mini|Abbildung der Grunddisziplinen der Kognitionswissenschaft. Frei nach George A. Miller (2003): The cognitive revolution: a historical perspective. In: Trends in Cognitive Sciences. 7.
Kognitionswissenschaft ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Verarbeitung von Information im Rahmen von Wahrnehmungs-, Denk- und Entscheidungsprozessen befasst, sowohl beim Menschen als auch bei Tieren oder Maschinen. In ihren Bereich fallen auch Themen wie Gedächtnis, Lernen, Sprache, Emotion, Motivation und Volition.Vgl. Margaret Boden: Mind as Machine. A History of Cognitive Science, Oxford University Press, Oxford 2006, S. 10 ff.
Die Kognitionswissenschaft abstrahiert dabei teilweise davon, ob Kognition in organischen Systemen und Lebewesen oder in künstlichen Systemen wie Computern oder Robotern untersucht wird, indem sie kognitive Prozesse als Informationsverarbeitung betrachtet. Methodisch arbeitet sie auf verschiedenen Ebenen: der Theoriebildung, die zur Hypothesenbildung dient, der kognitiven Modellierung, die kognitive Leistungen mit Hilfe von Computermodellen simuliert und neue Hypothesen in diese Modelle integriert, und der empirischen Ebene, die sich mit der empirischen Überprüfung der Modelle und der konkreten Implementierung kognitiver Leistungen befasst.
Wissenschaftliche Fächer, die an der Kognitionswissenschaft beteiligt sind, sind vor allem Psychologie, Neurowissenschaft, Informatik/künstliche Intelligenz, Linguistik und Philosophie, aber auch Anthropologie und Soziologie.
Entwicklung der Kognitionswissenschaft Geschichte der Kognitionswissenschaft Die Entwicklung der Kognitionswissenschaft wird von manchen mit der Vorstellung einer so genannten „kognitiven Wende“ (ca. 1940–1970) in Zusammenhang gebracht. Bis dahin hatte in der Psychologie und der Philosophie des Geistes der Behaviorismus eine maßgebliche Rolle gespielt. Der Behaviorismus war als eine Reaktion auf die Probleme der Introspektion als einer psychologischen Forschungsmethode entstanden. Introspektive Berichte über das mentale Innenleben waren für die Wissenschaftler nicht von außen überprüfbar. Der Behaviorismus zog daraus die Konsequenz, dass sich die Psychologie auf eine Erforschung des Verhaltens beschränken müsse. In der Philosophie des Geistes ging etwa Gilbert Ryle noch einen Schritt weiter und behauptete, dass mentale Zustände nicht mehr als Verhaltensdispositionen seien.
1956 fand am Massachusetts Institute of Technology das Symposium on Information Theory statt, an dem sich die KI-Pioniere Allen Newell, Herbert A. Simon und Marvin Minsky sowie der Linguist Noam Chomsky beteiligten. Chomsky präsentierte eine scharfe Kritik am Behaviorismus und stellte seine einflussreiche Transformationsgrammatik vor. Newell und Simon stellten den Logical Theorist vor, der erstmals selbständig ein Theorem der Mathematik „beweisen“ konnte. Wichtige Vorläufer dieser Entwicklung waren die Formulierung der Kybernetik durch Norbert Wiener und das Werk Alan Turings, der die Turingmaschine entwarf und den Turing-Test entwickelte.
Die Kognitionswissenschaft, die sich im Kontext der beschriebenen Entwicklungen konstituierte, basierte auf einer zentralen Annahme, die das „Computermodell des Geistes“ genannt wurde. Damit ist die These gemeint, dass das Gehirn ein informationsverarbeitendes System sei und prinzipiell wie ein Computer arbeite. Die Unterscheidung zwischen Geist und Gehirn lasse sich analog zu der Unterscheidung zwischen Software und Hardware verstehen. So wie die Software durch Datenstrukturen und Algorithmen bestimmt sei, sei der Geist durch mentale Repräsentationen und Rechenprozesse bestimmt. So wie die abstrakte Beschreibung der Software möglich sei, ohne direkt die Hardware zu untersuchen, sollte eine abstrakte Beschreibung der geistigen Fähigkeiten möglich sein, ohne direkt das Gehirn zu untersuchen. Und so, wie die Existenz einer Softwareebene problemlos mit dem Materialismus zu vereinbaren sei, sollte auch die mentale Ebene in eine materialistische Interpretation eingebettet sein.
