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Zunächst gilt es gedanklich dort anzuknüpfen, wo die Zellmodelle zum visuellen Erkennen im letzten Teil der Arbeit geendet haben. Es wurde gezeigt, wie aus den Bildinformationen Objektdaten bzw. Eigenschaften gewonnen werden können. Es gelang, die zweidimensionalen Informationen der flächigen Abbildung zeitlich zu codieren und in wenigen Leitungen zu transportieren. Eine spezifische Signalfolge in einer solchen Leitung signalisiert nun die Vorhandenheit eines bestimmten Objekts im Blickfeld. Wenn auf den Signalflußebenen ein Signal zum Beispiel die Kontur eines Dreiecks entlangfließt und an jeder Ecke ein Impuls entsteht, so ist in dieser regelmäßigen Impulsfolge das Dreieck beschrieben.
 
 

1. Objektkapitel: Die Erkennung von Impulsmustern

Nun gilt es eine Verschaltung zu ersinnen, die genau auf eine solche spezifische Impulsfolge reagiert. Also eine Verschaltung, die in einer (oder mehreren) Zelle gipfelt, die immer dann reagiert, wenn z.B. ein Dreieck zu sehen ist. Abbildung 65 zeigt eine solche Verschaltung.

Die Signale durchlaufen darin eine Reihe von Verzögerungszellen (1). Bis ein Signal bei der letzten Verzögerungszelle angelangt ist, werden die anderen Zellen bereits von neuer Information durchlaufen. So verteilen sich zeitlich nacheinander eintreffende Signale räumlich auf die Zellen. Die Verzögerungszellen geben die durchlaufenden Impulsmuster nicht nur aneinander weiter, sondern von jeder Zelle laufen die Signale auch in einer eigenen Leitung zur Erkennungszelle (2). Die Leitungen wirken auf diese Zelle teils erregend, teils hemmend. Erfolgen keine Signale aus den hemmenden Verbindungen, jedoch starke Signale aus den erregenden, so reagiert die Erkennungszelle maximal. Was sich zu einem gewissen Zeitpunkt in den einzelnen Leitungen befindet, hängt von der Impulsfolge ab, die auf die Leitungen aufgeteilt wurde. Zelle 2 erkennt somit Impulsmuster.

Da die Impulsmuster aus dem zweiten Teil der Arbeit den wahrgenommenen Formen entspringen, erkennt das Netzwerk Formen.

Nun kann die Länge eines Impulsmusters, welches eine Form beschreibt, sehr unterschiedlich sein. Zur optimalen Formerkennung sollte das Netzwerk genau auf die Impulsmusterlänge aus der Signalflußebene abgestimmt sein. Dazu ist folgendes zu beachten: Erst wenn auf der Signalflußebene (2. Teil der Arbeit) die Form einmal umrundet ist, sind alle ihre Daten übertragen. Das Netzwerk sollte genau diesen Zeitabschnitt erfassen. Nur variiert die Umrundungsdauer einer Form mit der Größe ihrer Projektion auf der Netzhaut. Die Verzögerungszellen im Netzwerk müssen also auf die jeweilige Umrundungsdauer eingestellt werden. Dazu bedarf es einer Einheit, welche die Umrundungsdauer mißt (vielleicht auf Basis eines Umrundungsimpulses aus der Signalflußebene) und mit steigendem Meßwert auch die Leistung der Verzögerungszellen erhöht.

Formen werden damit unabhängig von ihrer Projektionsgröße erkannt. Diese Größenkonstanzleistung ist klar von der perspektivischen Entzerrung zu trennen, die bereits im zweiten Teil der Arbeit erbracht wurde.

Insgesamt lassen sich die meisten bisherigen Verarbeitungsschritte auch als Konstanzleitungen darstellen. Diese Art der Datenverarbeitung, man könnte sagen "Datenumordnung", hat nun ein Ende. Alle bekannten Konstanzleitungen wurden erbracht und die Daten werden sinnvoll geordnet an die Erkennungszellen (Zelle2) weitergegeben. Die Erkennungszellen stellen einen neuen Schritt der Verarbeitung dar. Man könnte sie auch als "Objektzellen" bezeichnen, denn sie reagieren bereits auf bestimmte Anschauungsobjekte. So wurde an dieser Stelle fast unbemerkt erstmals die Grenze von den Eigenschaften zu den Objekten überschritten.

Welche Hinweise gibt es nun darauf, daß analoge Netzwerke auch im Gehirn vorkommen? Zunächst steht außer Zweifel, daß das Gehirn zur Erkennung von Impulsmustern fähig ist. Das beweist unser Differenzierungsvermögen im akustischen Bereich, wo es ja von vornherein um zeitlich nacheinander eintreffende Information geht. Nun bleibt die Frage, ob dieses zeitliche Nacheinander, wie im vorgestellten Netzwerk, in ein räumliches Nebeneinander übergeführt werden muß. Diese Frage ist mit "Ja" zu beantworten, denn nach allem, was wir über Gehirnzellen wissen, reagieren diese nur auf gegenwärtige Signalkonstellationen. Eine passende Umwandlung der Information ist nur, wie im dargestellten Netzwerk, durch Verzögerungszellen vorstellbar. Daraus ergibt sich, daß solche Verschaltungen auch im Gehirn angenommen werden dürfen. Die in Abbildung 65 gezeigte grafische Darstellung hat sogar schon Eingang in ein Universitätsskriptum der allgemeinen Psychologie gefunden, aus dem ich sie entnommen habe (Die Dreiecke wurden wohl aus den Blockdiagrammen der Elektrotechnik übernommen) .

Neu und durchaus anfechtbar ist hingegen die Annahme, daß solche Verschaltungen auch im Bereich des visuellen Erkennens vorkommen könnten. Ich habe am Anfang des zweiten Teils der Arbeit zu zeigen versucht, daß eine zeitliche Codierung es ermöglicht, zweidimensionale Information durch eine einzige Leitung zu schicken. Wir können diese Leitung jetzt aufspalten und die Information an eine Unzahl von Erkennunugszellen schicken und die alle gleichzeitig (parallel) arbeiten. Das erklärt, wie das Gehirn trotz des langsamen Signalflusses Objekterkennung so schnell leistet. Neben diesen praktischen Argumenten gibt es aber noch einen anderen Hinweis für eine Analogie zwischen akustischem und visuellem Erkennen: Es gibt Menschen, bei denen Klänge bildhafte Vorstellungen oder andere Sinnesempfindungen auslösen, und umgekehrt. Man spricht in diesem Fall von Synästhesien. Im Modell könnte das ganz einfach durch die Annahme erklärt werden, daß ein Teil der Impulsfolgen aus dem akkustischen Bereich bis in die visuelle Verarbeitung vordringen.

Bis zu einem gewissen Grad kann die Verwandtschaft von visuellen und akustischen Reizen von den meisten Menschen nachvollzogen werden. Köhler bot Versuchspersonen in einem Experiment folgende zwei Figuren an und ließ sie entscheiden, welches sie eher als "Takete" und welches als "Maluma" benennen würden 19* (aus Nowotny 1969).

Die meisten Erwachsenen wählten "Takete" für die rechte Figur. Wir können uns vorstellen, daß diese Figur auf der Signalflußebene zu einem "taketeck" an Impulsen führen wird. Sogesehen paßt der Name phonetisch besser. Die andere Figur wird im Signalfluß zu einem in der Lautstärke variierenden "Raunen" führen, da alle Zellen entlang der Figur eine leichte Krümmung signalisieren. Also ist sie "Maluma".
 
 

1.1. Argumente für eine hierachische Verschaltung
 

Das Netzwerk zur Impulserkennung läßt sich natürlich variieren und umfangreich einsetzen. Wird die Zahl der Verzögerungszellen erhöht und die Verzögerungszeit kurz gehalten, so lassen sich auch komplizierte Objektkonturen exakt erkennen. So können wir uns für alle erdenklichen Objektumrisse eigene Erkennungseinheiten vorstellen. Alle bekommen sie die gegenwärtig eintreffenden Impulsmuster zugesandt, aber nur Einheiten, auf die das Muster paßt, werden reagieren.

Bei genauer Betrachtung erscheint es allerdings nicht sinnvoll, die gesamte Objektkontur in einem Stück zu verarbeiten. Betrachten wir zum Beispiel einen Menschen von der Seite im Sitzen, Hocken und Stehen, so variiert dessen Gesamtform ständig. Es erscheint daher sinnvoller, den Signalfluß erst einmal in den Teilformen zu starten. Diese können dann von den Erkennungszellen erfaßt werden, unabhängig davon, in welcher Position sie sich zueinander befinden.

Um aus den verschiedenen Teilformen wieder das ganze Objekt zu erkennen, müssen die Erkennungszellen hierachisch gegliedert werden. Dabei ist folgende Gliederung denkbar:

Die Basis bilden Einheiten, die auf verschiedene elementare Formen reagieren. Sie schicken ihre Signale an die nächste Ebene, deren Zellen auf gleichzeitige Anwesenheit von 2 Grundformen reagieren. Parallel dazu erfaßt eine weitere Einheit die genaue Position, welche die Achsen der beiden Grundformen zueinander einnehmen. Hier werden also einfache Konstellationen von Grundformen erkannt. Noch eine Stufe weiter lassen sich aus mehreren einfachen Konstellationen (es kann auch mehrmals die gleiche Konstellation sein) komplexere Gebilde beschreiben (vergl. Anderson 1996, S.120).

Für eine solche hierachische Verschaltung spricht auch, daß sie den für das Erkennen notwendigen Arbeits- und Energieaufwand erheblich reduziert. Es werden nur auf der untersten Ebene alle Zellen des Systems mit Signalen konfrontiert. Sie erkennen die Elementarformen. Jene Zellen der nächsten Ebene, die mit keiner der vorliegenden Elementarformen verbunden sind, erhalten erst gar keine Signale und gehen somit arbeitsfrei aus. Das spart Energie.

Die obersten Zellen des hierachischen Systems sprechen auf sehr spezifische Formen an, Formen also, die nur ganz bestimmte Objekte aufweisen. Ich werde daher im weiteren auch öfters von "Objektzellen" sprechen.

Die Erkennung von Objekten an deren Form ist damit abgeschlossen. Andere Eigenschaften, wie Struktur, Farbe, Größe, Bewegung usw. sind durch die verschiedene Aktivität der Signale in Leitungen definiert, deren jede für ein bestimmtes Merkmal steht, zum Beispiel für die Objekthelligkeit. Um Objekte an diesen Eigenschaften zu erkennen, können die gleichen Erkennungszellen verwendet werden wie vorhin: Zellen also, die auf eine ganz bestimmte Aktivitätskonstellation ihrer Eingangssignale reagieren. Die Vorschaltung von Verzögerungszellen ist hierbei nicht notwendig.
 
 

2. Objektkapitel: Bottom up und Top down
 

Als "bottom up" wird der Informationsfluß von den Projektionsarealen der Sinnesorgane zu höheren Gehirneinheiten verstanden. Umgekehrt gibt es aber auch Signale, die aus höheren Einheiten "top down" zu den Projektionsfeldern zurückfließen. Top down Informationen sind zum Beispiel zur Lenkung der Aufmerksamkeit notwendig.
 
 

2.1. Erster Ansatz zur Lenkung der Aufmerksamkeit
 

Ich werde im letzen Teil der Arbeit darauf zu sprechen kommen, daß in höheren Gehirnregionen so etwas wie eine "Voraussage von Welt" gegeben sein muß. Das bedeutet, daß bestimmte Erscheinungen, die räumlich und zeitlich in den jeweiligen Rahmen passen, bereits erwartet werden. Eine solche Erwartungshaltung kann in dem hier vorgestellten Zellmodell dadurch zum Ausdruck gebracht werden, daß bestimmte Erkennungszellen bereits latent voraktiviert sind. Wichtiger zur Lenkung der Aufmerksamkeit sind aber jene Erkennungszellen, die nicht voraktiviert sind. Wird nun etwas wahrgenommen, das eine solche Zelle anspricht, so erregt dies unsere Aufmerksamkeit. Aufmerksamkeit drückt sich unter anderem dadurch aus, daß unser Blick auf das jeweilige Objekt gerichtet und dessen Konturen der Formerkennung zugeführt werden. Damit ein solcher Prozeß stattfinden kann, muß es eine Möglichkeit geben, die vom Objekt eingenommene Projektionsfläche irgendwie zu markieren.

Im zweiten Eigenschaftenkapitel wurde gezeigt, daß die Signale, je nach Objektgröße, unterschiedlich lange bis in das Objektzentrum brauchen. Die Signale der einzelnen Objekte kommen somit nacheinander zu den Erkennungszellen. Dieser Zeitpunkt kann genützt werden, um das jeweils aktive Objektzentrum zu markieren. Es muß dazu bekannt sein, wie lange der Erkennungsprozeß dauert. Eine Verzögerungsebene muß das Reaktionsbild so lange aufrecht erhalten. Ist es gelungen, das aktive Objektzentrum zu markieren, so kann relativ einfach die restliche Objektfläche "einzuschalten" werden. Dazu bedarf es lediglich eines Signalflusses vom Zentrum zur Kontur.

Sollten die Grundzüge des hier dargestellte Modells zur Lenkung der visuellen Aufmerksamkeit stimmen, so ergibt sich die Frage, was dann passiert, wenn der Bereich, der markiert werden soll im visuellen System nicht mehr aktiv ist, weil bereits eine neue Augenbewegung (Sakkade) durchgeführt wurde und sich so das Projektionsbild verändert hat? Die Antwort lautet: Es gibt dann kein Objektzentrum , das markiert werden könnte. Damit gibt es auch keine Koordinaten und keine Projektionsfläche des Objektes. Das bedeutet, das Objekt wird momentan nicht mehr wahrgenommen, sondern nur vorgestellt. Vorstellungen haben keine Koordinaten und sind auch keine Projektionsbilder. Das konnte im Exkurs zum zweiten Teil der Arbeit gut gezeigt werden. Der Top down Prozeß hat also hier eine Grenze. Es ist damit gezeigt, warum Vorstellungen nie die Qualität von Wahrnehmungen erreichen können. Der Konstruktivismus kann diesen Unterschied nicht erklären.
 
 

3. Ist das Modell damit beendet?
 

Eigentlich ist damit Objekterkennung geleistet. Es wurden die objektspezifischen von den bildspezifischen Daten getrennt, indem durch zeitliche Codierung situationsunabhängig konstante Objektdaten erhalten wurden, und nun, im dritten Teil der Arbeit, wurden diese wieder räumlich aufgeteilt, so daß jedem Objekt zumindest eine Zelle im Netzwerk zukommt, die spezifisch auf seine Vorhandenheit reagiert. Es wurde also jene Leistung erbracht, die noch gefehlt hat.

Trotzdem wird der Leser nicht das Gefühl haben, daß damit erklärt ist, wie Objekterkennung zustandekommt. Schließlich ist noch in keinster Weise darauf eingegangen worden, wie sich die gesamte beschriebene Verschaltung im Gehirn bilden kann. Es fehlt eine Entwicklungstheorie der visuellen Wahrnehmung. Erkennen hat mit Erkenntnis zu tun, und Erkenntnis bedeutet geistige Entwicklung. Dem Modell fehlt also noch eine wichtige Eigenschaft, nämlich die Lernfähigkeit. Außerdem erscheinen die einzelnen Verarbeitungsschritte irgendwie unzusammenhängend und es ist auch nicht klar, was mit den Signalen weiter passiert.

Es wird den Leser vielleicht erstaunen, aber ich halte es für möglich, daß allen bisher besprochenen Verschaltungen ein gemeinsames Entwicklungsprinzip zugrundeliegt, das auch die weitere Verarbeitung im Gehirn verständlich macht. Um dafür das nötige Verständnis zu schaffen, sollen zuvor fünf übergreifende Thesen besprochen werden, die jeweils einen bestimmten Aspekt hervorstreichen, der im bisher dargelegten Modell der Objekterkennung eine wesentliche Rolle spielt. Damit komme ich zum 4. Teil, der die Entstehung der dargestellten Verschaltungen zum Thema hat.
 
 

Um herauszufinden, wie ein System der Objekterkennung sich selbst organisieren kann, muß zuerst geklärt werden, was all die Prozesse, die bisher besprochen wurden, gemeinsam haben. Es muß definiert werden, was Erkennen ist. Ich habe dazu 6 Thesen aufgestellt, die ich im folgenden einzeln durchdenken will.

1. Erkennen basiert auf Datenkompression
2. Erkennen basiert auf Datenselektion
3. Erkennen ist messen
4. Erkennen ist speichern und vergleichen
5. Erkennen ist Evolution
6. Erkennen bedeutet klassifizieren

These 1: Erkennen basiert auf Datenkompression
 

Die Informatik betreibt Datenkompression vor allem eindimensional. Jeder weiß, daß Computer mit dem binären Zahlensystem arbeiten, in dem es nur 0 und 1 gibt, so, wie deren Schaltelemente nur Ein und Aus kennen. Analog dazu läßt sich aber auch mit dem uns vertrauten Zehnerdezimalsystem eine Vorstellung davon vermitteln, wie es möglich ist, lange Zahlenfolgen kurz zu bekommen, also Daten zu komprimieren: So kann zum Beispiel statt 12341234173412341234 geschrieben werden: 5mal (1234), Ausnahme 7 auf Platz 10. Bemerkenswert ist, daß bei Datenkomprimierung immer eine Metasprache verwendet wird. Das heißt, die Zahl 5 wurde zuletzt in einer anderen Weise verwendet als die in Klammern gesetzen 1234. Eine Zahlengruppe wie 1234 kann auch durch ein Zeichen, z.B. x, ersetzt werden. Dann läßt sich statt 8912347631234781234 schreiben: 89x763x78x, x=1234. Auch Formeln sind im weitesten Sinn Datenkompressionen. Schließlich steht in der Mathematik links und rechts vom = Zeichen das selbe, allerdings in verschieden kurzer Schreibweise. Um den Zusammenhang zur Datenkompression zu verdeutlichen, will ich wieder von einer Zahlenreihe ausgehen, z.B. 2 4 6 8 10 12...... Die Formel für diese Zahlenfolge lautet: " x+2=y, notiere y und setze es an Stelle von x wieder in die Formel". Die Formel wird also rückgekoppelt (immer wieder durchlaufen). Es gibt inzwischen eine eigene Wissenschaft, die sich mit rückgekoppelten Formeln beschäftigt: die Chaosforschung (Gleick 1990, S.109). Kurzen Formeln entspringen dabei endlose Zahlenfolgen. Diese können als Punkte in Grafiken dargestellt werden. So entstehen Fraktalbilder. Die Formel ist sozusagen eine Kurzfassung der selben Information, die auch im Bild enthalten ist. Chaosbilder erscheinen extrem komplex, während die zugrundeliegenden Formeln extrem kurz sind. Ein solches Bild einigermaßen fein aufgelöst als Pixelbild im Computer abzuspeichern, bedarf eines großen Speicherplatzes, während die Formel kaum Speicherplatz benötigt und auch keine Auflösungsgrenze kennt. Die Chaosformeln geben einen Eindruck davon, wie kurz Information dargestellt werden kann, allerdings kennt heute niemand fixe Regeln, die beschreiben, wie man von einem beliebigen Bild zu dieser Kurzdarstellung (Chaosformel) kommt. Es ist auch nicht wahrscheinlich, daß es für beliebige Bilder Formeln gibt.
 
 

Ich will im folgenden zeigen, daß die Idee der Datenkompression ein erstaunliches Erklärungspotential im Rahmen der Wahrnehmung besitzt. "Möglichst wenig Daten" erklärt fast alles:
Zum Beispiel wird die Form in Abbildung 67 unten geistig zu einem Quadrat ergänzt, mit dem Vermerk, daß dieses teilweise überdeckt ist. Das spart Daten, denn ein Quadrat braucht nicht mehr aufwendig beschrieben zu werden, weil es ein bereits vorhandener Begriff ist. Aus dem selben Grund schafft der Geist zur Abbildung 47 unsichtbare Linien, um nicht unbekannte Formen und deren Positionen beschreiben zu müssen. Die Abbildung wird auf kurze einfache Daten komprimiert. Datenkompression erklärt auch, warum in Abbildung 67 die obere Figur d, welche wir normalerweise als eine einfache Schneeflocke interpretieren würden, in diesem Zusammenhang als Würfel gesehen wird. Es bedarf weniger Daten, eine einzige Form abzuspeichern, mit dem Vermerk, daß sie vier mal vorhanden ist und dabei leicht gedreht oder ineinandergeschoben wird, als vier verschiedene Formen zu beschreiben.

Datenkompression kann also erklären, warum der Mensch Perspektive wahrnimmt, warum er Formen als einander abdeckend bzw. als hintereinander interpretiert, wie er es schafft, nicht sichtbare Konturteile zu ergänzen und wie er die Dinge zueinander positioniert. In allen diesen Fällen sieht er die Dinge so, daß möglichst wenig neue unbekannte formale Daten auftreten. Den höchsten Erklärungswert besitzt die Idee der Datenkompression aber in einem Bereich, der bisher völlig unbeachtet blieb:
 
 

Dynamik: Kraft und Bewegung im starren Bild
 

Daß Bewegungssehen mit Datenkompression erklärt werden kann, ergibt sich von selbst. Wenn wir zum Beispiel von einiger Entfernung auf eine Straße blicken, auf der ein Auto fährt, so muß ein Videoapparat, der ohne jegliche Datenkomprimierung arbeitet, alle fünfzigstel Sekunden das gesamte Bild neu abspeichern, und braucht so hunderte Bilder, um die Bewegung darzustellen. Die Wahrnehmung arbeitet rationeller. Sie vermerkt zwei Bilder, nämlich die Landschaft und das Auto, und registriert zusätzlich, daß sich letzteres entlang der Straße verschiebt.

Interessant ist, daß sich auch der Eindruck von Bewegung im starren Bild durch Datenkompression erklären läßt. Wir sprechen in diesem Fall von Dynamik. So erkennen wir zum Beispiel eine gewellte Bettdecke, eine schreitende Person, galoppierende Pferde, einen hämmernden Schmied usw. als Objekte, die mit einer besonderen Eigenschaft, nämlich gewellt, schreitend, galoppierend usw., versehen sind. Das bedeutet, wir besitzen die Idee der Normalform (z.B. der ebenflächig liegenden Bettdecke) und fügen ihr nur noch einen besonderen Vermerk (gewellt) hinzu. Das spart natürlich Speicherplatz. So sehen wir in der folgenden Abbildung nicht fremde Formen, sondern bekannte, mit wenigen Daten beschreibbare, die irgendwie bewegt bzw. verformt wurden.

