Repräsentation und Konstruktion: kognitions- und neuroinformatische Konzepte als Grundlage einer naturalisierten Epistemologie und Wissenschaftstheorie
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig [u.a.]
Vieweg
1994
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| Schriftenreihe: | Wissenschaftstheorie, Wissenschaft und Philosophie
40 |
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INHALT S VERZEICHNIS
1 VORWORT 1
2 NEURONALE WISSENSREPRAESENTATION I:
GRUNDFRAGEN 12
2.1 UMWELT UND REPRAESENTATION 12
2.1.1 "AUSGANGSPARAMETER" 13
2.1.2 ERSTE ANNAEHERUNG AN DIE ZIELE EINES ALTERNATIVEN REPRAESEN
TATIONSBEGRIFFES 16
2.2 SPEZIFISCHE ZIELE DER ARGUMENTATION 23
2.2.1 REPRAESENTATION 24
2.2.2 WISSEN 30
2.2.3 IMPLIKATIONEN 35
2.3 ANNAHMEN UEBER UMWELT UND REPRAESENTATION 36
2.3.1 UMWELT 37
2.3.2 REPRAESENTATIONSSYSTEM UND REPRAESENTATIONSRAUM 38
2.3.3 WISSENSREPRAESENTATION UND EVOLUTION 45
3 WISSENSREPRAESENTATION II:
UND GRUNDLAGEN 47
3.1 FUENF ANSAETZE ZUR WISSENSREPRAESENTATION 47
3.1.1 REPRAESENTATION UND SENSOMOTORISCHE INTEGRATION 47
3.1.2 MOEGLICHKEITEN DER SENSOMOTORISCHEN INTEGRATION 49
3.1.3 AUF DER SUCHE NACH EINEM MITTELWEG 53
3.2 BERECHNUNG, KOGNITION UND WISSENSREPRAESENTATION 55
3.2.1 PROBLEME UND MOEGLICHE LOESUNGSWEGE 56
3.2.2 ABGRENZUNG GEGENUEBER PROPOSITIONALEN ANSAETZEN 57
3.2.3 ABGRENZUNG GEGENUEBER DEN KAUSALEN ANSAETZEN 60
3.2.4 DER
ANSATZ 61
3.3 BERECHNUNG, FUNKTION UND KOGNITION 63
3.3.1 BERECHNUNG UND KOGNITION 64
3.4 DEFINITIONEN UND GRUNDLEGENDE KONZEPTE 69
3.4.1 FUNKTION 69
3.4.2 COMPUTER UND NEURONALE SYSTEME 70
3.4.3 VEKTOREN UND ZUSTANDSRAEUME 72
4 WISSENSREPRAESENTATION III:
REPRAESENTATIONSRAEUME 75
4.1 REPRAESENTATION VON GESICHTERN 75
4.1.1 GESICHTER IM
77
4.2 SENSORISCHE INPUTS UND ZUSTANDSRAEUME 83
4.2.1 GESCHMACKSRAEUME 84
4.2.2 FARBWAHRNEHMUNG UND AKTIVIERUNGSRAEUME 88
4.2.3 ERSTE SCHLUSSFOLGERUNGEN 96
PESCHL, MARKUS F.
REPRAESENTATION UND KONSTRUKTION
COP. 1994
DIGITALISIERT DURCH:
IDS LUZERN
VI
INHALTSVERZEICHNIS
4.2.4 WISSENSCHAFTSTHEORETISCHE IMPLIKATIONEN 97
4.3 VERTEILTE VS. LOKALISTISCHE REPRAESENTATION 98
4.3.1
CODING UND
REPRESENTATION 98
4.3.2 ALTERNATIVEN 103
4.3.3
CODING 104
5 WISSENSREPRAESENTATION
IV: ERSTE GEHVERSUCHE IM
RAUM 106
5.1 VECTOR CODING UND VERTEILTE REPRAESENTATION 106
5.1.1 VECTOR CODING ALS REPRAESENTATIONSMECHANISMUS 108
5.2 FELS-MINE UNTERSCHEIDUNG UND REPRAESENTATION IM AKTIVIERUNGSRAUM 112
5.3 NEURONALE VERARBEITUNG UND REPRAESENTATION 121
5.3.1 VEKTORVERARBEITUNG 121
5.3.2
INTEGRATION AM BEISPIEL VON
THE
125
5.3.3 SENSOMOTORISCHE INTEGRATION UND REPRAESENTATION 135
