Search (6 results, page 1 of 1)

0.015015274 = product of:
  0.045045823 = sum of:
    0.045045823 = weight(_text_:im in 6597) [ClassicSimilarity], result of:
      0.045045823 = score(doc=6597,freq=8.0), product of:
        0.1442303 = queryWeight, product of:
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.051022716 = queryNorm
        0.3123187 = fieldWeight in 6597, product of:
          2.828427 = tf(freq=8.0), with freq of:
            8.0 = termFreq=8.0
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.0390625 = fieldNorm(doc=6597)
  0.33333334 = coord(1/3)

Abstract

Eine überzeugende Verteidigung der Repräsentationstheorie des Geistes erfordert eine prinzipielle Unterscheidung zwischen zwei Arten von Repräsentationen: zwischen sinnlichen und begrifflichen Repräsentationen. Zunächst werde ich mich mit Auffassungen befassen, die sich einer klaren Trennung zwischen sinnlichen und kognitiven Prozessen widersetzen. Im Zentrum der Debatte stehen die von David Armstrong, George Pitcher und Daniel Dennett vertretenen Glaubenstheorien der sinnlichen Erfahrung. Diese Autoren versuchen, die Erfahrung auf ein epistemisches Begriffsrepertoire zurückzuführen, indem sie sie mit dem Erwerb von Meinungen, Neigungen zu Meinungen, unterdrückten Neigungen zu Meinungen oder unbewußten Meinungen über die Dinge identifizieren. Ich zeige, daß epistemische Analysen der Erfahrung zum Scheitern verurteilt sind, weil Meinungen, Urteile oder Gedanken für die Erfahrung nicht wesentlich sind. Erfahrungen rufen zwar im allgemeinen Meinungen hervor, aber sie sind nicht auf Meinungen zurückführbar. Obwohl wir gewöhnlich eine Reihe von Meinungen über die Gegenstände, die wir wahrnehmen, erwerben, so ist doch die Wahrnehmung in ihrem grundlegenden Sinn von solchen Meinungen logisch unabhängig. Nach der Kritik an den Glaubenstheorien der sinnlichen Erfahrung arbeite ich den wesentlichen Unterschied zwischen der sinnlichen Wahrnehmung und Erfahrung einerseits und Überzeugungen, Urteilen und Gedanken andererseits, kurzum zwischen sinnlichen und begrifflichen Repräsentationen, heraus. Der Unterschied zwischen einer sinnlichen und einer begrifflichen Repräsentation kann durch den Unterschied zwischen einem Bild von einem Sachverhalt und einer Aussage über diesen Sachverhalt illustriert werden. Schließlich lege ich dar, daß und wie man den bildhaften, piktorialen Charakter von sinnlichen Repräsentationen ernst nehmen kann, ohne sich dadurch zu der mysteriösen Annahme verleiten zu lassen, daß die Erfahrung Bilder im Geiste oder im Kopf beinhaltet.

0.01201222 = product of:
  0.03603666 = sum of:
    0.03603666 = weight(_text_:im in 1748) [ClassicSimilarity], result of:
      0.03603666 = score(doc=1748,freq=2.0), product of:
        0.1442303 = queryWeight, product of:
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.051022716 = queryNorm
        0.24985497 = fieldWeight in 1748, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.0625 = fieldNorm(doc=1748)
  0.33333334 = coord(1/3)

Abstract

Das Wissen, das sich die Menschen zu einer bestimmten Zeit erworben haben glauben, wird weiterhin mit Hilfe der natürlichen Sprache festgehalten ("kodifiziert") und weitervermittelt. Zu diesem in natürlich-sprachlichen Äußerungen kodifizierten Wissen hat man jedoch mit einem Computer kaum direkten Zugang. Zwar bemüht man sich seit vielen Jahren mit zum Teil erheblichem Aufwand um beispielsweise automatische Informationserschließung, maschinelle Sprachübersetzung und Mensch-Maschine-Dialoge in natürlicher Sprache, aber die Ergebnisse sind bescheiden. Verantwortlich für den in diesen Bereichen vergleichsweise geringen Erfolg sind verschiedene Eigenschaften der natürlichen Sprachen, die - im Gegensatz zu formalen Sprachen (wie Programmiersprachen, gängige logische Sprachen) - die maschinelle Informationserschließung erschweren

0.010510692 = product of:
  0.031532075 = sum of:
    0.031532075 = weight(_text_:im in 3145) [ClassicSimilarity], result of:
      0.031532075 = score(doc=3145,freq=2.0), product of:
        0.1442303 = queryWeight, product of:
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.051022716 = queryNorm
        0.2186231 = fieldWeight in 3145, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=3145)
  0.33333334 = coord(1/3)

Abstract

Mechanistisches Denken und seine maschinelle Umsetzung (insbesondere in komplexe Computersysteme) gefährdet heute zunehmend die kognitive Autonomie des Menschen. Seinen besonderen Ausdruck findet dieses Denken in den Zielen der Künstlichen Intelligenz, denen die Metapher des künstlichen Menschen zugrunde liegt. Um die Beschränktheit mechanistischen Denkens deutlich werden zu lassen, wird die Geschichte des Begriffs von der griechischen Antike bis heute in ihren wichtigsten Stationen dargelegt. Das macht insbesondere den inhaltlichen Verlust sichtbar, den einschränkende Formalisierungen des Begriffsdenkens mit sich bringen. Es wird dafür plädiert, die enge Verbindung von Inhaltlichem und Formalem im Begriffsdenken zu reaktivieren; hierzu wird dem machanistischen Weltbild entgegengestellt das Weltbild der menschlichen Kommunikationsgemeinschaft, für das kommunikatives Denken und Handeln konstitutiv ist

