In diesem Text werden drei Formate vorgestellt, wie man den Inhalt einer nachhaltigen empirischen Theorie (NET) mit anderen Menschen kommunikativ teilen kann.
Nachhaltige empirische Theorie – Spiel – Theaterstück
Wie schon in dem Text über die Umsetzung einer nachhaltigen Theorie im Rahmen einer Lehrveranstaltung deutlich wird, gibt es eine Strukturgleichheit (‚Isomorphie‘) zwischen der Struktur einer nachhaltigen empirischen Theorie und einem Spiel. Hier wird diese Strukturgleichheit nochmals aufgegriffen und durch Einbeziehung des Formats ‚Theaterstück‘ erweitert.
BILD: Hinweis auf die Strukturgleichheit (‚Isomorphie‘) zwischen den Formaten ‚Nachhaltige Empirische Theorie (NET)‘, ‚Spiel‘ und ‚Theaterstück‘.
Nachhaltiges Thema
Das Konzept ‚Thema‘ als ’nachhaltiges Thema‘ wird hier so interpretiert, dass die primären Betroffenen die Mitglieder der ‚Biosphäre‘ sind, die sich auf dem Planet Erde seit 3.5 Milliarden Jahre entfaltet, und dazu viele Dramen durchleben musste. Der Mensch als Lebensform ‚homo sapiens‘ ist ein Teil dieser Biosphäre. Während das ‚Meistern der Umgebung ‚Planet Erde“ in sich schon eine Herausforderung darstellt, hat die Biosphäre durch ihre explosionsartige Zunahme mit immer komplexeren Interaktionen sowohl mit dem Planet Erde wie auch ‚mit sich selbst‘ zu kämpfen. Durch die Verbreitung des ‚homo sapiens‘ über den gesamten Planeten und seiner besonderen ‚kollektiven Intelligenz‘ kommt der menschlichen Population eine besondere Verantwortung zu. Für die vielfältigen Phänomene der ‚Zerstörung‘ der Biosphäre und der ‚Ausnutzung‘ spezieller endlicher Ressourcen zeichnet speziell der homo sapiens verantwortlich. Die Meinungen verstärken sich, dass der Mensch zu einem Hauptfaktor der Gefährdung des Fortbestands der Biosphäre auf dem Planet Erde geworden ist.
Um hier mehr Klarheit zu gewinnen, wo genau was für den Fortbestand der Biosphäre auf dem Planeten passiert, ist es wichtig, sich gezielt bestimmte Regionen auf dem Planeten heraus zu greifen, sich den bisherigen ‚Verlauf‘ anzuschauen, um daraus Rückschlüsse für vorkommende ‚Veränderungen‘ zu gewinnen, mit Hilfe deren man dann hypothetisch ‚Prognosen‘ für ‚mögliche zukünftige Zustände‘ (= Zukunft, Zukünfte) zu gewinnen. Dabei wird es vermutlich nicht ausreichen, nur einzelne Regionen zu betrachten, sondern viele verschiedene Regionen und mögliche ‚Wechselwirkungen‘ unter diesen. Ferner muss man dem Faktor ‚Zeit‘ eine besondere Beachtung schenken: die Veränderungsprozesse auf dem Planeten und in der Biosphäre laufen auf einer großen Zeitskala ab zwischen Bruchteilen von Sekunden und vielen Millionen Jahren.
Akteure
Bei einem nachhaltigen Thema ist es wichtig, sich Klarheit zu verschaffen, wer genau die möglichen Akteure sind: jene, die in der Gegenwart für eine Gestaltung der Zukunft wichtig sind, und jene, die in der Vergangenheit wichtig waren. Die grobe Unterscheidung hier ist:
Der Planet Erde selbst mit seiner Eigendynamik unabhängig von der Biosphäre
Die Biosphäre mit ihren vielen Millionen verschiedenen ‚Lebensspezialisten‘. Der Homo sapiens ist ein Teil davon.
Wie im Text über die Anwendungsform ’nachhaltige Lehre‘ schon beschrieben wurde, ist das Format ‚empirische Theorie (ET)‘ eine Erkenntnisform, die der homo sapiens in seiner bisher ungefähr 300.000 Jahre dauernden Existenz auf dem Planeten Erde erst ‚kürzlich‘ (ca. im 17.Jahrhundert) entdeckt und dann immer weiter entwickelt hat.
BILD 2: Struktur einer ‚empirischen Theorie (ET)‘ und einer ’nachhaltigen empirischen Theorie (NET)‘.
Für eine weitere Erläuterung kann man dort nachlesen. An dieser Stelle soll diese Struktur hier nur nochmals ‚erinnert‘ werden, um die weiteren Gedanken zu den anderen ‚Formaten‘ der Kommunikation eines nachhaltigen Themas vorzubereiten.
Das Konzept ‚Kommunikation‘ ist hier von Bedeutung, da es bei allem, was ein einzelner homo sapiens tut und denkt, bei Vergrößerung der Anzahl der Mitglieder der Population, immer wichtiger wird, dass der einzelne seine Erfahrung, seine Gefühle und sein Denken ‚mit anderen teilen‘ kann, und zwar so, dass dieses ‚Teilen‘ eine Form von ‚Kooperation‘ ermöglicht. Sofern es in diesen Kooperationen um ‚gemeinsames Handeln in der gemeinsamen realen Welt‘ geht, muss dieses ‚Teilen von inneren Zuständen‘ eine ‚Form‘ haben, die eine Bezugnahme auf die ‚gemeinsam geteilte reale Welt‘ erlaubt, die ’nachvollziehbar‘ und ‚überprüfbar‘ ist. Ferner muss sie möglichst gute ‚Voraussagen (= Prognosen)‘ erlauben, damit ein ‚gemeinsames Handeln auf Zukunft hin‘ möglich ist.
In frühen Phasen der menschlichen Kultur war das ‚Erzählen von Geschichten‘ und ’spielerische Einübungen‘ fundamentale Formen des Lernens. Erst sehr spät, eben ab dem 17.Jahrhundert, fand das Konzept einer empirischen Theorie im Laufe der Jahrhunderte mehr Beachtung. Der Vorteil moderner empirischen Theorie ist das Absehen von allen ‚Emotionen‘ und die Fokussierung auf ‚Sachverhalte‘. Beim gemeinsamen ‚Überleben‘ kommt es aber auch auf ‚Emotionen‘ an, die helfen, Ängste zu überwinden, die Begeisterung wecken, um ‚Neues‘ auszuprobieren, usw.
Kommunikationsform ‚Spiel‘
Wie im Text zur ‚Anwendungsform Lehre‘ schon ansatzweise ausgeführt wurde, besteht zwischen einer ’nachhaltigen empirischen Theorie (NET)‘ und dem Format ‚Spiel‘ eine große strukturelle (‚isomorphe‘) Ähnlichkeit. Diese Gedanken sollen hier daher nicht wiederholt werden.
Interessant ist aber der Unterschied zwischen nachhaltiger empirischer Theorie und dem Format Spiel: eine empirische Theorie ist der Idee nach frei von Emotionen; sofern es ‚Wertvorstellungen‘ in einer menschlichen Population gibt, können diese als ‚akzeptierte Ziele‘ eine empirische Theorie in eine nachhaltige empirische Theorie verwandeln, indem das allgemeine Wissen über die Welt und ihre Dynamik dann mit bestimmten Zielvorstellungen verknüpft wird. Diese Zielvorstellungen selbst entspringen keiner empirischen Theorie sondern dem ‚kreativen Geist‘ von Menschen; diese Ziele können falsch sein. Ferner ist es nicht eigentlich Aufgabe einer empirischen Theorie, Emotionen hervor zu rufen.
Für das Zusammenleben von Menschen ist es aber beständig wichtig, auch genügend positive Emotionen zu teilen, um ein ‚Wir-Gefühl‘ zu erzeugen, das zu wichtigen Kooperationen befähigt. Damit diese ‚Emotionen‘ nicht ‚blind‘ sind oder gar zerstörerisch werden, sollte man diese mit jenen Formen von Erfahrung und Wissen verknüpfen, die sich in der bisherigen Geschichte ‚bewährt‘ haben bzw. die gute ‚Prognosen‘ erlauben. Genau diese Kombination aus ‚Emotionen‘ und ‚Wissen‘ kann man im Format Spiel sehr gut vermitteln: im gemeinsamen Spielen kann ‚Wissen um Sachverhalte‘ entstehen und es können im ‚gemeinsamen Tun‘ jene Emotionen zu Tage treten und durchlebt werden, die für Erfolg — und auch Misserfolg — so wichtig sind.
Das ‚ideale Spiel‘ hat also eine möglichst große Nähe zu ‚erprobtem Wissen‘ (sprich: empirischen Theorien), und erlaubt durch die Form des ‚gemeinsamen Tuns‘ die Erfahrung und das Trainieren jener Emotionen, die für einen gemeinsamen Erfolg grundlegend sind.
Kommunikationsform ‚Theaterstück‘
Ein ‚Theaterstück‘ als Kommunikationsform ist für viel weniger Menschen eine vertraute Form der Kommunikation als z.B. das Spiel.
Ein Theaterstück weist aber auch eine große Strukturähnlichkeit (Isomorphie) mit einer nachhaltigen empirischen Theorie auf (siehe das Schaubild 1).
Das Besondere am Theaterstück im Vergleich zum Spiel liegt — zumindest traditionellerweise — darin, dass ein Spiel durchgehend interaktiv ist, während das Theaterstück nicht-interaktiv einen kompletten Ablauf präsentiert.
Hier liegen starke Parallelen zu einer normalen empirischen Theorie: Der ‚Kern‘ einer empirischen Theorie bestehend aus ‚Anfangszustand, möglichen Veränderungsregeln und Prognosemechanismus, ist als solcher statisch und kaum verständlich. Erst wenn man mit Hilfe des Prognosemechanismus (das logische Folgern) die bekannten Veränderungsregeln auf den Anfangszustand anwendet, und dies immer wieder tut, so dass eine ganze ‚Folge/ Serie‘ von Zuständen entsteht, die zusammen eine ‚Simulation‘ bilden, dann entsteht mit der Simulation eine ‚Geschichte‘, der man ‚zuschaut‘, die man ‚erleben‘ kann. Für die Bürger, die diese ‚Geschichte erleben‘, kann dies unterschiedliche Gefühle auslösen, die dann wieder zu unterschiedlichen Handlungen führen können, z.B. dahin gehend, dass man den ‚Kern der Theorie‘ so ‚abändert‘, dass sich die ‚Geschichte ändert‘.
Im Fall eines Theaterstücks gibt es Autoren, die die ‚Zutaten‘ zum Theaterstück (= den Kern der Theorie) ‚festlegen‘, und dann aus diesen Zutaten einen ‚möglichen Ablauf‘ generieren, das eigentliche ‚Stück‘, das dann von Regisseuren, Schauspielern und vielen anderen Experten so umgesetzt wird, dass der zuschauende Bürger ein ‚maximales Erlebnis‘ bekommt: Erkenntnisse verknüpft mit Emotionen, die im Zuschauer entstehen können.
KOMMENTARE
[1] Aus mathematischer Sicht kann man die Idee von ‚Äquivalenzklassen‘ auf der Basis einer ‚Äquivalenzrelation‘ auch noch auf eine andere Weise analysieren: Wenn man eine ‚Kernstruktur‘ hat — wie z.B. ‚Nachhaltige Empirische Theorie‘ — dann kann man auch untersuchen, was mit dieser Struktur passiert, wenn man sie unterschiedlichen ‚Transformationen‘ unterwirft, z.B. die Transformation einer Theorie in ein ‚Spiel‘ oder in ein ‚Theaterstück‘. Welche Eigenschaften ändern sich dann, welche nicht.
Im folgenden handelt es sich um einen Bericht und einen Kommentar zu einer Konferenz. Dieser Bericht repräsentiert eine Einzelmeinung. Sollten sich weitere Beteiligte explizit äußern, so könnte man den Bericht und den Kommentar entsprechend erweitern.
Teil 1: Verwaltungen und die Herausforderung von Bürger:innenbeteiligung für Sozial- und Umweltverträglichkeit. Moderation: Prof‘in Dr. Birgit Blättel-Mink, Goethe-Universität Frankfurt am Main
Dr. Michael Zschiesche, Unabhängiges Institut für Umweltfragen (UFU): Digitalisierung in der Öffentlichkeitsbeteiligung – Stand und Perspektiven
Überleitender Kommentar
Prof. Dr. Frank Brettschneider, Universität Hohenheim Digitalisierung mit Bürger:innenbeteiligung / Bürger:innenbeteiligung mit digitalen Instrumenten
Podiumsdiskussion: Prof‘in Dr. Birgit Blättel-Mink, Goethe-Universität Frankfurt am Main, Prof. Dr. Jörn Lamla, Universität Kassel, Prof. Dr. Christian Schrader, Hochschule Fulda
Überleitung zu Teil 2
Teil 2: Citizen Science, Sustainability and Digitality Moderation: Prof. Dr. Matthias Söllner, Universität Kassel
Dr. Katrin Vohland, Naturhistorisches Museum Wien Citizen Science and Sustainability – Large expectations and Some Challenges
Prof. Dr. Yen-Chia Hsu, University of Amsterdam Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence
Podiumsdiskussion: Prof. Dr. Gerd Döben-Henisch, Frankfurt University of Applied Sciences, Franziska Ohde, Goethe-Universität Frankfurt am Main, Prof. Dr. Matthias Söllner, Universität Kassel
Wie man aus der Programmankündigung ersehen kann, wurde diese Konferenz organisiert von der Projektgruppe „Nachhaltige Intelligenz – Intelligente Nachhaltigkeit [NI-IN]“ des Zentrums für verantwortungsbewusste Digitalisierung (ZEVEDI). Es war die zweite Konferenz, die von dieser Forschungsgruppe organisiert worden ist. Der Autor dieses Textes ist Mitglied dieser Projektgruppe.
I. EINLEITUNG
Begrifflicher Kontext
Wie man aus dem Projektthema der NI-IN Projektgruppe ersehen kann, Enthält die Aufgabenstellung ein ‚Oberthema‘ mit „Nachhaltiger Intelligenz – Intelligenter Nachhaltigkeit“ und dazu eine Reihe von ‚Teilaspekten‘, die sich diesem Oberthema zuordnen lassen. Das Konferenzthema „Partizipation und Nachhaltigkeit in der Digitalität“ kommt dabei mit diesem Wortlaut weder im Oberthema der Projektaufgabenstellung explizit vor noch in den aufgezählten Teilaspekten. Dies hat seinen Grund darin, dass während der Forschungsarbeit seit Juli 2021 die nicht ganz einfachen Begriffsfelder schrittweise analysiert worden sind und aufgrund dieser Analyse verschiedene strukturelle Bedeutungsfelder mit wichtigen strukturellen Beziehungen sichtbar geworden sind. Eine grobe Skizze der analysierten Begriffen mit Bedeutungsfeldern könnte man so umschreiben (Sicht des Autors; in den Augen der anderen Projektmitgliedern möglicherweise anders akzentuiert):
BILD: Begriffsfeld ‚Nachhaltigkeit – Intelligenz‘ mit Teilbereich ‚Fokus der Tagung‘
Schon die beiden Leitbegriffe ‚Nachhaltigkeit‘ und ‚Intelligenz‘ lassen sich ‚jeder für sich‘ nicht so ohne weiteres analysieren. Noch gewagter wird es, wenn man das ‚Zusammenspiel‘ betrachten will. Liebhaber der ‚klaren Verhältnisse‘ dürften an dieser Stelle dahin tendieren, die ‚Büchse der Pandora‘ erst gar nicht zu öffnen. Leidenschaftliche Forscher mit eingebauter Neugier und ein gewisser Risikobereitschaft fühlen sich aber vielleicht ‚angelockt‘. Fakt ist, dass die Projektgruppe versucht hat, sich diesem konzeptuellen ‚Dickicht‘ ein wenig zu nähern. Aufgrund der disziplinären Vielfalt der Projektgruppe gab es viele interessante Perspektiven, die zueinander finden mussten. Solch ein ‚zueinander finden‘, das zudem idealerweise in dem heute so modischen Format der ‚Transdisziplinarität‘ stattfinden sollte, braucht allerdings naturgemäß erheblich mehr Zeit, als wenn nur Fachkollegen einen Austausch pflegen. Im heutigen Professorendasein ist angesichts der vielfältigen Verpflichtungen Zeit aber Mangelware. Die Suche war somit von Beginn her endlich dimensioniert.
