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Die eher philosophische Frage, was systemische Erkenntnis ist oder maximal sein kann,
wie sie erlangt und wie sie gerechtfertigt werden kann, verwandelt sich damit in die Frage,
wie das Substrat einer solchen Erkenntnis, die Maschine und deren Komponenten, eine
solche Erkenntnis erzeugt. Dabei soll der Begriff der Maschine in der funktionalen Weise
eines abstrakten Tupels M = (Q,I,O,∫) mit einer Zustandsmenge Q, einer Eingabemenege I,
einer Ausgabemenge O und einer Zustandssübergangsfunktion ∫ betrachtet werden. Eine
solche Maschine kann dann durch ihre möglichen Sytemzustände und die Art und Weise,
wie sie Anfangszustände in Endzustände überführt, hinreichend modelliert werden.
Zunächst gilt es zu berücksichtigen, dass das System niemals aus seinem Erkenntnisbe-
reich und den darin entwickelnden Repräsentationen der Wirklichkeit heraustreten kann.
Zusätzlich stellt das Erkennen vor allem einen selbstbezüglichen Prozess dar, indem das
System dann über Wissen verfügen kann, wenn es dieses über einen kognitiven Prozess
und den darin verankerten Operationen selbst entwickelt hat. Wissen als Resultat eines
solchen Erkenntnisprozesses ist demnach nicht ein „Entdecken“, sondern ein „Konstruie-
ren“ einer Realität und einer Wirklichkeit. Insofern rekurriert dieser Ansatz insbesondere
auf Ansätze aus Systemtheorie, Neurobiologie und Kybernetik, die annehmen, dass ko-
gnitive Systeme „informationsdicht“ sind, indem sie ihre Wirklichkeit selbst erzeugen.
Die Rückwendung dieses Konstruktivismus und damit die Abkehr vom radikalen Kon-
struktivismus besteht darin, dass er einen Wissensbegriff etabliert, der nicht ohne Ontolo-
gie und damit Repräsentation auskommt (Abb.
2.1
).
Die Ontologie beeinflusst dabei nicht nur die Konzeptionalisierung (Modelle) und die Implementie-
rung (Klassen, Methoden etc.), sondern auch die Methodik des gesamten Entwicklungsprozesses.
Beispielsweise gliedert sich ein an der Ontologie orientierter Entwicklungsprozess in folgende Pha-
