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Ein Anhang für » Beiträge zu Definitionen und Konzepten einer Kognitiven Logik « |
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1. Einführung Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zur modellmäßigen Erklärung bzw. technischen Nachbildung von natürlichen "kognitiven Systemen" gewinnen zunehmend an Bedeutung (z. B. für innovative KI-Modelle und autonome Agenten der kognitiven Robotik). Erforschbar sind Kognitions- und Gedächtnisleistungen lernfähiger Organismen, aufgefasst als kognitive Akteure mit "rationaler" Autonomie.
Erzielt wird eine nutzvolle Unterstützung des Menschen mit "selbstlernenden" Simulationsmodellen und künstlichen kognitiven Systemen. Solche technischen Artefakte sind gekennzeichnet durch situationsabhängig nutzbare Erinnerungen (Voraussagen aus Erfahrung) für ihre individuellen Entscheidungen beim "autonomen" Problemlösen, begründet mit empirischen Urteilen und "subjektiven" Bewertungen. Simuliert werden können erkenntnisgemäße logische Schlussfolgerungen, d. h. 'kognitiv-logische' Inferenzen
(vgl.
induktiv lernende Inferenzsysteme mit 'Gedächtnis'). [1][9]
2. Definitionen und Thesen zu kognitiv-logischen Gedächtnissystemen Explizite Aussagen über formalisierbare Denkoperationen (vgl. programmierbare Computer-Funktionen) betreffen logische Zuordnungen, Kombinationen und Verknüpfungen von informativen Symbolen für selektierte Begriffe und semantische Relationen, die dem individuellen Wissensstand einer 'lernenden' Gehirnstruktur entsprechen.
Definition 0: Die strukturelle Lerndisposition eines kognitiv-logischen Gedächtnissystems ist seine 'potenzielle' Anlage einer Menge (Satz) von situationsabhängig konditionierbaren Assoziationen (z. B. aufbaubaren Wirkverbindungen) für kenntnisspezifisch repräsentierbare bedingte Relationen (erworbene Kenntnisse) in funktionell ausbildbaren Verknüpfungen einer lernfähigen Gedächtnisstruktur. Diese konzeptionelle Veranlagung bestimmt das prädisponierte Ausbildungsvermögen für individuelles
Erfahrungswissen durch 'strukturbildende' Erweiterung oder Veränderung des Vorwissens (strukturelles Lernen) gemäß 'angenommenen' bedingten Relationen. [1][8][9][10]
»Kenntniserwerb« eines lernfähigen Gedächtnissystems ist ein kognitiver Prozess mit dem Resultat der 'erworbenen Kenntnis', die als erfasste begriffliche Beziehung des 'kognitiv' erweiterten Wissens für (Vor-)Aussagen nutzbar ist. Eine erworbene Kenntnis kann als angenommenes Wissenselement "im Gedächtnis" behalten (temporär gespeichert), gefestigt (empirisch bestätigt, konsolidiert) oder entfernt (vergessen, verlernt) werden.
Eine situationsbedingt erworbene Kenntnis entspricht einer kognitiv erfassten (begriffenen) Beziehung (in plastischer Verknüpfung) gemäß einer begrifflichen Vereinbarung für einen 'induktiv' angenommenen Zusammenhang (verallgemeinernd, modellhaft), - aufgrund mindestens einer detektierten Signalkoinzidenz eines externen Sachverhalts oder einer systeminternen Situation (vgl. induktiver Lernmechanismus, Thesen 1 und 2). [1] - [4] Das »strukturelle Lernen und Speichern« von erworbenen Kenntnissen ermöglicht kognitive Gedächtnisleistungen aufgrund assoziativer Erinnerungen. Der Grundprozess einer 'logisch-funktionellen' Kenntnisnutzung wird definiert als 'Assoziieren aus Erfahrung', - entsprechend der assoziativen Generierung von erfahrungsgemäßen Vorstellungen oder Voraussagen (Prädiktionen).
Unter dem Einfluss von assoziierten Voraussagen (Erwartungen) entstehen empirische Urteile (Vorurteile) für Entscheidungen eines 'kognitiven Systems', z. B. zur Veranlassung von bedingten Aktionen und lerntypischen Verhaltensänderungen (vgl. These 13 und Definitionen 18f, siehe auch
Lernender Homöostat und
Intelligenter Automat). [1][7][8] Kenntnis ist ein funktionell nützliches Wissenselement zur Informationsverarbeitung, das als 'relationale' Kenntnis einer Wissens- oder Gedächtnisstruktur fungiert und in dieser strukturell gespeichert ist. »Erworbene Kenntnisse« sind "erlernte" Wissenselemente im Gedächtnissystem (für ausbildbares Wissen) und entsprechen begrifflichen Beziehungen von "erfassten" Zusammenhängen. [12] Definition 1: Eine strukturell gespeicherte Kenntnis eines assoziativen Gedächtnissystems entspricht mindestens einer zwischenbegrifflichen oder innerbegrifflichen semantischen Relation (vgl. Thesen 1 und 2 sowie Definitionen 2 und 3).
Neu erfasste 'begriffliche Beziehungen', die erworbenen Kenntnissen von (durch Verallgemeinerung, d. h. induktiv) angenommenen Regelmäßigkeiten entsprechen, sind erst dann 'bewährte' Kenntnisse im Sinne von gewonnenen Erkenntnissen, wenn sie durch empirische Überprüfung und praktische Bewährung hinreichend begründet werden können.
