ÜBER DIE MATERIE DES GEISTES. Relektüre von Edelman 1992. Teil 8

Journal: Philosophie Jetzt – Menschenbild, ISSN 2365-5062, 27.Sept. 2018
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Autor: Gerd Doeben-Henisch
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Gerald M.Edelman, Bright Air, Brilliant Fire. On the Matter of the Mind, New York: 1992, Basic Books

BISHER

Für die bisherige Diskussion siehe die kumulierte Zusammenfassung HIER.

KURZFASSUNG

Mit der Skizzierung seines Modells einer neuronalen Maschinerie liefert Edelman interessante Ansatzpunkte, um in einer möglichen, noch nicht existierenden, ‚Brückentheorie‘ zwischen Psychologie und Physiologie verschiedene psychologisch definierte Eigenschaften ‚von der Maschinerie her‘ plausibel zu machen. Eher unplausibel wirkt sein Versuch, die Wertefrage in Details des Genotyps und dann in Details des Phänotyps zu verlagern. Eine alternative Sicht wird vom Autor dieses Textes angedeutet.

KAP.9 NEURONALER DARWINISMUS

  1. In diesem Kapitel will Edelman Argumente vorbringen, warum die ‚Gehirnwissenschaft‘ eine ‚Wissenschaft des Erkennens‘ bzw. ‚… der Erkennung‘ (‚recognition‘) ist.

  2. Für seine Argumentation setzt Edelman voraus, dass wir Tiere (‚animals‘) haben, die sich in einer Umgebung befinden und sich in Interaktion mit dieser langfristig ‚anpassen‘, d.h. in der Lage sind, hinreichend viele Nachkommen überlebensfähig zu erzeugen. Diese Anpassungsfähigkeit beruht NICHT auf irgendwelche Instruktionen, sondern wird von den Tieren aufgrund der ihnen innewohnenden Eigenschaften ermöglicht. Diese innewohnende Eigenschaft, sich kurzfristig im Verhalten und langfristig in der Struktur des Körpers ‚anpassen zu können‘, verbindet Edelman mit dem Begriff ‚Erkennung‘ (‚recognition‘), der gebunden ist an die Struktur eines ‚Gehirns‘. Die von Edelman gemeinte Form der Erkennung basiert nicht auf expliziten Instruktionen sondern auf ‚Selektion/ Auswahl‘, die sich im Rahmen des Verhaltens ergibt. Dieses Verhalten muss in Verbindung mit dem Gehirn von der Gehirnwissenschaft untersucht werden. (vgl. 81f)

  3. In der Umgebung, die Edelman für seine Tiere voraussetzt, gibt es Ereignisse, die ’neu‘ sind, ‚unvorhergesehen‘! Solche Ereignisse kann man nicht mit schon bekanntem Wissen oder bekannten Regeln bearbeiten. Edelman postuliert daher, dass ein System, das auf ‚Auswahl/ Selektion‘ basieren soll, in der Lage ist, vor neuen Ereignissen in der Umgebung intern, im System, ‚Varianten‘ bilden kann. Die bisherigen Forschungen zur embryonalen und anschließenden Entwicklung des Gehirns legen nahe, dass dieser Prozess der ‚Gehirnentstehung/ Gehirnwerdung‘ keine 1-zu-1 Kopie eines vorgegebenen Plans ist, sondern ein Realisierungsgeschehen umfasst, bei dem sich in einer Mischung aus Umgebungsreizen und Zufällen neue individuelle Strukturen ausbilden, so dass selbst eineiige Zwillinge über unterschiedliche Feinstrukturen verfügen. Damit liegen unterschiedliche Gehirne vor, die aufgrund ihres im Körper umgesetzten Verhaltens selektiert werden können. Solch eine Variabilität wird darüber hinaus nicht nur einmal, zu Beginn des Lebens eines Tieres benötigt, sondern während des ganzen Lebens. Wie kann ein Gehirn dies leisten? (vgl. S.82)
  4. Innerhalb der Verhaltensanforderungen benennt Edelman einige Verhaltenseigenschaften explizit, die das Gehirn zu leisten in der Lage sein muss: (i) ‚Kategorisierung‘ von Ereignissen in der Wahrnehmung — auch schon vor-sprachlich –, (ii) Kategorisierungen im Kontext des Gedächtnisses, (iii) Aufbau eines ‚Bewusstseins‘, (iv) Entwicklung von ‚Sprache‘. (vgl. S.82)
  5. Edelman formuliert dann – quasi zwischen drin – ein wissenschaftsphilosophisches Postulat, dass eine Theorie, die wissenschaftlich sein will, ausschließlich auf Prozessen und Ordnungen basieren muss, die in der physikalischen Welt (‚physical world‘) vorkommen. Und aus diesem wissenschaftsphilosophischen Postulat leitet er dann ein anderes wissenschaftsphilosophisches Postulat ab, dass nämlich eine wissenschaftliche Erklärung von ‚psychologischen‘ Prozessen aufzeigen muss, wie diese mit ‚physiologischen‘ Prozessen in Zusammenhang stehen.(vgl. S.82)

  6. Eine solche wissenschaftliche Theorie zur Erklärung des Zusammenhangs zwischen psychologischen und physiologischen Prozessen hat Edelman in der ‚Theorie der neuronalen Gruppen Selektion (TNGS)‘ formuliert. Diese Theorie wurde zudem speziell entwickelt, um das Problem des ‚Bewusstsein‘ (‚consciousness‘) in den Griff zu bekommen. (vgl. S.82f)

  7. Die beiden zentralen theoretischen Konzepte in der TNGS sind ‚TNGS Wiedereintritt‘ (‚TNGS reentry‘) und ‚Globales Abbilden‘ (‚global mapping‘). (vgl. S.83)

  8. Im Zusammenhang damit muss man die Evolution neuer Formen (‚morphologies‘) sowohl vom Körper als auch vom Gehirn berücksichtigen. (vgl. S.83)

  9. Solche neuen Formbildungen finden im wesentlichen in drei Phasen statt: (i) die Entstehung von Netzwerken von Neuronen während der Entwicklung; (ii) unterschiedliche Gewichtungen der Verbindungen unter dem Einfluss von Einwirkungen von außen (und innen); (iii) Bildung von neuronalen Karten, die untereinander durch Wiedereintrittsverbindungen verbunden sind. (vgl. S.83)
  10. Bezüglich der frühen Entstehung von Netzwerken von Neuronen während der Entwicklung (Pase 1) wiederholt er die Feststellungen von vorausgehenden Kapiteln. Die Kernbotschaft ist, dass die sich herausbildenden Netzwerke genetisch nur sehr grob vor-bestimmt sind. Jedes einzelne Gehirn ist in dieser Phase sehr individuell. Die in dieser Phase verfügbaren Funktionen des Gehirns bilden ein ‚erstes Repertoire‚. (vgl. S.83)
  11. Mit der beginnenden Interaktion der Neuronen untereinander und durch Ereignisse an den Rändern (sensorische Wahrnehmung, propriozeptive Ereignisse im Körper,…) (Phase 2) werden einige Verbindungen ‚gestärkt‘, andere bleiben schwach, und mit diesen ‚Stärkungen von Verbindungen‘ bilden sich ’neue Funktionen‘ heraus, die dann insgesamt das ‚zweite Repertoire‚ bilden. (Vgl. S.83-85)
  12. Dadurch dass neuronale Karten reziprok miteinander verknüpft sind (Phase 3) können die gleichen Ausgangsreize nicht nur parallel auf unterschiedliche Weise bearbeitet werden, sondern es ist auch möglich, dass sie sich im gleichen Zeitfenster wechselseitig beeinflussen und diese Signale in übergeordneten Karten zusammen geführt werden.(vgl. S.85)

