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Beitrag zu Schiepek/Tschacher:
Theorie, Empirie und Methodik
interdisziplinärer Selbstorganisationsforschung
Selbstorganisation ist ein in der Psychologie zunehmend häufiger gebrauchter Begriff. Mit dem Ausdruck ist in der Regel die spontane Erhöhung von Ordnung in einem System gemeint (vgl. PASLACK, 1991). Spontan wird in dem Sinne verstanden, daß zur Erhöhung der Ordnung kein Eingriff von "Außen" stattfindet, sondern daß Prozesse innerhalb des Systems selbst zur Ordnungserhöhung führen.
Selbstorganisation ist ein beschreibender Terminus, der eine Vielzahl sehr unterschiedlicher Phänomene unter einem Oberbegriff subsumiert und auf einem von den jeweiligen inhaltlichen Besonderheiten des betrachteten Realitätsauschnitt abstrahierten Niveau systemtheoretische, bzw. speziell synergetische Prozessbeschreibungen nahelegt. Unerklärt bleiben dabei jedoch die spezifischen Ursachen für die einzelnen Phänome, die in dem konkreten Realitätsbereich zu Prozessen führen, die mit der Begriff Selbstorganisation belegt werden: Warum organisieren sich die Moleküle in einem Laser, in einem Salzkristall oder eben auch die Menschen in einer Gruppe selbst?
Prozesse der Wahrnehmung und Handelns lassen sich mit Modellen der Synergetik, des Konnektionismus bzw. der allgemeinen Systemtheorie beschreiben. Grundlage der in diesem Aufsatz vorgestellten Ansätze ist eine konnektionistische Betrachtungsweise psychologischer Prozesse, wobei die Beziehung zur Selbstorganisation und Synergetik sich in der Regel 'en passant' ergibt. Bevor auf einige Modelle der Wahrnehmung und des Handelns eingegangen wird, soll ein kurzer Überblick über den Konnektionismus geben werden.
Überblick über den Konnektionismus
Die Konzepte des Konnektionismus und neuronaler Netze werden in den letzten Jahren verstärkt diskutiert, sind aber bei weitem nicht neu. So zeigten bereits MCCULLOCH & PITTS 1943, daß ein Netzwerk aus neuronenähnlichen Einheiten in der Lage ist, Informationen zu verarbeiten. HEBB (1949) führte vor, wie sich Lernen in neuronalen Netzen vollziehen könnte. LASHLEY (1950) entwickelte Konzepte über die Repräsentation von Wissen im Gedächtnis. Er propagierte die Idee der verteilten Repräsentation (distributed representation) in neuronalen Netzen. Die erste Anwendung konnektionistischen Gedankengutes war wohl das Perceptron von ROSENBLATT (1962), welches Wahrnehmungsprozesse auf der Basis eines neuronalen Netzwerkes darstellte. GROSSBERG (1976, 1982) bzw. MARR & POGGIO (1976) stellten Arbeiten und Analysen über parallele, verteilte Informationsverarbeitung vor. Mit den Begriffen "Konnektionismus" (FELDMAN & BALLARD, 1982) bzw. "PDP" (Parallel Distributed Processing, RUMELHART & MCCLELLAND, 1986) wurden die bisherigen Ansätze und Forschungsanstrengungen zusammengefaßt.
Die Funktionsweise neuronaler Netze ist an der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns orientiert. Dazu steuert die Physiologie Fakten und Hypothesen über das Funktionieren des menschlichen Nervensystems für konnektionistische Systeme bei, aber darüber hinaus liefern konnektionistische Systeme Ideen und zeigen Möglichkeiten auf, wie menschliche Informationsverarbeitungsprozesse aussehen könnten. Die grundlegende Struktur konnektionistischer Systeme ist ein idealisiertes Neuron (Unit), welches über idealisierte Axone (Konnektionen) zu anderen Units Verbindungen aufnehmen kann. Die Informationsverarbeitungsleistung einer einzelnen Unit ist in der Regel primitiv. Eine Unit wertet alle einkommenden Signale der mit dieser Unit verbundenen Units aufgrund einfacher Schwellenfunktionen aus und erzeugt daraus einen Aktivitätspegel, der an andere Units weitergeleitet wird. Veränderungen (Lernen) in einem neuronalen Netz können durch Veränderung der Struktur des Netzes, z.B. Änderung der Anzahl der Units, Änderung der Verbindungsanzahl, oder durch Veränderung der Übertragungsfunktionen zwischen Units implementiert werden. Aus Gründen der Analogie zum menschlichen Gehirn wird in der Regel nur der letzte Weg beschritten, ein neuronales Netz wird durch Änderungen in den Übertragungsstärken zwischen Units verändert. Abbildung 1 zeigt eine einfaches neuronales Netz.
Abbildung 1: Struktur eines einfachen neuronalen Netzes (nach RUMELHART & MCCLELLAND, 1986).
Die Basisannahmen konnektionistischer Systeme (s. STROHSCHNEIDER & SCHAUB, 1991) haben eine Reihe von spezifischen Eigenschaften zur Folge, die aus psychologischer Sicht interessant sind.
