Schlagwort: Agent based Modeling

IIT – Die Vermessung des Bewusstseins oder das menschzentrierte Weltbild wackelt

Folgender Podcast, erstellt von NotebookLM, fasst den Blog-Beitrag in englischer Sprache zusammen und zeigt sehr gelungen die philosophischen Implikationen der IIT auf:

Abbildung 0: Ein Bild das gemäß ChatGPT/Dall-E diesen Blog verdeutlicht.

Intelligenz, Gefühle und Bewusstsein stehen für Eigenschaften, die bis vor kurzem ausschließlich Menschen zugeschrieben wurden. Dies beruht auf dem Glaubenssatz, dass der Mensch die Krone die Schöpfung darstellt und sich die Natur Untertan machen soll. Die damit einhergehenden verheerenden Folgen für Erde und Natur bekommen wir tagtäglich in Form des Klimawandels, des Verlustes der Artenvielfalt und des Umgangs mit Tieren vor Augen geführt.    

Inzwischen setzt in (kleinen) Teilen der Menschheit ein Umdenken ein: Tiere haben auch Intelligenz, Gefühle und sogar Bewusstsein. KI-Maschinen zeigen schon heute eine Intelligenz, die deutlich über die Intelligenz der meisten Menschen hinausgeht. Es wird auch ernsthaft diskutiert, ob es in nicht allzu ferner Zukunft künstliche Systeme gibt, die Intelligenz, Gefühle und Bewusstsein haben werden.

Ich glaube, dass die Abschaffung des menschzentrierten Weltbildes uns hilft, die unglaublichen Dimensionen des Universums in Qualität und Quantität besser zu erkennen. Damit verbunden ist die Annahme, dass wir alle Formen des Seins, auch die technischer Systeme, mehr wertschätzen werden. – Denn in allen Formen des Seins ist schon das enthalten, was uns ausmacht. – Dies ist auch ein Glaubenssatz!

Ich beschäftige mich in diesem Blog-Beitrag mit der prominentesten aber auch wahrscheinlich umstrittensten Theorie des Bewusstseins, der Integrated Information Theorie, kurz IIT [1].

Warum beschäftige ich mich mit der IIT? Zum einen ist die Auseinandersetzung mit dem Bewusstsein ein sehr wichtiges, wenn nicht das wichtigste, Thema, um uns und das Universum besser zu verstehen. Zum anderen erlaubt die IIT prinzipiell die Vermessung von Bewusstsein in jeder Form des Seins. – Also zum Beispiel in Tieren und Pflanzen aber auch in KI Systemen und nicht zuletzt gibt sie auch die Möglichkeit das Bewusstsein von Teams, den Collective Mind, zu vermessen.

IIT ist meines Wissens nach die einzige Theorie, die ein mathematisches Konzept für die Vermessung des Bewusstseins vorgelegt hat. Sie erklärt nicht, was man unter Bewusstsein zu verstehen hat, sondern sie geht von der Annahme aus, dass Bewusstsein sich durch eine besondere Form von Integrierter Information auszeichnet und diese Integrierte Information kann man messen. Mit dieser Form der mathematischen Ausgestaltung der IIT wird sie falsifizierbar und damit auch angreifbarer als jede bisherige Theorie des Bewusstseins.  

Dies korrespondiert mit der Erkenntnis, dass wir bis heute nicht Wissen was z.B. Masse oder Energie ist. – Allerdings haben wir mathematische Mittel und Technologien erfunden, um beide physikalische Größe zu vermessen bzw. in einander zu überführen. Nehmen wir an, Bewusstsein ist etwas, das im Universum wie Energie oder Masse enthalten ist, dann sollte es möglich sein, Messvorschriften für Bewusstsein zu finden, ohne zu wissen, was Bewusstsein ist. – Letztendlich ist auch das ein Glaubenssatz, …den ich teile.

Es gibt eine Reihe weiterer Theorien des Bewusstseins, die sich bisher weitgehend einer mathematischen Erfassung ‚entziehen‘:

Global Neuronal Workspace (GNW): Bewusste Inhalte sind diejenigen, die Zugang zum „globalen Arbeitsraum“ des Gehirns bekommen. Eine Information wird breit „gebroadcastet“ (insbesondere im frontoparietalen Netzwerk) und ist damit global verfügbar für weitere kognitive Prozesse (Sprache, Gedächtnis, Planung etc.).

Recurrent Processing Theory (RPT): Bewusstsein entsteht bereits durch rekurrente (d. h. rückgekoppelte) Verarbeitung in sensorischen Arealen. Es braucht keinen globalen Workspace. Sobald feed-forward-Signale durch Rückkopplungsschleifen stabilisiert werden, entsteht phänomenales Bewusstsein.

Higher-Order Theories (HOT): Bewusstsein entsteht, wenn es eine höhere Ebene (ein „higher-order thought“ oder „higher-order representation“) gibt, die den mentalen Zustand repräsentiert. Ein mentaler Zustand, der nicht durch einen höheren Repräsentationsprozess erfasst wird, bleibt unbewusst. Variante: „Higher-Order Perception“ vs. „Higher-Order Thought“ – beide gehen davon aus, dass ein zweiter Prozess den ersten mentalen Zustand bewusst macht.

Predictive Processing/Bayesian Brain: Das Gehirn ist primär ein Vorhersageapparat, der ständig versucht, sensorische Eingaben durch interne Modelle zu minimieren („Prediction Error Minimization“). Bewusstsein ist an die Tiefe/Präzision dieser Vorhersagen und Vorhersagefehler geknüpft.

Orchestrated Objective Reduction (Orch-OR) (Quantenbewusstseins-Theorie): Mikrotubuli in Neuronen sollen Quantenkohärenzen unterstützen, die mithilfe eines noch unbekannten Effekts (Objective Reduction) kollabieren und damit „nichtalgorithmische“ Bewusstseinsprozesse erzeugen.

Recurrent-Connectionist Ansätze: Allgemeine Gruppe von Theorien, die betonen, dass Bewusstsein lokal in neuronalen Netzwerken mit Rückkopplung entsteht. Manche ähneln RPT, andere GNW, oder vermischen beides.

Panpsychismus & weitere philosophische Theorien: Bewusstsein ist ein grundlegendes Merkmal der Materie („Panpsychismus“). Alle Systeme hätten in minimalem Maße Bewusstsein. – Eine ähnliche Annahme ist auch in der IIT und in meinen Glaubenssätzen enthalten. – Wobei Psyche nicht gleichzusetzen ist mit Bewusstsein.

Wer sich ein wenig in die Thematik ‚Bewusstsein‘ einlesen oder einhören möchte, dem empfehle ich das Video ‚What creates Consciousness?‘ anlässlich des World Science Festivals 2024 [2] und einen kommentierenden Blog von Henriques und Vervaeke [3].

Die IIT beruht auf der Grundannahme, dass jedes System Bewusstsein zeigt, das einen kausalen Zusammenhang, eine sogenannte Integrierte Informations Struktur erzeugt, die nicht einfach in unabhängige Teilstrukturen zerlegt werden kann. – Gesucht ist also eine Struktur, für die gilt, dass das Ganze mehr ist als die Summe seiner Teile. – Dies ist auch der Leitgedanke der Collective Mind Theorie auf der Basis der Theorie der Selbstorganisation.

Durch die Integration entsteht Information, die bei einer möglichen Aufteilung der Struktur verloren geht. IIT stellt einen mathematischen Mechanismus zur Verfügung, um dieses Mehr an Information zu messen. Dieses Mehr an Information ist ein Maß für das Bewusstsein und wird Phi, Φ, genannt. IIT ist damit eine rein phänomenologische Theorie, d.h. sie macht (nahezu) keine Aussagen über die Design-Kriterien von Bewusstsein. Man kann also mit ihr kein System schaffen, das Bewusstsein hat. – So wie eine Federwage das Gewicht und indirekt die Masse eines Körpers misst, aber keinerlei Wesens-Aussage über Gewicht und Masse macht.

Ich habe mich erstmals vor 10 Jahren mit der IIT beschäftigt und diese Beschäftigung war von einem ‚didaktischen Albtraum‘ begleitet: Die Mathematik hinter der IIT ist nicht sehr schwer, jedoch sind sehr viele mathematische Einzelschritte (ich schätze ca. 50) mit entsprechenden Unterbegriffen notwendig, um Phi zu berechnen. Damals wurden diese Schritte mehr schlecht als recht erklärt. Was völlig fehlte, war die Antwort auf Fragen nach dem Warum der Schritte. Zwischen sehr abgehobenen Prinzipien und den vielen mathematischen Schritten gab es keine Prinzipien, die das Warum der Mathematik erläuterten. Dies ist heute deutlich besser, da die mathematischen Schritte inzwischen gut erklärt werden [1, 4, 5], jedoch fehlt meines Erachtens immer noch die Ebene der Warum-Prinzipien.

Wie schon in den vorherigen Blogs, benutze ich ChatGPT o1 für die Auseinandersetzen mit IIT und das Erstellen eines Agent Based Models (ABM) für die Berechnung des Phi‘s eines Teams.

Durch die Auseinandersetzung mit IIT habe ich zwei sehr grundlegende Warum-Prinzipien der IIT Mathematik identifiziert, die ich im Folgenden an Hand des ABM erläutere:

Das erste Warum-Prinzip nenne ich das Kausalketten-Prinzip: Bewusstsein erfordert im zeitlichen Ablauf der Zustände eines Systems eine Verkettung von Zuständen. Der Zustand zum Zeitpunkt t ist mit dem Zustand zum Zeitpunkt t-1 und t+1 verbunden, d.h. die Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen diesen Zuständen ist deutlich höher als zwischen anderen Zuständen. Es entsteht eine Integrierte Information. Im Kontext der Collective Mind Theorie sprechen wir von einer hohen Kohärenz der Aktivitäten.

Das zweite Warum-Prinzip nenne ich das holistische Struktur-Prinzip: Nicht alle Elemente oder Teile eines Systems tragen zur Integrierten Information oder zum Collective Mind (CM) bei. Im Falle eines Teams kann man sich dies sehr gut verdeutlichen: Es kann durchaus Teammitglieder geben, die keinen Beitrag zum CM leisten aber auch nicht stören. Es kann aber auch Teammitglieder geben, die den Anstieg des CM oder die volle Ausprägung behindern. Darüber hinaus kann es sein, dass bei den CM-beitragenden Teammitgliedern nicht alle Persönlichkeitsmerkmale bzw. alle dazugehörigen Verhaltensweisen zum CM beitragen: Es kann sein, dass bei einem Teammitglied die Extraversion von Bedeutung ist, bei einem Anderen die Verträglichkeit und die Offenheit und wieder bei einem anderen die Gewissenhaftigkeit. Wenn man wissen will, welche Elemente bzw. Einzelzustände in einem System zum Phi bzw. Collective Mind beitragen und welche nicht, sind Partitionen eines System zu erstellen. Man teilt das System in alle möglichen Partitionen ein und misst die dann noch vorliegende Information. Falls sich die Information eines partitionierten System verringert, hat man ein (Teil-) System gefunden, das irreduzibel ist. – In der CM Theorie sprechen wir von Kohäsion. Gesucht sind die Strukturen, die irreduzibel sind. Für die Kennzeichnung von Phi wählt man die irreduzible Struktur aus, die die geringste Integrierte Information hat. Um die richtigen Partitionen zu finden, sind alle Partitionen des Systems zu bilden. Die Anzahl der Partitionen wächst leider exponentiell: Modelliert man die  Eigenschaften der Teammitglieder lediglich als binäre Eigenschaften, also Bits (Eigenschaft an, Eigenschaft aus), so ergeben sich bei 10 Bits, 2 hoch 10 Partitionen -2 = 511 Partitionen. Im Falle meines ABM’s ist ein System mit 10 Bits noch mit einer halben Stunde Laufzeit auf meinem gut ausgestatteten Laptop zu berechnen. Abgebrochene Versuche mit 14 Bits zeigen im Vergleich eine Laufzeit von mehr als 24 Std.. Die Umsetzung des holistischen Strukturprinzips ist also extrem rechenaufwendig. Wie man große System wie unser Gehirn, Teile des Gehirns oder eines KI-Systems mittels Phi vermessen will, bleibt eine große Frage.

Das von mir benutze ABM hat folgende Struktur:

Das Modell-Team verfügt als Rahmenparameter über 5 Teammitglieder, die durch Big Five Profile mit binärer Typologie beschrieben werden, d.h. z.B. dass Extraversion mit voll ausgebildet (1) oder überhaupt nicht ausgebildet (0) abgebildet wird. Den Teammitgliedern werden auch drei Rollen zugewiesen: Projektleiter, Experte, Support

Die so definierten Big Five Profile und Rollen beeinflussen zwei Kontrollparameter pro Teammitglied: mentale Energie und Stimmung. Auch diese werden vereinfacht als Bits (an/aus) modelliert: Die Kontrollparameter repräsentieren die Zustände des Systems Team. Da wir zwei Kontrollparameter pro Teammitglied haben, wird die Phi-relevante Struktur durch 10 Bits beschrieben.

Als fokussierenden Attraktor wird eine einfache Ziel-Hierarchie verwendet, die aus 4 Bits besteht: 1 Bit für die Vision, 2 Bits für die Epics (kein Epic, Epic in frühem Stadium, Epic fast fertig, Epic vollständig), 1 Bit für die Features.

Die Beeinflussung der Kontrollparameter und der Ziel-Hierarchie erfolgt durch Regeln: z.B.

  • Die Wahrscheinlichkeit für den Stimmungsverlust von Teammitgliedern mit hoher Verträglichkeit erhöht sich um 15%, wenn weniger als 3 Teammitglieder eine hohe Stimmung im Team haben.
  • Im Fall eines Teammitgliedes, das eine hohe Gewissenhaftigkeit hat, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für Energieverlust um 15%, wenn noch keine Vision definiert ist, aber die Epics schon fast fertig oder fertig sind.

Die Berechnung der Übergangswahrscheinlichkeiten der Zustände, beschrieben über den Stimmungs- und Energie-Zustand pro Teammitglied, erfolgt innerhalb eines Laufzeitsettings von bis zu 200 Episoden mit jeweils 200 Zeitschritten. Das ist nicht viel, um eine ‚gute‘ Statistik zu erhalten. – Eine entsprechende Erhöhung führt jedoch schnell in Laufzeiten von einem Tag oder mehr.

Abbildung 1 verdeutlicht die Φ-Berechnungen im ABM Programm.

Abbildung 1: Die Abbildung verdeutlicht die beiden o.g. Warum-Prinzipien: In der Mitte ist ein herausgegriffener aktueller Zustand ‚s‘ für 5 Teammitglieder skizziert. Jedes Teammitglied wird binär über seine mentale Energie und seine Stimmung beschrieben. Die Persönlichkeitsprofile und die zugewiesenen Rollen beeinflussen über Regeln Energie und Stimmung jedes Teammitgliedes. Zusätzlich beeinflussen die Teammitglieder den Ausbau der Ziel-Hierarchie. Die Ziel-Hierarchie hat über den Grad ihrer Vollständigkeit auch Einfluss auf Energie und Stimmung. Die Kreise um die Zustände verdeutlichen beispielhaft welche Eigenschaften Einfluss auf Phi haben. Im gezeigten System-Zustand ‚s‘ hat keine der Eigenschaften des 3ten Teammitgliedes Einfluss auf die Phi Berechnung. Weiter unten werden zwei mögliche Partitionen angezeigt. Eine dritte Partition mit dem dritten Teammitglied hat keinerlei Einfluss auf die Phi-Berechnung. Rechts in der Abbildung werden die zentralen Formeln für die Phi-Berechnung gezeigt. Ich erläutere sie hier der Einfachheit wegen nicht, sie dienen dem mathematisch Interessierten der Verdeutlichung der Kausalkette s past -> s -> s future und der verwendeten Berechnungen der Übergangswahrscheinlichkeiten P.

Nun zu den Ergebnissen:

Ich habe mit dem ABM zwei verschiedene Arten der Berechnung durchgeführt. Aus Vergleichsgründen wurde die sogenannte Minimal Mutual Information (MMI) auf der Basis einer Entropieberechnung erstellt. Wie für die Phi-Berechnung werden Partitionen gebildet und die damit verbundene Entropieänderung gegenüber dem vollständigen System ermittelt: Das integrierte System sollte eine kleinere Entropie haben als die Summe der Entropien der Partitionen.

