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Das Weltknotenforum
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Erster Beitrag:
vor 17 Jahren, 2 Monaten
Letzter Beitrag:
vor 17 Jahren, 2 Monaten
Beteiligte Autoren:
Martin V, Kay S

Mimesis I

Startbeitrag von Kay S am 18.10.2000 06:23

Geschrieben von Kay S am 18. Oktober 2000 08:23:36:
Hi Martin&Janosch,


ich hatte zunächst vor eine kurze Einführung in die Methodologie

von Mimesis zu geben. Dies hätte ich mit drei oder vier Sätzen

sogar bewenden lassen können, vielleicht hätte auch ein Koan

gereicht, wenn ich auf diesem Gebiet erfinderisch wäre. Vielleicht

sogar noch weniger : kreativ sein & nicht kreativ sein. Ich

werde jedoch etwas weiter ausholen und hier die Motivationsgeschichte ein

wenig darstellen (eine wie immer fiktive Geschichte mit wahren Elementen).

Dabei werde ich auf ein anderes Programm eingehen, dass in einem hohen

Maße kreativ ist und vermutlich nichts anderes.


Mimesis I


Schon 1983 hatte D.Hofstadter ein Puzzle vorgelegt, dass er Copycat

(Nachmacher) genannt hat. Es ist schnell erläutert: wenn Du eine Zeichenkette

abc hast und sie nach abd transformierst, in Symbolen : abc

-> abd , wie ist dann z.B. ijk zu transformieren? Die meisten

Leute, die den Sinn dieses "Rätsels" kapiert haben, antworten einfach

mit ijl . Sie verschieben den letzen Buchstaben um eine Position

nach rechts, weil im Ausgangsdiagramm die Transformation genauso verstanden

werden kann. Wenn sie zu der "richtigen" Antwort ijl einmal gelangt

sind, fällt es ihnen meistens auch leicht, ihr Antwortverhalten zu

verallgemeinern, sie können beantworten, wie aabbcc transformiert

wird oder abcdef oder auch ace.  Worauf das hinausläuft

ist abstrakte Mustererkennung in einem ganz elementaren Kontext: ein einfaches

Analogierätsel, für das man kein "Weltwissen" benötigt.

Ich bin der Ansicht, wer auch immer eine brauchbare Theorie zu diesem Thema

herausbringt, muss einmal durch die Copycat-Welt hindurchgeschleift werden.

( Es wäre auch ein gutes Element, für den "Kay-Test". Ich würde

durchaus mit Copycat-Rätseln beginnen. Die sind so elementar und können

doch so knifflig werden ). Das sonderbare an dem Copycat-Problem ist die

Vorstellung von "Richtigkeit", die wir mit einer Lösung verbinden.

Warum, so fragt Hofstadter, halten wir ijl für "richtiger"

als z.B. ijd was ja auch eine mögliche und nicht einmal so

schlechte Antwort wäre? Offenbar geht es auch um die Abstraktheit

des Prinzips, durch das wir unsere Lösung begründen. Wo liegt

eigentlich die Grenze der Copycat-Welt, welche Zeichenketten erkennen wir

noch als solche, die ein Muster besitzen? Was ist mit igpcghdg ?

Sollte uns das g noch einmal interessieren? Hat die Copycat-Welt,

vielleicht einen "Chaosrand" ? Können wir für das, was eine "richtige"

Lösung ist, eine charakteristische Funktion bilden?


1997 veröffentlichte Hofstadter dann ein Buch, dass die Bemühungen

seines Teams dokumentiert, Wahrnehmungspuzzles, wie das Copycat-Problem,

algorithmisch zu behandeln. Es zeigt eine hochkomplexe Agentenarchitektur,

die auf einem semantischen Netzwerk operiert. Die Coycat-Architektur besteht

aus im wesentlichen drei Teilen: dem Slipnet, dem Workspace und dem Coderack.

