Neues AIT-Modell löst das Symbol Grounding Problem
Ein kürzlich veröffentlichtes Papier präsentiert einen einheitlichen Rahmen für das Symbol Grounding Problem (SGP) und setzt dabei auf die Prinzipien der Algorithmischen Informationstheorie (AIT). Durch die Umformulierung des Problems in diesem Kontext wird deutlich, dass die Bedeutungsgestaltung durch fundamentale Informationsbeschränkungen bestimmt wird.
Der Ansatz verbindet die Gödelsche Selbst‑Referenz‑Perspektive mit der No‑Free‑Lunch‑Statistik. Dabei wird ein symbolisches System als universelle Turing‑Maschine modelliert und das Grounding als Akt der Informationskompression definiert. Diese Sichtweise liefert eine klare Erklärung dafür, warum reine symbolische Systeme nicht in der Lage sind, die meisten möglichen Welten zu erfassen.
Der Artikel gliedert sich in vier zentrale Argumentationsschritte: Erstens wird gezeigt, dass ein ausschließlich symbolisches System die überwiegende Mehrheit der möglichen Datenstrings nicht grounden kann, weil diese algorithmisch zufällig und damit unverkomprimierbar sind. Zweitens wird demonstriert, dass ein statisch groundetes System, das auf die Kompression einer spezifischen Welt optimiert ist, zwangsläufig unvollständig bleibt, da immer ein gegnerisches, unverkomprimierbares Szenario konstruiert werden kann. Drittens wird der „Grounding‑Akt“ des Anpassens an eine neue Welt als nicht‑inferierbar beschrieben, weil dafür neue Informationen – ein kürzeres Programm – benötigt werden, die nicht aus dem bestehenden Code abgeleitet werden können. Viertens nutzt das Papier Chaitins Unvollständigkeitstheorem, um zu beweisen, dass jeder algorithmische Lernprozess ein endliches System ist, das Welten, deren Komplexität seine eigene übersteigt, nicht vollständig erfassen kann.
Die Schlussfolgerung lautet, dass Bedeutung ein fortlaufender, offener Prozess ist, bei dem ein System ständig versucht, seine eigenen informationstheoretischen Grenzen zu überwinden. Dieses Ergebnis liefert einen tiefgreifenden Einblick in die Natur von Verständnis und Lernen in künstlichen und natürlichen Systemen.