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IIT – Die Vermessung des Bewusstseins: Ergänzungen zum Collective Mind im Team

Der folgende Blog-Beitrag ergänzt den letzten Blog-Beitrag vom Januar 2025: IIT – Die Vermessung des Bewusstseins oder das menschzentrierte Weltbild wackelt.

Bilder erzeugt von ChatGPT/Dall-E auf der Basis der Blog-Beiträge; die Collage stammt von mir!

Im letzten Blog-Beitrag habe ich die IIT, die Integrated Information Theory, auf die Vermessung des Team-Bewusstseins, den Collective Mind, angewendet. Es ergaben sich folgende Aussagen:

Auch wenn wir nicht wissen was Bewusstsein ist, so können wir dieses dennoch vermessen, wenn wir einen entsprechenden Platzhalter finden, der Bewusstsein repräsentiert. Die IIT behauptet, dass dieser Platzhalter die Integrierte Information ist. Die Integrierte Information zeichnet sich im Wesentlichen durch zwei Eigenschaften aus: Die Prozesse, die im Gehirn (oder im Team) ablaufen bilden Kausalketten und eine Aufteilung der Systemstrukturen in Teil-Strukturen führt zu einem substantiellen Verlust an Information. 

Die IIT arbeitet mit binären Zuständen eines mehr oder weniger komplexen Netzwerkes: Interpretiert man die emotionalen bzw. mentalen Zustände von Menschen sehr vereinfacht als binäre Zustände und die Kommunikation zwischen Menschen als Interaktion in einem Netzwerk, lässt sich der IIT Algorithmus zur Berechnung von Bewusstsein, gemessen als Phi, auf Teams anwenden.  

Der Phi-Team Wert unterliegt recht großen Schwankungen, je nach dem auf welchen Team-Zustand man die Berechnung anwendet. Gemäß IIT ist dies ‚verständlich‘, denn beim menschlichen Bewusstsein werden ebenfalls sehr große Bewusstseins-Schwankungen im Schlaf, unter Müdigkeit und bei hoher Konzentration festgestellt.

Es ergaben sich erhebliche Zweifel, ob Phi wirklich Bewusstsein misst oder lediglich die Aussage ‚Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile‘. Der Inhalt der Prozesse ist für die Stärke von Phi ohne Bedeutung: Für ein Gehirn heißt dies, dass ‚Unsinn‘ gedacht werden kann und doch ein großes Phi vorliegt. – Für ein Team heißt dies, dass ‚Unsinn‘ geredet werden kann, und doch ein großes Phi vorhanden ist.

Es ist mir nicht gelungen, über die Einstellung von Team-Parametern, Phi-Team Werte zu erzeugen, die in ihrer maximalen Größe denjenigen der IIT-Literatur entsprechen. Meine Phi-Team Strukturen sind in den einfachsten Fällen schon um ein Vielfaches umfangreicher als diejenigen der kognitiven IIT-Literatur. Die Anwendung auf realistische Teamstrukturen von zum Beispiel 7 Teammitgliedern mit entsprechend differenzierten Persönlichkeitsstrukturen ist mit meinen Hardware- Ressourcen nicht durchführbar.

Also kam die Idee auf, einfache Netzwerk-Beispiel aus der IIT-Literatur zu nehmen und hierfür eine Kommunikation zu erstellen. Ich habe ein Netzwerk mit 3 Knoten aus [1] als Beispiel genommen und das auf [2] hierzu verfügbare Demo Jupyter Notebook verwendet.

