8.3. Mehr als reine Syntax

Eines ist klar: Informationen sind für die Informatik der wesentliche Forschungsgegenstand auf dem sich die Disziplin aufbaut. Der Begriff Informatik betont die Disziplin als Wissenschaft der Informationsverarbeitung. Informationsverarbeitung deshalb, da die Entstehung von Information oft ausgeklammert wird.

8.3.1. Unsichtbare Sinnstiftung

Computer bewegen, speichern und manipulieren Informationen, und wir als Computational Thinker*innen entwerfen Algorithmen, die diese Informationsverarbeitung beschreiben. Dieser Verarbeitungsprozess ähnelte lange einer Einbahnstraße. Informationen gelangen über eine Eingabe in ein Verarbeitungssystem, werden manipuliert, ausgegeben und schlussendlich von einem Menschen interpretiert. So haben wir es im Abschnitt Informationsverarbeitung besprochen. Aus nachrichtentechnischer Sicht interessieren wir uns nicht für die Interpretation, Entstehung und Wirkung von Informationen. Softwareentwickler*innen haben das Ziel, Nachrichten sicher und korrekt zu übertragen. Die Interpretation, Entstehung und Wirkung von Informationen war niemals Aufgabe der Maschine, sondern der Menschen.

Diese vier Säulen der Informationsverarbeitung (Einlesen, Speichern, Verarbeiten, Ausgeben) sind heute noch immer ein gültiges Modell. Doch müssen wir Ihnen gestehen, dass heute kaum noch eine Eingabe das Informationssystem gänzlich „verlässt“ und dass Ihre Eingabe Auswirkungen auf die Manipulation weiterer Eingaben haben wird. Anders ausgedrückt: Ihre Eingabe wird von Maschinen und Algorithmen so interpretiert, dass diese selbstverständlich eine Wirkung auf Sie haben.

Zum Beispiel interpretieren Algorithmen Ihre Musikauswahl auf Streamingdiensten, um Ihnen möglichst „gute“ Musikvorschläge machen zu können. Natürlich wurden diese Algorithmen von Menschen entwickelt, doch sitzt dort keiner mehr an einem Monitor und entscheidet über Ihren individuellen Musikgeschmack. Algorithmen interpretieren und bewerten Ihre Eingabe (Interpretation), sie kategorisieren sie (Entstehung/Deutung), und schlagen Ihnen neue Musikstücke vor (Wirkung). Können wir diese Deutung verallgemeinern, also allgemeine Gesetzmäßigkeiten feststellen, könnten wir möglicherweise von einer Wissensgenerierung sprechen.

Dabei besteht eine Gefahr, die der Medienwissenschaftler Eli Pariser treffend als Filterblase (engl. filter bubble) bezeichnet hat [Pariser, 2011]. Ein System das Ihnen „relevante“ Inhalte auswählt, tut dies anhand syntaktischer Muster—welche Inhalte wurden von ähnlichen Nutzer*innen gesucht, angeklickt, länger betrachtet? Durch diese rein syntaktische Optimierung formt das System unbemerkt eine Informationsumgebung, die das bestätigt, was Sie bereits kennen oder glauben. Der Sinn, also die gesellschaftliche Wirkung dieser Filterung, ist im syntaktischen Optimierungsziel nicht sichtbar—er entsteht gleichwohl.

Ein noch deutlicheres Beispiel sind algorithmische Entscheidungssysteme in sensiblen Bereichen: Kreditvergabe, Stellenbesetzung, Strafzumessung. Solche Systeme treffen Entscheidungen auf Basis statistischer Muster in Daten—rein syntaktische Operationen. Doch diese Muster spiegeln häufig historische Ungleichheiten wider. Ein System, das „neutral“ Daten verarbeitet, kann so diskriminierende Entscheidungen reproduzieren, ohne dass der Algorithmus selbst eine normative Absicht hätte. Die Wirkung ist dennoch normativ.