Die herausragendste Eigenschaft ist die Fehlertoleranz. Die Arbeitsweise konnektionistischer Netze in Zusammenhang mit fehlerhaftem Input wird als "graceful degradation" bezeichnet. Bis zu einem gewissen Grad wird das System aus unvollständigen oder fehlerhaften Input die einem fehlerfreien Input angemessene Antwort produzieren (s. Wahrnehmung mittels "Assoziativer Speicher). Das System bricht bei Fehlern nicht einfach ab, sondern erzeugt einen Output, der in einer sinnvollen Beziehung zum Input steht. Diese Fehlertoleranz ist das Resultat der Netzwerkeigenschaften und nicht explizit eingebaut (was natürlich auch möglich wäre, allerdings mit erheblichem Aufwand). Bei fehlerfreiem Input agiert ein konnektionistisches Netz wie ein klassisches, regelbasiertes System, es agiert, als ob es ein System von klar definierten Regeln wäre, ohne allerdings explizit gespeicherte Regeln zu enthalten.
Die spontane Generalisierung und die Fähigkeit zur Abstraktion ergeben sich aus der Netzstruktur und werden ebenfalls explizit eingebaut. Präsentiert man einem neuronalen Netzwerk eine Reihe von Inputs, die alle Varianten eines Grundtyps sind, erzeugt das System einen inneren Aktivierungszustand, der die Eigenschaften widerspiegelt, die alle Inputmuster hatten. Somit wird aber der Grundtyp erzeugt, denn dieser entspricht ja den Inputmustern ohne Varianten .
Die Repräsentation von Wissen ist für psychologische Modellierung ein ganz zentraler Aspekt. In klassischen Gedächtnismodellen sind sowohl die Einheiten, als auch die Relationen zwischen den Einheiten semantisch interpretierbar (WENDER, 1988). Konnektionistische Systeme speichern Information grundsätzlich anders. Einzelne Units eines neuronalen Gedächtnismodells haben keine semantisch interpretierbare Bedeutung, sie sind lediglich Träger von Aktivität. Semantisch interpretierbares Wissen steckt in den Aktivitätsmustern des Netzes. Information ist also nicht lokal gespeichert, sondern über das gesamte Netz verteilt (distributed). Jede Unit trägt mit ihrer Aktivität ein Stück zur Gesamtbedeutung bei.
Eng verknüpft mit der Wissensrepräsentation ist natürlich die Frage nach Gedächtnisprozessen. Dabei ist zu bemerken, daß konnektionistische Netze die übliche Unterscheidung von "Datenstruktur" und "Prozesse", die darauf arbeiten, aufheben. Die verschiedenen Basiskonzepte neuronaler Netze lassen sich unmittelbar in Gedächtnisprozesse überführen (SMOLENSKY, 1987). Die Aktivationsausbreitungsregeln des Systems sind die Grundlage der Inferenzregeln, denen das System bei der Verarbeitung eines Inputs folgt. Die Verbindungsstärkenveränderungsfunktionen sind dagegen die Lern- und Gedächtnisprozesse, die die Veränderung des Systems determinieren. Diese Aspekte kognitiver Prozesse sind impliziter Bestandteil eines konnektionistischen Netzwerks.
Natürlich, wie könnte es anders sein, haben konnektionistische Netzwerke auch problematische Aspekte. Das Hauptproblem ist die Willkürlichkeit bei der Festlegung wichtiger Netzwerkparameter, die in der Regel keiner psychologischen Plausibilität folgen können. Übertragungsfunktionen, Schwellenwerte, Verfallsfaktoren, Veränderungsregeln, u.a. haben eben keine unmittelbare psychologische Äquivalenz. Dies führt zu einer, wie LEHNERT (1987) dies kennzeichnete, "TWITIT-Philosophie" (Tweak it, till it thinks). Es gibt für jede Input-Outputkombination sicher unendlich viele konnektionistische Architekturen. Mit diesem Problem haben alle Modellierungsansätze zu kämpfen, aber bei Modellen "klassischer" Bauart ist es möglich, Elemente des Modells auf andere Theorien zu beziehen und auf Plausibilität zu prüfen, konnektionistische Netze lassen sich im Grunde nur als Ganzes betrachten.
Wahrnehmung mittels "Assoziativer Speicher"
In neuronalen Netzen werden Bilder als neuronale Aktivitätsmuster dargestellt. Jedes Bild kann man als zweidimensionale Neuronen-Matrix, bestehend aus Zeilen und Spalten, anordnen (s.Abbildung 2). Diese Matrix könnte z.B. ein Ausschnitt aus den für die Netzhaut verantwortlichen Nervenzellen sein. Fällt ein Lichtpunkt auf ein solches Neuron, ist es aktiv (), ansonsten ist es nicht aktiv. Ordnet man nun die Zellen dieser Matrix von oben links nach unten rechts in einer Reihe und vergibt für ein aktives Neuron eine Eins, für ein nicht aktives Neuron eine Null, erhält man eine Folge aus Nullen (nicht aktiv) und Einsen (aktiv), deren Länge der Anzahl der beteiligten Neuronen entspricht.
