Einige Ideen, wie man den Osnabrücker Studiengang Cognitive Science für jetzige und zukünftige Studenten noch attraktiver machen könnte.

Übersicht

1. CogSci muss bekannter werden!
2. Methodische Grundlagen
3. Ethik der Kognitionswissenschaft
4. Uni statt Schule
5. Forschung, mehr und früher
6. Interdisziplinarität statt Multidisziplinarität
7. Ideen für zusätzliche Kurse
8. Mentorenprogramm
9. Unterstützung für Aktivitäten außerhalb von Osnabrück

CogSci muss bekannter werden!

Das, was einen Studiengang ausmacht, sind die Studenten. Elite-Universitäten unterscheiden sich vom Rest in der Qualität der Lehre und in der Ausstattung der Vorlesungssäle, aber wenn dieser Unterschied zählt, dann nur indirekt. In den Worten eines Professors für kognitive Mathematik: “Auf meine Frage, wo denn der größte Unterschied liege, sagte sie, es wären die Leute. Dass du immer jemanden findest, der mitzieht.”

Osnabrück ist keine Elite-Universität. Allerdings hat der Cognitive-Science-Bachelor bislang eine Monopolstellung in Deutschland inne. Damit ist er, neben den Systemwissenschaftlern und European Studies, einer der drei Osnabrücker Studiengänge, den Leute studieren, die sich wirklich kümmern. Wer 700 Kilometer umzieht, um sich für einen zeitfressenden Studiengang ohne NC, elitären Ruf und mit unklarer beruflicher Zukunft einzuschreiben, ist entweder verrückt, wirklich am Thema interessiert oder beides.

1. Cognitive Science könnte viel mehr Bewerber haben.

Die Mehrheit der Studenten kommt immer noch aus der Umgebung von Osnabrück. Keiner meiner ehemaligen Mitschüler wusste, dass es einen Studiengang namens Cognitive Science in Deutschland gibt. Die, die von weiter her kommen, haben den Studiengang “zufällig” über den Wikipedia-Artikel zur Kognitionswissenschaft gefunden oder sind “zufällig” über einen Zeitungsartikel gestolpert, in dem ein Prof aus Osnabrück zitiert wurde. Studiengänge, die man nicht kennt, bezieht man selten in seine Zukunftsplanung mit ein. Natalie, die kommendes Semester aus Bayern nach Osnabrück zieht, schreibt:

Ich glaube, es würden mehr Leute Cognitive Science studieren, wenn sie wüssten, dass dieser Studiengang überhaupt existiert. (Mehr Hochglanzbroschüren drucken ;) Ich bin mehr per Zufall drauf gestoßen, wenn man in der Nähe der Uni wohnt, ist die Wahrscheinlichkeit wohl größer auf den Studiengang zu stoßen.

2. Mehr Bewerber heißt bessere Studenten.

Jedes Jahr beginnen etwas unter hundert Leuten das Studium. Viel größer kann der Studiengang nicht werden, ohne dass die Qualität des Studiums leidet. Daraus folgt, dass nicht jeder, der sich bewirbt, aufgenommen werden kann; es muss entweder nach NC oder — besser — individuell je nach Motivationsschreiben, Noten in studiumsrelevanten Fächern und Auswahlgespräch gefiltert werden. “Bessere Studenten” heißt nicht nur, und auch nicht in erster Linie, “Studenten mit guten Noten”, sondern “Studenten, die sich wirklich kümmern”. Wenn du für das Fachschaftstreffen zum Thema “Tutorien für die nächsten Erstsemester” einen Vorlesungssaal brauchst, weil jeder daran teilnehmen will, hast du die richtigen Leute erwischt. (Ja, ist so passiert.)

3. Bessere Studenten sind gut für uns.

Der Ruf des Studiengangs hängt vom Erfolg seiner Studenten ab. Mit fähigen und motivierten Leuten zusammenzuarbeiten macht mehr Spaß. Leute zu haben, die man fragen kann, wenn man etwas nicht versteht und die dann entweder Antworten wissen oder zusammen mit dir Antworten suchen, ist viel wert. Vorlesungen und Übungen, in denen die Mehrheit der Leute nur anwesend ist, weil sie den Schein braucht, sind frustrierend.

Was tun? Vielleicht genügt es wirklich, (mehr) Hochglanzbroschüren und Poster zu drucken und an Schulen zu verteilen. RoboCup-Weltmeisterschaften zu gewinnen und Schlagzeilen bei Wired zu machen schadet auch nicht.

Methodische Grundlagen

Die ersten Jahre des Studiums sollten die sein, die uns Studenten mit einem Grundrepertoire an Methoden und mit einer gewissen geistigen Disziplin in der Anwendung der Methoden ausstatten. Bei Cognitive Science ist der Versuch in verschiedenen Fächern verschieden erfolgreich.