Was wir heute zunehmend vorfinden sind mehr oder weniger intelligente Systeme, d.h. „künstliche“ Intelligenzen. Unbestritten ist die Künstliche Intelligenz (KI) ein Teilgebiet der Informatik, vielleicht sogar das Gebiet mit dem größten Zuwachs. In diesem Gebiet berühren sich viele unterschiedliche Forschungsgebiete, wie etwa der Psychologie, Neurowissenschaften, Mathematik, Logik, Kommunikationswissenschaften, Philosophie und Linguistik. Als Computational Thinker*innen werden wir zunehmend mit der automatisierten Entstehung, Interpretation, Deutung und Wirkung von Informationen konfrontiert. Können wir uns also noch länger hinter der reinen syntaktischen Definition der Information verstecken?

8.3.2. Emergenz des Sinns

Ein weiterer Kritikpunkt ist die reine Betrachtung der Information als die Summe ihrer Einzelteile. Diese Betrachtung ist nur möglich, da wir uns rein auf die Syntax stützen und den Sinn ausklammern. Wie sinnvoll, wertvoll, wertlos, wahr oder falsch eine Information ist und ob sie in uns etwas auslöst, spielt keine Rolle. Sobald wir aber die (semiotische) Semantik einer Information betrachten, zerfällt dieser Reduktionismus (der uns natürlich bei der Informationsverarbeitung äußerst dienlich ist).

Zeichnen wir zum Beispiel ein Pixelbild, das einen Buchstaben darstellt, dann ergibt sich der Sinn nicht aus der Summe der einzelnen Pixel, sondern aus der (emergenten) Darstellung des Buchstabens. Und noch „schlimmer“: Der Sinn ergbit sich nur durch das „mitschwingen“ aller anderen Buchstaben, also durch Differenzen von Beziehungen. Der Sinn eines literarischen Werks lässt sich nicht durch eine rein syntaktische Betrachtung beziffern, ja nicht einmal durch den Text der vor uns liegt, da auch hier alle anderen Texte, unsere eigenen Erfahrungen etc., „mitschwingen“. Oder blicken wir nochmals zurück zur Situation in der Bahn. Nach Shannons Modell wäre die Information eigentlich gar nicht die aktuelle Wetterlage, sondern die einzelnen Pixel auf dem Monitor. Diese einzelnen Pixel haben keinen Bezug zum Wetter. Auch die Kolmogorow-Komplexität hilft uns nicht weiter. Würde der Monitor die Wetterlage in einer anderen Schriftart oder in einer etwas anderen Farbe anzeigen, wäre dies eine vollkommen andere Information.

Wir kennen das Phänomen der Selbstorganisation aus der Studie von komplexen Systemen. Ein Fisch- oder Vogelschwarm ist ein solches komplexes System. Jeder einzelne Vogel folgt sehr einfachen (mikroskopischen) Regeln. Zum Beispiel: Folge deinen vier nächsten Nachbarn. Dadurch entsteht jedoch ein äußerst komplexes (makroskopisches) Schwarmverhalten. Dieses emergente Verhalten geht nicht aus einer hierarchischen Organisation hervor, sondern entsteht „von selbst“ durch die Interaktion der einzelnen Vögel. Die Gesamtheit ist mehr als die Summe ihrer Teile.

Ein bekanntes Gedankenexperiment zu Sinn und Symbolverarbeitung stammt vom Philosophen John Searle: das Chinesische Zimmer (engl. Chinese Room) [Searle, 1980]. Stellen Sie sich vor, Sie sitzen in einem abgeschlossenen Raum und erhalten durch einen Schlitz Zettel mit chinesischen Schriftzeichen. Sie sprechen kein Chinesisch, besitzen aber ein Regelbuch, das Ihnen genau sagt, welche chinesischen Zeichen als Antwort auf welche Eingabe zurückzugeben sind. Von außen sieht es so aus, als würden Sie Chinesisch verstehen—die Antworten sind syntaktisch korrekt und inhaltlich passend. Doch Sie verstehen nichts. Searle argumentiert damit, dass reine Symbolmanipulation—egal wie ausgefeilte Regeln—kein Verstehen erzeugt. Syntax allein bringt keine Semantik hervor.

