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weltmachen

Muster für hochdimensionale Möglichkeitsräume

Mission: Potenzial realisieren in einer hyperkomplexen Welt durch kognitive Neurowissenschaft

Mission

What I cannot create, I do not understand.

Richard Feynman

Bisher lernten die Forschungsgebiete der künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik primär von Psychologie und Neurowissenschaften. In den letzten drei Jahren hat die KI-Forschung mehr Fortschritt erfahren als in den 30 Jahren zuvor. Dabei wurden viele psychologische und neurowissenschaftliche Theorien als nicht notwendig oder ungeeignet für die Konstruktion von intelligenten Systemen identifiziert.

Demgegenüber stehen die Theorien, die den Anwendungstest in KI und Robotik bestanden haben. Diese operational selektierten Kerntheorien nutzt weltmachen für die Optimierung von Menschen, Organisationen und komplexen Systemen im Allgemeinen.




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Kognition 3.0

Kognition umfasst die Gesamtheit der Prozesse des Denkens, Wahrnehmens und Handelns. Neuste Erkenntnisse aus Psychologie, Neurowissenschaften, Robotik und künstlicher Intelligenz erzeugen ein neues und integriertes Bild des Kognitiven:

  • Kognition ist aktiv, selektiv und konstruktiv, also nicht passives "weltspiegeln", sondern aktives weltmachen mit der Primärfunktion Handeln (Engel, 2010).

  • Kognition lässt sich als Formation von extensiven raumzeitlichen Aktivitätsmustern, die aus umfassenden Gehirn-Körper-Umwelt-Interaktionen resultieren, begreifen (Clark, 1997).

  • Kognition wird maßgeblich von prädiktiven top-down Informationsflüssen bestimmt (Clark, 2016).




Problemraum

In einer hyperkomplexen Welt ist der Möglichkeitsraum extrem hochdimensional. Statt diesen aktiv zu nutzen (exploitation), wird dieser oft nur passiv abgesucht (exploration). Optimale exploration-exploitation trade-offs sind notwendig für komplexes Problemlösen, Informationssuche und Innovationen (Hills et al., 2015).

In einer Leistungsgesellschaft, die zunehmend von Automatisierung und Digitalisierung intensiviert wird, sind optimal funktionierende kognitive Prozesse die Voraussetzung für Partizipation.




Lösung

Neues interdisziplinäres Konzept von Kognition nutzen, um zu verstehen, wie das Gehirn hochdimensionale Möglichkeitsräume strukturiert, Realität proaktiv konstruiert und exploration-exploitation trade-offs optimiert.

Aus diesem Verständnis hat weltmachen mehrstufige, multidirektionale Konzepte und Interventionen entwickelt:

  • Brain (top-down): Funktionelle Realisierung der konstruktiven Dimension von Kognition für die aktive Gestaltung von Handlungen und Umwelten durch Modulation hoch-stufiger prädiktiver Muster.

  • Brain (bottom-up): Optimierung von exploration-exploitation trade-offs des kognitiven Systems durch selektiven Einsatz von Neuromodulatoren.

  • Body: Optimierung des Embodiments von Kognition durch Modulation der Tensegrity-Struktur des Körpers und die Handlungsfähigkeit erhöhende körperbasierte Faktoren im Rahmen von embodied nutritional and exercise psychology.

  • Environment: Optimierung der Embeddedness von Kognition durch funktionelles Design der Affordanzstruktur der Umwelt.

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Brain

The brain should not be seen as primarily a locus of inner descriptions of external states of affairs; rather, it should be seen as a locus of inner structures that act as operators upon the world via their role in determining actions.

Clark, 1997

War das Gehirn lange ein Rätsel, konvergieren heute Psychologie, Neurowissenschaften, Robotik und KI-Forschung in der fundamentalen Bedeutung, die top-down Informationsflüsse im Gehirn einnehmen.




top-down Mustermodulation

Versions of the "predictive brain" hypothesis rank among the most promising and the most conceptually challenging visions ever to emerge from computational and cognitive neuroscience.

Clark, 2015

Eine neue Theorie beginnt aktuell die Kognitions- und Neurowissenschaften zu dominieren und integriert Wahrnehmen, Kognition und Handeln in ein einheitliches Framework mit beispielloser Erklärungskraft: predictive processing (Clark, 2016).

Dieses Framework zeigt, dass der relevante Informationsfluss im menschlichen Gehirn nicht bottom-up, sondern top-down ist. Dabei versuchen hoch-stufige Systeme permanent, basierend auf ihren Modellen der kausalen Struktur der Welt, den Input von nieder-stufigen Systemen vorherzusagen. Entscheidend ist, dass dieser generative Prozess nicht nur über die Fähigkeit verfügt, nieder-stufigen Input vorherzusagen, sondern auch diesen – den vorhersagenden hoch-stufigen Mustern entsprechend – zu konstruieren.

