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Stellt die Vektorkodierung bei der Gesichtserkennung einen Beweis für den Konnektionismus als Grundprinzip des menschlichen Geistes dar?

Hausarbeit 2012 14 Seiten

Philosophie - Theoretische (Erkenntnis, Wissenschaft, Logik, Sprache)

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

2. Allgemeine Definition des Konnektionismus
2.1 Konnektionismus beim Menschen

3. Gesichtserkennung per Vektorkodierung
3.1 Aufbau und Funktionsweise der Vektorverarbeitung bei der Gesichtserkennung
3.2 Vektorkodierung bei der sensomotorischen Koordination

4. Dualismus zwischen Konnektionismus und der computationalen Theorie des Mentalen

5. Fazit

6. Literaturverzeichnis

1. Einleitung

Eines der größten Mysterien für Naturwissenschaft und Philosophie stellt die Frage nach dem Ursprung und der Funktionsweise des menschlichen Geistes dar. Bisher entstand bereits ein manigfaltiges Repertoire an Theorien, doch lassen sich nur wenige davon wirklich beweisen. Man hat Kenntnisse zum biologischen Aufbau des Gehirns und der Funktionsweise der Hirnchemie gesammelt und empirisch belegt, doch gibt es viele elementare Fragen, deren Beantwortung noch nicht gelungen ist. Was ist Bewusstsein? Wie äußert sich Bewusstsein beim Menschen? Wo genau ist sein Sitz? Wie entsteht aus dem Gehirn, einem offensichtlich aus Materie bestehenden Organ, so etwas nichtphysisches wie Phantasien, Wünsche, Vorstellungen oder Träume? Haben auch andere Lebewesen mit ähnlicher Hirnstruktur, wie zum Beispiel Tiere, ein Bewusstsein, das zur Produktion ähnlicher nichtphysischen Gedanken im Stande ist? Und wie genau funktioniert dieses hochkomplexe Gebilde, das wir allgemein als Geist bezeichnen? Wie werden Informationen aufgenommen und verarbeitet? Eine Theorie, die die Funktionsweise des Geistes zu erklären versucht, ist der Konnektionismus.

Im Folgenden werde ich mich mit dem Aufsatz „Sensorische Wahrnehmung: Die unglaubliche Leistungsfähigkeit der Vektorkodierung“[1] beschäftigen und auf den Konnektionismus an sich, sowie im speziellen auf die Funktion des Konnektionismus bei der Gesichtserkennung und deren neuronalem Ablauf eingehen, um die Frage zu untersuchen, ob die Vektorkodierung bei der Gesichtserkennung ein Beweis für den Konnektionismus als Grundprinzip des menschlichen Geistes darstellen kann. Zudem werde ich kurz auf die Aufgabe der Vektorkodierung bei der sensomotorischen Koordination eingehen. Zuletzt wird der Dualismus zwischen Konnektionismus und der computationalen Theorie des Mentalen beleuchtet, da diese beiden Erklärungsansätze im aktuellen Diskurs um den Aufbau und die Funktionsweise des menschlichen Bewusstseins nach wie vor die vorherrschenden Positionen darstellen und bisher weder die eine, noch die andere diese Debatte für sich entscheiden konnte.

2. Allgemeine Definition des Konnektionismus

Laut der Theorie des Konnektionismus entspricht der menschliche Geist einem Konnektionistischen Netzwerk oder einem Ensemble solcher Netzwerke, welche wiederum aus drei verschiedenen Schichten, der Input-, der verborgenen- und der Output-Schicht, bestehen. Jede Einheit einer Schicht ist mit jeder Einheit der darüber liegenden Schicht direkt verbunden. Ein Konnektionistisches Netzwerk ist durch Training in der Lage eine spezielle Klasse von Input zu erkennen, zu unterscheiden und richtig darauf zu reagieren. Der Trainingsablauf ist weitestgehend gleich und wiederholt sich ständig: Dem Netzwerk wird ein Input über die Einheiten in der entsprechenden Schicht gegeben, welcher über die verborgene Schicht zum Output gelangt und dort abgelesen oder gemessen werden kann. Den verschiedenen Verbindungen wird ein Wert zugeordnet, der zwischen +1 und -1 variiert, was dazu führt, dass der Output sich vom Input unterscheidet. Entspricht der erreichte Output nicht dem gewünschten Resultat nimmt man Anpassungen an den Verbindungen vor. Auch ein negativer Wert ist durchaus möglich, dies bedeutet, dass die entsprechende Einheit gehemmt ist und sich weniger leicht aktivieren lässt. Eine steigende Anzahl von Einheiten in den einzelnen Schichten hat zum einen eine exponentielle Steigerung der Leistungsfähigkeit zur Folge, zum anderen ist dem konnektionistischen Konstrukt so die Möglichkeit gegeben mit „Anstand zu verfallen“[2] , was bedeutet, dass es dem System möglich ist auch beschädigt ein annehmbares Ergebnis zu erzielen. Dies ist möglich, da die Arbeit nicht von einem zentralen Punkt aus bewältigt wird, sondern viele kleine unterschiedliche Einheiten parallel einen geringen Teil der gesamten Arbeitsleistung vollbringen. Durch die hohe Anzahl der einzelnen Einheiten und deren Verbindungen ist es Konnektionistischen Netzwerken möglich, aus bereits vorhandenem Wissen auf neue, vorher unbekannte Fälle zu schließen und richtig zu reagieren. Nachteilig ist lediglich zu bemerken, dass die Trainingsdauer auch entsprechend zunimmt.

