– 2021 – essay (only available in German) –

Wahrheit als negative
Differenz zur Welt

Bei künstlicher Intelligenz und bei Hegel

"Wir sind es und sind es nicht." [1]

— Heraklit (Fragment 49a)

Ausgangspunkt

Dieser Aufsatz ist eine Gegenüberstellung der geistigen Logik Hegels und der programmierten Logik künstlicher Intelligenz mit Hinblick auf das zentrale Element von beiden: der Negativität.

Mit Georg Wilhelm Friedrich Hegel (1770-1831) und dessen geistiger Logik endete ein "mehrtausendjähriges Reflexionsverhalten, in dem der Mensch glaubte, ein eindeutiges Verhältnis zur Welt zu besitzen" [2]. Das neue, uneindeutige Verhältnis zur Welt besteht darin, dass logische Bestimmungen weder als subjektunabhängig noch als das Gegenteil, als bloße Bestimmungen des Subjekts angesehen werden können. Sie sind immer ein Ineinandergreifen von Subjektivität und Objektivität. Auf Basis dieser Grundannahme entwickelte Hegel ein logisches System der Totalität der Wirklichkeit. Allerdings taucht in diesem philosophischen System ein Aspekt der Moderne – und Hegel gilt als Denker ebendieser – kaum auf: Technik.

Bei einigen Rezeptionen, die sich mit Hegel und Technik beschäftigen, ist von einer "verborgenen Technikphilosophie" [3] oder von "dialektischer Technik" [4] die Rede. Auf begrifflicher Ebene finden sich bei Hegel verschiedene Bilder des Technischen: es geht um das Herstellen, um Werkzeuge, um Mittel und Zwecke. Technik wird oft als Bindeglied zwischen Mensch und Natur verstanden. Technik ist Mittel, Vermittelndes, Dazwischen, Um-Zu. Sie dient der Erzeugung von Artefakten, bedingt sich durch die Verwendung von Werkzeugen, ist eingebettet in einen Kreislauf von Arbeit und Herstellen.

Doch Technik kann auch als grundlegendes Konstituens des Daseins aufgefasst werden: als jegliches Hervorbringen des Geistes, der denkend – denn Denken ist die Technik des Geistes – der Welt gegenübertritt.

Also, wo soll man anfangen, wenn die Philosophie Hegels keine Technikphilosophie per se ist und gleichzeitig innerhalb dieser Alles (z.B. das Denken) und Nichts (z.B. ein Pflug zum Gemüse ausgraben) Technik sein kann? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Hegel mit Bezug auf Technik zu lesen. Es kann die konkrete Bedeutung des Textes analysiert werden und bestimmte Begriffe wie z.B. Arbeit, Werkzeug, Maschinen, der technische Fortschritt in der Geschichte usw. näher zu betrachtet werden. Eine andere Möglichkeit besteht darin, über die konkrete begriffliche Bedeutung hinauszugehen, und Technik im Sinne von technē, als Aufdecken der Wahrheit, in ihrer Essenz zu begreifen und so zu einer transzendentalen Technikphilosophie zu gelangen. Ich möchte hier einen anderen Weg gehen und eine weitere Möglichkeit vorschlagen: anstelle eines Betrachtens von außen – von Begriffen oder von Technik als transzendenter Bestandteil des Daseins – möchte ich Technik von innen heraus betrachten und als Ausgangspunkt die Funktionsweisen und technischen Strukturen digitaler Technologien heranziehen.

Während Technik immer 'menschlicher' wird und sich weg von einer rein mechanisch-physischen Repräsentation, hin zu einem erweitertem Seinszusammenhang im Digitalen bewegt – das zeigt sich auch an Begriffen wie 'intelligente Maschinen' oder 'selbstlernende Systeme' –, finden sich innerhalb dieser Systeme Ideen vor, die vormals nur der Philosophie und dem menschlichen Geist zugestanden wurden. Diese Entwicklung spiegelt sich auch bei Ulrich Sonnemann wider, wenn er schreibt, dass Technik "dem Menschen nicht länger wie sein Schatten [antwortet], sondern wie ein Antwortender" [5]. Aber was sind das für Antworten? Und über welche Fähigkeiten muss Technik verfügen, dass sie 'antworten' kann? Und was noch wichtiger ist: Antworten auf welche Fragen?

Mit Bezug auf die Philosophie Hegels stellt sich die Frage, ob sich innerhalb technischer Strukturen noch etwas anderes befinden kann als formale Logik. Vielleicht sind die klassischen Symbole der digitalen Repräsentation, 0 und 1, doch nicht so eindeutig wie sie auf den ersten Blick erscheinen mögen.

