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Multiple Intelligenzen Theorie erfasst die wesentlichen Dimensionen des zugrundeliegenden komplexen Systems

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Complex Problem Solving (CPS) unterscheidet sich erheblich von Simple Problem Solving (SPS). Beim einfachen Problemlösen (SPS) sind Ist- und Soll-Zustand gut beschreibbar. Durch planbares Vorgehen ist der Soll-Zustand dann mehr oder weniger gut erreichbar. Für CPS ist bei einem Menschen ein komplexes System von informationsverarbeitenden Prozessen erforderlich, denn komplexes Problemlösen (CPS) ist anders. Die Ausgangszustände sind nicht so eindeutig beschreibbar, der Weg zum Ziel ist vielfältig und das Ziel selbst ist unscharf (fuzzy). Bamberger und Wrona (2000:6) formulieren das so:

„Sie stellen Entscheidungen unter Unsicherheit dar und werden auch als sogenannte Multi-Kontext-Probleme derart bezeichnet, dass sie in unterschiedlichen, jeweils aktorspezifischen Kontexten definiert bzw. expliziert werden.“

Das theoretische Konstrukt Multiple Intelligenzen erfasst hier die wesentlichen Dimensionen dieses zugrundeliegenden (komplexen) Systems beim Menschen und geht damit über die biologischen Einschränkungen hinaus.

„This theoretical construct of multiple intelligences represents a framework that not only connects the biological constraints of human information processing to the world of culturally valued capabilities. In addition, it represents a particular compromise, balancing the need to deal with the richness and complexity of the underlying system against theoretical tractability, while still capturing the most important dimensions of the complex system“ (Cornell, Shearer and Gardner, 2003).

In der heute stark vernetzten Welt, kommt es immer mehr zu komplexen (nicht nur komplizierten) Problemstellungen. Insofern hat die Multiple Intelligenzen Theorie eine gute Passung zu dieser Entwicklung. Siehe dazu auch

Multiple Intelligenzen: Intelligenzprofile angemessen interpretieren

Wie hängen Multiple Intelligenzen und Fähigkeiten zusammen?

Was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen?

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Wie hängen Multiple Intelligenzen und Fähigkeiten zusammen?

In dem Blogbeitrag Multiple Intelligenzen: Intelligenzprofile angemessen interpretieren ging es mir darum aufzuzeigen, was Gardner unter Intelligenz und und unter Multiple Intelligenzen versteht. Dabei ist immer auch der Kontextbezug zu beachten. Diese Multiplen Intelligenzen werden oft fälschlicherweise mit Fähigkeiten (Abilities) gleich gesetzt.

Ein Multiple Intelligenzen Profil stellt in Bezug auf einen Kontext ein Potential zur Informationsverarbeitung dar: Verbal, spatial, musical etc.. Gruppieren wir nun die insgesamt 7-9 Multiplen Intelligenzen (je nach Erscheinungsjahr), so können wir die Gruppen Spatial, Verbal und Interpersonal bilden.

In der Abbildung oben ist links die komprimierte Fassung der Ausprägung der genannten Multiple Intelligenzen Gruppierungen zu erkennen. Diese wiederum stellen in dem rechten Teil der Abbildung unrealisierte Fähigkeiten dreidimensional dar. Es wird deutlich, dass es nach Howard Gardner nur 7-9 Intelligenzen gibt (je nach Erscheinungsjahr), doch eine fast unendliche Anzahl von (unrealisierten) Fähigkeiten (Abilities).

Fähigkeiten sind somit nicht mit Intelligenzen (nach Howard Gardner) gleichzusetzen. „Abilities can be conceptualized in terms of functionally integrated profiles of intelligences“ (Cornell/Sheridan(Gardner 2003).