Nun läßt sich die irdische Welt in drei Bereiche unterteilen, die sich von ihren Formen her klar unterscheiden:

1. Der leblose Teil der Natur, wo (zumindest im Mesokosmos) unsymmetrische amorphe Formen mit wenig Redundanz vorherrschen. Berge, Felsen, Sand, Wolken und den Sternenhimmel erkennen wir daher weniger an ihrer Form als an ihrer Struktur. Deshalb ist z.B. Stein genaugenommen kein Form-, sondern ein Materialbegriff.
2. Die lebendige Natur: Sie besteht aus organischen Formen, die sich durch ihre verformte Symmetrie auszeichnen. Die Grundform einer Schlange ist die Linie, auch wenn wir noch nie eine ausgestreckte Schlange gesehen haben.
3. Die menschgeschaffenen Objekte: Sie sind (zumindest in religiösen Kulturen) klar symmetrisch, geometrisch elementar und unverformt. Haben leblose Gegenstände zufällig die letztgenannten Formmerkmale, wie Kristalle oder einzelne Planeten, so waren sie für den Menschen daher immer ein Zeichen für einen schaffenden Gott.

Die in Abbildung 69 dargestellte Landschaft rechts ist nichts weiter als eine Verformung des Schemas links. Abbildungen erscheinen umso dynamischer, je zielgerichteter und stärker die gezeigten Objekte von ihrer Normalform abweichen (Eine verbogene Stange ist zielgerichteter verformt als eine verbeulte Stange). Nehmen wir zum Beispiel die Fotografie von Sprintern, so sehen jene schneller aus, die gerade die Beine hoch oben haben. Der Schlag des Schmiedes wirkt kräftiger, wenn er in der Position mit dem Hammer weit ausholend festgehalten wird (Arnheim 1978, S.425). Ein besonders nettes Beispiel kommt von Rudolf Arnheim: Er bemerkte, daß auf holländischen Landschaftsbildern Windmühlen je nach Wetterlage stehend oder rotierend dargestellt wurden. Abbildung 70 zeigt in der Mitte das Schema für eine stehende Windmühle und rechts für eine schnell drehende.

Wir haben in den vergangenen Teilen der Arbeit die Unterscheidung zwischen Objekteigenschaften und Bildeigenschaften kennengelernt. Die Verformungen nehmen hierbei eine besondere Position ein. Sie müssen wie Bildeigenschaften ausgefiltert werden, um die Erkennung der Objekte zu gewährleisten, und doch beinhalten sie auch eine Information über das Objekt, die beim Erkennen hilft. Papier ist zerknüllbar, ein Windrad drehbar, ein Holzscheit spaltbar, ein Baum biegbar und der Mensch beweglich etc.. Ich werde daher im weiteren von "sekundären Objekteigenschaften" sprechen.

Sekundäre Objekteigenschaften werden abgefiltert, damit die reinen (unverbogenen) Objektformen erhalten werden. Trotzdem werden sie als zusätzliches Merkmal des Gestaltbegriffs abgespeichert, was zum Beispiel von Schattierungen nicht anzunehmen ist.

Aber nicht nur die Abfilterung sekundärer Eigenschaften kann als Datenkompression begriffen werden. Die Überlegungen können schon viel weiter vorne ansetzen. Im ersten Teil der Arbeit wurden Objektflächen abgegrenzt, um dann zu beschreiben, welche Struktur und Farbe sich innerhalb dieser Fläche befinden. Auch das ist Datenkompression, denn würde man nicht so verfahren, so müßte für jeden Bildpunkt extra eine Farbangabe erbracht werden, und die wiederholt auftretenden Formen innerhalb einer Textur müßten alle einzeln beschrieben werden. Das würde viel mehr Speicherplatz kosten.

Ich denke, wer zu beantworten vermag, wie zweidimensionale Informationen möglichst klein gemacht werden können, hat damit ein Verfahren erstellt, das das gesamte bisherige Verarbeitungsmodell ersetzen könnte. Daß dieses Verfahren, das mit Hilfe der Logik gewonnen werden muß, dem Zellmodell möglicherweise gar nicht so unähnlich ist, will ich am Beispiel der Kreisform zeigen.

Liefert das Signalflußmodell Objektinformationen in ihrer kürzesten Form?

Diese Frage ist sicherlich nicht leicht zu beantworten. Vielleicht läßt sich am ehesten an Hand eines Beispiels ein gedanklicher Ansatz finden. Nehmen wir als Objekt einen Kreis. Wie läßt sich die Information, die ein solches Objekt birgt, möglichst klar und kurz fassen? Es gibt wohl keine allgemeine Antwort auf diese Frage, denn es hängt vom Medium der Informationsvermittlung, also von der Art der Analogübertragung ab, wie kurz und prägnant die Information "Kreis" vermittelt werden kann und welche Schreibweise die kürzeste ist. Nehmen wir als Medium die Umgangssprache, so ist die Information "Kreis" wohl am kürzesten in der Definition der Geometrie gefaßt:

1. "Ein Kreis ist die Menge jener Punkte (Kontur), die von einem Punkt (Kreiszentrum) gleich weit entfernt sind." Diese Definition ist nichts anderes als eine sprachliche Kurzformel des Anschauungsbildes "Kreis". Um sie zu verstehen, bedarf es bereits eines Begriffs davon, was ein Punkt ist und was Entfernung.

2. Es läßt sich auch eine kürzere Definition aufstellen: "Ein Kreis ist eine regelmäßig gekrümmte Linie." Daß eine solche Linie in sich selbst zurückführt, ergibt sich von selbst. Um diese Definition zu verstehen, sind die Begriffe "Linie" und "Krümmung" vorausgesetzt. Nun zeigt sich, daß beide Definitionen in den Signalflußmodellen ihre Entsprechung finden.

zu 1. So wurden im Signalflußmodell zur Strukturgerüsterfassung Signale von der Objektkontur in Richtung Objektzentrum geschickt. Im Fall eines Kreises kommen alle diese Signale gleichzeitig im Zentrum an. Die Dauer des Prozesses repräsentiert die "Entfernung", von der in der ersten Definition die Rede ist. Das erhaltene Strukturgerüst beschränkt sich auf den "Punkt" im Kreiszentrum, der ebenfalls in der Definition erwähnt wird.

zu 2. Das Signalflußprinzip zur Formerfassung baut darauf auf, daß ein Signal die Objektkontur entlangwandert und die in der zweiten Definition erwähnte "Krümmung" signalisiert. Die Zellen, die an diesem Prozeß teilnehmen, bilden zusammen die "Linie", von der die Rede ist. Nur aus einer Verbindung mit den Nachbarzellen kann die Sensitivität für Krümmungen hervorgehen.
 
 

Es herrscht also eine Analogie zwischen den sprachlichen Definitionen der Geometrie und der Art, wie die Information "Kreis" im Rahmen des Zellmodells codiert wird. Wir können davon ausgehen, daß die Geometrie die kürzeste und prägnanteste Form gefunden hat, das Objekt "Kreis" sprachlich zu beschreiben. Die vorgefundene Analogie legt nahe, daß auch das Zellmodell die Objektdaten prägnant und kurz faßt.

Worin liegt nun die Ökonomie des Signalflußmodells? Die Antwort ist einfach. Sie liegt dort, wo jede Datenkompression ihren Ursprung hat: in der Suche nach Redundanz (Wiederholung). Wenn ein Signal eine Objektkontur entlangläuft, so verfolgt es damit einfach den Weg der geringsten Änderung, es verfolgt die Redundanz. Links und rechts herrschen andere Signalstärken. Nur entlang der Linie bleiben die Daten gleich. Auch der Raum zwischen den Konturen ist voll von Zellen gleicher Aktivität. Um ihn möglichst rationell zu erfassen, muß natürlich dort begonnen werden, wo er endet bzw. anfängt, an der Objektkontur. Genau das geschieht ja im Signalflußmodell. So sind die Modelle nichts anderes als eine Suche nach Redundanz, oder anders ausgedrückt: Sie sind eine mehrdimensionale Datenkompression. Darunter versteht man, Informationen möglichst kurz zu fassen. Eine erheblich umfangreichere Minimierung von Daten kann durch Datenselektion erfolgen. Das bedeutet, Daten sortieren und unnötige Informationen verwerfen.
 
 

These 2: Erkennen basiert auf Datenselektion
 

Ein wesentlicher Bestandteil der Wahrnehmung ist, daß Zufälliges, das nicht ordentlich datenkomprimiert werden kann, gar nicht erst abgespeichert wird. Zum Beispiel merkt sich niemand, wo genau die Reiskörner liegen, wenn er Reis verstreut. Das bedeutet nicht, daß wir die Reiskörner nicht orten könnten. Es geht einfach darum, was wir von diesem Wahrnehmungsbild behalten. Wir registrieren den Bereich, in dem die Reiskörner verstreut sind, ihre Größe und ihre Dichte; das sind die Faktoren, die über den Bereich hinweg konstant bleiben. Darüber hinaus haben wir einen Begriff davon, was "zufällig verstreut" bedeutet. Mit diesen wenigen Parametern notieren wir das Wahrnehmungsbild. Gemerkt wird nur der Haufen als Gesamtform und seine Zufallsstruktur.

Zufall läßt keine Vorhersagen zu, und ist damit auch für die Prognose von Zukunft lebensstrategisch nicht von Wert. Deshalb wird Zufälliges nicht gemerkt. Das entspricht einem Aussiebungsprozess minderwertiger Information, die im Leben nicht von Nutzen ist. Minderwertig ist dabei einfach als "nicht komprimierbar" definiert.

Ein herkömmliches Computerprogramm zur Kompression von Bilddaten hat keinen Begriff von "Zufall". Es erfaßt zufällig verstreute Bildpunkte einzeln exakt in Position und Farbton und speichert, da mangels Redundanz keine nennenswerte Datenkompression möglich ist, die gesamte Datenflut ab. Das hat den Vorteil, daß die genauen Bilddaten erhalten bleiben, während andernfalls nur eine sinngemäße Erfassung erfolgen würde und dementsprechend auch nur ein sinngemäßes Bild aus den Speicherdaten rekonstruiert werden könnte. Allerdings bedürfte eine sinngemäße Erfassung gegenüber einer exakten Abspeicherung nur eines winzigen Bruchteils der Daten, ohne daß der Betrachter, der ja das Bild auch nur sinngemäß erfaßt, irgend eine Einbuße von Bildinformation bemerken könnte.

Wo es um Objekterkennung geht, ist eine sinngemäße Erfassung sogar absolute Notwendigkeit! Der verstreute Reis soll schließlich als verstreuter Reis wiedererkannt werden, auch wenn seine Körner nicht exakt die selbe Position zueinander einnehmen wie in einer früher bereits erlebten Situation. Selektion von Zufallsdaten ist also notwendig. Flächendeckend konstante Faktoren, wie die Dichte der Streuung der Reiskörner, die Anzahl der vorkommenden Farben, die Größe der Körnung usw. müssen jedoch erfaßt werden. Genau das leistet das Modell zur Strukturerfassung, welches im ersten Teil der Arbeit beschrieben wurde.
 
 

Selektieren bedeutet sieben
 

Hier und jetzt sollen nicht solche konkreten Umsetzungen besprochen werden, sondern es geht darum, allgemein zu erörtern, nach welchen Kriterien das Gehirn sinnvolle von minderwertiger Information trennt. Dieses Beispiel massiver Datenselektion zeigt uns, daß der Mensch nur einen winzigen Bruchteil des Wahrnehmungserlebnisses im Kopf behält und den Großteil der Information verwirft, weil er lebensstrategisch nicht von Wert ist. Es muß sogar davon ausgegangen werden, daß die Basis zur Konstruktion eines erkennenden Systems weniger in einem immens großen Datenspeicher mit minimalen Speicher und Zugriffszeiten zu suchen ist als vielmehr in einer sinnvollen Selektion von Information. Selektion bedeutet Aussiebung von Daten. Erkennen ist insgesamt nichts anderes als ein Aussiebungsprozeß. Wir können uns ein System von Sieben und Töpfen darunter vorstellen. Je nach Form und Größe wird ein Objekt, das dieses System durchläuft, in einem bestimmten Topf landen. Es ist damit zugeordnet, also erkannt. Dazu war nirgends ein Speicher notwendig, und auch keine Einheit, die Daten abruft. Erkennen ohne Speicher bedeutet Erkennen ohne Erfahrungswissen. Ein solch primitives System stand sicher am Anfang der Evolution der erkennenden Systeme (von Einzellern bis hin zu Insekten). Demgegenüber haben in einem erkennenden System, das aus Erfahrung lernt, die Objekte sozusagen Einfluß auf die Siebe. Die Siebe passen ihre Lochgrößen und Lochformen an jene Objekte an, die häufig das System durchwandern, so daß diese schneller und exakter ausgesiebt werden. Vom Wesen her bleibt es ein Selektionssystem.

Wenn für das Erkennen die Selektion von Daten so wesentlich ist, ist dann nicht das bisherige Zellmodell großteils hinfällig? Oder wird dort irgendwo selektiert?
 
 

Ich denke, es läßt sich zeigen, daß das gesamte bisherige Zellmodell durchaus als ein Aussiebungssystem verstanden werden kann. So hatte der zweite Teil der Arbeit vor allem die Trennung von Bildinformationen und Objektinformationen zur Aufgabe. Aus informationstechnischer Sicht handelt es sich dabei um nichts anderes als um ein Aussieben von einmaligen, zufälligen, also minderwertigen Informationen, während die wertvollen wiederkehrenden Objekteigenschaften der Erkennungseinheit (Speicher für Gestaltbegriffe) zugeführt werden. Aus den Bilddaten der Netzhaut, die vielleicht in jeder Sekunde unseres Lebens einmalig sind, wurde ein konstanter Informationsanteil herausselektiert, den ich als Objektinformation bezeichnet habe.

Der eigentliche Aussiebungsprozess beginnt aber erst hier in diesem Teil der Arbeit. An dessen Beginn haben wir bereits ein Netzwerk kennengelernt, das auf ganz spezifische Impulsfolgen reagiert. Es ist wie eine Mauer, an der alle anderen Signalkonstellationen abprallen, nur jenes bestimmte Impulsmuster kann hindurch. Die Mauer ist also ein Sieb. Eine hierachische Gliederung solcher Siebe führt dazu, daß jedes Objekt in einem ganz bestimmten Topf landet.

Ein Sieb kennt nur zwei Reaktionen. Es kann Daten durchlassen oder nicht. Man kann es als binäres System bezeichnen. Nehmen wir an, wir hätten 64 unterscheidbare Objekte. Im Idealfall würde das erste Sieb 16 Objekte durchlassen und 16 abfangen. Sowohl die abgefangenen wie auch die durchgelassenen würden dann in weitere Siebe gefüllt, die wieder jeweils halbe Durchlässigkeit aufweisen. Die Gruppen werden mit jedem Durchgang kleiner. Zuerst 64, dann 16, dann 8, 4, 2, 1. Nach fünf Durchgängen bildet somit jedes Objekt eine Gruppe. Das bedeutet, mit fünf Siebungsdurchgängen können 64 Objekte unterschieden werden, so, wie mit fünf binären Zahlen (0 oder 1) die Zahl 64 auszudrückt werden kann. Mit 19 Durchgängen sind es bereits über eine Million Unterscheidungen.
 
 

These 3: Erkennen bedeutet letztlich Messen
 

Gehirnzellen reagieren nicht binär. Sie leisten wesentlich mehr. Sie können fließend mehr oder weniger reagieren, indem sie mit hoher bis niedriger Frequenzrate feuern.

Nehmen wir an, Zelle 2 in Abbildung 65 reagiert fließend. Sie gibt dann durch die Stärke ihrer Reaktion an, inwieweit ihr eine bestimmte Signalkonstellation (=Form) entspricht. Letztlich ist das nichts anderes als ein Meßprozeß. Es lassen sich damit formale Eigenschaften wie zum Beispiel Rechteckigkeit messen. Wir können dann an der Stärke, mit der die Zelle reagiert, feststellen, wieviel Rechteckigkeit vorliegt bzw. inwieweit das Objekt rechteckig ist.
 
 

Qualität und Quantität
 

Messung bestehen immer aus einem qualitativen und einem quantitativen Anteil. Messen wir zum Beispiel ein Gewicht von fünf Gramm, so legt die Zahl Fünf fest, welche Quantität vorliegt, während das Wort Gramm uns sagt, daß es sich um Gewicht dreht. Die Qualität (Gramm bzw. Gewicht) ist, was das Meßgerät mißt. Sie bestimmt sich aus der Beschaffenheit des Meßgerätes. Die Quantität (fünf) sagt wieviel gemessen wird. Darüber entscheidet das vorhandene Objekt. Die Quantität entspringt also der Beschaffenheit des Objektes.

Meßgeräte stellen Analogien her. Die Zusammenhänge, die am Ende des letzten Teils der Arbeit zwischen Kreativität (Entstehung von Neuem) und Analogien gezogen wurden, gelten also auch für alle Meßverfahren. Da sind einerseits die quantitativen Aspekte der Messung: Es treten Relationen auf, die dem gemessenen Objekt entsprechen (So variiert die Länge der Quecksilbersäule am Fieberthermometer mit der Temperatur des Patienten.). Andererseits sind da die qualitativen Aspekte, das sind jene Bereiche, in denen sich Systeme, die analog zueinander sind, unterscheiden. Das heißt, die Qualität bzw. das Medium, in dem Information vorliegt, ist variabel. Ob wir die Temperatur direkt ertasten, einer Quecksilbersäule oder einer Digitalanzeige entnehmen, die Information ist in verschiedenen Medien transportierbar. Wer mit einem bestimmten Medium umzugehen vermag und die Analogie durchschaut, kann die Information erhalten. Das Medium bzw. die Qualität, in der die Information am Fiebertermometer vorliegt, ist Länge als allgemeine Eigenart. Die Information liegt in der Stärke, mit der diese Qualität vorhanden ist; also konkrete Länge der Quecksilbersäule, konkrete Quantität. Außerdem muß bekannt sein, daß diese Länge mit Temperatur korreliert, ansonsten wüßte niemand, was mit dem Gerät anzufangen ist.

Eine Messung stimmt also mit dem Objekt, das gemessen wird, nur im quantitativen Bereich überein, während die Qualität, das Medium, in dem die Information vorliegt, beim Messen ausgetauscht wird. Das Medium des Gehirns sind Sinneszellen. Sie drücken die Information in der Menge ihrer Impulse aus. Eine Übereinstimmung mit der "Außenwelt" gibt es nur im Bereich der Quantitäten (bzw. Quantitätsrelationen) die zwischen diesen Impulsen liegen. Wahrnehmung ist somit Analogie.

Die Qualitäten hingegen wurden vom Betrachter selbst eingeführt. Es gibt sie ohne wahrnehmende Wesen nicht. Aus dieser Analyse leitet sich ab, daß die Außenwelt letztlich aus Einheiten unbestimmter Qualität bestehen muß. Diese Einheiten können wir als Quanten bezeichnen, weil ihre Definition nicht in Widerspruch zu dem Wortgebrauch in der Physik steht. Der Quantenzufall bringt die angesprochene Qualitätlosigkeit zum Ausdruck. Die elementarste und einfachste mögliche Qualität ist regelmäßige Wiederkehr, ist Frequenz. Wenn in einer Versuchsanordnung Wellen oder Teilcheneigenschaft von Lichtquanten wechseln, so ist dies als Wechsel von Zufall und Ordnung zu interpretieren. Es spiegeln sich darin die beiden Grundbausteine der Evolution. Natürlich ist mir bewußt, daß dies ein etwas nebuloses Geschreibe ist. Aber Gedankenspielereien sind die Basis aller Wissenschaft.
 
 

Werden Objekte durch ein Meßverfahren erfaßt, so sind selbige, wie wir gesehen haben, nur für die Reaktionsstärken in der Messung verantwortlich, während die Palette wahrnehmbarer Qualitäten vom Meßverfahren bestimmt wird. Aber woher kommt dann diese Palette?

Jeder Umgang mit Objekten bringt irgendwelche Qualitäten zutage. Schütten wir ein Glas Rotwein um, so erkennen wir in Folge die Saugfähigkeit und Einfärbbarkeit des Tischtuches, fällt das Glas zu Boden, so erfahren wir, wie zerbrechlich es ist oder wie es klingt.

Die visuelle Wahrnehmung ist ebenfalls ein Umgang bzw. Verfahren mit Objekten. Sie werden mit Licht bestrahlt, reflektieren dieses, und ein kleiner Teil davon trifft auf die Netzhaut, wo es Prozesse auslöst. Für die Wahrnehmung gilt, wie für alle Meßverfahren, daß der Umgang mit den Objekten festlegt, welche Qualitäten wir erkennen. In der Welt eines Blinden gibt es keine Farben. Seine Objekte sind um eine wesentliche Eigenschaft ärmer. Durch Steigerung anderer Umgangsweisen (Tasten) kann er andere Qualitäten überprüfen und so die Objekte immer noch sicher unterscheiden.

Die Zahl unserer Verfahrensweisen mit Objekten bestimmt die Zahl der Eigenschaften, die wir kennenlernen. Der Mensch entdeckt ständig neue Verfahrensweisen und damit auch neue Qualitäten, z.B. die Radioaktivität und zu dieser Eigenschaft dementsprechend auch eigene Meß- bzw. Wahrnehmungsverfahren, deren ausgereifteste wohl die Röntgenbilder sind. Sicher gibt es eine Unzahl noch unbekannter Verfahrensweisen und dementspechend auch eine Unzahl noch nicht bekannter Objekteigenschaften. Das bedeutet, wir kennen nur einen Teil der Welt. Das Schicksal eines Blinden mag uns furchtbar erscheinen, weil die Zahl der Qualitäten, die er direkt wahrzunehmen vermag, kleiner ist. Dafür ist er in jenen Bereichen, die ihm bleiben, sensitiv für feinste Nuancen (also Quantitäten). Aus Sicht eines Delphins sind wir alle blind, weil uns die Ultraschallortung fehlt. Da aber fehlende Information etwas anderes ist als das Bewußtsein über das Fehlen von Information, geht uns nichts ab.

Unser Organismus bestimmt also durch seinen Aufbau und seinen Handlungsspielraum, welche Qualitäten wir kennen. Das heißt, seine Beschaffenheit bestimmt aktiv, woran wir die Dinge unterscheiden und legt damit fest, welche Objekte uns unterschiedlich erscheinen und welche ähnlich. Die Aktivität geht also vom Organismus aus. Welche Art der Aktivität ist das?

Welches Verhalten führt zum Beispiel zur Entdeckung bisher unbekannter, nicht direkt wahrnehmbarer Objekteigenschaften? Beim Versuch, auf diese Frage eine Antwort zu finden, komme ich nach langwierigen Überlegungen zu der unerfreulichen aber doch erstaunlichen Erkenntnis, daß neue Qualitäten nur durch Probieren zu erhalten sind. Sie können nicht aus den Objekten abgeleitet werden. Der Mensch, der erstmals spielerisch starke Säure hergestellt und verschüttet hat, hat damit die Eigenschaft der Säurezerfressbarkeit von Objekten entdeckt. Auch Eigenschaften wie elektrische Leitfähigkeit (erste Batterie), Lichtempfindlichkeit (Fotochemie) und die Explosivität (Schwarzpulver) kamen durch Zufall und Spielerei in die Welt. (In die "Innenwelt" und damit die einzige Welt für uns, denn über die "Außenwelt" verfügen wir ja nicht.)

