Das Buch bietet eine kurze Einführung in das Thema der Selbstorganisation aus einer naturwissenschaftlich-wissenschaftstheoretischen Perspektive. Das Buch richtet sich vor allem an Student(-inn-)en aus den Disziplinen der Kognitionswissenschaft, der komputationalen und kognitiven Neurowissenschaften, der Neuroinformatik, der Neurophilosophie, und der Neurolinguistik sowie an diejenigen, die sich für den Themenbereich der Künstlichen Intelligenz interessieren.
Aktualisiert: 2022-04-21
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Das Buch stellt eine leicht überarbeitete Fassung meiner Promotionsarbeit dar, die ich im Fachbereich Philosophie bzw. Wissenschaftstheorie bei Prof. Dr. phil. Peter Schroeder-Heister vom Sommersemester 2007 bis zum Wintersemester 2012/13 geschrieben habe. Das Buch gibt erstmals einen umfassenden Überblick über eine Vielzahl von kognitiven Neuroarchitekturen des Systemtheoretischen (Neo-)Konnektionismus, die mit ihren integrativen (Synchronisations-)Mechanismen versuchen, das in den kognitiven Neurowissenschaften, vor allem in der medizinischen Neurophysiologie, diskutierte allgemeine Bindungsproblem – sowohl in der Wahrnehmungskognition wie auch in der Sprachkognition – überzeugend zu lösen. Die damit einhergehende neue fluide, konnektionistische Theorie der (Neuro-)Kognition gründet sich dabei, zum einen, auf informationstheoretische Analysen mit Bezug auf den Begriff der Informationsentropie, zum anderen, auf Analysen im Rahmen der Theorie der nichtlinearen dynamischen komplexen Systeme, wonach ein (neuro-)kognitives System anhand von nichtlinearen Differentialgleichungen beschrieben werden kann, basierend auf konvergenten Vektorfeldern, Vektorflüssen und Vektorströmen in n-dimensionalen Systemphasenräumen (sog. „vektorielle Form“).
Das Buch richtet sich vor allem an Fachwissenschaftler aus den Disziplinen (Neuro-)Philosophie, (Neuro-)Informatik, und den kognitiven Neurowissenschaften sowie der Psychologie und Linguistik sowie an diejenigen, die sich für den Themenbereich der Künstlichen Intelligenz interessieren. Für Student(-inn-)en bietet es darüberhinaus eine grundlegende Einführung in den Systemtheoretischen (Neo-)Konnektionismus und die Theorie der künstlichen Neuronalen Netzwerke sowie die Informationstheorie und die Theorie der nichtlinearen Dynamischen Systeme.
Aktualisiert: 2022-04-20
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Das Buch stellt eine leicht überarbeitete Fassung meiner Magisterarbeit dar, die ich im Fachbereich Philosophie und Wissenschsaftstheorie bei Prof. Dr. Dr. W. Hoering im Wintersemester 2005/06 und im Sommersemester 2006 geschrieben habe. Es gibt erstmals einen umfassenden Überblick über die Debatte zwischen der klassichen Symboltheorie i.S. J.A. Fodor's, Z.W. Pylyshyn's und Br. McLaughlin's und dem bedeutensten Vertreter des konnektionistischen Programms in der künstlichen Intelligenz, Paul Smolensky, der mit seinem sog.„Subsymbolischen Paradigma“ den Anspruch erhebt, eine alternative und integrative Theorie der Kognition vorzulegen, indem die Theorie der künstlichen Neuronalen Netzwerke auf die Kognitionswissenschaft angewendet wird. Die Debatte behandelt dabei das Problem der modelltechnischen Realisation von Information, m.a.W. die Beantwortung der Frage: Wie funktioniert die intelligente Informationsverarbeitung des Menschen? Während in der sog.„symbolorientierten Klassischen Künstlichen Intelligenz“, dem Symbolismus, interne mentale Repräsentationen als syntaktisch strukturierte Symbole betrachtet werden, wird in der sog.„subsymbolorientierten Künstlichen Intelligenz“, dem Konnektionismus, der Begriff der „Repräsentation“ auf dynamische Vektor- und Tensorkonstruktionen aus der Theorie der Künstlichen Neuronalen Netzwerke angewendet, sodaß man versuchen kann kognitive Funktionen wie Produktivität, Systematizität, Kompositionalität und logische Inferenz auf der Basis einer sog.„vektoriellen Form“ zu erklären, d.h. gegründet im Dynamischen System- und Selbstorganisations-Paradigma.
Aktualisiert: 2019-03-20
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Das Buch stellt eine leicht überarbeitete Fassung meiner Studienarbeit dar, die ich im Fachbereich Informatik bei Prof. Dr. M. Bogdan im Wintersemester 2003/04 und im Sommersemester 2004 geschrieben habe. Es gibt erstmals einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Architekturtypen der „Selbstorganisierende (Merkmals-)Karte“ (engl.„Self-Organizing (Feature) Map (SO(F)M))“ des finnischen Ingenieurs Teuvo Kohonen, auch „Kohonen-Karte“ genannt, die eine der bedeutendsten Modelle im Rahmen der Theorie der künstlichen Neuronalen Netzwerke darstellt. Es werden dabei die relevantesten Passagen aus den wichtigsten Artikeln der jeweiligen Autoren zitiert, die die zentralen Konzepte der diversen Architekturmodelle wiedergeben und dann zusammengefaßt und kommentiert.
Aktualisiert: 2019-03-20
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