Auf dem Gebiet der Informatik sieht es sehr gut aus, wenn man die entsprechenden Vorlesungen (Informatik A bis D) besucht. Für die Psychologie sind Grundkenntnisse der deskriptiven Statistik, der Inferenzstatistik und der Versuchsplanung wichtig. Beides ist Teil des ersten Semesters; was man daraus macht, bleibt jedem selbst überlassen. Im Bereich der Linguistik werden die Grundlagen in Introduction to Linguistics vermittelt, bei der Philosophie soll das mit einer umstrukturierten Einführung kommendes Sommersemester der Fall sein.

Manchen Mathematik-Studenten fällt es schwer, die Denkweise zu verinnerlichen, die für das Lösen abstrakter mathematischer Probleme nötig ist, selbst wenn sie während des Semesters nicht viel anderes zu tun haben. Wenn Mathe nur eines von sieben Fächern ist und keine Zeit bleibt, um erst nach stundenlangem Nachdenken auf das Ergebnis einer Aufgabe zu kommen, können die Veränderungen im Kopf, die es braucht, nicht stattfinden. Das ist deswegen problematisch, weil die Herangehensweise der Mathematik eine ist, die sich leicht auf andere Bereiche übertragen lässt — und die in den seltensten Fällen anhand von anderen Bereichen gelernt wird. Der Mathe-Vorkurs, die darauf aufbauende Vorlesung Formalisierung von Wissen und die Vorlesung Introduction to Logic gehen in die richtige Richtung. Die Tatsache, dass in Mathe II noch genau zwei Coxis saßen, spricht dafür, dass das nicht ausreicht.

Würde ich nach meinem CogSci-Bachelor meine Zukunft in den Neurowissenschaften sehen, so würde ich mir Sorgen um meine Grundkenntnisse der Biologie und Chemie machen. Bei der Erstellung des Studienplans wurde offensichtlich angenommen, dass die in der Schule vermittelten Grundkenntnisse in diesen Bereichen hinreichend sind und dass die Neurobiologie-Vorlesungen darauf aufbauen können. Tatsächlich genügen die Kenntnisse für Introduction to Neurobiology und Sensory Physiology. Um mit denjenigen auf ihrem Fachgebiet konkurrieren zu können, die beispielsweise den Studiengang Neurowissenschaften in Köln abgeschlossen haben, rät es sich an, Vorlesungen wie Biochemie I und Biochemie II zu besuchen, auch wenn die laut Stud.IP nicht explizit für Coxis vorgesehen sind.

Was tun? Grundlagenvorlesungen wie Biochemie I und II verpflichtend zu machen lässt sich zeitlich kaum umsetzen. Es sollte jedoch klar sein, dass es solche Vorlesungen gibt und dass diese für Coxis geeignet sind. Es könnte sinnvoll sein, solche Vorlesungen für das Fach für verpflichtend zu erklären, in dem man seine Bachelor-Arbeit schreibt.

Und sonst? Die Mathematik-Vorlesung ist im aktuellen Format für die wenigsten Coxis sinnvoll, allerdings ist es schwierig, eine Alternative zu finden, die sich im vollen Stundenplan der ersten zwei Semester unterbringen lässt. Eine Möglichkeit wäre, Mathe I auf das zweite oder dritte Semester zu verschieben und Formalisierung von Wissen im ersten Semester zum Pflichtfach zu machen.

Ethik der Kognitionswissenschaft

“Erinnerst du dich an den Vortrag des Inders, in Foundations of Cognitive Science?”, fragt Susanne, “Der mit den Robotern, den alle so toll fanden? Die Roboter, die in Japan dafür eingesetzt werden, für alleinstehende alte Menschen zu sorgen? Das ist furchtbar!” Der Vortrag blieb im Gedächtnis. Die ethische Bedeutung von oberflächlich menschenähnlichen Robotern ist keineswegs klar, geschweige denn die von Maschinen mit “wirklicher” Intelligenz.

Es gibt wenige Wege, die man nach dem CogSci-Studium einschlagen kann und auf denen man nicht mit ethischen Fragestellungen konfrontiert wird. (Und nicht nur deswegen, weil man generell kaum Lebenswege einschlagen kann, auf denen man nicht mit solchen Fragen konfrontiert wird.) “Sollen wir in die ersten zwei Semester noch einen Pflichtkurs mehr packen?” ist keine befriedigende Begründung dafür, ein Diskussionsseminar zur Ethik von Neurobiologie und künstlicher Intelligenz nicht Teil des Curriculums sein zu lassen.

Was tun? Ein solches Seminar als Wahlkurs einrichten.

Uni statt Schule

Zumindest in den ersten zwei Semestern hat das Studium zwei Eigenschaften, die mich schon am Schulsystem gestört haben und von denen ich gehofft hatte, dass ich ihnen an der Uni nicht nochmals begegnen würde.

1. Die Heuristik, autoritär präsentierte Ideen ohne Nachdenken als wahr zu akzeptieren, funktioniert so gut wie während der Schulzeit. Im Wissenschaftsalltag wird die nicht mehr funktionieren.
2. Wissen wird Detail-für-Detail und weitgehend von tatsächlichen Anwendungen abstrahiert eingetrichtert. Selbständigkeit und Kreativität sind optional.

