Einführung in die künstliche Intelligenz Teil 1

Intelligente Systeme
Einführung in die künstliche Intelligenz
Teil 1
Michael Schroeder
Daniel Eisinger
www.biotec.tu-dresden.de/schroeder/teaching
Was ist Intelligenz?
•
Intelligenz (von lat. intellegere „verstehen“,
wörtlich „wählen zwischen…“ von lat. inter
„zwischen“ und legere „lesen, wählen“) ist in der
Psychologie ein Sammelbegriff für die
kognitive Leistungsfähigkeit des
Menschen. Da einzelne kognitive Fähigkeiten
unterschiedlich stark ausfallen können und keine
Einigkeit besteht, wie sie zu bestimmen und zu
unterscheiden sind, gibt es keine allgemein
geteilte Definition der Intelligenz.
Was ist künstliche Intelligenz?
• Künstliche Intelligenz (KI, englisch artificial
intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der
Informatik, welches sich mit der
Automatisierung intelligenten
Verhaltens befasst. Der Begriff ist
insofern nicht eindeutig abgrenzbar, da es
bereits an einer genauen Definition von
Intelligenz mangelt. Dennoch findet er in
Forschung und Entwicklung Anwendung.
•
Intelligence is a property of mind that encompasses many related
mental abilities, such as the capacities to reason, plan, solve problems,
think abstractly, comprehend ideas and language, and learn.
•
Intelligence is a person's capacity to (1) acquire knowledge (i.e.
learn and understand), (2) apply knowledge (solve problems), and (3)
engage in abstract reasoning.
•
Intelligence is an American cyber-themed actionadventure television series that aired on CBS in the United States.
•
Intelligence is the degree of our ability to cope with changes in our
environment.
•
Intelligence is an elusive concept.
KI heute:
IBM Watson gewinnt Jeopardy
2011
KI heute:
Deep Space One
1998
Erste autonome Raumsonde
KI heute:
IBM Deep Blue
1996
Deep Blue schlägt Schachweltmeister
KI heute:
Autonome Fahrzeuge
ca. 1950
2007
DARPA Wettbewerb
2014
autonomous steering, lane keeping, acceleration/braking,
parking, accident avoidance, and driver fatigue detection
Vorhersage: 2025 sind autonome Fahrzeuge am Markt
Grundlagen der KI
• Watson: Linguistik, Lernen
• Deep Space One: Schlussfolgern
• Deep Blue: Suche in Graphen
• Autonome Fahrzeuge: Bildverarbeitung
Grundlagen der KI
•
Philosophie: Schlussfolgern, Lernen, Sprache,
Rationalität
•
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•
Mathematik: Formale Repräsentation, Beweistheorie,
Philosophie: Wahrnehmung
Wirtschaft: Entscheidungs- und Spieltheorie
Linguistik: Wissensrepräsentation
Neurowissenschaften: Hirnfunktion
Kontrolltheorie: Stabilität
Grundlagen der KI
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Natürliche Sprachverarbeitung
Wissensrepräsentation
Automatisches Schlussfolgern
Maschinelles Lernen
Bildanalyse
Robotik
Planen,
Autonome Agenten
...
Geschichte
Formale Repräsentation und Schlussfolgern
3. Jahrhundert v. Chr.
Mathe = Freitext
Satz 4 in Buch II aus Euklids Elementen
Wird eine Strecke in zwei geteilt, dann ist das
Quadrat über der ganzen Strecke gleich
den Quadraten über den Teilen und dem
doppelten Rechteck, das die Teile
ergeben, zusammen
http://www.opera-platonis.de/euklid/Buch2.pdf
9. Jahrhundert
Mathe = Freitext
•
al-Khwarizmi in Al-jabr wa'l muqabalah'
(Wiederherstellung)
•
What must be the amount of a square, which, when twenty-one
dirhems are added to it, becomes equal to the equivalent of ten
roots of that square?
•
Solution: Halve the number of the roots; the moiety is five.
Multiply this by itself; the product is twenty-five. Subtract from
this the twenty-one which are connected with the square; the
remainder is four. Extract its root; it is two. Subtract this from
the moiety of the root, which is five; the remainder is three. This
is the root of the square which you required, and the square is
nine. Or you may add the root of the moiety of the roots; the
sum is seven; this is the root of the square which you sought
for, and the square itself is forty nine.
13. Jahrhundert
Fibonacci bringt arabische Zahlen nach Europa
15. Jahrhundert
•
• Minus/Plus: + - (Leipzig)
Wurzel: R214mR2180 (Frankreich)
16. Jahrhundert
• Gleichheitszeichen (Wales)
• Umlaute für unbekannte/
Konsonanten für bekannte
Variablen (Frankreich)
• % (Flandern)
• <, >, x (England)
17. Jahrhundert
• Descarte “La geometrie” für uns lesbar
17. Jahrhundert
• Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz
• Leibniz’ Lingua Universalis
und Calculus Raciocinator
Leibniz’
Numeri characteristici
Erstes Verfahren zum
automatischen Schliessen...