Das Slipnet ist ein semantisches Netzwerk mit einer festen Anzahl

von Knoten und Kanten. Jeder Knoten repräsentiert ein Konzept. Dieses

Konzept kann ein Buchstabe sein, es kann eine Relation innerhalb einer

Buchstabengruppe ausdrücken, z.B. Gleichheit: kkk wäre

eine Gruppe, die dem Konzept der Gleichheit entspräche. Es kann sich

aber auch um Beziehungen zwischen Konzepten handeln. So sind z.B. die Konzepte

: Nachfolger/Vorgänger einander entgegengesetzt. Für diese Beziehung

gibt es im Slipnet ebenfalls einen Knoten, nämlich 'Gegensatz'. Zwischen

einigen Knoten gibt es Verbindungen ( das Netwerk ist keineswegs

zusammenhängend!) Diese Verbindungen besitzen eine Länge und ein Label.

Dieses Label ist seinerseits ein Konzept, für das es einen Knoten im Slipnet gibt. Jeder Knoten besitzt ein gewisses Maß an Aktivität, dargestellt

durch einen numerischen Wert. Aktivität wird über Links auch

zwischen den Knoten hin und her transportiert, dabei verliert jeder Knoten

ständig etwas von seiner Aktivität und gibt sie über die

ihm zur Verfügung stehenden Links an Nachbarknoten weiter. Das Slipnet,

sich selbst überlassen würde einfach seiner maximalen Entropie

entgegenstreben. Damit das nicht passiert gibt es Codelets. Diese operieren

sowohl auf dem Workspace, als auch auf dem Slipnet. Im Workspace

finden sich am Anfang nur drei Zeichenketten: in unserem Beispiel die Ketten

abc, abd die zusammengehören und die Urbildkette ijk

aus der, so das System gut arbeitet, einmal ijl ,als Bild werden

soll. Der ganze Sinn der Copycat-Architektur besteht darin, aus einer konkreten

Abbildung wie abc -> abd die Abbildung zu konstruieren, die ähnliches

auch an anderen Ketten ausführt. Copycat verwendet keinen metrischen

Ähnlichkeitsbegriff. Eigentlich kommt Ähnlichkeit nirgendwo in

der Architektur als Begriff vor; es ist die Selbstorganisation von Copycat,

die Ähnlichkeit erzeugt. Zurück zum Workspace: Im Workspace werden

von Codelets sogenannte

Chunks gebildet. (ab) könnte ein Chunk

sein. (ab) würde dem Nachfolger-Konzept im Slipnet entsprechen. Chunks

werden im Workspace aber nicht nur auf- sondern auch wieder abgebaut. Wird

ein Chunk aufgebaut, so wird die Aktivität des Knotens, dass diesen

Chunk repräsentiert, erhöht. Dies kann soweit gehen, dass der

Knoten voll aktiviert wird. Das passiert, wenn seine Aktivität einen

gewissen Schwellenwert überschreitet. Ist das eingetreten, dann werden

Codelets auf diesen Knoten aufmerksam und vergrößern die Wahrscheinlichkeit

,dass im Coderack, eine Art Stack für Codelets, solche Codelets ausgewählt

werden, die weitere Chunks der gleichen Art zu bilden versuchen. Um nun

die Abbildung zwischen den Ketten konstruieren zu können, muss es

auch Verbindungen zwischen Chunks unterschiedlicher Ketten geben. Das sind

sog. Bridges . Wir brauchen also Codelts, die Aktivitäten im

Slipnet wahrnehmen. Wir brauchen solche, die Aktivitäten verschieben,

solche, die Chunks bilden und zerstören und solche, die Bridges bilden

und zerstören. Je gößer ein Chunk ist, desto geringer ist

die Wahrscheinlichkeit, dass er wieder zerstört wird. Angenommen es

wird eine Bridge zwischen zwei Chunks konstruiert, die gegensätzlichen

Konzepten entsprechen. Gehen wir  z.B. aus von

( abc -> abd, kji -> ??? ), so könnte eine Bridge zwischen den Chunks (ab) und (kj) gebildet werden. Dann würde dem Gegensatz- Knoten Aktivität zufließen. Nun entspricht dem Gegensatz-Konzept jedoch

auch der Label des Links zwischen den Gruppen

Nachfolger und Vorgänger.

Dass der Gegensatz-Knoten voll aktiviert wird hat auch Konsequenzen für

den Link, dessen Label eben Gegensatz ist: er verkürzt sich.