Wenn ich diejenigen, die in einem Fach wirklich gut sind, mit denen vergleiche, die auf passable Klausurergebnisse hin lernen, fällt eigentlich nur eine Sache auf: Erstere merken, wenn sie etwas nicht verstehen. Was sie verstehen, können sie in einfachen Worten erklären. Über Textstellen hinwegzulesen und sie später, wenn in der Klausur gefragt, ohne Verständnis wörtlich wiedergeben zu können, ist eine Fähigkeit, die kurzfristig nützlich und langfristig sehr schädlich ist.

Echtes Verständnis braucht mehr Zeit, vielleicht mehr, als im aktuellen Studienplan vorgesehen ist. Ich kann mir vorstellen, dass mit gleichem Zeitaufwand — abhängig vom eigenen Engagement — mehr erreicht werden könnte, wenn die Zahl der Vorlesungen und Übungen auf dem Stundenplan stark reduziert würde und so mehr Zeit für eigenständige Arbeit zu Hause bliebe. Deren Ergebnis würde dann einmal pro Woche besprochen, offene Fragen würden geklärt und das nächste Treffen fände erst eine Woche später statt. Übungen, in denen die Lösungen von Aufgaben im Vorlesungsstil an die Tafel geschrieben werden (wie das in Mathe der Fall ist) waren für mich nur begrenzt nützlich.

Es gibt verschiedenen Methoden zu lernen. “Auf ein Blatt Papier starren und versuchen, die Konzepte in seinen Kopf zu bekommen” ist nur eine davon. Was in der Regel leichter fällt, mehr Spaß macht und sich sinnvoller anfühlt, ist das Lernen “by doing”, das unvermeidbar ist, wenn man an einem umfangreicheren Projekt arbeitet. Der Versuch, ein möglichst realistisches Modell eines neuronalen Netzes in Java zu programmieren, lediglich mit dem Wissen der Neurobio-Vorlesung, Mathe I und Informatik A wäre ein Beispiel. Man könnte einwenden, dass die Methode nicht auf alle Fächer anwendbar ist, aber auf den Großteil der CogSci-Fächer trifft das nicht zu.

Was tun? Frontalunterricht reduzieren, so dass mehr Zeit für wirkliche Arbeit bleibt. Umfangreichere, fächerübergreifende Projekte statt wöchentlicher Hausaufgaben.

Forschung, mehr und früher

Fast jeder, der Cognitive Science nicht nur als interessanteres Informatik-Studium missbraucht, will später in die Wissenschaft. Wenig ist dafür so wichtig wie ein echtes Verständnis der Methoden, die den einzelnen Teilbereichen der Kognitionswissenschaft zugrunde liegen. Begeisterung und Neugierde sind zwei Dinge, die wichtiger sind.

Würde ich es mir zum Ziel setzen, beides so gut es geht zu zerstören, würde ich dafür sorgen, dass Studenten in den ersten Semestern möglichst 100% der Zeit damit beschäftigt sind, vorgegebene Fakten zu akzeptieren, auf keinen Fall mit aktueller Wissenschaft in Kontakt kommen oder gar selbst an einfachen Problemen arbeiten.

Zum Glück sieht es in Osnabrück nicht so aus. Ich habe mich jedes Mal heimlich gefreut, wenn in Neurobio ein Satz mit “… but current science doesn’t really know what this region is good for” endete und, wie Basti schreibt, gibt es durchaus spannende Projekte hier an der Uni:

Es gibt viele Projekt-Gruppen, an denen man sich beteiligen kann. Keine Bange – sobald du etwas spezialisiertere Fächer belegst, bekommst du davon Wind (im ersten Semester bekommst du wirklich nur das absolut nötigste Grundwissen regelrecht eingeprügelt). Ab Semester 3 wird es also richtig spannend! Projekte wie FeelSpace oder der RoboCup sind die Flaggschiffe des Instituts. Aber auch die CogPsys machen interessante fMRI Studien!

Ich frage mich, ob man aus “Ab Semester 3″ nicht “Ab Semester 1″ machen könnte und ob man nicht direkt zu (oder vor) Beginn des Studiums deutlich machen sollte, welche Möglichkeiten man als Student hat. Es ist kein Zufall, dass Universitäten wie Berkeley, das MIT und Yale spezielle Programme für Undergraduate Research anbieten. Vielleicht gibt es noch nicht genügend Studenten in Osnabrück, die daran Interesse haben, aber selbst dann sieht die beste Lösung so aus, dass man eine Umgebung schafft, die für solche Studenten attraktiv ist und mehr davon nach Osnabrück führt.

Was tun? Integration der Studenten in Forschungsprojekte, vom ersten Semester an. Klären, zu wem man mit eigenen Projektideen am besten geht und welche Unterstützung man erwarten kann. Häufigere Verweise auf die Themen und Grenzen der aktuellen Forschung in den Vorlesungen. Zusätzlich zu den einsteigerfreundlichen Materialien anhand der ursprünglichen wissenschaftlichen Veröffentlichungen arbeiten.

