Autonome Agenten – Kann Politik noch mit der Komplexität mithalten?

Smarte Systeme dringen in alle Bereiche des Lebens ein und autonome Agenten übernehmen die Welt. Der Mathematiker Herbert Exner schreibt über die Komplexität des 21. Jahrhunderts, in dem sich Ökonomie und Gesellschaften zunehmend verflüssigen und die Politik die Fähigkeit verliert, plausible Entscheidungen zu treffen.

Wird uns die letzte Dekade in Erinnerung bleiben als die Zeit der Revolte der „Unterschichten“? Mit starkem politischem Biss, aber tief gehender Unsicherheit. Mit einem Schrei nach Änderung. Aber welcher?

Haben wir Antworten? Können wir das geopolitische, sozio-ökonomische System erklären, ohne die darunterliegende, neue Physik (und seine Ökologie) zu verstehen?

Das Jahrhundert der Komplexität

Internationale Beziehungen sind kompliziert, aber die globale Zivilisation ist komplex. In komplexen Systemen sind Krisen nicht einfach Zyklen, sondern Betriebsunfälle mit oft katastrophalen Folgen.

Herbert Exner setzt sich mit der Komplexitätsökonomie, zu der auch autonome Agenten gehören, und ihren Auswirkungen auf die Sozialsysteme auseinander. (Foto: Karl Artmann, Blickicht)
Herbert Exner setzt sich mit der Komplexitätsökonomie und ihren Auswirkungen auf die Sozialsysteme auseinander. (Foto: Karl Artmann, Blickicht)

„Das 21. Jahrhundert wird das Jahrhundert der Komplexität“, sagt der Astrophysiker Stephen Hawking. Tatsächlich, die Physik der Geopolitik, Ökonomie, der Sozialsysteme des 20. Jahrhunderts, mit ihrem Gleichgewichtsstreben, wird abgelöst durch eine Physik der Komplexität.

Nie vorher hatten wir smarte verbundene Dinge und Prozesse. Nie vorher wurde so viel von dem, was „uns“ gehört von „ihnen“ gemacht. Nie vorher erwarben wir so viele Dinge beim Provider – und nicht mehr beim Spezialisten.

Das heißt, nie vorher hatten wir so viele smarte verbundene Konzerne, welche übernational in Netzwerken von Marktteilnehmern, Partnern und Firmengeflechten denken und die Welt durch die Linse von Angebot und Nachfrage sehen. Ihre Physik ist die der Flüssigkeitsdynamik: Ressourcen, Güter, Kapital und Arbeit müssen ohne Reibungsverluste fließen.

Der größte Systemwandel wird durch die Verschiebung staatszentrierter Ordnungen in eine Arena von Multiagenten verursacht.

Autonome Agenten

Die Forschung über künstliche Intelligenz definiert eine Software als Agenten über den Grad ihrer Autonomie. Dazu gehört die unabhängig von Eingriffen des Benutzers, die Fähigkeit aus vorangegangenen Erfahrungen und Beobachtungen zu lernen, auf die Umgebung zu reagieren, Parameter und Strukturen zu verändern und anzupassen, Störungen zu kompensieren, eigeninitiativ zu handeln und mit anderen Agenten zu kommunizieren.

Um Komplexität zu verstehen, müssen wir positive Rückkopplung verstehen. Vor allem, wie autonome Agenten komplexe Formationen bilden. Wie sie (eventuell) als Schwärme, wenn sie in Panik geraten, zu Lawinen werden.

Brautjungfern möchten den Brautstrauß fangen. Eine wird ihn zufällig bekommen? Nein! Wenn sich eine der Brautjungfern deutlich gestikulierend in Richtung der Stelle bewegt, in welcher sie den Strauß fangen möchte, wird die Braut ihn unbewusst zum Schnittpunkt des Fluges und des Laufweges werfen. Das beschreibt eine einfache Interaktion von autonomen Agenten.

In einem sozio-ökonomischen System sind interagierende Agenten zum Beispiel Produzenten, Investoren, Konsumenten. Sie ändern ihre Strategien und Aktionen ständig in Reaktion auf das Ergebnis, welches sie wechselseitig hervorbringen.

Produzenten möchten frühzeitig den Bedarf kennen, Konsumenten möchten ihren Bedarf nicht hochspielen und Investoren möchten in diesem Wechselspiel die Renditen ihrer Investition maximieren.

Wenn plötzlich alle Immobilien zum Wiederverkauf wollen, entsteht eine Phase, in welcher die statistische Verteilung der Renditen eine ausgeprägte Spitze bildet. Ein Zeichen für eine Blase, die bald platzen wird.

Zukunft nicht vorhersagen, sondern schreiben!

Komplexes Verhalten von autonomen Agenten kann durch Computersysteme zunehmend aussagekräftig simuliert werden. Wenn es um das Dilemma von Gemeinschaften geht, individuelle und kollektive Ziele gleichzeitig zu erreichen, kann eine mathematische Analyse der Schwarm-Dynamik helfen. Etwa, zur Früherkennung von Blasenbildung im Finanzhandel.

Komplexitätspolitik erfordert allerdings ein anderes Denken über Politik selbst: als eine Politik, die sich stetig neu konstruiert und berechnet. Eine Politik, die weniger in konkreten Zielen und Struktur-Prinzipien, sondern in deren Mustern denkt.

Die üblichen politischen Ausdrucksformen (Geopolitik, Soziales, Ökonomie usw.) treten hinter Machen, Reagieren und Erneuern zurück: Zukunft schreiben, nicht vorhersagen.

Auf der Grundlage von Modellen, Simulation und Adaption kann vor allem linke Politik die positive Wirkung sozialer Intelligenz in ihre Programme schreiben und häufig nachschärfen. Aber ohne das Verständnis der Komplexität werden auch linke Politiker die Fähigkeit verlieren, plausible Entscheidungen zu treffen.

Fotos/Copyright
Karl Artmann (www.blickicht.com) und Titelbild von Andrew Neel (Unsplash).

Wie ist Deine Meinung? Schreibe einen Kommentar!