Proxima - Fakten, Ziele und die Grenze zum Leben

Berühren Sie sich am Arm, und Sie spüren es genau dort. Doch das Gefühl entsteht nicht im Arm, es entsteht in Ihrem Kopf. Dieses System lässt sich überlisten: Unter bestimmten Bedingungen kann bereits der Anblick einer Berührung eine Berührungsempfindung auslösen, obwohl die Haut gar nicht berührt wurde. Es gibt viele solcher Beispiele, und alle zeigen dasselbe: Was wir als Realität erleben, passiert nicht einfach draußen. Es entsteht in unserem Kopf, die Nerven liefern das Signal.

Soweit nichts Neues. Doch je mehr ich mit LLMs und KI arbeite, desto weniger bleibt dieser Gedanke Philosophie und wächst vielmehr zu einer bohrenden Frage. Was unterscheidet eine bewusste von einer unbewussten Entscheidung? Wie lässt sich ein inneres Weltbild modellieren? Und was eigentlich trennt einen Chatbot, der sich lebendig anfühlt, von einem Lebewesen? Die Frage nach der Definition bewussten Lebens wurde schon oft gestellt. Heute eröffnet sich jedoch eine völlig neue Perspektive darauf. Aus dem Versuch, diese Fragen als System zu beantworten, ist Proxima entstanden.

Beginnen wir außen. Ein Ereignis in der Welt ist geschehen. Doch es erreicht uns nie unmittelbar, sondern nur als Beobachtung. Eine solche Beobachtung ist ein Fakt (Fact, F). Er hält fest, was eine Quelle zu einem bestimmten Zeitpunkt beobachtet hat. Erweist sich diese Beobachtung später als unvollständig oder falsch, wird sie nicht rückwirkend umgeschrieben. Ein neuer Fakt kommt hinzu. Ohne den Nerv im Arm würde die Berührung niemals in unserer Realität ankommen. Ein Fakt ist deshalb nichts Universelles, sondern immer an einen Beobachter gebunden.

Viele Fakten erreichen uns über die Sinne: Wir fühlen, hören, sehen, schmecken. Doch was wir daraus machen, hängt stark von unserer Prägung ab. Dazu gehören unsere Erfahrungen, unsere aktuelle Verfassung und die Interpretation durch unser Gehirn. Der Fakt ist die pure, ungedeutete Beobachtung. Wir sind nie neutral und können es auch nicht sein, denn jede Beobachtung wird durch erlernte Muster verarbeitet. „Erlernt“ meint dabei zweierlei: genetisch über lange Zeiträume erworben und aktiv im Laufe unseres Lebens durch Erfahrung angeeignet. Die Verarbeitung ist geprägt, der Eintrag ist es nicht.

Was haben alle Lebewesen gemeinsam? Nicht allein ihre Chemie. Das wäre eine Antwort, die Leben auf den engen Kreis unserer organischen Verbindungen beschränkt. Mein Vorschlag ist ein operativer: Leben zeigt sich dort, wo ein System eigenständig Zustände erhält oder anstrebt, die seinem Fortbestand dienen. Diese Zielgerichtetheit ist der zweite Grundbegriff. Das Ziel (Goal, G). Man könnte auch argumentieren, dass es sich hierbei um eine lokale, zielgerichtete Umkehrung der Entropie handelt. Entscheidend ist dabei nicht die Umkehrung selbst — die leisten auch Wirbelstürme und Kristalle —, sondern dass ein System dafür willentlich Energie aufwendet. Leben ordnet also, und zwar gerichtet.

Vom Bakterium über die Pflanze bis zum komplexen Tier entwickeln Lebewesen Strategien, um günstige Zustände zu erreichen. Der Grad der Freiheit und die Komplexität der Ziele variieren enorm, doch das Prinzip ist dasselbe. Meist sind wenige Grundrichtungen gegeben, etwa Selbsterhalt und Fortpflanzung, aus denen sich Teilziele wie die Beschaffung von Energie ergeben. Gerade der Virus bleibt dabei ein interessanter Grenzfall: Außerhalb einer Wirtszelle kann er solche Zustände nicht eigenständig verfolgen. Der übliche Einwand, er beziehe seine Energie von außen, trägt allerdings nicht weit — das tun alle Lebewesen. Entscheidend ist etwas anderes: Ein Virus verfolgt einen eigenen Zustand, er leiht sich dafür nur fremde Maschinerie. Lässt man das gelten, ist er lebendig — und die Grenze verläuft nicht am Stoffwechsel, sondern am eigenen Ziel.