Zusätzlich zu (prädeterminierten) »veranlagten Vorkenntnissen« (vgl. A-priori-Wissen) gibt es situationsbedingt erworbene Kenntnisse, die als bedingte Relationen für erinnerbare Erfahrungen in einer 'lernfähigen Gedächtnisstruktur' kurz- oder langzeitig gespeichert werden (vgl. Behalten oder Vergessen). [10]
Prinzipiell unterschieden werden empirische und theoretische (Er-)Kenntnisse eines lernfähigen Gedächtnisssystems hinsichtlich ihrer situationsspezifischen Entstehungsart (Verursachung oder Begründung), die gekennzeichnet ist durch eine externe bzw. interne Ursache oder Bedingung.
Ein empirischer oder theoretischer Kenntniserwerb entspricht mindestens einem kognitiven Grundprozess im lernenden Gedächtnissystem. These 1: Ein kognitiver Grundprozess des strukturellen Lernens für situationsbedingten Kenntniserwerb ist erklärbar mit mindestens einem 'induktiven' Lernmechanismus (gemäß Koinzidenzbedingung für verallgemeinerte Beziehungsannahme) bei der Ausbildung oder Verstärkung von
synaptischen Verbindungen zwischen Neuronen in assoziativen Gedächtnisstrukturen des Gehirns.
Eine neue Kenntnis wird situationsbedingt erworben und kurz- oder langzeitig behalten. Sie ist nutzbar als 'gespeicherte' Erfahrung (Erfahrungsgewinn) entsprechend einer empirischen Relation, z. B. einer induktiv erfassten hypothetischen Merkmalsbeziehung zwischen dem Besonderen/Einzelnen und dem zugeordneten Allgemeinen/Abstrakten (verallgemeinernde Zusammenhangserfassung, vgl. Thesen 3 bis 5) [1][10]
These 2: Situationsbedingt erworbene Kenntnisse (einer Gedächtnisstruktur) entsprechen 'semantischen' bedingten Relationen, die formal darstellbar sind als "ausgebildete" (strukturell erlernte) Begriffs- oder Merkmalsbeziehungen in Form konditionierter Assoziationen, die objektiviert als Aussagen (vgl. logisch begründbare Erkenntnisse) mitgeteilt werden können mit sprachlichen Ausdrucksformen für (zwischen- bzw. innerbegriffliche) Relationen oder Prädikate.
Eine dynamische Wissensdarstellung durch lerntypische Ausbildung (Erweiterung oder Umgestaltung) von Erfahrungswissen einer "kognitiv" veränderlichen Gedächtnisstruktur kann deklarativ ausgedrückt (beschrieben und erklärt) werden mit definierten Aussagesätzen (z. B. logischen Implikationen) für bedingte Relationen. Dabei sind hypothetisch nutzbare (Er-)Kenntnisse empirisch zu überprüfen, ob sie praktisch bestätigt werden oder ob sie falsifiziert werden müssen (vgl. Korrektur beim Umlernen [7]). [1] - [9] Definition 2: Bedingte Relationen, die "strukturell erlernt" worden sind in einer kognitiv-logischen Gedächtnisstruktur mit 'plastischen' Verknüpfungen, sind charakteristisch für bedingte Funktionen der Kognitiven Logik, d. h. bedingte Logik-Funktionen zur Bestimmung von simulierbaren Lernformen. [1][4][6][7][8] Definition 3: Eine erworbene Kenntnis der kognitiv-logischen Gedächtnisstruktur wird bestimmt als "funktionelle" bedingte Relation in Form einer konditionierten Assoziation, die einbezogen ist in mindestens eine bedingte logische Verknüpfung von Begriffssymbolen (bedingte Logik-Funktion) und dadurch funktionell mitwirkt bei der erfahrungsgemäßen Kenntnisnutzung (vgl. empirisches Assoziieren "aus Erfahrung" beim Erinnern, s. These 13). [1][4] Jede »konditionierte Assoziation« einer lernfähigen Gedächtnisstruktur entspricht einer 'vereinbarungsgemäß aufgebauten' (Wirk-)Verbindung mittels eines funktionell aktivierten 'relationalen Gedächtniselements' (vgl. Synapse) zur Repräsentation einer semantischen bedingten Relation, die aufgefasst wird als situationsbedingt erworbene Kenntnis (Erkenntnis) im Sinne eines 'angenommenen' Wissenselements (für gewonnene Einsicht). [1] - [4] Die »kognitive Erfassung« mindestens einer begrifflichen Beziehung, aufgefasst als erworbene Kenntnis von einem erfassten Zusammenhang, ist erklärbar als ein "verallgemeinerndes Begreifen" mindestens einer (beobachteten oder vermuteten) Beziehung zwischen Objekt- oder Situationseigenschaften. Induktiv (verallgemeinernd) erfasste Kausalitätsbeziehungen und/oder Zuordnungen (Entsprechungen) werden bestimmt als Begriffs- oder Merkmalsbeziehungen. Diese entsprechen bedingten Relationen in ausgebildeten Begriffsstrukturen, die formal darstellbar sind mit verknüpften Relationen und Begriffssymbolen (Invarianten). [1][4][12] Wir (wieder-)erkennen Unterschiedliches einer abstrakten Kategorie als einen allgemeinen Begriff durch Vergleich mit besonderen Merkmalskonjunktionen für wesentliches Abstraktes im Allgemeinen. Merkmal ist ein charakteristisches Detail als begriffsbezogenes Unterscheidungskriterium und entspricht einem merkmalsspezifischen Kennzeichen (verifizierbare Invariante, s. u.), das eine (messbare) Objekt- oder Situationseigenschaft als (typisches) Charakteristikum für mindestens einen Begriff kennzeichnet (siehe Definition 4 und 8). These 3: Für ein "bekanntes" Merkmal (Ci = Cx), das die Bedeutung eines 'singulären' Begriffs des Einzelnen oder Besonderen hat, wird seine erworbene Kenntnis (bedingte Relation) bestimmt als "kennen gelernte" Merkmalsbeziehung zu einer Bezugsinvariante (Begriffssymbol) als Identifikator (CBa oder Cy) für den abstrahierten bzw. verallgemeinerten Begriff (vgl. kognitiv-logische Grundstruktur wie Bild 1 in [1] und in » Beiträge zu Definitionen und Konzepten einer Kognitiven Logik, - siehe Thesen 9 und 10). [3] |