Da jeder Umgang mit Objekten irgendwelche Eigenschaften zutage bringt, mußte der Spieltrieb des Wesens "Mensch" notwendigerweise zu solchen und ähnlichen Entdeckungen führen. Tierarten, die sich nach klaren Handlungsrichtlinien verhalten (diesen Eindruck machen allerdings auch sogenannte "Alltagsmenschen"), konnten ihr Weltbild nie auf diese Weise erweitern. Sie erkennen nur jene Handvoll Objektqualitäten, zu deren Erkennung ihr Wahrnehmungsapparat taugt.

Nun haben die letzten Beispiele Objekteigenschaften betroffen, die wir indirekt durch unser Agieren in der Umwelt erfahren. Ich werde diese daher kurz als "indirekte Objekteigenschaften" bezeichnen. Wir sollten deren Wert für das Erkennen nicht unterschätzen. Sobald man ein Kleinkind aus den Augen läßt, beginnt es Dinge zu nehmen, zu heben, zu kosten, umzuwerfen, zu zerbrechen, naß zu machen, zu beschmieren usw.. Es lernt dabei deren Eigenschaften kennen, was ihm später hilft, sie wiederzuerkennen und zu gebrauchen. Die Arme sind sozusagen das wichtigste Sinnesorgan des Menschen, da nichts so viele Eigenschaften zutage fördert, wie das Herumspielen mit Objekten. Falls der Mensch einmal Robboter erschaffen sollte, die sich in dieser Welt zu orientieren lernen, so müssen diese, um dieses Ziel zu erreichen, ebenso spielerisch mit allem herumprobieren wie unsere Kinder. Nur so können sie genügend Objekteigenschaften erhalten, um Objekte sicher erkennen zu lernen. Ein solcher Roboter, der einmal ein Glas zu Boden geworfen hat und dabei eine deutliche Reaktion (Zerbrechen) des Glases feststellen konnte, wird natürlich, wenn er das nächste Mal ein Glas wahrnimmt, wieder versuchen, dieses zu Boden zu werfen, um seine Wahrnehmung zu überprüfen. Das wird so lange weitergehen, bis er das Glas an direkt wahrnehmbaren Qualitäten sicher genug zu erkennen lernt und dieses indirekte Verfahren nicht mehr braucht. Ein Netzwerk kann diese Sicherheit an der Stärke der Aktivierung jener Zelle oder Zellgruppe messen, die für Glas steht.
 
 

Die Menschheit ist also auf den Zufall angewiesen, wenn es darum geht, indirekt neue Objektqualitäten zu entdecken. Wissenschaft bedarf daher der Spielerei. Nun ergibt sich die Frage, wieweit sich diese Erkenntnis auf die direkt wahrnehmbaren Qualitäten übertragen läßt. Auch sie müssen irgendwann, irgendwie in die Köpfe der Lebewesen gekommen sein. Der erste Einzeller, der über eine Geißel verfügte, die nur bei Licht gut funktionierte, hat diese wohl durch eine Mutation erhalten. Eine sinnvolle Verwendung dieses lichtempfindlichen Systems, wie wir diese bei dem Einzeller Euglena am Beginn der Arbeit kennengelernt haben, wird wohl einiger weiterer glücklicher Mutationen bedurft haben. Da Mutationen Zufälle sind, kann behauptet werden, daß auch die Entdeckung der Qualität namens "Helligkeit" auf "Zufall" zurückzuführen ist. Allerdings handelt es sich hierbei um eine phylogenetische und nicht eine ontogenetische Entwicklung.
 
 

These 4: Erkennen ist speichern , vergleichen und wiederauffinden
 

Speziell die Zellverschaltung am Beginn dieses Teils der Arbeit legt die Idee der Speicherung von Formerfahrungen nahe. Wir haben in Abbildung 65 eine Einheit vor uns, die auf Signalkonstellationen sensitiv anspricht, die bestimmte formale Qualitäten, wie zum Beispiel "Rechteckigkeit", verkörpern. Es ist vorstellbar, daß Zelle 2 erst auf eine bestimmte Signalkonstellation programmiert werden muß, bevor sie eine solche Leistung erbringen kann.

Nehmen wir an, das erste Signal, das auf die ursprünglich leere Zelle trifft, prägt ihr seinen Stempel auf. Im weiteren werden alle hereinkommenden Signale daraufhin kontrolliert, ob sie diesem Stempel entsprechen oder, bildlich ausgedrückt, ob das Objekt durch das Loch paßt, welches das erste Objekt in das Sieb geschlagen hat, ob sozusagen der Schlüssel zum Schloß gehört, oder noch allgemeiner: das Werkzeug seinen Anforderungen entspricht (Fast alle Abläufe dieser Welt enthalten Teilanalogien zu diesem Prozeß.). Was eben beschrieben wurde, kommt einem Prägungsprozeß gleich. Wir kennen solche Vorgänge aus dem Tierreich. So lernen viele Jungtiere ein nahezu beliebiges Objekt als Mutter zu erkennen, wenn es in der Prägungsphase anwesend ist.

Im Netzwerk von Abbildung 65 übernimmt jede Zelle nur eine ganz kurze Datenmenge. Trotzdem kann man von Speicherung sprechen. Die eintreffende Information wird gleichzeitig (parallel) an viele Zellen geschickt, von denen jede einen kurzen Zeitabschnitt speichern kann. Jene, die bereits programmiert sind, können sofort beantworten, inwieweit die Signalfolge der zelleigenen Folge entspricht. Spricht auf die Signalfolge keine der Zellen ausreichend an, so wird in der Nähe jener Zelle, die noch am ehesten reagiert hat, eine neue Zelle programmiert. Auf diese Weise entsteht eine Ordnung, bei der ähnliche Zellen in Nachbarschaft kommen.

Im Grunde klingt die Idee der programmierten Objekterkennungszelle recht plausibel, und sie läßt sich auch noch gentechnisch untermauern. Zellen vom Typ 2 in Abbildung 65 verlangen eine exakte und spezifische Verschaltung und es ist nicht vorstellbar, daß Informationen über den Schaltplan einzelner Gehirnzellen in der DNS Platz haben. Die erbliche Ausstattung des Organismus mit Ebenen aus gleichartigen Zellen, wie sie im bisherigen Modell vorkamen, mag möglich erscheinen. Objektzellen allerdings müssen durch Erfahrung programmiert sein - oder? -

Ich will im folgenden zeigen, daß auch noch ein einfacherer, weniger aufwendiger Weg vorstellbar ist:
 
 

These 5: Erkennen bedeutet Erkenntnisgewinn, und dieser basiert auf den Gesetzen der Evolution
 

Abgesehen vom Informationsgewinn durch Erfahrungslernen haben wir bisher nur den Informationsgewinn der Evolution kennengelernt, dessen Grundlage Reproduktion und Mutation bilden. Dieser phylogenetische Erkenntnisgewinn kann uns hier nicht weiterhelfen, da derartig konkrete Erbinformationen nicht möglich sind und in einer sich ständig wandelnden Welt auch nicht von Vorteil wären. Allerdings spricht nichts gegen die Annahme, daß die Basis dieses Erkenntnisgewinns, die Mutation, auch in der ontogenetischen Entwicklung eine Rolle spielt.

Ist doch unser ganzer Körper, ja jede Zelle und auch jede Zelleinheit des Gehirns, durch Reproduktionsprozesse entstanden. Hier ist genug Spielraum für Abwandlungen durch Mutationsvorgänge. Nur sind im Körper normalerweise solche degenerativen Prozesse nicht erwünscht. In der Entwicklung des Gehirns könnten sie jedoch eine wesentliche Rolle spielen. Die Idee, daß der individuelle Erkenntnisgewinn eventuell auf den selben Prinzipien beruhen muß wie der stammesgeschichtliche, hat der Neurophysiologe Gerald Edelman bereits Ende der 70er Jahre verfochten. Sein Argument, wir bräuchten andernfalls einen kleinen Homunkulus, kann ich nicht direkt nachvollziehen, denn es wäre auch vorstellbar, daß ein Zellmodell wie das hier vorgestellte ohne interne Miniaturevolution auskommt. Nichtsdestotrotz ist seine Theorie reizvoll und deshalb in Fachkreisen bekannt. Außerdem ist es ihm gelungen, zahlreiche neurophysiologische Hinweise zu sammeln, und es wurden Computermodelle und kleine Roboter konstruiert, die diese Idee umsetzen (Edelman 1993). Die Leistungen dieser Modelle sind bescheiden, da vorwiegend Konstellationen von Bildpunkten generiert und verglichen wurden.

Die Ausgangsposition in unserem Falle ist demgegenüber eine völlig andere. Wir definieren ein Objekt nicht mehr als Konstellation von Bildpunkten, sondern als Kombination von Eigenschaften. Der Unterschied liegt darin, daß unzählige sinnlose Konstellationen von Bildpunkten möglich sind, die auf kein Objekt zutreffen, das einem erkennenden System je vor die Optik kommen wird. Jede dieser Konstellationen frißt immense Datenmengen. Demgegenüber läßt sich ein Objekt durch eine Kombination von wenigen Objekteigenschaften mit einer geringen Datenmenge beschreiben, und es ist sehr wahrscheinlich, daß für nahezu jede mögliche Kombination von Eigenschaften auch Objekte existieren.

Die Idee Edelmans kann in dieser Situation sinnvoll eingesetzt werden. Auszugehen ist von einem Mutationsprozeß von Erkennungszellen, wie Zelle 2 von Abbildung 65. Die Idee besteht darin, mit einer Zelle zu beginnen, die auf eine beliebige Signalfolge (=Objekteigenschaftenkombination) reagiert. Im heranwachsenden Gehirn wird diese Zelle nun reproduziert, wobei dieser Reproduktionsprozeß sehr zu Mutationen neigt. So entstehen in der Umgebung der Zelle geringfügig degenerierten Kopien derselben. Diese werden auf geringfügig andere Objekteigenschaften ansprechen. Ihrerseits reproduzieren sie sich nun wieder und bringen damit ihre eigenen Mutanten in ihre Nachbarschaft. Dieser Prozeß läßt sich fortsetzen, bis der zur Verfügung stehende Platz im Gehirn ausgefüllt ist. Wir müssen uns nun nur noch Mechanismen ausdenken, die zu einer Konkurrenz der Zellen um eintreffende Signalfolgen führen, so daß jede versucht, sich ihre "ökologische Nische" zu erobern. Damit ist gewährleistet, daß für möglichst jede Signalfolge irgendwo eine Zellgruppe entsteht, die sensibel dafür ist. Mit solchen Mechanismen der ontogenetischen Evolution im Gehirn beschäftigt man sich heute bei Edelman in St. Diego.

Der Vorteil des gerade beschriebenen Vorgangs ist, daß er Ordnung ins Gehirn bringt und das Lebewesen mit einem Erfahrungsvorsprung in die Welt setzt. Ordnung ist ein wichtiger Faktor im Erkenntnisgewinn. Man bedenke, daß ähnliche Objekte von handelnden Wesen auch ähnliche Reaktionen erfordern. Nehmen wir an, Zellen, die ähnliche Objekte signalisieren, wären in unserem System schön nebeneinander angeordnet. Ein passendes Objekt würde nun in diesem ganzen Bereich Reaktionen auslösen, die sich um ein Zentrum konzentrieren. Die Zelle im Zentrum spricht genau auf die Eigenschaften des Objektes an, die Zellen rundum passen aber auch einigermaßen. Fällt die Zelle im Zentrum aus, so sind rundum noch genügend Zellen, die ebenfalls die passenden Reaktionen auslösen. In einem geordneten System kann also fehlende Information ersetzt werden. Es ist im Idealfall kaum fehleranfällig.

Interessant am dargelegten Modell ist auch, daß der Zufall (die Mutation) verwendet wird, um Ordnung zu schaffen, wo kein Ordner ist. In Abwandlung zu Konrad Lorenz’ "Leben ist ein erkenntnisgewinnender Prozeß" könnte man feststellen: "Evolution ist ein ordnender Prozeß".
 
 

These 6: Erkennen bedeutet klassifizieren

Das Problem der vieldimensionalen Ordnung
 

Objekte zu klassifizieren bedeutet, sie in Gruppen zu ordnen, wobei eine Gruppe jeweils ähnliche Objekte beihalten sollte. Es genügt nicht, einfach Objekte zu erkennen. Für sinnvolles Verhalten ist es erforderlich, auch die Gruppenzugehörigkeit eines Objektes zu erfassen.

Das Problem besteht darin, daß ein Objekt vielen Gruppen angehören kann, je nachdem, durch welches spezifische Merkmal die Gruppenzugehörigkeit bestimmt wird. So kann eine halbe Kokosnußschale zu den schalenfärmigen Objekten gezählt werden. Sie gehört aber auch zu den Kernen, zur Gruppe der braunen Gegenstände, zum Abfall oder zu den Bastelwaren, zu zellulosehaltigen Gegenständen usw.

Ich halte es für sinnvoll, zwischen zwei Arten der Klassifikation zu unterscheiden:

1. Die wahrnehmungsorientierte Klassifikation: Zu ihr gehören alle sinnlich wahrnehmbaren Ordnungskriterien. Eine Untergruppe ist die visuelle Klassifikation.
2. Die funktionale bzw. handlungsorientierte Klassifikation: Funktional klassifizieren bedeutet, Gegenstände danach zu ordnen, wozu sie verwendet werden können bzw. wie sie auf bestimmte Verfahrensweisen reagieren. Wissenschafter, wie Chemiker und Physiker, haben besondere Umgangsweisen mit Objekten entwickelt, aus denen sich Ordnungen ergeben, die für den Laien sehr abstrakt anmuten, wie zum Beispiel die Ordnung der Elemente. Da ich glaube, daß nur mangelndes Verständnis diese Ordnungen abstrakt erscheinen läßt, sehe ich nicht die Notwendigkeit,hier von einer eigenen Art der Klassifikation zu sprechen.

Wie aber schaffe ich Ordnung, wenn noch weitere Dimensionen hinzukommen? Die verschiedenen Meßwerte aus der Texturerkennung und die an sich bereits mehrdimensionalen (Zeitdimension) Formdaten müssen auch irgendwo untergebracht werden. Dabei zeigt sich, daß in einem Raum keine lineare Ordnung mit mehr als drei Dimensionen möglich ist. Wenn keine Ordnung zu finden ist, so ergibt sich die Frage, ob ein neuronales Netzwerk auch ohne Ordnung auskommen kann. Abbildung 71 soll helfen, hierauf eine Antwort zu finden.

Fig.a zeigt ein Zellnetz, wie es für eine zweidimensionale Ordnung nötig wäre. Ähnliche Objektzellen sind miteinander verbunden und befinden sich in unmittelbarer Nachbarschaft. Bringe ich, wie in Fig.b angedeutet, Unordnung in das System, so ist es mit der unmittelbaren Nachbarschaft vorbei. Solange die Zellverbindungen aufrecht bleiben, erfüllt das Netz aber immer noch die gleiche Funktion wie in Fig.a.

Ordnung ist somit nicht unbedingt notwendig, aber sie ist wünschenswert, denn sie verringert die Länge der nötigen Zellverbindungen. Ein fließendes Nebeneinander aller ähnlichen Objektzellen wäre angesichts der vielen meßbaren Eigenschaften nur in einem Raum mit ebensovielen Dimensionen möglich. Die erwünschte Ordnung kann somit nicht erreicht werden. Das bedeutet aber nicht, daß auf Ordnung ganz verzichtet werden müßte. Teilbereiche können durchaus in sich geordnet sein. Das bedeutet, jede Objektzelle kann durchaus ähnliche Objektzellen in ihrer Nachbarschaft haben. Logisch unmöglich ist lediglich, daß alle ähnlichen Zellen in unmittelbarer Nachbarschaft untergebracht werden können. Das bedeutet, daß an einer entfernteren Stelle im Gehirn weitere Gruppen ähnlicher Objektzellen zu finden sein müssen. Damit ist die maximal erreichbare Ordnung von Objektzellen auf einer zweidimensionalen Gehirnoberfläche beschrieben. Unter These 4 und These 5 wurden bereits Prozesse erwähnt, die zu einer solchen Ordnung führen können.

Um alle Zellen, die einer Klasse angehören,zu verbinden, müssen also mitunter größere Abstände überwunden werden. So ergibt sich die Frage, nach welchen Regeln diese Klassenbildung erfolgen kann. Im Rahmen der visuellen Klassifikation wird die Aufgabe der Klassenbildung dadurch erleichtert, daß der visuelle Input an alle Erkennungs- bzw. Objektzellen geliefert wird, wobei jene Zellen, die zu einer Klasse verbunden werden sollen, auf einen Ausgangsreiz ähnlich reagieren. Das bedeutet, sie werden zur gleichen Zeit aktiv. Das Problem reduziert sich also darauf, aktive Zellen miteinander zu verbinden. Wird eine solche Verbindung ungünstig durchgeführt, so bedarf es dazu langer Verbindungswege, wie in der folgenden Abbildung Fig.a veranschaulicht wird. In Abbildung 24 b im 6. Eigenschaftenkapitel wurde bereits ein Signalflußmodell zur optimalen Verbindung einzelner aktiver Zellen innerhalb einer Ebene vorgestellt, das auch hier genützt werden kann. Abbildung 72 Fig.b zeigt den Signalfluß, und in Fig.c sind die entstandenen Verbindungen zu sehen.

Das hier verwendete Signalflußmodell wurde bereits zur Lösung verschiedenster Probleme verwendet. Es half bei der Trennung der Objekte in Teilformen, bei der Verbindung der Objekte zu Überobjekte (Beispiel Warteschlange), bei der Trennung von Figur und Grund, bei der relativen Positionierung von Objekten zueinander und bei der Ergänzung fehlender Konturstücke. Ist es nicht eigenartig, daß innerhalb der visuellen Verarbeitung immer wieder das gleiche Signalflußmodell eingesetzt werden kann? Was leistet dieses Modell denn so Wesentliches?

Die Leistung des Modells läßt sich sprachlich leicht beschreiben: Es sorgt für die Verbindung gleichzeitig aktiver Zellen, wobei nur die räumlich nächsten verbunden werden. Etwas allgemeiner könnte man sagen, es sorgt für die Verbindung räumlich und zeitlich naheliegender Sinnesreize.

Eigentlich sollte bei dieser Beschreibung jedem psychologisch vorgebildeten Leser ein Licht aufgehen. Es ist die Beschreibung eines altbekannten Prozesses: "Die klassische Konditionierung". Es besteht also eine gewisse Hoffnung, daß die Prozesse, welche zum visuellen Erkennen geführt haben, durch eine erweiterte Form der klassischen Konditionierung erklärt werden können. Da die klassische Konditionierung eine Theorie des Erfahrungslernens ist, könnte damit erklärt werden, wie sich die visuelle Verschaltung im Gehirn empirisch entwickelt. Damit ist ein Denkansatz gefunden! Das nächste Kapitel kann beginnen.
 
 

1. Entwicklungskapitel: Der Beitrag der klassischen Konditionierung
 

Die Geschichte von Pawlow, der seinem Hund die Glocke läutet, bevor dieser zu fressen bekommt, ist allgemein bekannt (Zimbardo 1995, S. 267). Wenn beobachtet werden kann, daß der Hund nach einer gewissen Lernphase bereits auf den Glockenton hin zu speicheln beginnt, so wurde aus behavioristischer Sicht diagnostiziert, daß ein ursprünglich neutraler Stimulus nun eine Reaktion auslöst.

Der Behaviorismus hielt es für wissenschaftlicher, das Gehirn als eine "black box" zu betrachten und keinerlei Hypothesen darüber anzustellen, was darin vor sich geht. Wenn wir uns diesen Denkeinschränkungen widersetzen, so ergeben sich zwei mögliche Wege, die klassische Konditionierung zu interpretieren:

Da der ursprünglich neutrale Stimulus nach dem Konditionierungsprozeß eine Reaktion auszulösen vermag, muß eine neuronale Verbindung im Gehirn des Versuchtieres entstanden sein, die vorher nicht vorhanden war, oder nicht genützt wurde. Dabei kommen zwei mögliche Verbindungswege in Frage:

1. Eine direkte Verbindung des neuen Stimulus (Glocke) mit dem Verhalten (speicheln).
2. Eine Verbindung des neuen Stimulus (Glocke) mit dem unkonditionierten Stimulus (Futter), der seinerseits genetisch mit dem Verhalten (speicheln) verbunden ist.

Um zwei Stimuli im Gehirn verknüpfen zu können, bedarf es einer inneren Repräsentation, denn es müssen Zellen, welche den ersten Stimulus repräsentieren, mit Zellen, welche den zweiten Stimulus repräsentieren, verknüpft werden. Natürlich ist Pawlows klassische Konditionierung von Seiten der Behavioristen nie als Stimulus-Stimulus Konditionierung betrachtet worden, denn der Behaviorismus lehnt die Annahme einer inneren Repräsentation ab. Watson schreibt dazu:

Wie ich oben schon gezeigt habe, kann durch bestimmte Veruchsanordnungen bewiesen werden, daß das Versuchstier bzw. die Versuchsperson eine innere Repräsentation der Welt entwickelt. Der Hund im obigen Beispiel stellt offensichtlich eine Verbindung zwischen dem roten Licht, der Glocke und dem Futter her. In seiner Vorstellung von der Welt (wobei es sich eventuell um eine unbewußte Vorstellung handelt) haben diese drei Dinge irgend etwas miteinander zu tun. Natürlich ist ein solcher Assoziationsmechanismus nicht zufällig im Gehirn, sondern er besitzt im realen Leben eine wichtige Funktion. Er ist Basis, um die Zusammenhänge dieser Welt erkennen zu können. Natürlich werden in der künstlichen Versuchsanordnung Dinge verknüpft, die eigentlich nichts miteindander zu tun haben. Im realen Leben treten demgegenüber Dinge nur dann häufig gemeinsam auf, wenn sie einen Zusammenhang besitzen.

In Zimbardo 1995, S. 268 werden drei Faktoren aufgelistet, von denen die Stärke des Konditionierungslernens abhängt: Die Anzahl der Durchgänge, der zeitliche Abstand zwischen den aufeinanderfolgenden Reizen und die Qualität und Quantität der beiden Reize. Aus informationstheoretischer Sicht sind dies wichtige Kriterien, um zu erkennen, was in dieser Welt womit zusammenhängt (vergl. Herkner S. 41 ff.). So darf zum Beispiel umso eher ein Zusammenhang gesehen werden, wenn etwas unmittelbar aufeinander folgt. Diese Regel alleine genügt aber nicht. So kann ich zum Beispiel am Computer die Taste A drücken und unmittelbar darauf hupt auf der Straße ein Auto. Um zu verhindern, daß hier ein Zusammenhang erlernt wird, der nicht existiert, folgt das Gehirn noch einer zweiten Regel: Assoziatives, unbewußtes Lernen benötigt einige Wiederholungen.

