Qualia in SQL: Bewusstseinsmodell für Entwickler

Modellierung von Bewusstseinsqualia mit SQL-Datenstrukturen

Qualia stehen für die phänomenalen qualitativen Merkmale bewusster Erfahrung. Um deren Entstehung zu demonstrieren, verwenden wir ein Modell aus zwei identischen PCs mit DBMS, Farb- und Soundsensoren sowie Signalverarbeitungssoftware. Das Ziel ist es zu zeigen, wie Rohdaten in assoziative Strukturen verwandelt werden, ähnlich den Prozessen im Gehirn.

Wir beginnen mit einer primären Log-Tabelle für Lichtfarben. Der Sensor wandelt über einen ADC ein analoges Signal in einen digitalen Wert (0–255) um.

CREATE TABLE log_light_color (color INT);
INSERT INTO log_light_color VALUES (200);

Der Wert 200 wird im Langzeitspeicher des PCs im Binärcode gespeichert, unter Berücksichtigung spezifischer Hardware- und Software-Stacks. Selbst in dieser Phase entsteht Einzigartigkeit: Unterschiede in Hardware, Betriebssystem und DBMS führen zu unterschiedlichen physischen Aufzeichnungen selbst bei logisch identischen Daten.

Roh-Logs werden in einer Tabelle eindeutiger Farben mit einer internen ID aggregiert.

CREATE TABLE all_colors (MyID int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, color INT);
INSERT INTO all_colors (color) SELECT DISTINCT log_light_color.color FROM log_light_color WHERE NOT EXISTS (SELECT color FROM all_colors WHERE log_light_color.color = all_colors.color);

Integration von Audiodaten und Zeitstempeln

Um Farbe mit Wörtern zu verknüpfen, führen wir ein Sound-Input-Log ein.

CREATE TABLE log_sound_word (word CHAR(255));
INSERT INTO log_sound_word VALUES ('red');

Ähnlich erstellen wir eine Tabelle für eindeutige Wörter.

CREATE TABLE all_words (MyID int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, word CHAR(255));
INSERT INTO all_words (word) SELECT DISTINCT log_sound_word.word FROM log_sound_word WHERE NOT EXISTS (SELECT word FROM all_words WHERE log_sound_word.word = all_words.word);

Qualia entstehen nicht aus isolierten Daten, sondern aus Assoziationen. Wir fügen Zeitstempel und ein Aufmerksamkeits-Flag hinzu:

ALTER TABLE log_light_color ADD my_local_time_start TIMESTAMP, my_local_time_stop TIMESTAMP, attention INT;
ALTER TABLE log_sound_word ADD my_local_time_start TIMESTAMP, my_local_time_stop TIMESTAMP, attention INT;

Bildung von Assoziationen

Die Assoziationstabelle speichert Verknüpfungen zwischen Farben- und Wort-IDs mit einem Übereinstimmungszähler.

CREATE TABLE associations (myid_color INT, myid_word INT, matches INT);

Der Software-Algorithmus sucht nach zeitlichen Überschneidungen mit einer Verzögerung (±50 ms), unter Berücksichtigung der Aufmerksamkeit, mit einem Minimum von 3 Wiederholungen. Sobald der Schwellenwert erreicht ist, wird die Assoziation fixiert.

Beispielprozedur für die Farbe Rot (200):

DECLARE @tmp_ID_color INT; SET @tmp_ID_color = (SELECT myID FROM all_colors WHERE color=200);
DECLARE @tmp_ID_word INT;
DECLARE @lag1 INT; SET @lag1=50;
DECLARE @min_double INT; SET @min_double=3;
DECLARE @k_v1 INT; SET @k_v1=10;
DECLARE @counter1, @counter2, @counter3, @counter4 INT; DECLARE @word1 CHAR(255);

CREATE TEMPORARY TABLE temp_table (id INT IDENTITY(1,1), word CHAR(255), attention INT);
INSERT INTO temp_table (word, attention)
SELECT log_sound_word.word, log_light_color.attention
FROM log_light_color
INNER JOIN log_sound_word
ON log_sound_word.my_local_time_start >= log_light_color.my_local_time_start - INTERVAL @lag1 SECOND
AND log_sound_word.my_local_time_stop <= log_light_color.my_local_time_stop + INTERVAL @lag1 SECOND
WHERE log_light_color.color = 200 AND log_light_color.attention > 0;

• Einzigartigkeit der Aufzeichnung: Unterschiede in ADCs, Speicher und Controllern erzeugen einzigartige physische Datenrepräsentationen.
• Aggregation: DISTINCT in permanenten Tabellen normalisiert Daten und verwirft Duplikate.
• Zeitliche Korrelation: JOIN nach Zeitstempel mit Verzögerung simuliert Aufmerksamkeit und Wiederholungen.
• Fixierung: Nach N Übereinstimmungen wandert die Assoziation in den Langzeitspeicher.
• Skalierbarkeit: Das Modell lässt sich auf andere Modalitäten (Ton, taktile Daten) erweitern.

Dieses Schema spiegelt die Ontogenese von Qualia wider: von rohen Sensor-Logs zu stabilen internen Repräsentationen durch Wiederholung und Aufmerksamkeit.

Wichtige Erkenntnisse

• Qualia entstehen nicht aus den Reizen selbst, sondern aus ihren internen Codes mit einzigartigen physischen Verkörperungen im Speicher.
• Assoziationen basieren auf zeitlichen Korrelationen unter Berücksichtigung der Aufmerksamkeit; mindestens 3–5 Wiederholungen sind zur Fixierung erforderlich.
• Normalisierung (DISTINCT, PRIMARY KEY) verhindert Duplikate und erstellt kanonische Identifier.
• Das Modell ist auf KI anwendbar: Ähnliche Strukturen in Vector-DBs oder Wissensgraphen können phänomenale Erfahrung simulieren.

— Editorial Team