen haben. Wie soll dies alles koordiniert werden?

(Anmk: 3:   Siehe dazu Peterek/ Bürklin (2014) [PB13], Buerklin/ Peterek (2016) [BP16] )

III. PROBLEMLÖSUNGSSTRATEGIEN

Aus der Nähe betrachtet mutiert die Vision eines resilienten Planungsraumes schnell zum bekannten Muster des ’Lösens eines Problems’: es gibt einen Ausgangspunkt, die jeweilige Gegenwart, es gibt eine Gruppe von Akteuren, die selbst ernannten Problemlöser, und es gibt verschiedene Strategien, wie man versucht, ausgehend von einer – meist nur partiell bekannten – Gegenwart brauchbare Erkenntnisse für eine unbekannte Zukunft zu gewinnen; dazu soll die Lösung – entsprechend der Vision – ’resilient’ sein.

Schaut man sich konkrete Beispiele von Planungstätigkeiten aus den letzten Monaten im Rhein-Main Gebiet an, dann findet man sehr viele unterschiedliche Formen von Problemlösungsverhalten. Zwischen einer rein ’inner-behördlichen’ Vorgehensweisen mit sehr eingeschränkten Ist-Erfassungen und Lösungsfindungen bis hin zu einer sehr umfassenden Einbeziehungen von vielen Bevölkerungsgruppen über viele Kommunikationsstufen hinweg mit unterschiedlichen kreativen Ideen-Findungen. (4)

Diese letzteren, möglichst viele unterschiedliche Akteure einbeziehenden Vorgehensweisen, wirken auf den ersten Blick vertrauenerweckender, da grundsätzlich mehr Perspektiven zu Wort kommen und damit sowohl ein größerer Erfahrungsraum aus der Gegenwart wie auch eine größere Farbigkeit für eine mögliche Zukunft. Wäre solch eine Strategie die Strategie der Stunde?

(Anmk: 4: Dazu war das Referat von Dr.Gwechenberger vom Dezernat Planen und Wohnen der Stadt Frankfurt, sehr aufschlussreich. Neben der in der Sache gründenden Komplexität spielen die vielfältigen rechtlichen Vorgaben eine große Rolle, dazu die unterschiedlichen Mentalitäten aller Beteiligten, insbesondere die vielfältigen individuellen Interessen und Motivlagen. Das ganze eingebettet in unterschiedliche Zeitfenster, wann welche Aktion möglich, sinnvoll oder notwendig ist. Demokratie ist so gesehen auf jeden Fall zeitaufwendig, dann aber– hoffentlich – resilienter und nachhaltiger)

IV. MENSCH UND KOMPLEXITÄT

Schaut man sich an, was der Mensch als Lebensform des Homo sapiens in den vielen tausend Jahren seit seiner Besiedlung aller Erdteile geleistet hat, dann kann man sich eigentlich nur vor Ehrfurcht verneigen. Quasi aus dem Nichts kommend hat er es im Laufe von ca. 70.000 Jahren geschafft, aufgrund seiner Intelligenz und Sprachfähigkeit immer komplexere Tätigkeiten auszubilden, Handwerkszeug, Technologien, Regeln des Zusammenlebens, Großansiedlungen, komplexe Handelsbeziehungen. Er zeigte sich fähig, komplexe Staaten zu bilden, Großreiche, fantastische Architektur, immer komplexere Maschinen, empirische Forschungen bis in die Tiefen des Universums, in die Tiefen der Materie, in die verschlungenen Wege der Mikrobiologie von den Molekülen zu einfachen, dann komplexen Zellen bis hin zu komplexen Lebewesen, vielfältigste Formen von Klängen, Musik, Sounds, Bildwelten.

Schließlich erfand er auch die Computertechnologie, mit der man unvorstellbar viele Daten in unvorstellbar schneller Zeit verarbeiten kann. Würden heute auf einen Schlag alle Computer und Netzwerke weltweit still stehen, die Welt bräche völlig in sich zusammen. Ein beispielloses Chaos und Elend wäre die Folge.

Dies deutet indirekt auf einen Sachverhalt, den wir als Menschen im Alltag gerne übersehen, um nicht zu sagen, den wir geradezu verdrängen. Dies hat zu tun mit den realen Grenzen unserer kognitiven Fähigkeiten.

Trotz eines fantastischen Körpers mit einem fantastischen Gehirn hat jeder Mensch nur eine sehr begrenzte kognitive Aufnahmefähigkeit von ca. 5-9 Informationseinheiten pro Sekunde, was jeder Mensch in einfachen Selbstversuchen an sich überprüfen kann. (5) Und die Verarbeitung dieser Informationseinheiten mit Hilfe des vorher erworbenen Wissens verläuft unbewusst nach weitgehend relativ festen Schemata, die es einem Menschen schwer machen, Neues zu erfassen bzw. in sein bisheriges Bild von der Welt einzubauen. (6) Noch schwerer tut sich jeder Mensch, wenn es darum geht, Zusammenhänge zu erfassen, die vielerlei Faktoren umfassen, Faktoren, die oft zudem ’verdeckt’, auf den ersten Blick ’unsichtbar’ sind. Ganz schwer wird es, wenn sich komplexe Faktorenbündel zusätzlich in der Zeit ändern können, womöglich noch mit Rückkopplungen.

Gilt schon die Voraussage des Verhaltens eines einzelnen Menschen für nur ein Jahr mathematisch als unmöglich, so erscheint die Voraussage des Verhaltens von 5 Mio. Bewohner des Rhein-Main Gebietes entsprechend undurchführbar, zumal die Ab- und Zuwanderung hier sehr hoch ist. (7) Dazu kommen Veränderungen von Bedürfnislagen, Veränderungen von Technologien, Veränderungen von konkurrierenden Wirtschaftsregionen, und vieles mehr. Die bislang bekannten und praktizierten Planungsverfahren wirken angesichts dieser zu bewältigenden Komplexität nicht sehr überzeugend. Sie wirken eher hilflos, uninformiert. Scheitern wir mit unseren begrenzten individuellen kognitiven Fähigkeiten an der heutigen Komplexität?

(Anmk: 5: Die erste bahnbrechende Untersuchung zu der ’magischen Zahl 7+/-2’ stammt von George A.Miller (1956) [Mil56]. Dazu gibt es zahllose weitere Studien, die das Thema weiter auffächern, aber nicht diese grundsätzliche Kapazitätsbegrenzung.)

(Anmk: 6: Bekannte Texte zum Zusammenspiel zwischen Kurz- und Langzeitgedächtnis sind Baddeley/Logie (1999) [BL99], Baddeley (2003) [Bad03], und Repovs/Baddeley (2006) [RB06]. Allerdings ist das Thema Gedächtnis mit diesen Artikeln nicht abgeschlossen sondern wird in vielen hundert weiteren Artikeln weiter untersucht.)

(Anmk: 7: Hinweis von Dr. Gwechenberger zur Migration der Stadt Frankfurt: rein statistisch wird innerhalb von 12 Jahren die gesamte Bevölkerung von Frankfurt einmal komplett ausgetauscht.)

V. INGENIEURE ALS VORBILD

Vergessen wir für einen Moment das Problem des komplexen Ballungsraumes und schauen, was denn die Ingenieure dieser Welt machen, wenn sie seit Jahrzehnten komplexe Systeme entwickeln, bauen und in Betrieb halten, die die kognitiven Fähigkeiten eines einzelnen Ingenieurs um viele Dimensionen übersteigen.

Moderne Ingenieurleistungen verlangen das Zusammenspiel von oft mehr als 10.000 einzelnen Experten aus sehr vielen unterschiedlichen Gebieten, nicht nur über Monate, sondern oft über Jahre hin. Wie kann dies funktionieren?

Ingenieure haben sehr früh gelernt, ihr Vorgehen zu systematisieren. Sie haben komplexe Regelwerke entwickelt, die unter dem Stichwort ’Systems Engineering’ beschreiben, wie man beliebige Probleme von der Aufgabenstellung in eine funktionierende Lösung überführt, einschließlich umfassender Tests in allen Phasen. Und selbst der spätere Einsatz des entwickelten Produktes oder der entwickelten Dienstleistung ist nochmals spezifiziert. Dies führt dazu, dass z.B. Flugzeuge, Atomkraftwerke, landesweite Energienetzwerke, Raumfahrtprojekte, im Vergleich die sichersten Systeme sind, die wir kennen.

Neben ausgeklügelten Dokumentationstechniken spielen im Engineeringprozess mathematische Modelle eine zentrale Rolle und, seit vielen Jahren unverzichtbar, computergestützte Simulationen. Schon seit vielen Jahren gibt es kein einziges anspruchsvolles Produkt mehr, das zuvor nicht vollständig als Computersimulation ausprobiert und getestet wurde. Dazu gehören z.B. auch Computerchips, speziell jene Prozessoren, die das Herz eines Computers bilden. Schon vor 30 Jahren waren diese so komplex, dass deren Entwicklung und die Tests auf ihre Funktionstüchtigkeit ohne Computer nicht möglich war. Anders gesagt, wir können Computer und all die anderen komplexen Produkte schon seit Jahren nur entwickeln, weil wir dazu Computer einsetzen. Kein menschliches Gehirn ist in der Lage, die schon heute benötigten Komplexitäten noch irgendwie praktisch zu meistern, auch viele tausende Gehirne zusammen nicht.

Angesichts dieser Erfolgsgeschichten im Bereich des Engineerings kann man sich fragen, ob man von diesen Erfahrungen für den Bereich der Planung von Ballungsräumen nicht irgend etwas lernen könnte?

VI. CLUB OF ROME – NUR GESTERN?

Manche von Ihnen erinnern sich vielleicht noch an die zu ihrer Zeit provozierende erste Studie ”The Limits to Growth” des Club of Rome von 1972. (8) Dies war der erste Versuch, die Dynamik der Erde unter der Herrschaft der Menschen mit einem umfassenden Computermodell abzubilden und mit Hilfe des Modells mögliche Hinweise zu bekommen, wie sich die Dinge bei Veränderung der bekannten Faktoren in der Zukunft auswirken.

Seit dieser Veröffentlichung sind mehr als 40 Jahre vergangen. (9) Es gab auf der einen Seite heftigste Kritik, aber zugleich auch viele evaluierende Studien, die immer wieder bekräftigten, dass die Kernaussagen dieses Modells – das vergleichsweise einfach war und ist – sich im Laufe der Jahrzehnte für die Variante ’normaler Verlauf’ weitgehend bestätigt hat. (10)

Es ist hier nicht die Stelle, ein abschließendes Urteil über dieses Computermodell zu fällen (ein Student von mir hatte es mal vollständig nach-programmiert). Man kann aber sagen, dass solche Modelle den bislang einzig bekannte Weg markieren, wie wir Menschen mit unserer sehr begrenzten Fähigkeit zum Denken von Komplexität uns behelfen können, diese Grenzen ansatzweise zu überwinden. Man muss sich die Frage stellen, warum wir diese Anstöße nicht in der Gegenwart systematisch aufgreifen und für unsere Zukunft nutzen?