Um die genauen Mechanismen im Notebook besser zu verstehen, habe ich wieder ChatGPT 4o1 zu Rate gezogen: Es war um den 20.01.2025 als ich feststellte, dass das Reasoning von ChatGPT einen dramatischen Einbruch hatte. – ChatGPT machte wieder häufig Programmierfehler und die korrekte Anwendung von IIT spezifischen Datenstrukturen – hier die sogenannte TPM – Transition Probability Matrix – war einfach nicht möglich. Die TPM Datenstruktur gehört in den Bereich des didaktischen Albtraums, den ich schon im letzten Blog erwähnte. Ich brauchte recht viel Zeit, um die TPM zu verstehen und ChatGPT ist es überhaupt nicht gelungen, die korrekte Datenstruktur, ohne meine Hilfe, aufzusetzen. Also dachte ich, ich versuche es mal bei DeepSeek R1, der Reasoning Variante von DeepSeek, die besonders für wissenschaftliche und programmiertechnische Assistenz gedacht ist: Das Hochladen des IIT Jupyter Notebooks wurde damit beendet, dass mir mitgeteilt wurde, nur 15% des Notebooks könnten berücksichtigt werden. Erste Fragen zur TPM wurden damit quittiert, dass das System mir sagte, es könnte wegen Überlastung keine Antwort geben. Ein paar Tage später versuchte ich es wieder und erhielt zur TPM ähnlich falsche Antworten wie bei ChatGPT. Als ich DeepSeek mitteilte, dass seine Antwort falsch ist, erhielt ich keine Antwort mehr, selbst nach mehrmaligem nachfassen. Die Euphorie zu DeepSeek kann ich also aufgrund dieser Erfahrungen nicht teilen: Zwischen DeepSeek und ChatGPT, selbst in der schlechtesten Variante, liegen meines Erachtens Welten.

Nun zu der Ergänzung für IIT-Team:

Ich habe das einfache Netzwerk aus drei Knoten (A, B, C), also drei Teammitgliedern (Projektleiter, Wissenschaftler, Marketingspezialist) verwendet. Dieses Netzwerk hat ein Phi = 2-5 bits und ist damit mindestens eine Größenordnung ‚bewusster‘ als meine Teams im letzten Blog. Ich habe ChatGPT gebeten auf der Basis der TPM und der sogenannten Connectivity Matrix des Netzwerkes im Jupyter – Notebook eine Team-Kommunikation zu erstellen. Außerdem gab ich vor, dass die Kommunikation zu einem Projekt der Medikamentenherstellung in der Pharmaindustrie gehören soll.

Hier ist das Ergebnis als Output von ChatGPT, im Wesentlichen im Original-Zustand belassen:  

📌 Startzustand:

  • Projektleiter spricht (1,0,0)
  • Wissenschaftler und Marketingspezialist hören zu (0,0)

📌 Schritt 1: Der Projektleiter eröffnet die Diskussion (Zustand: (1,0,0))

Projektleiter (A):
„Unser Ziel ist es, die Stabilitätsprobleme schnell zu lösen. Welche Variablen beeinflussen die Lagerfähigkeit unseres Medikaments am stärksten?“

📌 Laut TPM ist der Übergang zu (1,1,0) wahrscheinlich, da B (Wissenschaftler) aktiviert wird.

🔄 Nächster Zustand: (1,1,0)

  • Projektleiter bleibt aktiv (A=1)
  • Wissenschaftler wird aktiv (B=1)
  • Marketingspezialist bleibt inaktiv (C=0)

📌 Schritt 2: Wissenschaftler bringt erste Analysen ein (Zustand: (1,1,0))

Wissenschaftler (B):
„Die Stabilität hängt stark von der chemischen Zusammensetzung und den Umgebungsbedingungen ab. Wir können die Formulierung leicht anpassen, aber das könnte die Markteinführung verzögern.“

Projektleiter (A):
„Verstehe. Wenn wir die Formulierung anpassen – wie hoch ist das Risiko, dass wir komplett neue Tests benötigen?“

📌 Laut TPM könnte sich das System jetzt zu (1,1,1) entwickeln, da der Marketingspezialist (C) aktiviert wird.