Daher leben Menschen gewissermaßen in einer Form von virtueller Realität, die via predictive processing Umwelten und Handlungen so strukturiert, dass die Hypothesen, die aus dieser virtuellen Realität von Vorhersagen abgeleitet werden, mit hoher Wahrscheinlichkeit zutreffen (Clark, 2013). Virtuelle Vorhersagen des Gehirns werden Realität; das Gehirn ist self-evidencing (Hohwy, 2014). Daher ist die Modulation von hoch-stufigen Mustern von fundamentaler Bedeutung für Handlungs- und Veränderungsprozesse.

weltmachen stellt spezifische Interventionen bereit, welche die vorhersagende und damit sich selbst bewahrheitende Dynamik des Gehirns und komplexen Systemen zielgerichtet moduliert.


Muster



bottom-up Mustermodulation


Neuromodulatoren können die Erregbarkeit von großen Mengen von Neuronen oder die synaptische Übertragung zwischen diesen verändern und so neuronale Dynamiken und kognitive Funktionen "dramatisch beeinflussen" (Liljenström, 2009).

Besonders die cholinergetische Neuromodulation ist interessant, da cholinergetische Neuronen, die nur < 1% der Neuronen des Nervensystems bilden, an den "most intriguing and enigmatic of neural functions" beteiligt sind, "ranging from gross observable movement to consciousness" (Woolf & Butcher, 2011) und modulieren zum Beispiel im nucleus basalis das Verhältnis von Realität und Virtualität der visuellen Wahrnehmung (Smythies, 2009).


Beispiel: Citicolin


Wissenschaftliche Studien zeigen, dass die tägliche Einnahme von 250mg Citicolin über einen Zeitraum von vier Wochen die Konzentrations- und Aufmerksamkeitsfähigkeit signifikant steigert (McGlade et al., 2012).

Citicolin erhöht die Konzentration der Neurotransmitter Acetylcholin, Dopamin und Noradrenalin (Secades & Lorenzo, 2006). Diese drei sind die zentralen Neurotransmitter, wenn es um die Optimierung von exploitation-exploration trade-offs des kognitiven Systems geht (Hills et al., 2015). So ist Dopamin beispielsweise für eine erhöhte Stabilität von Zielen und Handlungen gegenüber Distraktoren verantwortlich (exploitation).

Citicolin wird in Deutschland von GHIRN vertrieben.

weltmachen bietet umfassende Beratung zur spezifischen Neuromodulation an, um so die exploration-exploitation trade-offs des kognitiven Systems zu optimieren.

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Body

Another exciting future possibility of this field [embodied cognition] is its potential to explore new and different kinds of cognition that may or may not resemble human cognition. [...] Nonhuman morphologies may eventually lead to nonhuman kinds of cognition.

Pfeifer & Bongard, 2007

Auf Level des Körpers lässt sich durch die Anwendung wissenschaftlich fundierter Interventionen über Sport, Ernährung und Nahrungsergänzungsmittel strukturell u.a. die Neuroplastizität, Neurogenese, Mitochondriendichte, Muskelmasse, Bindegewebestärke und Knochendichte erhöhen – und so das Embodiment optimieren.

Dabei hat die Verkörperung (Embodiment) nicht nur Einfluss auf Gehirn und Verhalten, sondern auch auf internale mentale Zustände (Braitenberg, 1984).

Embodied Cognition

The most exciting hypothesis in cognitive science right now is the theory that cognition is embodied.

Wilson & Golonka, 2013

Embodied Cognition (EC) hat sich in der Robotik als essentiell für die Konstruktion von Robotern erwiesen (Wilson & Golonka, 2013). EC geht davon aus, dass die Form des Embodiments bestimmt, welche Handlungsmuster realisiert werden können und dass diese Handlungsmuster wiederum die kognitiven Prozesse formen. Embodiment bestimmt daher nicht nur die Formen möglicher Interaktionen mit der Umwelt, sondern auch teilweise, wie diese wahrgenommen wird. Damit wird der Körper zum aktiven Medium von konstruktiven Prozessen: weltmachen ist embodied.

