Wissen und Entropie – Von lebenden Systemen zur KI

(Synthese interner Forschungsberichte: knowledge.md, knowledge_short.md)

Executive Summary

Wissenssysteme auf der Erde folgen einem grundlegenden thermodynamischen Muster: Kompakte Kodierungen (DNA-Sequenzen, Algorithmen) entfalten sich zu umfangreichen geordneten Ergebnissen, während sie Entropie exportieren und damit den zweiten Hauptsatz der Thermodynamik erfüllen. Dieser Ansatz erklärt die Entwicklung von genetischer Vererbung bis hin zu künstlicher Intelligenz als Abfolge zunehmend energieintensiver Verstärkungsschleifen.

Theoretische Grundlage

Kernprinzip: Wissen als aktive Ordnung

Wissenssysteme unterscheiden sich grundlegend von passiver Ordnung (z. B. Kristallen) durch ihre Fähigkeit zur aktiven Proliferation. Sie nutzen Information, um ihre Umgebung gezielt umzugestalten.

Das universelle Verstärkungsmuster

Alle Wissenssysteme folgen demselben thermodynamischen Zyklus:

1. Kompakte Kodierung: Geringer Informationsinput (z. B. Genom ~750 MB).
2. Energiezufuhr (ΔH < 0): Notwendig, um den Prozess anzutreiben.
3. Verstärkungsprozess: Replikation (biologisch), Ausführung (algorithmisch), Verbreitung (kulturell).
4. Lokale Ordnungsbildung (ΔS_local < 0): Das System wird geordneter.
5. Entropieexport: Wärme und Abfallstoffe werden an die Umgebung abgegeben.

Steuernde Gleichungen

Gibbs-Freie-Energie-Bedingung

ΔG = ΔH - TΔS < 0

Persistente Wissenssysteme müssen mehr Entropie exportieren, als sie lokal erzeugen.

Shannon-Entropie-Reduktion

H = -∑ p_i log₂ p_i

Wissen reduziert Unsicherheit. Niedrige H-Werte zeigen höheren Informationsgehalt an. Dieses Prinzip prägt die Vertrauensanalytik in unserer kryptografischen Attestierungsengine.

Fazit

Die Evolution von Wissen ist ein thermodynamischer Prozess stetig zunehmender Verstärkungseffizienz. Dieses Muster zu verstehen, ist entscheidend für das Design robuster und nachhaltiger Wissenssysteme, einschließlich künstlicher Intelligenz.