Konzept Intelligenz
Das Konzept Intelligenz ist bis heute weder im Bereich der biologischen Systeme noch im Bereich der nicht-biologischen Systeme, hier den Maschinen, hinreichend erklärt. Dies ist sehr misslich.
Während die Wissenschaften in den letzten 120 Jahren für biologische Systeme erste Konzepte entwickelt haben, die über alle biologische Systeme hinweg empirische anwendbar sind wie auch begrenzte Vergleiche zwischen biologischen Systeme hinsichtlich von definierten Intelligenzeigenschaften zulassen, kann man dies für die maschinellen Systeme nicht behaupten. Hier gibt es weder einen einheitlichen Intelligenzbegriff noch lassen die verschiedenen Begriffe einen einheitlichen Vergleich über alle Systeme hinweg zu. Die maschinellen Intelligenzbegriffe sind sehr speziell. Ein Vergleich zwischen biologischer und maschineller Intelligenz ist von daher in der Regel nicht einfach möglich.
Erschwerend kommt hinzu, dass nahezu alle Intelligenzbegriffe — für biologische wie auch maschinelle Systeme — Eigenschaften ‚individueller‘ Systeme beschreiben, niemals ‚kollektive Intelligenzleistungen‘! Im Falle von biologischen Systemen, die überwiegend in Populationen bzw. hochspezialisierten ‚Gesellschaften‘ auftreten, nützen diese individuellen Intelligenzbegriffe wenig. Eine irgendwie bizarre Situation: angekommen im ‚Anthropozän‘ in einer sogenannten ‚Wissenschaftsgesellschaft‘ weiß der Mensch bislang nicht so recht, was es mit seiner ‚Kollektiven Intelligenz‘ auf sich hat. Ein interessanter Ausgangspunkt auf dem Weg in eine unbekannte Zukunft.
Andererseits haben führende Forscher der maschinellen Intelligenz mittlerweile erkannt, dass maschinelle Intelligenz in der Zukunft nur dann für die menschliche Population von Nutzen sein kann, wenn besser verstanden wird, was genau diese kollektive menschliche Intelligenz ist, und wie in diesem — bislang noch wenig erforschten — Raum kollektiver Intelligenz maschinelle Intelligenz von Nutzen sein kann, um eine globale nachhaltige Biosphäre mit den Menschen als Teil davon zu ermöglichen. [3]
In diesem Zusammenhang muss man auch nochmals darauf hinweisen, dass das neue Konzept ‚Digitalität‘ in den Gesellschaftswissenschaften sich großer Beliebtheit erfreut, dass es aber in seinem Gehalt schwer bis gar nicht erläutert werden kann. Naheliegend ist, dass man die ‚Bedeutung‘ des Konzepts ‚Digitalität‘ im Interaktionsfeld von menschlicher Gesellschaft und jener ‚Technologie‘ ansiedelt, die oft ‚digitale Technologie‘ genannt wird. Der Begriff der ‚digitalen Technologie‘ ist aber ebenfalls ein ‚Bedeutungsmonster‘, da hier zunächst mal alles drunter fällt, was irgendwie in Beziehung gesetzt werden kann zu einer ‚Hardware‘, in der ‚digitale Baueinheiten‘ benutzt werden. Das reicht dann von einfachsten ‚Chips‘ zu komplexen Chips mit unterschiedlichsten Funktionalitäten, die in mehr oder weniger komplexen größeren Einheiten ‚verbaut‘ sind: diverse Maschinen, Maschinenaggregationen, Computernetzwerke, komplexe Rechenzentren, Fahrzeugen, Schiffen, Flugzeuge, Gebäude, medizinische Geräte, Waffensysteme, Gebrauchsgegenstände und vieles mehr. Jedes dieser technische System beinhaltet unterschiedlich Algorithmen von bis zu vielen Millionen Zeilen Code, die unfassbar viele verschiedene ‚Verhaltensweisen‘ dieser technische Systeme ermöglichen. Ein Versuch, die Vielzahl dieser Systeme — sowohl bzgl. der Hardware wie auch bzgl. der Software und dann auch bzgl. der daraus resultierenden Verhaltensdynamik — in ihrer Gesamtheit zu beschreiben ist schon im Ansatz gnadenlos zum Scheitern verurteilt. Dieses ‚Mega-Bedeutungsmonster‘ mit einem Konzept wie ‚Digitalität‘ ‚einzufangen‘, ihm dadurch seine ‚Ungeheuerlichkeit‘ zu nehmen, ist psychologisch verständlich, gaukelt aber eine Klarheit und Einfachheit vor, die es real schlicht nicht gibt. Tatsächlich haben wir als Gesellschaft ein akutes Problem, das sich durch ’schöne Worte‘ allein nicht befrieden lässt.
Konzept Nachhaltigkeit
Eine Analyse des Bedeutungsraumes des Konzepts ‚Nachhaltigkeit‘ ist — falls man den Vergleich überhaupt wagen will — um Dimensionen schwieriger als der Bedeutungsraum zum Konzept ‚Intelligenz‘.
Eine mögliche Strategie der ‚Begrenzung‘ des Bedeutungsraums ist der Blick auf die Konferenzen und Dokumente der Vereinten Nationen seit ca. den 1980iger Jahren, ein Ansatz, den die Projektgruppe zunächst gewählt hatte.
Am ‚populärsten‘ sind die 17 Entwicklungsziele der Agenda 2030. [1a,b] Wie aber schon mehrfach beobachtet, ist die Bedeutungsfestlegung der einzelnen Entwicklungsziele eher schwierig; ihre Beziehungen untereinander zeigen viele Konflikte; der tatsächliche Bezug zum Konzept ‚Nachhaltigkeit‘ ist nicht ganz klar: welche Art von Nachhaltigkeit ist gemein?
Folgt man der Entwicklung des UN-Konzepts zur ‚Nachhaltigkeit‘ rückwärts zu den ‚Anfängen‘, dann stößt man auf den sogenannten ‚Brundtland Report‘ von 1987. In ihm ringen die Verfasser um die grundlegende Idee, was Nachhaltigkeit bedeuten kann. [2]
Im Brundtland Report steht der Mensch im Zentrum der Überlegungen: letztlich ist es das ‚Verhalten‘ der Menschen, das ‚Auswirkungen‘ auf den Planet Erde wie auch auf die gesamte ‚Biosphäre‘ hat, von der die Menschen einen kleinen Teil bilden. Und beim Menschen wird das Verhalten entscheidend von seinem ‚Wissen‘ im allgemeinsten Sinne geprägt. Wissen kann ein differenziertes Verhalten ermöglichen, ob dies aber tatsächlich geschieht und wie genau, das entscheiden dann die aktuellen Emotionen mit all ihren Facetten.
Für das Konzept des Wissens ist zu beachten, dass es für eine minimale Beschäftigung mit einer möglichen Zukunft unabdingbar ist, dass das verfügbare Wissen sich in einem Zustand befindet, der nachvollziehbare und belastbare ‚Prognosen‘ möglich macht, andernfalls paralysiert sich das Wissen selbst: die Menschen taumeln dann gleichsam ‚in einer Wolke von Möglichkeiten‘ dahin, ohne klare Ziele, ohne brauchbare Abstimmungen.
Das einzige Format in der bisherigen Kulturgeschichte der Menschheit, das über diese Eigenschaft ’nachvollziehbarer und belastbarer Prognosen‘ bietet, ist das Konzept der ‚empirischen Wissenschaften‘.[4]
Kontext Gesellschaft
Die abstrakten Konzepte ‚Intelligenz‘ und ‚Nachhaltigkeit‘ können auf bestimmte ‚Strukturen‘ hindeuten, die ‚Realisierung‘ dieser Strukturen findet aber in konkreten gesellschaftlichen Systemen statt, deren Realitäten letztlich festlegen, was wie wann und wo real stattfinden kann.
Autoritäre Gesellschaftssysteme bieten andere Realisierungsbedingungen als ‚demokratisch verfasste‘ Systeme. ‚Verfassungen‘ präzisieren die ‚Rahmenbedingungen‘ für mögliches ‚legales Handeln‘ weiter, dazu Verfassungsorgane, eine Vielzahl von Verwaltungseinheiten, und vieles mehr . Die entsprechenden Text-Dokumente beschreiben mit mehr oder weniger ‚abstrakten Konzepten‘, was möglicherweise ‚konkret‘ stattfinden kann/ sollte oder auch nicht.
Eigentlich ist die Gesamtheit der Akteure einer Gesellschaft, die Gesamtheit der Bürger, der grundlegende ‚Souverän‘ für all diese ‚Festlegungen‘. Sobald aber dieser primäre Souverän dieses ‚System von Regeln‘ verabschiedet hat, hat er sich quasi ’selbst verpflichtet‘ und ist fortan auf diese Weise ein ‚kontrollierter primärer Souverän‘, dessen ‚Macht‘ — der regelbasierten Intention nach — nur noch innerhalb der vereinbarten Regeln wirksam werden sollte.
Ein fundamentales Charakteristikum einer regelbasierten Machtausübung — zumindest wie sie in Deutschland verstanden und praktiziert wird — besteht darin, dass der Bürger als Entscheider — ausgenommen von politischen Wahlen — praktisch eliminiert ist. Was immer ein Bürger fühlt, denkt, tut, es hat keinen offiziellen Einfluss mehr auf die ‚legalen Entscheider‘ auf allen Ebenen.
Im Idealfall sind die ‚legalen Entscheider‘ (i) offen für die Bedürfnisse der Bürger, für die Notwendigkeiten der Gestaltung von Kommunen, Landkreise usw., sie besitzen (ii) hinreichende Kompetenzen, um die jeweiligen Situationen angemessen beurteilen zu können, und (iii) sie sind fähig, in den vielfältigen Gremien Emotionen beiseite zu lassen und entscheiden nach dem verfügbaren Wissen. Falls diese Forderungen nicht angemessen erfüllt werden, hat die Gesellschaft beliebig viele Probleme.
Ohne Bezugnahme auf viele hier relevante Details kann man mit Sicherheit voraussagen, dass eine Nichterfüllung der Anforderungen (i) – (iii) — nennen wir diese Anforderungsliste das ‚Legalistische Entscheider Profil‘ — sich unmittelbar auf den Zustand einer ‚legal regulierten Gesellschaft‘ auswirken wird. So können z.B. aktuell gegebene Problemstellungen zu wenig erkannt werden, dementsprechend werden sie nicht bearbeitet, und können frühestens im zeitlichen Takt der ‚politischen Wahlen‘ neu angestoßen werden; und dann ist nicht sicher, dass die neu Gewählten die ungelösten Probleme dann aufgreifen werden. Für Problemstellungen mit einer Wirkgeschichte von vielen Jahren erscheint die Lage sogar tendenziell hoffnungslos.
Wer mit der Brille dieser kurzen Bemerkungen auf die aktuelle Situation der Bundesrepublik Deutschland schaut, und die lange Liste ungelöster Probleme der letzten Jahre anschaut, der kann möglicherweise den Eindruck gewinnen, dass …
Partizipation
Mit Blick auf das ‚legalistische Entscheider Profil‘ kann man — unter Berücksichtigung der Erfahrung von ca. 77 Jahren demokratische Gesellschaft in Deutschland — feststellen, dass keine der drei Anforderungen voll erfüllt wird. Eher muss man sagen, dass alle drei Anforderungen vielfach nicht erfüllt werden. Diese Nichterfüllung liegt nicht daran, dass die legalen Entscheider möglicherweise ‚unlautere Absichten‘ verfolgen (was im Einzelfall natürlich nicht ausgeschlossen werden kann und auch schon nachgewiesen wurde), sondern daran, dass die zahlenmäßig verschwindet geringe Menge der legalen Entscheider verglichen mit der ungeheure Menge der Bürger und der unfassbar vielen komplexen Problemstellungen objektiv nicht in der Lage ist, die Anforderungen (i) – (iii) auch nur annähernd zu erfüllen, selbst wenn die legalen Entscheider es ernsthaft wollten.
In dieser Situation bieten sich viele Antworten an. Die Skala reicht von ‚totaler Abschaffung dieses Systems‘ bis hin zu unterschiedlich moderierten Formen der ‚Partizipation‘ der Bürger.
Während die ‚totale Abschaffung‘ kurzfristig ein ‚relatives Übel‘ beseitigen würde (was möglicherweise aber gar nicht so rein ‚Übel‘ ist, wie man es unterstellt), würden wir uns im nächsten Moment im ‚totalen Chaos‘ wiederfinden, in dem eher nichts mehr gehen würde. Komplexität löst man nicht durch grobe Vereinfachungen.
Im Falle der Aktivierung von ‚unterschiedlich moderierten Formen der Partizipation‘ würde das System der ‚legalen Entscheider‘ im Prinzip erhalten bleiben, die einzelnen Anforderungen des ‚legalistischen Entscheider Profils‘ könnten aber deutlich besser als ohne Partizipation erfüllt werden.
An dieser Stelle setzt die Konferenz ein. Siehe dazu Teil 2:
[3] Michael L. Littman, Ifeoma Ajunwa, Guy Berger, Craig Boutilier, Morgan Currie, Finale Doshi-Velez, Gillian Hadfield, Michael C. Horowitz, Charles Isbell, Hiroaki Kitano, Karen Levy, Terah Lyons, Melanie Mitchell, Julie Shah, Steven Sloman, Shannon Vallor, and Toby Walsh. “Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report.” Stanford University, Stanford, CA, September 2021. Doc: http://ai100.stanford.edu/2021-report.
[4] Neben der ‚empirischen Wissenschaft‘ selbst, die in Europa grob im 16.Jahrhundert begann, gibt es auch von Anfang an eine philosophische Beschäftigung mit dem Thema, das gegen Ende des 19.Jahrhunderts, Anfang des 20.Jahrhunderts unter der Bezeichnung ‚Wissenschafts-Philosophie‘ bekannt wurde (in Deutschland auch gerne ‚Wissenschaftstheorie‘ genannt).
Im Kontext der Beschreibung eines Tagesablaufs treten ‚ZIEL-Beschreibungen‘ auf, die ‚global‘ oder ‚lokal‘ sein können. Sie können zudem ‚kontextualisiert‘ werden in dem Sinne, dass das ‚Auftreten‘ eines Zieles bzw. sein ‚Verschwinden‘ von konkreten Eigenschaften einer Situation gesteuert (getriggert) wird. Ferner ist zu beachten, dass ‚Ziele‘ als solche kein Bestandteil einer ‚empirischen Theorie‘ sind sondern auf einer ‚Meta-Ebene‘ liegen: Im Kontext möglicher ‚Prognosen‘ einer empirischen Theorie müssen die ‚Theorie-Anwender‘ (die Bürger) entscheiden, welche der möglichen Prognosen sie für eine ’nachhaltige Zukunft‘ für erstrebenswert halten. Diese zielbezogene Entscheidungsdimension wird oft ‚ethisch‘ genannt und die Akteure, die solche ‚ethischen Überlegungen‘ anstellen nennt man ‚Ethiker:innen‘. Man sollte aber beachten, dass ‚Ethik‘ bis heute weder eine ausreichende empirische Begründung noch eine wirkliche philosophische Begründung besitzt.
ZIELE ’nach Bedarf‘ (on demand)
Das Experiment besteht darin, dass das bisherige Beispiel zu Beginn überhaupt kein Ziel hat, und dann — schrittweise — ’nach Bedarf‘ einzelne lokale Ziele hinzugefügt werden.
Ohne ein bestimmtes Ziel
Da die Software grundsätzlich auf die Angabe eines Zieles besteht, muss man sie ‚beruhigen‘, indem man ein ‚fake Ziel‘ eingibt: es sieht aus wie eine ZIEL-Beschreibung, enthält aber kein e verwertbaren Angaben.
