Der Schlüssel zur nächsten Generation intelligenter Systeme – Über Berechenbarkeit, Grenzen und die Zukunft der KI

In diesem Zoomposium sprechen wir mit Prof. Dr. Gitta Kutyniok über die mathematischen Grundlagen moderner KI. Im Zentrum steht die Frage, wie neuronale Netze theoretisch verstanden werden können und welche neuen mathematischen Methoden notwendig sind, um KI-Systeme zuverlässiger, effizienter und erklärbarer zu machen.

Dabei geht es nicht nur um Technik, sondern um grundlegende Fragen:

Was steckt wirklich in der „Black Box“ von Deep Learning?

Gibt es eine einheitliche mathematische Theorie der Intelligenz?

Wo liegen die Grenzen der Berechenbarkeit – und was folgt daraus für KI?

Könnten neue Rechenparadigmen wie neuromorphes Computing diese Grenzen verschieben?

Und schließlich: Kann Mathematik sogar Bewusstsein erklären?

Das Gespräch verbindet aktuelle KI-Forschung mit Philosophie, Erkenntnistheorie und Fragen nach der Natur von Intelligenz selbst.

Themen im Video:

– mathematische Grundlagen von KI

– neuronale Netze als strukturierte Funktionsklassen

– Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit

– Grenzen der Berechenbarkeit

– neue Paradigmen des Rechnens

– Strukturenrealismus und KI

– künstliches Bewusstsein

0. Einleitung

Lieber Herr Professor Schlicht, Ihre Arbeiten zur Natur mentaler Repräsentationen, zur Intentionalität und zur methodischen Grundlegung einer naturalisierten Philosophie des Geistes zählen zu wichtigen Beiträgen aktueller Debatten. Im Zentrum steht die Frage, wie sich Intentionalität – also die Gerichtetheit mentaler Zustände auf Welt und Objekte – in ein naturwissenschaftliches Weltbild integrieren lässt, ohne in Reduktionismus oder klassische Dualismen zu verfallen.

1. Intentionalität und Repräsentation

„…failure to naturalize intentionality and mental representation is partly due to the fact that most participants in the debate take intentionality and mental representation to be equivalent…“

Dieses Zitat verweist auf das Problem mentaler Verursachung: Wie können mentale Zustände kausal wirksam sein? Sie unterscheiden Intentionalität als Eigenschaft verkörperter Agenten von mentaler Repräsentation als theoretischem Konstrukt. Diese Differenz ist zentral für die Verankerung des Geistes in der Natur und wirft die Frage auf, ob klassische Positionen wie Enaktivismus oder Repräsentationalismus neu bewertet werden müssen.

2. Mentale Repräsentationen als theoretisches Konzept

„Der Begriff der mentalen Repräsentation spielt eine zentrale Rolle…“

Repräsentationen gelten als Schlüsselbegriff kognitiver Wissenschaften, ihre genaue Bestimmung bleibt jedoch umstritten. Ist der Begriff unverzichtbar oder führt er zu theoretischen Verzerrungen? Besonders relevant ist, ob eine naturalisierte Theorie sowohl semantische Strukturen als auch die pragmatische Flexibilität des Denkens erfassen kann.

3. Semantik, Bedeutung und Geist

„…mentale Inhalte haben … unterschiedliche semantische Rollen.“

Wie lässt sich Bedeutung mit physikalischer Beschreibung verbinden? Wie kann die inhaltliche Struktur mentaler Zustände erklärt werden, ohne sie auf neuronale Prozesse zu reduzieren? Und wie lassen sich semantische Theorien mit neurowissenschaftlichen Befunden verknüpfen?

4. Intentionalität, Kognition und Enaktivismus

„…there can be creatures … without having the capacity to represent.“

Wenn Intentionalität nicht an Repräsentation gebunden ist, entsteht ein Zwischenraum zwischen Repräsentationalismus und Enaktivismus. Wie lässt sich dieser bestimmen? Können einfache Organismen intentional sein, ohne Repräsentationen zu besitzen – und wie wäre das empirisch überprüfbar?

5. Repräsentationen in KI und künstlichem Bewusstsein

„…whether artificial systems can instantiate structures analogous…“

Können Maschinen Zustände ausbilden, die menschlichen Repräsentationen ähneln? Welche Rolle spielen funktionale und semantische Aspekte dabei? Und wo liegen Grenzen – insbesondere im Hinblick auf subjektive Erfahrung?

6. Bewusstsein, Subjektivität und Repräsentation

„…subjektiver Charakter entsteht durch Integration…“

Subjektive Erfahrung erscheint als Ergebnis komplexer Integration. Wie klärt dies das Verhältnis von Gehirn, Körper und Erfahrung? Welche Rolle spielt die Semantik – und wo liegen die Grenzen einer naturalisierten Theorie?

