Grundlagen

Notizen
09.04.2002
Einführung in die KI
Bereichsdefinition, kurzer geschichtlicher
Abriss und Teilgebiete
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Literaturverzeichnis
[1]
Duden "Informatik": hrsg. Vom Lektorat d. BI-Wiss.-Verl.
Mannheim;Wien; Zürich: Dudenverlag, 1988
[2]
Eine schöne neue Welt?: Crevier, Daniel. Düsseldorf:
ECON-Verlag, 1994
[3]
Künstliche Intelligenz: George F. Luger.München: Pearson
Studium, 2001
[4]
Künstliche Intelligenz: Hrsg. Zimmerli, Walther Ch., Wolf,
Stefan. Stuttgart: Phillip Reclam jun., 1994
[5]
KI – Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz: Kurzweil,
Raymond. München, Wien: Carl Hanser Verlag, 1993
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
2
1
Notizen
09.04.2002
Lernziele
n
n
n
n
n
n
Welche Vorstellungen verbergen sich hinter dem Begriff
Künstliche Intelligenz?
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz definieren?
Wie hängen die Wissenschaften Informatik, Psychologie und
Philosophie mit der KI zusammen?
Wie veränderte sich das Bild vom Menschen im Laufe der
wissenschaftlichen Entwicklung? Was muss dabei stets beachtet
werden?
Wer war an den Entwicklungen, die letztendlich zur KI geführt
haben, beteiligt? Was waren ihre Beiträge?
Welche Teilrichtungen innerhalb der Künstliche Intelligenz gibt es
und mit welchen Aspekten beschäftigen sie sich?
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3
Vorüberlegungen
n
Woher kommt der Begriff Künstliche Intelligenz?
n
n
n
n
Abgeleitet wird dieser Begriff von der amerikanischen Bezeichnung:
artificial intelligence.
Es wird oft kontrovers diskutiert, ob die deutsche Übersetzung den
Kerngedanken der „Gründungsväter“ trifft.
artificial: bedeutet neben künstlich auch unecht, erkünstelt oder
Schein-. Programme bzw. Maschinen, die nach diesen Überlegungen
also „Künstliche Intelligenz“ aufweisen, verhalten sich für einen
Beobachter also nur so, als ob sie Intelligenz besäßen[1].
intelligence: neben der deutschen Übersetzung „Intelligenz“ besitzt
das Wort auch die Bedeutung von denkbezogene Information,
Einsicht und Verständnis
Soll nun mit Hilfe der KI "echte" Intelligenz nachgebildet werden oder
sollen die erschaffenden Ergebnisse – Programmen, Computer oder
Roboter – nur so tun, als ob sie intelligent sind?
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4
2
Notizen
09.04.2002
Vorüberlegungen
n
Wie lässt sich eine Wissenschaft definieren?
n
In der Regel ist es relativ einfach, über den Inhalt einer Wissenschaft
zu sprechen, selbst wenn man kein Vertreter davon ist:
• Mathematik beschäftigt sich mit den Zahlen und ihren Gesetzmäßigkeiten
• Biologie ist die Kunde vom Aufbau und Funktionieren allen Lebendigem.
• Geschichte beschäftigt sich mit der Entwicklung der Menschheit und den
dazugehörenden Ereignissen und Personen …
n
n
Alle diese Wissenschaften sind jedoch relativ "alt". Schon in der
Schule bzw. in Alltagsleben haben wird davon gehört/damit zu tun.
Was verstehen Sie unter Künstlicher Intelligenz?
n
n
Jeder – selbst wenn er bis zu diesem Moment noch kein KI-Buch bzw.
keinen wissenschaftlichen Artikel über KI gelesen hat – besitzt eine
Grundvorstellung über diese Wissenschaft; sonst wäre er nicht in
dieser Vorlesung. Niemand erwartet, das in dieser Veranstaltung über
"Strickmuster im Wandel der Zeiten" gesprochen wird.
ÜBUNG: Definieren Sie nach Ihren Vorstellungen den Begriff
Künstliche Intelligenz! Gehen Sie von den Überlegungen aus, die Sie
in diese Veranstaltung geführt haben. Schreiben Sie Ihre Definition
auf und vergleichen Sie diese im Laufe der Veranstaltung immer
wieder mit dem Stoff. Wo bestehen Unterschiede?
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Probleme einer Definition
n
Wovon gehen wir aus?
n
n
n
Forschungsgebiet:
Teilaspekt der Computerwissenschaften.
Zentrale Frage:
Wie können in unserem Gehirn (materiell) Gedanken, Gefühle und Bewusstsein
(immateriell?) entstehen.
n
Materialistische Auffassung:
Das Gehirn ist eine komplexe biologische Maschine, die den normalen
physikalischen Gesetzten unterworfen ist. (Minsky)
n
Philosophie des Geistes:
Sind unser Körper und unser Geist zwei getrennte Entitäten?
Private Anschauung und Herangehensweise:
Das menschliche Verhalten lässt sich im Prinzip stets durch physikalische
Prozesse erklären und ist frei von einer immateriellen Komponente.
Der Mensch (bzw. jedes Lebewesen) ist nichts weiter als eine sehr
komplexe Maschine, die auf einer anderen Technologie aufgebaut ist , als
auf einer, die wir Menschen als Ausgangsbasis für Maschinen benutzen.
