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versus unangemessen, etc. zulässt. Auf Basis dieser durchaus erkenntnis- und wahrheits-
theoretischen Basisüberlegung, gilt es die Kriterien zu formulieren, nach denen Kogni-
tionsresultate als Erkenntnisse, als unbegründete und damit bloße Meinungen oder als
Irrtümer zu differenzieren sind. Dem Cognitive Computing kommt dann die Aufgabe zu,
zu erforschen, wie es zu erkenntnis- und systemtheoretisch definierten Fehlentscheidun-
gen, Fehlern oder Störungen kommt und wie diese zu vermeiden oder zu beseitigen sind.
Desweiteren ist man bei den folgenden Untersuchungen auf die Verwendung von Be-
griffen wie beispielsweise Empfindung, Sensorium, Sinnesreiz, Wahrnehmung, Kogni-
tion, Gedächtnis usw. angewiesen. Wenngleich diese sogenannten Basisbegriffe sicherlich
von jedem Leser intuitiv verstanden werden, weil er sie aus dem Alltagsleben und nicht
zuletzt aus der Anwendung auf sich selbst kennt, müssen diese explizit definiert werden,
um nicht nur den Problemen durch sprachliche Unschärfen zu entgegnen. Immerhin be-
stimmen sie auch den Gegenstandsbereich des ganzen Buches und seine Resultate. Die
Notwendigkeit einer Ein- und Abgrenzung dieser Begrifflichkeiten wird dadurch erhöht,
indem sie am Ende des Buches gleichsam die Schlußsteine im Gewölbe der ganzen, fer-
tigen Theorie bilden. Mit anderen Worten: Wenn am Ende des Buches ein hinreichend
umfassendes Wissen über Kognition zusammengetragen ist, weiß man auch, was man da-
runter zu verstehen hat. Die im diesem Kapitel sozusagen als weitere Vorarbeit zu leisten-
de terminologische Klärungen sind daher, entgegen einem verbreiteten Mißverständnis,
keine das Vorhaben dieses Buches einengenden, auf ewige Geltung abgestellte Begriffs-
zementierungen, sondern Begriffsexplikationen, die die Untersuchung von Kognition al-
lererst ermöglichen.
Eine systemische Kognition ist ein artifizielles Artefakt auf der Basis von software-
technologischen Realisierungen einer Brainware. Eine solche Kognition ist somit ein be-
sonderes „systempsychologisches“ Potential, das nach Maßgaben noch zu bestimmender
Faktoren ausgewertet und bemessen werden kann.
Ein solches Potenzial muss dann von Problemlösungsystemen abgerufen werden
können, wenn sich sich innerhalb eines Problemraumes bewegen, dort einen Problem-
lösungsprozess durchlaufen und darin wiederum Entscheidungen in bestimmten Situa-
tionen treffen müssen. Solche Situationen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie durch
eine hohe Anzahl an Variablen gekennzeichnet sind und dass das Lösungssystem diese
Anzahl adäquat reduzieren muss, um die Komplexität der Situation entsprechend zu mini-
meren. Dabei muss das Lösungssystem der Tatsache Rechnung tragen, dass die Variabeln
im Regelfall nicht nur mehr oder weniger stark miteinander vernetzt sind, sondern dass
diese Vernetzung nicht statisch sondern dynamisch sich verändert. Ebenso muss das Lö-
sungsystem mit Unsicherheit umzugehen wissen, da nicht immer alle notwendigen bzw.
entscheidungsrelevanten Information zur Verfügung stehen und somit intransparente Situ-
ationsbeschreibungen verkraftet werden müssen. Zuguterletzt können sich einzelne Ziele
widersprechen, sich gegenseitig ausschließen und so die Modifikation ursprünglicher Zie-
le oder gar die Aufgabe dieser konfligierenden Ziele bedingen.
Aus theoretischer Sicht muss ein Messverfahren Indikatoren zu jeder dieser Anforde-
rungen aufweisen, um alle Faccetten eines Lösungssystems in einer konkreten Problem-
