KM:MI – Philosophie & Informatik – oksimo und Nachhaltigkeit

UNIVERSELLE PROZESSPLANUNG
18.Januar 2022 – 21.Januar 2022, 15:10h
URL: oksimo.org
Email: info@oksimo.org

Autor: Gerd Doeben-Henisch (Email: gerd@oksimo.org)

KONTEXT

Auf dieser Seite wird das Thema ‚oksimo und Nachhaltikeit‘ erörtert. Der Post gehört zum Themenknoten Sicht von Philosophie und Informatik unter dem Themenknoten  Kollektive Mensch:Maschine Intelligenz [KM:MI]. Der Wurzelknoten ist der oksimo.org Blog.

INTENTION

Fragt man nach dem Rahmen, in dem das oksimo Paradigma zu verorten ist, dann gab es in der Entstehungszeit des Konzeptes viele unterschiedliche Antworten. Nach und nach schälten sich dann aber die ’nachhaltigen Prozesse‘ als Bezugspunkt heraus. Nachhaltige Prozesse waren schon länger im Visier der Evolutionsbiologie, speziell auch der Ökologie, und dann — ab einer UN Konferenz 1992 [0] — auch im Kontext gesellschaftlicher Prozesse. Seitdem zeigt sich immer mehr, dass ein Denken mit dem Konzept ’nachhaltiger Prozess‘ zu einem Schlüsselkonzept unserer Zeit wird: jeder einzelne ist ein Prozess; die Gesellschaft besteht aus einer Vielzahl von Prozessen; die ganze Biosphäre ist ein Prozess, ja, unser Heimatplanet, die Erde samt Sonnensystem und der Milchstraßen-Galaxie, dies sind alles Prozesse, die wechselwirken, und die Wirkungen erzeugen.[2], [2a,b]

Für das oksimo Paradigma von besonderer Bedeutung ist die Perspektive, dass die treibende Kraft in den gesellschaftlichen Prozessen der Mensch ist, sowohl als ‚Verursacher‘ wie auch als ‚Betroffener‘. Sein Verhalten wird durch den jeweiligen Kontext beeinflusst, primär aber von seinem ‚Verstehen‘ der Welt und seinem individuellen wie auch gemeinschaftlichem Verhalten. Die rasant ansteigende Komplexität seiner Welt macht es für den Menschen immer schwerer, sich zu einem angemessenen gemeinsamem Verhalten zusammen zu finden.[12]

OKSIMO UND NACHHALTIGKEIT

Infografik zum Thema ‚oksimo und Nachhaltigkeit‘

ANGENOMMENER KONTEXT ZUM OKSIMO-PARADIGMA

Natur

Nimmt man die Perspektive der ’nachhaltigen Entwicklung‘ ein, dann führen einen die Analysen über kurz oder lang zur Realität der Weltprozesse, die wir schlicht als ‚Natur‘ bezeichnen. Natur ist in diesem Text eine Art Sammelbegriff für alles, was wir vorfinden, bevor es das biologische Leben auf der Erde gab, und was sich weiterhin als eine Art ‚Gegenüber‘ zum biologischen Lebens darstellt.

Biologisches (resilientes) Leben

Mit der Entstehung des Lebens auf dem Planet Erde begann ein Prozess, den wir als ‚biologische Evolution‘ bezeichnen: ein bislang andauernder Prozess von Entstehen, Verändern und Vergehen von Lebensformen, die als Populationen vorkommen, die sich fortpflanzen können, und die über die Zeit artenspezifische Überlebensstrategien erkennen lassen. Solche in der Zeit überlebensfähige Systeme nennt man ‚resiliente Systeme‘.[3],[3a]

Kultur und Gesellschaft

Der Begriff der (biologischen) Population wird hier beschränkt auf jene Menge von biologischen Individuen, die sich durch eine gemeinsame Fortpflanzungsfähigkeit auszeichnen. In dem Maße, wie solche Populationen über einen Verhaltensraum verfügen, innerhalb dessen sie aufgrund von äußeren Ereignissen neue Verhaltensweisen ausbilden können, die untereinander imitiert, nachgeahmt und modifiziert werden können, die dann sogar von den Jüngeren über die Älteren (z.B. Müttern) wieder über die Jüngeren weiter gegeben werden können, in dem Maße wird hier von den Grundelementen von ‚Kultur‘ gesprochen. [1] Die verschiedenen Verhaltenselemente können grundsätzlich in verschiedene ‚Gesamtformate‘ eingebracht werden (‚Patriarchat‘ [4], ‚Matriarchat‘ [5], ‚Autoritär‘, ‚Kollegial‘, …). Diese Gesamtformate charakterisieren dann unterschiedliche ‚Gesellschaften‘.

Vernetzte Lernende Semiotische Triaden

Die Überschrift klingt nicht sehr lesefreundlich … aber es geht um einen Sachverhalt, der sich aus mehreren Faktoren zusammensetzt, wobei jeder beteiligte Faktor auf komplexe dynamische Sachverhalte verweist, die miteinander in Wechselwirkung stehen.

