Neue Ideen entstehen lange, bevor sie wirklich sichtbar werden. Die Idee wird als erstes und wichtigstes mal niedergeschrieben: Und in 1unserem Confluence abgelegt.

Sie reifen im Hintergrund, wachsen und entwickeln sich in unserem Confluence – dem Ort, an dem all unsere Gedanken, Visionen und Projekte zusammenfließen.
Der Name „Confluence“, was übersetzt „Zusammenfluss“ bedeutet, ist dabei Programm: Hier kommen nicht nur Ideen zusammen, sondern auch Strukturen, Konzepte und konkrete Pläne.

Jede Innovation beginnt also hier. Zunächst als grober Gedanke, der weiterentwickelt wird, in verschiedene Perspektiven integriert und schließlich Realität wird – sei es in AUOJI, dem GameServer oder dem GameClient..

Sprache in einem klassischen AOS (Autonomes Objektsystem) zu implementieren, ist eine der größten Herausforderungen. Warum? Weil Sprache nicht nur Worte sind. Es geht um Sinn, Kontext und Interaktion – Aspekte, die sich nur mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) umsetzen lassen. In einem reinen AOS ist Sprache nicht bloß ein technisches Feature, sondern Teil eines komplexen Systems, das auf die Interaktion zwischen Objekten ausgerichtet ist.

In der Theorie wäre Sprache in einem AOS ohne vorgefertigte Dialoge denkbar, indem jedes Objekt eigenständig Sprache generiert. Dieser Ansatz setzt die Integration eines LLM (Large Language Model) voraus, um Texte dynamisch zu erzeugen und zu interpretieren. Die Umsetzung würde eine nahtlose Kommunikation zwischen Objekten ermöglichen – ein ehrgeiziges Ziel.

In einem reinen AOS könnte Sprache autonom entstehen, wenn jedes Objekt eine eigene „Sprachfähigkeit“ besitzt. Diese Sprache wäre nicht fest programmiert, sondern würde sich aus den Eigenschaften der Objekte selbst ableiten. Ein Beispiel: Adam, der ein Bedürfnis wie Durst verspürt, könnte eigenständig entscheiden, diesen Zustand durch Sprache auszudrücken.

Im Idealfall könnte er nicht nur simple Aussagen wie „Ich habe Durst“ generieren, sondern auch komplexere Absichten formulieren wie:

„Ich gehe Wasser am Bach trinken.“

Die große Herausforderung dabei ist die Schaffung einer Syntax und Semantik, die nicht nur generiert, sondern auch verstanden wird. Hier käme ein fortschrittliches Sprachmodell (LLM) ins Spiel, um diesen Prozess zu steuern.

Die Vision: Sprache, die entsteht

Die Herausforderung liegt darin, dass Sprache im System entsteht, statt vordefiniert zu sein. Dies führt uns zur heuristischen Umsetzung im AUOJI-System, bei dem theoretische Konzepte praxisnah realisiert werden.

Im heuristisch veranlagten AUOJI könnte Sprache dadurch entstehen, wenn jedes Objekt eine eigene „Sprachfähigkeit“ besitzt. Es kann umgesetzt werden indem konkrete Texte in den Klassen implementiert werden. Ein Beispiel: Adam, der ein Bedürfnis wie Durst verspürt, könnte eigenständig entscheiden, diesen Zustand durch Sprache auszudrücken, da dies unter den möglichen Aktionen parallel zu den anderen erscheint.

Dabei ist es einfach möglich „Ich habe Durst“ zu implementieren, sondern auch komplexere Absichten formulieren wie: „Ich gehe Wasser am Bach trinken.“

Da der Zeitpunkt und die Einsetzung der Sprache nicht direkt programmiert ist, entsteht sehr schnell der Eindruck von Selbständigkeit und autonomen Verhalten.

Im AUOJI-System wird diese Vision schrittweise und praxisorientiert umgesetzt. Statt direkt eine vollständige Sprachautonomie zu realisieren, wird Sprache als dynamischer Prozess aufgebaut:

• Wörter und Sätze im AUOJI

• • Objekte im System erhalten eine Art „Wörtersammlung“, die ihre Eigenschaften beschreibt.
  • Der GameServer kombiniert diese Wörter, abhängig von der Klasse, zu einfachen Sätzen. Beispiel:
  • • Adam hat Durst. Der Server generiert daraus:
    • „Ich habe Durst.“ oder „Ich gehe Wasser am Bach trinken.“
  • Der GameClient wandelt diese Sätze in hörbare Sounds um, indem er Wörter oder Silben in der richtigen Reihenfolge und mit passendem Timing abspielt. Das Ergebnis: Adam äußert sich, wenn auch zunächst etwas mechanisch.
• Kontextabhängige Sprache

• • Adam spricht nicht nur vor sich hin. Seine Äußerungen sind an den Kontext gebunden. Er redet nur, wenn andere – etwa Eva oder seine Kinder – in der Nähe sind und seine Worte Sinn ergeben.
  • Diese Logik wird vollständig im GameServer implementiert: Eva hört zu, verarbeitet Adams Worte und reagiert. Die Grundlage für soziale Kommunikation wird gelegt.
• Kooperation und Dialog
• • Jetzt wird es komplex: Adam will eine Pfeilspitze herstellen und sucht Feuerstein. Er fragt Eva: „Hast du Feuerstein gesehen?“
  • Eva, mit einem Bedürfnis nach sozialer Kooperation ausgestattet, merkt sich die Anfrage. Findet sie später Feuerstein, wird sie Adam davon berichten. Dieser Mechanismus verbindet soziale Interaktion mit Überlebensstrategien – ein entscheidender Schritt zur glaubwürdigen Simulation.

Hier endet die Phase, die ich mir konkret vorstellen kann. Doch die Möglichkeiten sind grenzenlos. Denkbar wäre etwa der Einsatz eines ChatGPT-4.0-Clients, mit dem Adam direkt kommuniziert. Auch wenn Antwortzeiten eine Herausforderung darstellen könnten, würde dies völlig neue Dimensionen eröffnen.

Wie immer beginnt alles in unserem Confluence. Dieses Konzept wird sich wie hunderte andere Ideen langsam weiterentwickeln und schließlich Realität werden.