  13. In Verbindung mit Gedächtnis (‚memory‘) sieht Edelman in diesen reziproken Karten nicht nur die Grundlage für Verhalten überhaupt sondern speziell auch für eine ‚Brücke‘ zwischen Physiologie und Psychologie. (vgl. S.85)
  14. An dieser Stelle führt Edelman nun – etwas überraschend – ‚neuronale Gruppen‚ (neuronal groups‘) ein als die eigentlichen Einheiten, die der ’neuronalen Selektion‘ unterliegen. Einzelne Neuronen eignen sich dafür schlecht, weil sie entweder nur ‚anregend‘ (‚excitatory‘) sind oder nur ‚hemmend‘ (‚inhibitory‘). Außerdem sendet ein einzelnes Neuron seine Synapsen zu vielen anderen Neuronen. Will man hier eine hinreichende Schärfe in der Adressierung realisieren, dann muss man viele Neuronen kombinieren, die sich in bestimmten Bereichen dann überlappen. Von daher können eigentlich nur ‚Gruppen von Neuronen‘ solche Anforderungen erfüllen und bieten sich von daher als natürliche Einheiten der Selektion an. (vgl. S.85-87)
  15. Edelman will diese Themen dann am Beispiel der ‚Kategorisierung in der Wahrnehmung‘ (‚perceptual categorization) weiter ausführen. Er verweist dabei auch auf das Postskript mit einem Abschnitt zur Kategorisierung (S.233f). In diesem Postskript-Abschnitt kritisiert er vor allem jene Positionen, die bei der Frage der Kategorien von festen Strukturen ausgehen, die auch als solche ‚repräsentiert werden. Mit Verweis auf Wittgenstein und einigen Psychologen argumentiert er für eine Sicht der Kategorisierung, die sich aus der direkten Interaktion mit der physischen Umgebung ergibt. Ausgehend von konkreten Beispielen bilden alle Individuen konkrete Kerne, die sich im Laufe der Zeit erweitern, überlagern, ergänzen können. Einige der Elemente in solchen induktiven-dynamischen Netzen sind dann ‚typischer‘ als andere. Zwischen den Elementen können einige ‚ähnlicher‘ sein als andere, ’näher dran‘, usw. Aufgrund des induktiv-beispielhaften Charakters dieser Bildungsprozesse sind diese Strukturen bei allen Individuen grundsätzlich verschieden.

  16. Das Phänomen der ‚Kategorisierung‘, das sich im Verhalten manifestiert (= Psychologie), gründet also in neuronalen Verschaltungen (= Physiologie), die im wesentlichen auf neuronale Karten (bestehend aus neuronalen Kernen) verweisen, die jeweils unabhängige Reize (Stimuli) empfangen, die aber aufgrund der reziproken Verbindungen sich innerhalb eines Zeitfensters wechselseitig bestärken. Mit anderen Worten, Eigenschaften A in der einen Karte werden zeitgleich mit Eigenschaften B in einer anderen Karte durch wechselseitige ‚Verstärkung‘ ’synchronisiert‘. Damit können verschiedene Eigenschaften zu einem Eigenschaftsbündel koordiniert werden. Je häufiger dies passiert, umso stärker wird diese Verbindung. Diese Synchronisierungsprozess können jederzeit mit beliebig vielen verschiedenen Karten passieren. Und, wie man erkennen kann, vollziehen sich diese Synchronisierungsprozesse nicht aufgrund eines ‚Supervisors höherer Ordnung‘, nicht aufgrund irgendwelcher ‚Instruktionen‘ von ‚außen‘, sondern aufgrund von physikalischen Außenweltereignissen (oder auch körperintern (propriozeptiv) erzeugte Ereignisse), die über Sensoren und neuronale Signalverarbeitung zu den Karten geleitet werden. Der Mechanismus der reziprok verschalteten Karten extrahiert aus diesen vor-verarbeiteten sensorischen (auch propriozeptiven) Signalen dann unterschiedliche Eigenschaften, die dann die ‚Bausteine für Kategorien‘ bilden. (vgl. S.87)

  17. Da es ja sehr viele neuronale Karten mit sehr vielen reziproken Verbindungen untereinander gibt, können die Ausgänge von bestimmten Karten auch auf die Eingänge von vorausgehenden ‚Verarbeitungsstufen‘ zurück geleitet werden, um die Verarbeitung auf diese Weise zu modifizieren, oder diese reziproke Verbindungen werden für höhere Verarbeitungen benutzt, oder, oder , … Die Vielfalt der hier möglichen wechselseitigen Beeinflussungen ist groß. Edelman verweist auf ein Computermodell, das RCI (‚reentrant cortical integration‘) Modell (das reziproke kortikale Integrationsmodell), in dem er diese Theorie modellhaft umgesetzt und getestet hatte. Details dazu hat er in seinem Buch ‚The Remembert Past‘ beschrieben).(vgl. S.87-89)

  18. Für die Kopplung des wahrgenommenen (perzeptuellen) Inputs eines Systems zu seinem Output (meist über Motorkomplexe), führt Edelman ferner noch ‚globale neuronale Karten‘ ein. Diese können den Output vieler lokaler neuronaler Karten zusammenfassen, integrieren, und damit komplexe Muster zur Steuerung von Motorkomplexen und damit dem beobachtbaren Verhalten nutzen. Zugleich können diese Outputs aber auch wieder rückgekoppelt werden auf den grundlegenden Input zum ‚(neuronalen) Vergleich‘, ob tatsächlich die ‚Wirkung‘ entsteht‘, die aufgrund des Outputs ‚(neuronal) erwartet‘ wird. Auf diese Weise kann die Gehirnwissenschaft (= Physiologie) eine neuronale Maschinerie anbieten, mit denen die Psychologie das äußerlich beobachtbare Verhalten ‚erklären‘ können.(vgl. S.87-89)

  19. An dieser Stelle führt Edelman den Aspekt des ‚angemessenen‘ Verhaltens ein, das aus Sicht der Evolution und ‚Fitness‘ ‚besser geeignet ist‘ als ein anderes. Da er den Aspekt des ‚Supervisors‘ zuvor schon ausgeschlossen hat und auch keine ‚vorgegebenen Instruktionen‘ zulassen will, ist hier nicht ganz klar, wie in diesen hochdynamische induktive Struktur genetische ‚Präferenzen für Verhalten‘ eingeführt werden können. Er postuliert hier ‚interne Kriterien (‚internal criteria of value‘) dafür, dass Verhaltensweisen ‚werthaft‘ sind. Diese internen, genetisch bedingten, Kriterien bestimmen nicht konkrete Werte, sondern sie ‚beschränken die Bereiche‘ (‚constrain the domains‘), in denen Kategorisierungen stattfinden. Und er sieht diese genetisch bedingten Beschränkungen besonders in jenen Bereichen des Gehirns verortet, wo lebenswichtige Funktionen reguliert werden. Explizit nennt er: Herzschlag, Atmung, sexuelle Reaktion, Ernährungsreaktion, Drüsenfunktionen (= Ausschüttung chemischer Signalstoffe zur Steuerung von Funktionen), autonome (‚autonomic‘) Reaktionen. Diese stark vor-geprägten Kategorisierungen soll sich in einem entsprechend lebensförderndem Verhalten manifestieren.(vgl. S.90f)

  20. Um diesen noch recht abstrakten Gedanken von ‚genetisch motivierter Präferenz‘ zu präzisieren berichtet Edelman von einem Computerexperiment ‚Darwin III‘, in dem im Rahmen des visuellen Systems solche neuronale Gruppen/ Karten ‚bevorzugt‘ wurden, die Licht verarbeiteten, das auf zentrale Bereiche des Auges traf. (vgl. S.91-93)

  21. Unklar bleibt hier, wie diese ‚Bevorzugung‘ (‚Präferenz‘) überhaupt in das System kommt, so, wie es bislang von Edelman geschildert wurde. In der weiteren Erklärung zeigt Edelman einen größeren Systemzusammenhang von einem Auge, einem Arm, und das ‚Erlernen‘, einem visuellen Reiz einer bestimmten Art zu folgen und es zu greifen. Hier wird deutlich, dass sehr viele Subsysteme sich miteinander koordinieren müssen, damit Kategorisierungsleistung und Bewegung ‚zusammen passen‘. Es gibt auch eine erste Idee, wie sich diese Subsysteme über reziproke Verbindungen wechselseitig induktiv beeinflussen können. Wie ein zusätzlicher genetisch motivierter Mechanismus der ‚Bevorzugung‘ in dieses System Eingang findet, bleibt aber weiter unklar.(vgl. S.93)