Die Einspeicherung der Wahrnehmung des Buchstabens "A" in einen "Assoziativen Speicher" (PALM, 1988) geschieht nun dergestalt, daß das Aktivitätsmuster des aus dem Netzhautabbild des Buchstabens "A" gewonnen Vektors (Hier: 010101101), an den beiden Seiten einer Matrix (entspricht dem Assoziativen Speicher) angelegt wird, und die Matrix an der Stelle, an der sich zwei Aktivitäten kreuzen, ebenfalls aktiv gesetzt wird (). Diese zweidimensionale Speicherung des Buchstabes "A" aus nicht aktiven und aktiven Zellen, stellt die Grundlage für die Wiedererkennung dar. Um es dem Assoziatven Speicher bei der Wiedererkennung nicht zu leicht zu machen, soll nicht nur der Buchstabe "A" wiedererkannt werden, er soll aus einem unvollständigen bzw. fehlerhaften Input wiedererkannt werden. Dazu präsentiert man dem Assoziativen Speicher einen degradierten Buchstaben "A", verwandelt die zweidimensionale Darstellung des Buchstabens in eine Reihe aus Nullen und Einsen (für nicht aktiv/aktiv) und legt diese an die linke Seite unserer Matrix an. Dort, wo durch den Input eine Eins in die Matrix geführt wird und die Zelle in der Matrix aktiv ist (), führt man eine Eins nach unten. Dies wird für alle Zeilen der Matrix gemacht und aufaddiert. Man erhält das Muster 040404404. Dieses Muster wird durch eine Schwellendetektion geführt, die nur Erregungsmaxima durchläßt (in diesem Fall =4. Die Schwelle bestimmt sich aus der Anzahl der aktiven Inputzellen).
Durch die Schwelle wird eine auf Null/Eins-Normierte Reihe (010101101) erzeugt, die sich in die zweidimensionale Netzhautdarstellung rückführen läßt. Dabei zeigt sich, daß das "A" korrekt rekonstruiert wurde.
Abbildung 3: Wiedererkennen des degradierten Buchstabens "A".
In den Speichern können natürlich noch mehr Buchstaben eingespeichert werden. Die Leistung des Assoziativen Speichers ist im übrigen von der Anzahl der aktiven Zellen abhängig, wird diese zu groß, sinkt die Leistungsfähigkeit des Speichers rapide.
Wahrnehmumg mittels Hypothesentestung
Der vorgeführte Assoziative Speicher stellt eine relativ tiefe Stufe der Wahrnehmung dar. Was passiert auf höheren Stufen der Wahrnehmung? Im Rahmen der PSI-Theorie (DÖRNER, SCHAUB, STÄUDEL & STROHSCHNEIDER, 1988; SCHAUB, 1993) wurde ein Prozeß beschreiben, der auf der Basis von Hypothesenprüf-Verfahren versucht, die Umwelt zu erkennen.
Hauptaufgabe dieses Prozesses ist es, ständig ein Bild der augenblicklichen Umgebungssituation zu erzeugen. Der eigentliche Kern dieses Prozeßbündels besteht darin, daß, ausgehend von einem bestimmten Fixationspunkt, die Umgebung abgetastet wird. Die dort entdeckten Objekte werden identifiziert und ihre Konstellation im Raum (gegebenfalls auch Raum und Zeit) festgestellt. Das Ergebnis dieses Prozesses wird als ephemere Gedächtnisstruktur, als Situations- oder Umgebungsbild, abgelegt. Die konkrete Arbeitsweise von PERCEPT (hypothesengeleitete PERCEPTion) besteht aus einer Verschachtelung von "bottom-up-" und "top-down-Suchprozessen". Entdeckt PERCEPT ein gespeichertes Wahrnehmungselement, so wird zunächst "bottom-up" geprüft, Teil welcher Objekte, Teil welcher übergeordneten Schemata das entsprechende Wahrnehmungselement sein könnte. Ist die Menge dieser Schemta festgestellt, so wird in der Umwelt solange an den entsprechenden Lokationen "top-down" nach den zu erwartenden anderen Elementen dieser Schemata gesucht, bis eines davon erfüllt ist. PERCEPT hat damit das entsprechende Objekt erkannt. Anschließend beginnt dieser Prozeß von vorne, nur daß jetzt das erkannte Objekt die Rolle des Wahrnehmungselementes übernimmt, und PERCEPT durch einen strukturgleichen bottom-up - top-down Prozeß nach einer Situation fahndet, die es kennt und in der das Objekt vorkommt.
Dies soll an einem Beispiel illustriert werden (vgl. Abbildung 4). Angenommen, das "System" hätte soeben einen unbekannten Raum betreten. Als erstes Wahrnehmungselement wird ein hölzernes Etwas erkannt, das zunächst als Bein eines Möbelstückes identifiziert werden kann.
Abbildung 4: Ablauf des PERCEPT-Prozesses.
