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The modeling mind
a philosophy for the sciences of the mind
Raphael Gustavo Aybar Valdivia
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doktoratsstudium der Philosophie Cognitive Science/Kognitionswissenschaft
DOI
10.25365/thesis.80519
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29880.92460.151082-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In dieser Arbeit werden zwei Verständnisse von Modellierung in den Kognitionswissenschaften aus einer wissenschaftsphilosophischen Perspektive untersucht. Der erste betrifft wissenschaftliches Modellieren verstanden als erkenntnistheoretisch relevante Praxis - wie die Konstruktion und Manipulation von Modellen zur Wissensproduktion in den Kognitionswissenschaften beitragen. Das zweite Verständnis ist gekennzeichnet durch die Idee der mentalen Modellierung: die Vorstellung, dass der Verstand die Welt und sich selbst modelliert, um wahrzunehmen und zu handeln, wie das Predictive Processing suggeriert. In diesem Rahmen wird kognitives Verhalten als schlussfolgernd, probabilistisch und modellbasiert konzeptualisiert. Meine Forschungsfrage lautet: Was ist der erkenntnistheoretische Gewinn der Modellierung von Kognition unter diesen Annahmen? Um diese Frage zu beantworten, entwickle ich drei philosophische Konzepte: Modellierungsrahmen, Zielkonstruktion und ontologischer Agnostizismus. Ich charakterisiere Predictive Processing als einen Modellierungsrahmen - eine Konstellation von konventionell verknüpften epistemischen Ressourcen wie Theorien, Annahmen, Methoden und Konzepten, die zur Konstruktion wissenschaftlicher Modelle verwendet werden. Forschung innerhalb dieses Rahmens bietet eine Vielzahl von epistemischen Vorteilen, je nachdem, wie Wissenschaftler:innen Modelle konstruieren und manipulieren. Diese Arbeit konzentriert sich auf die konzeptuelle Dimension der Modellierung, insbesondere auf die Konstruktion von Zielsystemen. Ich behaupte, dass es bei der wissenschaftlichen Modellierung nicht in erster Linie um die Darstellung der Realität geht, sondern um die Erschaffung von Werkzeugen zu ihrer Erforschung. Insbesondere das Predictive Processing stellt kognitive Probleme als probabilistische Schlussfolgerungsaufgaben dar und transformiert komplexe kognitive Phänomene in heuristisch bearbeitbare Probleme, die durch computationelle, mathematische oder andere Methoden lösbar sind. Ich vertrete die These, dass der epistemische Gewinn aus der spezifischen Art und Weise resultiert, in der epistemische Ressourcen in der Forschungspraxis zusammengeführt werden. Dazu gehört die Schaffung von Zielsystemen und wissenschaftlichen Modellen, die prüfbare Hypothesen, genaue Vorhersagen und die Entwicklung neuer epistemischer Werkzeuge unterstützen. Auf der Grundlage dieser Darstellung verteidige ich den ontologischen Agnostizismus in Bezug auf die mentale Modellierung. Insbesondere argumentiere ich, dass realistische Interpretationen des Predictive Processing dessen ontologische Neutralität als Modellierungsrahmen und dessen Bedeutung bei der Rahmung verschiedener kognitiver Phänomene auf ähnliche Weise übersehen.
Abstract
(Englisch)
This thesis explores two notions of modeling within the cognitive sciences from a philosophy of science perspective. The first concerns scientific modeling as an epistemically relevant practice—how the construction and manipulation of models contribute to knowledge production in the cognitive sciences. The second is the idea of mental modeling: the notion that minds model the world and themselves in order to perceive and act, as proposed by Predictive Processing. In this framework, cognitive behavior is conceptualized as inferential, probabilistic, and model-based. My research question is: What is the epistemic gain of modeling cognition under these assumptions? To address this, I develop three philosophical concepts: modeling framework, target construction, and ontological agnosticism. I characterize Predictive Processing as a modeling framework—a constellation of conventionally linked epistemic resources, such as theories, assumptions, methods, and concepts, used to construct scientific models. Research under this framework affords plural epistemic gains, depending on how scientists construct and manipulate models. The thesis focuses on the conceptual dimension of modeling, specifically the construction of target systems. I argue that scientific modeling is not primarily about representing reality but about creating instruments for investigating it. Predictive Processing, in particular, frames cognitive problems as probabilistic inferential tasks, transforming complex cognitive phenomena into heuristically transformed problems solvable through computational, mathematical, or other methods. I argue that epistemic gains stem from the specific ways in which epistemic resources are drawn together in research practices. This includes the creation of both target systems and scientific models that support testable hypotheses, accurate predictions, and the development of new epistemic tools. Based on this account, I defend ontological agnosticism with respect to mental modeling. In particular, I argue that realist interpretations of Predictive Processing overlook its ontological neutrality as a modeling framework and its role in framing diverse cognitive phenomena in similar ways.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Kognition als probabilistische Inferenz Epistemische Artefakte Mentales Modell Predictive Processing Wissenschaftliche Modellierung
Schlagwörter
(Englisch)
Cognition as Probabilistic Inference Epistemic Artifact Mental Model Predictive Processing Scientific Modeling
Autor*innen
Raphael Gustavo Aybar Valdivia 
Haupttitel (Englisch)
The modeling mind
Hauptuntertitel (Englisch)
a philosophy for the sciences of the mind
Paralleltitel (Deutsch)
Der modellierende Geist
Paralleluntertitel (Deutsch)
eine Philosophie für die Kognitionswissenschaften
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
218 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Colin Allen ,
Adam Toon
Klassifikation
08 Philosophie > 08.46 Naturphilosophie
AC Nummer
AC17792684
Utheses ID
77989
Studienkennzahl
UA | 792 | 425 | |