Dies führt uns zum sogenannten Symbol-Grounding-Problem [Harnad, 1990]: Symbole können nicht allein durch ihre Beziehung zu anderen Symbolen Bedeutung erlangen. Ein Wörterbuch definiert „Hund“ durch andere Wörter („vierbeiniges Tier“, „domestiziert“, …), doch wer nie einen Hund gesehen, gehört oder berührt hat, erlangt dadurch kein echtes Verständnis des Begriffs. Bedeutung erfordert eine Verankerung (engl. grounding) in sensorischer Erfahrung—etwas, das rein syntaktischen Systemen grundsätzlich fehlt.

8.3.3. Das Kontextproblem

Ein fundamentaler Einwand gegen die rein syntaktische Betrachtung ist die Kontextabhängigkeit des Sinns. Shannons Informationsmaß behandelt jede Nachricht unabhängig von ihrem Kontext. Doch der Sinn einer Nachricht hängt entscheidend davon ab, in welchem Kontext sie auftaucht.

Betrachten wir das deutsche Wort „Bank“. Es kann sowohl ein Geldinstitut als auch eine Sitzgelegenheit bezeichnen—die Zeichenfolge ist identisch, die Bedeutung vollkommen verschieden. Erst der Satz, das Gespräch, die Situation—kurz: der Kontext—löst die Mehrdeutigkeit auf. Shannons Entropie behandelt beide Bedeutungen gleich.

Oder betrachten Sie die Aussage: „Toll, genau das habe ich gebraucht!“, nachdem jemandem das Getränk umgefallen ist. Syntaktisch positiv—pragmatisch ironisch. Kein syntaktisches Analysewerkzeug kann diese Umkehrung der Bedeutung aus der Zeichenfolge allein erschließen.

Diese Kontextabhängigkeit reicht weit: Dieselbe Temperaturangabe „36,5 Grad“ hat eine andere Bedeutung in einer medizinischen Akte als in einem Wetterbericht. Dasselbe Foto kann als Beweisstück in einem Gerichtsverfahren, als Kunstwerk in einer Galerie oder als Erinnerung im Familienalbum gelten—die syntaktische Information ist identisch, der Sinn jeweils ein anderer.

Die Linguistik unterscheidet hier zwischen Semantik (der Bedeutung sprachlicher Ausdrücke losgelöst vom Kontext) und Pragmatik (der Wirkung von Äußerungen in konkreten Kommunikationssituationen). Letztere umfasst Phänomene wie Ironie, Implikatur und Sprechakte—alles Dinge, die sich nicht aus der Zeichenfolge allein ableiten lassen. Dies führt uns unweigerlich zu einer noch tiefergehenden Frage: Inwieweit bildet Sprache die Realität überhaupt objektiv ab? Wenn wir erkennen, dass reine Syntax keine Bedeutung schafft und Symbole eine Verankerung in der physischen Welt benötigen, müssen wir uns eingestehen, dass Sprache kein perfekter Spiegel der Realität ist [Rorty, 1979]. Worte und Datenpunkte sind immer Abstraktionen, Konstruktionen und Reduktionen einer viel komplexeren Welt. Für uns als Computational Thinker*innen hat das weitreichende Konsequenzen: Selbst wenn eine KI Milliarden von Texten syntaktisch perfekt analysiert, verarbeitet sie letztlich nicht die Realität selbst, sondern nur ein sprachliches—und damit oft lückenhaftes und kulturell vorgefärbtes—Konstrukt. Um diesen Dimensionen gerecht zu werden, müssen wir uns einer ganz anderen Disziplin zuwenden.

8.3.4. Ein analytischer Entwurf

Ein etwas aktueller Versuch „Information“ in der Tradition der analytischen Philosophie zu fassen wirde vom britisch-italienischen Philosoph Luciano Floridi unternommen. In seinem Werk The Philosophy of Information [Floridi, 2011] schlägt er eine Allgemeine Definition von Information (engl. General Definition of Information, GDI). Er unterscheidet zwischen Datum und Information und definiert semantische Information als ein Datum (oder eine Menge von Daten), das drei Bedingungen erfüllt:

1. Wohlgeformtheit (syntactic): Das Datum ist nach einem Codesystem korrekt strukturiert.

2. Bedeutungsgehalt (semantic): Das Datum ist bedeutungstragend, also interpretierbar.

3. Wahrheit (alethic): Das Datum entspricht der Wirklichkeit—es ist wahr.

Die dritte Bedingung nennt Floridi die Veridikalitätsthese: Falsche Aussagen sind für ihn keine Information, sondern Desinformation. Das klingt kontraintuitiv, ist aber konsequent: Wer informiert, erhebt einen Wahrheitsanspruch über die Wirklichkeit.