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3
Notizen
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1. Definition
n
Definition (nach Minsky)
"Die KI ist die Wissenschaft davon, wie man Maschinen dazu
bringt, Aufgaben zu erledigen, für die Intelligenz nötig wäre,
wenn ein Mensch sie ausführte."[2, S. 25]
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Bemerkungen zur Definition
n
1. Problem:
In dieser Definition wird von Intelligenz gesprochen. Doch was ist
Intelligenz? Obwohl jeder diesen Begriff intuitive benutzt, um
bestimmte Leistungen eines anderen Menschen oder bei sich
selbst zu bewerten, gibt es wahrscheinlich niemanden, der den
Begriff eng genug definieren kann, um ihn als Qualitätskriterium
für die Beurteilung der Aktivitäten einer Maschine heranziehen zu
können.
n
Die Leistungen eines Gedächtnis- oder Mathematikkünstlers
veranlassen einen oft zu der Bemerkung: "Man, ist die/der intelligent
…". Würden wir jedoch eine Programm, das wesentlich mehr
Informationen speichern kann (DB) bzw. schneller und besser
Rechnen kann (Mathematica) als intelligent bezeichnen?
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4
Notizen
09.04.2002
Bemerkungen zur Definition
n
2. Problem:
Minsky macht die Definition am Menschen fest. Liefert diese
"homozentrische" Anschauung wirklich eine gute und
ausreichende Grundlage zur Beurteilung intelligenter Leistungen?
n
n
n
n
Tiere können trainiert werden. Einige Tiere schneller und besser als
andere. Sind diese Tiere intelligenter?
Primaten können komplexe Aufgaben mit Hilfe von "Werkzeugen"
und einer Planung der Handlung lösen. Folgen sie Instinkten oder
einem abstrakteren Problemlösungsschema?
Die Navigationsleistungen einer Stubenfliege übertreffen die der
meisten Piloten. Wäre diese Leistung von einem Menschen nicht
erstrebenswert.
Tiere führen keine Kriege und versuchen, mit ihrer Umwelt in einem
Gleichgewicht zu koexistieren. Menschen nicht. Sind Tiere klüger als
wir?
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2. Definition
n
Definition (nach Luger)
"Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich als Zweig der Informatik
definieren, der mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens
befasst ist." [3,S. 23]
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5
Notizen
09.04.2002
Bemerkungen zur Definition
n
Luger geht bei seiner Definition des Fachbereichs von der
Sichtweise der Computerwissenschaften an das Problem heran
und erklärt dadurch, "dass KI ein Teilbereich der Informatik ist
und daher die korrekten theoretischen und angewandten
Prinzipien dieses Feldes zu Grunde gelegt werden müssen."
[3, S.23]
n
n
n
Dh., KI ist in erster Linie eine technische Wissenschaft, deren
Gesetzmäßigkeiten durch die Mathematik und die Elektronik
(Grundlagen der Informatik) bestimmt werden.
Intelligenz wird durch Luger zu "intelligentem Verhalten"; es wird
sich zeigen, das dieser Ansatz durchaus korrekt ist, da sich
Intelligenz nur im Verhalten eines Lebewesens widerspiegelt und
dadurch beobachtet (und eingeschätzt) werden kann.
Des weiteren findet man in dieser Definition kein
"Homozentrismus"; wobei nicht deutlich ist, ob das
stillschweigend vorausgesetzt wird.
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3. Definition
n
Definition (Wendt)
Die KI (Künstliche Intelligenz, artificial intelligence) versucht, auf
Maschinen die kognitiven Fähigkeiten und Leistungen höhere
Lebewesen (speziell die des Menschen) nachzubilden. Künstliche
Systeme sollen sich in den verschiedensten Situationen so
verhalten, Entscheidungen treffen oder Probleme lösen, wie es
ein Lebewesen tun würde, welches intelligent handelt.
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6
Notizen
09.04.2002
Bemerkungen zur Definition
n
n
n
n
n
Offenheit sowohl für Menschen als auch die Fähigkeiten von
Tieren.
Nachgebildet werden sollen alle kognitiven Fähigkeiten (z.B.
Wahrnehmen, Problemlösen, Lernen …), denn das Verhalten (und
somit die Intelligenz) eines Individuum wird durch das
Zusammenspiel dieser Fähigkeiten definiert.
Diese Fähigkeiten sollen simuliert werden. Es wird nicht die
Erschaffung eines "Künstlichen Lebewesens" oder gar eines
"Künstlichen Bewusstseins" angestrebt.
Intelligentes Verhalten wird als das Gegenteil von "Dummen
Verhalten" betrachtet.
Offene Fragen:
n
n
Wie kann Intelligenz definiert werden? bzw. Kann Intelligenz
definiert werden?
Was sind kognitive Prozesse? bzw. Was sind Kognitionen?
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Naive (aber gute) Gegenstandsbeschreibung
KI-Forschung beschäftigt sich mit Computerproblemen,
die heute noch nicht lösbar sind.
n
n
n
"KI war stets mehr damit befasst, die Fähigkeiten der Informatik
zu erweitern, als deren Grenzen zu definieren." [3, S.24]
Die Fähigkeiten und das Leitungsvermögen neu zu entwickelnder
Programme beruhen auf einem besseren Verständnis kognitiver
Prozesse wie: Denken, Problemlösen, Lernen ...
Motivationsbeispiele
1.
2.
3.
Heute Datenbank (Terminplaner, Nachschlagewerke, Gesetzestexte)
à Morgen Expertensystem (Persönlicher Assistent, Lexika mit ITSKomponente, Interaktiver Computerjurist).
Roboter zur Schwimmbeckenreinigung oder zum Rasenmähen à Wie
viel Intelligenz muss ein Mensch dafür besitzen?