(Anmk: 8: Meadows et.al (1972) [MLRBI72]. Die Studie des Club of Rome war die Weiterentwicklung eines Computermodells, das zurück geht auf ein Systemmodell (und Programm), das Jay W. Forrester im Laufe von 15 Jahren entwickelt hatte. Thema von Forrester war die Erforschung der Dynamik von sozialen Systemen, speziell auch von Ballungsräumen (’urban areas’). Bemerkenswert ist bei Forresters Modellbildung, dass er auch den individuellen Menschen sieht, der mit seinem jeweiligen Weltbild (er nennt es ’mentales Modell’ bzw. dann einfach ’Modell’) die Welt wahrnimmt, interpretiert und danach handelt. Will man das Verhalten ändern, dann muss man das individuelle Weltbild ändern, das in enger Wechselbeziehung zur aktuellen Gesellschaft steht.(siehe Foorester (1971) [For71]))

(Anmk:9: Da der Club of Rome 1968 gegründet wurde, feiert er 2018 sein 50-jähriges Jubiläum … und er ist immer noch aktiv.)

(Anmk: 10: Ein erster Überblick über die verschiedenen Argumente für und gegen die Analysen des Club of Rome finden sich in dem einschlägigen Wikipedia-Artikel https://en.wikipedia.org/wiki/Club of Rome. Im deutschen Wikipedia-Eintrag finden sich keine Hinweise auf kritische Einwände!)

VII. DER UMFASSEND DIGITALISIERTE MENSCH ENTSTEHT HEUTE

Im Jahre 1972 war der Computer noch keine Maschine des Alltags. Dies begann erst ab dem Jahr 1977 mit dem Auftreten von Kleincomputern für den privaten Gebrauch. Die Entwicklung seitdem war und ist explosiv.

Die Situation heute ist so, dass der Mensch mit seinem realen Körper zwar noch weiterhin in einer realen Körperwelt verankert ist, dass er aber über die vielen elektronischen Geräte, speziell durch Smartphones, Wearables, Tabletts, Notebooks, Laptops und PCs mit immer größeren Zeitanteilen seine Tages über Datennetze mit einer globalen Datenwelt verbunden ist, die rund um die Uhr Raum und Zeit vergessen lässt. Definierte sich ein Mensch früher über seine realen Aktivitäten, wird dies zunehmend ergänzt durch digitale Aktivitäten und Ereignisse. Das Selbstbild, der ganze persönliche Erlebnisraum wird zunehmend durch solche nicht-realweltlichen Strukturen ersetzt. Empirische Realität und digitale Realität beginnen im virtuellen Raum des individuellen Bewusstseins zu verschwimmen. Müsste der Mensch nicht noch seine elementaren körperlichen Bedürfnisse befriedigen, er könnte subjektiv ausschließlich im digitalen Raum arbeiten, kommunizieren, soziale Erfüllung finden, Spielen und . . . . die Grenzen dieser neuen digital erweiterten Lebensform sind bislang noch schwer zu fassen.

Während der professionelle Planungsalltag der Kommunen und Regionen Computer noch sehr verhalten einsetzt, zeigen uns die vielen Mio. Computerspieler weltweit, dass die Menschen sehr wohl Gefallen daran finden können, mit den Mitteln der Computersimulation die Gegenwart hinter sich zu lassen. Allein für Online-Computerspiele hat sich der Markt von 2011 bis 2016 von 21 Mrd. auf 31 Mrd. US-Dollar vergrößert. (11) Für das Jahr 2017 notieren die sechs Länder mit dem höchsten Umsatz bei Onlinespielen (China, USA, Japan, Deutschland, England, Südkorea) zusammen 84.7 Mrd.US-Dollar. (12) Dazu kommen nochmals 8 Mrd. US-Dollar für PC- und Spielkonsolenspiele. (13)

Computerspiele sind komplexe Simulationen in denen eine Ausgangslage mit Hilfe von Regeln in beliebig viele Nachfolgesituationen transformiert werden können. Dies geschieht mittlerweile in 3D, berücksichtigt realistische Geländeformationen mit Vegetation, komplexe Gebäude, viele Tausend Mitspieler, erlaubt gemeinsame Aktionen und macht so eine dynamische digitale Welt virtuell erlebbar.

Diese theoretische Beschreibung lässt das gewaltige Potential erahnen, das Computerspiele prinzipiell für Lernprozesse und für gemeinsame Zukunftsforschung haben könnten. In der Realität bleiben diese aber weit hinter ihren Möglichkeiten zurück, da die Betreiber bislang wenig Interesse zeigen, das Lern- und Forschungspotential dieser neuen ’Technologie ernsthaft zu nutzen. Die Computerspiele sind bislang eher Erlebnis-, nicht Wissens- getrieben.

(Anmk: 11: Quelle: https://www.statista.com/statistics/292516/pc-online-game-market-value-worldwide/.)

(Anmk: 12: Quelle: https://www.statista.com/statistics/308454/gaming-revenue-countries/.)

(Anmk: 13: Quelle: https://www.statista.com/statistics/237187/global-pc-console-games-revenue-by-type/. )

VIII. SIMULATIONEN BEHERZTER NUTZEN?

An dieser Stelle kann man sich die Frage stellen, warum man das Komplexitätsproblem am Beispiel von Ballungsräumen nicht mit diesen neuen Simulationstechniken angehen sollte?

Verteilte Simulationen würden beliebigen Bürgern die reale Möglichkeit bieten, sich zu beteiligen. Das unterschiedliche Wissen in den unterschiedlichen Köpfen könnte man schrittweise aufsammeln und als Regelwissen in den Simulationen zur Verfügung stellen. Im Unterschied zu kommerziellen Spielen könnte man diese Regeln offenlegen für alle und sie zum Gegenstand von Fachgesprächen machen. In realen Simulationsabläufen könnte man jeweils austesten, wie sich bestimmte Regeln auswirken: sind sie realistisch? Wo führen sie uns hin? Welche Wechselwirkungen mit anderen Regeln tun sich auf? Dieses Werkzeug könnten den Fachabteilungen in den Behörden genauso offen stehen wie den Schulen und Universitäten; Firmen könnten ihre eigenen Szenarien ausprobieren. Alle könnten sich immer wieder auch zu gemeinsamen Experimenten verabreden; man könnte gar Wettbewerbe starten, eine Art kommunales eGaming. In diesem Fall würde es dann wirklich um etwas gehen, nämlich um die eigene Welt und ihre mögliche Zukunft. Mit einem solchen verteilten dynamischen Planungswerkzeug könnte man den Ballungsraum 2117 schon ziemlich gut erforschen, zumindest soweit es uns heute, im Jahr 2018 überhaupt möglich ist. (14)

(Anmk: 14: Im Rahmen der abschließenden Podiumsdiskussion zur Tagung stieß die Idee des Einsatzes von mehr Computersimulationen im Gewand von Computerspielen für die Stadtplanung auf unterschiedliche Reaktionen. Der meiste Widerstand ging aus von der Vorstellung, dass Computerprogramme abgeschlossene Einheiten sind, die aus sich heraus niemals die Vielfalt und Dynamik der Wirklichkeit abbilden könnten. Dem hielt der Autor entgegen, dass man primär vom Kommunikationsprozess zwischen Menschen her denken müsse, dem Austausch von Weltbildern, verbunden mit einem möglichen ’Um-Lernen’ dieser Weltbilder. Innerhalb dieser Kommunikationsprozesse kann eine Computerspielumgebung sehr wohl helfen, komplexe Sachverhalte besser zu nutzen. Außerdem können die Regeln, nach denen hier die Welt gesteuert wird, von allen Teilnehmern eingesehen und auf Wunsch geändert werden.)

IX. TECHNISCHE SUPERINTELLIGENZ

An dieser Stelle könnte dieser Vortrag unter normalen Umständen enden. Schon jetzt enthält er eine Reihe von Anregungen, die über den aktuellen Status Quo weit hinausgehen. Aber wir leben in einer Zeit, in der die Welt – spätestens seit der Cebit 2016 – zu fast allen passenden und auch unpassenden Gelegenheiten mit dem Begriff ’Künstliche Intelligenz’ beschallt wird. Kaum noch ein Produkt oder eine Dienstleistung, die nicht irgendwie den Anspruch erhebt, entweder schon über ’künstliche Intelligenz’ zu verfügen oder demnächst mit so etwas ausgestattet zu werden. Und neben den Evangelisten der künstlichen Intelligenz treten auch die Propheten des Untergangs der Menschheit auf, für die die aktuelle ’Künstliche Intelligenz’ nur der Vorläufer einer ganz neuen, noch mächtigeren ’Künstlichen Intelligenz’ sei, die als ’Singularity’ alles übertreffen wird, was der Mensch als künstliche Intelligenz kennt und beherrscht. (15) Diese neue Super-Intelligenz soll dem Menschen in Geschwindigkeit, Datenvolumen und Denkfähigkeit so weit voraus und darin überlegen sein, dass diese technische Superintelligenz vom Menschen nicht mehr ernsthaft kontrolliert werden kann. Sie ist gegenüber dem Menschen so überlegen, dass sie den Menschen locker als überflüssiges Etwas abschaffen kann. Wie immer, gehen die Schätzungen, wann dies der Fall sein wird, deutlich auseinander, aber das Jahr 2117 ist ein guter Kandidat, wann es soweit sein könnte. (16) Was soll man von dieser nicht gerade beruhigenden Vision halten?

Dass Menschen alles, was ihnen neu und unbekannt ist, und ihnen Angst macht, in Form von überirdische Fabelwesen packen, ist so alt, wie die Aufzeichnungen der Menschheit reichen. In den vielen Sagen gibt es dann irgendwann einen Menschen, einen besonderen Menschen, einen Helden, der dann irgendwann eine Schwachstelle findet, durch deren Ausnutzung der Held dann das Fabelwesen zur Strecke bringen kann. Im Fall des neuen Mythos von der technischen Superintelligenz muss man allerdings nicht sehr weit suchen, um zu sehen, dass die Dinge vielleicht doch ganz anders liegen, als die Marketingmaschinerien uns glauben lassen wollen. Und ja, doch, es könnte sogar sein, dass sich hinter dem abschreckenden Mythos von der menschenfeindlichen technischen Superintelligenz eine sehr konkrete Technologie verbirgt, die uns Menschen bei unserem Komplexitätsproblem ernsthaft helfen könnte. Gehen wir zurück zu dem Mann, mit dem das seriöse Reden über die Computer-Maschine angefangen hat.

(Anmk: 15: Ein wichtiger Text zu Beginn der Diskussion um die ’technische Singularität’ ist ein Beitrag von Vinge 1993 zu einer Nasa-Konferenz [Vin93]. Ein sehr guter Einstieg in die Thematik der technischen Singularität findet sich in dem Wikipedia-Artikel zur ’Technological Singularity’, URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Technological singularity)

(Anmk: 16: Für eine Diskussion, wann man mit welcher Art von ’Super-Human-Level’ maschineller Intelligenz rechnen sollte, finden sich im Kap.1 von Bostrom 2014 [Bos14]:SS.18-21 einige Argumente. Klar ist, dass es nicht ganz klar ist; es gibt zu viele Unbekannte und wichtige Begriffe sind unscharf. So gesehen ist die Zahl ’2117’ (geschrieben im Jahr 2017) eine fast ’satirische’ Schätzung unter Berücksichtigung der Argumente bei Bostrum.)

