V9_slides - Institut für Architektur und Medien

2001: HAL 9000
IT als Querschnittsdisziplin
Datenbanken - > Verwalten
Visualisierung - > Analysieren, Verstehen
Simulation - > Überprüfen, Entscheiden
Vernetzung - > Kommunizieren, Koordinieren
Entwerfen ? - > Künstliche Intelligenz ?
Digitale Darstellungsmethoden
Überblick
Vorlesung 09
DI 26.05.2009 14:00 HS B
Künstliche Intelligenz
• Rückblick Assignment C
• Geschichtliche Entwicklung: der Turing Test und
HAL 9000 ...
• Künstliche Intelligenz? - Paradigmenwechsel:
Society of Mind (Minsky); Embodiment (Pfeifer)
• Pragmatische Sicht: Wissen, Verhalten, Lernen,
Erkennen, Units als Bereiche mit erfolgreichen
Anwendungen, auch für die Architektur
• Robots in motion ...
• HAL’s famous last words
NYT 23.05.09:
The Future of Artificial Intelligence
...
Today, artificial intelligence, once the preserve of
science fiction writers and eccentric computer
prodigies, is back in fashion and getting serious
attention from NASA and from Silicon Valley
companies like Google as well as a new round of startups
that are designing everything from next-generation
search engines to machines that listen or that are
capable of walking around in the world. A.I.’s new
respectability is turning the spotlight back on the
question of where the technology might be heading
and, more ominously, perhaps, whether computer
intelligence will surpass our own, and how quickly.

Friend or Foe? In “Terminator Salvation,” computers surpass
and plan to eliminate humans. (NYT 23.05.09)
Duden für Informatik
Grabwespe “Sphex ichneumoneus”: scheinbar intelligentes Verhalten
! Die an Schwungkraft deutlich einbüßende Debatte über Künstliche
Intelligenz erinnert uns daran, dass über Jahrzehnte hinweg die Leitbilder,
welche die Entwicklung des Computers begleiteten und kommentierten,
den Bahnen eines anthropomorphen Technikbildes folgten, dessen Pointe
darin bestand, technische Instrumente im Horizont einer prothesenhaften
Verstärkung und Ersetzung menschlicher Sinnes-, Bewegungs- und
Denkorgane zu deuten. In dieser Perspektive galt - und gilt noch immer -
der Computer als ein Werkzeug der Kopfarbeit, als eine
Geistestechnologie. Doch dieses an der Steigerung menschlicher
Tätigkeitsvollzüge orientierte Verständnis des Technischen birgt eine
Dialektik, die allzu leicht eine nüchterne Werkzeugterminologie
umschlagen lässt in eine emphatische Ersetzungs- oder
Entmächtigungsrhetorik.
Sibylle Krämer (aus dem Vorwort zu Medien Computer Realität)
Künstliche Intelligenz?
What is Intelligence?
Quite simple human behaviour can be intelligent yet quite complex behaviour
performed by insects is unintelligent. What is the difference? Consider the
behaviour of the digger wasp, Sphex ichneumoneus. When the female wasp
brings food to her burrow, she deposits it on the threshold, goes inside the
burrow to check for intruders, and then if the coast is clear carries in the
food. The unintelligent nature of the wasp's behaviour is revealed if the
watching experimenter moves the food a few inches while the wasp is inside
the burrow checking. On emerging, the wasp repeats the whole procedure:
she carries the food to the threshold once again, goes in to look around, and
emerges. She can be made to repeat this cycle of behaviour upwards of forty
times in succession. Intelligence--conspicuously absent in the case of Sphex--is
the ability to adapt one's behaviour to fit new circumstances.
Mainstream thinking in psychology regards human intelligence not as a single
ability or cognitive process but rather as an array of separate components.
Research in AI has focussed chiefly on the following components of
intelligence: learning, reasoning, problem-solving, perception,
and language-understanding.
Quelle: alanturing.net

