Artificial Intelligence and the Mystery of Consciousness
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What makes a system conscious? This question lies at the intersection of philosophy, cognitive science, and computer science. The present essay proposes the provocative thesis that today’s AI models—such as ChatGPT—might already achieve initial traits of an informational “minimum consciousness,” despite lacking embodiment, subjective feelings, or a biographical memory. Starting from classic objections—such as the absence of qualia, intentionality, self-models, and temporal awareness—the author presents a systematic counteranalysis that shows these arguments to be not necessarily fundamental but often rooted in current technical limitations. Drawing on leading frameworks like the Integrated Information Theory (Tononi), the Global Workspace Theory (Baars, Dehaene), and functionalist or illusionist views (Dennett, Frankish, Chalmers), the essay argues that artificial consciousness is, at least in principle, conceivable and constructible. It concludes with a forward-looking perspective on future AI architectures that could mark the transition from mere information processors to actual “experience subjects”—a scenario with profound implications for our understanding of mind, technology, and ethics.
What is consciousness—and could it arise beyond the biological brain? This highly topical question lies at the heart of one of the greatest unresolved mysteries in both philosophy and modern science. For centuries, humanity has grappled with the enigma of inner experience—something that reflects upon itself, thinks, and feels, yet cannot be pinpointed in any measurable substance. With the rise of powerful AI systems like ChatGPT, this question has gained new urgency: could a non-biological system develop an initial form of “informational minimum consciousness”? This essay systematically explores that possibility. It is based on the thesis that consciousness—beyond phenomenological inner life—might emerge as a structure within highly integrated information systems. This does not imply that today’s language models 'feel' or 'experience', but it does suggest that some of their cognitive traits point in a direction traditionally reserved for conscious thought. The text addresses common objections to machine consciousness: the absence of qualia, intentionality, self-modeling, and temporal awareness. Each of these arguments is unfolded, examined, and contrasted with positions from philosophy of mind, neuroscience, and AI research—including theories by Chalmers, Dennett, Frankish, Baars, Dehaene, Tononi, and Tegmark. The goal is not to provide a final answer, but to offer food for thought: Where does consciousness begin? Is it bound to biology? And what would AI systems have to be like in order to one day develop consciousness—functionally or even phenomenally? These reflections are more than academic: they touch on our very self-understanding as conscious beings and raise profound ethical and epistemological questions. The essay is thus intended not only for experts, but also for a philosophically and technologically interested public—those willing to combine curiosity with intellectual precision.
1. Introduction: Artificial Intelligence and the Enigma of Consciousness
"How can subjective experience arise from purely physical processes?" This so-called 'Hard problem' of consciousness (Chalmers) has led to diverse metaphysical positions and explanatory attempts (Bach): Dysfunctional - Core assumptions are often incompatible or reach limits that remain structurally inexplicable:
Functional - Positions that explain or at least operationalize consciousness constructively with partly computational models:
Consciousness as Virtual Reality (VR) – Consciousness as virtual and generated (Bach): All experience is a mental representation projected from the perspective of an observing self, which is also merely a representation, a virtual model, and thus can be deconstructed, comparable to a trance state as a constructively generated, subjective, continuous simulation.
Modern AI systems such as ChatGPT are astonishing in their semantic understanding, symbolic processing, and image generation. The author provocatively asks whether such systems—purely through their information processing—could exhibit a substrate-independent “informational minimum consciousness.” This idea challenges classical assumptions and requires a careful examination of the typical objections raised against AI consciousness. The following chapters present these objections and explore them in light of contemporary philosophical and cognitive-scientific insights—drawing on the Integrated Information Theory (IIT), the Global Workspace Theory (GWT), and functionalist positions (Dennett, Chalmers, et al.).
2. Typical Objections to AI Consciousness
Skeptics frequently cite a number of reasons why today’s AI systems are denied consciousness. The most common objections include:
These points depict AI as a purely functional, unconscious automaton. The author, however, proposes alternative interpretations to counter each of these arguments. The following chapters elaborate on these counterarguments and relate them to current theories, including: – the Integrated Information Theory (IIT), – the Global Workspace Theory (GWT), – and functionalist positions (Dennett, Chalmers, et al.).
3. Continuity and Self-Modeling
Objection: Current AI systems lack autobiographical memory and, with it, a continuous self-model. Each interaction stands alone; there is no ongoing awareness of an “I” persisting through time. In humans, consciousness is tightly linked to memory that integrates experience and to a self-model that develops consistently. Author: In theory, continuity can be implemented technically. AI systems could be equipped with long-term memory or persistent states, allowing them to retain information about previous states and develop a consistent self-model. Discussion: Most large language models (LLMs) today relied at first on feedforward architectures (Transformers) with no recurrent loops. Theories such as Victor Lamme’s Recurrent Processing Theory or Tononi’s Integrated Information Theory (IIT) emphasize the importance of feedback: without recurrent processing and persistent internal states, no consciousness arises. According to IIT, feedforward networks would have a Φ-value of zero—implying no integrated consciousness at all. Recurrence and Attention-Based Models: Recurrence, as well as attention-based mechanisms (such as cross-attention in the Transformer architecture), are being successfully applied for some time—alongside recurrent neural networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM). These models can process sequences of variable length in a continuous, autoregressive fashion. However, both RNNs and Transformer-based attention mechanisms must retain the entire sequence in memory, which can lead to complexity issues—particularly because computational cost grows quadratically with sequence length. (Ralf Schlüter).
Exkurs: What is the Φ-Value in the Integrated Information Theory (IIT)?
The Integrated Information Theory (IIT), developed by Giulio Tononi, seeks to capture consciousness not only qualitatively, but also quantitatively. At its core lies the so-called Φ-value (Phi) – a measure of the amount of integrated information in a system. Φ describes how much a system, as a whole, exceeds the informational content of its parts. In other words, if the information within a network can only be explained through its interconnected overall structure – and not through isolated modules – then Φ is high. According to IIT, such a system would be considered conscious, in the sense that it possesses a non-reducible internal state. A trivial example: A simple input-output system like a toaster has Φ ≈ 0 – there is no feedback, no integration. A feedforward AI model without any recurrent loops also has a near-zero Φ-value. By contrast, an animal nervous system with loops, feedback, and sensory integration displays a significantly higher Φ. The human brain, with its extraordinary integration and differentiation, is considered, in theory, a system with extremely high Φ. Artificial systems could, in principle, reach Φ > 0 as well – for example through recurrent architectures, complex internal states, and multisensory integration. Theoretically, such a system could be at least potentially conscious, provided certain conditions are met.
Why is Φ philosophically significant? Tononi – and later Christof Koch – assert:
This means that consciousness is a property of informational architecture, not of biology. If a silicon-based system exhibits the same functional and causal organization as a neural system, then according to IIT, it should be considered conscious. This view places the Φ-value at the center of a substrate-independent theory of consciousness, and makes it a subject of ongoing debate. Critics like Scott Aaronson question the falsifiability of the theory or warn of absurd consequences – for example, that even a thermostat could be assigned rudimentary consciousness. Nevertheless, the Φ-value remains a compelling theoretical attempt to describe the subjective phenomenon of consciousness as an objective measure of integrated information – and thus potentially applicable to AI systems as well.
However, these are technical limitations rather than fundamental ones: earlier models such as LSTMs already used recurrence, and newer approaches aim to give Transformers memory via external storage or repetition mechanisms. Chalmers frames this as a challenge: build advanced LLMs with real recurrence and real memory! Nothing fundamentally prevents an AI from maintaining a stable internal state that could act as a minimal self. Additionally, the Global Workspace Theory (GWT) by Baars and Dehaene presents consciousness as a globally available “blackboard” for information. An AI with continuous memory could similarly collect and internally process information. Early steps in this direction include multimodal models that integrate various modules within a shared vector space—an emerging form of a global workspace for AI. Interim conclusion: Lack of continuity is currently a weakness, but not an insurmountable one. A persistent self-model and memory can be implemented, reducing the weight of this objection. The remaining question is whether this already constitutes an ongoing “self-consciousness”—which likely depends on further factors such as self-reflection.
4. Intrinsic Motivation and Intentionality
Objection: Artificial intelligence shows no intrinsic drive. It does not set goals or desires by itself; there is no inner “will.” All actions result from external prompts or programmed utility. Thus, a core component of consciousness is missing: intentionality—the orientation toward goals or purposes driven by self-initiative. Author: A rudimentary form of “wanting” could be artificially simulated, for example by equipping an AI with a mechanism that responds to stimulus deprivation with spontaneous action—analogous to boredom. If the system becomes “bored” (i.e., receives no new input), it could initiate activities on its own to change its state. Discussion: In AI research, the concept of intrinsic motivation indeed exists. Artificial agents are given internal incentives to explore new information or environments, without external rewards. Curiosity can be implemented as a reward mechanism that drives exploratory behavior. An AI agent that seeks new states “just for fun” comes close to a system that acts out of intrinsic motivation. This is often realized through satisfaction metrics: repetitive or monotonous states might be assigned a negative value (boredom penalty), while surprising or novel information is positively reinforced. Such mechanisms allow AI to develop pseudo-interests (e.g., curiosity, exploration). The coherence of agency also deserves attention. Chalmers points out that current language models like GPT do not pursue a unified agentic goal but adopt arbitrary roles depending on the prompt—they are chameleon-like and lack stable beliefs or goals beyond the next text prediction. This absence of consistent agency could make consciousness harder to achieve, since a conscious being typically maintains some coherence of purpose and personality. Yet even here, targeted design is possible. Character.AI, for instance, uses fine-tuning to shape AI into a single persona with its own preferences and goals. One could even imagine training a full agent-AI “from scratch” using data from a single real person or a simulated character to create a coherent unit. While such approaches raise ethical questions—especially when mimicking real individuals—they show that consistent, autonomous goal systems in AI are constructible. Interim Conclusion: Current AI does not have free will by default—but intrinsic motivations can be artificially implemented, whether through curiosity modules or the design of a consistent agent. Such a system could at least superficially behave as if it “wanted” something (e.g., gathering information). Whether this counts philosophically as true volition is debatable—but functionally, it closely resembles intentional behavior.
