österreichische zeitschrift für ... - Universität Wien

Generalisierte Erklärungs-Skizze für das Feld III: Umgebungen, in denen Neues unmittelbar
erzeugt wird – Personen, ’ Turing-Maschinen‘, ’ Artificial Life-Kreaturen‘ oder
andere lernfähige dynamische ’ Environments‘ mit einem hohen und nachhaltigen Potential
für Neuheit – vollziehen ihre innovativen oder kreativen Leistungen durch
das simultane Zusammenwirken folgender Schlüsselfaktoren: Zunächst zeichnen sich
solche Umgebungen durch ein hohes Ausmaß an Kompetenzen im ’ kognitiven Kartografieren‘
aus, speziell aber durch eine erfolgreiche Top Level-Verortung von ’ riskanten
Neuheiten‘ wie durch die Bewertung ihrer möglichen Relevanzen (Faktorengruppe
I). Durch dieses ’ riskante Kartografieren‘ wird ’ top-down‘ ein Zielfindungs-Prozeß
in Gang gesetzt, der durch vielfältige und komplexe Rekombinations-Kompetenzen
vorangetrieben wird (Faktorengruppe II). Wegen eines hohen Ausmaßes an Adaptivität
und Bereitschaft zu Modifikationen zwischen den ’ kognitiven Ziel-Karten‘ und
der zu gestaltenden Neuheit (Faktorengruppe III) kann dieser seinerseits ’ riskante‘
Herstellungsprozeß auch zu einem zielgerichteten Ende gebracht werden. Wegen der
vielfältigen positiven Relationen zwischen Innovationserfolgen und den zum Zug kommenden
Heuristiken einerseits [Innovationserfolge ↔ verwendete Heuristiken ( )] und
wegen der positiven Beziehungen zwischen Erfolgen und kognitiven Karten andererseits
[Innovationserfolge ↔ kognitiven Karten ( )] andererseits kann eine dauerhaft
hohe Innovationsleistung über sehr unterschiedlichen Bereiche mit divergierenden
Lösungswegen als sehr unwahrscheinliches Ereignis gelten.
Aus diesem Set an Schlüsselfaktoren sowie aus der Aufzählung in der Tabelle
7 ergibt sich klar, daß dynamische kreative Umgebungen speziell für die
Neuheiten auf wissenschaftlichen, technologischen oder künstlerischen Feldern
noch lange Zeit auf den Personenbereich beschränkt sein müssen. Für andere
lernfähige ’ Environments‘ – Computer, ’ intelligente Maschinen‘ oder artifizielle
Kreaturen – sind die dafür notwendigen Kompetenzen auf den beiden
Hauptebenen, dem ’ Top-Level‘ wie der ’ Bottom-Line‘, noch extrem restringiert
und bestenfalls marginal zuhanden. Auf der ’ Bottom-Line‘ erweisen sich die rekombinativen
Kompetenzen bisher auf wenige Operationen eingeschränkt; und
Top-Level ’ riskantes‘ kognitives Kartografieren so komplexer Domänen wie eben
der wissenschaftlichen, technologischen oder künstlerischen Felder kommt gegenwärtig
nicht einmal ansatzweise zum Zuge.
Auf einen Punkt sei noch verwiesen: ’ Kognitive Karten‘, ’ Rekombinationskompetenzen‘
und flexible rekursive Organisationen gelten auf wissenschaftlichtechnischen
Gebiet nicht nur auf der Ebene der Produktion des ’ explizit‘ neuen
Wissens, sondern auch für neues ’ implizites Wissen‘. 73
73 Vgl. vor allem Michael Polanyi, Implizites Wissen, Frankfurt am Main 1985, und Michael
Gibbons u. a., The New Production of Knowledge. The Dynamics of Science and Research in
Contemporary Societies, London 1994. Wichtig ist vor allem ein Hinweis: ’ Explizites Wissen‘
und ’ implizites Wissen‘ sind von ihren Baustein-Architekturen her ungleich stärker getrennt
als es die Bezeichnung naheliegen würde. Die Bausteine im ’ expliziten Wissen‘ stellen Buchstaben,
Silben, Sätze, mithin sprachliche Elemente dar; als Bausteine des ’ impliziten Wissens‘
firmieren hingegen – Operationen, Routinen, Tätigkeiten und deren besondere Sequenzen.
120 ÖZG 11.2000.1