Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild
ISSN 2365-5062, 2.-4.Februar 2021
URL: cognitiveagent.org, Email: info@cognitiveagent.org
Autor: Gerd Doeben-Henisch (gerd@doeben-henisch.de)
KONTEXT
Wenn verschiedene Experten (Bürger, …) beschließen, ihre Erfahrungen, ihr Wissen im Dienste von Zielen auszutauschen und mit Blick auf ein Gelingen dieser Ziele gemeinsam nach Wegen suchen, wie dies gelingen könnte, dann kann dieses Vorhaben recht schnell anspruchsvoll werden, so anspruchsvoll, dass die Beteiligten das Gefühl haben, sie verlieren den Überblick. Dies wäre schade, da wir es als Bürger natürlich schaffen sollten, ein Stück gemeinsamer Zukunft auch tatsächlich soweit klären zu können, dass wir wissen, ob es geht und unter welchen Randbedingungen.
Genau für dieses gemeinsame Gelingen wurde in den letzten Jahren von Philosophen, Informatikern und Sozialwissenschaftler mit Unterstützung von Bürgern einer Stadt mit 15.000 Einwohnern und Studierenden von zwei Universitäten nicht nur ein theoretisches Modell entwickelt, wie man dabei vorgehen könnte bzw. sollte, sondern seit Herbst 2020 auch eine neuartige Software, die solche Experten, die dies konkret versuchen, praktisch unterstützen soll. Die Entwicklung dieser Software steht zwar noch am Anfang, aber das erste Grundmodul kann schon benutzt werden. Die Bedienung dieser Software wirkt auf den ersten Blick noch recht archaisch, bietet aber schon ungewöhnlich innovative Eigenschaften.
In diesem — und in einigen weiteren – Text(en) wird anhand einfacher Beispiele gezeigt, wie diese Software die Überlegungen von realen Experten unterstützen kann.
KOLLEKTIVE INTELLIGENZ
In einer Gruppe von Experten*innen hat jeder einzelne individuelle Erfahrungen, individuelles Wissen, aber — typischerweise — so, dass dieses Wissen sich nicht vollständig überlappt: jeder weiß um Dinge, die der andere nicht notwendigerweise kennt. Dazu kommen noch die unterschiedlichen Fähigkeiten, aus gegebenem Wissen Folgerungen zu ziehen oder gar neue, alternative Konfigurationen zu denken. Zusätzlich gibt es unterschiedliche emotionale Einschätzungen von Situationen, also insgesamt eine Vielfalt Gedanken, Fakten, Einschätzungen und Vorgehensweisen, die sich in ganz unterschiedliche Richtungen entwickeln könnten.
Jede Gruppe hat ihr eigenes Kreativ-Potential. Aus dem Alltag wissen wir, dass dieses Potential in den meisten Fällen nur zu einem geringen Teil genutzt wird. Die Gründe dafür sind vielfältig, entscheidend ist die Wirkung: von — sagen wir — 100% Möglichkeiten der gesamten Gruppe werden geschätzt nur 10-20% genutzt.
In einem ganz anderen gesellschaftlichen Kontext, wo es anscheinend um nichts geht, haben sich seit vielen Jahrhunderten, ja, eher sogar Jahrtausenden, einfache Regeln ausgebildet, wie man einen maximal großen Möglichkeitsraum absichern kann. Gemeint ist der Bereich der Spiele: jene Verhaltensweisen, die im Prinzip freiwillig sind, die Spaß machen sollen, wo es interessanterweise überwiegend ums Gewinnen geht (wenn man von reinen Rollenspielen absieht), und wo klar ist, dass alle Beteiligten die gleichen Chancen haben müssen, sonst wird keiner mitspielen.
Was sich im Bereich der Spiele extrem bewährt hat, findet im übrigen Alltag wenig bis gar nicht statt. Umso mehr Geld es geht, um so mehr versucht man diese Prozesse zu regeln, zu Hierarchisieren,so dass von gleichen Chancen kaum gesprochen werden kann. Dazu kommt, dass in industriellen, in wirtschaftlichen, aber auch in politischen Prozessen so viele Vorgaben zu berücksichtigen sind, dass es vor lauter Vorgaben nicht leicht ist, die wenigen freien Räume für kreative Innovationen zu identifizieren und zu gestalten.
Idealerweise muss man also einen Kompromiss finden zwischen Rahmenbedingungen (= gesetzten Vorgaben) und einem möglichst offenen Prozess.