Interdisziplinarität statt Multidisziplinarität

Cognitive Science ist interdisziplinär, nicht multidisziplinär. Die Zusammenstellung der Teilbereiche ist nicht beliebig. Fast jedes Thema lässt sich aus mehreren Perspektiven betrachten, zu fast jeder Methode gibt es Analogien in anderen Fächern. Nur sagt niemand, wo die Zusammenhänge liegen, insbesondere nicht die Professoren der jeweiligen Fächer.

Neurobiologen könnten erwähnen, wie weit die Neuroinformatik bei der Modellierung der primäre visuelle Kortex ist, Statistiker auf die Auswirkungen eines Theorems auf den Bereich des maschinellen Lernens hinweisen und kognitive Psychologen könnten sich zusammen mit AI-Professoren darüber Gedanken machen, welche Parallelen und Unterschiede zwischen Menschen und Maschinen beim Lösen NP-schwerer Probleme bestehen. So bleibt es der Verantwortung der Studenten überlassen, die entsprechenden Verknüpfungen im Kopf zu erzeugen.

Dabei sind es gerade die Verbindungen zwischen den Fächern, die am spannendsten sind. Beispiel aus der Physik: Scott Aaronsons Quantum Computing Since Democritus — “This course tries to connect quantum computing to the wider intellectual world”.

Was tun? Fächerübergreifende Projekte; Professoren darauf hinweisen, dass die Verbindungen, die sie zwischen ihrem und anderen Gebieten der Kognitionswissenschaft sehen, für Studenten nicht offensichtlich sind.

Ideen für zusätzliche Kurse

Das Verzeichnis der Lehrveranstaltungen enthält viele interessante Seminare aus den Bereichen Linguistik und Philosophie (zumindest dann, wenn man Linguistik und Philosophie interessant findet) und nur relativ wenige aus den übrigen Bereichen. Spontan fallen mir drei Themen ein, über die ich gerne mehr lernen würde und zu denen es bis jetzt keine Lehrveranstaltungen gibt:

• Algorithmische Informationstheorie: Eine Theorie aus der theoretischen Informatik, die zur Beschreibung des Informationsgehalts einer Zeichenkette die Länge des kleinsten Algorithmus betrachtet, der die Zeichenkette erzeugt.
• Computational Learning Theory: Ein recht mathematischer Zweig der theoretischen Informatik, der die Möglichkeit und Effizienz von Algorithmen analysiert, die aus Daten über die Vergangenheit Vorhersagen über die Zukunft treffen.
• Evolutionäre Psychologie: Ein Teilbereich der Psychologie, der menschliches Verhalten als Ergebnis der natürlichen Selektion betrachtet, wobei die Umweltbedingungen solche Verhaltensmechanismen gefördert haben, die die Überlebens- und Fortpflanzungschancen des Organismus begünstigten.

Was tun? Die Auswahl an fortgeschrittenen Kursen je nach Interessen der Studierenden ausgeglichener gestalten.

Mentorenprogramm

Die offizielle Website zum Studiengang verspricht:

Alle Studierenden sind einem oder einer Lehrenden der Universität zugeordnet, der oder die verantwortungsvoll während des gesamten Studienverlaufs als Mentor oder Mentorin zur Verfügung steht und Hilfe in allen Fragen zum Studium anbietet.

Es ist wahr, dass man sich im Online-Verwaltungssystem Stud.IP für ein Mentorenprogramm eintragen und sich über die Gruppenfunktion einem Mentor zuordnen kann. Vermutlich beantwortet der entsprechende Professor dann auch gerne Fragen zum Studium (wie es jeder andere Professor auch tun würde). Was man sich unter dem Mentorenprogramm nicht vorstellen sollte, ist, dass man persönlichen Kontakt zu einem Professor hat, der Interesse daran zeigt, wie gut oder schlecht man mit dem Studium vorankommt und auch mal unaufgefordert auf Möglichkeiten hinweist, die man selbst vielleicht übersehen hätte.

Was tun? Ernsthaftes Mentorenprogramm einrichten.

Unterstützung für Aktivitäten außerhalb von Osnabrück

Im Prinzip Manuels Vorschlag:

Mehr Promotion von anstehenden Symposien, Konferenzen, Workshops etc. in der Welt und Grants für Studierende, die da hin wollen.

Ich kann mir vorstellen, dass es selbst mit Studiengebühren schwer wird, als Student finanzielle Unterstützung von der Uni für Konferenzen und Vorträge zu erhalten. Bis jetzt gibt es keinen Fonds für solche Zwecke und selbst der Reiseetat der Professoren, die bei solchen Konferenzen Vorträge halten, ist nicht unbeschränkt. Eine größere Konferenz und die Studiengebühren für ein Semester sind weg. Auf jeden Fall wäre es praktisch, früh genug und umfassend genug über Workshops, Konferenzen etc. informiert zu werden, so dass man noch bei Stiftungen Förderungen beantragen kann.

Was tun? Zentralen Kalender für Coxi-relevante Ereignisse einrichten, gut informierte Verantwortliche für das Eintragen der Daten finden, bei neuen Daten Benachrichtigungen an die Mailingliste. Informationen sammeln, von wem man Unterstützung für welche Aktivitäten bekommt und was dazu nötig ist.