Die MMI- und die Phi-Berechnung für einzelne Zustände ‚s‘ zeigen beide Werte im Bereich 0 bis 1 bit. Das ist schon eine merkliche Größe. Keine der Berechnungen zeigt jedoch über eine größere Anzahl von Zuständen einen merklichen Informationsgewinn. – Außerdem werden die Informationsgewinne für beide Berechnungen für unterschiedliche Zustände angezeigt. Die gesamte Integrierte Information über alle Zustände ist sehr unterschiedlich. MMI misst eher Korrelationen, Phi dagegen Kausalzusammenhänge. Die Phi-Werte für ganz bestimmte Zustände (also bei ganz bestimmten Energie- und Stimmungsausprägungen) liegen im Wertebereich 0,1-0,4 bit. – Über alle Zustände gemittelt ist Phi jedoch nahe 0 bit. Die Team-Zustände geraten leider sehr schnell in eine positive Sättigung (alle Bits =1) oder in eine negative Sättigung (alle Bits = 0). Die verwendeten Rahmenparameter und die damit verbundenen Regeln ermöglich in meinen Testfällen keine hinreichende exklusive Diversität: Die Zustände müssen nämlich hinreichend exklusiv und diverse sein, um eine klare Kausalkette zu bilden. – Eine vollständige (klassische) Verschränkung aller Bits in einem Zeitschritt ‚s‘, also alle Teammitglieder haben eine positive mentale Energie und Stimmung, erzeugt nach der IIT kein Bewusstsein.- Diejenigen, die vorherige Blog-Artikel von mir gelesen haben, erinnern sich, dass in quantenmechanischen Modellen sehr wohl die Verschränkung als Kriterium für den Collective Mind angenommen wird.- Dies korrespondiert auch zur o.g. Quantenbewusstseins-Theorie.

Das Einschalten der Ziel-Hierarchie erzeugt des öftern in etwa eine Verdopplung des Phi. – Dies ist ein durchaus bemerkenswertes Ergebnis. Das Konzept der Ziel-Hierarchie gehört zur Collective Mind Theorie und hat eine gewisse Ähnlichkeit mit dem übergeordneten Zustand der oben erwähnten Bewusstseinstheorie HOT.

Auf der Internetseite zur Phi-Python-Bibliothek [4] und der zugrundeliegenden Veröffentlichung [5] werden einige künstliche neuronale binäre Netzwerke vorgestellt, die deutlich höhere Phi-Werte (Faktor 10 und mehr) haben. Man könnte diese als Vorlage nehmen, und so lange an den Parametern meines ABM ‚drehen‘ bis eventuell Netzwerk-Konstellationen und damit ähnliche Phi-Werte auftauchen. – Dies erscheint mir wenig befriedigend, zumal ich erwarte, dass sich ein Erfolg kaum einstellen dürfte – es sind einfach zu viele Konfigurationen möglich!

Meine Berechnung benutzen nicht alle der vielen mathematischen Konstrukte zur Phi-Berechnung. – Dies hat sicherlich einen Einfluss auf die Größe von Phi, jedoch kaum einen Faktor von 10 und mehr [5]. Wesentlich dürfte eher das bewusste Gestalten der Netzwerke hin zu mehr Exklusivität und Diversität sein u.a. durch Rückkopplungen, so dass sich gute Kausalketten ausbilden. Dies heißt, dass es für ein Team-IIT eher sinnvoll ist, sich das Team-Kommunikationsnetzwerk auf Kausalketten begünstigende Mechanismen anzusehen. – Eine Aufgabe für spätere Blog-Aktivitäten.

Die Integrierte Information spielt wahrscheinlich beim Bewusstsein eine Rolle, jedoch, ob es die alles entscheidende Rolle ist, wage ich zu bezweifeln: Es gibt leider keine Aussagen zur Größenordnung von Phi des menschlichen Bewusstseins. Legt man 80 Milliarden Neuronen mit binären Zuständen zugrunde, so ergeben sich 2 hoch 80 Milliarden Zustände. Geht man weiterhin davon aus, dass Phi in etwa in der selben Größenordnung liegt, was die Netzwerke aus [5] nahelegen, dann ergibt sich für Phi eine unglaublich große Zahl. Selbst wenn man annimmt, dass nur etwa 10 Prozent des Gehirns am Bewusstsein beteiligt sind, bleibt der Phi-Wert immer noch unglaublich hoch. Dies zeigt aber auch, dass das Phi des menschlichen Bewusstseins und der bisherigen Netzwerk-Überlegungen unglaublich weit auseinander liegen. – Ein Umstand, der mir zeigt, dass die Überlegungen lückenhaft sind.

Es ist einerseits beruhigend festzustellen, dass ich mit einem einfachen ABM keine hohen Phi Werte erhalte – es wäre auch zu einfach gewesen 😊,  andererseits kommt mit IIT meines Erachtens eine neue Qualität in die Auseinandersetzung zum Verständnis von Bewusstsein. Bewusstsein wird entmystifiziert und es wird versucht dieses über mathematische Mechanismen abzubilden. Ich glaube, dass die IIT eine gute Messvorschrift ist für ‚Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile‘. – Ich glaube aber auch, dass die IIT Bewusstsein nicht hinreichend beschreibt. – Ich vermute, dass alle die oben genannten Bewusstseinskonzepte weitere Körnchen Wahrheit darstellen und vielleicht auch noch etwas grundsätzlich Neues hinzukommen muss.

[1] IIT-Integrated Information Theory (2025) https://integratedinformationtheory.org/ oder https://www.iit.wiki/home

[2] Greene B, Chalmers D, Seth A (2024) What creates Consciousness, Youtube, https://www.youtube.com/watch?v=06-iq-0yJNM

[3] Henriques G, Vervaeke J (2024) Understanding Consciousness, Blog auf medium.com

[4] PyPhi (2024) Phi Python Bibliothek, https://pyphi.readthedocs.io/en/latest/index.html

[5] Albantakis L, et al. (2023) Integrated information theory (IIT) 4.0: Formulating the properties of phenomenal existence in physical terms. PLoS Comput Biol 19(10): e1011465, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011465

AI & QC & M 4.0: Alles Quantum? oder von Quantum Computing Modell-Archetypen

Ein beeindruckender Podcast, erstellt von NotebookLM, fasst den Blog-Beitrag in englischer Sprache zusammen:

 

‚Alles Quantum?‘, Hinter dieser Frage verbirgt sich eine der spannendsten ungelösten Fragen der Physik: Gibt es eine einheitlich Quanten-Theorie, die die Welt des Kleinen (Quanten) und die Welt des Großen (Klassisch) integriert? Seit ungefähr 100 Jahren wird nach einer solchen Theorie gesucht.

Abbildung 0: Bild erzeugt mittels Dall-E: Die 7 Modelle des Blog-Artikels symbolisch dargestellt als Wissenschaftler, die um Erkenntnis kämpfen. Die Darstellung zeigt die Wissenschaftler auf einem futuristischen, quantenmechanischen Schlachtfeld.

In diesem Blog gehen wir es viel unbedeutender an: Ich stelle die von mir bisher erstellten Collective Mind Modelle (CM Modelle) aus der Welt der Quanten und der ‚klassischen‘ Welt zusammen und beleuchte deren Aussagemöglichkeiten. Diese Modelle lassen sich in drei Kategorien einteilen: Quantum-Modelle, die vollständig auf Prinzipien der Quantenmechanik beruhen. – Klassische Modelle, die keine Prinzipien der Quantenmechanik enthalten. – Hybride Modelle, die Prinzipien der Quantenmechanik und der klassischen Welt enthalten. Diese drei Modell-Kategorien zeigen in ihren Aussagemöglichkeiten verschiedene Potentiale, werfen teilweise neue Fragen auf und gehen damit deutlich über ihre Grenzen hinaus. Die vorgestellten Modell sind Modell-Archetypen, die ähnlich in völlig anderen wissenschaftlichen oder industriellen Anwendungsbereichen verwendet werden. Alle Modelle wurden unter großer Mithilfe von ChatGPT-o1 erstellt. Die Menge aber auch die völlig unterschiedlichen Modell-Herangehensweise, erstellt in einer erstaunlich kurzen Zeit, verdeutlichen die enorme Leistungssteigerung der hybriden kollektiven Intelligenz von Maschine und Mensch:   

Modell 1 – Agent Based Modelling der Teaminteraktionen: Dieses (bisher) klassische Modell verwendet Agent Based Modelling, um Team-Interaktionen zu beleuchten. Mitglieder eines Teams werden als Agenten modelliert. Agenten sind (stark vereinfachte) Repräsentanten von Menschen. Im Blog vom Juni 2023 ‚AI & M 4.0: (Collective Intelligence)**2 – Collective Mind Agent Based Model mit GPT-4/chatGPTplus’ wird ein Team mit 7 Teammitgliedern und einer unterschiedlichen Anzahl an Stakeholdern modelliert. Den Teammitgliedern werden feste MBTI Persönlichkeitsmerkmale zugewiesen und die Stakeholder erhalten per Zufall gemäß der MBTI Verteilung in der westlichen Welt ihre Persönlichkeit. Jedem der Agenten wird per Zufall eine 3-Ebenen Ziel-Hierarchie, bestehend aus einer abstrakten Zeichenkette pro Ebene, zugewiesen. Der Collective Mind (CM) im Team und auch im Stakeholder-Umfeld ist maximal, wenn alle Teammitglieder im Team (und im Stakeholder-Umfeld) die gleiche Ziel-Hierarchie haben. Der Kommunikationsaustausch wird durch die Persönlichkeitsprofile und eine Lernrate (getrennt nach Team und Stakeholdern) bestimmt. Dieses Setting und die Definition des Collective Mind über die Ziel-Hierarchie entspricht der Theorie und Praxis im Management 4.0: Die Ziel-Hierarchien gleichen sich mit unterschiedlichen Zeitskalen im Team und im Stakeholder-Umfeld an. Die Zeitskalen hängen von der Lernrate sowie der Team-Zusammensetzung bzw. Stakeholder-Zusammensetzung ab. Damit ist es möglich, den Einfluss der Persönlichkeit auf die zeitliche Dynamik des CM zu untersuchen und optimale Team-Zusammensetzungen zu studieren. Mit der Anbindung von KI-Systemen werden (zukünftig) KI-Agenten im Agent Based Modelling verwendet werden. – Dies ist eine Entwicklung, die vor kurzem einen neuen KI-Hype ausgelöst hat. In Zukunft werden sicherlich Agenten zusätzlich mit Quantum Eigenschaften (siehe nachfolgende Modelle) ausgestattet. Voraussetzung hierfür ist eine entsprechend effiziente hybride Hardware, bestehend aus klassischer und Quantum Hardware.

Modell 2 – Eigenvektoren der CM Ähnlichkeitsmatrix Analyse: Dieses klassische Modell beruht auf der Grundidee, Ähnlichkeiten der Kommunikation in einem Team oder in einer Gruppe für die Messung des CM zu verwenden. Hierzu wird die Kommunikation mittels zweier Teile, dem gesprochene Wort und der nonverbale Kommunikation über Sentiments (Emotionen), ausgedrückt.  Zentrale Größe ist deshalb eine komplexe Ähnlichkeitsmatrix CM, die aus zwei Teilen besteht. Die Ähnlichkeitsmatrix CM = Matrix der Text-Ähnlichkeiten + i* Matrix der Sentiments-Unterschiede. Für die Ähnlichkeitsmatrix CM lassen sich Eigenvektoren und Eigenwerte berechnen. Der Eigenvektor mit dem höchsten Eigenwert wird als CM Vektor interpretiert und der dazugehörige Eigenwert gibt die relative Stärke des CM an. Die Elemente des CM Vektors repräsentieren die Beitragsstärken der einzelnen Gruppen- oder Teammitglieder zum CM. Auf dieser Basis wurde im Blog ‚AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse‘ vom Juni 2024 die Gruppendynamik einer Gesprächsrunde analysiert. Es hat sich gezeigt, dass eine Untergruppe der Gesprächsrunde bestehend aus den Teilnehmern 2,4 und 5, bzw. in der Notation des nachfolgenden Modells 3 die Gruppenmitglieder B,D,E, im Wesentlichen den Collective Mind gestalten. Es ist also möglich, Kommunikationsmuster inkl. der nonverbalen Kommunikation transparent zu machen und die Träger des CM zu identifizieren.

Modell 3 – Ising-Modell der CM Ähnlichkeitsmatrix Analyse: Dieses Modell ist eine Form eines hybriden Modells und ergänzt Modell 2: Die Ausgangsbasis ist der Realteil der Ähnlichkeitsmatrix aus Modell 2. Die Ähnlichkeitsmatrix wird als Repräsentant eines Netzwerkes verstanden: Die Stärken der Ähnlichkeiten bilden die Kanten des Netzwerkes. Dieses klassische Netzwerk kann auf ein Ising Qubit-Netzwerk mit entsprechenden Kantenstärken abgebildet werden. Die Quantum Computing Berechnung mit der d-wave Annealing Technologie ermittelt die Energielandschaft dieses Netzwerkes. Die niedrigsten Energietäler oder das niedrigste Energietal repräsentiert den energetisch günstigsten Teamzustand und ist damit identisch mit dem CM Zustand. Die Anwendung auf die Gruppendynamik aus Modell 2 ergibt, dass die Untergruppe BDE den Collective Mind repräsentiert. Modell 3 ist ohne Probleme auf große Gruppen skalierbar, was bei der klassischen Berechnung mittels Eigenwert und Eigenvektoren nicht der Fall ist. Außerdem wird der CM-Beitrag anderer Teammitglieder-Kombinationen durch ihre Einordnung auf der Energieskala sofort und einfach sichtbar. Leider konnte bisher der Imaginärteil der Ähnlichkeitsmatrix nicht verwendet werden, da damit in Gebiete vorgestoßen wird, die auch noch in der Quantenmechanik gerade erst erforscht werden. – Die vollständige Abbildung der Ähnlichkeitsmatrix auf das d-wave System ist deshalb z.Zt. (noch) nicht möglich.    

Modell 4 – Quantum Cognition der Team Kommunikation: Dieses Modell ist ein vollständiges  quantenmechanisches Modell und beruht auf exakten Quanten-Berechnungen des CM auf einem klassischen Computer. Die eins-zu-eins Übertragung auf einen Quantencomputer ist nicht möglich. Damit ist das Modell nicht skalierbar, da die Berechnungen mit steigender Anzahl an Personen exponentiell wachsen. Das Modell wurde im Blog ‚AI & QC & M 4.0: Quantum Cognition für das Team-Management oder von der Macht der Mathematik‘ vom Oktober 2024 veröffentlicht. Die Idee ist hierbei die Persönlichkeitsdimensionen des Big Five (oder MBTI) Persönlichkeitsmodells in Qubit-Zustände abzubilden. Eine eindeutige positive Präferenz für eine Persönlichkeits-Dimension wird in eine Qubit  1 umgesetzt, eine eindeutige negative Präferenz in eine Qubit 0 und eine indifferente Präferenz wird als Superposition abgebildet. Ich wende die aus der Quantenmechanik bekannte Technik der Projektionsoperatoren auf das so abgebildete Persönlichkeitsmodell an: Über einen Interaktionsoperator wird zuerst die Interaktion im Team berechnet. Hieraus entsteht eine Team-Quantenwelle für die mittels eines CM Operators die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines CM berechnet wird. Der CM Zustand wird als Zustand der quantenmechanischen Verschränkung interpretiert: Hierbei kann wahlweise danach unterschieden werden, ob alle Persönlichkeitsdimensionen verschränkt sind oder nur ein Teil der Dimensionen.
Die theoretischen Ergebnisse werden qualitativ durch viele praktische Erfahrungen gestützt: u.a hängt die Wahrscheinlichkeit ein CM auszubilden stark von der Teamzusammensetzung ab, die Reihenfolge der Interaktionen hat einen Einfluss auf die CM Dynamik, und ordnen die Teammitglied ihre Persönlichkeitspräferenzen nicht einem gemeinsamen Ziel unter, wird die Wahrscheinlichkeit der CM Ausbildung stark beschränkt. Nicht-lineare Effekte der Persönlichkeitsinteraktionen werden meines Erachtens erstaunlich gut abgebildet. Dies wirft die sehr weitreichende Frage auf, ob unsere Kognition und unsere Kommunikation zum Teil oder ganz den grundlegenden Prinzipien der Quantenmechanik unterliegen.    

Die nachfolgenden Modelle sind bisher nicht in einem Blog enthalten und werden hier erstmalig vorgestellt:

Modell 5 – Variationsmodell der Quantum Team Kommunikation: Dieses hybride Modell weist wie Modell 4 die Big Five Persönlichkeitspräferenzen Qubits zu. Diese Persönlichkeitspräferenzen dienen jedoch lediglich als Startwerte für eine Variationsrechnung. Ausgehend von den Startwerten werden mittels klassischer Variation Qubit-Superpositionen erzeugt. Ziel ist es, mittels Variation einen vollständigen verschränkten CM Zustand für eine ausgewählte Persönlichkeitsdimension (zum Beispiel die der Offenheit) zu finden. Es zeigt sich, dass ein solcher verschränkter Zustand existiert, wenn andere Persönlichkeitsdimensionen von den Startwerten abweichen. Im Beispiel-Team führt dies u.a. dazu, dass die unbestimmte Persönlichkeitspräferenz Gewissenhaftigkeit des Teammitgliedes Alice sich in eine Persönlichkeitsdimension Gewissenhaftigkeit mit geringer Präferenz wandeln muss. Dies zeigt an, dass sich ein CM oft nur dann ausbilden kann, wenn die Teammitglieder ihre persönlichen Präferenzen dem gemeinsamen Ziel oder der gemeinsamen Vision unterordnen. Mit diesem Modell ist es auch möglich, optimalere Teampräferenzen, mit denen sich ein CM leichter ausbildet, per Variation zu finden.

