Repräsentationsmodell

Ein Repräsentationsmodell ist ein theoretisches Konstrukt, das beschreibt, wie Informationen in einem kognitiven System oder in einem künstlichen System intern codiert, gespeichert und verarbeitet werden. Es legt fest, welche Merkmale oder Symbole verwendet werden, wie sie zueinander in Beziehung stehen und wie sie zu Wahrnehmung, Denken und Handeln beitragen.

Man unterscheidet grob zwischen symbolischen Repräsentationen, die aus expliziten Symbolen, Regeln oder Strukturen bestehen (etwa logische Repräsentationen oder Schablonen), und subsymbolischen bzw. verteilten Repräsentationen, die durch Muster in Aktivierungen dargestellt werden (etwa Vektoren in neuronalen Netzen). Oft kommen hybride Ansätze vor, die sowohl explizite Regeln als auch verteilte Merkmale verbinden.

Typische Bestandteile eines Repräsentationsmodells sind der Repräsentationsraum (eine Menge möglicher Zustände), Zuordnungsfunktionen vom Eingang in diesen Raum, sowie Prozesse, die aus der Repräsentation Schlussfolgerungen ziehen oder Verhaltenshandlungen ableiten. Lernmechanismen, die die Repräsentationen aus Daten ableiten oder anpassen, spielen eine zentrale Rolle.

Anwendungsfelder umfassen die kognitive Wissenschaft, Linguistik, Informationsverarbeitung und Künstliche Intelligenz. Beispiele sind mentale Konzepte, Wort- oder Bildrepräsentationen in der Sprachverarbeitung, sowie latente Repräsentationen in maschinellen Lernsystemen, die aus Rohdaten abstrakte Bedeutungen ableiten.

Die Bewertung von Repräsentationsmodellen erfolgt anhand ihrer Vorhersagekraft, ihrer Plausibilität in Bezug auf menschliches Denken, ihrer Generalisierung oder ihrer Effizienz. Der Begriff ist eng verbunden mit Repräsentationslernen und der Frage, welche Merkmale für Aufgaben wie Wahrnehmung, Planung oder Kommunikation besonders hilfreich sind.