Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz - Goethe ...

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1 Einleitung Dieses Paradigma ist die Basis für alle Programme in Software/Hardware, deren innere Struktur als Modellierung von Fakten, Wissen, Beziehungen und als Operationen, Simulationen verstanden werden kann. Ein Repräsentations- und Inferenz-System (representation and reasoning system) besteht, wenn man es abstrakt beschreibt, aus folgenden Komponenten: 1. Eine formale Sprache: Zur Beschreibung der gültigen Symbole, der gültigen syntaktischen Formen einer Wissensbasis, der syntaktisch korrekten Anfragen usw. Im allgemeinen kann man annehmen, dass eine Wissensbasis eine Multimenge von gültigen Sätzen der formalen Sprache ist. 2. Eine Semantik: Das ist ein Formalismus, der den Sätzen der formalen Sprache eine Bedeutung zuweist. Im allgemeinen ist die Semantik modular, d.h. den kleinsten Einheiten wird eine Bedeutung zugeordnet, und darauf aufbauend den Sätzen, wobei die Bedeutung der Sätze auf der Bedeutung von Teilsätzen aufbaut. 3. Eine Inferenz-Prozedur (operationale Semantik) die angibt, welche weiteren Schlüsse man aus einer Wissensbasis ziehen kann. I.a. sind diese Schlüsse wieder Sätze der formalen Sprache. Diese Inferenzen müssen korrekt bzgl. der Semantik sein. Dieses System kann auf Korrektheit geprüft werden, indem man einen theoretischen Abgleich zwischen Semantik und operationaler Semantik durchführt. Die Implementierung des Repräsentations- und Inferenz-Systems besteht aus: 1. Parser für die formale Sprache 2. Implementierung der Inferenzprozedur. Interessanterweise trifft diese Beschreibung auch auf andere Formalismen zu, wie Programmiersprachen und Logische Kalküle. 1.5 Bemerkungen zur Geschichte zur Geschichte der KI Wir geben einen groben Abriss über die geschichtliche Entwicklung des Gebiets der künstlichen Intelligenz. 1950: A. Turing: Imititationsspiel 1956 J. McCarthy Dartmouth Konferenz: Start des Gebietes “artificial intelligence“ und Formulierung der Ziele. Stand: 15. Oktober 2012 12 M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13
1.5 Bemerkungen zur Geschichte zur Geschichte der KI 1957- 1962 “allgemeiner Problemlöser“ Entwicklung von LISP (higher-order, Parser und Interpreter zur Laufzeit) Dameprogramm von A. Samuels (adaptierend “lernend“) Newell & Simon: GPS (General Problem Solver) 1963-1967 spezialisierte Systeme • semantische Verarbeitung (Benutzung von Spezialwissen über das Gebiet) • Problem des Common Sense • Resolutionsprinzip im automatischen Beweisen 1968- 1972 Modellierung von Mikrowelten • MACSYMA mathematische Formel-Manipulation • DENDRAL Expertensystem zur Bestimmung von organischen Verbindungen mittels Massenspektroskopie • SHRDLU, ELIZA: erste Versuche zur Verarbeitung natürlicher Sprache 1972-77 Wissensverarbeitung als Technologie • medizinisches Expertensystem: MYCIN • D. Lenats AM (automated mathematics) • KI-Sprachentwicklungen: PLANNER, KRL PROLOG KL-ONE 1977- Entwicklung von Werkzeugen Trend zur Erarbeitung von Grundlagen; • Expertensystem-Schalen (E-MYCIN) • Fifth generation project in Japan (beendet) • Computerlinguistik • künstliche neuronale Netze • logisches Programmieren • 1985 Doug Lenats CYC aktuelle Forschungsrichtungen • Technologie zum textuellen Sprachverstehen und zur Ermöglichung von Mensch-Computer-Dialogen. (Wahlster: Verbmobil-Projekt) • Robotik-Ansatz: (Embodied artificial intelligence, R. Pfeifer). sinngemäß: Eine gemeinsame Untersuchung und Entwicklung von Sensorik, Motorik, d.h. physikalische Gesetzmäßigkeiten des Roboters und der Steuerung mittels Computer (neuronalen-Netzen) ist notwendig: „intelligentes Insekt“ • Automatische Deduktion M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13 13 Stand: 15. Oktober 2012
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2.4 Suche in Spielbäumen Aktualisi
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2.4 Suche in Spielbäumen Im Falle
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2.4 Suche in Spielbäumen Allerding
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2.5 Evolutionäre (Genetische) Algo
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3 Aussagenlogik In diesem Kapitel w
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3.1 Syntax und Semantik der Aussage
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3.2 Folgerungsbegriffe es keine bes
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3.3 Tautologien und einige einfache
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3.4 Normalformen sind, so dass Vert
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3.5 Lineare CNF Beispiel 3.4.7. ((A
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3.5 Lineare CNF Bemerkung 3.5.4. Se
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3.6 Resolution für Aussagenlogik o
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3.6 Resolution für Aussagenlogik T
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3.7 DPLL-Verfahren 3.6.1.3 Subsumti
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3.7 DPLL-Verfahren Das Entfernen de
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3.7 DPLL-Verfahren Dies ergibt eine
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3.7 DPLL-Verfahren höchstens einer
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3.7 DPLL-Verfahren [[-4,-8,-15,5,-1
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3.8 Modellierung von Problemen als
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3.9 Tableaukalkül für Aussagenlog
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4 Prädikatenlogik 4.1 Syntax und S
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4.1 Syntax und Semantik der Prädik
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4.2 Resolution oder in Mengenschrei
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4.2 Resolution Satz 4.2.3. Die Grun
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4.2 Resolution Die Operation auf ei
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4.2 Resolution 4.2.3 Unifikation Di
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4.2 Resolution f(s 1 , . . . , s n
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4.4 Löschregeln: Subsumtion, Tauto
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4.5 Optimierungen und Varianten der
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5.1 Von der Resolution zum Logische
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5.2 Semantik von Hornklauselprogram
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5.3 Implementierung logischer Progr
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5.4 Sprachverarbeitung und Parsen i
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6.1 Allens Zeitintervall-Logik A1:
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6.1 Allens Zeitintervall-Logik A
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6.2 Darstellung Allenscher Formeln
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6.3 Der Allensche Kalkül ≺ ≻ d
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6.3 Der Allensche Kalkül • A R A
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6.4 Untersuchungen zum Kalkül 6.4
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6.4 Untersuchungen zum Kalkül Algo
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6.5 Unvollständigkeiten des Allens
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6.6 Einge Analysen zur Implementier
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6.7 Komplexität Sei eine Instanz g
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6.8 Eine polynomielle und vollstän
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7.1 Ursprünge Ein Beispiel ist das
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7.2 Attributive Konzeptbeschreibung
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7.3 T-Box und A-Box • SNOMED CT (
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7.3 T-Box und A-Box Da diese T-Box
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7.3 T-Box und A-Box Als Graph wobei
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7.3 T-Box und A-Box kommt aus Huhn
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7.3 T-Box und A-Box Dabei sind Pete
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7.4 Inferenzen in Beschreibungslogi
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7.5 Erweiterungen, weitere Frageste
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7.5 Erweiterungen, weitere Frageste
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7.6 OWL - Die Web Ontology Language
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7.6 OWL - Die Web Ontology Language
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8.1 Einführung: Maschinelles Lerne
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8.1 Einführung: Maschinelles Lerne
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8.2 Wahrscheinlichkeit und Entropie
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8.3 Lernen mit Entscheidungsbäumen
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LITERATUR Russell, S. J. & Norvig,
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