Mentalesisch und Sprache
Denken findet vor allem nicht-verbal statt: wenn wir uns die Konstruktion einer Maschine ausdenken, dann imaginieren wir Bausteine und Strukturen, setzen sie auf verschiedene Weise zusammen und simulieren ihr Zusammenspiel; Wörter leisten das nicht.
Trotzdem spielt Sprache dabei eine Rolle: sie ruft die Bausteine des Denkens auf, organisiert sie und synchronisiert sie mit den Gedankenkategorien von anderen Leuten. Ohne Sprache können wir keine Maschine konstruieren, denn wir können die Bauteile nicht willentlich "herbeibeschwören" - wir müßten eine Maschine angucken, um unsere Assoziationsketten anstoßen und dann warten und hoffen, daß sich die rechten Assoziationen ergeben. Von der Schwierigkeit, geeignete Assoziationsgehalte überhaupt erst zu erwerben, gar nicht zu reden.
Die Elemente des Denkens - sie sind bildlich, auditorisch, filmisch, perzeptuell, abstrakt und so weiter - stellen ihrerseits eine Sprache dar, aber keine sprechbare Sprache, sondern eine Sprache im formalen Sinne. Wo gesprochene Sprache aus einer ein-dimensionalen Sequenz klar identifizierbarer Symbole besteht, die entsprechend einer grammatischen Struktur interpretiert werden, ist die Sprache des Denkens, das Mentalesische, mehrdimensional. Seine Grammatik muß sich nicht ans Ein-Dimensionale halten, weil Mentalesisch nicht fürs Übertragen durch eindimensionale Kommunkationskanäle gedacht ist.
Wie sieht die Struktur aus? Darüber streiten sich die Geister nicht erst seit Chomsky seine Universalgrammatik postulierte. Jerry Fodor argumentierte, daß die Sprache des Denkens (Language of Thought) symbolisch sein und eine rekursive Grammatik aufweisen müsse. Warum? - Weil Konzepte zu anderen Konzepten zusammengesetzt werden können und auf diese Weise theoretisch unendlich viele Gedanken konstruiert werden können. Das schafft man nur durch ein systematisches Zusammensetzungsprinzip, also eine rekursive Grammatik.
Die Konnektionisten halten dagegen, daß Konzepte oft mehrdeutig und nur über verteilte Repräsentationen (also nicht über eindeutige Attribute, sondern über vage, in bestimmten Gewichtungen vorliegende Merkmalskombinationen) bestimmt sind - dadurch wird auch die Ambiguität von natürlicher Sprache faßbar. Mentalesisch müsse also aus verteilten Repräsentationen bestehen, die nichtsymbolisch sind (d.h. die Knoten in einem solchen Definitionsgraphen haben einzeln keine Semantik).
Fodors Gegenargument: Sprache und Planen sind eindeutig symbolisch, systematisch und so weiter, und folglich müssen die verteilten Systeme sich dann eben so verhalten wie eine rekursive Grammatik. Sie wird nur technisch anders realisiert.
Die existierenden Ansätze in der Kognitiven Modellierung gehen verschiedene Wege. Sie sind entweder strikt symbolisch (z.B. in Cyc), sie nutzen zusätzlich neuronales und bayesisches Lernen, um die Kanten in den Semantischen Netzen, aus denen ihr Mentalesisch-Modell besteht, mit beliebigen, kontinuierlichen Gewichten auszustatten (ACT-R), sie verwenden einen symbolischen zusammen mit einem konnektionistischen Layer (CLARION), oder sie sind komplett konnektionistisch (Harmony, ICS).
Alle genannten Ansätze versuchen, mehr oder weniger universell zu sein, sind aber praktisch immer domänenspezifisch implementiert. Die symbolischen Ansätze haben ihre Probleme mit dem Ausdruck von nichtsprachlichem Wissen, die konnektionistischen Ansätze haben (noch) Beschränkungen in ihrer Eignung für symbolische Operationen (Planen, Sprache). Die Hybriden sind möglicherweise Bastarde, die man so lange am Leben läßt, bis die Konnektionisten mal zu Potte kommen und uns Beschreibungen liefern, die Rekursion lernen können.