PROZESSFORM PLANSPIEL
Bei der Entwicklung der Rahmentheorie wie auch bei der Entwicklung der Software für ein gemeinsames kreatives Suchen und Konstruieren einer möglichen Zukunft war neben dem allgemeinen Systems-Engineering und dem Mensch-Maschine Paradigma (siehe dazu [6]) insbesondere das Konzept des Planspiels sehr einflussreich (siehe dazu z.B. [3], [4], [5], [7], [8]). Dieses Konzept ist viele Jahrhunderte alt, findet in immer mehr gesellschaftlichen und Wissens-Bereichen Anwendung, und umfasst typischerweise die folgenden Komponenten:
- Experten entwickeln ein Planspiel.
- Die Experten selbst oder andere spielen das ausgearbeitete Planspiel.
- Die Erfahrungen beim Spielen werden ausgewertet.
- Aufgrund der Auswertung wird das Spiel möglicherweise modifiziert.
- (1) – (4) kann vollständig oder teilweise wiederholt werden
Der entscheidende kreative Akt findet offensichtlich bei der Konstruktion des Spiels statt. Hier kann die volle Breite der Erfahrungen, des Wissens, der Emotionen der beteiligten Experten samt den akzeptierten Rahmenbedingungen einfließen.
Die aktuelle Version der oksimo Software vom 3.Januar 2021 bietet im Kern vier Komponenten an:
- In der Visions [V] Komponente kann man beliebige Ziele und beliebige sonstige Rahmenvorgaben formulieren.
- In der Situations [S] Komponente — auch Zustands (= state) Komponente genannt — kann man beliebig viele Ausgangssituationen beschreiben, auch gerne parallel.
- Die dritte Maßnahmen [X] Komponente ermöglicht die Erstellung eines Katalogs von Veränderungs-Regeln, die als Aktionen, Handlungen, oder Ereignisse eine gegebene Situation S in mindestens einer Eigenschaft so abändern, dass eine neue Situation als Nachfolge-Situation S‘ entsteht.
- Der Simulator [SIM] hat zwei Realisierungsweisen: (i) Im passiven Modus wendet er die Maßnahmen auf die jeweils aktuelle Situation an und wertet dann aus, wie viel Prozent der im Visions-Dokument aufgezählten Ziele und Vorgaben in der jeweils aktuellen Situation schon umgesetzt wurden. Danach arbeitet er weiter, bis 100% Umsetzung erreicht wurden oder ein anderes Stopp-Signal erfüllt wurde. (ii) Im aktiven Modus fragt der Simulator in jeder Runde angemeldete Spieler, welche der vereinbarten Regeln Sie jetzt wie anwenden wollen.
Bis auf weiteres betrachten wir nur Beispiele, die mit dem passiven Simulationsmodus arbeiten.
ALLTAGSSPRACHE – DEUTSCHE SPRACHE
Zu Beginn dieses Blogeintrags heißt es ja zum Kontext, dass „… verschiedene Experten (Bürger, …) beschließen, ihre Erfahrungen, ihr Wissen im Dienste von Zielen auszutauschen …“. Austausch verweist auf Kommunikation, und die mit Abstand wichtigste Form von Kommunikation ist sprachliche Kommunikation. Es gibt bekanntlich viele Sprachen, die auf diesem Planeten benutzt werden.[10] Eine Grundsatzentscheidung für die zu benutzende Software ist, dass die Anwender keine spezielle Programmiersprache lernen müssen, sondern einfach ihre gewohnte Alltagssprache wie gewohnt benutzen können.[11]
ZUR SYSTEMATIK DER BEISPIELE
Da die Anzahl der möglichen Beispiele praktisch unendlich ist, soll hier eine einfache Systematik als Orientierungsrahmen für die ersten Beispiele dienen.
Wie im vorausgehenden Schaubild aufgezeigt wird, sind die wesentlichen Komponenten die V-, S- X- und SIM-Komponenten. Ihr Zusammenspiel ermöglicht die Erarbeitung und den Test von komplexen dynamischen Prozessen, beschrieben in Alltagssprache.
Die nachfolgenden Beispiele folgen folgender Ordnung:
- Einfache Zustandsbeschreibungen [S]
- Einfache Veränderungsregeln [X]
- Die Anwendung von einfachen Veränderungsregeln X auf einfache Zustände S mittels des Simulators X
- Die Einbeziehung von einfachen Visionen (Zielen, Vorgaben) [V]
- Durch die Einbeziehung von Visionen (und Vorgaben) wird eine Richtung in den Prozess eingeführt und ein Bewertungsmaßstab; dadurch kann der Simulator nach jeder Runde feststellen, wie viel % von der gesetzten Vision schon erreicht wurde.
DIE SOFTWARE: OKSIMO
Wie schon oben erwähnt bekam die Software den Namen ‚oksimo‚ in Erinnerung an ein gleichnamiges Projekt des Autors vor 12 Jahren.[9] Aktuell gibt es eine Internetseite oksimo.com, über die man sich einloggen kann (bislang nur ausgewählte Testpersonen/ -Gruppen).
