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Das Gehirn und der Computer – Mensch und Maschine – im Kontext der Organisation von morgen  

Die wirklich relevanten naturwissenschaftlichen und kulturwissenschaftlichen Fragestellungen betreffen oft ganz große Ereignisse, ganz kleine Ereignisse oder Geschehnisse, die zeitlich vor Milliarden Jahren bei der Entstehung der Erde geschehen sind. Aber jeder Mensch besitzt ein Gehirn und die meisten auch mindestens ein Computersystem.

Dabei sprechen aktuelle Techniktrends eine klare Sprache: Cloud, Grid, Virtualisierung, Mobile, Big Data,  predictive Analytics … Diese sollen Orientierungspunkte in einer dynamisch-komplexen Welt liefern. Aber sind sie für eine Mustererkennung und topologische Wahrnehmung auch geeignet, oder gibt es noch qualitativ hochwertigere und schnellere Möglichkeiten der Verarbeitungskapazität in den „Mustern der Matrix des 21. Jahrhunderts“?

Hatten nicht bereits schon Peter Drucker als Organisationsvordenker und Peter Kruse als Netzvordenker angemahnt, dass eine Strategie von Menschen und Organisationen nie technischer oder mechanischer Natur sein sollte, sondern immer kulturell organisiert, verarbeitet und verankert? Sollten wir daher nicht mehr Distanz zur Maschine und mathematischen Modellen gewinnen, und stärker zu den Menschen, zu unseren Geschichten und Mythen, und zu unserer Menschlichkeit zurückkehren? Das würde dann bedeuten, gegen den Strom der Zeit zu schwimmen. Eine Gegenbewegung einzuleiten: Menschen und ihre Potenziale natürlich-allgemeiner Intelligenz freizusetzen, anstatt sie zu emulieren, oder zu versuchen sie maschinell künstlich zu imitieren.

Wir erleben heute jedoch das Gegenteil: Vor allem ist die Maschine dem Menschen psychophysisch immer näher gekommen. Nach der Gutenberg-Galaxis des Buchdrucks und der Turing-Galaxis mit Millionen von Rechensystemen, ist nun das Baricelli-Universum eingetroffen, welches symbiotisch mit Apps vereint, von Smart Phones, Smart Tablets und Smart Watches, direkt am Körper des Menschen massenhaft agiert. Dieser World Wide Computer umspannt mittlerweile ein gigantisches globales Netzwerk. Und zwar sowohl auf der Erde als auch im Weltenraum des World Wide Webs. 

Menschen und Maschinen im Kontext der Adaptivität an die Umwelt

Schauen wir auf die Anpassungsfähigkeit, so sehen wir häufig bei einer Maschine, dass wenn sich das Umfeld ändert, sie sich selten oder nur schwerlich an dieses veränderte Umfeld adaptiv symbiotisch anpassen kann. Meist wird eine Maschine obsolet und dann nicht mehr gebraucht. Manchmal erscheinen Maschinen auch sehr einfach, vergleicht man sie mit Organismen, denn Flugzeuge können zwar fliegen und kreisen, aber sie können nicht wie komplexe Lebewesen, beispielsweise Falken, gleichzeitig heruntersteigen und wie “Nachlaufsysteme” Fische fangen und sie dann verspeisen, um dann weiterzufliegen. Menschen hingegen können sich sozial synergetisch meist sehr gut anpassen. So erwerben Menschen Bildung, wechseln den Beruf, ziehen um, um gar auf anderen Kontinenten zu leben und neue Sprachen und Kulturen zu erlernen. Das ist eine tolle menschlich-adaptive Eigenschaft.

Organismus und Maschine

Dabei ist ein Organismus etwas völlig anderes als eine Maschine. Schauen wir einmal auf die einfachen Bewegungen von Menschen, so erkennen wir beispielsweise den fließenden Übergang von einer Bewegung in eine andere, die auf anderen Strukturverbänden basiert. Stellen Sie sich einmal vor Sie möchten Ihren Bus oder die Bahn erreichen, die in fünf Minuten abfährt. So laufen sie langsam los im Gang, werden schneller, joggen und rennen dann schließlich, um wieder zu joggen und langsamer zu laufen. Dabei stellen sich unsere Gehirne elastisch und blitzschnell auf situative Kontexte ein. Sie benötigen kein Update oder Patch wie eine Maschine. Dabei handelt es sich bei diesen Lern- und Lauf-Übergängen von der einen zur anderen Bewegung nicht um das Umschalten eines Motorprogramms im Sinne einer Technologie oder eines Algorithmus, sondern um einen Selbstorganisationsvorgang. So muss ein Organismus in der Organismuskybernetik sich in Echtzeit bewegen und wegducken, den Kopf einziehen, wenn ein Stein geflogen kommt. Nicht erst Sekunden oder Minuten später, wenn die Datenprozesse in der Maschine zu Ende berechnet sind.

