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Mechanistische und repräsentationale Erklärungen in der kognitiven Neurowissenschaft

Fachliche Zuordnung Theoretische Philosophie
Förderung Förderung seit 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 520194884
 
Kognitive Neurowissenschaftler erklären Phänomene wie Wahrnehmung, Gedächtnis oder Problemlösen, indem sie die diesen Phänomenen zugrundeliegenden neuronalen Mechanismen beschreiben. Dabei gehen sie meist davon aus, dass einige Komponenten dieser Mechanismen repräsentationale Eigenschaften haben. Zum Beispiel: Neurone im visuellen Kortex repräsentieren bestimmte Stimulusmerkmale, was erklärt, wie der Organismus den Stimulus wahrnehmen und mit ihm interagieren kann. Die Kombination von mechanistischen und repräsentationalen Erklärungen erzeugt jedoch eine Spannung: Mechanistische Erklärungen der kognitiven Neurowissenschaft können sich prima facie ausschließlich auf Faktoren innerhalb des Gehirns beziehen. Repräsentationale Eigenschaften allerdings supervenieren auf den Relationen des Organismus zu seiner Außenwelt und/oder Vergangenheit. Daraus ergibt sich die Kompatibilitätsherausforderung: Können Erklärungen in der kognitiven Neurowissenschaft gleichzeitig mechanistisch und repräsentational sein? Die Kompatibilitätsherausforderung ist bisher nicht ausreichend philosophisch erforscht. Allerdings ist sie verwandt mit einem aus der Philosophie des Geistes der 1980er Jahre bekannten Problem - der klassischen Herausforderung. Das Projekt kann als die lange überfällige Überarbeitung und Neubewertung der klassischen Herausforderung im Lichte neuester Entwicklungen in der Wissenschaftstheorie, Philosophie der Kognition und der kognitiven Neurowissenschaft verstanden werden. Wir werden uns der Herausforderung nähern, indem wir eng mit empirischen Forschern zusammenarbeiten und die Methode der "kontradiktorischen Zusammenarbeit" anwenden, um zwei Gruppen von Arbeitshypothesen zu untersuchen. Erstens: A. Die kognitive Neurowissenschaft kann sich ausschließlich auf rein mechanistische Erklärungen stützen. B. Die Prominenz von computationalen Erklärungen erklärt, warum Wissenschaftler repräsentationales Vokabular verwenden, und gleichzeitig, dass computationalmechanistische Erklärungen ausreichend sind. Zweitens: C. Computationale Erklärungen bilden den ersten Schritt zu einer verbesserten Theorie von repräsentationalem Gehalt und erklärungen. D. Es ist möglich, eine Theorie der Repräsentationen als funktionsinformatorische Eigenschaften von computationalen Vehikeln zu entwickeln. E. ‚Weite Explananda‘ allein machen repräsentationale Erklärungen noch nicht mit mechanistischen Erklärungen vereinbar. F. Der mechanistische Ansatz kann so erweitert werden, dass funktionsinformatorische Eigenschaften von computationalen Vehikeln in mechanistischen Erklärungen einbezogen werden können. Das Projekt wird neue Einsichten bezüglich der Rolle von Repräsentationen in mechanistischen Erklärungen liefern. Durch seine Methodik ist es ausdrücklich ergebnisoffen. Die Ergebnisse werden zum allgemeinen Verständnis unseres Geistes beitragen und eine grundlegende Neuausrichtung der Debatte zwischen Repräsentationalisten und Anti-Repräsentationalisten ermöglichen.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug Israel
ausländischer Mitantragsteller Privatdozent Dr. Nir Fresco
 
 

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