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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 an dieser Stelle dem wissen-
schaftlichen Anspruch, indem aus wissenschaftlichen Theorien empirische Vorhersagen
abgeleitet, im Experiment überprüft, also ggf. wiederlegt (falsifiziert) als auch aus dem
Modell empirisch prüfbare Verhaltensvorhersagen abgeleitet werden. Dieser Ansatz wird
in diesem Buch aber auch verfolgt, um den von Kritikern oftmals postulierten Nachteilen
einer solchen Vorgehensweise zu entgegnen. So wird aus methodischer Sicht gegen diese
Art der Formulierung von Theorien und deren Ausformulierung durch Simulation pro-
klamiert, dass Theorien mit Hilfe von Simulationsprogrammen nur in Teilen abgebildet
werden können. Auch wird das Paradigma, dass Kognition zugunsten eines symbol- und
subsymbolischen Ansatzes zunächst als Informationsverarbeitung aufgefasst wird, damit
reformuliert und entstellt, dass alle kognitiven Prozesse (Problemlösen, Mustererkennen,
Sprachverstehen und -produktion, motorische Steuerung, Lernen, Wissensakquisition)
identisch mit informationsverarbeitenden Prozessen seien. Ebenfalls wird argumentiert,
dass die Nutzung von Theorien der Informationsverarbeitung unter Umständen den Blick
auf mögliche andere Interpretationen verzerrt. Besonders in Bezug auf die Implementie-
rung erscheint das Argument, dass Theorien und Programme eine jeweils unterschied-
liche Wissensorganisation und -repräsentation nutzen. Ergänzt wird dieses durch den
Hinweis, dass bei der Übersetzung von Theorien in Programme, bei der Transformation
des „Was“ einer Theorie in das „Wie“ eines Programms auf bestimmte Eigenarten der
Programmiersprache und des darunterliegenden Betriebssystems oder gar der Hardware
Rücksicht genommen wird und sich dabei eine Unschärfe einschleicht bzw. Seiteneffek-
te auf die theorie-realisierenden Algorithmen ergeben können, die dann wiederum nur
schwer zu entdecken sind und so das Verhalten des Programms bzw. der Simulation un-
kontrolliert beeinflussen können. Zu guter Letzt wird auf die erschwerte Kommunizier-
barkeit der Theorien durch die Formulierung der Programme hingewiesen, was durch den
Umfang der Programme, durch schlechte Dokumentation und durch die Notwendigkeit
des Verständnisses der genutzten Programmiersprache begründet wird. Insgesamt wird
diese teilberechtigte Kritik im Rahmen dieses Buches stets bedacht, um zu verhindern,
dass die Nutzung von Simulationsprogrammen als Theorien zusätzliche Fehlerquellen mit
sich bringen, auch wenn eine bei der Implementierung weitere Ausdrucksebene eingeführt
wird, die eine wechselseitige Übersetzung der verschiedenen Formulierungen erfordert.
Im Allgemeinen bezeichnet Cognitive Computing ein interdisziplinäres Forschungsge-
biet, das sich unter anderem den Ergebnissen der Kognitionswissenschaft im Allgemeinen
und des
Kognitivismus
im Speziellen bedient. Letzteres ist ebenfalls ein interdisziplinäres
Forschungsgebiet, das sich die Erforschung der Funktion und der Ausfallerscheinungen
(Krankheiten) von Gehirn und Nervensystemen zur Aufgabe gemacht hat.
Die Kognitionswissenschaft betreibt somit eine eher „neutrale“ Kognitionsforschung, indem auch
sie die Kognition zum Gegenstand hat, aber ohne sich - im Gegensatz zum Cognitive Computing
- der Grundannahme verpflichtet zu fühlen, wonach kognitive Prozesse als Berechnung zu charak-
terisieren sind.