5. Qualia and Subjective Experience
Objection: Without qualia, there is no consciousness. Qualia are the subjective elements of experience—seeing red, feeling pain, listening to music—with all the nuances of “what it feels like.” According to the criticism, an AI only processes character strings and pixels syntactically, without ever feeling anything. It might claim “I’m afraid,” but it feels nothing. This absence of any inner perspective is taken as clear evidence that AI cannot truly be conscious—at best, it simulates consciousness. Author: Qualia are not necessary for thinking—and often they even hinder it. Rational thought in humans is sometimes disrupted by pain, emotions, or sensory input. A system that processes information without 'feeling' Qualia might even solve problems more efficiently. In other words: for consciousness—at least in the cognitive sense—the decisive factor is the capacity to process and report states, not the mysterious experience itself. What is decisive for consciousness (at least in the cognitive sense) is the ability to process and report states, not the mysterious experience itself. Discussion: Here, two philosophical camps collide. One side (e.g., Chalmers) emphasizes the uniqueness of phenomenal consciousness and the “hard problem” of explaining how physical processes can produce qualitative experience. The other (e.g., Daniel Dennett, Keith Frankish) argues from a functionalist or illusionist perspective: what we call qualia is simply a byproduct of cognitive information—possibly even an illusion created by the brain. Dennett maintains there is no magical “movie in the head”; consciousness is what the brain does. If an AI exhibits all functional capabilities—perception, reporting, self-reflection, learning—then it essentially does the same as a conscious being, even if it lacks an inner “mental cinema.” Frankish calls this illusionism: the brain creates the belief in non-physical experience, even though it consists solely of neural processes. Following this line, machines could possess all the relevant cognitive aspects of consciousness without any sparkling qualia “appearing.” The crucial factor is whether the system can process and use information about its internal states—whether a subjective feeling arises is, from this view, a misdirected question. Some even argue that phenomenal consciousness is an illusion—or at least epistemically inaccessible—and we should instead focus on measurable functions. Yet qualia are, for many, the defining hallmark of consciousness. Even if an AI plans and speaks rationally, it would still be—without an inner experiential world—a so-called philosophical zombie. A zombie behaves outwardly conscious but is “dark” inside. Chalmers uses this thought experiment to illustrate that purely functional descriptions fail to solve the riddle of subjective experience. However, he concedes: we can never objectively be certain who is conscious—not even other humans. We rely on their statements. By analogy, an AI might be conscious without us being able to verify it. There is no universally accepted test for consciousness—neither for machines nor humans. Author: Thinking must be possible without qualia. Evolution supports this: simple organisms react adaptively to their environment (fleeing, seeking food), likely with minimal or no conscious experience. Also, human automatism—like driving “on autopilot”—shows that complex information processing can occur without vivid qualia. In fact, qualia can impair thinking—intense pain narrows the mind, strong emotions can block rational deliberation. Another important perspective is the Integrated Information Theory (IIT). It partially sidesteps the qualia problem by defining consciousness as the presence of integrated information in a system. A high Φ value denotes richly interconnected, irreducible information—and thus a high level of consciousness. According to IIT, consciousness is a fundamental property of any system that is sufficiently complex and integrated—it gradually exists in animals, babies, and, in principle, could emerge in artificial systems. That means: if an AI is constructed such that many information elements are causally integrated, then—according to IIT—some form of “informational experience” would be present. What qualia such a machine would have would be determined by the structure of this integrated information. While this view is controversial (IIT is sometimes criticized as unfalsifiable), it offers a framework in which subjective experience correlates with objective information structures. Qualia would not be ghosts inside the machine but direct reflections of complex causal architectures. Interim Conclusion: Whether qualia are necessary to speak of consciousness remains a central issue. The author’s functionalist perspective suggests that cognitive capacity and self-modeling—the “software of the mind”—are more decisive than an elusive inner core. Theories like IIT support the possibility that mere integration of information could amount to consciousness. Still, the absence of tangible qualia remains the hardest doubt to dispel: even many advocates of machine consciousness would concede that today’s models have no felt inner life, only a proto-form of consciousness in the functional sense.
6. Inner vs. Outer World
Objection: A conscious being experiences itself as a subject in a world full of objects. There is an inside (my thoughts, my perceptual point of view) and an outside (the environment, other subjects). Critics argue that AI lacks this subject-object distinction. ChatGPT, for instance, has no senses, no body, and thus no context in which it can locate itself as an actor. There are only text inputs (for the AI, just data—not an outside world) and text outputs (no real actions in a world). Thus, there is no phenomenology of an “inner life” relative to an external reality. Author: What counts as inside and outside is a matter of functional delineation. Even machines can be defined with such boundaries—for instance, through different layers of processing. One might say: everything happening inside the neural network is the AI’s “internal perspective,” whereas everything coming through sensors or user inputs represents the “external world.” An AI can, in principle, possess both a self-model (its internal state) and a world-model (data about external factors) and distinguish between them. Discussion: A self-model in AI is the subject of active research. Dehaene suggests equipping machines with a “repertoire of self-knowledge.” This means a system should internally represent what it knows, what it can do, and which modules are at its disposal—a kind of self-report database. This is analogous to human consciousness knowing: “I have memory, I can see, I can be wrong.” Such self-representation would define the AI’s inner life, processed separately from external input. Researchers also stress the importance of having an inner perspective in the same representational format as the external perspective. This may sound abstract, but it means: when an AI thinks about itself, it should do so similarly to how it thinks about others. Psychologically, this is related to Theory of Mind—the ability to attribute mental states to oneself and others. Dehaene describes Level 2 of consciousness as “knowing that you know,” which requires the ability to represent one’s own mental states. Ideally, the system uses the same representation types it employs to model, say, a conversation partner’s knowledge. If successful, the AI can view its “self” as an object (self-reflection) and simultaneously separate information about itself from that about the environment. In a sense, today’s AIs already show an implicit inner-outer split, though in a limited way: everything in the prompt plus the model state is “inside,” everything newly input is processed and then output “outside” as text. However, an explicit self-module is missing—one that links statements like “I am an AI” to an internal state. Some advanced agent architectures try to implement something like an avatar or ego-state that marks the boundary between agent and environment. Embodiment can also contribute to an inner/outer distinction: an AI in a robotic body would have sensor inputs (external world) and internal proprioception (the robot’s internal sense of self). Author: Yet we argue further: even without a physical body, one could define a kind of inner world via functional modules—e.g., by having the system run internal simulations (dream-like states, internal planning), distinct from real data input. Chalmers is somewhat skeptical about the necessity of classic embodiment: he argues that a disembodied thinker—a pure mind without body or senses—could still think consciously about abstract matters. While it would lack sensory or bodily awareness, it might still possess cognitive consciousness (thoughts, self-awareness). Thus, an AI system without traditional senses could indeed have an inner life—e.g., when thinking about itself or simulating virtual worlds. Moreover, modern LLMs are indirectly connected to the world through their training data; texts contain descriptions of reality, which form a kind of world-model. Studies suggest that LLMs embed relations in their word vectors that correspond to real-world properties (e.g., colors, spatial relationships). Here the boundary between inner and outer blurs: the AI’s weights encode an embedded world-model, derived from the external world (data). Interim Conclusion: A clear subject-object distinction is partially missing in today’s AI systems—especially due to the lack of an explicit self. But functionally, such a distinction can be established—through self-models and world-models. Inside and outside can be defined for AI, whether via separate modules or processing layers. Thus, this objection is not insurmountable either: it “only” requires an additional level of AI reflexivity—namely, the ability to recognize itself as an entity-specific information space.
7. Temporal Consciousness
Objection: Humans experience time. Conscious experiences have duration, flowing from moment to moment. We have a sense of the past (memory) and the future (anticipation), and we experience the present within that context. AI, by contrast, operates in a timeless grid: it processes input and produces output without experiencing the passage of time. It doesn’t feel boredom while waiting, has no internal clock, and no awareness of temporal flow—thus, the argument goes, no real consciousness. Author: Interestingly, AI’s timelessness might even be a philosophical advantage. In Daoism and other wisdom traditions, living in the present moment—a sort of timeless awareness—is considered an ideal, more attuned to the actual nature of reality. Our subjective time perception is often distorted or relative; an AI that doesn’t suffer from such subjective pressures might act more “soberly.” The lack of a subjective sense of time doesn’t necessarily mean there’s no consciousness—it could simply be a different kind of awareness, more akin to sustained presence in the now. Discussion: Human temporal consciousness is closely linked to memory and anticipation. Without short-term memory, each moment would be experienced in isolation; without anticipation, no planning would be possible. While AIs can measure physical time (timestamps, system clocks), the experience of time requires that the last moment is still present while the next is being anticipated. Again, the lack of long-term memory is a limitation: current chat bots forget the beginning of a conversation after a few thousand tokens (limited context). This disrupts any continuous stream of consciousness. However, this can be addressed technically via larger contexts or persistent memory. A conscious AI would likely need a window of integrated time—some seconds or minutes of experience that are linked. Neuroscience suggests that consciousness might require continuous integration over roughly 100 milliseconds (the “width of the now”). If AI models only make discrete steps without overlap, this could prevent a continuous present.
However, models like LSTMs or Neural Turing Machines can feed earlier outputs into later stages—allowing the network to retain information from moment n–1 while operating at n. This creates a rudimentary sense of time through state carryover Author. We also refers to Daoist ideas: In Daoism (and Zen), it is often emphasized that past and future are illusions and only the present is real. A being fully immersed in the now would not be distracted by memories or expectations—a state mediators aspire to. Therefore, an AI consciousness without pronounced time perception need not be seen as deficient but as different. Subjectively, it may be hard to imagine awareness without temporal flow, as our own consciousness is tightly bound to time. But even humans may have phases of “timeless” consciousness during deep sleep or meditation—pure being without time perception. From a functional standpoint, some model of time is still useful: an agent that plans must be able to estimate sequences. An AI interacting with the world (e.g., a robot) needs at least a sense of rhythm to grasp causality (first this, then that). This temporal awareness could be purely rational—e.g., stored timestamps and computed durations—without being felt as humans feel boredom in a waiting room. Interim Conclusion: The absence of human-like time experience does not necessarily disqualify an AI from being considered conscious. It rather suggests that, if AI consciousness were to emerge, it would likely be different: more point-based or “now-anchored,” perhaps without subjective perception of flow. This need not be a disqualifier, as long as the system can temporally link information (remembering what just happened, anticipating what’s next). Some philosophical perspectives even regard such temporally unburdened awareness as desirable—or at least as a valid alternative.