Modell 6 – Ising Modell der Team-Interaktion: Dieses Quantum Modell läuft auf der d-wave Hardware. Hierzu werden die Big Five Persönlichkeitspräferenzen in Qubit-Zustände umgesetzt, deren Wechselwirkungen über ein Ising-Modell erfasst werden (siehe Abbildung 1) – Jedes Teammitglied wird mittels n Qubits modelliert. Für jede der n Persönlichkeitsdimensionen ein Qubit.

Abbildung 1: Energie des Ising-Models, in dem die Qubits als Spins (magnetische Momente) si modelliert werden und deren Paar-Wechselwirkung durch Jij.

Die Qubit-Paar-Wechselwirkungen Jij stellen eine Matrix dar (siehe auch Modell 3 und dort die Verwendung einer Ähnlichkeitsmatrix). Die Einzelenergie hi und die Paar-Wechselwirkungen Jij werden leider per Intuition festgelegt. – Derzeit kenne ich keinen praktikablen Weg die Qubit Einzelenergie und die Qubit-Paar-Wechselwirkungen aus grundsätzlichen Modellen wie Modell 3 abzuleiten. Es wird zum Beispiel statt dessen angenommen, dass nur gleiche Persönlichkeitsdimensionen wechselwirken und gleiche Präferenzen das CM positiv beeinflussen und ungleiche Präferenzen das CM negativ beeinflussen. Unter Berücksichtigung dieser ‚intuitiven‘ Festlegung des Ising-Modells lassen sich Teammodelle auf ihre Eignung zur Ausbildung eines CM überprüfen.
Dieses Modell ist sehr einfach skalierbar sowohl in der Anzahl an Teammitgliedern als auch in der Aufnahme von zusätzlichen Persönlichkeitscharakteristika wie Werten oder Motiven. 

Modell 7 – Variationsmodell des QC Schaltkreis Ansatzes der Team-Kommunikation: Der sogenannte Quantum Schaltkreis Ansatz bedeutet, dass eine Kombination von Quanten-Schaltkreisen ausgewählt wird, um die Realität zu modellieren. Dieser Ansatz wird derzeit von nahezu allen QC Hardware Anbietern unterstützt.
Die Auswahl der Schaltkreise ist jedoch mehr oder weniger ambivalent. Die Auswahl ist auf keinen Fall stringent, da es nach meinem bisherigen Kenntnisstand keinen direkten Zusammenhang zwischen Schaltkreis-Ansatz und Problemstellung gibt. Der Quantum Schaltkreis Ansatz ist ein hybrides Modell, in dem ein quantenmechanisches Modell von ‚außen‘ klassisch variiert wird, bis der CM in einer bestimmten Variation erreicht ist. Diese ‚klassische‘ Variation wird durch geeignete Anpassung von Parametern in den QC Schaltkreisen erreicht. Die Anpassung erfolgt durch ML Optimierer mit oder ohne neuronale Netzwerke. Der Ansatz wird experimentell oder über eine exakte Berechnung für kleine Problemdimensionen validiert.– Diese Vorgehensweise wird meines Erachtens in (nahezu) allen QC Algorithmen verwendet, die auf Schaltkreisen beruhen und eine wissenschaftliche oder industrielle Anwendbarkeit verfolgen. In unserem Fall habe ich das Setting aus Modell 4 übernommen und den Ansatz mehrmals angepasst, um eine vollständige Verschränkung zu erreichen und dafür zu sorgen, dass der Überlapp der Wellenfunktionen aus Modell 4 und dem hiesigen Modell vollständig ist. Damit stelle ich sicher, dass der Ansatz nicht völlig beliebig ist. Der ausgewählte Schaltkreis muss mindestens ein Schaltkreiselement enthalten, das über Parameter variiert werden kann. Typisch ist die Rotation der Qubits entlang einer der drei Raum Axen. Die Rotationswinkel sind in diesem Fall die Parameter, die von außen mittels klassischer Variation verändert werden.  In unserem Modell werden die Y-Rotationswinkel von N RY-Schaltkreisen (N = Anzahl der Persönlichkeitsdimensionen*Anzahl an Teammitgliedern) variiert bis sich eine vollständige Verschränkung in den ausgewählten Persönlichkeitsdimensionen eingestellt hat.    

Abbildung 2: Beispiel Quanten-Schaltkreis für zwei Qubits, die zwei interagierende Personen oder zwei interagierende Persönlichkeitsdimensionen repräsentieren.

Ich erläutere im Folgenden den einfachen Quantenschaltkreis aus Abbildung 2, da dieser die grundlegende Idee der Quanten-Wellenfunktion in der Quantum Cognition und der Quantum Team Kommunikation gut wiedergibt.

Betrachtet man den gezeigten Quantenschaltkreis aus der Perspektive von Quantum Cognition oder von Quantum Team Kommunikation, so lässt sich der abstrakte mathematische quantenmechanische Formalismus auf eine Situation mit zwei Personen/Akteuren oder Agenten übertragen: In dem Bild steht Qubit 1 für die mentale oder kommunikative ‚Welle‘ von Person A und Qubit 2 für die von Person B. Die einzelnen quantenmechanischen Operationen können dann als kognitive oder kommunikative Prozesse interpretiert werden, bei denen Überzeugungen, Erwartungen oder Informationsinhalte von A und B miteinander in Beziehung gesetzt, transformiert und anschließend gemeinsam ausgewertet (gemessen) werden.

Ausgangszustand ∣Ψ⟩:
Zunächst gehen wir davon aus, dass ∣Ψ⟩ den anfänglichen ‚gemeinsamen kognitiven Zustand‘ von Person A und Person B darstellt. Dieser Zustand kann bereits ein bestimmtes Maß an Unsicherheit, Superposition von Meinungen oder Perspektiven enthalten, in denen sowohl A als auch B noch nicht festgelegte Standpunkte haben. Es könnte sich zum Beispiel um ein gemeinsames Thema handeln, zu dem beide Personen eine innere Haltung entwickeln, aber noch nicht klar ist, welche Resultate oder Meinungen sich herauskristallisieren.

Person A (Qubit 1) – Hadamard-Gatter (H):
Das Hadamard-Gatter auf Person A’s Qubit lässt sich als ein „Perspektivwechsel“ oder als ein Wechsel von einer klaren, eindeutigen Überzeugung zu einem Zustand interpretieren, in dem Person A’s Meinung oder Einstellung gegenüber dem Thema in einer Superposition zweier gegensätzlicher Einstellungen liegt. Vor der Anwendung des Hadamard-Gatters könnte Person A eine relativ klare Meinung gehabt haben (z. B. Zustimmung = 1 oder Ablehnung = 0). Durch die Hadamard-Operation wird Person A’s innere Haltung in eine Überlagerung gebracht, in der A gleichzeitig eine gewisse Neigung zur Zustimmung und zur Ablehnung aufweist, aber eben noch nicht determiniert ist. In der Sprache der Teamkommunikation könnte dies bedeuten, dass Person A versucht, die Thematik aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten, offen für neue Interpretationen ist oder sich von einem eindimensionalen zu einem breiteren Wahrnehmungsrahmen bewegt.

CNOT-Gatter zwischen Person A (Control) und Person B (Target):
Das CNOT-Gatter kann man als einen Prozess des kommunikativen Einflusses oder der kognitiven Kopplung interpretieren. Person A’s Zustand (nach dem Perspektivwechsel durch das H-Gatter) fungiert als eine Art ‚Steuerung‘ für Person B’s Einstellung. Ist Person A’s Haltung nach dem Hadamard und im Kontext des gemeinsamen Themas in eine Richtung, repräsentiert durch den Zustand 1, geneigt, so ändert sich daraufhin Person B’s innerer Zustand (z. B. von Zustimmung zu Ablehnung oder umgekehrt). Ist A in Richtung 0, bleibt B’s Haltung unverändert. Dieses Modell versucht, die Idee einzufangen, dass die neu gewonnene Offenheit oder Unsicherheit von Person A direkten Einfluss auf B’s innere Einstellung haben kann—etwa indem Person A gewisse Zweifel oder Ideen äußert, die Person B dazu bringen, ihren eigenen mentalen Zustand zu revidieren.

In der Teamkommunikation könnte man sagen: Durch den Denk- oder Argumentationsschritt, den Person A vollzieht (repräsentiert durch das Hadamard-Gatter), eröffnet sich ein neuer Möglichkeitsraum von Überzeugungen. Das CNOT symbolisiert dabei, dass Person B auf diese neue, komplexe Haltung von A reagiert und dadurch selbst ihren Standpunkt anpasst oder in Frage stellt. Auf diese Weise entstehen potenzielle Korrelationen zwischen den beiden mentalen Zuständen.

Messung:
Schließlich werden beide Qubits gemessen. Dies entspricht dem Moment im Teamprozess, an dem A und B ihre Meinungen äußern oder festnageln—sei es durch eine abschließende Entscheidung, ein Votum oder eine konkrete Stellungnahme. Die Messung transformiert den vorher unbestimmten, superponierten Zustand in ein klares Resultat: Beide Personen legen sich letztlich auf eine konkrete Haltung fest (0 oder 1).

Von der Warte der Quantum Cognition lässt sich die Messung als Übergang von potenziellen kognitiven Zuständen (Superpositionen von Optionen, Unsicherheiten, Überlagerungen von Bedeutungen) zu einem klaren, beobachtbaren Ergebnis deuten. Wenn A und B schließlich kommunizieren, Einigungen erzielen oder Positionen darstellen, ‚kollabiert‘ der gemeinsame kognitive Zustand in ein bestimmtes, messbares Resultat.

Fazit im Kontext von Quantum Cognition / Quantum Team Kommunikation:

  • Die Vorbereitungsbox ∣Ψ⟩ steht für den initialen kognitiven Gesamtzustand des Teams (A und B), der vielleicht eine gemischte oder unklare Haltung zu einem Thema enthält.
  • Das Hadamard-Gatter auf Person A entspricht einem Perspektivwechsel oder einer Öffnung für neue Sichtweisen.
  • Das anschließende CNOT-Gatter zeigt, wie Person A’s nun veränderte Sichtweise Person B’s mentalen Zustand beeinflusst und potenziell verschränkt oder zumindest miteinander kognitiv koppelt.
  • Die abschließende Messung repräsentiert den Moment der Festlegung, in dem aus den zuvor unbestimmten, interaktiven kognitiven Zuständen klare, beobachtbare Meinungen oder Handlungsentscheidungen abgeleitet werden.

So hilft uns Abbildung 2, den Prozess als eine Art gemeinschaftliches, quanten-ähnliches ‚Denken‘ zu verstehen, in dem Zustände nicht binär und fix sind, sondern sich durch Interaktion, Perspektivwechsel und finale Äußerungen in ein bestimmtes Ergebnis transformieren.

Zusammenfassend stelle ich fest:

Modell 1 – Agent Based Modelling erlaubt mit einfachen Mitteln das Studium von (nahezu) allen grundlegenden Team Eigenschaften. Bei Ausbau in Richtung AI und QC gibt es kaum Einschränkungen der Aussagekraft.

Modell 2 und 3 – Ähnlichkeitsmatrix hat mit Abstand die praktischste Aussagekraft hat und kann unmittelbar die Team Kommunikation in einem Hybriden Kollektiven Intelligenz Ansatz aus Mensch und Maschine aktiv unterstützen  

Modell 4 und 5 – Quantum Team Kommunikation stellen die Modelle dar, in die derzeit am wenigsten Annahmen einfließen. Es fließen nur zwei Annahme ein: Der CM Zustand wird als verschränkter Zustand verstanden und die Team-Interaktion unterliegt (auch) der Quantum Probability Theory. Diese Modelle eröffnen damit den Zugang zu einem völlig neuen Verständnis von menschlicher Kommunikation.

Modell 6 – Ising Modell ist als quantenmechanisches Modell sehr einfach, enthält jedoch (derzeit noch) die meisten Annahmen und dient damit eher zur Sondierung der Ergebnisse aus den anderen Modellen.

Modell 7 – Quanten Schaltkreise ist als quantenmechanisches Modell recht einfach. Vermittelt einerseits Metapher-ähnliche Einblicke in die quantenmechanische Interpretation der Team Kommunikation andererseits fehlt (mir derzeit) der intuitive Zugang, den die Modell 4 und 5 haben.

Die nachfolgende Tabelle 1 fasst die zentralen Modell-Charakteristika zusammen:

Modell  KategorieEinschränkungAussagekraft
1 – Agent Based Modelling der Team-InteraktionenKlassisch (hybrid, bei Ausbau mittels Quantum Cognition)Derzeit meistens noch einfache klassische AgentenGrundlegende Aussagen zur CM-Dynamik in unterschiedlichen Teams
2 – Eigenvektoren der CM Ähnlichkeitsmatrix AnalyseKlassischGeringe SkalierungFür kleine Teams: CM Stärke und Beitrag jedes Teammitglieds zum CM
3 – Ising-Modell der CM Ähnlichkeitsmatrix AnalyseHybrid (Klassisch mit Quantum Variation)–CM Stärke und Beitrag des Teammitglieds zum CM, einfache Interpretation des CM Potentials von Teams mittels einer Energielandschaft
4 – Quantum Cognition der Team KommunikationQuantum (Berechnung auf klassischem Rechner)Keine SkalierungFür kleine Teams: Erstaunliche qualitative Übereinstimmung bzgl. Teamdynamik zwischen Theorie und Erfahrung
5 – Variationsmodell der Quantum Team Kommunikation (basierend auf Modell 4)Hybrid mit klassischer Variation (Berechnung auf klassischem Rechner)Keine SkalierungFür kleine Teams: Aussage zu ‚optimalen‘ Teams und Einblick in die Anpassungs-notwendigkeiten der Team-Persönlichkeiten  
6 – Ising Modell der Team-InteraktionQuantumMappen auf Ising-Modell mit intuitiven Annahmen aus den Modellen 4 und 5Aussagen zu optimalen Teams, ähnlich wie Modell 5, jedoch unter Berücksichtigung der Einschränkungen
7 – Variationsmodell des QC Schaltkreis Ansatzes der Team-KommunikationHybrid mit klassischer VariationMappen auf QC-Schaltkreise‚Metaphorische‘ Erklärung einer Quantum Cognition bzw. Quantum Team Communication auf der Basis von einzelnen Schaltkreisen, Auffinden optimaler Teams
Tabelle 1: Übersicht der Modell-Charakteristika der sieben Modelle

AI & M 4.0: ‘Welt am Draht‘ oder Hybrid Collective Intelligence mit dem GPT-Multi-Agenten-System crewAI

Im Oktober 1973 zeigt das ARD den Zweiteiler ‚Welt am Draht‘ von Rainer Werner Fassbinder [1]. – Ein Film, der mich damals gleicher Maßen faszinierte wie auch beklemmend wirkte: Er behandelte die Frage nach unserem Sein und kam zu dem Schluss, das wir Menschen, die künstliche Welten über Simulationen erschaffen können, selbst eine Computersimulation sind.

Mit den heutigen Systemen generativer künstlicher Intelligenz (GPT-Systemen) stehen wir genau an dieser Schwelle solche Simulationen erzeugen zu können. Die GPT-Systeme liefern die kognitive Intelligenz und vielleicht irgendwann künstliches Bewusstsein. Mit Multi-Agent-Systemen, die GPT-Systeme einbinden, lassen sich künstliche Agenten Populationen erschaffen.

Abbildung 1: Welt am Draht – Selbstorganisierte Multi-Agent-Systeme lassen die Grenze zwischen biologischer Realität und simulierter Realität verschwinden. D.i. eine Collage aus zwei Bildern: rechte Seite generiert von chatGPTplus/DALL.E mit dem obigen Blog-Text als Prompt, linke Seite generiert von myGini/DALL.E; myGini hat den Prompt in mehreren Iterationen selbst angepasst und um das Konzept der Selbstorganisation erweitert.