Name: z-DummyVis none
Führt man einen Test mit diesem fake-Ziel aus, dann ergibt sich folgendes:
Name der gespeicherten Simulation: feierabend1-sim0
Your vision:
none
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: none
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: none
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 3
Current states: Gerd geht nach Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: none
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 4
Current states: Gerd macht Musik.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,Es ist 23:00h.
Current visions: none
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Ziel als mögliches Irrlicht
Man erkennt sofort, dass der Test den gleichen Simulationsverlauf zeigt wie zuvor mit konkreten Zielen, nur fehlen hier irgendwelche Informationen zu einem Erfolgt größer 0%. Die Angabe von Zielen verändert also nicht die Simulation selbst, vielmehr kann man die Angabe von Zielen dazu nutzen, um verfügbare Simulationsverläufe im Sinn einer Zielbeschreibung zu ‚bewerten‘. Die Menge der potentiellen Simulationsverläufe kann man also grundsätzlich einteilen in solche, die bezogen auf ein Ziel X entweder 0% Relevanz für dieses Ziel X besitzen oder ‚größer 0%‘.
Natürlich hängt die ‚Qualität‘ einer Bewertung davon ab, wie ‚gut‘ oder ’schlecht‘ eine Zielangabe ist. Wenn eine Zielangabe im Extremfall einer ‚Wahnvorstellung‘ entspringt, die mit der Realität wenig zu tun hat, dann würde eine 100%-Erfüllung eines erreichten Zustands mit einem gegebenen Ziel X zwar auf den ersten Blick sehr gut aussehen, aber auf den zweiten Blick — wenn der dann noch möglich ist — wäre es eher eine Katastrophe: 100% Übereinstimmung mit einer Schrott-Idee.
Bild: Schema einer ‚empirischen Theorie‘ als Teil einer ’nachhaltigen empirischen Theorie‘
Dieser Sachverhalt verweist auf eine tiefer liegende Problematik: Die ‚Gesamtstruktur‘ bestehend aus ‚IST-Situation(en) und ‚Veränderungs-Beschreibungen‘ mit einem ‚Folgerungsbegriff‘ konstituieren eine Struktur, die dem gewöhnlichen Verständnis einer ‚empirischen Theorie‘ entspricht (siehe Bild oben).
Empirische Theorien sind — werden sie methodengerecht konstruiert — maximal empirische zutreffend und auf dieser Basis ‚minimal unsinnig‘. Sie können zwar prinzipiell auch falsch sein, aber der Ausgangspunkt einer empirischen Theorie ist — bei sorgfältigem Vorgehen — ‚maximal nahe an der gemeinsamen Erfahrbarkeit‘. ‚Maximal‘ heißt in diesem Zusammenhang, soweit die handelnden Akteure mit ihrer Erkenntnisfähigkeit ‚gemeinsame Erfahrungen‘ organisieren und sprachlich beschreiben können. Die Kulturgeschichte der Menschheit zeigt, dass es hier gravierende Unterschiede gegeben hat und auch in der gleichen Zeitspanne regional Unterschiede immer noch gibt.
‚Wahnideen‘ sind dann solche, die relativ zur möglichen Erfahrbarkeit kaum bis gar keine Bezüge zur gemeinsam erfahrbaren Welt aufweisen.
Während also empirische Theorien im Rahmen der gemeinsamen Erfahrbarkeit nur solche ‚Folgerungen‘ (Prognosen, Voraussagen, …) zulassen, die durch gemeinsame Erfahrung belegt sind, enthalten sich empirische Theorien weitergehender ‚Bewertungen‘: welche der vielen möglichen Prognosen nun für die ‚gerade lebenden‘ und/ oder für die ’später lebenden‘ Menschen ‚günstig’/ ‚gut’/ ‚erstrebenswert‘ sind, das müssen die lebenden Menschen in einer ‚zusätzlichen (Meta-)Reflexion‘ untereinander klären. Solche ‚Zielorientierten Reflexionen‘ [3] sind für ein ’nachhaltiges Denken und Handeln‘ wichtig, aber ihre ‚absolute Qualität‘ ist nicht garantiert. Letztlich sind es ‚Deutungs-Versuche‘ von ‚Lebenden‘ mit einem extrem begrenzten ‚Wissen‘ inmitten eines nahezu ‚unendlich komplexen Geschehens‘ genannt ‚Welt‘.
Kontextsensitive Ziele
Das erste Ziel, das bislang benutzt wurde, wurde wie folgt beschrieben:
Name: z-einkaufen1
Es ist Arbeitsende. Gerd hat eingekauft.
Dieses Ziel bindet sich an die Eigenschaft einer IST-Situation, dass es für Gerd ein ‚Arbeitsende‘ gibt. Es liegt also nahe, dieses erste Ziel durch solch eine Eigenschaft zu aktivieren.
Mit der Option 7 ‚New Rule‘ und der Variante ‚V‘ für ‚Vision Rule‘ kann man mit der oksimo.R Software folgende Visions-Regel eingeben, die dann akut ein neues Ziel erzeugt:
Rule: bz-einkaufen1 Conditions: Es ist Arbeitsende. Positive Effects: Gerd hat eingekauft.
Test mit einer Simulation (gespeichert mit Namen: einkaufen1-dynamisch1-sim1 )
Selected visions: z-DummyVis Selected states: arbeitsende1 Selected rules: doc rd-einkaufen1 bz-einkaufen1 <—– Regel, um ein ‚bedingtes Ziel‘ zu aktivieren
Your vision:
none
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,none
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,none
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.
Wie man sehen kann, wird kontextsensitiv ein Ziel aktiviert, das dann automatisch zur Bewertung einer IST-Beschreibung herangezogen wird. Irritierend ist nur noch, dass nur 50% vom Ziel erfüllt worden sind während es doch 100% sein sollten. Der Störfaktor ist der Ausdruck ’none‘, der vom Dummy-Ziel herrührt. Während Programmierer in ‚klassischen‘ Programmiersprache gerne ’none‘ schreiben, um anzudeuten, dass hier ’nichts‘ geschehen soll, wirkt der Ausdruck ’none‘ hier störend. Also sollten wir ihn weglassen und bei dem Dummy-Ziel gar nichts reinschreiben, also
Name: z-DummyVisZero
… Kein Inhalt zu sehen …
Neuer Test (Simulation wurde mit Namen ‚einkaufen1-dynamisch1-sim1‚ abgespeichert.
Selected visions: z-DummyVisZero Selected states: arbeitsende1 Selected rules: doc rd-einkaufen1 bz-einkaufen1 <—– Regel, um ein ‚bedingtes Ziel‘ zu aktivieren
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.<----- Neue Vision
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.
Mit der vorgenommenen Änderung zeigt der Simulationsverlauf jetzt, was erwartet wurde: 100% Ziel-Erfüllung.
Damit kann man nun auch die weiteren Ziele einbauen. Ziel 2 könnte man wie folgt formulieren:
Rule name: bz-zuhausemusik1 Gerd geht nach Hause. Effects plus: Gerd macht Musik.
Test mit einer Simulation (abgespeichert als ‚tag1-dynamisch1-sim3‘)
Your vision:
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Initial math states
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.
Round 3
State rules:
Vision rules:
Current states: Gerd geht nach Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 4
State rules:
Vision rules:
Current states: Gerd macht Musik.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,Es ist 23:00h.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd macht Musik.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd macht Musik.
Man kann erkennen, dass die Aktivierung des zweiten Ziels funktioniert; störend ist, dass das vorausgehende Zeil 1 noch aktiv bleibt und damit das Ergebnis von 100% Zielerfüllung blockiert. Um diese Störung zu verhindern, müsste man das vorausgehende Ziel wieder deaktivieren können. Dies ist möglich.
Dazu erweitert man die bisherige bedingte Ziel-Regel … mit neuem Namen … zu
Rule name: bz-zuhausemusik2 Conditions: Gerd geht nach Hause. Effects plus: Gerd macht Musik. Effects minus: Gerd hat eingekauft.
Test mit einer Simulation (abgespeichert als ‚tag1-dynamisch1-sim5‘)
Your vision:
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Initial math states
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
And the following math visions:
None
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.,
Round 3
Current states: Gerd geht nach Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 4
Current states: Gerd macht Musik.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,Es ist 23:00h.
Current visions: Gerd macht Musik.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd macht Musik.,
Round 5
Current states: Gerd macht Musik.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,Es ist 23:00h.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd macht Musik.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd macht Musik.
Man kann erkennen, dass die Aktivierung des neuen Ziels funktioniert bei gleichzeitiger Deaktivierung des vorherigen Teil-Ziels, aber im Anschluss wird das vorausgehende Ziel 1 wieder neu aktiviert, weil die auslösende Eigenschaft ‚Es ist Arbeitsende.‘ noch immer Teil der IST-Beschreibung ist. Dies kann man natürlich ändern, wenn man die auslösende Veränderungs-Regel präzisiert …
KOMMENTARE
[3] ETHIK: Die Bewertung von ‚Zielen‘ wird oft als ‚ethisch‘ bezeichnet, als ’normativ‘, doch sind diese Begriffe letztlich ’nicht genormt‘. Es ist völlig unklar, was dies für eine Art ‚Reflexion‘ sein soll; noch weniger ist klar, warum diese sogenannten ‚ethischen‘ Reflexionen einen höheren Erkenntnis- und Qualitätsstandard verkörpern sollen als die grundlegend empirischen Erkenntnisprozesse. Die gesamte Geschichte der Philosophie einschließlich der Erweiterungen durch die empirischen Wissenschaften bleibt bis heute eine klare Antwort darauf schuldig. Die sogenannten ‚Religionen‘ bleiben hier ebenfalls notorisch ‚vage‘. Die sogenannten ‚Worte Gottes‘ sind in allen bis heute bekannten Fälle letztlich Worte, die Menschen aufgeschrieben haben. Die ‚Spur‘ des Religiösen verliert sich damit in der Dimension des ‚Subjektiven‘, was sich einer objektiven Klärung prinzipiell entzieht. Die Formel vom ‚individuellen Glauben‘ war durchgehend — nicht notwendigerweise — zu allen Zeiten ein williges Instrument willkürlicher und brutaler Machtausübung, wo Menschen ‚aus dem Nichts heraus‘ zu Feinden , zu Todfeinden, erklärt werden konnte, deren Unterdrückung, Folterung und Abschlachtung ganz OK war. Das ist heute in vielen Ländern immer noch OK.
In diesem Text geht es einmal darum, bei der Beschreibung eines Prozesses im Alltag neben der ‚impliziten Zeitstruktur‘ auch eine ‚explizite Zeitstruktur‘ zu verwenden. Ferner zeigen sich neue Aspekte im Kontext einer ‚IST-Beschreibung‘; diese können ‚elementar‘ sein oder ‚zusammengesetzt‘. Ein anderer Aspekt sind die ‚ZIELE‘, die im Rahmen eines Prozesses auftreten können. Diese repräsentieren neben der primär erfahrbaren ‚empirischen Welt‘ eine zusätzliche ‚ethische‘ Dimension, deren Beschaffenheit bis heute als ‚eher ungesichert‘ anzusehen ist.
Eine ‚implizite‘ Beschreibung von Zeit liegt vor, wenn man verschiedene Ereignisse im Erzählen hintereinander anordnet, ohne explizit Zeitangaben zu machen (Peter steht vor der Tür. Er öffnet die Tür und geht hinein.) Eine ‚explizite‘ Zeitangabe benutzt solche Ausdrücke, die als vereinbarte ‚Zeitmarken‘ gelten (Es ist früh am Morgen. Peter wacht auf. Nach 15 Minuten geht er ins Badezimmer. Um 12:00h muss er im Geschäft sein….). ‚Zusammengesetzte‘ IST-Beschreibungen vereinigen eine endliche Menge von ‚elementaren‘ IST-Beschreibungen. ‚ZIELE‘ können ‚global‘ oder ‚lokal‘ sein, ja, sie können sich auch ‚verändern‘! Sie müssen von den handelnden Menschen separat zur erfahrbaren Weltbeschreibung gesetzt und formuliert werden. Diese — oft ‚ethisch‘ genannte — Vorgehensweise ist im Lichte der bisherigen Geschichte extrem Fehleranfällig.
Ein Tagesablauf
Im bisherigen Beispiel wird ein Prozess beschrieben (Essen gehen), den man als ‚Teil eines Tages‘ verstehen kann: Als ein ‚Tag‘ wird normalerweise die ‚Zeit‘ zwischen dem Aufstehen am ‚Morgen‘ und dem ‚zu Bett gehen‘ am ‚Abend‘ verstanden, wobei ‚Abend‘ fließend ist; bei vielen erstreckt sich die Zeit bis zum ‚Schlafen gehen‘ bis ‚Mitternacht‘ oder gar später. Während die Aktivitäten ‚Aufstehen‘ und ‚Schlafen gehen‘ als solche eine einigermaßen konkrete Bedeutung haben, ist es mit ‚Morgen‘ und ‚Abend‘ schon schwieriger. Ursprünglich war ‚Morgen‘ die Zeit, wenn die ‚Sonne aufgeht‘, und ‚Abend‘, wenn die ‚Sonne untergeht‘. Mit dem Fortschreiten der ‚Verstädterung‘ und der ‚Technisierung‘ der Lebenswelt findet eine immer stärkere Abkopplung des Tagesablaufs von ‚periodischen Naturereignissen‘ (Sonne, Mond, …) statt und stattdessen eine immer stärkere Ankopplung an ‚künstliche Umgebungen‘, zu der auch ‚Zeitmaschinen‘ (Uhren) gehören. Die ‚periodischen Signale‘ dieser Zeitmaschinen dienen dann immer mehr als Ersatz für natürlich periodische Vorgänge. Mein ‚Morgen‘ ist dann vielleicht nicht mehr der ‚Sonnenaufgang‘ sondern das ‚Klingeln meines Weckers‘ um z.B. 7:00h. Die ‚Mittagszeit‘ ist dann nicht mehr der höchste Sonnenstand sondern z.B. 12:30h bis 13:30h als ‚offizielle Mittagspause‘ der jeweiligen Institution. usw.
Will man in einem oksimo.R Text mit expliziten Zeitangaben arbeiten, dann müssen diese als ‚Eigenschaft einer Situation‘ auftreten. Ein einfaches Beispiel:
Gerd sitzt in seinem Büro. Es ist 12:30h. Gerd ist hungrig.
Man könnte dann z.B. fortsetzen mit:
Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen. Gerd geht zum Griechen. Es ist 12:40h, als er sein Büro verlässt.
Auf diese Weise kann man eine Uhr — oder andere typische Zeitangaben — den ganzen Tag mitlaufen lassen bis zu dem Zeitpunkt, wo Gerd schlafen geht.
Es ist 23:35h. Gerd schläft ein. Um 7:00h klingelt der Wecker.
Nehmen wir mal den einfachen Fall an, dass der Tagesablauf durch ‚Fixpunkte‘ weitgehend geregelt ist. Dann könnte man mit wenigen Regeln beliebig viele Tagesabläufe hintereinander beschreiben.
Ein erstes Demo-Beispiel
Folgender einfacher Tagesablauf soll beispielhaft angenommen werden [1]:
Morgen, Aufwachen
Die Wohnung verlassen
Vormittag, Büro
Mittag, Imbiss
Nachmittag, Büro
Arbeitsende
Abends Einkaufen
Spät am Abend Freizeit
Nachts Schlafen
Erste Teilsimulation: Arbeitsende und Einkaufen
IST-Beschreibung
Eine Ausgangslage könnte zu jedem Zeitpunkt ansetzen, z.B. am Arbeitsende:
IST-BESCHREIBUNG (Arbeitsende)
Name: arbeitsende1 Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro.
ZIEL-Beschreibung(en)
Der Akteur kann viele Ziele gleichzeitig haben, z.B.:
ZIEL-BESCHREIBUNG(en) [2]
ZIEL 1 (Einkaufen)
Name: z-einkaufen1
Es ist Arbeitsende. Gerd hat eingekauft.