X. WAS KANN EIN COMPUTER?

Während die modernen Naturwissenschaften ihren Untersuchungsgegenstand, die reale Natur, von vornherein nicht kennen, sondern sich mühsam, über viele kleine Schritte, ein Bild erarbeiten müssen, wie es vielleicht sein könnte, hat die Computerwissenschaft es einfacher. Sie beginnt dort, wo es überhaupt noch keine Computer gab, sondern nur ein mathematisches Konzept über eine ideale Maschine, deren einzige Fähigkeit darin besteht, in völlig transparenter Weise eine endliche Liste von primitiven Befehlen auszuführen. (17) Im Unterschied zu einer normalen Maschine, die keine Befehle ausführt, kann eine Computer-Maschine Befehle ausführen. Dies erscheint noch nicht besonders aufregend. Ein klein wenig aufregender wird es dadurch, dass die Computermaschine mit einem Schreib-Lese-Band verknüpft ist, auf dem beliebige Zeichen stehen können. Man kann die Computer-Maschine so auslegen, dass sie diese Zeichen auf dem Schreib-Lese-Band als ihre neuen Anweisungen interpretiert. Dies klingt auch noch nicht aufregend. Aufregend wird es, wenn man sich klar macht, dass die Computer-Maschine diese Anweisungen auf dem Schreib-Lese-Band in eigener Regie verändern kann. Sie kann sozusagen das Programm, das sie steuert, selber abändern und damit die Kontrolle über ihre eigene Steuerung übernehmen. Damit verfügt die Computer-Maschine über eine wichtige Voraussetzung, um im Prinzip voll lernfähig zu sein.

Der soeben erwähnte Turing (18) war auch einer der ersten, der in drei Artikeln 1948, 1950 sowie 1953 ganz offen die Frage diskutierte, ob Computer-Maschinen, falls es diese irgendwann einmal als reale Maschinen geben würde, auch eine Intelligenz haben könnten, wie wir sie von Menschen kennen. (19) Turing selbst sah die Möglichkeit eher positiv. Er machte allerdings schon damals darauf aufmerksam, dass Computer-Maschinen aus seiner Sicht nur dann eine reelle Chance haben würden, mit dem Menschen im Lernen gleich zu ziehen, wenn sie ähnlich wie Kindern selbständig durch die Welt streifen könnten und – ausgestattet mit Kameras, Mikrophonen und weiteren Sensoren – die Welt wie sie ist wahrnehmen könnten.

Mittlerweile schreiben wir das Jahr 2018, das sind mehr als 65 Jahre nach Turings Spekulationen zu intelligenten, lernfähigen Computern. Wie viele Computer streifen durch die Welt wie Kinder? Nicht all zu viele, muss man feststellen; eigentlich kein einziger. Die bisherigen Roboter, die bekannt sind, haben eine sehr eingeschränkte Bewegungsfähigkeit und keiner von diesen lernt bislang in einer unbeschränkten Weise, wie Kinder es tun.

Der Bereich, in dem über lebenslang frei lernende Roboter geforscht wird, nennt sich ’Developmental Robotics’ oder – noch radikaler – ’Evolutionary Developmental Robotics’. (20) In einer Forschungsübersicht aus dem Jahr 2017 (21) gibt es eine zentrale Einsicht, die uns an dieser Stelle helfen kann. (22) Zwar weiß man eigentlich schon von den Anfängen in der Künstlichen Intelligenzforschung in den 1960iger Jahren, dass jegliche Art von Lernen minimale Formen von Rückmeldung benötigt, aber die Tragweite dieses Momentes wurde vielen Forschern erst in den letzten Jahren, und speziell in der ’Erforschung des offenen‘ Lernens so richtig klar. Wenn eine Computer-Maschinen selbständig offen lernen können soll, dann braucht sie minimale Präferenzen, um im allgemeinen Rauschen der Ereignisse Ansätze möglicher Muster zu finden. Im Fall von biologischen Systemen gibt es eine Mischung von sogenannten angeborenen Präferenzen, die sich letztlich von der Überlebenserfahrung herleiten, und eben das schlichte Überleben selbst. Nur wer überlebt besitzt offenbar brauchbare Informationen. Im Fall von Computer- Maschinen gibt es keine Überlebenserfahrungen. Eine Computer-Maschine beginnt am absoluten Nullpunkt. Bis vor wenigen Jahren haben Ingenieure das Problem dadurch gelöst, dass sie ihre eigenen Präferenzen in die Computer-Maschinen eingebaut haben. Dies hat so lange funktioniert, wie die Computer-Maschinen nur sehr spezielle Aufgaben lösen mussten, z.B. als Industrieroboter. In dem Maße aber, wie Computer-Maschinen beliebige Aufgaben lernen können sollen, funktioniert diese Strategie nicht mehr. Was nun? Woher sollen solche allgemeinen Präferenzen kommen?(23)

Die Frage mit den Präferenzen (andere sprechen von Werten) hat eine zusätzliche pikante Note, da der Homo sapiens das erste Lebewesen auf der Erde ist, das nicht mehr ausschließlich durch die nackte Überlebensnotwendigkeit getrieben ist. Der Homo sapiens, also wir Menschen, haben es durch unsere geistigen und kommunikativen Möglichkeiten geschafft, das nackte Überleben z.T. sehr weit in den Hintergrund zu drängen. Damit stellt sich für die Lebensform des Homo sapiens erstmals seit 4 Milliarden Jahren biologischen Lebens die Frage, welche möglichen Präferenzen es möglicherweise neben oder sogar vor dem nackten Überleben geben könnte. Dummerweise enthält der genetische Code keine direkte Antwort auf die Frage nach zusätzlichen Präferenzen.

(Anmk: 17:  Der Text, in dem diese Art der Beschreibung eines idealen Computers erstmals vorkommt, ist ein Text, in dem Alan Matthew Turing einen metamathematischen Beweis geführt hat, in dem es um eine andere Version des Unentscheidbarkeitsbeweises von Kurt Gödel 1931 ging. Siehe [Tur 7]. Zu Ehren von Turing wurde diese Version der Definition eines Computers ’Turingmaschine’ genannt. )

(Anmk: 18: Eine sehr gute Biographie zu Turing ist Hodges (1983) [Hod83])

(Anmk: 19: Siehe Turing 1948 [M.87], 1950 [Tur50], sowie 1953 [Tur63] 20 Erste gute Überblicke bieten die beiden Wikipediaeinträge zu ’developmental robotics’ https://en.wikipedia.org/wiki/Developmental robotics sowie zu ’evolutionary developmental robotics’ https://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary developmental robotics)

(Anmk: 21: Siehe Merrick (2017) [Mer17])

(Anmk: 22: Ergänzend auch Singh et.al. (2010) [SLBS10] und Ryan/Deci (2000) [RD00] )

(Anmk: 23: Eine der verbreitetsten Lernformen im Bereich Künstliche Intelligenz ist das sogenannte ’Reinforcement Learning (RL)’. Dieses setzt explizit ’Belohnungssignale’ (’reward’) aus der Umgebung voraus. Siehe zur Einführung Russell/ Norvig 2010 [RN10]:Kap.21 und Sutton/Barto 1998 [SB98])

XI. DAS EI DES COLUMBUS

Das Ei des Columbus gilt als Metapher für Probleme, die als unlösbar gelten, für die es dann aber doch eine Lösung gibt.

In unserem Fall ist das Problem die begrenzte kognitive Ausstattung des Menschen für komplexe Situationen sowie die Präferenzfreiheit technischer Systeme. Die bisherigen Lösungsansätze einer cloud-basierten allgemeinen Intelligenz führt letztlich zu einer Entmachtung des einzelnen ohne dass eine cloud-basierte Intelligenz eine wirklich Überlebensfähigkeit besitzt. Sie gleicht eher einem Vampir, der so lange lebt, als viele einzelne sie mit Details aus ihrem Alltag füttern. Ohne diese Details ist solch eine cloud-basierte Intelligenz ziemlich dumm und kann einem einzelnen kein wirklicher persönlicher Assistent sein.

Die Lösung könnte tatsächlich ein reales Ei sein, ein Ei gefüllt mit einer Computer-Maschine, deren Rechenkraft vor Ort genau einem Menschen zur Verfügung steht und genau diesem einem Menschen rund um die Uhr hilft, seine kognitiven Begrenzungen auszugleichen und zu überwinden. Dieses Computer-Maschinen Ei (natürlich könnte es auch jede andere Form haben, z.B. als Ohrring, Halskette, Armband usw.) kann mit dem Internet Verbindung aufnehmen, mit jeder denkbaren Cloud, aber nur dann, wann und wie dieses Ei es selber will, und es würde keinerlei privates Wissen einfach so preisgeben. So, wie die Gehirne der Menschen anatomisch alle ähnlich sind und doch sehr individuelle Persönlichkeiten ermöglichen, so kann ein Computer-Maschinen Ei die individuellen Erfahrungen und das individuelle Wissen eines Menschen passgenau erkennen und fördern. Es entsteht eine Symbiose von Mensch und Maschine, die deutlich mehr sein kann als jede Komponenten für sich alleine.

XII. EINE NEUE MENSCH-MASCHINE SUPER-INTELLIGENZ FÜR DEN BALLUNGSRAUM?

Greift man an dieser Stelle nochmals die Vision einer verteilten, flexiblen Simulationsumgebung für die Bürger in einer Region auf, dann kann eine zusätzliche Ausstattung aller Bürger mit ihren persönlichen intelligenten Assistenten dem ganzen Projekt einen zusätzlichen messbaren Schub geben. Die persönlichen Assistenten können auch dann arbeiten, wenn der einzelne mal müde ist, sich entspannen will oder mal mit familiären Aufgaben beschäftigt ist. Und der persönliche Assistent kann auch viele Tausend oder Millionen Faktoren gleichzeitig in Rechnung stellen und in ihren Auswirkungen verfolgen. Im Zusammenwirken dieser vielen natürlichen und technischen Intelligenzen könnte eine Mensch-Maschine Superintelligenz entstehen, die den einzelnen voll mit nimmt, und als Gesamtphänomen erheblich leistungsfähiger sein wird, als alles, was wir heute kennen.

Allerdings, wir sollten uns nicht der Illusion hingeben, dass damit dann alle Probleme gelöst wären. Das Problem der geeigneten Präferenzen, sprich der Werte, wird bleiben; es wird sich vermutlich eher verschärfen. Auch die Verantwortung für uns Menschen wird weiter wachsen, auch wenn sich diese Verantwortung qualitativ neu immer auf ganz viele verteilen wird.

IX QUELLEN

[Bad03] Alan Baddeley. Working memory and language: an overwiew. Journal of Communication Disorders, 36:236–242190–208, 2003.

