Grundzüge der künstlichen Intelligenz

Grundzüge
der Künstlichen
Intelligenz
Peter Nepp
Was ist KI ? Und Warum KI ?
KI
Was ist KI ?
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Was ist KI ?
…Die Übersetzung von “artificial” als “künstlich” bedeutet zugleich “unecht”,
“gekünstelt”, “Schein-”. Die Programme, die in der KI entstehen, verhalten sich
also für den Betrachter als ob sie Intelligenz besäßen. Auch das Wort
“intelligence” besitzt im Englischen eine weitergehende Bedeutung als das Wort
“Intelligenz” im Deutschen, nämlich denkbezogene Information, Einsicht und
Verständnis…
Informatik Duden
o
Forschung darüber, wie Rechner Dinge machen, die Menschen derzeit noch
besser beherrschen.
Elaine Rich
o
Teil der Informatik, in welchem intelligente Systeme entworfen werden, d.h.
menschliche Intelligenz „simulieren“.
Barr & Feigenbaum
o
Teil der Informatik, in welchem symbolische, nicht-algorithmische
Problemlösungen entwickelt werden.
Buchanan & Shortliffe
KI
o
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KI - Phasen
KI
o 1955-1965: Klassische Periode
Allgemeine “intelligente Verfahren” zur Lösung beliebiger Probleme
o 1965-1975: Romantische Methode
Grundlegende Verfahren für Problemdarstellung, Suchstrategien,
Heuristiken zur Lösung spezieller Probleme
o ab 1975: Moderne Periode
Darstellung und Verarbeitung problemspezifischen Wissens,
wissensbasierte Systeme, Knowledge Engineering
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Ziele der KI
KI
o Methoden zur maschinellen Lösung von Problemen
(Techniken der Wissensrepräsentation, Suchalgorithmen,
Klassifikation, Lernen, ...)
Ingenieurswissenschaftlich
o Objektivierung und Modellierung von kognitiven Prozessen
(Wahrnehmung, Denken, Schlussfolgern, Sprachverstehen,
Wissenserwerb, ...)
Wissenschaftliche Erkenntnis
o (Weiter-)Entwicklung von Formalismen zur Beschreibung und
Bewertung von Problemen und Algorithmen
(Logik-Kalküle, Graphtheorie, Lernbarkeitstheorie, ...)
Formalwissenschaftlich
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Einsatzmöglichkeiten
o Straßenverkehr: Autopiloten könnten Unfälle (die meisten entstehen
durch menschliches Versagen) vermindern
o Wissenschaft: schnelle Problemlösungen
KI
o Robotik: Nachbildung von Aussehen und Verhalten natureller
Wesen bzw. Anpassung an Einsatzorte - und möglichkeiten
o Übersetzungscomputer: richtiges Übersetzen nach Inhalt
o Wissensdatenbanken
o Softwareagenten: um beispielsweise Informationsflut zu bewältigen
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KI – Forschung
KI
Turing Test
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Turing Test
Alan M. Turing
KI
1912 – 1954, britischer Mathematiker und Computertheoretiker
entwickelte 1942 für den brit. Geheimdienst den Rechner
Colossus, mit dem die Funkcodes der deutschen
Chiffriermaschine Enigma entschlüsselt wurden
Schaffung des theoretischen Modells der Turing Maschine
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Turing Test
Turing Test (Aufsatz von 1950 „Computing machinery and intelligence“)
KI
Kommunikation zwischen Mensch und Maschine (Schreibkonsole),
wenn Mensch der Meinung ist er unterhält sich ebenfalls mit einem
Menschen, dann besäße die Maschine menschliche Intelligenz
einige Maschine konnte Test bereits bestehen (schon in den 70er),
der Test sagt aber nicht wirklich etwas über die Intelligenz aus
