2.1 Eine kurze Geschichte der KI

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1 Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 2. Einführung: K früher und heute Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 2. Einführung: K früher und heute 2.1 Eine kurze Geschichte der K Malte Helmert Universität Basel 2.2 K-Systeme früher und heute 2.3 Zusammenfassung M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 1 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 2 / 27 Einführung: Überblick 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Kapitelüberblick Einführung: 1. Was ist Künstliche ntelligenz? 2. K früher und heute 3. Rationale Agenten 4. Umgebungen und Problemlösungsverfahren 2.1 Eine kurze Geschichte der K M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 3 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 4 / 27

2 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Die Ursprünge der K 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K 50 Jahre K: 1950er Vor der K haben Philosophie, Mathematik, Psychologie, Linguistik und nformatik ähnliche Fragen gestellt und Methoden und Ergebnisse für die K hervorgebracht. Ursprünge der K (ca ) Mit den ersten elektrischen Computern stellten viele die Frage: Können Computer den menschlichen Verstand kopieren? Turing-Test Dartmouth-Workshop (1956): John McCarthy prägt den Begriff Artificial ntelligence Früher Enthusiasmus: Herbert Simon (1957) t is not my aim to surprise or shock you but the simplest way can summarize is to say that there are now in the world machines that think, that learn and that create. Moreover, their ability to do these things is going to increase rapidly until in the visible future the range of problems they can handle will be coextensive with the range to which the human mind has been applied. M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 5 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 6 / Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Früher Enthusiasmus: General Problem Solver (GPS) 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K 50 Jahre K: 1960er und 1970er GPS: entwickelt 1957 durch Herbert Simon und Allen Newell Ziel: baue eine universelle Problemlösungsmaschine durch mitation menschlicher Problemlösungsansätze erster Vertreter des Ansatzes menschlich denken jedes formalisierte symbolische Problem kann im Prinzip durch GPS gelöst werden Praxis: GPS löst einfache Probleme wie die Türme von Hanoi, aber keine echten Anwendungsprobleme 1960er: intelligentes Verhalten in vielen Demonstrationssystemen für Mikrowelten (z. B. Blocks world) 1970er: Systeme für Mikrowelten erweisen sich als nicht skalierbar intelligentes Verhalten erfordert Wissen wissensbasierte Systeme Video: ki02-figures/hanoi.mpeg M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 7 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 8 / 27

3 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Mikrowelten: Blocks world (SHRDLU) 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Ein SHRDLU-Dialog SHRDLU versteht natürliche Sprache entwickelt von Terry Winograd am MT A Lab Benutzerdialog (via Fernschreiber) über Blocks world Darstellung auf Bildschirm M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 9 / 27 Person: PCK UP A BG RED BLOCK. Computer: OK. [macht es] Person: GRASP THE PYRAMD. Computer: DON T UNDERSTAND WHCH PYRAMD YOU MEAN. Person: FND A BLOCK WHCH S TALLER THAN THE ONE YOU ARE HOLDNG AND PUT T NTO THE BOX. Computer: BY "T", ASSUME YOU MEAN THE BLOCK WHCH S TALLER THAN THE ONE AM HOLDNG. Computer: OK. [macht es] Person: WHAT DOES THE BOX CONTAN? Computer: THE BLUE PYRAMD AND THE BLUE BLOCK. Person: WHAT S THE PYRAMD SUPPORTED BY? Computer: THE BOX. Person: HOW MANY BLOCKS ARE NOT N THE BOX? Computer: FOUR OF THEM. Person: S AT LEAST ONE OF THEM NARROWER THAN THE ONE WHCH TOLD YOU TO PCK UP? Computer: YES, THE RED CUBE.... M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 10 / Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K 50 Jahre K: 1980er 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Expertensysteme 1980er: K-Goldrausch kommerzieller Erfolg regelbasierter Expertensysteme (z. B. R1) Forschungs-Boom, z. B. Fifth Generation Computer Systems-Projekt in Japan (zweite) Blütezeit von neuronalen Netzen Ende der 1980er: Expertensysteme und andere K-Ansätze weniger vielversprechend als erhofft K-Winter Wissensakquise: hilft bei Formalisierung von Expertenwissen Wissensbasis: Datenbank mit Fakten und heuristischen Regeln nferenz-engine: Schlussfolgerungsmechanismus; verarbeitet symbolische nformation aus der Wissensbasis, um Probleme zu lösen Erklärungssystem: erklärt Schlussfolgerungen des Systems M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 11 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 12 / 27

