Markus Pospeschill

Konnektionismus und Kognition Ein Einführung

Verlag W. Kohlhammer

Inhalt • 3

Inhalt

Prolog 1 Kognitive Prozesse 1.1 Modellansätze zur Erforschung kognitiver Prozesse 1.1.1 Kognitionspsychologie 1.1.2 Computerwissenschaft (KI) 1.1.3 Neurowissenschaft 1.1.4 Spannungsfeld kognitionswissenschaftlicher Disziplinen 1.1.5 Symbolorientierter Ansatz 1.1.5.1 Physical Symbol Systems Hypothesis 1.1.5.2 Language of Thought 1.1.5.3 Unified Theories of Cognition 1.1.5.4 SOAR 1.1.5.5 ACT 1.1.6 Konnektionistischer Ansatz 1.1.6.1 Frühe Neuronenmodelle 1.1.6.2 PDP 1.1.7 Neurokognitiver Ansatz 1.1.7.1 Aufbau der biologischen Nervenzelle 1.1.7.2 Räumlich und funktional differenzierte Hirnstrukturen 1.1.7.3 Methoden und Paradigmen der Neurowissenschaft 1.2 Begriffliche Konzepte 1.2.1 Kognition 1.2.1.1 Klassische Auffassung von Kognition 1.2.1.2 Konnektionistische Auffassung von Kognition 1.2.1.3 Neurowissenschaftliche Auffassung von Kognition 1.2.1.4 Fazit 1.2.2 Informationsverarbeitung 1.2.2.1 Informationsverarbeitung in der Psychologie 1.2.2.2 Informationsverarbeitung in kognitionswissenschaftlichen Ansätzen 1.2.3 Repräsentation und Wissensrepräsentation 1.2.3.1 Bedeutungsvarianten des Repräsentationsbegriffes 1.2.3.2 Repräsentationen in der Symboltheorie 1.2.3.3 Repräsentationen im Konnektionismus 1.2.3.4 Repräsentationen in der Neurowissenschaft 1.2.3.5 Fazit 1.3 Architekturen computationaler Modellierung 1.3.1 Artifizielle Architekturen 1.3.2 Kognitive Architekturen 1.3.3 Biologische Architekturen 1.4 Bedeutung computationaler Modellierung 1.4.1 Theorien und Simulationen über Kognition 1.4.2 Theorien und Modelle im Konnektionismus 1.5 Zusammenfassung

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4 • Inhalt 2 Grundlagen konnektionistischer Modelle 2.1 Geschichtliche Entwicklung 2.1.1 Prinzip formaler Neurone und ihre Limitationen 2.1.1.1 McCulloch-Pitts-Neurone 2.1.1.2 Anwendung formaler Neurone 2.1.2 Mustererkennung und Lernen beim Perzeptron 2.1.2.1 Perzeptron-Modell von Rosenblatt 2.1.2.2 Analyse des Perzeptron-Modells von Minsky 8c Papert 2.1.2.3 Perzeptron-Lernalgorithmus 2.1.3 Parallelverarbeitung beim Pandemonium 2.1.4 Netzwerkmodelle als assoziativer Speicher 2.1.5 Renaissance konnektionistischer Netzwerke 2.2 Konnektionistische Prinzipien 2.2.1 Modellkomponenten 2.2.2 Lemregeln 2.2.2.1 Hebbsches Lernen 2.2.2.2 Delta-Regel und Varianten 2.2.3 Netzwerktopologien 2.2.3.1 Wahl der Netzwerkarchitektur 2.2.3.2 Optimierung der Netzwerkarchitektur 2.2.3.3 Fazit 2.3 Taxonomie konnektionistischer Modelle 2.3.1 Formen der Klassifizierung 2.3.2 Muster-assoziative Netzwerke 2.3.2.1 Prinzipien der Mustererkennung 2.3.2.2 Simulation eines muster-assoziativen Netzwerks 2.3.2.3 Fazit 2.3.3 Auto-assoziative Netzwerke 2.3.3.1 Prinzipien der Autoassoziation 2.3.3.2 Auto-assoziative Beispielnetzwerke von McClelland & Rumelhart 2.3.3.3 Fazit 2.3.4 Mehrebenen-Netzwerke 2.3.4.1 Prinzipien geschichteter Netzwerke 2.3.4.2 Lernen nach der Least-Mean-Squares-Technik 2.3.4.3 Logistische Aktivierungsfunktion 2.3.4.4 Einsatz von Backpropagation in Mehrebenen-Netzwerken 2.3.4.5 Fazit 2.3.5 Kompetitive Netzwerke 2.3.5.1 Prinzipien kompetitiven Lernens 2.3.5.2 Simulation eines kompetitiven Netzwerks von Rumelhart & Zipser 2.3.5.3 Fazit 2.3.6 Rekurrente Netzwerke 2.3.6.1 Prinzipien rekurrenter Netzwerke 2.3.6.2 Rekurrentes Beispielnetzwerk von Elman 2.3.6.3 Rekurrentes Beispielnetzwerk von Jordan 2.3.6.4 Fazit 2.4 Besonderheiten des Konnektionismus 2.4.1 Relevanz der Netzwerkarchitektur 2.4.1.1 Ein- versus mehrschichtiges Netzwerk 2.4.1.2 Vorwärts gerichtetes versus rekurrentes Netzwerk 2.4.1.3 Konnektivitätsmuster 2.4.1.4 Neuronale Plausibilität 2.4.1.5 Soft Constraints 2.4.1.6 Berücksichtigung der Stabilität bei gradueller Schädigung 2.4.2 Beschreibung der Arbeitsweise von Netzwerken 2.4.2.1 Attraktoren im Zustandsraum 2.4.2.2 Attraktoren zur Kategorisierung nach Ähnlichkeiten

