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Peter Krieg - Autor von Die Paranoide Maschine - über die Kernthesen seines Buches

Computer sind paranoide Maschinen

Unsere heutigen Computer sind im Kern nichts anderes als komplizierte mechanische Apparate wie Uhren mit elektrischem Antrieb. Sie führen lediglich solche mechanische Operationen durch, die der Programmierer oder Nutzer ihnen eindeutig vorgibt. Sie sind Rechenknechte bar jeder Denkfähigkeit, wenn Denkfähigkeit mehr ist als das mechanische Abarbeiten von Rechenaufgaben. Schon Alan Turing war sich bewusst, dass seine Turing- Maschine nur Operationen ausführen kann, „die von Büroarbeitern gelöst werden, die nach festgelegten Regeln und ohne Verständnis arbeiten“.

Rechnen findet immer nur innerhalb eines einzigen Bezugsrahmens, einer Logik statt.  Wenn ein Mensch nur innerhalb einer einzigen Logik denken kann, dann leitet er alle seine Wahrnehmungen aus dieser einen Logik ab – d.h. er wird paranoid, er hält die ganze Welt für eine einzige Verschwörung. Ärzte nennen dieses Krankheitsbild einen „systematischen Wahn“. Denken ist dagegen die Integration unterschiedlicher Bezugsrahmen oder Logiken, es ermöglicht uns Synthese von Neuem –etwa von neuem Verhalten unter unbekannten Umweltbedingungen, oder die Übertragung von Erfahrungen in einem bestimmten Kontext auf einen völlig anderen. Diese synthetische Seite beherrschen Computer bisher überhaupt nicht, sie arbeiten ausschließlich logisch. Daraus erklärt sich ihr Starrsinn, ihre Inflexibilität, ihre Instabilität, ihre Unfähigkeit zu lernen und sich anzupassen. Logik ist nicht genug!

Die Kernthese des Buches (und der Anlass seiner Entstehung) ist, dass durchaus auch Computer möglich sind, die sich von der logischen Geschlossenheit  und Starrheit der heutigen Maschinen lösen. Die Geschichte und Vorgeschichte dieser Ablösung vom mechanischen Modell ist die eigentliche Story des Buches...

Logik ist nicht genug

Logik ist eine Denkmethode, die aus Axiomen (Grundannahmen, Theorien, Hypothesen, Globalbeschreibungen etc.) jeweils einen Bezugsrahmen schafft, innerhalb dessen auf mechanisch-analytische Weise Schlüsse abgeleitet werden können. Logik kann immer nur durch den Bezugsrahmen determinierte Differenzen innerhalb des Systems unterscheiden, nicht aber Differenzen zur Umwelt des Bezugsrahmens, also zum Außen des jeweiligen logischen Bereichs oder Systems: Wenn ich alle Äpfel vergleiche, kann ich die Birnen nicht sehen und daher auch nicht in den Vergleich einbeziehen. Um lern- und anpassungsfähig zu sein, müssen wir aber nicht nur das Verhältnis der Teile zum Ganzen, sondern auch das Verhältnis des jeweiligen Systems zu seiner Umwelt (als Differenz) im Auge behalten (streng genommen erzeugen wir diese Differenz, als Abgrenzung des Systems zur Umwelt).

Logik kann dies nicht leisten, weil sie sich einschließt und prinzipiell von der Umwelt abschottet. Logik beschreibt im Grunde nur statische Systeme aus statischen Identitäten. Dynamische Prozesse, Entwicklungen und Übergänge sind ihr prinzipiell verschlossen. Die Welt besteht in unserem heutigen Verständnis (das schon in Heraklits Panta Rhei – alles fließt anklingt) aber nicht aus statischen Dingen, sondern aus dynamischen Prozessen. Nichts IST, alles WIRD... Nichts existier völlig isoliert, alles hängt und wirkt irgendwie mit allem zusammen.