Dieser Aufsatz beschäftigt sich mit der praktisch-technischen Anwendung des dialektischen Denkens Hegels innerhalb gegenwärtiger algorithmischer Entscheidungsfindungsprozsse, mit denen der Versuch einer Objektivierung der spekulativen Vernunft unternommen wird. Es geht hier nicht um das Technische als Gesamtes, sondern um gegenwärtige digitale Technologien, und hier insbesondere um Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Wenn der Mensch sein Gesamtbild in technischen Systemen nachzubilden versucht – und künstliche Intelligenz ist gegenwärtig wohl das, was diesem Vorhaben ziemlich nahe kommt –, dann ist das nichts Geringeres als der Versuch der Herstellung eines in Silizium geätzten "Analogates der das Absolute denkenden Vernunft" [6]. Wie und ob das funktioniert soll im Folgenden untersucht werden.

Die Negativität teleologischer Maschinen

Noch bevor der Begriff 'künstliche Intelligenz' in den 1950er Jahren entstanden ist, wurde bereits zehn Jahre früher der Anspruch dieser im Entstehen begriffenen Technologie, die als Ziel haben sollte den menschlichen Geist zu synthetisieren, wie folgt beschrieben: "The unknowable object of knowledge, the 'thing in itself,' ceases to be unknowable." [7] Während die gegenwärtigen Technologien der künstlichen Intelligenz diesen Anspruch – und den Rückgriff auf das kantische Thema – nicht mehr haben, gelangen sie doch zu einem bestimmten Wissen. Wenn auch nicht zum 'Ding an sich', so doch zu '(irgend) einem Ding'.

Alles begann 1943, als der Artikel Behavior, Purpose and Teleology von Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener und Julian Bigelow erschien, einer der ersten Texte (und einer der Gründungstexte der Kybernetik), der das Verhalten von Mensch und Maschine auf Gemeinsamkeiten hin untersuchte. Wie der Titel bereits andeutet, geht es um Verhalten, Zweckmäßigkeit und Teleologie, und das Vorhandensein dessen bei Mensch und Maschine.

Doch wieso sollen sich Maschinen überhaupt zweckmäßig und teleologisch verhalten? Historisch geht dieser Gedanke auf den militärischen Kontext der Nachkriegszeit zurück. Damals forschte man nach Techniken zur Verbesserung der Flugabwehrkanonen. Ein Geschoss sollte möglichst genau sein Ziel treffen. Wenn sich allerdings sowohl das Ziel (Flugzeug) als auch der Flugkörper (Geschoss) bewegen und ständig ihre Position verändern, stößt man schnell auf Schwierigkeiten, denn man muss die verschiedensten dynamischen Parameter mit einbeziehen.

Ganz allgemein geht es bei dieser Überlegung um die Beziehung zweier sich verändernder Objekte zueinander, wobei das Verhalten des einen Objektes das des anderen beeinflusst. Oder anders ausgedrückt: die eigene Handlung ist von einer äußeren Zustandsänderung abhängig.

Nun sind nicht alle Maschinen zweck- und zielgerichtet und müssen es auch nicht sein. Es gibt Maschinen, die unzweckmäßig sind und nicht auf ein Ziel gerichtet (z.B. Roulette) oder zweckmäßig und nicht zielgerichtet (z.B. eine Uhr). Allerdings können solche Maschinen das eigene Verhalten nicht kontrollieren. Doch genau das ist für selbstregulierende Systeme wichtig. Sie müssen ihr eigenes Funktionieren steuern und ihre Fehler selbstständig korrigieren können.

Daraus ergibt sich ein Mechanismus zur Fehlerkorrektur, der auf negativer Rückkopplung beruht. So heißt es im Artikel: "The behavior of an object is controlled by the margin of error at which the object stands at a given time with reference to a relatively specific goal. [...] All purposeful behavior may be considered to require negative feed-back. If a goal is to be attained, some signals from the goal are necessary at some time to direct the behavior." [8] Wobei zweckmäßiges Verhalten hier nicht als das Streben auf ein finales Ziel hin gemeint ist, sondern sich auf jegliches gerichtete Verhalten bezieht, unabhängig von einem Endzweck, denn: "Purposefulness is quite independent of causality, initial or final." [9] Die Richtung kann sich also immer wieder ändern.

Der Zweckbegriff wird hier nicht im Sinne Aristoteles verwendet, bei dem der Zweck bereits in allen Dingen als Möglichkeit angelegt ist, Entelechie ist, und aus sich heraus nach Verwirklichung strebt. Der Zweck, wie ihn Rosenblueth, Wiener und Bigelow beschreiben, kann sich niemals allein aus sich heraus entwickeln, sondern ist immer von einem äußeren Wirkungszusammenhang, d.h. von etwas, das er nicht selbst in sich trägt, abhängig. Er kann seine teleologische Fähigkeit nur mit Bezug auf ein Anderes entfalten.

Deswegen muss auch die Rückkopplung, d.h. die teleologische Tätigkeit der Maschine, negativ sein. Negativ im Sinne dessen, dass es sich um eine Differenz zu einem noch nicht erreichten Ziel, zu etwas, das noch nicht ist, handelt. Die Negativität ist die Differenz (im technischen Kontext auch 'Fehler' genannt) zwischen einem zukünftigen, als (vorübergehendes, da veränderliches) Ziel anvisierten Zustand und einem gegenwärtigen, im Werden begriffenen Zustand.