Im Zentrum des Begriffs stehen ’semiotische Akteure‘ [6a], [6b], wie es Menschen z.B. sind. Ein semiotischer Akteur ist in der Lage mittels ’sprachlicher Ausdrücke‘ — gesprochen und geschrieben, zusätzlich unterstützt durch Gesten — bestimmte ‚Bedeutungsinhalte‘ zu ‚kodieren‘ und dieser Ausdrücke an andere semiotischen Akteure zu übermitteln. Sofern alle Beteiligten eine hinreichend ‚ähnliche Kodierung‘ benutzen, können auf diese Weise — unterschiedlich gut — Gedanken, Emotionen, Pläne usw. ausgetauscht werden. In gegeben Situationen kann man den ‚Erfolg der Kommunikation‘ meist direkt anhand des stimulierten Verhaltens ‚überprüfen‘. Ein semiotischer Akteur kann solch eine Kommunikation aber nur realisieren, weil er drei Faktoren miteinander verknüpfen kann: (i) Der ‚Innenbereich‘ eines Akteurs (vor allem sein Gehirn mit den diversen Zuständen) [7ab]; (ii) Eine ‚Umgebung‘, die auf den semiotischen Akteur einwirkt bzw. z.T. vom semiotischen Akteur auch ‚verändert‘ werden kann (der eigene Körper ist für andere semiotische Akteure auch ein Teil der Umgebung!)[7a,b]; (iii) Die ‚Ausdrücke‘ eines Zeichensystems als Teil einer ‚Sprache‘. Ein semiotischer Akteur transformiert die Eindrücke der Umgebung in ein ‚inneres Modell‘ [8], das keine 1-zu-1 Abbildung darstellt und kann dann ‚intern‘ Aspekte von inneren Modellen in sprachliche Ausdrücke ‚abbilden (= kodieren)‘. Die internen Modelle der einzelnen Akteure unterscheiden sich in der Regel. Durch ‚Lernprozesse‘ erwirbt ein semiotischer Akteur sowohl sein ‚Weltwissen‘ wie auch die Zuordnung von Weltwissen und sprachlichen Ausdrücken. [9] Mit Blick auf die genannten drei Faktoren und das Lernen soll hier von einer ‚lernenden semiotischen Triade‘ [LST] gesprochen werden. Im Normalfall sind semiotische Triaden im Lernen zugleich ‚vernetzt‘, d.h. die Zuordnung von sprachlichen Ausdrücken zu Situationsmerkmalen — und damit verbundenen inneren Zuständen wie Emotionen, Gefühle, Stimmungen usw. — geschieht nicht in Isolation sondern in Gegenwart von anderen lernenden semiotischen Triaden. Insofern bilden lernende semiotische Triaden ein ‚Netzwerk‘ als ‚vernetzte lernende semiotische Triaden‘ [VLST].[10]

Will man also menschliche Gesellschaften verstehen, muss man immer die Realität der vernetzten lernenden semiotischen Triaden im Blick haben, ansonsten kann man gesellschaftliche Phänomene nicht zufriedenstellend erklären.

Kollektive Mensch:Maschine Intelligenz [KM:MI]

Interessanterweise gibt es bis heute keine allgemein akzeptierte und hinreichend aussagekräftige Theorie der menschlichen ‚Intelligenz‘, sehr wohl aber partielle Modelle, die einige Phänomene ganz gut beschreiben. Die Intelligenz wird im menschlichen Gehirn verortet, das eine ‚Arbeitsgemeinschaft‘ mit dem ganzen restlichen Körper bildet.

Zusätzlich gibt es seit ca. 75 Jahren einen neuen Typ von Maschinen [11], die man mit Texten füttern kann, die unterschiedlichste ‚Kommandos‘ enthalten, die man als Einheit ‚Algorithmus‘ oder ‚Programm‘ oder ganz allgemein als ‚Software‘ bezeichnet. Diese Kommandos repräsentieren eine Menge von Ausdrücken, die zu einer Sprache gehören, die man ‚Programmiersprache‘ nennt. 2022 gibt es mehr als 100 verschiedene Programmiersprachen. Maschinen, die man mit Texten von solchen Programmiersprachen ‚füttern‘ kann (man nennt dies meistens ‚Programmieren‘), können je nach Beschaffenheit der Maschine — man nennt eine programmierbare Maschine auch ‚Computer‘ und das Material des Computers ‚Hardware‘ — führt die ‚Ausführung‘ der Kommandos zu unterschiedlichen Maschinenzuständen, die sich dann unterschiedlich ’nach außen‘ auswirken können (Steuerung anderer Maschinen, Ausgabe von Bildern, Tönen, Sensitiv für Eingaben über eine Tastatur, für Signale von Sensoren usw.). Man unterscheidet grob rein ‚deterministische‘ Programme und solche die ’nicht-deterministisch‘ sind, weil sie entweder mit ‚Zufallszahlen‘ arbeiten oder im begrenzten Umfang ‚Lernen‘ können. Es hat sich eingebürgert, dass man von Programmen, die lernen können, sagt, sie seien ‚intelligent‘. Aber auch in diesem Fall gibt es bis heute keine allgemein akzeptierte Definition von ‚maschineller‘ Intelligenz.

Natürlich wäre es interessant, wenn programmierbare lernfähige Maschinen dem Menschen helfen könnten, alleine und in Gemeinschaft mit anderen die Prozesse der Gesellschaft in Wechselwirkung mit den anderen Prozessen so weit zu verstehen, dass man irgendwie Nachhaltig sein könnte, um auch noch in einer der vielen möglichen Zukünfte leben zu können. Dazu bräuchte man minimal eine einheitlichen Konzeption von Intelligenz auf Seiten des Menschen, auf Seiten der Maschine, und dann für eine ‚kollektive Mensch:Maschine Intelligenz‘.

DAS OKSIMO PARADIGMA UND SOFTWARE

Vor dem geschilderten angenommenen Kontext des oksimo Paradigmas sollen hier kurz einige Eigenschaften des oksimo Paradigmas und der Software beschrieben werden.