[BL99] A. Baddeley and R.H. Logie. Working memory: The multiple-component model. In A. Myake and P. Shah, editors, Models of working memory, chapter 2, pages 28–61. Cambridge University Press, New York, 1999.

[Bos14] Nick Bostrom. Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press, Oxford (UK), 1 edition, 2014.

[BP16] Thorsten Bürklin and Michael Peterek. Thecycloregion. city-regional development in frankfurt rhine-main – die zykloregion. stadtentwicklung in frankfurtrheinmain. Journal of Comparative ’Cultural Studies in Architecture, 9:41–51, 2016.

[For71] Jay W. Forrester. World Dynamics. Wright-Allen Press, Inc., Cambridge (MA) 02142, 2 edition, 1971.

[Hod83] Andrew Hodges. Alan Turing, Enigma. Springer Verlag, Wien – New York, 1 edition, 1983.

[Hol73] C.S. Holling. Resilience and stability of ecological systems. Annual Review of Ecology and Systematics, 4(1):1–23, 1973.

[Jak13] Peter Jakubowski. Resilienz – eine zusätzliche denkfigur für gute stadtentwicklung. Informationen zur Raumentwicklung, 4:371–378, 2013.

[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.

[Mer17] Kathryn Merrick. Value systems for developmental cognitive robotics: A survey. Cognitive Systems Research, 41:38 – 55, 2017.

[Mil56] Geroge A. Miller. The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological review, 63:81–97, 1956.

[MLRBI72] Donella H. Meadows, Meadows Dennis L., Jørgen Randers, and William W. Behrens III. The Limits to Growth. A Report for the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind. Universe Books, New York, 1 edition, 1972.

[PB13] Michael Peterek and Thorsten Bürklin. Potentials and challenges of polycentric city-regions: A case-study of frankfurt rhine-main. Technical Transactions Architecture – Czasopismo Techniczne Architektura, 1-A:179–189, 2013.

[RB06] G. Repovs and A. Baddeley. The multi-component model of working memory: Explorations in experimental cognitive psychology. Neuroscience, 139:5–21, 2006.

[RD00] Richard M. Ryan and Edward L. Deci. Intrinsic and extrinsic motivations: Classic definitions and new directions. Contemporary Educational Psychology, 25(1):54 – 67, 2000.

[RN10] Stuart Russel and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Universe Books, 3 edition, 2010.

[SB98] Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning. An Introduction. The MIT Press, Ambridge (MA) – London, 1 edition, 1998.

[SLBS10] S. Singh, R. L. Lewis, A. G. Barto, and J. Sorg. Intrinsically motivated reinforcement learning: An evolutionary perspective. IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, 2(2):70–82, June 2010.

[Tur50] Alan Turing. Computing machinery and intelligence. Mind, 59:433–460, 1950.

[Tur63] Alan Matthew Turing. Digital computers applied to games. In B.V. Bowden, editor, Faster Than Thought. Pitman Publishing, London, 1963.

[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.

[Vin93] Vernor Vinge. The coming technological singularity: How to survive in the post-human era. In G.A. Landis, editor, Vision-21: Interdisciplinary Science and Engineering in the Era of Cyberspace, pages 11–22. 1993.

KONTEXT BLOG

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WISSENSCHAFTSPHILOSOPHIE IM ALLTAG. Wahrheit im Dauerversuch

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 26.Nov. 2017
URL: cognitiveagent.org
info@cognitiveagent.org

Autor: cagent
Email: cagent@cognitiveagent.org

INHALT

I Wissenschaftsphilosophie und Wahrheit …1
II Interdisziplinär und Unterschiede …2
III Interdisziplinäres Projekt…2
III-A Einzelvorschläge zum Begriff ’Simulation’ . . . . . . . .3
III-B Vernetzung der Einzelvorschläge . ….3
III-C Formalisierungsversuch . . . . . . . . 4
Weiter zur Wahrheit …7
IV Literaturverweise …8

WORUM ES GEHT

‚Wissenschaftsphilosophie‘ klingt für die meisten sehr abstrakt. Wendet man sich aber dem Alltag zu und betrachtet ein – fast beliebiges – Beispiel, dann kann man
schnell entdecken, dass eine wissenschaftsphilosophische
Sehweise sehr konkret – und auch sehr praktisch – werden
kann. Dies wird in diesem Beitrag illustriert.

PDF

I. WISSENSCHAFTSPHILOSOPHIE UND WAHRHEIT

In einem vorausgehenden Beitrag in diesem Blog mit
der Überschrift ”WAHRHEIT ALS UNABDINGBARER
ROHSTOFF EINER KULTUR DER ZUKUNFT”  wurde
besprochen, welche Mechanismen uns Menschen
zur Verfügung stehen, um wahre Aussagen über
die Welt und uns selbst machen zu können. Die
Blickweise, die hinter diesen Überlegungen stand,
war die der Wissenschaftsphilosophie. Aber was ist
’Wissenschaftsphilosophie’? Warum ist diese Blickweise
so wichtig?

’Wissenschaftsphilosophie’ ist, wie der Name schon
andeutet, ein Teil der philosophischen Blickweise auf die
Welt.

Während sich die Einzelwissenschaften aufgrund ihrer
spezifischen Interessen auf ’Teilgebiete der erfahrbaren
Wirklichkeit’ festlegen und diese im Rahmen des Paradigmas der experimentellen Wissenschaften im Detail erforschen, versteht sich eine philosophische
Blickweise als jene, die nicht von vornherein
Ausgrenzungen vornimmt, sondern alle Phänomene
zulässt, die sich dem menschlichen Bewusstsein zur
Erfahrung geben. Ein philosophisches Denken legt sich
auch nicht auf einige wenige Methoden fest, sondern
erlaubt zunächst einmal alles, was geht.
Eine so verstandene philosophische Blickweise hat
Vor- und Nachteile. Die Nachteile liegen auf der Hand:
der Verzicht auf eine wie auch immer geartete Vorweg-
Zensur von Erfahrung konfrontiert einen Philosophen
von vornherein mit einer solchen Fülle von Phänomen
und Methoden, dass es im Allgemeinen schwer ist,
hier auf einfache und schnelle Weise zu strukturierten
Erkenntnissen zu kommen.

Andererseits, schaut man sich die fortschreitende
Zersplitterung der Einzelwissenschaften an, dann
trifft man auch hier auf eine methodisch bedingte
Vielfalt, die bislang nicht systematisch integriert ist.
Zum aktuellen Zeitpunkt ist es nicht einmal abzusehen,
wann und wie diese immensen, sich gegenseitig
ausschließenden Datengebirge und Teildeutungen, sich
irgendwann zu einem einzigen großen integrierten
Ganzen zusammenfügen lassen lassen.

Die philosophische Blickweise als solche trägt im
Prinzip den Keim der Integration in sich, da sie ja
nicht auf Teilaspekte der Wirklichkeit abonniert ist,
sondern im Prinzip für alles offen ist. So kann sie sich
die Ergebnisse der Einzelwissenschaften vornehmen
und versuchsweise, spielerisch die verschiedenen
Erkenntnisse z.B. zum subjektiven Bewusstsein, zum
objektiven Verhalten oder zum objektiven Körper
aufgreifen, miteinander in Beziehung setzen, und
versuchen, die darin verborgenen Zusammenhänge
sichtbar zu machen.

Philosophen können dies irgendwie machen, oder
sie können sich im Jahr 2017 die denkerischen
Vorarbeiten der Wissenschaftsphilosophen aus den
letzten ca. 150 Jahren zu Nutze machen. Diese haben nämlich spezielle Teilaspekte der Wirklichkeit, des Denkens, der Wissenschaften systematisch untersucht.
Dazu gehören Themen wie Messen, Modellbildung,
logische Argumentation, Überprüfung eines Modells,
Simulation, und vieles mehr. Im Endeffekt haben die
Wissenschaftsphilosophen untersucht, wie das Konzept
einer experimentellen Wissenschaften überhaupt
funktioniert, unter welchen Umständen experimentelle
Theorien wahr sind, und unter welchen Bedingungen
man verschiedene Theorien integrieren kann.

Da das Thema Wissenschaftsphilosophie für sich
sehr umfassend ist und in vielen Bereichen nicht gerade
einfach zu erklären ist, sei an dieser Stelle auf eine solche
umfassende Darstellung verzichtet (Vergleiche dazu z.B.: [Sup79], [Sne79],
[Bal82], [BMS87]). Stattdessen sei hier ein einfaches (reales) Beispiel aus dem (realen) Alltag
vorgestellt, wie es jeder erleben kann oder schon erlebt
hat.

II. INTERDISZIPLINÄR UND UNTERSCHIEDE

Das Wort Interdisziplinär ist heute ja ein
richtiges Modewort, um das Zusammenarbeiten
von unterschiedlichen Disziplinen, Experten mit
unterschiedlichem Knowhow, unterschiedlichen
Erfahrungen zu etikettieren.

Während wir in den verschiedenen Gesellschaften
in Europa und weltweit zunehmend eher wieder
Phänomene der Abgrenzung beobachten, der
Ausgrenzung, der Abschottung, der identitätserhaltenden
Gruppenbildung, haben wir immer mehr international
operierende Firmen, in denen die Zusammenarbeit
von Menschen aus vielen Nationen (bis über 100)
Alltag ist und funktioniert. Es spielt nicht wirklich eine
Rolle, aus welchem Land jemand kommt, welche
Religion er hat, wie sie sich kleidet, was jemand isst,
solange alle im Rahmen der gestellten Aufgabe friedlich
zusammenwirken können. Auch in den Wissenschaften
ist dies eigentlich Alltag. Mathematik ist für alle gleich und
die Welt, die es zu erforschen gilt, ist auch für alle gleich.
Ähnlich ist es in den großen internationalen Metropolen
dieser Welt. Dort leben ganz viele verschiedene Kulturen
so lange friedlich zusammen, so lange niemand anfängt,
bewusst Hass und Zwietracht zu streuen.

Andererseits scheint das Phänomen der Abgrenzung
ein tief sitzender Reflex im menschlichen Verhalten
zu sein. Denn überall, wo Menschen leben und
es in der jeweiligen Gemeinschaft unterschiedliche
Gruppen – alleine schon wegen der notwendigen und
fortschreitenden Spezialisierungen – gibt, tendiert jede
Gruppe dazu, sich von den anderen abzugrenzen.
Es ist letztlich eine kognitive Entlastungsstrategie: es
ist immer einfacher, sich nur dem den Eigenschaften
und Regeln der eigenen Gruppe zu beschäftigen, als
zusätzlich auch noch mit den Eigenheiten und Regeln
einer anderen Gruppe. Dies strengt an und belastet.
Zu diesem Zweck gibt es allgemeine Verhaltensregeln,
die einem im Alltag Entscheidungen abnehmen, und
es gibt Klischees, Stereotype, mit denen man andere
Gruppen – und damit auch die einzelnen Mitglieder
der anderen Gruppen – mit einem einzigen Wort
in eine große Kiste von Klischees einsortiert. Dies
fängt schon im Bereich der Familie an, und erstreckt
sich dann über Schulklassen, Schulen, Abteilungen
in Behörden und Betrieben zu ganzen Einrichtungen,
Stadtteilen, Volksgruppen. Im ’Normalbetrieb’ verläuft
dies friedlich, ohne direkte Auseinandersetzungen, ist
fester Bestandteil von Witzen, Volksbelustigungen und
vielen Fernsehsendungen und Filmen.