Jupiter, Vesta, and the Milky Way (1, 2, 3)

Etwa 100 Milliarden Sonnen bilden unser Milchstraßensystem, eine der größeren Galaxien. In unserem Universum gibt es ungefähr 100 Milliarden Galaxien. Die Gesamtzahl der Sterne wird auf 10²¹ geschätzt. 1.000.000.000.000.000.000.000 Sonnen. Entweder wir sind die ersten oder nicht, das eine so bestechend wie das andere.

Ich habe einige Zahlen, will die nächste in der Folge vorhersagen und weiß nichts über die Herkunft der Zahlen. Kann ich eine Vorhersage treffen? (Nein.)

1010101010101010101010101010101010101010_

Nun habe ich dieselben Zahlen, darf aber annehmen, dass einfache Erklärungen wahrscheinlicher sind als komplizierte. Kann ich jetzt eine Vorhersage treffen? (Nein.)

1010101010101010101010101010101010101010_

Ich nehme zusätzlich an, dass die Folge auf irgendeine Weise berechnet werden kann. Kann ich jetzt die wahrscheinlichste nächste Zahl vorhersagen? (Nein, nicht in endlicher Zeit. Das allgemeine Vorhersageproblem ist unlösbar.)

1010101010101010101010101010101010101010_

Kann ich einen Algorithmus schreiben, dessen Ausgabe gegen die wahrscheinlichste nächste Zahl konvergiert, wenn die Laufzeit gegen geht? (Ja. Dovetailer über alle möglichen Programme, angefangen mit dem kürzesten; die Ausgabe des kürzesten Programms, das die Zahlen und eine zusätzliche ausgibt, ist die aktuelle Hypothese.)

Wir Menschen treffen jeden Tag Vorhersagen. Der Vorteil, den wir gegenüber derzeitigen Algorithmen haben, liegt in den zusätzlichen Annahmen, die wir unbewusst machen, in der Art von inductive bias, mit dem uns die Evolution ausgestattet hat. Die Aufgabe von Forschern auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist es, den Suchraum von Algorithmen derart einzuschränken, dass die Laufzeit der Algorithmen polynomiell wird, und dabei möglichst wenige Lösungen für Vorhersageprobleme auszuschließen, die für unsere Welt relevant sind.

Ich bin Determinist und jede Sekunde entscheide ich mich zwischen unzähligen Handlungen. Mit der Einsicht, dass Lazy Reason nicht alltagstauglich ist, bleibt nur nicht fassbare Freiheit.

The infinite possibilities each day holds should stagger the mind. The sheer number of experiences I could have is uncountable, breathtaking. And I’m sitting here refreshing my inbox. We live trapped in loops. reliving a few days over and over, and we envision only a handful of paths laid out ahead of us. We see the same things each day, we respond the same way, we think the same thoughts, each day a slight variation on the last, every moment smoothly following the gentle curves of societal norms. We act like if we just get through today, tomororrow our dreams will come back to us. — xkcd

In einer Welt, die ohne vorgegebenen Sinn einfach existiert, erfinden wir uns und das, was wir als sinnvoll ansehen, auf dem Weg in die Zukunft. Jegliche Gründe, Ziele und Zwecke jenseits der biologischen erschaffen wir selbst. Aus “Wie soll ich handeln?” wird “Wer will ich sein?” und “In welcher Welt will ich leben?”.

Mit jeder Handlung machen wir aus dem aktuellen Zustand unserer Welt einen anderen. Der Raum aller möglichen Zustände ist die Menge der Zustände, die keine physikalischen Gesetze verletzen. Denkbar ist eine astronomische Zahl, wünschenswert sind die wenigsten davon. Die Menge der Zustände, die bewusstes Leben enthalten, macht nur eine winzige Ecke im Raum aller möglichen Zustände aus. Unsere Welt ist ein Punkt irgendwo in dieser Ecke.

Manche Zustände unterscheiden sich stärker voneinander als andere. Der Zustand der Welt, in der die Tasse Tee neben mir zwei Zentimeter weiter links steht, liegt näher am aktuellen als der, in dem sich die Tasse in einen feuerspeienden Drachen verwandelt hat. Ein mögliches Maß für den Abstand von zwei Zuständen wäre eine Art Informationsdistanz: Die Länge oder Laufzeit des kürzesten Algorithmus, der aus einer vollständigen Beschreibung von Zustand A die entsprechende Beschreibung von Zustand B berechnet.

Indem ich mich für eine Handlung entscheide, wähle ich einen unserer Nachbarn im im Raum aller möglichen Zustände. Wie sieht die Teilmenge der Zustände aus, die vom jetzigen Zustand der Welt aus durch mein Handeln oder Nicht-Handeln erreicht werden können? Das bestimmt, welchen Einfluss ich mit meinen Entscheidungen als einzelner auf die Welt habe.

Die Frage, was festlegt, welche Zustände ich erreichen kann und welche nicht, führt unmittelbar zu der Frage danach, was unsere Position im Raum aller möglichen Zustände bis jetzt am stärksten verändert hat. Die Antwort definiert, was Optimierungsprozesse sind: Systeme, die den Zustand unserer Welt auf einen kleinen Zielraum mit bestimmten Eigenschaften hin bewegen.

