Nach Ansicht mancher Experten schrumpft die Gedächtniskapazität der Menschen, während das Mittelalter noch vollständig auf deren Möglichkeiten setzen konnte. Im Spätmittelalter wurde die Schrift zum großen Wissensspeicher, zugleich übten die Menschen explizit die eigene Gedächtnisleistung, denn es erschienen massenhaft Texte, die die eigene Gedächtniskapazität stärkten. Gleichzeitig breitete sich die Schriftlichkeit explosionsartig aus, wobei der Buchdruck die Antwort auf den gewachsenen Bedarf an Schriftlichkeit war, denn das händische Kopieren reichte nicht mehr aus. Als sich die Verschriftlichung verbreitete, war es für die Kulturen eine große Herausforderung, vor allem religiöse Geschichten sowie ethische und rechtliche Inhalte sowohl individuell wie kollektiv zu bewahren und zu vermitteln.
Die Schrift wurde im Spätmittelalter somit zum Massenspeicher von Wissen, und trat damit in Konkurrenz mit dem größten Datenträger der damaligen Zeit, dem menschlichen Gehirn. Diesem Zweck diente die rs memorativa, die Gedächtniskunst, die im 14. und 15. Jahrhundert zu einer der bemerkenswertesten Erscheinungen der spätmittelalterlichen Zivilisation wurde. Die Menschen reagierten also auf die Verschriftlichung von Wissen mit Gedächtnisübungen und wollten damit die eigene Gehirnleistung gegenüber dem neuen Massenmedium Schrift verteidigen. Man kannte ein breites Spektrum an Variationen mnemotechnischer Methoden, mit denen man damals bedeutsame Inhalte erinnerte und weitergab. Solche wichtigen kulturellen Zeugnisse waren die Bibel, historische Literatur aber auch juristisches Regelwerk. Die Methoden dienten als Werkzeug ethischer und Glaubensunterweisung in unterschiedlichsten Bildungskontexten vom individuellen Studium über klösterliche und universitäre Lehrsituationen bis hin zur Predigt.
Bereits seit der Antike gab es eine kritische Bewegung gegen Schriftlichkeit, denn so kritisierte Platon den Erfinder der Schrift in „Phaidros“, denn der habe eine Kunst erfunden, die Vergessenheit schaffe. Als das vergessensfördernde Medium Schrift in der spätmittelalterlichen Welt Platz griff, wuchs gleichzeitig das Rettende der Gedächtniskunst, d. h., die Menschen reagierten auf die mittelalterlichen Medienrevolution und wollten ihr Gedächtnis retten.
Die dabei angewandte Technik lässt sich mit dem Mind Mapping vergleichen, denn es ging darum, ein Thema zu erschließen, indem man es visualisiert und ordnet, sodass die Struktur dann beim Erinnern hilft. Beim Mind Mapping hat man jedoch eine schriftliche Skizze, während die ars memorativa schriftlos arbeitete. Heute wird das Wissen mehr oder minder vollständig in die digitale Welt ausgelagert, denn die Menschen denken, dass alles, was sie dem Computer anvertrauen, vergessen werden kann, wobei aber auch viele Fähigkeiten des menschlichen Gehirns abgeschwächt werden. Es muss offen bleiben, ob der moderne Mensch eine analoge Gegenkultur zur digitalen Revolution finden wird.
Literatur
Wójcik, R. & Seelbach, S. (2014). Ars Memorativa in Central Europe. Daphnis, Bd. 41, No 2.