Oksimo Software

Text, Simulator, Ausgangslage, Ziele, Drehbuch

Der Unterschied zwischen dem Begriff des ‚Paradigmas‘ und dem Begriff der ‚Software‘ liegt darin, dass die oksimo ‚Software‘ der konkrete Text ist, der einem Computer ‚übergeben‘ wird, der diesen Text dann mit einer bestimmten Software genannt ‚Simulator‘ bearbeitet. Eine Hauptfunktion dieses Simulators besteht darin, den eingegebenen Text als ‚Simulation‘ zu zeigen: ausgehend von einer ‚Ausgangssituation‘ wird gezeigt, wie sich diese Ausgangslage mittels eingegebener ‚Veränderungsregeln‘ (die letztlich ein ‚Drehbuch‘ realisieren) schrittweise in einen ‚Zielzustand‘ verwandelt. Ob und wenn ja, in welchem Umfang, der Zielzustand erreicht wird, hängt letztlich vom Drehbuch ab.

Oksimo Paradigma

Handlungsraum

Gibt es eine oksimo Software, dann eröffnet diese Software ihren potentiellen Anwendern (Benutzern) einen oksimo-spezifischen ‚Handlungsraum‘. Damit ist gemeint, dass der Anwender in ‚Interaktion‘ mit der oksimo Software bestimmte Handlungen vornehmen kann. Die mögliche Beschaffenheit dieses ‚oksimo typischen‘ Handlungsraum definiert das ‚oksimo Paradigma‘.

Alltagssprache, Weltweit

Im Fall der Erstellung einer oksimo Software muss der Anwender ausschließlich ‚Alltagssprache‘ benutzen (z.B. ‚Deutsch‘, ‚Englisch‘, ‚Italienisch‘, …, ‚Russisch‘, … ‚Arabisch‘, … ‚Chinesisch‘, …’Zulu‘, “Xhosa‘, ‚Afrikaans‘, …). Eine Alltagssprache enthält alles, worüber Menschen sprechen können. Dies hat zur Folge, dass im Prinzip jeder Mensch ‚ohne spezielles Vorwissen‘ die oksimo Software benutzen kann. Man kann solch einen Text mit Alltagssprache ‚alleine‘ erstellen oder ‚zusammen mit anderen‘, als Gruppe, als Team, überall verteilt, nur durch das World Wide Web [WWW] (auch über mobile Endgeräte) verbunden.

Alltag, Zahlen, Mathematik

Durch die Benutzung der Alltagssprache ist das oksimo Paradigma mitten im ‚Alltag eingebettet‘. Alles kann zur Sprache kommen, was Menschen beschäftigt, in Form eines Textes, als Drehbuch, natürlich auch mit Zahlen (quantitativen Angaben), da Alltagssprache beliebig viel ‚Mathematik‘ zulässt.

Komplexe Dynamik sichtbar und erlebbar machen

Durch diese Offenheit des oksimo Paradigmas für die Breite des Alltags kann der Alltag nicht nur ‚zur Sprache‘ kommen, sondern durch die Anordnung des Alltags als ‚Drehbuch‘ (aktuelle Ausgangslage, mögliche Veränderungen, anvisierte Ziele, …) kann man auch die ‚im Alltag (implizit) wirkende Dynamik‘ sichtbar machen. Diese Alltagsdynamik kann sehr wohl ‚komplex‘ sein, so komplex, dass ein Anwender diese Komplexität ohne die Aufbereitung als eine oksimo Simulation normalerweise gar nicht erkennen, geschweige den ‚verstehen‘ kann. Das Verstehen ist im Fall einer Simulation auch meistens mit verschiedenen Emotionen begleitet, insbesondere dann, wenn man ein Drehbuch gemeinsam mit anderen erstellt bzw. als Simulation anschaut.

Multiple dynamische Ziele

Ein wichtiger Aspekt der Alltagsdynamik sind die — ausgesprochenen und unausgesprochenen — ‚Ziele‘, die in Akteuren wirksam sind. Solche Ziele können sich ‚ergänzen‘, können aber auch ‚gegensätzlich‘ sein; vor allem, sie können sich auch ‚jederzeit ändern‘. In der Zeit sind Ziele ‚kurzfristig‘ oder ‚langfristig‘. Von der ‚Gewichtung‘ her ’nicht so wichtig‘ oder ’sehr wichtig‘. Im oksimo Paradigma kann man solche Ziele direkt abbilden; man schreibt sie einfach auf, und dann wird während einer Simulation beständig überprüft, ob und wenn ja, wieweit, diese Ziele eingelöst werden. Dies erhöht die Transparenz der Alltagsdynamik erheblich. Als einzelner wird man kontinuierlich damit konfrontiert, dass die eigenen Ziele ’nicht alleine‘ sind und dass ihre Erreichung möglicherweise Kompromisse bzw. ‚Zielmodifikationen‘ verlangen wird.

Prognosen, Wahrscheinlichkeiten, Vielfalt

Liegt ein Drehbuch vor mit Ausgangslage, Zielen, und vorgeschlagenen Maßnahmen, dann kann man die in der Simulation sichtbar werdenden Folgezuständen auch als ‚Prognosen‘ verstehen: Wenn Du mit dieser Ausgangslage und diesen Maßnahmen arbeitest, dann wird solch ein bestimmter Folgezustand auftreten! Und da wir wissen, dass im Alltag die Dinge sich nicht immer genau so oder vielleicht überhaupt nicht ereignen, wie wir uns das gedacht haben, sondern oft ‚ganz anders‘, gibt es in oksimo die Möglichkeit, jede einzelne Maßnahme mit einer ‚Wahrscheinlichkeit‘ zu verknüpfen (z.B. in 4 von 5 Fällen geschieht A, es kann aber auch B in 5-4 vielen Fällen auftreten). Während im ‚realen Alltag‘ tatsächlich immer wieder etwas passieren kann, was man ‚in keiner Weise auf dem Plan hatte‘, ist die Ereignisbreite eines oksimo Drehbuchs an das verfügbare Wissen der Akteure gebunden. Man kann dies ein wenig dadurch verbessern, dass man möglichst unterschiedliche Akteure zusammenbringt, und/oder dadurch, dass man ‚Daten aus der realen Welt‘ über geeignete Sensoren in ein Drehbuch einbettet (integriert).