Alan Turing: “Turing Test”
! Computing Machinery
and Intelligence (1950)
! Turing Test : „If a
machine can't be told
apart from a human in
a conversation over a
teletype, then that's
good enough.“
!
In 1991 Dr. Hugh Loebner started the annual Loebner Prize
competition. A $100,000 prize is offered to the author of the first
computer program to pass an unrestricted Turing test.
! http://cogsci.ucsd.edu/~asaygin/tt/ttest.html (turing test page)
Eliza vs. Parry
Quelle: alanturing.net
Here is Turing's example of an exchange that might occur during the test.
Interrogator In the first line of your sonnet which reads 'Shall I compare
thee to a summer's day', would not 'a spring day' do as well or better?
Computer It wouldn't scan.
Interrogator How about 'a winter's day'? That would scan all right.
Computer Yes, but nobody wants to be compared to a winter's day.
Interrogator Would you say Mr. Pickwick reminded you of Christmas?
Computer In a way.
Interrogator Yet Christmas is a winter's day, and I do not think Mr Pickwick
would mind the comparison
Computer I don't think you're serious. By a winter's day one means a
typical winter's day, rather than a special one like Christmas.
Joseph Weizenbaum
Eliza, ein virtueller Psychiater
http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script
http://bs.cyty.com/menschen/e-etzold/archiv/science/rat.htm
Joseph Weizenbaum (* 8. Januar 1923 in Berlin; †
5. März 2008 in Gröben bei Berlin) war ein
deutsch-US-amerikanischer Informatiker sowie
Wissenschafts- und Gesellschaftskritiker.
Weizenbaum bezeichnete sich selbst als
Dissidenten und Ketzer der Informatik.
Why The Turing Test is AI's
Biggest Blind Alley
Blay Whitby 1997
! http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script ! „The main consequence of perceiving intelligence in
terms of some sort of imitation of human
performance, such as success in the imitation game,
is that AI research and experiment has paid far too
much attention to the development of machinery
and programs that seek directly or indirectly to
imitate human performance.“

Marvin Minsky
Marvin Minsky
! The Society of Mind (1985)
Douglas Hofstadter:
Hirn als Netzwerk
von Assoziationen
(Illustration aus Gödel,
Escher, Bach)
! “I'll call society of mind this scheme under which each mind is
made of many smaller processes. These, we'll call agents. Each
mental agent by itself can do some simple thing that needs no
mind or thought at all. Yet, when we join these agents in societies
- in certain very special ways - this leads to true intelligence.”
NZZ 4.12.02
! “Der französische Philosoph René Descartes
(1596-1650) glaubte noch, dass alle visuelle
Information in der Zirbeldrüse zusammenlaufen und
in dieser 12 millimeter grossen Struktur auch
motorische Handlungen geplant werden. Er
betrachtete die kleine Drüse gewissermassen als
Schaltzentrale des Gehirns. Doch obwohl
Wissenschafter inzwischen mehr als 30 visuelle
Areale identifiziert haben - eine Schaltzentrale im
Sinne Descartes fand sich keine darunter.
Mittlerweile hat man die Suche beendet: Die
Neurowissenschafter sind sich heute einig, dass eine
oberste Instanz im Hirn nicht existiert.”
Bewusstsein / Consciousness
“Ganz egal, wie gut sie bestimmte
Aufgaben erledigen, Computer werden
nie intelligent sein, weil sie kein
Bewusstsein haben!”
Marvin Minsky: Das ist auch gar nicht
nötig. “You can build intelligence out of
unintelligent parts.”
! The Society of Mind (1985)
Marvin Minsky
! „The society theory of mind marks a new era. This profound and
fascinating book lays down the foundations for the solution of one of the
biggest problems of modern science, that of the origin and evolution of
thought and consciousness in natural and artificial intelligence.“ Prof. Guy
Cellerier
! The Society of Mind (1985)
Marvin Minsky
! „The society theory of mind marks a new era. This profound and
fascinating book lays down the foundations for the solution of one of the
biggest problems of modern science, that of the origin and evolution of
thought and consciousness in natural and artificial intelligence.“ Prof. Guy
Cellerier

