Zusammenfassung
Die >Lernfähigkeit< der >Neuronalen Netze< wird als das Besondere am Konnektionismus angesehen. Die Annahme ist, daß durch eine Nachbildung der Strukturen des Gehirns von Tieren und Menschen deren Leistungen erreicht werden können. >Neuronale Netze< bilden Strukturmodelle der >kognitiven Apparate<, die sie untersuchen, während die Konkurrenzrichtung der klassischen KI-Forschung Funktionssimulationen für geeigneter hält. Wir kommen ausführlich im 5. Kapitel auf den >Streit< zurück, hier geht es uns zunächst nur um die >Neuronalen Netze< und ihre behauptete >Lernfähigkeit<. Wie beim Thema der Bedeutung, so gibt es auch bei der Lernfähigkeit Annahmen darüber, was das überhaupt ist. Diese Annahmen — oft nur implizit vorhanden, selten aber explizit formuliert — wollen wir ans Licht holen und untersuchen, inwieweit sie tragfähig sind oder sein können. Um das leisten zu können, ist es auch wieder wie bei dem Bedeutungsthema notwendig, eigene Kategorien zu entwickeln, die unsere Analyse ermöglichen sollen. Wir benötigen also einen tragfähigen Lernbegriff. Diesen beschaffen wir uns, gemäß unserem bisherigen Vorgehen, aus einer historischen Analyse. Der Grund für ein solches Vorgehen ist die Annahme, daß die Lernfähigkeit nicht bloß >an sich< existiert, sondern immer nur für konkrete Lebewesen in konkreten Bedingungen.
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Referenzen
Daß zur Zeit Theorien, die die unterschiedliche >biologische Ausstattung< von Menschen (Intelligenz etc.) als Grund für die faktische Ungleichheit der Lebensmöglichkeiten anführen, Konjunktur haben, zeigt unserer Auffassung nach nur den Grad der Durchdringung und Zuspitzung der kapitalistischen Konkurrenzgesetze in unserer Gesellschaft, nicht aber einen neuen wissenschaftlichen Erkenntnisstand.
Wir haben bereits in Kap. 3.2. verdeutlicht, daß die Entstehung der Sprache aus den Kommunikationsnotwendigkeiten der kooperativen Lebenserhaltung entstand. Durch selektionsbedingte Rückwirkungen auf die natürlichen Entwicklungspotenzen wurde die Fähigkeit zur Produktion symbolischer Bedeutungsverweisungen, zum Sprechen und zum Sprachverständnis das auffälligste Merkmal der gesellschaftlichen Natur des Menschen.
Die traditionelle Psychologie zeichnet sich gerade dadurch aus, daß sie in ihrer >empirischen< Forschung Konstruktionen für Handlungsbeispiele herstellt, unter denen die Versuchspersonen dann meist vernünftigerweise, also begründetermaßen das tun, was in der Konstruktion angelegt ist. Da aber genauso andere Gründe denkbar sind, lassen sich Gegenbeispiele finden. Dies hat oft eine Verengung der Versuchsanordnung zur Folge, um >eindeutige< Ergebnisse zu erzielen, womit der Ausschluß der Lebenswelt nur noch verschärft wird. Angestrebte Kontingenzen nach dem Muster “wenn... dann...” lassen sich auf diese Weise nicht finden, da menschliches Handeln nicht als kontingent (Ursache-Wirkung, s.o.) beschreibbar ist, jedenfalls nicht in einer seiner Natur angemessenen Weise.
Das schließt die Auseinandersetzung mit gesellschaftlichen Macht- und Unterdrückungsverhältnissen ein, die in defensiv begründetem Lernen und um unmittelbarer Absicherung willen ausgeklammert werden. Auf das hier angesprochene Problem- • feld historisch bestimmter Lernverhältnisse können wir nicht eingehen, da das den Rahmen sprengen würde; vgl. hierzu Holzkamp, 1993, Kapitel 4.
An dieser Stelle verdeutlicht sich auch die Unzulänglichkeit einer bloß mentalsprachlichen Analyse von Behaltens-/Erinnernsprozessen innerhalb der kognitivistischen Gedächtnisforschung (dazu später mehr).
Mit dem Perceptron, 1958 von Rosenblatt vorgestellt, und dem entsprechenden Konvergenz-Algorithmus konnte die Exklusiv-Oder-Funktion nicht abgebildet werden.
Mit diesem Zufallsbegriff ist somit nicht der wahrscheinlichkeitstheoretische Zufallsbegriff gemeint.
Beide Ansätze unterscheiden sich nur in ihrem Fokus: Während der Behaviorismus nach äußeren Bedingungen fragt, die zu einer Reiz-Reaktions-Assoziation führen, konzentriert sich der Kognitivismus mehr auf >innere< logische Strukturen, die die Input-Output-Assoziationen repräsentieren. Gegenseitige Abgrenzungen sind demnach bloß plakativer Natur.
Das führt zu einer regelrechten Inflation der Speicher: Ultrakurzzeitspeicher, Kurzzeitspeicher, episodischer Speicher, semantischer Speicher, Arbeitsspeicher, prozeduraler Speicher, deklarativer Speicher etc.
Engl. Original: “When an axion of cell A is near enough to excite a cell B and repeatedly or persistently takes part in firing it, some growth process or metabolic change takes place in one or both cells such that A’s efficiency, as one of the cells firing B, is increased”.
Die Monte-Carlo-Verfahren, bei denen durch Trial-And-Error versucht wird, zufällig (also nicht optimierend zielgerichtet) die beste Lösung zu finden, seien hier ausgeklammert.
Engl. Original: “Every element in every cluster receives inputs from the same lines. A unit learns if and only if it wins the competition with other units in its cluster. A stimulus pattern Sj consists of a binary pattern in which each element of the pattern is either active or inactive. (...) If a unit does not respond to a particular pattern, no learning takes place in that unit. If a unit wins the competition, then each of its input lines give up some proportion g of its weight and that weight is then distributed equally among the active input lines.”
Begriff und Bedeutung des Eigenvektors kann an dieser Stelle nicht weiter ausgeführt werden (vgl. z.B. Brause, 1991).
Engl. Original: “If the ability to form maps were ubiquitous in the brain, then one could easily explain its power to operate on semantic items, was zu der Frage führe, t’... how symbolic representations for concepts could by formed automatically”.
Etwa die Vorstellung, >Lernen< wäre iberwachbar, von außen steuerbar oder determinierbar; vgl. dazu zum Verhältnis von subjektiven Lerninteressen und äußerem (institutionellen) Zwang Holzkamp, 1987.
Insofern stimmt die von der klassischen KI-Forschung übernommene Charakterisierung des >Beispiellernens< ()learning by example() und des >entdeckenden Lernens< (>learning by discovery<) als >induktives Lernen< (vgl. Ossen, ebd., 37).
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© 1995 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
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Lenz, A., Meretz, S. (1995). Die Entwicklung des Lernens. In: Neuronale Netze und Subjektivität. Theorie der Informatik. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-05969-1_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-05969-1_4
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden
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Online ISBN: 978-3-663-05969-1
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