Geworden, Vielfalt, Lernen

Zu einem bestimmten Zeitpunkt ist jeder Akteur ein ‚Gewordener‘. Damit ist der Akteur nicht ‚unbestimmt‘, sondern ein ‚konkretes Etwas‘. Dieses konkrete Etwas ist eng verflochten mit jenem Alltag, in dem es geworden ist. Der betreffende Akteur kann durch diese konkrete Einbindung mit der Welt kommunizieren, interagieren, und die Welt im Lichte seines Gewordenenseins sehr spezifisch ‚verstehen‘. Da jeder ‚gewordene Akteur‘ per se ‚dynamisch‘ ist, weil er ‚altern‘ und ‚lernen‘ kann, wird es für sein Weltverständnis wichtig sein, dass er seinen Alltag und seinen Umgang mit dem Alltag immer wieder ändert, um sein ‚Lernen‘ lebendig zu halten. Vielfalt durch andere Menschen, andere Kontexte, durch ‚Experimente‘ und ‚Spielen‘ sind hier wichtige Zutaten für ein lebenslanges Lernen. Das oksimo Paradigma bietet hierfür gute Voraussetzungen: Alle Elemente eines Drehbuchs sind variabel; sie können jederzeit geändert und erweitert werden. Innerhalb einer Gruppe kann man Vielfalt erleben (wenn man sie zulässt :-)). Durch Einbeziehung von ‚Real-Welt-Daten‘ kann man die Vielfalt real erhöhen. So kann man sich vor allzu einfachen Weltbildern schützen.

Die ganze Welt neu miteinander denken

Wenn ein einzelner Akteur, eine ganze Gruppe, lokal oder verteilt über die ganze Welt, mit der oksimo Software im Format des oksimo Paradigmas arbeitet, dann gelingt dies unter Benutzung eines Browsers im World Wide Web von überall gemeinsam an Drehbüchern zu arbeiten. Und wenn man Leserechte erteilt, dann kann jeder sie lesen. Man kann ein Drehbuch auch als HTML-Seite formatiert direkt auf einem beliebigen Webserver platzieren (ähnlich wie bei Wikipedia), dann können alle mitlesen. Und wer diese Webseiten dann liest, kann sie auf Wunsch auch wieder in eine oksimo Simulation verwandeln … und sie als Simulation erleben. Da es in oksimo kein Problem ist, beliebig viele einzelne Simulationen (Drehbücher) auf ‚Knopfdruck‘ zu einer einzigen Simulation zu vereinigen, kann man sofort sehen, was passiert, wenn man diese neue Gesamt-Simulation ablaufen lässt: Sind die einzelnen Simulationen in der vereinigten Simulation ohne jeden Zusammenhang? Ergänzen sie sich? Entstehen Konflikte? Regen sie zum Weiterdenken an? Was ist mit der Vielfalt der Ziele? Sind die OK? Kann man da etwas ändern? Ist ein interessantes Ziel wahrscheinlich? Muss man das Problem doch ganz neu, ganz anders denken? usw. Mit oksimo kann die ganze Welt neu miteinander reden, miteinander Dinge erleben, miteinander neu denken, in Zusammenhängen, in Prozessen.

ANMERKUNGEN

wkp := Wikipedia

[0] UN 1992: Agenda 21: https://www.un.org/depts/german/conf/agenda21/agenda_21.pdf

[1] Siehe herzu z.B. die Position von Jablonka & Lamb: https://www.cognitiveagent.org/2022/01/16/kultur-bei-nicht-menschen-evolution-in-vier-dimensionen-nachhall-zu-jablonka-lamb-2017-2005/

[2] Theoretical Ecology in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Theoretical_ecology

//* Theoretische Ökologie ist das Ergebnis einer Suche nach geeigneten formalen Konzepten, um die Vielfalt der Phänomene im Bereich Ökologie angemessen beschreiben zu können. Ein prominentes Beispiel in diesem Konzeptualisierungsversuch ist die Position von Ulanowicz [2a,b,c], der versucht hat, die Vielfalt durch Anwendung von thermodynamischen Konzepten zu fassen. Ein geniales Konzept zwischen ‚mechanistischem‘ und ’stochastischem‘ Denken. Was u.a. kaum bis gar nicht von ihm berücksichtigt wird, das ist der autopoietische Charakter aller biologischen Systeme, angereichert um vernetzte lernende semiotischen Triaden (siehe im Text). *//

[2a] Robert E.Ulanowicz in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Ulanowicz

[2b] Robert E.Ulanowicz, (1986), Growth and Development – Ecosystems phenomenology, Springer (originally toExcel)

[2c] Robert E.Ulanowicz, (1997), Ecology: The Ascendant Perspective, Columbia University Press 

[3] Resilience in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Resilience

//* Das Konzept ‚resilientes System‘ kommt — ähnlich wie das im Text ebenfalls benutze Konzept ‚Bedeutung‘ und ‚Semantik‘ — in einer Vielzahl von Disziplinen vor, und zwar ohne wirkliche Integration in ein Konzept. *//

[3b] Das Auftreten ‚biologischer Systeme‘ ist aber nicht so zu verstehen, dass das ‚Biologische‘ damit vollständig getrennt wäre von voraus bestehenden ‚Natur‘. Die primären biologische Lebensformen waren Einzeller, die aus einer Vielzahl von Molekülen bestehen, diese wiederum aus Atomen, diese wiederum … dies heißt, dass das der ‚reale Stoff‘ einer Zelle ’naturhaft‘ ist und die Eigenheiten dieses realen Stoffs beibehält. Eine Zelle repräsentiert allerdings eine ‚Organisationsform‘ der einzelnen Elemente, die es als solche ‚Organisationsform‘ vorher noch nicht gab. Aufgrund dieser neuartigen Organisationsform besitzt eine biologische Zelle eine Fülle von ’neuartigen Verhaltensweisen‘, die einen ’spezifisch Handlungsraum‘ ermöglichen, der sich — zwar in engster Verbindung mit den realen Bestandteilen, aber doch klar verschieden von ihnen — über Interaktionen mit der Natur und dem Biologischen die Realität der Welt verändert.

