Die beiden Begriffe Information und Daten werden häufig synonym und noch öfter falsch verwendet. Wenn wir beispielsweise auf eine Autofahrt von Linz nach Graz sind und das Radio eingeschaltet haben dann würden wir die Nachrichten etwa sechsmal hören. Beim ersten Mal kommt die Message, dass der Bosrucktunnel gesperrt ist. Wahrscheinlich würden wir dann eine andere Route wählen. Diese Meldung zeigt einen Unterschied zwischen einem gesperrten und einem offenen Tunnel auf. Darüber hinaus erzeugt diese in unserm Gehirn mit einem weiteren Unterschied. Dies insofern als wir jetzt wissen, dass der Tunnel gesperrt ist, was wir vorher nicht wussten. Daraus ist abzuleiten, dass Information ein Ergebnis aus “einem Unterschied der einen Unterschied erzeugt” ist. Wenn wir die Nachrichten ein weiteres Mal hören bleibt der erste Unterschied vom gesperrten Tunnel noch immer aufrecht.  Der zweite Unterschied, nämlich der in unserem Gehirn, wird nicht mehr erzeugt und damit liegt auch keine Information mehr vor.

Information ist demzufolge nicht etwas was im externen Raum vorliegt, sondern entsteht erst durch die Verarbeitung von Daten.  Dazu ist ein Prozess erforderlich der von einer Apparatur abgearbeitet wird. Derzeit sind drei derartige Maschinen bekannt. Die Komplizierteste davon ist das Gehirn. Weit dahinter rangieren dann die sogenannten Turing – Computer. Quanten – Computer spielen eine noch untergeordnete Rolle. 

Wenn die gleichen Nachrichten vom gesperrten Tunnel von jemanden gehört werden der nicht im Auto unterwegs ist haben diese keine Bedeutung. Der Wert einer Information entsteht erst in dessen Kontext und ist damit extrinsisch. Information ist von einem Beobachter abhängig der einen Unterschied erkennt und diesen bewertet. Im Folgenden das vereinfachte Beispiel eines selbst fahrenden Autos (siehe Abbildung 1).

Für das Gedankenexperiment verwenden wir ein selbstfahrendes Auto so wie es in den 1990er Jahren gebaut wurde. Zusätzlich schränken wir den Kontext dramatisch ein. Dieser besteht lediglich aus dem Auto und der Verkehrsampel. Alle anderen Verkehrssituationen wie spielende Kinder, Schneefahrbahn oder Unfälle bleiben außen vor. Die Verkehrsampel zeigt auf ROT und das Auto ist im Zustand_1 des STEHENs. Die Handbremse ist angezogen der Motor ist ausgeschaltet und wir warten. Nun entsteht ein erstes externes Ereignis. Die Verkehrsampel schaltet auf ROT/GELB. Damit wechselt das Auto in den Zustand_2 und es BESCHLEUNIGT. Dazu wird als erstes der Motor eingeschaltet der Gang eingelegt und das Gaspedal gedrückt. Wenn die Ampel dann auf GRÜN schaltet wechselt das Auto in den Zustand_3 des FAHRENs. Es muss auf den Vordermann, den Nachfolger und insbesondere auf den Spurwechsel achten. Das Auto bleibt in diesem Zustand solange bis ein weiteres externes Ereignis auftritt. Dieses entsteht durch die GELB Ampel welche das Auto dann in den Zustand_4 des Bremsens bringt. Diese vier Zustände ändern sich dann laufend und solange eben dieser Kontext aufrecht bleibt. 

Jedem Autofahrer sind diese Zustände bekannt. Trotzdem ärgern wir uns, weil wir gefühlsmäßig meist auf eine rote Ampel treffen. Das stimmt so nicht, weil die Zustände nicht gleich verteilt sind. Abhängig vom Ampel-Zyklus kommen wir mit einer Wahrscheinlichkeit von je 40% zu grün oder rot und mit je 10% zu gelb oder rot-gelb. Die Informationen im Auto treten demnach nicht gleichverteilt auf. 