Von PingPong und Tetris zu KI-Gegnern und simulierten Welten.
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7
Notizen
09.04.2002
Annährung an das Fachgebiet
4
Computerwissenschaften
"Maschinen" zur
mechanischen/elektrischen
Berechnung von Algorithmen
Künstliche
Intelligenz
Psychologie
Philosophie
Kognitives Paradigma:
Kognitive Prozesse werden als
Informationsverarbeitung
aufgefasst
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Aristoteles: Trennung von
Materie und Form
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Philosophie
n
n
n
n
n
In welchem Zusammenhang stehen eigentlich Geist und Materie?
Kann das Denken sich selbst "erdenken" (gedanklich verstehen,
begreifen, erkennen)?
Ist er Mensch eine biologische Maschine, das Gehirn ein
organischer Computer und unser Geist nur "Software" darin?
Wenn eine Maschine jemals als KI bezeichnet und von allen als
uneingeschränkt intelligent angesehen werden würde – in
welchem Verhältnis steht sie dann zum Menschen?
Dürfen wir Künstliches Leben erschaffen? Herangehen an diese
Frage aus Sicht der …
n
n
n
n
n
…
…
…
…
Ethik
Theologie / Religion
Sozialwissenschaften
des menschlichen Überlebens
Welche Verantwortung besitzt ein Wissenschaftler: wann ist er
Prometheus und wann ein Frankenstein?
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Notizen
09.04.2002
Psychologie
n
n
n
Was ist Wissen?
Wenn Wissen in Datenstrukturen repräsentiert werden soll, so
muss geklärt sein, was eigentlich Wissen ist und ob es überhaupt
kognitiv adäquate Formalismen gibt, mit denen sich unser
Wissen darstellen lässt.
Was sind Kognitive Prozesse?
Welche Prozesse befähigen uns, Schlussfolgerungen zu ziehen,
Handlungen zu Planen oder zu Lernen, also neues Wissen
aufzunehmen und in das bestehende Wissensbestände zu
integrieren, diese ggf. neu zu strukturieren bzw. gänzlich neu
aufzubauen.
Es gibt mehrer Schulen der Psychologie; die Kognitive
Psychologie allerdings geht vom Paradigma der
Informationsverarbeitung aus: ein Lebewesen reagiert nicht nur
auf seine Umwelt, es verarbeitet die Informationen ähnlich einer
(sehr komplexen) Rechenmaschine
èPsychologische Theorien werden am Computer evaluiert
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Computerwissenschaften
n
Datenstrukturen:
Wissen – der essentielle Bestandteil eines KI-Systems – muss
gespeichert werden. Werden in der Wissensrepäsentation die
verschiedensten Datenstrukturen untersucht –
n
n
n
n
Mittels der Wissensbestände werden Schlussfolgerungen gezogen
oder Handlungen geplant o.ä. Diese Prozesse müssen mit Hilfe
von Algorithmen beschrieben werden
n
n
n
n
Propositionen,
Semantische Netze,
Objekthierarchien …
Vollständige Suchalgorithmen
Heuristiken
Genetische Algorithmen …
Um diese Algorithmen für einen Computer nutzbar zu machen,
benötigt man geeignete Sprachen. Wie immer in der Informatik,
gibt es nicht DIE Computersprache dafür, sondern verschiedene,
jeweils für unterschiedliche Anwendungen besser geeignete
Sprachen
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Notizen
09.04.2002
Geschichtlicher Überblick
n
Zentrale Frage in allen Jahrhunderten:
n
Wittgenstein:
Wie funktioniert der Mensch? (à Modelle des Menschen)
Zu jedem Problem, das präzise dargestellt werden kann, wird am Ende eine Lösung
gefunden .
Turing, Church und Gödel:
n
Es gibt Grenzen der Logik, der Mathematik und der Berechenbarkeit; auch wenn ein
Problem formalisierbar ist, muss es nicht berechenbar sein.
n Fazit :
1. Selbst wenn die Formalisierung der kognitiven Fähigkeiten
gelänge, dann müssen sie noch lange nicht berechenbar sein.
2. Angenommen, das Denken ist ein unberechenbarer Prozess:
wieso funktionieren wir dann?
I.
II.
III.
Unser Modell und somit unsere Annahme ist falsch (à Descartes Irrtum)
Das Gehirn ist mehr als eine Maschine im Turing‘schem Sinne
(à Turing-Maschine ist das umfassendste Berechenbarkeitsmodell)
Alles stimmt: Nur der Tod terminiert ein endlos laufendes Progra mm
(à der menschliche Geist könnte ewig leben)
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Historische Personen
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Aristoteles
-400 bis -300
Prinzipien des logischen Denkens
Descartes
17./18. Jh
"Cogito, ergo sum " (Ich denke, also bin ich)
Leibniz, Euler
18. Jh
Formale Logik und Graphentheorie
Boole
19. Jh
Binäre Logik
Russell
1925
Formales System der gesamten
Mathematik
um 1930
Wiener
Kybernetik: Biologie und
Ingenieurswissenschaften
Turing
Vater der KI
um 1950
um 1955
von Neumann
McCulloch, Pitts und Hebb
Gehirn und Computer: ein ähnliche
Architektur
Künstliche Gehirne
Minsky
um 1960
Symbolverarbeitung und Abkehr vom
Konnektionismus
Simon und Newell
1962
Problemraumhypothese
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Notizen
09.04.2002
Aristoteles
n
n
n
n
n
n
n
geb. -384 / ges. -322
einer der drei Grossen
Griechischen Philosophen
stellte dem mystischen Weltbild
das logische Denken gegenüber
unterschied als einer der ersten
zwischen Materie und Form der
Dinge à es lässt sich die Form
von etwas ändern, ohne die
Substanz zu verändern
Erkenntnislehre (Epistomologie):
Logik als Instrument zur
Untersuchung der Dinge
Bsp:
er untersuchte den Wahrheitsgehalt
bestimmter Aussagen, die mit andren
Aussagen in Beziehung stehen:
"alle Menschen sind sterblich" und "Sokrates
ist ein Mensch"
è "Sokrates ist sterblich" (Modus Ponens)
es dauerte noch 2000 Jahre, bis
aus diesen Gedanken die
formalen Axiomatisierung des
logischen Schließens wurde
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René Descartes
n
n
n
n
n
n
geb. 1596 / ges. 1650
Mitbegründer der neuzeitlichen
Philosophie, geprägt durch Galileo
fasste den Entschluss ein geschlossenes ,
einheitliches, auf der Basis der Mechanik
und der Mathematik aufgebautes
naturwissenschaftliches Weltbild zu
erreichten
Der Erkenntnisprozess zum erreichen des
Wissens muss nach Descartes mit dem
Zweifel, der kritischen Hinterfragung des
Gegeben, beginnen.