[4] Patriarchat in der wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Patriarchat_(Soziologie)

[5] Matriarchat in der wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Matriarchat

[6a] Semiotik in der wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Semiotik

[6b] Semiotics in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Semiotics

[7a] Jakob Johann von Uexküll in wkp-de: https://de.wikipedia.org/wiki/Jakob_Johann_von_Uexk%C3%BCll

[7b] Jakob Johann von Uexküll in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Jakob_Johann_von_Uexk%C3%BCll

[8] Mental Model in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Mental_model

[9] Der Begriff der ‚Bedeutung‘ wird traditionellerweise der Perspektive der Semantik zugewiesen als einem Teilaspekt von Sprache. Bislang gibt es eine Vielzahl von Disziplinen, die sich unter dem Oberthema ‚Semantik‘ mit dem Phänomen der Bedeutung beschäftigen, allerdings fehlt noch eine einheitliche Theorie. Zum Einstieg in die Vielfalt siehe den Begriff ‚semantics‚ in wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Semantics

[10] Der Begriff der ‚vernetzten lernenden semiotischen Triade‘ fasst auf einer abstrakten Ebene verschiedene Phänomenbereiche zusammen, die funktional miteinander verbunden sind. Gleichzeitig sind die verschiedenen Phänomenbereiche aber auch ‚eigenständig‘ und folgen ihren phänomen-spezifischen Gesetzen! So unterliegt die ‚Außenwelt‘, die über Wahrnehmung und weiteren Interaktionen in Wechselwirkung mit dem Körper und dem Innenbereich eines semiotischen Akteurs steht, vielfachen Dynamiken, die ihrer ‚eigenen Logik‘ folgen. Eine semiotischer Akteur hebt diese Eigenlogik der Außenwelt nicht auf, sondern nutzt sie im Rahmen der Triade auf eigene Weise, sofern die Eigengesetzlichkeit der Außenwelt dies zulässt. Dies gelingt nur deswegen, weil die Dynamik der Außenwelt sehr viele ‚Freiheitsgrade‘ umfasst, die Varianten zulassen (z.B. ein ‚Stein‘ ist ein Stein, aber je nach räumlicher Lage ist er fest verkeilt mit seiner Umgebung oder als losgelöstes Stück im Raum bedingt bewegbar oder modifizierbar. Auf jeden Fall ist er für einen semiotischen Akteur begrenz nutzbar.).

[11] Computer, hier ‚Digital Computer‘, siehe wkp-en: https://en.wikipedia.org/wiki/Computer

[12] Döben-Henisch, G., (2006),  Reinforcing the global heartbeat: Introducing the planet earth simulator project In M. Faßler & C. Terkowsky (Eds.), URBAN FICTIONS. Die Zukunft des Städtischen. München, Germany: Wilhelm Fink Verlag, 2006, pp.251-263

Universal Process Planning – Dynamische Ziele/Visionen

UNIVERSELLE PROZESSPLANUNG
23.Aug. 2021-23.Aug 2021
URL: oksimo.org
Email: info@oksimo.org

Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@oksimo.org)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil des Themas UNIVERSELLE PROZESSE PLANEN – Wie geht das? Strukturelle Eigenschaften, im oksimo.org Blog.

DYNAMISCHE ZIELE/ VISIONEN

Wie man schon im Überblick zur oksimo Roadmap nachlesen kann, sollte die Basisversion um die Möglichkeit erweitert werden, Ziele/ Visionen abhängig von der Situation dynamisch ändern zu können. Im Überblick war dies — relativ abstrakt — wie folgt dargestellt worden:

(0) S,V ⊩ ∑ R V‘

(1) S ⊩ ∑ R S‘

(2) S ⊩ ∑ V %Goal

Die Formeln (1-2) geben das wieder, was von Anfang an möglich war; die neue Formel (0): beschreibt die Möglichkeit, dass ein Visions-Dokument V, das einen Zielzustand beschreibt, mit Hilfe von Veränderungsregeln R genauso abgeändert werden wie ein Zustandsdokument S. Dabei wird sowohl das ‚alte‘ Visions-Dokument V berücksichtigt wie auch der aktuelle Zustand S.

Es folgt ein ausführliches kommentiertes Beispiel.

BEISPIEL: Von Kaffee zu Tee

Im folgenden einfachen Beispiel sitzt eine Person im Café und will eine Tasse Kaffee trinken. Dies ist das aktuelle Ziel (die aktuelle Vision) dieser Person. Als die Person dann ihren Kaffee bekommt und ihn gemütlich trinkt verspürt sie dennoch plötzlich Lust, auch noch einen Tee zu trinken. Sie ändert also ihr Ziel (ihre Vision) zu Tee trinken. Insgesamt also nichts Aufregendes, aber es zeigt, wie die Änderung eines Zieles dynamisch mit oksimo möglich ist.

Benutze Version von oksimo

Da oksimo sich in schneller Entwicklung befindet, hier die Angabe der Version, mit der dieses Beispiel durchgeführt wurde:

Welcome to Oksimo v1.0 23-08-2021 (aaa0)

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

Es ist also die Version 1.0 vom 23.Aug 2021 mit einem technischen Zusatz (aaa0); letzterer ist nur für die Entwickler interessant.