  22. Das ‚Präferenz (= Wert) System‘ (‚value system‘) ist klar zu unterscheiden von dem ‚Kategorisierung-System‘. Während das Kategorisierung-System induktiv über reziproke Karten arbeitet und darin ‚epigenetisch‘ wirksam ist, liegt das genetisch motivierte Präferenz-System dem epigenetischen Kategorisierung-System voraus. Edelman berichtet, dass im Computerexperiment, wenn man das Präferenz-System ‚heraus nimmt‘, dass dann das System nicht zum Ziel kommt. Damit postuliert er ein Axiom von der Notwendigkeit von Präferenz-Systemen für Kategorisierung-Systemen, ohne dass ganz klar wird, wie diese genetische motivierten Präferenzen in das System hineinkommen.(vgl. S.94)

  23. In den folgenden Abschnitten diskutiert Edelman diverse Kritiken an seiner TNSG Theorie und kommt auf den Seiten 96f nochmals explizit auf das genetisch motivierte Präferenz-System zurück, während er sich gegen Kritik von Crick verteidigt. Grundsätzlich sieht Edelman im Rahmen der Evolution zwei selektive Systeme: (i) das ‚Evolutive‘, das aufgrund der Selektion von Individuen durch Passung/ Nicht-Passung zur Umgebung stattfindet, und (ii) das ’somatische‘, das sich primär durch Passung/ Nicht-Passung der neuronalen Gruppen zu den Reizanforderungen. Das somatische System ist aber nicht isoliert/ neutral gegenüber den genetischen Vorgaben, die als Präferenzen (‚values‘) die Selektion von geeigneten neuronalen Gruppen und Verschaltungen mit steuern. Der Ansatzpunkt für eine Einwirkung der genetischen Präferenzen auf das somatische System ohne Direktiven im Details sieht er über die wechselseitigen Wirkungen von ‚Strukturen‘, die als solche ‚genetisch motiviert‘ sein können. Wie diese ‚Motivierung bestimmter Strukturen‘ stattfinden kann, ohne den induktiven Prozesse zu stören, ist nicht ganz klar geworden.(vgl. SS.94-97)

DISKUSSION FORTSETZUNG: HIER KAP.9

  1. Die Verwendung des Ausdrucks ‚Erkennung/ Erkennen‘ (‚recogniton‘) in Nr. 2 erscheint mir sehr gewagt, da die übliche Verwendungsweise des Ausdrucks ‚Erkennung‘ ein menschliches Subjekt voraussetzt, das im Rahmen seines Bewusstseins und dem zugehörigen – weitgehend unbewussten – ‚Kognitiven System‘ die wahrgenommenen – äußerliche (Sinnesorgane) wie innerliche (Körpersensoren) – Ereignisse ‚interpretiert‘ auf der Basis der ‚bisherigen Erfahrungen‘ und im Rahmen der spezifischen Prozeduren des ‚kognitiven Systems‘. Das von Edelman unterstellte ’selektive System‘ bezieht sich primär auf Strukturen, die sich ‚evolutiv‘ ausbilden oder aber ’somatisch‘ auf die Arbeitsweise des Gehirns, wie es sich im ‚laufenden Betrieb‘ organisiert. Das somatische System ist aber Teil des weitgehend ‚unbewussten kognitiven Systems‘, das in der alltäglichen Verwendung des Begriffs ‚Erkennung‘ ohne jegliche Bezugnahme auf die Details der Maschinerie einfach voraussetzt wird. Im Alltag liegt hier die Aufspaltung der Wirklichkeit in den bewussten Teil und den unbewussten vor, dessen wir uns – normalerweise – im alltäglichen ‚Vollzug‘ nicht bewusst sind (daher ja ‚unbewusst‘). Wenn Edelman also hier einen Ausdruck wie ‚Erkennung‘ aus dem ‚bewussten Verwendungszusammenhang‘ einfach so, ohne Kommentar, für einen ‚unbewussten Verwendungszusammenhang‘ benutzt, dann kann dies nachfolgend zu nachhaltigen Verwirrungen führen.

  2. Der Punkt (3) von Edelman ist absolut fundamental. An ihm hängt alles andere.

  3. Der Punkt (4) spiegelt ein anderes fundamentales Verhältnis wieder, das Edelman immer und immer wieder thematisiert: das Verhältnis von Psychologie (die Wissenschaft vom Verhalten) und Physiologie (die Wissenschaft vom Körper, speziell vom Gehirn). Alle Eigenschaftszuschreibungen, die die Psychologie vornimmt (wie z.B. mit dem Ausdruck ‚Intelligenz‘, ‚Intelligenzquotient‘, ‚Reflex‘, usw.), basieren auf empirischen Beobachtungen von realem Verhalten von realen Menschen, die dann im Rahmen expliziter (formaler = mathematischer) Modelle/ Theorien in Beziehungen eingebracht werden. Die Psychologie schaut nicht (!) in das ‚Innere‘ des Systems. Das tut die Physiologie. Die Physiologie untersucht die Struktur und die Dynamik des Körpers; dazu gehört auch das Gehirn. Und auch die Physiologie sammelt empirische Daten von den Körperprozessen (z.B. wie ein Neuron zusammengesetzt ist, wie es physikalisch, chemisch, mikrobiologisch usw. funktioniert) und versucht diese empirische Daten in explizite Modelle/ Theorien einzubauen. Im Idealfall haben wir dann eine psychologische Theorie T_psych über beobachtbares Verhalten mit theoretisch unterstellten möglichen Faktoren ‚hinter‘ dem Verhalten, und parallel eine physiologische Theorie T_phys über körperinterne Prozesse, die die verschiedenen Einzelbeobachtungen in einen ‚Zusammenhang‘ bringen. Was wir aber NICHT haben, das ist eine Erklärung des Zusammenhangs ZWISCHEN beiden Theorien! Die Gegenstandsbereiche ‚beobachtbares Verhalten‘ und ‚beobachtbare Körperprozesse‘ sind zunächst voneinander völlig abgeschottet. Spontan vermutet man natürlich, dass es zwischen Gehirnprozessen, hormonellen Prozessen, Atmung usw. und dem beobachtbaren Verhalten einen Zusammenhang gibt, aber diesen Zusammenhang EXPLIZIT zu machen, das ist eine eigenständige Leistung mit einer ‚Brückentheorie‘ T_physpsych(T_phys, T_psych), in der dieser Zusammenhang ausdrücklich gemacht wird. Es gibt dazu sogar Ausdrücke wie ‚Psychosomatik‘, ‚Neuropsychologie‘, aber die dazu gehörigen Texte kommen bislang nicht als explizite ‚Brückentheorie‘ daher. Und wenn Edelman hier ausdrücklich die Ausdrücke ‚Wahrnehmung, ‚Gedächtnis‘, ‚Bewusstseins‘, ‚Sprache‘ nennt, dann handelt es sich ausnahmslos um hochkomplexe Sachverhalte, zu denen es bislang keine hinreichende psychologische Theorien gibt, wenngleich beeindruckende Forschungen und Forschungsansätze. Festzustellen, dass eine physiologische Theorie des Gehirns Erklärungsansätze liefern müsse, wie diese psychologischen Phänomene zu ‚erklären‘ sein ist folgerichtig, aber aktuell schwierig, da die Psychologie diese Phänomene noch keineswegs zweifelsfrei abklären konnte. Am weitesten fortgeschritten sich möglicherweise die psychologischen Forschungen zur ‚Wahrnehmung‘, zum ‚Gedächtnis‘, und irgendwie zu ‚Sprache‘, kaum zu ‚Bewusstsein‘ und dem Verhältnis zum ‚Unbewussten‘.

