Skript von der Jo - Seelensammler.de

VO Denken, Entscheiden, Handeln
VO
DENKEN, ENTSCHEIDEN, HANDELN
gelesen von G. KLEITER
SS 05
CONCEPT & TEXT © JO
SUPPORTED BY
1
VO Denken, Entscheiden, Handeln
2
1. Einleitung
Empfohlenes Lehrbuch: Garnham, A., Oakhill, H. Thinking and reasoning, 1994,
Blackwell, Oxford (außer Konkurrenz, sehr gutes Buch)
1.1 Überblick
(1) Deductive reasoning
Wie ziehen wir Schlüsse?
Dabei können 3 Theorien unterschieden werden:
1. Denken wird durch einfache Regeln bestimmt (als Pionier gilt hier Piaget)
2. Beim Denken konstruieren wir mögliche Welten, wir bilden interne Modelle
die Möglich sind, evaluieren diese und selektieren die, die nicht passen
3. Problemlösen beruht auf „Wenn ... dann „ Schritten, mit dem wir uns
schrittweise einem Ziel annähern. Diese Schritte (productions) werden
innerhalb dieses Vorgangs zu einem Prozess verknüpft.
(2) Problemlösen
(3) Complex problem solving (z.B.: Steuern eines Umweltsystems)
(4) Cognitive repräsentations
1.2 Querverbindungen zur Denkpsychologie
a) Philosophie (Logik)
b) Künstliche Intelligenz
1.3 Querverbindungen in der Psychologie
1) Entwicklungspsychologie
2) Pädagogische Psychologie
3) Evolutionspsychologie
4) Neuropsychologie
5) Philosophische Aspekte
6) Sprache
7) Kreativität
8) Individuelles, differente Schlussfolgerungsstrategien
9) Lernen
VO Denken, Entscheiden, Handeln
3
10) Gedächtnis
11) Wahrnehmung
12) Bewusstsein
13) Animal problem solving
1.4 Schwerpunkte beim Denken
(1) Wenn ... dann
(2) Nicht monotones Schließen
Rationalität schließt keine Emotionen aus, denn es gibt durchaus rationale Emotionen.
Mit Hilfe der Logik wird versucht das menschliche Denken nachzubilden, doch ist die
Logik dafür adäquat? Nicht immer.
z.B.: Denken als Datenbank. Hier werden Daten gespeichert, die entweder wahr oder
falsch sein können, kommt etwas Neues zu kann sich in der monotonen Logik am
Wissensbestand nichts verändern. Das ist aber beim menschlichen Denken nicht der
Fall, da durch neue Informationen, der Wissensbestand verändert wird. Deshalb
verwendet man die nicht monotone Logik.
(3) Kausales Denken
(4) Attributionstheorie
(5) Naive Physik
(6) Domainspezifisches Denken
Die gesamte abendländische Kultur und Erziehung baut darauf auf, dass Denken auf
Symbolen beruht und deshalb auf alle Inhalte anwendbar ist. Denken ist nach dieser
Sichtweise also Domain – unspezifisch. Unsere gesamte Intelligenz stammt aus der
sozialen Umwelt, deshalb kann man sagen, dass das Soziale eine andere Domain als
das Labor ist (Bei der Gefahr der sozialen Übervorteilung schließen wir besonders
scharf!!). Bei verschiedenen Lesionen des Gehirns, kann es zu frappierenden
Ausfällen bezüglich eines Domains kommen (spricht für domainspezifische Ansätze)
(7) Konzepte/Begriffe
(8) Textverstehen (discourse processing)
(9) Diagrammatical reasoning
(10) Analogien, Ähnlichkeiten, Metapher
1.5 Denken
4
VO Denken, Entscheiden, Handeln
Schematische Darstellung der Bereiche:
Thinking
Problem
Solving
Reasoning
Deductive
Inductive
↔
Denken ist ein sequenzieller Prozess, vergleichbar mit dem „Stream of Conscioness“.
Denken führt zu einer Veränderung von Wissen, Sicherheitsgraden und Glauben durch
Hinzufügen, eliminieren oder ändern. Denken arbeitet oft mit Hypothesen und
Annahmen, welche im Arbeitsgedächtnis bearbeitet werden. Sobald eine
Glaubwürdigkeitsschwelle überschritten wurde, werden sie in den Wissenskörper
integriert.
Assoziieren, Routinehandlungen und Ablesen aus einer Darstellung (fraglich) werden
nicht als Denken gesehen.
1.6 Begriffe
Begriffe sind Bausteine des Denkens.
2. Begriffe und Denken
2.1 1945 Brunner: Concept formation
Er entwickelte ein Kartenspiel mit einfachen geometrischen Figuren. Die
Versuchsperson A merkt sich eine der gegebenen Merkmalskombinationen und
Versuchsperson B zieht eine Karte und fragt Versuchsperson A eine Frage zu den
vorhandenen Merkmalskombinationen (z.B.: ist es rund) und Versuchsperson A sagt
ja/nein.
Die Frage hierbei ist: Wie bilde ich Hypothesen und wie gehe ich dabei vor.
Hierbei kann die Strategie a) in die Tiefe oder b) in die Breite gehen.
VO Denken, Entscheiden, Handeln
5
Kritik:
 Begriff als Kombination von Merkmalen?
 Die Begriffe bei Brunner sind eindeutig – dies ist nicht immer der Fall
 Es werden hier Teilmengen aus den Merkmalskonstellationen verwendet
Klassische Auffassung: Begriffe sind durch hinreichende und notwendige
Merkmale definiert (aber das ist nicht der Fall!)