PERCEPT prüft nun in seinem sensorischen Gedächtns, von welchem übergeordneten Schema ein Möbelbein Teil sein könnte (bottom-up - Prozeß), und erzeugt eine Liste, die aus Tisch, Stuhl, Couch und Bett besteht. Als nächstes prüft PERCEPT der Reihe nach, zuerst für Tisch, dann für Stuhl, usw., ob die anderen Teile des entsprechenden Objektes am zu erwarteten Ort zu finden sind: Für den Stuhl sucht PERCEPT z.B. oberhalb des Beines nach einer Sitzfläche und einer Lehne, für das Bett nach einer Liegefläche etc. Gesetzt den Fall PERCEPT gelangt zu dem Ergebnis, daß nur das Schema "Couch" durch die insgesamt vorhandenen Wahrnehmungselemente ausreichend erfüllt wird, gilt die Couch als erkannt. Nun beginnt der Prozeß von vorne, indem PERCEPT prüft, Teil welcher übergeordneten Schemata wohl eine Couch sein könnte. Es stellt fest, daß eine Couch nur in einem Wohnzimmer oder in einer Arztpraxis stehen kann, überprüft via top-down-Prozeß die anderen Elemente der beiden Schemata (Fernseher, Schreibtisch, Untersuchungsinstrumente) und ist schließlich in der Lage zu erkennen, daß es wohl bei einem Psychiater gelandet ist.
Sobald durch die angegebene Prozedur ein Umgebungsbild gewonnen wurde, wird dieses "zur Vergangenheit" und ein neues Umgebungsbild wird erstellt. Auf diese Art und Weise entsteht ein "Protokoll" vergangener Situationen und Tätigkeiten. Ebenfalls werden aufgrund der gefundenen Situationen Hypothesen über die Zukunft abgeleitet und auf diese Art und Weise ein "Erwartungshorizont" gebildet. Dieser dient unter anderem dazu, neue "Fixationspunkte" für den PERCEPT-Prozeß zu liefern.
Abbildung 5: Aneinandereihung von Situationen im Gedächtnis entlang einer imaginären Zeitachse und Verzweigungen in die Zukunft.
Handlungsorganisation mittels konkurrierender Absichten
PERCEPT stellt die Eingangspforte zu einem theoretischen System dar, welches im Rahmen der PSI-Theorie entwickelt wird. Dieses System ist ein System der Handlungs- und Absichtsregulation (DÖRNER, SCHAUB, STÄUDEL, & STROHSCHNEIDER, 1988; SCHAUB, 1993).
Kern dieses System ist das Konzept der "Absicht". Eine Absicht ist ein interner psychologischer Prozeß, der als ephemere Struktur definiert ist, die aus einem Indikator für einen Mangelzustand (Hunger, Durst etc) und Prozessen zur Beseitigung dieses Mangelzustandes (z.B. Weg zur konsumatorischen Endhandlung) besteht.
Dies sei an einem Beispiel erläutert: Wenn die Körpertemperatur absinkt, werden verschiedene physiologische Prozesse eingeleitet (z.B. Kontraktion der peripheren Körpergefäße), um diesen Zustand zu beseitigen. Überschreitet allerdings die Differenz "aktuelle Körpertemperatur-Sollkörpertemperatur" eine bestimmte Schwelle, entsteht ein Motiv. Dieses zeigt an, daß automatische, physiologische Prozesse allein nicht ausreichen, um den Mangelzustand zu beheben, sondern der Mangelzustand auf einer psychologischen Ebene beseitigt werden muß. Zu diesem Motiv werden verschiedene "Ingredienzien" hinzugefügt, z.B. Zielvorstellungen, Operatoren, Erfolgsabschätzungen. So könnte man einen Pullover anziehen (Ziel), den man vorher aus dem Schrank holen und dann überziehen muß (Operatoren), wobei man sich sicher ist, daß man sowohl den Schrank findet als auch den Pullover anziehen kann (Erfolgsabschätzung).
Hinter jeder Tätigkeit stehen eine oder mehrere Absichten, die diese Tätigkeit initiieren und in Gang halten. Absichten sind die "innere Kontrolle" einer Handlung. Sie lenken das Handeln des Individuums in eine Richtung, die zur Beseitigung oder zur Vermeidung eines Mangelzustands führen. Absichten organisieren das Verhalten auf ein Ziel hin. Absichten können, müssen aber nicht, dem Individuum bewußt sein. Absichten haben über Motive hinaus eine Reihe von Komponenten, die sich auf die Beseitigung des Motivs, also auf die Erreichung einer, wie auch immer gearteten, befriedigenden oder konsumatorischen Situation beziehen, in der die Ist-Sollwertdifferenz ausgeglichen werden kann. Diese Komponenten sind: Zielzustand, Ausgangspunkt, Absichtsgeschichte, Plan, Erledigungstermin, Wichtigkeit, Zeitbedarf und Kompetenz.
Abbildung 6: Komponenten einer Absicht.
Eine konkrete Absicht muß nicht notwendigerweise Angaben bzgl. aller Absichtskomponenten enthalten. Manche mögen unvollständig sein, andere völlig fehlen. So ist es z.B. denkbar, daß überhaupt kein Plan existiert, daß die Kompetenz niedrig (oder nicht abschätzbar) ist, die Wichtigkeit aber relativ hoch ist. In diesem Fall könnte man von einem Wunsch sprechen. Liegt das Eintreten des Mangelzustandes in weiter Ferne, wird aber aufgrund dieses antizipierten Motivs eine Absicht erzeugt, könnte man von einer Vornahme sprechen.