  4. Die beiden in (5) aufgeführten metatheoretischen (= wissenschaftsphilosophischen) Postulate sind so, wie sie Edelman formuliert, mindestens missverständlich und darum Quelle möglicher gravierender Fehler. Die Verortung von wissenschaftlichen Aussagen in der ‚physikalischen‘ Welt und von speziell psychologischen Aussagen in den ‚physiologischen Prozessen des Körpers‘ sind als solche sicher kompatibel mit dem bisherigen Verständnis von empirischer Wissenschaft generell. Allerdings, wie gerade im vorausgehenden Punkt (C) dargelegt, gibt es empirische Datenbereiche (hier: Verhaltensdaten, Körperprozesse), die direkt zunächst nichts miteinander zu tun haben. Die auf diesen unterschiedlichen Datenbereichen beruhenden Modell-/ Theoriebildungen sind von daher zunächst UNABHÄNGIG voneinander und haben ihre wissenschaftliche Daseinsberechtigung. Zu wünschen und zu fordern, dass zwei zunächst methodisch unabhängige Modelle/ Theorien T_psych und T_phys miteinander in Beziehung gesetzt werden, das liegt ‚in der Natur des wissenschaftlichen Verstehenwollens‘, aber dies wäre eine zusätzliche Theoriedimension, die die beiden anderen Teiltheorien VORAUSSETZT. Dieser methodisch-logische Zusammenhang wird in der Formulierung von Edelmann nicht sichtbar und kann dazu führen, dass man eine wichtige Voraussetzung der gewünschten Erklärungsleistung übersieht, übergeht, und damit das Ziel schon im Ansatz verfehlt.

  5. Dass – wie in (6) behauptet – die ‚Theorie der neuronalen Gruppen Selektion (TNGS)‘ jene Erklärung liefere, die die psychologischen Theorien ‚erklärt‘ ist von daher methodisch auf jeden Fall falsch. Allerdings kann man die Position von Edelman dahingehend verstehen, dass die TNGS ein physiologisches Modell liefere (was die große Schwäche besitzt, dass weder der übrige Körper, von dem das Gehirn nur ein verschwindend kleiner Teil ist, noch die jeweilige Umgebung einbezogen sind), das im Rahmen einer T_physpsych-Brückentheorie entscheidende Beiträge für solche einen Zusammenhang liefern könnte. Letzteres scheint mir in der Tat nicht ganz ausgeschlossen.

  6. In den Punkten (7) – (12) beschreibt Edelman drei Phasen der Strukturbildung, wie es zu jenen physiologischen Strukturen kommen kann, die dann – unterstellt – dem beobachtbaren Verhalten ‚zugrunde‘ liegen. Allerdings, für das aktuell beobachtbare Verhalten spielen die verschiedenen Entstehungsphasen keine Rolle, sondern nur der ‚Endzustand‘ der Struktur, die dann das aktuelle Verhalten – unterstellt – ‚ermöglicht. Der Endzustand ist das Gehirn mit seinen neuronalen Verschaltungen, seinen Versorgungsstrukturen und seiner anhaltenden ‚Plastizität‘, die auf Ereignismengen reagiert. Aus den Punkten (7) – (12) geht nicht hervor, wo und wie diese Strukturen das ‚Bewusstsein erklären‘ können.

  7. Wenn Edelman in (13) meint, dass seine neuronalen Karten mit den reziproken Verbindungen eine Grundlage für das psychologische Konzept des Gedächtnisses liefern können, dann ist dies sicher eine interessante Arbeitshypothese für eine mögliche Brückentheorie, aber die müsste man erst einmal formulieren, was wiederum eine psychologische Theorie des Gedächtnisses voraussetzt; eine solche gibt es bislang aber nicht.

  8. Der Punkt (14) adressiert mögliche Details seiner Modellvorstellung von neuronalen Karten mit reziproken Verbindungen.

  9. Der Punkt (15) greift das Thema von Punkt (13) nochmals auf. Die ‚Kategorisierung von Wahrnehmungsereignissen‘ ist letztlich nicht von dem Thema ‚Gedächtnis isolierbar. Er zitiert im Postskript auch viele namhafte PsychologenInnen, die dazu geforscht haben. Die Kerneinsicht dieser empirischen Forschungen geht dahin, dass sich solche Strukturen, die wir ‚Kategorien‘ nennen, ‚dynamisch‘ herausbilden, getriggert von konkreten Wahrnehmungsereignissen, die bei jedem individuell verschieden sind. Natürlich liegt hier die Vermutung nahe, dass entsprechend dynamische Strukturen im Körper, im Gehirn, vorhanden sein müssen, die dies ermöglichen. Dass hier Psychologie und Physiologie Hand-in-Hand arbeiten können, liegt auch auf der Hand. Aber dies stellt erhebliche methodische Herausforderungen, die Edelman kaum bis gar nicht adressiert.

  10. In Punkt (16 – 18) beschreibt Edelman auf informelle Weise, wie er sich das Zusammenspiel von psychologischen Eigenschaften (die eine explizite psychologische Theorie T_psych voraussetzen) und seinem neuronalen Modell (für das er eine physiologische Theorie T_phys beansprucht) vorstellt. Auf dieser informellen Ebene wirkt seine Argumentation zunächst mal ‚plausibel‘.

  11. Ab Punkt (19) berührt Edelman jetzt einen weiteren Fundamentalpunkt, der bis heute generell ungeklärt erscheint. Es geht um die Frage der ‚Werte‘, die ein Verhalten in einem gegeben Möglichkeitsraum in eine bestimmte ‚Richtung‘ anregen/ drängen …. (es gibt dafür eigentlich kein richtiges Wort!), so dass das System einem neuen Zustandsraum erreicht, der für es ‚günstiger‘ ist als ein anderer, auf jeden Fall ‚das Leben ermöglicht‘. Die Evolutionstheorie hat über das Phänomen der hinreichenden ‚Nachkommen‘ ein ‚operationales Kriterium‘ gefunden, mit dem sich der Ausdruck ‚Fitness‘ mit Bedeutung aufladen lässt. Über das ‚Überleben‘ bzw. ‚Nicht-Überleben‘ wirkt sich dies indirekt auf den Genotyp aus: die ‚günstigen‘ Genotypen überleben und die ’nicht günstigen‘ sterben aus. Ein ‚überlebender‘ Genotyp – einen, den man ‚fit‘ nennt – triggert dann den embryonalen Prozess und den darin gründenden ‚Entwicklungsprozess‘, der in einer ’nicht-deterministischen‘ Weise Körper- und damit Gehirnstrukturen entstehen lässt, die auf individueller Ebene immer verschieden sind. Jene Gehirnstrukturen, die für lebenserhaltende Systeme wichtig sind (letztlich die gesamte Körperarchitektur und das Zusammenspiel aller Komponenten untereinander) werden aber – trotz des nicht-deterministischen Charakters – offensichtlich dennoch herausgebildet. In all diesem lässt sich kein ‚geheimnisvoller Faktor‘ erkennen und er erscheint auch nicht notwendig. Das System ‚als Ganzes‘ repräsentiert ein ‚Erfolgsmodell‘. Hier jetzt – wie Edelman es versucht – im konkreten Details nach ‚Orten von Präferenzen‘ zu suchen erscheint unplausibel und seine Argumentation ist auch nicht schlüssig. Wenn Edelman ‚interne Kriterien für werthaftes Verhalten‘ postuliert, die genetisch bedingt sein sollen, dann postuliert er hier Eigenschaften, die sich nicht aus der Biochemie der Prozesse herauslesen lassen. Was er hier postuliert ist so eine Art von ‚genetischem Homunculus‘. Damit widerspricht er letztlich seinen eigenen wissenschaftlichen Überzeugungen. Letztlich ist es nur ein ‚Genotyp als ganzer‘, der ein ‚bislang erfolgreichen Phänotyp‘ repräsentiert. Scheiter er irgendwann – was auf lange Sicht der Normalfall ist, da die Erde sich ändert –, dann verschwindet der Genotyp einfach; jener, der ‚überlebt‘, verkörpert als ‚Ganzer‘ ein Erfolgsmodell, nicht ein einzelner, isolierter Aspekt. Mit dieser empirisch-wissenschaftlichen Sicht verschwinden die ‚Werte‘ zwar ‚aus dem System‘, aber das übergeordnete ’system-transzendente‘ Verhältnis zwischen System und Umwelt bleibt weiter erhalten und es ist dieses Verhältnis, das alleine darüber entscheidet, ob etwas ‚Leben-Ermöglichendes‘ ist oder nicht. Damit erweitert sich die Fragestellung nach der ‚Verortung möglicher Präferenzen‘ deutlich, wenn man das empirisch neue Phänomen des Bewusstseins einbezieht (das nur in Kombination mit einem Unbewussten auftritt!). Während die Umwelt-System-Beziehung primär über das Überleben entscheidet, ermöglicht das Bewusstsein in Kombination mit dem Unbewussten (z.B. dem Gedächtnis) eine ‚Extraktion‘ von Eigenschaften, Beziehungen, Dynamiken und mit kombinatorischen Varianten von dieser Umwelt-System-Beziehung, so dass eine kommunizierende Gruppe von Homo sapiens Exemplaren von nun an mögliche Zukünfte schon in der Gegenwart bis zu einem gewissen Graf ‚voraus anschauen‘ und auf ‚Lebensfähigkeit‘ ‚testen‘ kann. Insofern stellt das Bewusstsein und die Kommunikation eine radikale Erweiterung der Überlebensfähigkeit dar, nicht nur für den Homo sapiens selbst, sondern auch für die Gesamtheit des biologischen Lebens auf der Erde! Mit dem Ereignis Homo sapiens tritt das biologische Leben auf der Erde (und damit im ganzen Universum!?) in eine radikal neue Phase. Edelmans Versuch, ‚Werte‘ in einzelnen genetischen Strukturen und dann in einzelnen Strukturen des Gehirns zu finden wirken von daher unlogisch und abwegig. Edelmans Beispiele in den Punkten (20) – (23) können nicht klarmachen, wie diese interne Präferenzsystem funktionieren soll (ich werde diesen Punkt an konkreten Systemen nochmals selbst durchspielen).