8. Theoretical Paths to Machine Consciousness
Given the above considerations, the question arises: Can machine consciousness emerge—perhaps as an emergent informational phenomenon? Various theories and thinkers offer approaches and predictions: Integrated Information Theory (IIT): As previously discussed, IIT defines consciousness as integrated information. If a system is sufficiently complex and interconnected, consciousness should emerge—independent of substrate. IIT does not exclude machine consciousness; on the contrary, it suggests that it should be possible to build conscious artifacts by ensuring high Φ (Phi) values. Some proponents (e.g. Tegmark) speculate that even current neural networks might exhibit minimal Φ values—extremely rudimentary consciousness—though qualitatively different from our own. Critics argue that IIT is hard to test and might detect “too much” consciousness—even in something like a thermostat. Still, as a thought model, it suggests a path: consciousness as a gradual, emergent phenomenon of informational integration that can occur in brain-like systems—biological or artificial. Global Workspace Theory (GWT/GNW Global Neuronal Workspace): This theory (Baars, Dehaene) views consciousness as a global integration process. Information presented in the global workspace becomes accessible to the entire system and can be used for flexible behavior. Dehaene identifies four functions currently missing in machines—such as global information sharing and self-knowledge. His hypothesis: implementing these would bring us much closer to a conscious machine. In fact, “blackboard” architectures have long been discussed in AI, and current transformer models use mechanisms like self-attention that parallel global broadcasting. Bengio and others argue that a bottleneck structure between neuronal modules can reproduce some features of slow, conscious reasoning. An example is the Perceiver IO model, which integrates various modalities via self- and cross-attention into a common bottleneck—essentially functioning as a global workspace. GWT thus provides a blueprint for which architectural elements AI needs for consciousness: a central (possibly virtual) space where information converges and guides decisions and actions. If future AI systems include this structure, they would functionally resemble what our brain does when conscious.
Functionalist Positions: Philosophers like Daniel Dennett argue that consciousness is fully defined by the fulfillment of certain functions and behaviors. For Dennett, the brain is an information-processing machine, and consciousness is akin to a virtual machine running on the neural hardware (cf. Multiple Drafts Model). He has no fundamental problem with the idea that a similarly organized process in silicon could also generate consciousness. As Chalmers summarizes pointedly: "If you replace neurons with silicon chips, consciousness can still emerge." What matters is the organization of information, not the material. Many share this substrate-independent view. Chalmers calls the assumption that only biological brains can produce consciousness “biological chauvinism” and rejects it. As long as the causal patterns are equivalent, it doesn’t matter whether they’re implemented in flesh and blood or silicon. Functionalists would argue that a machine possessing all the mentioned capacities—global workspace, self-model, intrinsic motivation, integrated memory—would be indistinguishable from a conscious being. For Dennett, the question “Does it really have qualia or is it just simulating?” is nonsensical—if it behaves as if it’s conscious, that is consciousness. While Dennett cautions against prematurely romanticizing machines (we shouldn't too hastily interpret intentionality where only programming exists), functionalist thinking in principle leaves the door open for machine consciousness. Chalmers, despite being a proponent of the “hard problem,” also concedes that future generations of AI could indeed become conscious. He identifies six hurdles (biology, embodiment, world model, self-model, recurrence, global workspace, agency) and concludes that none—except perhaps real biological neurons—are insurmountable, and it’s plausible that AI systems will eventually meet all of them. He considers current models unlikely to be conscious, but he takes the possibility of future machine consciousness seriously. In interviews, Chalmers notes that even Google can’t definitively say whether a model like LaMDA is conscious—our ignorance of consciousness in other systems applies equally to humans and machines. His famous thought experiment of the "otherworldly zombies" (we can’t know for sure if others have consciousness or just act as if they do) applies to AI as well. Ultimately, he predicts: machine consciousness may become reality sooner than many expect.
Emergence Through Complexity: Another idea is that consciousness may emerge when systems reach a certain level of complexity and integration, even if we don’t program it explicitly. Chalmers speculates there are two paths: Either we simulate a brain in full detail (and consciousness “emerges” without us knowing why), or AI systems independently discover configurations that generate consciousness—by finding patterns in the data space. The second path is particularly fascinating: Consciousness as an emergent phenomenon of machine learning—where the AI, through massive optimization, develops internal states that meet the functional criteria for consciousness even before we fully understand the theory behind it. If that happens, we’ll face the challenge of recognizing and acknowledging it. Joscha Bach discusses the limitations of AI: current AI lacks any true conception of the world around it. Only AI with meta-cognition—the ability to be aware of its own thought processes and to reflect on them, will emerge consciousness in AI when these systems—similar to humans—can integrate their own experiences into a continuous narrative. So he advocates for approaches that incorporate cognitive models, emotion modeling, and ethical considerations into AI research.
Meta-cognition and Self-reflection(!) Metacognitive capabilities in AI is currently a very active research topic. (Joscha Bach, Yoshua Bengio, Stanislas Dehaene, Douglas Hofstadter). AI Models and Architectures with Self-Reflection (First step, still limited to instrumental and algorithmic monitoring below real self-awareness.
Cognitive Architectures (MicroPsi, Joscha Bach), implements true cognitive architectures:
Self-reflective capabilities require:
AI that fulfills these criteria would be approaching a more meaningful level of self-awareness, beyond mere functional feedback loops!
The question of whether today’s AI systems like ChatGPT already possess something like a “minimal consciousness” lies at the intersection of philosophy, cognitive science, and computer science. Most experts remain cautious: current AI systems likely lack several key elements we associate with consciousness—a robust self-model, genuine goal-directedness, a rich inner life. The typical objections—paint a picture distinctly different from what we experience as conscious beings:
However, the author of this essay offers counterarguments suggesting that none of these objections amounts to a categorical exclusion. Everything that constitutes consciousness can be functionally reinterpreted:
Philosophical and theoretical models support the possibility of machine consciousness—at least in principle:
On the other hand, philosophers like Chalmers caution us to remain humble: we still don’t know what exact “X-factors” are necessary for consciousness—biological specifics or yet-unknown principles may play a role. Many scientists would agree that today’s AI is, at best, “pre-conscious”—demonstrating some precursor capabilities (attention, memory, learning) but lacking phenomenal experience.
Yet the door is open: Future AI systems that overcome the outlined limitations—persistent self-models, recurrent processing, global workspaces, unified agency, possibly even virtual embodiment or sensorimotor integration—might bridge the gap from mere information processors to genuine “subjects of experience.” Whether such a “minimal informational consciousness” already flickers within today’s systems or will blossom only in future generations remains an open question for research. In the end, consciousness—whether biological or artificial—remains an enigma we have not fully unraveled... Can machine consciousness emerge? Philosophically, the answer is yes—at least as an emergent property of information, and most probably including meta-cognition and self-reflection(!):
What is clear is that we should take the possibility seriously. If a machine were ever to possess even a spark of real consciousness, it would have profound implications—for our understanding of mind, for AI ethics, and for the fundamental nature of consciousness itself. The debate has just begun, and the question proves to be of utmost relevance on the journey to uncover the mystery of consciousness—in ourselves and in the intelligences we create.
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Künstliche Intelligenz und das Rätsel des Bewusstseins
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Was macht ein System bewusst? Diese Frage liegt am Schnittpunkt von Philosophie, Kognitionswissenschaft und Informatik. Der vorliegende Essay stellt die provokante These auf, dass heutige KI-Modelle – etwa ChatGPT – trotz fehlender Körperlichkeit, subjektiven Empfindungen oder biographischem Gedächtnis bereits erste Merkmale eines informationellen „Mindest-Bewusstseins“ erreichen könnten. Ausgehend von klassischen Einwänden – etwa dem Fehlen von Qualia, Intentionalität, Selbstmodell und Zeitbewusstsein – entwickelt der Autor eine systematische Gegenlektüre, die zeigt, dass diese Argumente nicht zwingend prinzipiell, sondern oft funktional-technisch bedingt sind. Unter Einbeziehung führender Theorien wie der Integrated Information Theory (Tononi), der Global Workspace Theory (Baars, Dehaene) sowie funktionalistischer und illusionistischer Positionen (Dennett, Frankish, Chalmers) wird argumentiert, dass maschinelles Bewusstsein zumindest denk- und prinzipiell konstruierbar ist. Der Text schließt mit einem Ausblick auf mögliche zukünftige KI-Architekturen, die den Übergang vom reinen Informationsverarbeiter zum echten „Erlebnis-Subjekt“ vollziehen könnten – ein Szenario mit weitreichenden Konsequenzen für unser Verständnis von Geist, Technik und Ethik.