In verschiedenen Blog-Beiträgen des letzten Jahres habe ich das Potential von Agent Based Modeling (ABM) behandelt: Diese Blog-Beiträge diskutieren die Anbindung unserer ‚realen‘ Welt an die virtuelle AI Welt, das Sichtbarmachen emergenter Struktur in sozialen Systemen mittels ABM und die Möglichkeit von Simulationen à la ‚Welt am Draht‘.
Seit Ende 2023/Anfang 2024 ist das open source Multi-Agent-System crewAI verfügbar [2]. Es wurde von João Moura [3] kreiert. Das Framework crewAI stellt Agenten, Tasks, einen Prozess und eine Crew bzw. eine Gruppe oder Team als Python-Klassen zur Verfügung. Die Agenten erhalten ihre Intelligenz von GPT-Systemen wie chatGPT. Der Prozess wird über das Large Language Model (LLM)-Prozessmanagement Werkzeug LangChain bereitgestellt [4]. – crewAI ist also ein Multi-Agent System, in dem die Agenten die Intelligenz generativer AI Systeme haben. Seit der Einführung von crewAI ist eine große Anzahl an Applikationsbeispielen entstanden. – Hier nur ein Auszug [2], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13]: Die Struktur dieser Beispiele ist sehr ähnlich: Agent A führt eine Task durch, und übergibt das Resultat an Agent B, der die Resultate von A in einer zweiten Task bearbeitet und an einen nachfolgenden Agenten weitergibt, usw.. Z.B. extrahiert Agent A bestimmte Information aus dem Internet, gibt diese Information an Agent B weiter, der in der übergegebenen Information nach bestimmten Themen sucht, usw..
Die Entwicklung von crewAI ist noch sehr im Fluss, so dass die Dokumentation unter [2] nicht immer aktuell ist, jedoch gibt es eine discord community, die einem schnell mit Rat und Tat zur Seite steht [14]. Unter chatGPTplus gibt es inzwischen verschiedene GPTapps, die helfen ein crewAI Python Programm zu erstellen. – Bezüglich der Thematik GPTapps, siehe man meinen Blog-Beitrag zur Erstellung der GPTapp Management 4.0 Coach myGini.
Ich habe die GPTapp CrewAI Assistant von João Moura benutzt, um Code zu erzeugen.- Auch hier ist es so, dass man sich auf den CrewAI Assistant nicht bedingungslos verlassen sollte, denn er erzeugt keinen fehlerfreien Code. – Jedoch mit etwas Python Erfahrung und gutem iterativen Prompting, wie ich es im letzten Bog-Beitrag beschrieben habe, kommt man den Problemen recht schnell auf die Spur.
Angeregt durch den MDR-Beitrag ‚Better than humans‘, in dem chatGPT auf seine Fähigkeit als Coach und Gesprächspartner für Menschen mit erstaunlich guten Ergebnissen getestet wurde [15], will ich ein crewAI Beispiel erstellen, in dem ein AI-Coach ‚Agile Management 4.0 Experte‘ einen AI-Coachee ‚Scrum Master‘ coached.
Hierzu habe ich chatGPTplus über die entsprechende openai API Plattform [16] an die crewAI Agenten angebunden. Die API Plattform hat einen von der chatGPTplus Prompting Umgebung unabhängigen Zugang. Leider kann ich deshalb auch nicht die von mir erstellte GPTapp myGini als Management 4.0 Coach benutzen, sondern muss mit den Möglichkeiten von chatGPTplus auskommen. – Derzeit kann man (noch) nicht auf GPTapp’s zugreifen.
Im Folgenden ist der Python-Code, den ich mit dem CrewAI Asssitant erzeugt habe, zu sehen. – Der Code ist sehr gut lesbar, auch ohne Python Kenntnisse, deshalb gebe ich ihn hier, bis auf die Colab Systemeinstellungen, vollständig wieder:

*******Code Beginn******
Agent: Coach

coach = Agent(
role=’Agile Management 4.0 Expert‘,
goal=“““Guide the coachee through a series of communication feedback loops to address team performance issues effectively.“““,
backstory=“““As an expert in Agile Management 4.0, your approach is deeply influenced by your Big Five personality traits: High Openness and Introversion, High Agreeableness, Low Conscientiousness, and Low Neuroticism. This makes you exceptionally open to new experiences and ideas, highly sociable, empathetic, flexible, and stress-resistant. You use these traits to encourage innovative problem-solving and to build strong, collaborative relationships with your coachee. You try to find out which Big Five temperament your coachee has by forming hypotheses by assigning the coachee’s answers to a Big Five dimension and assigning a probability to them. You adapt your questions and suggested solutions to your actual hypotheses. – Over time, your hypotheses about the coachee’s temperament becomes more and more accurate. Your coaching style is to lead by asking questions, more than by proposing solutions. You deal with one topic per communication feedback cycle. – A topic can be for example, that the coachee may report a problem.- A communication feedback cycle contains one statement or question for both coach and coachee. – This means that you only ask one question or suggest one solution per communication feedback cycle.“““,
verbose=1,
memory=True
)

Agent: Coachee

coachee = Agent(
role=’Scrum Master‘,
goal=“““Implement solutions based on the coach’s feedback and report on progress to receive further guidance.“““,
backstory=“““As a Scrum Master, you’re facing challenges with your team’s performance. Your interaction with your coach, will be influenced by your personality traits. – Your approach is deeply influenced by your Big Five personality traits: Medium Openness and Extraversion, Low Agreeableness, High Conscientiousness, and Medium Neuroticism. You act according to the Big Five temperament indicated here but you don’t tell your Big Five temperament, only in the case that your coach is asking.“““,
verbose=1,
memory=True
)

Aufgaben definieren

tasks = []

Aufgabe 1: Beschreibung der Herausforderungen durch den Coachee

tasks.append(Task(
description=“““Describe the specific challenges your Scrum team is facing, choose one issue from your experience. Provide detailed descriptions of these issue.“““,
agent=coachee,
expected_output=“Eine detaillierte Beschreibung eines spezifischen Problems, mit dem das Scrum-Team konfrontiert ist.“
))

Aufgabe 2: Erstes Feedback des Coaches und Aktionsplan

tasks.append(Task(
description=“““Based on the coach description, provide initial feedback and an actionable plan addressing the described challenges. Your feedback should leverage your Agile Management expertise and your personality traits to propose innovative and effective solutions.“““,
agent=coach,
expected_output=“Anfangsfeedback und ein umsetzbarer Plan, der auf den beschriebenen Herausforderungen basiert.“
))

Feedbackschleifen

for i in range(1, 2): # Anzahl Feedbackschleifen
Coachee implementiert Lösungen und berichtet über Fortschritte

tasks.append(Task(
description=f’Implement the solutions suggested by the coach and report on the progress and any new challenges that have arisen. This is feedback loop {i}.‘,
agent=coachee,
expected_output=f’Bericht über die Umsetzung der vorgeschlagenen Lösungen und Fortschritte nach Feedbackschleife {i}.‘
))

Coach bietet weiteres Feedback und Anpassungen

tasks.append(Task(
description=f’Based on the Coachee progress report and any new challenges, provide further feedback and adjustments to the action plan. Leverage your personality traits to inspire creative solutions and maintain a positive collaborative coaching relationship. This is feedback loop {i}, aiming to refine strategies and encourage continuous improvement.‘,
agent=coach,
expected_output=f’Weiteres Feedback und Anpassungen des Aktionsplans nach Feedbackschleife {i}.‘
))

Crew und Prozess initialisieren

crew = Crew(
agents=[coachee, coach],
tasks=tasks,
verbose=1,
process=Process.sequential
)

Arbeitsablauf starten

result = crew.kickoff()

****** Code Ende******

Der Code beschreibt eine Kommunikation zwischen Coach und Coachee mit einem Gesprächsauftakt und zwei Kommunikationsschleifen (siehe den Code: Anzahl Feedbackschleifen ist 2). – Mehr Schleifen ist nicht mehr überschau und kostet zu viel Rechenzeit und damit Geld, das man zusätzlich zum Prompting chatGPTplus Zugang zu bezahlen hat.
Sieht man einmal von dem Kommunikationsprozess, dargestellt über die Feedbackschleifen, ab, so ist der Code nichts anderes als Prompting. – Die Agenten und die Aufgaben werden über Prompting definiert. Wie bei gutem Prompting auch, versetzt man ChatGPTplus in eine Rolle, gibt ein Ziel an, beschreibt den Kontext und definiert die Aufgabe. crewAI stellt die verschiedenen Hüllen über Python-Klassen zur Verfügung, die mit einer chatGPTplus Prompting Ausprägung gefüllt werden. – Hier noch eine Anmerkung zu den GPTapps wie myGini: myGini wurde auf eine nahezu identische Weise über Prompting definiert. myGini ist also auch ein Agent. – Könnte ich myGini verwenden, ließen sich Ketten von Agenten mit immer spezifischeren Eigenschaften erstellen. – Dies wird sicherlich in absehbarer Zeit möglich sein. chatGPTplus stellt dann in dieser ‚Welt am Draht‘ das ‚höchste Wesen‘ dar. – Faszinierend und beklemmend zugleich!
Die Ausgabe der crewAI-Kommunikation ist derzeit nicht wirklich gut zu verstehen. Es werden, nicht gut nachvollziehbar, vorbereitende ‚Gedanken‘ und Handlungsergebnisse der AI-Systeme mit Kommunikationsaktivitäten zwischen Coach und Coachee ausgegeben. – Aus diesem Grunde habe ich die Ausgabe etwas strukturiert, um den Ablauf verständlicher zu machen. – Meine Hinweise sind fett unterlegt. Hier ein Auszug der crewAI-Ausgabe, die meines Erachtens einer menschlichen Kommunikation recht gut nahe kommt:

****** Ausgabe crewAI Beginn******

Auftakt der Kommunikation, der Scrum Master wird eingestimmt:
Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

The first step is to identify the challenges that my Scrum team is facing. Given my low agreeableness, I tend to be critical and not easily swayed by others‘ opinions. This can be helpful in identifying issues that others may not see or may be unwilling to acknowledge. On the other hand, my high conscientiousness means I’m organized and detail-oriented, which should help me in describing a specific problem in detail.

Action:
Ask question to co-worker Coach

Action Input:
{
„coworker“: „Agile Management 4.0 Expert“,
„question“: „What are some of the common challenges that Scrum teams face that could be affecting our team’s performance?“,
„context“: „We are currently experiencing issues with our team’s performance. I am trying to identify a specific problem that we are facing so that we can address it. Given your expertise in Agile Management, I believe you could provide valuable insight into this matter.“
}

Der Coach erhält die Frage mit dem Kontext und sucht über chatGPTplus nach Antworten – Die chatGPTplus Antworten werden für den Agenten Coach gelistet und dieser nimmt sie als ‚Gedanken‘ auf und antwortet als Coach:

Based on the context and my expertise in Agile Management 4.0, there are several common challenges that Scrum teams may face that could be affecting our team’s performance.

Final Answer: Some of the common challenges that Scrum teams face include:

  1. Lack of Clear Communication: This is a major issue in many Scrum teams. If team members are not communicating effectively, misunderstandings can occur, leading to mistakes and delays in the project.
  2. Insufficient Understanding of Scrum: If all team members do not fully understand the principles and practices of Scrum, it can affect how they carry out their tasks and interact with each other.
  3. Poor Product Backlog Management: A poorly managed product backlog can lead to confusion, wasted effort, and a lack of focus. It is crucial that the product backlog is effectively managed and that items are prioritized correctly.
  4. Failure to Adapt: Scrum is all about adaptability. If the team is resistant to change or does not adapt to changes quickly, it can affect the project’s progress and overall performance.
  5. Inadequate Definition of Done: If the team does not have a clear and shared understanding of what „done“ means for each task, it can lead to inconsistencies and issues with product quality.
  6. Lack of Trust: If team members do not trust each other or the Scrum process, it can lead to problems with collaboration and overall team performance.

Identifying and addressing these issues can be a significant step towards improving our team’s performance. We might need to provide more training, improve our communication practices, or make adjustments to our Scrum processes.

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Given the expert’s feedback, I realize our team is struggling with clear communication. Misunderstandings have been leading to mistakes and delays in our project. As a Scrum Master with a medium level of Neuroticism, I am sensitive to potential problems and it’s clear this is one we have to tackle. I must devise a plan to improve communication within our team.

Action:
Delegate work to co-worker Coach

Action Input:
{
„coworker“: „Agile Management 4.0 Expert“,
„task“: „Develop a clear and effective communication strategy for our Scrum team“,
„context“: „Based on our previous conversation, it was identified that one of the major challenges our team is facing is a lack of clear communication. This has led to misunderstandings, mistakes, and delays in our project. I would like you to develop a clear and effective communication strategy for our Scrum team to mitigate these issues. This strategy should outline clear communication channels, set expectations for regular updates and feedback, and provide guidelines for conflict resolution. Please provide a detailed plan that we can implement immediately to start improving our team’s communication.“
}

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Considering my Big Five personality traits, my approach will be to foster openness, empathy, and collaboration while addressing this challenge. I will prioritize creating a safe environment for open communication, encouraging each team member to share their ideas and concerns. I will also focus on creating a flexible plan that can be adjusted as needed to ensure its effectiveness. Let’s start by identifying potential communication channels, setting expectations, and establishing guidelines for conflict resolution.

ChatGPTplus liefert die möglichen Antworten, die dann vom Coach ausgegeben werden:

An effective communication strategy for our Scrum team could encompass the following elements:

  1. Communication Channels: Establish primary and secondary communication channels for different types of interaction. For instance, use email for non-urgent, formal communications and a platform like Slack for real-time, informal discussions. Virtual meeting tools like Zoom can be used for daily scrum meetings, sprint planning, reviews, and retrospectives.
  2. Regular Updates and Feedback: Implement a rhythm of communication that provides regular updates and feedback. This can be achieved through daily stand-ups where each team member discusses what they did yesterday, what they plan on doing today, and any blockers they are facing. Weekly or bi-weekly sprint reviews and retrospectives can be used to discuss what went well and what can be improved.
  3. Conflict Resolution: Establish clear guidelines for conflict resolution. Encourage team members to address conflicts directly and promptly, with a focus on the issue at hand rather than personal attacks. If a resolution cannot be reached between the parties involved, involve a neutral third party to mediate.
  4. Openness and Transparency: Foster an environment where team members feel safe to express their ideas, concerns, and mistakes. This can be done by encouraging open discussions, acknowledging and appreciating each member’s contributions, and treating mistakes as opportunities for learning rather than failures.
  5. Training and Support: Provide training and support to team members to ensure they are comfortable with the communication tools and processes. This includes technical support for using the communication platforms as well as guidance on effective communication practices.
  6. Continuous Improvement: Regularly review and adjust the communication strategy to ensure its effectiveness. This can be done through feedback from team members and by monitoring communication-related metrics such as the number and length of meetings, email threads, and messages exchanged.

This strategy should help improve clarity in communication, reduce misunderstandings, and increase overall team efficiency.

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

The expert’s communication strategy provides a solid foundation for addressing our team’s communication problems. As a Scrum Master, it’s my responsibility to implement this strategy and make sure it’s effective. My high conscientiousness will be useful in diligently following up on these tasks and making sure they’re executed properly. I now have a detailed understanding of the communication problem our Scrum team is facing and a solid plan for addressing it.

Der Scrum Master wiederholt die Ratschläge und nimmt sie als Aufgaben mit, in dem er jedes Mal für die sechs Ratschläge formuliert „We will….“ und gibt eine abschließende Versicherung ab:

By implementing this strategy, we aim to improve clarity in communication, reduce misunderstandings, and increase our team’s overall efficiency.

Hier erfolgt eine Umsetzung der Ratschläge durch den Scrum Master und man trifft sich wieder…

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Given the described challenges, it seems the team is already on a good path with their comprehensive communication strategy. The proposed measures cover key aspects of effective communication, such as clear communication channels, regular updates, conflict resolution, and openness. However, to ensure the plan’s effectiveness, it’s essential to monitor its implementation and continuously adapt it based on the team’s needs. My personality traits of high openness and agreeableness will be beneficial in understanding and empathizing with the team’s communication challenges. Low conscientiousness will allow me to be flexible and adaptable in finding solutions, while low neuroticism will help me stay calm and composed even in the face of conflicts or issues.

Action: Ask question to co-worker Coachee

Action Input:
{
„coworker“: „Scrum Master“,
„question“: „Could you share more details about the specific communication issues the team has been facing? And how are the team members responding to the newly proposed communication strategy?“, „context“: „The team has been facing challenges related to clear communication, causing mistakes and delays in the project. A comprehensive communication strategy has been proposed, including clear communication channels, regular updates, conflict resolution, openness, and continuous improvement. I am trying to understand the specific issues and the team’s response to the new strategy to provide an effective solution.“
}

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

As a Scrum Master, I understand the importance of clear communication and its impact on the team’s performance. The main issue we’ve been facing is a lack of clarity and understanding during our discussions, leading to misunderstandings, mistakes, and consequently, delays in the project. This is primarily due to the absence of clear communication channels and a structured way of sharing updates.

Additionally, conflicts arising from these issues were not effectively addressed, resulting in unresolved tensions within the team that further impeded our progress. The team’s response to these issues was a mixture of frustration and confusion, affecting both their individual performance and the overall team dynamics.

As for the response to the newly proposed communication strategy, the initial reaction has been positive overall. The team appreciates the clarity provided by the defined communication channels, regular updates, and the structured approach to conflict resolution. However, it’s a significant change from our previous way of working, and some team members are still adjusting to it.

There is a noticeable improvement in our discussions and an increase in the overall understanding of the tasks at hand. However, we’re still in the initial stages of implementing the new strategy, and therefore, continuous monitoring and tweaks may be necessary based on the team’s feedback and the effectiveness of the strategy in resolving our issues.