0.008493923 = product of:
  0.025481766 = sum of:
    0.025481766 = weight(_text_:im in 1458) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025481766 = score(doc=1458,freq=4.0), product of:
        0.1442303 = queryWeight, product of:
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.051022716 = queryNorm
        0.17667414 = fieldWeight in 1458, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1458)
  0.33333334 = coord(1/3)

Abstract

Wörter sind der sprachliche Ausdruck unseres Denkens, von uns selbst geschaffen, und doch etwas, das wir selten einer näheren Betrachtung unterziehen. Dabei kann uns gerade diese Betrachtung einiges darüber sagen, was in unseren Gehirnen vor sich geht. Die Sprachforschung hat in den letzten Jahrzehnten durch die Ansätze der Kognitionspsychologie neuen Schwung bekommen - und Georg A. Miller hat als einer der Begründer der modernen Psycholinguistik einen nicht unwesentlichen Anteil daran gehabt. In diesem Buch erzühlt er, oft geürzt mit seinem ganz besonderen Humor, was die Linguistik im Reich der Wörter so alles entdeckt hat. Miller führt dem Leser die verschiedenen Seiten von Wörtern vor Augen; jedes einzelne davon ist das Zusammenspiel einer Äußerung - in der phonetischen Aussprache - , einer Bedeutung - in der Semantik - und einer Rolle im Satz - in der Syntax. Diese drei Seiten sieht Miller als Einheit, wobei er dem Leser die Theorien und Methoden, mit denen die Forschung den Wörtern zu Leibe rückt, anschaulich vorstellt

0.008493923 = product of:
  0.025481766 = sum of:
    0.025481766 = weight(_text_:im in 1583) [ClassicSimilarity], result of:
      0.025481766 = score(doc=1583,freq=4.0), product of:
        0.1442303 = queryWeight, product of:
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.051022716 = queryNorm
        0.17667414 = fieldWeight in 1583, product of:
          2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
            4.0 = termFreq=4.0
          2.8267863 = idf(docFreq=7115, maxDocs=44218)
          0.03125 = fieldNorm(doc=1583)
  0.33333334 = coord(1/3)

Content

Kapitel 5: Die Dynamik des Verstandes 5.0. Erkenntnisprozesse in geistigen Vorgängen 5.1. Wechselwirkungen zwischen Begriffen und Operationen 5.2. Die Erkennung von Begriffsbeziehungen durch Vergleichsprozesse 5.3. Die Erkennung von Begriffsbeziehungen durch assoziative Anregungen 5.4. Ereignisbegriffe und die Stelligkeit von semantischen Relationen 5.5. Wechselwirkungen zwischen Wissensstrukturen 5.6. Über Einschlüsse von Emotionalität im Wissensbesitz und in mentalen Prozessen Kapitel 6: Verstandestätigkeit im Computer? 6.0. Computersimulation: Ein Irrweg oder Erkenntnismittel bei der Erforschung geistiger Vorgänge? 6.1. Computermodelle zur Wissensdeponierung und Wissensnutzung 6.2. Einige Probleme, die mit Spracherkennung zu tun haben 6.3. Was heißt Sprachverstehen und was bedeutet dann Computersimulation? Teil IV: Erkenntnis und Persönlichkeit Kapitel 7: Intelligenz, Begabung und Kreativität Kap. 8: An den Grenzen des menschlichen Verstandes

0.0028656456 = product of:
  0.008596936 = sum of:
    0.008596936 = product of:
      0.025790809 = sum of:
        0.025790809 = weight(_text_:retrieval in 3461) [ClassicSimilarity], result of:
          0.025790809 = score(doc=3461,freq=2.0), product of:
            0.15433937 = queryWeight, product of:
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.051022716 = queryNorm
            0.16710453 = fieldWeight in 3461, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.024915 = idf(docFreq=5836, maxDocs=44218)
              0.0390625 = fieldNorm(doc=3461)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.33333334 = coord(1/3)

Abstract

Concept theory is an extremely broad, interdisciplinary and complex field of research related to many deep fields with very long historical traditions without much consensus. However, information science and knowledge organization cannot avoid relating to theories of concepts. Knowledge organizing systems (e.g., classification systems, thesauri, and ontologies) should be understood as systems basically organizing concepts and their semantic relations. The same is the case with information retrieval systems. Different theories of concepts have different implications for how to construe, evaluate, and use such systems. Based on a post-Kuhnian view of paradigms, this article put forward arguments that the best understanding and classification of theories of concepts is to view and classify them in accordance with epistemological theories (empiricism, rationalism, historicism, and pragmatism). It is also argued that the historicist and pragmatist understandings of concepts are the most fruitful views and that this understanding may be part of a broader paradigm shift that is also beginning to take place in information science. The importance of historicist and pragmatic theories of concepts for information science is outlined.