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Inhalt • 5 2.4.2.3 Attraktoren zur Kategorisierung von Unähnlichkeiten 2.4.2.4 Attraktoren und Schädigungseffekte 2.5 Zusammenfassung

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3 Applikationen konnektionistischer Modelle 3.1 Paradigmen wissenschaftlicher Psychologie 3.2 Lernen 3.2.1 Lernen in der Tradition des Empirismus 3.2.2 Lernen in der Tradition des Rationalismus 3.2.3 Lernkonzepte der Psychologie 3.2.3.1 Reaktions- und verhaltensorientierte Lerntheorien 3.2.3.2 Kognitive Lerntheorien 3.2.3.3 Neurophysiologische Lerntheorien 3.2.3.4 Emotionale und motivationale Anteile des Lernens 3.2.3.5 Spezifische Lernformen 3.2.3.6 Dualistische Lerntheorie 3.2.3.7 Fazit 3.2.4 Symbolorientierte Modelle des Lernens 3.2.4.1 Maschinen-Lernen 3.2.4.2 Gelegenheitsbezogene Lernformen 3.2.4.3 Lernen im ACT-Modell 3.2.4.4 Lernen in Classifier-Systemen 3.2.4.5 Fazit 3.2.5 Konnektionistische Modelle des Lernens 3.2.5.1 Konnektionistische Lernparadigmen 3.2.5.2 Konnektionistisches Netzwerk für Regellernen von McClelland 3.2.5.3 Lernen unter Verwendung der Cascade-Correlation-Technik 3.2.5.4 Fazit 3.3 Gedächtnis 3.3.1 Gedächtnismodelle der Psychologie 3.3.1.1 Gedächtnisstufen 3.3.1.2 Gedächtniskomponenten 3.3.1.3 Gedächtnisprozesse 3.3.1.4 Fazit 3.3.2 Symbolorientierte Gedächtnismodelle 3.3.2.1 Chunks und Produktionen 3.3.2.2 Fazit 3.3.3 Konnektionistische Gedächtnismodelle 3.3.3.1 Kollektive verteilte Aktivität und deren Konsolidierung 3.3.3.2 Semi-Modularität 3.3.3.3 Bidirektionales assoziatives Gedächtnismodell von Kosko 3.3.3.4 Hopfield-Netzwerk 3.3.3.5 Spärlich-verteiltes Gedächtnismodell von Kanerva 3.3.3.6 Fazit 3.4 Wissen 3.4.1 Wissenskonzepte der Psychologie 3.4.1.1 Auffassungen zur Repräsentation von Wissen 3.4.1.2 Differenzierung verschiedener Wissensarten 3.4.1.3 Differenzierung verschiedener Wissensthemen 3.4.1.4 Fazit 3.4.2 Symbolorientierte Auffassung von Wissen 3.4.2.1 Wissen und Können 3.4.2.2 Skripts, Frames und Schemata 3.4.2.3 Fazit 3.4.3 Konnektionistische Auffassung von Wissen 3.4.3.1 Analoge Repräsentationen in der Psychologie 3.4.3.2 Analoge Repräsentationen im Konnektionismus

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6 • Inhalt 3.4.3.3 Selbstorganisierende Merkmalskarten von Kohonen 3.4.3.4 Expertenwissen 3.4.3.5 Merkmale von Expertise 3.4.3.6 Implementation von Wissen in konnektionistischen Netzwerken 3.4.3.7 Fazit 3.5 Zusammenfassung

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4 Konnektionismus, Psychologie und Kognition 4.1 Konsequenzen des Konnektionismus 4.1.1 Relationen zum Konnektionismus 4.1.2 Abgrenzung eines genuinen Konnektionismus 4.1.3 Lernen 4.1.3.1 Assoziationismus 4.1.3.2 Fazit 4.1.3.3 Nativismus versus Empirismus 4.1.3.4 Fazit 4.1.4 Gedächtnis 4.1.4.1 Modellierung spezifischer Gedächtnisphänomene und -Strukturen 4.1.4.2 Erhaltene Annahmen über Verarbeitungsstufen des Gedächtnisses 4.1.4.3 Fazit 4.1.5 Wissen 4.1.5.1 Wissensbasierte Informationsverarbeitung 4.1.5.2 Mentale Modelle und Schemata 4.2 Diskussion des Konnektionismus 4.2.1 Argumente gegen den Konnektionismus 4.2.2 Argumente für den Konnektionismus 4.2.2.1 Inkompatibilitätshypothese 4.2.2.2 Kompatibilitätshypothese 4.3 Innovationen des Konnektionismus 4.3.1 Lokale versus verteilte Repräsentation 4.3.2 Graduelle Konzepte von Modularität 4.3.3 Konsequenzen für nicht-lokale, interaktive Modelle 4.4 Konnektionismus und Neuropsychologie 4.4.1 Modell zur Objekterkennung von Farah tk, McClelland 4.4.2 Modell zur Gesichtererkennung von Farah, O'Reilly &c Vecera 4.5 Konnektionismus und Neurokognition 4.5.1 Gedächtniskonzept von McClelland, McNaughton &c O'Reilly 4.5.2 Konnektionistisches Modell von Norman &c O'Reilly 4.6 Epilog 4.6.1 Ebenen von Plausibilität 4.6.2 Die dynamische Sicht von Kognition

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Literaturverzeichnis Personen- und Sachregister

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