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Experienced Wholeness: Integrating Insights from Gestalt Theory, Cognitive Neuroscience, and Predictive Processing
Eine interdisziplinäre Darstellung der phänomenalen Einheit, in der untersucht wird, wie erfahrungsmäßige Ganzheiten charakterisiert werden können und wie solche Charakterisierungen rechnerisch analysiert werden können.
Wie können wir die phänomenale Einheit erklären? Das heißt, wie können wir unsere Erfahrung von Objekten und Objektgruppen, Körpererfahrungen, Abfolgen von Ereignissen und die Aufmerksamkeitsstruktur des Bewusstseins als Ganzes charakterisieren und erklären? In diesem Buch entwickelt Wanja Wiese eine interdisziplinäre Darstellung der phänomenalen Einheit, indem er untersucht, wie erfahrungsbezogene Ganzheiten charakterisiert werden können und wie eine solche Charakterisierung sowohl begrifflich als auch rechnerisch analysiert werden kann.
Wiese geht zunächst darauf ein, wie die Einheit des Bewusstseins phänomenologisch charakterisiert werden kann, indem er erörtert, wie es ist, Ganzheiten zu erleben, und was der erfahrungsmäßige Beitrag der phänomenalen Einheit ist. Unter Berücksichtigung der damit verbundenen konzeptionellen und empirischen Fragen stellt er Verbindungen zu phänomenologischen Darstellungen und gestalttheoretischen Forschungen her. Die Ergebnisse zeigen, wie die Aufmerksamkeitsstruktur des Erlebens, die Erfahrung des zeitlichen Flusses und verschiedene Arten von Erfahrungsganzheiten zu unserem Gefühl der phänomenalen Einheit beitragen. Darüber hinaus ist die Charakterisierung der phänomenalen Einheit im Sinne der Existenz eines einzigen globalen phänomenalen Zustands weder notwendig noch ausreichend, um das Problem der phänomenalen Einheit angemessen zu behandeln. Wiese schlägt dann vor, dass die Konzepte und Ideen der prädiktiven Verarbeitung verwendet werden können, um die phänomenale Einheit rechnerisch zu analysieren. Das Ergebnis ist sowohl ein konzeptioneller Rahmen als auch eine interdisziplinäre Erklärung: die Regelmäßigkeitserklärung der phänomenalen Einheit. Demnach entsprechen erlebte Ganzheiten einer Hierarchie von verbindenden Regelmäßigkeiten. Das Gehirn verfolgt diese Regelmäßigkeiten durch hierarchische Vorhersagefehlerminimierung, die sich der hierarchischen Bayes'schen Inferenz annähert.
| ISBN: | 9780262036993 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 368 |
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