Damit ist Floridis Informationsbegriff das exakte Gegenstück zu Shannons. Wo Shannon die Semantik explizit ausklammert, macht Floridi sie zum Kern seiner Definition. Wo Shannon Rauschen und bedeutungsvolle Nachricht gleichbehandelt, verlangt Floridi Wahrheit.

Ein weiteres zentrales Konzept ist das der Abstraktionsebene (engl. Level of Abstraction, LoA). Information ist nie absolut, sondern immer relativ zu einer gewählten Betrachtungsebene. Der Satz „36.5 Grad“ erzeugt auf der Ebene eines Wetterberichts andere Information als auf der eines medizinischen Befunds—obwohl die syntaktischen Daten identisch sind. Das Kontextproblem kehrt hier in analytischer Sprache wieder.

Floridis Ansatz ist heute der wichtigste analytisch-philosophische Bezugspunkt der Informatik-Philosophie. Er bleibt jedoch an seine Grenzen: Die Veridikalitätsthese widerspricht dem Alltagsgebrauch, und das Symbol-Grounding-Problem löst sie nicht—denn auch eine wahre Aussage muss noch erklären, wie ihre Symbole überhaupt Wahrheitsbedingungen erhalten.

Autoren aus der kontinentalen Tradition würden seinen Ansatzen wohl ablehnen, denn im Kern geht Floridi von realistischen, korrespondenztheoretischen Grundannahme aus, die mit konstruktivistischen, strukturalistischen, poststrukturalistischen Positionen schwer verträglich ist. Aber ist er nicht so naiv zu glauben wir könnten direkt auf die Welt da draußen zugreifen. Er nennt seine eigene Position „Constructionism“ (nicht Constructivism) und meint damit: Wir konstruieren unsere informationellen Modelle der Wirklichkeit tatsächlich aktiv, aber das Noumenon (im kantischen Sinn) leistet Widerstand, liefert Constraints, „drückt zurück“. Es ist also kein Anything-goes-Konstruktivismus, sondern ein Mittelweg.1

8.3.5. Zusammenfassung

Naturwissenschaftliche und strukturwissenschaftliche Informationsbegriffe sind klar definiert und anwendbar. Sie bieten jeweils ein Maß um den Informationsgehalt zu messen. Diese Klarheit hat allerdings ihren Preis. Sie klammert die menschliche bzw. intelligente Komponente in der Informationsinterpretation, Entstehung und Wirkung aus—sie ist blind für den Sinn, den Kontext und die Wirkung auf die Empfängerin. Wollen wir diese Komponenten besser begreifen, müssen wir uns einer ganz anderen Disziplin zuwenden: den Geisteswissenschaften.

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1

Mir ist kein Anything-goes-Konstruktivismus bekannt. Kein Konstruktivismus behauptet unser Geist würde die Realität „frei“ kontruieren. Luhmann, beispielsweise nicht behaupten, dass die Umwelt nicht real wäre. Aber die Umwelt kann nur irritieren nicht informieren und ob eine Reaktion „angemessen“, „richtig“ oder „wahr“ war, wird nicht an der Umwelt selbst gemessen, sondern innerhalb des Systems entschieden. Konstruktivismus meint hier dass es keinen Standpunkt gibt, von dem aus man beurteilen könnte, wessen Konstruktion „näher an der Realität“ ist. Floridi will genau das erhalten. Sein Noumenon fungiert trotz Unzugänglichkeit als eine Art trans-systemischer Anker. Floridi diskutiert im Buch explizit radikalen Konstruktivismus und Autopoiesis (Maturana/Varela) als Gegenposition, gegen die er seinen „Constructionism“ abgrenzt. Er kennt also genau diese Denklinie und positioniert sich bewusst als gemäßigter, realistischerer Gegenentwurf dazu.