'Wichtigkeit' und 'Kompetenz' determinieren nach einem erweiterten Erwartungs*Wert-Modell (s. ATKINSON & BIRCH, 1970) die Stärke einer Absicht. Hinzu kommen noch die Berücksichtigung der Termine bzw. bestehender Zeitfenster und die Günstigkeit bzw. Ungünstigkeit der aktuellen Situation. So mag zwar z.B. der Hunger recht groß sein, man weiß auch, wie man diesen befriedigen kann (nämlich in der Mensa), jedoch hat die Mensa nur von 1130 Uhr bis 1400 Uhr geöffnet, so daß es keinen Sinn macht, dieser Absicht vor 1130 Uhr die Handlungsleitung zu übertragen (es sei denn, es wird ein anderes Ziel angesteuert mit anderen Zeitfenstern). Es könnte aber auch sein, daß der Hunger zur Zeit gar nicht sehr groß ist und andere Absichten zur Zeit die Handlungsleitung innehaben, da man aber gerade an der Mensa vorbei kommt, ergreift man die günstige Gelegenheit, und ißt schon jetzt. Somit ergibt sich:
Absichtsstärke = F {Wichtigkeit, Kompetenz, Zeitfenster, Umstände}
Die Stärke einer Absicht ist die Größe, die für das Ringen der Absichten um die Handlungssteuerung relevant ist, im Rahmen der PSI-Theorie wird dies als Auswahldruck bezeichnet. Die Absicht mit dem höchsten Auswahldruck wird handlungsleitend. Da sich sowohl alle Komponenten (Stärke des Mangelzustandes, Wichtigkeit, etc) jeder Absicht als auch die situativen Gegebenheiten ständig ändern können und somit der Auswahldruck einer Absicht keine Konstante ist, findet ein ständiger "Kampf"' um die Handlungsleitung zwischen verschiedenen Absichten statt.
Es wurde bereits angesprochen, daß sowohl der PERCEPT-Prozeß als auch Absichten auf einer bestimmten Gedächtnisstruktur arbeiten. Diese Gedächtnisstruktur ist als hierarchisches Tripel-Netzwerk angelegt (Abbildung 7). Es besteht aus der sensorischen, der motorischen und der motivatorischen Hierarchie.
Abbildung 7: Gedächtnisstruktur: 'Tripel'-Hierarchie.
Das sensorische Netzwerk speichert Sachverhalte, Situationen und Gegenstände in einer hierarchischen Struktur. Diese wird durch eine Reihe voneinander unabhängiger Relationen aufgespannt. Im wesentlichen spielen hierbei zwei Relationen eine Rolle: die Teil-Ganzes-Relation und die Raum-Zeit-Relation.
Die Teil-Ganzes-Relation (in der Literatur auch als 'hat'/'has'-Relation bezeichnet) stellt eine Verbindung zwischen einem Objekt und dessen Teilen her. Z.B. besteht zwischen Stuhlbein und Stuhl, zwischen Haustür und Haus, zwischen Rad und Auto eine Teil-Ganzes-Relation. Eine raum-zeitliche Relation wird dann angenommen, wenn innerhalb der räumlichen und/oder zeitlichen Dimension eine Beziehung zwischen verschiedenen Objekten hergestellt wird. So besteht zwischen den Lichtern einer Verkehrsampel eine räumliche Beziehung (rot ist oben, gelb in der Mitte und unten grün) und eine zeitliche Beziehung (auf das aufleuchtende rot, folgt gelb, worauf beide ausgehen und grün leuchtet).
Die raum-zeitlichen Informationen zwischen Objekten werden auch zur Darstellung von Ereignisfolgen eingesetzt. In diese Relationen ist eingetragen, wie ein Objekt im Verlauf eines Geschehens seine raum-zeitliche Position verändert, bzw. wie sich die raum-zeitliche Anordnung der Objekte zueinander ändert. Man denke dabei z.B. an das Ampelbeispiel.
Als basale Objekte dieser Hierarchie dienen Wahrnehmungsprimitiva, die praktisch "unmittelbar" wahrgenommen werden. In Abbildung 8 ist ein Ausschnitt aus einer sensorischen Hierarchie schematisch wiedergegeben.
Abbildung 8: Ausschnitt aus einer sensorischen Hierarchie.
Das motorische Netzwerk speichert sowohl komplexe Handlungsvollzüge als auch einfache motorische Bewegungsprimitiva, z.B. die Ansteuerung einzelner Muskelinnervationen. Die verschiedenen motorischen Programme sind ebenfalls durch verschiedene Hierarchien strukturiert. So sind bestimmte Operationen Teile größerer Handlungen, verschiedene Handlungen lassen sich unter einer abstrakten Handlung subsummieren, Teilhandlungen stehen selbstverständlich in einer bestimmten raum-zeitlichen Struktur zueinander. Einfache Muskelinnervationen stellen die unterste Ebene dieser Hierarchie dar. Allerdings sind nur sehr primitive Bewegungen ohne sensorische Rückkopplung denkbar, d.h. alle komplexeren Aktionen laufen nur in Form von Aktionschemata ab, d.h. in einer Kopplung zwischen sensorischem und motorischem Netzwerk.