trotzdem wichtige und maßgebliche Bedeutung in der KI Forschung
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Allgemeines
KI
Lange Zeit war der Gedanke: Maschinen können nur ausführen, was
man ihnen sagt
Nemes (1967) versucht dies zu widerlegen:
1. Subjektiv, introspektiv -> Beobachtung des eigenen Inneren
(Selbstbeobachtung)
2. Objektiv, behavioristisch -> Beobachtung des Verhalten Anderer
3. Konstruktiv -> Analyse eines Prozesses als technische Aufgabe
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Allgemeines
Untergeordnete Rolle gegenwärtig in der KI-Forschung (wenige
Ausnahmen z.B. Oswald Wiener mit seinem Buch „Probleme der
künstlichen Intelligenz“)
KI
Derzeit weitestgehend spezialisierte Lösungen von bestimmten
Problemen:
mögliche Lösungswege werden den Maschinen vorgegeben
-> es wird entschieden, je nach Situation welcher Lösungsweg
teilweise schon sinnvolle Verschmelzung verschiedener
Lösungswege (z.B. in Computerspielen)
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Beispiele / Kreativität
KI
Beispiele:
o
o
o
Marsroboter
Computer für die Steuerung unbemannter Flugzeuge
Schachcomputer (nutzen große Datenbanken für mögliche Züge,
Brute Force)
-> nicht wirklich intelligent, es fehlt Innovation, Kreativität und
Bewusstsein
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Beispiele / Kreativität
kreative Maschinen:
KI
Maschinen sind nicht wirklich kreativ
1. Ansätze: Musikerzeugende Automaten, die von anderen Automaten
lernen, also Behaviorismus -> noch eher abstrakt Musik und nicht
wirklich kreativ
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Realisierung
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Geometrische oder mathematische Probleme können teilweise Computer
zwar lösen, dabei wird aber die Lösung implizit schon bei der
Programmierung vorweggenommen und Computer probiert sich mit
seinen Möglichkeiten durch (Heuristik)
KI
Realisierung der KI:
Phänomenologische Methode: Orientierung an Merkmalen der Intelligenz,
ohne zu Fragen, wie die Prozesse beim Menschen zustande kommen
Simulationsmethode: erforschen, des menschlichen Denkens und
Simulation (Cognitive Science)
Cognitive Science
Cognitive Science:
KI
Bisher KI -> leistungsfähige Computerprogramme und neuartige
Hardwarearchitekturen
In Cognitive Science: Computer als Werkzeug zur Modellierung
des menschlichen Denkapparates -> Erkenntnisse über
Intelligenz und das Denken
Gefühl: Intelligenz ist eigentlich nicht auf Gefühle angewiesen ->
Aber welche Auswirkungen haben Gefühle auf das Denken ?
Bewusstsein: Computer wissen nicht, dass sie existieren, er hat
keine Interesse für irgendetwas, Menschen haben die
Möglichkeit der Selbstbeobachtung („Denken über Denken“),
Das Lernen, besonders aus eigenen Fehler spielt in KI und
Cognitive Science eine große Rolle
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Stand der Dinge
KI
Stand der Dinge
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Stand der Dinge
Was sagt die Zukunft ?!
KI
Forscher meinen, das in 50 Jahren uns unsere Maschinen eingeholt
haben
Neuronale Technologien:
Japanische Regierung hat weit über 10 Milliarden US-$ zur Verfügung
gestellt, um Gedächtnis, Sprache und Lernen zu entschlüsseln
Entwicklung von Schaltkreisen, die dem menschlichen Gehirn
nachempfunden sind
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Stand der Dinge
Was sagt die Zukunft ?!