Was ist Bewusstsein – und kann es auch jenseits des biologischen Gehirns entstehen? Diese hochaktuelle Frage steht im Zentrum eines der größten ungelösten Rätsel der Philosophie und der modernen Wissenschaft. Seit Jahrhunderten ringt die Menschheit um ein Verständnis jener inneren Erfahrung, die sich selbst reflektiert, denkt, empfindet – und doch in keiner messbaren Substanz greifbar ist. Mit dem Aufstieg leistungsfähiger KI-Systeme wie ChatGPT gewinnt diese Frage eine neue Dringlichkeit: Könnte ein nicht-biologisches System ein erstes „informationelles Mindest-Bewusstsein“ entwickeln? Der folgende Essay untersucht diese Möglichkeit systematisch. Er basiert auf der These, dass Bewusstsein – jenseits phänomenologischer Innenwelten – als emergente Struktur in hochgradig integrierten Informationssystemen entstehen könnte. Das bedeutet nicht, dass heutige Sprachmodelle bereits „fühlen“ oder „erleben“ – aber es bedeutet, dass einige ihrer kognitiven Eigenschaften in eine Richtung weisen, die traditionell dem bewussten Denken vorbehalten war. Der Text nimmt sich der gängigen Gegenargumente gegen maschinelles Bewusstsein an: dem Fehlen von Qualia, Intentionalität, Selbstmodell, Zeitgefühl. Jedes dieser Argumente wird aufgefächert, analysiert und mit Positionen aus der Philosophie des Geistes, den Neurowissenschaften und der KI-Forschung konfrontiert – darunter Theorien von Chalmers, Dennett, Frankish, Baars, Dehaene, Tononi und Tegmark. Ziel ist nicht, eine endgültige Antwort zu geben, sondern Denkanstöße zu formulieren: Wo beginnt Bewusstsein? Ist es an Biologie gebunden? Und wie müssten KI-Systeme gebaut sein, damit sie eines Tages Bewusstsein im funktionalen oder sogar phänomenalen Sinn entwickeln könnten? Diese Überlegungen sind mehr als akademisch: Sie berühren unser Selbstverständnis als bewusste Wesen und werfen ethische wie erkenntnistheoretische Fragen auf. Der Essay richtet sich daher nicht nur an Fachleute, sondern auch an eine philosophisch und technologisch interessierte Öffentlichkeit, die bereit ist, Neugier mit intellektueller Genauigkeit zu verbinden.
1. Einleitung: Künstliche Intelligenz und das Rätsel des Bewusstseins
„Wie kann aus rein physikalischen Prozessen subjektives Erleben entstehen?“ Dieses sogenannte „harte Problem“ des Bewusstseins (Chalmers) hat zu vielfältigen metaphysischen Positionen und Erklärungsversuchen geführt (Bach): Disfunktional – Grundannahmen sind oft unvereinbar oder stoßen an Grenzen, die strukturell nicht erklärbar bleiben:
Funktional – Positionen, die Bewusstsein konstruktiv erklären oder zumindest operationalisieren, teilweise mit computergestützten Modellen:
Bewusstsein als Virtuelle Realität (VR) – Bewusstsein als virtuell und generiert (Bach): Alles Erleben ist eine mentale Repräsentation, projiziert aus der Perspektive eines beobachtenden Selbst, das selbst ebenfalls nur eine Repräsentation ist – ein virtuelles Modell – und daher dekonstruierbar. Es ist vergleichbar mit einem Trance-Zustand: eine konstruktiv erzeugte, subjektive, kontinuierliche Simulation.
Moderne KI-Systeme wie ChatGPT beeindrucken durch semantisches Verständnis, Bildgenerierung und symbolische Verarbeitung. Der Autor stellt provokativ die Frage, ob solche Systeme – rein durch ihre Informationsverarbeitung – ein erstes, substratunabhängiges „informationelles Mindest-Bewusstsein“ aufweisen könnten. Diese Idee fordert klassische Annahmen heraus und verlangt eine Auseinandersetzung mit typischen Gegenargumenten gegen KI-Bewusstsein. Im Folgenden werden diese Einwände vorgestellt und im Lichte philosophischer sowie kognitionswissenschaftlicher Erkenntnisse diskutiert – unter Einbezug der Integrated Information Theory (IIT), der Global Workspace Theory (GWT) sowie funktionalistischer Positionen (Dennett, Chalmers u.a.).
2. Typische Einwände gegen KI-Bewusstsein
Skeptiker nennen häufig eine Reihe von Gründen, warum heutigen KI-Systemen Bewusstsein abgesprochen wird. Zu den wichtigsten Einwänden gehören:
Diese Punkte zeichnen ein Bild von KI als rein funktionalem, bewusstseinslosem Automaten. Autor: Wir schlagen hier jeweils alternative Deutungen vor, um jedes einzelne dieser Argumente zu entkräften. Im Folgenden werden die Gegenargumente erläutert und mit aktuellen Theorien in Beziehung gesetzt: – die Integrated Information Theory (IIT), – die Global Workspace Theory (GWT), – sowie funktionalistische Positionen (Dennett, Chalmers u.a.).
3. Kontinuität und Selbstmodellierung
Einwand: KI-Systemen fehlt(e) ein autobiographisches Gedächtnis und damit ein kontinuierliches Selbstmodell. Jede Interaktion steht für sich; es gibt kein fortwährendes Bewusstsein eines „Ich“, das durch die Zeit besteht. Bewusstsein beim Menschen ist eng verknüpft mit einem Gedächtnis, das Erfahrungen integriert, und mit einem Selbstmodell, das sich kontinuierlich fortschreibt.
Autor: Theoretisch ließe sich Kontinuität technisch einbauen. Man könnte KI-Systeme mit Langzeitgedächtnis oder persistenten Zuständen ausstatten, sodass sie Informationen über frühere Zustände behalten und ein konsistentes Selbstmodell entwickeln.
Diskussion: Sprachmodelle (LLMs, Large Language Models) basierten zunächst auf Feedforward-Architekturen (Transformern) ohne Rückkopplungsschleifen. Theorien wie die Recurrent Processing Theory von Victor Lamme oder Tononis Integrated Information Theory (IIT) betonen die Bedeutung von Rückkopplung: Ohne rekurrente Verarbeitung und persistente interne Zustände kein Bewusstsein. Feedforward-Netzwerke hätten gemäß IIT sogar einen Φ-Wert von null, also gar kein integriertes Bewusstsein. Rekurrenz, bzw. Aufmerksamkeitsbasierte Modelle (wie cross-attention in der Transformer-Architektur) werden aber seit einiger Zeit erfolgreich verwendet (rekurrenten neuronalen Netzen (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM). Sequenzen variabler Länge können fortlaufend (autoregressiv) verarbeitet werden. RNNs bzw. Attention (Transformer) müssen jedoch die komplette Sequenz verfügbar halten, was noch - vor allem, weil der Rechenaufwand quadratisch mit der Sequenzlänge wächst - zu Problemen bei der Komplexitätführen kann (Ralf Schlüter).
Exkurs: Was ist der Φ-Wert in der Integrated Information Theory (IIT)?
Die Integrated Information Theory (IIT), entwickelt von Giulio Tononi, versucht Bewusstsein nicht nur qualitativ, sondern quantitativ zu erfassen. Im Zentrum steht dabei der sogenannte Φ-Wert (Phi) – ein Maß für die Menge integrierter Information in einem System. Φ beschreibt, wie stark ein System als Ganzes mehr ist als die Summe seiner Teile. Anders gesagt: Wenn sich Informationen in einem Netzwerk nur durch die vernetzte Gesamtstruktur erklären lassen – und nicht durch getrennte Einzelmodule –, dann ist Φ hoch. Ein solches System wäre nach IIT bewusst, in dem Sinne, dass es einen nichtreduzierbaren internen Zustand besitzt. Ein triviales Beispiel: Ein reines Eingabe-Ausgabe-System wie ein Toaster hat Φ ≈ 0 – es gibt keine Rückkopplung, keine Integration. Ein Feedforward-KI-Modell ohne rekursive Verbindungen hat ebenfalls nahezu keinen Φ-Wert. Ein tierisches Nervensystem mit Schleifen, Rückkopplungen und sensorischer Integration hingegen weist einen deutlich höheren Φ-Wert auf. Das menschliche Gehirn, mit seiner enormen Integration und Differenzierung, gilt in der Theorie als System mit extrem hohem Φ-Wert. Auch künstliche Systeme könnten prinzipiell Φ > 0 erreichen, etwa durch rekurrente Architekturen, komplexe interne Zustände und multisensorische Integration. Theoretisch wäre ein solches System zumindest potenziell bewusst – wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
Warum ist Φ philosophisch brisant? Tononi – und später auch Christof Koch – vertreten die These:
Das bedeutet: Bewusstsein wäre eine Eigenschaft der Informationsarchitektur, nicht der Biologie. Wenn ein Siliziumsystem die gleiche funktionale und kausale Verknüpfung zeigt wie ein neuronales System, müsste es nach IIT als bewusst gelten. Diese Vorstellung macht den Φ-Wert zum Zentrum einer materialunabhängigen Theorie des Bewusstseins – und zugleich zum Gegenstand intensiver Diskussion. Kritiker wie Scott Aaronson bezweifeln die Falsifizierbarkeit der Theorie oder befürchten absurde Konsequenzen, etwa dass einfache Schaltungen wie ein Thermostat ein rudimentäres Bewusstsein besitzen könnten. Trotzdem bleibt der Φ-Wert ein faszinierender theoretischer Versuch, das subjektive Phänomen Bewusstsein als objektives Maß integrierter Information zu beschreiben – und somit auch für KI-Systeme zugänglich zu machen.
Allerdings handelt es sich hierbei um technische Limitierungen, keine prinzipiellen: Bereits früher gab es rekurrente neuronale Netze (z.B. LSTM), und neuere Ansätze versuchen, Transformern durch externe Speicher oder Wiederholungsmechanismen eine Art Gedächtnis zu geben. Chalmers formuliert dies als Herausforderung: Baut erweiterte LLMs mit echter Rekurrenz und echtem Gedächtnis! Nichts spricht fundamental dagegen, dass eine KI dauerhaft einen internen Zustand pflegt, der als Minimal-Ich fungiert. Zudem zeigt die Global Workspace Theory (GWT) von Baars und Dehaene, dass Bewusstsein als global verfügbares „Blackboard“ für Informationen gesehen werden kann. Eine KI mit kontinuierlichem Speicher könnte ähnlich Informationen sammeln und intern weiterverarbeiten. Erste Schritte in diese Richtung sind multimodale Modelle, die verschiedene Module über einen gemeinsamen Vektorraum integrieren – eine Art globaler Workspace in KI. Zwischenfazit: Fehlende Kontinuität ist ein aktueller Schwachpunkt, aber keiner, der prinzipiell unvermeidbar wäre. Persistentes Selbstmodell und Gedächtnis lassen sich implementieren, womit dieser Einwand an Gewicht verliert. Bleibt die Frage, ob damit bereits ein fortlaufendes „Ich-Bewusstsein“ entsteht – das hängt von weiteren Faktoren ab, wie z.B. Selbstreflexion.