Zitat ist, was man sich nicht traut zu sagen und dann erzählt,
was so ein Toter mal gesagt hat. Jürgen von Manger
Wissenschaftliches Arbeiten erfordert in der Regel, seine eigenen Aussagen durch Quellen, d. h., Zitate aus der Primär- und Sekundärliteratur belegen zu können, wobei man unter Primärliteratur die Originaltexte selbst versteht, während im Gegensatz dazu Sekundärliteratur wissenschaftliche, kritische Forschungsschriften u?ber die Originaltexte (Interpretationen, Kommentare, Untersuchungen etc.) bezeichnet. Zitate mu?ssen kenntlich gemacht und deren Quellen korrekt angegeben werden, um für den Leser die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
Es gibt zwei zentrale Arten von Zitaten, das direkte und das indirekte Zitat, und verschiedene Zitationsweisen wie die europäische Zitationsweise (mit Fußnoten) oder das Harvard-System (mit Literaturverzeichnis). Das direkte Zitat ist ein wörtliches Zitat, das direkt aus einem anderen Text entnommen wurde, wobei immer kenntlich gemacht werden muss, dass es sich um ein Zitat handelt. Wenn direkte Zitate nicht zu Beginn eines Textes stehen, werden sie fu?r gewöhnlich mit einer ensprechenden Floskel eingeleitet, in der die Quelle direkt benannt wird. Das direkte Zitat kann daher in einen eigenen Satz eingegliedert werden, wobei Auslassungen mit der Zeichenkombination (…) kenntlich gemacht werden. Neben der wörtlich zitierten Wiedergabe von Sachzusammenhängen aus der Primär- oder Sekundärliteratur ist auch eine paraphrasierende Wiedergabe möglich, d.h., das indirekte Zitat ist eine sinngemäße Wiedergabe der Gedanken anderer mit eigenen Worten. Ein solcher zusammengefasster, aber dem urspru?nglichen Sinn nach u?bernommener Gedankengang muss ebenfalls als Zitat kenntlich gemacht werden. Indirekte Zitate bzw. Paraphrasen sind bei Übernahme von Einsichten und Interpretationen aus der Sekundärliteratur direkten Zitaten vorzuziehen, man muss aber beim indirekten Zitieren darauf achten, Begriffe und Terminologien nicht unbedacht zu u?bernehmen, denn mit Begriffen übernimmt man immer auch deren Geschichte und die dazugehörigen Meinungen.
Baldwin nahm an, dass sich die geistige Entwicklung in Epochen unterteilt, deren Abfolge universal gültig ist. Zwischen 4 und 8 Monaten besitzt ein Kind lediglich die Eigenschaften niederer Wirbeltiere, von 8 bis 12 Monaten die der höheren Wirbeltieren und erst ab 2 Jahren die geistigen Eigenschaften eines menschlichen Lebewesens. Der Ansatz von Baldwin kann auch als genetische Epistemologie bezeichnet werden, also als Ansatz, der die Art und Weise beschreibt, wie ein Subjekt objektives Wissen von seiner Umwelt erreicht. Wichtig sind in seinen Augen vor allem zwei Prozesse, und zwar die Gewohnheitsbildung und die Akkomodation. Die ersten Gewohnheiten bilden sich über eine zirkuläre Reaktion aus. Veränderungen in der Umwelt werden vom Wahrnehmungssystem registriert und führen automatisch zu Erregungen des motorischen Systems. Hierdurch werden globale Bewegungsmuster initialisiert und führen zu einer leichten Orientierung zum Reiz hin. Hierdurch wächst die wahrgenommene Intensität des Reizes, da der Reiz nun zentraler im Blickfeld ist. Dies löst einen weiteren Erregungsschub aus bis der Reiz bzw. die Quelle der Stimulation genau im Zentrum des Blickfeldes ist. Die Gewohnheitsbildung erfolgt durch das mehrfache Wiederholen einer zirkulären Reaktion. Nach den ersten Gewohnheiten können sich Pläne (Schemata) zur Orientierung zu einem bestimmten Stimulus entwickeln. Die Aktivierung von Schemata wir auch als Assimilation bezeichnet. Durch gesteigerte Aufmerksamkeit (Reifung des Cortex) gelingt es, alte Gewohnheiten aufzubrechen und somit ein höheres Niveau der Anpassung zu erreichen. Dies wird als Akkomodation bezeichnet.