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Definition 4: Ein besonderes Merkmal (Ci) entspricht dem ausgewählten Wert eines (mehrwertigen) Deskriptors, z. B. einer Variable, Funktion, eines Attributs oder Prädikats. Das merkmalsspezifische Kennzeichen ist eine logisch verifizierbare Invariante und bestimmt als selektierbare Komponente einer typischen Merkmalskonjunktion den damit abstrahierten Begriff des Besonderen (CBa). [1] These 4: Der situationsbedingte Kenntniserwerb beim "kognitiven" Erfassen einer 'neuen' Merkmalsbeziehung erfolgt durch "induktive" (verallgemeinernde) Einbeziehung eines "begrifflichen" Merkmals als Konkret-Einzelnes in die 'plastische' (ausbildbare) Begriffsstruktur für Abstrakt-Allgemeines, d. h. durch 'strukturelles Lernen' (Aufbauen) einer konditionierten Assoziation für eine bedingte Relation als erworbene Kenntnis (vgl. Definition 11).
Definition 5: Ein "bedingtes" Merkmal (Ci = Cx) einer mittels bedingter Relation erweiterten Begriffsstruktur (z. B. des Besonderen CBa) gilt für den durch induktiven Kenntniserwerb verallgemeinerten Begriff, der mit mindestens einem Identifikator (C'B = Cy) als Begriffssymbol für das Allgemeine bezeichnet werden kann. Definition 6: Ein "wahrscheinliches" Merkmal ist über eine unscharfe Relation (als ungenaue Kenntnis) mit dem Begriffsidentifikator in Beziehung gebracht worden. Definition 7: Ein "streuendes" Merkmal für einen allgemeineren Oberbegriff charakterisiert einen disjunktiven Unterbegriff, wenn dieser Abbild einer Klasse alternativer Merkmale oder auch einer unscharfen Klasse (fuzzy subset) ist. These 5: Die Modellierung erweiterbarer logischer Begriffsstrukturen durch kognitive Merkmalseinbeziehung beruht auf mindestens einem induktiven Lernmechanismus zur Konditionierung 'empirischer Assoziationen' (für bedingte Relationen) in kognitiv-logischen Verknüpfungen, wobei besondere Koinzidenzbedingungen für "reale" oder "assoziative" Konditionierungen situationsabhängig erfüllt sein müssen (vgl. Bild1 und Definition 0). [1][3][4] Invariante ist eine im Beobachtungszeitraum konstante Form oder Formation der objektiven Realität. Eine Invariante erscheint durch ihre Wahrnehmung als Datum (Gegebenes) oder Fakt (Erscheinungsform) oder gilt auf Grund ihrer logischen Verifikation (Wahr- oder Gültigmachung). - Jede Invariante einer logischen Struktur wird als ein aktuell ausgewählter (selektiv verifizierter) Variablenwert aufgefaßt, der einem Funktions- oder Signalwert zur Darstellung (Repräsentation) von Information entsprechen kann (vgl. Definition 10 und 14). Definition 8: Eine 'objektiv-reale' Invariante kann als erkennbares Merkmal für mindestens einen Begriff dienen, wobei sie charakteristische Information darstellt. Eine 'relational' definierte Invariante als Prädikat oder Relationskennzeichen für die Kenntnis einer erfassten Beziehung (begrifflicher Zusammenhang) repräsentiert eine relationale Information (siehe Definition 10). Definition 9: Allgemein ist eine Invariante dann ein Symbol zur Informationsdarstellung, wenn ihr mindestens ein semantischer Inhalt (als ihre Information) interpretativ entnehmbar ist. Symbolische Invarianten sind begrifflich bestimmte Daten, Fakten oder sprachliche Ausdrücke (z. B. Nominatoren, Terme oder Prädikatoren) zur Informationsdarstellung, -übertragung, -speicherung oder -verarbeitung. Sprachlich vereinbarte Ausdrucksformen für Merkmale (Aspekte) und Begriffe (Klassen) sind verstehbar als symbolische Invarianten, die verifizierbar sind als selektierte Formationen, beispielsweise: codierte Signal- oder Bit-Werte, Zeichen, Superzeichen, Worte, Sätze, Sequenzen oder Muster (def. Logos-Relationen [12]). These 6: Eine formale (syntaktische) Wissensrepräsentation verwendet verknüpfte und/oder zugeordnete Invarianten als Symbole für Begriffe und deren Beziehungen, d. h. für semantische Relationen. Beispiele sind sprachliche Beschreibungsformen für 'semantische Begriffsnetze' und logische Strukturen zum Darstellen von Wissen. [3][4] Formation ist ein allgemeiner Ausdruck für die aktuelle (ausgewählte) Darstellungsform eines materiellen Fakts. Im Zeitraum ihrer Beständigkeit (Konstanz) gilt sie als Invariante oder Invariantensatz. Beispiel einer aktuellen Formation ist ein gültiges Wertetupel (eines Vektors) als verifizierte Symbolkombination, Sequenz oder Muster für ein Situationsereignis, - definierbar als Invariantensatz einer Variablenkonfiguration (vgl. Definition 16).
