EUROCORES_LogiCCC: LcpR_Modeling human inference within the framework of probability

Bis zum Ende des zwanzigsten Jahrhunderts nahm die Psychologie des schlußfolgernden Denken und des menschlichen Schließens die klassische Logik als Standard und als Bezugsrahmen. Die klassische Logic bestimmte, welche Aufgaben in den Experimenten verwendet wurden, wie gut oder schlecht die Versuchspersonen waren und wie die Ergebnisse interpretiert und diskutiert wurden. Im Gegensatz dazu wächst in den letzten Jahren die Bedeutung von nicht-klassisch ausgerichteten Ansätzen, besonders von probabilistischen (Bayesianischen) Ansätzen, sehr stark. Der Forschungsantrag schließt sich diesen neuen Entwicklungen an. Die theoretischen Überlegungen werden auf der nicht-klassischen Logik beruhen, insbesondere auf der Wahrscheinlichkeits- Logik und dem nicht-monotonen Schließen. Im empirischen Teil wird eine Serie von psychologischen Experimenten durchgeführt, und zwar (1) über (wenn- dann) Konditionale, (2) über verschiedene Argumentformen, (3) über die Regeln des Systems P, (4) über die Zurücknahme von bereits getroffenen Schlußfolgerungen im Kontext des nicht-monotonen Schließens und (4) über das "conjugacy" Prinzip. Wir werden ein Modell zu den beim Lösen der Aufgaben beteiligten kognitiven Repräsentationen und Prozessen bilden. Das Projekt wird meine Arbeiten zu Bayesianischen Netzwerken fortsetzen und dabei die bereits existierende Zusammenarbeit mit Radim Jirousek ausbauen. Bayesianische Netzwerke wurden bei der psychologischen Modellierung von kausalem Denken in letzter Zeit wichtig. Das Projekt wird von der Expertise von Angelo Gilio profitieren, insbesondere bei Fragen der Kohärenz, bei den "imprecise probabilities" und beim System P. Unsere eigene Erfahrung mit Bayesianischen Netzwerken wird Max Kistler, Josef Perner und Sarah Beck helfen. Unsere spieltheoretischen Simulationen (zusammen mit Gerhard Schurz), werden die Effizienz von Argumentformen in verschiedenen logischen Systemen vergleichen. Sie werden zur Diskussion über den evolutionären adaptiven Wert kognitiver Prozesse beitragen.

Psychologische Untersuchungen des menschlichen Denkens haben ein besonders nahes Verhältnis zur Logik. Über mehr als hundert Jahre hinweg haben Psychologen die klassische Logik als Bezugsrahmen für Experimente und Theorien zum schlussfolgernden Denken verwendet. So wurde zum Beispiel untersucht, wie gut wir sind, wenn wir eine Regel wie \Wenn A, dann B; A ist wahr", \daraus folgt B ist wahr" oder, etwas kniffliger, \Wenn A, dann B; B ist nicht wahr", \daraus folgt, A ist nicht wahr" verwenden. Im Alltag jedoch erfordert schlussfolgerndes Denken immer den Umgang mit Unsicherheit. Daher stellte das Projekt Wahrscheinlichkeiten in den Mittelpunkt seiner Untersuchungen. Es trug damit wesentlich zur gegenwärtigen Wende von der Orientierung an der klassischen Logik zur Orientierungan der Wahrscheinlichkeitslogik als Maßstab für die Rationalität des menschlichen Denkens bei.In einer Folge von Experimenten haben wir gezeigt, dass das schlussfolgernde Denken wesentlich auf probabilistischen Schlussregeln beruht. Eine besondere Rolle spielt dabei das Verständnis von Wenn- Dann-Sätzen in solchen Regeln. Wir haben gezeigt, dass das menschliche Verständnis von Wenn-Dann- Sätzen den gleichen Prinzipien folgt wie bedingte Wahrscheinlichkeiten. Das gilt nicht nur für Erwachsene sondern auch für Kinder. Das Verständnis von Wenn-Dann-Sätzen hängt mit der Kapazität des Kurzzeitgedächtnisses zusammen.Probabilistisches Denken ist bei der Suche nach neuer Information wesentlich. In einer Reihe von theoretischen Beiträgen haben wir gezeigt, dass mehr Information zu weniger genauen Folgerungen führen kann {ein typischer Fall von \weniger ist mehr". Dies ist zum Beispiel bei der Optimierung der Informationssuche in medizinischen Entscheidungen von praktischer Bedeutung.