Am Anfang stand die Befehls- und Adresszeile (c) A beim Computersystem

Schauen wir auf den Bereich der Biologie -anstatt auf die Informatik, so gibt es in der Biologie im Gegensatz zur Informatik keine zentrales Adressregister, keine Kommandozeile, keinen Kalendereintrag und auch keine zentrale Zeit-Uhr. Viele Dinge geschehen nicht additiv wie beim normalen Computer (Quantencomputer einmal ausgenommen), sondern gleichzeitig-synchron. Diese Fähigkeit und diese Eigenschaften sind es, welches die Informationsverarbeitung und informatorische Algorithmen in Maschinen von biologischen Algorithmen in lebenden Organismen und Menschen tatsächlich unterscheidet. Und so sehen wir immer wieder, dass nicht nur Computer die Welt und deren Komplexität auf den Kopf stellen, sondern der Kopf des Menschen selbst: Das Gehirn. Es ist nämlich mit etwa 100 Milliarden Nervenzellen und über 100 Billionen Verbindungen das komplexeste System auf der Erde. Es verfügt damit gleichzeitig über mehr neuralgische Punkte als es Sterne in der Galaxis gibt. Wir sollten es als Instrument besser spielen lernen.

Was ist denn der Unterschied zwischen einem Gehirn und ein Computer?

Bei beiden Systemen werden Signale und Informationen on und off übertragen, aber Gehirne sind selbstaktive, dynamische Systeme in ihrer Ordnungsbildung und Organisation. Diese Programme, nach denen Gehirne arbeiten sind durch die Verschaltung und Vernetzung in Richtung neuronale Nervennetze und deren Verarbeitungsleistung definiert. Neuronale Codes werden nicht in Adressen wie bei Computern gespeichert. Der Grad der Offenheit, Dynamik, Komplexität, der Fraktale und Dissipation ist ein anderer -und vor allem ist es nicht-linear. Der größte Unterschied zwischen Mensch und Maschine liegt also in der hohen Auflösung und quantisiert isomorphen Abbildung der Co-Relationen, Co-Operationen und Co-Evolutionen zwischen Gedächtnis-, Geschwindigkeits- und Verarbeitungskapazität: das heißt zugleich die Ansammlung und der Abruf von Wissen -in Form von Daten in Formation zu Wissen aus dem kortikalen Gedächtnissystem -dies ist der große Unterschied vom Mensch zur Maschine. Kurz: Der Mensch erweitert sein Wissen selbstständig und kontinuierlich. Er benötigt weder ein Programm noch einen Programmierer, ohne die eine Maschine noch nicht existieren kann.

Intelligente Systeme

Das Paradoxe an Gehirnen und Computern und somit natürlich-allgemeiner Intelligenz wie auch künstlicher Intelligenz ist, dass  jedes System das einfach genug ist, um verstanden zu werden, nicht kompliziert genug ist, um sich intelligent zu verhalten. Und das umgekehrt jedes System, das kompliziert genug ist, sich intelligent zu verhalten, nicht ohne weiteres einfach verstanden werden kann. Dabei ist ein technisch-maschinelles, neuronales und sozial synergetisches System umso intelligenter, je höher die Varianz der Verhaltensmuster in Situationen ist. Kurz: sich in allen Situationen passend zu verhalten. Als Mensch oder als Maschine. Wir sollten dabei im Bereich der Komplexität von Systemen oder Komplexität in Ergebnissen unterscheiden, oft geschieht dies nicht. So schreibt Christian Schuldt im Kontext von Komplexität in Systemen: “Dabei gilt, um Komplexität reduzieren zu können, müssen Systeme über eine eigene hohe Komplexität verfügen. Erst ein komplexes Design macht es möglich, Weltkomplexität zu beobachten  (zu beschreiben und entsprechend musterbildend, Anmerkung des Autors) zu reduzieren.“

Das Gehirn als Analogie der Organisationssysteme der Zukunft?