AI-Paradigmenwechsel
Was ist Intelligenz?
Classical and modern view of intelligence.
Illustrations by Shun Iwasawa
Quelle: AI-Lab UniZH
–Erkennen
–Wissen
–Verhalten
–Lernen
–Einheiten (‚Units‘)
Künstliche Intelligenz?
KI = AI
Artificial Intelligence
Intuition
Handeln! !
! ! !
Intelligenz
Rationalität
Denken

Erkennen
• Computer Vision
• Interpretieren von visuellem Input durch die Maschine
• Speech Recognition
• Spracherkennung, Beispiel "SBB Fahrplan" 157 2222.
• Natural Language Processing
• Das inhaltliche Verstehen von Sprache, das Generieren von
inhaltlich sowie sprachlich korrektem Text und die
Faehigkeit Konversationen zu fuehren.
Herr Müller trägt die Krawatte, die seine Frau gekauft hat.
! Dieser Satz enthält viel potenzielle Verwirrendes: Müller heißt
so, es ist aber auch eine Berufsbezeichnung. Tragen: am Hals
oder in der Hand? die, die: das zweite die bezieht sich auf die
Krawatte. Seine bezieht sich auf Herrn Müller. Frau ist ein
weiblicher Mensch, in diesem Fall vermutlich mit Herrn Müller
verheiratet. Gekauft: Hat die Krawatte die Frau gekauft oder
umgekehrt? Wir wissen, dass eine Krawatte nichts kaufen
kann, dem Computer muss so etwas zuerst beigebracht
werden.
In general we are least aware of
what our minds do best.
Marvin Minsky

Wissen
• ES - Experten Systeme
• Regeln programmieren
• Case-Based Reasoning = Fallbasiertes
Schliessen
• Fälle speichern und für die Problemlösung einsetzen
Mitchell, Stiny:
Shape Grammars
Palladio Villen
Vectorworks: Industry Specific Tools
Walls
Only geometrical attributes.
Wall framing shows stud placement in a diagram,
elevation drawings, 3D model and two different
worksheets
(Frame TakeOff and Frame Wall Info).
Shape
Grammars
An expert is a man who has
stopped thinking - he knows!
- Frank Lloyd Wright
Vectorworks: Industry Specific Tools
Stairs
Geometry defined and modified in detail in Object Info
Roofs
Dormer Windows
Skylights
Roof Face
Floors
Columns
Defined in detail but not modifiable

Vectorworks: Plug-in Objects
Geometrical Detailed
Attributes can be modified.
Stairs
Doors
Windows
Openings
Furnishing
Makoto Sei Watanabe: Induction Design
Verhalten
• AL - Artificial Life
• Systeme welche Leben simulieren mit dem Ziel das Leben
verstehen zu lernen, indem fundamentale, dynamische
Prinizipien mit dem Computer nachvollzogen werden. Den
einzelnen Teilen werden Verhalten und
Interaktionsmöglichkeiten einprogrammiert. Das Ziel ist
das Verstehen.
• Beispiele: Tamagotchi, Creatures, SimCity, SimAnts.
Conway: Game of Life
• http://www.math.com/students/wonders/life/life.html
• http://www.trevorrow.com/lifelab/

Regelbasierte Systeme
Rule-Based Systems
• Prozedurale Verfahren
• Formengrammatiken (shape grammars)
• Induction design (Makoto Sei Watanabe)
Xfrog by Bernd Lintermann
L-Systeme
Aristid Lindenmayer (Ungar. Theor. Biologe und Botaniker, Univ. Utrecht)
Xfrog
Bild Copyright Wikimedia

Visualisierungsmethoden für die
Simulation urbaner Szenarien
Dr. Remo Burkhard
Chair for Information Architecture
www.horvath.ch

Donald Judd
Lernen
• NN - Neuronale Netzwerke
• Simulation der Neuronen, wie sie in den Gehirnen von
Tieren und Menschen vorkommen
• GA - Genetische Algorithmen
• Evolution von künstlichen Wesen. Die DNA wird simuliert
und fuer die Fortpflanzung nur die Besten zugelassen. Zum
Beispiel die Kreaturen von Carl Sims.
! http://math.hws.edu/xJava/GA/

