Model Space: Thinking Anchored in Artifacts

Humans think. Moreover, they think about thinking. How do we think? Is it by following formal systems of well-defined propositions, or through the construction and manipulation of models? Challenging the primacy of formalism, recent developments in both the philosophy of science and cognitive science highlight the central role of informal elements such as metaphors, analogies, and models. This shift—which we call an informal (re)turn—has given rise to new model-based conceptions of science and cognition. Yet, the notion of model is used promiscuously across diverse contexts. How, then, can such a loose concept help us think about thinking? We argue that this very promiscuity is a feature, not a bug. By examining various puzzles, such as representational, ontological, and epistemological issues that surround models, we can identify varying degrees of modelhood and articulate a prototypical, multidimensional concept of model. This enables us to construct a Model Space—one that accommodates heterogeneous entities as models and tracks the evolution of model populations across dimensions and domains, through processes such as modelization and de-modelization. Such a flexible spatial framework enables us to conceive of thinking—whether at the micro level of individual cognition or the macro level of science—as a movement through this space—or, as we call it, a process of continuous error-making. This conception rests on two central hypotheses. The error hypothesis emphasizes the indispensable role of errors: all scientific models and cognitive representations are—and should be—constituted by varying degrees of wronghood. The continuity hypothesis underscores the recursive, iterative aspect of thinking, in which errors are made, maintained, fed back, and optimized according to the aim and scope of thinking. This is not an anarchic claim, because processes of continuous error-making are anchored in artifacts. To make sense of this claim, we must adopt the inverted perspective of our Artifactual Revolution. Instead of beginning with formal inquiries, we begin with informal ones—by analyzing how different ways or styles of thinking are already anchored in artifacts, whether these artifacts are material or non-material. The upshot is that thinking—whether everyday, scientific, or philosophical—is constituted by processes of continuous error-making that are anchored in artifacts.

Menschen denken. Darüber hinaus denken sie über das Denken nach. Wie denken wir? Folgen wir dabei formalen Systemen wohldefinierten Propositionen, oder geschieht es durch die Konstruktion und Manipulation von Modellen? Indem sie die Vormachtstellung des Formalismus in Frage stellen, betonen neuere Entwicklungen sowohl in der Wissenschaftsphilosophie als auch in der Kognitionswissenschaft die zentrale Rolle informeller Elemente wie Metaphern, Analogien und Modelle. Diese Wende – die wir als informalen (Re-)Turn bezeichnen – hat neue modellbasierte Konzeptionen von Wissenschaft und Kognition hervorgebracht. Dennoch wird der Begriff des Modells in den verschiedensten Kontexten auf schillernde Weise verwendet. Wie kann uns ein so vager Begriff beim Nachdenken über das Denken helfen? Wir argumentieren, dass eben diese Vagheit ein Merkmal und kein Fehler ist. Indem wir verschiedene Rätsel untersuchen – etwa repräsentationale, ontologische und epistemologische Fragen, die Modelle umgeben – können wir unterschiedliche Grade von Modellhaftigkeit bestimmen und einen prototypischen, multidimensionalen Modellbegriff ausarbeiten. Dies ermöglicht es uns, einen Modellraum zu konstruieren – einen Raum, der heterogene Entitäten als Modelle aufnimmt und die Evolution von Modellpopulationen über Dimensionen und Domänen hinweg verfolgt, durch Prozesse wie Modellisierung und De-Modellisierung. Ein solcher flexibler räumlicher Rahmen erlaubt es uns, Denken – sei es auf der Mikroebene individueller Kognition oder der Makroebene der Wissenschaft – als Bewegung durch diesen Raum zu begreifen – oder, wie wir es nennen, als einen Prozess kontinuierlicher Fehlerproduktion. Diese Konzeption stützt sich auf zwei zentrale Hypothesen. Die Fehlerhypothese betont die unverzichtbare Rolle von Fehlern: Alle wissenschaftlichen Modelle und kognitiven Repräsentationen sind – und sollten es sein – durch unterschiedliche Grade von Fehlerhaftigkeit konstituiert. Die Kontinuitätshypothese unterstreicht den rekursiven, iterativen Aspekt des Denkens, in dem Fehler gemacht, aufrechterhalten, rückgekoppelt und entsprechend dem Ziel und Umfang des Denkens optimiert werden. Dies ist keine anarchische These, denn Prozesse kontinuierlicher Fehlerproduktion sind in Artefakten verankert. Um diese These zu verstehen, müssen wir die umgekehrte Perspektive unserer Artifaktuellen Revolution einnehmen. Anstatt mit formalen Untersuchungen zu beginnen, beginnen wir mit informalen – indem wir analysieren, wie verschiedene Weisen oder Stile des Denkens bereits in Artefakten verankert sind, ob diese Artefakte materieller oder nicht-materieller Natur sind. Das Ergebnis ist, dass Denken – ob alltäglich, wissenschaftlich oder philosophisch – durch Prozesse kontinuierlicher Fehlerproduktion konstituiert wird, die in Artefakten verankert sind.