Konnektionismus
Der
Konnektionismus ist ein Problemlösungsansatz in der
Systemtheorie bzw. der
KI-Forschung. Im Gegensatz zum Konstruktivismus versteht er ein System als Wechselwirkungen vieler simpler Einheiten.
Problemlösen besteht unabhängig von den jeweiligen Anwendungsfeldern stets aus den Schritten:
- Informationen erheben
- Modellbilden
- Prognose
- Ergebniskontrolle.
Der Schritt der Modellbildung ist dabei zweifellos der schwierigste.
Expertensysteme, Simulationen und numerische Rechnungen erfordern
detaillierte Kenntnisse des Systems, das untersucht werden soll.
Ihr konstruktivistischer Ansatz beruht auf der Hypothese,
das Systeme durch schrittweises Zerlegen
algorithmisierbar bzw. vollständig symbolisch beschreibbar sind
(Physical Symbol System Hypothesis, Newell,Simon, 1976).
Unabhängig vom Wahrheitsgehalt dieser Hypothese ist offensichtlich,
dass der Beschreibungsaufwand mit der geforderten Güte einer Prognose
exponentiell steigt, je komplexer ein System ist.
- Konnektionismus}: Das Verhalten eines Systems wird durch ein konnektionistisches Modell mit einer großen Anzahl von relativ einfachen Einheiten dargestellt, die in einem dichten Netzwerk miteinander verbunden sind. Diese Einheiten arbeiten lokal und kommunizieren mit anderen nur via Signalen über Verbindungen. Dorffner, 1991.
Der Aufbau eines konnektionistischen Modellsystems wird durch Beispiele des zu untersuchemden Systems so vorgenommen, dass es unter gleichen Bedingungen das gleiche Verhalten wie sein Vorbild zeigt. Es besteht also Verhaltensisomorphie. Das konnektionistische Modellsystem antwortet auf Eingaben mit den gleichen Ausgaben, wie sein reales Vorbild.
Da das Systemverhalten nicht algorithmisiert wird, ist nicht nachvollziehbar, wie das konnektionistische Modellsystem intern funktioniert, da Ergebnisse immer aus dem Zusammenwirken aller Elemente entstehen. Dabei ist das konnektionistische Modellsystem nicht notwendigerweise
isomorph zum Untersuchungsgegenstand. Nach Smolensky erfolgt Repräsentation des Wissens subsymbolisch.
- Subsymbolische Hypothese: Die Ableitung von Wissen entsteht aus der Interaktion einer großen Anzahl von Einheiten. Diese Interaktion erlaubt keine exakte Beschreibung auf konzeptioneller Ebene, sondern muß direkt durch Modellprozessoren verwirklicht werden.
Die Modellvorstellung eines konnektionistischen Systems ist grundlegend und unabhängig von einer konkreten Realisierung. Neben den bekannten Künstliche neuronale Netzen ist besonders das Sensitivitätsmodell von F. Vester als Implementation einer konnektionistischen Auffassung zu erwähnen.
Literatur
- Eraßme, Rolf: Der Mensch und die "Künstliche Intelligenz" - Eine Profilierung und kritische Bewertung der unterschiedlichen Grundauffassungen vom Standpunkt des gemäßigten Realismus, philosophische Dissertation an der RWTH Aachen (elektronisch veröffentlicht, siehe Weblinks), Aachen 2002
- Penrose, Roger: Computerdenken - Des Kaisers neue Kleider oder Die Debatte um Künstliche Intelligenz, Bewußtsein und die Gesetze der Natur, Übersetzung der englischen Original-ausgabe "The Emperor's New Mind", mit einem Vorwort von Martin Gardner und einem Vorwort zur deutschen Ausgabe von Dieter Wandschneider, Heidelberg 1991
- Penrose, Roger: Schatten des Geistes - Wege zu einer neuen Physik des Bewußtseins, Übersetzung der englischen Originalausgabe "Shadows of the Mind", Heidelberg 1995
Weblinks
Siehe auch
Künstliche Intelligenz; ...