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oksimo.R – Alltagsszenen – Tagesablauf (Zeitliche Struktur(en), Irrlichter Ziele) – Teil 2

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

(Letzte Änderung: 5.Dezember 2022 – 5.Dezember 2022, 09:50h)

KONTEXT

Dieser Text ist Teil der einführenden Beispiele des Buchprojektes „oksimo.R – Editor und Simulator für Theorien“. Dieser Teil bildet eine Fortsetzung zum Teil 1 „Tagesablauf (Zeitliche und ethische Struktur(en)) „.

INHALT

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

Bestandteile der Simulation:

Selected visions:
z-DummyVis
Selected states:
arbeitsende1
Selected rules:
doc rd-einkaufen1
vr-nachhause1
vr-zuhause1

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‘)

Selected visions:
z-DummyVisZero
Selected states:
arbeitsende1
Selected rules:
doc rd-einkaufen1
doc rd-zuhause1
bz-einkaufen1
bz-zuhausemusik1

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‘)

Selected visions:
z-DummyVisZero
Selected states:
arbeitsende1
Selected rules:
doc rd-einkaufen1
doc rd-zuhause1
bz-einkaufen1
bz-zuhausemusik2

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.