Metzinger · Subjekt und Selbstmodell - Cogprints

126
2. Kapitel
le nicht weiter auf den Glaubenskrieg zwischen den Vertretern des neuen
Paradigmas und dem klassischen „von Neumann Kognitivismus“ einge
hen, der tobt, während diese Zeilen geschrieben werden. Unser Problem ist
nicht der kognitive, sondern der phänomenale Gehalt mentaler Zustände.
Interne Sätze haben jedoch auch dann eine Reihe von Nachteilen, wenn
man sie als mögliche Bausteine für phänomenales Bewußtsein einsetzen
möchte. Zum Beispiel sind sie nicht simulationsfähig. Wie sollten kom
plexe mentale Simulationen mit Simulaten durchgeführt werden, die ein
ausschließlich propositionales Format besitzen? Außerdem kann man we
sentliche Merkmale des phänomenalen Gehalts mentaler Zustände der zu
people seem to use analogies and similarities between different contexts to infer the meaning of
a given contextual combination.“ (Goschke⁄ Koppelberg 1990: 261) Goschke und Koppelberg
zeigen, daß man auch das kategoriale Wissen eines konnektionistischen Systems über Partitio
nen seines Zustandsraums analysieren kann (vgl. hierzu auch Churchland 1989). Ein über
mehrere „verborgene Einheiten“ eines konnektionistischen Systems hinweglaufendesAktivie
rungsmuster kann semantisch als ein Begriff interpretiert werden, wobei die von diesem
Begriff zusammengefaßten Mikroeigenschaften keine Gegenstücke in einer natürlichen Spra
che besitzen müssen. So entspricht einer bestimmten Klasse von Inputvektoren eine be
stimmte Menge von Punkten im Zustandsraum des Systems, wobei man prinzipiell die Ähn
lichkeitsrelationen zwischen Inputinstanzen in internen Aktivierungsvektoren beliebig scharf
definieren kann. Gegen Fodor und Pylyshyn vertreten Goschke und Koppelberg eine schwa
che Kompositionalitätsthese, indem sie dafür argumentieren, daß ein System komplexe
sprachliche Ausdrücke verstehen kann, ohne daß die vom System intern eingesetzten Reprä
sentationsmechanismen die Konstituentenstruktur des externen Symbolsystems wiedergeben
müssen. Dieser Alternativentwurf ist empirisch recht plausibel und führt unter anderem zu
der Folgerung, daß ein System, das mehrfach mit einer Instanz desselben externen symboli
schen Atoms konfrontiert wird und sich auf dem Weg durch seinen Zustandsraum in das
jeweils relative Optimum des energieärmsten Zustands relaxiert (also seinen Input interpre
tiert), dabei durchaus unterschiedliche stabile Endzustände erreichen kann. Einem symboli
schen token auf der Inputebene können also diachronisch je nach der aktuellen Globalkonfi
guration des Systems verschiedene Punkte im Zustandsraum entsprechen: Die distribuier
ten Repräsentationen in einem konnektionistischen System sind kontextsensitiv und die
Grenze zwischen Begriff und Metapher ist eine prinzipiell fließende. Das bedeutet aber nicht,
daß ein solches System auf der Performanzebene die Manipulation diskreter Symbole in
einem kontextfreien kombinatorischen Medium (zum Beispiel natürlicher Sprachen) nicht
perfekt simulieren könnte (Bei begrifflichem Denken könnte diese Ebene eine innere sein: die
Emulation eines seriellen Prozessors in einem PDP System). Die interne Simulation formaler
und regelgeleiteter Operationen (Rechnen, Ableitung) müßte ein solches System durch die
Übersetzung in Serien von Analogmustern (mentalen Modellen) durchführen (Vgl. Rumel
hart, Smolensky, McClelland & Hinton 1986, Band 2; Goschke⁄ Koppelberg 1990: 267, Helm
1991, Kapitel 6, Johnson Laird 1990, Bechtel ⁄ Abrahamsen 1991) Das Verhalten eines Sy
stems, das auf der Output Ebene überzeugende symbolische Operationen demonstriert, inter
pretieren wir also immer nur approximativ als internesBefolgen von Regeln: „Die Regelhaftig
keit im Verhalten eines Systems ergibt sich nach der Approximationstheorie nicht durch
regelbefolgende Prozesse im Inneren des Systems, sondern als emergente Eigenschaft eines
dynamischen Systems. . . . Einer der interessanten Punkte bei einer derartigen Betrachtungs
weise ist, daß man vollständig auf die Annahme eines inneren Symbolsystems verzichten und
dennoch exaktes symbolisches Verhalten erklären kann. Durch die wiederholte Anwendung
vieler einfacher Mustererkennungsprozesse mit anschließender Manipulation des Ausgangsmu
sters sind wir (prinzipiell) in der Lage, beliebig viele Aufgaben [vom formal deduktiven Typ;
Anmerkung TM] zu lösen.“ (Helm 1990: 266, 275)