2.2 Rosch (w)
Sie prägt den Begriff der Familienähnlichkeit.
z.B. beim Begriff „Tasse“ kommt die Familienähnlichkeit ins Spiel: es gibt
verschiedene Arten von „Tassen“ die unter den Begriff „Tasse“ fallen.
„Tasse“ umfasst in ihrer Begriffsextension alle Begriff, die die Vorraussetzung für
eine „Tasse“ erfüllen.
Experiment:
Man präsentiert verschiedene Tassen und Tassenähnliche Objekte. Die
Versuchsperson drückt einen Knopf, wenn eine Tasse erscheint, dabei ist die
Versuchsperson aber bei manchen Objekten sehr schnell.
Erklärung: Es gibt bestimmte Tassen – Prototypen; Ähnelt ein Objekt einem Tassen
– Prototypen, dann spricht man von Typikalität.
In der klassischen Logik und Mathematik gehört ein Element entweder ja oder nein
zur einer Menge (Indikatorfunktion).
X
Ziedrek legt über dieses Ja/nein bzw. 0/1 eine Funktion und postuliert, dass ein
Element einen Wert zwischen 0 und 1 annimmt. Das Element ist „fozzy“ (≈
„verschwommen“).
0
2.3 Theorien
1
6
VO Denken, Entscheiden, Handeln
(1) Klassische Auffassung
Alle Instanzen eines Elementes haben bestimmte Merkmale gemeinsam, die zu
einer hinreichenden und notwendigen Kennzeichnung eines Begriffes führen.
(2) Merkmalstheorien (Brunner, Estes)
Es gibt Prototypen und Schemata; Die Instanzen variieren auf Merkmalsbasis,
wobei die Zuordnung „fozzy“ oder probabilistisch ist. Es gibt degrees of
membership (Familienähnlichkeit)
(3) Exemplarische Auffassung
Die Repräsentation erfolgt über Einzelbeispiele.
(4) Dimensionen
Erfolgte aufgrund der Diskussion zwischen neuronalen Netzwerken und
symbolischer Repräsentation; Es gibt Punkte in einem mehrdimensionalen Raum,
Distanzen und Abfolgen
(5) Knowledge Theory
Begriffe werden mit vorhandenen Wissen verknüpft.
(6) Conceptual Combination
Schlagwort: „Extension“; z.B.: „Steinlöwe“ ist die Extension eines Begriffes,
wodurch eine Kombination möglich wird.
Alle Steine
Alle Löwen
(7) Schließen mit Begriffen
Der Erwerb natürlicher Begriffe erfolgt induktiv.
3. Beziehung zwischen Sprache, Begriffen und kognitiven
Repräsentationen
Bezug auf Jackendoff (exzellenter Autor)
Er formuliert eine Semantische Theorie: Alle Referenzen und Wahrheitswerte sind
linguistischen Expressionen angehängt. Sätze verfügen dann über Wahrheitswerte,
wenn sie in Relation mit der realen Welt stehen.
Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten:
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
a) Realistische Auffassung der Sprache
Sprache
Objekte, Zustände
Welt
b) Sprache und Objekte kommen mental nicht vor (naiver Realismus)
Objekte, Zustände
Sprache
Welt
Mögliche Welten
 Sprache in einer Semantik möglicher Welten
c) Sprache als abstraktes Objekt der Welt
Objekte
INTENTIONALITÄT
Sprache  Begriffe
F - Mind
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
Begriffe beziehen sich auf Objekte der Welt, wobei die Sprache ins mentale geholt
wurde.
Sprache
Objekte,
Zustände
Welt
GRASP OF LANGUAGE
F – mentales Lexikon &
Grammatik
MIND
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
d)
Formation roles
for thoughts
Noises ↔ Language
Perception
Concepts
Objects
F – Mind
Brain
Action
Knowledge base
3.1 Was sind Objekte, wie können Objekte sein?
(1) Fiktiv
z.B.: Sherlock Holmes; Einhorn; Hierzu kann man falsche oder wahre Aussagen zu
z.B.: Sherlock Holmes treffen, wie „Sherlock Holmes ist ein Mann“.
(2) Geographische Objekte
z.B.: Wien, Distanz zwischen Rom und Salzburg
(3) Virtuelle Objekte
Ein Viereck, dass durch 4 Punkte beschrieben wird.
(4) Auditive Objekte
z.B.: Die 9. Sinfonie Beethovens
(5) Soziale Objekte
z.B.: Der Wert eines Lebens
4. Problemlösen
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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4.1 Problembeispiele
(1) Wohldefiniert
Schach: In der Partie Kasparow vs. Topalow dachte Kasparow 18 Züge (!!!) voraus.
1936 untersucht D`Groot Schachweltmeister und führt die Methodik des lauten
Denkens ein. Er gibt dabei Positionen am Schachbrett vor und die Personen
verbalisieren dabei, was sie denken.
(2) Undefiniert
Reduktion von Feinstaub in der Luft; Entwurf eines neuen Studienplanes für das
Doktorratsstudium
4.3 Was ist ein Problem?
Gutes Beispiel dafür sind die Tower von Hanoi:
Ein Problem hat eine Menge von Zuständen.
Z = {z1; z2; … zn} bildet dabei einen Zustandsraum, in dem sich mögliche Zustände
eines Problems manifestieren können (z.B.: Positionen im Schach, oder mögliche
Positionen/Züge bei „Tower of Hanoi“).