KI
Forscher meinen, das in 50 Jahren uns unsere Maschinen eingeholt
haben
Neuronale Netze:
Neuronen werden mit einander verschaltet, die Netze müssen für ihre
Aufgabe trainiert werden
Kommen zum Beispiel bei laufenden Roboter zum Einsatz, die
behutsam lernen zu Laufen, normale Steuerrechner wären zu
langsam
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KI
Stand der Dinge
Neuro-Chip: Max-Planck-Institut für Biochemie Martinsried (bei München)
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Stand der Dinge
KI
Expertensysteme:
Computer werden mit Wissen ausgestattet, um beispielsweise bei
medizinische Diagnosen zu unterstützen, Texte sinngetreu zu
übersetzen oder Datenbanken nach inhaltlichen Kriterien zu
durchsuchen
Fakten, Kontexte und grammatikalische Strukturen werden in
einem logisch-funktionalen Zusammenhang gestellt
heuristische (probieren) Verfahren können entsprechend der
Situation ermitteln und neue Schlüsse ziehen
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Stand der Dinge
Expertensysteme:
KI
Beispiel Projekt Cyc:
Alltagswissen eines Durchschnittamerikaners wird zur
Verfügung gestellt (für Übersetzungen, Gespräche,
Datenbankanfragen...), gespeichert werden Zeitungsartikel,
Bedeutungsstrukturen und Hinweise, englischsprachiges
Lexikon -> kann Zusammenhänge erkennen und darstellen
und die Bedeutung von natürlichsprachlichen Texten
erschließen
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Stand der Dinge
Fuzzy Logic (unscharfe Logik)
Bisher kannte Computer nur wahr oder falsch (klassische Logik)
KI
mit Fuzzy Logic Relativierung,
man definiert unscharfe Mengen:
es lassen sich umgangssprachliche Begriffe wie
„sehr hell“ oder„ziemlich
langsam“ mathematisch
beschreiben, also für den
Computer verständlich
Menge für angenehme Raumtemperatur
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Stand der Dinge
Fuzzy Logic (unscharfe Logik)
KI
findet besonders in der Regelungstechnik den Einsatz:
o
Hafenkräne um mit Wind zurecht zu kommen
o
Videokameras um Verzittern zu minimieren
o
Kraftfahrzeuge mit Automatikgetriebe, Spritverbrauch
reduzieren
o
Stadt Sendai (Japan): U-Bahn beschleunigt und bremst so
sanft, das man sich nicht mehr festhalten brauch
auch in Expertensystemen Einsatz, dort nur schwieriger auf
Grund der gewaltigen Daten zu realisieren, geht aber mehr in
Richtung KI mit Fuzzy Logic
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KI Forschung in Deutschland
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KI
sehr hochwertige Forschung in einigen Spezialgebieten wie zum Beispiel
Autonavigationssysteme und Kommunikationsassistenten
politische Förderung in Deutschland mit 35 Millionen Mark + 10 Millionen
Mark von deutschen Forschungsgemeinschaften + diverse EUFonds
Daimler Benz rund 100 Millionen Mark für Informatikforschung, ein Drittel
davon für KI
(Stand Dezember 1997)
KI Forschung in Deutschland
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KI
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Kaiserslautern
& Saarbrücken:
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o
o
o
o
Wissensmanagement (Expertensysteme)
Intelligente Benutzerschnittstellen
Intelligente Visualisierungs – u. Simulationssysteme
Sprachtechnologie
Agentensysteme
Fazit
v
KI
Mal schauen wann es dann wirklich soweit ist:
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Quellen
Spektrum der Wissenschaft März 1993, Prinzipien der Fuzzy Logic, S. 90 -103
Spektrum der Wissenschaft Oktober 1995, S. 34 – 40
KI
Oswald Wiener „Probleme der Künstlichen Intelligenz“, Merve Verlag 1990
www.vienna.cc/d/artikel/10.htm
c´t 12/2003 Technology Preview S. 250, Heise Verlag
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz www.dfki.de
Computer und Kreativität, Georg Trogemann, FB Kunst- und Medienwissenschaften,
Kunsthochschule Köln
www.2-iiuf.unifr.ch/ds/courses/db/pdf/wbs-01.pdf, Hättenschwiler
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