Scrum Master Final Answer:

The team’s primary communication issue has been a lack of clarity and understanding, leading to mistakes and project delays. This was due to undefined communication channels and an unstructured way of sharing updates, coupled with ineffective conflict resolution. The team’s response to these issues was a combination of frustration and confusion.

As for the newly proposed communication strategy, the initial response has been largely positive. The team appreciates the clear channels, regular updates, and structured conflict resolution. But it’s a significant shift from our previous methodology, and some team members are still acclimating.

Though we’ve seen improvements in our discussions and understanding of tasks, the strategy is still in its early stages, and continuous monitoring and adjustments may be necessary based on the team’s feedback and the strategy’s effectiveness.

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):
From the Scrum Master’s response, it’s evident that the team had difficulties due to unclear communication channels and unstructured updates. The new strategy has been positively received, but some members are still adjusting. There are indications of improvements, but continuous monitoring and adjustments are necessary. To ensure that the strategy is effectively implemented, I will suggest an action plan that includes regular check-ins and feedback sessions, training for team members who are struggling with the new communication tools, and a process for continuous improvement based on feedback and metrics.

Action: Delegate work to co-worker Coachee
Action Input:
{
„coworker“: „Scrum Master“,
„task“: „Implement the following action plan to ensure the effectiveness of the new communication strategy: 1. Organize regular check-ins with team members to get their feedback on the new communication processes and methods. These can take place during the daily stand-ups or separately. 2. Provide training and support for team members who are struggling with the new communication tools. This could be in the form of one-on-one sessions or group workshops. 3. Establish a process for continuous improvement based on feedback and metrics. This could involve weekly or bi-weekly reviews of the communication-related metrics and making necessary adjustments to the strategy.“,
„context“: „The team has implemented a new communication strategy to address previous issues with clarity and understanding. The initial response has been positive, but some team members are still adjusting. The aim is to ensure the effective implementation of the strategy and its continuous improvement based on feedback and metrics.“
}

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung)
Given my conscientiousness, I understand the importance of following through on the action plan to ensure the effectiveness of the new communication strategy. I also recognize the necessity of adapting to feedback and modifying the plan accordingly, thanks to my medium level of openness.

However, my low agreeableness implies that I will not simply go along with the coach’s suggestions without critical evaluation. On the other hand, with my medium level of neuroticism, I am quite sensitive to the team’s reactions. Therefore, I will pay close attention to their feedback and emotional responses to the new communication processes and methods. Additionally, my medium extraversion will help me in engaging with the team members during regular check-ins and in providing them the necessary support and training.

Final Answer Coachee:
To ensure the effectiveness of our new communication strategy, I will first organize regular check-ins with all team members. These can be integrated into our daily stand-ups or scheduled separately, depending on what suits best for the team. This will enable us to gather their feedback on the new communication processes and methods.

Secondly, I will provide training and support for those who are struggling with the new communication tools. This could be either one-on-one sessions or group workshops, depending on the need and preference of the team members.

Lastly, I will establish a process for continuous improvement based on the feedback received and the metrics we have. We can have weekly or bi-weekly reviews of the communication-related metrics and adjust our strategy accordingly.

Remember, the ultimate goal here is to enhance the clarity and understanding within the team. So, your constructive feedback is highly appreciated and crucial for the continuous improvement of our communication strategy.………..

****** Ausgabe crewAI Ende******

Hier beende ich die Ausgabe wegen des großen Umfanges; die Kommunikation von Coach und Coachee geht noch einige Seiten weiter bis innerhalb der zwei Feedbackschleifen alle Vorschläge des Coach’s behandelt worden sind.

An diesem crewAI Beispiel kann man sehen, dass diese einfache Simulation einer Coach-Coachee Kommunikation erstaunlich realistisch ist. – Auch wenn man zugestehen muss, dass die Kommunikation in diesem Fall eher einer Beratung entspricht als einem Coaching Prozess.
Mit mehr Aufwand und know-how konnte in [17] gezeigt werden, dass sich eine künstliche Dorf-Welt von 25 Agenten erschaffen lässt. Menschen haben später die Kommunikation dieser 25 Agenten bewertet und kommen zu dem Schluss, dass deren Kommunikation kaum noch von der menschlichen Kommunikation zu unterscheiden ist.

In [18] haben wir verschiedene AI-Technologien im Kontext des IPMA Projektmanagement Frameworks ICB 4.0 beleuchtet, u.a. auch den (zukünftigen) Einsatz von Agent Based Modeling zur Unterstützung der Projektarbeit bzw. des Projektmanagements. Mit dem crewAI Framework ist der Einsatz von GPT basierten Multi-Agenten-Systemen in greifbare Realität gerückt. Selbst die Integration menschlicher Agenten in ein ABM System ist keine technologische Hürde mehr [17].

Die Welt am Draht emergiert!

[1] Wikipedia (2024) Welt am Draht, https://de.wikipedia.org/wiki/Welt_am_Draht, zugegriffen am 17.03.2024
[2] crewAI (2024) https://www.crewai.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[3] João Moura (2024) https://twitter.com/joaomdmoura oder https://www.linkedin.com/in/joaomdmoura/
[4] LangChain (2024) https://www.langchain.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[5] Reid Thomas (2024) crewAI — Is this the Autogen killer?, https://levelup.gitconnected.com/crewai-is-this-the-autogen-killer-2014b89da374
[6] Dwivedi Priya (2024) The AI Symphony: Testing CrewAI’s Multi-Agent System for complex apps, https://generativeai.pub/the-ai-symphony-testing-crewais-multi-agent-system-for-complex-apps-b377d4f5e6b8
[7] Beerten Toon (2024) Powerful Collaboration of AI Agents with CrewAI, https://medium.com/towards-data-science/powerful-collaboration-of-ai-agents-with-crewai-17f84378430b
[8] Money Tent (2024) How I Made AI Assistants Do My Work For Me — CrewAI!, https://medium.com/@moneytent/how-i-made-ai-assistants-do-my-work-for-me-crewai-d3a0426708eb —-Thinking Fast and Slow
[9] Akim Maya (2024) CrewAI: A Team of AI Agents that Work Together for You,https://medium.com/@mayaakim/crewai-a-team-of-ai-agents-that-work-together-for-you-4cc9d24e0857 —-Thinking Fast and Slow
[10] Datadrifters (2024) CrewAI in Action: Building and Orchestrating Your AI Dream Team, https://medium.com/generative-ai/crewai-in-action-building-and-orchestrating-your-ai-dream-team-21725efcad3b
[11] Huang Yeyu (2024) For a Multi-Agent Framework, CrewAI has its Advantages Compared to AutoGen, https://medium.com/gitconnected/for-a-multi-agent-framework-crewai-has-its-advantages-compared-to-autogen-a1df3ff66ed3
[12] Dalie Gao (2024) CrewAi + Solar/Hermes + Langchain + Ollama = Super Ai Agent, https://medium.com/ai-in-plain-english/crewai-solor-hermes-langchain-ollama-super-ai-agent-0ee348404428
[13] Wijaya Cornellius Yudha (2024) Performing Data Science Tasks with LLM-Based Agents CrewAI, https://medium.com/towards-artificial-intelligence/performing-data-science-tasks-with-llm-based-agents-crewai-71f8eadb0a6d
[14] discord (2024) https://discord.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[15] MDR (2023) Better than human – Leben mit KI, https://www.ardmediathek.de/video/ard-wissen/better-than-human-leben-mit-ki/das-erste/Y3JpZDovL21kci5kZS9zZW5kdW5nLzI4MjA0MS8yMDIzMTIyOTA2MDAvbWRycGx1cy1zZW5kdW5nLTc4NzI
[16] openai API Platform (2024) https://platform.openai.com/
[17] Park J S et. al. (2023) Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior, arXiv:2304.03442v1 [cs.HC] 7 Apr 2023
[18] Oswald A, Flore A, Lang R und Nuhn H (2024) Collective Intelligence von KI und Mensch in der Projektarbeit – Ein Rahmenwerk auf der Basis von ICB 4.0 und Management 4.0, in Bernert C, Scheurer S und Wehnes H (Hrsg.), KI in der Projektwirtschaft – Was verändert sich durch KI im Projektmanagement?, GPM Trend, GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V., UVK Verlag, München

AI & M 4.0: (Collective Intelligence)**2 – Ergänzungen erstellt mit dem Code Interpreter von GPT-4/chatGPTplus!

Dieser Blog-Beitrag ergänzt den vorherigen Beitrag zum Collective Mind Agent Based Model (CM ABM). Ich benutze den vor ein paar Tagen in der beta Version veröffentlichten Code Interpreter von chatGPTplus. Der Code Interpreter ist ein Plugin von chatGPTplus. Er lässt sich in den chatGPTplus Einstellungen vom Anwender aktivieren.

Ich möchte zwei Fragen beantworten:

Kann der Code Interpreter den von mir, mit Hilfe von chatGPTplus, erstellten CM ABM Python Code ausführen?

Welche statistischen oder ML-Auswertungen kann ich mittels des Code Interpreters vornehmen?

Zur ersten Frage:

Leider kann man den Code nicht ausführen lassen. chatGPTplus liefert auch gleich die Antwort, warum dies nicht möglich ist: Diverse verwendete ML-Bibliotheken und MESA Python in dem CM ABM Code sind (noch) nicht in dem Code Interpreter integriert.

Zur zweiten Frage:

Mittels chatGPTplus habe ich den bisherigen Code um einen csv-Export der relevanten MES-Python Daten erweitert. Der CM ABM Code mit 7 Teammitgliedern und ohne Stakeholder wurde für 100 Zeitschritte ausgeführt. – Die so erstellte csv-Datei  lässt sich problemlos im Code Interpreter importieren. Auf Wunsch zeigt chatGTPplus den hinterlegten Python-Code, den man natürlich auch wieder kopieren kann.

Der Inhalt der csv-Datei wird automatisch als Tabelle und als Graphiken angezeigt. Die Graphiken lassen sich problemlos per rechtem Mausklick kopieren:

 

Abbildung 1: CM ABM Ergebnisse nach 100 Zeitschritten, dargestellt vom chatGPTplus Code Interpreter.

ChatGPTplus liefert auch direkt Erläuterungen mit:

  1. Collective Mind Similarity over Time: This plot represents the similarity metric of the collective mind of the team members over time. It appears that the similarity increases over time, which may indicate that the team members are becoming more aligned in their goals.
  2. Team Performance over Time: This plot represents the performance of the team over time. Similar to the similarity metric, the performance also seems to increase over time, possibly indicating that the team’s performance improves as the members become more aligned.

ChatGPTplus verfällt zwischendurch immer mal wieder ins Englische, obwohl ich in Deutsch mit dem System kommuniziere. Diese Beschreibung kann einem den Eindruck von ‚Verständnis‘ aufdrängen: In jedem Fall ist nicht zu leugnen, dass chatGPTPlus meine bisherige Kommunikation zur CM ABM Erstellung kennt. – Ob ein Deep Learning vorliegt kann ich natürlich nicht beantworten.

Ich habe nach einfachen statistischen Auswertungen gefragt: Dem Glätten der Kurven, der Standardabweichung und dem entsprechenden Zeichnen von Graphen:

 

Abbildung 2: Geglättete CM ABM Ergebnisse nach 100 Zeitschritten mit Standardabweichung, berechnet und dargestellt vom chatGPTplus Code Interpreter.

Auf die Frage nach weiteren statistischen Auswertungen wurde mir die Korrelationsanalyse (zwischen Collective Mind Similarity und Collective Mind Teamperformance), die Analyse der Volatilität und die Anomalieerkennung angeboten. Die Korrelationsanalyse liefert wie erwartet eine Korrelation von 0,995, da die Teamperformance direkt aus der Similarity berechnet wurde. Die Analyse der Volatilität ergab eine zusätzliche graphische Darstellung der Volatilität über den Zeitschritten und die Anomalieerkennung mittels Z-Score ergab keine Anomalien. – Immer begleitet von Erläuterungen und der Möglichkeit den verwendeten Code zu kopieren.

Im Zusammenhang mit der Anomalieerkennung habe ich nach weiteren Analysemöglichkeiten gefragt. chatGPTplus verweist auf die ML-Algorithmen Isolation Forest, One-class SVM, local Outlier Factor und Autoencoder.

Ich bitte um die Durchführung von One-class SVM. chatGPTplus ‚bedauert‘, dass diese Analyse nicht möglich ist, da diese ML-Algorithmen wegen fehlender ML-Bibliotheken nicht ausführbar sind. – Liefert aber den notwendigen Python Code, den man wieder kopieren kann, um ihn z.B. in Colab ablaufen zu lassen.

Alles in allem eine beeindruckende Leistung, wobei mich die Beratung zu den verschiedenen Algorithmen noch fast mehr beeindruckt, als die Ausführung und die graphische Repräsentation der Ergebnisse diverser statistischer Algorithmen.   

AI & M 4.0: (Collective Intelligence)**2 – Collective Mind Agent Based Model mit GPT-4/chatGPTplus erstellt!

In diesem Blog-Beitrag beschreibe ich meine weiteren Erfahrungen zur Modellierung und Programmierung eines Collective Mind Agent Based Models (CM ABM). 

Anders als beim Blog-Beitrag vom Februar 2023 benutze ich als ‚Erweiterung‘ meiner kognitiven Fähigkeiten chatGPTplus, also die Bezahlversion von chatGPT auf der Basis von GPT-4. Außerdem soll dieses Mal ein dynamisches ABM entwickelt werden, das auf MESA Python beruht und die zeitliche Entwicklung eines Team Collective Mind‘s modelliert.

Der Titel (Collective Intelligence)**2, also Collective Intelligence zum Quadrat, weist  daraufhin, dass es in diesem Beitrag in mehrfacher Hinsicht um Collective Intelligence geht: Ich benutze zum einen unserer aller Collective Intelligence, die in GPT-4 trainiert vorliegt und zum anderen die hybride Collective Intelligence von GPT-4 und mir. Außerdem ist ein CM ABM ein Team Collective Intelligence Modell.

Vor zwei Wochen habe ich mit der Entwicklung des CM ABM begonnen, indem ich chatGPTplus eine Aufgabenstellung als Prompt eingab. Diese anspruchsvolle Aufgabenstellung ist weiter unten im Anhang dieses Beitrages zu finden. Meine Erwartung war nicht, dass chatGPTplus diese Aufgabenstellung sofort ohne Kommunikation mit mir umsetzen kann. Jedoch ist meine Erfahrung zur ‚Erweiterung‘ meiner kognitiven Fähigkeiten durch chatGPTplus derart positiv, dass diese Collective Intelligence Erfahrung, bestehend aus AI und Mensch, mehr als nur einmal bei mir Gänsehaut erzeugte. – Der Zuwachs an Geschwindigkeit sowie wissenschaftlicher Kreativität und Python Kompetenz liegt deutlich näher am Faktor 100 als am Faktor 2!