Manche Probleme haben eine rekursive Struktur; Diese rekursive Struktur ist
vergleichbar mit einer Kokoschka – Puppe.
Problemstruktur
Die „fetten“ Striche kennzeichnen die Lösungsstruktur.
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
Bei manchen Problemräumen wie bei Schach ist der Problemraum so groß, dass er
nicht berechenbar ist.
Probleme können aber auch isomorph sein, dass bedeutet, dass das Problem formal
ident ist, aber über eine andere Verpackung verfügt. Aufgrund dieser Isomorphie
lösen Menschen formal idente Probleme oft unterschiedlich.
4.3.1 Ein Problem hat
(1) 2 besondere Zustände (die oft Mengen sind):
a) den Ausgangszustand (a ∑ Z)
b) den Endzustand (b ∑ Z)
(2) eine Menge von Operatoren (T)
Diese Operatoren transformieren einen Zustand in einen anderen (z.B.: Ein
Schachzug/Zug bei „Tower of Hanoi“)
(3) Constraints
Constraints sind begrenzende Rahmenbedingungen, die den Problemraum
eingrenzen.
Constraint
Problemraum
Zu einem Problem gehören also 4 Teile:
1. Der Ausgangszustand
2. Der Endzustand
3. Transformationsregeln
4. Der Problemraum
Eine Person hat ein Problem, wenn sie:
a) gewisse Bestimmungsstücke nicht weiß
b) einige Teile gegeben, andere beschrieben aber nicht realisiert sind.
Zur Lösung eines Problems brauche ich den Lösungspfad (also Pfad von a nach b)
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
4.4 Taxonomie
(1) Transformationsprobleme (Beweis eines Theorems)
a und e sind gegeben, eventuell auch die Transformationsschritte; Aber wie Reihen?
(2) Kompositionsprobleme (Huhn a lá Marengo)
Wie stelle ich aus den gegeben Stücken etwas zusammen? Endzustand ist wage.
(3) Kreationsprobleme (vor 200 Jahren: Die Eisenbahn)
Wie kreiere ich eine neuartige Lösung? Dabei ist der Endzustand wage.
4.5 Objektiver Problemraum
(1) Task analysis (beschreibe das Problem und seine Lösung)
(2) Well defined ↔ ill defined
(Bei well defined ist der Problemraum weitgehend bekannt; siehe Schach, wie ill
defined ist das nicht der Fall; siehe Feinpartikel)
(3) Semantisch arm ↔ semantisch reich
(4) Einstufig ↔ mehrstufig + dynamisch
(5) Multivariate
(6) Unsicherheit
(7) Reversibel ↔ irreversibel
(8) Dynamisch– multivariat + unsicher: Komplexe Probleme
Vgl. Dörner`s Lohhausen
Dynamisch = was
Handlungsalternativen
ich
jetzt
mache,
beeinflusst
meine
zukünftigen
4.6 Subjektiver Problemraum
(1) Kognitive Repräsentationen
(2) Unvollständiges Wissen
(3) Vorwissen: knowledge rich ↔ knowledge lean
(4) Traversierung: Denkschritte; den Lösungspfad nachvollziehen versuchen
(5) Methoden: process tracing, lautes Denken
VO Denken, Entscheiden, Handeln
5. Theorien
5.1 Behaviorismus
 Das Stimulus – Responde – Consequence – Tripel steuert die Auswahl
der Verhaltensweisen in Problemsituationen
 Die Reaktionen auf einen Stimulus sind nach Wahrscheinlichkeiten
geordnet
 Es gibt Reaktionshierarchien: Führt die Spitze nicht zum Erfolg,
erfolgt eine Umschichtung
 Dieser Umschichtung entspricht das Trial & Error Prinzip
5.2 Gestaltpsychologie
1. Das 9 Punkte Problem
Diese 9 Punkte sollen, ohne dass man dabei absetzt
mit 4 Linien verbunden werden. Das Problem dabei ist, das man
sich auf die neun Punkte fixiert. Um dieses Problem zu lösen,
muss man aber aus der Gestalt (Quadrat) „ausbrechen“.
2. Bestrahlungsproblem (Duncker, 1935)
Eine Person hat ein Karzinom und soll bestrahlt werden, aber bei direkter
Bestrahlung nimmt das im Wege stehende Organ Schaden. Wie soll der Patient
bestrahlt werden?
Indem man aus verschiedenen
Richtungen bestrahlt und den Strahl
Bündelt.
 Grundlage der Gestaltpsychologie: Wahrnehmungstheorie
 Neue Untersuchungen zu Fixation und Einsicht (Wesley & Alb)
 General Problem Solver (GPS); Ein Computerprogramm zum
Problemlösen © Newell, Shaw & Simon, 1958
 Newell & Simon (1972): „Problem Solving“
 Simon & Lea (1974)
 Newell (1991)
5.3 Mean – End analysis
Hier wird der Anfangs- und Zielzustand analysiert.
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
Dazu gibt es verschiedene Strategien:
a) Hill climbing
b) Trial & Error (Eher chaotische Versuche)
c) In die Tiefe gehen
d) In die Breite gehen
Je nach Problem können verschiedene Strategien sinnvoll sein.
5.3.1 Schritte bei der Mean – end – analysis
(1) Beschreibe den Ausgangs – und Zielszustand durch A und Z
(2) Vergleiche A und Z (bzw. deren Beschreibung)
(3) Erstelle eine Liste D der Unterschiede
(4) Ist die Liste leer?