Trotzdem spielt Sprache dabei eine Rolle: sie ruft die Bausteine des Denkens auf, organisiert sie und synchronisiert sie mit den Gedankenkategorien von anderen Leuten. Ohne Sprache können wir keine Maschine konstruieren, denn wir können die Bauteile nicht willentlich "herbeibeschwören" - wir müßten eine Maschine angucken, um unsere Assoziationsketten anstoßen und dann warten und hoffen, daß sich die rechten Assoziationen ergeben. Von der Schwierigkeit, geeignete Assoziationsgehalte überhaupt erst zu erwerben, gar nicht zu reden.
Die Elemente des Denkens - sie sind bildlich, auditorisch, filmisch, perzeptuell, abstrakt und so weiter - stellen ihrerseits eine Sprache dar, aber keine sprechbare Sprache, sondern eine Sprache im formalen Sinne. Wo gesprochene Sprache aus einer ein-dimensionalen Sequenz klar identifizierbarer Symbole besteht, die entsprechend einer grammatischen Struktur interpretiert werden, ist die Sprache des Denkens, das Mentalesische, mehrdimensional. Seine Grammatik muß sich nicht ans Ein-Dimensionale halten, weil Mentalesisch nicht fürs Übertragen durch eindimensionale Kommunkationskanäle gedacht ist.
Wie sieht die Struktur aus? Darüber streiten sich die Geister nicht erst seit Chomsky seine Universalgrammatik postulierte. Jerry Fodor argumentierte, daß die Sprache des Denkens (Language of Thought) symbolisch sein und eine rekursive Grammatik aufweisen müsse. Warum? - Weil Konzepte zu anderen Konzepten zusammengesetzt werden können und auf diese Weise theoretisch unendlich viele Gedanken konstruiert werden können. Das schafft man nur durch ein systematisches Zusammensetzungsprinzip, also eine rekursive Grammatik.
Die Konnektionisten halten dagegen, daß Konzepte oft mehrdeutig und nur über verteilte Repräsentationen (also nicht über eindeutige Attribute, sondern über vage, in bestimmten Gewichtungen vorliegende Merkmalskombinationen) bestimmt sind - dadurch wird auch die Ambiguität von natürlicher Sprache faßbar. Mentalesisch müsse also aus verteilten Repräsentationen bestehen, die nichtsymbolisch sind (d.h. die Knoten in einem solchen Definitionsgraphen haben einzeln keine Semantik).
Fodors Gegenargument: Sprache und Planen sind eindeutig symbolisch, systematisch und so weiter, und folglich müssen die verteilten Systeme sich dann eben so verhalten wie eine rekursive Grammatik. Sie wird nur technisch anders realisiert.
Die existierenden Ansätze in der Kognitiven Modellierung gehen verschiedene Wege. Sie sind entweder strikt symbolisch (z.B. in Cyc), sie nutzen zusätzlich neuronales und bayesisches Lernen, um die Kanten in den Semantischen Netzen, aus denen ihr Mentalesisch-Modell besteht, mit beliebigen, kontinuierlichen Gewichten auszustatten (ACT-R), sie verwenden einen symbolischen zusammen mit einem konnektionistischen Layer (CLARION), oder sie sind komplett konnektionistisch (Harmony, ICS).
Alle genannten Ansätze versuchen, mehr oder weniger universell zu sein, sind aber praktisch immer domänenspezifisch implementiert. Die symbolischen Ansätze haben ihre Probleme mit dem Ausdruck von nichtsprachlichem Wissen, die konnektionistischen Ansätze haben (noch) Beschränkungen in ihrer Eignung für symbolische Operationen (Planen, Sprache). Die Hybriden sind möglicherweise Bastarde, die man so lange am Leben läßt, bis die Konnektionisten mal zu Potte kommen und uns Beschreibungen liefern, die Rekursion lernen können.
gruber - 12. Jan, 16:07

Wenn die symbolische Ebene eine Beschreibungsebene ist, aber keine kausal abgeschlossene, ist das Vorhandensein symbolischer Merkmale eine Eigenschaft bestimmter konnektionistischer Systeme. Dafür muß man dann Kriterien angeben, wann das der Fall ist, aber mehr Möglichkeiten gibt's nicht, oder?