EINFACHE ZUSTANDSBESCHREIBUNG S
Alle folgenden Beispiele benutzen die deutsche Alltagssprache. Man könnte aber genauso gut Englisch, Französisch, Italienisch … benutzen. Der Software ist dies egal …
Das erste Beispiel nehmen wir aus dem Alltag. Was jeder Mensch täglich irgendwie immer wieder mal erlebt, ist ein Hungergefühl. Unsere Beispielperson heißt Gerd und wir nehmen einfach mal an, dass sie sich gerade in dieser Situation befindet: Gerd ist hungrig. Das geben wir ein:
Wir belassen es erst mal bei dieser lapidaren Feststellung, dass Gerd hungrig ist, und überlegen, was kann Gerd jetzt tun, um sein Hungergefühl zu bedienen. Da Gerd nicht dafür bekannt ist, dass er freiwillig fastet, wird er versuchen, etwas zu Essen zu bekommen. Im Beispiel wird angenommen, Gerd befindet sich auf dem Gelände der FUAS (Frankfurt University of Applied Sciences). Und nehmen wir an — wir sind Optimisten –, dass die Corona Einschränkungen zumindest einen Straßenverkauf zulassen. Es gibt da nämlich direkt bei der FUAS einen sehr beliebten Griechen, der so etwas anbietet.
EINFACHE VERÄNDERUNGSREGEL X
Man muss der Regel einen Namen geben, hier ‚ZumGriechen1‘. Dann muss man eine Bedingung angeben, wann diese Regel aktiv werden soll. In unserem Beispiel heißt es ja ‚Gerd ist hungrig.‘. Also nehmen wir diese Eigenschaft als Bedingung für unsere Regel im Sinne von ‚Wenn Gerd hungrig ist, dann …‘.
Die Sache mit der Wahrscheinlichkeit ist aktuell noch ein ‚Fake‘. Man muss zwar eine Zahl zwischen 0 (= 0 %) und 1 (= 100%) eingeben, aber diese Zahl wird noch nicht ausgewertet. Also kann man irgendeine Zahl eingeben. ‚1‘ ist OK, da die Regel bislang tatsächlich immer angewendet wird, wenn die Bedingung erfüllt ist.
Der Positive Effekt (Eplus) besagt, dass alles, was unter positiver Effekt gelistet wird, durch den Simulator dem aktuellen Zustand S im Übergang zum Nachfolgezustand S‘ hinzugefügt werden wird, also in unserem Fall die Aussage Gerd geht zum Griechen um die Ecke.
Der negative Effekt (Eminus) ist das genaue Gegenteil von Eplus: Alles, was hier aufgelistet wird, wird von dem aktuellen Zustand S im Übergang zum Nachfolgezustand S‘ weggenommen. Im Beispiel wird nichts weggenommen. Man kann dies dadurch ausdrücken, dass man einfach nichts eingibt oder dass man, wie der Autor dies tut, ausdrücklich das Wort ’none‘ eingibt. Dieses (englische) Wort hat in diesem Kontext keinerlei Bedeutung, macht aber kenntlich, dass keine Eingabe vorliegt.
SIMULATION MITTELS SIMULATOR SIM
Ein einzelner Zustand und eine einzige Veränderungsregel sind — für sich genommen — zwei tote Gegenstände. Denkt man sich aber einen Kontext, in dem ein Zustand S im Lichte einer Veränderungsregel X zu einem Nachfolgezustand S‘ umgeändert werden kann, dann haben wir das Fragment eines dynamischen Prozesses vorliegen, durch den der Zustand S und die Veränderungsregel X plötzlich eine Bedeutung innerhalb eines Prozesses bekommen. Probieren wir dies aus.
Mit der Nummer ‚6‘ können wir eine neue Simulation auswählen und auf Nachfrage vom Simulator als Ausgangszustand den Zustand GerdHungrig1 eingeben und als einzige Regel die Regel mit Namen ZumGriechen1.
Selected Vision: DummyVision Selected states: GerdHungrig1 Selected rules: ZumGriechen1
Wie Sie als Leser sicher bemerken, kommt in der Auflistung der Zutaten für die Simulation auch noch die Vision DummyVision vor, obwohl wir ja bislang noch gar keine Vision verfasst haben. Dieses Phänomen klärt sich dadurch auf, dass (i) der Simulator standardmäßig eine Vision verlangt, da er nur dann eine Bewertung für einen aktuellen Zustand abgeben kann. Für experimentelle Zwecke — wie jetzt hier — wollen wir aber noch gar nicht bewerten. Für diesen Zweck hat der Autor zuvor (ii) ein Visions-Dokument mit dem Namen DummyVision erstellt mit dem Nichtssagenden Inhalt ‚VVVVV‘.
