Motorik und Konnektionismus
Stefan KünzellKöln, bps-Verlag 1996. (Betrifft: Psychologie und Sport; Band 28).
ISBN 3-922386-53-9, Preis: 19.50 DM
Hier wiedergegeben: Inhaltsverzeichnis , Vorwort , Einleitung
Inhaltsverzeichnis
Vorwort (S. 7)
Einleitung (S. 11)
1 Zum Stand bewegungswissenschaftlicher Forschung (S. 13)
1.1 Modellierung auf der komputationellen Ebene: Der action approach (S. 15)
1.1.1 Bernsteins Synergien (S. 17)
1.1.2 Psychoökologie (S. 18)
1.1.3 Synergetik (S. 19)
1.2 Modellierung auf der algorithmischen Ebene: Der motor approach (S. 21)
1.3 Modellierung auf der implementationellen Ebene (S. 23)
1.3.1 Optimierungsverfahren (S. 25)
1.3.2 Die mass-spring-Hypothese (S. 26)
1.4 Stärken und Schwächen der verschiedenen Herangehensweisen (S. 28)
1.5 Warum eine neue Theorie? (S. 31)
2 Was ist Konnektionismus? (S. 34)
2.1 Definitionen und Terminologie (S. 34)
2.2 Historische Wurzeln (S. 35)
2.3 Architektur künstlicher neuronaler Netze (S. 39)
2.4 Lokale Informationsverarbeitung (S. 41)
2.5 Globale Informationsverarbeitung (S. 45)
2.6 Lernen (S. 46)2.6.1 Überwachtes Lernen (S. 46)
2.6.2 Unüberwachtes Lernen (S. 48)
2.7 Interne Repräsentationen (S. 48)
3 Konnektionistische Modelle motorischer Kontrolle und motorischen Lernens (S. 52)
3.1 Das VITE-Modell von Bullock und Grossberg (S. 52)
3.1.1 VITE in der wissenschaftlichen Diskussion 57)
3.1.2 Das Problem der Freiheitsgrade (S. 60)
3.1.3 FLETE und AVITE (S. 61)
3.1.4 Fazit (S. 62)
3.2 Jordans Netz (S. 63)
3.2.1 Architektur (S. 64)
3.2.2 Das Problem der Freiheitsgrade (S. 69)
3.2.3 Das dynamische Modell (S. 70)
3.2.4 Einordnung in den sportwissenschaftlichen Zusammenhang (S. 72)
3.3 Vergleich von Jordans Modell und VITE (S. 75)
3.4 Andere Modelle (S. 76)
3.4.1 Das M-Net (S. 76)
3.4.2 Das Kaskaden-Netz (S. 78)
4 Simulation (S. 80)
4.1 Grundsätze (S. 80)
4.2 Aufgabe (S. 83)
4.3 Struktur des Programms (S. 91)
4.4 Das Training des Bewegungsvorstellungsnetzes (S. 93)
4.5 Das Training des Bewegungssteuerungsnetzes (S. 98)
4.6 Kontextinterferenz (S. 99)
4.6.1 Hypothesen (S. 100)
4.6.2 Design (S. 100)
4.6.3 Betrachtung einzelner Lernverläufe (S. 102)
4.6.4 Deskriptive Auswertung (S. 106)
4.6.5 Varianzanalyse (S. 110)
4.6.6 Interpretation (S. 112)
4.7 Freiheitsgrade (S. 116)
4.8 Einordnung und Bewertung (S. 123)
5 Perspektiven konnektionistischer Bewegungsforschung (S. 125)
5.1 Bedeutung (S. 125)
5.2 Stärken (S. 128)
5.3 Schwächen (S. 131)
5.4 Sportpraktische Auswirkungen (S. 134)
5.5 Perspektiven (S. 135
Literaturverzeichnis (S. 136)
Anhang: Quellcode des erstellten Programms (S. 144)
Personenregister (S. 153)
Vorwort
Die Begriffe "Theorie" und "Unverständlichkeit" werden in der Diskussion um die (Praxis-) Relevanz sportwissenschaftlicher Forschungsansätze nicht selten als so etwas wie Synonyme interpretiert. Derzeit scheint sich vor allem die scientific community der sportbezogenen Motorikforscher um eine Bestätigung dieser Sichtweise zu bemühen. Dem "Theorienovizen", der an Fragestellungen der motorischen Kontrolle und des motorischen Lernens interessiert ist, werden fortwährend neue, hochkomplexe Modelle dargeboten und als geeignete Nachfolger für die jahrzehntelang dominierenden, heute aber kaum mehr haltbaren Informationsverarbeitungsansätze präsentiert. Die Situation wirkt alles andere als übersichtlich, eben unverständlich; es wird vielfach nicht klar, worin die wesentlichen Unterschiede zwischen den empfohlenen Konzepten bestehen, ob ein Modell wirklich neu ist oder ob nur "alter Wein in neuen Schläuchen" verkauft wird.