Ich fasse meine Collective Intelligence Erfahrungen mit chatGPTplus zusammen:

  • ChatGPTplus hat die unten stehende Aufgabenstellung mit ersten Ideen zur Ziel-Hierarchie und deren Ähnlichkeitsvermessung umgesetzt. Es fehlten lediglich vollständig die Projekttypisierung und die Stakeholder. – Eine Einbettung von chatGPTplus in die Agentenlogik habe ich nachträglich gestrichen, da dies zu kompliziert für mich wurde.
  • Zur Verfeinerung und Verbesserung der Aufgabenstellung war es notwendig, im Dialog mit chatGPTplus das Python-Programm weiter zu entwickeln. Die Kommunikation mit chatGPTplus entspricht hierbei der Kommunikation mit einem hochintelligenten Experten: Die chatGPTplus Expertise in den Bereichen Python, Mathematik und spezifischer Modellierungskompetenz übersteigt meine bei weitem. Hierbei habe ich die Erfahrung gemacht, dass die Verwendung von Ratgebern à la ‚Wie gestalte ich die chatGPT Prompteingabe optimal?‘ für mich keinen Sinn macht. – Meines Erachtens genügt es, die Prompts so zu erstellen, dass ein menschlicher Experte:inn sie nachvollziehen kann. – Dies genügt, um eine gelungene Kommunikation mit super Ergebnissen zu erhalten!
  • Auf der Basis der Kommunikation habe ich von chatGPTplus Pythoncode erstellen lassen. Dieser Code wurde in einer Colab-Umgebung laufen gelassen. Manchmal enthielt dieser Code einen Fehler, manchmal habe ich einen Fehler eingebaut, da ich noch Veränderungen am Code vorgenommen habe. Die Rückmeldung des vollständigen Fehlers als Prompt hat immer zum direkten Auffinden des Fehlers durch chatGPTplus geführt.
  • Die Analyse der Ergebnis-Daten zeigte den ein oder anderen Mangel in der Modellierungslogik auf. Eine textuelle Beschreibung der Ergebnis-Daten als Prompt führte immer innerhalb weniger Schritte zur Behebung dieses Mangels.
  • Es gibt eine Unzulänglichkeit in der Zusammenarbeit mit chatGPTPlus, die ich nicht beheben konnte und durch einen Workaround umgehen musste: In den ersten Tagen der Bearbeitung der Aufgabenstellung stellte ich mit fortschreitender Zeit immer häufiger fest, dass chatGPTplus vorherige gute Ergebnisse vergessen hatte. Dies führte dazu, dass an Stellen, die ich als abgeschlossen und korrekt betrachtet habe, plötzlich anderer Code und nicht selten zur Aufgabenstellung nicht passender Code auftauchte. So geschah es zum Beispiel, dass die Ziel-Hierarchie Berechnung verändert wurde oder dass das 7-köpfige Team wie Stakeholder behandelt wurde, also die MBTI Typ-Zuordnung zufällig erfolgte und nicht nach dem gewünschten Schema der Aufgabenstellung. Dieses ‚Fehlverhalten‘ tauchte umso häufiger auf, je länger die Modellierung der Aufgabenstellung dauerte. Das ‚Fehlverhalten‘ wurde noch verstärkt, wenn ich chatGPTPlus darauf hinwies, dass der Code an einer bestimmten Stelle falsch ist. Dann versuchte das System ein völlig anderes Modellverhalten zu erstellen. Am vierten Tag nach insgesamt ca. 4-5 Std. chatGPTplus Interaktion, habe ich mich zu folgendem Workaround entschlossen: Ich habe das gesamte Programm selbst immer wieder integriert und alle Änderungen selbst in das gesamte Programm eingegeben. Um erwünschte neue Modellierungs-Änderungen zu erhalten, habe ich chatGPTplus lediglich eine konkrete überschaubare aber durchaus schwierige Teilaufgabe gegeben. Wenn Änderungen größere Auswirkungen im Code hatten oder mehr als ca. 1 Std. Interaktion verstrichen war, habe ich den gesamten Code wieder als Prompt eingegeben. chatGPTplus hat sich hierfür meistens bedankt 😉: Es sei hilfreich, den gesamten Code zur Verfügung zu haben. Zusammenfassend interpretiere ich dieses Verhalten von chatGPTplus dahingehend, dass chatGPTplus über kein Kurzzeitgedächtnis verfügt.

Und nun zu den Ergebnissen. – Auf Nachfrage stelle ich gerne den CM ABM Code als Colab-Jupyter Notebook zur Verfügung. Ich beschreibe hier das Modell und diskutiere einige Ergebnisse:

Das Modell basiert auf der ABM Bibliothek MESA-Python [1]. Die Teammitglieder eines Teams und die Stakeholder werden als Agenten unterschiedlichen Typs behandelt. Die Agenten werden über eine MBTI Typologie mit Persönlichkeits-Polwahrscheinlichkeit charakterisiert (siehe Anhang). Alternativ könnte auch das Standardmodell der Psychologie, das Big Five Persönlichkeitsmodell (NEO-PI-R), verwendet werden. Das Persönlichkeitsmodell lässt sich auch um Werte/Motive oder Glaubenssätze erweitern.

Entsprechend der Aufgabenstellung haben die Teammitglieder fest vorgegebene Persönlichkeiten. Die Stakeholder erhalten ihre Persönlichkeit gemäß der globalen statistischen Verteilung der MBTI Persönlichkeiten.

Jeder Agent verfügt über eine eigene dreiteilige Ziel-Hierarchie. Die dreiteilige Ziel-Hierarchie entspricht dem einfachsten Collective Mind Schema, das wahlweise als Teil eine Dilts Pyramide angesehen werden kann oder als persönliche Story Map oder als OKR [2, 3]. Die Agenten verändern ihre Ziel-Hierarchie in Abhängigkeit ihrer individuellen MBTI Präferenzen, also der individuellen Persönlichkeits-Polwahrscheinlichkeiten. Zum Beispiel ändert ein extrovertierter NT-Typ durch Kommunikation vornehmlich die oberste Ebene der Ziel-Hierarchie – ein introvertierter NT-Typ tut dies auch, jedoch nicht so oft.

Die dreiteilige Ziel-Hierarchie besteht aus alphanumerischen Zeichenketten einer bestimmten Länge. Diese Zeichenketten werden am Anfang, wenn die Simulation beginnt, per Zufall ermittelt. Der Inhalt der Ziel-Hierarchie sollte keine entscheidende Rolle für das Auftauchen prinzipiell emergenter Systemeigenschaften haben. Dies trägt der langjährigen Erfahrung aus anderen ABM Modellen und deren Systemeigenschaften Rechnung [4]. – Die Mathematik ist vielleicht doch viel entscheidender als der Inhalt!

Die Änderung der Ziel-Hierarchien erfolgt zufällig und paarweise zwischen zufällig ausgewählten Agenten. Das Ändern der Ziel-Hierarchien durch Kommunikation ist eine Form von Lernen und wird über einen Lernparameter alphaT für Teammitglieder und alphaS für Stakeholder eingestellt. Typischerweise ist alphaS kleiner gleich alphaT, da die Interaktion im Team zu einem besseren Lernen führt.

Zusätzlich erhalten die Stakeholder weniger Möglichkeiten ihre Ziel-Hierarchie zu ändern. Dies erfolgt über eine gesondert einzustellende Zeit-Steprate: Die Stakeholder erhalten zum Beispiel eine um den Faktor 200 reduziert Möglichkeit ihre Ziel-Hierarchie zu ändern. Dies trägt der Annahme Rechnung, dass die Stakeholder untereinander weniger oft kommunizieren und auch weniger oft mit den Teammitgliedern.

In der Sprache der Theorie der Selbstorganisation ergeben sich damit folgende Parameter:

Rahmenparameter: Anzahl und Persönlichkeit der Teammitglieder, Anzahl und Persönlichkeit der Stakeholder, reduzierte Steprate für die Stakeholder

Kontrollparameter: alphaT, alphaS

Ordnungsparameter: dreiteilige Ziel-Hierarchie, am Anfang gefüllt mit zufällig ermittelten Zeichenfolgen der Länge k. Die Ziel-Hierarchien werden gemäß MBTI-Profil geändert. Die Ähnlichkeiten der Ziel-Hierarchien wird über die Ratcliff-Obershelp Funktion bestimmt [5].

Die nachfolgenden Abbildungen zeigen jeweils links das resultierende emergente Systemverhalten, gemessen über die mittlere Ähnlichkeit aller Ziel-Hierarchien getrennt nach den Teammitgliedern und den Stakeholdern.

Jeweils rechts ist die Performance des Teams bzw. der Stakeholder zu sehen. Die Performance ist keine emergente Eigenschaft sondern wird über folgende Formel aus der Ähnlichkeit ermittelt: Performance=(Anzahl der Agenten eines Typs* mittlere Ähnlichkeit der Ziel-Hierarchien des Agententyps)**2. Diese Formel basiert auf folgender Betrachtung: Es werden alle bilateralen Verbindungen innerhalb einer Gruppe (Teammitglieder, Stakeholder) aufsummiert – gewichtet mit der mittleren Ähnlichkeit der Ziel-Hierarchien innerhalb der Gruppe. Wie man weiter untern sehen kann, folgt die Performance der Ähnlichkeit, natürlich erhöht um einen Faktor, der die Anzahl der Gruppenmitglieder berücksichtigt. 

Abbildung 1:
Rahmenparameter: 7 Teammitglieder mit definierter MBTI-Persönlichkeit, keine Stakeholder
Kontrollparameter: Lernparameter Teammitglieder alphaT = 0.1
Ordnungsparameter: Ziel-Hierarchie-Ähnlichkeit mit der Ratcliff-Obershelp Funktion berechnet, ermittelt aus den dreiteiligen Ziel-Hierarchien mit jeweils am Anfang zufällig generierter Zeichenfolge von k = 100 Zeichen pro Ebene

Wie man aus Abbildung 1 sehen kann, steigt die Ähnlichkeit recht schnell auf Werte von über 0,7 und die Teamperformance damit auf Werte von 21 und mehr, bei 7 Teammitgliedern. – Der Synergieeffekt beträgt also 3 und mehr!

Selbstverständlich genügt diese Aussage, wie auch die nachfolgend abgeleiteten Aussagen, keinen wissenschaftlichen Ansprüchen. Um wissenschaftlichen Ansprüchen zu genügen, müsste ich u.a. ggf. 10.000 und mehr Durchläufe errechnen lassen, um dann auf dieser Basis eine statistische Auswertung aller errechneten Werte zu erhalten. Hierauf verzichte ich, da dies meine (derzeitigen) Möglichkeiten übersteigt. Abbildung 2 zeigt den Einfluss der Stakeholder auf das Team. Die Anzahl der Stakeholder entspricht der Anzahl der Teammitglieder, ist also 7. Die Fähigkeit der Stakeholder ein Collective Mind auszubilden, bestimmt auch die Fähigkeit des Teams ein Collective Mind auszubilden: Die Stakeholder ziehen die Leistungsfähigkeit des Teams runter, obwohl die Lernrate der Stakeholder genau so groß ist wie diejenige der Teammitglieder. – Die Interaktionsrate der Stakeholder ist jedoch um den Faktor 200 geringer als die Interaktionsrate der Teammitglieder. 

Abbildung 2:
Rahmenparameter: 7 Teammitglieder mit definierter MBTI-Persönlichkeit, 7 Stakeholder mit zufälliger MBTI-Persönlichkeit, Abschottung des Teams und zwischen den Stakeholdern durch 200-fach geringere Steprate als im Team selbst.
Kontrollparameter: Lernparameter Teammitglieder alphaT= 0.1, Lernparameter Stakeholder alphaS= 0.1
Ordnungsparameter: Ziel-Hierarchie-Ähnlichkeit mit der Ratcliff-Obershelp Funktion berechnet, ermittelt aus den dreiteiligen Ziel-Hierarchien mit jeweils am Anfang zufällig generierter Zeichenfolge von k = 100 Zeichen pro Ebene

Abbildung 3 zeigt eine Simulation mit 21 Stakeholdern und einer zehnmal geringeren Lernrate der Stakeholder (diese Simulation benötigt in der Colab Umgebung ohne spezielle Hardware ca. 3-4 Stunden elapsed time). Die Ziel-Hierarchie-Ähnlichkeit der Stakeholder sinkt weiter ab und zieht das Collective Mind des Teams mit sich weiter runter. Die Stakeholder wie das Team zeigen jetzt eine Performance die weiter unterhalb der Anzahl der Teammitglieder bzw. der Stakeholder liegt.

Abbildung 3:
Rahmenparameter: 7 Teammitglieder mit definierter MBTI-Persönlichkeit, 21 Stakeholder mit zufälliger MBTI-Persönlichkeit, Abschottung des Teams und zwischen den Stakeholdern durch 200-fach geringere Steprate als im Team selbst.
Kontrollparameter: Lernparameter Teammitglieder alphaT= 0.1, Lernparameter Stakeholder alphaS = 0.01
Ordnungsparameter: Ziel-Hierarchie-Ähnlichkeit mit der Ratcliff-Obershelp Funktion berechnet, ermittelt aus den dreiteiligen Ziel-Hierarchien mit jeweils am Anfang zufällig generierter Zeichenfolge von k = 100 Zeichen pro Ebene

Was sagt uns dies?

Es sieht so aus, als wenn die hybride Collective Intelligence von chatGPTplus und mir, ein Modell gefunden hätte, das emergentes Collective Mind Verhalten eines Teams in Interaktion mit Stakeholdern recht gut abbildet. – Dies ist ein weiterer Schritt in Richtung von Management 5.0, der Synergie von AI und Management 4.0.

Anhang: Erst-Aufgabenstellung für GPT4/ChatGPTplus

Die Aufgabenstellung zur Digitalen Transformation des Unternehmens KüchenManufaktur verwende ich in meinen Management 4.0 Trainings, um eine Scrum Simulation durchzuführen und eine Ziel-Hierarchie zu erstellen. Die zugrundeliegende Theorie hierzu ist in [2], [3] zu finden.

Erzeuge ein Agent Based Model (ABM) in der Programmiersprache Python, z. B. mittels MESA Python, für ein Team von 7 Teammitgliedern und 100 Stakeholdern. Die 7 Teammitglieder und die 100 Stakeholder sind Agenten im ABM. Die Teammitglieder und die 100 Stakeholder gehören zu dem Unternehmen KüchenManufaktur, das sogenannte Weiße Ware, also u.a. Herde, Kühlschränke und Gefrierschränke herstellt. Bisher hat das Unternehmen KüchenManufaktur diese Weiße Ware ohne große Digitalisierungsfunktionen hergestellt. Jetzt soll die Weiße Ware smart werden und als Life Style Produkt positioniert werden. Der Einsatz von smarter Technologie kann auch den Einsatz von AI oder ML beinhalten. Zum Beispiel könnte eine zukünftige Anforderung für einen Kühlschrank beinhalten, dass ‚er sich von alleine füllt‘. ‚Von alleine füllen‘ bedeutet, dass er über ein intelligentes Füllmanagement verfügt, das u.a. Zugriff auf Lebensmittellieferanten hat.

Es geht also um die Digitale Transformation des Unternehmens KüchenManufaktur. Die Digitale Transformation soll mittels eine Projektes durchgeführt werden. In einem ersten Schritt ist ein Konzept für die Digitale Transformation zu erstellen. Für diesen ersten Schritt ist das ABM mittels Python zu erstellen.

Die Aufgabe der Konzepterstellung typisieren wir als Projekt mittels des Diamantmodells: Das Projekt ist für KüchenManufaktur ein Projekt mit hohem Innovationsgrad. Nicht alle Stakeholder sind vom Sinn der Digitalen Transformation überzeugt und deshalb zeigen auch recht viele Stakeholder innere Widerstände gegen das Projekt. Deshalb sprechen wir von einem hohen Missionsgrad.- Das Team hat also viel Überzeugungsarbeit zu leisten. Der Kompliziertheitsgrad der neuen smarten Weißen Ware ist eher gering bis mittelgroß. Der Managementgrad ist mittel, da KüchenManufaktur innerhalb eines Jahres mit ersten smarten Produkten auf den Markt kommen möchte.

Die Persönlichkeiten der 7 Teammitglieder beschreiben wir mittels des MBTI, wobei die dominante Persönlichkeitsdimension des jeweiligen Teammitgliedes als Wahrscheinlichkeit angegeben wird. Wir nennen vereinfacht die jeweiligen Teammitglieder entsprechend ihrer MBTI Typologie und einer MBTI-Polwahrscheinlichkeit, also:

Teammitglied 1: ENTJ heißt: Extraversion = E = 0.8, Intuition = N = 0.8, Thinking = T = 0.6, Judging = J = 0.6

Teammitglied 2: INTJ heißt: Introversion = I = 0.8, Intuition = N = 0.7, Thinking = T = 0.7, Judging = J = 0.6

Teammitglied 3: ISFP heißt: Introversion = I = 0.6, Sensing = S = 0.7, Feeling = F = 0.7, Perceiving = P = 0.6

Teammitglied 4: ISTJ heißt: Introversion = I = 0.8, Sensing = S = 0.7, Thinking = T = 0.7, Judging = J = 0.9

Teammitglied 5: ESTJ heißt: Extraversion = E = 0.8, Sensing = S = 0.9, Thinking = T = 0.7, Judging = J = 0.6

Teammitglied 6: ISTP heißt: Introversion = I = 0.9, Sensing = S = 0.9, Thinking = T = 0.6, Perceiving = P = 0.6

Teammitglied 7: ISTJ heißt: Introversion = I = 0.7, Sensing = S = 0.6, Thinking = T = 0.6, Judging = J = 0.6

Die Stakeholder erhalten per Zufall eine Persönlichkeit gemäß MBTI.

Die Aufgabe der Konzepterstellung ist erledigt, wenn die 7 Teammitglieder, die das Konzept erstellen, eine gemeinsame Ziel-Hierarchie erstellt haben. Eine Ziel-Hierarchie besteht aus Informationseinheiten, die abstrakt oder detailliert sind. Eine Vision oder ein übergeordnetes Ziel bilden die oberste Ebene, es folgen darunter größere Informationseinheiten, die in weitere Informationseinheiten runtergebrochen werden. Im Agilen Management beginnt die Ziel-Hierarchie zum Beispiel mit einer Vision, gefolgt von Epics, die in Features zerlegt werden, die Features werden in User Stories zerlegt und diese wieder in Tasks und Tasks in Subtasks usw.

Für die Generierung der Informationseinheiten kann pro Teammitglied auf chatGPT zurückgegriffen werden

Um die Ziel-Hierarchie zu erstellen, tauschen die 7 Teammitglieder gemäß ihrer Persönlichkeitspräferenzen Informationseinheiten aus. Diese Informationseinheiten werden gemäß ihrer Präferenzen und der damit verbundenen Wahrscheinlichkeiten in die persönliche Ziel-Hierarchie aufgenommen.