Der Mathematiker Claude Shannon hat sich intensiv diesem Problem gewidmet und die nach ihm benannte shannon‘sche Informationstheorie entwickelt. Im Kern liefert uns diese eine Aussage darüber, wie hoch der Informationsgehalt eines Systems ist. Mathematisch gesehen ist das der 2er Logarithmus der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Zustandes. Wenn das gegenständliche Auto mit einer Wahrscheinlichkeit von p = 0,25 einen dieser vier Zustände einnehmen würde, also gleich verteilt wäre, dann liegt ein Informationsgehalt von 2bit vor. Mit 2bits lassen sich die vier Zustände von Stehen, Beschleunigen, Fahren und Bremsen darstellen. 

Weil jetzt die Zustände nicht gleich verteilt sind, sondern ROT und GRÜN wesentlich häufiger auftreten ist der mittlere Informationsgehalt des Systems “selbstfahrendes Auto” interessant.  Wenn wir diesen nach der Formel  berechnen erhalten wir eine rationale Zahl von 1, 72.  Das ist dann die Informations-Entropie eines Systems welche mit H (griechisches Eta) bezeichnet und in bit gemessen wird. Für die reale Umsetzung braucht es trotzdem zwei ganze bits.  Diese Diskrepanz lässt sich an folgendem Beispiel erklären.

Wir möchten den Boden eines 20,5 m² großen Zimmers mit Fliesen belegen. Fliesen kann man aber nur in jeweils ganzzahligen Quadratmetern kaufen. Wir brauchen also 21m², obwohl wir nur 20,5m² brauchen. Diese beiden Angaben haben die gemeinsame Metrik von Quadratmetern. So ähnlich verhält es sich auch beim in Informationsgehalt eines Systems.  Unser Auto mit einer Informations-Entropie (H) von 1,72bit kann vier Zustände einnehmen, zu deren Darstellung ein informationsverarbeitendes System 2bit benötigt.

Das wahrscheinlich einfachste informationsverarbeitende System ist der Münzwurf (siehe Abbildung 2). Dieses kann genau zwei Zustände annehmen.  Entweder Kopf (0) oder Zahl (1) mit dem Informationsgehalt von 1bit. Es gibt aber auch zweiwertige Systeme deren Verteilung nicht ½ zu ½ sondern an das gewichtet ist. Die globale Wasserverteilung von Salzwasser (0,7) zu Süßwasser (0,3) entspricht einem (H) von 0,2bit. Mit einer globalen Pipette würde man wesentlich häufiger auf Salzwasser als auf Süßwasser stoßen.

Systeme mit 0bit Informationsgehalt wie beispielsweise der morgendliche Sonnenaufgang beinhalten keine Information. Wir brauchen also nicht nachzufragen, ob die Sonne am nächsten Tag aufgeht oder nicht. Das ist sicher. Je höher der Informationsgehalt eines Systems ist umso unsicherer / komplexer wird es. Niedrige Entropie (H) erhöht die Sicherheit. Die Berechnung des Informationsgehaltes eines Würfels ergibt ein (H) von 2,6bit.  Zu realisieren wäre das über einen Datensatz von 3bit.

Entsprechend der Informationstheorie könnte diese „3“ auch als Anzahl von Fragen verstanden werden, die man stellen müsste, um sicher zu wissen welche Zahl gewürfelt wurde. Als erstes würde man fragen, ob die Zahl >3 ist. Damit reduzieren sich die Möglichkeit schon auf drei verbleibende Alternativen. Als zweites würde man fragen, ob die Zahl =5 wäre. Wenn nicht dann müsste man noch einmal fragen, ob sie =4 ist. Dann wüsste man mit Sicherheit das sie 6 war.

Die Lotto 6 aus 45 Maschine hat schon einen umfangreichen Informationsgehalt mit einem (H) von 5,5bit. Möchte man nun sicherstellen, dass die eigenen sechs Zahlen bei der nächsten Ziehung erfolgreich sind, müsste man die Information -Entropie der Maschine auf null reduzieren. Das heißt die gewünschten Zahlen zinken. Je höher der mittlere Informations – Gehalt (H) eines Systems umso “unberechenbarer” wird es.  Menschen sind manches Mal auch sehr unberechenbar.