Der letzte genannte Faktor, von dem Kondtionierungslernen abhängt, ist die Qualität und Stärke der Reize. Aus informationstheoretischer Sicht sollten eigentlich beliebige Reize Beliebiges ankündigen können. Es muß aber bedacht werden, daß Versuchspersonen und auch Versuchtiere eine gewisse Vorerfahrung in dieser Welt besitzen, die ihnen sagt, was womit zu tun haben könnte. Stimuli, die besser zueinander passen, werden deshalb schneller verknüpft, weil aufgrund der Vorerfahrung die Wahrscheinlichkeit unbewußt für größer gehalten wird, daß sie einander ausgelöst haben. Was die Stärke der Reize betrifft, so ergeben sich ebenfalls Grenzen. Ein Stimulus darf nicht zu schwach sein. Er muß sich deutlich von den restlichen Umwelteinflüssen abheben, um die Aufmerksamkeit des Versuchstieres oder der Vpn zu erregen. Er darf aber auch nicht zu stark sein, denn Erschrecken und Angst lösen genetisch festgelegte Reaktionen wie Flucht, Verstecken oder Körperstarre aus, und die veränderte Chemie im Gehirn beeinflußt das Lernverhalten (Zimbardo S.269).

Zimbardo S.267 zufolge wurden zur klassischen Konditionierung buchstäblich bereits tausende Versuche durchgeführt. Dabei wurden die genannten drei Faktoren auf verschiedenste Weise variiert und die eigentümlichsten Verhaltensweisen den unmöglichsten Ankündigungsstimuli zugeordnet. Die Frage, die hier beantwortet werden soll, nämlich nach welchen Regeln im Gehirn eine innere Repräsentation der Welt entsteht, wurde dabei nahezu übersehen. Noch heute finden sich in Lehrbüchern der Psychologie nur die obigen drei Gesetzmäßigkeiten, wonach zeitliche Nähe, ähnliche Qualität der Reize und Wiederholungen den Konditionierungsprozeß beschleunigen. Das ist kein wesentlicher Fortschritt seit David Hume (1711-76), der bereits die Berührung in Zeit oder Raum, die Ähnlichkeit von Reizen und das Prinzip von Ursache und Wirkung als Assoziationsregeln zur Verbindung von Wahrnehmungseindrücken und Vorstellungen anführt (Kunzmann 1991). Ursache und Wirkung ist ein Prinzip, das ohne Vorerfahrung natürlich nicht erkannt werden kann. Die Leistung des Behaviorismus besteht darin, dieses Prinzip durch den Faktor Wiederholung ersetzt zu haben. Meines Erachtens hat man damit aber die Prinzipien des Erkenntnisgewinns noch nicht vollständig erfaßt. Es gibt noch zwei weitere:

So wurde zum Beispiel der Rhythmus in Raum und Zeit noch nicht angeführt. Viele Ereignisse des Lebens kehren regelmäßig wieder. So kann ein Hund schon daran die Fütterung erkennen, daß sie morgens stattfindet. Ein noch wesentlicherer Faktor ist die Auftrittshäufigkeit der Stimuli. Natürlich wurden Konditionierungsexperimente zu Häufigkeit und Rhythmus durchgeführt. Es ist aber zu befürchten, daß bei der geringen Anzahl an Versuchen zu diesem Thema, die auf Stimulus/Stimulus Verknüpfungen abzielten, von absoluten Zeitangaben ausgegangen wurde. Für ein Wesen, das sich in dieser Welt orientiert, ohne Vorerfahrungen zu besitzen, dürfte aber wesentlicher sein, welche Häufigkeit Ereignisse zueinander einnehmen.

Da ein zuverlässiger Ankündigungsstimulus immer vor dem Ereignis auftritt, das durch ihn vorausgesagt wird, haben die beiden die gleiche Auftrittshäufigkeit. Das bedeutet, jeder Organismus wird alle Ereignisse und Stimuli nach Auftrittshäufigkeit ordnen und dann vorwiegend Korrelationen zwischen jenen herstellen, die relativ zueinander die gleichen Auftrittshäufigkeit besitzen. Dieses Gesetz relativiert die bisher ermittelten Angaben über die ideale zeitliche und räumliche Nähe der Stimuli. Konditionierungslernen ist meiner Ansicht nach auf viel größere Zeiträume anwendbar. Nehmen wir an, die Vpn lebt in einer Gegend, in der durchschnittlich alle 10 Jahre ein naher Vulkan ausbricht. Wenn eben so selten ein Erdbeben stattfindet, so kann ein Abstand von einer Woche zwischen dem Vulkanausbruch und dem Erdbeben noch als zeitliche Nähe bezeichnet werden, weil dieser Zeitraum im Vergleich zu den 10 Jahren extrem gering ist. Stimuli, die alle 5 Minuten auftreten, werden hingegen nur dann ordentlich verbunden, wenn die zeitliche Nähe zwischen Ankündigungs-und Folgestimulus sehr gering ist. Diese Relativierung der Zeiträume wurde meiner Ansicht nach übersehen (vergl. Zimbardo 1995, S.269).

Damit sind alle Faktoren genannt, welche ein Wesen ohne weitere Vorkenntnisse braucht, um fähig zu sein, aus Erfahrung zu lernen. Diese Faktoren beschreiben, wo in dieser komplexen Welt Zusammenhänge existieren, wo also die Voraussage von Ereignissen möglich ist. Ich will sie unter diesem Gesichtspunkt noch einmal zusammenfassen:
 
 

Um Ereignisse vorauszusagen, ist folgendes zu überprüfen:

1. Liegt Regelmäßigkeit und Rhythmik der Ereignisse vor ?
2. Welche Ankündigungsstimuli und Folgestimuli besitzen annähernd gleiche Auftrittshäufigkeit bzw. Intensität? (Ein seltenes Ereignis -z.B. Vulkanausbruch- kann nur durch ein ebenso seltenes -z.B. Erdbeben- zuverlässig angekündigt werden.)
3. Welche Ereignisse sind räumlich oder zeitlich nahe beieinander? Nähe muß aber relativ zur Auftrittshäufigkeit definiert werden. ( Bei Stimuli, die nur einmal jährlich vorkommen, z.B. Weihnachten, ist eine Woche noch nah; bekommt ein Tier 20 mal am Tag einen Futterhappen, so ist ein Ankündigungsstimulus 1 Stunde vorher bereits fern.)
4. Übergeordnetes Prinzip: Wiederholt gemachte Lernerfahrungen sind zuverlässiger! Ein Wesen, das langsam lernt, erhält also eine zuverlässigere Repräsentation der Welt, braucht aber gefährlich lange, um diese zu erwerben.

Aber nach welchem Kriterium kann die Aufmerksamkeit ausgerichtet werden? Wenn das Gerät dazu irgendwelche Triebe braucht, so kann es doch die Welt nicht mehr objektiv beobachten, sondern wird nur jenen Teil der Welt erkennen, der in Beziehung zu seinen Trieben steht! Logische Überlegungen haben mich zu dem Schluß gebracht, daß es nur einen einzigen Trieb gibt, der das Gerät davon abbringt, an die Wand zu starren, ohne daß er die Objektivität der Wahrnehmungen beeinflußt: Es ist dies der Trieb nach Erkenntnis.

Erkenntnisse werden immer dann gemacht, wenn sich Ereignisse d) wiederholen und wenn sie a) Rhythmik aufweisen, b) nach Auftrittshäufigkeit sortiert werden können und c) räumlich und zeitlich relativ dicht aufeinanderfolgen, wenn also möglichst viele starke Verbindungen im Gehirn zustandekommen. Wir brauchen also zum Erkenntniserwerb noch e) einen Sensor für die Stärke und Anzahl der gerade entstehenden Verbindungen.
 
 

5. Der aufmerksamkeitslenkende Sensor, der die Stärke und Anzahl der zustandekommenden Verbindungen misst. Da bereits vorhandene Verbindungen nicht mehr neu zustandekommen können, wird dieser Sensor vor allem auf Reize ansprechen, die nicht durch bereits vorhandene Verbindungen vorausgesagt werden konnten, die aber auch nicht zufällig sind und somit doch den Konditionierungsregeln entsprechen.

Jede Theorie zur Lenkung der Aufmerksamkeit sollte mit experimentellen Befunden zu diesem Thema übereinstimmen. Vernon 1974, S. 81 ff. und 113 ff. zitiert unzählige Versuche zur Aufmerksamkeit. Das hier vorgestellte Modell harmoniert meines Erachtens mit allen Versuchsergebnissen.

Auffallend ist, daß auch Kunst oft Kriterien enthält, die Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Ich werde darauf im Exkurs zu diesem Teil noch zu sprechen kommen. Vorher muß etwas anderes vollbracht werden: Die genannten Regeln sollen auf die Stimuli der Sehrinde angewandt werden, um zu überprüfen, inwieweit dabei jene Zellverbindungen entstehen können, die in dem bisher beschriebenen Modell vorkommen.
 
 

2. Entwicklungskapitel: Pawlow auf die Sehrinde
 

Ich habe weiter vorne Erkenntnis als "die Präzision und der Umfang der Voraussagen, die ein Wesen zu treffen vermag" definiert. Die zuletzt aufgestellten Regeln des Erkenntnisgewinns dienen somit der Voraussage. Durch die Verbindungen, die durch den Erkenntnisprozeß im Gehirn entstehen, können Signale auf Zellen übertragen werden, die mit großer Wahrscheinlichkeit in unmittelbarer Zukunft durch eine Wahrnehmung aktiv werden oder die bereits aktiv sind. So wird bei Pawlows Hund, sobald die Glocke geläutet wird, das Signal im Gehirn auch zu den Zellen überlaufen, die das Futter repräsentieren.

Trifft die innere Voraussage, daß nun Futter kommt, einmal nicht zu, so wird dieses Ereignis gesondert verzeichnet und auf eine Ebene übertragen, die sich mit der Verknüpfung von seltenen Ereignissen befaßt. Gibt es eine gewisse Regelmäßigkeit des Ereignisses "Glocke ohne Futter", so wird das Tier innerlich auch das Ausbleiben des Futters bald voraussagen können.

Auch bei der Besprechung des visuellen Systems wurde Information auf verschiedene Ebenen übertragen, und es gab Zellverbände verschiedener Art. Nun soll herausgefunden werden, ob solche Zellverbände nach den Regeln der Stimulus/Stimulus-Konditionierung zustande kommen können. Dazu soll jede einzelne Zelle des Reaktionsbildes als ein eigener Stimulus betrachtet werden. Die Frage ist: Was passiert, wenn die Konditionierungsregeln auf diese Zellen angewandt werden? Welche Voraussagen können so einfache Zellverbände liefern? Die Antwort auf diese Fragen muß für jeden Arbeitsschritt, der im Modell besprochen wurde, getrennt geliefert werden. Ich werde also beim elementarsten Prozess beginnen, und dann erst versuchen zu klären, wie sich die weitere Verschaltung entwickeln konnte.
 
 

2.1. Die Zentrum/Umfeld Kontur
 

Die einfachste Voraussage, die in diesem mikroskopischen Bereich geliefert werden kann, besteht darin, den Erregungszustand der unmittelbar benachbarten Zellen anzukündigen. Das Ziel auf dieser untersten Phase der visuellen Verarbeitung besteht noch nicht darin, die Zukunft vorauszusehen, es geht also noch nicht um zeitliche Voraussagen, sondern um eine räumliche Voraussage dessen, was in der Nachbarschaft vorgeht. Wir müssen lernen, Zeit und Raum als Dimensionen der Informationsverarbeitung zu betrachten, für die die gleichen Gesetze gelten.

1. In der Konditionierungsphase des Systems werden Zellen immer dann verbunden, wenn sie wiederholt zur gleichen Zeit die gleiche Aktivierung aufweisen. Ausgangsstimulus der Zellen ist das Projektionsbild der Netzhaut bzw. der jeweilige Punkt dieses Projektionsbildes, der der jeweiligen Zelle zukommt. Da in einem solchen Bild viele gleichförmige Flächen vorkommen, werden nebeneinanderliegende Zellen häufig ähnliche Stimuli zur gleichen Zeit erhalten (zeitliche und räumliche Nähe). Das bedeutet, die Zellen werden sich miteinander verbinden. So entstehen die sternförmigen Verbindungen, die für den Signalfluß so wesentlich sind.
2. Jeder solchen sternförmigen Verbindung muß eine Zelle einer übergeordneten Ebene zukommen, die die Aktivität innerhalb des gesamten Sternes verkörpert. Der Stern stellt das Voraussageergebnis zwischen benachbarten Zellen dar. Wenn benachbarte Signale sternförmig ineinanderfließen, so entsteht ein unscharfes Bild. Dieses Reaktionsbild ist das Voraussageergebnis. Eine bessere Voraussage ist auf dieser untersten Stufe der Wahrnehmung noch nicht möglich.
3. Dieses Voraussagebild wird nun mit dem realen Bild verglichen. Durch seine Unschärfe weist es natürlich überall dort, wo Konturen sind, eine Differenz zum realen Bild auf. So entsteht die Z/U Kontur.
4. Der letzte Schritt dieses Verarbeitungsdurchgangs besteht darin, alle Stellen des Bildes, an denen solche Voraussagefehler aufgetreten sind (die Konturen), an eine höhere Ebene zu schicken. Dort beginnt der ganze Prozeß von vorne, um zu sehen, ob zwischen den Ereignissen, die auf unterster Stufe unvorhersehbar erschienen, eine Vorhersage möglich ist, wenn sie isoliert betrachtet werden. Im Text weiter oben wurde dieser Prozeß am Beispiel "Glocke ohne Futter" als Ausnahmeereignis innerhalb der pawlowschen Konditionierung erläutert. Wenn das Versuchstier es schafft, dieses Ereignis gesondert zu betrachten, so wird es, sofern eine gewisse Regelmäßigkeit vorliegt, auch Voraussagen treffen können, wann das Futter ausbleibt.

2.2. Gerichtete Zellverbindungen
 

Auch im Fall der visuellen Verarbeitung soll eine Voraussage höherer Ordnung gefunden werden. Es geht darum, angeben zu können, welche der benachbarten Zellen auf dieser höheren Verarbeitungsstufe eine ähnliche Aktivierung aufweist. Um eine solche Voraussage zu erhalten, werden auf der neuen Ebene, welche die Voraussagefehler der vorhergehenden (die Konturen) erhält, wieder die gleichen Prozesse gestartet, die auf der untersten Ebene zu Voraussagen geführt haben.

1. Zellen, die räumlich nahe aneinander liegen und eine ähnliche Aktivierung aufweisen, werden also verbunden. Zu Verbindungen kommt es aber nur, wenn sie wiederholt gemeinsam aktiviert werden . Wie wahrscheinlich ist es, daß eine solche Reihe öfter gemeinsam aktiviert wird? Wenn wir die Kontur eines Objektes als Ganzes betrachten, ist die Wahrscheinlichkeit gleich null (Wahrscheinlich wird das Objekt in unserem Leben nie wieder genau in dieser Position auf die Netzhaut projiziert, so daß nie wieder die selben Zellen gemeinsam aktiviert werden). Betrachten wir hingegen ein kleines Konturstückchen, so ist eine oftmalige Aktivierung sehr wahrscheinlich. Ich habe das in der folgenden Zeichnung darzustellen versucht: Wenn ich viele Konturen übereinanderzeichne, so lassen sich nachher kurze Konturstücke ausmachen, die mehrmals durchfahren wurden. Zellen, die solchen Konturstückchen angehören, werden somit verbunden. Die Länge und Feinheit der Verbindungen ist abhängig von der Feinheit der Kontur (Auflösung). Die Regelmäßigkeit ihrer Längen ist abhängig von der Zahl der Wiederholungen, die zu deren Verbindung im Gehirn notwendig ist. Wenn ich von möglichst feinen, also einen Bildpunkt breiten Konturen und vielen Wiederholungen ausgehe, so dürften die entstehenden Verbindungen nur ein bis zwei Zellen umfassen. Es handelt sich um keine "Rundum- Verbindung", sondern jede Verbindung verläuft in eine bestimmte Richtung, denn Konturen sind längliche Gebilde, und so können auch die Verbindungen nur länglich sein.




2. Jeder Verbindung wird nun wieder eine eigene Zelle zugeordnet.
3. Ist die Konditionierungsphase abgeschlossen, so können diese Zellverbindungen Voraussagen darüber abgeben, wie sich eine Kontur fortsetzen wird. Nun ergibt sich die Frage, mit welchem Reaktionsbild die Voraussagen verglichen werden sollen. Da ich kein Argument dafür finde, bereits vorverarbeitete Reaktionsbilder zu Vergleichszwecken heranzuziehen, schlage ich vor, wieder das ursprüngliche Projektionsbild einzusetzen. Die Zellpaare, die längs zur Kontur ausgerichtet sind, werden natürlich gute Voraussagen liefern. Die Voraussagen quer ausgerichteter Zellpaare werden jedoch fehlschlagen.
4. Die Fehlschläge werden auf eine neue Ebene übertragen. Es sieht natürlich so aus, als wäre bei diesem Durchgang nichts anderes entstanden als wieder nur Konturen. Aber durch die hier geleistete Vorarbeit können im nächsten Arbeitsschritt die Konturrichtungen erfaßt werden.

2.3. Die Konturrichtungserkennung
 

Nach dem letzten Arbeitsschritt stehen für jeden Konturpunkt mehrere Zellen zur Verfügung, die auf die Vorhandenheit einer Kontur durch damit einhergehende Vorhersageschwierigkeiten reagieren. Genaugenommen werden von den Verbindungen, die einem Konturpunkt zukommen, natürlich nur jene reagieren, die quer zur Kontur ausgerichtet sind. Alle Zellen durchlaufen nun wieder die altbekannten vier Arbeitsschritte:

1. Zeitlich und räumlich nahe Zellen werden verbunden, wenn sie gleiche Reaktionen aufweisen. Da Konturen durchschnittlich gerade verlaufen, werden durch diese Regel nur jene Verbindungen eine weitere Verbindung erhalten, die quer zur Kontur verlaufen. Das bedeutet, gleich ausgerichtete Verbindungen werden linear aneinandergereiht, wobei je nach Anzahl der Wiederholungen, die für eine solche Verknüpfung nötig sind, Reihen einer gewissen Länge entstehen werden. Auf die Frage, wovon es abhängt, welche Zahl an Wiederholungen ideal ist, werde ich später versuchen, eine Antwort zu finden, die für alle Verarbeitungsebenen gilt.
2. Jeder Reihe wird nun wieder eine eigene Zelle zugewiesen.
3. Das Voraussagebild wird mit dem realen Bild verglichen. Da bereits die Zuliefersignale aus der vorhergehenden Verarbeitung nur auf bestimmte Konturrichtungen ansprechen, werden auch die Reihen nur dann aktiviert, wenn eine Kontur auftritt, deren Ausrichtung genau der Reihe entspricht.
4. Die Zellreihen sagen eine gerade Fortsetzung der Kontur voraus, denn Konturen setzen sich durchschnittlich gerade fort. An Konturwinkeln scheitert somit die Voraussage.

2.4. Der Signalfluß
 

Das Modell steht nun vor der Situation, daß Voraussagen nicht nur für die unmittelbar angrenzenden Zellen möglich sind, sondern auch für viele weitere Zellen entlang einer geradlinigen Kontur. Die Erfassung der Länge möglicher Voraussagen erscheint wichtig. Dazu führe ich eine neue Regel ein, welche lautet: "Die Voraussage wird so lange fortgesetzt, bis sie fehlschlägt". Dabei wird auf langen geraden Konturstücken eine bessere Voraussage möglich sein. Das bedeutet, das Voraussagesignal wird ziemlich lange wandern können, bis es zu einem Fehlschlag kommt. Am längsten wird jenes Signal aufrecht bleiben, das von einem Ende der Kontur zum anderen fließt. An diesem Zeitraum kann ermessen werden, wie lange ein Konturstück ist.

Wichtig bei der Einführung solch neuer Regeln ist, daß sie auch auf andere Ebenen angewendet werden können, ohne deren Ergebnisse negativ zu beeinflussen. Wenden wir die obige Regel auf den Signalfluß in der Z/U-Ebene an, so kommt es zu einem Signalfluß innerhalb regelmäßiger Flächen, der aber Konturen nicht überschreitet, da dort Voraussagefehler auftreten, die auf die nächste Ebene übertragen werden. Der Signalfluß wird dabei je nach Flächengröße unterschiedlich lange aufrecht bleiben.
 
 

2.5. Konturwinkelverarbeitung
 

Aus der vorhergehenden Ebene sind nun nur noch an Konturwinkeln und Konturenden Voraussagefehler aufgetreten. Sie bilden das Reaktionsbild für den folgenden Durchgang. Ich beginne wieder mit der Verbindung räumlich und zeitlich naher reagierender Zellen.

1. Es werden diesmal kaum reagierende Zellen in unmittelbarer Nachbarschaft vorkommen. Das bedeutet, um zu den räumlich nächstgelegenen Zellen zu gelangen, mit denen eine Verbindung eingegangen werden soll, müssen die Signale einige unaktive Zellen überspringen. Dies geschieht durch das altbekannte Prinzip des Signalflusses, der sich ausgehend von den aktiven Zellen ausbreitet. Es handelt sich um einen Signalfluß, der der Verbindung von Zellen dient (Verbindungssignalfluß). Dieser muß streng unterschieden werden von dem Signalfluß, welcher die Voraussage von Zellreizen erbringt (Voraussagesignalfluß).
2. Da Konturwinkel nie exakt die gleichen Positionen zueinander einnehmen werden, kommen auf dieser Ebene keine Wiederholungen zustande, und so können auch keine festen Verbindungen vorausgesagt werden. Was allerdings festgelegt werden kann, ist der Durchschnittsabstand und die Durchschnittsrichtung, in der sich der nächste Winkel befindet.
3. Erfaßt wird nun die Differenz, welche zwischen den vorausgesagten Durchschnittswerten und den realen Abständen und Richtungen der Winkel auftritt. Abstände werden im Signalflußmodell durch Fließzeiten verkörpert. Erfaßt werden somit die Fließzeit und die Richtung von einem Konturwinkeln zum nächsten.

Leider ist es mir noch nicht gelungen, die selbständige Verschaltung des visuellen Systems bis zu jenem Punkt durchzudenken, an dem bestimmte Zellen auf bestimmte Objekteigenschaften ansprechen. Würde dies gelingen, so wäre das System verstanden. Wie es im weiteren zu einer inneren Repräsentation von Objekten und Ereignissen kommt, ist wieder besser durch die Konditionierungsregeln zu erklären. Ich werde daher mit dieser Problemstellung fortfahren.
 
 

2.6. Von Eigenschaften zu Objekten
 

Daß die Verbindung einzelner Eigenschaften zu Objekten auf das Gesetz der zeitlichen und räumlichen Nähe zurückgeht, ist naheliegend. Tritt doch ein Objekt immer gleichzeitig mit all seinen Eigenschaften auf. Neben dieser zeitlichen Nähe sind die Eigenschaften an die Objektfläche gebunden und daher auch räumlich nahe beieinander.