Dadurch wird es leichter möglich, für unterschiedliche Knoten

Aktivität auszutauschen: je größer die Distanz zwischen

ihnen ist, desto weniger Aktivität fließt zwischen ihnen. Der

ganze Prozeß wird geregelt durch einen Parameter: die Temperatur

des Systems. Je größer die Chunks werden, desto mehr nimmt die

Temperatur des Systems ab, seine Unveränderbarkeit zu. Unterschreitet

die Temperatur einen Schwellenwert, dann kommt es zum finalen Ereignis:

die Zielabbildung wird gebaut. Dann wird Copycat hoffentlich kji

in die Kette

kjh transformiert haben, als Antwort auf abc->abd.

[Disclaimer: wer Hofstadters Buch "Fluid Concepts and Creative Analogies"

besitzt, der wird in der obigen Schilderung vielleicht einige Fehler entdecken.

Ich habe das System aus dem Kopf rekonstruiert, so gut ich es eben konnte].


Copycat ist ein wundervolles kleines Gehirn zur Lösung des

Copycat-Puzzles. Die Beziehungen zwischen Slipnet und Workspace sind hochgradig

reflexiv. Das Slipnet beeinflusst die Aktivitäten im Workspace ebenso,

wie diese die Aktivitäten im Slipnet beeinflussen. Man fühlt

sich tatsächlich an die sich wechselseitig zeichnenden Hände

Eschers erinnert, wenn man tiefer in die Copycat-Architektur eindringt.

Obwohl es ein wundervolles Stück algorithmischer Feinmechanik ist

( thermodynamisch dazu! ), kann Copycat dennoch vergleichsweise wenig,

selbst in der Copycat-Welt. Da sind z.B. Ketten wie axbxcx , die

Copycat nicht erkennen kann, auch beklagt sich Hofstadter des öfteren

über die Tatsache, dass Copycat mehrmals den gleichen Lösungsversuch

unternimmt, obwohl sich dieser als gerade gescheitert herausgestellt hat.

Copycat speichert seine Ergebnisse nicht, besitzt kein episodisches Gedächtnis.

Es ist somit nicht in der Lage, aus seinen Fehlern zu lernen oder erfolgreiche

Lösungen wiederzuverwenden. Diese Mängel, lässt Hofstadter

über eine erweiterte Version von Copycat namens Meta-Cat nachsinnen,

die auch in der Lage sein soll, Analogien zwischen Analogien zu finden.

Dieses Meta-Cat Programm soll sich, wenn ich richtig informiert bin, gerade

in der Implementationsphase befinden. Angesichts der Komplexität,

die Copycat schon in seiner einfachsten Version besitzt, ist mit einem

baldigen Abschluss des Meta-Cat Projektes wohl nicht zu rechnen.


Ich glaube, dass diese Projekte recht typisch sind für Hofstadters

neo-barocken Stil. Das sind in hohem Maße kunstvoll entwickelte Miniaturwelten,

die bei weitem das meiste in den Schatten stellen, was in KI und KL so

zusammengebastelt wird. Eine seiner Schülerinnen, Melanie Mitchell,

die Copycat implementiert und eine Dissertation darüber geschrieben

hat, hat sich nach erhalt ihres PhD ans Santa-Fe-Institut abgesetzt und

dort über genetische Algorithmen und eindimensionale Zellularautomaten

geforscht. Man bemerke den Niveauverlust. Ein so grobes akademisches Spielzeug

wie es die GA sind, mit denen man bestenfalls (und auch das nur mäßig

gut) Optimierungsprobleme lösen kann ( wie auch immer man sie interpretiert),

verglichen mit der algorithmischen Magie von Copycat. Wer allerdings das

Gefühl hat, mit Copycat &Co,  könne man zwar in Schönheit

sterben, aber, auf Grund ihrer Restriktionen und ihrer Komplexität,

nie dorthinkommen, wo man eigentlich hin will, nämlich zur natürlichen

Sprache, der hat genau meine Befindlichkeit getroffen, als ich das erwähnte

Buch vor zwei Jahren zuklappte und mich ein Jahr lang ganz von KI und Kognitionsforschung

abwandte. Lange genug, damit sich ein wenig heilsames Vergessen, über

all die hoch und niedrig gescheiterten Ansätze, breiten konnte.