Im Konfliktfall sind diese Vorurteile aber wie trockenes
Holz, das sich blitzschnell entzünden kann, und mit
einem Mal sind die Nachbarn, die Arbeitskolleginnen,
und die Leute aus dem anderen Stadtteil nicht einfach
nur anders, sondern gefährlich anders, moralisch anders,
überhaupt anders. Aus unverfänglichen Unterschieden
werden plötzlich metaphysische Ungeheuer. Die
gedankliche Bequemlichkeit, die sich im Alltag im
Gebrauch von Klischees ausruht, wird zur gedanklichen
Hilflosigkeit, die im Stress einfach wild um sich schlägt,
und dann natürlich auf das haut, was sie in ihrer
vereinfachten Weltsicht kennt: auf die stereotypen
Unterschiede, die plötzlich die ganze Welt bedeuten.

III. INTERDISZIPLINÄRES PROJEKT

Während interdisziplinäres Zusammenarbeiten in
großen Firmen und Behörden von Metropolen Alltag ist,
tun sich die Bildungseinrichtungen, speziell Hochschulen
in Deutschland, damit noch schwer. Selbst an einer
Hochschule in einer internationalen Metropole, an der
junge Menschen aus mehr als 100 Nationen studieren,
gibt es nur einen verschwindend geringen Anteil von
wirklich interdisziplinären Studienprogrammen. Die
Lehrenden mögen solche Veranstaltungen nicht, da
der normal Lehrende ein Spezialist ist; auch die
Fachbereichsstrukturen an Hochschulen stehen einer
wirklichen Interdisziplinarität massiv im Wege, und die
Hochschulleitungen sind heute von der Realität der
Lehre in ihren eigenen Hochschulen meist so weit
entfernt, dass sie in der Regel gar nicht wirklich wissen,
wie der Alltag der Lehre aussieht.

Das folgende Beispiel stammt aus einer realen
Lehrveranstaltung von einer realen Hochschule mit
Studierenden aus mehr als 100 Nationen, an der es
offiziell genau zwei interdisziplinäre Studienprogramme
gibt. Im Rahmen des einen Programms gibt es ein Modul,
in dem sich Studierende aus verschiedenen Disziplinen
mit dem Begriff der Simulation auseinander setzen sollen.

So gibt es in diesem Modul z.B. Studierende
aus den Disziplinen soziale Arbeit, Pflege, Case
Management, Architektur, Maschinenbau, Elektrotechnik
und Informatik.

A. Einzelvorschläge zum Begriff ’Simulation’

Das Modul ist so angelegt, dass alle Beteiligten
im Rahmen von Kommunikationsprozessen, eigenen
Recherchen und eigenen Experimenten schrittweise
ihr bisheriges Verständnis des Begriffs ’Simulation’
verfeinern und mit den Vorstellungen der jeweils
anderen Disziplinen integrieren, falls möglich. Im
Folgenden Beispiele von Formulierungen, wie der Begriff
Simulation’ zu Beginn von den Teilnehmern umschrieben
wurde.

  • Team A: Unter Simulation versteht man ein realitätsnahes Nachbilden von Situationen.
    • Ein virtueller Raum wird mit Hilfe von Visualisierungsprogrammen realistisch dargestellt .
    • Nach einer Abbildung mit verschiedenen Programmen kann das Modell mit Hilfe von Grundrissen geschaffen werden.
    • Verschiedene Gebäudetypen, zum Beispiel:
      öffentliche, kulturelle oder soziale Einrichtungen,
      können simuliert werden.
    • Der Außenraum bzw. die Umgebung wird beim
      Entwurf mitberücksichtigt und 3D visualisiert.
    • Durch Materialität, Textur, Lichtverhältnissen
      und Schattierungen wird versucht, den Entwurf
      realitätsnah wie möglich darzustellen.
    • Konstruktionen können in Simulationsprogrammen ebenfalls detailliert ausgeführt werden.
  • Team B: Simulation ist eine Methode Situationen abzubilden, z.B. räumliche Wirkungen, Umwelteinflüsse, Szenarien, um effektiv Probleme und
    Lösungen zu analysieren.
  • Team C: Die Analyse von möglichen Problemen
    im Alltag. Die Nachbildung von Anwendungsfällen
    wie zum Beispiel Flugsimulation und Wettersimulation. Die Optimierung von Systemen und Prozessen.
    Komplexe Sachverhalten zu vereinfachen und (visuell) darzustellen. Es ist eine kostengünstigere Variante als die tatsächliche Umsetzung. Es werden in
    einer Simulation Prognosen und Voraussagen erstellt.
  • Team D:
    1. Analyse von Systemen vor der praktischen An-
      wendung
    2. Die Simulation ist ein Bestandteil eines Produktlebenszyklus. Dabei lassen sich die Entwicklungsschritte wie folgt definieren:
      1. Konzeptentwicklung
      2. Simulation
      3. Konstruktiond) Produktherstellung
      4. Integration im System
    3. Optimierung von einem bestehendem Prozess
      mit Ziel die Effizienz und die Fehlerbehebung
      zu verbessern −→ Prozessoptimierung
  • Team E: Unter dem Begriff ”Simulation” ist das
    theoretische bzw. praktische Durchspielen unterschiedlicher Szenarien zu verstehen. Das Durchspielen oder auch Verifizieren der Situation lässt
    die Übertragung von komplexen Aussagen über das
    mögliche Verhalten des gewählten Klientels zu. Das
    Ergebnis kann auf die Realität projiziert werden,
    ohne damit laufende Prozesse negativ zu beeinflussen.
  • Team F : Eine Simulation ist eine modellhafte
    Darstellung einer möglichen oder reellen Situation.
    Die Situation kann sowohl prospektiv als auch retrospektiv sein. Sie dient der Analyse, Übung und Optimierung verschiedener Prozesse beziehungsweise
    einzelner Prozessabläufe.
  • Team G: Simulationen in der sozialen Arbeit bieten die Möglichkeit insbesondere ethisch schwierig
    vertretbare oder praktisch schwierig umsetzbare Situationen experimentell darzustellen und dadurch
    präventiv Kompetenzen zu erwerben, Lerninhalte
    zu erarbeiten, Lösungsansätze zu entwickeln und
    Problem- bzw. Konfliktsituationen zu vermeiden.
  • Team H: Simulation im Beratungskontext meint das
    Herstellen realitätsnaher Szenarien, um das Verhalten von Personen in speziellen Situationen erproben,
    beobachten und evaluieren zu können.
B. Vernetzung der Einzelvorschläge

Diese Textfragmente wirken unterschiedlich und tragen
deutlich Spuren der unterschiedlichen Fachkulturen. So
ist das Team A unschwer als Team aus dem Bereich
Architektur zu erkennen, oder Team C: das klingt sehr
nach einem technischen Hintergrund. Team E klingt
nach sozialer Arbeit oder Case Management. usw.

Was macht man nun damit?

Es gab ein Live-Gespräch, bei dem die einzelnen
Formulierungen nacheinander diskutiert wurden
und einzelne Begriffe, die hervor stachen, wurden
versuchsweise auf ein Whiteboard geschrieben (siehe
Schaubild Nr. 1).

Bild Nr.1: Tafelbild aus einer Live-Diskussion

Bild Nr.1: Tafelbild aus einer Live-Diskussion

Für einen Unbeteiligten wirkt dieses Bild vermutlich
noch ein wenig ’wirr’, aber bei näherem Hinsehen kann
man die Umrisse einer ersten Struktur erkennen.
In einer im Anschluss erstellten Idealisierung des
ersten Tafelbild (siehe Schaubild Nr. 2) kann man die
in diesen Begriffen liegende verborgene Struktur schon
deutlicher erkennen.

Reinzeichnung des Tafelbildes

Reinzeichnung des Tafelbildes

Man erkennt abgrenzbare Bereiche, Komponenten
wie z.B. die reale Welt oder das Ersatzsystem, Modell,
oder auch so etwas wie die Idee von etwas Neuem.
Zwischen diesen Komponenten findet man Beziehungen
wie Nachbilden oder Erfinden oder Modell nutzen.

Offensichtlich passen diese Größen nicht in das
klassische Schema einer Definition, bei dem ein neuer
Begriff (das ’Definiendum’) durch schon bekannte
Begriffe (das ’Definiens’) ’erklärt’ wird (vgl. dazu [Mit95] und [San10]), sondern es ist
eher die Einführung eines neuen Bedeutungsfeldes im
Sinne einer axiomatischen Theorie: man benennt eine
Reihe von Komponenten, von denen man annimmt, dass
sie alle wichtig sind, beschreibt Beziehungen zwischen
diesen Komponenten, die man ebenfalls für wichtig
findet, und nennt dann das Ganze ’Simulation’. Eine
zunächst diffuse Wirklichkeit gewinnt dadurch Konturen,
gewinnt eine Struktur.

Ob diese sich so heraus schälende Struktur wirklich
brauchbar ist, irgendwelche Wahrheitsansprüche
einlösen lässt, das kann man zu diesem Zeitpunkt
noch nicht entscheiden. Dazu ist das Ganze noch
zu vage. Andererseits gibt es an dieser Stelle auch
keine festen Regeln, wie man solche Strukturen
herausarbeitet. Auf der einen Seite sammelt man
Phänomene ein, auf der anderen Seite sucht man
Begriffe, sprachliche Ausdrücke, die passen könnten.
Was einem auffällt, und wie man es dann anordnet,
hängt offensichtlich von aktuellen Interessen, verfügbarer
Erfahrung und verfügbarem Sprachwissen ab. Drei
verschiedene Personen kämen isoliert vermutlich zu drei
unterschiedlichen Ergebnissen.

Man kann jetzt bei dem Schaubild stehen
bleiben, oder man kann das Instrumentarium der
Wissenschaftsphilosophie weiter nutzen indem man
z.B. eine formale Strukturbildung versucht. Unter
Verwendung einer mengentheoretischen Sprache
kann man versuchen, die erkannten Komponenten
und Beziehungen in mathematische Strukturen
umzuschreiben. Falls es gelingt, führt dies zu noch
mehr struktureller Klarheit, ohne dass man irgendwelche
Feinheiten opfern müsste. Man kann im Verlauf eines
solchen Formalisierungsprozesses Details nach Bedarf
beliebig ergänzen.

C. Formalisierungsversuch

Das idealisierte Schaubild lässt erkennen, dass wir
es mit drei Wirklichkeitsbereichen zu tun haben: (i)
die Reale Welt (W) als Ausgangspunkt; (ii) die Welt
der kreativen Ideen (KID) als Quelle möglicher neuer
Gegenstände oder Verhaltensweisen; und verschiedene
Ersatzsysteme, Modelle (M), mittels deren man etwas tun kann.