(a) ja: Problem gelöst.
(b) Nein: Mach weiter!
(5) Wähle einen Unterschied aus
(6) Wähle einen Operator Q, der für den Unterschied relevant ist.
(7) Bilde Teilziel A´, das eine kleinere Unterschiedsliste zu Z hat.
(8) Ist Q auf A´ anwendbar?
a) Nein: Gehe zu (6)
b) Sind die Operatoren aufgebraucht: Gehe zu (5)
c) Sind alle Unterschiede aufgebraucht, gehe zu (1)
d) Sind alle Beschreibungen (Repräsentationen) aufgebraucht: Gib auf!
(9) Wenden den Operator auf den Zustand an
(10) Neuer Zustand A´´
(11) Ersatze A´ durch A´´ und gehe zu (2)
14
15
VO Denken, Entscheiden, Handeln
DONALD
GERALD
ROBERT
D=5
526485
197485
723970
Vp muss nun die Buchstaben durch Zahlen ersetzen.
Kannibalen – Missionaren – Problem:
Die Missionare müssen über den Fluss, dabei dürfen aber nicht mehr Kannibalen als
Missionare auf einer Seite des Flusses sein, sonst Missionare †.
M; K zeigen werden bewegt.
mmm kkk
Fluss
mmm
kkK
mmm
K
1
mMM 5
K
KK
kKK 9 m m m
Kk
2
m 6 Mm
k
Kk
k 10 m m m
Kk
mmm
KK
K
3
MM
kk
7 m
K
mmm
Kkk
4
KK
KK 11 m m m
k
8 mmm
K
12 m m m
kkk
Dörner (Lohausen)  Studie zu komplexen Problemen.
Kritik:
 „real life“ ist komplexer als diese „Puzzle –Probleme“
 Wie kann ich am PC das Funktionieren einer Stadt simulieren
 Ist das realitätsnah?
 Ich brauche dazu auch eine Theorie, wie eine Stadt zu steuern ist
 Die Zahl der Variablen wird positiv hervorgehoben, deshalb ist auch das
Problem komplex. Aber ist das nicht zu komplex um wirklich etwas
herauszufinden?
VO Denken, Entscheiden, Handeln
 Sind die zeitlichen Veränderungen realitätsnah?
6. Das ACT(the atomic components of thoughts) - Model
Die ACT – Theory ist eine relativ allgemeine Theorie und fragt danach wie
a) Kognition überhaupt funktioniert,
b) Wissenselemente gelernt und verarbeitet werden
c) Etc.
Act-R 5.0 Tutorial.Units (Internet)
Das ACT – Modell besteht aus 2 Hauptteilen
1. deklaratives Wissen (Chunks)
2. prozedurales Wissen (Productions)
Symbolische Repräsentationen sind sprachnah (entsprehcen u.a. Aussagen)
Subsymbolische Repräsentationen entsprechen neuronalen Netze
6.1.2 Geschichte der Theorie
1973
1976
1978
1993
1998
2001
Anderson & Bower
Anderson
Anderson
Anderson
Anderson & Lebiere
Anderson & Lebiere
HAM
ACT-E
ACT
ACT-R
ACT-R 4.0
ACT-R 5.0
Lebiere & Kushmerik
Lebiere
ACT-R 2.0
ACT-R 3.0
16
17
VO Denken, Entscheiden, Handeln
6.1 Architektur des ACT - Modells
act.psyc.cmu.edu
Goal stack
Push
Popp
Current
goal
Conflict Resolution
Transform
Goal
Procedural
Memory
Retrieval
popped
Goal
Production Compilation
Declarative
memory
Retrieval Request
Action
Perception
Outside World
Symbolisch sind nur das prozedurale und deklarative Gedächtnis
Das Goal stack kann mit einem Aktenstapel verglichen werden, die aktuellsten
„Dateien“ oder Informationen liegen oben auf.
Im prozeduralen Gedächtnis gibt es bestimmte Regeln, die bei bestimmten
Gegebenheiten aktiviert werden: die Prozeduren. Diese Prozeduren sind erlernbar und
können die Umgebung beeinflussen.
Von der Umwelt kann wiederum über die Wahrnehmung Information aufgenommen
werden und ins deklarative Gedächtnis übersetzt werden.
18
VO Denken, Entscheiden, Handeln
6.2 Transformation des ACT – Modells auf die Neuroarchitektur
Productions: Basal Ganglien
Matching (Striatum) = Auswahl einer Komponente
Selection (Pallidum)
Execution (Thalamus)
Visueller Puffer
Manueller Puffer (nur der Teil der Info
(parietal)
(motorisch)
visuelles Modell
ist zugänglich, der in
diesen Puffern ist)
Manuelles Modell
(occipital)
(motorisch/Cerebellum)
Umwelt
Subsymbolisch
Intentionales Modul
Declaratives Modul
(temporal, Hippocampus)
Goal Puffer
(DLPFC=dorso lateral
prefrontaler Cortex)
Retrieval Puffer
(VLPFC=ventral lateral
prefrontal Cortex)
Matching
Bei Newell & Simon gibt es die subsymbolische Ebene nicht!!!!!!!!!
