Patrick Grüneberg

Die Frage nach der Definition von Doping basiert nicht zuletzt auf naturwissenschaftlicher Forschung. Aus einer naturwissenschaftlichen Perspektive könnte man sogar behaupten, dass die aktuelle Dopingdebatte ihre Ursachen gerade in der pharmazeutischen Forschung hat, da sich das Problem des Dopings erst mit dem Vorhandensein entsprechender Mittel bzw. Methoden zur Leistungssteigerung stellt. Allerdings wird die Frage der Dopingdefinition im Folgenden nicht auf einen naturwissenschaftlichen Referenzrahmen reduziert, wie dies in den aktuellen Dopingdefinitionen häufig der Fall ist. Vielmehr werde ich die spezifische Rolle naturwissenschaftlicher Forschung mit Blick auf die Dopingdefinition und die daraus resultierenden strukturellen Schwierigkeiten darstellen.

In der Wissenschaftslehre 1805 entwickelt Fichte aus der Analyse der Existenz als der Wissensform das höchst interessante, und zunächst paradox erscheinende Resultat, daß „[d]ie Wirklichkeit eben nicht wirklich [ist]. Als Nichts läßt sie sich ableiten, u ists.“ Im folgenden werde ich das genannte Resultat in seinem Entstehungszusammenhang im Gang der Wissenschaftslehre 1805 darstellen, um ersichtlich zu machen, inwiefern die empirische Wirklichkeit trotz ihrer empirischen Fülle bzw. Materialität in genetischer bzw. transzendentaler Perspektive gerade als eine Leerheit auftreten muß, damit die Struktur von Vorstellung überhaupt begründet werden kann.

We present an approach to subjective computing for the design of future robots that exhibit more adaptive and flexible behavior in terms of subjective intelligence. Instead of encapsulating subjectivity into higher order states, we show by means of a relational approach how subjective intelligence can be implemented in terms of the reciprocity of autonomous self-referentiality and direct world-coupling. Subjectivity concerns the relational arrangement of an agent’s cognitive space. This theoretical concept is narrowed down to the problem of coaching a reinforcement learning agent by means of binary feedback. Algorithms are presented that implement subjective computing. The relational characteristic of subjectivity is further confirmed by a questionnaire on human perception of robot’s behavior. The results imply that subjective intelligence cannot be externally observed. In sum, we conclude that subjective intelligence in relational terms is fully tractable and therefore implementable in artificial agents.