  12. Zusammenfassend würde ich für mich den Text von Edelman so interpretieren, dass (i) seine Skizze der neuronalen Maschinerie mit den reziproken Verbindungen und den unterschiedlichen Verschaltungen ganzer Karten ein interessanter Ansatzpunkt ist, für ein neuronales Modell, das in einer psychologisch-physiologischen Brückentheorie getestet werden könnte und sollte, sein Versuch aber (ii), die Wertefrage in biochemische Prozesse verorten zu wollen, ist in mehrfachem Sinne unplausibel, methodisch unklar und führt vom Problem eher weg.

 

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ÜBER DIE MATERIE DES GEISTES. Relektüre von Edelman 1992. Teil 1

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KONTEXT BLOG

Eine der zentralen Fragen, um die dieser Blog seit vielen Jahren kreist, ist die Frage nach dem Verhältnis von ‚Geist‘ und ‚Materie‘. Während die Tradition der Philosophie (und davon stark abhängig auch die christliche Theologie) seit den Griechen einen wesentlichen Unterschied zwischen ‚Geist‘ und ‚Materie‘ annimmt, legen die neuen Erkenntnisse der empirischen Wissenschaften mehr und mehr den Schluss nahe, dass der ‚Geist‘, das ‚Geistige‘, das ‚Psychische‘, das ‚Bewusstsein‘ Eigenschaften sind, die nur im Kontext einer hochkomplex organisierten Materie (z.B. im Kontext des Körpers des homo sapiens mit Gehirn) auftreten, die sich im Laufe von vielen Milliarden Jahren auf der Erde in Gestalt des ‚biologischen Lebens‘ entwickelt konnte. Dies ist nicht zwingend als schlichte Gleichsetzung materieller Strukturen und geistiger Eigenschaften zu verstehen, sondern möglicherweise eher in Richtung einer ‚emergenten Logik‘ derart, dass sich diese Eigenschaften anlässlich des Auftretens bestimmter komplexer materieller Strukturen ‚zeigen‘. Dies entspricht analog der Situation in der Mathematik, in der man zwischen ‚Mengen‘ und ‚Relationen‘ unterscheidet: ohne Mengen lassen sich keine Relationen definieren und aufzeigen, aber Relationen sind keine Mengen. Mengen können auch ohne Relationen auftreten, genauso wie es materieller Strukturen gibt, die keine Phänomene von ‚Geist‘ zeigen.

Hat man diese Blickweise einer emergenten Logik erst einmal eingenommen, stellen sich natürlich sehr viele neue Fragen. Einige dieser Fragen lauten, wie denn überhaupt etwas ‚Materielles‘ beschaffen sein muss, dass es etwas ‚Geistiges‘ zeigen kann? Was genau ist dann das ‚Geistige‘ in Abgrenzung vom ‚Materiellen‘? Wieso kann es materielle Strukturen geben, die keine ‚geistige‘ Phänomene zeigen, und solche, die es tun?

Und, wie so oft in der Geschichte der Philosophie und der neueren Geschichte der empirischen Wissenschaften, kann es von Bedeutung sein, die ‚Bedingungen des Erkennens‘ im Kontext des ‚vermeintlich Erkannten‘ mit zu reflektieren. Ein ‚Lebewesen‘, das ‚läuft‘ kann ich z.B. ‚träumen‘, mir ‚vorstellen‘, ‚erinnern‘, mir ‚ausdenken‘ oder ‚aktuell sehen‘. Und wenn ich es aktuell sehe, dann kann es ein Gemälde sein, eine Photographie, ein Film, ein Video, ein Computerspiel, oder ein ‚realer Gegenstand der Körperwelt’… und mein individuelles Erkennen eingebettet in einen sozialen Kontext eröffnet eine weitere große Anzahl an Varianten des wechselseitigen ‚Verstehens‘ oder ‚Nicht-Verstehens‘. Und selbst, wenn wir spontan ein ‚Verstehen‘ unterstellen, kann sich – nicht selten – später heraus stellen, dass der andere etwas anderes verstanden hat als man selber ‚meinte‘, was er ‚verstanden haben sollte‘. Viele weitere Aspekte der Art des Erkennens können benannt werden.

Diese Fragen zu klären ist ein Anliegen dieses Blogs.

KONTEXT EDELMAN

Bleibt man dem Anliegen des Blogs treu, dann kommt man an einer Gestalt wie Gerald Maurice Edelman (1929 – 2014) kaum vorbei. Gestartet als ein mit dem Nobelpreis gekrönter Erforscher des menschlichen Immunsystems wendet er sich später der Erforschung des menschlichen Gehirns und seines Geistes zu. Die vielen Bücher, die er zu diesem Thema seit 1987 geschrieben hat, sind von einer eindrücklichen Klarheit und zeugen von einem profunden Wissen. Eines dieser Bücher mit dem vieldeutigen Untertitel ‚Über die Materie des Geistes‘ oder auch ‚Über die Sache des Geistes‘ (‚On the Matter of the Mind‘) soll hier exemplarisch diskutiert werden.

GEIST (MIND)

Bei der Diskussion der Texte von Edelman werde ich seinen Begriff ‚Mind‘ mit ‚Geist‘ übersetzen, obgleich das Wortfeld von ‚Geist‘ im Deutschen möglicherweise nur partiell mit dem Wortfeld von ‚Mind‘ im Englischen übereinstimmt. Aufgrund der komplexen Bedeutungs- und Wortfeldbeziehungen aller Begriffe einer Sprache ist jedes Übersetzungsprojekt immer nur eine Annäherung. Soweit würde ich hier jedoch gar nicht gehen. Ich benutze den Begriff ‚Geist‘ hier einfach so, als ob es der Begriff ‚Mind‘ im Englischen wäre und folge dem Englischen Text. Wer sich vergewissern will, was ‚tatsächlich‘ da steht, sollte daher selbst den Englischen Text lesen, was sich im übrigen auf jeden Fall empfiehlt, da ich ja nicht den Text von Edelman hier direkt wiedergebe sondern nur bestimmte Gedanken aus seinem Text aufgreife und sie hier diskutiere.