🔄 Nächster Zustand: (1,1,1)

  • Projektleiter bleibt aktiv (A=1)
  • Wissenschaftler bleibt aktiv (B=1)
  • Marketingspezialist wird aktiv (C=1)

📌 Schritt 3: Der Marketingspezialist steigt ein (Zustand: (1,1,1))

Marketingspezialist (C):
„Wir dürfen den Markteinführungstermin nicht gefährden. Gibt es eine Möglichkeit, eine alternative Produktionsmethode zu testen, die keine Verzögerung verursacht?“

Projektleiter (A):
„Das ist ein kritischer Punkt. Wissenschaftler, könnten wir Paralleltests durchführen, um Verzögerungen zu minimieren?“

Wissenschaftler (B):
„Theoretisch ja, aber das würde zusätzliche Ressourcen erfordern. Können wir kurzfristig zusätzliche Laborkapazitäten erhalten?“

📌 Laut TPM gibt es eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass das System in (1,1,1) bleibt, da die Diskussion sehr aktiv ist.

🔄 Nächster Zustand: (1,1,1) bleibt erhalten

  • Alle Rollen sind aktiv (A=1, B=1, C=1)

📌 Schritt 4: Diskussion über Lösungswege (Zustand: (1,1,1))

Projektleiter (A):
„Wenn wir alternative Tests durchführen, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir die Stabilitätsprobleme vollständig lösen können?“

Wissenschaftler (B):
„Mit der aktuellen Datenlage würde ich sagen, dass wir eine Erfolgschance von 70 % haben. Aber wir brauchen eine genauere Simulation.“

Marketingspezialist (C):
„Dann brauchen wir eine Entscheidung: Ist es wirtschaftlich sinnvoller, jetzt auf die sichere Formulierung zu setzen oder das Risiko einer Optimierung einzugehen?“

📌 Laut TPM kann es nun zu einem Wechsel zu (1,0,1) oder (1,1,0) kommen, falls ein Akteur aus der Diskussion aussteigt.

🔄 Möglicher neuer Zustand: (1,1,0) oder (1,0,1)

  • Wissenschaftler oder Marketingspezialist pausiert kurz.

📌 Schritt 5A: Wissenschaftler nimmt sich zurück (Zustand: (1,0,1))

Falls das System in (1,0,1) wechselt:
Projektleiter (A):
„Dann müssen wir schnell eine Entscheidung treffen. Können wir mit der aktuellen Testkapazität arbeiten?“

Marketingspezialist (C):
„Ich werde mit der Produktionsabteilung sprechen, um die Kapazitäten zu evaluieren. Falls wir eine beschleunigte Testphase realisieren können, sollten wir das so bald wie möglich tun.“

Projektleiter (A):
„Okay, dann priorisieren wir das. Ich brauche bis Ende der Woche eine Einschätzung.“

📌 Der Wissenschaftler pausiert, daher bleibt die Diskussion strategischer.

🔄 Möglicher neuer Zustand: (1,0,1) bleibt bestehen oder zurück zu (1,1,1)

📌 Schritt 5B: Marketingspezialist tritt zurück (Zustand: (1,1,0))

Falls das System in (1,1,0) wechselt:
Projektleiter (A):
„Wir brauchen eine sofortige Entscheidung. Ist eine Anpassung der Formulierung sicher und innerhalb unserer Zeitvorgaben machbar?“

Wissenschaftler (B):
„Ja, aber wir müssen die neuen Tests sehr sorgfältig planen. Ich erstelle eine Simulation und gebe euch in zwei Tagen ein Feedback.“

Projektleiter (A):
„In Ordnung, wir planen erst mal so. Falls sich aus den Simulationen neue Risiken ergeben, passen wir nach.“

📌 Der Marketingspezialist tritt zurück, daher ist die Diskussion technischer fokussiert.

