Arten der Modellierung und Simulation in der Künstlichen Intelligenz

Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, eine systematische und kritische Rekonstruktion der unterschiedlichen Modi der Modellierung und Simulation in der Künstlichen Intelligenz (KI) zu liefern. Die vorgeschlagene Rekonstruktion erfolgt sowohl auf einer begrifflichen Ebene als auch vermittels empirischer Untersuchungen der Forschungspraktiken in der KI. Auf diesem Wege wird ein Beitrag zur Erklärung sowohl der Heterogenität als auch des Erfolgs der KI geleistet.

Zentrales Mittel der Rekonstruktion ist eine Taxonomie von KI-Ansätzen, welche die traditionellen Dichotomien zwischen symbolischer und verkörperter KI, zwischen kognitiver und verhaltensbasierter KI und zwischen menschenähnlichen und nicht-menschenähnlichen Systemen vermeidet. Stattdessen wird ein Koordinatensystem aus formalen versus materiellen Ansätzen der Modellbildung und theoriegeleiteter versus vortheoretischer wissenschaftlicher Modellierung vorgeschlagen. Diese Unterscheidungen spiegeln sich wider in den computationalen versus mimetischen Aspekten von Computersimulationen und deren Einsatz zu analytischen versus explorativen Zwecken.

Unter der Arbeitshypothese, dass die Abhängigkeit von den jeweils verfügbaren mathematischen und computationalen Ressourcen für Modelle in der KI grundlegender ist als in anderen Wissenschaften, und in Weiterführung pragmatistischer Ansätze zur Erklärung der Rolle von Modellen und Simulationen in den Wissenschaften wird gezeigt, auf welche Weise verfügbare Ressourcen dieser Art die Entwicklungen im Forschungsprogramm der KI vorangetrieben haben und weiterhin vorantreiben.