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
6.3 Vorraussagen von ACT zu Denkaufgaben und - problemen
6.3.1 Verwendung von theoretischen Konzepten bei Psychologieexperten und
Psychologiestudenten
Psychologiestudenten und Psychologieexperten wurde folgende Fragestellung
vorgegeben:
In der Gedächtnispsychologie gibt es einen Effekt, dass bei längeren Intervallen
zwischen dem Gelernten eine bessere Behaltensleistung besteht. Zusätzlich wurden
Alternativ – Hypothesen, Variablen und Versuchspläne vorgegeben.
Wie oft wurden theoretische Konzepte verwendet?
Bezug
zu
Theorien
Gedächtnispsychologen
Allgemeine
Psychologen
High
Graduate
Mid
Graduate
Experten verwenden häufiger Theorien und wählen einfachere Versuchspläne.
→ Dazu kann das ACT – Modell vorhersagen treffen.
VO Denken, Entscheiden, Handeln
6.3.2 Wählen einer Telefonnummer und Autofahren – Wie wirkt sich das aus?
Dialing Times (total time to complete dialing)
Model Predictions
Human Data
→ Olà! ACT trifft ziemlich exakte und gute Vorhersagen!!!
Lateral Deviation
Deviation from lane center (RMSE)
Model Predictions
Human Data
→ Na ja, hier liegt ACT wohl ein bisschen daneben!
20
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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7. Chunks
Chunks und productions stehen mit dem ACT – Modell in Zusammenhang
de Groot (1938): Er fand heraus, dass gute Züge auch ohne Nachdenken möglich sind.
Gibt Schachspielern Positionen vor und wendet die Methode des lauten Denkens an –
die Schachspieler dachten nicht viel.
Erklärung:
Sehr gute Schachspieler haben ein Muster (= CHUNK) im Langzeitgedächtnis
gespeichert, deshalb müssen sie nicht viel Denken.
Versuch mit Schachspielern und Amateuren, denen Spielpositionen und Nicht –
Spielpositionen vorgegeben werden:
Spielpositionen: Experten besser
Nicht – Spielerpositionen: Experten sind nur geringfügig besser
Chunks helfen komplexe Informationen zu „klammern“ (Gestaltpsychologie lässt
grüßen). Chunks kann man auch als Muster bezeichnen.
7.1 Chunks
Chunks bilden Grundbausteine des Gedächtnisses.
Es gibt 2 Typen von Chunks:
a) Fact Chunks (aus der Wahrnehmung)
b) goal Chunks (zur Erreichung eines Zieles)
7.1.1 Fact Chunks
→ Slot´s sind Platzhalter für Werte
→ ISA im Sinne von is a (also „ist ein“)
Bsp. 1
 NAME




ISA … Fact
Slot – 1 … value 1
Slot – 2 … value 2
Slot – n … value n
 FACT 3 + 4
22
VO Denken, Entscheiden, Handeln
 ISA … Addition – FACT
 Addent 1 … three
 Addent 2 … four
} Struktur des CHUNK
 Sum … seve
Bsp. 2
 NAME




ISA … Goal
Slot – 1 … value1
Slot – 2 … value2
Slot – n … valuen
 Proposition 1





ISA … Comprehension Goal
Relation … give
Agent … Mary
Object … Fido
Recipient … John
Wahrscheinlich speichert unser semantisches Gedächtnis Fakten so wie in den
Beispielen gezeigt und nicht oberflächlich.
7.2 Wissenspräsentation eines Chunks
7.2.1 Deklarativ –prozedurale Unterscheidung
z.B. 2 Zahlen zusammenzählen: 336
+848
4
Additor1
3
Addition
Fact
Summe
Additor 2
4
7
23
VO Denken, Entscheiden, Handeln
wenn das Ziel ist, die Zahlen zu addieren
goal buffer
und n1 + n2 sind die Zahlen
visual buffer
dann retrieve (hervorholen) die Summe von n1 und n2
retrieval buffer
Grundzeitannahme: ca. 50 ms (zwischen den Schritten)
Production: = ein Stück dieser Aktivität, Vorbedingung (=wenn)
dann
Chunk: 1+1=2 (z.B. 1mal1 Lernen = Lernen von Chunks)
Name
Slot1
Slot2
SlotN (=Variablen)
Abstrakte Darstellung: 3+4
Isa
Additor1
Additor2
Summe
Addition-Fact
3
4
7
7.3 Lernen von Chunks
 Woher kommen Wissen und Eigenschaften des Systems?
 Subsymbolisch (Wie leicht entsteht ein Zuwachs von lernen und wie
schnell wird vergessen?)
Subsymbolisch:
a) lernen von Chunk – Parametern
b) lernen von production Parametern
 Außen: Wahrnehmen und Enkodierung von Information aus der Umwelt
→ ein neuer Chunk entsteht
 Innen: Action Seite einer production; Wenn ein Ziel vom stack
genommen wird, wird ein Chunk ins deklarative Gedächtnis gelegt
 Es werden nie mehrmals gleiche Chunks gespeichert
6.5 Lernen der Chunk Parameter
Ai = Aktivierung
Bi = Grundaktivierung des Chunks/Basisstärke
Si = Stärke der Aktivierung
Ei = Ereignisse
24
VO Denken, Entscheiden, Handeln
Ai = Bi + ∑i Wi Si
E1 S1
Fact Bi
E2 S2
S3
E3
E und S an den Pfeilen stellen zusammen die Assoziationsstärken dar.
