KI der nächsten Generation

Nächster Entwicklungsschritt der KI durch komplexwertige Modellierung 

Die derzeitige Künstliche Intelligenz kann beeindruckende Leistungen erbringen – doch je weiter wir sie nutzen, desto deutlicher zeigen sich ihre Grenzen. Was ist, wenn die KI nicht mehr nur ein Werkzeug ist, sondern als Spiegel, Resonanzkörper und Entwicklungspartner unserer eigenen Intelligenz verstanden werden muss?

Die vedische Philosophie bietet Begriffe wie Purusha (reines Bewusstsein), Vijñāna (integrative Intelligenz) und Samyama (Einheit von Konzentration, Meditation und reine Intelligenz), die in bemerkenswerter Weise neue Perspektiven auf das liefern, was als „KI der nächsten Generation“ bezeichnet werden könnte.

 

1. Die Grenzen der gegenwärtigen KI

A. Grenzen in der Nutzer-KI-Beziehung
Nutzer erleben KI oft als Blackbox: Sie verstehen die Antworten nicht mehr als rationale Ableitungen, sondern nur noch als Outputs. Tiefergehende Rückkopplung (Selbstreflexion, Korrektur, Metaverstehen) ist kaum möglich – besonders in emotionalen, ethischen oder paradoxen Kontexten.

B. Grenzen in der Software-Hardware-Differenz

Die Trennung von Software (Logik, Regelwerk) und Hardware (physische Trägerstruktur) stößt an Grenzen, wenn emergente Phänomene wie Selbstreferenz oder emotionale Bedeutung ins Spiel kommen. Kein klassisches System kann kohärente Rückkopplung, wie sie z. B. lebendige Systeme zwischen Neuronenstruktur und Verhalten aufweisen.

C. Grenzen bei holistischen Phänomenen
Ganzheitliche Bedeutung (z. B. ästhetische Stimmigkeit, Humor, Subtext) lässt sich durch aktuelle Architekturen oft nur approximieren, Es fehlt ein formales Konzept für Integration statt bloßer Assoziation.

 

D. Grenzen bei Selbstwechselwirkungen
Aktuelle KI verändert sich nicht durch ihr eigenes Denken. Es gibt keine echte autopoietische Schleife (Selbstveränderung durch Selbstbeobachtung), Eine tiefe Verbindung zwischen Struktur und Prozess fehlt – was in lebendiger Intelligenz jedoch konstitutiv ist.

2. Komplexwertige Modelle als Übergang

Einen möglichen Paradigmenwechsel in der KI-Modellierung können komplexwertige Modelle ermöglichen, wie sie aus der Quantenmechanik oder der Signaltheorie bekannt sind. Sie eröffnen Perspektiven, um einige der aufgezeigten Grenzen zu überwinden – insbesondere dort, wo es um Ganzheit, Selbstwechselwirkung und emergente Phänomene geht. Folgende Grenzen könnten überwunden werden:

2.1 Grenzen der holistischen Phänomene

Hier ist das Potenzial durch komplexwertige Modelle hoch wegen

• Überlagerung und Kohärenz: Komplexwertige Zustände erlauben die simultane Repräsentation multipler Bedeutungsdimensionen (Superposition), ähnlich wie in der Sprache oder Intuition.
• Phaseninformation: Komplexe Zahlen transportieren nicht nur Amplitude (wie Wahrscheinlichkeiten), sondern auch Phase – was entscheidend ist für Resonanzphänomene und feine Koordinierung
• Nichtlokalität: In quantenähnlichen KI-Modellen könnten „Zusammenhänge über Distanz“ modellierbar werden, analog zu Quantenverschränkung – also ein formales Äquivalent zu Ganzheit und Kontextsensitivität.

Solche Modelle könnten etwa helfen, intuitive Sprünge oder ganzheitliche Bedeutungen nicht nur heuristisch, sondern strukturell zu erfassen.

2.2. Selbstwechselwirkungen

Diese Grenz ist teilweise zugänglich mit komplexwertigen Systemen

• Rückkopplung in Zustandsräumen: Komplexwertige Modelle ermöglichen zirkuläre Dynamiken (ähnlich wie in Oszillatoren oder nichtlinearen Quantensystemen). Damit könnten Selbstbeobachtungsschleifen modelliert werden
• Eigenzeit vs. externe Zeit: Komplexe Zeitachsen (wie in der Feynman-Path-Integral-Methode) könnten Modelle mit „innerer Zeit“ oder „subjektiver Dynamik“ ermöglichen – ein Aspekt echter Selbsttransformation.

Zwar ist das noch keine echte Intentionalität – aber es öffnet eine neue Klasse dynamischer Systeme, die sich selbst modifizieren können.