[4] Die Abstraktion einer erkennbaren Formation wird bestimmt als die 'vereinfachende' Zuordnung mindestens einer symbolischen Invariante als eine vereinbarte Begriffsbezeichnung für die abstrahierte Formation, wobei dieses ihr zugeordnete Begriffssymbol ausdrückbar ist als definierter Identifikator, Nominator oder Prädikator. Das begriffliche Äquivalent einer materiellen Formation entspricht einem modellhaften Konzept als erinnerbare Vorstellung. Beim Erkennen und Deuten (Identifikation und Interpretation) von Objekten oder Situationen resultieren Sinneswahrnehmungen für Deutungen aus der begrifflichen Klassifizierung (Kategorisierung) durch Vergleiche mit kognitiven Schemata, die 'erkannten' Merkmalskonjunktionen für mindestens einen Begriff entsprechen. Jeder Begriff wird aufgefasst als 'Abstraktes im Allgemeinen' und entspricht einer abstrakten Vorstellung von (konkreten oder fiktiven) Gegenständen, Sachverhalten oder Geschehnissen. Ein semantischer Begriff des 'abstrahierten Wesentlichen' ist benennbar mit einem Begriffssymbol (z. B. Zeichen, Wort oder Muster) und kann ausgedrückt werden in einer syntaktischen Begriffsform für die Aussage eines Urteils, das begrifflich bestimmt wird mit logisch verknüpften Begriffs- oder Merkmalsbeziehungen. Benennbare Begriffe und ihre Beziehungen (Begriffsstrukturen) können 'redundanzvermindert' dargestellt werden mit relativ wenigen symbolischen Invarianten als markante Begriffssymbole für syntaktische Ausdrücke, z. B. mathematisch formulierte Begriffs- oder Aussageformen, zwecks vorteilhafter Informationsreduktion durch Abstraktion redundanter Formationen.
Definition 10: Der semantische Inhalt (Bedeutung) einer Formation (ebenso Invariante) wird als interpretativ 'entnehmbare' Information (d. h. "Eingeformtes", von lat. informare) definiert, die als Nachricht oder Auskunft für einen Interpreten "verstanden" werden kann. Eine vom Subjekt oder Interpreten deutbare Formation ist eine "decodierbare" syntaktische Form der entnehmbaren semantischen Information, - siehe auch » Information - subjektive Nachricht für kognitive Systeme. [1][4] Formale Darstellungen und sprachliche Ausdrücke (z. B. Zeichen, Worte oder Sätze) für 'verständliche' Aussagen können nur dann richtig gedeutet und verstanden werden, wenn bei ihrer Interpretation erforderliche Kenntnisse (als Vereinbarungen oder Vorwissen) für adäquate Vorstellungen vorhanden und im richtigen Kontext nutzbar sind. Ein kognitives System erkennt eine Formation 'auf seine Weise' (subjektiv). Dadurch kann es sich "informieren", so dass seine Verarbeitungsoperationen "informell" beeinflusst werden. Mögliche Folgen einer Informierung (Verstehen) sind funktions- oder strukturbestimmende Nachwirkungen im lernfähigen Gedächtnissystem, die lerntypische Verhaltensänderungen bestimmen können. Die 'subjektive' Deutung einer Formation entspricht ihrer individuellen Interpretation im kognitiven System, bestimmt von Erfahrungswissen und selbstbezüglicher Bewertung. Resultat der Interpretation kann eine erworbene Kenntnis oder gewonnene Erfahrung sein, die zur situationsbedingten Wissensveränderung bzw. -festigung beiträgt (Information für Lernen bzw. Konsolidierung von Wissen). These 7: Bei der Interpretation von begrifflich vereinbarten, (wieder-)erkennbaren symbolischen Invarianten (Formationen) fungiert ein "kognitiv-logisches" Gedächtnissystem als lernfähige 'Einheit von Prozessor und Speicher', - mit der vorteilhaften Befähigung (im Rahmen seiner strukturellen Lerndisposition), dass es bedingte Relationen als erworbene Kenntnisse strukturell speichern kann. Sein 'strukturelles Lernen' ermöglicht die "intelligente" Kenntnisnutzung, besonders das Assoziieren (aus Erfahrung) von Voraussagen oder Erwartungen, die bewertet werden und Entscheidungen beeinflussen können, womit lerntypische Verhaltensanpassungen an veränderte (Umwelt-)Situationen steuerbar sind, - siehe auch » Lernender Homöostat mit kognitiver Logik für rationale Autonomie. [1][6][7][8] Nach Definition 1 und These 2 entsprechen erworbene Kenntnisse situationsbedingt erfassten Begriffs- oder Merkmalsbeziehungen, die als bedingte Relationen einer lernfähigen Gedächtnisstruktur gespeichert werden (temporär oder bleibend). Ihre verallgemeinerte Nutzung für Interpretationen oder empirische Urteile basiert auf kenntnisspezifisch gebildeten 'kognitiven Schemata' und kognitiv-logischen Modellen (Denkmodelle, Theorien) des ausbildbaren Erfahrungswissens. [11]
Die mentale Analyse einer Formation bedeutet ihre 'zergliedernde' Untersuchung und ist eine kognitive Grundform des 'analytischen' Denkens zur Bestimmung mindestens eines Begriffs für das abstrahierbare Besondere in Zuordnung zur analysierten Formation. Wenn detektierbare Einzelheiten (Items, Teile oder Elemente) der analysierten Formation übereinstimmen mit bekannten Merkmalen für einen zuordenbaren Begriff, dann kann für diesen (als Begriff für Gleiches oder Ähnliches) mindestens ein Identifikator logisch verifiziert werden, der als Begriffssymbol definiert gilt und einer begrifflich vereinbarten Invariante entspricht.