Verstärkung der Basisstärke ist möglich durch:
1. Wiederholung
2. Zeitliche Nähe
3. wenn der Chunk zum gesetzten Ziel wesentlich beiträgt
Wie wahrscheinlich ist die erfolgreiche Anwendung des Chunks i = P(Hi) überhaupt
und insbesondere angesichts seiner assoziativen Verbindungen Ei … En?
Odds = P (Hi/Ei) … ∑n) = P(Hi) P(E1/Hi) … P(En/Hi)
P (Hi/Ei) … En) P(Hi) P(E1/Hi) … P(En/Hi)
Log – odds → additiv, posterior odds, prior odds, log likelihood ratios gewichtet mit
der Aufmerksamkeit, die der Quelle geschenkt wird.
Odds = Wettquotienten (um wie viel ist A wahrscheinlicher als B?)
VO Denken, Entscheiden, Handeln
25
8. Productions
Productions
•
•
•
•
Key Properties
Structure of productions
( p
modularity
abstraction
goal/buffer factoring
conditional asymmetry
name
Specification of
Buffer Tests
condition part
delimiter
==>
action part
)
Specification of
Buffer
Transformations
Eine Production ist
1. wenn – dann Regel
2. 50 ms pro Kognitions-Step
3. serielles System (fast vollständiges!): es wird nur 1 Production abgearbeitet, nicht
mehrere parallel.
4. Bedungungsausführung der Datenstruktur mit „Variablen“ (=Slots)
5. Infos: Cortex
Basalganglien und zurück
8.1 Key Properties of Productions (Schlüssel-Eigenschaften)
1. Modularität:Expertensysteme
Bsp. Wenn A+B+C (=Symptome) dann diese Krankheit. Man gibt Wissen
dazu, ohne darauf zu achten, was schon drin ist. >> einzelne Productions können
unabhängig betrachtet werden, ohne auf andere achten zu müssen.
2. Abstraction: es kommen Variablen (in den Slots) vor.
3. Goal-buffer-factoring: man kann bestimmte Mengen von Productions
zusammenfassen, die dann in Gruppen vorkommen.
VO Denken, Entscheiden, Handeln
26
4. Conditional asymmetry: eine Production hat eine Richtung, die
Reihenfolge ist vorgegeben, die vollständig ablaufen muss.
Anderson Studie: Tower of Hanoi
Verschiedene Strategien
8.2 Subsymbolische Ebene
Wenn ich ein Ziel habe, dann kommen mehrere Regeln in Frage, um das Ziel zu erreichen
(Problem zu lösen) = mehrere Alternativen.
Der erwartete Nutzen hängt ab, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für das Retrievel ist.
Expected Gain = E = PG – C
P = Wahrscheinlichkeit
G = Ziel
C = erwartete Kosten, das Ziel zu erreichen bei Anwendung dieser Production
Zeit: die Kosten werden in Zeit ausgedrückt: Wie lange brauche ich, um mit dieser Production
das Ziel zu erreichen?
Die Bewertung erfolgt parallel ebenso die Bildung einer Rangreihe von der besten bis zur
schlechtesten Production. Die Anwendung erfolgt seriell.
Kritik:
a) Verhalten und Kognition sind nicht immer gleich.
b) Der erwartete Nutzen ist nicht immer gleich
c) Zufallskomponenten spielen eine Rolle.
8.3 Production rules
 Liste von Bedingungen  action; rechte Seite, linke Seite; Wenn …
Dann;
 Goal chunks & retrieval fact chunks → goal transformations
 IF
 goal condition – 1
 goal condition – 2
 goal condition – n
27
VO Denken, Entscheiden, Handeln
 AND (weitere fact chunks)
 Fact condition 1
 Fact condition 2
 Fact condition n
 THEN
 goal transformation
8.4 Lernen von productions
 product compilation: transition from declarative tp procedural
knowledge
Bsp. Reversal shift
Die Vp klassifiziert verschiedene Stimuli, die 2 verschiedene Dimensionen haben:
a) Größe (klein vs. groß) und b) Farbe (rot vs. blau). Zuerst ist nur eine Dimension
relevant, nach 10 richtigen antworten wird die Zieldimension gewechselt.
Zieldimension rot
groß
klein
(+)
(+)
(-)
(-)
groß
klein
(-)
(-)
(+)
(+)
groß
klein
(+)
(-)
(+)
(-)
rot
blau
Zieldimension
rot
blau
Zieldimension alle Großen Kreise
rot
blau
28
VO Denken, Entscheiden, Handeln
 Änderung der innerhalb der Dimension (von rot zu blau)
 Änderung außerhalb der Dimension (von einem rotem zu einem großen
Kreis)
 Effekt:
Langsam lernende Kinder brauchen außerhalb der Dimensionen kürzer;
Schnell lernende Kinder brauchen innerhalb der Dimension länger.
9. Der Wason Selection Task
 1966 publiziert
 4 Karten
 am häufigsten untersuchte Datenaufgabe
G
K
4
3
(P)
(¬P)
(Q)
(¬ Q)
 Auf jeder Karte steht entweder 3 oder 4
Prüfen sie, ob folgende Regel auf diese Karten zutrifft:
Wenn auf einer Seite einer Karte ein G steht, dann steht auf der anderen Seite eine 4.
Welche beiden Karten müssen sie umdrehen, um zu entscheiden ob diese Regel
stimmt.
9.1 Typische Effekte
Typische Prozentsätze bei den Antworten
Antwort
%
P^Q
46
P
22
P ^ Q ^ ¬Q
7
P^ ¬Q
4 - 15
andere
10
VO Denken, Entscheiden, Handeln
29
Die richtige Karte P wird häufig genannt.