Epochen der Entwicklung und deren Abfolge nach Baldwin
Die Epoche der sensu-motorischen Suggestion erstreckt sich von der Geburt bist zum 4. Lebensmonat. Hier finden erste zirkuläre Reaktionen statt, d. h.,es kommt zu Ausbildung erster basaler Gewohnheiten. Differenzierte Schemata können nur bei Vorhandensein des jeweiligen Stimulus aktiviert werden. Zwei Schemata mit verschiedenen Stimuli können nicht miteinander koordiniert werden. Baldwin widersprach damit Kants Ansicht, dass die Wahrnehmung von Zeit und Raum angeboren sei. In der Epoche der Ideomotorische Suggestion werden durch die Funktion des Gedächtnisses geistige Kopien von Stimuli möglich, jedoch ist die Gedächtnisfunktion zunächst monoideistisch, d. h., es erfolgt immer nur eine Kopie eines Stimulus. Erst ab einem Alter von 8 Monaten wird das Gedächtnis polyideistisch, was den Vergleich zweier Kopien und damit die Willensbildung ermöglicht. Schließlich ist die Stufe des Denkens erreicht, die von quasi-logischem Denken über logisches und hyperlogisches Denken zum extralogischen Denken führt.
Literatur Montada, L. (2002). Fragen, Konzepte, Perspektiven. In R. Oerter & L. Montada (Hrsg.), Entwicklungspsychologie (S. 3-53). Weinheim: Psychologie Verlags Union.
Shaffer, D. R. (2000). Social & personality Development. Belmont, CA: Wadsworth.
Eckensberger, L. H. & Keller, H. (1998). Menschenbilder und Entwicklungskonzepte. In H. Keller (Hrsg), Lehrbuch Entwicklungspsychologie. Bern: Huber.
Zwar gibt es beim menschlichen Gehirn durchaus Parallelen zum Computer, denn auch das Gehirn arbeitet über kleine Stromimpulse, ähnlich wie in den Schaltkreisen auf einem Computerchip. Der entscheidenden Unterschied ist allerdings die Flexibilität, denn das Gehirn verändert ständig seine Hardware, während ein Computer eine starre Hardware besitzt, deren Chips und Schaltkreise sich nicht verändern, d.h., elektronische Schaltkreise sind nicht in der Lage, neue zu entwickeln und andere auszuschalten bzw. abzuschwächen. So sind die Versuche, im geplanten Human-Brain-Projekt die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen, indem man es im Computer nachbaut, völlig aussichtslos ist, nicht allein wegen der derzeit noch fehlenden Rechnerkapazitäten, sondern grundsätzlicher Art. Das normale Funktionieren des Gehirns ist dadurch ausgezeichnet, dass ständig neue Verbindungen zwischen den Nervenzellen hergestellt werden, es stets in einem Wandel ist und sich den Anforderungen anpasst. Daher gehen die zu Beginn des 21. Jahrhunderts gestarteten Versuche, die Struktur des Gehirns zu analysieren, indem man die Hauptverbindungen zwischen den Hirnteilen kartiert und analysiert, an der Realität des Gehirns vorbei, denn dieser strukturelle Ansatz wurde schon vor mehr als einem halben Jahrhundert in der Psychologie versucht.
Gehirnforschung Kartierung
Schon zu Beginn des zwanzigsten Jahrhunderts wurden erste Karten des Gehirns erstellt, die den Regionen bestimmte Aufgaben zuordnen, etwa das Broca-Areal und das Wernicke-Zentrum, die für die Erzeugung und das Verständnis von Sprache zuständig sind. Diese grobe räumliche Aufteilung ist den modernen Neurowissenschaftlern nicht mehr genug, sondern sie wollen das menschliche Gehirn auf mikroskopischer Ebene zu durchleuchten. Sie wollen verstehen, wo die Hauptbahnen im Gehirn verlaufen, wie sie sich verzweigen, in welche Zellschichten sie gehen und wo die wichtigsten Verbindungen sind. Die Verbindungen der einzelnen Nervenzellen zu kennen, wäre natürlich einerseits für die Grundlagenforschung interessant, denn damit könnten höhere kognitive Leistungen, wie die Entstehung von Sprache, oder die Verarbeitung von visuellen