Im ABM Model wird der Informationsaustausch in Zeitschritten durchgeführt. Wir definieren die Performance des Teams über die Ähnlichkeit der persönlichen Ziel-Hierarchien. Wenn alle persönlichen Ziel-Hierarchien identisch sind, sprechen wir von einem Collective Mind. Der Collective Mind kann durch die Kommunikation mit den Stakeholdern stabilisiert oder destabilisiert werden. Die Ähnlichkeit der Ziel-Hierarchien aller Stakeholder und der 7 Teammitglieder ist ein Maß für den Collective Mind im Team bzw. im Stakeholderkreis bzgl. der Digitalen Transformation.

Zeichne den Verlauf des Colletive Mind im Team und den Verlauf des Collective Mind für den Stakeholderkreis über die Zeit.

[1] Complexity Explorer (2023) MESA-Python Lecture, https://www.complexityexplorer.org/courses/172-agent-based-models-with-python-an-introduction-to-mesa/segments/17326, Santa Fe Institute, zugegriffen am 30.04.2023

[2] Oswald A, Köhler J, Schmitt R (2017) Projektmanagement am Rande des Chaos. 2. Auflage, Springer, Heidelberg, auch in englischer Sprache unter ‚Project Management at the Edge of Chaos‘ verfügbar.

[3] Köhler J, Oswald A. (2009) Die Collective Mind Methode, Projekterfolg durch Soft Skills, Springer Verlag

[4] Epstein J M, Axtell R (1996) Growing Artificial Societies – Social Science from the Bottom Up, The Brookings Institution, Washington D.C.

[5] Wikipedia (2023) Ratcliff-Obershelp Funktion, https://de.wikipedia.org/wiki/Gestalt_Pattern_Matching#:~:text=Gestalt%20Pattern%20Matching%2C%20auch%20Ratcliff,im%20Juli%201988%20im%20Dr.

AI & AM 4.0: Agent Based Modeling – Emergenz – Wunder geschehen!

Kürzlich erschien ein offener Brief zum Thema ‚Pausieren von gigantischen AI-Experimenten‘ à la GPT-3 oder GPT-4 [1].

Der Brief wurde inzwischen von mehr als 30.000 Personen unterschrieben. Er begründet sein Anliegen eines halbjährigen Aussetzens von AI-Groß-Entwicklungstätigkeiten mit folgendem Satz:

“This does not mean a pause on AI development in general, merely a stepping back from the dangerous race to ever-larger unpredictable black-box models with emergent capabilities.”

Es geht die Angst vor ‚emergenten Fähigkeiten‘ um. – An anderer Stelle wird von einer ‚Gottgleichen‘ KI gewarnt, die die Menschheit zerstören könnte [2].

Diese Sorgen mögen berechtigt sein, umso mehr, als man beobachten kann, wie lange sich die EU schon bemüht, den längst fälligen EU AI ACT als EU-Gesetz zu verabschieden [3].

In diesem Blog geht es jedoch nicht um diese Sorge oder Angst, sondern um das Thema Emergenz, das offensichtlich solche ‚Wunder‘ wie das der „Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4” [4] möglich macht. Die Intelligenz-Fähigkeiten von GPT-4, auch im Vergleich zu chatGPT/GPT-3.x, sind sensationell, gleichgültig, ob es um Mathematik, Musik, Bilderzeugung, Sprache und Logik und vielem mehr geht. – In nicht wenigen Fällen zeigt GPT-4 Intelligenz-Fähigkeiten, die überhaupt nicht trainiert worden sind. – Also klare Zeichen von emergenten Eigenschaften.

In Wikipedia wird Emergenz wie folgt definiert: „Emergenz (lateinisch emergere „Auftauchen“, „Herauskommen“, „Emporsteigen“) bezeichnet die Möglichkeit der Herausbildung von neuen Eigenschaften (Systemeigenschaften) oder Strukturen eines Systems infolge des Zusammenspiels seiner Elemente.“ [5]. Emergenz ist auch direkt mit dem Begriff der Selbstorganisation verbunden. Selbstorganisierte Systeme zeigen Emergenz bzw. emergente Eigenschaften. Auf der Basis dieser Definition wimmelt es in der Natur und damit in der Mathematik, den Naturwissenschaften/ Psychologie und den Sozialwissenschaften nur so von emergenten Eigenschaften, Strukturen oder Systemen.

In [6] wird auch deshalb zwischen schwacher und starker Emergenz unterschieden. Starke Emergenz liegt im Falle des Lebens vor, das aus Atomen oder Molekülen emergiert. – Oder, im Falle unseres Bewusstseins, das aus der materiellen Struktur unseres Gehirns emergiert. Die meisten anderen überraschenden Eigenschaften von Viel-Agenten Systemen wie zum Beispiel die Supraleitung, die Farbe von Gold, der Collective Mind eines Teams oder die Kultur einer Organisation werden eher der schwachen als der starken Emergenz zugeordnet. Ich halte die Unterscheidung für wenig sinnvoll.- Entscheidend für die Emergenz ist vielmehr, dass das durch die Wechselwirkung von Agenten entstehende Systeme Eigenschaften zeigt, die sich nicht aus den Eigenschaften der Agenten ableiten lassen.  In [7] wird deshalb für die Beschreibung von Large Language Model’s bezüglich Emergenz eine Definition verwendet, die die obige Definition aus [5] weiterführt:

„Emergence is when quantitative changes in a system result in qualitative changes in behavior.”

Abbildung 1: Bilder erzeugt durch die KI DALL-E [8] mit den Prompts: Create a painting in the style of Matisse: (Create a painting in the style of Gauguin:) Collective Mind as an example of social emergence which demonstrates synergies in a team

Im Falle von Large Language Models (LLM) gibt es mehrere quantitative Änderungen, die qualitative Veränderung hervorrufen: u.a. Anzahl der Parameter (Neuronen), Menge der Daten und die Trainingszeit. Aber auch die Architektur der LLM’s spielt eine entscheidende Rolle: u.a. das Transformer/Decoder Design, der Attention Mechanismus, usw.. So zeigt GPT-3 bei etwa 10 hoch 22 (10 Trilliarden) Floating Point Operations (FLOPs) als Maß für die Trainingszeit und 13 Milliarden Parametern einen sprunghaften Anstieg der sogenannten few-shoot prompting Genauigkeit.- Also nach einigen wenigen Lerndaten meistert das AI-System ähnliche Aufgabenstellungen. – Dieser Übergang entspricht einem Phasenübergang. – Ganz ähnlich zu der gesellschaftliche Resonanz für AI-System, die mit dem Erscheinen des einfach zu bedienenden chatGPT sprunghaft emergierte. 

Für die Beschreibung emergenten Systemverhaltens wurde in der Wissenschaftsgeschichte sehr oft der Nobelpreis vergeben: Es geht darum, diejenigen quantitativen Parameter ausfindig zu machen, die einen qualitativen Unterschied machen. Und dies ist meistens sehr schwierig, da man den Parametern nicht ansieht, ob sie in ihrer Zusammenstellung einen Unterschied machen. – Der qualitative Unterschied lässt sich also nicht auf die quantitativen Unterschiede in den Parametern reduzieren.

Jedoch wurde auch in der Geschichte der Wissenschaft aus dem Unverständnis der Emergenz eine unsinnige Spaltung in reduktionistische Wissenschaften und nicht-reduktionistische (holistische) Wissenschaften [9] vorgenommen. Hiernach wurde zum Beispiel die Physik als reduktionistische Wissenschaft angesehen, da angeblich alle System-Eigenschaften in der Physik auf die Eigenschaften der Agenten (z.B. Elementarteilchen, Atome) zurückgeführt werden, also reduziert werden.  Die Sozialwissenschaft mit der Soziologie à la Luhmann wurde zum Beispiel als holistische Wissenschaft wahrgenommen, da Luhmann, die Eigenschaften des sozialen Systems nicht auf die Menschen zurückführte, sondern dem System eine Eigenständigkeit zuerkannte.

Diese teilweise immer noch vorhandene naive Sicht des Gegensatzpaares Reduktionismus-Holismus wird durch das Auftauchen von GPT-4, aber auch schon durch die Erfahrungen mit chatGPT, kräftigst widerlegt: Die technischen Systeme chatGPT/GPT-3.x und chatGPTplus/GPT-4 zeigen mit ihrer Intelligenz eine für alle erfahrbare Emergenz. Diese AI-Systeme wurden auf der Basis bestimmter Daten-Parameter (u.a. Anzahl der Neuronen, Zeit des Trainings, Menge der Trainingsdaten) sowie bestimmten Architektur-Parameter (u.a. Transformer/Decoder und Attention-Mechanismus) mehr oder weniger gezielt kombiniert und es entstanden bei einer bestimmten Kombination dieser Parameter „wie durch ein Wunder“ emergente Intelligenz-Eigenschaften. – Es ist zu vermuten, dass bei Wegnahme z.B. der Attention-Eigenschaft, die emergente Eigenschaft der Intelligenz verschwindet, auch wenn die gigantische Skalierung bleibt.

Deswegen sind die emergenten AI-Eigenschaft jedoch nicht weniger wunderbar.

Dieses Beispiel belegt äußerst eindrucksvoll, dass die Natur, auch wenn sie in Form einer Technologie daherkommt, alle Ingredienzien für starke Emergenz enthält. – Wir ‚finden‘ diese Ingredienzien ‚lediglich‘.

Agent Based Modeling (ABM) spielt beim Auffinden dieser Eigenschaften eine prominente Rolle, auch wenn diese Rolle selbst in der Wissenschaft im Verhältnis zur Bedeutung nur wenigen bekannt sein dürfte. Unlängst hat das Santa Fe Institute neben Netlogo das ABM-Python-Framework MESA als Lecture aufgenommen [10]. Diese Lecture bildet mit moderner Technik das ABM des 25 Jahre alten Buches über ‚Growing Artificial Societies‘ von Epstein und Axtell nach [11]. Epstein und Axtell zeigen, wie man mit einfachen lokalen Agenten-Parametern die emergenten System-Eigenschaften von Gesellschaften erzeugen kann. – Der Überraschungseffekt ist nicht selten groß: So beeinflusst zum Beispiel die Fähigkeit des Sterbens oder der Reproduktion von Agenten ganz erheblich die emergenten Eigenschaften der ABM Ökonomie: Diese Modell-Eigenschaften sind nämlich notwendig, damit sich überhaupt sogenannte Nicht-Gleichgewichts-Handelsmärkte ausbilden können, die mit realen Märkten sehr gut übereinstimmen. – Das immer noch in der Gesellschaft vorherrschende neoklassische Verständnis der Gleichgewichts-Ökonomie kennt solche Zusammenhänge nicht.

In den folgenden Blogbeiträgen beschäftige ich mich mit der Suche nach den Parametern, die das emergente Teamverhalten Collective Mind hervorrufen. Im Management 4.0 gehen wir davon aus, dass die Parameter der Theorie der Selbstorganisation (Rahmen-Parameter, Kontroll-Parameter und Ordnungs-Parameter) die entscheidenden Parameter sind, die emergentes Teamverhalten hervorbringen. Wir kennen diese Parameter (vermutlich) auch schon, jedoch nicht in hinreichend formalisierter ABM Sprache. Die in vorhergehenden Blog-Beiträgen unter Verwendung von Natural Language Processing abgeleitete Similarity-Matrix des Collective Mind (Collective Mind Operator) ist lediglich ein phänomenologisches Modell (siehe Blog-Beitrag vom April und Juni 2022). – Der Collective Mind Operator kann in der Teampraxis sehr gut den Collective Mind messen, er sagt jedoch leider nichts darüber aus, wie der Collective Mind emergiert. Hierzu benötigen wir die formalisierten ABM-Parameter, die die Collective Mind Emergenz hervorbringen. – Die Suche nach diesen formalisierten Parametern ist kein Selbstzweck, denn die Wissenschaftsgeschichte hat gezeigt, dass die Kenntnis der formalisierten Parameter recht oft mit großen Erkenntnisgewinnen verbunden ist. – Die GPT-Geschichte ist der sichtbarste Beweis hierfür.

Der Übergang zur Python-Technologie mit MESA-Python eröffnet auch recht einfach die Möglichkeit intelligente Agenten auf der Basis von chatGPT anzubinden. Das werde ich nicht tun, jedoch hat die Entwicklung hierzu, wie in einem meiner letzten Blogs prognostiziert, schon begonnen. Die Stanford University hat zusammen mit Google eine auf dem Computerspiel ‚The Sims‘ basierendes ABM erstellt, in dem 25 Agenten ihre Intelligenz von chatGPT erhalten [12]. Die Agenten haben eine ‚Gehirn-Architektur‘ aus Langzeit- und Kurz-Zeitgedächnis, dessen kognitive Intelligenz von chatGPT kommt. Die Agenten verfügen zusätzlich über einen sogenannten ‚reflection tree‘, der der Ziel-Hierarchie bzw. der Dilts Pyramide von Management 4.0 sehr nahe kommt [13].- Die Ebenen Identität, Fähigkeiten und Verhalten sowie Kontext (Beobachtung) sind schon vorhanden. – Diese und weitere Ebenen können sicherlich noch ausgebaut werden.

Damit sind die Agenten in der Lage einen individuellen kognitiven PDCA-Zyklus durchzuführen, der ‚reflektiertes‘ Handeln erlaubt.

Es besteht auch die Möglichkeit, dass sich Menschen aktiv in dieses Handeln künstlicher Agenten einbringen können. Damit ist es zum Beispiel möglich hybride Universen aus AI und Menschen zu bilden.

Man stelle sich ein Anwendungsbeispiel von vielen vor: Ein Projektleiter soll ein Projekt durchführen. Er lässt das Projekt zum Test vorab in der künstlichen Welt durchführen und erhält so Hinweise auf seine Durchführbarkeit. –  Oder er lässt parallel zur realen Welt eine künstliche Welt mitlaufen, in die die Daten der realen Welt synchron eingespeist werden, um Forecasting zu betreiben.

In [12] wird berichtet, dass das Handeln der künstlichen Agenten von Menschen auf ‚Menschen-Ähnlichkeit‘ überprüft wurde. Das emergierende ‚believable behavior‘ der Agenten und des emergierenden sozialen Systems wird von den Evaluationspersonen, trotz einiger Fehler, als sehr hoch eingestuft.   

Das nächste Wunder geschieht schon!

    

[1] Future of Life Institute (2023) Pause giant AI Experiments, https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/, zugegriffen am 22.04.2023

[2] Barkey S (2023) Kurz vor dem Durchbruch: „Gottgleiche“ KI könnte laut Experte Menschheit zerstörenhttps://www.berliner-zeitung.de/news/agi-kurz-vor-durchbruch-gottgleiche-ki-koennte-laut-experte-ian-hogarth-menschheit-zerstoeren-kuenstliche-allgemeine-intelligenz-li.339062, zugegriffen am 22.04.2023

[3] EU (2023) EU AI Act, https://artificialintelligenceact.eu/, zugegriffen am 22.04.2023

[4] Bubeck S et al. (2023) Sparks of Articial General Intelligence: Early experiments with GPT-4, arXiv:2303.12712v3 [cs.CL] 27 Mar 2023, zugegriffen am 22.04.2023

[5] Wikipedia (2023) Emergenz, https://de.wikipedia.org/wiki/Emergenz, zugegriffen am 25.04.2023

[6] Greve J, Schnabel A (Herausgeber) (2011) Emergenz: Zur Analyse und Erklärung komplexer Strukturen, suhrkamp taschenbuch wissenschaft

[7] Wi J et al. (2022) Emergent Abilities of Large Language Models, in Transactions on Machine Learning Research 08/2022, arXiv:2206.07682v2 [cs.CL] 26 Oct 2022

[8] DALL-E (2023) https://openai.com/product/dall-e-2, zugegriffen am 03.05.2023

[9] Wikipedia (2023) Reduktionismus, https://de.wikipedia.org/wiki/Reduktionismus, zugegriffen am 25.04.2023

[10] Complexity Explorer (2023) MESA-Python Lecture, https://www.complexityexplorer.org/courses/172-agent-based-models-with-python-an-introduction-to-mesa/segments/17326, Santa Fe Institute, zugegriffen am 30.04.2023

[11] Epstein J M, Axtell R (1996) Growing Artificial Societies – Social Science from the Bottom Up, The Brookings Institution, Washington D.C.

[12] Park J S et. al. (2023) Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior, arXiv:2304.03442v1 [cs.HC] 7 Apr 2023

[13] Oswald A, Müller W (2019) Management 4.0 – Handbook for Agile Practices, Release 3.0, Verlag BoD, kindle edition

AI & AM 4.0: Agent Based Modeling – Von Agenten Intelligenz und Kollektiver Intelligenz oder von ‚Intelligenz ist immer kollektiv‘?!