Maschinelles Lernen und die Gegenwart

Die gegenwärtigen Systeme, die auf negativer Rückkopplung beruhen, haben längst den ursprünglichen militärischen Kontext verlassen und finden sich in den verschiedensten, alltäglichen Anwendungsbereichen wieder. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, auf die ich mich im Folgenden beziehe, basieren genau wie ihre historischen Vorgänger auf der Idee der negativen Rückkopplung innerhalb eines Regelkreises.

Ein Beispiel: in diesem Aufsatz arbeite ich mit Hegels Wissenschaft der Logik II, doch leider habe ich das Buch nicht. Also kaufe ich mir das Buch bei Amazon. Amazon meint nun, dass dieses eine Buch nicht genug ist und ich mich doch bestimmt auch für Wissenschaft der Logik I und Enzyklopädie der philosophischen Wissenschaften interessieren würde. Andere Kunden hätten das schließlich auch getan. Also kaufe ich die beiden anderen Bücher auch. Was dieses (hypothetische) Beispiel zeigt sind Produktempfehlungen, d.h. Vorschläge über weitere Artikel, die mich als Kundin aufgrund von verschiedenen Parametern wie z.B. meinem Suchverlauf, der Korrelation zwischen Produkten oder den Kaufentscheidungen anderer Kunden, interessieren könnten. Bei Amazon [10], oder z.B. auch bei Netflix [11], basieren diese Produktempfehlungen auf einem komplexen algorithmischen Analyseverfahren, welches mit maschinellem Lernen arbeitet. Auch hier gilt: es ist die Beziehung von zwei Objekten: Onlineshop bzw. Streamingdienst und Kunde, die in einem wechselseitigen, veränderlichen Verhältnis zueinander stehen. Es sind es keine Flugzeuge mehr, die als Ziel anvisiert werden, sondern wir alle. Nicht umsonst werden diese Techniken als 'targeted recommendations' oder 'targeted advertising' bezeichnet.

Anderes Beispiel, gleiche Systematik: selbstfahrende Autos. Da sich Fahrzeuge nie allein auf der Straße befinden, sondern in eine Umwelt bestehend aus anderen Fahrzeugen, weiteren Verkehrsteilnehmern und Verkehrsregeln eingebunden sind, befinden sich selbstfahrende Autos in einem ständigen Austausch mit dieser Umwelt. Dabei geht es einerseits um Objektklassifizierung (z.B. andere Autos, Fahrbahnmarkierung, Ampeln), und andererseits um das Fahren an sich (z.B. Geschwindigkeit, Richtung). Das geschieht durch einen fortlaufenden Prozess des Abgleichens, d.h. der Rückkopplung, mit der Außenwelt: zwischen dem Auto als beweglichem Objekt und einer Vielzahl beweglicher und statischer Objekte in der Umgebung. So ertasten selbstfahrende Autos mit Hilfe von 3-D-Lasern scannend ihre Umgebung und müssen erst lernen, dass man vertikal ausgerichtete, sich mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 5 km/h bewegende, 170-180 cm hohe Objekte nicht überfahren soll, da sie der Klassifikation 'Mensch' angehören.

Bei diesen Beispielen wird das Prinzip der Rückkopplung bereits durch die Funktionalität deutlich. Weniger deutlich, aber auch vorhanden, ist es bei maschineller Übersetzung. Auch hier gibt es zwei Objekte, zwei Sprachen, die durch Relationen verbunden sind und sich durch einen algorithmischen Lernprozess annähern müssen, damit bei der Übersetzung eine 'natürliche' Sprache herauskommt. Maschinelles Lernen verhilft seit 2016 Googles Übersetzungs-Maschine 'Google Neural Machine Translation' zu einer erheblichen Qualitätssteigerung (vorher wurde eine andere Technologie verwendet). Schließlich soll das Ziel sein, dass sich maschinelle Übersetzung nicht mehr von menschlicher unterscheidet. Basierend auf riesigen Text-Korpora, die als Zielobjekt des maschinellen Lernens dienen, konnten die "bislang größten Verbesserungen bei der Qualität der maschinellen Übersetzung erzielt werden" [12], wie es bei Google AI heißt.

Es gibt unzählige weitere Beispiele. Häufig sind die beiden Relate auch gar keine verschiedenen Objekte, sondern das gleiche Objekt in der Ebene der Zeit. Dann geht es um die Relation von einem gegenwärtigem zu einem zukünftigen Zustand, es geht um die Prognose der Zukunft, wie z.B. die Vorhersage des Wetters von nächster Woche, basierend auf den Wetterdaten von dieser Woche.

