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Die Schönheit des Denkens

Mathematisierung der Wahrnehmung am Beispiel der Computational Neurosciences
Autor:innen:
Verlag:
 2022

Zusammenfassung

Seit Jahrhunderten gibt es den Wunsch, das komplexe Gefüge des Gehirns und der Denkprozesse zu formalisieren. Hannah Fitsch geht der Geschichte dieses Wunsches nach, indem sie mit Hilfe des Begriffs der Mathematisierung der Wahrnehmung die Geschichte der mathematischen Logik und der Übersetzungsprozesse in binäre/informatische Technologien nachzeichnet. Sie stellt dar, wie Methoden und Modelle aus der Mathematik und der Informatik Eingang in die Hirnforschung, in die Ideen des Denkens und in das Konzept des freien Willens gefunden haben. Aus einer feministisch informierten Science-and-Technology-Studies-Perspektive nähert sie sich der Mathematisierung des Blicks und der Wahrnehmung und stellt Fragen nach der Betrachtungsweise der Mensch/Maschine-Parallelen.

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Bibliographische Angaben

Copyrightjahr
2022
ISBN-Print
978-3-8376-5756-2
ISBN-Online
978-3-8394-5756-6
Verlag
transcript, Bielefeld
Reihe
Science Studies
Band
0
Sprache
Deutsch
Seiten
300
Produkttyp
Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten
  1. FrontmatterSeiten 1 - 4 Download Kapitel (PDF)
  2. InhaltSeiten 5 - 6 Download Kapitel (PDF)
  3. EinleitungSeiten 7 - 9 Download Kapitel (PDF)
  4. 1 Was sind Computational Neurosciences? Die Beschreibung eines Feldes und ihrer MethodeSeiten 9 - 13 Download Kapitel (PDF)
  5. 2 Die Hirnforschung und die Mensch-Maschine-AllegorieSeiten 13 - 19 Download Kapitel (PDF)
  6. 3 Neuronen- und ComputermodelleSeiten 20 - 21 Download Kapitel (PDF)
  7. 4 Methode und KapitelübersichtSeiten 21 - 24 Download Kapitel (PDF)
  8. 1 Mathematik und NaturerkenntnisSeiten 25 - 41 Download Kapitel (PDF)
  9. 2 Formalisierung und Mathematisierung von Logik – Mathematische Logik im 19. JahrhundertSeiten 42 - 51 Download Kapitel (PDF)
  10. 3 Vom Wahren und Wahrscheinlichen – SozialstatistikSeiten 51 - 59 Download Kapitel (PDF)
  11. 4 Logik und Mathematisierung im 20. Jahrhundert: geschätzte FunktionenSeiten 59 - 78 Download Kapitel (PDF)
  12. 1 Zeit der ÜbersetzungenSeiten 79 - 93 Download Kapitel (PDF)
  13. 2 Neuronenmodelle. Die Subsumierung neuronaler Aktivität unter die Logik Neuronaler NetzeSeiten 94 - 126 Download Kapitel (PDF)
  14. 3 Ideengeschichte Neuronaler Netzwerkmodelle. Übersetzungen und das Finden einer adäquaten symbolischen Sprache komplexer ProzesseSeiten 126 - 138 Download Kapitel (PDF)
  15. 1 Ideengeschichte revisitedSeiten 139 - 150 Download Kapitel (PDF)
  16. 2 KomplexitätSeiten 150 - 164 Download Kapitel (PDF)
  17. 3 WahrscheinlichkeitSeiten 164 - 169 Download Kapitel (PDF)
  18. 4 Neue ZeitlichkeitSeiten 169 - 172 Download Kapitel (PDF)
  19. 5 Instrumentelle Vernunft der Computational NeurosciencesSeiten 172 - 184 Download Kapitel (PDF)
  20. EinleitungSeiten 185 - 186 Download Kapitel (PDF)
  21. 1 Das Labor als spezifischer Ort der ErkenntnisproduktionSeiten 186 - 189 Download Kapitel (PDF)
  22. 2 Das Soziale und die Verdichtung von Gesellschaft im LaborSeiten 189 - 191 Download Kapitel (PDF)
  23. 3 Die Mathematik als Fundament der Erkenntnisproduktion im Labor, ohne selbst eine Laborwissenschaft zu seinSeiten 191 - 193 Download Kapitel (PDF)
  24. 4 Aus dem Labor in die Gesellschaft. Kritik an und Veränderung im LaborSeiten 193 - 200 Download Kapitel (PDF)
  25. 5 Mathematisierung des Labors und Laboratisierung von GesellschaftSeiten 200 - 209 Download Kapitel (PDF)
  26. 6 Die fehlende halbe Sekunde und die Rückkehr des Körpers unter den Vorzeichen des LaborsSeiten 209 - 214 Download Kapitel (PDF)
  27. EinleitungSeiten 215 - 217 Download Kapitel (PDF)
  28. 1 Einführung in das Konzept: Mathematisierung der WahrnehmungSeiten 217 - 224 Download Kapitel (PDF)
  29. 2 Mathematisierung der Wahrnehmung. Von der Automatisierung des Denkens zum informierten Fühlen von FaktenSeiten 224 - 231 Download Kapitel (PDF)
  30. 3 Etwas Besseres als die Natur? Effekte der Mathematisierung von Wahrnehmung: algorithmic und predictive brainSeiten 231 - 241 Download Kapitel (PDF)
  31. 4 Algorithmen als Bestätigung intuitiver, heißt richtiger EntscheidungenSeiten 242 - 248 Download Kapitel (PDF)
  32. 5 Schlummernde Vorlieben – von der Automatisierung des Denkens zum informierten Fühlen von FaktenSeiten 248 - 250 Download Kapitel (PDF)
  33. EinleitungSeiten 251 - 254 Download Kapitel (PDF)
  34. 1 Zirkelschluss. Die Implementierung mathematischer Logik in die Vorstellung neuronaler NetzeSeiten 254 - 256 Download Kapitel (PDF)
  35. 2 Immer diese Widersprüche. Oder was es bedeutet, wenn Wissenschaftler*innen herausfinden wollen, warum die Patient*innen etwas anderes sagen als ihre DatenSeiten 256 - 263 Download Kapitel (PDF)
  36. 3 Kein freier Wille, nirgends. Warum Entscheiden nicht Wählen istSeiten 264 - 269 Download Kapitel (PDF)
  37. 4 Ausblick: Die Schönheit des DenkensSeiten 269 - 278 Download Kapitel (PDF)
  38. DankSeiten 279 - 280 Download Kapitel (PDF)
  39. LiteraturSeiten 281 - 296 Download Kapitel (PDF)
  40. AbbildungsverzeichnisSeiten 297 - 300 Download Kapitel (PDF)

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