Da sowohl die Reproduktionsprozesse der Natur als auch jene der Kultur und Manufaktur dafür sorgen, daß häufig ähnliche Objekte vorkommen, wird oft Ähnliches wahrzunehmen sein, und bestimmte Eigenschaftskombinationen werden sich bald fest im Gehirn etablieren können. Wie schon bei den oben beschriebenen Prozessen gehe ich auch hier davon aus, daß jeder starken Zellverbindung eine eigene Zelle zugeordnet wird. Diese Zelle steht dann für die Verbindung und verkörpert sozusagen ein Objekt oder eine Objektklasse.

Wie kommt es nun von Objekten zu Objektklassen und umgekehrt? Welche Prozesse im System sind für die Generalisierung verantwortlich, und welche bewirken Differenzierung? Visuelle Klassifizierung muß meines Erachtens nicht geleistet werden, sondern ergibt sich aus der noch nicht geleisteten Differenzierung (Für die Bildung von funktionalen Klassen gilt dies nicht). Wird zum Beispiel ein Auto auf einer Straße wahrgenommen, so können formale Eigenschaften, wie der Zusammenhang der Teilformen, bald fest zu dem Gestaltbegriff Auto verbunden werden, da sie wiederholt auftreten. Die Farbeigenschaften variieren jedoch von Auto zu Auto, und so wird vorerst hier keine feste Verbindung zustandekommen, da die Wiederholung fehlt. Farbe ist also kein gutes Erkennungsmerkmal für Autos, und so wird es in den Überbegriff nicht aufgenommen. Anders dürfte dies bei Pflanzen sein. Die Strukturgerüste der meisten Pflanzen weisen eine gewisse Ähnlichkeit auf, wenngleich sie sich durch die Zahl der vorhandenen Glieder unterscheiden. Ein besseres Erkennungsmerkmal bietet hier die meist grüne Farbe.

Ich denke, daß ein Baby, das im Kinderwagen herumgefahren wird, zuerst erlernt, Autos als Einheit zu erfassen und von der Umwelt abzugrenzen. Die wiederholte Wahrnehmung dieser Formeinheit wird diese Abgrenzung bewirken. Das Baby hat in dieser frühen Phase noch keine ordentliche Raumvorstellung, weiß also nicht, wo es sich im Moment genau befindet. Auch ist die Farbe dem Begriff noch nicht zugeordnet. Es kann also nicht feststellen, ob es immer neue Autos sieht, oder ob es ein Objekt aus verschiedenen Positionen erlebt.

Die Unvorhersagbarkeit der Farbe wird erst in Relation zur Vorhersagbarkeit anderer Objekteigenschaften auffallen. Das bedeutet, erst wenn der Überbegriff "Auto" Gestalt annimmt, entsteht ein bekannter Bereich, der sich aus der Welt von Zufälligkeiten abhebt. Erst dann wird ersichtlich, daß innerhalb dieses Bereiches das Merkmal Farbe nicht klar definiert ist. So wird der nächste Arbeitsschritt des Gehirns darin bestehen, die erkannte Lücke zu füllen. Farbe wird das erste Merkmal sein, an dem das Baby erkennen wird, daß es eine Vielzahl von Autos gibt. Farbe dürfte auch zu den ersten Erkennungsmerkmalen gehören, um das Auto des Vaters von anderen Autos zu unterscheiden. So kommt Differenzierung immer dort zustande, wo Voraussagelücken auftreten, wobei es dazu nur kommt, wenn Voraussagen gemacht werden, und diese werden erst gemacht, wenn erste Zellverbindungen entstanden sind.

Herkner 1991 zeigt auf S.163, daß die Repräsentation eines Objektes im Gehirn (er nennt diese Kognition) nur dann weiter differenziert werden kann, wenn ihr neue Zellen zugeordnet werden. In seinem Beispiel gibt es große Augen, die zu Eva gehören, und blaue Augen, die zu Karl gehören. Wenn im Gehirn die Kognitionen assoziativ verbunden werden, so sollten Signale, welche durch diese Verbindungen vorauseilen, bereits beim Erscheinen von Eva ankündigen, daß auch große Augen wahrzunehmen sein werden. Wird der Begriff "Augen" nicht auf mehrere Zellen des Netzwerkes verteilt, so ist eine solche Ankündigung aber nicht klar zu treffen. Fig.a der folgenden Abbildung zeigt, daß unter dieser Bedingung die Signale auch zum Merkmal "blau" fließen können. Erst eine eigene Kopie der Kognition "Auge" für Eva und Karl in Fig.b löst das Problem.

Allen neu entstandenen Verbindungen müssen somit immer erst eigene Zellen zugeordnet werden, bevor der Erkenntnisprozeß weitergehen kann. Auch schon bei den niedrigen Stufen der Verarbeitung bin ich so vorgegangen. Dabei entstanden all die neuen Zellebenen. Diese Vorgangsweise führt zu dem Schluß, daß im Gehirn Zellen für alle bekannten Gestaltbegriffe existieren sollten. Es gibt sie also, die sogenannte "Großmutterzelle", über die sich so viele Wissenschafter lustig gemacht haben.

Abgesehen von diesen formalen Erklärungen steht die Annahme von Großmutterzellen auch in Zusammenhang mit dem Gesamtmodell. Es gibt drei Möglichkeiten, was sich im Gehirn abspielt, sooft wir uns unsere Großmutter vorstellen. Entweder es kommt 1. dabei jedes mal zu völlig neuartigen Signalkonstellationen, oder es kommt 2. zu einem jeweils gleichartigen Reizzustand, der aber über das gesamte Gehirn verteilt ist, oder 3. es gibt ein Zentrum (Großmutterzelle) mit assoziativen Verbindungsbahnen, die miterregt werden. Gegen die Annahme 1 sprechen die Konstanzmechanismen, welche vielfach bereits neurophysiologisch nachgewiesen sind. Trifft Annahme 2 zu, und wenden wir auf diese Ausgangsposition die Konditionierungsregeln an (oftmals gleichzeitig erregte Zellen werden verbunden und jeder Verbindung wird eine Zelle zugeordnet), so kommen wir automatisch zu einer Großmutterzelle, also zu Annahme 3.

Die hier beschriebenen Verbindungsregeln gelten natürlich nicht nur für die Verbindung von Eigenschaften zu Objekten, sondern auch für die Verbindung von Teilformen, und auf höherer Stufe auch für die Verbindung von Objekten zueinander. So ist zum Beispiel ein Badezimmer ein Objekt, das aus vielen Einzelobjekten zusammengesetzt ist. Es ist aber nicht notwendigerweise so, daß ein Baby das Badezimmer erst erkennen kann, wenn es genügend Einzelobjekte erkennt. Auch Zeitabläufe tragen zur Objekterkennung bei. Ist das Badezimmer zum Beispiel mit dem Wechseln der Windel verbunden, so ergibt sich ein besonders guter Ankündigungsreiz, der dazu führen muß, daß das Baby schon relativ früh das Badezimmer von anderen Aufenhaltsorten zu unterscheiden vermag. Der Faktor Zeit leitet thematisch zum nächsten Thema über.
 
 

2.7. Von Objekten zu Ereignissen
 

Ich gehe davon aus, daß räumliche Informationen ohne Verluste in zeitliche übertragen werden können. Das geschieht zum Beispiel beim Abspielen einer Schallplatte. Auch eine Rückübertragung ist ohne Verluste möglich. Wenn auf einer Raumachse die gleichen Relationen und Informationen vermittelt werden können wie auf einer Zeitachse, so herrschen auch zwischen den Daten in beiden Fällen die gleichen Relationen. Das bedeutet, daß die bisher erarbeiteten Gesetze des Erkenntnisgewinns auch auf zeitliche Relationen übertragbar sein werden und umgekehrt. So lassen sich auf zeitlicher wie räumlicher Ebene nähere von ferneren Objekten unterscheiden. Auch Wiederholungen können räumlich (Texturen) wie auch zeitlich (Verkehrslärm) auftreten.

Der erste Schritt zu einer zeitlichen Verarbeitung besteht darin, Ereignisse nach Häufigkeit zu ordnen. Ich nehme an, daß dafür mehrere Ebenen zur Verfügung stehen, von denen jede für Ereignisse einer bestimmten Zeitspanne vorgesehen ist. Jedes regelmäßig wiederkehrende Ereignis, wie zB. der Herzschlag, das Frühstück oder der Jahreszeitenwechsel, kann einer ganz bestimmten Ebene zugeordnet werden. Andere Ereignisse, wie das Vorbeiflattern eines Schmetterlings, sind nicht klar zuordenbar und daher weniger leicht vorherzusehen.

Trotzdem kann auch für solche Ereignisse eine Wahrscheinlichkeit für deren Auftreten angegeben werden. Alle Ereignisse sind nämlich an gewisse Rahmenbedingungen gebunden. So werden Schmetterlinge am ehesten zur warmen Jahreszeit in freier Natur wahrzunehmen sein. So wie die Kontur eines Objektes den Rahmen vorgibt, innerhalb dessen bestimmte Eigenschaften zu verzeichnen sind, so ist durch die warme Jahreszeit der zeitliche Rahmen vorgegeben, in dem Schmetterlinge vorkommen können.

Es gibt viele Beispiele, wo die zeitliche Häufigkeit einer Wahrnehmung von zeitlichen und räumlichen Rahmenbedingungen abhängig ist. So gilt die Prognose, daß häufig Autos zu sehen sind, nur, solange ich mich auf einer Straße befinde. Aufgrund der Wichtigkeit solcher Rahmen für den Erkennungsprozeß gehe ich davon aus, daß die Erkennung der Rahmen bei der Entwicklung der Wahrnehmung am Anfang steht. Dann erst werden innerhalb eines solchen abgegrenzten zeitlichen Rahmen weitere Differenzierungen getroffen. So könnte ein Baby sich bald auf den Spaziergang einstellen, der jeden Nachmittag erfolgt (Zeitrhythmus). Erst wenn dieser Rahmen gesetzt ist, kann sich das Baby auf die Verkehrsgeräusche einstellen, mit denen innerhalb dieses Rahmens zu rechnen ist. Das bedeutet, daß auch die zeitliche Voraussicht der Welt von ersten groben Unterteilungen zu immer weiteren Differenzierungen voranschreitet.

Beispiele, an denen die Gesetze des Erkenntnisgewinns erforscht werden könnten, sind so zahlreich wie die Objekte und Ereignisse dieser Welt. Auch in den Wissenschaften sind sie zu finden: So haben Wissenschafter das Grönlandeis gemäß den hier vorgestellten Gesetzen untersucht. Es wurden Bohrkerne angefertigt, die Schneeschichten aus tausenden Jahren enthielten. Natürlich ist an einem solchen Bohrkern als erstes die Regelmäßigkeit der jährlichen Schichten zu erkennen. Dann heben sich bestimmte Unregelmäßigkeiten ab (Voraussagefehler). Wird die im Eis eingeschlossene Luft untersucht, so werden ebenfalls Unregelmäßigkeiten in deren Zusammensetzung auftreten. Schließlich können Unregelmäßigkeiten der Dicke der Eisschichten, die vorerst aus der Reihe fielen, mit den Unregelmäßigkeiten in der Luftzusammensetzung in Verbindung gebracht und damit vorausgesagt werden. Relativ zum Forschungsgegenstand ist in diesem Fall noch von zeitlicher Nähe zu sprechen, wenn zwischen dem ankündigenden "Stimulus" und dem vorhergesagten "Stimulus" ein Jahrzehnt liegt.

Durch diese Relativierung der Zeit und des Raums ergibt sich, daß die Regeln des Erkenntnisgewinns bzw. die Konditionierungsregeln nicht so einfach zu erstellen sind, wie dies vorerst ausgesehen hat. Natürlich ist jede der angeführten Regeln richtig. Alle enthaltenen Maßangaben sind jedoch in Relation zu verstehen, und es ergibt sich die Frage: in Relation wozu?

Daß zeitlich Nahes eher verbunden wird als Fernes kann leicht am Computer simuliert werden, wenn das Programm so beschaffen ist, daß jeder neue Stimulus zum Zeitpunkt seines Erscheinens am verknüpfungsfreudigsten ist und dann langsam wieder aus dem Arbeitsgedächtnis verschwindet. Die Simulation wird dadurch erschwert, daß es mehrere Faktoren gibt, von denen abhängt, was als zeitlich nahe verstanden werden kann. Nicht nur die Häufigkeit des Auftretens eines Stimulus ist entscheidend. Noch wesentlicher ist die Vorerfahrung, die den Beobachtungsrahmen einengt. Der Bohrkern im obigen Beispiel ist ein solcher Beobachtungsrahmen.

Die Konditionierungsgesetze bestimmen also, welche Erfahrungen man macht. Aus den gemachten Erfahrungen ergibt sich, in welchen Bereichen weitere Fragen auftreten, das heißt, die Erfahrungen engen die Beobachtungsrahmen ein. Innerhalb dieser Rahmen herrschen wieder die Konditionierungsgesetze, und so ergeben sich wieder neue Beobachtungsrahmen usw.. Es handelt sich somit um einen rückgekoppelten Prozeß. Riedl spricht in diesem Zusammenhang auch von Hermeneutik (Riedl 1985, S.44) und zeigt Parallelen zwischen dem phylogenetischen und dem ontogenetischen Erkenntnisgewinn auf.
 
 

2.8. Von Ereignissen zur Voraussicht und zur "parallelen Welt"
 

Ich denke, lebenspraktisch gesehen ist Erkenntnis nichts anderes als eine Verinnerlichung der Welt und ihrer Gesetze. Sverre Sjölander verwendete in einem Vortrag am Konrad Lorenz-Institut dafür den Ausdruck "Parallele Welt". Er behauptet, es wäre absolut unvorstellbar, daß unsere Sinne laufend so viel Information liefern, daß ein Kontinuum der Welt in uns zustandekommt. Dieses Kontinuum kann nur ein Produkt des Gehirns sein, welches "Welt" voraussagt und die einzelnen Eindrücke sinnvoll miteinander verbindet. Er bringt das Beispiel eines Fuchses, der einen Hasen jagt, welcher kurzfristig hinter einem Busch oder in einer Bodenmulde verschwindet. Der Fuchs kennt genau den Punkt, an dem der Hase gleich wieder zu sehen sein wird. Seine innere parallele Welt ermöglicht es ihm, vorausschauend bereits auf diesen Punkt zuzulaufen.

Auf einer niedrigen Stufe entlastet diese parallele Welt die Wahrnehmung und lenkt unsere Aufmerksamkeit auf das Wesentliche. Wenn ich durch den Urwald gehe, so wird die Struktur des grünen Gestrüpps, das ich vor Augen habe, einigermaßen konstant und damit vorhersehbar sein. Befindet sich irgendwo ein bunter bewegter Papagei, so wird er aus dem Rahmen der Vorhersagen fallen und damit sofort die Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Eine möglichst gute Verinnerlichung der Welt bringt einem Wesen aber auch noch weitere lebensstrategische Vorteile. Gut bezieht sich hierbei auf den Umfang und die Exaktheit der Voraussagen, die das Lebewesen mit Hilfe seiner parallelen Welt zu treffen vermag. Am Beispiel des Menschen sehen wir, daß solche Voraussagen auch Ereignisse betreffen können, die in Wochen, Monaten oder Jahren zu erwarten sind. So ist durch Erweiterung der Konditionierungsregeln zu Gesetzen des Erkenntnisgewinns auch die Grundlage zur Erklärung planenden Denkens geschaffen. Der Mensch ist in diesem Punkt den Tieren überlegen. Er plant über Jahre voraus, manchmal sogar über seine eigene zeitliche Existenz hinweg.
 
 

2.8. Sprache und Erkenntnisgewinn
 

Ein weiterer Faktor, der den Menschen auszeichnet, ist die Sprache. Im Rahmen des Modells werden Worte dann zum Begriff, wenn sie der inneren Repräsentation eines Objektes, eines Ereignisses, einer Handlung oder einer Relation zwischen Objekten zugeordnet werden können. Diese Zuordnung geschieht nicht anders als die Zuordnung anderer Objekteigenschaften. Tritt eine Lautfolge (Wort) oft in zeitlicher Nähe zu einer Wahrnehmung auf, so entsteht eine Verknüpfung. Erziehende beobachten sehr genau, womit sich ihr Kind beschäftigt, und begleiten sprachlich seine Beobachtungen. Das Kind braucht nur noch Gesehenes und Gehörtes nach dem Gesetz der zeitlichen Nähe verbinden. Bei blinden Kindern scheitert dieser Prozeß, und sie lernen dementsprechend sehr spät erst sprechen. 21* Diese Verspätung kann nur dadurch erklärt werden, daß zur Erlernung der Sprache bereits Gestaltbegriffe zur Verfügung stehen müssen, zu deren Erwerb ein blindes Kind länger braucht.

Die besondere Rolle der Sprache besteht natürlich darin, daß sie nicht nur vernommen, sondern auch selbst produziert werden kann und sich somit zur Kommunikation eignet. Sie ist also an der Deckung sozialer Bedürfnisse beteiligt, sie ermöglicht es dem Kind seine Bedürfnisse mitzuteilen und sie ermöglicht die Weitergabe von Erkenntnissen. Der letztgenannte Faktor hat in Verbindung mit der Schrift zu einer enormen Beschleunigung des Erkenntnisgewinnes geführt.

Sprache eignet sich natürlich auch zur Erforschung der Regeln des Erkenntnisgewinns. So können zum Beispiel die assoziativen Verbindungen abgefragt werden, die eine Vpn zwischen Begriffen herstellt (Anderson 1996, S.180). Sprache enthält nicht nur Eigenschaftswörter, Hauptwörter und Zeitwörter, sondern beschreibt auch Relationen wie vor, oben, rundum, später, quer usw.. Solche Relationen können nur verstanden werden, wenn die drei Achsen des Raumes im Rahmen des Erkenntnisgewinns getrennt verarbeitet werden. Allein die Existenz dieser Begriffe beweist bereits, daß der Mensch dazu in der Lage ist. Das bedeutet, die Konditionierungsregeln sind getrennt auf die drei Achsen des Raumes zu beziehen. Die Konditionierungsregeln wurden in der Literatur bisher nur eindimensional beschrieben. Die Umsetzung auf drei Raumdimensionen und eine Zeitachse ist meiner Ansicht nach noch nicht vollständig gelungen.

Die Verarbeitung räumlicher und zeitlicher Relationen ist natürlich auch schon für elementare Leistungen des Gehirns notwendig, die noch vor aller Versprachlichung ablaufen, zum Beispiel für die Objektdifferenzierung. Vernon bringt hierzu das Beispiel eines Kleinkindes, das mit seinem Vater spazieren ging und am Weg eine Schnecke entdeckte. Als die beiden fünf Meter weiter wieder eine Schnecke fanden, schrie das Kind entzückt: "Schau, da ist sie wieder". Als der Vater erklärte, daß dies eine andere Schnecke sei, rannte das Kind zurück, um zu kontrollieren, ob die erste Schnecke noch zu sehen sei (vergl. Vernon 1970, S.33 ff.).
 
 

2.10. Theorien zum Gedächtnis und ihr Bezug zum Erkenntnisgewinn
 

Nicht nur die Analyse der Sprache ermöglicht eine erweiterte Erforschung des Erkenntnisgewinns, sondern auch die bewußte Wiedergabe von erlerntem durch Sprache und Bild. Wenn allem Erkenntnisgewinn ein gemeinsames Prinzip zugrundeliegt, so muß auch bewußtes memorieren (Gedächtnis) Charakteristika aufweisen, die mit dem bisherigen Modell übereinstimmen. Bewußte Lernvorgänge bedürfen mitunter nur einer geringen Zahl an Wiederholungen. Dies hängt damit zusammen, daß die Entscheidung darüber, inwieweit das Erlernte Wert besitzt, nicht unbewußt gefällt wird (nach Regeln wie: was wiederholt gemeinsam auftritt wird auch miteinander zu tun haben, was ein Bedürfnis befriedigt ist es Wert gemerkt zu werden usw.), sondern aufgrund externer Erfahrungen bewußt entschieden wird, was man im Gedächtnis behalten will. Zum Beispiel kann man sich etwas merken wollen, um eine Prüfung zu bestehen, oder man kann etwas für richtig und wichtig halten, weil es von einer Person gesagt wurde, die man verehrt.

Ein weiteres Phänomen, das die Erforschung bewußter Lernvorgänge zu Tage brachte, betrifft die Leistungsgrenze unseres Gehirns. Es können nur etwa sieben Sinneinheiten (Chunks) in einem Stück gemerkt werden. Erst wenn die Information vom Kurzzeitgedächtnis in das Langzeitgedächtnis übergegangen ist, was einige Zeit dauert, kann neue Information aufgenommen werden, ohne die Aufnahme der vorhergehenden Information zu stören. Dem Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis dürfte im Gehirn aber kein getrennter Ort zukommen (Zimbardo 1995, S. 333).

Chunks sind Sinneinheiten über die wir bereits verfügen. Es können einzellne Buchstaben sein, zum Beispiel: B, M, B, A, S, F, U oder Kombinationen, die uns bereits bekannt sind: IBM, BASF, USA, PVC, SPÖ, GRÜN, PC. Das Kurzzeitgedächtnis eines Gedächtniskünstlers ist normalerweise nicht leistungsfähiger. Er verfügt aber auf einem bestimmten Gebiet über besonders viele vorgefertigte Bausteine (Chunks), die er als Merkhilfe benützen kann. Das Kurzzeitgedächtnis faßt etwa sieben Buchstaben, entdecken wir in einer Buchstabenreihe aber bereits bekannte Serien, so zählt die Serie, und nicht der Einzelbuchstabe als Chunk. Die Zahl an Buchstaben, die gemerkt werden kann, steigt durch geeignete Strukturierungsmaßnahmen (Chunkbildung) somit enorm an. 22* Ein Chunk kann aber nicht nur ein Buchstabe, ein Wort, ein bekannter Satz oder eine Zahl sein, sondern auch eine visuelle Teilform. So kann erlernt werden komplexe Formen, wie Tiere, aus dem Gedächtnis zu zeichnen, indem man sich das Zueinander der Teilformen merkt, aus denen sie bestehen. Teilformen sind die Chunks der visuellen Erkenntnis.

Durch gute Strukturierung des Lernstoffes und optimale Ausnützung bereits vorhandener Wissensinhalte kann mehr in einem Stück gelernt werden. Bei zu großen Stoffmengen scheitert jedoch das Kurzzeitgedächtnis. Es bleibt nichts anderes übrig, als den Lernstoff in kleinere Einheiten zu gliedern, zwischen deren Erlernung Pausen gemacht werden, die dem Gehirn die Chance geben, den Stoff vom Kurzzeitgedächtnis in das Langzeitgedächtnis überzuführen.