Und hier zeigt sich ein erster Unterschied zu einem gewöhnlichen Programm. Ohne ein eigenes, inneres Ziel bleibt ihm nur der Auftrag, den ein Nutzer oder ein anderes System einspeist. Das Ziel ist dann nicht intrinsisch, sondern vollständig von externer Eingabe abhängig.

Wo ein Ziel existiert, wird es zum Maßstab: Beobachtungen lassen sich danach bewerten, ob sie ein System einem gewünschten Zustand näherbringen oder davon entfernen. In den einfachsten Lebensformen ist das chemische Regulation ohne jedes Erleben. Ein hungerndes Bakterium „empfindet“ nichts, es reagiert. In komplexeren Nervensystemen kann aus solcher Bewertung Belohnung oder Abneigung, Genuss oder Stress werden. Das bedeutet nicht, jedes Gefühl auf Fortpflanzung zu reduzieren. Es bedeutet nur, dass Bewertung dem Verhalten eine Richtung gibt. Ohne ein konkretes Ziel lässt sich kein Maß definieren, und ohne Maß keine Bewertung der eigenen Handlungen.

Wie schlägt man die Brücke zwischen Fakten und Zielen? In einfachen Lebensformen sind beide direkt verbunden. Ein Bakterium wie E. coli kennt im Wesentlichen zwei Bewegungsmodi: geradeaus schwimmen oder zufällig die Richtung wechseln, in der Fachsprache „run and tumble“. Entscheidend ist dabei nicht der absolute Nährstoffgehalt, sondern seine Veränderung über die Zeit. Steigt die wahrgenommene Konzentration, verlängert das Bakterium seine geraden Läufe. Entwickelt sie sich ungünstig, steigt die Wahrscheinlichkeit eines Richtungswechsels. Fakt rein, gegen frühere Fakten und einen günstigen Zustand gemessen, Handlung raus. Dafür braucht es keine bewusste Entscheidung. Regulation genügt.

Doch wir können mehr. Wir können lernen, wir können abstrahieren. Das ist der dritte Begriff: die Abstraktion (Abstraction, A). Eine Abstraktion gewinnt man aus Fakten, indem man ihr Muster und ihr Wesentliches herauszieht. Berührt ein Kind eine heiße Herdplatte, ist das zunächst eine Beobachtung: Oberfläche berührt, Schmerz empfunden. Erst wenn es aus dieser und ähnlichen Beobachtungen den allgemeinen Zusammenhang ableitet, dass heiße Oberflächen Verbrennungen verursachen können, entsteht eine Abstraktion.

Abstraktionen liegen also zwischen Fakten und Zielen, und sie sind nicht mehr in jedem Lebewesen zu finden. Beide Fundamente sind nötig: ohne Ziele kein Grund zu abstrahieren, ohne Fakten keine Grundlage. Das erklärt auch, warum LLMs mit angebundenen Werkzeugen oft sprunghaft nützlicher werden. Werkzeuge erweitern, was ein Agent beobachten und bewirken kann. Doch mehr Daten allein machen ihn nicht intelligenter. Wert entsteht erst, wenn er Beobachtungen im Sinne seiner Ziele einordnen und gewonnene Einsichten bewahren kann.

Doch wir bestehen nicht nur aus Fakten, Zielen und Abstraktionen. Das wichtigste Puzzleteil fehlt: die Perspektive (Perspective, P). Erinnern Sie sich an die Berührung am Arm. Mechanisch ist es dasselbe Ereignis. Und doch macht es einen gewaltigen Unterschied, wer Sie wo berührt. Der Unterschied liegt nicht in der Mechanik allein, sondern auch in Ihrer Perspektive, die die berührende Person und den Kontext einordnet.

Die Perspektive beeinflusst, wie wir Ziele und Fakten zueinander in Beziehung setzen und auf welche Weise wir neue Abstraktionen bilden. Umgekehrt formen unsere Abstraktionen unsere Perspektiven und bilden so einen selbstverstärkenden Kreislauf. Ich sage bewusst Perspektive und nicht Persönlichkeit: Zu verschiedenen Themen tragen wir verschiedene Perspektiven. Persönlichkeit lässt sich in diesem Modell als ihre gewichtete Verbindung verstehen.

