Information Technology Reference
In-Depth Information
auch mit neuronalen Netzen gearbeitet, denen das Paradigma des Konnektionismus zugrunde liegt.
Im weiteren Verlauf konkurrieren also nicht beide Richtungen miteinander, sondern kooperieren,
um entsprechend der jeweiligen Problemstellung zur Anwendung zu kommen.
Der konnektionistische Ansatz hingegen orientiert sich an subsymbolischer Informations-
verarbeitung. Im Rahmen der späteren Implementierung werden unter dem Begriff des
Subsymbolismus
im Allgemeinen und dem Konnektionismus im Speziellen informations-
verarbeitende Systeme behandelt, die aus sehr vielen einfachen, untereinander verbun-
denen und Informationen austauschenden Verarbeitungselementen bestehen. In konnek-
tionistischen Systemen steckt daher das „Wissen“ in der Verbindungsstruktur, den Ge-
wichten der einzelnen Verbindungen sowie auch in den Eigenschaften der einfachen Ver-
arbeitungselemente.
Im Mittelpunkt steht das Konzept neuronaler Netze, wo neben dem Symbolbegriff
auch die strikte Trennung von funktionaler Ebene und Implementierung aufgeweicht wird.
Neuronale Netze repräsentieren eher holistisch, zeigen ein Lernvermögen, arbeiten nicht
sequentiell, sondern parallel und benötigen auch keinen zentralen Prozessor, der das Ge-
samtgeschehen kontrolliert.
Dabei kann der konnektionistische Ansatz auf eine Reihe experimenteller Erfolge hinweisen. So hat
sich dieser Ansatz in der Robotik, beispielsweise beim Manövrieren durch Räume, als hilfreich er-
wiesen, wo die Wahrnehmung und Bewegung lernfähigen Netzstrukturen überlassen wird, statt sie
dediziert von vorneherein festzulegen und sie direkt zu programmieren. So lassen sich denn auch
Klassifikations- und Mustererkennungsaufgaben besser konnektionistisch, regelbasiertes Entschei-
dungsvermögen besser symbolisch modellieren.
4.2.3
Artifizielle Kognition
Die artifizielle
Kognition
bezeichnet den zentralen Untersuchungsgegenstand der Wissen-
schaftsdisziplin des Cognitive Computing. Er grenzt sich von dem Begriff der (natürlich-
menschlichen) Kognition der Kognitionswissenschaft, der Kognitionspsychologie sowie
von Teilbereichen der Neurowissenschaften, der Linguistik, Philosophie, Informatik usw.,
ab, wo jede der mit Kognition befassten Disziplinen ihren eigenen methodischen Zugang
zu diesem Gegenstand hat (Rechenberg 2000). Unter diesem Kognitionsbegriff fasst man
diejenigen Funktionen zusammen, die das Wahrnehmen und Erkennen, das Enkodieren,
Speichern und Erinnern sowie das Denken, Problemlösen, das Lernen aus Erfahrung so-
wie die motorische und kommunikative Verhaltenssteuerung eines artifiziellen Systems
umfassen. Demnach ist ein
artifiziell-kognitives System
ein technisches System, das die
o.a. genannten kognitiven Funktionen als Ganzes, d. h. systemisch, aufweist.
Eine solche Kognition interveniert zwischen Wahrnehmung über Sensoren und Verhal-
ten über Aktoren. Die Verarbeitung der Eingabe und die Produktion der Ausgabe erfolgt
im Rahmen eines
artifiziell-kognitiven Prozesses
auf Basis gespeicherten Wissens. Wahr-
genommene Stimuli unterliegen demnach einer Folge von mentalen Operationen inner-