• Evolution ist ein Optimierungsprozess, der Replikatoren — Bakterien, Tiere, Menschen und die Gene dahinter — durch Mutation, Rekombination und Selektion auf effektivere Vermehrung hin optimiert.
• Ein Schachcomputer ist ein Optimierungsprozess, der aus der Vielzahl möglicher Kombinationen von Schachzügen die auswählt, die die Position der Figuren auf einem Schachbrett so verändern, dass sich die Welt in einen Zielraum mit der Eigenschaft “Der Schachcomputer gewinnt.” bewegt.
• Menschliche Intelligenz ist ein mächtiger Optimierungsprozess, der für verschiedenste Ziele eingesetzt werden kann. Rationalität erreicht klar definierte Ziele, nonlineares Handeln die unbewussten.

Cognitive Science ist die Lehre von den Optimierungsprozessen. In Psychologie und Neurobiologie wird der effektivste bekannte Optimierungsprozess, das menschliche Gehirn, analysiert, in Mathe, Informatik, Statistik und Logik werden die methodische Grundlagen für den Bau von künstlichen Optimierungsprozessen unterrichtet.

Optimierung ist ein Vorhersageproblem. Jeder Maschine steht eine festgelegte Menge an Aktionen zur Verfügung. Um ein Ziel zu erreichen, muss die Maschine vorhersagen, welche Kombination aus Aktionen die Welt dem Zielzustand am nächsten bringt. Dass wir Menschen die Auswirkungen unserer Handlungen vorhersagen können, zeigt, dass Quanten- und Chaoseffekte bei Vorhersagen umgangen werden können, wenn man Abstriche bei der Genauigkeit der Prognosen macht.

Intelligenz ist die Fähigkeit, akkurate Vorhersagen zu treffen um Aktionsfolgen zu finden, die unsere Zukunft auf kleine, weit entfernte Regionen im Raum des Möglichen hinsteuern. Die Frage, ob künstliche Intelligenz möglich ist, lautet eigentlich: “Wie weit werden wir uns übertreffen? Wo liegen die Grenzen der Berechenbarkeit?”

Weil die Grenzen, denen wir unterliegen, universell sind, sehen wir sie nicht. Algorithmen, die Information optimal extrahieren, unterliegen keinen kognitiven Fehlern. Die unvoreingenommene Instrumentalisierung aller verfügbaren Mittel stellt einen enormen Machtzuwachs dar; als Menschen schaffen wir es oft nicht, funktionaler Fixiertheit zu entrinnen, sobald wir einmal gelernt haben, wozu etwas gut ist.

Im nächsten und letzten Schritt, der genauso unvermeidbar und unintuitiv ist wie die davor, schreiben wir Optimierungsprozesse, die den Teil ihrer selbst restrukturieren, der für das Optimieren zuständig ist. Algorithmen, die vorhersagen, welche Veränderungen es braucht, um bessere Vorhersagen zu treffen. Prozesse, die Welt auf Zielregionen hin bewegen, von denen wir nicht gedacht hätten, dass sie in unserer unmittelbaren Nachbarschaft liegen.

If you tend to be uncontrollable and violent, if you make unnatural sounds and movements, if you are often sick or vomit unusual objects and if your friends tell you that you live a wicked life, it is probably because you are possessed by a demon. Showing your supernatural strength and your friendship with the devil might give it away, too. “You are possessed by Choronzon, the temporary personification of the raving forces of the Abyss” clearly is an explanation for unusual behavior.

Nonetheless I do not believe in demons. The concept of demons is lousy at explaining what goes on in ill minds and has been replaced by psychological theories that, albeit less colorful, have much greater explanatory power. Nothing that exists in the real world has been shown to inhabit the causal position that was attributed to demons with regard to mental “misbehavior”.

Eliminative materialists deny that beliefs are any more real than demons. According to Paul Churchland, beliefs and other propositional attitudes don’t refer to anything in the real world. Nothing has the causal and semantic properties we attribute to beliefs, therefore these concepts will eventually be replaced by a theory of mind that explains our actions, thoughts and sensations a lot better than folk psychology and that is based on empiricism rather than introspection. read on »

Zunächst waren es nur einzelne. Ich glaube, es war ein Ehepaar aus einem Vorort von Neu-Delhi, das den Anfang machte. Die beiden Implantate waren nicht einmal daumengroß und sehr viel flacher. Das Prinzip war einfach: Elektrische Ströme messen, als Mikrowellen senden, andere Mikrowellen empfangen und wieder zurück in elektrische Ströme umwandeln. Die meiste Zeit hatte die Perfektionierung der Schnittstelle zwischen Nervenzellen und Siliziumchip in Anspruch genommen, danach noch zwei Jahre, um herauszufinden, dass sich zumindest bei Schimpansen ein Teil des visuellen Cortex sehr gut für das Implantat eignet.