Die falsche Q Karte wird häufig genannt.
Die falsche Q Karte wird auch häufig in Kombination mit P genannt.
Die mitentscheidende Karte ¬Q wird viel zu selten genannt
Die Richtigkeit der Antwort P^ ¬ Q wird oft heftig bezweifelt.
9.2 Potentielle Erklärungen
Warum schneiden Menschen dabei so schlecht ab?
1. Confirmation bias
 Beruht auf Poppers Wissenschaftstheorie; es erfolgt keine Falsifikation
2. Insight
 Hier wird ein Phasenmodell postuliert: a) confirmation b) falsification
c) both
 Diese 3 Phasen werden unvollständig absolviert.
3. Matching
 Der Text hat Einfluss auf das Auswahlverhalten und Probanden
„plabbern“ den Text einfach nach.
 Dabei kommen 2 Arbeitsprozesse zum Tragen: Ein heuristischer
(implizit/subsymbolisch) und ein Analytischer (explizit/symbolisch)
4. Dual processes
 Entspricht einer Weiterentwicklung der 2 Prozess – Theorie
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
9.3. Verschieden Versionen der Wason Selection Task
9.3.1 Content Effect
Baltimore
Washington
Plane
Train
 > 60% richtige Antworten (statt 4 – 15%) !!!
 Memory cueing hyothesis: Bekannte und konkrete Inhalte erleichtern die
Aufgabe
 Aber: Beliebige Inhalte können diesen Effekt nicht bestätigen
9.3.2 Pragmatic reasoning shemas
 Schema: Wenn Handlung A ausgeführt werden soll, muss zunächst eine
Bedingung erfüllt werden
 Pragmatic reasoning shemas; content – dependent rules of inferences als
Grundrepertoire des Denkens
 Wahrscheinlich nicht der Fall
9.3.3 Deontische Version
5P
4P
 Hier ist eine Vorschrift/Gebot vorhanden
 Ein geschlossener Brief muss mit 5 Pence und eine offene Drucksache
mit 4 Pence frankiert werden
 Deontische Logik befasst sich mit dem, was erlaubt ist
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VO Denken, Entscheiden, Handeln
9.3.4 Social Contract
Feuer
Nicht Feuer
Holz
Nicht Holz
 Man wandert auf eine Hütte und um oben heizen zu können muss Holz
hinaufgetragen werden. Kann auch vorkommen, dass jemand das nicht
tut. Dieser Task hat etwas mit sozialer Gerechtigkeit zu tun.
 Diese Aufgabe wird am besten gelöst: 85%
 Die Autoren nehmen dabei in Grundmodul im Denken an: den cheating
detector. Er entwickelt sich evolutionär und ist für Betrug sensibel.
Aber: Es macht einen Unterschied ob deontische Logik oder Aussagenlogik verwendet
wird
z.B.:
1. Wenn jemand jünger als 18 ist, trinkt er Cola.
2. Es wird verlangt (es ist gesollt), dass man, wenn man jünger als 18 ist, Cola
trinkt.
10. LOGIK
10.1 Eigenschaften der Logik
Faustregel: Es gibt nicht eine, sondern viele “Logiken”
z.B.: Aussagenlogik, Prädikatenlogik, deontische Logik, nicht-monotone Logik etc.
10.2 Welche Eigenschaften hat ein logisches System S?
1. Konsistenz
Wenn das logische System konsistent ist, dann ist es unmöglich A und ¬A abzuleiten
werden. Falls man A und ¬A ableiten würde, wäre das logische System inkonsistent
(man würde 2 Formeln ableiten, die sich widersprechen!)
2. Unabhängigkeit
Die Axiome eines logischen Systems sind unabhängig, wenn keines aus den anderen
abgeleitet werden kann.
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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3. Deduktive Vollständigkeit
Das logische System ist vollständig, wenn alle “erwünschten” Formeln darin
beweisbar sind.
4. Monotonie/Nicht - Monotonie
 Die klassische Aussagenlogik ist monoton
 Ist in der klassischen Aussagenlogik ein Argument gültig, kann man zu
der Prämisse beliebig etwas dazu geben und das Argument bleibt
trotzdem gültig
Konklusio:
Wahrer Schluss bleibt IMMER wahr egal was an Prämissen dazu kommt.
Aber:
Im Alltagsleben ist das aber nicht immer so, hier werden viel mehr Schlüsse revidiert.
Man nimmt immer etwas aus den Wissenskorpus oder fügt ihm etwas dazu – er ist
modifizierbar und deshalb flexibel. Ist Wissenskorpus jedoch monoton kann man
nur etwas hinzufügen ABER nichts herausnehmen – er ist unflexibel.
Deshalb ist die monotone Logik psychologisch unplausibel und für das menschliche
Denken nicht oder nur sehr begrenzt anwendbar
Nicht-monotone Logik, schwächere Implikation
(nonmonotonic conditional “normalerweise”),
Versuch mit Wahrscheinlichkeiten zu modellieren
11. Mentale Logik
11.1 Namen
1. Piaget
 Phasenlehre
 Phase der logischen Operationen
 Piaget war einer der ersten der annahm, dass wir ein Modul haben das es uns
ermöglicht logisch zu denken
2.Johnson Laird (1975)
3.Osherson (1975)
4.Braine (1978 - 1996 †)
5.Rips
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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11. 2 Natürliches Schließen vs. Axiome und Ableitungsregeln
1. Axiome + Ableitungsregeln
 Das menschliche Denken arbeitet sehr wahrscheinlich nicht mit axiomatischem
Ableiten, sondern viel mehr mit Annahmen. Ergeben sich Widersprüche
stimmen Annahmen nicht.