Diese Zusammenhänge zu ‚kartieren’ im Sinne einer orientierungsfähigen dynamischen Landkarte ist nur mithilfe einer„Architektur der Verschränkung“ unterschiedlicher Logiken denkbar, bei der jedes Element als Teil sowohl mit  dem Ganzen, wie auch mit dessen Umwelt verknüpft ist. Eine solche „polylogische“ Architektur ist komplex. Logik ist eine notwendige, aber nicht ausreichende Bedingung zur Beschreibung komplexer Phänomene. Wir brauchen Logik, sie ist keineswegs ersetzbar, aber wir müssen sie „vernetzen“, d.h. wir müssen formale Methoden entwickeln, unterschiedliche Logiken zu integrieren und dadurch komplex zu denken – auch mithilfe von Maschinen!

Komplex heißt, mehrere Perspektiven integrieren

Eine Logik betrachtet alles, was sie einschließt, aus jeweils nur einer Perspektive. Komplexität ist eine polylogische Beschreibung, d.h. sie integriert mehr als nur einen Bezugsrahmen. In der Sprache etwa ist jeder Begriff ambivalent, d.h. er kann sich auf mehrere Kontexte gleichzeitig beziehen. Er verweist sowohl auf den jeweiligen Kontext, in dem er benutzt wird, wie auch aus diesem hinaus auf andere Kontexte. Sprache ist ein komplexes, poly-kontextuelles Netzwerk. Ein komplexes Ganzes ist immer mehr als die Summe seiner Teile, denn jeder Teil verweist gleichzeitig auf andere, systemexterne Teile und Ganze, und reichert dadurch die Struktur durch Integration externer Bezüge an. In einem trivialen, deduktiven Ganzen verweist jeder Teil ausschließlich auf andere Teile innerhalb des Systems. Eine Anreicherung findet nicht statt – ein solches System ist  deshalb prinzipiell unfähig zu lernen und sich an seine Umwelt anzupassen.

Computer sind Protagonisten einer mechanischen Denkweise

Turing Maschinen operieren in logischer Geschlossenheit (geschlossen durch das jeweils aktive Programm, bzw. den Algorithmus). Sie können diese jeweilige Perspektive zwar wechseln und beliebig viele Perspektiven einnehmen, aber sie können diese Perspektiven nicht integrieren, etwa indem sie interaktive Interventionen in laufende Algorithmen zulassen, die den Algorithmus ändern würden. Sie können auch nicht gleichzeitig zwei oder mehr Perspektiven einnehmen und unterscheiden, auch dann nicht, wenn mehrere Programme gleichzeitig laufen. Um komplexe Prozesse und Systeme zu modellieren, muss deren Komplexität zunächst durch einen logisch beschreibbaren Mechanismus ersetzt werden.

Da Computer auch die Metapher für viele komplexe - etwa biologische und soziale - Prozesse und Systeme liefern, haben sie starken Einfluss auf unser Verständnis dieser Systeme und Prozesse. „Wir verstehen nur, was wir machen können“ sagt Nietzsche und meint damit, dass unsere jeweilige Technologie unser Verständnis für die Welt  bestimmt.  Früher war der Mensch ein Uhrwerk und Gott der Große Uhrmacher. Mit der Dampfmaschine wurde der Mensch zu einer Kraftmaschine unter hydraulischem Druck – wie noch Freud ihn beschreibt. Dann wurde er zum Ottomotor und schließlich zum Computer. Heute beschreiben wir ihn zunehmend als komplexes Netzwerk, auch wenn wir dafür noch keine technische Implementierung haben.

Hier baut sich eine spannende Differenz zwischen mechanischer machbarer Technologie und nicht-mechanischer komplexer Beschreibung auf. Im Buch werden erste Lösungen beschrieben, die diese Komplexität in völlig neuartige interaktive Computer als „polylogische Architektur“ implementieren. Daraus können sich nicht nur ganz neue komplexe Anwendungen entwickeln, die sich z.B. interaktive an unbekannte Umwelten anpassen und selbständig Neues lernen können, sondern auch ein neues Verständnis komplexer Prozesse. Wenn wir nur verstehen, was wir machen können, dann gilt auch der Umkehrschluss, dass Neues machen zu können auch neues Verständnis bewirkt...