“Weil es Grenzen gibt, die wir nie hätten überwinden können. Gefühle lassen sich nicht in Worte fassen, ohne dass das, was sie ausmacht, verloren geht. Unser Bewusstsein hätte sich nicht berühren können, nicht in der Intimität, in der es sich selbst berührt.” Das war drei Jahre nach dem medizinischen Eingriff. Was die beiden wussten und wie sie sich verhielten war auf eine Art aufeinander abgestimmt, wie es sonst nur ein einzelner Körper ist. Perfektes Verständnis, ohne dass Gedanken auf einen eindimensionalen Wortstrang reduziert wurden. Keine Privatsphäre, weil man keine Dinge vor etwas verbirgt, das Teil seiner selbst ist. Und heute? Identitäten, die den Erdball umspannen.

Unser Gehirn ist in eine rechte und eine linke Hälfte aufgeteilt und “wir” sind das Ergebnis der Arbeitsteilung der beiden Hälften. Über ein Datenkabel aus Nervenbündeln namens Corpus Callosum tauschen die beiden Teile unseres Gehirns Informationen aus. Würde mir dieses Datenkabel durchtrennt, so könnte ich nicht mehr aussprechen, was ich auf der linken Seite meines Gesichtsfeldes sehe. Diese visuellen Informationen werden an die rechte Gehirnhälfte weitergeleitet, mein Sprachzentrum befindet sich in der linken und ein Datenaustausch ist ohne Corpus Callosum nicht mehr möglich.

Und doch gibt es Menschen, die ohne Corpus Callosum geboren werden und sich normal verhalten. Bei ihnen haben die beiden Hemisphären gelernt, über weniger direkte Wege Informationen miteinander auszutauschen. Das legt nahe, dass auch bei gesunden Menschen ein Lernvorgang stattfindet, in dem die beiden Gehirnhälften lernen, was sie mit den Informationen anfangen sollen, die sie von der anderen Hälfte erhalten. Die zwei Gehirnhälften sind unabhängige kognitive Systeme, die systematisch Informationen miteinander austauschen und sich so aufeinander abstimmen.

Auch Menschen, die miteinander kommunizieren, sind kognitive Systeme, dich sich aufeinander abstimmen. Die Bandbreite gesprochener Sprache beträgt weniger als 500 Bits pro Sekunde. Das Datenkabel zwischen den Gehirnhälften überträgt jede Sekunde mehr als 100 Millionen Bits. Wenn zwei Gehirnhälften lernen können, mit derart großen Datenmengen umzugehen, warum dann nicht auch zwei oder mehr Gehirne?

Die technologischen Anforderungen für drahtlose Brain-to-Brain-Interfaces sind vergleichsweise gering, die gesellschaftlichen nicht abzusehen, wenn wir das erste Mal in der Menschheitsgeschichte verändern, was Identität bedeutet. Die Zukunft ist nicht unsere Welt mit kleineren Handys, größeren Bildschirmen und schnelleren Computern. Vielleicht ist allgemeine künstliche Intelligenz unmöglich, vielleicht wird es Eric Drexlers Nanoassembler nie geben wird und vielleicht ist unser Gehirn zu komplex, als dass wir je molekulare und psychologische Ebene umfassend miteinander verbinden können. “Achtung, radikal anders!” steht auch dann auf allen Wegweisern.

Forschung findet hinter von außen verschlossenen Türen statt. Spektrum der Wissenschaft zeigt bunte Roboter und wir wissen, dass wir von dem, was unsere Welt verändert, nichts mitbekommen, weil sich “Learning about a Categorical Latent Variable under Prior Near-Ignorance” nicht gut verkauft. Wir sitzen im selben Boot, manche rudern, und wir sehen nur, dass das Grün, das sich um den Fluss rankt, noch das gleiche ist wie gestern. Dabei hätten wir das Rauschen des Wasserfalls längst hören können.

For a long time, two types of entities shared our world. On the one hand, there were entities that had intentionality and that behaved in a way that lead us to conclude that they did, namely human beings. On the other hand, there were entities like cars and rocks that clearly did not have intentionality and that did not show behavior that could have lead us to conclude that they do. Soon there may be a third type of entities: Robots that show behavior similar to the behavior of human beings and that do neither clearly possess intentionality nor clearly not possess intentionality.

It is amazing that, after almost 30 years of philosophical discussions, John Searle’s argument against the possibility of programming a robot in a way that makes it really think is still alive. I am now going to analyze what it means for an entity to have intentionality, then give a short account of the strongest version of Searle’s thought experiment and finally argue that the only way to deny intentionality to robots on the grounds of Searle’s thought experiment is to assume a priori that intentionality is tied to biochemical processes. read on »

In April 2006, Shane Legg and Marcus Hutter suggested a formal measure of machine intelligence based on the idea that intelligence basically amounts to achieving complex goals within complex environments and that this idea can be formalized within the framework of algorithmic information theory. While not aiming at characterizing intelligent systems, Daniel Dennett’s paper “Intentional Systems” suggests something similar: A way to tell intentional systems from non-intentional ones by thinking about the behavior of systems in a way that has a normative, logical basis rather than an empirical one. Dennett’s method of comparing the actual behavior of a system to the most rational things to do, given some goals, constraints and information about the present state of affairs, sounds very much like a recipe for a general test of intentionality, if not intelligence.