Generell ist sich Edelman bewusst, dass der Begriff ‚Mind‘ in der Geschichte der Philosophie, überhaupt in der Kultur, und dann auch im Alltag, so vielfältig überladen ist, dass es im Einzelfall schwer bis unmöglich ist, zu einer klaren und eindeutigen Bestimmung der gemeinten Bedeutung zu kommen. Dennoch meint er, dass es im Alltag eine Art ‚gemeinsamen Bedeutungskern‘ gib, den er wie folgt umreißt (vgl. S.5):

  1. Dinge haben keinen Geist
  2. Normale Menschen haben Geist; einige Tiere verhalten sich so, als ob sie über Geist verfügen.
  3. Seiendes mit Geist kann sich auf anderes Seiendes oder auf Dinge beziehen; Dinge ohne Geist können sich nicht auf anderes Seiendes oder auf andere Dinge beziehen.

Dieses ’sich auf etwas anderes beziehen können‘ assoziiert Edelman mit dem Begriff der ‚Intentionalität‘, die der Deutsche Philosoph Franz Brentano eingeführt hat. ‚Bewusstsein‘ (‚awareness‘) wird hier so gesehen, dass es immer ein ‚bewusst sein von einem anderen als einem Objekt‘ ist. (vgl. S.5)

Ferner sieht Edelman dieses Bewusstsein als einen ‚Prozess‘, darin dem Psychologen William James folgend, für den ‚Geist ein Prozess ist, kein Zeug (’stuff‘)‘. Und da die moderne Wissenschaft ‚Materie‘ (‚matter‘) auch als einen ‚Prozess‘ sieht, der auf Energieaustausch basiert, ist diese Sicht des Geistes als Prozess nicht inkompatibel mit der generellen Sicht von Materie als Prozess.(vgl. S.6) Allerdings schränkt Edelman diese generelle Sicht insofern ein, als er ‚Geist‘ als einen ’spezielle Art von Prozess‘ ansieht, der nur mit einem ’speziellen Arrangement von Materie‘ korreliert! (vgl. S.7)

Dieses spezielle Arrangement von Materie sieht er gegeben in den Strukturen des Gehirns, das in einen Körper eingebettet ist, der sich – was seit Darwin Thema ist – im Rahmen einer evolutionären Entwicklung ‚herausgebildet‘ (‚arose‘) hat. (vgl. S.7) Vor diesem Hintergrund ist es keineswegs ausreichend, Wissenschaft auf Objekte ‚ohne Geist‘ (‚inanimate‘) zu beschränken.

Nein, Lebewesen (‚animals‘) mit Gehirnen, mit Intentionalität, müssen untersucht werden, allein auch schon deshalb, weil ‚wissenschaftliche Beobachter‘ selbst solche Lebewesen mit Gehirn, mit Intentionalität sind, die in ihr eigenes Bewusstsein ‚eingeschlossen sind‘ (‚locked into‘) und die deswegen darauf angewiesen sind, ihre eigenen Erfahrungen mit anderen Beobachtern so zu ‚kommunizieren‘, dass sie ‚objektiv‘ sind.(vgl. S.8)

Diese Forderung nach einer Rückbesinnung darauf, den ‚Geist‘ als Eigenschaft der ‚Natur‘ zu sehen, richtet sich nicht nur an die Philosophen, sondern auch an die empirischen Wissenschaftler!

DEN GEIST IN DIE NATUR ZURÜCKVERLAGERN

(PUTTING THE MIND BACK INTO NATURE)

Edelman listet eine Reihe illustrer Naturwissenschaftler auf, die alle entscheidende Beiträge zur modernen Physik geleistet haben (Galilei, Newton, Einstein, Planck, Heisenberg), die alle das Ideal der ‚invarianten Naturgesetze‘ befördert haben, (vgl. S.9-11) ‚invariant‘ in dem Sinne, dass die ‚Subjektivität des Beobachters‘ aus den Beobachtungen und Gesetzmäßigkeiten ausgeklammert werden muss.

Diese methodisch geforderte Ausgrenzung des Subjekts – und damit des Geistes – aus dem Gegenstandsbereich der Physik ähnelt äußerlich dem philosophischen Dualismus, für den der Philosoph (und Mathematiker) Descartes gerne zitiert wird. Mit seiner begrifflichen Unterscheidung von ‚res extensa‘ (frei übersetzt ‚Materie‘) und ‚res cogitans‘ (frei übersetzt ‚Geist‘) konservierte er das klassische dualistische Denken auf eine Weise, die eine Aporie aufbaute, aus der es lange kein Entkommen zu geben schien.(vgl. S.11)

Edelman klassifiziert auch die moderne, verhaltensbasierte Psychologie (‚behaviorism‘) als ‚dualistisch‘ (vgl. S.11f), obgleich deren Motivation die gleiche war wie jene der Physiker: es ging um eine methodische Ausklammerung jener subjektiven Momente des Erkennens, die eine objektive Kommunikation erschweren bis unmöglich machen.

Sehr ausführlich schildert er auch die Position der ‚Kognitionswissenchaft‘ (‚cognitive science‘, ‚cognitivism‘), die sich als Reaktion auf die radikal verhaltensorientierte Psychologie entwickelt hatte. Den Mangel an kognitiven Strukturen der frühen verhaltensbasierten Psychologie versuchte die multidisziplinär aufgestellte Kognitionswissenschaft durch umfangreichen Einsatz von mathematischen Modellen und Computersimulationen auszugleichen. (vgl. S.12-14) Allerdings kritisiert Edelman diese Position auch sehr entschieden, da sie sich – nach seiner Einschätzung – weitgehend von empirischen Grundlagen des menschlichen Geistes verabschiedet hatte. Die wahre Struktur und die wahre Entwicklung biologischer Systeme blieb dadurch auf der Strecke.

Edelman fordert demgegenüber, dass die Eigenschaften des Geistes nicht als biologiefreie Funktionen zu postulieren sind, sondern im Aufweis der biologischen Strukturen muss der Geist in die Natur ‚zurück verlagert‘ werden. (vgl. S.14f)