ZIEL 2
Name: z-zuhausemusik1
Gerd ist zu Hause. Gerd hat Musik gemacht.
ZIEL 3
Es ist nach 23:00h. Gerd hat sich schlafen gelegt.
Veränderungs-Regeln
Jetzt muss man sich überlegen, mit Hilfe von welchen Veränderungsregeln man — ausgehend von der IST-Beschreibung — die verschiedenen Ziele erreichen kann.
… für Ziel 1
Um ZIEL 1 zu erreichen, könnte man vielleicht folgende Veränderungs-Regel(n) annehmen:
VR-Einkaufen
WENN
Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro.
DANN
Hinzu: Gerd geht zum Laden um die Ecke.
Wegnehmen: Gerd verlässt das Büro.
Regel im oksimo.R Format:
Rule: vr-laden1 Conditions: Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro. Positive Effects: Gerd geht zum Laden um die Ecke.
Negative Effects: Gerd verlässt das Büro.
Rule name: vr-laden2
Conditions: Es ist Arbeitsende. Gerd geht zum Laden um die Ecke.
Effects plus: Gerd ist im Laden. Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht. Gerd geht zur Kasse und zahlt. Gerd hat eingekauft. Effects minus: Gerd geht zum Laden um die Ecke.
Zusammengefasst in einem Regel-Dokument ergibt sich:
rd-einkaufen1
vr-laden1 vr-laden2
Name der gespeicherten Simulation: einkaufen1-sim1
Your vision:
Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Es ist Arbeitsende.
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.
Differenzierung des Konzepts ‚IST-Beschreibung‘
Man kann an der IST-Beschreibung von Runde 2 erkennen, dass in dieser IST-Beschreibung eigentlich ‚mehrere Zustandsbeschreibungen‘ zusammengefasst wurden. Denn die einzelnen Aussagen {Gerd geht zur Kasse und zahlt., Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht., Es ist Arbeitsende., Gerd ist im Laden.} sind so, dass jede für sich eine IST-Situation beschreibt, die für sich alleine stehen kann . Im Alltag setzen diese einzelnen Situationen eine gewisse ‚Abfolge voraus‘:
Es ist Arbeitsende.
Gerd ist im Laden.
Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.
Gerd geht zur Kasse und zahlt.
Dies wirft die grundsätzliche Frage auf, ob eine solche ‚Zusammenfassung‘ von einzelnen IST-Beschreibungen noch eine IST-Beschreibung darstellt, die folgende Anforderungen einer IST-Beschreibung erfüllt : (i) Eine Menge von Eigenschaften, die innerhalb eines Zeitintervalls unverändert sind. (ii) Alle in der Situation beteiligten Akteure können die Aussagen bestätigen. Führt man die Unterscheidung zwischen ‚Elementaren IST-Beschreibungen‘ und ‚Zusammengesetzten-IST-Beschreibungen‘ ein, dann könnte man vereinbaren:
Def: Eine ‚elementare IST-Beschreibung ist ein IST-Beschreibung
Def: Eine ‚zusammengesetzte IST-Beschreibung‚ stellt eine ‚Sammlung‘ von elementaren IST-Beschreibungen‘ dar.
Wahrheitskriterium: Die Beteiligten einer gemeinsamen Situation müssen entscheiden, ob sie die elementaren/ zusammengesetzten IST-Beschreibungen akzeptieren.
Zweite Teilsimulation: Spät Freizeit und Schlafen
Die vorausgehende Teil-Simulation zum Thema ‚Arbeitsende und Einkaufen‘ endet mit folgender IST-Beschreibung:
Es ist Arbeitsende.Gerd ist im Laden, Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.Gerd geht zur Kasse und zahlt.Gerd hat eingekauft.
Es gibt jetzt zwei Ziele, die noch nicht erreicht wurden:
ZIEL 2
Es ist spät am Abend. Gerd hat Musik gemacht.
ZIEL 3
Es ist nach 23:00h. Gerd hat sich schlafen gelegt.
Veränderungs-Regeln
Jetzt muss man sich wieder überlegen, mit Hilfe von welchen Veränderungsregeln man — ausgehend von der aktuellen IST-Beschreibung — die verschiedenen Ziele erreichen kann.
… für Ziel 2
Um ZIEL 2 zu erreichen, könnte man vielleicht folgende Veränderungs-Regel(n) annehmen:
VR-Nach Hause
WENN
Es ist Arbeitsende. Gerd hat eingekauft.
DANN
Hinzu: Gerd geht nach Hause.
Wegnehmen: Gerd ist im Laden., Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.Gerd geht zur Kasse und zahlt.Gerd hat eingekauft.
Regel im oksimo.
Rule name: vr-nachhause1
Conditions: Es ist Arbeitsende. Gerd hat eingekauft. Effects plus: Gerd geht nach Hause. Effects minus: Gerd ist im Laden. Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht. Gerd geht zur Kasse und zahlt. Gerd hat eingekauft.
Rule: vr-zuhause1 Conditions: Gerd geht nach Hause. Positive Effects: Gerd ist zu Hause. Gerd macht Musik. Es ist 23:00h.
Your vision:
Gerd hat eingekauft.,Gerd hat Musik gemacht.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.
Initial states:
Es ist Arbeitsende.,Gerd verlässt das Büro.
Round 1
Current states: Gerd geht zum Laden um die Ecke.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd hat Musik gemacht.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
25.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Es ist Arbeitsende.
Round 2
Current states: Gerd hat eingekauft.,Gerd geht zur Kasse und zahlt.,Gerd sucht sich alles zusammen, was er braucht.,Es ist Arbeitsende.,Gerd ist im Laden.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd hat Musik gemacht.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd hat eingekauft.,Es ist Arbeitsende.,
Round 3
Current states: Gerd geht nach Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd hat Musik gemacht.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
25.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Es ist Arbeitsende.
Round 4
Current states: Gerd macht Musik.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,Es ist 23:00h.
Current visions: Gerd hat eingekauft.,Gerd hat Musik gemacht.,Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.
Current values:
50.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd ist zu Hause.,Es ist Arbeitsende.,
Differenzierung des Begriffs ZIELE
An diesem kleinen Beispiel kann man u.a. folgendes beobachten:
Wenn es mehr als eine ZIEL-Beschreibung gibt, dann werden die Inhalte der verschiedenen ZIEL-Beschreibungen automatisch zu einer ZIEL-Beschreibung zusammen gefasst. Dies bedeutet, sollte es unterschiedliche Arbeitsgruppen mit unterschiedlichen Zielen geben, werden diese automatisch vereinigt, sofern man diese in einem Test zusammen führt. Dies führt dann dazu, dass die ‚Anzeige‘ einer ‚Zielerfüllung‘ sich immer mehr ‚verfeinert‘: jeder einzelne Aspekt eines Zieles wird berücksichtigt.
Wenn die Ziele keine ‚globalen‘ Ziele sind, die für den ganzen Prozess gelten sollen, sondern nur ‚lokale‘ Ziele, die im Verlauf eines längeren Prozesses quasi ‚durchlaufen‘ werden, dann kann es passieren, dass keine 100%-Zielerfüllung mehr angezeigt wird, obgleich jedes Teilziel zu 100% erreicht wurde. Man könnte diese Wechselwirkung zwischen Teilzielen mit dem Begriff ‚Zielabschattung‘ benennen.
Der Effekt einer ‚Zielabschattung‘ ist nicht sehr hilfreich.
Die ‚Logik hinter den Teilzielen‘ besteht ja darin, dass ein längerer Prozess ja tatsächlich verschiedene ‚lokale‘ Ziele umfassen kann. In einer bestimmten IST-Situation kann es ein lokales Ziel geben (nach Arbeitsende noch kurz einkaufen), das für eine kurze Zeitspanne den Akteur ‚dominiert‘, aber wenn dieses lokale Ziel dann erfüllt wurde (‚Gerd hat eingekauft‘), dann hat sich dieses Ziel ‚erledigt‘. Dann kann ein ’neues lokales Ziel‘ aktiv werden (’nach Hause gehen‘).
Um solch einen Zielabschattungs-Effekt zu verhindern, wäre es besser, man kann Ziele ’situationsabhängig aktivieren und deaktivieren‘. Dies ist möglich. Schauen wir uns dies an, indem wir die bisherige Theorie entsprechend abändern.
[1] TAGESBLAUF: Dieser Tagesablauf ist einerseits höchst einfach, zugleich beschreibt er dennoch in seiner Einfachheit einen Tagesablauf, der bei vielen anderen Menschen völlig anders aussieht. Es wäre sicher interessant, einen Tagesablauf als ‚Baustein‘ eines alltäglichen Lebensprozesses zu sehen, durch den für den handelnden Akteur zu großen Teilen festgelegt wird, was er so ‚erlebt‘, was er so ‚tut‘, welche sozialen und gesellschaftlichen Interaktionen er/sie/x erlebt, usw.
[2] ZIEL-BESCHREIBUNGEN: Normalerweise formulieren wir Zielbeschreibungen als Wünsche, in einer Form, in der wir ausdrücken, was wir positiv wollen, ohne dass es schon eingetreten ist: „Ich möchte nachher noch einkaufen“, „Ich will nach dem Einkaufen noch Musik machen“, „Spätestens nach 23:00h werde ich ins Bett gehen“. Im Rahmen eines oksimo.R Textes muss man Wünsche in einer Form formulieren, in der das ‚Ergebnis des Wunsches‘ beschrieben wird, z.B. statt „Ich möchte nachher noch einkaufen“ muss man schreiben: „Ich habe eingekauft“ oder statt „Ich will nach dem Einkaufen noch Musik machen“ muss man schreiben „Ich habe nach dem Einkaufen Musik gemacht“, usw. Die ‚Logik‘ dahinter ist, dass ein oksimo.R Text eine ‚Theorie‘ ist, die sich auf eine IST-Situation bezieht (z.B.: „Es ist Arbeitsende. Gerd verlässt das Büro,“), und innerhalb dieser Theorie wird dann auf eine gegebene IST-Situation eine mögliche ‚Veränderungs-Regeln‘ anwendet. Durch diese Anwendung von Veränderungsregeln auf eine IST-Situation entsteht dann eine ’neue‘ IST-Situation. Und dann kann es passieren, dass nach einer bestimmten Folge von IST-Situationen eine IST-Situation eintritt, in der der ursprüngliche Wunsch, einzukaufen, stattgefunden hat, d.h. in der IST-Situation kann dann die Eigenschaft vorliegen „Gerd hat eingekauft“. Wenn es dann eine ZIEL-Beschreibung gibt, in der es heißt „Gerd hat eingekauft“, dann kann das System sofort feststellen, dass dieses Ziel erreicht wurde. Würde es in der ZIEL-Beschreibung aber heißen „Gerd will einkaufen“, dann könnte dieses Ziel niemals erreicht werden, weil nicht klar ist, wann es dann erfüllt wäre.
Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Dieser Teil ist eine Erklärungsbox im Anschluss an das Beispiel „Essen gehen. Teil 1+2“ dar.
INHALT
Im Beispiel (Teil 1+2) wird schon ein wenig die Besonderheiten eines ‚oksimo.R Textes‘ sichtbar. Diese beziehen sich auf Aspekte des Raumes und der Zeit in unserer sprachlichen Kommunikation mit Texten. Dazu hier erste Kommentare. Mehr später in der abschließenden theoretischen Gesamtdarstellung.
Welt, Raum, Zeit
In unserem Alltag setzen wir — normalerweise — die Existenz einer Körperwelt voraus, zu der auch unser eigener Körper gehört. Wir wissen von dieser — zum Gehirn — externen Körperwelt nur etwas über die Sinnesorgane unseres Körpers und insoweit, als unser Gehirn diese Signale der Sinnesorgane — im Kontext vieler anderer Signale vom eigenen Körper –, zu unterschiedlichen internen Ereignis-Strukturen ‚verarbeitet‘. Vorstellungen von sogenannten ‚Gegenständen‘ wie Tassen, Stühle, Tische, Autos, auch Tiere und andere Menschen, sind solche ‚Verarbeitungsprodukte‘; die ‚auslösenden Dinge der externen Körperwelt‘ selbst können wir niemals direkt wahrnehmen. Unser Gehirn erzeugt eine ‚virtuelle Welt‘ in unserem Kopf, die für uns aber die ‚primäre reale Welt‘ ist. Als Kind lernt man mühsam zu unterscheiden zwischen ‚bloßen Vorstellungen (in unserem Kopf)‘ und solchen Vorstellungen, die auch mit unmittelbarer sinnlicher Wahrnehmung ‚korrespondieren‘ und sich zusätzlich mit vielerlei ‚konkreten (= sinnlichen)‘ Eigenschaften verknüpfen. Wenn ein Kind seinen Spielzeug-Teddybär in der ‚roten Kiste‘ sucht und er ist nicht da, dann ist dies eine der vielen Erfahrungen zum Thema, dass die ‚Vorstellung im Kopf‘ nicht automatisch gleich gesetzt werden sollte mit einer ‚realen Sachlage‘.
Wenn unser Gehirn in engster Kooperation mit unserem Körper kontinuierlich eine ‚virtuelle Welt‘ der ‚angenommenen externen realen Welt‘ generiert, dann ist es schon eine interessante Frage, welche der vielen Eigenschaften der realen Welt (die wir nur aufgrund von ‚Erfahrungen‘ und ‚wissenschaftlichen Rekonstruktionen‘ kennen), sich denn in den virtuellen Modellen des Gehirns wiederfinden? Noch spannender wird die Frage, wenn wir auf die ’sprachliche Kommunikation zwischen Menschen‘ schauen: es ist eine Sache, dass unser Gehirn uns mit virtuellen Konstrukten (Vorstellungen) ‚befüllt‘, es ist eine ganz andere Frage, welche dieser Vorstellungen sich zwischen Gehirnen (Menschen) mittels Sprache kommunizieren lassen.
Das ‚Raum-Zeit-Problem‘ haben bisher sehr viele Philosophen und Wissenschaftler thematisiert. Einer der prominentesten Vertreter, der die Diskussion im europäischen Denken zu Beginn stark beeinflusst hatte, ist sicher Immanuel Kant, der mit seinem Buch „Kritik der reinen Vernunft“ 1781 (1787 2.Auflage) heraus zu arbeiten versuchte, dass die Vorstellungen von ‚Raum‘ und ‚Zeit‘ in unserem menschlichen Denken so angelegt sind, dass wir Gegenständliches immer als ‚Teil eines Raumes‘ ‚vorstellen‘ und ‚denken‘; Entsprechendes nahm er auch für die Vorstellung der Zeit an. Genauere Analysen dieses seines Standpunkts sind aus vielerlei Gründen schwierig. Für die folgenden Überlegungen kann man sich durch die Position Kants dahingehend ’sensibilisieren‘ lassen, dass sowohl in unserem ’normalen Wahrnehmen und Denken‘ wie auch dann speziell in unserer sprachlichen Kommunikation mit Eigenschaften zu rechnen ist, die mit Vorstellungen von Raum und Zeit zu tun haben.
oksimo.R Text als eine ‚Menge‘
Wenn wir der Frage nachgehen wollen, ob und wie sich ‚Vorstellungen von Raum und Zeit‘ innerhalb der normalen sprachlichen Kommunikation bemerkbar machen, empfiehlt es sich vielleicht mit dem Format von oksimo.R Texten zu beginnen, da diese dem Schreiber und Leser ‚weniger Freiräume‘ geben als ein ’normaler‘ deutscher Text.[1]
Die Eigenart von oksimo.R Texten lässt sich relativ einfach beschreiben:
Ein oksimo.R Text ist eine ‚Menge‘ (‚Ansammlung‘) von ’sprachlichen Ausdrücken‘ einer ’normalen Sprache‘ (z.B. Deutsch, Englisch, Russisch, Spanisch, …)
Als ‚Teil der Menge Text‘ ist jeder sprachlicher Ausdruck ein ‚Element‘ der Menge Text.
Die ‚Anordnung‘ dieser Elemente im Text folgt keiner bestimmten Struktur. Dies bedeutet, die ‚Abfolge‘ der Elemente in der geschriebenen Form besitzt keine eigene Bedeutung. Wie in einer üblichen Menge des mathematischen Konzepts einer Menge können die Elemente untereinander ‚umgruppiert‘ werden, ohne dass sich dadurch ein oksimo.R Text ‚verändert‘.