Informationen besser verstanden werden, aber auch für die Diagnose und Behandlung neurologischer Erkrankungen oder der Folge von Schlaganfällen wäre es wichtig, die Verknüpfungen der betroffenen Neuronen möglichst zu kartieren. Zahlreiche psychische Erkrankungen haben eine neurobiologische Basis, denn so sind etwa bei der Schizophrenie verschiedene Aspekte der Konnektivität gestört, angefangen von den Neurotransmittern bis hin zu den Synapsen. Allerdings machen die verschiedenen Größenskalen, die man für ein vollständiges Konnektom, also der Gesamtheit aller Nervenverbindungen eines Gehirns, erfassen müsste, die Aufgabe äußerst schwierig, denn an jeder Synapse befinden sich zahlreiche Rezeptoren, die verschiedene Signalmoleküle binden. Wie viele davon vorhanden sind und auf welche Neurotransmitter sie reagieren, kann sich dabei stark unterscheiden, d. h., um die Weiterleitung eines Reizes von einer Nervenzelle zur nächsten exakt zu beschreiben, müsste man die genaue Zahl und Art aller Rezeptoren kennen. Davon ist die Neurophysiologie noch weit entfernt. Hinzu kommt: Beinahe alle Erkenntnisse der neueren Gehirnforschung bringen keine wirklich neuen Erkenntnisse, die über das hinausgehen, was schon die Gestaltpsychologie, die frühe experimentelle Wahrnehmungspsychologie oder die Ganzheitspsychologie bzw. Feldpsychologie entdeckt haben (s.u.). Die neueren Forschungen liefern höchstens zusätzliche Erklärungen für das Substrat, nicht aber für den Prozess, denn der ist in den Anfängen der Psychologie hinreichend abgeklärt worden, nur macht sich heute offensichtlich niemand die Mühe, diese Erkenntnisse in der einschlägigen Forschungsliteratur eta in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts nachzulesen. Es wäre aber sicher reizvoll, die klassischen Gestaltgesetze mit den Forschungen der Neuropsychologie oder Neurobiologie abzugleichen.
Die Angst vor dem Brainscan
Nach einem Bericht von Stefan Krempl in heise.de vom Mai 2018 wird es immer leichter, mit Brainscannern Gehirnwellen zu messen. So fürchten man, dass sich die Geräte bald verbreiten wie Smartphones und dass Hirndaten im großen Maßstab von Facebook, Google & Co. in die Cloud geladen und analysiert werden. Es heißt dort: “Gehirn-Computer-Schnittstellen, über die Nutzer mit ihren Hirnströmen Rechner steuern können, wandern langsam aus dem Forschungsbereich in praktische Anwendungen etwa im Bereich Virtual-Reality-Spiele.” Auf der re:publica in Berlin wurde schon weniger über Frage der Technik an sich diskutiert, sondern vor allem über den Datenschutz, denn es sei völlig unklar, wem die besonders sensiblen personenbezogenen Informationen gehörten und wer sie kontrolliere. Weiter heißt es dort: “Startups und Internetkonzerne dürften sich bald einen Wettbewerb um die Nutzung der menschlichen Hirndaten liefern, schätzt der Neurologe. Neue einschlägige Gadgets würden dann damit beworben, dass sie dank der Messung der Gehirnaktivitäten ein besseres Nutzungserlebnis böten oder die Anwender klüger machten. Auch mit Schlagwörtern wie “Bewusstseinserweiterung” oder “Selbstoptimierung” dürften Kunden angelockt werden. Ähnlich wie bei persönlichen Informationen in sozialen Netzwerken könnte dies dazu führen, dass “Hirndaten im großen Maßstab freigegeben, in die Cloud hochgeladen und ausgewertet werden (…). Die beteiligten Firmen könnten über derart angereicherte Big-Data-Analysen etwa versuchen, Depressionen oder eine Suizidgefahr vorherzusagen.” In der neuen EU-Datenschutzverordnung gibt es keine spezielle Kategorie dafür jenseits etwa von allgemeinen Gesundheitsdaten, wobei die Einwilligungsoptionen vergleichsweise breit gefasst sind.