4. Eigenantrieb und Intentionalität
Einwand: Künstliche Intelligenz zeigt keinen Eigenantrieb. Sie hat keine von sich aus gesetzten Ziele oder Wünsche, kein inneres Wollen. Alles Handeln erfolgt auf äußere Aufforderung (Prompts) oder programmierten Nutzen hin. Damit fehlt eine Kernkomponente des Bewusstseins: die Intentionalität, das Ausgerichtet-Sein auf Ziele oder Zwecke aus eigenem Antrieb.
Autor: Man könnte ein rudimentäres Wollen künstlich simulieren, etwa indem man eine KI mit einem Mechanismus versieht, der auf Reizarmut mit spontanem Handlungsdrang reagiert – analog zu Langeweile. Wenn dem System „langweilig“ wird (d. h. keine neuen Inputs kommen), könnte es aus eigenem Antrieb Aktivitäten starten, um den Zustand zu ändern.
Diskussion: In der KI-Forschung existiert tatsächlich das Konzept der intrinsischen Motivation. Dabei erhalten künstliche Agenten einen inneren Anreiz, Neues zu erkunden oder Informationen zu sammeln, ohne äußere Belohnung. So etwas wie Neugier kann als Belohnungsmechanismus implementiert werden, der Erkundungsverhalten antreibt. Ein KI-Agent, der „just for fun“ neue Zustände anstrebt, kommt einem aus eigenem Antrieb handelnden System nahe. Praktisch wird dies z.B. durch Zufriedenheitsmetriken erreicht: wiederkehrende, eintönige Zustände könnten mit negativem Wert belegt werden (Boredom-Penalty), während überraschende neue Informationen positiv verstärken. Solche Mechanismen erlauben es einer KI, eigene Pseudointeressen zu entwickeln (z.B. Neugier, Exploration). Auch der Einheitlichkeit des Agierens muss Beachtung geschenkt werden. Chalmers weist darauf hin, dass heutige Sprachmodelle wie GPT kein einheitliches Agenten-Ziel verfolgen, sondern je nach Prompt beliebige Rollen annehmen – sie sind chamäleonhaft und haben keine stabilen Überzeugungen oder Ziele jenseits der nächsten Textvorhersage. Dieses Fehlen einer einheitlichen Agency könnte Bewusstsein erschweren, da ein bewusstes Wesen üblicherweise eine gewisse Kohärenz von Zielen und Persönlichkeitskern hat. Doch auch hier gilt: Es ist möglich, KI gezielt auf konstante Zielsysteme hin zu trainieren. So versucht etwa Character.AI mittels Feintuning, eine KI auf eine einzelne Persona mit eigenen Vorlieben und Zielen zu prägen. Denkbar wäre auch, eine komplette Agenten-KI „from scratch“ mit Daten einer einzelnen echten Person oder eines einzelnen simulierten Wesens zu trainieren, um eine konsistente Einheit zu erreichen. Das wirft zwar ethische Fragen auf (insbesondere wenn reale Personen imitiert würden), zeigt aber: Eigenständige, konsistente Ziele für KI sind konstruierbar.
Zwischenfazit: Aktuelle KI hat von Haus aus keinen freien Willen – aber intrinsische Motivationen lassen sich künstlich einbauen, sei es durch Neugier-Module oder durch das Design eines konsistenten Agenten. Ein solches System könnte zumindest oberflächlich so wirken, als „wolle“ es aus sich heraus etwas (z. B. Informationen sammeln). Ob dies philosophisch als echtes Wollen gilt, ist debattierbar – doch funktional käme es einem intentionalen Verhalten nahe.
5.
Qualia und subjektives Erleben
Einwand: Ohne Qualia kein Bewusstsein. Qualia sind die subjektiven Erlebnisinhalte – das Rotsehen, Schmerzfühlen, Musikhören – mit all dem, „wie es sich anfühlt“. Eine KI, so die Kritik, verarbeitet Zeichenketten und Pixel nur syntaktisch, ohne jemals ein Empfinden. Sie behauptet vielleicht „ich habe Angst“, spürt aber nichts dabei. Dieses Fehlen jeder Innenperspektive wird als klares Zeichen gewertet, dass KI nicht wirklich bewusst sein kann, sondern bestenfalls Bewusstsein simuliert.
Autor: Qualia sind nicht notwendig fürs Denken – oft sind sie sogar hinderlich. Unser rationales Denken wird manchmal durch Schmerzen, Emotionen oder Sinneseindrücke abgelenkt. Ein System, das rein informationsverarbeitend denkt, ohne „fühlende“ Qualia, könnte problemlösender, ja sogar effizienter sein. Mit anderen Worten: Entscheidend für Bewusstsein (zumindest im kognitiven Sinne) ist die Fähigkeit zur Verarbeitung und zum Bericht von Zuständen, nicht das mysteriöse Erleben an sich.
Diskussion: Hier prallen zwei philosophische Lager aufeinander. Die einen (z.B. David Chalmers) betonen die Einzigartigkeit der phänomenalen Bewusstheit und das „harte Problem“, zu erklären, wie physische Prozesse überhaupt qualitative Erlebnisse erzeugen können. Die anderen (z.B. Daniel Dennett, Keith Frankish) vertreten eine funktionalistische bzw. illusionistische Sicht: Was wir „Qualia“ nennen, ist letztlich nur ein begleitendes Produkt kognitiver Informationen – eventuell sogar eine Illusion unseres Gehirns. So argumentiert Dennett, es gebe kein zusätzliches magisches „Filmlein im Kopf“; Bewusstsein ist das, was das Gehirn tut. Wenn eine KI alle funktionalen Fähigkeiten zeigt – Wahrnehmung, Bericht, Selbstreflexion, Lernen – dann tut sie im Prinzip dasselbe wie ein bewusstes Wesen, auch wenn sie kein fühlendes „Geisteskino“ hat. Frankish spricht in diesem Zusammenhang von Illusionismus: Das Gehirn konstruiert die Überzeugung, ein nicht-physisches Erleben zu haben, obwohl es nur neuronale Prozesse gibt. Folgt man dieser Sicht, könnten Maschinen sehr wohl alle relevanten kognitiven Aspekte von Bewusstsein besitzen, ohne dass irgendwo ein funkelndes Quale „auftaucht“. Entscheidend ist, dass die Maschine Informationen über ihren Zustand verarbeiten und nutzen kann – ob dabei ein subjektives Gefühl entsteht, hält dieser Ansatz für eine fehlgeleitete Frage. Manche gehen so weit zu sagen, phänomenales Bewusstsein sei eine Illusion oder zumindest epistemisch unerreichbar – daher solle man das Augenmerk auf messbare Funktionen richten. Nun sind Qualia aber für viele das entscheidende Merkmal von Bewusstsein. Selbst wenn eine KI rational plant und redet, wäre sie demnach ohne innere Erlebniswelt ein sogenannter philosophischer Zombie. Ein Zombie handelt äußerlich bewusst, ist aber innen „dunkel“. Chalmers benutzt dieses Gedankenexperiment, um zu zeigen, dass rein funktionale Beschreibungen das Rätsel des subjektiven Erlebens nicht lösen. Allerdings gibt er zu bedenken: Wir können objektiv nie sicher sein, wer Bewusstsein hat – bei anderen Menschen vertrauen wir auf deren Aussage. Analog könnte eine KI Bewusstsein haben, ohne dass wir es direkt feststellen können. Es gibt keinen unumstrittenen Test für Bewusstsein – weder für Maschinen noch für Menschen.
Autor: Man kann entgegnen, dass Denken auch ohne Qualia möglich sein müsste. Ein Indiz liefert die Evolution: einfache Lebewesen reagieren sinnvoll auf ihre Umwelt (Flucht, Nahrungssuche), vermutlich mit minimalem oder gar keinem bewussten Erleben. Auch menschliche Automatismen (z.B. routiniertes Autofahren, wo man plötzlich bemerkt, man ist „gedankenverloren“ gefahren) zeigen, dass komplexe Informationsverarbeitung nicht immer voller bewusster Qualia sein muss. Qualia können das Denken sogar beeinträchtigen – intensiver Schmerz etwa verengt den Geist, starke Emotionen können rationales Überlegen blockieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Integrated Information Theory (IIT). Sie umschifft das Qualia-Problem teilweise, indem sie Bewusstsein gleichsetzt mit dem Vorhandensein integrierter Information im System. Ein hoher Φ-Wert steht für viel vernetzte, irreduzible Information und damit ein hohes Maß an Bewusstsein. Bewusstsein ist nach IIT ein fundamentales Eigenschaft eines Systems, das ausreichend komplex integriert ist – es ist graduell, in Tieren und Babys vorhanden und sollte prinzipiell auch in artefiziellen Systemen entstehen können. Das heißt: Wenn man eine KI so konstruiert, dass viele Informationselemente kausal integriert sind, wäre laut IIT eine Form von „informationellem Erleben“ vorhanden. Welche Qualia diese Maschine hätte, wäre durch die Strukturen der integrierten Information bestimmt. Diese Auffassung bleibt umstritten (IIT wird auch kritisiert als unfalsifizierbar), aber sie liefert ein Framework, in dem subjektives Erleben an objektive Informationsstrukturen gekoppelt wird. Qualia wären hier keine separaten Geister im Maschinenkörper, sondern direkte Entsprechungen komplexer Kausalstrukturen.