Auch in dem hier vorgestellten Modell des Erkenntnisgewinns ist ein schrittweises Nacheinander notwendig, wenn eine größere Informationsmenge aufgenommen werden soll. Da eine Zelle nur eine kleine Informationsmenge faßt, müssen größere Informationsmengen auf eine Vielzahl hirachisch angeordneter Zellen verteilt werden. Wenn wir annehmen, eine Zelle könne nur Signale von etwa sieben bereits bekannten, gleichzeitig aktiven Zellen verbinden, so muß das Modell ein ähnliches Verhalten aufweisen, wie ein lernender Mensch. Ich nehme an, daß beim Kurzzeitlernen die Inhalte (Verbindungen) noch latent aktiv sind, und sich so vom Gewirr zufälliger Nervenbahnen unterscheiden lassen. Der Übergang vom Kurzzeitgedächtnis zu Langzeiterinnerungen könnte darin bestehen, daß unnötige Verbindungen abgebaut, und aktive Verbindungen verstärkt werden. Ist dies vollbracht, so kann die latente Aktivität abglingen. Signale finden nun dauerhaft den richtigen Weg.
 
 

2.11. Sind die Regeln des Erkenntnisgewinns durch Logik zu finden?
 

Der Grund, warum es bis heute nicht gelungen ist, die Konditionierungsgesetze zu vervollständigen (wie dies zur lückenlosen Klärung der Selbstorganisation des visuellen Systems nötig wäre), liegt meiner Meinung nach vor allem darin, daß die Psychologie das Problem fälschlicherweise für ein empirisches hielt. Ich denke hingegen, daß es nahezu mathematisch gelöst werden muß. Auszugehen ist von verschiedenen Stimulifolgen in Raum und Zeit. Gesucht ist ein System, das unter allen Bedingungen die maximale Voraussageleistung erreicht.

Beginnen kann man dabei mit dem einfachsten Fall, dem Zufall. Es gibt keinen Zufall, der nicht eine begrenzte Voraussage zuläßt, nämlich die Voraussage, wie viele Stimuli in Zeit und Raum durchschnittlich vorkommen werden. Diese Voraussage ist gleichzeitig die maximale Voraussage, die in diesem Fall getroffen werden kann. Die nächst schwierigere Aufgabe wird darin bestehen, ein System zu entwickeln, das die maximale Voraussageleistung auch dann erbringt, wenn die Streuungsdichte des Zufalls in größeren Einheiten flächig und zeitlich variiert wird. Es ist schwer zu berechnen, was die maximale Voraussage in diesem Fall sein kann. Es könnte zum Beispiel die Größe der variierten Einheiten erfaßt werden. Ein weiterer Schritt besteht darin, dem Zufall Regelmäßigkeiten unterzumischen, wieder die maximal erreichbare Voraussageleistung zu ermitteln und ein System zu entwickeln, das diese erlernt. Ob es noch weitere Schritte gibt, weiß ich nicht.

Der Weg zur Vervollständigung der Regeln des Erkenntnisgewinns (Konditionierungsregeln) führt also über die Informationstheorie. Der Grund, warum Fortschritte zu diesem Themengebiet im deutschen Sprachraum so spärlich sind, besteht meiner Ansicht nach darin, daß die Fragestellung der allgemeinen Psychologie zugeschrieben wird, die als empirisches Fach diese Aufgabe alleine nicht leisten kann. Der Name für ein Fach, das möglichst alle Aspekte des Erkenntnisgewinns beleuchtet, ist bereits gefunden. Es ist dies die "Kognitionswissenschaft", eine Verbindung aus vielen Wissenschaftszweigen. In Schweden gibt es sie bereits als Studienrichtung.
 
 

3. Entwicklungskapitel: Was mit den Wahrnehmungen weiter geschieht
 

Das gesamte bisher besprochene Modell dient dem Aufbau einer inneren Repräsentation der Welt, ohne jedoch im geringsten zu erklären, wozu Lebewesen eine solche Repräsentation brauchen. Das Gehirn ist ursprünglich sicher nicht dafür geschaffen, die Welt innerlich abzubilden, sondern tut dies nur, um mit Hilfe dieser Informationen den Körper sicher durch diese Welt zu führen.

Das Gehirn dient somit zur Beantwortung der Frage: "Was soll ich tun und wie soll ich es machen?". Dazu muß der Mensch wissen, welche Handlungen er auszuführen vermag, was eine Handlung in näherer oder fernerer Zukunft bewirken wird, und ob diese Wirkung erwünscht ist. Außerdem ist der Mensch lernfähig und vermag seine körperlichen Fähigkeiten, seine Zukunftsprognosen und seine Wünsche zu erweitern. Erkenntnisgewinn findet somit auch in diesen Bereichen statt.

So ergibt sich die Frage, ob dieser Erkenntnisgewinn nach den gleichen Regeln verläuft wie jener, der zur inneren Repräsentation der Welt führt. Ich will im folgenden Kapitel zeigen, daß sowohl das Handlungslernen wie auch die Formulierung von Wünschen neue Aspekte der Verarbeitung beinhalten.
 
 

3.1. Wie es zu Handlungen kommt
 

Damit es zu Handlungen kommt, bedarf es einer treibenden Kraft bzw. eines Triebes. In neuronalen Netzwerken können Triebe nach dem einfachen Prinzip des Regelsystems simuliert werden. Ausgegangen wird von einem sensorisch erfaßbaren Meßwert des Systems, wie seine innere Temperatur, sein Energievorrat, oder die Belastung seiner Bauteile. Auch unser Körper verfügt über ähnliche Sensoren dieser Art. Jedem Meßwert ist (wahrscheinlich genetisch) ein Idealwert zugeordnet. Erfaßt wird schließlich die Differenz zwischen dem Meßwert und dem Sollwert.

Ist eine solche Differenz zu verzeichnen, so besteht Handlungsbedarf, um wieder Normalwerte zu erreichen. Das durch die Differenz entstandene Signal muß somit direkt an die Motorik des Systems gesendet werden. In einem System ohne Vorerfahrungen wird dabei irgend eine Verbindung gewählt. Das hat zur Folge, daß auch nur eine von vielen möglichen Handlungen ausgelöst wird. Verschiedene Verbindungen werden nun nacheinander durchprobiert. So beginnt der Säugling zum Beispiel zu strampeln und zu schreien und sein Gesicht zu verziehen. Die notwendigen Handlungen, um das körperliche Gleichgewicht des Säuglings wieder herzustellen, setzt dann in den meisten Fällen die Mutter. Vielfach wird der Säugling aber mithelfen müssen, um möglichst schnell die Sollwerte wieder zu erreichen. So wird er zum Beispiel lernen, gezielter an der Brust zu saugen, oder er wird lernen, seine Lage zu welchseln, wenn ihn etwas drückt. Dabei kann er sich folgendes Prinzip zunutze machen:

Wenn der Säugling Handlungen setzt, werden dabei bestimmte Verbindungen zu Zellen in den motorischen Projektionsfeldern der Hirnrinde aktiviert, von wo die Signale zu Muskeln und Drüsen und anderen ausführenden Organen gelangen. Welche Bewegung der Säugling macht, ist dadurch bestimmt, zu welchen Zellen der motorischen Gehirnrinde zufällig gerade eine Verbindung hergestellt wurde und ein Signal fließt. Auf manche Handlungen wird eine Verbesserung des körperlichen Gleichgewichts folgen, auf manche vielleicht sogar eine Verschlimmerung der Lage. Die Verbindungen bleiben noch eine Weile nach deren Aktivierung latent aktiv. Tritt in diesem Zeitraum eine Veränderung des körperlichen Gleichgewichtes ein, so werden die zuletzt genützten Verbindungen ausgebaut. Hemmende Verbindungen werden dann entstehen, wenn eine Verschlechterung des Gleichgewichts zur messen ist, leitende Verbindungen werden entstehen, wenn eine Verbesserung zu verzeichnen ist. Durch leitende Verbindungen können Signale, die eine Abweichung körperlicher Sollwerte signalisieren, in Zukunft direkt die richtigen motorischen Zellen aktivieren und so das richtige Verhalten auslösen.

Die Lebenserfahrung konditioniert den Säugling also dazu, auf bestimmte Reize mit bestimmten Verhaltensformen zu reagieren. Es ergibt sich nun die Frage, ob dieser Erkenntnisgewinn auf den gleichen Gehirnleistungen basiert, die zur Bildung einer inneren Repräsentation der Welt erforderlich waren. Ich würde meinen, daß sich hier doch drei wesentliche Unterschiede ergeben:

1. Das motorische Lernen bedarf des Zufalls (Mutation), um neue Handlungen zu produzieren. Die Entstehung der inneren Repräsentation der Welt scheint hingegen nirgends auf Zufallsprozesse angewiesen zu sein.
2. Ein Selektionsmechanismus ist notwendig, um die idealen Handlungen auszuwählen. Die körperlichen Normwerte, die dieser Wahl zugrundeliegen, entspringen der Beschaffenheit des Systems und nicht einer wahrgenommenen Umwelt. Im Gegensatz dazu waren zur Erstellung der inneren Repräsentation der Welt (Wahrnehmungslernen) nirgends solche Normwerte nötig.
3. Bei den Prozessen innerhalb des Wahrnehmungslernens mußte zwischen Zellen, die aufgrund der Konditionierungsregeln zusammengehörten, erst eine Verbindung gefunden werden. Beim motorischen Lernen werden zufällig irgendwelche Verbindungen ausprobiert und, falls eine Verbesserung der Körperwerte eintritt, verstärkt.
4. Um herauszufinden wo Verbindungen entstehen sollen, sind im Modell zum Wahrnehmungslernen Signalflüsse notwendig, die ganze Gehirnareale betreffen. Demgegenüber wird im Modell zum Bewegungslernen nur eine Verbindung von jenem Zentrum, wo die Differenz zwischen körperlichen Ist- und Sollwerte erhoben wird, zu ausführenden Organen (Muskeln und Drüsen) aktiviert und bestätigt. Dieses Modell alleine kann die im EEG beobachtbaren flächendeckenden Signalströme nicht erklären.

Demgegenüber beinhaltet das weiter oben beschriebene Modell zum Wahrnehmungslernen, welches zur inneren Repräsentation der Welt führt, kein mutatives Element. Das bedeutet, daß in diesem Modell nichts Neues erfunden werden kann! Das Faktum, daß ein solches Modell möglich ist, widerlegt die konstruktivistische Erkenntnistheorie. Das Modell zeigt, daß eine Erweiterung der inneren Repräsentation der Welt ohne "Erfindungen" des Gehirns bewerkstelligt werden kann. Dies beweist die Existenz einer Außenwelt, denn die Erweiterungen (Neuheiten) müssen irgendwo herkommen. Die Individuen erwerben sie durch Erfahrung im Kontakt mit einer ihnen gemeinsamen Außenwelt.

Würde Erkenntnis prinzipiell nur durch Mutation und Selektion des Verhaltens erworben, so wären Gegenstände immer erst durch deren Gebrauch zuordenbar bzw. erkennbar. Daß dies nicht so ist, zeigt eine Studie der Universität Delaware, die in den oberösterreichischen Nachrichten vom 18. 3. 98 folgendermaßen zusammengefaßt wird:

3.2. Wie die Fähigkeit zur Voraussicht das Verhalten beeinflußt
 

Damasio geht davon aus, daß wir in der Lage sind, Informationen aus dem somatischen Bereich sinnvoll mit Ereignissen zu verknüpfen. Eine solche Verknüpfung nennt er einen "Somatischen Marker". Solche Verknüpfungen können nach den gleichen Regeln des Erkenntnisgewinns (Konditionierungsregeln) erfolgen, mit denen auch die Objekteigenschaften verbunden werden. Die Daten beschreiben aber nicht Eigenschaften des Ereignisses, sondern Sollwertveränderungen im Organismus, die durch das Ereignis ausgelöst wurden. Daß das Ereignis zum Zeitpunkt der somatischen Veränderung oft bereits eine Weile zurückliegt, verhindert die Verknüpfung nicht, denn im Gedächtnis bleiben die Zellen, welche an der Repräsentation des Ereignisses beteiligt sind, noch einige Zeit latent aktiv.

Ich habe bereits beschrieben, wie in der inneren Repräsentation der Welt durch die erlernten Verknüpfungen Signale den realen Wahrnehmungen vorauseilen können. Auf diese Weise erhalten wir eine Vorstellung von der Zukunft. Sind Ereignisse mit somatischen Markern verbunden, so ergibt sich je nach Marker eine emotionale Appetenz oder Aversion gegenüber den prognostizierten Ereignissen.

Interessant wird die Sache dann, wenn wir mit einkalkulieren, daß die Repräsentation der Welt auch die Beobachtung des eigenen Verhaltens und seiner Konsequenzen einbezieht. Es lassen sich so für verschiedene Verhaltensweisen Zukunftsprognosen erstellen. Aus den somatischen Markern läßt sich nun bestimmen, welche der Zukunftsprognosen am attraktivsten erscheint und daher ausgeführt wird. Allerdings werden solche Entscheidungen dadurch erschwert, daß Prognosen über die unmittelbare Zukunft andere Handlungen nahelegen, wie Prognosen über fernere Folgeereignisse. Der Mensch muß daher abschätzen, welche Folgen ihm wichtiger erscheinen, er muß auch abschätzen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, daß die prophezeite Zukunft eintrifft (Stärke der Verknüpfung), und ob fernere negative Zukunftsereignisse nicht durch Handlungen in mittlerer Zukunft vermieden werden können. Aus der Vielzahl möglicher Handlungsabläufe ergibt sich eine Vielzahl von Prognosen, die gegeneinander abgewogen werden müssen. Deshalb kann sich die Entscheidungsfindung bei heiklen Themen oft über Wochen hinziehen.

Damasio ist zu seiner Theorie der somatischen Marker durch die Betreuung von Patienten mit Gehirnschäden gekommen. Gewisse Schäden im Stirnhirn scheinen die somatischen Marker zu zerstören. Damasio berichtet, daß die Betroffenen gewöhnliche Intelligenztests normal lösen. Auch sind sie fähig, realistische Zukunftsprognosen zu erstellen. Ihren Vorstellungen fehlt jedoch die emotionale Komponente. Wenn wir Emotionen als Empfindungen definieren, die mit Zukunftsvisionen verknüpft sind, und Gefühle demgegenüber als Empfindungen definieren, die auf gegenwärtige Wahrnehmungen zurückgehen, so sind die Betroffenen zu Gefühlen fähig, nicht jedoch zu Emotionen. Da ihre Vorstellungen nicht mehr emotional beladen sind, berichten die Betroffenen, daß ihnen tragische Ereignisse im Fernsehen nicht mehr nahegehen. Oft sind ihnen Emotionen noch aus der Zeit vor der Gehirnschädigung bekannt. So glaubte ein Patient, er werde in einer Felswand hängend Angst verspüren, da ihm drohe, hinunterzufallen und sich zu verletzen. Der Situation ausgesetzt mußte er feststellen, daß er keine Angst zu fühlen vermochte.

Der Gehirnschaden war bei vielen Patienten mit einem starken sozialen Abstieg verbunden. Damasio begann nun zu erforschen, was diesen Abstieg verursacht hatte. Dabei stellte er fest, daß seine Patienten, trotzdem sie die Konsequenzen ihres Handelns nennen können, oft zugunsten gegenwärtiger Gefühle Handlungsweisen einschlagen, die fatale zukünftige Folgen haben. Dies beweist, daß vernünftiges Verhalten nicht nur des nötigen Wissens bedarf, sondern auch gesunde Emotionen vorhanden sein müssen, um das Richtige auch wollen zu können. 24*
 
 

3.3. Wille, Moral und Bewußtsein
 

Mit Damasios Ansatz ist erstmals ein empirischer Zugang zur Willensbildung gefunden. Damit werden alte Fragen der Menschheit beantwortbar. So zum Beispiel die Frage nach dem freien Willen: Die Theorie zeigt, daß der Wille eines Menschen der Summe seiner Lebenserfahrungen entspringt und somit in hohem Maße individuell verschieden ist. Durch Vorstellungen und Zukunftsprognosen wird der Mensch von einer reinen Reiz/Reaktionsmaschine zu einem denkenden Wesen, dessen Willen sich gegen gegenwärtige Reize stellen kann.

Die Zukunftsprognosen ermöglichen es dem Menschen, Verantwortung für die Zukunft zu übernehmen. Das schafft die Grundlage für moralisches Verhalten. Zureden eines Erziehenden kann die Zukunftsprognosen eines Kindes beeinflussen und sein Verhalten verändern.

Der interessanteste Aspekt an diesem Modell besteht jedoch darin, daß die beschriebenen Entscheidungsprozesse, die dem Verhalten vorausgehen, bewußt durchgeführt werden. Fast alle Verhaltensweisen, die der Mensch zu erlernen vermag, können irgendwann so gut eintrainiert sein, daß sie auch unbewußt durchgeführt werden. So kommt es zum Beispiel vor, daß wir beim Aufsperren der Wohnungstür an etwas völlig anderes denken und im nachhinein nicht mehr wissen, wohin wir den Schlüssel gelegt haben. Für Verhaltensweisen, die Entscheidungsprozesse bedingen, welche auf Zukunftsprognosen aufbauen, gelten jedoch andere Gesetze. Sie werden immer vom Bewußtsein begleitet.

Das Modell der inneren Repräsentation der Welt legt eine sehr einfache Definition von Bewußtsein nahe. Es ist scheint, daß neben Objekten in dieser Welt auch eine Repräsentation unserer selbst entsteht. Die Sonderstellung, die diese Repräsentation gegenüber anderen auszeichnet, liegt Thomas Metzinger zufolge in der ersten Person. Das Gehirn schreibt Gedanken, Worte und Werke dem Selbstmodell zu, ohne zu bemerken, daß dieses Selbst nur ein gedankliches Konstrukt ist. "Das Ich denkt nicht, sondern es wird gedacht" (Geo 1998/2, S. 78).

Die meisten Menschen wird eine solchen Erklärung des Bewußtseins aber nicht zufriedenstellen. Ein verhältnismäßig einfach verschalteter Roboter könnte der obigen Theorie zufolge bereits Bewußtsein besitzen. Ich denke es wird notwendig sein Simulationen durchzuführen, um unzureichende Bewußtseinstheorien zu entkräften. So halte ich das COG-Roboterprojekt Daniel C. Dennets, in dem versucht wird Bewußtsein zu simulieren, durchaus für sinnvoll (Geo 1998/2, S. 78).

Eine ordentliche Theorie des Bewußtseins wäre vor allem zur Erklärung bestimmter Ausnahmen innerhalb der Lernleistung wünschenswert. Bewußt gesetzte Lernvorgänge können oft erstaunlich schnell verlaufen. Es zeigt sich, daß Erkenntnisse, die uns bedeutsam erscheinen, oft schon bei einmaliger Darbietung behalten werden können. Von Aufmerksamkeit begleitetes Lernen unterscheidet sich darin wesentlich von unbewußten assoziativen Verbindungen, die durch Konditiondierungslernen erworben werden.

Meiner Ansicht nach könnte der Schlüssel zum Bewußtsein in den inneren Widersprüchen liegen, die entstehen, wenn wir zur Entscheidungsfindung Zeit brauchen, so daß sich zum Zeitpunkt der Entscheidung eigentlich schon wieder eine Situation ergeben hat, die neu durchdacht werden müßte. Ich bin überzeugt, daß Bewußtsein auf irgendeine Weise mit Zeitlichkeit zu tun hat. Schließlich gibt es auch kein wirkliches Bewußtsein der Gegenwart, denn jeder Moment ist, sobald er bewußt wird, eigentlich schon vorbei.

Einen gewissen Fortschritt in der Frage nach dem Bewußtsein von Sinneseindrücken hat die hier dargelegte Arbeit sicher gebracht. So erscheint eine Frage beantwortbar, die der australische Philosoph Frank Jackson in Form eines Gedankenexperiments formuliert. Man stelle sich vor eine Versuchsperson wachse in einer Schwarz/Weiß-Umgebung auf, ohne je Farben zu sehen. Die Versuchsperson ist intelligent und lernt alles was man über Farben wissen kann. Sie lernt Dinge in Bilderbüchern mit den richtigen Farben zu benennen. Schließlich wird ihr erlaubt aus der S/W-Umgebung herauszutreten, und sie sieht die Farben. Die Frage ist, ob sie dadurch noch irgendetwas neues lernt? (Geo 1998/2, S. 78)

Meine Antwort ist "Ja". Sie lernt, daß Farben zu den Eigenschaften gehören, die wir von den Dingen erhalten, und an denen wir sie mitunter erkennen können. Diese Erfahrung konnte ihr nicht beigebracht werden, denn ihre bisherige Erfahrung muß die sein, daß Farben den Dingen vom Menschen zugeordnet werden. Bisher konnte sie zwar erlernen, welche Dinge welche Farben besitzen, aber bei jedem neuen Ding, bzw. jeder neuen Kategorie mußte sie nachfragen.
 
 

I. Die Grundlage des ästhetischen Empfindens
 

Ich will in diesem Exkurs auf einen sehr wesentlichen Aspekt des menschlichen Schaffens eingehen, dessen Erklärung meiner Ansicht nach durch die Regeln des Erkenntnisgewinns (Konditionierungsregeln) gegeben ist: die Ästhetik.

Der Behaviorismus ist von der Annahme ausgegangen, daß die Appetenz oder die Aversion, die wir gegenüber bestimmten Objekten empfinden, auf die assoziativen Verbindungen zurückgehen, welche wir über klassische Konditionierungsprozesse erworben haben. In Pawlows Versuch erhält ein ursprünglich neutraler Stimulus, wie eine Glocke, durch die Assoziation mit dem Futter einen positiven Aspekt.

Verwenden wir die Terminologie Damasios, so hat sich hier ein somatischer Marker von einem Gegenstand auf den anderen übertragen. Ich glaube nicht, daß durch solche Übertragungen Ästhetik ausreichend erklärt werden kann, wenngleich durchaus festzustellen ist, daß Kunstwerke oft mit elementaren Grundbedürfnissen in Kontakt stehen. Ich werde also damit beginnen zu zeigen, in welchen Fällen Grundbedürfnisse als Erklärung für den ästhetischen Genuß herangezogen werden können, um dann darzulegen, wo ich die Grenzen dieses Erklärungsansatzes sehe. Danach will ich auf einen Aspekt zu sprechen kommen, der uns im Rahmen der Konditionierungsregeln bereits untergekommen ist und auch für eine Erklärung ästhetischen Empfindens herangezogen werden kann.
 
 

II. Ästhetik und Bedürfnisse bzw. die Sachästhetik
 

Ästhetisches Empfindungsvermögen ist eine so grundlegende Eigenschaft des Menschen, daß die Frage berechtigt scheint, ob es überhaupt einen Menschen gibt, der dieses Vermögen nicht besitzt. Ein Säugling, der über seine momentane triebliche Verfassung noch nicht bewußt nachdenken kann und noch keinen Unterschied zwischen ethischen, ästhetischen oder kausalen Erfahrungen macht, zeigt trotzdem von Anfang an klare Appetenzen oder Aversionen gegenüber den Dingen dieser Welt. Wer ästhetisches Empfindungsvermögen sehr allgemein definiert, kann daher behaupten, daß es bereits vor aller Erkenntnis da ist. Erst wenn das Kleinkind beginnt, die Ursachen seines Begehrens oder Ablehnens zu erkennen, kann es Gut und Böse sowie Wahr und Falsch von Anziehend und Abstoßend unterscheiden und spaltet damit die Ethik und Logik von der Ästhetik ab.