Damit kann man die Simulation starten. Da man im allgemeinen Fall nicht ausschließen kann, dass eine Regelkonstellation vorliegt, die die Simulation länger laufen lässt als man vielleicht wünscht, kann man eine maximale Rundenzahl — hier 3 — eingeben. Spätestens bei Erreichung dieser Rundenzahl wird die Simulation stoppen.
Enter maximum number of simulation rounds
> 3
Your vision:
{'VVVVV'}
Round 1
Set S given:
{'Gerd ist hungrig.'}
Applied rule:
[{'Gerd ist hungrig.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'none'}]
Set S after Remove:
{'Gerd ist hungrig.'}
Set S after Union:
{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
NoneRound 2
Set S given:
{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
Applied rule:
[{'Gerd ist hungrig.'}, {'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}, {'none'}]
Set S after Remove:
{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
Set S after Union:
{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
0.00 percent of your vision was achieved by reaching the following states:
None
Ausgehend von dem Ausgangszustand
{‚Gerd ist hungrig.‘}
erzeugt die Anwendung der Veränderungsregel in der ersten Runde den neuen Zustand
{‚Gerd ist hungrig.‘, ‚Gerd geht zum Griechen um die Ecke.‘}
In der zweiten Runde verändert sich nichts mehr. Die Simulation stoppt.
FORTSETZUNG MIT VISION
Man könnte jetzt beliebig fortsetzen. Um dem ganzen eine kleine Richtung zu geben, könnten wir jetzt doch eine erste Vision hinzufügen. Da Gerd offensichtlich stark auf seinen Hunger hört (für ‚Vielfraß‘ gibt es den lateinischen Fachausdruck ‚gulo gulo‘) definieren wir als Vision kurzerhand, dass der erwünschte Zustand heißt: Gerd ist nicht hungrig. Also:
Your final vision document is now: Name: GerdNHungrig1 Expressions: Gerd ist nicht hungrig.
Damit ist klar, dass der bislang erreichte Zustand
{'Gerd ist hungrig.', 'Gerd geht zum Griechen um die Ecke.'}
Noch nicht das gewünschte Ziel V enthält.
Wie können wir das Ziel erreichen?
Dies — und vieles mehr — wird in der Fortsetzung beschrieben.
QUELLENANGABEN
[1] Kollektiver Intelligenz als Leitbegriff, Wikipedia [DE]: https://de.wikipedia.org/wiki/Kollektive_Intelligenz
[2] Quantenverschränkung als zentraler Begriff der Quantenmechanik, Wikipedia [DE]: https://de.wikipedia.org/wiki/Quantenverschr%C3%A4nkung
[3] Gerd Doeben-Henisch, 30.November 2019, PLANSPIELE für MEHR BÜRGERBETEILIGUNG. Entwurf. Version 1.2, https://www.cognitiveagent.org/wp-content/uploads/2019/11/planspiel-v1-2.pdf
[4] Dietmar Herz und Andreas Blätte, 2000, Simulation und Planspiel in den Sozialwissenschaften. Eine Bestandsaufnahme der internationalen Diskussion. LIT Verlag, Münster – Hamburg – London
[5] Stefan Rappenglück and Andrea Petrik, 2017, Handbuch Planspiele in der politischen Bildung. Number 81 in Politik und Bildung. Wochenschauverlag, Schwalbach
[6] Gerd Doeben-Henisch, 12.Januar 2021, Ingenieure und das Glück, https://www.cognitiveagent.org/2021/01/14/ingenieure-und-das-glueck-online-vortrag-vom-12-1-2021/
[7] Gerd Doeben-Henisch, 2.Januar 2020, Review of Cathy Stein Greenblat’s book ’Designing Games and Simulations.An Illustrated Handbook’, (1988). A Review from the Point of View of the DAAI Paradigm, https://www.uffmm.org/wp-content/uploads/2019/06/review-greenblat-1988-1-2.pdf
[8] Cathy Stein Greenblat, 1988, DESIGNING GAMES and SIMULATIONS. An Illustrated Handbook. Sage Publication
[9] oksimo Software, älteres Projekt um [2009]. Die Absicht damals war ähnlich, aber das Software-Konzept war völlig verschieden: https://de.wikipedia.org/wiki/Oksimo
[10] Liste der gesprochenen Sprachen, Wikipedia [DE]: https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_meistgesprochenen_Sprachen
[11] Gerd Doeben-Henisch, 29.Januar 2021, SPRACHSPIEL und SPRACHLOGIK – Skizze. Teil 1, https://www.cognitiveagent.org/2021/01/29/sprachspiel-und-sprachlogik-skizze-teil-1/
Fortsetzung
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