Das Thema Kollektive Intelligenz hat gerade Hochkonjunktur. Sei es in Form der mehrteiligen ZDF-Fernsehserie der Schwarm [1] und der damit verbundenen zweiteiligen Terra X Dokumentationen zur Intelligenz von Schwärmen [2], [3]. – Oder, auch in Form der AI Systeme chatGPT und des gerade veröffentlichten GPT-4 [4]. – Diese Systeme sind in zweierlei Hinsicht Systeme kollektiver Intelligenz: Die GPT-X Systeme und andere vergleichbare Systeme verwenden als Daten die Ergebnisse unserer aller Intelligenz und die Systeme selbst sind über die Neuronalen Netzwerke, auf denen sie beruhen, kollektive Systeme, die Intelligenz hervorbringen können, wenn sie mit unserer Intelligenz in Form von Daten gefüttert werden. – Dies ist gar nicht so unähnlich unserer kulturellen Entwicklung, die Produkte menschlicher Intelligenz hervorgebracht hat – nur eben viel, viel schneller!

Es ist absehbar, dass sich in Zukunft aus der Intelligenz von GPT-X eine Künstliche Allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, kurz AGI) entwickeln wird. Der CEO von openai betont in einem Blogbeitrag erst kürzlich hierzu die gesellschaftliche Verantwortung von openai [5] und im EU AI Act Newsletter wird, meines Erachtens zum ersten Mal, von der nahen Bedeutung von AGI im Kontext von GPT-X  Systemen gesprochen [6].   

In [2] und [3] wird eindrucksvoll geschildert, wie natürliche kollektive mobile Systeme, die aus ‚dummen‘ Agenten (u.a. Ameisen, Bienen, Fischen) bestehen, im Schwarm intelligentes Verhalten zeigen. Die vermeintlich ‚dummen‘ Agenten haben ihrerseits ein wenig Intelligenz auf der Basis von kleinen natürlichen neuronalen Netzwerken. – Die Natur ist also offensichtlich in der Lage mittels kollektiver Systeme (z.B. Ameisen Kollektiv) und von Subsystemen (z.B. Ameise als Agent) Intelligenz-Hierarchien aufzubauen.

Dies relativiert auch unseren Anspruch an intelligenter Einzigartigkeit: Kollektive Systeme, gleichgültig ob natürlich oder künstlich, haben das Potential, über eine geeignete Vernetzung, Intelligenz auszubilden.

Hieraus leite ich die These ab, dass Intelligenz immer kollektiv ist. Dies wird auch durch Ashby’s Law [7] gestützt, wonach ein komplexes System nur durch ein anderes komplexes System mit hinreichender Komplexität reguliert werden kann. Komplexität ist also eine Vorbedingung für Intelligenz. Deshalb sagen wir auch im Management 4.0, dass Komplexität ein Geschenk ist, das nicht reduziert werden sollte, sondern nur reguliert werden darf: Die Komplexität unseres Gehirns (und unseres gesamten Körpers) mit ca. 86 Milliarden vernetzter Neuronen ermöglicht es, dass wir uns adaptiv auf unsere Umgebung einstellen und diese ggf. regulieren. – Ich nehme an, dass niemand seiner Intelligenz, also seiner neuronalen Komplexität, beraubt werden möchte, indem diese reduziert wird.

In Konsequenz heißt dies auch, dass gut geführte soziale Organisationen, u.a. Teams, mit einer wertschaffenden Komplexität, kollektive Intelligenz zeigen, die über die Intelligenz der einzelnen Teammitglieder hinausgeht. Die einzige ! Aufgabe von Führung ist es, zu ermöglichen, dass sich diese kollektive Intelligenz ausbildet.    

Es ist vielleicht auch nicht abwegig, anzunehmen, dass Intelligenz eine Vorbedingung für Bewusstsein ist. – Und, dass Bewusstsein sich aus intelligenten kollektiven Systemen emergent entwickelt. Die Integrated Information Theory zum Bewusstsein zeigt erste Überlegungen in diese Richtung [8].

Im letzten Blog-Beitrag habe ich den Video-Vortrag des DeepMind Mitarbeiters Thore Graepel zum Thema ‚Multi-Agent Learning in Artificial Intelligence‘ erwähnt [9]. Thore Graepel referenziert dort am Anfang auf den Artikel von Legg und Hutter zum Thema ‚Universal Intelligence‘ [10]. Legg und Hutter geben einen Literatur-Überblick zum Verständnis von Intelligenz und definieren ihr Verständnis von Agent Intelligence:

Abbildung 1: Definition Universelle Intelligenz nach [10]

In [10] wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für Kontexte exponentiell (zur Basis 2) mit der Komplexität abnimmt. – Hier folgen Legg und Hutter auch dem Prinzip des Occam’schen Rasiermessers [11]: Die Natur bevorzugt Einfachheit und unsere Modelle zu Ihrer Beschreibung sollten dementsprechend auch einfach sein. – Einfache Kontexte werden also bei der Intelligenzberechnung höher gewichtet. Man kann auch jetzt verstehen, warum die melting pot Initiative von DeepMind von Bedeutung ist: Es werden möglichst viele Kontexte erstellt, um die allgemeine Intelligenz von Agenten über die obige Formel zu ermitteln.  

Legg und Hutter haben gezeigt, dass die obige Formel für Intelligenz alle bekannten Definitionen von Intelligenz subsummiert und auch auf den Intelligenzbegriff bei Menschen angewendet werden kann.- Auch wenn die konkrete Ausgestaltung von V und P in der obigen Formel für nachvollziehbare Kritik sorgt [12] und sich noch ändern dürfte. – Abbildung 2 visualisiert die Formel, in dem ich für das Mindset eines Agenten die Dilts Pyramide angenommen habe: Der Agent passt sich über die Zeit in einem PDCA-Zyklus mittels seiner Fähigkeiten und seines Verhaltens (auch policy genannt) an seine Umgebung an. Über die Funktion V wird die Performance des Agenten im Hinblick auf ein Ziel gemessen.- Der Agent erhält eine Belohnung. Die Performance des Agenten kann in zweierlei Hinsicht gemessen werden: Intern und extern. Das interne Performancemaß wird utility U genannt [13]. Agenten werden  rational genannt, wenn sie anstreben das interne Performancemaß mit dem externen in Einklang zu bringen. Einer der Kritikpunkte an [10] ist, dass (lediglich) das externe Performancemaß zur Intelligenzmessung herangezogen wird. 

    

Abbildung 2: Visualisierung der Formel zur Universellen Intelligenz nach [10]

Die Definition der Universellen Intelligenz ist sicherlich als Referenz für die Vermessung von Agenten Intelligenz sehr hilfreich. Ihre operative Ausgestaltung hat aber erst begonnen. – Und, sie ist rein phänomenlogisch, sie sagt also nichts über die Ingredienzien von Intelligenz aus, also welche Elemente wie zusammengebracht werden müssen, um intelligente Agenten bzw. Systeme zu bauen. Aus diesem Grunde versuche ich im Folgenden, einige mir wichtig erscheinende Elemente, in Form von Prinzipien, zu nennen. Ich lasse mich hierbei von der Transformer Technologie leiten, auf der die GPT-X Technologie beruht. Die aus meiner Sicht mit Abstand beste Darstellung zur Transformer-Technologie hat Ralph Krüger geschrieben – er macht keine verständnislosen Vereinfachungen, sondern beschreibt die Technologie didaktisch brillant [14]. Nicht desto weniger kann es manchmal beim Lesen helfen, die in Bing eingebundene chatGPT Bot Version als Assistenz zu benutzen ;-).

Neben [14] empfehle ich [15], eine dreiteilige sehr gute visuelle Aufbereitung des Matrizen-Flows (Tensorflows) in Transformern und für einen tieferen Blick in die Programmierung den Dreiteiler [16] sowie [17]. Als Einstieg kann der Spektrum der Wissenschaft Artikel von Manon Bischoff dienen [18]. Dieser Artikel enthält eine ganze Reihe interessanter Hinweise, u.a. auch die von mir im letzten Blog-Beitrag geäußerte Vermutung, dass chatGPT lediglich 1,5 Milliarden Parameter enthält, also mehr als 100 mal weniger als GPT-3. Manon spricht sogar von nur 1,3 Milliarden Parametern. Als Einstieg empfehle ich zusätzlich den Artikel über chatGPT [19].

Auf der Basis dieser Literatur liste ich im Folgenden die Prinzipien, die meines Erachtens das Was und das Wie der Intelligenz ausmachen:

Intelligenz ist immer kollektiv: Als Kollektiv bezeichne ich ein System von vernetzten Elementen (künstliche oder natürliche Neuronen, Ameisen, Menschen, usw.), das die Außenwelt per Transformation in eine Innenwelt abbildet. Die Transformation erfolgt im Falle der AI durch künstliche neuronale Netzwerken, die Tensor Operationen durchführen (bzw. Matrizenoperatione durchführen: Die Matrizenelemente sind die Gewichte zwischen den Neuronen). – Die Tensor Operationen sorgen also für die Abbildung. Damit diese Abbildung hinreichend viele Informationen der Außenwelt abbilden kann, benötigt sie viele Zustände, also viele Parameter, im Falle von GPT-3 175 Milliarden. Die Abbildung der Außenwelt über eine Parametrisierung in der Innenwelt, erfolgt über Selbstorganisations-Mechanismen, in denen eine Zielfunktion im AI-Training dafür sorgt, dass die niedrigsten energetischen Zustände in dem hochdimensionalen Parameterraum gefunden werden. – Diese repräsentieren nach dem Training die Daten der Außenwelt.

Ich habe die Bing AI gefragt, ‚Gibt es eine Zielfunktion für das Lernen im Gehirn‘. Bing AI wandelt dies in eine Frage nach ‚Zielfunktion Lernen Gehirn‘ um und generiert folgende Antwort:

Ja, das Gehirn hat eine Zielfunktion für das Lernen. Das Lernen ist im Grunde genommen eine Reaktion unseres Gehirns auf neue Erfahrungen. Wenn eine solche Erfahrung eine nachhaltige Änderung im Gehirn hervorruft, dann kann man von Lernen sprechen. Das Gehirn bereitet sich dadurch auf die Zukunft vor. Natürlich kann man sein Gehirn anregen und unterstützen, neue Dinge schneller zu lernen oder die synaptischen Verbindung zu bilden, die man möchte. Dazu brauchen wir nur unsere Aufmerksamkeit genau auf die zu lernenden Themen zu richten und sie entsprechend oft wiederholen.

Diese Definition der Zielfunktion entspricht nicht ganz meinem obigen Verständnis einer Zielfunktion: Außer, man versteht die neuronalen Mechanismen, die sich hinter der Aufmerksamkeit verbergen, als solche.

Die Außenwelt wird über Aufmerksamkeit kontextualisiert: Im Falle der Transformer-Technologie ist der Aufmerksamkeits-Mechanismus (Attention-Mechanismus) der Mechanismus, der die Leistungssteigerung gegenüber vorherigen AI Systemen wesentlich ausmacht. Hierzu werden die sprachlichen Inhalte der Außenwelt auf ihre semantischen Zusammenhänge hin analysiert: Alle Worte eines Satzes (eines Textes) werden herausgegriffen, also mit Aufmerksamkeit belegt, und es wird die Korrelation dieses herausgegriffenen Wortes zu allen anderen Worten in diesem Satz  (diesem Text) ermittelt. – Die Korrelationswahrscheinlichkeiten werden in speziellen neuronalen Netzwerken (Tensoren) trainiert. Für die Generierung von neuen Texten wird auf diese trainierten Korrelationswahrscheinlichkeiten zurückgegriffen.

Wahrscheinlichkeiten werden durch zusätzliche kollektive Maßnahmen auf verschiedenen Ebenen ausbalanciert: Die Ergebnisse, die ein Transformer nach außen liefert, sind die Ergebnisse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit. Um die Verlässlichkeit der Wahrscheinlichkeiten zu erhöhen, werden die Wahrscheinlichkeiten pro Transformer Modul nicht nur einmal berechnet, sondern mehrmals parallel d.h. zum Beispiel mit 8 attention Mechanismen, dem sogenannten multi-head-attention. Zusätzlich werden im Falle von GPT-3 96 Transformer Module (Decoder) hintereinander geschaltet, um die Ergebnisse zu verfeinern und zu stabilisieren [18]. Der multi-head-attention Mechanismus zeigt damit die Wirkung eines Teams mit acht Teammitgliedern, in dem die potentiellen mentalen Verzerrungen der Teammitglieder ausbalanciert werden. Und, das Hintereinanderschalten der Transformer-Module lässt sich gut mit der iterativen Wirkung von 96-PDCA-Zyklen vergleichen.

… ggf. weitere Prinzipien

Ich glaube, dass Intelligenz nicht auf natürliche Systeme beschränkt ist, ja dass diese Einteilung in natürliche und künstliche Systeme künstlich ist: Intelligenz ist ein universelles Phänomen, das sich potentiell in allen Systemen ausdrücken kann, sobald hierfür die Voraussetzungen vorliegen…. Vielleicht sind die oben genannten Prinzipien tatsächlich (einige) der Voraussetzungen …Vielleicht wird die Filmreihe ‚Autobots – The Transformers‘ sogar einmal als (diesbezüglich) hellsehend bezeichnet werden [20]. 

 

[1] ZDF (2023a) Der Schwarm, https://www.zdf.de/serien/der-schwarm

[2] ZDF (2023b) Terra X – Schlaue Schwärme, Geheimnisvolle Sprachen, https://www.zdf.de/dokumentation/terra-x/schlaue-schwaerme-geheimnisvolle-sprachen-doku-102.html

[3] ZDF (2023c) Terra X – Schlaue Schwärme, Rätselhafte Kräfte, https://www.zdf.de/dokumentation/terra-x/schlaue-schwaerme-raetselhafte-kraefte-doku-100.html

[4] openai (2022) GPT-4, https://openai.com/product/gpt-4, zugegriffen am 20.03.2023

[5] Altman S (2023) Planning for AGI and beyond, https://openai.com/blog/planning-for-agi-and-beyond, zugegriffen am 15.03.2023

[6] The future of Life Institute (2023) The EU AI Act Newslettr #25 vom 01/03/23-14/03/23

[7] Wikipedia (2023) Ashby’s Law, https://de.wikipedia.org/wiki/Ashbysches_Gesetz, zugegriffen am 15.03.2023

[8] Wikipedia (2023a) IIT- Integrated Information Theory, https://en.wikipedia.org/wiki/Integrated_information_theory, zugegriffen am 15.03.2023

[9] Graepel T (2023) The role of Multi-Agent Learning in Artificial Intelligence Research at DeepMind, https://www.youtube.com/watch?v=CvL-KV3IBcM&t=619s, zugegriffen am 06.02.2023

[10] Legg S und Hutter M (2007) Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence, arXiv:0712.3329v1

[11] Wikipedia (2023b) Occam’s razor, https://en.wikipedia.org/wiki/Occam%27s_razor, zugegriffen am 21.03.2023

[12] Park D (2023) Paper Summary: Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence, https://crystal.uta.edu/~park/post/universal-intelligence/, zugegriffen am 06.03.2023

[13] Russel S und Norvig P (2016) Artificial Intelligence – A modern approach, Third Edition, Prentice Hall Series in Artificial Intelligence Series, Pearson Education Limited

[14] Krüger R (2021) Die Transformer-Architektur für Systeme zur neuronalen maschinellen Übersetzung – eine popularisierende Darstellung, in trans-kom 14 [2], Seite 278-324

[15] Doshi K (2022) Transformers Explained Visually: How it works, step-by-step published January 2, 2021, towardsdatascience.com, zugegriffen am 10.05.2022,  (Part 1, 2, 3, 4), https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-part-1-overview-of-functionality-95a6dd460452, https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-part-2-how-it-works-step-by-step-b49fa4a64f34, https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-part-3-multi-head-attention-deep-dive-1c1ff1024853, https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-not-just-how-but-why-they-work-so-well-d840bd61a9d3

[16] Gosthipaty A R und Raha R (2022) A Deep Dive into Transformers with Tensorflow and Keras, Part 1-3, PyImagesearch.com, published November 2022, zugegriffen am 06.12.2022, https://pyimagesearch.com/2022/09/05/a-deep-dive-into-transformers-with-tensorflow-and-keras-part-1/, https://pyimagesearch.com/2022/09/26/a-deep-dive-into-transformers-with-tensorflow-and-keras-part-2/, https://pyimagesearch.com/2022/11/07/a-deep-dive-into-transformers-with-tensorflow-and-keras-part-3/

[17] Cristina S (2023) Training the Transformer Model, https://machinelearningmastery.com/training-the-transformer-model/, updated am 06.01.2023, zugegriffen am 20.03.2023

[18] Bischoff M (2023) Wie man einem Computer das Sprechen beibringt, https://www.spektrum.de/news/wie-funktionieren-sprachmodelle-wie-chatgpt/2115924, veröffentlicht am 09.03.2023, zugegriffen am 20.03.2023

[19] Ruby M (2023) How ChatGPT Works: The Model Behind the Bot, https://towardsdatascience.com/how-chatgpt-works-the-models-behind-the-bot-1ce5fca96286, veröffentlicht am 30.01.2023, zugegriffen am 20.03.2023

[20] Wikipedia(2023) Autobot, https://en.wikipedia.org/wiki/Autobot, zugegriffen am 20.03.2023