Künstliche Intelligenz

KI – Wintersemester 2013/2014
Einführung
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Wintersemester 2014/2015
Marc Toussaint
© 2006-2014 Heidemann, Bruhn, Toussaint
Intelligenz
Defintionen der Intelligenz
 Intelligentia = Einsicht
 Fähigkeit
 Zusammenhänge zu erkennen
 Probleme zu lösen
 Multiple-Faktoren-Theorie (Thurstone):
 räumliches Vorstellungsvermögen
 Rechenfähigkeit
 Sprachverständnis
 Gedächtnis
 Wahrnehmungsgeschwindigkeit
 logisches Denken
2
Künstliche Intelligenz
(Künstliche) Intelligenz definieren?
 Es gibt keine allgemeine Definition, insb. von Intelligenz an sich
 Meine Sicht: Es geht um
Systeme, die (eine Sequenz von) Entscheidungen treffen
 Diese Entscheidungen sollen 'gut' sein. Typischerweise charakterisiert
man 'gut' als:
– Satisfaction-Problem:
Die Entscheidung/Lösung muss ein logisches Problem lösen
–
Optimierungs-Problem:
Die Entscheidungen sollen optimal sein, zB „mit geringsten Kosten
mit größter Wahrscheinlichkeit ein Ziel erreichen“
–
Inferenz-Problem:
Das System soll (probabilistisch oder logisch) korrekt inferieren
(Aussagen über Unbekannte machen, gegeben alle bekannte
Information.)
6
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz – „klassische“ Definitionsversuche
 Viele Definitionen der KI…
 … die sich meist nach zwei Kriterien ordnen lassen:

Denken
↔
Handeln

Menschlich ↔
Rational
 Ergibt vier „Extremdefinitionen“:
– KI = Menschlich denken
(Kognitionswissenschaft)
– KI = Menschlich handeln
(Turing-Test)
– KI = Rational denken
(Logizistischer Ansatz)
– KI = Rational handeln
(Agentensysteme)
7
Künstliche Intelligenz
Kognitionswissenschaft
 Erforschung des Denkens von Menschen oder Tieren durch
psychologische Experimente
 Versuch, dieses Denken technisch nachzubauen
 Erfolg, falls Mensch und künstliches System vergleichbar Denken /
Handeln, und …
 … auf vergleichbare Weise zu ihren Schlüssen / Handlungen gelangen!
 Argument gegen den Ansatz: Leistungen biologischer Systeme können
oft auch mittels anderer Prinzipien realisiert werden
(vgl. Vogel ↔ Flugzeug)
8
Künstliche Intelligenz
Turing-Test
 „Operationale“ Definition der Intelligenz
 Test:
 Mensch kommuniziert schriftlich mit Computer
 Computer besteht Test, falls der Mensch nicht entscheiden kann,
ob er mit einem Menschen oder einem Computer kommuniziert!
 Ob der Computer dabei „menschlich denkt“ ist egal!
 Turing Test bewertet weder sensorische Fähigkeiten (z.B. Sehen,
Hören, Tasten, Riechen) noch aktorische (z.B. Greifen, Laufen).
 Dies beinhaltet der Totale Turing Test
(Computer muss sehen und tasten können).
9
Künstliche Intelligenz
Logizistischer Ansatz
 KI = Rational denken
 basiert auf logischen Denkregeln
 kein Versuch, menschliches Denken nachzuahmen
 z.B. Aussagenlogik, Prädikatenlogik
 Vorteil: Falls Problem formalisierbar ist + Lösung existiert,
wird sie auch (irgendwann) automatisch gefunden!
 Probleme:
 Falls Lsg. nicht existiert, wird dies möglicherweise nicht erkannt.
 Nur Repräsentation „formalisierbaren“ Wissens (Bsp.: Schach).
 Realweltaufgaben erfordern zuviel Aufwand, d.h. theoretisch,
nicht aber praktisch lösbar (Bsp.: Schachfigur sehen und greifen).
10
Künstliche Intelligenz
Agentensysteme
 KI = Rational handeln
 Agent soll sich rational verhalten
 Dieser Ansatz wird in der Vorlesung verfolgt!
 Rationalität ist nicht
– Allwissenheit
(gefordert ist rationale Aktion gemessen am Kenntnisstand)
–
Perfektion
(gefordert ist nicht perfektes Ergebnis sondern rationale Absicht)
 Rationales Handeln ist
– Maximierung des Erfolgskriteriums …
–
…durch bestmögliche Aktionen …
–
… gemessen an den Wahrnehmungen …
–
… und dem Vorwissen des Agenten !
11