Aktuelle Entwicklungen Das Computermodell des Geistes ist in den letzten Jahrzehnten einer scharfen Kritik unterzogen worden. Diese Kritik hat im Wesentlichen zwei Quellen: Zum einen hat sich die Beschreibung des Gehirns durch die Kognitive Neurowissenschaft rasant entwickelt. Dies zeigt sich etwa in der zunehmenden Bedeutung von bildgebenden Verfahren, die es unplausibel machen, das Gehirn bei der Erforschung des Geistes nicht zu beachten. Zum anderen haben sich andere erfolgreiche Ansätze entwickelt, so der Konnektionismus und die Modellierung von neuronalen Netzen. Künstliche neuronale Netze werden unter anderem programmiert, um die Aktivitäten von Neuronenverbänden zu simulieren. Es ist zweifelhaft, inwieweit hier noch eine Unterscheidung von Software- und Hardwareebene möglich ist.
Andere alternative Paradigmen in der Kognitionswissenschaft sind z. B. der Dynamismus (Lehre, nach der sich alle Erscheinungsformen oder die Wirklichkeit durch die Wirkung von Kräften erklären lässt), Künstliches Leben (Artificial Life) und die verkörperlichte und situierte Kognitionswissenschaft. Nach Ansicht des Dynamizismus stellt die Theorie der dynamischen Systeme ein geeignetes Modell des kognitiven Verhaltens bereit, da kognitives Verhalten immer in einem zeitlichen Zusammenhang stattfindet und zeitliche Koordination erfordert. Es wird postuliert, dass dieser zeitliche Aspekt der Kognition, der im Computermodell des Geistes vernachlässigt wird, essentiell ist. Andererseits stellt dieser Ansatz die Zentralität der internen Repräsentation und der Symbolmanipulation (vgl. Symbolismus) in Frage, da diese Konzepte nicht Teil einer dynamischen Erklärung sind.
„Künstliches Leben“ ist ein Terminus, der der Künstlichen Intelligenz gegenübersteht: anstatt abstrakte Aufgaben zu lösen (wie Schachstellungen analysieren), was uns Menschen oft schon wegen der bloßen Anzahl der Lösungsmöglichkeiten schwierig erscheint, Computern jedoch leicht fällt, solle man erst die Bewältigung der vermeintlich profanen Alltagsprobleme verstehen. Viele Aufgaben, die uns einfach erscheinen (wie Laufen, Freunde und Feinde erkennen, einen Ball fangen) sind von Computern oder Robotern derzeit noch gar nicht oder nur sehr eingeschränkt zu bewältigen.
Die verkörperlichte und situierte Kognitionswissenschaft wiederum geht davon aus, dass Kognition nicht ohne Bezug auf einen spezifischen Körper (Verkörperlichung, Embodiment) und eine spezifische Umgebung (Situiertheit) erklärt werden kann. Diese Forderungen resultieren aus dem Zweifel daran, dass Kognition ein Prozess ist, der sich in einer Welt der abstrakten symbolischen Repräsentationen vollzieht, verhältnismäßig unabhängig von der genauen Sensorik, Motorik und dem zeitlichen Geschehen in der Außenwelt. Bekannte Vertreter dieser Auffassung sind Alva Noë, Susan Hurley, Evan Thompson, Francisco Varela und Kevin O’Regan. Im Rahmen der verkörperlichten und situierten Kognitionswissenschaft wird häufig eine Verknüpfung vom Gedankengut der Phänomenologie Maurice Merleau-Pontys und Edmund Husserls mit der klassischen analytischen Philosophie des Geistes angestrebt.
Diese verschiedenen Strömungen (Konnektionismus, Dynamizismus, Künstliches Leben, Situiertheit und Verkörperlichung) werden gerne unter dem Schlagwort Neue KI (New AI) zusammengefasst, da sie sich z. T. in ihren Forderungen und Annahmen überlappen. Allerdings können sie nicht als deckungsgleich betrachtet werden, da sie sich in vielerlei Weise in Prämissen, Konsequenzen und Anwendungen unterscheiden oder sogar widersprechen.
