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ACT-R-Theorie

Überblick


PSYCHOLOGIE
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Die ▪ ACT-R-Theorie (Adaptive Control of Thought-Rational) geht als Theorie größerer Reichweite über den Bereich der reinen ▪ Wissensrepräsentation hinaus. Das von »John R. Anderson (*1947) 1983 erstmals als »ACT-Theorie (adaptive control of thought-Theorie) vorgestellte und im Laufe der Zeit von ihm und und seinem Team an verschiedenen Universitäten in den USA weiterentwickelte Konzept, versteht sich als hybride »kognitive Architektur.

Mit seiner Hilfe soll sowohl erklärt werden, wie Menschen ihr Wissen strukturieren als auch warum sie sie in der Lage sind, sich ▪ intelligent zu verhalten.

In seiner Anwendung als Computersimulation stellen kognitive Architekturen wie ACT–R eine rechnergestützte Plattform für kognitive Prozesse dar. Dementsprechend steht ACT–R  auch für ein als Programm lauffähiges Modell eines kognitiven Systems. Daher ist ACT-R eine Simulationsumgebung, mit der sich Modelle erstellen lassen, die zur Erklärung und zur Vorhersage menschlichen Verhaltens dienen sollen. Die Daten, die mit der Computersimulation kognitiver Prozesse gewonnen werden, sollen dazu direkt mit experimentellen Befunden zur Analyse kognitiver Prozess verglichen werden können.

Der Begriff der kognitiven Architektur soll ausdrücken, dass "eine Grundstruktur aus Modulen" angenommen wird, "die ausreichen sollen, das Gesamt an kognitiven Prozessen zu modellieren." (Wentura/Frings 2013, S.38) Zugleich scheint das Modell in der Lage zu sein, verschiedene Erkenntnisse und Theorien, die aufgrund ihrer Erklärungsreichweite einen solchen Anspruch nicht erheben können, zu integrieren. Auf dieser Grundlage konnte auf der Basis der Modellannahmen der ACT-R-Theorie Phänomene aus zahlreichen Bereichen der Kognitionspsychologie (z. B. im Bereich der ▪ Wahrnehmung, der ▪ Aufmerksamkeit, des ▪ Lernens, des ▪ Gedächtnisses, beim Problemlösen, Entscheiden und im Zusammenhang mit Sprache) beschrieben und erklärt werden. (vgl. ebd.)

Die ACT-R-Theorie hat dabei die Module, von denen sie ausgeht, stark formalisiert, so dass sie bestimmte mentale Prozesse als Computersimulationen "durchspielen" und dadurch Vorhersagen machen kann. Diese Vorhersagen lassen sich in Form von mathematischen Gleichungen darstellen. Nichtzuletzt deshalb haben die ACT-R-Theorie und andere kognitive Architekturen »SOAR und »3CAPS auf die Forschung zu »Künstlicher Intelligenz starken Einfluss gewonnen..

Was die ACT-R-Theorie dafür offenbar neben ihrer strikten Formalisierung geeignet macht, ist die Integration zweier lange miteinander im Wettstreit liegender Herangehensweisen an Kognition überhaupt. Sie bringt nämlich die symbolische und die subsymbolische Modellierung der Kognition in ihrer Architektur zusammen.

Symbolische und subsymbolische Modelle der mentalen Repräsentation werden von der ACT-R-Theorie in ihrer kognitiven Architektur integriert

Die symbolischen Modelle gehen davon aus, dass Wissen in symbolischer Form, nämlich in einer der Sprache ähnlichen, aber von der konkreten sprachlichen Äußerung abstrahierten Form, mental als Propositionen bzw. als propositionales Netzwerk repräsentiert wird. Dieses Wissen wird im ▪ deklarativen Gedächtnis (= deklaratives Wissen) gespeichert und umfasst unser explizites und generisches Wissen.

Die Struktur dieses Wissen lässt sich in Form eines propositionalen Netzwerks darstellen, das aus Knoten besteht, die die Begriffe (Kategorien, Konzepte) repräsentieren, und gerichteten Verbindungen, welche die Beziehungen zwischen den Begriffen darstellen. Dabei wird die übliche ▪ Notation für Propositionen in die Netzwerkdarstellung übertragen. Im ACT–R–-Modell wird die elementare kognitive Einheit bzw. Struktur (working memory elemente), die deklaratives Wissen speichert als »Chunks bezeichnet, die verschiedene untergeordnete Elemente (Unteritems) umfassen.

Da propositionales Wissen statisch ist, muss ein System dazukommen, damit die in Form einzelner Propositionen gefassten, aussagenartigen Informationen zu einem sinnvollen, in vielfältiger Weise aufeinander bezogenen Ganzen werden können. Dieses System wird als das Produktionssystem bezeichnet. Zunächst einmal kann man sich darunter eine Maschine wie einen Computer vorstellen, "die alles bearbeiten kann, was sich durch die strikte Anwendung von Regeln überhaupt bearbeiten lässt" (Wentura/Frings 2013, S.39). Ein solches Produktionsregelsystem kann das, was beim Denken geschieht, jedenfalls gut erklären.


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Zu diesem Produktionssystem zählt das schon erwähnte ▪ deklarative Gedächtnis. Dazu kommen zwei weitere Speichersysteme: Das Langzeitgedächtnis zur Speicherung der Produktionsregeln (production memory), das dem ▪ prozeduralen Gedächtnis des Menschen ansonsten zwar ähnlich, aber damit nicht identisch ist. Hinzu kommt als drittes Produktionssystem ein Modul für den Musterabgleich (pattern matcher).