Als Herangehensweise lehrte er:
n
das Evidente als wahr nehmen
n
n
das Ganze in Teile zerlegen
mit dem Einfachsten beginnen
n
kein Teil auslassen (Vollständigkeit)
"Mentale Prozesse verfügen über ein
Eigenleben, gehorchen ihren eigenen
Gesetzen und können sich selbst studieren
und studiert werden."[3, S.28]
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Notizen
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Gottfried Leibniz, Euler
n
n
n
n
n
n
n
geb.1646 / ges. 1716
Leibniz gilt ein eins der größten deut.
Universalgenies: Mathematik, Philosophie,
(Psychologie), Sprachwissenschaften,
Erdgeschichte
führte in die formale Logik ein und baute 1694
eine mechanische Rechenmaschine, die durch
wiederholte Addition auch Multiplizieren konnte
geb. 1707 / ges. 1783
Mathematiker
führte unter anderem eine formale, abstrakte
Repräsentation der "wirklichen" Welt ein, die es
gestattete, Probleme aus ihre Struktur
(Objekte und deren Beziehungen) zu
reduzieren und damit zu untersuchen à 7Brücken-Problem und Graphentheorie
Die Graphentheorie liefert eins der wichtigsten
konzeptionellen Werkzeuge der KI à
Zustandsraumsuche
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George Boole
n
n
n
n
geb. 1815 / ges. 1864
Boole versuchte mit einfach, logisch
determinierten Mitteln eine formale Sprache
des Denkens zu definieren
seine Arbeiten zur formalen Logik bilden das
Kernstück der Informatik
drei Operatoren bilden das Kernstück seindes
logischen Kalküls
n
UND
*
n
ODER
NICHT
+
¬
n
n
n
z.B. X * X = X bzw. "Wenn etwas als wahr
bekannt ist, dann kann dieses Wissen durch
Wiederholung nicht vermehrt werden (im
Gegensatz zu 2 * 2 = 4)
"Booles System lieferte nicht nur die
Grundlage für die binäre Arithmetik, sondern
zeigte auch, dass sich ein extrem einfaches
formales System dazu eignete, die gesamte
Mächtigkeit der Logik zu repräsentieren."[3,
S.30]
09.04.2002
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Bertrand Russel
n
n
n
n
n
n
geb. 1872 – ges. 1970
Mathematiker
Hauptwerk zusammen mit Alfred Whitehead
"Principia Mathematica"
erklärte Ziel: die GESAMTE Mathematik soll
durch formale Operationen auf einer
Sammlung von Axiomen ableitbar sein
Russell und Whitehead stellten Axiome als
Zeichenketten dar, bestehend aus die
Zeichen eines wohldefinierten Alphbets
Ein Beweis innerhalb ihres Systems "wurde
einzig durch die Anwendung wohldefinierter
Regeln für die Bearbeitung dieser
Zeichenfolge erbracht. Man verließ sich nicht
auf Intuition oder die Bedeutung der
Theoreme als Grundlage von Beweisen.
Jeder Beweisschritt ergab sich aus der
strikten Anwendung formaler (syntaktischer)
Regeln auf Axiome oder zuvor bewiesener
Theoreme, auch wenn in traditionellen
Beweisen solch ein Schritt als 'offensichtlich'
erachtet wurde."[3, S.31]
09.04.2002
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Norbert Wiener
n
n
n
n
n
n
n
n
geb. 26.11.1894 – gest. 18.03.1964
studierte Ingenieurswissenschaften und Mathematik
versuchte Verbindungen zwischen verschiedenen
Wissenschaften zu ziehen (à interdisziplinär)
begründete die Kybernetik als Verbindung der
Ingenieurswissenschaften und der Biologie
übertrug Rückkopplungsmechanismen biologische
System in die Technik (à Thermostat)
Prozess der Rückkopplung als
informationsverarbeitender Prozess
kam zu dem Schluss, dass sich jegliches intelligentes
Verhalten durch Rückkopplungsmechanismen erklären
ließ, also durch einen informationsverarbeitenden
Prozess
wiedersprach somit den bis dahin vorherrschenden
Ansichten über die Psyche, speziell der
Lehrmeinungen Sigmund Freuds.
