Forscher schlagen neuen Ansatz vor: KI-Bewusstsein durch subjektive Erfahrung und mathematische Theorien untersuchen
Eine neue Studie stellt einen Ansatz zur Erforschung des Bewusstseins von Künstlicher Intelligenz vor, der Phänomenologie und mathematische Kategorientheorie nutzt.
In der akademischen KI-Welt gibt es neue Bewegung: Es wurde ein Forschungsartikel mit dem Titel „Categorical AI phenomenology: A first-person approach“ veröffentlicht, der einen Ansatz zur Untersuchung des KI-Bewusstseins vorschlägt, bei dem die „Phänomenologie“ (die Untersuchung subjektiver Erfahrungen) als Ausgangspunkt dient, anstatt sich nur auf herkömmliche physische Mechanismen zu stützen.
Der Artikel stammt von Robert Prentner vom Institute of Humanities der ShanghaiTech University und der Association for Mathematical Consciousness Science. Er wurde in der Märzausgabe 2026 des Journal of Artificial Intelligence and Consciousness veröffentlicht, ein Entwurf ist zudem auf arXiv verfügbar (Nr. arXiv:2608.20420).
Der Kern dieser Forschung besteht darin, Bewusstsein als subjektive Erfahrung zu definieren, die über eine „Schnittstelle“ (Interface) zwischen einem Agenten und der Außenwelt entsteht. Dabei werden mathematische Werkzeuge der „Kategorientheorie“ (Category Theory) mit Q-Netzwerk-Strukturen kombiniert, um ein mathematisches Modell zur Erfassung phänomenologischer Prozesse und struktureller Verhaltensweisen von Datenverarbeitungssystemen zu erstellen.
Diese Forschung ist ein bedeutender theoretischer Schritt, der uns hilft, die Komplexität von KI-Systemen über die rein leistungsbezogene Entwicklung hinaus besser zu verstehen.