Die Elemente einer ‚Menge oksimo.R Text‘ haben als solche keine spezifische Bedeutung. Eine ‚Bedeutung‘ kommt den Elementen eines oksimo.R Textes nur zu, wenn die Schreiber-Leser von oksimo.R Texten die Sprache dieser Elemente (z.B. Deutsch) kennen und kraft ihrer Sprachkompetenz den Elementen ‚vereinbarte Bedeutungen‘ zuordnen. Diese Bedeutung existiert aber ausschließlich ‚in den Köpfen‘ der Schreiber-Leser, nicht explizit im Text selbst.
Mit diesen ersten Beobachtungen zur Eigenart von oksimo.R Texten kann man einen ersten Vergleich zu Texten einer normalen Sprache (hier: Deutsch) vornehmen.
Normaler Text, keine bloße Menge
Wenn wir den Text einer normalen Sprache (hier: Deutsch) betrachten, dann verknüpfen wir beim Lesen die geschriebenen Ausdrücke ‚automatisch‘ (spontan, …) mit unterschiedlichen ‚(sprachlich induzierten) Bedeutungen‘. Diese sind einerseits stark abhängig von der ‚individuellen Lerngeschichte‘ mit spezifischen ‚individuellen Voraussetzungen‘, andererseits aber auch von den ‚kulturellen Muster der gesellschaftlichen Umgebung‘, innerhalb deren ein Mensch seine Sprachkompetenz erwirbt/ aufbaut/ entwickelt.
Während die sprachlichen Ausdrücke als solche keinerlei bestimmte ‚Ordnung‘ induzieren, können aber die ‚zugeschalteten‘ sprachlichen Bedeutungsstrukturen durch die in ihnen enthaltenen sachlichen Strukturen mit ihren gelernten Eigenschaften unterschiedliche ‚Beziehungen‘ artikulieren, die wechselseitig aufeinander verweisen. Wenn also beispielsweise von einer ‚Tasse auf einem Tisch‘ die Rede ist, dann impliziert dies eine ‚räumliche Struktur‘ mit einer ’steht-auf-Beziehung‘ bzw. ‚befindet-sich-darunter‘ Beziehung. Außerdem ‚weiß‘ der Schreiber-Leser eines Textes, dass normalerweise eine Tasse nicht auf einem Tisch steht, sondern nur dann, wenn jemand die Tasse explizit dahin gestellt hat. Eine Abfolge von Ausdrücken wie ‚Gerd stellte die Tasse auf den Tisch. Als Peter hereinkommt sieht er, dass eine Tasse auf dem Tisch steht‘ erscheint dann ’normal/ üblich/ gewohnt‘. Würde im Text aber stehen ‚Als Peter hereinkommt sieht er, dass eine Tasse auf dem Tisch steht. Gerd stellte die Tasse auf den Tisch‘, dann würde ein normaler Leser stutzen und sich fragen, was der Text sagen will: Die Tasse steht auf dem Tisch und dann erst wird sie auf den Tisch gestellt?
Dieses einfache Beispiel demonstriert neben einer ‚impliziten Raumstruktur‘ außerdem auch eine ‚implizite zeitliche Struktur: In der Alltagserfahrung, eingebettet in eine externe Körperwelt, ist es normal, dass sich Eigenschaften — und damit eine ganze Situation — ändern können. Diese Änderungen ereignen sich aber nicht (!) in der sinnlichen Wahrnehmung (die Gegenwart als solche ist ‚absolut‘), sondern erschließen sich erst in der ’nachgeordneten Verarbeitung‘ durch das Gehirn, das in der Lage ist, Teilaspekte einer aktuellen sinnlichen Wahrnehmung so ‚abzuspeichern‘ (ein höchst komplexes neuronales Geschehen), dass es diese ‚gespeicherten Strukturen‘ wieder ‚erinnern‘ (ebenfalls ein höchst komplexes neuronales Geschehen) und zusätzlich mit ‚anderen Erinnerungsinhalten‘ so ‚vergleichen‘ kann (ebenfalls ein höchst komplexes neuronales Geschehen), dass unser Gehirn dadurch sowohl eine ‚Abfolge‘ rekonstruieren wie auch mögliche ‚Änderungen zwischen einzelnen Elementen der Abfolge‘ ‚identifizieren‘ kann. Aufgrund dieses hochkomplexen Mechanismus kann das Gehirn die ‚Absolutheit der Gegenwart‘ durch ‚Erinnern und Vergleichen‘ aufbrechen, überwinden.
Ein ’normaler Text‘ hat noch viele weitere besondere Eigenschaften. Hier ist zunächst nur mal wichtig, dass man sieht, dass es die Dimension der ’sprachlichen Bedeutung‘ ist, die ‚in‘ einem menschlichen Schreiber-Leser lokalisiert ist, durch die eine Menge von sprachlichen Ausdrücken ein komplexes ‚Netzwerk von Eigenschaften‘ induzieren kann, die ihre ‚eigene sprachlich induzierte Logik‘ haben.
Sprachliche Kommunikation
Wiederum, es soll hier nicht das gesamte Spektrum der möglichen Eigenschaften von ’sprachlicher Kommunikation‘ beschrieben werden — ein ‚Meer‘ von Artikeln und Bücher wäre hier zu zitieren –, sondern es sollen nur ein paar Aspekte thematisiert werden, die sich aus den bisherigen Überlegungen zu Texten nahelegen.
Wenn die bisherige ‚Arbeitshypothese zur sprachlichen Bedeutung‘ stimmt, dann haben geschriebene sprachliche Ausdrücke die Funktion, ‚zwischen zwei Gehirnen‘ als ein ‚Medium‘ zu funktionieren, das geeignet ist, aus den ’sprachlichen Ausdrücken‘ sogenannte ‚Zeichen‘ zu machen. [2] Ein Zeichen ist ein sinnlich wahrnehmbares Material, das von den ‚Zeichenbenutzern‘ in Beziehung gesetzt werden kann zu einem ‚vereinbarten Raum von Zeichenbedeutungen‘. Diese vereinbarten Zeichenbedeutungen sind zwar als solche ‚im Kopf‘ der jeweiligen Zeichenbenutzer lokalisiert, haben aber die Besonderheit, dass die verschiedene Zeichenbenutzer durch gemeinsames ‚Training‘ ‚gelernt‘ haben, welche ’sinnlich wahrnehmbaren Gegebenheiten der externen Körperwelt‘ mit bestimmtem Zeichen(material) verknüpft werden sollen. Sofern eine solche ‚Koordinierung‘ von Zeichen(material) und Zeichen-Bedeutung gelingt (alle Kinder dieser Welt praktizieren diese Form von Training beim spontanen Sprachen Lernen), kann ein einzelner Zeichenbenutzer bestimmte ‚Elemente seines Bedeutungsraumes‘ mittels Praktizierung bestimmter Zeichenverbindungen einem anderen trainierten Zeichenbenutzer ‚andeuten‘. Durch ein ‚Hin und Her‘ von Aussagen, Fragen, eventuell auch deutenden Gesten in einer realen Situation, lässt sich dann — für gewöhnlich — eine gewisse ‚Verständigung‘ herstellen. Je komplexer die Sachverhalte sind, je weiter man von einer konkreten Situation entfernt ist, um so schwieriger wird es, das ‚Gemeinte‘ hinreichend klar zu ‚vermitteln‘.
Was heißt all dies konkret?
Dazu betrachten wir weitere Beispiele realisiert mit oksimo.R Texten.
KOMMENTARE
[1] Auch im Bereich der ’normalen‘ Deutschen Texte gibt es eine große Vielfalt von Texten, die sehr spezielle Anforderungen an das ‚Ausfüllen‘ stellen.
[2] Es gibt im akademischen Bereich zahlreiche Disziplinen, die sich mehr oder weniger ‚allgemein‘ mit Eigenschaften von ’normalen‘ Sprachen und Kommunikation mit normalen Sprachen beschäftigen. Jene Disziplin, die das eigentlich am ‚allgemeinsten‘ tut, die ‚Semiotik‘, führt aber bis heute weltweit eher ein ‚Schattendasein‘ neben den ‚etablierten‘ anderen Disziplinen. Auch hier gibt es eine Unzahl von Artikeln und Büchern zum Thema.
Weiterlesen
Empfohlen wird als nächstes der Abschnitt über zeitliche Markierungen in einer Theorie: HIER.
In Teil 1 wurde der Beginn eines einfachen Beispiels vorgestellt, bei dem ein Akteur (hier: ‚Gerd‘) im Büro sitzt, Hunger verspürt, und sich vorstellt, dass er keinen Hunger haben möchte. Im Teil 1 beschließt er sein Büro zu verlassen und Essen zu gehen. Eingebettet in die Mini-Theorie dieses Beispiels werden verschiedene Begriffe erläutert: Textsorten (IST-Beschreibung, ZIEL-Beschreibung, VERÄNDERUNGS-Beschreibung), Regel-Anwendung, oksimo.R Software oksimo.R Software Kontextualisierung, Theorie testen, Folgerungen testen, Zielerfüllung testen, Simulation starten, und Logischer Folgerungsbegriff.
In Teil 2 wird die Minitheorie vervollständigt. Die Geschichte endet damit, dass der Akteur Gerd keinen Hunger mehr verspürt (zumindest nicht für den Moment :-)).
Fortsetzung der Geschichte
Eine oksimo.R Theorie kann man auch einfach als eine ‚Geschichte‘ verstehen, als eine Art ‚Drehbuch‘, obwohl diese Geschichte über alle Eigenschaften einer vollständigen empirischen Theorie verfügt (zu Theorie mehr weiter unten).
Die bisherige Geschichte ist einfach erzählt:
Ausgangspunkt (Szene 1):
Gerd sitzt in seinem Büro.Gerd ist hungrig.
Ziel:
Gerd ist nicht hungrig.
Szene 2:
Gerd verlässt sein Büro.Gerd ist hungrig.
Zielerfüllung bislang: 0%
Der Übergang von Szene 1 zu Szene 2 war nur möglich, weil eine Veränderungsregel angenommen wurde, die besagt, dass die Szene 1 verändert werden kann, wenn die Bedingung ‚Gerd ist hungrig‘ gilt. Da dies der Fall ist, wurde die Eigenschaft ‚Gerd sitzt im Büro‘ entfernt und die neue Eigenschaft ‚Gerd verlässt sein Büro‘ hinzugefügt.
Für eine weitere Fortsetzung fehlt im Moment eine Regel. Allerdings kann die bisherig einzige Veränderungsregel immer wieder neu angewendet werden, so dass die Szene 2 beliebig oft wiederholt wird (wie bei einem Plattenspieler, der auf eine kaputte Rille in der Platte trifft, so dass der Plattenspieler diese Spur endlos wiederholt, bis wir ihn abstellen).
Diese ‚Wiederholbarkeit kann zu einem Problem werden, wenn man nicht aufpasst. Hier ein Beispiel für unerwünschte Wiederholung (was wir letztlich dann nicht wollen!).
Unerwünschte Wiederholung(en)
Da es ‚links um die Ecke‘ einen ‚Griechen‘ gibt, bei dem Gerd eine Kleinigkeit essen könnte, schreiben wir folgende neue Veränderungsregel auf:
VERÄNDERUNGS-Beschreibung 2:
WENN:
Gerd ist hungrig.
DANN:
Füge als Eigenschaft zur IST-Situation hinzu: Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Entferne als Eigenschaft aus der IST-Situation: — Nichts —
ANWENDUNG der Veränderungs-Beschreibung:
Da die Bedingung ‚Gerd ist hungrig.‘ erfüllt ist, könnte die Regel angewendet werden, und wir würden folgendes Ergebnis mit dieser Regel erhalten:
DANN:
NEUE IST-Situation (mit Regel 2):
Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.Gerd ist hungrig.
Allerdings gibt es ja immer noch Regel 1, die nicht verschwindet (als Option ist ein ‚Verschwinden dieser Regel denkbar). Diese Regel hat die gleiche Bedingung wie Regel 2 und kann daher auch angewendet werden. Sie würde folgendes Ergebnis erzeugen:
NEUE IST-Situation (mit Regel 1):
Gerd verlässt sein Büro.Gerd ist hungrig.
Eine ‚Vereinigung‘ der Fortsetzung nach Regel 1 und der Fortsetzung nach Regel 2 führt zu folgendem Ergebnis:
Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.Gerd ist hungrig.Gerd verlässt sein Büro.
Mit der oksimo.R Software (Level 2) würde dies so aussehen:
VERÄNDERUNGS-Regel eingeben
Rule: Essen1-Ziel1 Conditions: Gerd ist hungrig. Positive Effects: Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.
Initial states:
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.
Round 1
Current states: Gerd verlässt sein Büro.,Gerd ist hungrig.,Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
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None
Round 2
Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd verlässt sein Büro.,Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
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Schon nach zwei Simulationszyklen erkennt man, dass sich alles wiederholt. Und bei Kenntnis der Veränderungsregeln weiß man, dass beide solange immer wieder ‚aktiviert‘ werden, solange ihre Bedingung erfüllt ist. Im konkreten Beispiel ist dies der Fall. Dies verweist auf eine generelle Struktur von regel-gesteuerten Veränderungen mit Situationsbezug.
Zur Meta-Logik von situationsbezogenen Veränderungsregeln
An dieser Stelle sollte man sich nochmals daran erinnern, dass eine IST-Beschreibung nichts anderes ist als eine ‚Menge von sprachlichen Ausdrücken‘ der jeweils gewählten Sprache. Hier wird die Deutsche Sprache benutzt. Im parallelen uffmm.org-Blog ist es die Englische Sprache. Jede andere ist auch möglich.
Aus Sicht des jeweiligen Akteurs, der mit solchen IST-Beschreibungen arbeitet, hat aber jeder benutzte sprachliche Ausdruck im Raum seines ‚Sprachverständnisses‘ zusätzlich eine ’spezielle Bedeutung‘, die partiell mit ‚Eigenschaften der externen Körperwelt‘ auf eine ’spezifische Weise korrelieren‘ kann. Also, wenn jemand den Ausdruck ‚Gerd‘ liest, wird er damit meistens die Vorstellung verbinden, dass es sich um den ‚Namen einer Einzelperson‘ handelt. Und wenn man den sprachlichen Ausdruck liest ‚… sitzt in seinem Büro‘, dann wird man normalerweise an einen ‚Raum‘ in einem Gebäude‘ denken. Beide Vorstellungen ‚Namen einer Einzelperson‘ sowie ‚Raum in einem Gebäude‘ haben — normalerweise — die Eigenschaft, dass man dazu konkrete ‚Objekte der externen Körperwelt‘ über die ‚individuelle Wahrnehmung‘ ‚in Verbindung bringen kann‘. Dies kann auf vielfache Weise geschehen, z.B. indem jemand anderes zu mir sagt „Schau (und er zeigt auf eine Person), dies ist der Gerd“, oder ich komme in den Raum 204 im Gebäude 1 der Frankfurt University of Applied Sciences und jemand sagt zu mir „Schau, dies ist das Büro von Gerd“. In beiden Fällen kann sich dann eine konkrete Wahrnehmung mit einer ‚gedachten Vorstellung‘ so verbinden, dass sich die an sich ‚abstrakte‘ Vorstellung einer individuellen Person in einem Raum mit einem Bündel von sinnliche wahrgenommenen Eigenschaften verknüpft (assoziiert).