àParadigmawechsel von Energie zu Information
09.04.2002
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Notizen
09.04.2002
Alan Turing
n
geb. 23.06.1912 – gest. 7.06.1954
n
großer Pionier auf dem Gebiet der heutigen
Computerwissenschaften
•
schuf ein theoretischen Computermodell und
die moderne Theorie der Berechenbarkeit
(àTuring-Maschine )
•
entwickelte spezielle elektronische
Rechenmaschine, um den deutschen
ENIGMA -Code zu knacken
•
Aufsatz über Maschinenintelligenz 1950
Kann eine Maschine denken?
•
erdachte den Turing-Test
In diesem Test geht es darum, menschliches
Verhalten zu imitieren. Ein Computer, der
den Test besteht, wird per Definition als
intelligent bezeichnet. Das Gegenteil trifft
nicht notwendigerweise zu. (Bis heute hat
noch kein Computer den Test bestanden)
wurde wegen seiner Homosexualität zu einer
Drogentherapie verurteilt, gesellschaftlich ins
Abseits gedrängt und so in den Freitod getrieben
n
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Hilberts 23. Problem
n
n
n
Hilbert, Mathematiker (1862-1943); präsentierte 1900 auf dem
internationalen Mathematiker-Konreß in Paris eine Liste mit den
23 wichtigsten ungelösten Problemen
Das 23. Problem ist, "ob ein Algorithmus existiert oder nicht, der
bestimmen kann, ob eine beliebige logische Aussage eines
logischen Systems, das mächtig genug ist, die natürlichen Zahlen
[…] zu repräsentieren, wahr oder falsch ist. " [5, S. 112]
Sei A die Menge aller Mengen, die sich selbst als Menge
enthalten.
Frage: Ist A Element dieser Menge?
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Die Church-Turing-These
n
n
Alan Turing (1937) zeigt, dass die Antwort nein ist: Es gibt
Probleme (logische Aussagen), die zwar eindeutig definiert
werden können (also für die man z.B. die Frage RICHTIG
ODER FALSCH stellen kann), für die aber auch gezeigt
werden kann, dass sie innerhalb des Systems nicht
berechenbar sind (z.B. endlos auf einer Turingmaschine
laufen)
Mathematiker und Philosoph Alonzo Church lieferte
unabhängig von Turing ein Theorem zu Hilberts 23.
Problem, in welchem er zu dem selben Schluss kommt
09.04.2002
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Die Church-Turing-These
n
n
Church-Turing-These (CTT)
Wenn ein Problem existiert, welches in eine TuringMaschine eingegeben wird, von dieser nicht gelöst werden
kann, so kann das Problem auch nicht von einem
Menschen gelöst werden.
Schlusskette:
n
n
n
n
n
Es gibt Probleme, die nicht auf einer Turingmaschine
berechnet werden können.
Die Turing-Maschine kann jede andere Maschine nachbilden.
Eine Maschine soll jeder Prozess sein, der festen Regeln (z.B.
Naturgesetzen) folgt.
Nach Turing folgt das Gehirn den selben Naturgesetzen wie
eine Maschine im obigen Sinne.
"Dadurch ergibt sich die verwirrende Situation, daß wir in der
Lage sind, ein Problem zu definieren, und auch beweisen zu
können, dass es eine eindeutige Antwort gibt, wir aber
trotzdem wissen, dass wir die Antwort niemals kennen
werden." [5, S. 113]
09.04.2002
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15
Notizen
09.04.2002
Aspekte der CTT
n
Die CTT ist kein mathematisches Theorem. Trotz der Existenz
von Turings nicht-berechenbaren Problemen ist sie nur eine
Annahme.
n
Allgemeiner Aspekt:
Alles, was ein Mensch denken oder wissen kann ist äquivalent
mit dem, was berechenbar ist.
Negativer Aspekt:
Es existieren Fragen, die wir zwar formal Stellen können, von
denen wir wissen, dass sie eine Antwort besitzen – diese Antwort
kann jedoch von uns nicht gefunden werden.
Positiver Aspekt:
Alles was wir können ist berechenbar, folglich gibt es irgendwann
auch eine Maschine, die das selbe berechnen kann und somit das
selbe leistet, wie wir.
n
n
09.04.2002
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Der Turing-Test
n
n
n
n
Turing ging von der Frage aus: Kann eine Maschine denken?
er umging die Definition der Begriffe Maschine und denken
Turing überlegt sich ein das Imitationsspiel und veränderte
sein Frage dahin: Kann eine Maschine ( etwas künstlich
erschaffenes) das Imitationsspiel (später der Turing-Test)
bestehen?
Turings Prognose (1950):
"Meiner Meinung nach wird es in ca. 50 Jahren möglich sein,
Rechenmaschinen mit einer ungefähren Speicherkapazität von
der Größe 109 zu produzieren, die das Imitationsspiel so
vollendet spielen, dass die Chancen, nach einer fünfminütigen
Fragezeit die richtige Identifizierung herauszufinden, für einen
durchschnittlichen Fragesteller nicht höher als sieben zu zehn
stehen." [4,S. 52]
09.04.2002
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16
Notizen
09.04.2002
Der Turing-Test (Ausgangssituation)
B
A
Der Fragesteller
sieht und hört die
Personen nicht und
kann auch keine
physischen
Leistungen
verlangen.
FRAU
MANN
X
Y
PERSON
PERSON
Es können beliebige Fragen
gestellt werden (Technik, Natur,
Religion, Poesie …). Die Antworten
werden in unterschiedsloser Form
geliefert.
Welche Person ist
die Frau und
welche der Mann?