2. Natürliches Schließen




stammt aus der Mathematik und der Physik; © Gentzen (1909 – 1945
Versuch die Annahmen zu systematisieren
Dieses System =  natürliches Schließen
Gentzen erforschte dies, indem er sich das Denken von Mathematikern genau
anschaute und herausfand, dass man diese Annahmen einführen und eliminieren
kann.
 Menschliches Denken/natürliches Schließen arbeitet mit Annahmen und
deren Konsequenzen
11.3 Regeln fürs Eliminieren und Einführen
11.3.1 Einführen
P ist wahr
Q ist wahr
Sind beide getrennt voneinander wahr, darf man sie mit und verknüpfen
11.3.2 Eliminieren
Ist P und Q wahr, folgt daraus dass sowohl P als auch Q wahr ist
 man kann eine Prämisse eliminieren
Aus diesen Regeln ergibt sich ein System aus 14 Regeln die meist sehr einfach und
elementar sind. Dadurch erwerben sie psychologische Realität um das menschliche
Denken erklären.
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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11.4 Untersuchungen
FRAGESTELLUNG:
Sind die Regeln des natürlichen Schließens auch elementare Schritte des Denkens?
Lässt sich das Schwierigkeits-Ratung von Denkaufgaben in diese Schritte zerlegen?
Autoren dieser Untersuchung stellten Aufgaben über einfaches schließen zusammen.
Annahme, dass schwere Aufgaben viele und schwierige Denkschritte einschließen.
Durch die Ratingaufgabe wollte man anhand der Schwierigkeit und der Anzahl der
Denkschritte die Schwierigkeit der Aufgabe vorhersagen.
Bsp.: Nehmen sie an auf der Tafel steht ein P und ein Q.
Kann man daraus schließen, dass auf der Tafel ein P und ein Q stehen?
Details:
N = 24
Aufgaben 121
 Die einzelnen Prämissen wurden mit Hilfe der „weiter“ Taste durch die VP
selbst abgerufen
 Reaktionszeit — computer-kontrolliert
 self-paced mit 3 Tasten (wahr, falsch, weiter) — Prämissen einzeln —
möglichst schnell und richtig antworten
Gemessen wurden:
1. Die Reaktionszeit die zur Bearbeitung der Stimuli gebraucht wurde
2. die VP mussten anhand von einer 9 stufigen Ratingskala die Schwierigkeit der
Aufgaben beurteilen
Auswertung:
 Das Rating der Schwierigkeit hängt von der Länge der Prämissen ab und
korreliert daher mit der Anzahl der Wörter mit r = .93
 Regression: Pro Wort .0728 als Konstante, 8 Wörter für reine Lese-Aufgabe,
Rating = 1
VO Denken, Entscheiden, Handeln
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1= χ + .0728 x 8
S = .4176 + .0728 x (Zahl der Wörter) + n x Di
S … Schwierigkeit
n… einzelne Schritte die erforderlich sind um einzelne Aufgabe zu lösen
Di… Schwierigkeit der Schritte
FEHLER
Fehler — sehr wenig — mittlere Ränge über 3 Exp. — M = 38
r(Fehler, Ratings)M=38
(1) = r ( Fehler, Ratings) M = 38
= .59
(2)
= .68
(3) r ( Fehler , RZ)
=.57
(4) r (Fehler, gleichgewichtete Schritte)
= .57
(5) r (Fehler , gewichtet Schritte)
= .73
 zur Auswertung wurden mittlere Rangplätze der Fehler verwendet
 in ALLEN Aufgaben wurden WENIGE Fehler gemacht
DISKUSSION
 Die Autoren der Untersuchung meinten Biases spielen bei ihrer Untersuchung
keine Rolle
 Denken ist kompetent + rational
 Je länger die Formulierung umso mehr Substitutionen müssen gemacht werden
 dies erschwert die Aufgabe
 conversational implicatures (Grice 1975)
in einer normalen Konversation in der 2 Menschen miteinander reden gibt es
bestimmte Regeln
-
so nimmt die erzählende Person an, dass das was sie erzählt der andere
noch nicht weiß
VO Denken, Entscheiden, Handeln
-
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und die Person die zuhört nimmt an dass das was sie hört wichtig und
bedeutsam ist
 dies ist eine stillschweigende Übereinkunft
So antworten VP immer nur in den Schemata die man ihnen vorgibt, da sie glauben,
dass aus diesen Schemata nicht ausbrechen dürfen.
 In dieser Untersuchung meinten die Autoren dass conversational implicatures
keine Rolle spielen
 p→ p v q — bei Johnson-Laird (1975), Osherson (1975) und Rips (1983)
Gibt man ODER hinzu, darf man beliebiges der Prämisse hinzufügen, dies ist
laut klassischer Logik wahr. ABER psychologisch nicht sehr plausibel
auch Braine lehnt diese Regel ab
 “Natürliche” Aussagenlogik
1. Die Schemata sind psychologisch gültig — universell
2. sind psychologisch elementar: ein Schritt und keine Kette
3. Psychologisch vollständig
4. people do not have direct introspective access to their schemas
→ Regeln können wir nicht introspektiv aufmachen, denn sie sind rudimentär
und introspektiv nicht zugänglich.