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In der praktischen Forschung im Rahmen des Cognitive Computing geht das eine in das andere über,
ist das eine in dem anderen enthalten, und so könnte die KI-Forschung zur Kognitionswissenschaft
gezählt werden. Durch die Doppelnennung soll jedoch darauf verwiesen werden, dass es möglich
ist, sich von zwei Seiten dem Problem zu nähern: Einerseits ausgehend von natürlichen kognitiven
Systemen, andererseits ausgehend von artifiziellen kognitiven Systemen. In beiden Fällen, ist es das
erklärte Ziel, etwas über Kognition zu erfahren, doch sind die Untersuchungsmethoden unter Um-
ständen unterschiedlich.
In diesem methodischen Sinne bildet der Bottom-Ansatz durch Techniken und Techno-
logien des Cognitive Computing bestimmte Realitäts- und Problembereiche ab, die for-
mal als komplexe dynamische Systeme mit lokalen Wechselwirkungen definiert werden
können.
Demnach lassen sich kognitive Prozesse dadurch präzise verstehen, dass sie als lokale Wechselwir-
kungen zwischen „kognitiven Einheiten“ aufgefasst werden.
Im Rahmen der Implementierung werden zwei Vorgehensweisen verfolgt. Beim
prob-
lemorientierten Ansatz
wird untersucht, wie eine Aufgabe aus der Problemdomäne am
besten auf mehrere Problemlösungsinstanzen bzw. Agenten verteilt werden kann. Beim
agentenorientierten Ansatz wird davon ausgegangen, dass einzelne, mit Basisfunktionen
ausgestattete Agenten durch eine Brainware zu „intelligenzieren“ sind. Diese „Intelligen-
zierung“ basiert auf einem
wissensbasierten Ansatz
, indem jeder einzelne Agent als ein
wissensbasiertes System agiert.
Die
kognitive Modellierung
ist ein wesentlicher Bestandteil der von dem Cognitive
Computing gebrauchten Methodologie. Ziel der kognitiven Modellierung ist es, eine
Computersimulation 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. Insofern 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 re-
präsentieren 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 Softwaresystem implementiert 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 modell-
relevant angesehenen Entitäten und Relationen isomorph zu dem entstehenden Software-
system 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