Robotik und das Human Brain Project
Es ist übrigens eine große Illusion des Human Brain Projects, dass Roboter schon bald komplizierte Aufgaben erledigen können, wenn man sich die Abläufe im menschlichen Gehirn noch genauer anschaut und sie dann auf die Robotik anwendet. Informatiker betonen gerne, dass die neuen Formen des maschinellen Lernens ähnlich ablaufen wie das Lernen im biologischen Gehirn, doch sie sind weder ähnlich noch identisch, denn Deep Learning funktioniert nach völlig anderen Prinzipien, als sie im Gehirn ablaufen, denn Nervenzellen sind viel komplexer als die Units beim maschinellen Lernen. In der Zwischenzeit sind die Vertreter des Human Brain Project mit ihren Versprechen sehr viel vorsichtiger geworden und man ist momentan damit zufrieden, beschränkte intellektuelle Leistungen des Gehirns auf Rechner zu bringen. So hat man “entdeckt”, dass die Objekterkennung in solchen computerbasierten Netzen ganz anders funktioniert als beim Menschen, denn künstliche Netze nutzen Informationen nur bruchstückhaft, d. h., ein künstliches Netz verarbeitet etwa den Inhalt eines Bildes ganz anders als das Gehirn. Nach Ansicht von Experten liegt der wichtigste Unterschied zwischen Mensch und der bisherigen Künstlichen Intelligenz im Generalisierungsverhalten, denn etwa werden wiederzuerkennen oder etwas aus Erfahrung zu lernen, funktioniert nur, wenn manche Details ausgeblendet werden, sodass die entscheidende lautet, welche Informationen können ignoriert werden und welche sind wichtig. Neuronale Netze nicht unbedingt besser, nur weil man ihre Konstruktion an das menschliche Gehirn anlehnt, denn manche Dinge können Maschinen einfach besser, etwa Muster in großen Datenmengen zu erkennen, auch wenn das genau eines jener Probleme verursacht, mit denen man in der Forschung kämpft. Maschinelle Algorithmen gehen eine Aufgabe ganz anders an, als es Menschen tun, denn ihnen fehlt ein Modell der Welt, sodass etwa Menschen teilweise nur ein einziges Trainingsdatum brauchen, um ein Tier wieder zu erkennen. Sie gleichen es einfach mit ihrem Weltmodell ab: Ein Körper mit vier Beinen, Fell, Schnauze? Klar, dass es sich um ein Tier handeln muss. Der Rest ist Feintuning. Umgekehrt sind das genau jene Eigenschaften, die Algorithmen fehlen: das Körpergefühl, das intuitive Verständnis für die Physik, das Menschen bei der Interaktion mit der Umwelt automatisch mitbekommen. Das biologische Gehirn verfügt über einzigartige Fähigkeiten, die das Überleben des Individuums sicherstellen sollen, sodass Menschen dadurch in schwierigen Situationen optimale Entscheidungen treffen können, bei denen widersprüchliche Informationen nicht zwangsläufig ein Problem dar stellen, während sie das für Computer unüberwindbare Hindernisse darstellen. So scheitert etwa die automatische Bilderkennung, wenn in einem Bild nur ein einziges Pixel verändert wird. Ein Mensch würde eine solche Änderung nicht einmal wahrnehmen, denn das Bild wäre für ihn dasselbe (Wolfangel, 2018).
Anmerkung: Das Phänomen der Ganzheit und die aus ihm abgeleitete naturphilosophische Problematik besitzt eine bis in die antike Wissenschaft zurückreichende Denk- und Forschungstradition. Am Beginn des 19. Jahrhunderts wird von Burdach und Goethe eine eigene biologische Ganzheitslehre (Morphologie) begründet, deren Aufgabe die Untersuchung der organischen Formgebung und des Gestaltwechsels der Organismen ist. Ende des 19. Jahrhunderts entstand in der Wahrnehmungspsychologie eine ganzheitlich orientierte Gestalttheorie, die die Ganzheitseigenschaften der menschlichen Wahrnehmung zum Gegenstand hatte. Sowohl in der Biologie wie in der psychologischen Theorienbildung wurde die Systemeigenschaft ‘Ganzheit’ zunächst in ihrer spezifisch phänomenologischen Erscheinungsform ‘Gestalt’ untersucht, wenn auch auf verschiedenen Forschungsebenen: der Morphologe beschreibt die empirisch-organischen Gestalten (‘Formen’) in der lebenden Natur, der Gestalttheoretiker jedoch die Funktionseigenschaften der Wahrnehmungsorgane der Naturbeobachtungen dieser Formen, wobei eine gemeinsame methodologische Klammer beider Wissenschaften bildet deshalb das Problem von Teil und Ganzem.
Literatur
Wolfangel, E. (2018). Human Brain Project. Milliarden für die Künstliche Dummheit. Süddeutsche Zeitung vom 13. Juli.
