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In diesem Zusammenhang kommt als weitere Randbedingung dazu, dass die kognitive
Modellierung als ein wesentlicher Bestandteil bei der prozessualen und inhaltlichen Aus-
gestaltung des Vorgehensmodells zu berücksichtigen ist. Ziel der kognitiven Modellierung
ist es, eine Simulation kognitiver Prozesse (artifizielle Kognition) natürlicher Systeme so
zu ermöglichen, dass damit nicht nur eine dem natürlichen Vorbild vergleichbare Leistung
erzielt werden kann, sondern darüber hinaus Erkenntnisse über derzeit noch nicht nach-
vollziehbare kognitive Phänomene möglich werden.
In Simulationsexperimenten wird also mit Hilfe des Computers auf Basis einer Repräsentation des
Phänomens und einer Theorie, die die Dynamik des Phänomens adäquat beschreibt, operiert. In-
sofern gelten als Voraussetzungen für erfolgreiche Simulationsmodelle und Simulationsereignisse
nicht nur Theorien, die die Phänomene und deren Dynamik adäquat beschreiben, sondern auch
deren Operationalisierbarkeit, um sie in der Form eines softwaretechnischen Systems repräsentieren
zu können.
Diese kognitive Modellierung ist dadurch charakterisiert, dass sie die Entwicklung eines
Modells in Form eines formalen Systems zum Ziel hat, das als lauffähiges System imple-
mentiert werden kann.
Wissenschaftsphilosophisch betrachtet stellt ein solches Modell mit seinen Entitäten und Relationen
die ontologische Abbildung eines Ausschnitts der Welt auf ein formales System dar, so dass die als
modellrelevant angesehenen Entitäten und Relationen isomorph zu dem entstehenden Softwaresys-
tem sind und sich gleichermaßen im Modell wie im Softwaresystem wiederfinden.
Die Konstruktion des kognitiven Modells bedient sich überwiegend der in Mathematik,
Logik und Informatik entwickelten Methoden, insbesondere in Gestalt von Techniken der
Wissensrepräsentation, wie sie in der Künstlichen Intelligenz und des Künstlichen Le-
bens entwickelt worden sind. Die empirische Überprüfung dieses Modells hingegen wird
mit naturwissenschaftlichen Methoden durchgeführt (Lösungsentwicklung, Experiment,
Simulation etc.). In diesem Sinne entspricht diese Methodik dem wissenschaftlichen An-
spruch, indem aus wissenschaftlichen Theorien empirische Vorhersagen abgeleitet, im Ex-
periment überprüft, also ggf. widerlegt (falsifiziert), als auch aus dem Modell empirisch
prüfbare Verhaltensvorhersagen abgeleitet werden.
Zu guter Letzt muss das Vorgehensmodell dem interdisziplinären Charakter der Ent-
wicklungsprojekte Rechnung tragen. Die Interdisziplinarität entsteht zum einen dadurch,
dass unter anderem physikalische, biochemische, biologische, biophysikalische, informa-
tionstheoretische, medizinische und philosophische Ansätze verfolgt werden. Zum ande-
ren beeinflussen im Umkehrschluss die Erkenntnisse des Cognitive Computing die Fächer
Informatik, Psychologie, Biologie (Neurobiologie), Medizin (Neurologie), Mathematik,
Physik (Biophysik) und Philosophie (Leib-Seele-Problem, Theorie des Geistes etc.) (Dör-
ner
1999
).
Die Entwicklung von Systemen unter Beachtung dieser Randbedingungnen erfordert
demnach eine entsprechende Methodik. Dabei müssen Konzepte und Verfahrensweisen
aus zahlreichen Disziplinen nicht nur in sich erweitert, sondern auch untereinander abge-