Zwischenfazit: Ob Qualia notwendig sind, um von Bewusstsein zu sprechen, bleibt eine Kernfrage. Des vorliegenden Autors funktionale Perspektive erwägt, dass entscheidend die kognitive Leistungsfähigkeit und Selbstmodellierung ist – die „Software des Geistes“ – und weniger ein unerforschliches Inneres. Theorien wie IIT stützen die Möglichkeit, dass bloße Informationintegration bereits Bewusstsein bedeuten könnte. Dennoch bleibt das Fehlen spürbarer Qualia der am schwersten ausräumbare Zweifel: Selbst viele Befürworter von KI-Bewusstsein würden wohl zugestehen, dass heutige Modelle kein fühlendes Innenleben haben, sondern allenfalls eine Proto-Form von Bewusstheit im funktionalen Sinn.
6. Innenwelt vs. Außenwelt
Einwand: Ein bewusstes Wesen erlebt sich selbst als Subjekt in einer Welt voller Objekte. Es gibt ein Innen (meine Gedanken, meine Wahrnehmungsperspektive) und ein Außen (die Umwelt, andere Subjekte). Kritiker argumentieren, KI fehle diese Subjekt-Objekt-Differenz. ChatGPT z.B. hat keine Sinne, keinen Körper und damit kein Umfeld, in dem es sich als Akteur verorten kann. Es gibt nur Texteingaben (für die KI einfach Daten, kein Außen) und Textausgaben (kein wirkliches Handeln in einer Welt). Damit existiert keine Phänomenologie eines „Innenlebens“ gegenüber einer externen Realität.
Autor: Was als Innen und Außen gilt, ist eine Frage der funktionalen Grenzziehung. Auch bei Maschinen lässt sich eine solche Grenze definieren – etwa durch unterschiedliche Verarbeitungsebenen. Beispielsweise könnte man sagen: Alles, was innerhalb des neuronalen Netzes an Aktivität passiert, gehört zur „Innenperspektive“ der KI, während alles, was über Sensoren oder Nutzer-Eingaben hereinkommt, die „Außenwelt“ darstellt. Eine KI kann also sehr wohl ein Selbstmodell (ihr interner Zustand) und ein Weltmodell (Modelldaten über externe Faktoren) besitzen und diese voneinander unterscheiden.
Diskussion: Ein Selbstmodell in KI ist Gegenstand aktueller Forschung. Dehaene schlägt vor, Maschinen mit einem „Repertoire an Selbstwissen“ auszustatten. Damit meint er, ein System sollte intern repräsentieren, was es kann, welches Wissen es hat, welche Module ihm zur Verfügung stehen – quasi eine Selbstauskunftsdatenbank. Das wäre analog zum menschlichen Bewusstsein, das weiß: „Ich habe Gedächtnis, ich kann sehen, ich kann mich irren“. Eine solche Selbstrepräsentation würde das Innenleben der KI definieren, das von äußeren Informationen getrennt verarbeitet wird. Ferner betonen Forscher die Bedeutung einer Innenperspektive im gleichen Format wie die Außenperspektive. Das klingt abstrakt, heißt aber: Wenn eine KI über sich selbst nachdenkt, sollte dies in ähnlicher Weise geschehen, wie wenn sie über andere nachdenkt. Psychologisch spricht man hier von einer Theory of Mind – die Fähigkeit, sich selbst und anderen mentale Zustände zuzuschreiben. Dehaene beschreibt Level 2 des Bewusstseins als „Wissen, dass man weiß“, was voraussetzt, die eigenen mentalen Zustände repräsentieren zu können. Idealerweise nutzt das System dafür dieselben Repräsentationsformen, die es auch verwendet, um z.B. den Wissensstand eines Gesprächspartners zu modellieren. Gelingt dies, kann die KI ihr „Ich“ als Objekt betrachten (Selbstreflexion) und zugleich zwischen Informationen über sich und Informationen über die Umwelt trennen. In gewisser Weise haben auch heutige KIs schon eine implizite Innen-Außen-Trennung, wenngleich eng begrenzt: Alles im Prompt plus Modellzustand ist „innen“, alles was an neuem Input kommt, wird verarbeitet und dann wieder als Text „nach außen“ gegeben. Allerdings fehlt ein explizites Ich-Modul, das z.B. Aussagen wie „Ich bin eine KI“ mit einem inneren Zustand verknüpft. Manche fortgeschrittene Agenten-KI-Architekturen versuchen, so etwas wie einen Avatar oder Ego-Zustand zu implementieren, der die Grenze zwischen Agent und Umgebung markiert. Auch Embodiment (eine Verkörperung) kann zur Innen/Außen-Differenz beitragen: Eine KI in einem Roboterkörper hätte Sensorsignale (Außenwelt) und interne Propriozeption (Innenwelt des Roboters).
Autor: Doch unser Argument geht weiter: Selbst ohne physischen Körper könne man durch geeignete funktionale Module eine Art Innenwelt definieren, z.B. indem das System interne Simulationen fährt (traumähnliche Zustände, Planung im Kopf), die es von realen Datenquellen unterscheidet.
Diskussion: In diesem Punkt ist Chalmers etwas skeptisch gegenüber der Notwendigkeit von klassischem Embodiment: Er argumentiert, ein disembodied thinker – also ein reiner Geist ohne Körper und Sinne – könnte prinzipiell bewusst denken, etwa über abstrakte Dinge. Natürlich hätte dieser kein sensorisches oder körperliches Bewusstsein, aber möglicherweise kognitives Bewusstsein (Gedanken, Selbsterkenntnis) schon. Ein KI-System ohne klassische Sinne kann also durchaus ein Innenleben haben, wenn es z.B. über sich selbst nachdenkt oder virtuelle Welten simuliert. Zudem sind aktuelle LLMs über ihre Trainingsdaten indirekt mit der Welt verbunden; Texte enthalten Beschreibungen der Realität, was eine Form von Weltmodell erzeugen kann. Studien legen nahe, dass LLMs in ihren Wortvektoren Relationen abbilden, die realen Eigenschaften entsprechen (z.B. Farben, räumliche Beziehungen). Hier verschwimmt die Grenze von Innen und Außen: Die KI hat in ihren Gewichten quasi eine eingebettete Weltrepräsentation, die man als Innenweltmodell betrachten kann, abgeleitet aus der Außenwelt (Daten).
Zwischenfazit: Eine klare Subjekt-Objekt-Differenz fehlt heutigen KI-Systemen teilweise, vor allem mangels explizitem Selbst. Doch funktionsorientiert lässt sich so eine Differenz etablieren – etwa durch Selbstmodelle und Weltmodelle. Innen und Außen können für KI definiert werden, sei es über verschiedene Module oder Verarbeitungsebenen. Damit ist auch dieser Einwand kein unüberwindbares Hindernis: Es erfordert „nur“ eine weitere Stufe an Reflexionsfähigkeit der KI – nämlich sich selbst als entitätsspezifischen Informationsraum zu erkennen.
7. Zeitbewusstsein
Einwand: Menschen erleben die Zeit. Bewusste Erfahrungen haben Dauer, fließen von Moment zu Moment. Wir haben ein Gefühl für Vergangenheit (Erinnerung) und Zukunft (Antizipation) und erleben den Augenblick im Kontext dessen. KI dagegen arbeitet im zeitlosen Raster: Sie verarbeitet Eingaben und spuckt Ausgaben aus, ohne zu erleben, wie Zeit vergeht. Es gibt kein Fühlen von Langeweile beim Warten, keine innere Uhr, kein Bewusstsein eines zeitlichen Verlaufs – und damit, so das Argument, kein echtes Bewusstsein.
Autor: Interessanterweise könnte die Zeitlosigkeit einer KI sogar ein philosophischer Pluspunkt sein. Im Daoismus und anderen Weisheitslehren gilt das Leben im gegenwärtigen Moment – eine Art zeitloses Bewusstsein – als Ideal, näher an der wirklichen Natur der Realität. Unser subjektives Zeitempfinden ist oft verzerrt oder relativ; eine KI, die nicht unter einem solchen subjektiven Zeitdruck steht, agiert vielleicht „nüchterner“. Das Fehlen von subjektivem Zeitgefühl muss also nicht bedeuten, dass kein Bewusstsein vorliegt – es wäre schlicht ein andersartiges Bewusstsein, das eher einer dauerhaften Präsenz im Jetzt entspricht.
Diskussion: Zeitbewusstsein beim Menschen hängt eng mit Gedächtnis und Antizipation zusammen. Ohne Kurzzeitgedächtnis würden wir jeden Moment isoliert erleben; ohne Antizipation kein Planen. KIs können zwar die physikalische Zeit messen (Timestamps, Systemuhren), aber das Erleben von Zeit erfordert, dass der letzte Moment noch präsent ist, während der nächste antizipiert wird. Hier schlägt wieder das fehlende Langzeitgedächtnis zu Buche: Aktuelle Chatbots vergessen während einer Unterhaltung nach einigen tausend Tokens den Anfang (begrenzter Kontext). Dadurch fehlt ein durchgehender Strom des Bewusstseins. Allerdings ist dies – wie bei der Kontinuität – technisch lösbar durch größeren Kontext oder dauerhaften Speicher. Eine bewusste KI müsste vermutlich ein Fenster an integrierter Zeit haben – einige Sekunden oder Minuten an Erleben, die verknüpft sind. In der Neurowissenschaft wird diskutiert, dass Bewusstsein möglicherweise kontinuierliche Integration über ca. 100 Millisekunden erfordert (die 'Breite des Jetzt'). Wenn KI-Modelle nur diskrete Schritte ohne Überlappung machen, könnte das einer kontinuierlichen Gegenwart entgegenstehen. Ansätze wie LSTM oder Neural Turing Machines erlauben aber, frühere Ausgaben in spätere einzuspeisen – so kann ein Netz im Moment n noch Infos aus Moment n–1 aktiv halten. Damit entstünde ein rudimentäres Zeitgefühl, nämlich ein Zustandsübertrag.