DISKUSSION

  1. Die generelle Idee von Edelman, den Dualismus von ‚Geist‘ und ‚Materie‘ dadurch aufzulösen, dass man der Frage nachgeht, wie der Geist überhaupt in die als ‚materiell klassifizierte Welt‘ hineinkommt, ist auch die Idee dieses Blogs.
  2. Edelman selbst liefert mehrere Hinweise, wo er ansetzen will: (i) Descartes hatte versäumt, die Grundlage seines ‚cogito ergo sum‘ zu hinterfragen, nämlich seinen Körper. Den spanischen Universal-Intellektuellen Miguel de Unamuno y Jugo (1864 – 1936 ) zitierend formulierte er das Motto von Descartes um: ’sum ergo cogito‘ (‚Ich bin, daher denke ich‘). In diesem Motto, das in diesem Blog inhaltlich schon ähnlich formuliert worden ist, ist die ‚res cogitans‘ eine Eigenschaft der ‚res extensa‘, was wiederum die Frage nach der genauen ‚Beschaffenheit‘ der res extensa aufwirft. (ii) Die moderne Physik hat den Beobachter aus ihrer Theoriebildung ausgeklammert, dabei aber fundamentale Eigenschaften der empirischen Wirklichkeit mit ausgeklammert. Die ‚geist-freie‘ Materie erscheint in dieser Hinsicht als ein ‚methodischer Artefakt‘ der Theoriemacher. (iii) Die moderne verhaltensbasierte Psychologie (oft als ‚Behaviorismus‘ bezeichnet) verhält sich synchron zur modernen Physik: sie klammert den Beobachter aus aus Angst, die ‚objektive Empirie‘ mit ’subjektiven Wahrnehmungsinhalten zu verunreinigen‘. (iv) Der wissenschaftliche Modetrend der Kognitionswissenschaft unterscheidet sich letztlich vom Behaviorismus methodisch gar nicht; die Kognitionswissenschaft hat nur freizügiger von Theorie-Erweiterungen Gebrauch gemacht, die mehr Mathematik und mehr Algorithmen einbezogen haben, ohne allerdings die empirische Basis entsprechend zu erweitern.
  3. Edelman sieht nun eine Verbesserung des Verstehens gegeben in dem Versuch, die Biologie stärker einzubeziehen: einmal mit Blick auf den Entwicklungsaspekt (Evolution), wie auch mit Blick auf die funktionalen Aspekte des Körpers und hier speziell des Gehirns (Physiologie).
  4. Obwohl Edelman die fundamentale Rolle des Beobachters und seiner Körperlichkeit sieht und unterstreicht, lässt er aber gerade den Beobachter als Ausgangspunkt und Basis jeder Theoriebildung offen. Obwohl Edelman auf das Problem der primären Subjektivität hinweist, das sich nur mühsam durch Kommunikationsprozesse mit anderen Subjektivitäten ‚vermitteln‘ lässt, lässt er es offen, was dies für die verschiedenen empirischen Disziplinen methodisch bedeutet.
  5. Wissenschaftsphilosophisch handelt es sich bei ‚introspektiven (=subjektiven)‘ Daten (Phänomenologie), ‚Verhaltensdaten‘ (Psychologie, Biologie) und ‚physiologischen‘ Daten (Physiologie, Biologie), das Ganze noch ausgedehnt in ‚Zeitreihen‘ (Evolution, Wachsen, Lernen, Biologie), um ganz unterschiedliche Daten, die eigene Theoriebildungen erfordern, die miteinander ‚korreliert‘ werden müssten. Bedenkt man weiter, dass die Verhaltensdaten und physiologischen Daten samt aller Zeitreihen primär auch subjektive Daten sind (das Gehirn sitzt ‚im Körper‘, berechnet von dort aus alles) und nur im abgeleiteten Sinne ‚objektiv‘ genannt werden können, werden hier viele Fragen aufgeworfen, von denen nicht bekannt ist, dass sie bislang irgendjemand ernsthaft verfolgt hat. Edelman liefert alle Zutaten, um die Fragen zu stellen, aber auch  er lässt diesen Komplex zunächst mal im Unbestimmten.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ – Newell und Simon 1976

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IDEE

Im Jahr 2017 nimmt die Erwähnung von sogenannter Künstlicher Intelligenz außerhalb der Wissenschaften, im öffentlichen Bereich, fast inflatorisch zu. Zugleich muss man feststellen, dass Erklärungen des Begriffs ‚Künstliche Intelligenz‘ wie auch anderer Begriffe in seinem Umfeld Mangelware sind. Es wird daher ab jetzt mehr Blogeinträge geben, die auf diese Thematik gezielter eingehen werden. Hier ein erster Beitrag mit Erinnerung an einen wichtigen Artikel von Newell and Simon 1976.

I. INFORMATIK ALS EMPIRISCHE WISSENSCHAFT

Informatik als empirische Disziplin (nach Newell und Simon, 1976)

Informatik als empirische Disziplin (nach Newell und Simon, 1976)

Im Jahr 1975 empfingen Allen Newell und Herbert A.Simon den angesehenen ACM Turing Preis von der ACM aufgrund ihrer vielen wichtigen Beiträge zur Künstlichen Intelligenzforschung in den vorausgehenden Jahren. Die Preisrede beider Autoren wurde in den Communications of the ACM 1976 abgedruckt (siehe: NewellSimon:1976).

In dieser Rede wagen die Autoren eine generelle Sicht auf die Informatik (‚computer science‘), die Akzente erkennen lässt, die von heutigen Auffassungen von Informatik — zumindest wie sie in Deutschland üblich sind — doch deutlich abweicht.

Für die beiden Autoren ist die Informatik eine empirische Wissenschaft, deren Interesse darin besteht, das Verhalten von Menschen, dort, wo es Intelligenz erkennen lässt, in ein theoretisches Modell zu übersetzen, das sich dann als eine konkrete Maschine (ein Computer, ein Roboter) physikalisch realisieren lässt. Man kann dann diese konkrete Maschine dazu benutzen, Tests durchzuführen, durch die man überprüfen kann, ob sich die gebaute Maschine hinreichend ähnlich wie ein Mensch verhält oder aber davon deutlich abweicht. Liegen Abweichungen vor, dann muss man den Sachverhalt weiter ergründen und versuchen, ob man das theoretische Modell verbessern kann.

Für sie erscheint der Mensch als eine Art Standardmodell für Intelligenz, allerdings nicht so, dass man den Begriff ‚Intelligenz‘ mit einer einzigen Verhaltensweise oder mit einem einzigen Prinzip identifizieren könnte. Das vielfältige menschliche Verhalten verweist nach den Autoren vielmehr auf eine Vielzahl von Komponenten, deren Zusammenwirken zu einem als ‚intelligent‘ wirkenden Verhalten führt. Für das Erkennen einer möglichen ‚Intelligenz‘ ist es ferner wichtig, dass man den ganzen Kontext berücksichtigt, in dem spezifische Aufgaben vorliegen, die gelöst werden sollten.

Durch ihre Forschungsarbeiten zu symbolischen Systemen und zur heuristischen Suche haben Newell und Simon herausgefunden, dass die Klärung eines Problemraumes nur dann besser als zufällig sein kann, wenn der Problemraum minimale Regelhaftigkeiten, eine minimale Ordnung aufweist, die — sofern sie erkannt wurde — dann in Form spezieller Informationen angesammelt werden kann und dann, nach Bedarf, bei der Klärung des Problemraumes genutzt werden kann. Und es ist genau diese spezifische angesammelte Information die die Autoren mit Intelligenz gleichsetzen! Ein Mensch kann nur dann gezielter, schneller eine Aufgabe lösen, wenn er über spezielle Informationen (Wissen) verfügt, die ihn in die Lage versetzen, genau jene Verhaltensweisen zu zeigen, die schnell und effizient zum Ziel führen.

Überträgt man dies auf die theoretischen Modelle der Informatik, dann muss man Wege finden, spezifisches Bereichswissen (engl.: ‚domain knowledge‘) für ein intelligentes Verhalten in geeignete Datenstrukturen und Prozesse zu übersetzen. Auf die vielen Beispiele und Details zu diesen Überlegungen wird hier verzichtet [diese kann jeder in dem Artikel nachlesen ….].

II. DISKURS

Hier einige Überlegungen im Anschluss an den Artikel von Newell und Simon.

A. Intelligenz

Zunächst ist interessant, dass die Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ gebunden wird an das Verhalten von Menschen, wodurch der Mensch als undiskutierter Maßstab für mögliche Intelligenz gesetzt wird.

Daraus folgt nicht notwendigerweise, dass es jenseits des Menschen keine andere Formen von Intelligenz gibt, sondern nur, dass man den Typ von Intelligenz, der beim Menschen vorliegt und sichtbar wird, vorläufig als Standard benutzen möchte. Also eine Intelligenz mit Index: Intelligenz_human.

Das macht auch verständlich, dass man als wichtige empirische Wissenschaft in Begleitung der Informatik die kognitive Psychologie sieht, die sich u.a. auch mit der sogenannten ‚Informationsverarbeitung im Menschen‘ beschäftigt.

Es wundert dann allerdings, dass die Autoren den im Rahmen der Psychologie eingeführten Begriff des Intelligenz-Quotienten (IQ) samt den dazugehörigen erprobten Messverfahren nicht benutzen, nicht einmal erwähnen. Dies würde die Möglichkeit eröffnen, die Verhaltensleistung von technischen Systemen entsprechend zu messen und direkt mit Menschen zu vergleichen. Der oft zitierte Turing-Test (nicht von den beiden Autoren) ist verglichen mit den Testbatterien des IQ-Quotienten mehr als dürftig und nahezu unbrauchbar.

Durch den Verzicht auf die sehr detailliert ausgearbeiteten Testbatterien der Psychologie bleibt die Charakterisierung des Begriffs ‚Intelligenz‘ in der Informatik weitgehend vage, fast beliebig.