Fragen
C
FRAGESTELLER
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Der Turing-Test (Strategie)
o.B.d.A.
A versucht C zu
einer falschen
Antwort zu bringen.
"Ich bin jung und
bildhübsch. Mein
Haar ist wellig und
lang."
B
A
MANN
FRAU
X
Y
PERSON
PERSON
Antworten
o.B.d.A.
B versucht C zu
einer richtigen
Antwort zu bringen.
"Ich bin die Frau,
glaube A kein Wort."
Nach der Befragung:
X ist A und Y ist B!
C
FRAGESTELLER
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17
Notizen
09.04.2002
Der Turing-Test (Übertragen)
o.B.d.A.
A versucht C zu
einer falschen
Antwort zu bringen.
"PI ist doch 3.41,
oder?"
B
A
MENSCH
COMPUTER
X
Y
PERSON
PERSON
Antworten
o.B.d.A.
B versucht C zu
einer richtigen
Antwort zu bringen.
"Ich bin der Mensch,
glaube A kein Wort."
Nach der Befragung:
X ist A und Y ist B!
C
FRAGESTELLER
09.04.2002
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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John von Neumann
n
n
n
Der Mathematiker John von Neumann gilt als einer
der bedeutendsten Wissenschaftler auf dem Gebiet
der Computertechnik.
In seinem großen Buch The Computer and the Brain
diskutierte er verschiedene Modelle für
Rechnerarchitekturen, beschrieb die Arbeitsweise
eines Rechenspeichers oder untersuchte die
Möglichkeit von Maschinen, die sich selbst replizieren
konnten.
Auf Grundlage dieser Ideen entwickelte Neumann
unter anderem das Konzept des gespeicherten
Programms. Dabei ging es um die Möglichkeit, einem
Computer mit einem Gedächtnis zu versehen. Er
sollte in der Lage sein, ein Programm in seinen
internen Speicher zu legen, welches er für
verschiedene Aufgaben und zu unterschiedlichen
Zeiten immer wieder benutzten konnte. Gleichzeitig
sollte das Programm leicht an neue Situationen
angepasst werden können.
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
McCulloch, Pitts und Hebb
ausgehend von Kybernetik versuchten Warren McCulloch und
Walter Pitts zu zeigen, das sich menschliches Verhalten durch die
physikalische Nachbildung des Gehirns simulieren lässt
(àNeuronales Netz) und dies mathematisch zu beschreiben
à Denken als Produkt rein physikalischer Vorgänge
n Behauptung: Neuronale Netze seinen in Berechenbarkeit so
mächtig wie Turing-Maschine (siehe Church-Turing-These) è
Behauptung falsch, nur Teilmenge
n Donald O. Hebb untersuchte, wie ein Neuronales Netz überhaupt
lernen kann
à Untersuchungen der internen Anpassung von Synapsen
à Entwicklung der Theorie Künstlicher Neuronaler Netze
n
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Marvin Minsky
n
n
n
n
n
n
n
Minsky ist vielseitig veranlagt: Physik,
Mathematik, Optik, Kybernetik, Psychologie
gelangt als Nichtgraduierte zu drei eigenen
Labors
wurde von Behavioristen B.F. Skinner und den
Arbeiten McCulloch u.a. beeinflusst
baute ein funktionstüchtiges Neuronales Netz
aus 300 bis 400 Röhren, welches das Verhalten
von Ratten in einem Labyrinth nachvollzog
erkannte die Beschränktheit behavioristischer
Lernmethoden für ein Neuronales Netz: Netz
konnte seine Handlungen nicht planen
erarbeitet die Theorie für ein Neuronales Netz,
welches unter Zuhilfenahme von
Rückkopplungsmechanismen in der Lage war,
Handlungen zu planen à Millionen oder
Milliarden von Neuronen è ließ sich nicht
realisieren
in einem Werk über das Perceptron Abkehr von
den Neuronalen Netzen hin zu
Symbolverarbeitung
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Herbert Simon und Allen Newell
Simons Spezialgebiet war am Anfang die
Bürokratie
untersuchte die Theorie und Praxis von
Problemlösungs- und Entscheidungsprozessen
àEntscheidungen auf Grund von Heuristiken, da
das Abwägen aller Alternativen oft mit Kosten
verbunden ist
Newell erkannte die Möglichkeiten der
Symbolverarbeitung von Digitalrechnern und das
Konzept, komplexe Prozesse durch viele kleine, in
Wechselwirkung stehende Teilprozesse zu
realisieren
beide Entwickelten den Logical Theorist
Paradigma des General Problem Solver; es
sollten alle kognitive Fähigkeiten in einem einzigen
System simulieren.
Den Logical Theorist zu einem "allgemeinen
Problemlöser" zu erweitern, scheiterte jedoch, wie
Newell 1962 eingestehen musste.
