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Exploring Complexity: Von Artificial Life und Artificial Intelligence zu Cyberphysical Systems

Abstract

Die klassische Kybernetik in der Tradition von Norbert Wiener ist heute ein Teilgebiet der mathematischen Theorie komplexer Systeme und nichtlinearer Dynamik. Erst in diesem Rahmen lassen sich Struktur- und Musterbildungen in Natur und Technik erklären und in Computermodellen simulieren. Selbstorganisation und Emergenz werden nun zu wohldefinierten Begriffen, die auf technische Systeme übertragen werden können. Im 1. Abschnitt beschäftigt sich der Artikel daher mit den Grundlagen komplexer Systeme und nichtlinearer Dynamik. Als Anwendung wird zunächst die Muster- und Strukturbildung komplexer zellulärer Systeme betrachtet, die Gegenstand der Systembiologie ist. Im 2. Abschnitt geht es um Anwendungen komplexer Systemdynamik auf die Evolution von Gehirn und Kognition. Diese Untersuchungen bilden die Voraussetzung für die Entwicklung kognitiver und sozialer Roboter, die Thema des 3. Abschnitts sind. Neuronale Netzstrukturen sind aber keineswegs auf einzelne Organismen oder Roboter beschränkt. Im 4. Abschnitt geht es um Cyberphysical Systems, mit denen komplexe soziotechnische Systeme modelliert werden, die sich weitgehend selbst steuern. Auch hier liefert die mathematische Theorie komplexer Systeme und nichtlineare Dynamik die Grundlagen für Selbstorganisation und Emergenz. Am Ende stellt sich die Frage ethischer und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen für die Technikgestaltung komplexer sich selbst organisierender Systeme.

Keywords

  • Komplexe Systeme
  • nichtlineare Dynamik
  • Kognitive Robotik
  • Cyberphysical Systems

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Mainzer, K. (2015). Exploring Complexity: Von Artificial Life und Artificial Intelligence zu Cyberphysical Systems. In: Jeschke, S., Schmitt, R., Dröge, A. (eds) Exploring Cybernetics. Springer, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-11755-9_9

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