Dieser Kreislauf bietet ein Modell für zwei vertraute Phänomene. Erstens dafür, warum es so schwer ist, aus schlechten Gewohnheiten auszubrechen: Eine gelernte Perspektive begünstigt genau die Abstraktionen, die sie bestätigen. Und zweitens dafür, wie Meinungen sich radikalisieren können. Soziale Medien sind darauf gebaut, Aufmerksamkeit zu binden, und das gelingt besonders gut im Einklang mit bestehenden Perspektiven. Mehr bestätigende Informationen, mehr gleichförmige Abstraktionen und schärfere Perspektiven bilden eine geschlossene Feedbackschleife.

Die Maschine ohne Gedächtnis

Mit diesen vier Begriffen lässt sich ein erstaunlich großer Teil unseres Verhaltens beschreiben. Das Unterbewusstsein gleicht dabei einer statistischen Maschine. Auf Grundlage unserer Prägungen werden Entscheidungen getroffen. Diese Prägungen können biologisch angelegt oder durch Lebenserfahrung erworben sein. Entscheidungen erzeugen neue Fakten, Fakten werden zu perspektivisch geprägten Abstraktionen, diese werden gegen Ziele gemessen, und der Kreis beginnt von vorn.

Und jetzt die provokante Frage: Was geschieht mit unserem Erleben von Kontinuität, wenn kaum neue Erinnerungen bleiben, wenn nur noch Eindrücke durch eine statistische Maschine laufen? Einen Teil davon zeigen seltene, gut dokumentierte Fälle schwerer Schädigungen im medialen Temporallappen. Dem berühmten Patienten H.M. wurde 1953 beidseitig Gewebe entfernt, darunter Teile des Hippocampus. Danach konnte er kaum neue deklarative Langzeiterinnerungen bilden, während ältere Erinnerungen und bestimmte Formen des Lernens teilweise erhalten blieben. Was geschieht mit unserem inneren Weltbild, wenn keine neuen Erfahrungen mehr dauerhaft zu Abstraktionen und Perspektiven werden?

Ich stelle die Frage nicht zufällig. Denn ein isolierter LLM-Aufruf ist zustandslos: Das Modell verarbeitet den gegebenen Kontext durch ein vorgeprägtes Netz, bildet zwischen den Aufrufen aber selbst keine neue dauerhafte Erinnerung. Die Parallele ist nicht poetisch, sondern strukturell. H.M. konnte nicht sagen, was er eine Stunde zuvor getan hatte, wurde aber besser in Aufgaben, an deren Übung er sich nicht erinnerte. Das ist von außen betrachtet unangenehm nah an dem, was ein Agent mit Werkzeugen und ohne Gedächtnis leistet. In beiden Fällen fehlt dasselbe Organ: der Weg von der Erfahrung in die bleibende Erinnerung. Anwendungen können ihm frühere Nachrichten erneut vorlegen, doch im Modell wächst daraus kein eigenes Gedächtnis. Der Kreislauf fehlt. Keine Fakten, die bleiben. Keine Abstraktionen, die wachsen. Keine Perspektive, die sich schärft. Was passiert mit einer solchen Maschine, wenn man ihr genau das gibt?

Das letzte Fundament für agentische Systeme

Proxima als System

Proxima ist genau dieser Kreislauf als Software: ein typisierter, dauerhafter Erinnerungs-Unterbau für agentische Systeme, gebaut auf Facts, Abstractions, Perspectives und Goals. Es gibt dem zustandslosen Modell ein strukturiertes Gedächtnis. Und es ist mehr als das — es ist eine Philosophie darüber, wie selbständig agierende Systeme entstehen: von der Erinnerung bis zu der Frage, wann ein Agent eigenständig handeln soll.

Dabei gelten einige fundamentale Regeln:

Diese Regeln sind keine bloßen Empfehlungen. Sie bilden den implementierten Kern von Proxima und damit die Basis für die sinnvolle, zielgerichtete Nutzung von Agenten. Natürlich braucht es auch die andere Hälfte, die Intelligenz, und genau hier setzen LLMs ein. Das Modell repräsentiert das Unterbewusstsein, Proxima dient als Basis für das aktive Lernen. Erst durch Proxima wird das LLM zu einer Instanz, die langfristig mitlernen kann. Und dabei ist es völlig unabhängig davon, wie sich das LLM weiterentwickelt: Das Wissen, das Erlernte bleibt bestehen, egal welches Modell genutzt wird. Der Agent wird zielgerichtet „geweckt“ und hat dann die Möglichkeit zu agieren, mit vollem Zugriff auf relevante Erinnerungen.

Alle weiteren technischen Details finden Sie im Open-Source-Repository (Apache-2.0): github.com/Aquilo-Solution-S/Proxima. Ich freue mich über Ihr Feedback, besonders über Ihre Perspektiven.