Viele Grüße



Kay



 



 














Antworten:

Geschrieben von Martin V am 18. Oktober 2000 17:52:19:
Als Antwort auf: Mimesis I geschrieben von Kay S am 18. Oktober 2000 08:23:36:
Hi Martin&Janosch,

ich hatte zunächst vor eine kurze Einführung in die Methodologie

von Mimesis zu geben. Dies hätte ich mit drei oder vier Sätzen

sogar bewenden lassen können, vielleicht hätte auch ein Koan

gereicht, wenn ich auf diesem Gebiet erfinderisch wäre. Vielleicht

sogar noch weniger : kreativ sein & nicht kreativ sein. Ich

werde jedoch etwas weiter ausholen und hier die Motivationsgeschichte ein

wenig darstellen (eine wie immer fiktive Geschichte mit wahren Elementen).

Dabei werde ich auf ein anderes Programm eingehen, dass in einem hohen

Maße kreativ ist und vermutlich nichts anderes.

Mimesis I

Schon 1983 hatte D.Hofstadter ein Puzzle vorgelegt, dass er Copycat

(Nachmacher) genannt hat. Es ist schnell erläutert: wenn Du eine Zeichenkette

abc hast und sie nach abd transformierst, in Symbolen : abc

-> abd , wie ist dann z.B. ijk zu transformieren? Die meisten

Leute, die den Sinn dieses "Rätsels" kapiert haben, antworten einfach

mit ijl . Sie verschieben den letzen Buchstaben um eine Position

nach rechts, weil im Ausgangsdiagramm die Transformation genauso verstanden

werden kann. Wenn sie zu der "richtigen" Antwort ijl einmal gelangt

sind, fällt es ihnen meistens auch leicht, ihr Antwortverhalten zu

verallgemeinern, sie können beantworten, wie aabbcc transformiert

wird oder abcdef oder auch ace.  Worauf das hinausläuft

ist abstrakte Mustererkennung in einem ganz elementaren Kontext: ein einfaches

Analogierätsel, für das man kein "Weltwissen" benötigt.

Ich bin der Ansicht, wer auch immer eine brauchbare Theorie zu diesem Thema

herausbringt, muss einmal durch die Copycat-Welt hindurchgeschleift werden.

( Es wäre auch ein gutes Element, für den "Kay-Test". Ich würde

durchaus mit Copycat-Rätseln beginnen. Die sind so elementar und können

doch so knifflig werden ). Das sonderbare an dem Copycat-Problem ist die

Vorstellung von "Richtigkeit", die wir mit einer Lösung verbinden.

Warum, so fragt Hofstadter, halten wir ijl für "richtiger"

als z.B. ijd was ja auch eine mögliche und nicht einmal so

schlechte Antwort wäre? Offenbar geht es auch um die Abstraktheit

des Prinzips, durch das wir unsere Lösung begründen. Wo liegt

eigentlich die Grenze der Copycat-Welt, welche Zeichenketten erkennen wir

noch als solche, die ein Muster besitzen? Was ist mit igpcghdg ?

Sollte uns das g noch einmal interessieren? Hat die Copycat-Welt,

vielleicht einen "Chaosrand" ? Können wir für das, was eine "richtige"

Lösung ist, eine charakteristische Funktion bilden?

1997 veröffentlichte Hofstadter dann ein Buch, dass die Bemühungen

seines Teams dokumentiert, Wahrnehmungspuzzles, wie das Copycat-Problem,

algorithmisch zu behandeln. Es zeigt eine hochkomplexe Agentenarchitektur,

die auf einem semantischen Netzwerk operiert. Die Coycat-Architektur besteht

aus im wesentlichen drei Teilen: dem Slipnet, dem Workspace und dem Coderack.

Das Slipnet ist ein semantisches Netzwerk mit einer festen Anzahl

von Knoten und Kanten. Jeder Knoten repräsentiert ein Konzept. Dieses

Konzept kann ein Buchstabe sein, es kann eine Relation innerhalb einer

Buchstabengruppe ausdrücken, z.B. Gleichheit: kkk wäre

eine Gruppe, die dem Konzept der Gleichheit entspräche. Es kann sich

aber auch um Beziehungen zwischen Konzepten handeln. So sind z.B. die Konzepte

: Nachfolger/Vorgänger einander entgegengesetzt. Für diese Beziehung

gibt es im Slipnet ebenfalls einen Knoten, nämlich 'Gegensatz'. Zwischen

einigen Knoten gibt es Verbindungen ( das Netwerk ist keineswegs

zusammenhängend!) Diese Verbindungen besitzen eine Länge und ein Label.