Das prozedurale Wissen ist im ACT–R–Modell durch sogenannte Produktionsregeln (productions) repräsentiert. Die Produktionsregeln entstehen dadurch, dass deklaratives Wissen zu ausführbaren Prozeduren »kompiliert (englisch compile = zusammentragen‘) wird, d. h.  in die Form eines Programms übersetzt wird, das von einem Computer mehr oder weniger direkt ausgeführt werden kann.

Produktionsregeln sind Wenn-Dann-Anweisungen nach dem Muster "Wenn ich weiterspare (= Bedingungskomponente), kann ich mir bald ein neues Auto kaufen. (= Verhaltenskomponente bzw. -anweisung)". Dabei führt die Anwendung der Produktionsregeln auf das deklarative Wissen auch dazu, dass neues deklaratives Wissen aufgebaut werden kann.

Die subsymbolischen Modelle, Modelle also die kategorial unterhalb der hiearchiehöheren symbolischen Modelle ansetzen, stellen die mentalen Repräsentationen im einfachsten Fall als eine Reihe von besonders hoch vernetzten Einzelelementen dar, "die jeweils nur Aktivierungszustände annehmen können." (Wentura/Frings 2013, S.40, Hervorh. d. Verf.) Die Verbindungen, die zwischen den Elementen bestehen, haben einen positiven oder negativen Gewichtswert. Fällt der Wert positiv aus, dann fördert diese Verbindung die weitere Aktivierungsausbreitung, im anderen Fall hemmt sie diese. In subsymbolischen Modellen besitzen die einzelnen Knoten eines Netzwerkes häufig keine eigenständige Bedeutung. Bedeutung wird stattdessen erst über ein Muster von aktivierten Knoten und deren Vernetzungen repräsentiert.

Informationen werden im ACT–R–Modell im Wesentlichen dadurch verarbeitet, dass bestimmte Knoten (eine Metapher für bestimmte Neuronen oder Neuronengruppen) aufgrund von Wahrnehmungen distaler Reize oder wegen interner Verarbeitungsvorgänge beim Denken aktiviert werden. Diese Aktivierung breitet sich von den Knoten oder Items, auf die sich aktuell oder kurz zuvor die Aufmerksamkeit richtet bzw. gerichtet hat, dann auf benachbarte Knoten aus (spreading activation). Je länger die Aktivierung anhält und je größer die Entfernung zum ursprünglich aktivierten Knoten ist, desto schwächer wird die Aktivierung.

Diese Form der Aktivierungsausbreitung gilt dabei nicht nur für das deklarative, sondern auch für das prozedurale Wissen, d. h. wenn die Bedingungskomponente aktiviert wird, wird auch die Verhaltensanweisung aktiviert.

Je häufiger ein Knoten aktiviert wird, desto stärker wird er und um so leichter und wahrscheinlicher kann er wieder aktiviert werden, wenn seine Aktivierung von benachbarten bzw. assoziierten Knoten (Begriffen, Konzepten) ausgelöst werden kann. Anders gesagt: Die Aktivierungsausbreitung zeigt letztlich, welchen Einfluss der Kontext darauf hat, dass Gedächtnisinhalte überhaupt verfügbar gemacht werden können und der Grad dieser Verfügbarkeit, also wie schnell oder wie dauerhaft wir bestimmte Informationen aus unserem Gedächtnis abrufen können, hängt von der Stärke (strength) der Gedächtnisspur bzw. des Engramms ab, die auch durch wiederholte Nutzung ihres "Pfades" und entsprechender Übung allmählich erhöht werden kann. (vgl. Anderson 72013, S.127), d, h.: "Wenn die Gedächtnisspuren stärker werden, können sie eine höhere Aktivierung erreichen und dadurch leichter abgerufen werden." (vgl. ebd., S.128). (vgl. auch : Potenzgesetz des Lernens bzw. der Übung) Übung macht also den Meister ...

Die Knotenstärke bzw. sein Grundniveau an Aktivierung bestimmt auch, ob ein Knoten eine besondere, "zentrale Stellung" in dem jeweiligen propositionalen Netzwerk besitzt.

Durch die Grundannahme, dass sich die Inhalte des Langzeitgedächtnisses im Langzeitgedächtnis selbst aktivieren lassen, kann das ACT–R–Modell die Funktionen der beiden ▪ GedächtnisartenKurz- und ▪ Langzeitgedächtnis durch Eigenschaften des Netzwerkes beschreiben, ohne dass damit allerdings ein Arbeitsspeicher ( ▪ Arbeitsgedächtnis) hinfällig wird. Das Kurzzeitgedächtnis besteht dann aus den gerade aktivierten Knoten, das Langzeitgedächtnis aus allen anderen potentiell aktivierbaren Knoten in einer komplexen Struktur, deren Gestalt von der Stärke der jeweiligen Knoten und ihrer Nähe oder Distanz zueinander bestimmt ist. (vgl. Asendorpf 21999, S.66f.) Unter diesem Blickwinkel betrachtet, bedeutet das also nur, "dass verschiedene Informationseinheiten im Langzeitgedächtnis von Zeitpunkt zu Zeitpunkt darin variieren können, wie verfügbar sie für das Arbeitsgedächtnis sind." (Anderson 72013, S.124)

 Gert Egle, zuletzt bearbeitet am: 14.03.2021

       
 

 
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