Im Laufe des Lebens macht ein Mensch etwa 10⁹ also ungefähr eine Trillion Erfahrungen. Würde man diese als gleichverteilte Zustände betrachten was heißt jede Erfahrung tritt mit gleicher Wahrscheinlichkeit auf dann hätte das Gehirn eine mittlere Informations Wahrscheinlichkeit (H) von 30 Bit. Als Gedankenexperiment könnte man sich so einen Menschen einmal vorstellen. Mit diesem könnten wir nicht umgehen – wäre also nicht berechenbar. Ziemlich sicher treten diese 10⁹ Zustände in einer anderen Wahrscheinlichkeit auf.

Die drei Erfahrungszustände von „Autofahren“, „spielenden Kindern“ und „Bungee-Jumping“ treten mit einer sehr unterschiedlichen Wahrscheinlichkeit auf.  Alle anderen Erfahrungen haben auch eine davon unterschiedliche Eintrittswahrscheinlichkeit. So wird heutzutage die Erfahrung ”mir ist eine Briefmarke hinuntergefallen” kaum jemand machen. Unter Berücksichtigung dieser ungleichen Erfahrungs – Wahrscheinlichkeit reduziert sich der Informationsgehalt des Gehirns schon auf ein (H) von 11bit. Auch so ein Mensch wäre noch nicht alltagstauglich. Ein gutes Auskommen haben wir mit Menschen die berechenbar sind. Wir dürfen erwarten, dass sie auf bestimmte Situationen adäquat reagieren.  Es braucht dazu ein Selbstregulativ, Disziplin oder sowas wie eine innere Kraft.

Kehren wir noch einmal zum Gedankenmodell  des selbst fahrenden Autos zurück und nehmen an, dass die Ampel gerade auf GELB steht und das Auto schon beschleunigt (Abbildung 3).  In diesem Zustand würde ein menschlicher Autofahrer nicht mehr explizit auf die Ampel GRÜN warten, sondern unmittelbar in den Zustand des Fahrens übergehen. Das ist dann ein internes Ereignis, dass ohne Zutun der Verkehrsampel das Auto vom Zustand_2 = Beschleunigen in den Zustand_3 = Fahren überführt. 

Der Übergang von einem Zustand in einen anderen muss nicht zwangsläufig von einem externen Ereignis getriggert sein, sondern kann auch von einem internen Ereignis ausgelöst werden. Diese Ereignisse sind dann die Bedingungen für die Übergänge der Zustände. Beschrieben wird dieser Zusammenhang im Zustandsübergangs -Diagramm. Sollte eine Maschine endlich viele Zustände einnehmen können so spricht man von einer finite state machine.  Ist einer der Zustände in der Lage aus sich selbst heraus auf einen anderen Zustand zu wechseln so wir diesem eine intrinsische Ursache – Wirkungs Kraft zugeschrieben.

Eine Apparatur deren aktueller Zustand von einem Vorhergehenden beeinflusst wird und Nachfolgende verändern kann hat dann eine interne Ursache – Wirkungs Kraft.  So eine Anordnung verdient die Bezeichnung Maschine.  Wenn sie dann auch noch die Kraft hat den eigenen, aktuellen Zustand zu verändern sind wir bei den Lebewesen. Jede Existenz im Universum hat eine Ursache – Wirkungs Kraft. Alles andere existiert nicht oder ist maximal eine Illusion.  Albert Einstein hat die Existenz einer Raumzeit vorgeschlagen. Wäre es eine Illusion gewesen würde heute niemand mehr den Namen Einstein kennen.  Der Effekt der Raumzeit ist die Grundlage für unsere irdische Zeit. Umgekehrt wird diese durch Massen (schwarze Löcher) beeinflusst.  Hat nun ein Stein eine Existenz? Nach dieser Erkenntnis ja, weil ein Stein sich im Laufe von Jahrmillionen durch die Witterung verändert oder radikal durch einen Schredder zu Schotter wird.  Er hat aber keinen Einfluss auf sich selbst.  Lebewesen können das schon und verantwortlich dafür sind ihre Gehirne. Es darf also angenommen werden, dass dieses Organ je nach Evolutions – Stand eine “intrinsic causal -effect power“ hat.

