🚀 Wir starten ein neues Format auf unserem YouTube-KanalZoomposium: „Kaleidoskop der Wissenschaft“

In kurzen, prägnanten Interviews beantworten führendeForscher:innen große Fragen zu Bewusstsein, Geist undKünstlicher Intelligenz. 🧠 ✨🤖

👉 Staffel 1 trägt den Titel:„Bewusstsein imZeitalter Künstlicher Intelligenz“

🧠 Folge 1: Was ist Bewusstsein ?

👥 Mit dabei sind u. a. Konrad Körding, Patrick Krauss,Holger Lyre und Achim Stephan.

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Die Biologie des Bewusstseins, Naturphilosophie und künstliche Intelligenz

In diesem Interview sprechen wir mit Prof. Dr. Ulrich Krohs, Professor für Philosophie an der Universität Münster mit Schwerpunkt Wissenschafts-, Natur- und Technikphilosophie sowie Philosophie der Biowissenschaften. Er forscht zur erkenntnistheoretischen Einordnung biologischer und technischer Systeme und zum Bewusstsein – Thema seines Buchs „Gehirn und Freiheit – Eine Naturphilosophie des Bewusstseins“. Im Fokus stehen Fragen zu Geist, Körper, Emergenz, KI und der Zukunft unserer Erkenntnisformen.

1. Willensfreiheit – lösbares Problem oder Illusion?
   Ist das klassische Problem der Willensfreiheit prinzipiell lösbar oder ein Scheinproblem, entstanden durch sprachliche oder theoretische Missverständnisse?

2. Reduktionismus, Emergenz und Strukturenrealismus
   In „Philosophie der Biologie“ (2005) und „Structure and Coherence of Two-Model-Descriptions of Technical Artefacts“ (2009) kritisiert Krohs den Reduktionismus und plädiert für einen Strukturenrealismus, in dem Funktionen als emergente Eigenschaften komplexer Systeme gelten.
   Ist Reduktionismus überholt? Bedeutet „Big Data“ in der KI-Forschung nicht ebenfalls modernen Reduktionismus, der Komplexität mit Kompliziertheit verwechselt? Könnte ein strukturenrealistischer Ansatz kognitive Phänomene oder gar künstliches Bewusstsein besser modellieren – und sollte man das wollen?

3. Computersimulationen als Erkenntnisinstrument
   In „A priori measurable worlds“ (2006) sieht Krohs Simulationen als „nicht-materielles Maßstabsmodell“, das den epistemischen Flaschenhals klassischer Beschreibungen dynamischer Prozesse umgehen kann.
   Welche Rolle spielen sie heute, etwa in der Computational Neuroscience? Können neuronale Modelle ein tieferes Verständnis des Gehirns ermöglichen – jenseits kausaler Modelle?

4. Zustandsmodell des Bewusstseins – Naturalismus vs. Dualismus
   In „Gehirn und Freiheit“ beschreibt Krohs Bewusstsein als dynamische neuronale Prozesse, z. B. Synchronisation feuernder Neuronen.
   Kann dies die Lücke zwischen neuronaler Aktivität und subjektivem Erleben (Qualia) schließen? Wie funktioniert das Modell? Ist es instrumentalistisch oder strukturenrealistisch? Welche biologischen Eigenschaften muss ein System für Bewusstsein haben? Verbirgt sich hier ein neuer Dualismus im naturalistischen Gewand?
   Anschließend Diskussion der „4E“-Ansätze, besonders „Embodiment“ und „Embeddedness“.

5. Multiple Realisierbarkeit – Neuromorphie und AGI
   Wenn Bewusstsein nicht an neuronale Substrate gebunden ist, stellt sich die Frage: Kann es auf anderen materiellen Grundlagen entstehen – etwa in künstlichen Systemen?
   Im Neuromorphic Engineering werden künstliche neuronale Netzwerke (KNN) und „spiking neuronal networks“ (SNN) entwickelt, die dem Gehirn nachempfunden sind.
   Erleben wir den Wechsel vom reduktionistischen „Supervised Learning“ hin zur Biologisierung der KI? Was bedeutet das für die Idee einer starken Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI)?
   Lässt sich Bewusstsein funktional simulieren? Gibt es Indikatoren für bewusste Zustände in künstlichen Netzwerken? Könnten Maschinen bereits Bewusstsein entwickelt haben – unbemerkt?