Mit diesem Hintergrund-Wissen kann man dann verstehen, warum eine IST-Beschreibung als Menge von sprachlichen Ausdrücken ‚zwei Gesichter‘ hat: (i) Auf den ersten Blick nur eine Menge von sprachlichen Ausdrücken ohne jede erkennbare weiter Eigenschaft, und (ii) , ausgehend von den sprachlichen Ausdrücken, vermittelt über das sprachliche Bedeutungswissen eines Sprecher-Hörers der jeweiligen Sprache, eine Menge von Bedeutungen, die im Falle einer IST-Beschreibung nach Vereinbarung alle mindestens einen konkreten Bezug zur externen Körperwelt aufweisen müssen. Grob kann man an dieser Stelle daher sagen, dass jeder sprachliche Ausdruck einer normalen Sprache mit einer ‚Eigenschaft‘ der externen Körperwelt verknüpft (assoziiert) werden kann. In diesem zweiten Sinne repräsentiert eine IST-Beschreibung dann nicht nur eine ‚Menge von sprachlichen Ausdrücken‘ sondern zugleich auch (Sprachverstehen im Akteur vorausgesetzt) eine ‚Menge von Körperwelt-Eigenschaften‘. Das Entfernen eines sprachlichen Ausdrucks bedeutet dann zugleich auch das Entfernen einer Eigenschaft, und das Hinzufügen eines sprachlichen Ausdrucks das Hinzufügen einer Eigenschaft.
Aufgrund dieser generell unterstellten ’sprachlichen Bedeutungsdimension‘ in jedem beteiligten Akteur stellen also IST-Beschreibungen potentiell eine Verbindung zwischen den virtuellen Bildern im Gehirn eines Akteurs zu möglichen sinnlich wahrnehmbaren Korrelaten einer damit verknüpften externen Körperwelt dar, für die eine ‚Eigendynamik‘ unterstellt wird. Damit ist gemeint, dass sich die Welt unserer sinnlichen Wahrnehmung (verknüpft mit unserem Gedächtnis!), augenscheinlich beständig irgendwie ‚partiell verändert‘ bei gleichzeitiger ‚partieller Konstanz‘. Die ‚Ausdehnung‘ der ‚Menge der Eigenschaften der externen Körperwelt‘ erscheint nahezu ‚unendlich‘ zu sein und gleichzeitig auch das Ausmaß der möglichen Veränderungen.
Vor diesem Hintergrund (weitgehend immer hypothetisch) erscheint jede IST-Beschreibung immer als eine ’sehr kleine Auswahl‘ dieser Körperwelt-Eigenschaftsmenge und eine konkrete IST-Beschreibung bildet eine Art ‚Momentaufnahme‘ eines kontinuierlich dynamischen Geschehens, das über die explizit formulierten Veränderungsregeln nur stark vereinfachend ’nachgezeichnet‘ werden kann. Insbesondere besteht ein Problem darin, wie man eine IST-Beschreibung ‚aktuell‘ halten kann, wenn die externe Körperwelt sich aufgrund ihrer ‚Eigendynamik‘ kontinuierlich verändert, ohne dass ein oksimo.R Theorie-Akteur eine einzige Veränderungsregel formuliert hat. Anders ausgedrückt: Eine IST-Beschreibung ‚veraltet‘ von alleine, wenn die ‚Ankopplung‘ der IST-Beschreibung an die externe Körperwelt nicht mit ‚passenden‘ Veränderungsregeln immer wieder neu gewährleistet wird. Um dies tun zu können benötigt man einen ‚Übersetzer‘, der kontinuierlich die Veränderungen der externen Körperwelt in den sprachlichen Bedeutungsraum der Akteure ‚abbildet‘ und diese dann entsprechende sprachliche Ausdrucksmengen generieren.
Weitere mögliche Anforderungen an einen Ablauf
Nach diesen metalogischen Überlegungen zur Funktion von IST-Beschreibungen im Wechselspiel mit einer angenommen externen Körperwelt mit Eigendynamik sollen hier einige weitere Aspekte zur Sprache gebracht werden, die für die Erstellung eines ‚Plans‘ bedeutsam sind/ sein können.
Bisher hat die kleine oksimo.R Theorie – die aktuelle Story — folgendes Format:
Ausgangspunkt (Szene 0)
Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.
Vision
Gerd ist nicht hungrig.
Szene 1
Gerd verlässt sein Büro.Gerd ist hungrig.Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Erfolg: 0%Szene 2
Gerd ist hungrig.Gerd verlässt sein Büro.Gerd beschließt, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Erfolg: 0%
Ziel ist es immer noch, dass der Akteur Gerd sein Ziel, den ‚Griechen um die Ecke‘, erreicht, damit er etwa essen kann, damit sein Hungergefühl verschwindet.
Dazu muss es einerseits Regeln geben, die den Akteur ‚durch den Raum‘ bewegen bis zum ‚Griechen um die Ecke‘, andererseits müssen die Regeln so sein, dass sie nicht Eigenschaften aktivieren können, die im Prozess gar nicht mehr vorkommen sollten.
Eine Regel wie ‚Essen1-Ziel1′, die dafür sorgt, dass Gerd sein Büro verlässt, sollte zu einem ’späteren Zeitpunkt‘ nicht nochmals angewendet werden, desgleichen die Regel ‚Essen1-Wollen1‘, die den Beschluss beschreibt, dass Gerd zum ‚Griechen um die Ecke‘ gehen will.
Da die Aktivierung einer Veränderungs-Regel von der jeweiligen ‚Bedingung‘ abhängt, bedeutet dies, dass die Bedingung für eine Regel so beschaffen sein sollte, dass die ‚auslösende Eigenschaft‘ möglichst ‚prozessspezifisch‘ ist. Für die Eigenschaft ‚Gerd ist hungrig‘, die die ganze Geschichte bis zum eigentlichen Essen hindurch gültig ist, trifft dies eher nicht zu. Da alle Regeln mit diesem ‚unspezifischen Auslöser‘ immer wieder neu aktiviert werden würden, bis irgendwann das Essen die neue Eigenschaft produziert ‚Gerd ist nicht hungrig‘.
Damit stellt sich die Frage, wie eine IST-Beschreibung so beschaffen sein kann, dass es neben ‚langlebigen‘ Eigenschaften auch ‚kurzlebige‘ Eigenschaften gibt, die tatsächlich punktuell als ‚Auslöser für eine Regelaktivierung‘ dienen können.
Zeitangaben reichen oft nicht
Im Alltag sind wir gewohnt — die Existenz von Uhren vorausgesetzt, die weltweit synchronisiert sind –, Ereignisse an eine bestimmte Uhrzeit zu koppeln; oder das Ganze erweitert um einen Kalender mit Tagen, Wochen, Monaten und Jahren. Ein solches Hilfsmittel kann man in eine oksimo.R Theorie leicht einführen. Dies löst das Problem aber nur bedingt. Bei vielen Ereignissen weiß man vorab weder, ‚ob‘ sie überhaupt eintreten, noch ‚wann‘ dies geschieht. Hier bleibt dann nur die Möglichkeit, ein ‚Folgeereignis‘ direkt an ein bestimmtes ‚vorausgehendes‘ Ereignis zu koppeln: So macht es z.B. nur Sinn, den Regenschirm aufzuspannen, wenn es tatsächlich regnet. Einen genauen Termin, wann dieses Ereignis eintreten wird, gibt es normalerweise nicht.
Gestaltungsperspektiven: Ziel und Genauigkeit
Was nützen diese Überlegungen im konkreten Beispiel, wo eine ‚Abfolge‘ gesucht wird, die dazu führt, dass Gerd erlebt, dass sein Hungergefühl verschwindet?
Zwei allgemeine Überlegungen können hier vielleicht hilfreich sein:
Vom Ende (Ziel) her denken
Welche ‚Genauigkeit‘ ist gefordert/ gewünscht?
Falls man ein Ziel kennt (was nicht selbstverständlich ist; oft muss man erst mal herausfinden, was ein sinnvolles Ziel sein könnte), dann kann man vom Ziel ausgehend versuchen ‚rückwärts‘ zu denken, indem man sich von der Frage leiten lässt, ‚Welche Aktion A muss ich tun, um das Ergebnis B zu erreichen?‘. Im Fall des gewünschten Zielzustands ‚Gerd ist nicht hungrig‘ wäre die übliche Erfahrung die, dass man etwas ‚Geeignetes‘ isst, was zum ‚Verschwinden des Hungergefühls‘ führt (meistens). Dann muss man wissen, was das für ein ‚Nahrungsmittel‘ sein könnte, wo man es bekommt, und was man tun müsste, um dorthin zu kommen (sehen wir mal von dem Fall ab, dass jemand sich einfach etwas von zu Hause zum Essen mitbringt). Aus solchem ‚Rückwärts-Denken‘ kann sich dann eine hypothetischer Handlungsabfolge ergeben, die zur Grundlage für einen ‚Plan‘ werden kann, den der Akteur sich ‚in seinem Kopf‘ zurecht legt und dann stückweise durch entsprechende ‚reale Handlungen‘ umsetzt.
Die Frage nach der ‚Genauigkeit der Darstellung‘ (der Geschichte, der Theorie) ist nicht einfach zu beantworten. Wenn Ingenieure einen Roboter programmieren müssen, der bestimmte Arbeitsvorgänge ausführen können soll, dann wird dies im Normalfall eine geradezu erbarmungslose Genauigkeit erfordern (sieht man von dem Fall ab, dass es schon viele fertige Module gibt, die ‚Kleinkram‘ abnehmen können (wie z.B. sogenanntes ‚maschinelles Lernen‘ nach erfolgreichem Training)). Handelt es sich um den Autor eines Krimis oder um die Autorin eines Drehbuchs, dann müssen neben ’sachlichen Aspekten‘ sehr viel auch die ‚Wirkung auf die Leser/ Zuschauer‘ beachtet werden. Im Fall der Erreichung eines konkreten Zieles in einer konkreten Welt hängt der potentielle Erfolg der Umsetzung einer Beschreibung vollständig davon ab, ob den konkreten Anforderungen der Welt — hier der Alltagswelt — vollständig Genüge getan wird. Dabei spielt natürlich auch der Leser/ Zuhörer/ Anwender einer Beschreibung eine große Rolle: Kann man voraussetzen, dass wir es mit ‚Experten‘ zu tun haben, die den zu leistenden Prozess gut ‚kennen‘, kann man sich vielleicht mit Andeutungen begnügen; handelt es sich eher um ‚Neulinge‘, dann muss man sehr ausführlich informieren. Bisweilen reicht dann eine rein textbasierte Beschreibungen nicht aus; man benötigt dann mehr: Bilder, Videos oder gar eine eigene Schulung.
Mit einem Ziel und mit ‚alltagsnaher‘ Genauigkeit
Im konkreten Fall gibt es eine Zielvorgabe und es soll die ‚Alltagserfahrung‘ als Maßstab für die Genauigkeit genommen werden; letzteres lässt natürlich viel ‚Interpretationsspielraum‘.
Vom Ziel ausgehend ‚rückwärts gedacht‘ erscheint folgende Handlungskette als ‚hypothetischer Plan‘ plausibel:
Gerd ist nicht hungrig‘, weil:
‚Gerd isst seinen Eintopf‘, weil:
‚Gerd bekommt seine Bestellung‘, weil:
‚Gerd bestellt einen Eintopf‘, weil:
‚Gerd steht vor der Theke‘, weil:
‚Gerd betritt das Bistro‘, weil:
‚Gerd geht zum Griechen um die Ecke‘, weil:
‚Gerd beschließt zum Griechen um die Ecke zu gehen‘, weil:
‚Gerd ist hungrig‘, ‚Gerd ist in seinem Büro‘, weil:
… hier gibt es einen ‚Schnitt‘: willkürliche Entscheidung, wo die Geschichte/ die Theorie beginnen soll …
Tatsächlich gibt es in jedem Moment nicht nur eine Wahlmöglichkeit, und es kann während der ‚Ausführung‘ dieses ‚Plans‘ vieles passieren, was eine Änderung des Plans zur Folge haben kann. Und, natürlich, es gibt noch viele weitere mögliche Aspekte, die für die Ausführung dieses Plans relevant sein könnten (oder müssten).
Konstante und veränderliche Eigenschaften
Wie zuvor schon beobachtet, gibt es Eigenschaften, die ‚eher konstant‘ sind und solche, die ‚kurzlebig‘ sind. Im Kontext des obigen ‚Plans‘ ist z.B. die Eigenschaft ‚Gerd ist hungrig‘ von Beginn bis zum Ereignis ‚Gerd ist nicht hungrig‘ konstant. Eine andere Eigenschaft wie ‚Gerd verlässt sein Büro‘ ist eher kurzlebig.
Nehmen wir den obigen hypothetischen Plan als Bezugspunkt, dann legt sich folgende Verteilung von ‚eher konstanten‘ und ‚eher kurzlebigen‘ Eigenschaften nahe (linke Spalte ‚eher konstant‘, rechte Spalte ‚eher kurzlebig‘):
Gerd ist hungrig
Gerd ist in seinem Büro
Gerd ist hungrig
Gerd beschließt …
Gerd ist hungrig
Gerd geht …
Gerd ist hungrig
Gerd betritt …
Gerd ist hungrig
Gerd steht vor ..
Gerd ist hungrig
Gerd bestellt …
Gerd ist hungrig
Gerd bekommt …
Gerd ist hungrig
Gerd isst …
Gerd ist nicht hungrig
Eine einfache Strategie zur Vermeidung von unangemessenen Wiederholungen wäre jene, in der die Bedingung einer Veränderungs-Regel sich auf eine ‚eher kurzlebige‘ Eigenschaft bezieht, die mit der Umsetzung einer Veränderungsregel ‚automatisch‘ wieder verschwindet. Beispiel (Kurzform):
Wenn: ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd ist in seinem Büro‘, Dann: ‚Gerd beschließt…‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd beschließt…‘, dann hinzu: ‚Gerd geht…‘, löschen: ‚Gerd im Büro…‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd geht…‘, dann hinzu: ‚Gerd betritt…‘, löschen: ‚Gerd geht…‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd betritt …‘, dann hinzu: ‚Gerd steht vor …‘, löschen: ‚Gerd betritt …‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd steht vor…‘, dann hinzu: ‚Gerd bestellt …‘, löschen: ‚Gerd steht vor …‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd bestellt …‘, dann hinzu: ‚Gerd bekommt …‘, löschen: ‚Gerd bestellt …‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd bekommt …‘, dann hinzu: ‚Gerd isst…‘, löschen: ‚Gerd bekommt‘
Wenn ‚Gerd ist hungrig‘ und ‚Gerd isst‘, dann hinzu: ‚Gerd ist nicht hungrig‘, löschen: ‚Gerd isst…‘.
…
Dieses kleine Beispiel zeigt schon sehr klar die ‚Doppelnatur‘ unserer alltäglichen Wirklichkeit: das eine ist das, was wir selbst tun, und das andere sind die ‚Wirkungen‘ unseres Tuns in der externen Körperwelt. Wenn jemand vorhat ‚zu gehen‘ und dann tatsächlich geht, dann bewegt man seinen Körper, der ‚automatisch‘ seine Position in der externen Körperwelt verändert. Normalerweise beschreibt man diese ‚Wirkungen‘ nicht eigens, weil jeder Mensch aufgrund seiner Erfahrung weiß, dass dies so ist. Will man aber eine ‚Beschreibung‘ der externen Körperwelt mit ihren Eigenschaften erstellen, die so ist, dass diese IST-Beschreibung alles enthält, was für die Beschreibung eines Prozesses wichtig ist, dann muss man auch einige der ‚impliziten Eigenschaften‘ ‚explizit‘ machen, indem man sie in die Beschreibung aufnimmt. Am wichtigsten ist dabei die Beachtung von ‚eher kurzlebigen‘ (temporären) Eigenschaften, deren Vorhandensein bzw. Nicht-Vorhandensein für viele Aktionen entscheidend ist.
Erweiterung der Simulation
Die erweiterte Simulation übernimmt die Handlungsskizze aus dem ‚Rückwärts-Denken‘ (siehe oben). Dazu werden neue Veränderungs-Regeln formuliert.
Beibehalten wird die bisherige IST-Beschreibung:
Essen1
Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.
Beibehalten wird die bisherige ZIEL-Beschreibung:
Essen1-v1
Gerd ist nicht hungrig.
Folgende Veränderungs-Regeln werden neu formuliert:
Essen1-Beschluss1
Rule: Essen1-Beschluss1
Conditions:
Gerd ist hungrig.
Gerd sitzt in seinem Büro.