Dennett introduces three levels of abstraction we can use to describe intentional systems: Descriptions on the level of physics, a functional perspective and the intentional stance. In order to determine in how far these levels presuppose optimal design and rational behavior, I am first going to explain what Dennett means when he talks about intentional systems, then describe each of the three different levels of abstraction and finally analyze what role the notions of optimality and rationality play for each of them. read on »

Was bleibt vom Menschen, wenn er die Möglichkeit hat, selbst zu bestimmen, was ihn antreibt? Kleine Änderungen im Motivationssystem unseres Gehirns haben große Änderungen in unserem Verhalten und Denken zur Folge. Wenn wir selbst bestimmen könnten, welche Aktivitäten und Stimuli welche Gefühle verursachen, wären wir freier, als wir es so je sein können. Die Möglichkeit zu solchen Veränderungen ist nicht fern — und wird verändern, was es heißt, ein Mensch zu sein.

Wenn wir Nahrung zu uns nehmen, trinken oder Sex haben, wird in unserem Gehirn der Neurotransmitter Dopamin freigesetzt. Was auch immer wir dann gerade tun, sehen und fühlen, Dopamin verknüpft es mit einem Gefühl von Glück und Belohnung und führt so dazu, dass wir, wenn unser Dopaminspiegel wieder auf einem niedrigeren Level ist, diese Sinneseindrücke und Aktivitäten wiederholen wollen. Dopamin ist der Grund dafür, dass wir ein Verlangen danach haben, uns ein Stück Pizza in den Mind zu schieben, es zu kauen und zu schlucken.

Schon wenn wir die knusprig braune Schinken-Thunfisch-Pizza vor uns sehen, wird im Hypothalamus, dem Steuerzentrum für alles, was unbewusst in unserem Körper abläuft, etwas Serotonin freigesetzt. Mit den ersten Bissen und den damit aufgenommenen Kohlenhydraten steigt der Serotonin-Level im Hypothalamus weiter an, ein Gefühl der Zufriedenheit breitet sich aus. Wenn Schokolade glücklich macht, dann deswegen, weil sie Tryptophan enthält, eine Aminosäure, aus der im zentralen Nervensystem Serotonin aufgebaut wird. Serotonin führt dazu, dass es uns gefällt, zu essen.

Wenn wir selbst bestimmen könnten, wonach wir verlangen und was uns gefällt, beispielsweise indem wir regulieren, wann welche Neurotransmitter freigesetzt werden, hätten wir ein Maß an Kontrolle über unser Leben, das alles überschreitet, was man durch Selbstdisziplin erreichen kann. Wenn das, was wir wollen, weil es zu unseren Überlebenschancen im Sinne der Evolution beiträgt und deswegen als “gut” in unseren Genen verdrahtet ist, nicht im Einklang mit dem ist, was wir bewusst wollen, könnten wir es ändern.

Wir könnten das Verlangen nach sozialem Status und die Beeinflussbarkeit durch den sozialen Status anderer abschalten und unbeeinflusst von Autoritätsdenken objektiver denken und handeln. Wir könnten damit aufhören, Menschen unbewusst danach zu beurteilen, wie symmetrisch ihr Gesicht ist, wie sehr es dem Durchschnitt entspricht und wie sehr das Verhältnis zwischen Taillen- und Hüftumfang dem entspricht, das unsere Gene bei Menschen des anderen Geschlechts am liebsten sehen. Wir könnten uns dafür entscheiden, die romantische Liebe für einen Partner nie enden zu lassen (ein ausgeglichener Oxytocinspiegel wäre ein Anfang). Wir könnten Wissen zur aufregendsten Sache der Welt machen, zu etwas, wonach wir mehr Verlangen haben als nach allem anderen. Wir könnten dafür sorgen, dass wir in allem Sinn sehen — oder in nichts.

Unsere Gene legen die Konfiguration fest, die bestimmt, mit welchen Gefühlen wir auf welche Stimuli reagieren, wonach wir verlangen und was uns gefällt. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Ausstattung dem entspricht, was wir als bewusste, nicht oder nicht ausschließlich an der Weiterverbreitung unserer Gene interessierte Wesen wählen würden, wenn wir die Wahl hätten.

Was von uns bleibt, wenn wir die Wahl haben, ist, wer wir wirklich sind.

Richard Hamming, an American mathematician, once held a speech in front of 200 scientists and asked: “What are the most important problems in your field? Are you working on one of them? Why not?” Nobody manages to work on important problems all the time, but if you catch yourself more often than not working on things that are not going to lead to anything important, make sure that this is what you really want. If your field is philosophy of mind, the central question to think about is how mind and body are related to each other.

Intuitively, mind is fundamentally different from matter, sensations are fundamentally different from brain processes. According to John Smart’s identity theory of mind, they are identical in the same sense that lightning is just an electric discharge. I am first going to discuss the objections to identity theory the American philosopher Hilary Putnam raises in his essay “The nature of mental states” and then present Putnam’s alternative, functionalism. read on »