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Hybrid computational models of cognition as a tool for cross-pollination between cognitive science paradigms
Christina Light
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Joint Degree Programme MEi :CogSci Cognitive Science
Betreuer*in
Paolo Petta
DOI
10.25365/thesis.75122
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28813.99220.731050-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In der Entwicklung und Koexistenz von Paradigmen in der Kognitionswissenschaft, sind emergente und kognitivistische Ansätze zur Kognition wachsende und vielversprechende Paradigmen. Um theoretische Konzepte zu entwickeln und zu validieren, greifen die Forscher beider Paradigmen auf computergestützte Modellierung zurück. Obwohl diese zuweilen als unvereinbare Gegensätze welche um Deutungshoheit konkurrieren präsentiert werden, plädieren einige Forscher für die Integration der Paradigmen: Hybride kognitive Architekturen, die etwa die Hälfte der derzeit existierenden kognitiven Architekturen ausmachen, sind die Materialisierung einer solchen Integrationspraxis. David Vernon wies jedoch darauf hin, dass hybride Architekturen oft theoretische Probleme vernachlässigen, die sich aus der Kombination der antagonistischen Paradigmen ergeben. Ziel dieser Arbeit ist es zu zeigen, wie die Konstruktion hybrider kognitiver Architekturen und die vielfältigen Entscheidungen, die auf vielen Ebenen getroffen werden müssen, dazu beitragen, sich von den Beschränkungen einer bestimmten Theorie und dem Geltungsbereich, für den sie einst formuliert wurde, zu befreien und gleichzeitig die Verantwortlichkeit für alle Abweichungen zu gewährleisten. Daraus ergaben sich die folgenden Forschungsfragen: [RQ1] Wie wird die Integration von scheinbar konkurrierenden theoretischen Standpunkten realisiert? [RQ2] Welche theoretischen Probleme können sich aus solchen Umsetzungen ergeben? In einer Literaturrecherche habe ich Materialien gesammelt und zusammengefasst, auf welchen Annahmen computergestützte Modelle der Kognition beruhen, sowie welche Entscheidungen beim Bau einer kognitiven Architektur getroffen werden müssen. Auf dieser Grundlage habe ich die Vielfalt der Ansätze dargelegt die unter dem Begriff der Hybridität zusammengefasst werden, und stellte als Beispiele die zwei Architekturen SAL und Sigma vor. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Liste von Freiheitsgraden, welche die Forscher bei der Entwicklung kognitiver Architekturen haben, bildete ich die Multidimensionalität solcher Theorien ab. Ich argumentierte, dass die Anzahl der möglichen Hybridisierungen zu vielfältig ist, um sie unter einem `Hybriden Paradigma' zusammenzufassen. Durch die Zerlegung der Paradigmen in gut nachvollziehbare Design-Entscheidungen können kognitive Architekturen jedoch eine methodisch fundierte Möglichkeit sein, den Raum der Kreuzbestäubung zwischen den Paradigmen zu erforschen. Dies ist wichtig um neue, einheitliche Theorien der Kognition, sowie Modelle, die die Disziplinen der Kognitionswissenschaft überspannen zu entwickeln und zu testen. Insofern können hybride kognitive Architekturen den integrativen Pluralismus fördern, der notwendig ist, um der Interdisziplinarität der Kognitionswissenschaft gerecht zu werden.
Abstract
(Englisch)
In the evolution and coexistence of paradigms in cognitive science, emergent and cognitivist approaches to cognition are growing and promising paradigms. To develop and validate theoretical concepts, researchers of either paradigms make use of computational modeling. While at times presented as mutually exclusive and competing for interpretational sovereignty, some researchers advocate the integration of these paradigms: Hybrid cognitive architectures, which make up roughly half of currently existing cognitive architectures, are the materialization of attempts of such integration practice. However, David Vernon pointed out that hybrid architectures are often neglecting the theoretical problems, that arise from combining the antagonizing paradigms. The aim of this thesis is to show how the construction of hybrid cognitive architectures and the multifold choices that have to be made on many levels, helps to break free from the restrictions of a particular theory and the scope that it was once formulated for, while also ensuring accountability for all deviations. This brings about the research questions addressed in this work: [RQ1] How is this integration of seemingly competing theoretical standpoints realized? [RQ2] Which theoretical problems may arise from such realizations? In a literature review I collected and summarized materials that revealed the assumptions on which computational models of cognition have been built as well as the design choices that must be made when constructing a cognitive architecture. Based on that, I laid out the diversity of approaches summarized under the label of hybridity and portrayed two architectures, SAL and Sigma, as exemplars. By providing a comprehensive list of degrees of freedom that researchers have when designing cognitive architectures I represented the multidimensionality of such theories. I argue that this makes the number of possible systems too diverse to summarize under a nicely constrained `hybrid paradigm' yet. Through decomposing the paradigms into well tracked design choices, cognitive architectures can be a methodologically sound way of exploring this space of cross pollination. This is important for testing and developing new unified theories of cognition, as well as models spanning across disciplines in cognitive science. In that, hybrid cognitive architectures can facilitate the integrative pluralism that is needed to do justice to the interdisciplinarity of cognitive science.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Hybrid Kognitive Architektur Kognitionswissenschaft Paradigmen einheitliche Theorie der Kognition Computermodell
Schlagwörter
(Englisch)
hybrid cognitive architecture cogntitive science paradigm unified theories of cognition computer modeling
Autor*innen
Christina Light
Haupttitel (Englisch)
Hybrid computational models of cognition as a tool for cross-pollination between cognitive science paradigms
Paralleltitel (Deutsch)
Hybride computergestützte Modelle der Kognition als Instrument für die gegenseitige Befruchtung von kognitionswissenschaftlichen Paradigmen
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
3, 108 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Paolo Petta
AC Nummer
AC17052524
Utheses ID
68499
Studienkennzahl
UA | 066 | 013 | |