Wie entstehen Emotionen? Eine Analyse nach dem Bayesian Brain Modell

Term Paper (Advanced seminar) , 2016 , 19 Pages , Grade: 1,7

Philosophy - Theoretical (Realisation, Science, Logic, Language)

Das menschliche Leben wird unumstritten zu einem großen Teil von Emotionen bestimmt. Diese widerfahren den Individuen in jeglichen Lebenslagen; sei es die Reue aufgrund einer falschen Entscheidung, die Freude auf das kommende Wochenende oder das Unbehagen in der Dunkelheit. Darüber hinaus spielen Emotionen auch eine zentrale Rolle bei der Entstehung und Aufrechterhaltung von sozialen Beziehungen, die einen wesentlichen Bestandteil des Alltagslebens der Menschen ausmachen. Dies führt unwillkürlich zu der Frage, wie solche Emotionen entstehen.

In diesem Zusammenhang liefert eine populäre Theorie in den Kognitionswissenschaften, das Bayesian Brain, ein attraktives vereinigendes Rahmenmodell, um die Wahrnehmung, die Kognition, die Aktion, sowie alle mentalen Zwischenvorgänge erklären zu können. Bisher wurde dieses Modell allerdings hauptsächlich im Kontext der Exterozeption, bei der die Beziehung zwischen dem Gehirn und der externen Welt im Fokus steht, ausgearbeitet. Seit wenigen Jahren wird jedoch auch die Interozeption, die Wahrnehmung interner physiologischer Reize innerhalb des Körpers, erfolgreich in das Bayesian Brain Modell integriert, um den menschlichen Organismus an sich besser verstehen zu können. Daraus folgt auch eine neue und vielversprechende Ansicht der Emotionen und ihrer Entstehung, die der vorliegenden Arbeit zugrunde liegen soll.

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Das Gehirn als Vorhersagemaschine
• Die Emotion als interozeptiver Rückschluss
• Folgeerscheinungen der Emotion als interozeptiver Rückschluss
• Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entstehung von Emotionen im Rahmen des Bayesian Brain Modells. Sie untersucht die Integration der Interozeption in dieses Modell, um Emotionen als die vom Gehirn gewählte beste Option in einer bestimmten Situation zu erklären.

• Das Bayesian Brain Modell und seine Anwendung auf die Wahrnehmung
• Die Interozeption als Grundlage für die Emotionsentstehung
• Die historische Entwicklung des interozeptiven Konzepts der Emotion
• Der Mechanismus der Emotionsbildung im Gehirn
• Die Bedeutung des interozeptiven Rückschlusses für psychische Erkrankungen

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Die Einleitung stellt die zentrale Fragestellung der Arbeit vor: Wie entstehen Emotionen? Sie führt das Bayesian Brain Modell ein und erläutert die Bedeutung der Interozeption für das Verständnis des menschlichen Organismus.
• Das Gehirn als Vorhersagemaschine: Dieses Kapitel beschreibt das Bayesian Brain Modell, das das menschliche Gehirn als eine Vorhersagemaschine betrachtet. Es erklärt den Mechanismus der Vorhersage und Fehlerminimierung und seine Bedeutung für die Wahrnehmung, Handlung und mentale Prozesse.
• Die Emotion als interozeptiver Rückschluss: Dieses Kapitel integriert die Interozeption in das Bayesian Brain Modell. Es erläutert die historische Entwicklung des interozeptiven Konzepts der Emotion und die Rolle der James und Lange Theorie sowie der Zwei-Faktoren-Theorie von Schachter und Singer.
• Folgeerscheinungen der Emotion als interozeptiver Rückschluss: Dieses Kapitel diskutiert die Folgen des interozeptiven Rückschlusses für das Verständnis von Emotionen. Es beleuchtet die Bedeutung des Modells für die Erklärung psychischer Erkrankungen, insbesondere Emotionsstörungen.

Schlüsselwörter

Bayesian Brain, Interozeption, Emotion, Emotionsentstehung, psychische Erkrankungen, Emotionsstörungen, Vorhersage, Fehlerminimierung, adaptive Reaktionen, interozeptiver Rückschluss.

• College: Johannes Gutenberg University Mainz
• Grade: 1,7
• Author: B.Ed. Lena Groß (Author)
• Publication Year: 2016
• Pages: 19
• Catalog Number: V321256
• ISBN (eBook): 9783668205635
• ISBN (Book): 9783668205642
• Language: German
• Tags: Kognitionswissenschaften, Bayesian Brain, Bayes'sche Regel, Gefühle, Entstehung, entstehen, Emotionen, interozeptiv, exterozeptiv, Rückschluss, Gehirn, Vorhersagemaschine, predictive coding, Arachnophobie, Phobie, Wahrscheinlichkeit, Signale, predictive processing, Spinnen, Funktionalismus, programmiert, programm, gefühl, liebe