Die Hybriden leisten also genau die verlangte Naturalisierung -- was eine Theorie mit ausschließlich konnektionistischen Begriffen nicht könnte, selbst wenn es Netze, die rekursive Strukturen und all die Sprachleckereien implementierten, schon gäbe.
Knifflig.
Nun geht es darum, wie man so ein System am besten nachbaut. Die Klassizisten schlagen vor, A nachzustricken (also das GUI nachzubauen). Die Konnektionisten wollen B nachbilden, und dann B die Ebene A beibringen. Die Hybridiker bauen zwei Systeme - A und B - und stecken sie dann zusammen.
Jede Gruppe hat ihre Probleme:
- Die Klassizisten kriegen die Funktionalität von A nicht ganz hin, weil A an einigen entscheidenden Punkten möglicherweise nicht kausal geschlossen ist.
- Die Konnektionisten haben nur begrenzte Möglichkeiten zum Reverse-Engineering von B und selbst ihr passables Modell von B ist nicht naturgetreu genug, um A perfekt darauf nachzubilden.
- Die Hybridiker bauen zwei getrennte Systeme, je eines für A und eines für B, und schalten sie dann zusammen, um durch B die im A-Modell fehlenden Eigenschaften zu ergänzen. Möglicherweise handeln sie sich damit aber beide Arten von Problemen ein: A ist nur eine krude Nachbildung, die nur teilweise leistet, was sie soll, B ist nicht vollständig genug (um z.B. A nachbilden zu können), und andererseits duplizieren A und B unnötigerweise einen Teil ihrer Funktionalität.
Und zwar, weil das System vom GUI her verstanden wird. (Wenn wir die Metapher mal soweit strapazieren wollen, bitte.) Zunächst sieht es so aus, als sei da ein kausal geschlossenes System, das auf die Tab-Taste mit einer berechenbaren Art, den Cursor zu bewegen, reagiert. Nachdem eine gute Theorie der GUI steht, mißt aber jemand plötzlich aufpoppende Fenster, die einen Fehler bei der Ausführung eines Cron-Jobs melden.
Jetzt gibt es zwei Möglichkeiten, die GUI-Theorie zu retten. Entweder man behandelt jedes Zeichen auf der Konsole als Button und macht eine kausale Theorie der Konsoleneingabe, um an das cronjob-File zu komme und bloatet also seine GUI-Theorie. Oder man führt die GUI-Vorgänge auf die Betriebssystem-Ebene zurück, in dem man herauskriegt, daß es Cron-Jobs gibt und was sie sind und sollen und angibt, wie man sie in Betriebssystemen baut.
Was nicht geht, ist einfach solange Betriebssysteme zu schreiben, bis eins dabei ist, das Cron-Job-Fenster aufmachen kann und auch eine ähnliche Rest-GUI hat. Hat so ein Vorgehen, wissenschaftsgeschichtlich meine ich jetzt, irgendwo mal funktioniert?
Zuerst muß die funktionale Theorie dessen da sein, was das Gesamtsystem kann. Und die ist nicht in Assembler formulierbar. Und man muß aufpassen, daß man sie nicht aus Versehen in Elektronen zu formulieren versucht, weil man beim Aufmachen bemerkt hat, daß im Rechner Strom drin ist.
Schlimmer: Möglicherweise taugt auch die ganze Metapher nichts, weil das Verhältnis von symbolischer und konnektionistischer Ebene nicht so (klar) ist wie zwischen GUI und OS. Betriebssysteme sind keine chaotischen Systeme, die ab und zu auf GUI-Attraktoren landen und halt immer ausreichend Attraktoren haben, daß eine GUI zu sehen ist.
Tatsächlich verschieden
Beim Computerbeispiel verhält es sich umgekehrt: ein GUI ist viel einfacher zu beschreiben als ein Betriebssystem. Du hast also völlig recht mit Deinem Einwand, aber ich bin immer noch nicht überzeugt, daß Hybride die Lösung sein können.