Noch versteckter findet sich das Prinzip auf der Ebene des Computer Codes und der mathematischen Berechnungen. Die negative Rückkopplung beim maschinellen Lernen besteht auf dem Prinzip der rekursiven, d.h. selbstbezüglichen Rückpropagierung innerhalb neuronaler Regelkreise. Dem zugrunde liegen auf mathematischer Ebene Derivate, d.h. Berechnungen zur Ableitung von Beziehungen zwischen disparaten Objekten. Derivate werden auch zur Fehlerberechnung zwischen Objekt und Ziel herangezogen. Der Fehler zwischen Objekt und Ziel wird mit der Formel E = y - ŷ berechnet, wobei E der Fehler ist, y der Output und ŷ das Ziel. Die Aufgabe des maschinellen Lernens ist es nun, diesen Fehler (die Differenz zwischen Output und Ziel) aufzuheben bzw. zu minimieren. In einem Machine Learning Tutorial wird das so beschrieben: "In most learning networks, error is calculated as the difference between the actual output and the predicted output. [...] For accurate predictions, one needs to minimize the calculated error." [13]

Negativität, die in der Differenz zweier Objekte begründet ist, wird zur Triebkraft der Veränderung und geht mit jeder Iteration in einen anderen Wert über. Wobei es sich dabei nicht um eine sprunghafte Änderung, sondern vielmehr um eine kontinuierliche und graduelle Informations- und Sinnverschiebung handelt, welche Übergänge zwischen einem Wert und dem Nachfolgenden bildet. So unterschiedlich die algorithmischen Architekturen der Netzwerke und die daraus resultierenden Funktionalitäten auch sein mögen, dieser Prozess der Rückkopplung bildet den Kern jeglichen maschinellen Lernens und führt dazu, dass sich einem Ergebnis angenähert werden kann, das am Ende 'Wahrheit' repräsentiert. Und so sind Produktempfehlungen passgenau, verursachen selbstfahrende Autos keine Unfälle, wird eine Sprache richtig übersetzt und ist die Wettervorhersage zutreffend. [14]

G.W.F. Hegel

Und was sagt Hegel dazu? Ohne dass er die digitale Entwicklung je hätte vorausahnen können, beschreibt er in der Wissenschaft der Logik von 1812 ganz ähnliche Ideen. Nicht speziell auf Technik bezogen, sondern ganz wesentlich und grundlegend als System der Logik. Ich beziehe mich im Folgenden vor allem auf die Kapitel über Reflexion und Teleologie aus der Wissenschaft der Logik.

Die Dialektik Hegels

Erkenntnis ist vermitteltes Wissen. Vermittelt zwischen dem Ich des Individuums und der Kontingenz des Seins. Diese Vermittlung ist notwendig, da sich mit unserem Dasein auf der Welt ein dualistischer Abgrund zwischen der eigenen Introszendenz und der Objektivität der Welt auftut, den es aufzulösen gilt. Der Geist steht daher vor der Aufgabe, diesen Abgrund im Denken reflektierend zu überbrücken. Das geschieht innerhalb eines mehrstufigen Reflexions- und Erkenntnisprozesses, bei dem das Andere, welches das Sein ist, als das Negative des Selbst anerkannt wird.

Wahrheit liegt bei Hegel weder auf der Seite des Selbst/des Ich, noch auf der Seite des Anderen/des Seins, sondern beim System als Ganzen. Daher kann das Sein 'an sich' nie vollständig erfasst werden. So schreibt Hegel: "Der neuere Idealismus erlaubte sich nicht, die Erkenntnisse als ein Wissen vom Ding-an-sich anzusehen." [15] Die ansichseiende Welt von Kant wird bei Hegel zu einem "In-sich-reflektiert-Sein der erscheinenden Welt." [16] Realität kann im Bewusstsein nur als Idealität gewusst werden. Und genau diese Idealität ist für den Geist "die objektive Welt, oder umgekehrt, die objektive Welt ist die Idealität, in der er sich selbst erkennt." [17]

Die subjektabhängige Bestimmung der Welt ist keine bloße Vorstellung, sondern muss als "objektiver Realprozess" der Welt angesehen werden. Gotthard Günther schreibt dazu: "Es ist kein Zufall, dass in der Hegelschen Philosophie der Prozess der Reflexion nicht als ein subjektives Bildermachen, sondern als objektiver und unvermeidlicher Realprozess der Welt verstanden wird. Der Gegensatz von Subjekt und Objekt, von Gedanke und Ding, von Sinn und Sein, von Form und Stoff, – kurz alle Dualitäten sollen in dieser Bewegung aufgehoben werden." [18] Wir können der subjektiv bestimmten Totalität der Wirklichkeit nicht entkommen. Denn ein Entkommenkönnen würde der Aufgabe des eigenen Ichs [19] und jeglichen Denkens [20] gleichkommen.

Reflexion

Und so ist es das denkende Bewusstsein, das auf Seiendes außerhalb seiner selbst gerichtet ist und sich fragen muss, wie die Realität als ein von ihm berechtigterweise gewusster Gegenstand gelten kann, obwohl es keinen Einblick in die ihm gegenüber transzendenten Realitäten als solche hat.

Alles beginnt beim Anderen und dem Erkennen dessen als das Andere des Selbst. Damit erkennt das Bewusstsein einerseits die Teilung zwischen Ich und objektiver Welt an, muss sich gleichzeitig aber einem widersprüchlichen Ziel unterordnen: Einheit trotz Teilung.

