Dynamische Feldtheorie der kognitiven Informationsverarbeitung
- Ausgehend von neuronalen Feldern wird eine theoretische Sprache formuliert, die das Modellieren eines breiten Rahmens von Paradigmen und Effekten erlaubt, zum Beispiel von Reaktionszeiten, Stopp-Funktionen und Express-Sakkaden. Ferner wird gezeigt, wie diskrete Kategorisierungen aus kontinuierlichen Populationsrepräsentationen entstehen können, wobei Distanzeffekt, Hick- und Hyman-Gesetz modelliert werden. Anhand von neuronalen und psychophysischen Beispielen wird das Erlernen von Vorwissen dargestellt, womit zugleich sequentielle Effekte und Prototyp- versus Exemplareffekte erklärt werden. Eine Erweiterung auf zweidimensionale neuronale Felder ermöglicht die Modellierung von Stimulus-Antwort-Assoziation. Dieser neu erarbeitete Ansatz wird am Beispiel des Stroop-Effekts dem Konnektionismus gegenübergestellt. Die Modellierungen stellen auch Stimulus-Antwort-Kompatibilitätseffekte vor und erläutern Fehlergeschwindigkeit und Zeitgänge in der Simon-Aufgabe und bei Anti-Sakkaden.
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