Schauen wir uns zu dieser Frage viele Artikel an, so beispielsweise von Gerhard Roth, Gerald Hüther, Eric Kandel, Manfred Spitzer, Wolf Singer etc.…, so kommen wir auf  Walter Frese, der im Kontexte mit der Kurzweilchen Rechenleistung nachdenkt, (da Rechenleistung wohl bei Computern zunimmt, dies jedoch alleine für einen qualitativen Phasensprung der Leistung nicht ausreichend wirksam sein kann, sondern nur inkrementell, da die Prozessoren auch mit allen Strukturen anders vernetzt sein müssten). Und Frese schreibt hier: “Die Bildung neuronaler Ensembles durch zeitliche Codierung der Signale scheint ein spezifisches Merkmal kortikaler Strukturen zu sein, die in der Evolution erst relativ spät auftreten und die Grundlage höherer Hirnleistung liefern. Sie konnten sich möglicherweise erst herausbilden, nachdem die ursprünglichen hierarchisch und konvergent organisierten Verarbeitungsstrukturen parallelisiert und über Ensemblebildung miteinander vernetzt waren. So konnten mehr Einzelmerkmale in immer komplexeren Konstellationen mit hoher Flexibilität zu Einheiten verbunden werden. Wir können diese durchaus als Analogie zur Entwicklung von Organisationsverbänden und sogar Gesellschaften nehmen.

Organisation, Führung und Managementsystem neu denken

In den Organisationen auf einer sozialen Ebene geht es dann darum, dass Menschen ihre Kompetenz und Organisationsmuster erhöhen. So brauche ich nicht nur einen Führungsstil wie Hierarchie, sondern einige Führungsstile (wie z.B. demokratisch, partizipativ, coachend, situativ… etc.) um mit verschiedenen Charakteren und Persönlichkeiten und ihren Bedürfnissen auch verschieden polykontextual umgehen zu können. Analog verhält es sich mit Management-Prozessen und Management-Innovationen (Managment-Modellen). Konventionelle Prozesse und die klassische Maschinenwelt ist einem exponentiellen und hyperbolischen Anwachsen von Dynamik und Komplexität nicht mehr gewachsen. 

Was können wir aus all dem schließen?

Natürlich ist und bleiben die Maschinen und der Computer für den Menschen als Werkzeug für Wissen relevant: Wir sollten aber endlich aufhören damit zu übertreiben. Was wir heute benötigen, um von A nach B zu kommen ist der Aufbau einer neuen oder zumindest re-kombinierten und mit höherem Auflösungsvermögen versehenen Architektur: Und zwar in passender Anordnung und Abfolge, Begegnungen und Beziehungen. Und zwar nicht von Maschinen, sondern von Menschen.

Und in diesem Kontext von Menschen und deren Kulturentwicklung ist es so, dass nicht die Anzahl und Quantität der LinkedIn oder Facebook -Freunde zählt, sondern die Qualität der Begegnung und Beziehung. Und das demonstriert uns das menschliche Gehirn ebenfalls täglich. Es erinnert uns jeden Tag daran, dass wir mit seiner Komplexitätsverarbeitung und Netzwerkbildung, mit dem Terminus des “Netzwerks” eigentlich aus der Biologie stammend kommen -und nicht wie so oft angenommen aus dem Forschungsfach der “Informatik”. Langfristig lebensfähige Netzwerke, die aus dissipativen Strukturen bestehen sind biologisch determiniert, nicht technisch. Schauen Sie einfach einmal wie ein Baum sich lebensfähig in einer skandinavisch unwirtlich, rauen und eiskalten Umgebung über 9500 Jahre bilden und überleben kann -durch biologische Algorithmen und als metabolisch-dissipativer Strukturverband. Das Konzept heißt hierzu “Ordnung durch Fluktuation” von Ilya Priogine (Nobelpreis hierzu) und nicht Gleichgewichtskonzept. Was wir daraus lernen: Die Botschaft heißt: das Leben entwickelt sich, es schreitet voran. Sodass eine Welt im Ungleichgewicht sich zu immer neuen Entwicklungs- und Komplexitätsstufen in der Biologie, Informatik, Kommunikation hin zu Staaten und Regierungen entwickelt und weit über das Denken des Organismus hinausgeht.