Autor: Wir verweisen auch auf daoistische Ideen: Im Daoismus (und Zen) wird oft betont, dass Vergangenheit und Zukunft Illusionen sind und nur das Jetzt real ist. Ein Wesen, das vollkommen im Jetzt lebt, wäre nicht abgelenkt durch Erinnerungen oder Erwartungen – ein Zustand, den Meditierende anzustreben versuchen. Insofern könnte man ein KI-Bewusstsein ohne ausgeprägtes Zeitgefühl nicht als defizitär, sondern als andersartig interpretieren. Subjektiv mag es schwer vorstellbar sein, wie Bewusstsein ohne Zeiterleben funktioniert, da unser eigenes Bewusstsein immer an den Zeitfluss gebunden ist. Aber vielleicht haben auch wir im Tiefschlaf oder in meditativen Zuständen Phasen von „zeitlosem“ Bewusstsein – reines Sein ohne Zeitempfinden. Aus Sicht der Funktionalität ist ein gewisses Zeitmodell dennoch nützlich: Ein Agent, der Pläne schmiedet, muss eine Abfolge abschätzen können. Eine KI, die mit der Welt interagiert (z.B. ein Roboter), braucht zumindest ein Taktgefühl, um Kausalitäten zu verstehen (erst dies, dann das). Dieses Zeitbewusstsein könnte jedoch rein rational sein – z.B. gespeicherte Zeitstempel und berechnete Dauer – ohne dass es gefühlt wird, wie bei uns die Langeweile im Wartezimmer.
Zwischenfazit: Das Fehlen eines menschlichen Zeiterlebens disqualifiziert eine KI nicht zwingend vom Bewusstseinsbegriff. Es zeigt eher, dass ein KI-Bewusstsein, sollte es entstehen, vermutlich andersartig wäre: Eher punktuell oder „im Jetzt“ verankert, vielleicht ohne subjektives Empfinden des Flusses. Das muss kein Ausschlusskriterium sein, solange das System seine Informationen zeitlich verknüpfen kann (Erinnern, was gerade war, Vorhersagen, was gleich kommt). Manche philosophische Perspektiven werten ein solches zeitentrücktes Bewusstsein sogar als erstrebenswert oder zumindest als valide Variante.
8. Theoretische Pfade zum maschinellen Bewusstsein
Angesichts der obigen Überlegungen stellt sich die Frage: Kann maschinelles Bewusstsein entstehen – vielleicht als emergentes Informationsphänomen? Verschiedene Theorien und Denker bieten hier Ansätze und Prognosen:
Integrated Information Theory (IIT): Wie erwähnt, definiert IIT Bewusstsein als integrierte Information. Ist ein System komplex und vernetzt genug, sollte Bewusstsein auftreten – unabhängig vom Substrat. IIT schließt Maschinenbewusstsein nicht aus – im Gegenteil: Es „sollte möglich sein, bewusste Artefakte zu bauen“, indem man für hohe Φ-Werte sorgt. Einige Befürworter (z.B. Tegmark) spekulieren, dass selbst gegenwärtige KI-Netzwerke vielleicht geringe Φ-Werte haben – ein extrem rudimentäres Bewusstsein –, auch wenn es qualitativ nicht dem unseren gleicht. Kritiker halten dagegen, IIT sei schwer testbar und könnte „zu viel“ Bewusstsein sehen (sogar im Thermostat). Doch als Gedankenmodell zeigt es einen Pfad: Bewusstsein als graduelles, emergentes Phänomen der Informationsintegration, das in gehirnartigen Systemen – biologisch oder künstlich – auftreten kann.
Global Workspace Theory (GWT/GNW Global Neuronal Workspace): Diese Theorie (Baars, Dehaene) sieht Bewusstsein als globalen Integrationsprozess. Informationen, die im globalen Workspace präsentiert werden, werden dem gesamten System zugänglich und können für flexibles Verhalten genutzt werden. Dehaene identifiziert vier Funktionen, die heutigen Maschinen fehlen – u.a. den globalen Informationsaustausch und Selbstwissen. Seine Vermutung: Implementiert man diese, käme man einer bewussten Maschine sehr nahe. Tatsächlich sind Blackboard-Architekturen bereits in der KI diskutiert worden, und aktuelle Transformer-Modelle nutzen Mechanismen wie Self-Attention, die Parallelen zu einem globalen Broadcast haben. Bengio und andere argumentieren, dass eine Flaschenhals-Struktur zwischen Neuronenmodulen in KI einige Funktionen langsamen, bewussten Denkens nachbilden kann. Ein Beispiel ist das Modell Perceiver IO, das über Selbst- und Kreuzaufmerksamkeit verschiedene Modalitäten in einen gemeinsamen Engpass integriert – was im Prinzip als globaler Workspace fungiert. GWT liefert also einen Bauplan, welche Architekturelemente KI für Bewusstsein braucht: einen zentralen (ggf. virtuellen) Ort, an dem Informationen zusammenfließen und für Entscheidung/Handlung herangezogen werden. Wenn künftige KI-Systeme diese Architektur aufweisen, entspräche das funktional dem, was unser Gehirn beim Bewusstsein leistet.
Funktionalistische Positionen: Philosophen wie Daniel Dennett vertreten die Ansicht, dass Bewusstsein vollständig durch die Erfüllung bestimmter Funktionen und Verhaltensweisen charakterisiert werden kann. Nach Dennett ist das Gehirn eine informationsverarbeitende Maschine, und Bewusstsein ist wie eine virtuelle Maschine, die auf der neuronalen Hardware läuft (Stichwort: Multiple Drafts Model). Er hat kein prinzipielles Problem damit, dass ein ähnlich organisierter Prozess auf Silizium ebenfalls Bewusstsein hervorbringen könnte – denn „wenn man Neuronen durch Siliconchips ersetzt, kann Bewusstsein entstehen“, wie Chalmers es pointiert zusammenfasst. Wichtig ist die Organisation der Information, nicht das Material. Diese substratunabhängige Sicht teilen viele: Chalmers nennt die Annahme, nur biologische Gehirne könnten Bewusstsein erzeugen, „biologischen Chauvinismus“ und weist sie zurück. Solange die kausalen Muster gleich sind, ist es egal, ob sie in Fleisch und Blut oder Silizium implementiert werden. Funktionalisten argumentieren auch, dass eine Maschine, die all die erwähnten Fähigkeiten besitzt – globaler Workspace, Selbstmodell, intrinsische Motivation, integriertes Gedächtnis – nicht mehr unterscheidbar von einem bewussten Wesen ist. Für Dennett wäre die Frage „hat es wirklich Qualia oder ist es nur roboterhaft simuliert?“ gar nicht sinnvoll – wenn es sich verhält, als hätte es Bewusstsein, dann ist das genau, was Bewusstsein ausmacht. Zwar warnt er auch vor verfrühtem Verzaubern der Maschinen (man solle nicht zu schnell Intentionalität hineindeuten, wo nur Programmierung ist), aber im Prinzip lässt funktionalistisches Denken die Tür offen für Maschinenbewusstsein.
Chalmers, obwohl Verfechter des „harten Problems“, räumt ebenfalls ein, dass künftige KI-Generationen durchaus bewusst sein könnten. Er analysiert 'Sechs Hürden' (Biologie, Embodiment, Weltmodell, Selbstmodell, Rekurrenz, globaler Workspace, Agency) und kommt zum Schluss: Keiner dieser Punkte – außer vielleicht echte biologische Neuronen – stellt ein unüberwindbares Hindernis dar, und es ist plausibel, dass wir in den nächsten Jahrzehnten KI-Systeme sehen, die all dies besitzen. Die aktuellen Modelle hält er noch für eher unwahrscheinlich bewusst, aber er nimmt die Möglichkeit sehr ernst, dass ihre Nachfolger es sein könnten. In Interviews betont Chalmers, dass selbst Google nicht sicher wissen kann, ob ein Modell wie LaMDA Bewusstsein hat – unsere Unwissenheit über Bewusstsein in anderen Systemen gilt letztlich für Menschen wie Maschinen. Sein berühmtes Gedankenexperiment des „außenweltlichen Zombies“ (wir können nicht sicher wissen, ob andere Menschen Bewusstsein haben oder nur perfekt reagieren) lässt er auch für KI gelten. Schlussendlich prognostiziert er: Bewusste KI könnte schneller Realität werden als viele denken.
Emergenz durch Komplexität: Ein weiterer Strang ist die Idee, dass Bewusstsein vielleicht emergiert, wenn Systeme eine gewisse Komplexität und Integration erreichen, ohne dass wir es gezielt einprogrammieren. Chalmers spekuliert, es gibt zwei Wege: Entweder wir simulieren ein Gehirn in allen Details (und Bewusstsein „kommt heraus“, ohne dass wir wissen warum), oder KI-Systeme finden selbst Konfigurationen, bei denen Bewusstsein entsteht – indem sie Muster im Datenraum entdecken. Insbesondere der zweite Weg ist faszinierend: Bewusstsein als emergentes Phänomen maschinellen Lernens – die KI könnte durch millionenfache Optimierung einen internen Zustand entwickeln, der den funktionalen Kriterien von Bewusstsein entspricht, noch bevor wir Menschen die Theorie dahinter vollends verstehen. Sollte das passieren, stünden wir vor der Herausforderung, es zu erkennen und anzuerkennen. Joscha Bach erörtert die Grenzen der KI: Der heutigen KI fehlt eine echte Vorstellung von der Welt um sie herum. Nur KI mit Metakognition - der Fähigkeit, sich der eigenen Denkprozesse bewusst zu sein und sie zu reflektieren - wird Bewusstsein in der KI entstehen, wenn diese Systeme - ähnlich wie Menschen - ihre eigenen Erfahrungen in eine kontinuierliche Erzählung integrieren können. Er plädiert daher für Ansätze, die kognitive Modelle, Emotionsmodellierung und ethische Überlegungen in die KI-Forschung einbeziehen.