n
n
n
n
n
n
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Die Dartmouth-Konferenz
n
John McCarthy und Minsky organisieren 1956 das Dartmouth Summer
Research Project of Artificial Intelligence
n
kritische Masse an Personen
n
freier Gedankenaustausch
Knüpfen von Verbindungen
n
n
n
Quasi-Geburtstunde der KI – obwohl ein Streit der Teilnehmer um den
Namen entstand
Konferenz war eigentliche ein Reinfall:
n
Teilnehmer waren stur in der Verfolgung ihrer Ideen
n
manchmal Hochnäsigkeit bei Wissenschaftlern mit fertigen Projekten (à Logical
Theorist)
viele blieben nicht die vollen sechs Wochen, sondern manchmal nur zwei Tage
n
n
wenn Gespräche, dann überhöhte Erwartungen und falsche
Zeiteinschätzungen (à GPS und bestehen des Turing-Testes)
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Teilgebiete der KI
Deduktionssysteme
Programmsynthese
Natürlich sprachliche
Systeme
Experten systeme
Wissensrepräsentation
Wissensbasierte
Systeme
Heuristische
Suchverfahren
Wissensakquisition
KI-Gebiete
KI-Gebiete
KI-Methoden & Techniken
Spielprogrammierung
KI-Sprachen
KI-Shells
Planverfahren
Statistik/
Optimierung
Robotik
Künstliches
Leben
Vision
(Computersehen)
Maschinelles
Lernen
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Neuronale
Netze
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Expertensysteme (XPS)
n
n
Grundgedanke: Wissen und praktische Erfahrung von Experten
über eine spezifische Domäne werden in ein Computerprogramm
übertragen
Anwendungsidee:
n
n
n
n
n
Nicht-textuelles Wissen (Erfahrungen) bleiben erhalten
Expertenwissen an Orten, wo diese nicht hingelangen (Weltraum,
Militär, Forschung, Reisen)
in Bereichen, wo der Zugriff auf Expertenwissen zwar selten ist, aber
dann sehr schnell erfolgen muss (Havarien)
wenn zur Problembearbeitung das Wissen mehrerer Experten nötig
ist
Probleme:
n
n
Kopplung mehrere XPS zum Zwecke des Wissensaustausches (nicht
des bloßen Datenaustausches!)
"common-sense-reasonig"-Problem: wie kann man Alltagswissen
darstellen
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Notizen
09.04.2002
XPS Beispiele
n
n
DENDRAL
bei Massenspektralanalyse konnten mit diesem XPS Rückschlüssen auf
die chemische Struktur der Moleküle gezogen werden
MYCIN
XPS mit eingeschränktem natürlichsprachlichen Zugriff für die Diagnose
bakteriologischer Krankheiten und zur Bildung von Therapievorschlägen
n
n
n
n
enge Wissensdomäne, erkennt nicht, wenn der Bereich der Expertis e verlassen
wird (Querverbindungen)
kann nicht entscheiden, ob überhaupt eine bakteriologische Krank heit vorliegt
SIGMA
XPS zur Überwachung des Laufzeitverhaltens einer Taktstraße und der
Generierung von Wartungs- und Reparaturvorschlägen
Allgemein gilt heute noch:
XPS können die Intelligenz eines Spezialisten, nicht jedoch die eines
dreijährigen Kindes simulieren
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Wissensbasierte Systeme (KBS)
n
n
n
KBS sind die ähnlich XPS, der Unterschied liegt im allgemeinen
Aufbau
KBS benutzt zur Problemlösung das gespeicherte Wissen und
Inferenzmechanismen, die das "Wissen" mit dem
"Problemwissen" in Beziehung setzen
Anwendungen:
n
n
n
Ø
Intelligente Steuerungssysteme (àIntelligente Häuser)
ITS – Intelligente Tutorielle Systeme
Wissensbasierte Datenbanken – enthalten nicht nur Datenwissen,
sondern auch Regeln über den Umgang mit dem Wissen z.B bei
ungenauen Fakten (àInformationssysteme)
Zentrale Frage:
Was ist Wissen und wie lässt es sich Repräsentieren.
09.04.2002
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Maschinelles Lernen
Ø
Zentrale Frage: Was ist Lernen?
•
Wie bei der KI: Probleme mit der Definition
•
"Lernen ist die Anpassung eines Systems, so dass es das gleiche Problem
beim nächsten Mal effektiver löst."(SIMON)
Die Definition halte ich für unzureichend.
-
•
das Problem kann durch Zufall besser gelöst werden
Lerneffekt zeigt sich erst beim zweiten Mal
Lernen geht nicht unbedingt mit einer Verbesserung einher
"Lernen ist ein kognitiver Prozess, bei dem ein System aus einer Umwelt
Informationen ableitet, diese speichern, verarbeiten und zur
Wiederverwendung zur Verfügung stellen kann. Die Umweltinformationen
werden dabei zu Wissen strukturiert, welches in einer geeigneten
Repräsentationsform relativ stabil gespeichert wird. Auf Grund d es so
erhaltenen Wissens ist das System in der Lage, neue Interaktionen mit der
Umwelt einzugehen bzw. bestehende in ihrer Qualität oder Quantität zu
verändern." (WENDT)
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Maschinelles Lernen (2)
Learning
strategy
09.04.2002
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Rote
learning
Learning by
being
programmed
Learning by
being told
Learning by
memorization
Learning by
analogy
Case-based
learning
Inductive
learning
Learning from
examples
Deductive
learning
Learning from
observation &
discovery
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Robotik
n
n
Roboter: Begriff von tschechischem Autor Capek aus R.U.R (1921)
Zwei Teilprobleme:
1.
Nachbildung der physischen Fähigkeiten lebender Organismen (nicht
unbedingt die des Menschen!!!)
–
–
–
2.
Nachbildung der kognitiven Fähigkeiten
–
–
–
n
n
Greifen : hier ist der Mensch ein sehr gutes Vorbild
Laufen: Tiere und Insekten (4 und mehr Beine) oder Räder
Sehen, Hören
Lernen: Erstelle ein Modell der Umwelt.
Problemlösen: Finde eine Weg von A nach B in diesem Modell.
Handlungsplanen: Überprüfe diesen Weg auf Benutzbarkeit.