Unter Voraussetzung dieser genannten Gegenstandsbereiche W, KID, M wurde folgende wichtige Beziehungen genannt, die zwischen diesen
Gegenstandsbereichen angenommen wurden:

  1. Nachbilden, Abbilden (Abb): Bestimmte Aspekte
    der realen Welt W werden in einem Ersatzsystem,
    in einem Modell M so nachgebildet, dass man
    damit etwas tun kann. Außerdem soll das Modell
    u.a. realitätsnah sein, Kosten sparen, und Risiken
    vermindern.
  2. Erfinden (Erf): Aufgrund von kreativen Ideen KID
    wird ein Modell M erstellt, um diese Ideen sichtbar
    zu machen.
  3. Simulieren (Sim): Hat man ein Modell M gebaut,
    dann können Menschen (ME) mit dem Modell
    unterschiedliche Simulationen für unterschiedliche
    Zwecke vornehmen. Aufgrund von Simulationen
    werden die Menschen Erfahrungen (X+) mit dem
    Modell sammeln, die zu einem verbesserten Verhalten (V+) auch in der realen Welt führen können, zugleich kann aufgrund dieser Erfahrungen das
    bisherige Modell oft auch optimiert werden; man
    kommt also zu einem optimierten Modell (M+).
  4. Transfer (Trans): Aufgrund von neuen Erfahrungen
    (X+) und einem möglicherweise optimierten Modell
    (M+) besteht die Möglichkeit, dass man im Ausgangspunkt, in der realen Welt (W), Sachverhalte und Abläufe ändert, um die Verbesserungen im
    Modell und im neuen Verhalten in die reale Welt,
    in den Alltag, einzubringen. Würde man dies tun,
    dann erhielte man eine verbesserte Welt (W+).

Diese Vorstrukturierung kann man nun weiter treiben und tatsächlich eine mathematische Struktur hinschreiben. Diese könnte folgendermaßen aussehen:

— Siehe hierzu das PDF-Dokument —

Der Ausdruck zu Nummer (1) besagt, dass etwas (x) genau nur dann (iff) eine Simulation (SIMU) genannt wird, wenn es die folgenden Komponenten enthält: W, W+ M, M+ , KID, X+ , ME. Zusätzlich werden folgenden Beziehungen zwischen diesen Komponenten angenommen: Abb, Erf, Sim, Trans. Welcher Art diese Beziehungen sind, wird in den folgenden Nummern (2) – (5) erläutert.

In der Abbildungsbeziehung Abb : ME × W−→ M werden Aspekte der realen Welt W von Menschen ME in ein idealisierendes Modell M abgebildet.

In der Erfindungsbeziehung Erf : ME × KID −→ M werden Aspekte aus der Welt der Ideen KID von Menschen ME in ein idealisierendes Modell M abgebildet.

In der Simulationsbeziehung Sim : ME × M −→ M+ × X+ benutzen Menschen ME Modelle M und machen dadurch neue Erfahrungen X+ und können u.a. das Modell verbessern, optimieren M+ .

In der Transferbeziehung  rans : ME × M+ × X+ −→ W+ können Menschen ME optimierte Modelle M+ und/ oder neue Erfahrungen X+ in ihren Alltag, in die reale Welt so einbringen, dass die bisherige Welt zu einer besseren Welt M+ verändert wird.

IV. WEITER ZUR WAHRHEIT

An diesem kleinen Beispiel wird deutlich, wie man
unterschiedliche alltagssprachliche Formulierungen
miteinander vernetzen kann, daraus Strukturen
herausarbeitet, und diese ansatzweise formalisiert.

Um einen möglichen Wahrheitsanspruch dieser
Formalisierung klären zu können, müsste nun weiter
herausgearbeitet werden, was mit den einzelnen
Größen dieser Struktur gemeint ist. Also, wenn man die
Beziehung Abbildung liest ( Abb : ME × W −→ M), müsste klar sein, welche Menschen gemeint sind, die dort eine Abbildungsbeziehung herstellen, und was
müsste man sich konkret darunter vorstellen, dass
Menschen Aspekte der Welt (W) in ein Modell (M)
abbilden?

Wenn ein Kind ein Stück Holz benutzt, als ob es
ein Spielzeugauto ist, mit dem es auf dem Boden
herumfährt und dazu ’BrumBrum’ macht, dann ist für
das Kind das Stück Holz offensichtlich ein Modell für ein
Autor aus der realen Welt, seine Bewegungen simulieren
das Herumfahren, und das ’BrumBrum’ simuliert das
Motorgeräusch (bald nicht mehr, vielleicht).

Wenn Architekten (früher) aus Gips ein Gebäude im
Maßstab angefertigt hatten, es in eine Modelllandschaft
stellten, und dies einer Lichtquelle aussetzten, die
analog der Sonne bewegt wurde, dann war offensichtlich
das Gipshaus in der Landschaft mit der Lichtquelle
ein Modell des Schattenwurfs eines Gebäudes bei
Sonnenlicht.

Wenn Pflegestudierende heute an einem Krankenbett
mit einer künstlichen Puppe üben, wie man verschiedene
Pflegetätigkeiten ausübt, dann ist diese Puppe im Bett
offensichtlich ein Modell des realen Patienten, an dem
man übt.

Wenn Case Managerinnen in Rollenspielen
Beratungsgespräche üben, dann sind diese Rollen,
die sie ausfüllenden Personen, und die stattfindenden
Interaktionen ein Modell der realen Situation.

Wenn Informatikstudierende am Computerbildschirm
Schaltungen zusammenbauen, dann sind diese Software
basierten Bauteile und Schaltungen offensichtlich
Modelle von richtigen Bauteilen und den daraus
konstruierten Schaltungen.

Die Liste der hier möglichen Beispiele ist potentiell
unendlich lang.

Die Abbildung von Aspekten der realen Welt in
Ersatzsysteme, die wie Modelle fungieren, anhand bzw.
mittels deren man üben kann, analysieren usw. ist
offensichtlich sehr grundlegend.

Ob solch ein modellierendes Ersatzsystem und
die damit möglichen Handlungen die abzubildende
Wirklichkeit hinreichend gut abbilden, oder ob sie diese
so verzerren, dass das Modell bezogen auf die reale
Welt falsch ist, dies zu beurteilen ist nicht immer ganz
einfach oder vielleicht sogar unmöglich. Schwierig und
unmöglich ist dies dann, wenn das erarbeitete Modell
etwas zeigt, was in der realen Welt selbst durch die
Verwobenheit mit anderen Faktoren gar nicht sichtbar
ist, wenn also dass Modell überhaupt erst etwas sichtbar
macht, was ansonsten verdeckt, verborgen ist. Damit
würde das Modell selbst zu einer Art Standard, an dem
man die reale Welt misst.

Was im ersten Moment absurd klingt, ist aber genau
die Praxis der Wissenschaften. Das Ur-Meter, das als
Standard für eine Längeneinheit vereinbart wurde, ist
ein Modell für eine bestimmte Länge, die überall in
der räumlichen Welt angetroffen werden kann, aber
ohne das Ur-Meter können wir nicht sagen, welche der
unendlich vielen Stellen nun einem Meter entspricht. Wir
benutzen also ein künstlich erschaffenes Modell einer
bestimmten Länge, um damit die ansonsten amorphe
reale Welt mit Plaketten zu überziehen. Wir projizieren
das Ur-Meter in die reale Welt und sehen dann überall
Längen, die die realer Welt als solche nicht zeigt. Zu
sagen, diese Strecke hier in der realen Welt ist 1 m lang,
ist eine Äußerung, von der wir normalerweise sagen
würden, sie ist wahr. Wahrheit ist hier eine Beziehung
zwischen einer vereinbarten Einheit und einem Aspekt
der realen Welt.

Im allgemeinen Fall haben wir irgendwelche
sprachlichen Ausdrücke (z.B. Abb : ME × W −→ M), wir ordnen diesen sprachlichen Ausdrücke davon unabhängige Bedeutungen zu, und stellen dann fest,
ob es in der realen Welt Sachverhalte gibt, die mit
dieser vereinbarten Bedeutung korrespondieren oder
nicht. Falls Korrespondenz feststellbar ist, sprechen
wir von Wahrheit, sonst nicht. Eine solche Wahrheit ist
aber keine absolute Wahrheit, sondern eine abgeleitete
Wahrheit, die nur festgestellt werden kann, weil zuvor
eine Bedeutung vereinbart wurde, deren Korrespondenz
man dann feststellt (oder nicht). Sprachlich gefasste
Wahrheiten können also immer nur etwas feststellen,
was zuvor vereinbart worden ist (wie beim Ur-Meter), und
man dann sagt, ja, das früher vereinbarte X liegt jetzt
hier auch vor. Und diese grundsätzliche Feststellung,
diese ist fundamental. Sie erlaubt, in den veränderlichen
vielfältigen Bildern der Welt, ansatzweise Ähnlichkeiten,
Wiederholungen und Unterschiede feststellen zu
können, ohne dass damit immer schon irgendwelche
letzten absoluten Sachverhalte dingfest gemacht werden.

Die moderne Wissenschaft hat uns demonstriert, wie
dieses einfachen Mittel in vielen kleinen Schritten über
Jahrzehnte hinweg dann doch zu sehr allgemeingültigen
Sachverhalten hinführen können.

LITERATURHINWEISE

[Bal82] W. Balzer, editor. Empirische Theorien: Modelle, Strukturen,
Beispiele. Friedr.Vieweg & Sohn, Wiesbaden, 1 edition, 1982.

[BMS87] W. Balzer, C. U. Moulines, and J. D. Sneed. An Architectonic
for Science. D.Reidel Publishing Company, Dordrecht (NL),
1 edition, 1987.

[Mit95] Jürgen Mittelstrass, editor. Enzyklopädie Philosophie und
Wissenschaftstheorie Teil: Bd. 1., A – G. Verlag J.B. Metzler,
Stuttgart – Weimar, 1 edition, 1995.

[San10] Hans Jörg Sandkühler, editor. Enzyklopädie Philosophie,
Bd.1-3. Meiner Verlag, Hamburg, 1 edition, 2010.

[Sne79] J. D. Sneed. The Logical Structure of Mathematical Physics.
D.Reidel Publishing Company, Dordrecht – Boston – London,
2 edition, 1979.

[Sup79] F. Suppe, editor. The Structure of Scientific Theories. Uni-
versity of Illinois Press, Urbana, 2 edition, 1979.

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EIN HOMO SAPIENS – VIELE BILDER. Welches ist wahr?