Vision und Ausgangslage

Vision

CupOfCoffee:
Peter hat eine Tasse Kaffee.

Die Vision besteht in der Aussage, dass Peter eine Tasse Kaffee hat. Dies bedeutet, wenn eine Situation eintreten wird, in der diese Aussage vorkommt, dann gilt das Ziel zu 100% erreicht.

Startsituation

PeterCafe1:
Peter sitzt im Café.
Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.

Die Startsituation nimmt an, dass Peter schon im Café sitzt und die Bedienung ihn fragt, was er denn bestellen will.

Drehbuch

Die Aufgabe besteht nun darin, dass man beschreibt, wie man von der Ausgangslage zum Ziel kommt, das in der Vision beschrieben wird. In der nächsten Version, die der Basisversion folgen wird, geschieht diese Beschreibung dadurch, dass man eine Geschichte in Form eines Drehbuchs schreibt.

Zu Beginn ist normalerweise nicht ganz klar, wie das Drehbuch aussehen soll, auch nimmt oksimo an, dass man dies nicht alleine tut sondern zusammen mit anderen.

Für dieses einfache Beispiel nehmen wir an, wir haben nur einen Autor, der versucht, solch ein Drehbuch zu erstellen. Der Autor fängt mit einer ersten Skizze an, die vielleicht so geht:

  1. Peter sitzt im Café. Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.
  2. ???
  3. Der Kaffee kommt. Peter hat eine Tasse Kaffee. (Vision 1= 100%)

Bekannt ist, wie die Geschichte anfangen soll und irgendwie kann man sich vorstellen, wie das Ende aussehen sollte: der Satz „Peter hat eine Tasse Kaffee.“ sollte vorkommen. Damit der Kaffee da ist, macht es Sinn zu sagen, dass der Kaffee kommt. Von der Alltagserfahrung her würde man sagen, dass da doch noch etwas fehlt: normalerweise kommt der Kaffee nur dann, wenn man ihn zuvor bestellt hat. Also könnte es Sinn machen, die Geschichte wie folgt zu erweitern:

  1. Peter sitzt im Café. Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.
  2. Peter bestellt eine Tasse Kaffee. Die Bestellung ist aufgegeben.
  3. Der Kaffee kommt. Peter hat eine Tasse Kaffee. (Vision 1= 100%)

Das könnte tatsächlich passieren. Peter bestellt und wenn dann die Bestellung korrekt kommt, hat er seinen gewünschten Kaffee.

Veränderungs-Regeln: Die Erste

Dies könnte man sich dann in oksimo auch als Simulation vorführen lassen. Dazu braucht man — ausgehend von dem Drehbuch — sogenannte Veränderungsregeln. In der Standard-Version werden diese aus dem Text heraus automatisch generiert, hier in der Basis-Version muss man sie sich noch selbst hinschreiben. Folgende Veränderungs-Regeln könnte man aufschreiben:

OrderCupCoffee:

Rule name: OrderCupCoffee
Probability: 1.0
Conditions:
Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.
Peter sitzt im Café.
Effects plus:
Peter bestellt eine Tasse Kaffee.
Die Bestellung ist aufgegeben.
Effects minus:
Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.> OrderCupCoffee

Diese Regel knüpft an der Ausgangssituation an (Conditions: …). Wenn die Äußerungen aus der Bedingung (Conditions) in einer aktuellen Situation gegeben sind, dann werden die Ausdrücke aus Eminus aus der aktuellen Situation entfernt und und die Ausdrücke aus Eplus hinzugefügt.

Wenn man sehen möchte, wieweit eine Simulation mit nur einer Regel führt, könnte man in oksimo einfach eine Simulation starten. Das Ergebnis wäre das Folgende:

Test Simulation mit einer Regel

Selected visions:
CupOfCoffee
Selected states:
PeterCafe1
Selected rules:
OrderCupCoffee

Zu Beginn der Simulation wird angegeben, welche Vision, welcher Anfangszustand und welche Regeln vorliegen.

Enter maximum number of simulation rounds

2

Your vision:
Peter hat eine Tasse Kaffee.
Initial states:
Peter sitzt im Café.,Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.

Die Vision beginnt mit der Anzeige des Inhalts der Vision wie auch des Inhalts des Anfangszustands.

Round 1

State rules:
OrderCupCoffee applied (Prob: 100 Rand: 57/100)
Vision rules:
Current states: Peter sitzt im Café.,Peter bestellt eine Tasse Kaffee.,Die Bestellung ist aufgegeben.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

In Runde 1 werden jene Regel angezeigt, die auf Zustände angewendet werden (hier nur eine Regel) und welche Regeln zur Veränderung von Visionen angewendet werden (bislang gibt es keine solche Regel). Dann wird der aktuelle Zustand angezeigt, wie er nach Anwendung der ersten Regel entstanden ist. Man sieht, dass Peter hier eine Bestellung aufgibt und die fragende Bedienung ist nicht mehr da. Ob eine aktuelle Situation als Erfolgt gewertet werden kann, kann man an der aktuellen Vision ablesen: Dort wird gesagt, dass der Ausdruck „Peter hat eine Tasse Kaffee.“ vorkommen muss. Das ist nicht der Fall, daher der Erfolg = 0%.

Round 2

State rules:
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
Vision rules:
Current states: Peter sitzt im Café.,Peter bestellt eine Tasse Kaffee.,Die Bestellung ist aufgegeben.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Geht man in der Simulation eine Runde weiter, dann sieht man, dass sich weiter nichts verändert hat, was kein Wunder ist, da es ja keine weitere Regel gibt.