In der folgenden Abbildung ist ein weiteres Profil zu sehen, das einen ganz anderen Raum von (unrealisierten) Fähigkeiten ergibt. Da alles in Bezug auf einen Kontext zu betrachten ist, kann das alles nur eine Momentaufnahme sein. Ändert sich der Kontext und das Multiple Intelligenzen Profil, so ändert sich auch der Fähigkeiten-Raum.

Aissen-Crewett (1998 führt das erläuternd aus. „Wir sollten davon absehen, den Begriff der Intelligenz mit dem der Fähigkeit zu assoziieren, geschweige denn gleichzusetzen, wie wenn Intelligenz einen fixierten Set von Fähigkeiten bedeutet. Statt dessen sollten wir Intelligenz eher verstehen als die Fähigkeit, aus seinen Stärken ´Kapital zu schlagen´ und seine Schwächen zu kompensieren. Jeder Mensch verfügt über unterschiedliche Konfigurationen von Intelligenzen“ (Aissen-Crewett, 1998).

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Multiple Intelligenzen: Intelligenzprofile angemessen interpretieren

Eigene Darstellung. Quelle: Connell et al. (2003)

Die Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner integriert verschiedene Perspektiven auf Intelligenz (Intelligenz-Quotient, Emotionale Intelligenz, Soziale Intelligenz, … ). Dabei geht Howard Gardner in seinem Verständnis von Intelligenz von einem biopsychologischen Potenzial aus, was sich daher auch von Künstlicher Intelligenz (KI) unterscheidet. Siehe dazu auch die Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner  2002:46-47).

Die ursprünglichen Multiplen Intelligenzen sind in ihren Ausprägungen in einem fiktiven Profil in der Abbildung dargestellt. Es ist dabei wichtig, dass diese Intelligenzen in Bezug auf etwas bewertet werden, also in Bezug auf eine bestimmte Arbeit/Tätigkeit. Ein Intelligenzprofil „out of context“ zu erstellen, macht nach Howard Gardner keinen Sinn, und entspricht nicht seiner Definition von Intelligenz (Problembezug, kulturelles Umfeld, Wert).

Es ist aus diesen Überlegungen heraus auch nicht richtig – ja sogar unsinnig – davon zu sprechen, dass jemand „hauptsächlich musikalisch intelligent“ sein soll, da bei einer kontextabhängigen Problemlösung immer alle Intelligenzdimensionen mehr oder weniger stark eingesetzt werden.

Diese Interpretation des Intelligenz-Konstrukts führt zwangläufig auch zu der Frage, ob Intelligenz entwickelt werden kann, oder ob der größte Teil schon in den Genen eines Menschen vorhanden ist. Howard Gardner geht nicht von einem Fixed Mindset, sondern von einem veränderbaren, Growth Mindset aus – ganz im Sinne von Caroll S. Dweck. Multiple Intelligenzen können also gezielt entwickelt werden.

In einem der nächsten Blogbeiträge gehe ich darauf ein, was ein Intelligenzprofil (Multiple Intelligenzen) für mögliche Kompetenzen bedeutet.

Anmerkung: Ich kann an dieser Stelle nicht auf alle Facetten des Themas eingehen. Wenn sie sich mit der Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner noch nicht befasst haben, können Sie sich gerne in meinen Blogbeiträgen umsehen.

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Everyone is a genius …

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In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz kann man das Gefühl bekommen, dass KI-Modelle alles besser machen, als es der Mensch kann. Als Mensch fühlt man sich vergleichsweise dumm.

Auf der einen Seite also die „überlegene“ Künstliche Intelligenz und auf der anderen Seite die menschliche Dummheit.

In der Zwischenzeit gibt es natürlich auch Belege dafür, dass KI-Modelle die für Menschen ausgedachten Intelligenz-Tests zur Bestimmung des Intelligenz-Quotienten meistern. Doch sollten wir solche Vergleiche überhaupt ziehen? Sind sie eher eine Art Kategorienfehler?

Everyone is a genius, but if you judge a fish on its ability to climb a tree, it will live his whole life believing it is stupid – Albert Einstein.

