The Road to Novelty - Teil IV: Algorithmen, Programme, Informationstheorie und KI im Spiegel von CoIn (Algorithms, Programs, Information Theory and AI mirrored by CoIn)

Abstract

German Abstract: Einführend in den Teil IV werden wesentliche Ergebnisse der vorangehenden Teile wiederholt und das Verständnis des verallgemeinerten Symmetriebegriffs erneuert. Am Beispiel des Auffindens kürzester Wege in einem Netzwerk können wesentliche Inhalte unseres Ansatzes demonstriert werden, so etwa die Trennung von Erkenntnis- und Entscheidungsaufgaben, der Unterschied zwischen Erkenntnis- und Entscheidungsökonomik, die Symmetriesynthese mit ihrem Bezug zur Abstraktion, die komplexitätsreduzierende Faltung an Symmetrieachsen, die Wirkung analogischer Symmetriebrücken sowie die bedingte Dualität der beiden Kategorien des Informationsgehalts. Anhand des Beispiels können auch vier wesentliche Symmetrie-Typen identifiziert werden, die dann die Besprechung von Algorithmik und Programmen begleiten. Zur Algorithmik konnte mit dem Brückentheorem schon in Teil III nachgewiesen werden, dass ihr der Zugang zum inhaltlich Neuen, d. h. zu starker KI aufgrund einer prinzipiellen Asymmetrie zwischen Entscheidungs- und Erkenntniswelt verschlossen bleibt. Zur Aufdeckung der tieferen Gründe wird das Wesen der Algorithmik und Programmierung in Teil IV vor dem Hintergrund des CoIn-Ansatzes in eine neue Perspektive gestellt. Daraus erwächst u. a. ein neues Verständnis des Zusammenwirkens beider Informationskategorien in Programmen, dass nämlich Algorithmen im Verbund mit Programmiersprachen und -techniken geradezu maßgeschneidert sind, um eine größtmögliche Einfaltung von Symmetrien in Programmen gewährleisten zu können. Unter Berücksichtigung des symmtriebedingten Potenzials, Informationen an Symmetrieachsen zu einem Konzentrat einfalten zu können, können die aktuellen KI-Ansätze sowie ihre Grundlagen neu beurteilt werden. Behandelt und neu interpretiert werden z. B. rekursive Strukturbildung, neuronale Netze, Deep Learning, Zelluläre Automaten (Wolfram) oder die Modellierung disruptiver Veränderungen. Im Ergebnis wird gezeigt, dass die formalen Methoden der KI Entscheidungsansätze sind, die alle eine vorgegebene Menge an Möglichkeiten (einen Möglichkeits-Raum) benötigen, dessen inhaltliche Interpretation sie nicht selbst erzeugen können. Zur Überbrückung der sich auftuenden Kluft zwischen dem herkömm¬lichen Algorithmik-Verständnis und unserer symmetriebasierten CoIn-Sichtweise ziehen wir die sogenannte Algorithmische Informationstheorie (AIT) als weitere Theorie heran, die sich etwas abseits des Mainstreams der KI-Forschung entwickelt und etabliert hat. Diese Theorie baut ähnlich dem CoIn-Ansatz auf Komplexitätsüberlegungen auf und ist mit den Namen Kolmogorov, Solomonoff und Chaitin verknüpft. Sie erlaubt, gewissermaßen als intellektuelle Brücke genutzt, eine Annäherung an unsere symmetriebasierte CoIn-Sichtweise bis hin zu einer Stelle, von der aus, unter besonderer Berücksichtigung der Symmetrieaspekte, die Anforderungen an starke KI besser präzisiert werden können. Darüber hinaus bietet sich die AIT als Fundament für neue Symmetriebrücken an, mit denen unsere sprachlogischen und philosophischen Überlegungen aus Teil III mit informationstheoretischen Ansätzen verknüpft werden können. Insbesondere können auf AIT-Basis die Möglichkeiten der Messbarkeit von CoIn, die Anforderungen an Kon-struktion und Design von CoIn-Maßeinheiten sowie der potenzielle Nutzen aus der Einführung solcher Einheiten diskutiert werden.

English Abstract: By way of introduction to Part IV, we repeat essential results from the preceding parts and refresh the understanding of the generalised symmetry concept. Using the example of the task of finding the shortest paths within a network, we are able to demonstrate essential contents of our approach, such as the distinction between cognitive and decision tasks, the difference between cognitive economics and decision economics, symmetry synthesis with its reference to abstraction, complexity-reducing folding at the symmetry axes, the functioning of analogical symmetry bridges, and the conditional duality of the two categories of information content. Furthermore, the example also allows us to identify four essential types of symmetries, which then accompany the discussion of algorithmics and programs.

Using the bridge theorem, we demonstrated already in Part III that because of a fundamental asymmetry between the world of decisions and the world of insights, algorithmics cannot access contentual Novelty, i.e. it cannot access strong artificial intelligence (AI). To uncover the deeper reasons, Part IV offers a new perspective on the essence of algorithmics and programming against the background of the CoIn approach. This provides us not least with a new understanding of the interaction between the two information categories within algorithms, specifically that in conjunction with programming languages and techniques, algorithms are downright tailored to facilitating the greatest possible folding of symmetries in programs.

Taking into account the symmetry-related potential of being able to fold information into a concentrate at symmetry axes, we are able to reassess current AI approaches and their foundations. Amongst other topics, we examine and re-interpret recursive structure formation, neural networks, deep learning, Wolfram’s cellular automata and the modelling of disruptive change. As a result, we show that the formal methods of AI are decision approaches, all of which require a predefined set (a space) of possibilities, whose contentual interpretation they are unable to generate themselves.

To bridge the opening chasm between the common understanding of algorithmics and our symmetry-based CoIn perspective, we also draw upon the so-called Algorithmic Information Theory (AIT), which has developed and established itself somewhat off the mainstream of AI research. This theory, similarly to the CoIn approach, builds upon reflections of complexity and is associated with the names Kolmogorov, Solomonoff and Chaitin. Used as an intellectual bridge, it permits a convergence towards our symmetry-based CoIn perspective up to a position from which it is possible, with special consideration given to the symmetry aspects, to more precisely specify the requirements for strong AI. Furthermore, the AIT lends itself as a foundation for new symmetry bridges that help us link our deliberations from Part III on the logic of language and on philosophy to information-theoretic approaches. In particular, on the basis of the AIT, we are able to discuss the possibilities of the measurability of CoIn, the requirements for the design of CoIn units and the potential benefit of introducing them.

Note: Downloadable document is in German.

Keywords: artificial intelligence, strong AI, pattern recognition, limits of algorithmization, foundation of information theory, complexity theory, semantics, novelty, innovation, economics of cognition, complexity reduction, cognitive science, model theory, limits of formalization, symmetry-synthesis, break

JEL Classification: A00, A12, B00, O00, P00, Z00