Aber ein solcher Widerspruch muss bestehen, denn nur im Widerspruch sind die Relate (das Ich und die Welt) als bloße relative Bestimmungen reduziert, sind bloß "negativ gegeneinander" und sind jeweils "nur das Entgegengesetzte des Anderen." [21] Jedes ist einerseits "durch das Andere, durch sein eigenes Nichtsein das, was es ist", und andererseits "durch das Nichtsein des Anderen das, was es ist" [22]. Und damit schließt sich der Kreis: die widersprüchlichen Teile sind sich komplementär ergänzende Relate, die zusammen ein Ganzes bilden. Und nur zusammen und mit dem Beibehalten des Widersprüchlichen kann Reflexion entstehen. Hegel beschreibt das wie folgt: "So ist die Reflexion sie selbst und ihr Nichtsein, und ist nur sie selbst, indem sie das Negative ihrer ist, denn nur so ist das Aufheben des Negativen zugleich als ein Zusammengehen mit sich." [23] Die Einheit der Totalität der Wirklichkeit entsteht nicht trotz, sondern durch ihre Teilung.

"So ist die Reflexion sie selbst und ihr Nichtsein, und ist nur sie selbst, indem sie das Negative ihrer ist, denn nur so ist das Aufheben des Negativen zugleich als ein Zusammengehen mit sich."

— Hegel, Wissenschaft der Logik

In der Reflexion transzendiert das Bewusstsein sowohl die Gegenständlichkeit als auch sich selbst, denn es bleibt einerseits bei der Gegenstandsbezogenheit immer auf sich selbst zurückbezogen und andererseits bei der Selbstbezogenheit auch immer beim Anderen seiner selbst. Dadurch weiß das Bewusstsein um die Gegenstände als Nichtgegenstand, denn es weiß, dass die Gegenstände durch es selbst vermittelt sind. Es hat die Bestimmung der Transzendenz selbst erzeugt. Und das ist absolut notwendig, denn die Grundbehauptung Hegels ist, "dass die Vernunfterkenntnis die Dinge an sich zu erfassen nicht vermögend sei, dass die Realität schlechthin außer dem Begriffe liege." [24] Und nur indem das Bewusstsein die transzendente Realität selbst voraussetzt kann es in einer reflektierenden Bewegung aus ihr in sich zurückkehren, denn die Reflexion ist "wesentlich das Voraussetzen dessen, aus dem sie die Rückkehr ist." [25]

Gotthard Günther schreibt dazu, dass "der transzendental-spekulative Idealismus und besonders Hegel gezeigt haben, wie kontradiktorische Motive der philosophischen Wirklichkeitsdeutung sich gegenseitig stützend ineinandergreifen und sich dialektisch aufeinander beziehen und dass keines reflexionstheoretisch ohne seine totale Negation bestehen und sich im Bewusstsein halten kann." [26] Hegels spekulative Dialektik ist die Wiederherstellung der Totalität im logischen Denken, indem sie "die Einheit von Denken und Sein im unendlichen Denken selbst begründet" [27] sieht.

Wenn sich der Geist Hegels und Maschinen im negativen Raum treffen

Nach der Darlegung des technischen und des philosophischen Standpunktes stellt sich nun die grundsätzliche Frage: hat die Philosophie Hegels überhaupt etwas zu den gegenwärtigen digitalen Technologien zu sagen? Schließlich durchzieht Hegels gesamtes Werk eine tiefgreifende Kritik am logischen Formalismus, an quantitativen Bestimmungen und an der Zahl als "unpassende Form [...], um Begriffsbestimmungen darein zu fassen." [28] Hegel räumt dem Begriff immer die absolute Deutungshoheit gegenüber der Zahl ein, denn "der bloße Unterschied der Größe und Menge [ist] begrifflos und nichtssagend." [29]

Doch mit der Interaktion und dem Verwenden der dem Erdachten entsprungenen und anschließend gebauten Maschinen vermischt sich die Bedeutung von Begriff und Zahl. Oder anders ausgedrückt: es vermischt sich der reale und der symbolische Raum. Die Schnittmenge liegt dann weder auf der Seite der Zahl noch auf der Seite des Begriffs, sondern im Dazwischen. Und dieses Dazwischen kann weder der einen noch der anderen Seite zugeschrieben werden. Sondern liegt – ganz dialektisch und im Sinne Hegels – im Prozess, im Übergang und in den Beziehungen und den Strukturen, die diese bilden.

Edmundo Balsemão Pires beschreibt Hegels Logik nicht nur als prozessuales Beziehungs- und Strukturgefüge, sondern als algorithmisch, indem er in Algorithmen eine Analogie zum Geist erkennt: "Analogically speaking, Hegel's work is an example of the Spirit's algorithm from an initial state defined by the empirical certainty and a plain hetero-reference of knowledge. We may examine his work as a progression of successive instructions to solve hetero-referential conditions of knowledge in self-referential schemes of the absolute motion. [...] Such calculus will guide the naïve observer from the appearance of 'transcendence' of knowledge to the 'immanence' of the self-production of the spiritual element in the knowing process." [30] Anhand aufeinander folgender 'Anweisungen' leitet der 'Algorithmus des Geistes' von einem Anfangszustand – der Transzendenz des Wissens – zur Immanenz des Bewusstseins über.