Was ist, wenn wir die menschliche Intelligenz in den Mittelpunkt stellen und künstliche Intelligenz dazu verwenden, die Probleme der Menschen zu lösen?

Der Intelligenz-Quotient (IQ) scheint kein geeignetes Instrument zu sein, menschliche Intelligenz darzustellen. Siehe dazu OpenAI Model „o1“ hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

Möglicherweise ist die Definition von Intelligenz nach Howard Gardner treffender:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).

Wenn wir die Perspektive auf Menschliche Intelligenz und Künstliche Intelligenz anpassen, kann die technologische Entwicklung zum Vorteil ganzer Gesellschaften sein. Das Beispiel Society 5.0 zeigt, wie das aussehen kann. Siehe dazu auch

Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

Künstliche Intelligenz – Ein Kategorienfehler nach Luhmann

Warum es nicht angemessen erscheint, Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zu verwechseln

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Kurzlehrbuch: Künstlicher Intelligenz für den Mittelstand

In mehreren Blogbeiträge habe ich verschiedene Aspekte aus einem Kurzlehrbuch thematisiert, das als Download zur Verfügung steht: Es freut mich besonders, dass darin herausgestellt wird, dass Open Source AI gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet ist, Digitale Souveränität im Unternehmen zu erzielen. Am Ende des Kurzlehrbuchs fassen die Autoren die fünf wichtigsten Punkte noch einmal zusammen:

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen | PDF.

(1) Die Arbeitswelt verändert sich – wir müssen uns mit verändern.

(2) Generative KI kann schon bei kleinen Aufgaben große Wirkung entfalten.

(3) Die Entscheidung für KI ist individuell – ebenso die Wahl der passenden Anwendung.

(4) KI-Nutzung erfordert rechtliche Orientierung – insbesondere im Hinblick auf den EU AI Act.

(5) Menschen müssen Teil der Lösung sein – sowohl bei KI als auch bei Cybersicherheit

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Kollektive Intelligenz: Voraussetzungen sind gegenseitige Anerkennung und Bereicherung

Quelle: Feldhusen, B. (2021)

In dem Blogbeitrag Wisdom of Crowds – Schwarm Intelligenz – Kollektive Intelligenz bin ich schon einmal intensiver auf die Unterscheidung der jeweiligen Ansätze eingegangen. Darin zitiere ich Feldhusen (2021), der sich wiederum auf Lévy vom MIT Center of Collective Intelligence bezieht. Es lohnt sich, dessen Auffassung noch etwas genauer zu betrachten:

„Die Netzwerkgesellschaft wird nicht von einer Expertenintelligenz getragen, die für andere denkt, sondern von einer kollektiven Intelligenz, die die Mittel erhalten hat, sich auszudrücken. Der Anthropologe des Cyberspace, Pierre Lévy, hat sie untersucht: »Was ist kollektive Intelligenz? Es ist eine Intelligenz, die überall verteilt ist, sich ununterbrochen ihren Wert schafft, in Echtzeit koordiniert wird und Kompetenzen effektiv mobilisieren kann. Dazu kommt ein wesentlicher Aspekt: Grundlage und Ziel der kollektiven Intelligenz ist gegenseitige Anerkennung und Bereicherung …« (Lévy, 1997, S. 29). Um allen Missverständnissen zuvor zu kommen, richtet er sich ausdrücklich gegen einen Kollektivismus nach dem Bild des Ameisenstaates. Vielmehr geht es ihm um eine Mikrovernetzung des Subjektiven. »Es geht um den aktiven Ausdruck von Singularitäten, um die systematische Förderung von Kreativität und Kompetenz, um die Verwandlung von Unterschiedlichkeit in Gemeinschaftsfähigkeit« (ebd., S. 66)“ (zitiert in Grassmuck 2004).

L ÉVY, PIERRE (1997): Die Kollektive Intelligenz. Eine Anthropologie des Cyberspace, Bollmann Verlag, Mannheim.