Das Appetenz- und Aversionsverhalten eines Säuglings kann wahrscheinlich vollständig auf seine körperlichen Bedürfnisse zurückgeführt werden. Es mag so aussehen, als wäre damit die Basis allen späteren ästhetischen Erlebens gefunden.

Es ist somit nicht verwunderlich, daß auch im Kunstschaffen von Erwachsenen vielfach ganz elementare Grundbedürfnisse zu verspüren sind. Wir brauchen nur die klassischen vier Bildthemen der Malerei zu betrachten: Da ist zunächst einmal der Akt, dessen triebliche Relevanz klar sein dürfte. Dann das Porträt, dem immer soziale Bedürfnisse zugrunde liegen. Es kann Menschen näherbringen, die nicht bei uns sind, oder über den Kamin gehängt den sozialen Status des Hausherren verdeutlichen. Ein wichtiges Bildthema ist auch die Landschaft, welche wohl territoriale Ansprüche des Menschen befriedigt. Und schließlich noch das Stilleben, welches ursprünglich aus Nahrungsmitteldarstellungen hervorging. In Zeiten, wo im Winter die Kost sehr monoton war, ist der Hang zu solchen Bildthemen durchaus zu verstehen.

Wenn es des öfteren zu Verzerrungen dieser Bildthemen kam, so mag sich das daraus erklären, daß für den Menschen ein besonderer Reiz darin besteht, festgefahrene Lebensregeln aufs Korn zu nehmen und sich zumindest geistig von den Zwängen, welche uns unsere Bedürfnisse auferlegen, frei zu machen. So zeigt ein Mosaik aus dem 2. Jhd. v. Chr. (Vatikan, Museo Gregoriano Profano) nur die Speisereste, welche von den Teilnehmern eines Festmahls auf den Boden geworfen wurden (Hollingworth 1991).

Abgesehen davon gibt es in der klassischen Malerei auch noch die szenischen Bildthemen, wobei sich die Motive klar an der zugrundeliegenden Literatur orientieren. Die Archetypen literarischen Schaffens sind ihrerseits wiederum klar an den Bedürfnissen der menschlichen Existenz orientiert. Die Eingeschränktheit künstlerisch relevanter Themen ist für uns so selbstverständlich, daß wir jedem Fehlgriff sofort metaphorische Bedeutung unterstellen. Ein Dichter kann nicht einfach über den Verschleiß eines Autoreifens berichten, der sich abfährt, bis das Gewebe durchschaut. Tut er es doch, so werden wir annehmen, er beschreibe in Wirklichkeit das Schicksal eines Menschen.

Die Idee, daß das Appetenz/Aversionsverhalten des Menschen vollständig auf Grundbedürfnisse und Triebe zurückgeführt werden könnte, wird vor allem in der Werbepsychologie häufig vertreten. Ihr liegt das Konditionierungsmodell von Pawlow zugrunde. Nehmen wir als typisches Beispiel eine schöne Frau als unconditionierten Stimulus. Die Werbung führt uns nun vor, mit welchem Lebensstil die Zuneigung einer solchen Frau gewonnen werden kann. Die Appetenz zu der Frau soll dabei auf die Objekte übertragen werden mit denen sie sich umgibt. Man darf aber auch die Vorbildfunktion der Frau nicht übersehen, die uns veranlassen soll, den aufwendigen, konsumorientierten Lebensstil zu übernehmen.

Daß Aversion oder Appetenz durch assoziative Verbindungen übertragen wird, die an eine Erscheinung geknüpft sind, zeigt sich auch am Beispiel sonnengebräunter Haut. In Zeiten wo damit harte Arbeit am Feld oder auf Baustellen assoziiert wurde, galt braune Haut als unatraktiv. Heute jedoch assoziieren wir damit eher Urlaub und Freizeit und so wird braune Haut als schön empfunden.
 
 

III. Ästhetik und der Erkenntnistrieb bzw. die Formästhetik
 

Die Theorie, daß durch Konditionierung ursprünglich neutrale Stimuli emotional besetzt werden, erklärt, wie Sachen für uns bedeutsam werden. Ästhetisches Empfinden bezieht sich aber nicht nur auf die Sache, sondern auch auf deren Erscheinungsform. Was damit gemeint ist, will ich an einem Beispiel verdeutlichen:

Nehmen wir an, ein guter Fotograf und ein unbegabter Laie fotografieren die selbe Landschaft. Die Fotos des Fotografen werden vielen Menschen gefallen, die des unbegabten Laien jedoch nicht. Wäre für den ästhetischen Reiz bloß ausschlaggebend, was sich auf den Bildern befindet, so müßten die Bilder gleich gut wirken, denn wenn wir davon ausgehen, daß die Landschaft auf den Fotos des Laien zumindest erkennbar ist, ist die Sache in beiden Fällen die selbe. Ein Unterschied besteht nur in der Form, in der die Sache dargeboten wird. Die bisher dargelegte Theorie der emotionalen Besetzung von Objekten bezog sich auf die Sache. Sie kann somit den Unterschied in der ästhetischen Wirkung nicht erklären. Die Theorie erklärt nur das sachästhetische, nicht jedoch das formästhetische Empfinden.

An dieser Stelle mag eingewendet werden, daß doch auf der Empfindungsebene gar kein Unterschied bemerkbar ist zwischen einem sachästhetischen und einem formästhetischen Genuß. Es liegt die Frage nahe, ob sich Sache und Form überhaupt klar trennen lassen. Gibt es nicht weder eine Form ohne Sache noch eine Sache ohne Form? Ich denke, die Notwendigkeit dieser Trennung für eine Theorie des ästhetischen Empfindens kann am ehesten an einem Beispiel veranschaulicht werden. Nehmen wir an, eine Jazzband spielt verschiedene bekannte Songs. Die Form in der die Songs gespielt werden bleibt aber Jazz. Wer diese Form nicht will, wird keines der Stücke genießen.

Ein lebensrelevantes Thema kann in vielen Kunstformen behandelt werden: als Text für einen Song, als Tanzthema, in Form eines Gedichts, eines Films, eines Romans, eines Bildes oder nur eines Musters. Die Form ist für den ästhetischen Genuß so bedeutend, daß es sogar möglich ist, uninteressante Themen in ästhetischer Weise zu behandeln und so Interesse zu wecken. Jeder Mensch hat Vorlieben für bestimmte Formen und Stile einer Darbietung. Die Ehrfurcht gegenüber der Kunst bezieht sich mehr darauf, wie sie sich ausdrückt als was sie ausdrückt. Wenn es nur darum ginge, was gesagt wird, so würde die Umgangssprache genügen. Es muß einen Grund geben, warum der Mensch die Information in eine Komposition verpackt. Tanz, Versrhythmen, Muster u.a. sind nicht schön, weil die Tradition sie schön macht. Bereits Babys reagieren emotional auf Musik und Muster (vergl. Goldstein 1996, S.33). Es fragt sich also, wieso der Mensch solche Empfindungen besitzt, oder konkreter, welcher mögliche Zweck hinter solchen Empfindungen stehen mag. Die Frage nach dem Zweck ist deshalb so wesentlich, weil die Evolutionstheorie nahelegt, daß ein derartig elementarer und energieaufwendiger Wesenszug eines Lebewesens nur in die Welt kommt und erhalten bleibt, wenn er irgend einen Vorteil bringt.

Ich denke, diese Frage kann heute eindeutig beantwortet werden: Bestimmte Darbietungsformen ziehen die Aufmerksamkeit auf sich, weil sie den Regeln des Erkenntnisgewinnes entsprechen. Es ist doch auffallend, daß die elementaren Eigenschaften, nach denen Erkenntnis strukturiert wird, in unvergleichlich größerem Ausmaß als durch die Wirklichkeit durch die Kunst angesprochen werden.

Muster, Verse, Tanz und Musik unterliegen rythmischen Gesetzmäßigkeiten. Es können klare Ober- und Unterstrukturen erkannt werden. So besteht zum Beispiel Musik aus Tönen und Akkorden, aus Takten, Teilen und Stücken, die sich mit verschiedener Auftrittshäufigkeit wiederholen und so je eigene Gruppen bilden. Musik ist damit in hohem Maße voraussagbar. Bereits während des Stücks wird die gleiche Lernerfahrung wiederholt gemacht. Man hört die ersten Takte und erinnert sich an den Rest. In der Musik wird alles in seiner zeitlichen Nähe relational zueinander definiert. Ein Dur-Dreiklang kann zum Beispiel in vielen verschiedenen Höhen gespielt werden und bleibt doch, was er ist. Die Geschwindigkeit der Frequenzen hat sich dabei verändert, ihre zeitliche Relation zueinander jedoch nicht. Um Relationen geht es auch in der Kompositionslehre der Malerei, auch wenn man dort eher von Gewichtungen und Proportionen spricht.

Wir finden im letzten Absatz genau jene Begriffe fett geschrieben, die auch in den Konditionierungsregeln eine Rolle gespielt haben. Ich halte das für den besten Beweis dafür, daß die Regeln des Erkenntnisgewinns unserem Gehirn von Geburt an mitgegeben sind.

Ich bin bereits bei der Behandlung der Konditionierungsregeln unter e) zu dem Schluß gekommen, daß es einen eigenen Trieb geben muß, der unsere Aufmerksamkeit auf Bereiche lenkt, in denen Erkenntnisse zu holen sind und uns dazu veranlaßt, aktiv nach Erkenntnissen zu suchen. Bei der genauen Definition des Erkenntnistriebes ist folgendes zu bedenken: Es ist unnötig, unsere Aufmerksamkeit Ereignissen zu widmen, die nicht voraussagbar sind, weil ihr Auftreten zu chaotisch ist. Auch bringt es keine Erkenntnis, unsere Aufmerksamkeit auf Bereiche zu richten, die keine oder zu einfältige, also bereits bekannte Information liefern. Die Bereiche der Welt, wo Erkenntnisse zu holen sind, zeichnen sich klar dadurch aus, daß sie zwischen den Gegenpolen Einfalt und Chaos liegen.

Zu dieser Feststellung passen gut die Tier und Humanexperimente von Harlow, Berlyne und Day, die zeigen konnten, daß Reize mittlerer Komplexität Neugierde auslösen. Die Befriedigung von Neugierde kann wie die Befriedigung anderer Bedürfnisse als primärer Verstärker in Konditionierungsexperimenten genutzt werden (vergl. Herkner 1991, S. 55).

Auch ein Kleinkind hat schon einen ästhetischen Trieb. Allerdings verfügt es noch nicht über genügend Erfahrungen, und so wird es Reize als interessant und neu beurteilen, die einen Erwachsenen bereits langweilen. Ein Beispiel sind die Spieluhren für Kleinkinder. Was als einfältig und was als chaotisch definiert wird, hängt also von der Vorerfahrung des erkenntnisgewinnenden Systems ab.

Vielleicht ist es sinnvoll, den Erkenntnistrieb begrifflich in einen Schönheitssinn, einen Spieltrieb und einen Forscherdrang zu trennen. Der Schönheitssinn bezieht sich auf Erkenntnis in einer elementaren vorbewußten Stufe und ist sozusagen vor aller bewußten Erkenntnis tätig. Mit dem Spieltrieb kann der Schönheitssinn nicht gleichgesetzt werden, denn dieser bezieht sich vor allem auf das Handeln in der Welt, wogegen die dargelegte Theorie des Schönheitssinns rein auf Beobachtung aufbaut. Von Forscherdrang kann hingegen erst dann gesprochen werden, wenn klare Zielsetzungen und Ausgangshypothesen gebildet werden.

Trotz der komplizierten Regeln, die den Erkenntnisgewinn von anderen Trieben und Bedürfnissen unterscheiden, ist doch auch eine Gemeinsamkeit zu erkennen. Die steuernde Wirkung des Erkenntnistriebes erleben wir genau wie bei anderen Trieben durch Lust und Unlustgefühle.
 
 

Ich möchte mein Schlußwort dazu verwenden, die Möglichkeiten darzustellen, die mit der Erforschung der Mechanismen des Erkenntnisgewinns einhergehen.

Die Chaosforschung hat gezeigt, daß durch rein theoretische Überlegungen nicht abgeschätzt werden kann, welches Gesamtergebnis eine einfache mathematische Formel liefert, wenn sie rückgekoppelt wird, das heißt, wenn die entstehenden Rechenergebnisse immer wieder in die Formel eingesetzt werden. Ich habe dargestellt, daß auch der Erkenntnisgewinn auf einem Rückkopplungsprinzip beruht. Dementsprechend werden wir erst abschätzen können, was bestimmte Erkenntnisregeln in realen Situationen leisten, wenn wir sie simulieren.

Computersimulationen zu Erkenntnisgewinn und Erfahrungslernen werden unser Bild des Menschen zweifellos stärker erweitern als die Fortsetzung der rein theoretischen Erkenntnistheorie und rein empirischer Forschung. Sie ermöglichen es, Modelle des Gehirns zu bestätigen, die durch empirische Befunde an Mensch und Tier nicht getestet werden können. Ich bin überzeugt, daß viele geistige Disfunktionen darauf zurückzuführen sind, daß irgendein Regelmechanismus des Erkenntnisgewinns zu schwach oder zu stark ausgebildet ist. So können zum Beispiel assoziative Lernprozesse zu schnell verlaufen, so daß unsinnige Verknüpfungen herstellt werden (Aberglaube und Ängste), Menschen können unfähig sein, die räumlichen Relationen ordentlich zu erfassen (Legasthenie), oder sie können eine Schwäche darin zeigen, somatische Marker zu setzen (chaotischer Lebenswandel).

Wenn es Prozesse des Erkenntnisgewinns gibt, die für die gesamte Hirnrinde gelten, so sind auch geistige Störungen anzunehmen, die das gesamte Großhirn betreffen. Diese Störungen können erst dann besser verstanden werden, wenn es eine ordentliche Simulation des Erkenntnisgewinns gibt.
 
 

Im Gegensatz zu Anderson (1996, S.1) glaube ich, daß das heutige Wissen um die Funktionsweise des Gehirns ausreicht, um leistungsfähige künstliche Intelligenz hervorzubringen, und daß die Grenzen derzeit eher technischer Natur sind. Die Funktionsweise eines Computers ähnelt jener des Gehirns kaum. Um Erkenntnisprozesse zu simulieren müßte alles Wissen ständig im Arbeitsspeicher vorliegen und einem dauernden Wandlungsprozeß ausgesetzt sein. Das ist meiner Ansicht nach nur simulierbar, wenn eine eigene Hardware gebaut wird, auf der Prozesse wie Signalflüsse gemäß der Konditionierungsregeln stattfinden. Wandlungsfähige Computerchips könnten hier eingesetzt werden (vergl. Villasenor 1997, Spektrum 8, 1997, S.44).

Ein Grundproblem besteht darin, daß eine Simulation des perzeptiven Erkenntnisgewinns, welcher zur inneren Repräsentation der Welt führt, wesentlich aufwendiger ist, als Simulationen zum Bewegungslernen. Beim Bewegungslernen mutieren die Verbindungsbahnen, die von der Signalquelle über das motorische Rindenfeld zum ausführenden Muskel führen. Jede zufällig erfolgreiche Verbindung wird nachträglich verstärkt. Demgegenüber wird im perzeptiven Erkenntnisgewinn eine sinnvolle Verbindungen nicht zufällig gefunden, sondern durch die dargestellten Signalflüsse nach bestimmten Gesetzen, wie räumlich-zeitlicher Nähe u.ä. hergestellt. Die dazu notwendigen Signalflüsse umfassen Millionen von Zellen und sind daher rechnerisch aufwendig und schwer simulierbar, zumal sie auf vielen Ebenen möglichst schnell verlaufen müssen. Einem Artikel über Transistoren (Spektrum d. W. 1998/3, S. 69) entnehme ich, daß ein Heimcomputer heute etwa zehn Millionen Transistoren beinhaltet. Wollte man einen Computerchip bauen, in dem Signalflüsse parallel stattfänden, so müßte eine Signalflußzelle vielleicht aus zehn Transistoren bestehen. Eine gute Bildauflösung bedarf etwa einer Million Bildpunkte. So ist diese Zahl an Trasistoren bereits für eine Signalflußebene verbraucht. Möglicherweise würden aber drei Signalflußebenen in einem künstlichen System ausreichen, um alle Signalflußvorgänge seriell zu übernehmen, denn elektronische Bauteile arbeiten unheimlich schnell. Die Chance der Realisierbarkeit des Signalflußmodells wird auch dadurch erhöht, daß Signalflüsse keine sehr exakte Bauweise erfordern. Kleine Störungen werden einfach umflossen. Elektrische Felder, die normalerweise eine weitere Verkleinerung von Bauteilen verhindern, könnten in einem "Signalflußchip" möglicherweise positiv genützt werden. Ich stelle mir vor, daß Signalflüsse nur einer ungefähren Verschaltungsstruktur bedürfen. Eine Analogie zu meiner Vision findet sich in den fotografischen Verfahren, welche bisher zur Rasterung von Bildern verwendet wurden. Dabei wird ein Graustufenbild mittels Projektion durch eine riffelige Folie auf einen hart zeichnenden Film in ein Schwarz/Weiß-Rasterbild umgewandelt, ohne daß dazu irgendwo gerechnet würde. Das Ergebnis wirkt geordneter, wenn eine Folie verwendet wird, deren Oberfläche aus exakten kleinen Prismen oder Linsen besteht. Eine ungeordnete Riffelung führt aber ebenfalls zu einem brauchbaren Ergebnis. (Der Prozeß ist im Anhang genauer erläutert.)

Meine Arbeit zeigt, daß nicht darauf gehofft werden kann, daß ein einzelner Wissenschafter ein geniales Programm des künstlichen Erkenntnisgewinns schreibt. Kein Erkenntnismodell kommt um die Problemstellung umhin, Kontakte zwischen wenigen gleichzeitig aktiven Zellen in einem Millionen Zellen umfassenden System herstellen zu müssen. Das Signalflußprinzip löst dieses Problem wahrscheinlich am effektivsten, aber es ist vermutlich auf derzeitigen Computern nicht gut umsetzbar. Wahrscheinlich wird man in ein Hardwareprojekt investieren müssen.

Erfolge könnte ein solches Projekt sicher bringen. In elementaren Bereichen ließe sich im Vergleich zum Gehirn viel Rechenkapazität sparen. So könnten grundlegende visuelle Prozesse (Konturfindung) fest vorprogrammiert werden. Schließlich muß das System nur die richtigen Ergebnisse bringen. Die zusätzliche Leistung der Selbstmodifikation ließe sich mancherorts einsparen. Auch im Bewegungsbereich und bei der Lauterzeugung könnten oft benützte Einheiten fertig eingegeben werden. Der Automat kommt sozusagen mit einem gewissen Informationsvorsprung auf die Welt. So werden nur höheren Leistungen, wie die Zusammenstellung einzellner Linien zu Objekten, einzellner Laute zu Sprache, oder einzellner Bewegungen zu Handlungen, eines lernfähigen Systems bedürfen. Das heutige Verständnis der Konditionierungsregeln, dürfte ausreichen, um die nötige Lernfähigkeit zu realisieren, so daß der Automat Objekte sinnvoll zueinander in Beziehung bringt und Ereignisse vorhersieht. Auch die Mechanismen zur Kontrolle des Verhaltens sind in Grundzügen verstanden. Meines Erachtens fehlt nur noch der Mut von Seiten der Geldgeber, ein derartiges Projekt großzügig, mit einer beträchtlichen Zahl an Fachkräften und der nötigen technischen Ausrüstung anzupacken. In Anlehnung an die Funktionsweise des Gehirns könnten Module hergestellt werden, die einige Projektionsfelder besitzen, an die je nach Bedarf beliebige Sensoren (Mikrophon, Kamera, Infrarot usw.) angesteckt werden können. Weiters müßten diese Module einige Kontakte besitzen, an die man ausführende Organe (Elektromotoren) ansteckt, und sie brauchen einen Belohnungschalter mit dem richtiges Verhalten verstärkt wird, was je nach Einsatzgebiet automatisch oder händisch bewerkstelligt werden kann. Solche Module sollten, je nach Anzahl ankoppelbarer Organe, in verschiedenen Größen erhältlich sein. Sie könnten in Haushaltsrobotern, erziehbarem Spielzeug und Unterhaltungsgegenständen, in Modellbau und Industrierobotern Verwendung finden. Die Weiterentwicklung würde sich zunehmend selbst finanzieren.

So, wie derzeit geforscht wird, kann noch nicht einmal von einem ordentlichen Beginn in diese Richtung gesprochen werden. Alle mir bekannten Simulationsversuche sind Basteleien einzelner Forscher oder Institute. Außerdem habe ich noch nie von einem Simulationsexperiment gehört, das die beiden hier vorgestellten Erkenntniswege (Wahrnehmungs- und Verhaltenslernen) sinnvoll vereint, wenngleich ich glaube, daß es solche Programme gibt. Informatiker sind oft dazu gezwungen, sich auf ein sehr kleines Teilproblem zu beschränken, weil ein Einzelner nicht mehr anzupacken vermag. Meist arbeitet man mit wenigen sensorischen Informationen (Kamera oder Mikrophon), um die Datenmengen gering zu halten. Es sollte erkannt werden, daß eine größere Zahl und vielfältigere Qualität der sensorischen Meßdaten den Verarbeitungsaufwand in einem auf den Konditionierungsregeln beruhenden System nicht erhöht, sondern verringert! Wenn zum Beispiel fünfzig verschiedene Sinnesorgane erfunden werden können, welche Daten wie Helligkeit, Lautstärke, elektrischen Widerstand, Radioaktivität, Härte, Wärme, Gewicht usw. erheben, so wird bereits ohne großen Verarbeitungsaufwand vielen Objekte ein charakteristisches Sinnesorgan zugeordnet werden können, das spezifisch auf deren Anwesenheit anspricht. Damit ist das jeweilige Objekt ohne viel Verarbeitungsaufwand erkannt.

Die Überlegungen im letzten Teil der Arbeit legen nahe, daß aller Erkenntnisgewinn auf wenige Grundregeln zurückgeht, die im Gehirn sozusagen eine materielle Umsetzung finden. Verfügt man über diese Grundregeln, so ist es, als besäße man eine Formel zur Herstellung eines Wachses, in das sich die Informationen der Welt einprägen. 25* Eine wesentliche, noch unbesprochene Frage ergibt sich aus der notwendigen Begrenztheit jedes erkenntnisgewinnenden Systems. Was passiert, wenn das System die Grenzen seiner Kapazität erreicht? Wie geht es mit diesem Zustand um? Natürlich kostet es keinen zusätzlichen Speicherplatz, Daten durch aktuellere zu ersetzen. Informationen werden daher einem ständigen Aktualisierungsprozeß unterworfen sein. Was aber wird in einem vollen System mit neuer Information gemacht? Werden ihr zugunsten alte Informationen hinausgeschmissen? Ist eine Information in einem aus Erfahrung lernenden System dann nicht umso wertvoller, je länger sie sich bewährt hat, d. h. je älter sie ist? Welcher Umgang mit Daten wird lebensstrategisch den größten Vorteil bringen? Wenn es einen idealen Weg gibt, mit Informationen umzugehen, ist es dann nicht wahrscheinlich, daß dieser auch in Gehirnen höherer Tiere verankert ist? Ergibt sich der Unterschied zwischen Tier und Mensch somit nur aus der Kapazität ihrer Großhirnrinde? Ist womöglich auch unsere Gehirnrinde zu klein, und nehmen auch wir nur Bruchteile der vielfältigen Zusammenhänge der Außenwelt wahr?