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 28.Okt. 2017
info@cognitiveagent.org
URL: cognitiveagent.org
Autor: cagent
Email: cagent@cognitiveagent.org

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INHALT

I Vielfalt trotz Einheit
II Wahrheit, die ich meine
III Wahrheitsmechanismen
III-A Gegenwart, Gestern, Morgen . . . . . .
III-B Eigener Lebensraum, ganz woanders . .
III-C Interpretierte Wahrnehmung . . . . . . .
III-D Erfahrung liefert Bilder . . . . . . . . . .
III-E Wie das ’Richtige’ Lernen? . . . . . . . .
III-E 1 Mengenbegrenzungen . . . . .
III-E 2 Muster erkennen . . . . . . . .
III-E 3 Spezialisierungen . . . . . . .
III-E 4 Wechselwirkungen aufdecken
III-E 5 Geeignete Wissensformen . .
III-E 6 Verloren im Fragment . . . . .
III-E 7 Fehlende Präferenzen
IV Menschenbilder
V Was Tun?

ÜBERSICHT

In der realen Welt gibt es eine Lebensform, die wir homo sapiens nennen. In der Rede über diesen homo sapiens – also in den Bildern, die wir benutzen –benutzen wir aber viele verschiedene Bilder. Desgleichen in den alltäglichen Lebensformen: es gibt nur einen homo sapiens, aber in den verschiedenen Kulturen dieser Erde gibt es viele geradezu konträre Formen, wie Menschen leben oder leben müssen. Wie ein homo sapiens genau funktioniert, verstehen wir immer noch nicht genau. Die Politik bevorzugt in der Regel plakative Schlagworte, und vermeidet wissenschaftliche Modelle. Warum?

Vielfalt trotz Einheit

Wenn in einem Brettspiel jemand sagt, „ich habe gewonnen“, und ein anderer daraufhin sagt „Nein, ich habe gewonnen“, dann weiß jeder, dass da etwas nicht stimmen kann. Brettspiele sind aufgrund ihrer Regeln eindeutig, wenn nicht, würden sie nicht funktionieren.

Wenn wir uns aber die Realität anschauen, die gemeinsam geteilte empirische Welt, dann ist es mittlerweile fast der Normalfall, dass es zu einzelnen Aspekten, Vorkommnissen, Vorgängen, von verschiedenen Personen oder Personengruppen, ganz unterschiedliche Beschreibungen/ Darstellungen/ Bilder gibt, ohne dass wir dies merkwürdig finden. Wenn Politiker in Talkshows sich äußern sollen, ist es eher die Regel, dass sie konträre Meinungen vertreten. Keiner findet dies merkwürdig. Unrecht haben immer die anderen, die eine andere Meinung haben. Der Frage, warum es zu unterschiedlichen Meinungen zu ein und demselben Thema kommen kann, wird fast nie gestellt. Lieber beschimpft man sich gegenseitig, anstatt die Frage zu stellen, warum es zu unterschiedlichen Meinungen kommen kann.

Wahrheit, die ich meine

Eine klassische Auffassung von Wahrheit geht davon aus, dass das mit ‚Wahrheit‘ Gemeinte in der Übereinstimmung von eigener Auffassung und einem davon zu unterscheidenden Sachverhalt ist. Klassisches Beispiel: Jemand sagt „Es regnet“ und in der Redesituation regnet es tatsächlich oder nicht. Im ersten Fall würde man dem Sprecher zustimmen und sagen, er spricht ‚wahr‘, im anderen Fall nicht.

Schwieriger wird es, wenn der Redner über Sachverhalte spricht, die jenseits der aktuellen Redesituation liegen: räumlich entfernt, oder zeitlich weit zurück in der Vergangenheit oder in einer noch nicht stattgefundenen Zukunft. Welche Mechanismen der Klärung des Wahrheitsgehaltes gibt es dann?

Oder der Redner glaubt Sachverhalte wahrzunehmen, die aber alle anderen nicht wahrnehmen. Wer hat dann Recht? Irrt der eine, hat er eine ‚psychische Störung‘, steht er unter ‚Drogeneinfluss‘, hat er schlicht ein ‚falsches Wissen‘, oder … ? Könnten nicht alle anderen irren und er alleine hätte Recht?

Oder es gibt Sachverhalte, auch gegenwärtige, deren Status von bestimmtem ‚Wissen‘ abhängig ist, wodurch erst die ‚Eigenschaften des Sachverhalts‘ sichtbar werden. Berühmte Beispiele sind die Bewegung der Himmelskörper, das Phänomen von Magnetismus und Elektrizität, die chemischen Reaktionen der verschiedenen chemischen Substanzen, die Entdeckung der Mikroorganismen, die Entdeckung der Vererbung durch Mitwirkung der DNA, die Entdeckung der Gehirnzellen und die Tatsache, dass sie nicht miteinander direkt verbunden sind, usw.

Schon diese kurze Betrachtung zeigt, dass wir in unserem Alltag eher mehr Situationen haben, die eine ‚direkte Wahrheitsentscheidung‘ nicht zulassen als solche, die es tun. ‚Indirekte‘ Wahrheitsentscheidungen verlangen grundsätzlich eine ‚Klärung der Umstände‘ und eine ‚Klärung der Regeln der Interpretation‘.

Wahrheitsmechanismen

Gegenwart, Gestern, Morgen

Halten wir an der Fallunterscheidung fest, dass es Aussagen über Vergangenes, Zukünftiges oder Gegenwärtiges gibt.

Eigener Lebensraum, ganz woanders

In allen drei Fällen kann man nochmals unterscheiden, ob der Sachverhalt (gegenwärtig oder vergangen oder zukünftig) mit den Teilnehmern der Situation verknüpft ist oder nicht. Ob es da regnet, wo man gerade ist, oder woanders, das macht einen großen Unterschied. Oder ob in meiner Firma in der Vergangenheit ein bestimmtes Ereignis stattgefunden haben soll oder nicht, kann ich eher einschätzen, als wenn es in der Vergangenheit irgendwo ganz anders stattgefunden haben soll. Entsprechend in der Zukunft: eine Aussage über einen zukünftigen Sachverhalt in meinem persönlichen Lebensraum fasse ich anders auf als wenn es ‚irgendwo ganz anders‘ stattfinden soll.

Interpretierte Wahrnehmung

Befinden wir uns in der Gegenwart, dann können wir diese und eigene Körperzustände ‚wahrnehmen‘. Wie wir mittlerweile durch vielfältige wissenschaftliche Untersuchungen lernen konnten, nehmen wir aber niemals die Welt (und uns selbst) ‚1-zu-1‘ wahr, sondern vielfältig selektiert, abstrahiert und ‚interpretiert‘ durch die Erfahrungen, die wir vorher schon gemacht haben. Da die visuellen, akustischen, taktilen usw. Wahrnehmungen immer unvollständig sind, muss innerhalb des Wahrnehmungsprozesses kontinuierlich ‚interpretiert‘ werden. Wir sind ‚erfahrungsbasiert‘, und diese Erfahrungen sind sehr stark ’sprachlich durchtränkt‘. Wir sehen nicht einfach nur Farben, Formen; wir riechen nicht einfach nur süßlich, beizend, ätzend, usw.; wir hören nicht einfach nur Geräusche, Klänge; diese werden sofort eingeordnet in vertraute Muster, verknüpft mit bekannten Worten. Ein Geräusch identifizieren wir als ‚knarrende Schranktür‘, ‚vorbeifahrendes Auto‘, das ‚Klackern von Schuhen auf Steinplatten‘, usw., weil wir einfach ‚trainiert‘ wurden, diese Geräusche mit solchen Worten und darüber mit bestimmten Situationen zu verknüpfen. Wie wir wissen, können solche spontanen, von unserem Gehirn aufgrund von vorliegenden Erfahrungen ‚automatisch erzeugte‘ Zuordnungen falsch sein, weil die Erfahrungen falsch sind.

Erfahrung liefert Bilder

Im Alltag liefert unsere Erfahrung also die ‚Bilder‘, mit denen wir unsere Welt anschauen.

Solange jemand noch nichts von einer bestimmten genetischen Erkrankung wusste, war für ihn die Welt in Ordnung. Als er/ sie erfuhr, dass es solch eine spezielle Krankheit gibt und dass er Symptome dafür aufweist, war die Welt plötzlich eine ganz andere.

Solange jemand nicht wusste, wie ein bestimmtes Pflanzenschutzmittel wirkt, hat er es leichthändig eingesetzt. Sobald bekannt wurde, dass es die Böden und Pflanzen nachhaltig vergiftet, ein ganzes Ökosystem zum Kippen bringen kann, sogar über die Nahrung in den menschlichen Körper gelangen kann und dort zu schweren Störungen führt, da war die Welt plötzlich eine andere.

Solange man noch nicht wusste, dass der Nachbar und Freund ein Spitzel für den Staat war, mit dem Ziel andere Meinungen auszuspähen und zu melden, solange war die Welt noch in Ordnung. Aber als man durch Zufall entdeckte, dass da etwas nicht stimmt, wollte man es zunächst nicht glauben, man wehrte sich dagegen, bis es dann irgendwann klar war…

Die Bilder, die wir haben, erklären uns die Welt für uns. Andere können ganz andere Bilder haben.

Wie das ‚Richtige‘ Lernen?

Wenn unsere Erfahrungen einen solchen massiven Einfluss auf unsere Weltsicht haben, stellt sich die Frage, was wir denn tun können, um im Rahmen unseres ‚Erlernens von Welt‘ die ‚richtige‘ Sicht zu bekommen?

Mengenbegrenzungen

Wie wir heute wissen können, ist unsere aktuelle Wahrnehmung von Welt zudem mengenmäßig sehr begrenzt. Wir können im Sekundenbereich nie mehr als ca. 5-7 Wahrnehmungsobjekte (Englisch ‚chunks‘) verarbeiten. Je nach Erfahrungsstand können dies einfache oder sehr komplexe Objekte sein.

Muster erkennen

Ein Schachgroßmeister sieht auf einem Schachbrett nicht einzelne Figuren, sondern er sieht die Figuren als Teil eines ‚Musters‘, das er in ’strategische Zusammenhänge‘ einordnen kann. So genügt ihm ein kurzer Blick und er hat eine Einschätzung des ganzen Spielstandes und weiß sofort, wo es günstig wäre, in dieser Stellung anzusetzen. Ein weniger erfahrene Spieler sieht dies Muster und diese Zusammenhänge nicht auf einen Blick. Daher muss er mühsam alle möglichen Kombinationen ‚durchdenken‘, ‚geistig durchspielen‘, um zu Einschätzungen zu kommen. Der Amateur benötigt dafür viel mehr ‚Bedenkzeit‘. In einem offiziellen Schachturnier würde de Amateur daher normalerweise allein schon durch seinen Verbrauch an Denkzeit verlieren, wenn er nicht schon vorher aufgrund der Stellung verliert.

Das, was hier am Schachspiel verdeutlicht wurde, gilt für alle Situationen: wir können immer nur sehr wenige Aspekte einer Situation tatsächlich wahrnehmen und verarbeiten. Wenn nun die Situation komplex ist, das heißt, ganz viele einzelne Elemente auf vielfältige Weise ineinander greifen, und dadurch bestimmte Zustände erzeugen, dann können wir diese Situation nicht wirklich verstehen, es sei denn, wir würden sehr viel Zeit aufwenden, um sie zu erforschen. Im Alltag haben wir diese Zeit normalerweise nicht.