In der Grafik ist zu erkennen, dass es bei Kollektiver Intelligenz auch um diverse, unabhängige Agenten geht, die komplex gekoppelt sind. Aus der heutigen Perspektive können damit auch KI-Agenten im Netzwerk diverser Akteure gemeint sein. Auch in so einem Netzwerk würde es also nicht DIE Expertenintelligenz geben. Intelligenz (menschliche, künstliche, hybride Formen) würde sich also im Netzwerk verteilt, immer wieder neu bilden.

Um das zu erreichen, müssen allerdings Voraussetzungen erfüllt sein, die von den Tech-Konzernen mit ihren KI-Agenten manchmal „vergessen“ werden. Grundlage und Ziel der Kollektiven Intelligenz sind nach Lévy „gegenseitige Anerkennung und Bereicherung“. Bei diesen Punkten habe ich bei den proprietären KI-Modellen so meine Zweifel.

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Interaktion zwischen Mensch und KI-Modell: Welche Rolle spielen dabei Werte?

Immer mehr Menschen nutzen Künstliche Intelligenz, um gesundheitliche, psychologische oder berufliche Themen zu analysieren. Der Ratgeber ist in diesen Fällen also nicht der Arzt, der Psychologe, oder ein Kollege am Arbeitsplatz, sondern ChatGPT oder andere bekannte KI-Modelle.

Es ist in dem Zusammenhang wichtig, welche Werte von dem KI-Modell „vertreten“ werden. Warum? In dem Beitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich, wie unterschiedlich die Werte von KI-Modellen der US-amerikanischen Tech-Konzerne, chinesischen Modellen, und europäischen Modellen sein können.

Da wiederum Werte Ordner sozialer Komplexität sind, ermöglichen sie ein Handeln unter Unsicherheit und bestimmen die menschliche Selbstorganisation.

Systemische Sicht auf Werte: „Werte können als Ordnungsparameter (Ordner) selbstorganisierter komplexer biotischer, individueller, gruppenförmiger oder aggregierterer sozialhistorischer Systeme aufgefasst werden. Diese Ordner bestimmen oder beeinflussen zumindest stark die individuell-psychische und sozial-kooperativ kommunikative menschliche Selbstorganisation und ermöglichen eben damit jenes Handeln unter prinzipieller kognitiver Unsicherheit“ (Haken 1996).

Bei der Kommunikation Mensch – KI dringt die KI immer tiefer in das Profil des Menschen ein, was dazu führen kann, dass sich KI-Modelle beim Nutzer einschmeicheln. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Verstärkt Personalisierung Schmeicheleien? Ergebnisse einer Studie..

Da die Werte der proprietären KI-Modelle oft nicht transparent sind, kann es daher zu unerwünschten Manipulationen kommen. Siehe dazu auch Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

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Warum es nicht angemessen erscheint, Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zu verwechseln

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Seit langem geht es um die Frage, ob es möglich ist, Künstliche Intelligenz mit Menschlicher Intelligenz zu vergleichen. In der Zwischenzeit mehren sich dazu die Meinungen, dass dieser Vergleich ein Kategorienfehler sein kann. Siehe dazu beispielhaft Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Auch Walter Quattrociocchi, Full Professor of Computer Science at Sapienza University, hat in verschiedenen psychologischen Tests Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschlicher Intelligenz herausgefunden.

Quattrociocchi, W. (2026): What we risk when we confuse AI and human intelligence. Putting humans and LLMs head-to-head in classic tests of judgment from human psychology underscores the differences between them. Scientific American, 18.02.2026.

Zunächst beschreibt Quattrociocchi die Ausbildung von Ärzten, die über Jahre nicht nur lesen, sondern auch mit und an menschlichen Körpern arbeiten, Diagnosen stellen und Behandlungen durchführen. Wenn man das mit den Antworten der Künstlichen Intelligenz (genauer: Antworten auf Basis der Large Language Models) vergleicht, wird deutlich, dass etwas Wesentliches fehlt.