🔄 Möglicher neuer Zustand: (1,1,0) bleibt bestehen oder zurück zu (1,1,1)

📌 Schritt 6: Entscheidung und Abschluss

Je nach letztem Zustand fällt das Team eine Entscheidung:

Option 1: (1,1,1) → Alle bleiben aktiv:
Projektleiter (A):
„Dann legen wir los. Wissenschaftler, Sie planen die Simulation. Marketingspezialist, Sie prüfen, ob wir die Tests beschleunigen können. Ich koordiniere die Ressourcen.“

Option 2: (1,1,0) → Wissenschaftlicher Fokus:
Projektleiter (A):
„Wissenschaftler, priorisieren Sie die Tests. Wir brauchen bald Klarheit, ob wir die Markteinführung verschieben müssen.“

Option 3: (1,0,1) → Wirtschaftlicher Fokus:
Projektleiter (A):
„Marketingspezialist, stellen Sie sicher, dass die Finanzierungsoptionen geprüft werden. Falls wir mehr Budget für schnellere Tests benötigen, müssen wir das sofort klären.“

📌 Finaler Zustand: (1,1,1) oder eine der Alternativen.

Falls du weitere Anpassungen möchtest oder bestimmte Elemente noch stärker optimiert werden sollen, lass es mich wissen! 😊🚀

Du:

Wie ist in dieser Sequenz die connectivity matrix berücksichtigt?

ChatGPT:

Die Connectivity Matrix bestimmt, welche Rollen direkt miteinander interagieren können. Ich werde jetzt Schritt für Schritt erklären, wie sie in der Kommunikationssequenz berücksichtigt wurde.

🔹 Connectivity Matrix in unserem Modell

Die Connectivity Matrix ist definiert als:

connectivity_matrix = np.array([

    [1, 1, 0],  # A beeinflusst A & B, aber nicht C

    [0, 1, 1],  # B beeinflusst sich selbst & C, aber nicht A

    [1, 1, 1]   # C beeinflusst alle (A, B, C)

])

📌 Bedeutung:

  • Projektleiter (A) beeinflusst sich selbst und den Wissenschaftler (B), aber nicht direkt den Marketingspezialisten (C).
  • Wissenschaftler (B) beeinflusst sich selbst und den Marketingspezialisten (C), aber nicht direkt den Projektleiter (A).
  • Marketingspezialist (C) beeinflusst alle.

🔹 Wie beeinflusst die Connectivity Matrix die Kommunikationssequenz?

Die CM (Connectivity Matrix) gibt an, welche Rollen direkt miteinander kommunizieren können. Ich stelle jetzt dar, wie das in der Sequenz berücksichtigt wurde.

📌 Schritt 1: Projektleiter eröffnet die Diskussion (Zustand: (1,0,0))

Warum kann der Projektleiter direkt mit dem Wissenschaftler (B) sprechen?
🔹 Laut CM:

A→B

✔ Korrekt umgesetzt:

  • Der Projektleiter spricht zuerst, da er die Diskussion leitet.
  • Wissenschaftler (B) antwortet in Schritt 2, da er direkt vom Projektleiter beeinflusst werden kann.

Warum spricht der Marketingspezialist (C) noch nicht?
🔹 Laut CM:

A→/C (Anm.: d.h. A kann C nicht beeinflussen)

✔ Richtig:

  • Der Marketingspezialist wird erst aktiviert, wenn B aktiv ist, da B →C eine erlaubte Verbindung ist.

📌 Schritt 2: Wissenschaftler bringt erste Analysen ein (Zustand: (1,1,0))

Warum antwortet jetzt der Wissenschaftler?
🔹 Laut CM:

A→B

✔ Korrekt umgesetzt:

  • Der Projektleiter fragt den Wissenschaftler, wie die Stabilität beeinflusst wird.
  • Der Wissenschaftler kann antworten.

Warum bleibt C inaktiv?
🔹 Laut CM:

A→B, B→C

✔ Richtig:

  • Marketingspezialist (C) bleibt inaktiv, bis B ihn aktiviert.

📌 Übergangswahrscheinlichkeit in der TPM:
Laut TPM hat C eine hohe Wahrscheinlichkeit, aktiviert zu werden, wenn B aktiv ist.