6 SENSOMOTORISCHE INTEGRATION UND REKURSIVE ARCHITEKTUREN I
144
6.1 VESTIBULO OCULAR REFLEX (VOR) UND SUPERIOR COLLICULUS 144
6.1.1 VESTIBULO OCULAR REFLEX (VOR) 145
6.1.2 SENSOMOTORISCHE INTEGRATION IM SUPERIOR COLLICULUS 161
6.2 REKURSIVE ARCHITEKTUREN UND TRAJEKTORIEN 164
ERSTE ANNAEHERUNG AN REKURSIVE ARCHITEKTUREN: DAS NECKER CU
BE MODELL 165
7 REKURSIVE ARCHITEKTUREN UND REPRAESENTATION II
172
7.1 RUECKVERBINDUNGEN 172
7.2 INTERAKTION MIT EIGENEN AKTIVIERUNGEN 176
7.3 INNERER ZUSTAND 177
7.3.1 SPEKULATION VS. OFFNEN DES SYSTEMS 179
7.3.2
ALS SELEKTOR 185
EIGENDYNAMIK UND EIGENVERHALTEN 188
ATTRAKTOREN 189
7.5.1 FIXPUNKTE 190
7.5.2 LIMIT CYCLES 191
7.5.3 CHAOTISCHES VERHALTEN 192
7.6 STABILE ZUSTAENDE UND REPRAESENTATION 193
7.7 CONSTRAINT SATISFACTION 194
7.8 OPTISCHE TAEUSCHUNG UND KONSTRUKTION 195
7.8.1 BLINDER FLECK 196
7.8.2 "SCHWARZE 198
7.8.3 "SICHTBARE UNSICHTBARE DREIECKE" 201
7.8.4 REKURSIVE NETZWERKE, BILDERKENNUNG UND AMBIGUITAETEN . . . 203
8 SYNAPTISCHE LERNEN UND REPRAESENTATION 206
8.1 ADAPTIVE VERAENDERUNGEN IN DEN SYNAPTISCHEN GEWICHTEN 206
8.1.1 VEKTORRAUM DER GEWICHTE 207
INHALTSVERZEICHNIS VII
8.1.2 ADAPTATION UND LERNEN 209
8.2 REPRAESENTATION UND NEURONALE ARCHITEKTUR 212
8.2.1 REPRAESENTATION DER UMWELT 212
8.2.2 GENERIERUNG VON VERHALTEN 215
8.2.3 REPRAESENTATIONSMOEGLICHKEITEN IN EINEM EINFACHEN ORGANISMUS 217
8.3 LERNSTRATEGIEN, ADAPTATION UND REPRAESENTATION 224
8.3.1 INTERAKTION VON DYNAMIKEN 226
8.3.2 SUPERVISED UND UNSUPERVISED
228
9 NEURONALE SYSTEME UND REPRAESENTATION 236
9.1 VERKOERPERUNG ZEITLICHER SEQUENZEN 236
9.2 NEURONALE SYSTEME, FINITE AUTOMATEN UND REPRAESENTATION 238
9.2.1 KANDIDATEN FUER DAS REPRAESENTATIONSSUBSTRAT 242
TRANSFORMATION IN DIE DOMAENE DER AUTOMATENTHEORIE .
.
.
. 245
10 PERZEPTION, KONSTRUKTION UND REPRAESENTATION 257
10.1 DIE REPRAESENTATIONALE FUNKTION DER PERIPHERIE 257
10.1.1 VERKOERPERUNG VON WISSEN IM SENSORSYSTEM 262
10.2 KONSTRUKTIONSPROZESSE IN REZEPTOREN 267
10.2.1 HAERCHENZELLEN (IM
SYSTEM) 268
10.2.2 TAKTILE SENSOREN 271
11 REPRAESENTATION UND KONSTRUKTION IN NEURONALEN SYSTEMEN 276
11.1 REZEPTOREN UND TRANSDUKTION 277
11.2 PRIMAERVERARBEITUNG 280
11.3 REKURSIVE AKTIVIERUNGSAUSBREITUNG 282
11.4 CROSS MODALE INTEGRATION 283
11.5 MERKMALSEXTRAKTION 285
KONSTRUKTION UND KOMPOSITION DES MOTOROUTPUTS 288
ONTOGENETISCHE ADAPTATIONSPROZESSE UND LERNEN 292
PHYLOGENETISCHE ADAPTATIONSPROZESSE 293
SYMBOLE UND SPRACHLICHE STRUKTUREN 295
KONSTRUKTIONEN UND WISSENSSCHAFT 301
11.10.1 "KULTUR" UND SOZIETAETEN IM KONTEXT EINER
NEURONALEN REPRAESENTATIONSVORSTELLUNG 304
LITERATURVERZEICHNIS 315 |
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