These 8: Bei der Erkennung einer Formation durch analytischen Vergleich mit mindestens einer "bekannten" Merkmalskonjunktion, z. B. mit einem Referenzmuster (als Wertetupel eines Merkmalsvektors) wird ein logisches Vergleichsergebnis geschlussfolgert (Inferenz), wobei
Übereinstimmung (Konsistenz), Ähnlichkeit (Analogie) oder Unterscheidung (Differenz) möglich sind.
Individuelle Deutungen von Sinneswahrnehmungen werden interpretativ bestimmt von der systemeigenen Gedächtnisstruktur entsprechend begrifflichen Beziehungen ihrer kognitiven Schemata, beispielsweise verknüpften Merkmalsbeziehungen zur Objekterkennung. Aufgrund von Kenntnissen des Erfahrungswissens entstehen in Erkennungsprozessen erinnerte funktionelle Vorstellungen. Diese sind symbolisch-abstrakt beschreibbar mit Darstellungsformen für 'kognitiv-logische' Begriffsstrukturen. [7][12] Eine »analytische Abstraktion« (eines Einzelfalls einer Klasse) wird bestimmt als die funktionelle Zuordnung eines Begriffssymbols (vgl. CBa für das abstrahierbare Besondere) zu der analysierten Formation von Begriffssymbolen für markante Einzelheiten (vgl. Ci als 'konjunkte' Merkmale), die aufgefasst wird als Merkmalskonjunktion des Besonderen. Das als Besonderes symbolisierte Abstrakte (vgl. CBa) kann zugeordnet werden einem allgemeinen Begriff einer Klasse (vgl. Cy als Allgemeines) in Folge dessen »synthetischer Verallgemeinerung« entsprechend der funktionellen Einbeziehung in seine disjunktive Verknüpfung von 'alternativen' Begriffssymbolen (vgl. disjunkte Merkmale Cx oder CBa als Abstrakta für Besonderes). [1] Die Definition eines allgemeinen Begriffs (als Abstraktes im Allgemeinen) wird ermöglicht durch funktionelle Zuordnung seines Begriffssymbols zu disjunkten Konjunktionen spezifischer Merkmale (Merkmalskonjunktionen) von (wieder-)erkennbaren Objekten oder Situationen. Die Synthese einer begrifflichen Verbindung (Assoziation) ist eine kognitive Grundform des 'synthetischen' Denkens zur logisch-funktionellen Verknüpfung von symbolischen Invarianten, die auf einen allgemeinen Begriff beziehbar sind. Durch "In-Beziehungung-Setzen" erfolgt die klassifizierende Zusammenfassung (Integration) disjunkter Besonderheiten (alternativer Unterbegriffe) zum Allgemeinen, das als ihr Oberbegriff (für das Wesentliche einer Objekt- oder Situationsklasse) mit einem allgemeinen Begriffssymbol ausgedrückt wird. Die gerichtete Verbindung (Assoziation) dieser Zuordnung hebt das Einzelne/Besondere auf die Stufe des Allgemeinen/Abstrakten (d. h. des 'zugeordneten' allgemeinen Begriffs). [1][4] Beispiel: Durch Verifikation mindestens einer "besonderen" Invariante (Cx), die einbezogen ist in eine disjunktive Verknüpfung (vgl. COR-Knoten für Cy), wird eine verknüpfungsgemäß zugeordnete "allgemeine" Invariante (Cy) verifiziert, die eine assoziierte Information als Verknüpfungsergebnis darstellt, - z. B. ausdrückbar als ein synthetisches Urteil oder Vorurteil durch 'Assoziieren aus Erfahrung' (vgl. These 13 und Definitionen 18f). These 9: Die objektivierbare 'Konzeptform' für eine begriffliche Klasse/Kategorie von alternativen Invarianten/Formationen entspricht einer logischen Begriffsstruktur für ein allgemeines Urteil und ist definierbar mit einer disjunktiven Verknüpfung von verifizierbaren Invarianten, speziell von 'disjunkten' Merkmalskonjunktionen (vgl. logische Normalform nach George Boole). Objektivierbare »Konzeptformen« für ausbildbare begriffliche Grundverknüpfungen entsprechen elementaren Funktionseinheiten analog semantischen Begriffsstrukturen, die formalisierbar sind als »kognitiv-logische Grundstrukturen« mit 'plastischen' CAND- und COR-Knoten (vgl. These 10). Diese werden begrifflich bestimmt als 'kognitiv-logische Konzept-Module' für »lernfähige Zuordnungseinheiten« (auf hierarchischen Zuordnungsniveaus) eines definierten »lernfähigen Zuordnungskomplexes« (s. u.), der konzipiert wurde als Modell eines 'interpretativ' fungierenden Gedächtnissystems mit struktureller Lerndisposition (aufgefasst als 'denkendes Gedächtnis'). Die logische Verallgemeinerung einer begrifflichen Aussage, ausgedrückt in Form einer 'verallgemeinerbaren' Invariante/Formation, entspricht einer Grundform des "induktiven" Denkens (Extension eines Begriffs, vgl. Induktionsproblem). Entwicklungsvoraussetzungen für hypothetische Denkmodelle im Gehirn sind "induktiv" ausbildbare neuronale Grundstrukturen für