Das von Künzell vorgelegte Buch schwimmt – so betrachtet – gegen den Trend. Erstens verschafft es dem Leser in beispielgebend prägnanter Form einen Überblick über den aktuellen Stand der bewegungswissenschaftlichen Theoriebildung. Es bietet also Stukturierungs- und Einordnungshilfen, die nicht nur für den Laien in diesem Bereich gewinnbringend sein werden. Zweitens "verkauft" Künzell ausgesprochen "jungen, theoretisch hochprozentigen Wein". Sein "Anbaugebiet" ist der Konnektionismus. Dies verwundert nicht, ist Künzell doch ausgebildeter Sportwissenschaftler und Informatiker. Was man sich unter Konnektionismus vorzustellen hat und wie er konkret in die Motorikforschung integriert werden kann, wird am Ende dieses Buches jedem Leser klar geworden sein. Künzell führt auch Nicht-Experten unter Verzicht auf Wortungetüme und kumulierte Formelauflistungen in die Welt der neuronalen Netze ein. Selbstverständlich und völlig legitim setzt er dabei mehr auf (eine gut begründete) Überzeugungsarbeit als auf Darstellungsneutralität.
Wenn ein Autor durch Überlegungen und Argumentationen überzeugt, ist dies löblich. Noch wichtiger wird für viele allerdings sein, daß Künzell – im quasi empirischen Teil des Buches – exemplarisch den Nachweis erbringt, daß mit konnektionistischen Ansätzen eine Modellierung (klassischer) empirischer Befunde zum Bewegungslernen prinzipiell möglich ist und daß sie perspektivisch in der Lage sein könnten, zur Lösung offener Probleme der Bewegungskontrolle beizutragen.
Wie bei jedem Buch, kann man auch bei dem Buch von Künzell die Inhalte in zwei Teile gruppieren (vgl. Heuer 1983, 7). Den einen findet der Leser einleuchtend, den anderen nicht. Der Urheber des ersten Teils ist ausschließlich der Autor selbst; beim zweiten Teil kommt möglicherweise der Einfluß der Gruppe der Berliner Bewegungswissenschaftler zum Tragen. Stefan Künzell hat in den Jahren 1990-1995 maßgeblich die in diesem Kreis geplanten und realisierten Forschungsarbeiten mitgestaltet.
Heidelberg, im September 1995 Klaus Roth
Einleitung
These are revolutionary times for the brain and cognitive sciences. At the heart of the revolution is connectionism. Neural networks - systems consisting of simple neuronlike computing elements - have become a subject of intense interest to scientists spanning a broad range of disciplines including mathematics, physics, biology and psychology (Hanson & Olson 1990, 1).
In der Kognitionsforschung der heutigen Zeit zeichnet sich ein Paradigmawechsel ab. Während vor 10 Jahren noch der herkömmliche "von-Neumann"-Computer, eine Maschine zur sequentiellen Datenverarbeitung, das in der Psychologie bevorzugte Modell zur Beschreibung kognitiver Prozesse war, wird heutzutage die Funktion der Neuronen im Hirn selbst zur Modellbildung herangezogen. Es wurde entdeckt, daß es möglich ist, durch ihr paralleles und verteiltes Zusammenwirken Information zu speichern und zu verarbeiten, ohne daß eine zentrale Instanz explizite Berechnungen oder Zuweisungen durchführt.