Das Versklavungsprinzip aus der interdisziplinären Wissenschaft der Synergetik besagt, dass langsamer evolvierende Prozesse in komplexen Systemen schneller evolvierende Prozesse "versklaven" und nicht umgekehrt (Haken, 1983). Der Körper übt dementsprechend eine sogenannte blue-collar control auf das Gehirn aus, indem er mit seinen Synergien die schnell evolvierenden Prozesse des Gehirns einschränkt und damit auch die Freiheitsgrade dessen, was auf Ebene des Gehirns passieren kann, limitiert.

Zusätzlich emergieren Organismus-weite Synergien entlang einer Tensegrity-Struktur, die aus einem Netz aus Muskeln und Bindegewebe besteht, welche das menschliche Skelett verbinden (Van Orden et al., 2012).


Embodied Nutritional and Exercise Psychology


Das Embodiment – und die Tensegrity-Struktur als Teil dessen – können durch spezifische ernährungs- und sportbasierte Interventionen optimiert werden. Embodied nutritional and exercise psychology konzipiert Ernährung und systematisches Training, das mit dem kognitionswissenschaftlichen Ziel betrieben wird, optimales Embodiment und maximale Handlungsfähigkeit zu realisieren. Dazu werden Faktoren auf Level des Körpers, welche die Handlungsfähigkeit (und damit die Wahrnehmung) beeinflussen, zielgerichtet moduliert.

weltmachen integriert die wissenschaftlichen Erkenntnisse zu Embodied Cognition durch mehrstufige ernährungs- und sportbasierte Interventionen in ein vereinheitlichtes Framework von embodied nutritional and exercise psychology.

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Environment

We structure our worlds and actions so that most of our sensory predictions come true.

Clark, 2013

Umwelten sind schwer zu kontrollieren, daher hat das Design von adaptiven Gehirn-Körper-Systemen, welche über die (evolvierende) Kapazität verfügen, in hochgradig dynamischen und unberechenbaren Umwelten evolvieren zu können, Priorität.

In einer hyperkomplexen Welt sind der intelligente Umgang mit der begrenzten kognitiven Belastbarkeit durch eine raumzeitliche Verteilung kognitiver Ressourcen und eine strategische Allokation von Aufmerksamkeit unabdinglich.

Perception<Action

Die psychologische Theorie der Perception-Action geht davon aus, dass die primären Objekte der Wahrnehmung Affordanzen (Handlungsmöglichkeiten) sind, die latent in der Umwelt vorliegen und in Relation zu dem Handelnden stehen. Entsprechend beeinflusst die Fähigkeit zu handeln die Wahrnehmung, sodass Menschen ihre Umwelt entsprechend ihrer Handlungsfähigkeit wahrnehmen. Daher findet sich heute in den Neurowissenschaften das zentrale Konzept vom Primat des Handelns.

weltmachen bietet funktionelles Design der Affordanzstruktur der Umwelt durch einen dualen Ansatz, der einerseits die Steigerung der Handlungsfähigkeit und anderseits die funktionelle Gestaltung der Umwelt zum Ziel hat.

Die Handlungsfähigkeit lässt sich dabei über adaptive kognitive Muster (Level: Brain) und optimiertes Embodiment (Level: Body) steigern, während die Umweltgestaltung versucht, falsche Affordanzen zu minimieren und versteckte Affordanzen sichtbar zu machen (Gaver, 1991), um eine Balance zwischen exploitation und exploration zu erzeugen.