Diese Argumentation führt uns zurück zum maschinellen Lernen, denn auch hier geht es um Algorithmen, die vermittels selbstreferenzieller Strukturen zu einem Wissen gelangen. Aber vor allem geht es um den Prozess an sich, der unterschiedliche Objekte, d.h. Objekte die durch ihre reine Negativität bestimmt sind, ihre Trennung überwinden lässt. Sowohl die Ausgangspunkt-Zielpunkt-Beziehung beim maschinellen Lernen als auch die Geist-Objekt-Beziehung bei Hegel sind von dem geprägt, was sie (noch) nicht sind. Und erst durch einen Übergang bzw. eine Bewegung innerhalb widersprechender Elemente – durch mathematische Berechnungen beim ersteren und durch die Bewegung des Geistes beim letzteren – kann überhaupt zu einem Ergebnis und zu Wissen gelangt werden.

Beide sehen sich einem kontingenten Ausgangszustand gegenüber. Beim Geist ist es die Kontingenz der Welt, die als "bloße Mannigfaltigkeit der Vorstellung" [31] existiert, beim maschinellen Lernen besteht die Initialisierung der Anfangswerte (oft) aus zufälligen Werten [32]. Denn Kontingenz bedeutet nicht nur Zufälligkeit, sondern kann auch als Grundlage größtmöglicher Neutralität und Reichtum an Möglichkeiten angesehen werden, da es weder Unterscheidungen noch Richtungen gibt.

Das Finden des "Absolut-Notwendigen" [33], ausgehend von dieser "Bestimmungslosigkeit" [34] und "gleichgültigen Mannigfaltigkeit" [35] des Zufälligen und Kontingenten, ist die Aushandlung der Wahrheit im Prozess des Übergehens, situiert im Werden. Denn genau das ist die teleologische Tätigkeit, wie Hegel schreibt: "Man kann daher von der teleologischen Tätigkeit sagen, dass in ihr das Ende der Anfang, die Folge der Grund, die Wirkung die Ursache sei, dass sie ein Werden des Gewordenen sei, dass in ihr nur das schon Existierende in die Existenz komme." [36] Sie ist unendliche Bewegung, unendliche geistige Tätigkeit.

"Man kann daher von der teleologischen Tätigkeit sagen, dass in ihr das Ende der Anfang, die Folge der Grund, die Wirkung die Ursache sei, dass sie ein Werden des Gewordenen sei, dass in ihr nur das schon Existierende in die Existenz komme."

— Hegel, Wissenschaft der Logik

Und wie sieht es bei Maschinen aus? Ist ihre Tätigkeit auch unendlich, wenn sie doch die gleiche teleologische Bewegung in sich haben, wie sie schon in den 1940er Jahren von Rosenblueth, Wiener und Bigelow in Behavior, Purpose and Teleology beschrieben wurde? Nicht ganz. Aber um diesen Unterschied zu verstehen, müssen wir uns in die Sphäre der Unendlichkeit begeben – und in die der Endlichkeit.

Denn Hegels spekulative Logik kann ausschließlich im denkenden Bewusstsein existieren, da nur dieses die "unendliche Bewegung des Seins" [37] abbilden kann. An nicht-bewusstseinsimmanente Materialität gebunden wird sie ihrer Grundlage beraubt, da sie vom unendlichen Denken in die Endlichkeit der Materie übergeht. Im Falle von Computern sind das auf niedrigster Ebene Elektronen (oder in Zukunft vielleicht Photonen, wenn man den neuesten Entwicklungen im Bereich der Light-based CPUs folgt). Günther Maluschke schreibt dazu: "Während nun das theoretische Denken, über alle endliche Gegenständlichkeit hinausgehend, die Totalität der Wirklichkeit schlechthin als absoluten Grund der Endlichkeit begreift, kann das praktische Subjekt sich nur im Endlichen verwirklichen bzw. objektivieren." [38] Was auch immer durch menschliches Handeln erschaffen wird, es kann nur objektivierte Vernunft, kann nur Analogat sein, so wie auch Maschinen "Analogate des menschlichen Denkens in einem fremden Medium" [39] sind: zuerst mit Hilfe des spekulativen Denkens erdacht, dann gebaut, und während dieses Übergangs von der geistigen zur materiellen Ebene ändert sich etwas in den Ausdrucksmöglichkeiten.

Aber Endlichkeit entsteht nicht nur aus der Abwesenheit der spekulativen Komponente, sondern auch dadurch, dass die maschinelle Erkenntnis auf zeitlich und räumlich begrenzten Ausschnitten dieser Welt basiert: "Sie reflektiert nicht die Welt überhaupt, sondern nur eine konkrete Umwelt, in welcher sie einen durch ihre Programmierung bestimmten und begrenzten Funktionszusammenhang erfüllt." [40] Wie die Beispiele weiter oben gezeigt haben: es gibt die Umwelt der selbstfahrenden Autos, die Umwelt der maschinellen Übersetzung, die Umwelt der Wettervorhersage usw.