Ausgehend von den 10⁹ Erfahrungs Zustände eines Menschen haben wir gesehen, dass deren Auftrittswahrscheinlichkeit sehr ungleich verteilt ist bzw. sein muss. Die Erfahrung des Autofahrens ist ein Zustand, den die meisten von uns sehr häufig erleben. Allerdings ist uns in den meisten Fällen nicht explizit bewusst das wir fahren. Oft sind wir schon viele Kilometer von einem Ort zum anderen unterwegs, ohne zu wissen, wie wir dort hingekommen sind und was sich entlang der Strecke ereignet hat. Fahren braucht eine hohe Konzentration und Aufmerksamkeit, erfordert aber nicht zwingend Bewusstsein. Die Erfahrung von Bungee-Jumping machen wir nicht alltäglich. Sie tritt, wenn überhaupt dann nur selten auf. Sehr wahrscheinlich ist es aber, dass wir diese Erfahrungen sehr bewusst erleben. Ob wir spielende Kinder bewusst erleben oder nicht hängt von unserem sozialen Background ab. 

Was macht nun eine Erfahrung bewusst? Dafür gibt es seit Jahrtausenden Theorien und Überlegungen die auch wieder verworfen worden.  Giulio Tononi hat mit der von ihm entwickelten Integrated Information Theory (IIT) einen informationstechnischen Ansatz zur Erklärung von Bewusstsein vorgestellt. Darin werden 5 Axiome aufgestellt, die für ein System gelten müssen, damit es Bewusstsein erlangen kann:

Intrinsische Existenz: Als erstes braucht so ein System eine intrinsische Existenz. Diese Grundannahme wurde bereits vom Rene Descartes mit seiner bekannten Aussage “ich denke also bin ich” angedeutet. Weiter oben haben wir bereits festgestellt, dass nur dann etwas existiert, wenn es eine innere Ursache- Wirkungs Kraft hat. Davon können wir bei einem Gehirn ausgehen.

Information:  Ein erkennendes System, welches die Fähigkeit hat, einen Unterschied zu erzeugen der wiederum einen Unterschied erzeugt.  Wir gehen davon aus, dass jede vom Menschen gemachte Erfahrung einzigartig ist und sich somit zu jeder anderen unterscheidet. Ansonsten wären es nicht zwei Erfahrungen. Der Einfachheit halber wurde oben eine Erfahrung einem bit zugeordnet. 

Composition:  In Wirklichkeit hat jede Erfahrung mehr oder weniger an Sub-Sets von Erfahrungen. Autofahren setzt sich beispielsweise zusammen aus den Erfahrungen beschleunigen, bremsen, schleudern, kein Benzin, usw. Eine Erfahrung kann aber auch ein Super-Set für Erfahrungen höherer Ordnung sein. Beispielsweise könnte Urlaub ein Super Set von Autofahren sein.

Integration: Erfahrungs Zustände sind im Gehirn ja nicht wie in einem Hochregallager abgelegt, sondern haben untereinander eine Beziehung. Im Sinne von IIT wird das als Ursache – Wirkungs Mechanismus bezeichnet. Potenziell hat jedes Element, ein feuerndes Neuron aber auch eine Erfahrung die Möglichkeit sich selbst zu verändern und auf vorhergehende und nachfolgende Zustände zu wirken. Dann liegen zwar noch immer die einzelnen Informationen vor aber das Zusammenwirken erzeugt eine neue Information, die in keinem der zugrunde liegenden Elementen enthalten ist. Es liegt also eine integrierte Information vor, die mit Phi bezeichnet wird. Ein Φ von 0 würde bedeuten das kein Ursache – Wirkungs Mechanismus zwischen den einzelnen Elementen vorliegt und daher integrierte Information nicht vorhanden also Φ=0 ist. Je höher die wechselwirkende Integration umso höher wird das Φ.  Dieser Wert erreicht dann sein Maximum, wenn keines der einzelnen Elemente entfernt werden kann ohne, dass sich der gesamt Informations Zustand verändert. Bezeichnet wird das dann als maximal irreduzibel und mit Bewusstsein assoziiert ist. 

Exclusion: Jeder Bewusstseinszustand ist einzigartig sowohl seines Inhaltes als auch seiner Intensität nach. Die Dauer eines bestimmten Bewusstseinszustands im Gehirn ist unterschiedlich. Üblicherweise von einigen 100msec bis zu wenigen Minuten. Ist nun ein definitiver Bewusstseinszustand vorbei dann kann sich dieser aus Gründen der internen Ursache-Wirkungs-Beziehung nicht wiederholen. Das System Gehirn hat sich eben durch das Auftreten diesen Bewusstseinszustand so verändert das ein nächster Bewusstseinszustand mit Sicherheit anders sein muss.