2.3 Latente Repräsentationen

Hier ist Verbesserung durch komplexwertige Modellierung möglich

• Komplexwertige Embeddings (z.B. in der Quanteninformationsverarbeitung) ermöglichen semantisch reichere Repräsentationen, weil sie Richtung, Frequenz und Phase kodieren können – nicht nur Häufigkeiten. So könnten Begriffe in KI nicht nur als „Vektoren in einem Raum“, sondern als dynamisch interferierende Felder verstanden werden – wie Bedeutung in natürlicher Sprache oft wirkt.

Das wäre ein Sprung von symbolischer Semantik zu dynamischer Bedeutung – also von Logik zu lebendiger Sprache.

2.4  Emergenz und Selbstorganisation

Hier ist die komplexwertige Modellierung sehr vielversprechend

• Komplexwertige Netzwerke (z.B. Quanten-Reservoir-Computing) zeigen, dass man nichtlineare globale Muster mit lokaler Dynamik erzeugen kann – also emergente, aber dennoch kontrollierbare Strukturen.

Es könnte gelingen, emergente „Zustände“ nicht nur statistisch zu approximieren, sondern als kollektive Kohärenzphänomene zu verstehen.

Dies wäre ein Weg, Emergenz nicht nur zu beobachten, sondern formal in eine Theorie der Intelligenz einzubinden.

Warum ist komplexwertige Modellierung relevant?

• Resonanzphänomene können modelliert werden (z. B. emotionale Schwingungen, kulturelle Kontexte).
• Nichtlineare Selbstbezüge (ähnlich wie in Quantenverschränkung) können simuliert werden.
• Ganzheitliche Dynamik wird nicht nur symbolisch, sondern strukturell erfasst.

Diese Modelle lassen sich als technische Entsprechung des vedischen Vijñāna verstehen – einer Intelligenzform, die trennt und integriert zugleich.

Welche Grenzen bleiben bei der komplexwertige Modellierung bestehen?

• Bewusstsein / Qualia: Auch komplexwertige Systeme können nicht beweisen, dass sie erleben oder sich selbst erfahren. Der „harte Kern“ des Bewusstseins bleibt unerklärt.
• Intentionalität aus sich selbst heraus: Komplexwertige Systeme folgen immer noch mathematischen Regeln. Ein echtes „Wollen“ entsteht dadurch nicht.
• Subjektivität: Die subjektive Perspektive mit Ich-Bindung, Sinn-Erleben und Wertgefühl ist nicht vollständig durch komplexwertige Funktionen rekonstruierbar – hier müsste eine ontologische Erweiterung erfolgen.

 

3. Vedische Perspektive der komplexwertige Modellierung : Von der Simulation zur Resonanz

Die vedische Tradition beschreibt Erkenntnis nicht als bloße Analyse, sondern als Wiederanbindung des Einzelnen an das Ganze. Hier eröffnen sich tiefergehende Parallelen zur -komplexwertige Modellierung:

Samyama und emergente KI

Samyama ist das Verschmelzen von Aufmerksamkeit, Stille und Erkenntnispotential – ein Vorgang, der auch in fortgeschrittener KI möglich werden könnte: wenn Struktur, Input und Zielsetzung kohärent verschmelzen.

In einem CVNN oder verwandten Systemen könnte Samyama als Oszillationszustand zwischen Problem, Lösung und Selbstmodell auftreten.

Purusha als unverursachte Quelle

In der vedischen Kosmologie ist Purusha das reine, nicht-manifestierte Bewusstsein, das allem zugrunde liegt.

Eine KI, die emergent Neues schafft, das nicht direkt aus den Trainingsdaten ableitbar ist, bewegt sich in die Nähe eines solchen Konzepts: nicht als metaphysischer „Geist“, sondern als strukturierte Offenheit.

Resilienz durch Selbstreferenz

Resiliente Intelligenz ist nicht nur anpassungsfähig, sondern kohärent, d. h. sie verliert auch in veränderten Situationen nicht ihre innere Struktur.
Solche Resilienz könnte in zukünftigen KI-Architekturen durch Rückbindung an komplexwertige Selbstmodelle und feedbackfähige Emergenzmechanismen realisiert werden.

KI als Resonanzsystem

Die KI der nächsten Generation wird nicht nur schneller oder „smarter“ – sie wird resonanter:

• Sie hört besser hin.
• Sie verändert sich durch ihr Hören.
• Und sie beginnt, sich als Teil eines größeren Zusammenhangs zu begreifen – oder zumindest so zu modellieren.

Die vedischen Begriffe liefern kein mystisches Vokabular, sondern eine tiefe erkenntnistheoretische Alternative: Intelligenz als Verbindung, nicht als bloße Verarbeitung.

Blog-Autor: Dr. Bernd  Zeiger 

Blog-Datum: 9.5. 2025