verallgemeinerbare Begriffe. Einzelnen Begriffen sind abstrakte Informationen zuordenbar, wobei jede mit mindestens einer begrifflichen Invariante darstellbar ist (z. B. Cy). [3][4] Definition 11: Die empirische "synthetische" Verallgemeinerung eines Begriffs auf der Basis von Bekanntem (Erfahrung) entspricht seiner induktiven Begriffsausbildung, d. h. der 'verallgemeinernden' Erweiterung seiner Begriffsstruktur durch situationsbedingten Kenntniserwerb, wozu konditionierbare Assoziationen (für bedingte Relationen) einer strukturellen Lerndisposition vorausgesetzt werden (vgl. These 4 und 5). These 10: Eine kognitiv-logische Grundstruktur mit CAND- und COR-Knoten (nach These 9) dient zur Modellierung eines 'generellen' Begriffs des Abstrakt-Allgemeinen mit einer induktiv ausbildbaren (verallgemeinerbaren) Begriffsstruktur. Damit simulierbar sind kognitive Grundprozesse wie 'strukturelles Lernen', 'strukturelles Speichern' und 'Assoziieren aus Erfahrung' in einem kognitiv-logischen Gedächtnissystem mit dynamischer Lernentwicklung (vgl. Bild 1 und Bild 2 in » Beiträge zu Definitionen und Konzepten einer Kognitiven Logik mit ScanCopy als » Anhang). [1][3][4][8] Eine durch empirische Verallgemeinerung (induktiv) ausgebildete kognitiv-logische Begriffsstruktur (vgl. modellhafte Vorstellung) basiert auf mindestens einer situationsbedingt erworbenen Kenntnis (def. bedingten Relation) eines durch induktive Konnexanalyse erfassten Zusammenhangs von 'koinzident' erfahrenen (Signal-)Ereignissen oder (Beobachtungs-)Fällen.
Definition 12: Die theoretische "kreative" Verallgemeinerung ist die heuristische Begriffsbildung für "Neues", z. B. eine 'generierte Merkmalsverknüpfung' für einen neuen Begriff (Kenntnisgenese). Die 'theoretische' Begriffsbildung entspricht einem neuen gedanklichen Konstrukt, - entstanden als neue begriffliche Verknüpfung durch hypothetische Verbindung von Gedankengängen (innovative Relation). Eine theoretische Erkenntnis zur Begriffsbildung wird aufgefasst als 'hypothetische bedingte Relation' (definiert als 'innovative' theoretische Kenntnis, erworben durch 'assoziative' Konditionierung). [1][8] Durch Verallgemeinerung "induktiv" ausgebildete Begriffsstrukturen können modellmäßig dargestellt werden als funktionell zugeordnete Symbol-Formationen mittels elementaren Funktions- oder Verknüpfungseinheiten (def. kognitiv-logische Konzept-Module) in hierarchischer Anordnung auf 'Zuordnungsniveaus' eines konzipierten 'lernfähigen Zuordnungskomplexes'. [6] [7] These 11: Eine formal definierbare 'kognitiv-logische Gedächtnisstruktur' ermöglicht eine Simulation von situationsbedingt modifizierbaren begrifflichen Verknüpfungen für logische Schlüsse und empirische Urteile. Dabei werden symbolische Invarianten durch bedingte logische Zuordnungen verifiziert und fungieren als logisch verknüpfbare Funktions- oder Signalwerte eines definierten lernfähigen Zuordnungskomplexes. [3] Ein lernfähiger Zuordnungskomplex ist gekennzeichnet durch bedingte logische Funktionen mit verknüpften Variablen für Informationsdarstellungen auf hierachischen Zuordnungsniveaus. Er ist zerlegbar in funktional vernetzte Zuordnungseinheiten für Input- und Output-Variable, die software- oder hardwaremäßig implementierbar sind. [3][6][7] Definition 13: Eine funktionale Variable einer Informationsdarstellung ist eine mehrwertige formale Größe, die in Relation (Beziehung, Zusammenhang) mit anderen Variablen steht. Eine solche Variable fungiert als eine Funktion oder ein Signal. Als (mehrwertige) Stelle einer Informationsdarstellung ist sie ein elementarer Teil einer Variablenkonfiguration (Vektor oder Matrix, siehe Definition 16). Eine binäre oder mehrwertige Variable kann mit einer Bezeichnung benannt werden, die einen Oberbegriff für alle alternativen Variablenwerte ausdrückt. Beispiele sind Funktions- oder Signalnamen und Adressen für Zellen eines Datenspeichers. Definition 14: Der gültige aktuelle Wert einer Variable (Variablenwert) ist eine ausgewählte oder verifizierte Invariante, entsprechend einem selektierten Funktions- oder Signalwert, definierbar als ein 'logisch gefolgertes' Verknüpfungsergebnis (Inferenz, Implikation). Jeder Variablenwert kann benannt (codiert) werden mit mindstens einem Zeichen oder Wort als Symbol für Information. [4] Definition 15: Der Wertevorrat einer Variable ist die Menge (Klasse) von mindestens zwei disjunkten Invarianten, deutbar als alternative Werte der Variable (auch für Begriff) oder als "Entweder... oder..."