Spezialisierungen

Andererseits leben wir täglich in einer Welt, die bis zum Rand angefüllt ist mit komplexen Sachverhalten: die Infrastruktur einer Stadt mit Energieversorgung, Wasserversorgung, Abfallwirtschaft, Verkehr, Schulen, …; die Wohnungssituation; die wirtschaftliche Entwicklung einer Region; das Funktionieren großer Konzerne; die jeweiligen Ökosysteme, in denen wir uns bewegen; die demographische Entwicklung und ihre Konsequenzen; usw.

Teilweise helfen wir uns durch Spezialisierungen: es gibt Verkehrsfachleute, Demographen, Betriebswirte, Abfallexperten, Managementberater, Biologen,… doch diese sind einzelne; selten arbeiten sie — wenn überhaupt — alle zusammen, um ein Problem in seinen Wechselwirkungen zu verstehen, Zusammenhänge sichtbar zu machen.

Wechselwirkungen aufdecken

Die eine Frage ist also, ob wir überhaupt genügend brauchbare Daten von den verschiedenen Prozessen unseres Alltags haben bzw. bekommen; die andere Frage ist, wie wir diese Daten so ‚aufbereiten‘, dass die ‚Wechselwirkungen‘ sichtbar werden, d.h. warum der eine Faktor den anderen Faktor beeinflusst und in welchem Ausmaß.

Geeignete Wissensformen

Die Wissenschaftsphilosophie hat erarbeitet, wie solche erklärenden Datenstrukturen aussehen müssten, damit sie Erklärungen liefern könnten. Die verschiedenen computerbasierten Simulationstechniken lassen erkennen, wie man solche komplexen Datenstrukturen so aufbereiten könnte, dass jeder damit arbeiten kann. Im Alltag findet man solche Instrumente aber nicht. Tägliche Entscheidungen müssen ohne solche Hilfen getroffen werden.

Wenn man die Lernformen in den Schulen und Hochschulen anschaut, dann gibt es nahezu nichts, was ein komplexes ‚Lernen von der Welt‘ unterstützen könnte.

Verloren im Fragment

Als Ergebnis dieser schwierigen Situation muss jeder Mensch mit mehr oder weniger kleinen bzw. großen Fragmenten eines großen Ganzen leben, die es nicht zulassen, das große Ganze zu erkennen. Notgedrungen versucht jeder auf seine Weise, ad hoc, unverstandene Reste mit Hilfskonstruktionen ‚verständlich‘ zu machen. Und ja, wenn jetzt ein anderer Mensch mit anderen Fragmenten auftritt, was tut man dann? Freut man sich, aus der Verschiedenheit zu lernen (eine echte Chance) oder fühlt man sich verunsichert, fühlt man sich angegriffen, sieht im anderen einen ‚Gegner‘, einen ‚Feind‘, der die eigene Meinung bedroht?

Wenn Menschen, und dies dürften die meisten sein, im Berufsleben eingespannt sind, dazu Familie, soziale Verpflichtungen, dann ist es sehr häufig so, dass dieses Leben so anfordernd ist, dass Zeit und Muße sich mit der komplexen Welt zu beschäftigen, mit anderen Anschauungen, kaum vorhanden ist. Ganz ’natürlich‘ wird man vieles abblocken, wird man einen ‚Tunnelblick‘ ‚kultivieren‘, wird ‚Seinesgleichen‘ suchen, sich einrichten, sich abschotten, und wenn es zum Schwur kommt, wird man genau nur das wiederholen können, was man bislang kennen gelernt hat. Wer und was kann hier helfen?

Fehlende Präferenzen

Bei der ‚Aneignung von Welt‘, die unter starken quantitativen Begrenzungen stattfinden muss, und die aufgrund von bisherigen Erfahrungen eine starke Beeinflussung aufweist, spielt noch ein weiterer Faktor hinein: Bewertungen, Präferenzen.

Das eine ist, Objekte, Eigenschaften, Beziehungen, Abfolgen zu identifizieren. Schwer genug. Ein einzelner Handelnder braucht aber auch Präferenzen der Art, dass er im Fall von Alternativen bewerten kann, ob nun A oder B für ihn besser sind. Soll er A oder B tun?

Wenn man weiß, dass viele Leistungen ein mehrjähriges gezieltes Training voraus setzen, durch das ein entsprechendes Wissen, eine entsprechende Handlungsfähigkeit schrittweise erarbeitet worden ist, das dann nach vielen Jahren so verfügbar ist, dann setzt dies voraus, dass es solche ’situationsübergreifende Ziele‘ gibt, die das einzelne Verhalten auf dieses Ziel in ‚orientieren‘.

Wenn solche Ziele aber schwer zu erkennen sind, wenn sie schlichtweg fehlen, wie kann dann ein einzelner, eine Gruppe, eine Firma ihre Ressourcen gezielt auf ein Ziel hin optimieren?

Präferenzen hängen stark von verfügbarem Wissen ab, aber sie sind nicht identisch mit Wissen! Aus der Tatsache, dass ich weiß, wie man einen Computer baut, folgt nicht, dass ich weiß, wofür man ihn einsetzen sollte. Aus der Tatsache, dass man Schulen mit Computern ausstatten will, folgt nicht, dass die Schulen, die Lehrer, die Schüler wissen, wofür sie die Computer einsetzen wollen/ sollen/ können.

Es scheint bis heute eher unklar, wo Präferenzen herkommen sollen.

Im Alltag gibt es viele sogenannte ‚praktische Zwänge‘ (Ernährung, Wohnen, Geld verdienen, Gesundheit, Verkehr, …), die zum Handeln zwingen. Dies sind aber weitgehend unhinterfragte Automatismen, die selbst in einen größeren Zusammenhang einzuordnen wären. Übergreifende Ziele, welche?

Menschenbilder

Schaut man sich die verfügbaren Menschenbilder im Bereich der Wissenschaften an, so kann man die wichtigsten Typen wie folgt auflisten:

  • Die biologische Evolution, unterscheidbar nach homo sapiens und Nicht-homo sapiens.
  • Im Bereich des homo sapiens sein Verhalten (Ethologie, Psychologie, Soziologie, Politik, Wirtschaft…)
  • Im Kontext des Verhaltens des homo sapiens gibt es die unterstellten inneren Mechanismen, die dafür verantwortlich sind, wie der homo sapiens auf seine wahrnehmbare Umgebung reagiert, zusammengefasst im Begriff des Verhaltens bzw. der Verhaltensfunktion. Das ‚Sichtbare (Verhalten)‘ erscheint damit als Wirkung des ‚Unsichtbaren (Inneren)‘. Für diese inneren Zustände gibt es keine wirkliche wissenschaftliche Disziplin, da Bewusstseinszustände als solche kein Gegenstand einer empirischen Wissenschaft sein können. Traditionell ist hier die Philosophie zuständig, die eben nicht als empirische Disziplin gilt. Die Neurowissenschaften behandeln die physikalisch-chemische Maschinerie des Gehirns, nicht aber seine subjektiven Erlebnisse im Bewusstseinsraum.
  • Im Bereich des Verhaltens hat der Mensch Technologien hervorgebracht, die ihm helfen können, praktische Probleme des Alltags (dazu gehören auch Konflikte bis hin zu Großkonflikten (Krieg)) zu lösen. Das Ineinander von Mensch und Maschine lässt ständig neue Situationen entstehen, in denen sich der Mensch über ein verändertes Verhalten selbst neu erfahren kann (Ersetzung menschlicher Muskelkraft, Autos, Eisenbahn, Flugzeug, Raumschiff..).
  • Im Rahmen der Technologie nehmen die Digitalen Technologien eine Sonderstellung ein. Sie erlauben es zunehmend, die inneren Mechanismen des Menschen zu imitieren und in immer mehr Bereichen zu übertreffen. Dies stellt eine extrem starke Infragestellung des Menschen dar: ist er auch nur eine Maschine, dazu eine schlechte?
  • Neben dem Biologischen gibt es das Physikalische als allgemeinen Rahmen für alles Biologische, mit unfassbar weiten Räumen und Energien, die sich als Universum präsentieren.
  • Innerhalb des Biologischen sind die inneren Mechanismen des homo sapiens wissenschaftlich noch unaufgeklärt. Dies gibt viel Spielraum für Spekulationen, Esoterik und dem Phänomen des Religiösen. Es ist schwer zu entscheiden,welch ‚harten Kern‘ all diese Interpretationen haben.

Macht man sich diese Vielfalt klar, ihren weitgehenden Fragmentcharakter aufgrund fehlender Wissensintegration, dann wundert man sich nicht, dass Ideologien, Populismen, Fanatismen und Dogmatismen reichlich Nährboden finden können. Die öffentlichen Wissenskulturen sind nicht ausreichend genug kultiviert, um solchen Verzerrungen den Boden zu entziehen. Die Bedeutung einer Wissenskultur wird in fast allen Gesellschaften stark unterschätzt und die jeweiligen Politiker erweisen sich für diese Fragen auch nicht besonders hilfreich.

Was Tun?

Es ist eines, einen Sachverhalt zu diagnostizieren. Es ist eine ganz andere Frage, ob man aus solch einer Diagnose irgendeinen Handlungsvorschlag generieren kann, der eine deutliche Verbesserung mit sich bringen würde.

Angesichts der zentralen Bedeutung des Wissens für das Verhalten des Menschen eingebettet in Präferenz/ Bewertungsstrukturen, die in einem Lernprozess verfügbar sein müssen, bei gleichzeitiger Berücksichtigung der quantitativen Beschränkungen des biologischen Systems bräuchte es neue Lernräume, die solch ein verbessertes Lernen unterstützen. Ganz wichtig wäre es dabei, das Wissen nicht nur ‚jenseits des Individuums‘ zu kumulieren (die Cloud für alle und alles), sondern den einzelnen als einzelnen zu stärken, auch als soziales Wesen. Dazu braucht es eine grundlegende Re-Analyse dessen, wie der Mensch mittels neuer digitaler und Cyber-Technologien sowie Humantechnologie seinen Möglichkeitsraum vergrößern kann.

Dies wiederum setzt voraus, dass es eine Vision von Gesellschaft der Zukunft gibt, in der der homo sapiens überhaupt noch eine Rolle spielt. Dies wird gerade von elitären Machtgruppen immer mehr in Frage gestellt.

Wo gibt es ernsthafte Visionen für humane Gesellschaften für Morgen?

Diese Aufgabenstellung ist nichts für einen allein; hier sind alle, jeder auf seine Weise, gefragt.

Autor cagent arbeitet an konkreten Lösungen einmal über das weltweite Theoriebuch für Ingenieurezum anderen an dem komplementären Projekt eines Softwarelabors für die Entwicklung solcher Lokaler Lernwelten. Ja, man kann sogar sagen, dass das Kunstprojekt Philosophy-in-Concert hier auch hingehört. Aber, wie auch immer, ein einzelner kann die Aufgabe nicht lösen. Es braucht ein ‚Gesamtkunstwerk‘, in dem sich viele miteinander vernetzen und ergänzen.

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