Die Unterscheidung (nach Spencer-Brown) und das Bit
Georg Spencer-Brown versuchte, Mathematik auf eine neue Grundlage zu stellen. Seine Ansichten wurden von der mathematischen Community grossenteils abgelehnt. Als Nicht-Mathematiker kann ich die mathematischen Überlegungen von Spencer-Brown nicht beurteilen. Als Logiker und Informatiker erscheint mir aber sein Begriff der "Distinction" sehr einleuchtend und seine Beschreibung des "Re-Entry" für logische Prozesse fundamental. Besonders interessant ist es, die Grundform der Distinction (Unterscheidung) mit einer anderen, viel bekannteren Grundform zu vergleichen, nämlich dem Bit. Das ermöglich uns, die Natur von GSB's distinction und das Revolutionäre seiner Innovation besser zu verstehen. Bits und Forms können beide als Basis-Bausteine für die Informationsverarbeitung angesehen werden.
Logik und Paradox
Logik sollte widerspruchsfrei sein. Paradoxien, d.h. Widersprüche, sind deshalb etwas, was Logiker tunlichst vermeiden. Auch als Informatiker mögen wir Widersprüche nicht. Sie stören uns bei der Programmierarbeit, verhindern ein sinnvolles Programm-Design und führen möglicherweise sogar zu Programmabstürzen. Also geht es darum, Paradoxe zu vermeiden. Dazu müssen wir die paradoxen Kerne in der Logik genau erkennen. Wenn nicht, tauchen wir orientierungslos in die Unbillen und Tiefen der Widersprüche ab. Worum geht es nun in logischer Hinsicht bei den Paradoxien? Logik in Praxis und Theorie Computerprogramme bestehen aus Algorithmen, d.h. aus Anweisungen, wie und in welcher Reihenfolge eine Eingabe zu bearbeiten ist.
Aktuelle Pressetexte zur Künstlichen Intelligenz
Meine These, dass sogenannte KI-Programme zwar ausserordentlich leistungsfähig sind, doch ihre Intelligenz bestenfalls geborgt haben und zu eigenständigen Denkleistungen aus prinzipiellen Gründen nicht imstande sind, wird zunehmend auch von anderen Seiten unterstützt. Hier drei Publikationen mit dieser Stossrichtung: St. Galler Tagblatt, 3. August 2021, Christoph Bopp: "Dr. Frankenstein verwirrte die Künstliche Intelligenz": https://www.tagblatt.ch/leben/ki-uund-medizin-doktor-frankenstein-verwirrte-die-kuenstliche-intelligenz-ld.2169958 . The Gradient: 3. August 2021, Valid S. Saba: "Machine Learning Won't Solve Natual Language Understanding": https://thegradient.pub/machine-learning-wont-solve-the-natural-language-understanding-challenge/ . Neue Zürcher Zeitung, 17. August 2021, Adrian Lobe: "Man kann Algorithmen zu Kommunisten erziehen, aber sie können auch zu Rassisten werden, wenn sie in schlechte Gesellschaft geraten" https://www.nzz.ch/feuilleton/wie-die-black-box-lernt-bots-kann-man-zu-rassisten-machen-ld.1636315?ga=1&kid=nl165_2021-8-16&mktcid=nled&mktcval=165_2021- 08-17
Zur KI: Schnaps und Panzer
KI im letzten Jahrhundert KI ist heute ein grosses Schlagwort, war aber bereits in den 80er und 90er Jahren des letzten Jahrhunderts ein Thema, das für mich auf meinem Gebiet des Natural Language Processing interessant war. Es gab damals zwei Methoden, die gelegentlich als KI bezeichnet wurden und die unterschiedlicher nicht hätten sein können. Das Spannende daran ist, dass diese beiden unterschiedlichen Methoden heute noch existieren und sich weiterhin essenziell voneinander unterscheiden. KI-1: Schnaps Die erste, d.h. die Methode, die bereits die allerersten Computerpioniere verwendeten, war eine rein algorithmische, d.h. eine regelbasierte. Beispielhaft für diese Art Regelsysteme sind die Syllogismen des Aristoteles: Prämisse