•
•
•
Idee: Schlussfolgern = Primfaktorzerlegung
•
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•
Konzept = Zahl
Grundkonzept = Primzahl
Komplexe Konzepte = Multiplikation der Grundkonzepte
Beispiel
•
•
Tier=2, Rational=3, daher Mensch=2x3=6
Wenn Affe=10 so gilt: Affe ungleich Mensch, weil weder 10/6
noch 6/10 aufgeht
Um die Nützlichkeit seines Kalküls zu zeigen, nimmt er die
charakteristischen Zahlen als gegeben an
...und Umsetzung
durch Rechner
19. Jahrhundert
Charles Babbage’s analytical engine
19. Jahrhundert
George Boole
Booles Algebra
• Kommutativgesetz: x+y=y+x
xy=yx
• Assoziativgesetz: (x+y)+z = x+(y+z)
(xy)z = x(yz)
• Neutrales Element : x+0=x x1=x
• Additives Inverse: x+(-x)=0
• Distributivgesetz: x(y+z) = xy+xz
Booles Algebra
•
Reine Tiere (r) sind genau die Tiere,
die geteilte Hufen haben (h) und
wiederkäuen (w):
•
•
Also: r = hw
Können wir hieraus die Definition für Wiederkäuer ableiten?
•
•
Division: w = r/h
•
Interpretation: Wiederkäuer w sind:
reine Tiere, die geteilte Hufe haben (hr)
sowie eine unbestimmte Menge (einige, keine, alle = 0/0) unreiner
Tiere, welche keine geteilten Hufe haben (1-h)(1-r)
•
Bemerkung: I=Universum, 0=Leere Klasse, 1/0 = keine Aussage
Entwicklung:
w = 1/1 hr + 1/0 h(1-r) + 0/1 (1-h)r + 0/0 (1-h)(1-r)
=
hr + 1/0 h(1-r) + 0 (1-h)r + 0/0 (1-h)(1-r)
=
hr +
+ 0/0 (1-h)(1-r)
20. Jahrhundert
• Grenzen formaler Systeme
• Elektronische Rechner
• Debatte: Was ist Intelligenz?
ELIZA
•
•
Einfaches Dialogsystem von Joseph Weizenbaum, MIT, 1966
•
•
Benutzer: „Ich habe ein Problem mit meinem Auto.“
•
•
Benutzer: „Ich habe ein Problem mit meinem Vater.“
•
•
Benutzer: „Krieg ist der Vater aller Dinge.“
Sollte Grenzen der KI zeigen
ELIZA: „Warum, sagen Sie, haben Sie ein Problem mit Ihrem Auto?“
ELIZA: „Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie!“
ELIZA: „Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie!“
Struktur des
1. Teils der Vorlesung
•
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•
Motivation
Wissensgraphen
•
Suche in Graphen
Wissensrepräsentation
•
Logik, Taxonomien und Ontologien
Wissensakquise
•
•
Entitätenerkennung
Relationsextraktion
Motivation:
Intelligente Suche
• Wo finde ich die Folien der Vorlesung?
• Wer ist der Präsident von Mexiko?
•
Alle Fussballspieler,
die als Torwart für einen Club mit einem Stadion mit
mehr als 40.000 Sitzen gespielt haben und
die in einem Land geboren wurden, das mehr als 10
Millionen Einwohner hat
Population:
>80Mio
Born in
Germany
Played in
München
27
>40.000
seats
• Wikipedia ist zum Teil strukturiert (Tabellen)
• DBpedia extrahiert Millionen von Fakten aus
Tabellen
Sparql Anfrage auf DBpedia
•
Fußballspieler
SELECT DISTINCT ?player {
?s foaf:page ?player.
?s rdf:type <http://dbpedia.org/ontology/SoccerPlayer> .
•
Torwart
?s dbpedia2:position ?position .
Filter (?position = "Goalkeeper"@en || ?position = <http://dbpedia.org/resource/Goalkeeper_
%28association_football%29> || ?position = <http://dbpedia.org/resource/Goalkeeper_%28football
%29>)
•
Club mit Stadion über 40.000 Sitze
?s <http://dbpedia.org/property/clubs> ?club .
?club <http://dbpedia.org/ontology/capacity> ?cap .
Filter (xsd:int(?cap) >40000 ) .
•
Geburtsland mit über 10 Mio Einwohnern
?s <http://dbpedia.org/ontology/birthPlace> ?place .
?place ?population ?pop.
Filter (?population in (<http://dbpedia.org/property/populationEstimate>, <http://dbpedia.org/property/
populationCensus>, <http://dbpedia.org/property/statPop> ))
Filter (xsd:int(?pop) >10000000 ) .
} Limit 1000
• A recent best seller by Muriel Barbery is
called ‘This of the Hedgehog‘ • Antwort IBM Watson: What is Elegance?
• Restaurants in London, in denen meine
Freunde gegessen haben
• Auf welche Krankheit lassen Bluthochdruck
(hypertension) und ein
Nebennierengeschwür (adrenal mass)
schliessen?
•
GoPubMed weiss, dass Hypertension = High blood
pressure ist und dass Cushing Syndrome eine
Krankheit ist, die auch Hypercortisolism heisst
Grenzen
• Was ist der Sinn des Lebens?
Grundlage:
Wissensnetze
Leszek Glasner / Shutterstock.com