„Across all the tasks we have studied, a consistent pattern emerges. Large language models can often match human responses but for reasons that bear no resemblance to human reasoning. Where a human judges, a model correlates. Where a human evaluates, a model predicts. When a human engages with the world, a model engages with a distribution of words. Their architecture makes them extraordinarily good at reproducing patterns found in text. It does not give them access to the world those words refer to“ (ebd.).

Der Autor weist auf die Stärken von KI-Modellen hin, die er „linguistic automation“ nennt. Weiterhin wird im Artikel auch hervorgehoben, dass den KI-Modellen ein wichtiges Element fehlt: die Verbindung zur realen Welt. Siehe dazu auch Rent a Human: KI-Agenten bieten Arbeit für Menschen an.


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Chaos macht das Leben und die Intelligenz möglich

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Keiner will Chaos! Es geht um Kontrolle über Abläufe, die Umwelt, das eigene Leben usw. Doch lernen wir langsam (sehr langsam), dass das Leben mit seiner Entwicklung in den letzten Milliarden von Jahren immer wieder überraschende Sprünge gemacht hat. Siehe dazu auch Die Selbstorganisation des Universums.

Solche Bifurkationspunkte in komplexen Systemen (siehe Synergetik nach Haken) haben in Summe eben auch dazu geführt, dass es uns Menschen gibt. Es scheint so zu sein, als ob es in manchen Situationen gut ist, wenn etwas regelmäßig passiert, in anderen Situationen eben nicht. Das kann man sich am eigenen Körper gut klarmachen:

„Es ist wohlbekannt, dass das Herz im Prinzip regelmäßig schlagen muss, weil wir sonst stürben. Das Hirn aber muss im Prinzip unregelmäßig arbeiten, sonst würden wir epileptisch. Dies zeigt, dass Unregelmäßigkeit, Chaos, zu komplexen Systemen führt. Das bedeutet nicht etwa Unordnung, im Gegenteil, ich würde sagen, gerade das Chaos macht das Leben und die Intelligenz möglich“ (Prigogine, zitiert in Briggs, J.; Peat, F. D. (1999): Die Entdeckung des Chaos. Eine Reise durch die Chaos-Theorie).

Wenn Chaos allerdings Leben und die Intelligenz möglich macht, dann ist Chaos eben nicht nur negativ, sondern auch positiv zu sehen. Das entspricht leider nicht der umgangssprachigen Interpretation des Wortes Chaos, das fast immer dann gebraucht wird, um etwas negativ darzustellen. Wir tun gut daran, diese Interpretation zu ändern, denn immerhin sind wir als Menschen aus einem Chaos entstanden.

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Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Eigene Darstellung, vgl. Martin Chiupa (2026) via LinkedIn

Sir Roger Penrose ist u.a. Mathematiker und theoretischer Physiker. In 2020 hat er eine Hälfte des Nobelpreises für Physik erhalten. Penrose hat sich darüber hinaus recht kritisch mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt.

Er ist zu der Auffassung gelangt, dass man nicht von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence), sondern eher von Künstlicher Cleverness (Artificial Cleverness) sprechen sollte. Dabei leitet er seine Erkenntnisse aus den beiden Gödelschen Unvollständigkeitssätzen ab. In einem Interview hat Penrose seine Argumente dargestellt:

Sir Roger Penrose, Gödel’s theorem debunks the most important AI myth. AI will not be conscious, Interview, YouTube, 22 February 2025. This Is World.
Available at: https://www.youtube.com/watch?v=biUfMZ2dts8

Da das alles ziemlich schwere Kost ist, hat Martin Chiupa (2026) via LinkedIn eine Übersicht (Abbildung) erstellt, die anhand verschiedener Kriterien Unterschiede zwischen Human Intelligence, AI Systems und Artificial Cleverness aufzeigt.

Penrose steht mit seiner Auffassung nicht alleine. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.