Metzinger · Subjekt und Selbstmodell - Cogprints

Mentale Repräsentation und phänomenale Zustände 119
Körper und seinen Handlungsorganen verbunden sind, wird die Aktivierung
mentaler Modelle („motorischer Simulate“) in diesen Bereichen andere Fol
gen haben als die Aktivierung mentaler Modelle in kognitiven Modulen oder
Subsystemen des Gehirns. Ähnliche distribuierte Repräsentate in einem Pa
rallelsystem werden durch ähnliche Aktivierungszustände erzeugt, die wie
derum ähnliche kausale Rollen innerhalb der funktionalen Architektur des
Systems spielen. Das Aufregende an dem Begriff der „distribuierten Reprä
sentation“ ist nicht nur, daß er wahrscheinlich in einem gewissen Ausmaß
neurobiologisch realistisch ist 187 und daß man den Begriff des „mentalen
Modells“ allem Anschein nach unter ihn subsumieren kann. Wirklich brisant
wird er dadurch, daß er uns ein mathematisch exaktes Ähnlichkeitsmaß
anbietet, nachdem wir nicht nur die Ähnlichkeit des Gehalts zweier Reprä
sentate beurteilen können, sondern falls wir die physikalischen Eigenschaf
ten des sie aktivierenden physikalischen Systems gut genug kennen auch
eines für die Ähnlichkeit der kausalen Rolle. 188 Mit anderen Worten: Ähnli
che mentale Simulationen in den motorischen Regionen werden ceteris
paribus auch zu ähnlichem motorischem Output führen. Handeln besteht
in der Aktivierung und Manipulation einer ganz bestimmten Klasse von
mentalen Modellen, nämlich solchen mentalen Modellen, die über ihre neu
robiologischen Aktivierungsbedingungen mit den physikalischen Ursachen
gewisser Verhaltensmuster gekoppelt sind.
Fassen wir kurz zusammen. Mentale Modelle sind multimodale Analog
187 Vgl. jedoch Fußnote 2. Mentale Modelle vereinigen im Gegensatz zu internen Satzana
loga Repräsentations und Steuerfunktion, weil sie einen Teil der relationalen Struktur ihres
Objektes simulieren. Sowohl unsere neuronale wetware als auch mentale Modelle weisen eine
komplexe relationale Struktur auf: Erregungsmuster in Gehirnen kann man als dynamische
relationale Datenstrukturen in Biosystemen begreifen, die ihren intentionalen Gehalt über
ihre relationale Struktur darstellen und umwandeln. Das Verhalten des Systems wird dadurch
gesteuert, daß diese Veränderungen gleichzeitig den Informationsfluß und auch komplexe
physikalische Eigenschaften des Systems verändern.
188 Über die für eine Modellierung kognitiver Fähigkeiten interessanten Eigenschaften
distribuierter Repräsentate schreibt Gerhard Helm: „Alle diese Eigenschaften beruhen im
Grunde genommen auf einem Punkt: Die Repräsentationen können als Vektoren betrachtet
werden, für die es. . . ein mathematisch exaktes Ähnlickeitsmaß gibt. [FUSSNOTE: Neben dem
oben erwähnten Winkel zwischen zwei Vektoren im Vektorraum wird oft auch die Distanz
zwischen zwei Punkten betrachtet, die die (normierten) Vektoren im Vektorraum repräsentie
ren. Beide Ähnlichkeitsmaße sind äquivalent, d. h., sie führen nicht zu unterschiedlichen Ähn
lichkeitsbeziehungen zwischen verschiedenen Vektoren.] Daraus ergibt sich, daß die intuitive
semantische Ähnlichkeit von Begriffen, die sich in der Anzahl der gemeinsamen „features“
niederschlägt, mathematisch exakt dargestellt (und ausgewertet) werden kann. Die semantische
Ähnlichkeit zweier Begriffe spiegelt sich daher direkt in der repräsentierenden Struktur (in der
„Syntax“) wider. Betrachtet man einen Vektor einmal als eine Art von „Symbol“ (in dem Sinn,
daß ein Symbol etwas ist, was eine Bedeutung trägt;. . .) so ist leicht einzusehen, wie bei
konnektionistischen Systemen „die kausale Rolle mit dem Inhalt zur Deckung gebracht wird,
indem man die Parallelen zwischen der Syntax eines Symbols und seiner Semantik ausnutzt.“
[FUSSNOTE: Fodor (1987), S. 19 (Fodor selbst bezieht sich mit dieser Äußerung natürlich auf
klassische Architekturen).] Semantisch ähnliche Begriffe werden durch ähnliche Vektoren reprä
sentiert und ähnliche Vektoren spielen auch eine ähnliche kausale Rolle im System.“Vgl. Helm
1990: 184.