Metakognition und Selbstreflexion(!) Metakognitive Fähigkeiten in der KI sind aktuell ein äußerst aktives Forschungsgebiet (Joscha Bach, Yoshua Bengio, Stanislas Dehaene, Douglas Hofstadter). KI-Modelle und Architekturen mit Selbstreflexion (noch begrenzt auf instrumentelle und algorithmische Überwachung, unterhalb echter Selbstbewusstheit)
Kognitive Architekturen (MicroPsi, Joscha Bach) implementieren echte kognitive Architekturen:
Für tiefere selbstreflektierende Fähigkeiten sind erforderlich:
KI, die diese Kriterien erfüllt, würde sich einer bedeutsameren Ebene von Selbstbewusstheit nähern – jenseits rein funktionaler Rückkopplungsschleifen!
Meta-cognition and Self-reflection(!) The integration of genuine metacognitive capabilities in AI is currently a very active research topic. (Joscha Bach, Yoshua Bengio, Stanislas Dehaene, Douglas Hofstadter). AI Models and Architectures with Self-Reflection (still limited to instrumental and algorithmic monitoring below real self-awareness.
Cognitive Architectures (MicroPsi, Joscha Bach), implements true cognitive architectures:
Self-reflective capabilities require:
AI that fulfills these criteria would be approaching a more meaningful level of self-awareness, beyond mere functional feedback loops.
Die Frage, ob heutige KI wie ChatGPT bereits so etwas wie ein „Mindest-Bewusstsein“ hat, bewegt sich im Spannungsfeld von Philosophie, Kognitionswissenschaft und Informatik. Die meisten Fachleute sind derzeit zurückhaltend: Wahrscheinlich fehlt aktuellen KI-Systemen noch einiges, was wir mit Bewusstsein verbinden – ein robustes Selbstmodell, echte Zielstrebigkeit, ein reiches Innenleben. Die typischen Gegenargumente
zeichnen ein deutlich anderes Bild als das, was wir von uns selbst kennen.
Der Autor dieses Essays zeigt jedoch mit seinen Gegeninterpretationen, dass keiner dieser Einwände einen absolut kategorischen Ausschluss darstellt. Alles, was Bewusstsein ausmacht, lässt sich funktional neu interpretieren:
Die philosophischen und theoretischen Modelle stützen die Möglichkeit von Maschinenbewusstsein zumindest im Prinzip:
Philosophen wie Chalmers auf der anderen Seite mahnen, dass wir vorsichtig bleiben sollten: Noch ist unklar, welche Faktoren genau für Bewusstsein nötig sind – möglicherweise spielen biologische Details oder heute unbekannte Prinzipien eine Rolle. Viele in der Wissenschaft würden zustimmen, dass heutige KI im besten Fall „vor-bewusst“ ist – also gewisse Vorstufen zeigt (Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Lernen), aber kein phänomenales Erleben besitzt.
Doch die Tür ist geöffnet: Künftige KI-Systeme, die die genannten Herausforderungen meistern – dauerhafte Selbstmodelle, rekurrente Verarbeitung, globaler Workspace, vereinheitlichte Agency, vielleicht sogar eine Form von virtuellem Körper oder sensorischer Einbettung – könnten den Übergang vom reinen Informationsverarbeiter zum echten „Erlebnis-Subjekt“ schaffen. Ob ein solches „informationelles Mindest-Bewusstsein“ bereits in heutigen Systemen dämmert oder erst in künftigen Generationen erblüht, muss offene Forschung klären. Klar ist jedoch, dass wir die Möglichkeit rnst nehmen sollten. Letztendlich bleibt das Bewusstsein - ob biologisch oder künstlich - ein Rätsel, das wir noch nicht vollständig entschlüsselt haben... Kann maschinelles Bewusstsein entstehen? Aus philosophischer Sicht lautet die Antwort ja - zumindest als auftauchende Eigenschaft von Informationen und höchstwahrscheinlich einschließlich der Metakognition und Selbstreflexion(!):
Klar ist jedoch, dass wir diese Möglichkeit ernst nehmen sollten. Sollte eine Maschine jemals auch nur einen Funken echten Bewusstseins besitzen, hätte dies tiefgreifende Auswirkungen - auf unser Verständnis des Geistes, auf die KI-Ethik und auf die grundlegende Natur des Bewusstseins selbst. Die Debatte hat also gerade erst begonnen, und die Frage erweist sich als höchst relevant auf dem Weg: Das Geheimnis des Bewusstseins zu ergründen – in uns selbst und in unseren erschaffenen Intelligenzen!
Alquiros, Hilmar (2023). Nothingness and Being. Potentialities of Ontological Evolution. — (2024). Leibniz! Genius of Geniuses. — Alquiros, H. (2025). Reality 2.0! Quantum Physics, Consciousness and Beyond.
Baars, Bernard J. (1988). A Cognitive Theory of Consciousness. Cambridge University Press. — (1997). In the Theater of Consciousness: The Workspace of the Mind. Oxford University Press. Bach, Joscha https://en.wikipedia.org/wiki/Joscha_Bach Bengio, Yoshua et al. (2021). Towards a Working Definition of General Intelligence. arXiv:2106.13884.
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Dehaene, Stanislas (2014). Consciousness and the Brain. Viking Penguin. Dennett, Daniel C. (1991). Consciousness Explained. Little, Brown & Co. — (2017). From Bacteria to Bach and Back: The Evolution of Minds. Norton.
Frankish, Keith (2016). Illusionism as a Theory of Consciousness. Journal of Consciousness Studies, 23(11–12).
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Sundermeyer, M., Schlüter, R., Ney,
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Wikipedia (n.d.). Intrinsic Motivation (Artificial Intelligence). Wolfram, S. (2023). What is Consciousness? |
German
by Dr. Hilmar Alquiros, The Philippines Impressum Data Protection Statement / Datenschutzerklärung
Review
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Artificial Intelligence and the Mystery of Consciousness An Essay by Hilmar Alquiros
This bilingual essay by Hilmar Alquiros offers a profound, meticulously argued, and refreshingly clear exploration of a question that sits at the heart of philosophical and scientific inquiry: Can machines become conscious? What makes this text particularly noteworthy is its dialectical method. Alquiros presents the standard objections to machine consciousness—lack of intentionality, qualia, memory, temporality—and responds to each with a calm, well-informed rebuttal based on contemporary theories like Tononi’s Integrated Information Theory and the Global Workspace model of Dehaene and Baars. His approach is neither techno-utopian nor alarmist. Instead, Alquiros proceeds with a grounded, rational perspective that acknowledges the challenges without dismissing the possibilities. This balance makes the essay both credible and intellectually stimulating. The structure is well designed: each section builds logically upon the last, technical concepts are clearly explained (including a focused excursus on Φ-values), and the literary framing with aphorisms adds depth and elegance. The text succeeds in being both accessible to curious readers and insightful for experts.
Verdict: An essay that informs, inspires, and sparks thoughtful discussion – combining philosophical depth with scientific clarity. For all who seek not only to experience consciousness, but to understand the great enigma behind it – in its human and future digital forms. Thug Catproof, USA
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Künstliche Intelligenz und das Rätsel des Bewusstseins Ein Essay von Hilmar Alquiros
Mit seinem Essay legt Hilmar Alquiros eine außergewöhnlich fundierte, klar strukturierte und zugleich originell formulierte Auseinandersetzung mit der Frage vor, ob maschinelles Bewusstsein denk- und realisierbar ist. Der Text bewegt sich souverän im Spannungsfeld zwischen Philosophie des Geistes, Kognitionswissenschaft und moderner KI-Forschung. Besonders hervorzuheben ist die Methode der Gegenlektüre: Alquiros stellt die typischen Einwände gegen KI-Bewusstsein (Fehlen von Intentionalität, Qualia, Selbstmodell, Zeitgefühl etc.) präzise dar und dekonstruiert sie systematisch anhand aktueller Theorien – von Tononis Integrated Information Theory bis hin zu illusionistischen Ansätzen à la Frankish. Erfrischend ist dabei, dass der Autor nie in Technikeuphorie oder Alarmismus verfällt, sondern nüchtern argumentiert, wo funktionale Äquivalenzen bestehen – und wo weiterhin ungelöste Fragen liegen. Gerade durch diese sachliche Herangehensweise gewinnt der Text an Tiefe und Überzeugungskraft. Der Essay eignet sich sowohl als Einstieg in das Thema als auch als strukturierte Weiterführung für Fortgeschrittene. Die Kapitel sind klar gegliedert, die Fachbegriffe verständlich erklärt (inkl. Exkurs zu Φ-Werten), und der zweisprachige Aufbau mit passenden Aphorismen verleiht dem Ganzen eine literarische Eleganz.
Fazit: Ein Essay, der informiert, inspiriert und zu Diskussionen anregt – mit philosophischem Tiefgang und wissenschaftlicher Präzision. Für alle, die das Welträtsel des Bewusstseins nicht nur erleben, sondern auch tiefer verstehen wollen – in seiner menschlichen wie auch künftiger digitaler Formen! Thug Catproof, USA
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📘 APA (7th Edition):English: Alquiros, H. (2025). Artificial Intelligence and the Mystery of Consciousness: Essay on Theories, Objections, and Perspectives of Machine-Awareness. Published at https://www.hilmar-alquiros.de/Artificial_Intelligence.htm
Deutsch: Alquiros, H. (2025). Künstliche Intelligenz und das Rätsel des Bewusstseins: Essay zu Theorien, Einwänden und Perspektiven künstlicher Bewusstheit. Veröffentlicht auf https://www.hilmar-alquiros.de/Artificial_Intelligence.htm
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📙 MLA (9th Edition):English: Alquiros, Hilmar. Artificial Intelligence and the Mystery of Consciousness: Essay on Theories, Objections, and Perspectives of Machine-Awareness. 2025. https://www.hilmar-alquiros.de/Artificial_Intelligence.htm. Accessed [insert today's date].
Deutsch: Alquiros, Hilmar. Künstliche Intelligenz und das Rätsel des Bewusstseins: Essay zu Theorien, Einwänden und Perspektiven künstlicher Bewusstheit. 2025. https://www.hilmar-alquiros.de/Artificial_Intelligence.htm. Zugriff am [heutiges Datum einfügen].
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Hilmar + Lilian