Dieses Label ist seinerseits ein Konzept, für das es einen Knoten im Slipnet gibt. Jeder Knoten besitzt ein gewisses Maß an Aktivität, dargestellt

durch einen numerischen Wert. Aktivität wird über Links auch

zwischen den Knoten hin und her transportiert, dabei verliert jeder Knoten

ständig etwas von seiner Aktivität und gibt sie über die

ihm zur Verfügung stehenden Links an Nachbarknoten weiter. Das Slipnet,

sich selbst überlassen würde einfach seiner maximalen Entropie

entgegenstreben. Damit das nicht passiert gibt es Codelets. Diese operieren

sowohl auf dem Workspace, als auch auf dem Slipnet. Im Workspace

finden sich am Anfang nur drei Zeichenketten: in unserem Beispiel die Ketten

abc, abd die zusammengehören und die Urbildkette ijk

aus der, so das System gut arbeitet, einmal ijl ,als Bild werden

soll. Der ganze Sinn der Copycat-Architektur besteht darin, aus einer konkreten

Abbildung wie abc -> abd die Abbildung zu konstruieren, die ähnliches

auch an anderen Ketten ausführt. Copycat verwendet keinen metrischen

Ähnlichkeitsbegriff. Eigentlich kommt Ähnlichkeit nirgendwo in

der Architektur als Begriff vor; es ist die Selbstorganisation von Copycat,

die Ähnlichkeit erzeugt. Zurück zum Workspace: Im Workspace werden

von Codelets sogenannte

Chunks gebildet. (ab) könnte ein Chunk

sein. (ab) würde dem Nachfolger-Konzept im Slipnet entsprechen. Chunks

werden im Workspace aber nicht nur auf- sondern auch wieder abgebaut. Wird

ein Chunk aufgebaut, so wird die Aktivität des Knotens, dass diesen

Chunk repräsentiert, erhöht. Dies kann soweit gehen, dass der

Knoten voll aktiviert wird. Das passiert, wenn seine Aktivität einen

gewissen Schwellenwert überschreitet. Ist das eingetreten, dann werden

Codelets auf diesen Knoten aufmerksam und vergrößern die Wahrscheinlichkeit

,dass im Coderack, eine Art Stack für Codelets, solche Codelets ausgewählt

werden, die weitere Chunks der gleichen Art zu bilden versuchen. Um nun

die Abbildung zwischen den Ketten konstruieren zu können, muss es

auch Verbindungen zwischen Chunks unterschiedlicher Ketten geben. Das sind

sog. Bridges . Wir brauchen also Codelts, die Aktivitäten im

Slipnet wahrnehmen. Wir brauchen solche, die Aktivitäten verschieben,

solche, die Chunks bilden und zerstören und solche, die Bridges bilden

und zerstören. Je gößer ein Chunk ist, desto geringer ist

die Wahrscheinlichkeit, dass er wieder zerstört wird. Angenommen es

wird eine Bridge zwischen zwei Chunks konstruiert, die gegensätzlichen

Konzepten entsprechen. Gehen wir  z.B. aus von

( abc -> abd, kji -> ??? ), so könnte eine Bridge zwischen den Chunks (ab) und (kj) gebildet werden. Dann würde dem Gegensatz- Knoten Aktivität zufließen. Nun entspricht dem Gegensatz-Konzept jedoch

auch der Label des Links zwischen den Gruppen

Nachfolger und Vorgänger.

Dass der Gegensatz-Knoten voll aktiviert wird hat auch Konsequenzen für

den Link, dessen Label eben Gegensatz ist: er verkürzt sich.

Dadurch wird es leichter möglich, für unterschiedliche Knoten

Aktivität auszutauschen: je größer die Distanz zwischen

ihnen ist, desto weniger Aktivität fließt zwischen ihnen. Der

ganze Prozeß wird geregelt durch einen Parameter: die Temperatur

des Systems. Je größer die Chunks werden, desto mehr nimmt die

Temperatur des Systems ab, seine Unveränderbarkeit zu. Unterschreitet

die Temperatur einen Schwellenwert, dann kommt es zum finalen Ereignis:

die Zielabbildung wird gebaut. Dann wird Copycat hoffentlich kji

in die Kette

kjh transformiert haben, als Antwort auf abc->abd.