  • Barrett, N. F. (2014). A dynamic systems view of habits. Frontiers in Human Neuroscience, 8, 682.
  • Braitenberg, V. (1984). Vehicles: Experiments in synthetic psychology. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Bressler, S. L., & Kelso, J. A. S. (2001). Cortical coordination dynamics and cognition. Trends in Cognitive Sciences, 5, 26-36.
  • Carpenter, G. A., & Grossberg, S. G. (1987). A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 37, 54-115.
  • Chaieb, L, Wilpert, E. K., Reber, T. P., & Fell, J. (2015). Auditory Beat Stimulation and its Effects on Cognition and Mood States. Frontiers in Psychiatry, 6, 70.
  • Clark, A. (1997). Being there: Putting brain, body, and world together again. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Clark, A. (2013). Are we predictive engines? Perils, prospects, and the puzzle of the porous perceiver. Behavioral and Brain Sciences, 36 (3), 233-253.
  • Clark, A. (2015). Embodied Prediction. In T. Metzinger & J. M. Windt (Eds). Open MIND: 7(T). Frankfurt am Main: MIND Group.
  • Clark, A. (2016). Surfing Uncertainty: Prediction, Action, and the Embodied Mind. Oxford, NY: University Press.
  • Conant, R. C., & Ashby, R. W. (1970). Every good regulator of a system must be a model of that system. International Journal of Systems Science, 1, 89-97.
  • DeLuca, C., Jantzen, K. J., Comani, S., Bertollo, M., & Kelso, J. A. S. (2010). Striatal activity during intentional switching depends on pattern stability. Journal of Neuroscience, 30, 3167-3174.
  • Dixon, J. A., Holden, J. G., Mirman, D., & Stephen, D. G. (2012). Multifractal dynamics in the emergence of cognitive structure. Topics in Cognitive Science, 4, 51-62.
  • Engel, A. K. (2010). Directive minds: How dynamics shapes cognition. In J. Steward, O. Gapenne, & E. A. Di Paolo (Eds.), Enaction: Toward a New Paradigm for Cognitive Science. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Freeman, W. J. (2003). Neurodynamic models of brain in psychiatry. Neuropsychopharmacology, 28, 554-463.
  • Friston, K. J. (2000). The labile brain. II. Transients, complexity and selection. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological, 355 (1394), 237-252.
  • Friston, K. J. (2010). The free-energy principle: A unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, 11 (2), 127-138.
  • Gaver, W., W. (1991). Technology affordances. Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems Reaching through technology - CHI '91, 79.
  • Greenemeier, L. (2009, March 10). Computers have a lot to learn from the human brain, engineers say [Blog post]. Retrieved from http://blogs.scientificamerican.com/news-blog/computers-have-a-lot-to-learn-from-2009-03-10/
  • Haken, H. (1983). Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry, and Biology (3rd ed.). New York: Springer.
  • Hesse, J., & Gross, T. (2014). Self-organized criticality as a fundamental property of neural systems. Frontiers in Systems Neuroscience, 10, 3389.
  • Hills, T. T., Todd, P. M. Lazer, D., Redish, A. D., Couzin, I. D., & the Cognitive Search Research Group (2015). Exploration versus Exploitation in Space, Mind, and Society. Trends in Cognitive Sciences, 19 (1), 46-54.
  • Hoffman, D. D. (2010). Human vision as a reality engine. In Psychology Reader, Foundation for the Advancement of Behavioral and Brain Sciences.
  • Hoffman, D. D., & Prakash, C. (2014). Objects of consciousness. Frontiers in Psychology, 5, 577.
  • Hohwy, J. (2014). The self-evidencing brain. Nous.
  • Kaplan, B. J., Rucklidge, J. J., McLeod, K., & Romijn, A. (2015) The Emerging Field of Nutritional Mental Health: Inflammation, the Microbiome, Oxidative Stress, and Mitochondrial Function. Clinical Psychological Science, 1-17.
  • Kello, C. T. (2013). Critical branching neural networks. Psychological Review, 120 (1), 230-254.
  • Kello, C. T., Anderson, G. G., Holden, J. G., & Van Orden, G. C. (2008). The pervasiveness of 1/f scaling in speech reflects the metastable basis of cognition. Cognitive Science, 32, 1-15.
  • Kello, C. T., Beltz, B. C., Holden, J. G., & Van Orden, C. G. (2007). The emergent coordination of cognitive function. Journal of Experimental Psychology: General, 136 (4), 551-568.
  • Kello, C. T., Brown, G. D., Ferrer-i-Cancho, R., Holden, J. G., Linkenkaer-Hansen, K., Rhodes, T., & Van Orden, G. C. (2010). Scaling laws in cognitive sciences. Trends in Cognitive Sciences, 14 (5), 223-232.
  • Kello, C. T., & Van Orden, G. C. (2009). Soft-assembly of sensorimotor function. Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences, 13, 57-78.
  • Kelso, J. A. S. (1995). Dynamic patterns: The self-organization of brain and behavior. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Kelso, J. A. S. (2000). Principles of dynamic pattern formation and change for a science of human behavior. In L. R. Bergman, R. B. Cairns, L.-G. Nilsson, & L. Nystedt (Eds.), Developmental science and the holistic approach. Mahway, NJ: Erlbaum.