Veränderungs-Regeln: Noch eine Regel

Anhand des Drehbuchs sieht man, welche Ausdrücke jetzt noch fehlen. Also schreibt man noch eine Regel:

CoffeeIsComing:

Rule name: CoffeeIsComing
Probability: 1.0
Conditions:
Die Bestellung ist aufgegeben.
Peter sitzt im Café.
Effects plus:
Der Kaffee kommt.
Peter hat eine Tasse Kaffee.
Effects minus:
Peter bestellt eine Tasse Kaffee.
Die Bestellung ist aufgegeben.

Diese Regel knüpft an die Situation an, in der Peter seine Bestellung aufgegeben hat. Die Ausdrücke in Eminus werden aus der aktuellen Situation entfernt und jene von Eplus neu hinzugefügt. Am wichtigsten ist der neue Ausdruck „Peter hat eine Tasse Kaffee.“ Diese entspricht dem aktuellen Ziel. Reicht das schon für dieses Ziel?

Test Simulation mit zwei Regeln

Selected visions:
CupOfCoffee
Selected states:
PeterCafe1
Selected rules:
OrderCupCoffee
CoffeeIsComing

Man sieht sofort, dass es jetzt zwei Regeln gibt, die berücksichtigt werden sollen.

Enter maximum number of simulation rounds

3

Your vision:
Peter hat eine Tasse Kaffee.
Initial states:
Peter sitzt im Café.,Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.

Die Angabe der Vision und des Anfangszustands ist unverändert.

Round 1

State rules:
OrderCupCoffee applied (Prob: 100 Rand: 44/100)

CoffeeIsComing not applied (conditions not met)
Vision rules:
Current states: Peter sitzt im Café.,Peter bestellt eine Tasse Kaffee.,Die Bestellung ist aufgegeben.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

Man sieht, dass von den beiden möglichen Regeln für Zustände eine angewendet wurde. Eine Regel zur Veränderungen der Vison(en) gibt es immer noch nicht. Runde 1 verläuft wie schon in der vorausgehenden Simulation.

Round 2

State rules:
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
CoffeeIsComing applied (Prob: 100 Rand: 75/100)
Vision rules:
Current states: Peter hat eine Tasse Kaffee.,Peter sitzt im Café.,Der Kaffee kommt.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Peter hat eine Tasse Kaffee.,

In Runde 2 wird die neue Regel erstmalig angewendet. Dadurch hat Peter jetzt eine Tasse Kaffee und damit ist das Ziel zu 100% erreicht.

Round 3

Weiter keine Änderungen.

Änderung der Vision (Erweiterung des Drehbuchs)

Das Neue in der aktuellen Version 1.0 vom 23.Aug.2021 von oksimo ist ja, dass man Visionen während des Verlaufs ändern kann. Die Gründe für solch eine Änderungen können vielfältige sein. Um dies darstellen zu können, wurde das Drehbuch wie folgt erweitert:

  1. Peter sitzt im Café. Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.
  2. Peter bestellt eine Tasse Kaffee. Die Bestellung ist aufgegeben.
  3. Der Kaffee kommt. Peter hat eine Tasse Kaffee. (Vision 1= 100%)
  4. Peter trinkt die Tasse Kaffee langsam aus.
  5. Plötzlich hat Peter Lust auf Tee. Peter bestellt noch einen Tee.
  6. Der Tee kommt. Peter hat eine Tasse Tee. (Vision 2 = 100%)

In diesem Drehbuch trinkt Peter erst noch genüsslich an seinem Kaffee bis er plötzlich — warum auch immer — Lust verspürt, doch noch einen Tee zu trinken.

Um dies als Simulation zu realisieren, braucht normalerweise nur zwei Regeln, um den jeweils aktuellen Zustand zu verändern. Dies kann man z.B. mit den folgenden beiden Regeln machen:

NewOrderTea:

Rule name: NewOrderTea
Probability: 1.0
Conditions:

Peter sitzt im Café.
Peter hat eine Tasse Kaffee
Peter trinkt die Tasse Kaffee langsam aus.
Effects plus:
Plötzlich hat Peter Lust auf Tee.
Peter bestellt noch einen Tee.
Effects minus:
Peter trinkt die Tasse Kaffee langsam aus.
Peter hat eine Tasse Kaffee.

Diese Regel beschreibt, wie Peter plötzlich Lust auf eine Tasse Tee hat und eine solche bestellt. Ferner:

HavingTea:

Rule name: HavingTea
Probability: 1.0
Conditions:
Peter sitzt im Café.
Plötzlich hat Peter Lust auf Tee.
Effects plus:
Der Tee kommt.
Peter hat eine Tasse Tee.
Effects minus:
Plötzlich hat Peter Lust auf Tee.
Peter bestellt noch einen Tee.

In dieser Regel wird dann noch gesagt, dass der Tee kommt und „Peter hat eine Tasse Tee.“ Würde man die Simulation mit diesen beiden zusätzlichen Regeln ablaufen lassen, dann würde genau die Situation entstehen, dass Peter einen Tee bestellt und ihn bekommt. Es würde aber keine weitere Auswertung stattfinden. Die erreichte Situation wäre neutral, also unbelastet von einer Vision/ einem Ziel. Möchte man aber die Dimension eines Zieles/ einer Vision aktiv halten, dann müsste man die Zieländerung explizit deutlich machen. Dies geschieht durch Erstellen einer Visions-Regel. Eine mögliche Version ist die folgende:

VisionNewOrderTea:

Rule name: VisionNewOrderTea
Probability: 1.0
Conditions:
Plötzlich hat Peter Lust auf Tee.
Peter bestellt noch einen Tee.
Effects plus:
Peter hat eine Tasse Tee.
Effects minus:
Peter hat eine Tasse Kaffee.

