Allgemeine Psychologie 1 (Fach) / Wissensrepräsentation (Lektion)

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Wissenrepräsentation

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  • Was ist Wissenrepräsentation? Abbildung von Wissen über die Außenwelt durch interne Modelle schließt Formatierung, Speicherung und Verarbeitung ein Voraussetzung für Gedächtnis Lernen Autobiographisches Wissen Raumkognition Sprache Problemlösen Denken etc.
  • Definiere "Realer Bereich", "Bereich der Abbildungen", "Kompression der Wissensinhalte", "Menge der Zuordnungsvorschriften", "Menge der Manipulationsprozesse"! Realer Bereich (Represented World): externe Welt, die abgebildet /gespeichert wird Bereich der Abbildungen (Representing World): Abgebildeter Bereich, im Repräsentationsformat vorliegend Kompression der Wissensinhalte F20 = Schizophren Menge der Zuordnungszuschriften (Relations): wie stehen realer und abgebildeter Bereich zueinander in Verbindung (Kriterien, die erfüllt sein müssen) Menge der Manipulationsprozesse Prozesse, die auf das gespeicherte Wissen zugreifen und es verändern können
  • Welche Kriterien der Repräsentationsgüte gibt es? Korrektheit (korrekte Syntax →korrekte semantik) Adäquatheit/Mächtigkeit (genügend Elemente in der representing world nötig für die Abbildungen) Effizienz (Entsprechen Beziehungen der Elemente in der Represented World den Beziehungen der Elemente in der Representin world?) Komplexität (weder zu simpel (Leberkässemmel) noch zu komplex)
  • Welche Arten von Wissen gibt es? Wissen über Objekte (Beschreibung, Kategorie, Relation) Wissen über Ereignisse (zeitl.Ablauf, Ursache-Wirkungs-Bez.) Handlungswissen (wie werden Handlungen ausgeführt) Metawissen (Umfang, Herkunft, Wichtigkeit, Verlässlichkeit, Einschätzung der eigenen kognitiven Fähigkeiten
  • Welche Formen der kognitiven Repräsentation gibt es? Räumliche Modelle Merkmalsrepräsentations- Modelle Semantische Netzwerk-Modelle Strukturierte Repräsentationen
  • Wie kann Wissensrepräsentation durch Räumliche Modelle erklärt werden? Welche Probleme gibt es bei Räumlichen Modellen? Raum: Dimensionalität (Achsenanzahl), Orte/Positionen Idee: Items der realen Welt als Punkte im Raum →Bsp: Ähnlichkeitsraum Multidimensionale Skalierung (MDS): Anzahl der Dimensionen im MDS: Anzahl der psychologischen Dimensionen, auf denen Ähnlichkeitsurteile basieren →je ähnlicher, desto näher die Items Experiment Rothkopf: Ähnlichkeit von Morsezeichen (Dimensionen: Anzahl vs Länge der Töne) →je ähnlicher, desto mehr verwechslungen Probleme:  1) Raum kann nur kontinuierliche Merkmale abbilden 2) Wechsel der Vergleichsbasis nicht möglich 3) keine kausalen Aussagen über die Beziehung zwischen Objekten möglich
  • Was sind Merkmalsrepräsentationsmodelle? jedes Item hat eine Liste von (kontinuierlichen und diskreten) Merkmalen zur Charakterisierung Kontrastprinzip: so viele zusätzliche features addiert, um zu verhindern dass 2 Items auf die gleiche Weise abgespeichert werden Unabhängigkeit der features: Anwesenheit eines Merkmals verlang nicht die des Anderen Vorteile: Erfassung von diskreten u. kontinuierlichen Merkmalen Merkmale sind einzeln abrufbar und nutzbar Nachteile: Funktionale Beziehungen zwischen Features werden wegen Unabhängigkeit nicht erfasst  
  • Was sind semantische Netzwerke? Def.: ein semantisches Netz ist ein gerichteter Graph aus einer Menge von Knoten, die Objekte (Begriffe, Konzepte) repräsentieren , sowie einer Menge von gerichteten Kanten, die Beziehungen zwischen den Objekten darstellen Knoten: Konzepte & Deskriptoren z.B. Hund & hat 4 Beine Kanten: gerichtete Binärrelationen z.B. Hund → 4 Beine, aber NICHT 4 Beine →Hund
  • Welche Arten von Relationen gibt es bei semantischen Netzwerken? Vererbungsrelation ("Ist-ein") jeder Knoten, der über eine "ist-ein" relation mit anderen übergeordneten Knoten verbunden ist, erbt die Charakteristika aller übergeordneten K. Partitive Eigenschaft ("hat") Eigenschaftsrelation ("kann"/ "ist")  
  • Was sind strukturierte Repräsentationen? Schema: mentale Wissensstruktur, die Informationen über ein bestimmtes Objekt oder Konzept in abstrakter, generalisierter Form enthält Frames: Schemate für 3-dimensionale Objekte→Repräsentationsmittel in der Bildverarbeitung + : Sicherstellung der Objekterkennung bei Perspektivenwechsel Skripte: Schemata für Szenen mit einem bestimmten Ablauf    
  • Was sind Künstliche Neuronale Netze (KNN)? - Computerprogramm zu Informationsverarbeitung , dem biologischen Nervensystem nachempfungen Vorteile: - Möglichkeit große, unübersichtliche Datenmengen zu strukturieren - Adaptives Lernen durch Trainingsphase - Selbstorganisation: selbstständige Repräsentation der Information während der Trainingsphase  
  • Wie funktionieren KNNs? Prinzip der Hebbschen Regel: -Verbindungen besitzen bestimmtes Verbindungsgewicht -> gewichtete Weitergabe der Aktivierung -Gewichte können je nach Situation geändert werden  → Adaptationsfähigkeit des KNN   Aufbau: input layer, hidden layer, output layer Assoziatives Mapping: Produktion eines bestimmten Aktivitätsmusters der output-units bei Eingabe eines best.Datensatzes (Mustervervollständigung, Klassifikation) Entdeckung von Gesetzmäßigkeiten: KNN lernt, auf bestimmte Eigenschaften des Inputmusters zu reagieren (Feature detection, Wissensrepräsentation)

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