Im motivatorischen Netzwerk sind die aktuellen und die potentiellen Mangelzustände abgelegt sowie die Beziehungen zwischen verschiedenen Motivationen gespeichert, bzw. es werden diese Beziehungen durch einen aktuellen Mangelzustand erzeugt. So mag z.B. zwischen Hunger und Calciummangel bzw. zwischen Hunger und Fettmangel eine Teil-Ganzes-Relation bestehen. Hunger setzt sich eben aus einer Reihe von spezifischen 'Teilhungern' zusammen. Aktuell mag aber ein Zuckermangel ausreichen, um das Motiv Hunger zu erzeugen. Das motivatorische Netzwerk ist eine spezifische Variante des sensorischen Netzwerkes. Es bildet die Wahrnehmung interner Mangelzustände ab. Die 'Wahrnehmungsprimitva' dieser Hierarchie sind Indikatoren für Sollwertabweichungen, z.B. ein Calciummangel-Indikator. Die obersten Knotenpunkte dieses Netzes stellen die Motivatoren für die Indikation von Mangelzuständen dar, sie sind somit die primären Auslöser für die Erzeugung von Absichten.
Zwischen diesen drei Netzwerken bestehen vielfältige Beziehungen. Das wichtigste Element hierbei ist das oben diskutierte 'Aktionsschema'. Dieses verbindet den sensorischen Teil des Netzwerkes mit dem motorischen Teil über Input/Output-Relationen. Eine bestimmte Situation im sensorischen Teil ist 'Input' für einen Knoten im motorischen Netzwerk. Eine andere Situation, das erwartete Ergebnis der Aktion, ist 'Output' der motorischen Aktion. Die Verbindungen zwischen sensorischen und motorischen Teilen dienen vorzugsweise der Steuerung von Handlungseinheiten.
Die Verbindungen zwischen sensorischem und motivatorischem Netzwerk fungieren als Initiatoren von Handlungen. So bestehen zwischen Situationen und motivatorischen Knoten verschiedene Varianten der 'Befriedigungsrelation'. Eine bestimmte Situation kann eine Befriedigungssituation für eine Motivation sein, sie kann eine Motivation auslösen, also einen Mangelzustand erzeugen, oder sie kann ankündigend für eine dieser beiden Beziehungen sein. Diese Verbindungen werden bei der Absichtserzeugung verwendet, als Zielsituationen, als Vermeidungssituationen oder als Indikatoren für Ziel- und Vermeidungssituationen.
Absichten, wie sie oben bereits diskutiert wurden, stellen eine komplexe temporäre Struktur dar, die die Tripel-Hierarchie verbindet. Absichten benutzen Relationen zwischen allen drei Teilnetzwerken bzw. bauen zeitlich begrenzte Relationen auf.
Drei Prozesse dienen zur Absichtsbearbeitung: GENINT zur Absichtsentstehung, SELECTINT zur Auswahl der aktuell handlungsleitenden Absicht und RUNINT zur eigentlichen Abarbeitung der Absichten. Der vierte Prozeß, der in der PSI-Theorie angenommen wird, ist der PERCEPT-Prozeß, der die anderen Prozesse mit "Umgebungsinformation" versorgt (Abbildung 9).
Abbildung 9: Übersicht über die PSI-Prozesse.
Die Notwendigkeit zur Bildung einer Absicht ergibt sich immer aus einer aktuellen oder zu erwartenden Ist-Soll-Wertdifferenz einer organismischen Variablen. Dafür existieren im Organismus eine Reihe von Sensoren, die diese Ist-Soll-Differenzen feststellen können und somit als primäre Auslöser einer Absicht, als Motivatoren, dienen. Diese Sensoren melden sowohl Höhe als auch Dauer der Sollwertabweichung. Hunger, als Ist-Soll-Differenz verschiedener Variabler, z.B. des Glucosegehalts des Blutes, kann die Absicht erzeugen, zum Kühlschrank zu gehen und sich die Suppe von gestern aufzuwärmen. Eine Ist-Soll-Differenz bzgl. der subjektiven Kontrolle in einer bestimmten Situation mag die Absicht auslösen, diese Situation zu analysieren, usw. Die Sensoren selbst können eine komplizierte Struktur aufweisen, insbesondere wenn sie nicht basale physiologische Größen messen (z.B. der Sensor für Kontrolle).
Die Sensoren melden ständig die jeweiligen Ist-Sollwertabweichungen (und damit die Motivstärken). GENINT (GENerate INTention) erstellt daraus einen Vektor der verschiedenen Mangelzustände mit ihren jeweiligen Motivstärken. Diese sind ein Maß für Dauer und Höhe der Sollwertabweichung. Sie bilden die Grundlage für die Erzeugung von Absichten durch GENINT. Sobald ein Mangel festgestellt wird, und dieser nicht durch interne d.h. physiologische Prozesse geregelt werden kann, erzeugt GENINT eine Absicht. GENINT generiert vor allem Zielzustände für die Absicht. Diese können durchaus verschiedene sein, je nachdem welche Erfahrungen das Individuum bei der Reduktion dieses Mangelzustands in der Vergangenheit gemacht hat. In der Regel sind mit bestimmten Motivatoren bestimmte sensorische Schemata verknüpft, die zur Reduktion des Mangelzustands führen. GENINT baut diese Situationen in die Struktur der Absicht ein.
