Читать книгу Digitalisierung und Lernen (E-Book) - Erik Haberzeth - Страница 12

Bei Informationen, die explizit als solche definiert und ausgewiesen sind, wie bspw. technische Anzeigen oder Verkehrsschilder, ist es grundsätzlich möglich, auch deren Bedeutung explizit zu definieren und zu kommunizieren. Bei impliziten, in konkrete Gegebenheiten eingebundenen Informationen wie bspw. Geräusche und Vibrationen bei technischen Systemen oder der Tonfall und die Körperhaltung bei der verbalen Kommunikation stellt sich jedoch nicht nur das Problem, sie (überhaupt) als relevante Information zu erfassen, sondern es ist auch weit schwieriger, deren Bedeutung zu entschlüsseln (vgl. Böhle, Huchler 2016). Sie sind vielfach auf den ersten Blick «nichts sagend» und ihre Bedeutung ergibt sich erst durch den Kontext und eine bestimmte Perspektive der Betrachtung. So erscheinen Geräusche an technischen Anlagen allgemein lediglich als belastender Lärm. Für Fachkräfte, die mit der technischen Anlage arbeiten, sind sie aber eine wichtige Informationsquelle über den technischen Verlauf. Veränderungen des Geräusches «informieren» über «kritische Situationen» (Schulze 2001, S. 67 ff.), in denen sich einzelne Veränderungen in einem «schleichenden Prozess» wechselseitig aufschaukeln und zu weitgehenden Störungen bis hin zum Stillstand der Anlage führen können.[3] Ein anderes Beispiel sind kleinere, punktuelle zeitliche Verzögerungen, sachliche Unstimmigkeiten oder auch Personalausfälle in administrativen Prozessen und bei Dienstleistungen. Auf den ersten Blick und isoliert betrachtet erscheinen sie als unbedeutend; de facto können sie jedoch Indizien und Symptome für grundlegende Fehlplanungen sowie organisatorische und personelle Schwachstellen sein. Es ist in der Praxis notwendig, solche Unregelmäßigkeiten im Prozessverlauf rechtzeitig zu erkennen und ihnen entgegenzusteuern. Welche Einflussfaktoren, Parameter und Wirkungszusammenhänge hier jeweils ausschlaggebend sind, lässt sich nicht präzise bestimmen und ebenso wenig, welche Eigenschaften von Geräuschen hier relevant sind, die Lautstärke, Frequenz oder «Klangfarbe».

Bei der Diskussion von cyber-physical systems findet sich dementsprechend die Feststellung, dass aufgrund der physikalischen «Unschärfen» die Umwelt- und Prozessbedingungen technischer Anlagen nicht vollständig erfasst, geplant und beeinflusst werden können. Die physische Welt ist demnach im Vergleich zur Cyberwelt der Software nicht vollständig durch explizite Informationen beschreibbar und erfassbar. Je mehr sich die Digitalisierung zudem nicht nur auf die physikalische Welt, sondern auch auf die soziale Welt richtet und sich zu soziotechnischen Systemen entwickelt, so wie dies beispielsweise bei Verkehrssystemen und Dienstleistungen der Fall ist, desto komplexer und uneindeutiger wird deren informationstechnische Erfassung.

Aber auch bei expliziten Informationen können solche Uneindeutigkeiten auftreten. Bekannt ist dies beispielsweise bei Übersetzungsprogrammen. Ihre Erfolge beschränken sich im Wesentlichen auf sachbezogene Texte, bei denen die Bedeutung einzelner Wörter sowie die jeweiligen Kontexte, in denen sie verwendet werden, vergleichsweise eindeutig definiert sind. Solche Programme scheitern jedoch bei poetischen Texten, in denen Wörter und Formulierungen neben ihrer expliziten Bedeutung vor allem einen impliziten, assoziationsbezogenen Bedeutungshorizont haben. So kann die Formulierung «ein sonniger Tag» sowohl auf das physikalisch beschreibbare Wetter als auch auf eine bestimmte emotionale Atmosphäre und Stimmung verweisen. Was hiermit angesprochen werden soll, ergibt sich jedoch nur aus dem Kontext oder kann gegebenenfalls auch bewusst offen gelassen werden, sodass es letztlich den Rezipierenden überlassen bleibt, was sie hier jeweils «heraus lesen». Doch auch bei sachbezogenen Texten selbst im technischen Bereich sind schriftliche Formulierungen keineswegs immer eindeutig, sondern erfordern ein kontextbezogenes Wissen, um ihre Bedeutung zu verstehen. Ein Beispiel sind Konstruktionszeichnungen, die unter Bezug auf die praktische Umsetzung immer auch offene Stellen oder Möglichkeiten für Alternativen beinhalten (vgl. Bolte 2017, S. 119 ff.).

In der neueren Diskussion und Entwicklung künstlicher Intelligenz wird versucht, das Problem der Uneindeutigkeit und Vieldeutigkeit von Informationen durch die Strategie der Big Data und das induktive Erfassen von Algorithmen zu bewältigen. Dies richtet sich letztlich darauf, in der Vielfalt der empirisch beobachtbaren Phänomene standardisierbare und typisierbare Situationen und Kontexte zu identifizieren. Voraussetzung hierfür ist allerdings, dass bereits Beispiele und Erfahrungen zu jeweils bestimmten kontextbezogenen Bedeutungen vorliegen, diese ausgewertet und die Ergebnisse auf gegebenenfalls zukünftige Situationen übertragen werden können. Im Fall von Übersetzungsprogrammen heißt dies, dass bereits vorliegende, nicht technisch erzeugte Übersetzungen ausgewertet werden. Überträgt man dies auf implizite, in konkrete Gegebenheiten eingebundene Informationen, wie beispielsweise Geräusche, so ist beziehungsweise wäre es notwendig, eine Vielzahl empirischer Dokumentationen über Zusammenhänge zwischen Geräuschen und technischen Verläufen zur Verfügung zu haben. Um zu verhindern, dass dabei ex ante bereits eine Selektion der Informationen erfolgt, müssten diese Dokumentationen akustisch sein. Um nicht ex ante mögliche Informationen abzuspalten, wäre nicht nur die messbare Frequenz und Lautstärke, sondern auch die Klangfarbe zu dokumentieren sowie allenfalls auch der jeweilige Kontext, in dem die Geräusche entstehen.[4]