Im Vordergrund des Erkenntnisprozesses steht dabei nicht die Funktion des einzelnen Neurons, sondern die sich aus den vielen flexiblen Verbindungen (engl. connections) zwischen ihnen ergebenden Interaktionen. Daher rührt auch der Name "Konnektionismus", der sich mehr und mehr als Begriff für das neue Paradigma in der Psychologie durchsetzt. Inzwischen hat sich diese Art der Modellbildung so etabliert, daß sich ein eigener Wissenschaftszweig, die "Neurowissenschaften", gebildet hat, in der Psychologie, Informatik, Neurologie und andere Wissenschaften interdisziplinär zusammenarbeiten. Dies wird auch auf der Hochschulebene durch Institutsgründungen, so z.B. der des Instituts für Neuroinformatik an der Ruhr-Universität Bochum, bestätigt.
Der überwiegende Teil der Forschungsarbeit im Bereich der Neurowissenschaften beschäftigt sich mit Phänomenen wie (vor allem visuellem und sprachlichem) Wahrneh- men und Wiedererkennen. Jedoch gibt es auch – hauptsächlich im US-amerikanischen Raum – Arbeiten zur Motorikforschung vor dem Hintergrund des konnektionistischen Paradigmas, die als Grundlage sportwis- senschaftlichen Denkens und Forschens durchaus geeignet wären. So schreiben auch Stelmach und Requin im Vorwort des von ihnen editierten Buchs:
Since the late 1970s, much has changed in the motor control and learning area. Today, the alliance with Experimental Psychology has diminished and in its place is an emerging federation with Cognitive-Neuroscience. (...) Closed- and open-loop control notions have been replaced by distributed control theories, and mass springs by oscillators and memory representations by neural networks (1992, V).
Die daraus entstandenen Modelle können gut als Alternative zu, vielleicht sogar als Bindeglied zwischen den herkömmlichen Ansätzen dienen. In der deutschen Sportwissenschaft ist dieser Forschungszweig jedoch noch nicht entwickelt. Dies mag zum einen daran liegen, daß die bisherigen Arbeiten in diesem Bereich sich noch sehr mit den Grundlagen motorischen Verhaltens beschäftigen und wohl kaum Aussagen zu Fragestellungen der Sportpraxis zulassen, zum zweiten, daß sich die zentralen Aussagen durch den hohen mathematischen Abstraktionsgrad, der zu ihrer Beschreibung nötig ist, nicht unmittelbar erschließen lassen.
Die vorliegende Arbeit soll einen Beitrag dazu leisten, die Diskussion in der deutschen Sportwissenschaft über einen konnektionistischen Ansatz in der Motorikforschung anzuregen. Es wird überprüft, ob er in der Lage ist, empirische Befunde des menschlichen Bewegungslernens zu modellieren und offene Probleme der Bewegungskontrolle zu lösen.
Nachdem in einem kurzen Überblick in Kapitel 1 die zur Zeit aktuellen Ansätze der Motorikforschung kritisch beleuchtet und in Kapitel 2 die grundlegenden Ideen des Konnektionismus dargelegt worden sind, werden im zentralen Kapitel 3 Konnektionismus und Motorik zusammengedacht und die bisher entwickelten neuronalen Netze als Motelle interner Bewegungsrepräsentationen vorgestellt.
Um einen Einblick in die vorgehensweise konnektionistischer Modellbildung zu geben und gleichzeitig ihre Angemessenheit und Nützlichkeit zu demonstrieren wird in Kapitel 4 die Durchführung einer Simulation mit einem selbst implementierten neuronalen Netz dokumentiert. Kapitel 5 rundet das Thema mit dem Versuch eines Ausblicks über die weitere Bedeutung konnektionistischer Motorikforschung ab.