[Disclaimer: wer Hofstadters Buch "Fluid Concepts and Creative Analogies"

besitzt, der wird in der obigen Schilderung vielleicht einige Fehler entdecken.

Ich habe das System aus dem Kopf rekonstruiert, so gut ich es eben konnte].

Copycat ist ein wundervolles kleines Gehirn zur Lösung des

Copycat-Puzzles. Die Beziehungen zwischen Slipnet und Workspace sind hochgradig

reflexiv. Das Slipnet beeinflusst die Aktivitäten im Workspace ebenso,

wie diese die Aktivitäten im Slipnet beeinflussen. Man fühlt

sich tatsächlich an die sich wechselseitig zeichnenden Hände

Eschers erinnert, wenn man tiefer in die Copycat-Architektur eindringt.

Obwohl es ein wundervolles Stück algorithmischer Feinmechanik ist

( thermodynamisch dazu! ), kann Copycat dennoch vergleichsweise wenig,

selbst in der Copycat-Welt. Da sind z.B. Ketten wie axbxcx , die

Copycat nicht erkennen kann, auch beklagt sich Hofstadter des öfteren

über die Tatsache, dass Copycat mehrmals den gleichen Lösungsversuch

unternimmt, obwohl sich dieser als gerade gescheitert herausgestellt hat.

Copycat speichert seine Ergebnisse nicht, besitzt kein episodisches Gedächtnis.

Es ist somit nicht in der Lage, aus seinen Fehlern zu lernen oder erfolgreiche

Lösungen wiederzuverwenden. Diese Mängel, lässt Hofstadter

über eine erweiterte Version von Copycat namens Meta-Cat nachsinnen,

die auch in der Lage sein soll, Analogien zwischen Analogien zu finden.

Dieses Meta-Cat Programm soll sich, wenn ich richtig informiert bin, gerade

in der Implementationsphase befinden. Angesichts der Komplexität,

die Copycat schon in seiner einfachsten Version besitzt, ist mit einem

baldigen Abschluss des Meta-Cat Projektes wohl nicht zu rechnen.

Ich glaube, dass diese Projekte recht typisch sind für Hofstadters

neo-barocken Stil. Das sind in hohem Maße kunstvoll entwickelte Miniaturwelten,

die bei weitem das meiste in den Schatten stellen, was in KI und KL so

zusammengebastelt wird. Eine seiner Schülerinnen, Melanie Mitchell,

die Copycat implementiert und eine Dissertation darüber geschrieben

hat, hat sich nach erhalt ihres PhD ans Santa-Fe-Institut abgesetzt und

dort über genetische Algorithmen und eindimensionale Zellularautomaten

geforscht. Man bemerke den Niveauverlust. Ein so grobes akademisches Spielzeug

wie es die GA sind, mit denen man bestenfalls (und auch das nur mäßig

gut) Optimierungsprobleme lösen kann ( wie auch immer man sie interpretiert),

verglichen mit der algorithmischen Magie von Copycat. Wer allerdings das

Gefühl hat, mit Copycat &Co,  könne man zwar in Schönheit

sterben, aber, auf Grund ihrer Restriktionen und ihrer Komplexität,

nie dorthinkommen, wo man eigentlich hin will, nämlich zur natürlichen

Sprache, der hat genau meine Befindlichkeit getroffen, als ich das erwähnte

Buch vor zwei Jahren zuklappte und mich ein Jahr lang ganz von KI und Kognitionsforschung

abwandte. Lange genug, damit sich ein wenig heilsames Vergessen, über

all die hoch und niedrig gescheiterten Ansätze, breiten konnte.

Viele Grüße
Kay







Hallo Kay,
da gibt es nicht viel darauf zu sagen, ausser, dass ich mir die Fargonauten doch noch besorge und dass Hofstadter (in Gegensatz zu Minsky & Moravec) der Dirac der KI ist, denn beide bedien(t)en sich der Ästhetik und des Schönheitssinns für Mathematische Systeme.
Und in der Tat; es blendet mich einen ein wenig (dabei kann man leicht erblinden). Aber, dies sei hoffentlich noch nicht der Weisheit letzter Schluss. Bin gespannt, wie Mimesis II aussehen wird.
Grüsse,

Martin V  
 


















von Martin V - am 18.10.2000 15:52
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