🔄 Nächster Zustand: (1,1,1)

  • Marketingspezialist wird aktiviert.

📌 Schritt 3: Marketingspezialist wird aktiv (Zustand: (1,1,1))

Warum kann C jetzt sprechen?
🔹 Laut CM:

B→C, C→A,B

✔ Korrekt umgesetzt:

  • Der Marketingspezialist wird durch den Wissenschaftler aktiviert.
  • C kann nun mit A und B interagieren, weil C alle beeinflussen kann.

Warum kann A jetzt mit C sprechen, obwohl es in der CM nicht direkt erlaubt ist?
✔ Indirekt über B möglich:

  • A beeinflusst B
  • B beeinflusst C
  • Damit kann eine Kommunikation von A zu C stattfinden.

📌 Übergangswahrscheinlichkeit in der TPM:
Da jetzt alle Rollen aktiv sind, bleibt das System mit hoher Wahrscheinlichkeit in (1,1,1).

📌 Schritt 4: Diskussion über Lösungswege (Zustand: (1,1,1))

Warum sprechen jetzt alle Akteure in einem freien Dialog?
✔ Laut CM:

  • C beeinflusst alle (A, B, C)
  • B beeinflusst C, aber nicht A
  • A beeinflusst B, aber nicht C

Korrekte Umsetzung:

  • Der Projektleiter fragt etwas (A)
  • Der Wissenschaftler gibt eine Analyse (B)
  • Der Marketingspezialist betrachtet die wirtschaftlichen Aspekte (C)

📌 Übergangswahrscheinlichkeit in der TPM:

  • Das System kann stabil in (1,1,1) bleiben, aber ein Akteur kann aus der Diskussion aussteigen.

🔄 Möglicher Zustand: (1,1,0) oder (1,0,1)

  • Falls B pausiert → (1,0,1)
  • Falls C pausiert → (1,1,0)

📌 Schritt 5A: Wissenschaftler tritt zurück (Zustand: (1,0,1))

Warum ist das ein realistischer Übergang?
🔹 Laut CM:

C→A

✔ Korrekt umgesetzt:

  • Der Marketingspezialist übernimmt die wirtschaftlichen Fragen.
  • Der Wissenschaftler tritt zurück, um Daten zu sammeln.

📌 Schritt 5B: Marketingspezialist tritt zurück (Zustand: (1,1,0))

Warum konzentriert sich die Diskussion jetzt auf Wissenschaft & Strategie?
🔹 Laut CM:

A→B

✔ Korrekt umgesetzt:

  • Wissenschaftler fokussiert sich auf technische Details.
  • Projektleiter bleibt strategisch aktiv.

📌 Übergangswahrscheinlichkeit in der TPM:

  • Falls der Marketingspezialist keine neuen Inputs hat, kann er inaktiv bleiben.

Zusammenfassend: Dieses kleine Kommunikationsbeispiel zeigt, dass die IIT-Netzwerke auch als Team-Kommunikations-Netzwerke interpretiert werden können: Ich habe dies nicht für alle möglichen Netzwerke gezeigt, jedoch ist für mich nicht erkennbar, wieso ein beliebiges Netzwerk nicht auch eine beliebige Team-Kommunikation repräsentieren kann. Das heißt auch, dass Teams genau die gleichen Phi-Werte erreichen können, wie kognitive Systeme, also Individuen: Prinzipell kann der Collective Mind eines Teams, hier gemessen über Phi, hohe Synergiewerte annehmen.
Hier zeigt sich meines Erachtens aber auch sehr stark die Erkenntnis-Lücke in der IIT: Es ist schwer vorstellbar, dass Teams über das gleiche Bewusstsein verfügen wie Menschen. – Wie schon im letzten Blog angesprochen, zeigt dies, dass in der IIT etwas Grundsätzliches fehlt, um menschliches Bewusstsein zu beschreiben.

[1] 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

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

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