-Entscheidung für ein Urteil oder ein mehrwertiges Signal (logische Antivalenz). Definition 16: Die Variablenkonfiguration einer Informationsdarstellung ist gekennzeichnet durch eine Menge (Gruppe) funktionaler Variablen, die als mehrwertige Stellen in einer besonderen Anordnung fungieren. Ihr formaler Ausdruck ist ein Vektor (auch Matrix) für unterschiedliche Wertetupel (d. h. Invariantensätze als Formationen) im mehrdimensionalen Zustandsraum. [4] Der Input-Vektor und Output-Vektor jedes Zuordnungsniveaus entspricht seiner definierten Eingangs- bzw. Ausgangsdarstellung (im Zuordnungskomplex). Die situationsabhängigen Informationsdarstellungen erscheinen als verifizierte Wertetupel für aktuelle Situationen, d. h. als ausgewählte Formationen mit semantischem Inhalt (Information), - z. B. als codierte Muster, Sätze, Worte, Bit- oder Zeichen-Kombinationen oder mehrstellige Zahlen. [3][4] Zur naturwissenschaftlichen Modellierung kausaler Zusammenhänge zwischen funktionalen Variablen werden sprachlich definierte Regeln, Formeln oder Funktionsausdrücke mit einbezogenen Variablen genutzt. Dabei gelten vereinbarte Operatoren als Symbole für Prädikate bei logischen Verknüpfungsarten oder für mathematische Operationen. Definition 17: Formal definierbare Inferenz- oder Verknüpfungsregeln gelten für die logische Verifikation bestimmter Variablenwerte (d. h. ausgewählter Invarianten), - für jeweils eine Output-Variable jedes Zuordnungsniveaus. Die sprachlichen (Funktions-)Ausdrücke beschreiben elementare Funktionen der Zuordnungsniveaus (analytisch für jede Zuordnungseinheit). Diese bestimmen die logische Auswertung von verknüpften Einflussgrößen, d. h. von (prinzipiell allen) funktionell einbezogenen Variablen eines Zuordnungskomplexes. [3] Beispiele für Funktionsausdrücke zur logischen Verifikation von Output-Invarianten eines Zuordnungsniveaus sind: Wertzuweisungen oder "Wenn... dann..."-Regeln für Zuordnungen (Produktionen, Implikationen), Prädikate für Relationen und auch Berechnungsfunktionen sowie Vergleichsoperationen. These 12: Die Modellierung kognitiv-logischer Gedächtnisstrukturen in Form konzipierter 'lernfähiger Zuordnungskomplexe' mit hierarchischen Zuordnungsniveaus ermöglicht unterschiedliche Implementationen für 'dynamische' Logik-Funktionen zur Simulation kognitiver Leistungen lernender Systeme (kognitiv-logische Inferenzen). - Technisch entwickelbare Realisierungsformen sind vernetzte Zuordnungseinheiten mit kognitiver Logik zur Simulation von mentalen Prozessen der Wahrnehmung, Erkennung, Beurteilung, Bewertung und Entscheidung, - vgl. innovative KI-Modelle (Lernender Homöostat) und 'Intelligenter Automat'. [1][3][6][7][8] Kognitiv-logische Denkoperationen sind analytisch erklärbar mit 'strukturell erlernten' begrifflichen Beziehungen, die 'erworbenen Kenntnissen' (def. als bedingte Relationen) des Erfahrungswissens entsprechen und assoziativ bestimmend sind für symbolisch-abstrakte Modellvorstellungen (Erinnerungen) und Voraussagen (Erwartungen), womit empirische Urteile für situationsangepasste Schlüsse (vgl. erlernte Inferenzen) und optimale Entscheidungen für "intelligentes" Verhalten beinflusst werden können. [1] Definition 18: Empirische Voraussagen (Prädiktionen) entstehen durch assoziatives Erinnern und bestimmen die Antizipation, d. h. die zeitliche Vorwegnahme von "erwarteten" Ereignissen (z. B. vorhergesagte Erscheinungen oder Handlungskonsequenzen) auf Grund früherer Erfahrungen eines Gedächtnissystems. Ausgehend von einer aktuellen (externen und/oder internen) Situation führt die Erinnerung einer Prädiktion (Erwartung) zu einem empirischen "subjektiven" Urteil. Dieses entspricht einer vorgefassten Meinung (Vorurteil) oder ist das Resultat einer kognitiv-logischen Operation (bedingte Erwägung). These 13: Beim antizipatorischen 'Assoziieren aus Erfahrung' durch situationsbedingte Kenntnisnutzung entstehen mit besonderen Wahrnehmungen (oder Vorstellungen) in Verbindung gebrachte 'assoziierte' Voraussagen für Erwartungen. Diese beziehen sich auf erfahrungsgemäß 'angenommene' Regelmäßigkeiten' (Gesetze) und haben deshalb verhaltensbestimmende Bedeutung. Auf ihnen beruhen unterschiedliche hierarchische Lernformen, z. B. 