Weiterhin versorgt GENINT die Absicht, in Abhängigkeit von der aktuellen Gesamtsituation, mit allen genannten Absichtselementen soweit für diese Informationen im Gedächtnis vorhanden sind, andernfalls werden Platzhalter eingefügt. Ist der Weg zur Zielsituation unklar, weiß man z.B. nicht, wie man, im Falle des Hungers, in ein bestimmtes Restaurant kommen soll, enthält die Absicht nur den Hinweis auf die Notwendigkeit, einen Weg zu finden oder zu erzeugen, der zum gewünschten Zustand führt. Die Erzeugung fehlender oder unvollständiger Elemente bleibt anderen Prozessen vorbehalten, nämlich 'SELECTINT' und 'RUNINT'.
Die Aufgabe des Prozesses SELECTINT (SELECT INTention) ist die Auswahl der Absicht, die als nächste handlungsleitend werden soll. Die Auswahl der handlungsleitenden Absicht ist von einer Reihe von Faktoren abhängig. Zuerst versucht das System, möglichst viele Absichten zusammenzufassen, gelingt dies nicht, werden die Absichten hierarchisiert, so daß letztlich eine Absicht ausgewählt wird.
Absichten können dann zusammengefaßt werden, wenn sie gleiche oder kompatible Zielsituationen haben. Wenn man z.B. etwas essen möchte und sich mit Freunden unterhalten will, ist eine mögliche gemeinsame Zielsituation für diese beiden Absichten der Gang in die Mensa, wo es etwas zu essen gibt, und wo man mit Freunden reden kann. Sind die Zielzustände inkompatibel, gibt es die Möglichkeit, daß ein Zielzustand auf dem Weg zum zweiten Zielzustand erreicht werden kann. Andernfalls müssen die Absichten hierarchisiert werden.
Für die Behandlung der aktuellen Absicht ist RUNINT (RUN INTention) zuständig. Der Prozeß RUNINT ermöglicht dem System, die aktuelle Situation in Richtung auf das erwünschte Ziel zu verändern. Hierzu wird entweder der in der Absicht abgelegte Plan abgearbeitet, oder es wird versucht, wenn dieser Plan nur unvollständig oder gar nicht vorhanden ist, den Plan zu elaborieren bzw. neu zu konstruieren. Dazu nutzt das System seine Informationen über die aktuelle Situation und deren Entwicklungen, und es nutzt sein Wissen.
RUNINT arbeitet in Abhängigkeit von der Elaboriertheit des mit einer Absicht verbundenen Plans drei unterschiedlichen Verarbeitungsmodi.
Auf der ersten Stufe führt RUNINT lediglich Automatismen aus. Ein Automatismus ist eine Folge von Aktionsschemata, die eindeutig von einer Startsituation zu einer Zielsituation führen. Führt ein Automatismus nicht zum Erfolg, können korrigierende Prozeduren einsetzen. So kann der ganze Automatismus einfach wiederholt werden (z.B. mehrmalige Versuche, den Motor eines Autos anzulassen), oder einige Operatoren des Automatismus werden mit größerer Heftigkeit und Energie durchgeführt (z.B. Zündschlüssel "stärker" umdrehen). Schlagen diese Versuche fehl, übernimmt das Individuum die bewußte Kontrolle über sein Tun.
Auf der zweiten Stufe setzen externe Problemlöseversuche ein. Die einfachste Methode ist das Versuchs-Irrtum Verhalten (beim Versagen des Motors tritt man z.B. das Gaspedal mehrfach durch, oder schaltet die Lüftung aus, oder rüttelt an der Batterie, oder..). 'Hill-Climb'-Verhalten ist ein weiterer externer Problemlöseversuch. Dabei wird Schritt für Schritt die Situation so verändert, daß immer weniger Unterschiede zur Zielsituation bestehen.
Sollten diese Problemlöseversuche ebenfalls scheitern, kommen mit der dritten Stufe von RUNINT die 'höheren' kognitiven Prozesse ins Spiel. Beim interpolativen Planen werden bekannte Operatoren neu kombiniert und verkettet, um einen Weg zur Zielsituation zu konstruieren. Beim synthetischen Planen wird versucht, neue Operatoren zu konstruieren, indem z.B. Mittel und Möglichkeiten ausprobiert werden, die eigentlich gar nicht zu dem in Frage stehenden Realitätsausschnitt gehören, bzw. von denen man im Grunde annimmt, daß sie in der gegebenen Situation nicht anwendbar sind.