Eigentlich führt uns das immer wieder zum Menschen in einer Gesellschaft der Organisationen. Und wir kommen dann auch immer wieder zur Biologie, Natur und Evolution, in der wir Menschen leben. Wir haben wohl verlernt mit der Natur verbunden zu sein und genau dorthin zu sehen, wo die lebensfähigen Systeme noch wirksam funktionieren und wir Menschen existieren können, stattdessen schauen wir jeden Tag auf Maschinen und legen auch noch den Fokus auf sie in Richtung Zukunft? Sollten wir das nicht kritisch hinterfragen?

Es gilt, was Frederic Vester in „Neuland des Denkens“ schrieb: „Die Realität ist ein vernetztes System, indem es oft weniger auf jene Einzelbereiche ankommt, als auf die Beziehungen zwischen ihnen.“ Und das heißt, was Tod oder Transzendenz bei “den Organisationen von morgen” unterscheiden wird, ist nicht die Materie, wie Geschäftsmodelle, Produkte oder gar Technologie, sondern es sind einerseits Musterbeziehungen von Menschen und andererseits die Struktur der Vernetzung, die die Summe der Verarbeitungsleistung definiert. Es geht also nicht um die Information oder Materie alleine, sondern um die Ordnungsbildung der Information als einmalige Beziehungsstruktur, die sowohl Intelligenz-entwicklung in Systemen fördert als auch das Leben und deren Potenziale mit Ordnungsbildung gänzlich aufrechterhält. Wir benötigen hierzu eine neue Theorie und  neue re-kombinierte Praxis mit höherem Auflösungsvermögen und Quantisierung in Richtung Super-Theorie, Super-Systeme, Super-Intelligenz und  verbindender „Super-Organisation“ für die Lösung hochkomplexer Aufgaben.

In der heutigen Situation eines gesellschaftlich global-vernetzen Umbruchs sind beziehungsmäßige, soziale und gesellschaftliche Innovationen gefordert, um langfristige Lösungen wirksam und funktionstüchtig zu machen. Es geht nicht so sehr um technische Innovationen, die meist nur für kurzfristige Atempausen sorgen, um dann alte Spannungen in verstärkter Form, Intensität und Geschwindigkeit wiederkehren zu lassen.

Wir sollten für langfristige Problemlösungen daher auf adäquate Art und Weise auf natürliche Intelligenz setzen und mit natürlicher Intelligenz in Netzwerken, den einzelnen Gehirnen und Gruppen, hin zu Geschäftsmodellen in die Gesellschaft hinein, können wir dies erreichen. In einer Welt hoher Komplexität und stärker werdenden Netzwerken, wird es zukünftig immer stärker um die Themen Komplexitätsverarbeitung,  Musterbeobachtung, Mustererkennung mit topologischer Wahrnehmung und Netzwerkbildung als Antwort darauf gehen. Sozusagen auf Fragen strukturierter Komplexität und Netzwerken mit strukturierter Vernetzung und Netzwerken zu antworten. Und nur so werden wir uns gegengleich komplex und in der „Matrix menschlicher Märkte“ auch entsprechend musterhaft bewegen können. Anstatt mehr und mehr auf Maschinen zu setzen, sollten wir wieder zu unserer Menschlichkeit zurückkehren. Wir sollten nur endlich damit anfangen, die Rahmenbedingungen als frameworks für die Menschen anstatt der Maschinen in den Organisationen zu erschaffen, zu gestalten und zu verbinden. Einerseits als Neubeginn und auch als neue Hoffnung  für eine neue Perspektive der Innovation und der Menschen in den Organisationen von morgen selbst. Dominic Blitz

Optional Quellen:

1 George Dyson (Nils Baricelli): Turings Kathedrale (Ullstein Taschenbuch 2016) S.490

2 Christian Schuldt: Systemtheorie (CEP Europäische Verlagsanstalt, 2012) S. 22

3 Walter Frese: Intelligenz zwischen Mensch und Maschine-von der Hirnforschung zur künstlichen Intelligenz, Parallele Datenverarbeitung in der Großhirnrinde (Münster LIT Verlag 1999) S. 34

4 Old Tjikko (Fichte) in Schweden; Quelle Wikipedia 4.2019

5 Ilya Priogine: Self-Organization in Nonequilibrium Systems, (New York, Wiley, 1977) S. 99

6 Frederic Vester: Neuland des Denkens – vom technokratischen zum kybernetischen Zeitalter (München dtv Verlag, ungekürzte Ausgabe 1984) S.19

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