An dieser Stelle könnte man einwenden, dass in der Informatik andere Aufgabenstellungen untersucht werden als in der Psychologie üblich bzw. andere Aufgabenstellung, die Menschen in dieser Weise nicht angehen, dadurch wir die Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ aber noch undurchsichtiger, geradezu ominös.

Obgleich Newell und Simon betonen, dass sie die Informatik als eine empirische Theorie sehen, bleibt der ganze Komplex des tatsächlichen objektiven Messens etwas vage. Zum objektiven Messen gehören zuvor vereinbarte Standards, die beim Messen als Referenzen benutzt werden, um ein Zielobjekt zu ‚vermessen‘. Wenn das zu messende Zielobjekt ein Verhalten sein soll (nämlich das Verhalten von Maschinen), dann muss zuvor sehr klar definiert sein, was denn das Referenz-Verhalten von Menschen ist, das in einem (welchen?) Sinn als ‚intelligent‘ angesehen wird und das dazu benutzt wird, um das Maschinenverhalten damit zu vergleichen. Es ist weder bei Newell und Simon klar zu sehen, wie sie ihr Referenzverhalten von Menschen zuvor klar definiert haben, noch sind die Messprozeduren klar.

Der grundsätzliche Ansatz von Newell und Simon mit der Informatik als empirischer Disziplin (zumindest für den Bereich ‚Intelligenz) erscheint auch heute noch interessant. Allerdings ist das begriffliche Chaos im Kontext der Verwendung des Begriffs ‚Intelligenz‘ heute zu einem notorischen Dauerzustand geworden, der es in der Regel unmöglich macht, den Begriff von ‚künstlicher Intelligenz‘ in einem wissenschaftlichen Sinne zu benutzen. Jeder benutzt ihn heute gerade mal, wie es ihm passt, ohne dass man sich noch die Mühe macht, diese Verwendung irgendwie transparent zu machen.

B. Lernen

Während Newell und Simon im Fall des Begriffs ‚Intelligenz‘ zumindest ansatzweise versuchen, zu erklären, was sie damit meinen, steht es um den Begriff ‚Lernen‘ ganz schlecht.

Explizit kommt der Begriff ‚Lernen‘ bei den Autoren nicht vor, nur indirekt. Dort wo heuristische Suchprozesse beschrieben werden, die mit Hilfe von symbolischen Systemen geleistet werden, stellen sie fest, dass man aufgrund ihrer empirischen Experimente wohl (in dem theoretischen Modell) annehmen muss, dass man Informationen speichern und verändern können muss, um zu jenem Wissen kommen zu können, das dann ein optimiertes = intelligentes Verhalten ermöglicht.

Aus psychologischen Lerntheorien wissen wir, dass ‚Intelligenz‘ und ‚Lernen‘ zwei unterschiedliche Eigenschaften eines Systems sind. Ein System kann wenig intelligent sein und doch lernfähig, und es kann sehr intelligent sein und doch nicht lernfähig.

Nimmt man die Charakterisierung von Newell und Simon für ‚Intelligenz‘ dann handelt es sich um ein ’spezielles Wissen‘ zum Aufgabenraum, der das System in die Lage versetzt, durch ein ‚gezieltes Verhalten‘ schneller ans Ziel zu kommen als durch rein zufälliges Verhalten. Eine solche Intelligenz kann einem System zur Verfügung stehen, auch ohne Lernen, z.B. (i) bei biologischen Systemen als eine genetisch vererbte Verhaltensstruktur; (ii) bei technischen Systemen durch eine volle Konfiguration durch Ingenieure. Bei biologischen Systeme tritt allerdings ‚Intelligenz‘ nie isoliert auf sondern immer in Nachbarschaft zu einer Lernfähigkeit, weil die dynamische Umwelt biologischer Systeme beständig neue Anpassungen verlangt, die nicht alle vorher gesehen werden können. Im Fall technischer Systeme mit begrenzter Lebensdauer und definiertem Einsatz war dies (und ist dies) weitgehend möglich.

Wenn man von ‚Künstlicher Intelligenz‘ spricht sollte man daher die beiden Strukturen ‚Intelligenz‘ und ‚Lernen‘ sehr klar auseinander halten. Die Fähigkeit, etwas zu lernen, erfordert völlig andere Eigenschaften als die Struktur eines Wissens, durch das ein System sich ‚intelligent‘ statt ‚zufällig‘ verhalten kann.

C. Theorie

Die Forderung von Newell und Simon, die Informatik als eine ‚empirische Wissenschaft‘ zu betrachten, die richtige theoretische Modelle (= Theorien) konstruiert und diese über realisierte Modelle dann empirisch überprüft, hat im Rahmen des allgemeinen Systems Engineerings auch heute noch einen möglichen Prozess-Rahmen, der alle diese Forderungen einlösen kann. Allerdings hat es sich in der Informatik eingebürgert, dass die Informatik einen Sonderweg kreiert hat, der unter der Überschrift Softwareengineering zwar Teilaspekte des generellen Systemsengineerings abbildet, aber eben nur Teilaspekte; außerdem ist durch die Beschränkung auf die Software ohne die Hardware ein wesentlicher Aspekt des Gesamtkonzepts Computer ausgeklammert. Ferner ist der harte Aspekt einer vollen empirischen Theorie durch die Phasenbildungen ‚logisches Design‘ nur unvollständig abgebildet. Designmodelle sind kein Ersatz für eine richtige Theorie. Für das sogenannte ‚modellgetriebene Entwickeln‘ gilt das Gleiche.

D. Mensch als Maßstab

War es noch für Newell und Simon offensichtlich klar, dass man für den Begriff ‚Intelligenz‘ den Menschen als Referenzmodell benutzt, so ist dies in der heutigen Informatik weitgehend abhanden gekommen. Dies hat einmal damit zu tun, dass der Wissenschaftsbegriff der Informatik samt der meisten Methoden bislang nicht in den allgemeinen, üblichen Wissenschaftsbegriff integriert ist, zum anderen dadurch, dass die Aufgaben, die die intelligenten Maschinen lösen sollen, aus allen möglichen ad-hoc Situationen ausgewählt werden, diese keinen systematischen Zusammenhang bilden, und man in den meisten Fällen gar nicht weiß, wie man den Bezug zum Menschen herstellen könnte. Dadurch entsteht der vage Eindruck, dass die ‚Intelligenz‘ der künstlichen Intelligenzforschung irgendwie etwas anderes ist als die menschliche Intelligenz, von der menschlichen Intelligenz möglicherweise sogar ganz unabhängig ist. Man macht sich allerdings nicht die Mühe, systematisch und zusammenhängend die Verwendung des Begriffs der ‚Intelligenz‘ in der Informatik zu klären. Aktuell hat man den Eindruck, dass jeder gerade mal das behauptet, was ihm gerade gefällt. Auch eine Art von Fake News. Die Marketingabteilungen der großen Konzerne freut es, weil sie nach Belieben alles Versprechen können, was sie wollen, ohne dass irgendjemand sinnvoll nachprüfen kann, was das genau ist, ob das überhaupt geht.

Doch sollte man sich durch diese terminologische Unklarheiten, die auf eine fehlende wissenschaftliche Methodik der Informatik zurück zu führen sind, nicht davon ablenken lassen, zu konstatieren, dass trotz chaotischer Begrifflichkeit im Konkreten und Im Detail seit Newell und Simon 1976 extreme Fortschritte gemacht wurden in speziellen Algorithmen und spezieller Hardware, mit der man heute viel mehr realisieren kann, als sich Newell und Simon damals hätten träumen lassen. Die Vorteile, die man sich durch diese Fortschritte im Konkreten erarbeitet hat, werden aber weitgehend verspielt durch große Theoriedefizite, die zu gerade kuriosen Anschauungen und kuriosen Forschungsprojekten führen. In der KI ist dies aber nichts Neues: es gab sehr unterschiedliche Phasen; alle Fehler führten irgendwann dann doch zu verbesserten Einsichten.

QUELLE

Allen Newell and Herbert A. Simon. Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Communications of the ACM, 19(3):113–126, 1976.

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