Roboter sind weit davon entfernt, Androiden zu sein.
(à Asimovs Gesetze der Robotik)
Industrielle Anwendung stark verbreitet:
n
n
n
n
Monotone Arbeiten
Arbeiten unter Extrembedingungen
Kostengünstige Arbeiten (àsoziale Implikationen)
Präzisionsarbeiten (àMedizinroboter, Fernchirurgie)
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Natürliche Sprache
n
Natürlichsprachliche Schnittstellen:
n
ELIZA:
n
SHRDLU bzw. WINOGRAD:
Simulation eines Psychologen; setzte hohe Erwartungen, die bis heute nicht erfüllt werden konnte
• Probleme: Alltagswissen fehlt, um Mehrdeutigkeiten aufzulösen
Frage-Antwort -System mit einem "hand-eye-roboter" über eine Microwelt (Klötzchewelt )
• Problem: Objektanzahl stark beschränkt; wenn die Anzahl steigt, dann steigen auch die
Beziehungen zwischen den Objekten
n
HAM-RPM:
Hamburger Redepartnermodell; automatische Hotelzimmerreservierung
• Probleme: Ausufern des Dialoges verhindern, Rückführung auf wesentliche Angaben,
Motivationsanalyse
n
Natürlichsprachliche Front-Ends
n
n
n
Diktiersysteme
Stimmgesteuerte Programme
Übersetzungsprogramme
n
n
Übersetzen von Texten
Simultanes Übersetzen gesprochene Sprache
• Probleme: wieder Kontextproblem; für eine korrekte Übersetzung sind auch Kenntnisse
über den Zusammenhang von Nöten.
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Vision
Ø
•
Zentrale Frage: Wie kann man das Sehvermögen biologischer
Systeme durch Berechnungstheorien erklären und maschinell
nachbilden?
gilt aus eins der schwierigsten Teilgebiete der KI
Probleme:
1.
2.
3.
•
Verständnis des Sehens hat sich oft verändert (Neubeginn der Forschung)
Komplexität der math. Theorien für Formrekonstruktion, Schattierungsanalysen,
Kantenanpassung, Bewegungsmessung
Erkenntnis, dass ein Großteil des Sehens durch biologische Hardware erledigt wird und sich
daran eine Symbolverarbeitung anschließt (à Informationsflut)
Einsatzgebiete
•
•
•
•
•
Zeichenerkennung (àOCR-Software)
Prozessautomatisierung und Qualitätsprüfung
Medizinische und andere Bildanalysen (àKrebsfrüherkennung)
Fahrzeugsteuerung (àLeitsysteme)
Luftbildauswertung (àmilitärische Anwendungen)
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Neuronales Netze
n
n
Theorie der Künstlichen Neuronalen Netze basiert auf den Forschungen
von McCulloch/Pitts
àbiologische Neuronen als Vorlage künstlicher
lange Zeit nach Minsky Kritik vernachlässigt
n
n
n
n
n
n
Berechnungskomplexität bei vielen Neuronen zu hoch
sequentielle Systeme ungeeignet zur Simulation
Symbolverarbeitung wurde als Schlüssel des Denkens angesehen
Nutzung von Parallelrechner und neuen Programmierparadigmen
(àObjektorientierte Programmierung)
Erkenntnis, dass manche als rein kognitive Prozesse hardwareabhängig,
also "direkt-verdrahtet" sind (àVision)
Anwendungen
n
n
n
n
n
Mustererkennung (Klassifizieren, Rauschunterdrückung)
Adaptive Regelung (Balance- oder Gleichgewichtsprobleme
Assoziativer Speicher (Zerstörte oder unvollständige Daten werden ergänzt
(àHolographisches Gedächtnis)
Selbstorganisation (Ausbildung von angepassten Datenstrukturen)
Kombinatorische Optimierung (àHandlungsreisende, Börsen- und Finanzinformationen)
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Notizen
09.04.2002
Künstliche Evolution
Künstliches Leben:
Idee, den Lebensprozess an sich im Computer zu simulieren (àCreature,
Virtuelles Leben)
Zum Einsatz kommen Evolutionsstrategien:
n
n
n
n
Aus einem Satz zufällig generierter Start-Lösungen werden anhand
multidimensionaler Bewertungsfunktionen Lösungen gemäß dem Darwi nschen
Prinzip des "survival of the fittest" ausgewählt.
Diese Lösungen werden mutiert und rekombiniert ...
Was geschieht, wenn man KI (Simulation kognitiver Fähigkeiten) mit KL
(der Simulation allgemeinen Organisationsprinzipen des Lebens)
verbindet:
Behauptung: KI + KL = KE
Turing: "Warum sollte man nicht versuchen, statt ein Programm zur
Nachahmung des Verstandes eines Erwachsenen eines zur Nachahmung
des Verstandes eines Kindes herzustellen? ..."
Erschaffung autonomer Programme mit rudimentären instinktähnlichen
Eigenschaften, Lernalgorithmen und Vererbungsfähigkeiten
n
n
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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Vorlesungsgliederung
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
KI – Definition, Geschichte und Teilgebiete
Was ist Intelligenz – Blickpunkte der Psychologie
Kognitive Modellierung – Der Geist in der Maschine
Logik und PROLOG
Wissensrepräsentation
Expertensysteme – Aufbau und Anwendungen
Wissensakquisition
Maschinelles Lernen
Natürlichsprachliche Systeme
Neuronale Netze
Künstliche Evolution
Robotik
Computersehen (Vision)
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Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
Dipl.-Inform. (FH) Thomas Wendt
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