CYBIONT
Die Cybiont Knowledge Series bietet eine grundlegende Analyse von Wissenssystemen, wie wir sie kennen, aus thermodynamischer und informationstheoretischer Perspektive. Diese Forschung prägt unseren Ansatz für verifizierbare und robuste KI-Architekturen.
Zentrale These
Wir vertreten die Auffassung, dass Wissenssysteme entropiereduzierende Verstärkungsschleifen sind. Kompakte Kodierungen (DNA, Algorithmen, Protokolle) entfalten sich zu umfangreichen geordneten Ergebnissen, während sie thermodynamische Entropie abführen und damit den zweiten Hauptsatz einhalten.
Dieser Ansatz erklärt die beschleunigte Entwicklung von genetischer Vererbung hin zu künstlicher Intelligenz.
Veröffentlichungen der Reihe
1. Wissen und Entropie: Von lebenden Systemen zu KI
Analyse des Kernprinzips und des universellen Verstärkungsmusters. Beleuchtet die thermodynamischen Grundlagen (Gibbs-Freie-Energie-Bedingung, Shannon-Entropie-Reduktion), die aktives Wissen von passiver Ordnung unterscheiden.
Paper 1 lesen: Wissen und Entropie
2. Die historische Entwicklung von Wissenssystemen
Zeitstrahl und Analyse der wichtigsten Epochen der Wissensentwicklung — von genetischen Systemen (vor 3,8 Milliarden Jahren) bis zur aktuellen KI-Ära.