Positive Effects:
Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Essen1-Gehen1
Rule: Essen1-Gehen1
Conditions:
Gerd ist hungrig.
Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Positive Effects:
Gerd geht zum Griechen.
Effects minus:
Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.
Gerd sitzt in seinem Büro.
Essen1-Betreten1
Rule name: Essen1-Betreten1
Conditions:
Gerd geht zum Griechen.
Effects plus:
Gerd betritt das Bistro.
Gerd ist im Bistro.
Effects minus:
Gerd geht zum Griechen.
Essen1-Stehen-Vor1
Rule: Essen1-Stehen-Vor1
Conditions:
Gerd betritt das Bistro.
Positive Effects:
Gerd steht vor der Theke.
Negative Effects:
Gerd betritt das Bistro.
Essen1-Bestellen1
Rule:Essen1-Bestellen1
Conditions:
Gerd steht vor der Theke.
Positive Effects:
Gerd bestellt einen Eintopf.
Negative Effects:
Gerd steht vor der Theke.
Essen1-Bekommen1
Rule: Essen1-Bekommen1
Conditions:
Gerd bestellt einen Eintopf.
Positive Effects:
Gerd bekommt seinen Eintopf.
Negative Effects:
Gerd bestellt einen Eintopf.
Essen1-Essen1
Rule name: Essen1-Essen1
Conditions:
Gerd bekommt seinen Eintopf.
Effects plus:
Gerd isst seinen Eintopf.
Effects minus:
Gerd bekommt seinen Eintopf.
Essen1-Nicht-hungrig1
Rule: Essen1-Nicht-hungrig1
Conditions:
Gerd isst seinen Eintopf.
Positive Effects:
Gerd ist nicht hungrig.
Negative Effects:
Gerd isst seinen Eintopf.
Gerd ist hungrig.
Zusammenfassung einzelner Regeln in einem Regel-Dokument
Wollte man jetzt wieder eine neue Simulation starten, dann müsste man im Normalfall jede Regel einzeln eingeben. Beim Experimentieren kann dies sehr schnell sehr lästig werden. Stattdessen kann man alle Regel, die ‚thematisch‘ ‚zusammen gehören‘ in einem ‚Regel-Dokument‘ zusammenfassen. Dann braucht man künftig immer nur den einen Namen des Regel-Dokuments angeben.
Im vorliegenden Fall wird ein Regel-Dokument mit dem Namen ‚Essen1-RMenge1‚ angelegt. Dieses Dokument umfasst dann die folgenden Regeln:
Essen1-Beschluss1
Essen1-Gehen1
Essen1-Betreten1
Essen1-Stehen-Vor1
Essen1-Bestellen1
Essen1-Bekommen1
Essen1-Essen1
Essen1-Nicht-hungrig1
Zum Starten einer neuen Simulation muss man dann nur noch das Folgende eingeben:
Wenn man dann als maximale Rundenzahl 8 eingibt, erhält man folgendes Protokoll:
SIMULATIONS PROTOKOLL (mit Regel-Anwendungen)
Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.
Initial states:
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.
Round 1
State rules:
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 applied (Prob: 100 Rand: 77/100)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd beschliesst, zum Griechen um die Ecke zu gehen.,Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
State rules:
Essen1-Beschluss1 applied (Prob: 100 Rand: 28/100)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 applied (Prob: 100 Rand: 22/100)
Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd geht zum Griechen.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 3
State rules:
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 applied (Prob: 100 Rand: 0/100)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd betritt das Bistro.,Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 4
State rules:
Essen1-Stehen-Vor1 applied (Prob: 100 Rand: 45/100)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd steht vor der Theke.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 5
State rules:
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 applied (Prob: 100 Rand: 22/100)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.,Gerd bestellt einen Eintopf.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 6
State rules:
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 applied (Prob: 100 Rand: 13/100)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd bekommt seinen Eintopf.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
Current values:
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 7
State rules:
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 applied (Prob: 100 Rand: 15/100)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist hungrig.,Gerd isst seinen Eintopf.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 8
State rules:
Essen1-Gehen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Betreten1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bekommen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Essen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Beschluss1 not applied (conditions not met)
Essen1-Stehen-Vor1 not applied (conditions not met)
Essen1-Bestellen1 not applied (conditions not met)
Essen1-Nicht-hungrig1 applied (Prob: 100 Rand: 95/100)
Current states: Gerd ist im Bistro.,Gerd ist nicht hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
Current values:
100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Gerd ist nicht hungrig.
WEITERLESEN
Zum Weiterlesen empfiehlt sich an dieser Stelle die Erklärungsbox „Welt, Raum, Zeit“
Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“.
INHALT
Anhand einer normalen Alltagsszene werden einige Eigenschaften einer Modellierung (Theoriebildung) im oksimo.R Paradigma illustriert. In diesem Fall geht es um eine Person, die in einer Hochschule arbeitet, dort ein Büro hat (zusammen mit anderen), und gegen Mittag ‚Hunger verspürt‘. Dies wird zum Anlass dafür, dass diese Person beschließt, Essen zu gehen. In diesem Fall ‚zum Griechen um die Ecke‘. Die kurze Geschichte endet damit, dass diese Person keinen Hunger mehr verspürt.
OKSIMO.R TEXTSORTEN
Eine Modellierung (Theoriebildung) im oksimo.R Paradigma findet dadurch statt, dass eine Gruppe von Personen gemeinsam einen Text in einer gemeinsamen Sprache formulieren. Im konkreten Fall ist dies die Deutsche Sprache; es kann aber auch jede beliebige andere Sprache sein.
Dabei wird zwischen drei Arten von Texten unterschieden:
IST-Beschreibungen (Ausgangslagen)
ZIEL-Beschreibungen (Anforderungen)
VERÄNDERUNGS-Beschreibungen (Veränderungs-Regeln)
Diese Unterscheidung setzen voraus, dass ein menschlicher Akteur unterscheiden kann zwischen solchen Vorstellungen in seinem Kopf, die mit Erfahrungen außerhalb seines Gehirns (im ‚eigenen Körper‘, in der ‚Körperwelt außerhalb seines Körpers‘) ‚korrespondieren‘, und solchen Vorstellungen in seinem Kopf, die er ‚alleine‘, ‚für sich‘ denkt/ erinnert/ träumt/ fantasiert … .
IST-Situation
IST-Beschreibungen beziehen sich dabei auf solche Vorstellungen, die sich auf die Körperwelt jenseits seines Körpers beziehen und die von anderen menschlichen Akteuren ‚geteilt‘ werden können. Wenn jemand z.B. im Freien steht und sagt „Es regnet“, und alle Umstehenden würden dies bestätigen, dann wäre dies ein Fall einer IST-Beschreibung, die von allen ‚bestätigt‘ werden kann. Meistens sagt man dann auch, dass diese Beschreibung ‚wahr‘ ist. Würde in dieser Situation, wo es regnet, jemand sagen „Es regnete nicht“ , dann würden alle — normalerweise — sagen, dass diese ‚Aussage‘ ‚falsch‘ ist. Wenn jemand stattdessen sagt „Es wird bald regnen“, dann werden alle Umstehenden, die Deutsch verstehen, sich zwar eine Vorstellung in ihrem Gehirn bilden können, dass es regnet, aber zu dieser Vorstellung gibt es dann keine konkrete Entsprechung in der realen zwischenmenschlichen Körperwelt. Diese Aussage wäre dann weder ‚wahr‘ noch ‚falsch‘. Ihre Beziehung zur ‚gemeinsamen Körperwelt‘ wäre ‚unbestimmt‘: sie kann vielleicht wahr werden, muss aber nicht.
ZIEL-Beschreibung
ZIEL-Beschreibungen (auch in Form von Anforderungen) beziehen sich auf solche ‚Vorstellungen im Kopf von Akteuren‘, zu denen es akzeptierte sprachliche Ausdrücke gibt, die aber im Moment des Aufschreibens oder Sagens noch keine Entsprechung in der gemeinsamen Körperwelt haben. Die zu einer nur gedachten Zielbeschreibung gehörigen Vorstellungen haben eine mehr oder weniger große Wahrscheinlichkeit, dass sie ‚irgendwann in der Zukunft‘ möglicherweise eintreten. Entweder gibt es ‚Erfahrungen‘ aus der Vergangenheit, die ein Eintreten nahelegen oder es gibt erst einmal nur den ‚Wunsch‘, dass diese Vorstellungen wirklich werden.
VERÄNDERUNGS-Beschreibungen
VERÄNDERUNGS-Beschreibungen beziehen sich auf solche ‚Ereignisse‘ oder ‚Maßnahmen‘, von denen man weiß (oder stark annimmt), dass ihr Eintreten bzw. ihre Umsetzung eine gegebene Situation (IST) in mindestens einer Eigenschaft so ‚verändert‘, dass nach einer ‚bestimmten Zeit‘ (‚Zeitintervall‘) die ‚alte‘ Situation aufgrund der ‚Veränderung‘ eine ’neue‘ Situation repräsentiert, die als ‚Nachfolgesituation‘ dann zur ’neuen IST-Situation‘ wird. Weitere Ereignisse oder Maßnahmen können auch diese neue IST-Situation wieder ändern.
Geforderte Textmengen
Während man mindestens eine IST-Situation und mindestens eine VERÄNDERUNGS-Beschreibung für eine oksimo.R Modellierung (Theoriebildung) benötigt, ist eine ZIEL-Beschreibung optional. Wird keine ZIEL-Beschreibung gegeben, dann gibt es eine — mehr oder weniger — gerichtete oder offene Folge von IST-Zuständen, die durch — auch wiederholte — ‚Anwendung‘ der VERÄNDERUNGS-Beschreibungen auf eine gegebene IST-Situation entstehen können. Liegt mindestens eine ZIEL-Beschreibung vor, dann kann diese benutzt werden, um eine aktuelle IST-Situation danach zu ‚bewerten‘, ob und — falls ja — wieweit eine IST-Situation schon Elemente der ZIEL-Situation enthält. Dies kann zwischen 0% oder 100% liegen.
Anwenden von Veränderungsbeschreibungen auf eine IST-Situation
Für die Anwendung einer Veränderungs-Beschreibung auf eine gegebene IST-Situation muss man verstehen, dass im oksimo.R Paradigma ein TEXT nichts anderes ist als eine Menge von SPRACHLICHEN AUSDRÜCKEN, deren ‚Bedeutung‘ nur die Sprecher kennen. Jeder sprachliche Ausdruck wird als ein ‚Element der Menge‘ Text betrachtet, und es wird unterstellt, dass jeder sprachliche Ausdruck irgendeine ‚Eigenschaft‘ der realen IST-Situation beschreibt. Eine unterstellte IST-Situation besitzt genau so viele Eigenschaften, wie der TEXT der IST-Situation sprachliche Ausdrücke umfasst. Wird ein bestimmter Ausdruck aus dem Text entfernt, verschwindet die zugehörige Eigenschaft, kommt ein neuer sprachlicher Ausdruck hinzu, dann entsteht eine neue Eigenschaft in der unterstellten IST-Situation.
Eine VERÄNDERUNGS-Beschreibung (auch ‚Veränderungs-Regel‘ oder einfach ‚Regel‘) muss also minimal folgendes leisten:
Angeben, welche Ausdrücke neu hinzu kommen sollen (Generieren neuer Eigenschaften)
Angeben, welche der bisherigen Ausdrücke entfernt werden sollen (Eliminieren von Eigenschaften)
Um die Anwendung der Regel ‚unter Kontrolle‘ zu halten, sollte man die Anwendung einer Veränderungsregel auf eine aktuelle IST-Situation so von BEDINGUNGEN abhängig machen, dass man den Angaben zum ‚Hinzufügen‘ bzw. zum ‚Entfernen‘ eine Menge von Ausdrücken — dies sind unterstellte Eigenschaften — voranstellt, die gegeben sein müssen, damit die Veränderungs-Regel ‚aktiv‘ werden kann.
Einfaches Beispiel
IST-Situation:
Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.
ZIEL-Situation:
Gerd ist nicht hungrig.
VERÄNDERUNGS-Beschreibung:
WENN:
Gerd ist hungrig.
DANN:
Füge als Eigenschaft zur IST-Situation hinzu: Gerd verlässt sein Büro.
Entferne als Eigenschaft aus der IST-Situation: Gerd sitzt in seinem Büro.
ANWENDUNG der Veränderungs-Beschreibung:
Die BEDINGUNG ist erfüllt.
DANN:
NEUE IST-Situation:
Gerd verlässt sein Büro. Gerd ist hungrig.
BEWERTUNG:
Die Eigenschaft aus dem ZIEL: ‚Gerd ist nicht hungrig‘ ist noch nicht erfüllt, also: Erfolg bisher: 0%
WIEDERHOLTE ANWENDUNG
Jede Veränderungs-Regel kann grundsätzlich beliebig oft angewendet werden, allerdings nur, solange die BEDINGUNG erfüllt wird.
Im obigen Beispiel wäre die BEDINGUNG ‚Gerd ist hungrig‘ weiter erfüllt, aber die erneute Anwendung der Regel wird die Situation nicht mehr weiter verändern. Damit ist absehbar, dass der ZIEL-Zustand in diesem Modell (in dieser Theorie) niemals erreicht werden kann.
Beispiel mit der oksimo.R Software
Kontextualisierung der Software
Die oksimo.R Software ist Teil des oksimo.R Paradigmas. Das ‚oksimo.R Paradigma‘ umfasst drei Komponenten: (i) Als ‚Anwendungsformat‘ eine Menge von beliebigen Bürgern, die sich als ’natürliche Experten‘ verstehen, die ‚gemeinsam wissenschaftlich arbeiten‘. Dieses Format wird im Kontext des oksimo.R Paradigmas ‚Bürgerwissenschaft 2.0‘ genannt. (ii) Die ‚oksimo.R Software‘, die von Bürgern genutzt werden kann, um ihre wissenschaftliche Beschreibung der erfahrbaren Welt so zu formulieren (‚Editieren‘), dass sie ‚automatisch‘ die Anforderungen einer ‚empirischen Theorie‘ erfüllen, um damit jederzeit auch ‚Folgerungen‘ ziehen zu können, die als ‚Simulationen‘ praktiziert werden. (iii) Ein klares Konzept einer ‚empirischen Theorie‘, die mit allen bekannten Formen von ‚empirischen Wissenschaften‘ kompatibel ist (tatsächlich kann die allgemeine Form des oksimo.R Theoriekonzepts auch alle Formen von nicht-empirische Theorien repräsentieren).
Die oksimo.R Software wird zur Zeit auf einem Server im Internet entwickelt und bereit gestellt, der über die Adresse oksimo.com erreichbar ist.
Da das theoretische Konzept der oksimo.R Software nahezu alles abdeckt, was wir bislang als Softwareanwendung im Internet kennen (einschließlich der verschiedenen Formen von ‚Künstlicher Intelligenz (KI)‘ und ‚Internet of Things (IoT)‘, ist die Umsetzung des theoretischen Konzepts in anwendbare Software generell ein ‚unendlicher Prozess‘. Zum Zeitpunkt dieses Schreibens (16.November 2022) ist Level 2 direkt verfügbar und gearbeitet wird an Level 3.
Eine oksimo.R Theorie in der Software (Noch Level 2)
Das alte Menü — noch im Kommandozeilen-Modus — zeigt sich nach dem Einloggen wie folgt:
Welcome to Oksimo v2.1 02 May 2022 (ed14)
MAIN MENU 1 is NEW VISION 2 is MANAGE VISIONS 3 is VISION COLLECTIONS 4 is NEW STATE 5 is MANAGE STATES 6 is STATE COLLECTIONS 7 is NEW RULE 8 is MANAGE RULES 9 is RULE DOCUMENT 10 is NEW SIMULATION 11 is MANAGE SIMULATIONS 12 is LOAD SIMULATION 13 is COMBINE SIMULATIONS 14 is SHARE 15 is EXIT SIMULATOR Enter a Number [1-15] for Menu Option
Im alten Kommandozeilen-Modus muss man die oksimo.R Texte manuell eingeben. Für den IST-Zustand sieht dies wie folgt aus:
IST-Beschreibung eingeben
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4
Here you can describe an actual state S related to your problem.
