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In-Depth Information
• Bei der Hypothesenbildung, der Konzeptionalisierung und Implementierung der theo-
retischen Begriffe wird ein Hintergrundwissen verwendet, welches sich sowohl auf
zentrale theoretische Annahmen und Hilfsannahmen als auch auf vorliegende empiri-
sche und erkenntnistheoretische Befunde stützt. Die exakte Rekonstruktion und Expli-
kation dieses Hintergrundwissens ist sowohl bei vorliegenden zu kritisierenden Theo-
rien (mentale Modelle und kognitive Modelle etc.) als auch bei selbst zu entwickelnden
Theorien (z. B. Kognitionstheorie, Cognitive Computing etc.) von zentraler Bedeu-
tung, da erst dann eine logische und nicht nur eine intuitive Beziehung zwischen theo-
retischem Begriff und praktischer Technologieanwendung hergestellt werden kann.
• Das Buch versucht, keine bzw. nur „minimal-invasive“ metaphysische Annahmen zu
machen. An die Stelle solch metaphysischer Annahmen (z. B. Formen einer bestimm-
ten Geist-Gehirn-Theorie) rückt die Herstellung einer Beziehung zwischen theoreti-
schen und beobachtbaren Evidenzen und Sachverhalten, wodurch die philosophischen
Aussagen über Kognition mit den gegenwärtigen Kenntnissen der Funktion und Orga-
nisation des Gehirns verknüpft werden. So bleibt beispielsweise die Frage offen bzw.
den Philosophen überlassen, inwieweit in der „Computation“ überhaupt noch eine Dif-
ferenz zwischen „Geist“ und „Materie“ auszumachen ist.
• In diesem Buch werden philosophische und kognitionswissenschaftliche und Aspekte
aus der Informatik direkt miteinander verknüpft, wodurch eine gewisse Komplexität
gerade im Konzeptionalisierungs- bzw. Implementierungsteil nicht vermieden werden
kann. Infolgedessen kann das Buch auch partiell umgekehrt gelesen werden. In einem
ersten Schritt können die Kapitel über die Validierung zur Vermittlung eines Überblicks
gelesen werden, während die Teile bezüglich der Konzeptionalisierung und Implemen-
tierung zur Vertiefung selektiver Aspekte und einzelner spezieller Fragestellungen erst
in einem zweiten Schritt herangezogen werden können.
Charakteristisch für den Einsatz des Cognitive Computing ist seine Verwendung sowohl
im Rahmen eines Bottom-Up- als auch eines Top-Down-Ansatzes. Im Verlaufe eines
Top-
Down-Ansatzes
geht man vom Abstrakten, Allgemeinen, Übergeordneten schrittweise auf
das Konkrete, Spezielle, Untergeordnete zu. Hingegen verfolgt der
Bottom-Up-Ansatz
den
umgekehrten Weg, indem, ausgehend vom Konkreten, Speziellen und Untergeordneten,
dem Allgemeinen, Abstrakten und Übergeordneten zugestrebt wird.
Aus Sicht der Entwicklung werden im Falle des „Top-Down“-Ansatzes Programme
erstellt, die aus einer bereits bestehenden Theorie hervorgehen, also eine andere Formu-
lierung der Theorie darstellen. Im Gegensatz dazu werden beim Bottom-Up-Ansatz Pro-
gramme entwickelt, um mit ihnen Ausgabedaten zu produzieren, die dem Verhalten des
modellierten und simulierten Realitätsausschnitts entsprechen.
Dies lässt auch noch eine andere Sichtweise zu. Top-Down-Ansätze lassen sich als „Als-ob-Lösun-
gen“ auffassen, indem ein Lösungsmodell für eine ganze Klasse von Problemen als analoge Modell-
lösung erachtet wird. Im Gegensatz steht das Bottom-Up-Verfahren, das „Im-Prinzip“-Lösungen
liefert, von denen sich dann andere Problemlösungen musterhaft erschließen lassen.