Karl Sims
creatures, created with genetic algorithms
GA: 2 Grundbestandteile
• Genetische Repräsentation
(beliebig viele Parameter)
• Fitness Funktion
(Analyse / Evaluation)
Genetische Algorithmen
Suchtechnik:
!Optimierungsprobleme
Inspiriert von evolutionärer Biologie:
!Vererbung
!Mutation
!Selektion
!Crossover (recombination)
Genetic algorithm
! From Wikipedia, the free encyclopedia
! A genetic algorithm (or short GA) is a search technique used in computing to find true or
approximate solutions to optimization and search problems. Genetic algorithms are categorized
as global search heuristics. Genetic algorithms are a particular class of evolutionary algorithms
that use techniques inspired by evolutionary biology such as inheritance, mutation, selection, and
crossover (also called recombination).
! Genetic algorithms are implemented as a computer simulation in which a population of abstract
representations (called chromosomes or the genotype or the genome) of candidate solutions
(called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem evolves toward better
solutions. Traditionally, solutions are represented in binary as strings of 0s and 1s, but other
encodings are also possible. The evolution usually starts from a population of randomly generated
individuals and happens in generations. In each generation, the fitness of every individual in the
population is evaluated, multiple individuals are stochastically selected from the current
population (based on their fitness), and modified (recombined and possibly mutated) to form a
new population. The new population is then used in the next iteration of the algorithm.
! Genetic algorithms find application in computer science, engineering, economics,chemistry,
physics, mathematics and other fields.
Herzog & de Meuron: Olympiastadion Beijing 2008
Herzog de Meuron

75
Daniel Libeskind: Futuropolis (HSG)
Kaisersrot: Quartierplanung
Ludger Hovestadt

Libeskind: Futuropolis HSG St. Gallen
designtoconstruction caad ethz:
Christoph Schindler, Fabian Scheurer, Markus Braach
NDS CAAD
Schutzhütte Monte Rosa

Units
• Robots
• Roboter = Physische Erscheinungen, welche mit KI
Fähigkeiten ausgerüstet sind. oft eine Kombination
verschiedener KI Aspekte Computer Vision, Speech
Recognition, und weiterer Fähigkeiten, welche vielleicht
mit genetischen Algorithmen entwickelt wurde.
• Agents
• Roboter ohne den physischen Teil. Im Moment sind vor
allem Agents verbreitet, welche Informationen auf dem
Internet suchen und filtern. Wichtig ist, dass zwischen
Mensch und Agent ein Vertrauen aufgebaut werden kann.
Rodney A. Brooks
Director of the 800 person MIT Computer Science and
Artificial Intelligence Laboratory,
! Until the mid-1980's, AI researchers assumed that an intelligent system doing
high-level reasoning was necessary for the coupling of perception and action. In
this traditional model, cognition mediates between perception and plans of
action. Realizing that this core AI, as it was known, was illusory, Rodney A. Brooks
turned the field of AI on its head by introducing the behavior-based
approach to robotics. The cornerstone of behavior-based robotics is the
realization that the coupling of perception and action gives rise to all the power
of intelligence and that cognition is only in the eye of an observer. Behavior-based
robotics has been the basis of successful applications in entertainment, service
industries, agriculture, mining, and the home. It has given rise to both
autonomous mobile robots and more recent humanoid robots such as Brooks's
Cog. This book represents Brooks's initial formulation of and contributions to the
development of the behavior-based approach to robotics. It presents all of the
key philosophical and technical ideas that put this "bottom-up" approach at
the forefront of current research in not only AI but all of cognitive science.

Rodney A. Brooks
Director of the 800 person MIT Computer Science and Artificial
Intelligence Laboratory,
Sony: Aibo
(1999 - 2004)
HONDA: Asimo
(2005)
96

Intuition
Handeln! !
! ! !
AI-Paradigmenwechsel
Classical and modern view of intelligence.
Illustrations by Shun Iwasawa
Quelle: AI-Lab UniZH
Intelligenz
Rationalität
Denken
101
An expert is a man who has
stopped thinking - he knows!
- Frank Lloyd Wright
Digitale Darstellungsmethoden
Vorlesung 10
DI 09.06.2009 14:00 HS B
Mass Customization