Title (eng)
Rationality as relevance realization
from axiomatic, ecological, and computational rationality to the frame problem of large worlds
Parallel title (deu)
Rationalität als Realisierung von Relevanz
Author
Anna Riedl
Advisor
Johannes Jäger
Assessor
Johannes Jäger
Abstract (deu)
Die Forschungsarbeit zum Thema Rationalität als Urteils- und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit — beziehungsweise Intelligenz im Gehirn, der Kognition und Maschine — wurde wiederholt ein Schmelztiegel interdisziplinärer Debatten. Auf dem jüngsten Höhepunkt standen sich axiomatische Rationalität und ökologische Rationalität gegenüber. Diese Thesis argumentiert, dass diese beiden Positionen sinnvoll durch die Linse einer Wimsattschen Robustheitsanalyse trianguliert werden können, die vom wissenschaftlichem Perspektivismus abgeleitet wird. Das zugrunde liegende Ziel ist es, Meinungsverschiedenheiten, die lediglich artefaktische Nebenprodukte der Grundannahmen sind, von tatsächilchen Erkenntnissen über das Phänomen der Rationalität aus verschiedenen Perspektiven, zu differenzieren. Axiomatische und ökologische Rationalität können durch die Integration von “Computational Rationality” weiter zusammengeführt werden. Bei der Berücksichtigung von rechnerischen Einschränkungen der Kognition wird traditionell davon ausgegangen, dass rationale Agenten einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit optimieren müssen. Heuristiken erreichen oft die daraus resultierende niedrigere normative Obergrenze der ressourcenrationalen Optimalität. Der Konzeption dieses Kompromisses fehlt jedoch ein entscheidendes Element. Die Scherenanalogie von Herbert Simon zeigt, dass begrenzte Rationalität sowohl durch interne kognitive Einschränkungen als auch durch die Umwelt einbeschränkt ist. Die Untersuchung von Heuristiken durch das Bias-Varianz-Dilemma, mit dem jeder Organismus in einer ungewissen Lebenswelt konfrontiert ist, fügt den Kompromiss zwischen Effizienz und Robustheit hinzu. In statistischen "großen Welten" oder schlecht dargestellten Problemen können diese beiden Konflikte nicht a priori optimiert werden, sondern müssen durch kontinuierliche Lösung des Rahmenproblems verhandelt werden. Dieser Prozess der Überwindung des Rahmenproblems wird als „Relevanzrealisierung“ bezeichnet. Relevanzrealisierung beruht auf Problemtransformation, Sinnstiftung, abduktivem Denken oder systematischer Einsicht. Damit verändert sich die zentrale Rationalitätsfrage von einer apriorischen Optimalität zu einer fortwährenden unbeschränkten Anpassung eines Organismus-Umwelt-Systems. Dieses Argument zeigt die Grenzen der axiomatischen Rationalität auf und begreift sie als soziokulturelles Werkzeug für statistische "kleine Welten". Diese sind gegeben sobald die statistischen Anforderungen der "großen Welt" durch Relevanzrealisierung transformiert wurden. Diese kognitiven Erkenntnisse haben Auswirkungen auf Kategorisierung und Wahrnehmung, Wissenschaftstheorie, Ökonomie, maschinelles Lernen und angewandte Mathematik.
Abstract (eng)
The research endeavor concerning rationality as judgment and decision-making under uncertainty, or intelligent behavior in brains, minds, and machines, has repeatedly been a melting pot of interdisciplinary debates. At its recent peak, the axiomatic or optimality modeling approach to rationality and ecological rationality opposed each other. This thesis argues that these two positions can be meaningfully triangulated through the lens of a Wimsattian robustness analysis derived from scientific perspectivism. The underlying goal is to divide the disagreements that merely constitute artefactual byproducts of the fundamental assumptions made from insights into the phenomenon of rationality from different perspectives. Axiomatic and ecological rationality can be moved closer together by integrating computational rationality. Traditionally, it is held that taking computational constraints of cognition into account; rational agents face a speed-accuracy trade-off. Heuristics often meet the resulting lowered normative ceiling of resource-rational optimality. The conception of this trade-off lacks a crucial element: Herbert Simon's scissors analogy indicates that bounded rationality is limited both by internal cognitive constraints and the task environment. Examining heuristics through the bias-variance dilemma any organism faces in an unknown territory adds the efficiency-robustness trade-off. In statistical "large worlds" or ill-posed problems, these two conflicts cannot be optimized a priori but must be negotiated in an emerging bottom-up manner by continuously resolving the frame problem. This process of overcoming the frame problem is called 'relevance realization.' It rests on problem transformation, sense-making, abductive reasoning, or insight. Therefore, the central question of rationality changes from a priori optimality to an ongoing optimal fittedness of an organism-environment system. This argument demonstrates the limitations of axiomatic rationality and reconceives it as a sociocultural tool for "small worlds" once the statistical requirements of the "large world" have been transformed by relevance realization. These cognitive findings have implications for categorization and perception, philosophy of science, economic theory, machine learning, and applied mathematics.