Komplexität reduzieren, nicht ersetzen   

Komplexität lässt sich reduzieren, indem man die Anzahl der Perspektiven reduziert. Komplexität lässt sich aber auch ersetzen, indem man die Vielzahl der Perspektiven durch eine einzige ersetzt. Im ersteren Fall ist die Beschreibung noch immer komplex und nicht-trivial, im zweiten ist sie nur noch mechanisch, deterministisch und linear. Da Mathematik selbst ein logisch-axiomatisches, also mechanisches Verfahren ist, sind heutige mathematische Beschreibungen und Modelle prinzipiell Komplexitätsreduzierungen der zweiten Art, d.h. sie ersetzen Komplexität.

Komplexe Systeme sind prinzipiell nicht vollständig modellierbar und nicht verlustfrei simulierbar (eine verlustfreie Simulation wäre die perfekte Replikation des Systems selbst). Die Frage ist jedoch: sind komplexe Maschinen, also Computer jenseits der Mechanik, möglich? Und wenn, wozu sind sie in der Lage?

Das Buch beantwortet diese Frage mit einem entschiedenen Ja und beschreibt Anwendungsbeispiele, etwa neuartige „kognitive Bibliotheken“ oder adaptive Simulationssysteme.  Solche „polylogischen“ Maschinen sind prinzipiell in der Lage, die heutigen Einschränkungen, etwa die Explosion von Datenmengen und Komplexität, prinzipiell zu überwinden. Insofern steht die Informatik eher an ihrem eigentlichen Anfang, als an ihrem Ende...

Der Schlüssel liegt im interaktiven Ansatz der Computerspiele: Hier werden keine Daten mehr gespeichert, sondern dynamisch und interaktiv generiert. Wenn man dieses Prinzip nicht nur auf Bilddaten, sondern auf beliebige Daten, sowie auf Datenstrukturen und Code ausweitet, dann entsteht ein Computer, der nicht mehr physische „Daten schaufelt“, sondern als dynamische Simulationsmaschine generiert. Ein solches System wurde nun tatsächlich realisiert und wird im Buch erstmals beschrieben.

Wissen ist lokal, Handeln global

Unser Wissen über „das Ganze“ (z.B. ein komplexes System wie das Wetter, die Wirtschaft, die Natur, die Gesellschaft etc.) ist niemals eine vollständige Beschreibung und in Anbetracht der wirksamen Variablen daher prinzipiell gering. Komplexe Systeme sind „kompositive“ Ganze (F.A. Hayek einen Begriff von Carl Menger zitierend), die sich eben nicht mathematisch modellieren oder axiomatisch als Mechanismen beschreiben lassen.

Unser Wissen ist desto besser, je lokaler es ist, weil wir lokal relativ mehr Variable beobachten und messen können. Wenn alles mit allem zusammenhängt (egal wie), dann hat aber jedes lokale Handeln auch globale Auswirkungen, es ist in diesem Sinne also immer global. Der Satz „Global denken, lokal handeln“ suggeriert dagegen, man könne und solle sein lokales Handeln aus globalem Wissen ableiten.

Genau dieser Ansatz führt aber zu einem (globalen) Rationalismus, der die (lokalen) Mittel heiligt, und letztlich zu utopischen, zentralistischen und totalitären Gesellschaftsmodellen. Ein solches Denken ist nicht zuletzt Ausdruck einer technisch-wissenschaftlichen Hybris, die das jeweils „Ganze“ ausreichend zu verstehen glaubt, um es zentral modellieren und damit auch steuern und kontrollieren zu können...

Die Metapher des Dschungels ist ironischerweise bei Kritikern einer marktgesteuerten Wirtschaft ebenso beliebt wie (oft in gleicher Person) bei Ökologen. Im ersten Fall steht sie für eine wild wuchernde Aktivität („Dschungelkapitalismus“), die angeblich dringend zentraler Steuerung bedarf, beim zweiten ironischerweise für eine selbstorganisatorische Balance bei gleichzeitig höchster Vielfalt, die als Vorbild für das kluge Wirtschaften der Natur gilt („Regenwald“).

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