Ein Gespräch über Philosophie, Biologie, Technik – und das, was uns als Menschen vielleicht auszeichnet: unser Bewusstsein.

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1. Herr Dr. Fink, Sie sind Forschungsdirektor am Zentrum für Philosophie und KI-Forschung (PAIR) der FAU Erlangen-Nürnberg, Juniorprofessor am Center for Behavioral Brain Sciences in Magdeburg sowie Affiliate Professor an der University of Glasgow. Sie forschen zur Neurophilosophie – von neuronalen Korrelaten des Bewusstseins bis zur Manipulation des Geistes durch Pharmakologie oder neue Technologien.
   Wird der „heilige Gral“ der kognitiven Neurowissenschaften jemals gefunden? Oder steckt im „hard problem“ von David Chalmers womöglich schon ein dualistischer Konstruktionsfehler?

   
   

2. In „A Deeper Look at the Neural Correlate of Consciousness“ (2016) argumentieren Sie, dass das „hard problem“ sich nicht falsifizieren lässt, da es kein „experimentum crucis“ gibt. Sie fordern ein „NCC2.0“, das zwischen „Token-“ und „Type“-Korrelaten unterscheidet und auf einer bijektiven Eins-zu-eins-Typ-Abbildung basiert. Ihr starker 4E-Ansatz besagt, dass Bewusstsein keine feste neuronale Basis hat und kein einzelner neuronaler Typ einem bestimmten phänomenalen Typ entspricht.
   Könnten Sie diesen Ansatz für unsere Zuschauer:innen noch einmal erläutern – vielleicht mit einem Beispiel?

   
   

3. Darauf aufbauend entwickelten Sie einen strukturenrealistischen Ansatz, der diese Typ-Abbildung in eine neue Theorie des NCC2.0 überführt. Gemeinsam mit Holger Lyre und Lukas Kob veröffentlichten Sie 2021 in „Philosophy and the Mind Sciences“ den Artikel „A structural constraint on neural correlates of consciousness“. Sie beschreiben darin einen strukturellen Morphismus zwischen neuronalen Substraten und phänomenalen Räumen – den „neurophänomenalen Strukturalismus“.
   Gehen Sie davon aus, dass dieser direkte strukturelle Morphismus das Zuordnungsproblem löst, weil der phänomenale Strukturalismus diese Korrelation impliziert? Bedeutet dies, dass das Qualia-Problem entfällt, weil Qualia nicht zusätzlich repräsentiert werden, sondern bereits struktural enthalten sind? Können Sie dies am Beispiel der Farbverarbeitung verdeutlichen?

   
   

4. Das Verhältnis von Wahrnehmung und Wirklichkeit ist auch Thema Ihres Artikels „When seeing is not believing: A mechanistic basis for predictive divergence“ (2022). Sie entwickeln ein Modell des Predictive Processing, wonach Wahrnehmungs- und kognitive Vorhersagen aus derselben Inferenzhierarchie stammen und durch Top-down- und Bottom-up-Mechanismen approximiert werden. Diese Forschung ist relevant für KI-Entwicklung und Virtual Reality, die Sie im Rahmen von PAIR und dem SENSOR-Projekt in Glasgow erforschen.
   Wie weit ist das „Sensory Engineering“ für künstliche Agenten, die sich selbständig orientieren und handeln? Könnten senso-motorische, propriozeptive Ansätze mit Rückkopplung zum Entstehen einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz beitragen, indem sie – gemäß dem 4E-Konzept – Grundlagen für „Künstliches Bewusstsein“ schaffen? Was hieße das für die menschliche Wahrnehmung? Werden wir künftig noch klar zwischen virtueller und realer Wirklichkeit unterscheiden können – oder verändert Technologie unser Realitätsverständnis grundlegend?

   
   

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