Keywords (deu)
Ökologische RationalitätAxiomatische RationalitätRelevanzOptimalitätRationalitätRationalitätsdebatteComputational RationalitySelbstorganisationUnsicherheit
Keywords (eng)
Computational RationalityEcological RationalityOptimalityRelevanceSelf-OrganizationUncertaintyAxiomatic RationalityRationalityRationality Debate
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1581570
rdau:P60550 (deu)
146 Seiten : Illustrationen
Number of pages
147
Association (deu)
Title (eng)
Rationality as relevance realization
from axiomatic, ecological, and computational rationality to the frame problem of large worlds
Parallel title (deu)
Rationalität als Realisierung von Relevanz
Author
Anna Riedl
Abstract (deu)
Die Forschungsarbeit zum Thema Rationalität als Urteils- und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit — beziehungsweise Intelligenz im Gehirn, der Kognition und Maschine — wurde wiederholt ein Schmelztiegel interdisziplinärer Debatten. Auf dem jüngsten Höhepunkt standen sich axiomatische Rationalität und ökologische Rationalität gegenüber. Diese Thesis argumentiert, dass diese beiden Positionen sinnvoll durch die Linse einer Wimsattschen Robustheitsanalyse trianguliert werden können, die vom wissenschaftlichem Perspektivismus abgeleitet wird. Das zugrunde liegende Ziel ist es, Meinungsverschiedenheiten, die lediglich artefaktische Nebenprodukte der Grundannahmen sind, von tatsächilchen Erkenntnissen über das Phänomen der Rationalität aus verschiedenen Perspektiven, zu differenzieren. Axiomatische und ökologische Rationalität können durch die Integration von “Computational Rationality” weiter zusammengeführt werden. Bei der Berücksichtigung von rechnerischen Einschränkungen der Kognition wird traditionell davon ausgegangen, dass rationale Agenten einen Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit optimieren müssen. Heuristiken erreichen oft die daraus resultierende niedrigere normative Obergrenze der ressourcenrationalen Optimalität. Der Konzeption dieses Kompromisses fehlt jedoch ein entscheidendes Element. Die Scherenanalogie von Herbert Simon zeigt, dass begrenzte Rationalität sowohl durch interne kognitive Einschränkungen als auch durch die Umwelt einbeschränkt ist. Die Untersuchung von Heuristiken durch das Bias-Varianz-Dilemma, mit dem jeder Organismus in einer ungewissen Lebenswelt konfrontiert ist, fügt den Kompromiss zwischen Effizienz und Robustheit hinzu. In statistischen "großen Welten" oder schlecht dargestellten Problemen können diese beiden Konflikte nicht a priori optimiert werden, sondern müssen durch kontinuierliche Lösung des Rahmenproblems verhandelt werden. Dieser Prozess der Überwindung des Rahmenproblems wird als „Relevanzrealisierung“ bezeichnet. Relevanzrealisierung beruht auf Problemtransformation, Sinnstiftung, abduktivem Denken oder systematischer Einsicht. Damit verändert sich die zentrale Rationalitätsfrage von einer apriorischen Optimalität zu einer fortwährenden unbeschränkten Anpassung eines Organismus-Umwelt-Systems. Dieses Argument zeigt die Grenzen der axiomatischen Rationalität auf und begreift sie als soziokulturelles Werkzeug für statistische "kleine Welten". Diese sind gegeben sobald die statistischen Anforderungen der "großen Welt" durch Relevanzrealisierung transformiert wurden. Diese kognitiven Erkenntnisse haben Auswirkungen auf Kategorisierung und Wahrnehmung, Wissenschaftstheorie, Ökonomie, maschinelles Lernen und angewandte Mathematik.
Abstract (eng)
The research endeavor concerning rationality as judgment and decision-making under uncertainty, or intelligent behavior in brains, minds, and machines, has repeatedly been a melting pot of interdisciplinary debates. At its recent peak, the axiomatic or optimality modeling approach to rationality and ecological rationality opposed each other. This thesis argues that these two positions can be meaningfully triangulated through the lens of a Wimsattian robustness analysis derived from scientific perspectivism. The underlying goal is to divide the disagreements that merely constitute artefactual byproducts of the fundamental assumptions made from insights into the phenomenon of rationality from different perspectives. Axiomatic and ecological rationality can be moved closer together by integrating computational rationality. Traditionally, it is held that taking computational constraints of cognition into account; rational agents face a speed-accuracy trade-off. Heuristics often meet the resulting lowered normative ceiling of resource-rational optimality. The conception of this trade-off lacks a crucial element: Herbert Simon's scissors analogy indicates that bounded rationality is limited both by internal cognitive constraints and the task environment. Examining heuristics through the bias-variance dilemma any organism faces in an unknown territory adds the efficiency-robustness trade-off. In statistical "large worlds" or ill-posed problems, these two conflicts cannot be optimized a priori but must be negotiated in an emerging bottom-up manner by continuously resolving the frame problem. This process of overcoming the frame problem is called 'relevance realization.' It rests on problem transformation, sense-making, abductive reasoning, or insight. Therefore, the central question of rationality changes from a priori optimality to an ongoing optimal fittedness of an organism-environment system. This argument demonstrates the limitations of axiomatic rationality and reconceives it as a sociocultural tool for "small worlds" once the statistical requirements of the "large world" have been transformed by relevance realization. These cognitive findings have implications for categorization and perception, philosophy of science, economic theory, machine learning, and applied mathematics.
Keywords (deu)
Ökologische RationalitätAxiomatische RationalitätRelevanzOptimalitätRationalitätRationalitätsdebatteComputational RationalitySelbstorganisationUnsicherheit
Keywords (eng)
Computational RationalityEcological RationalityOptimalityRelevanceSelf-OrganizationUncertaintyAxiomatic RationalityRationalityRationality Debate
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
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Subject (deu)
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Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1593989
Number of pages
147
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