Enter a NAME for the new state description:
Essen1
Enter an expression for your state description in plain text:
Gerd sitzt in seinem Büro.
Expressions so far: Gerd sitzt in seinem Büro.
Enter another expression or leave blank to proceed:
Gerd ist hungrig.
Expressions so far: Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.
Enter another expression or leave blank to proceed:
Name: Essen1 Expressions: Gerd sitzt in seinem Büro. Gerd ist hungrig.
Anmerkung: In der Version Level 2 (bislang nur mit Englischem Interface) wird eine IST-Beschreibung allgemein nur als ‚Zustand (state)‘ bezeichnet.
VISIONs-Text eingeben
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1
Here you can describe your vision S.
Enter a NAME for the new vision:
Essen1-v1
Enter an expression for your vision in plain text:
Gerd ist nicht hungrig.
Expressions so far: Gerd ist nicht hungrig.
Enter another expression or leave blank to proceed:
Your final vision document is now: Name: Essen1-v1 Expressions: Gerd ist nicht hungrig.
VERÄNDERUNGS-Regel eingeben
Enter the name of the new rules document:
Essen1-Wollen1
Enter condition:
Gerd ist hungrig.
Conditions so far: Gerd ist hungrig.
Enter another condition or leave blank to proceed:
Enter a probability between 0.0 and 1.0:
1.0
(Anmerkung: Das Feature ‚Probability‘ an dieser Stelle ist mittlerweile obsolet. Wahrscheinlichkeiten werden genereller und flexibler gehandthabt. Beispiele folgen.)
Enter positive effect:
Gerd verlässt sein Büro.
Positive Effects so far: Gerd verlässt sein Büro.
Enter another positive effect or leave blank to proceed:
Enter negative effect:
Gerd sitzt in seinem Büro.
Negative Effects so far: Gerd sitzt in seinem Büro.
Enter another negative effect or leave blank to proceed:
Summary: Rule:Essen1-Wollen1 Conditions: Gerd ist hungrig.
Probability: 1.0 Positive Effects: Gerd verlässt sein Büro.
Negative Effects: Gerd sitzt in seinem Büro.
Wirkung der Theorie ‚testen‘
Folgerungen testen
Der ‚Kern einer oksimo.R Theorie‘ besteht aus den beiden Komponenten IST-Situation (hier: state) und VERÄNDERUNGS-Regel (hier: rule). Durch die Anwendung einer Regel auf einen Zustand entsteht ein Nachfolge-Zustand, der letztlich eine ‚Folgerung‘ innerhalb der Theorie ist. Je komplexer der Ausgangszustand ist und je mehr Veränderungs-Regeln es gibt, um so vielfältiger wird die Menge der möglichen Folgerungen. Diese zu überschauen, vor allem auch dann, wenn die Veränderungsregeln immer wieder auf einen Nachfolgezustand angewendet werden können, so dass eine immer längere Folge von Zuständen entsteht, die ‚auseinander‘ hervorgehen, kann sehr schnell sehr schwer werden.
Zielerfüllung testen
Benutzt man einen oksimo.R Theoriekern zusammen mit einer ZIEL-Beschreibung, dann kann man während des Folgerungsprozesses (der ‚Simulation‘) an jeder Stelle auch überprüfen, wie viele ‚Elemente der ZIEL-Beschreibung‘ schon in einem gefolgerten Zustand ‚vorkommen‘. Falls ‚alle‘ Elemente der ZIEL-Beschreibung vorkommen, ist die Theorie in der Lage, 100% der ZIEL-Beschreibung zu ‚folgern‘ (‚abzuleiten‘), andernfalls weniger, bis hin zu 0% Zielerfüllung.
Eine oksimo.R Simulation starten
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10
Here you can run a simulation SIM to check what happens with your initial state S when the change rules X will be applied repeatedly on the state S.
Available vision descriptions:
…
Essen1-v1
…
Enter a name for a vision description you want to load. Use prefix col to load a collection:
Essen1-v1
Visions selected so far: Essen1-v1
Add another vision or leave blank to proceed:
Available state descriptions:
…
Essen1
…
Enter a name for a state description you want to load. Use prefix col to load a collection:
Essen1
States selected so far: Essen1
Add another state or leave blank to proceed:
Selected states: Essen1
Available rules
…
Essen1-Wollen1
…
Rules selected so far: Essen1-Wollen1 Add another rule or leave blank to proceed:
Your vision:
Gerd ist nicht hungrig.
Initial states:
Gerd sitzt in seinem Büro.,Gerd ist hungrig.
Round 1
Current states: Gerd verlässt sein Büro.,Gerd ist hungrig.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Round 2
Current states: Gerd ist hungrig.,Gerd verlässt sein Büro.
Current visions: Gerd ist nicht hungrig.
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
...
Man kann direkt erkennen, dass sich die Beschreibung des IST-Zustands nicht mehr verändert. Es gibt auch keinen Grund dafür, dass weitere Änderungen auftreten könnten.
Regelanwendung und Logischer Folgerungsbegriff
(Letzte Änderung: 17.Nov.2022)
Anhand des vorausgehenden einfachen Beispiels wurde konkret erklärt, was passiert, wenn man eine Regel auf eine gegebene IST-Situation anwendete. Eine Wissenschaft, die sich mit solchen Veränderungsprozessen mittels Regelanwendung(en) beschäftigt, ist die ‚Logik‘. Logiküberlegungen gibt es schon seit mehr als 2500 Jahren, in vielfältigsten Formen. Die im Rückblick bedeutendsten Logik Paradigmen sind möglicherweise die mit dem Namen Aristoteles verbundene Logik, in der logische Ausdrücke noch nicht isoliert von möglichen sprachlichen Bedeutungen betrachtet wurden, und die modernen formale Logik, in der die logischen Ausdrücke außer mit abstrakten ‚Wahrheitswerten‘ keinerlei Verbindung zu einer sprachlichen Bedeutung aufweisen. Die Geschichte der modernen formalen Logik begann im 19.Jahrhundert vor ca. 150 Jahren (Bool, de Morgan, Venn, Frege, Russell, …).
Die zentrale Idee jeder Logik ist, ein ‚Verfahren zu finden, dass es dem Anwender erlaubt, aus einer Menge von ‚als (abstrakt) wahr angenommenen‘ Aussagen nur solche Aussagen ‚ableiten‘ zu können, die auch wieder ‚(abstrakt) wahr‘ sind. Die ‚abstrakte Wahrheit‘ der modernen formalen Logik ist ein ‚Platzhalter‘ für eine alltagssprachliche Wahrheit, die sich als solche nicht innerhalb einer formalen Logik ausdrücken lässt. Die formale Logik setzt voraus, dass es ‚Akteure‘ gibt, die ‚wissen‘ was sie sagen, wenn sie von einer ‚wahren‘ Aussage sprechen. Ob die Formalisierung von ‚Wahrheitsbeziehungen‘ zwischen verschiedenen Mengen von Ausrücken im Format der modernen formalen Logik das Bedeutungswissen der Akteure ‚adäquat‘ abbilden, lässt sich daher nicht ‚innerhalb des logischen Systems‘ entscheiden, sondern nur ‚von außerhalb‘, aus der Perspektive des ‚Bedeutungswissens des handelnden Akteurs‘.
Nennt man die Ausgangsmenge von ‚als abstrakt wahr‘ angenommenen sprachlichen Ausdrücken eine IST-Beschreibung (im Stile des oksimo.R Paradigmas) und die Menge der möglichen ‚abgeleiteten als abstrakt wahr angenommenen‘ Ausdrücke die ‚gefolgerten abstrakt wahren Ausdrücke‘, dann könnte man dies im Stile der formalen Logik wie folgt formulieren:
Das Zeichen ‚⊢‚ repräsentiert einen Folgerungsbegriff. Dieser besteht aus einem Text, in dem beschrieben wird, wie man eine Veränderungs-Regel aus der Menge R auf eine gegebene Menge von Ausdrücken X so anwendet, dass aufgrund der Anwendung auf die gegebene Menge X eine neue Menge X‘ entsteht. Die Beschreibung des Folgerungsbegriffs muss so beschaffen sein, dass völlig eindeutig ist, ‚was zu tun ist‘.
Der Anspruch der ‚rein formalen Logik‘ der Neuzeit, dass alle Ausdrücke, die mit dem Folgerungsbegriff generiert werden, auch konform zum ‚angenommenen abstrakten Wahrheitswert‘ sind, gilt so bei dem Folgerungsbegriff der oksimo.R Theorie-Software auch. Bei dem oksimo.R Folgerungsbegriff wird garantiert, dass alle ‚generierten Ausdrücke‘ ‚wahr‘ sind im Sinne des ’sprachlich fundierten Bedeutungswissens‘ der beteiligten ‚Akteure‘! Allerdings ist sprachlich fundiertes Bedeutungswissen ‚Wissensabhängig‘ und kann daher empirische entweder ‚wahr‘ sein oder ‚falsch‘ oder ‚unbestimmt‘. Dies verweist darauf, dass generell sind die Akteure die ‚Hüter der Wahrheit‘ sind. Die Akteure formulieren die Veränderungs-Regeln R auf der Basis ihres sprachlichen Wissens. Wenn diese Veränderungs-Regeln R ‚zutreffend‘ sind, dann gilt dies auch für die mittels Folgerungsbegriff generierten sprachlichen Ausdrücke. Beinhalten die Veränderungs-Regeln R einen ‚Fehler‘, dann wird dieser zwangsläufig in der generierten Nachfolge-Situation X‘ als Beschreibungselement E enthalten sein. Dieses Ausdruckselement E als Teil der Voraussage X‘ kann sich dann im weiteren Verlauf im Vergleich mit der gemeinsam geteilten empirischen Realität entweder als ‚falsch‘ heraus stellen oder es wird auf Dauer ‚unbestimmt‘ bleiben, da es weder ‚wahr‘ wird noch direkt als ‚falsch‘ klassifiziert werden kann. Im Fall der modernen formalen Logik ist der empirische Wahrheitsstatus von gefolgerten Ausdrücken vollständig unbestimmt.
Der oksimo.R Folgerungsbegriff vereinigte die formalen Vorteile der modernen formalen Logik mit dem Bedeutungsbezug der Aristotelischen Logik und versteht sich als ’natürliches Ausdrucksmittel‘ für eine empirische Theorie mit Wahrheitsanspruch.
Während des Schreibens wird deutlich, dass es schwierig ist, den konkreten Inhalt zu Beginn des Schreibens vorweg zu nehmen! Die ‚Wissenswolke‘, aus der heraus dieses Buch geschrieben wird, ist kein statisches Objekt, sondern ein Raum von ‚flüchtigen (‚transienten‘) Ereignissen‘, die – im ersten Moment, aus der Nähe betrachtet – wie ‚feste Inhalte‘ erscheinen, aber sie sind nur momentane Gleichgewichtszustände in einem vielfältigen Netzwerk von Denkprozessen, die alle gleichzeitig, weitgehend unbewusst (so wie unser Gehirn arbeitet), ablaufen und sich ‚gegenseitig‘ beeinflussen. So kann es passieren, dass sich in einem ‚lebendigen Denken‘ diese flüchtigen Zustände immer wieder ’neu schreiben‘. Die ‚Wahrheit‘ ist dann der Gesamtprozess, der sich mit einzelnen empirischen Ereignissen ‚verbinden‘ kann. Manche mögen sich durch diesen Zustand ‚beunruhigt‘ fühlen, andere dagegen fühlen sich ‚befreit‘, weil sie zu ahnen beginnen, dass Erkennen, Verstehen, Wahrheit einer ganz anderen Dimension angehören als die scheinbar ‚klaren, abgegrenzten, festen Tatsachen‘.
An dieser Stelle könnte man versucht sein, den jahrtausendealten philosophischen Begriff ‚Geist‘ (griechisch: ‚pneuma‘, ‚πνευμα‘) zu verwenden, um dieses schwer fassbare ‚Mehr‘ an Wissen zu bezeichnen, aber das würde nicht viel helfen, den ganzen Sachverhalt vielleicht sogar verkomplizieren, da man dann mit einem ‚bekannten Wort‘ etwas in Beziehung setzt, das dem klassischen griechischen Denken, das damals den ‚Kontext seines eigenen Denkens‘ nicht kannte und nicht kennen konnte, ’nicht verständlich‘ war.
Anmerkung: Dieser ’strukturelle Mangel‘ ändert nichts an der Tatsache, dass die klassischen griechischen Autoren mit einer geistigen Brillanz glänzen, die jeden berühren kann, der versucht, selbst zu denken. Ich selbst bin unter anderem sehr beeindruckt von den Texten, die Aristoteles zugeschrieben werden. Jede Minute, die man sich in seine Texte vertiefen kann, ist ein ‚Geschenk an das Denken‘.
Hinter der Oberfläche (Außenseite) unseres Körpers befindet sich eine Galaxie von Zellen – Sie sind Zeugen einer Entwicklung von ca. 3.5 Milliarden Jahren auf dem Planet Erde – Sie sind unser Bindeglied zu allem anderen Leben auf der Erde …
Die menschliche Zell-Galaxie ist nicht formlos: hinter der ‚Oberfläche‘ kann man im ‚Innern‘ zahllose Strukturen mit unterschiedlichen Funktionen erkennen – Dies alles zu beschreiben verlangt nach einer gemeinsamen Sprache, deren wahre Natur uns selbst während des Sprechens nicht wirklich ‚bewusst‘ ist …
Zentrale Rolle der Kommunikation für die Koordinierung einzelner Gehirne – eine Hauptrolle spielt die sprachliche Kommunikation – die Phänomenen unserer Sprache lassen viele Strukturen erkennen, die sich im Sprechen-Hören manifestieren: Wahrnehmungen, abstrakte Strukturen, Bedeutungsbeziehungen – Das Körperinnere als ‚Außenwelt‘ für das Gehirn – Stimmungen, Gefühle, Emotionen – Empirische und subjektive Bedeutungen – Dreidimensionaler Raum – Zeit: Vorher, Nachher, faktisch, analytisch – Veränderungsbeschreibungen – Kontext von Veränderungsbeschreibungen – Sein: real und virtuell
Beispiel: Bis 2035 sollen alle Bürger in Deutschland im Alter von 10 – 30 in der Lage sein, zusammen mit anderen (kollektiv), mit oksimo.R nachhaltige Probleme zu bearbeiten.
AUSGANGSLAGE (IST-SITUATION)
Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R
Es gibt keine Bekanntheit von oksimo.R
oksimo.R ist nicht allgemein verfügbar.
ZIELZUSTAND
Bis 2035 sollen alle Bürger in Deutschland im Alter von 10-30 in der Lage sein, zusammen mit anderen (kollektiv), mit oksimo.R nachhaltige Probleme zu bearbeiten.
LÖSUNGSWEG (Menge von geeigneten Maßnahmen)
R1:
WENN: Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R
DANN:
Minus: Es gibt kein vorhandenes Wissen von oksimo.R
Plus: Im INM Frankfurt wird eine Arbeitsgruppe für oksimo.R gegründet.
Diese oksimo.R Programmier-Anwendung ist Teil des Themas Anwendungen.
oksimo.R Programmierbeispiele
Nachdem in den letzten Monaten fast nur ‚Theoretisiert‘ wurde, startet eine kleine Gruppe am Montag, den 7.November 2022 im INM in Präsenz (ohne online) damit, nach und nach verschiedene oksimoR Programmierbeispiele (letztlich Theoriebeispiele!) auszuarbeiten und und zu dokumentieren. Falls jemand im weiteren Verlauf Interesse hat, sich an dieser Arbeit zu beteiligen, ist er/sie herzlich willkommen. Die Einstiegsseite zu diesen Dokumenten wird diese aktuelle Seite sein.
1 Der Anteil der Sonnenenergie an der Energieversorgung von Frankfurt sollte im Jahr 2035 das Maximum der verfügbaren Sonnenenergie betragen.
….
2 Sämtliche verfügbaren Textilien sollen bis zum Jahr 2035 vollständig Teil einer Kreislaufwirtschaft sein.