Hegels Logik folgend können wir sagen, dass das maschinelle 'Bewusstsein' im maschinellen Lernen die Gegenstände, die als Ziel definiert sind und ebenjene fragmentierte maschinelle Umwelt abbilden, als Nichtgegenstand begreift, dass dieses Ziel jedoch nicht durch das System selbst vermittelt ist. Das System hat sich die Bestimmung der Transzendenz nicht selbst gegeben, denn das geschah durch äußere Vorgaben. Und genau darin unterschiedet sich der maschinelle Reflexionsprozess vom Menschlichen: "Die Sphäre eines 'Ansich' im Sinne des sogenannten 'natürlichen', vom erkennenden Subjekt noch unberührten Gegenstandsbereichs, jene 'objektive Transzendenz des materiellen Dinges', wäre in diesen Reflexionsprozess weder einzuholen noch [...] anzuvisieren." [41]

Denn das System des maschinellen Lernens erhält einen klaren Hinweis darauf, welchen Gegenstandsbereich es zu erkennen hat, es findet diesen nicht durch transzendente Reflexion selbst heraus. Allerdings: wie genau das vor sich geht und was am Ende tatsächlich erkannt wird, das liegt dann wieder auf der Seite der Maschine. Die genaue Ausformung, d.h. die Werte der Knotenpunkte der Netzwerke (der künstlichen Neuronen), sind nicht vorherbestimmt, können nicht determiniert werden, denn sie generieren sich erst im Moment des Werdens. Das führt dazu, dass selbst mit gleichen Parametern zwar ein ähnliches, aber niemals das exakt gleiche Ergebnis reproduziert werden kann. Den Prozess des maschinellen Lernens mit seinen von außen vorgegebenen Parametern und Datensets und der nichtdeterminierten Ausgestaltung innerhalb dieser Vorgaben könnte man deswegen auch als ein eigentümliches Ineinandergreifen von Freiheit und Notwendigkeit umschreiben.

Im Angesicht der maschinellen Selbstverwirklichung

Nun schließt sich die Frage an: was passiert eigentlich mit dem maschinellen Wissen? Wenngleich das, was Maschinen produzieren kein 'natürliches Ansich' sein kann, wird die maschinelle Erkenntnis dennoch Teil ebenjener mannigfaltigen Welt, aus der sich das Sich-Denken des spekulativen Geistes speist.

Wenn wir jedoch menschliches Denken und technische Systeme ausschließlich als gegenseitige Referenz begreifen, die nur die Unterschiede des jeweils anderen aufzeigen, dann stehen sich auf der einen Seite die Unzulänglichkeit und Nicht-Exaktheit der menschlichen Existenz und auf der anderen Seite die Nicht-Menschlichkeit von Maschinen, die niemals wirklich denken und intelligent sein können, gegenüber. Maluschke greift dieses ausschließende Denken mit Bezug auf die spekulative Dialektik Hegels auf: "Das dialektisch-spekulative Denken wird zum Sinnkriterium der Technik, obwohl diese als notwendigerweise 'entfremdeter Reflexionsprozess' von sich aus nicht das leisten kann, was die spekulative Dialektik leistet. Theoretisches Denken und technische Praxis werden sich wechselseitig zum Maßstab, obwohl sie auf verschiedener kategorialer Ebene stehen und sich prinzipiell nicht ineinander überführen lassen. So ist der stillschweigend unterschobene Maßstab, nach dem beide sich gegenseitig ausschließenden Seiten beurteilt werden, die relative, wenngleich exklusive Geltung einer der beiden Ebenen, wobei eine Seite jeweils die Insuffizienz der anderen darlegt und auf das Ideal einer Vervollkommnung 'im Unendlichen' verweist." [42]

Und doch treffen sich beide Seiten im gleichen Sinnkontinuum, stehen sich gegenüber als Ich (Mensch) und Du (Maschine), beide auf gegenseitiger Anerkennung beruhend, während das Du – als Abbild erdacht – doch seine eigenen Bilder schafft. Bilder, die uns alltäglich begegnen, sobald wir unsere Smartphones und Computer anschalten. Wir sind umgeben von 'antwortenden' Maschinen und es sind nicht mehr nur Menschen, die dieser Welt reflektierend gegenübertreten, sondern auch Maschinen, die mit reflexionsähnlichen Prozessen arbeiten. Den Übergang zu diesem neuen Wissen, der maschinellen Erkenntnis, die Teil des menschlichen Erkenntishorizontes geworden ist, beschreibt Gotthard Günther wie folgt: "Was er [der Mensch] bis heute von sich weiß, hat er mühsam aus der rätselhaften Kontingenz der Welt, die ihm ein unverstandenes Abbild seiner Selbst zurückwarf, abzulesen versucht. Aber im Universum begegnet der Mensch nur einem Spiegelbild seines natürlichen Seins. Was ihm in diesem Bilde nicht begegnet, ist sein Selbst als schöpferische Tätigkeit, als aus ihm herausgesetzte und objektiv gewordene Innerlichkeit, die ihn anzusprechen und ihm zu antworten vermag. Um mehr als sein natürliches Sein, um sein geistiges Antlitz zu sehen, muss er sich erst in der eigenen Handlung wiederholen." [43]