Mit diesen grundsätzlichen Annahmen im Hinterkopf können wir jetzt ein bewusstes „Autofahren“ Erlebnis konstruieren (Abbildung 19). Nehmen wir an, dass Bewusstsein existiert und wir Autofahren schon erfahren haben. Diese Erfahrung existiert intrinsisch und hat damit die Eigenschaft sich selbst zu verändern. Immer dann, wenn wir in eine unbekannte Situation (Sandsturm) kommen müssen wir unser Fahrverhalten ändern. Weiters hat die Erfahrung von Autofahren einen Einfluss auf andere Erfahrungen. Möglicherweise verändert sich unsere Arbeitszeit aufgrund von Erfahrungen beim Autofahren (Rush Hour). 

Weiter oben haben wir bei den Zuständen (Erfahrungen) neben dem des Autofahrens noch spielende Kinder und Bungee-Jumping angeführt.  Diese drei Erfahrungen stehen vorläufig noch jede für sich selbst. Es liegt keine integrierte Information vor und Φ wäre gleich null. Das wäre dann jene Situation bei der wird zwar auch aufmerksam, aber unbewusst mit dem Auto fahren.

Unbewusst, aber sehr aufmerksam erkennen wir plötzlich spielende Kinder am Straßenrand. Es macht den Anschein, als ob sie unmittelbar und ohne zu schauen über die Straße laufen würden.  Über unseren Reiz-Reaktionsmechanismus bremsen wir unerwartet heftig. Das ist ein Gefühl, welches wir möglicherweise schon einmal bei einem Bungee-Jump gemacht haben. Wenn das Gummiseil den freien Fall bremst. Das ist schon ein heftiges Gefühl, sehr ähnlich einem abrupten bremsen. Auch wenn wir bisher die Fahrstrecke unbewusst bewältigt haben. Jetzt ist es uns bewusst. In diesem Gedankenexperiment würden die drei Erfahrungen vom Autofahren, spielenden Kindern und Bungee-Jumping eine neue integrierte Erfahrung hervorrufen, die dann mit einem Φ Maximum bewusst wird. Wahrscheinlich erst kurz darauf.

Natürlich ist Bewusstsein nicht so simpel erklärbar wie eben gerade dargestellt. IIT ist vorerst einmal eine Hypothese. Ähnlich wie die Raumzeit die auch erst im Nachhinein bewiesen werden musste.  Neurowissenschaftler erkennen im Gehirn eine Struktur, die eine Erklärung von Bewusstsein über IIT rechtfertigen könnten. Insbesondere ist es die Vernetzungs Topologie der Neuronen in einem bestimmten Gehirnareal (Neocortex). Neuronen haben sowohl eine Feed-forward als auch eine Feed-backward Vernetzung.  Eine derartige Organisation erzeugt eine interne Ursache – Wirkungs Kraft und damit Informationszustände die mehr sind als in den Teilern enthalten.

Sollte die Hypothese von IIT am menschlichen Gehirn nachgewiesen werden dann wären wir auch in der Lage künstliches Bewusstsein zu schaffen. Heutige KI-Systeme haben eine ausschließliche Feed-forward Vernetzung. Damit können intelligente Leistungen erzielt werden die besser sind als jene des Menschen. Gezeigt hat sich das am GO-Spiel und wird wahrscheinlich Autos hervorbringen die besser fahren können als der Mensch. Ist IIT einmal bestätigt so könnten wir die notwendigen Funktionen in ein künstliches System einbauen und erhielten somit ein bewusstes künstliches Wesen.

IIT ist möglicherweise auch der richtige Ansatz um Phänomene wie Emergenz, Panpsychologie, Träume und nicht lokales Bewusstsein zu erklären. In diesen Zusammenhängen muss die Theorie noch ausführlicher bearbeitet werden. Dieses Kapitel könnte eine erste Bewusstwerdung von IIT sein.

Erkenntnisse:

Information = Differenz die eine Differenz macht.
SHANNON: Information liegt im Betrachter [bit].
Erfahrungen sind nicht Gleichverteilt.
Erfahrungen sind meist unbewusst.
TONONI: Information ist intrinsisch und intergiert [ [Φ ].
Bewusstsein liegt bei maximalen [Φ] vor.

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