Bleibt RUNINT auch auf dieser letzten Arbeitsstufe erfolglos, so geschehen zwei Dinge: erstens wird die aktuelle Absicht als 'unerledigt' zurückgegeben, und zweitens wird ein spezifischer neuer Mangelzustand erzeugt. Die Absichtsbehandlung hat sich nämlich als unzureichend erwiesen. Das System war nicht in der Lage die Situation zu bewältigen. GENINT erzeugt jetzt eine neue Absicht mit dem Ziel, die Gründe für das Scheitern zu finden. Daraus können wiederum Absichten resultieren, wie z.B. die Situation genauer zu explorieren oder das Denken und Handeln selbst einer genauen Analyse zu unterziehen, um eventuelle Denkfehler zu isolieren und die 'Bibliothek' an Problemlösungsmethoden zu erweitern. Diese Absicht muß mit allen anderen Absichten um die Handlungsleitung konkurrieren. Nur wenn die Absicht zur Selbstreflexion stärker wird als alle anderen Absichten, wird das System sein eigenes Denken und Handeln untersuchen.
Ausgehend von den "konnektionistischen Units" eines neuronalen Netzwerks, über die basalen Merkmalen eines Assoziativen Speichers und die komplexeren Funktionen des PERCEPT-Prozeß wurden die Ingredienzen eines Systems beschrieben, welches in der Lage ist, seine Absichten und Handlungen in einer komplexen Umgebung zu organisieren. Dazu wurden eine Reihe von Gedächtnisstrukturen, Prozesseinheiten und basalen Datenstrukturen eingeführt.
Die Koordination der einzelnen Systemteile von PSI wird nicht durch einen "Masterprozeß" gesteuert. Vielmehr läuft die Steuerung des ganzen Systems durch direkte und indirekte Interaktion bzw. Selbstorganisation der Prozesse untereinander. Dazu werden zwei Möglichkeiten benutzt: Erstens die Verwendung und Modifikation gemeinsam genutzter Gedächtnisstrukturen und zweitens die Versendung spezifischer Triggersignale.
Die Verwendung gemeinsamer Gedächtnisstrukturen gestattet allen Prozessen, Informationen vor allem über die zur Bearbeitung anstehenden Absichten zu beziehen. Jedem Teilprozeß sind somit z.B. die Wichtigkeit und Dringlichkeit der aktuellen Absicht bekannt. Die Versendung von Triggersignalen erlaubt den Prozessen, ihre Arbeitsweise in Abhängigkeit von der Arbeitsweise des Gesamtsystems zu verändern. So führen die von PERCEPT erzeugten Triggersignale zu einer Bewertung der aktuellen Situation und des Erwartungshorizontes. GENINT produziert Signale, die eine Beurteilung bzgl. der zur Bearbeitung anstehenden Absichten zulassen, SELECTINT liefert Triggersignale, die sich auf Wichtigkeit und Erfolgswahrscheinlichkeit der aktuellen Absicht beziehen. Die von RUNINT bereitgestellten Triggersignale beziehen sich auf den Fortgang des Verarbeitungsprozesses der aktuellen Absicht.
So erzeugt z.B. PERCEPT die Triggersignale Unbestimmtheit, Unerwartetheit und Neuartigkeit, die unmittelbaren Einfluß auf GENINT nehmen. Diese Parameter indizieren mangelnde Kontrolle bzgl. der aktuellen Situation. Daraus kann ein spezifischer Mangelzustand des Kontroll- oder Kompetenzverlusts entstehen. Das durch GENINT erzeugte Signal Gesamtabsichtsdruck wirkt sich auf die Arbeit von SELECTINT aus. Je mehr Absichten mit ähnlichem Auswahldruck vorhanden sind, desto öfter wählt SELECTINT eine neue Absicht zur Behandlung aus. Eine begonnene Absicht wird nicht zu Ende geführt, da eine andere Absicht stärker geworden ist usw. Insgesamt wird das Verhalten des Systems instabiler und sprunghafter.
Die beispielhaft ausgeführten Triggersignale geben einen Einblick in die Arbeitsweise des Systems. Die Prozesse des Systems arbeiten auf der Basis hybrider neuronaler Netze in dem Sinne, daß manche Funktionen vollständig als neuronales Netz ausgeführt sind (z.B. Wahrnehmung, Gedächtnis), andere Funktionen teilweise konnektionistische Ansätze enthalten (z.B Absichtsauswahl) und schließlich einige Funktionen (z.B. Absichtsdurchführung) als Prozeduren ausformuliert sind. Selbstorganisation ergibt sich in dem System an vielen Stellen unmittelbar und muß nicht explizit eingebaut werden. So organisieren sich die einzelnen Teile im Wahrnehumungsprozeß eines Assoziativen Speichers und im PERCEPT-Prozeß spontan zu komplexeren semantisch bedeutungsvollen Einheiten, es organisieren sich die vier Teilprozesse des PSI-Systems spontan zu einer sinnvollen Organisation der Absichts- und Handlungsregulation.
In diesem Aufsatz konnten viele Dinge nur angerissen werden. Es wurde die Struktur eines Systems der Absichts- und Handlungsregulation dargestellt und an einigen Stellen ausgeführt, welche Rolle dabei konnektionistische Modelle und Vorstellungen von Selbstorganisationsprozessen spielen können, außen vor blieben vor allem Verfahren zur empirischen Überprüfung von konnektionistischen Modellen der Selbstorganisation der menschlichen Wahrnehumung und des Handelns (siehe dazu SCHAUB, 1993).
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