Das Wiederholen in der eigenen Handlung erfährt der Mensch durch Maschinen, denen er produktive und schöpfungs-ähnliche Merkmale überträgt. Diesen Gedanken kann man weiterdenken und mit Edmund Husserls Aussage, dass die "gelingende Verwirklichung einer Vorhabe [...] für das tätige Subjekt Evidenz" ist, da in ihr "das Erwirkte originaliter als es selbst ist" [44], konstatieren, dass wir maschinen-produzierte Erkenntnis als genauso wirklich – oder sogar noch wirklicher – erachten, als wir sie selbst zu leisten vermögen, da nur von der Subjektivität abgespaltenes und exteriorisiertes Wissen ein unverfälschtes und wahrhaftiges Spiegelbild unserer selbst abbilden kann.

Was nun?

Wir bewegen uns mit ausgestreckten Armen und tastenden Händen der Negativität der Welt entgegen, worin sich Maschinen befinden, die ihrerseits diese Welt berechnend ertasten und uns in unserem Auftrag ihr Wissen mitteilen. Wenn wir nun die spiegelnd glatte Fläche der objektivierten maschinellen Selbstverwirklichung – so annähernd ähnlich sie uns in ihrer Verschiedenheit auch sein mag – als Teil des Absoluten ansehen, welche Erkenntnisse vermag das fragende Bewusstsein in dieser Reflexion von sich selbst zu gewinnen?

Wenn wir nun die spiegelnd glatte Fläche der objektivierten maschinellen Selbstverwirklichung – so annähernd ähnlich sie uns in ihrer Verschiedenheit auch sein mag – als Teil des Absoluten ansehen, welche Erkenntnisse vermag das fragende Bewusstsein in dieser Reflexion von sich selbst zu gewinnen?

Literatur

  • Agrawal, Apoorva. Loss Functions and Optimization Algorithms. Demystified. In: Medium: Data Science Group, IITR, 2017. https://medium.com/data-science-group-iitr/loss-functions-and-optimization-algorithms-demystified-bb92daff331c
  • Diels, Herman. Die Fragmente der Vorsokratiker. Berlin: Weidmannsche Buchhandlung, 1912
  • Günther, Gotthard. Das Bewusstsein der Maschinen: Eine Metaphysik der Kybernetik. Baden-Baden: Agis-Verlag, 1963 (2. Auflage)
  • Günther, Gotthard. Identität, Gegenidentität und Negativsprache. In: Hegel-Jahrbuch 1979, 22–88
  • Hardesty, Larry. The History of Amazon's Recommendation Algorithm. In: Amazon Science, 2019. https://www.amazon.science/the-history-of-amazons-recommendation-algorithm
  • Hegel, Georg Wilhelm Friedrich. Wissenschaft der Logik II. Frankfurt am Main: Suhrkamp, 2003
  • Hegel, Georg Wilhelm Friedrich. Phänomenologie des Geistes. Frankfurt am Main: Suhrkamp, 1986
  • Hubig, Christoph. Macht Und Dynamik Der Technik: Hegels Verborgene Technikphilosophie
  • Husserl, Edmund. Die Krisis der europäischen Wissenschaften und die transzendentale Phänomenologie. Husserliana Band VI. Haag: Martinus Nijhoff, 1976
  • Juchniewicz, Natalia. Dialectical Technology: Hegel on Means, Tools, and the Machine. In: Filozofia 73, Nr. 10 (2018): 818–830
  • Le, Quoc V., und Mike Schuster. A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale. In: Google AI Blog, 2016. https://ai.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html
  • Maluschke, Günther. Reflexion und Dialektik im Zeitalter der Kybernetik. In: Soziale Welt 18, Nr. 4 (1967): 289–308
  • McCulloch, Warren S., und Walter Pitts. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. The Bulletin of Mathematical Biophysics 5, Nr. 4 (1943): 115–133
  • Netflix Research. Machine Learning: Learning How to Entertain the World. In: Netflix Research. https://research.netflix.com/research-area/machine-learning
  • ODSC - Open Data Science. Properly Setting the Random Seed in ML Experiments. Not as Simple as You Might Imagine. In: Medium: ODSC - Open Data Science, 2019. https://medium.com/@ODSC/properly-setting-the-random-seed-in-ml-experiments-not-as-simple-as-you-might-imagine-219969c84752
  • Pires, Edmundo Balsemão. Phenomenology as the Justification for the Self-Reference of the Absolute. In: Pires, Edmundo Balsemão (Hg.). Still Reading Hegel: 200 Years After the Phenomenology of Spirit. Imprensa da Universidade de Coimbra (2009): 87-107
  • Rosenblueth, Arturo, Norbert Wiener, und Julian Bigelow. Behavior, Purpose and Teleology. In: Philosophy of Science 10, Nr. 1 (1943): 18–24