7. Methodische Grundlagen

„…Verbindung von philosophischer Analyse und empirischer Wissenschaft…“

„…nur durch die Verbindung von philosophischer Analyse und empirischer Wissenschaft lässt sich die Erklärungslücke überbrücken.“Damit stellt sich die grundlegende Frage: Wie kann Philosophie des Geistes empirisch anschlussfähig bleiben, ohne begriffliche Präzision zu verlieren?Welche Forschungsprogramme erscheinen besonders fruchtbar – etwa Predictive Processing, Enaktivismus oder Neurosemantik – und wo sehen Sie derzeit die größten offenen Probleme?

„Selbstmodelle, Bewusstsein und die Zukunft künstlicher Subjektivität“ – Zoomposium mit Thomas Metzinger Teil 2

HIER GEHT ES ZUM TEIL 1: https://www.youtube.com/watch?v=bn9m2CRot-Y

00:00 Intro

01:19 Bewusstsein auf Maschinen und MPE

05:30 Leseempfehlung für ZOOMPOSIUM-Hörer

06:15 Rätsel der Lebendigkeit?

07:23 Hat Erleben mit Leben zu tun?

08:57 Synthetische Phänomänologie

12:12 Tagung des Europarates zu KI

14:45 Europa, KI und Lobbyismus

22:57 KI und Dystopien

28:29 KI und Demokratie

31:30 KI als "Reifeprüfung" für die Menschheit

38:30 Neuer Humanismus, Philosophie und Hyperpersonalisierung

42:50 Positive Szenarien mit KI

48:20 Neuentdeckung des Humanismus durch KI?

Teil 1 ist auch auf diesem Kanal zu finden. Also sichern Sie sich jetzt ein Abo 🔔 um auf dem Laufenden zu bleiben.

Interviewfragen Teil 2:

5. Selbst, Modellierung und neuromorphe KI

In Ihren Arbeiten beschreiben Sie Bewusstsein als dynamischen, intern konstruierten Prozess. Das Gehirn vergleichen Sie mit einem Flugsimulator, der ein internes Modell der Welt erzeugt und fortlaufend aktualisiert (Der Ego-Tunnel, 2009).

• Welche Rolle spielt dieses Modell des phenomenal self in der Diskussion um künstliches Bewusstsein?

• Wie könnte ein künstliches System ein solches Selbstmodell entwickeln oder simulieren, und wie ließe sich empirisch prüfen, ob es funktioniert?

Heute wird intensiv an künstlichen neuronalen Netzwerken, neuromorphem Computing, Deep Learning und spiking neural networks geforscht, die sich an biologischen Vorbildern orientieren.

• Bedeutet diese „Biologisierung“ der KI-Forschung aus Ihrer Sicht einen möglichen Schritt in Richtung künstlichen Bewusstseins oder computational phenomenology?

• Erleben wir hier einen Paradigmenwechsel weg vom rein datengetriebenen Ansatz des Big Data hin zu funktional-biologischen Modellen?

• Halten Sie es für denkbar, dass ein künstliches System jemals eine Ich-Erfahrung entwickelt, die mit menschlicher Subjektivität vergleichbar ist – und würde dies die ethische Debatte grundlegend verändern?

6. Ausblick, Entzauberung und Bewusstseinskultur

In einem Interview sagten Sie, dass künstliches Bewusstsein vermutlich nicht in naher Zukunft entstehen wird, aber prinzipiell möglich ist, da phänomenale Eigenschaften kausal „von unten“ determiniert seien (hpd-Interview 2022).

• Was wäre aus Ihrer Sicht der größte erkenntnistheoretische oder ethische Fehler, den die Bewusstseins- oder KI-Forschung in den nächsten zehn Jahren machen könnte?

• Welche Formen internationaler Regulierung oder Zusammenarbeit halten Sie für notwendig, um synthetische Phänomenologie verantwortungsvoll zu erforschen?

Im Gespräch mit Philip Kovce sprachen Sie davon, dass wissenschaftliche Erkenntnisse oft „entzaubernd“ wirken und schmerzhafte Illusionen zerstören können.

• Können Sie dafür ein persönliches Beispiel nennen, und sehen Sie sich selbst als eine Art „Entzauberer“?

Sie plädieren zudem für die Entwicklung einer neuen Bewusstseinskultur, um verantwortungsvoll mit Bewusstsein umzugehen und Leid zu minimieren.

• Was verstehen Sie unter diesem Begriff – eine Form säkularer Spiritualität?

• Sehen Sie die enormen Möglichkeiten von KI eher als Chance oder als Hindernis für die Entwicklung einer solchen Bewusstseinskultur?