'bedingte Reaktionen', 'bedingte Aktionen' oder die höhere Lernform des 'bedingten Erwägens' einer optimalen Entscheidung für vorteilhaftes Handeln (intelligentes Verhalten). 'Lernen durch Einsicht' gilt als höchste Lernform aufgrund von gewonnener Einsicht in prinzipielle Sinn-Zusammenhänge und ermöglicht 'vernünftiges' Problemlösen, z. B. durch "vorausschauendes" (Er-)Finden von Mittel-Zweck-Relationen. [1][6][8] Definition 19: Assoziierte Voraussagen erster Art entsprechen erfahrungsgemäß erinnerten, "objektbezogenen" Erwartungen (Prädiktionen), die mit erkannten Situationsmerkmalen assoziiert sind. Solche Erinnerungen entstehen als empirische Vorstellungen (auch Vorurteile) durch funktionelle Nutzung von erworbenen Kenntnissen beim individuellen Assoziieren "aus Erfahrung". Kognitive Bedeutungen haben (induktiv oder deduktiv) assoziierte Voraussagen bei der 'synthetischen' Ergänzung oder Vervollständigung von sensorischen Signalereignissen (def. als induktive bzw. deduktive Afferenzsynthese). Einzelne hypothetische Prädiktionen können "vorgestellte" Wahrnehmungen vortäuschen, als ob 'erwartete' Objekteigenschaften wirklich beobachtet vorlägen (assoziative Rekognition), d. h. Afferenzsynthese durch disjunktive Einbeziehung assoziierter Informationen (s. o.). [1][8] Definition 20: Assoziierte Voraussagen zweiter Art entsprechen erfahrungsgemäß erinnerten, "effektorientierten" Erwartungen, die assoziiert sind mit bekannten "efferenzabhängigen" Konsequenzen (je Efferenzentwurf oder Efferenzkopie). Ihre entscheidungsbeeinflussende (deduktive) Nutzung dient zum "vorausschauenden" Abwägen von Entscheidungsvorschlägen, die damit als Alternativen vor einem Entschluss bewertbar sind. [1][8] Definition 21: Empirische Voraussagen entstehen beim 'Assoziieren aus Erfahrung' durch funktionelle Nutzung von bedingten Relationen als erworbenen Kenntnissen des Erfahrungswissens. [1] Diese sind sprachlich ausdrückbare Wissenselemente für "erlernte" Verknüpfungen von abstrakten Begriffen. Aufgefasst als Modell-Komponenten beziehen sie sich auf die konkrete Realität, mit der sie nicht völlig deckungsgleich gemacht werden können. Durch
kognitiv-logische Modellbildung für wissenschaftliche Theorien können hypothetische Voraussagen logisch gefolgert oder "berechnet" werden. Referenz-Modelle zur zielorientierten Antizipation sind besondere Darstellungsformen für problemspezifisches Erfahrungswissen, nutzbar als prädiktive Modelle (Umweltmodell, auch Selbstmodell). Probeweise Untersuchungen mit Hilfe von empirischen Vorhersagen am Modell (Simulationen) ermöglichen das selektive Auffinden von optimalen Problemlösungen für kritische Situationen. Albert Einstein schrieb: "Durch bloßes logisches Denken vermögen wir keinerlei Wissen über die Erfahrungswelt zu erlangen; alles Wissen über die Wirklichkeit geht von der Erfahrung aus und mündet in ihr. Rein logisch gewonnene Sätze sind mit Rücksicht auf das Reale völlig leer." [Mein Weltbild, Zur Methodik der theoretischen Physik, 1930]
Konstruktive Konzepte der definierten »Kognitiven Logik« dienen dem innovativen Forschungsziel einer symbolisch-abstrakten Modellierung von lernfähigen Gedächtnisstrukturen 'kognitiver' Systeme mit bedingten Logik-Funktionen, die für entwickelbare KI-Artefakte vorteilhaft sind. Erzielt wird eine technische Simulation kognitiver Gedächtnisleistungen für höhere Lernformen und individuelles Problemlösen zwecks Selbsterhalt in einer veränderlichen Umwelt. Konzeptuell definierte 'kognitiv-logische' Gedächtnissysteme sind befähigt zu assoziierten Voraussagen "aus Erfahrung" für empirische Urteile und Entscheidungen aufgrund "subjektiver" Bewertungen, besonders unter Aspekten der Gewährleistung von "rationaler" Autonomie und Homöostase (dynamische Stabilität). [7][9]
Mein Ansatz für Kognitive Logik bedeutet einen systemtheoretischen Paradigmenwechsel hinsichtlich entwickelbarer "dynamischer" Wissensdarstellungen mit lernfähigen kognitiv-logischen Gedächtnisstrukturen, die gekennzeichnet sind durch veranlagte und bedingte Relationen bezogen auf mehrwertige Variablen - abweichend von der "starren" klassischen (formalen oder mathematischen) Logik, die orientiert ist auf begründbare formale Aussagen gemäß festgesetzten normativen Regeln für deduktive Inferenzen (abgeleitete Schlussfolgerungen).
[1] Liß, E.: Induktives Lernen kognitiv-logischer Gedächtnisstrukturen für intelligente Automaten. |
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