Die Kritik am Computermodell des Geistes führte zeitweise zur generellen Infragestellung der Kognitionswissenschaft. Mittlerweile haben sich die Wogen jedoch weitgehend geglättet. Kognitionswissenschaftler verwenden nun selbst auch neuronale Netze und stehen in einem engen Kontakt mit der Kognitiven Neurowissenschaft.
Philosophie der Kognition In der Kognitionswissenschaft werden Themen untersucht, die beim Menschen Bewusstsein bzw. Selbstbewusstsein voraussetzen. Dazu werden einzelne Aspekte des Bewusstseins wie Wahrnehmung, Gedanken oder Erinnerungen betrachtet und allgemein als mentale Zustände bezeichnet. „Höhere“ kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen und Sprechen setzten wiederum Denken – also mentale Zustände – voraus. Es ist daher für die Kognitionswissenschaft von hoher methodologischer Bedeutung, zu klären, was mit der Rede von mentalen Zuständen gemeint ist. Mit dem Computermodell des Geistes ist eine klassische Position der Philosophie des Geistes verbunden – der Funktionalismus.
Der Funktionalismus, der in den 1960er Jahren von Hilary Putnam entwickelt wurde, behauptet, dass mentale Zustände funktionale Zustände sind. Ein funktionaler Zustand ist dabei durch seine kausale Rolle in einem System spezifiziert. Man kann den Begriff des funktionalen Zustandes recht gut am Beispiel von einfachen Automaten erklären: Stellen wir uns einen Süßigkeitenautomaten vor. Dieser wirft nach Erhalt eines Euros eine Süßigkeit aus. Nun kann man den Automaten mit verschiedenen Zuständen beschreiben: Es muss einen Zustand geben, in dem der Automat die Süßigkeit auswirft ohne weiteres Geld zu fordern. Es muss aber auch Zustände geben, in denen der Automat noch 1 Euro oder 50 Cent fordert, um etwas auszuwerfen. Jeder dieser Zustände des Automaten ist ein funktionaler Zustand. Er ist dadurch spezifiziert, dass er bei einem bestimmten Input (hier: 50 Cent oder 1 Euro) auf bestimmte Weise reagiert: Er hat einen bestimmten Output (hier: Süßigkeit oder nicht) und geht in einen anderen Zustand über.
mini|1-Band-Turingmaschine Das Entscheidende bei dieser Überlegung ist, dass die Beschreibung des funktionalen Zustandes davon unabhängig ist, woraus und wie der Süßigkeitenautomat konkret gebaut ist. Wenn mentale Zustände auch funktionale Zustände wären, so wäre auch irrelevant, ob der funktionale Zustand in einem Gehirn oder in einem Computer realisiert ist. Damit wären auch die Bedingungen klar, die gegeben sein müssen, damit ein Computer mentale Zustände haben kann: Der Computer müsste nur die gleichen funktionalen Zustände realisieren. Dies scheint auch möglich zu sein. Schon die 1936 von Alan Turing als mathematisches Modell formulierte Turingmaschine kann im Prinzip beliebige funktionale Zustände realisieren.
Kognitive Fähigkeiten und kognitive Architekturen Menschen verfügen über zahlreiche verschiedene kognitive Fähigkeiten: Gedächtnis, Sprache, Wahrnehmung, Problemlösen, geistiger Wille, Aufmerksamkeit und weitere. Ziel der Kognitionspsychologie ist es, die Eigenarten dieser Fähigkeiten zu erforschen und, so weit wie möglich, in formalen Modellen zu beschreiben. Diese Modelle können dann als kognitive Architektur auf einem Computer realisiert werden. Auch die künstliche Intelligenz (KI) hat das Ziel, kognitive Fähigkeiten in Maschinen zu realisieren. Dabei dürfen die künstlichen Agenten jedoch – im Gegensatz zu kognitiven Architekturen – auch Strategien verwenden, die von Menschen nicht genutzt werden.
Problemlösen
„Problemlösen“ nennt man Handlungen, die darauf ausgerichtet sind, einen Zielzustand zu erreichen. Problemlöseprozesse sind daher etwas Alltägliches, sie sind etwa für die Tagesplanung, das Rechnen, das Schachspielen oder die Routenplanung einer Reise notwendig. Schon früh war es das Ziel der künstlichen Intelligenz, Maschinen die Fähigkeit zum Problemlösen zu geben.