Ian Ravenscroft bediente sich zur näheren Erläuterung des Funktionsprinzips eines Beispiels, das im Original von Gorman und Sejnowski stammt[3] : Ein Sonar, das bekanntermaßen zwischen mitunter sehr ähnlich geformten Objekten wie Steinen und Minen differenzieren muss, basiert auf einem Konnektionistischen Netzwerk. Das Echo des vom Sonar ausgestoßenen Tons bildet hierbei den Input, welcher aufgrund seiner Lautstärke im Tief-, Mittel- und Hochbereich unterschieden und verschiedenen Werten zugeordnet wird. Diese Werte werden anhand der Gewichtung der von ihnen ausgehenden Verbindungen multipliziert und ergeben in der verborgenen Schicht einen Gesamtinput, der die Summe der von den Input-Einheiten empfangenen Inputs darstellt. Zudem hängt die Reaktion der verborgenen Einheiten auf den Input von der Aktivierungsfunktion ab, welche einer mathematischen Formel entspricht, die den Aktivierungsgrad einer Einheit anhand ihres Inputs berechnet. Aus der Aktivierungsfunktion lässt sich meist auch ableiten, „dass die betreffende Einheit gar nicht aktiviert wird, falls der Gesamtinput unter eine bestimmte „Schwelle“ sinkt.“[4] Die Weiterleitung der Aktivierung zwischen der verborgenen- und der Output-Schicht folgt dem gleichen Prinzip. Sollte ein solches Netzwerk einen fehlerhaften Output liefern, werden, meist nach der Methode der „back propagation“, Änderungen an der Gewichtung der Verbindungen vorgenommen, indem man die Irrtümer von den Output-Einheiten zurückverfolgt und die Gewichtung der korrekten Verbindungen erhöht.

2.1 Konnektionismus beim Menschen

Bezieht man das Prinzip der Konnektionistischen Netzwerke auf den menschlichen Geist, so lässt es sich sehr anschaulich an der Wahrnehmung durch den Geschmackssinn erläutern. Der Mensch verfügt über vier verschiedene Typen von Geschmackssinneszellen: salzig, sauer, süß und bitter. „Wenn ein bestimmter Geschmack eindeutig einer der vier genannten Geschmacksrichtungen zugeordnet werden soll, muss er eine relativ hohe Aktivität im jeweiligen Rezeptortyp hervorrufen“[5] und dementsprechend eine geringere Aktivität in den übrigen Rezeptortypen. Jeder erdenkliche Geschmack hat eine spezifische Anordnung der Intensität der Aktivierung der vier Rezeptortypen, ein Gesamtmuster, welches im Konnektionistischen Netzwerk den Input und das Aktivierungsmuster darstellt.

Denkt man sich das geschmackliche Spektrum als einen dreidimensionalen Aktivierungsraum, bei dem die Grundgeschmäcker süß, salzig und sauer jeweils ganz am Rand liegen, so wird ein Pfirsich einen Platz unweit einer Aprikose einnehmen, da die beiden aus, in diesem Falle drei Parametern, da auf den Geschmack bitter verzichtet wurde, bestehenden neuronalen Aktivierungsmuster sich sehr ähneln. Dieser Aktivierungsraum würde jeden erdenklichen von Menschen erfahrbaren Geschmack enthalten und ihm einen charakteristischen Platz im dreidimensionalen Raum zuweisen. Nach diesem Prinzip ist es dem Menschen möglich, zehn verschiedene, diskrete Aktivitätsniveaus vorausgesetzt, zwischen 10000 verschiedenen Geschmacksrichtungen zu differenzieren.[6] So wird auch deutlich, dass die menschliche Sprache nur dazu fähig ist, eine begrenzte Anzahl von Sinneswahrnehmungen korrekt in Worte zu fassen und genau zu differenzieren, da uns für viele Eindrücke schlicht und ergreifend das Vokabular fehlt. Sollten Seh- und Geruchssinn ebenfalls nach diesen Voraussetzungen funktionieren, würde es dem Hirn immense Vorteile bringen, da mit sehr wenigen Mitteln eine unglaubliche Vielfalt an unterschiedlichen Kombinationsmöglichkeiten der körpereigenen Sinneswahrnehmungen eröffnet werden könnten und so physische wie mentale Kapazitäten für anderweitige Prozesse zur Verfügung stünden.

[...]


[1] Churchland, Sensorische Wahrnehmung.

[2] Ravenscroft, Philosophie des Geistes, S. 189.

[3] Ibidem, S. 179.

[4] Ibidem.

[5] Churchland, Sensorische Wahrnehmung, S. 271.

[6] Ibidem, S. 273.

Details

Seiten
14
Jahr
2012
ISBN (eBook)
9783656275497
ISBN (Buch)
9783656276913
Dateigröße
466 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v201160
Institution / Hochschule
Universität Trier
Note
1,0
Schlagworte
stellt vektorkodierung gesichtserkennung beweis konnektionismus grundprinzip geistes

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