  • Kelso, J. A. S., & Tognoli, E. (2007). Toward a complementary neuroscience: metastable coordination dynamics of the brain. In R. Kozma, & L. Perlovsky (Eds.), Neurodynamics of Higher-level Cognition and Consciousness. Heidelberg: Springer.
  • Kitzbichler, M. G., Smith, M. L., Christensen, S. R., & Bullmore, E. (2009). Broadband criticality of human brain network synchronization. PLoS Computational Biology, 5 (3), e1000314.
  • Kostrubiec, V., Tallet, J., & Zanone, P. G. (2006). How a new behavioral pattern is stabilized with learning determines its persistence and flexibility in memory. Experimental Brain Research, 170, 238-244.
  • Kostrubiec, V., & Kelso, J. A. S. (2014). Incorporating coordination dynamics into an evolutionarily grounded science of intentional change. Behavioral and Brain Sciences, 37 (4), 428-429.
  • Kostrubiec, V., Zanone, P.-G., Fuchs, A., & Kelso, J. A. S. (2012). Beyond the blank slate: Routes to learning new coordination patterns depend on the intrinsic dynamics of the learner - experimental evidence and theoretical model. Frontiers in Human Neuroscience, 6, 212.
  • Kox, M., & van Eijk, L. T., et al. (2014). Voluntary activation of the sympathetic nervous system and attenuation of the innate immune response in humans. PNAS, 111 (20), 7379-7384.
  • Liljenström, H. (2009). Inducing transitions in mesoscopic brain dynamics. In A. Steyn-Ross, & M. Steyn-Ross (Eds.), Modeling Phase Transitions in Brain Activity. New York: Springer.
  • Lutz, A., & Greischar, L. L., et al. (2004). Long-term meditators self-induce high-amplitude gamma synchrony during mental practice. PNAS, 101 (46), 16369-16373.
  • McGlade, E. et al. (2012). Improved Attentional Performance Following Citicoline Administration in Healthy Adult Women. Food and Nutrition Sciences, 3 (6), 769-773.
  • Menary, R. (2010). Introduction to the special issue on 4E cognition. Phenomenology and Cognitive Sciences, 9 (4), 459–463.
  • Metzinger, T. (2003). Being No One. The Self-Model Theory of Subjectivity. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Moretti, P., & Munoz, M. A. (2013). Griffiths phases and the stretching of criticality in brain networks. Nature Communications, 4, 2521.
  • Ovsiew, F. (2014). The Zeitraffer phenomenon, akinetopsia, and the visual perception of speed of motion: a case report. Neurocase, 20 (3), 269-272.
  • Pfeifer, R., & Bongard, J. (2007). How the body shapes the way we think: A new view of intelligence. Cambridge, MA: MIT Press
  • Plenz, D., & Niebur, E. (2014) Introduction. In D. Plenz, & E. Niebur (Eds.), Criticality in Neural Systems. Berlin: Wiley-VCH.
  • Rabinovich, M. I., Huerta, R., Varona, P., & Afraimovich, V. S. (2008). Transient cognitive dynamics, metastability, and decision making. PLoS Computational Biology, 4 (5), e1000072.
  • Reedijk, S. A., Bolders, A., Colzato, L. S., & Hommel, B. (2015). Eliminating the attentional blink through binaural beats: a case for tailored cognitive enhancement. Frontiers in Psychiatry, 6, 82.
  • Secades, J. J., & Lorenzo, J. L., (2006). Citicoline: pharmacological and clinical review, 2006 update. Methods and Findings in Experimental and Clinical Pharmacology, 28 Suppl B, 1-56.
  • Smythies, J. (2009). Philosophy, Perception and Neuroscience. Philosophy, 38, 638-651.
  • Tognoli, E., & Kelso, J. A. S. (2014a). Enlarging the scope: Grasping brain complexity. Frontiers in Systems Neuroscience, 8, 122.
  • Tognoli, E., & Kelso, J. A. S. (2014b). The metastable brain. Neuron, 81 (1), 35-48.
  • Torres-Sosa, C., Huang, S., & Aldana, M. (2012). Criticality is an emergent property of genetic networks that exhibit evolvability. PLoS Computational Biology, 8 (9), e1002669.
  • Van Orden, G. C., Hollis, G., & Wallot, S. (2012). The blue-collar brain. Frontiers in Physiology, 3, 207.
  • Van Orden, G. C., Kello, C. T., & Holden, J. G. (2010). Situated behavior and the place of measurement in psychological theory. Ecological Psychology, 22, 24-43.
  • Van Orden, G. C., & Stephen, D. G. (2012). Is cognitive science usefully cast as complexity science?. Topics in Cognitive Science, 4 (1), 3-6.
  • Wilson, A. D., & Golonka, S. (2013). Embodied cognition is not what you think it is. Frontiers in Psychology, 4, 58.
  • Wilson, D. S., Hayes, S. C., Biglan, A., & Embry, D. D. (2014). Evolving the future: toward a science of intentional change. Behavioral and Brain Sciences, 37 (4), 395-416.
  • Witt, J. K. (2011). Action's effect on perception. Current Directions in Psychological Science, 20, 201-206.
  • Woolf, N. J., & Butcher, L. L. (2011). Cholinergic systems mediate action from movement to higher consciousness. Behavioural Brain Research, 221 (2), 488-498.