Diese Regel sieht genauso aus wie eine Regel zur Veränderung eines Zustands und doch ist diese Regel eine Visions-Änderungs-Regel. Das oksimo System erkennt dies nur daran, dass beim Erstellen einer Visions-Änderungs-Regel bei der Eingabe ein ‚V‘ angegeben werden muss:

Enter the name of the new rules document:

VISION-DUMMY

Enter V for Vision Rule, leave blank for State Rule:

V

Wenn eine Veränderungs-Regel mit ‚V‘ markiert wurde, interpretiert das oksimo System diese Regel anders. Der Inhalt der Eplus-Sektion wird dann als Inhalt einer neuen Vision genommen. Der Inhalt der Eminus Sektion wird aus bestehenden Visionen entfernt, falls er vorkommen sollte. Und diese Änderungen werden nur wirksam, wenn die Ausdrücke aus dem Bedingungsteil (Conditions) in einem aktuellen Zustand gegeben sind.

Wie wird die Simulation aussehen?

Schauen wir uns das an.

Test Simulation mit 4 Regeln für Zustände und einer Regel für Visionen

Selected visions:
CupOfCoffee
Selected states:
PeterCafe1
Selected rules:
OrderCupCoffee
CoffeeIsComing
HavingACoffee
NewOrderTea
HavingTea
VisionNewOrderTea

Man sieht hier, dass die ursprüngliche Vision und der ursprüngliche Anfangszustand weiterhin bestehen, nur die Menge der Regeln hat zugenommen, mit einer Visions-Änderungs-Regel, die hier noch zusammen mit den anderen Zustands-Änderungs-Regeln aufgeführt wird.

Enter maximum number of simulation rounds

8

Your vision:
Peter hat eine Tasse Kaffee.
Initial states:
Peter sitzt im Café.,Die Bedienung fragt nach seiner Bestellung.

Round 1

State rules:
HavingACoffee not applied (conditions not met)
NewOrderTea not applied (conditions not met)
CoffeeIsComing not applied (conditions not met)
OrderCupCoffee applied (Prob: 100 Rand: 83/100)
HavingTea not applied (conditions not met)
Vision rules:
VisionNewOrderTea not applied (conditions not met)
Current states: Peter sitzt im Café.,Peter bestellt eine Tasse Kaffee.,Die Bestellung ist aufgegeben.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

In der ersten Runde werden die Zustands-Änderungs-Regeln getrennt angezeigt von der neuen Visions-Änderungs-Regel. Alles andere ist wie in den vorausgehenden Beispielen.

Round 2

State rules:
HavingACoffee not applied (conditions not met)
HavingTea not applied (conditions not met)
NewOrderTea not applied (conditions not met)
CoffeeIsComing applied (Prob: 100 Rand: 81/100)
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
Vision rules:
VisionNewOrderTea not applied (conditions not met)
Current states: Peter hat eine Tasse Kaffee.,Peter sitzt im Café.,Der Kaffee kommt.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Peter hat eine Tasse Kaffee.,

Schon in der zweiten Runde ist das erste Ziel zu 100% erreicht.

Round 3

State rules:
NewOrderTea not applied (conditions not met)
HavingTea not applied (conditions not met)
HavingACoffee applied (Prob: 100 Rand: 55/100)
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
CoffeeIsComing not applied (conditions not met)
Vision rules:
VisionNewOrderTea not applied (conditions not met)
Current states: Peter hat eine Tasse Kaffee.,Peter sitzt im Café.,Peter trinkt die Tasse Kaffee langsam aus.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Peter hat eine Tasse Kaffee.,

Da Peter auch in der Runde 3 noch eine Tasse Kaffee hat, bleibt die Zielerfüllung erhalten.

Round 4

State rules:
CoffeeIsComing not applied (conditions not met)
HavingACoffee not applied (conditions not met)
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
HavingTea not applied (conditions not met)
NewOrderTea applied (Prob: 100 Rand: 63/100)
Vision rules:
VisionNewOrderTea not applied (conditions not met)
Current states: Peter sitzt im Café.,Plötzlich hat Peter Lust auf Tee.,Peter bestellt noch einen Tee.
Current visions: Peter hat eine Tasse Kaffee.

0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None

In Runde 4 ist die Tasse Kaffe nicht mehr da, aber das Ziel 1 ist noch aktiv, weswegen 0% Zielerfüllung angezeigt wird. Man könne an dieser Stelle einwenden, dass man das Ziel 1 dann auch deaktivieren sollte, was möglich wäre. In diesem Drehbuch findet die Umänderung zum neuen Ziel aber erst jetzt statt:

Round 5

State rules:
CoffeeIsComing not applied (conditions not met)
OrderCupCoffee not applied (conditions not met)
HavingACoffee not applied (conditions not met)
HavingTea applied (Prob: 100 Rand: 44/100)
NewOrderTea not applied (conditions not met)
Vision rules:
VisionNewOrderTea applied (Prob: 100 Rand: 68/100)
Current states: Peter sitzt im Café.,Der Tee kommt.,Peter hat eine Tasse Tee.
Current visions: Peter hat eine Tasse Tee.

100.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
Peter hat eine Tasse Tee.,

In Runde 5 wurde die neue Visions-Änderungs-Regel angewendet, was man sowohl daran erkennen kann, dass die Regel angewendet wurde als auch daran, dass jetzt die Vision inhaltlich neu befüllt wurde. Und da tatsächlich auch eine Tasse Tee da ist, wird das neue Ziel gleich zu 100% erfüllt.

Round 6

Ab Runde 6 verändert sich jetzt nichts mehr, da es keine weiteren Regeln gibt, die etwas bewirken. Es sei hier aber daran erinnert, dass man auch Schleifen (Loops) einbauen könnte, Verzeigungen, und vieles mehr, wodurch man einen Prozess in einen dynamischen nicht mehr endenden Prozess verwandeln kann.