Viele dieser Fragen werden eine Erklärung finden, wenn es gelingt, die Gesetze des Erkenntnisgewinns zu vervollständigen. Die heute bekannten Konditionierungsregeln sind ein Beginn, aber sie haben noch nicht widerspruchsfrei zueinander gefunden und es wurde auch noch kaum berücksichtigt, daß die drei Dimensionen des Raumes einzeln behandelt werden müssen. Empirische Studien sind in ausreichender Menge erbracht worden. Die Theorie dazu läßt auf sich warten.
 
 

Natürlich wird ein nicht unwesentlicher Schritt zur Lösung des Erkenntnisproblems darin bestehen, sich von einem überholten Menschenbild zu lösen. Die veraltete Vorstellung, wir könnten auf der Basis reiner Vernunft und ohne Emotion sinnvoll handeln, ist durch Damasios Arbeit widerlegt (vergl. Churchland 1996). Auch Verschaltungsmodelle zum Gehirn zeigen, daß eine Handlung eines Auslösers in Form einer Emotion oder eines Gefühls bedarf. Vernunft ist kein Motiv und kann daher nicht als Auslöser fungieren. Eine weitere veraltete Vorstellung besteht darin, daß Gefühle und Emotionen unerklärliche Teile der Wesensform des Menschen seien. Die Wirkungsweise einfacher körperlicher Sinnesempfindungen erfährt durch die Fähigkeit höherer Lebewesen, Ereignisse vorauszuahnen, eine unvorstellbare Erweiterung. Meiner Ansicht nach werden Simulationen der Rückkopplungsprozesse des Erkenntnisgewinns die dabei entstehende Vielfalt an Antriebskräften und Handlungsmotiven ersichtlich machen. Ohne solche Simulationen kann nicht gezeigt werden, wieviel die Theorie der somatischen Marker zu erklären vermag.

Die in dieser Arbeit besprochenen Theorien sollten als Basis ausreichen, um Roboter zu bauen, die die Welt erkennen und nach einem individuellen Willen (bzw. Eigensinn) handeln. Ist die Kapazität und Geschwindigkeit der simulierten Erkenntnisleistungen groß genug, so könnte es den Geräten auch möglich sein, Sprache und Sprachverständnis zu erwerben. 26* Moravec (1990, S. 82) ist überzeugt, daß künstliche Intelligenz einmal die Kapazität unserer Gehirne übersteigt. Schon 1990 konnten elektronische Schalter kleiner als Neuronen gebaut werden und sie konnten 100 milliardenmal pro Sekunde schalten, während ein Neuron nur 100 Signale in der Sekunde zu erzeugen vermag. Künstliche Intelligenz wird es geben, und der Umgang mit solchen Apparaten wird das Bild, das der Mensch von sich hat, beeinflussen. Meiner Ansicht nach hat erst der Mondflug dem Menschen wirklich das Gefühl gegeben, auf einer Kugel von begrenzter Größe zu leben. Genauso werden erst solche Automaten den Mythos der prinzipiellen Unerklärlichkeit des menschlichen Geistes beenden. Auch der kommerzielle Nutzen der Forschungsergebnisse wird größer sein als im Falle der Raumfahrt.

Das Problem besteht darin, daß der angesprochene Mythos natürlich auch die Forschung auf diesem Gebiet hemmt. Eine Regierung kann nicht Milliarden in die Künstliche-Intelligenz-Forschung investieren, da das Volk hier nicht mitziehen wird, wie im Falle des Mondfluges. Deshalb ist es auch wichtig, das Thema einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Ich hoffe, hierbei einen kleinen Beitrag geleistet zu haben. Die in dieser Arbeit vorgestellten Modelle können von jedem technisch begabten Menschen verstanden werden. Sie zeigen, daß unser Gehirn viele Leistungen vollbringt, ohne daß sie uns bewußt werden. Wir können daher nicht durch Introspektion erfahren, wo unser Willen und unsere Vorstellungen herkommen. Die Arbeit zeigt aber auch, daß dies nicht bedeutet, diese Phänomene seien unerklärlich. Es ist heute möglich, konkrete Modelle zu einzelnen Gehirnleistungen zu erstellen und diese am Computer zu simulieren.

Der Mensch hat sich immer schon nachgebildet. Der erste Hammer und die erste Zange waren Nachbildungen seiner Hand. Die Hydraulik eines Baggers ist die Nachbildung seiner Muskel usw.. Die Leistungen der Maschinen, die er erschafft, können seine Leistungen übersteigen. Computer sind dem Menschen heute schon überlegen, was die Möglichkeit des Informationsaustausches betrifft. (Wir können unser Wissen nicht einfach auf die nächste Generation überspielen.) Warum sollte nicht auch auf anderen Gebieten die Möglichkeit bestehen, an die Leistungen des Menschen heranzukommen oder sie sogar zu übersteigen? Zieht sich der Mensch zunehmend aus dem Produktionsprozeß zurück und überläßt ihn seinen künstlichen Sklaven, so kommt es irgendwann zu dem Punkt, wo sich Maschinen vollständig selbst produzieren. Damit existiert künstliche Reproduktion, bzw. künstliches Leben.

Ich hoffe, es ist mir gelungen, mit der vorliegenden Arbeit glaubhaft zu machen, daß die Gesetze des Erkenntnisgewinns ergründbar und umsetzbar sind, denn nur, wenn genügend Menschen diesen Glauben teilen, wird auf jene Fragen eine Antwort gefunden werden, an deren Lösung ich in dieser Arbeit noch gescheitert bin.
 
 

1. Farbenlehre zum Ausprobieren

1.1. Die Grundfarben
 

Eigentlich sollte jeder die subtraktiven Grundfarben kennen, doch in den Schulmalkästen findet sich meist weder Magenta noch Cyanblau, da diese Pigmente etwas teurer sind. So halten die meisten Menschen Zinnoberrot und Ultramarinblau für Grundfarben.

Dieser Irrtum hat sich auch in manche wissenschaftliche Arbeit über das Farbensehen eingeschlichen, und so werden oft das langwelligste Rot, auf das nur mehr der Rotrezeptor reagiert, und das kurzwelligste Blau, auf das nur mehr der Blaurezeptor reagiert, für subtraktive Grundfarben gehalten. Es ist aber ein Irrtum zu glauben, die Empfindlichkeit der Rezeptoren müsse mit den subtraktiven Grundfarben übereinstimmen. Das zeigt sich schon daran, daß der dritte Rezeptor seine Spitze nicht im gelben, sondern im grünen Bereich hat.

Auf dem Farbkreis von Abbildung 12 im Kapitel "Farbgrenzen" sind das Grün, das Blau und das Rot, um das es hier geht, in den kleinen Halbkreisen zu sehen. Alle drei sind denkbar weit von den subtraktiven Grundfarben entfernt. Sie entstehen aus deren Mischung. Um hier eine deutliche Unterscheidung zu treffen, sollten die Bezeichnungen "Rot" und "Blau" für die subtraktiven Grundfarben gemieden und für die Bezeichnung der additiven Grundfarben vorbehalten werden. Die Empfindlichkeitsbereiche der Rezeptoren entsprechen eher den additiven Grundfarben.

1.2. Die additive Farbmischung
 

Eine subtraktive Grundfarbe spricht zwei der drei Rezeptortypen an, eine additive hingegen nur einen. Der dafür jeweils zuständige Lichtwellenbereich kann nicht sehr klar definiert werden. Die Kurven auf Farbtafel 3 zeigen, daß die Spitze der Empfindlichkeit eines Zapfens meist in einem Bereich liegt, wo bereits der benachbarte Zapfen auch Aktivität aufweist. Der gesuchte Wellenbereich liegt also außerhalb der Spitzenempfindlichkeit.

Für den Blau- und den Rotzapfen ist die Lösung einfach. Auf extrem kurze und extrem lange Wellenlängen wird der benachbarte Grünrezeptor schweigen. Die Grafik auf Farbtafel 3 ergibt für die additive Grundfarbe Blau einen Farbfilter, der Licht bis 440 Nanometer durchläßt, für das Rot einen Filter mit einer Durchlässigkeit ab 640 Nanometer. Für die grüne Grundfarbe muß ein Kompromiß gefunden werden. Ein schmaler Wellenbereich um 510 Nanometer erscheint ideal, weil dort die anderen beiden Zapfen kaum reagieren. Allerdings sind diese Zahlen nicht genau, denn die Empfindlichkeitskurven der Grafik sind mehr schematisch als exakt.
 
 

1.3. Eigene Experimente
 

Kontrollversuche zur Farbenlehre sind mit Utensilien aus dem Haushalt durchführbar. Zur Lichtbrechung und zugleich als Filter eignen sich mit Wasser gefüllte kubische Plexiglasbehälter mit zirka einem Liter Fassungsvermögen. In diese kann nach Bedarf Farbtinte getropft werden. Als Lichtquelle dient ein Diaprojektor. Durch ein Diarähmchen, das bis auf einen schmalen Schlitz von maximal einem halben Millimeter mit Karton verklebt ist, läßt sich ein schmaler senkrechter Lichtstreifen projizieren. Die folgende Abbildung zeigt die Position der Gegenstände zueinander und den Lichtweg in der Aufsicht.
Werden die Gegenstände richtig zueinander positioniert, so erscheint auf der Projektionsfläche das Farbspektrum.

Wird das Wasser im Behälter eingefärbt, so verschwinden bestimmte Bereiche des Spektrums, während andere völlig unbeeinflußt bleiben. Geeignet dazu sind nur Lasurfarbstoffe, die kein Licht reflektieren, zum Beispiel Diaphoto Lasurfarben, Farbstoffe zum Textilfärben, Beizen, Eierfarben, Filzstiftfarben sowie Farbtinten.
Benötigt werden ein möglichst knalliges, warmes Blau (Ultramarinfarbton), Blaugrün, Gelb und ein Magentaton. Die Farben sollten grell sein, aber keine Neonfarben.

Wird dem Wasser im Plexiglasbehälter Magenta zugeführt, so verschwinden nach und nach das grüne und gelbe Licht aus dem Spektrum, bis nur mehr ganz kurzwelliges und langwelliges Licht übrigbleibt. Mit Gelb kann nun zusätzlich der violette Teil zum verschwinden gebracht werden. Nach gründlichem Zuführen von Farbe bleibt damit nur mehr die schmale Spalte der längsten Wellenlängen stehen, die den Rotrezeptor anregen. Auf die selbe Weise läßt sich in neuen Behältern mit Blaugrün und viel Gelb ein sauberes Grün ausfiltern sowie mit einem warmen Blau und dem Magentaton das Violett. Letzteres sollte nicht zu dunkel geraten, da das Spektrum der Halogenlampe hier ohnehin schwach ist.

Die drei Filter (Plexiglasbehälter) lassen nicht jene Wellenlängen durch, auf die ein Rezeptor besonders stark anspricht, sondern jene Wellenlängen, auf die die anderen beiden Rezeptoren möglichst gar nicht ansprechen. Damit besitzen wir Filter in den additiven Grundfarben. Für die additive Mischung der Farben wird ein zweiter Diaprojektor benötigt, beide ausgestattet mit einem leeren Diarähmchen. Die Filter werden frontal vor die Projektoren gestellt und deren Lichtkegel so ausgerichtet, daß sie sich überlappen. Mit rotem und blauem Licht ist Magenta mischbar, aber nur, wenn die Leuchtintensität des Orange an das schwache Blau angeglichen wird. Das kann zum Beispiel geschehen, indem noch mehr Farbstoff zugeführt wird, was auch eine noch exaktere Ausfilterung zur Folge hat. Notfalls hilft ein Tröpfchen Schwarz. Das langwellige Licht des Rotfilters erscheint im Vergleich zu der "künstlichen" Farbe Magenta (nicht im Spektrum) orange.
Des weiteren entsteht durch additive Mischung aus Grün und Blau Cyanblau, und aus Grün und Rot Gelb.

Letzteres ist eigentlich verblüffend, denn bei der Filterherstellung wurde darauf geachtet, daß sowohl Gelb als auch Cyanblau geschluckt werden. Wieso sind diese Lichtwellen jetzt wieder da? Antwort: Dieses Gelb enthält keine gelben Lichtwellen, genauso wie das gemischte Cyan keine cyanfarbenen Lichtwellen enthält. Bei genauer Betrachtung erweist sich das auch gar nicht als nötig. In der Beschreibung der Fehlleistungen eines Zwei-Rezeptoren-Systems auf Farbtafel 3 findet sich die Erklärung. Wo sich die Empfindlichkeitsbereiche überlappen, ist eine Differenzierung von zusammengesetzten Wellen und Einzelwellen nicht möglich.
 
 

Die additiven Grundfarben unterscheiden sich von den subtraktiven, jedoch ist mit diesem Mischverfahren ebenfalls jeder beliebige Farbton erreichbar. Um das selbst nachzuprüfen, wären allerdings drei Projektoren mit regelbarer Lichtleistung nötig, deren Lichtkegel sich überlappen. Des weiteren würde ein vierter, konstant bleibender weißer Lichtkegel gebraucht, da Farbe nur durch den Vergleich definiert werden kann. Bei der additiven Mischung von Farben nimmt die Helligkeit zu. Mischt man alle drei Grundfarben miteinander, so entsteht weißes Licht. Die Lichtleistung wird also addiert.
 
 

1.4. Die subtraktive Farbmischung
 

Sie entsteht, wenn zwei oder mehr Filter vor eine Lichtquelle gestellt werden. Dabei kommt es zu einer Abnahme der Helligkeit, deren Ausmaß sehr wohl von den Ausgangsfarben abhängig ist.
Stellen wir zwei von den additiven Grundfarben vor einen Projektor, so dringt kein Licht mehr durch. Es gibt keine Wellenlänge, die beide passieren lassen. Wenn ich allerdings einen gelben Filter herstelle, der bekanntlich sowohl grünes als auch oranges Licht durchläßt und diesen vor den Rotfilter stelle, so wird sich weder am Farbton noch an der Helligkeit viel ändern.

Warum das so ist, wird klar, wenn wir uns wieder das Spektrum vor Augen führen. Dazu dient der folgende Versuch, der völlig ohne Farbfilter auskommt. Es wird ein halbes Kilogramm kaltes Plastillin oder eine andere zähe Knetmasse benötigt sowie eine zirka 5 mal 15 cm große biegbare Plastikplatte, wie sie im Grafikerbedarf erhältlich ist.

Der Spiegel wird bäuchlings auf den Tisch gelegt und die Knetmasse wird darübergedrückt. Mit dem durch die Knetmasse gestärkten Rücken läßt sich der Kunststoffspiegel nun nach Bedarf krümmen. Er dient in der Versuchsanordnung dazu, das aufgefächerte Spektrum wieder auf eine Spalte zusammen zu reflektieren. Es sollte dementsprechend auf der Projektionswand wieder ein weißer Streifen zu sehen sein. Scharfgestellt wird die Projektion allerdings auf den Spiegel.

Nun werden auf dem Spiegel mit schwarzem Karton verschiedene Wellenbereiche abgedeckt. Wird das Spektrum auf der blauen Seite verkürzt, so entsteht auf der Projektionswand Gelb. Die Abdeckung des Langwellenbereiches bewirkt Cyanblau, Abdeckung des Grünbereiches in der Mitte führt zu Magenta.

Auffällig ist, daß eine subtraktive Grundfarbe aus einem wesentlich größeren Teil des Spektrums gebildet wird als eine additive. Dies ist plausibel, wenn bedacht wird, daß sie im Gegensatz zu den additiven Grundfarben zwei Rezeptoren anspricht.

Aus der Mischung von je zwei subtraktiven Grundfarben ergibt sich eine additive (Im vorigen Abschnitt begegnete uns das umgekehrte Phänomen). Die Grundfarben der additiven Farbmischung umfassen einen kleineren Spektralbereich als die Grundfarben der subtraktiven Farbmischung.

Werden verschiedene subtraktive Farben überlagert (z.B. indem Filter voreinander gestellt werden), so dringt nur mehr jener Spektralbereich hindurch, den beide Filter durchlassen. So bleibt, wenn die großen Spektralbereiche zweier subtraktiver Grundfarben subtraktiv überlagert werden, der kleine Spektralbereich über, der die zwischen ihnen liegende additive Grundfarbe repräsentiert. So lassen sich durch Mischung der subraktiven Grundfarben die Grundfarben der additiven Farbmischung erzeugen.

Subtraktive Farbmischung entsteht auch, wenn zum Beispiel etwas mit gelbem Buntstift auf ein Blatt Papier geschrieben wird und dieses unter färbiges Licht kommt. Im Fall von orangem Licht sind die gelben Linien nicht mehr sichtbar, im Fall von violettem Licht erscheinen sie logischerweise schwarz. Im Gegensatz dazu beginnt das Neongelb aus einem Textmarker gerade unter diesem Licht richtig zu leuchten. Dies kommt daher, daß Neonfarben das Licht nicht filtern, sondern umwandeln. Sie sollten somit gar nicht zu den Farben gezählt werden.
 
 

1.5. Farbmischung in der Praxis
 

Sowohl im Farbdruck als auch in der Malerei kommt es genaugenommen zu keiner reinen subtraktiven Farbmischung. Betrachten wir ein Werbeplakat von der Nähe, so besteht es aus vielen kleinen Farbpunkten, die nicht nur übereinander, sondern oft auch nebeneinander liegen. Solch ein Nebeneinander von Farben ergibt von der Entfernung betrachtet eine Mischung, die zwischen dem additiven und subtraktiven Verfahren liegt. Es kommt weder zu Lichtverlust noch zu Lichtgewinn, sondern zu einer Durchschnittshelligkeit. Dieses Phänomen haben sich die Maler des Pointilismus zunutze gemacht, indem sie bewußt mit dieser Mischung experimentierten.

Das komplizierte Nebeneinander und Übereinander von Punkten in einem Farbdruck hat demgegenüber niemand bewußt geplant. Es ist ein notwendiges Übel, da eine Druckmaschine genaugenommen Farbe nur ganz oder gar nicht drucken kann. Um Zwischentöne zu erreichen, muß deshalb gerastert werden. Dies geschieht durch einen Trick, den ich wegen seiner Effektivität kurz erklären möchte.

Innerhalb der Malerei stellt ein gerasterter Farbauftrag, abgesehen von den Pointilisten und der Tuschzeichnung, eher die Ausnahme dar. Allerdings müssen zwei Techniken unterschieden werden: Erstens die Lasurtechnik, bei der Farben wie Filter verwendet werden und das Papier als Reflektor dient. Sie entspricht der subtraktiven Farbmischung; zweitens Malerei mit deckenden Farben, die selbst Licht reflektieren. Sie fällt eher in den Bereich einer Mischform. Das Nebeneinander reflektierender Pigmentkörner führt dazu, daß durch eine ausgewogene Mischung der Grundfarben nicht Schwarz, sondern nur Grau erreicht werden kann.

Ein Phänomen beim Mischen von Farbe ist, daß die Zufügung von Weiß zu einer Farbe prinzipiell zu einem viel blaustichigeren Farbton führt als der lasierende Farbauftrag auf weißem Grund. Je nach Pigmentart ist dieser Effekt unterschiedlich stark. Dies kann aus der Farbenlehre nicht erklärt werden. Ich nehme an, die Partikel der weißen Farbe führen ähnlich wie die Partikel in der Erdatmosphäre zu einer Beugung des kurzwelligen blauen Lichtes. Der Effekt ist jedenfalls nicht unerheblich.

Von besonderer Bedeutung für den Maler ist auch die Erscheinung von Farben unter verschiedenen Lichtquellen. Ein schmutziges (lichtschwaches) Gelb kann zum Beispiel nur aus dem gelben Bereich des Spektrums bestehen. Eine gleich erscheinende Farbe kann aber auch aus dem roten und grünen Spektralbereich zusammengesetzt sein. Unter einer anderen Lichtquelle, die vielleicht gerade im gelben Bereich ein Loch hat, erscheint die erste der beiden Farben plötzlich viel dunkler. So gesehen haben Maler recht, wenn sie behaupten, bestimmte Pigmente nicht durch eine Farbmischung ersetzen zu können.

Ein weiteres Problem, mit dem bildnerisch tätige Menschen zu kämpfen haben, besteht darin, daß üblichem Kunstlicht der Blauanteil fehlt. Man sollte daher meiden, unter solchem Licht mit Blautönen zu malen. Was als gedämpfte Farbe erscheint, ist unter Tageslicht grell blau.
 
 

1.6. Alltagsbeispiele zur additiven Farbmischung
 

Die additive Farbmischung begegnet uns im alltäglichen Leben häufiger als man vermuten würde. Nur erkennen sie die Wenigsten als solche. Sie tritt überall dort auf, wo es zu unkompletten Spiegelungen kommt, zum Beispiel bei Lack oder Glas. In beiden Fällen gibt es, wenn wir uns die Spiegelung wegdenken, noch immer Licht von unterhalb. Das Glanzlicht muß zu diesem dazu addiert werden. Auf Farbtafel 3 ist dies am Beispiel eines orangeroten Autos zu sehen, in dem sich der blaue Himmel spiegelt. Die beiden Farben addieren sich an diesen Stellen zu dem viel helleren Magenta.

Überall dort, wo Glanz oder Reflexionen auftreten, kommt es zu additiven Mischungen. Auch um Samt oder Seide richtig darzustellen, muß der Maler die dabei entstehenden Fremdfarben abschätzen können. Dies ist nicht so schwierig, denn das Ergebnis einer additiven Mischung unterscheidet sich von der subtraktiven Mischung zweier Farben nur im Bereich der Farbsättigung und der Helligkeit, nicht jedoch im Spektralbereich. Die Helligkeit wiederum ist leicht abzuschätzen, da sie ein klares Additionsergebnis darstellt.
 
 

Manfred Gotthalmseder, geboren am 5. 1. 1968 in Salzburg.
Kindheit in St. Gilgen am Wolfgangsee. Höhere Schulbildung in Wien.
1994 Abschluß des Studiums für Malerei bei Prof. Hutter in Wien.
1998 Diplom (phil.) an der Grund- und Integrativwissenschaftlichen Fakultät der Universität Wien, bei Prof. E. Oeser am Institut für Wissenschaftstheorie.
Beginn des Praxisjahres als Lehrer an der AHS in den Fächern Bildnerische Erziehung und P.P.P. (Philosophie Psychologie und Pädagogik).

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