4 2. Einfu hrung: K fru her und heute Eine kurze Geschichte der K Expertensysteme: R1/XCON 2. Einfu hrung: K fru her und heute Kommerzieller Erfolg von R1/XCON Anwendungsgebiet: Konfiguration von VAX-Computern anhand der Spezifikation von Kunden entwickelt von John McDermott et al. ( ) Eingabe: gewu nschte Eigenschaften des Computersystems Ausgabe: Spezifikation des Computersystems nferenz-engine: einfache Vorwa rtsverkettung von Regeln DEC scheiterte an dem Versuch, ein konventionelles Programm fu r das Problem zu schreiben bat McDermott, ein K-System dafu r zu entwickelt R1/XCON bis 1986: Auftra ge verarbeitet; Erfolgsrate 95 98% gescha tzte Einsparung fu r DEC: US$/Jahr aber: litt unter Nachteilen einfacher regelbasierter Systeme Grundlagen der Ku nstlichen ntelligenz Eine kurze Geschichte der K 2. Einfu hrung: K fru her und heute 13 / 27 Eine kurze Geschichte der K 50 Jahre K: 1990er Regelbasis wuchs schnell sehr stark an wurde unversta ndlich, unzuverla ssig und schwer wartbar Grundlagen der Ku nstlichen ntelligenz 2. Einfu hrung: K fru her und heute 14 / 27 Eine kurze Geschichte der K 50 Jahre K: heute 1990er: K wird erwachsen Aufkommen probabilistischer Ansa tze Agenten-orientierte Ansa tze Formalisierung von K-Techniken besseres Versta ndnis der theoretischen Komplexita t vermehrte Verwendung mathematischer Methoden viele parallel existierende Paradigmen Russell & Norvig (1995) Gentle revolutions have occurred in robotics, computer vision, machine learning, and knowledge representation. A better understanding of the problems and their complexity properties, combined with increased mathematical sophistication, has led to workable research agendas and robust methods. viele Methoden, auch aus anderen Wissenschaften Grundlagen der Ku nstlichen ntelligenz 15 / 27 theoretisch, algorithmisch/experimentell, systemorientiert,... viele Erfolgsgeschichten gelten heute nicht mehr als reine K Logik, Entscheidungstheorie, Statistik,... viele Ansa tze reaktiv vs. deliberativ probabilistisch vs. symbolisch oft hybride Ansa tze Brettspiele, Logikprogrammierung, Suchverfahren,... Grundlagen der Ku nstlichen ntelligenz 16 / 27

5 2. Einführung: K früher und heute Eine kurze Geschichte der K Fokus auf Algorithmen und Experimenten 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Viele K-Probleme sind inhärent schwer (NP-hart), aber durch gute Suchtechniken und Heuristiken können oft auch grosse nstanzen gelöst werden: Erfüllbarkeit in der Aussagenlogik Aussagevariablen und mehr durch Conflict-Directed Clause Learning oder randomisierte lokale Suche Constraint-Solver gute Skalierbarkeit durch Constraint-Propagierung und automatische Ausnutzung von Problemstruktur Handlungsplanung Suchzuständen und mehr durch Suche mit automatisch inferierten Heuristiken 2.2 K-Systeme früher und heute M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 17 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 18 / Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Systeme 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (1996): Schach Neben Theorie und Algorithmen ist die Entwicklung funktionierender Systeme ein grundlegender Punkt: Herbert Simon: How to Become a Good Scientist (1998) Build a system! Deep Blue vs. Kasparow (1996): erster Sieg eines Schach-Computers über einen amtierenden Weltmeister unter Turnierbedingungen (Bedenkzeit) Anwendung von K-Techniken zur Lösung realer Probleme Untersuchung der nteraktion mit der Umwelt Synergie-Effekte in Systemen Deep Blue in Futurama: M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 19 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 20 / 27

6 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (2015): Poker 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (1992): Medizinische Diagnose Cepheus (2015), entwickelt an der University of Alberta, löst Heads-up Limit Hold Em Pathfinder (1992) von David Heckerman, Microsoft Research Bayes sche nferenz, maschinelles Lernen, Monte-Carlo-Simulationen Polaris vs. Weltklassespieler (2008) Univ. of Alberta Computer Poker Research Group M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 21 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 22 / Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (2008): Gedanken lesen Analyse von Gehirnströmen mit Magnetresonanztomographie von Tom Mitchell et al., CMU (2008) Erkennung, welches Wort von der Testperson gelesen wird statistisches maschinelles Lernen 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (1998): Autofahren ALVNN (1998), entwickelt von Dean Pomerleau et al., CMU, hält auf über 4000 km die Spur semi-autonomes Autofahren Kamerabilder, künstliches neuronales Netz M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 23 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 24 / 27

7 2. Einführung: K früher und heute K-Systeme früher und heute Beispiel-System (2005): Autofahren 2. Einführung: K früher und heute Zusammenfassung Stanley (2005) von Sebastian Thrun et al., Stanford University, gewinnt DARPA Grand Challenge ( US$ Preisgeld) autonome Fahrt durch die Mojave-Wüste (212 km, Offroad) Siegerzeit weniger als 7 Stunden 2.3 Zusammenfassung Videos: ki02-figures/stanley-1.avi, ki02-figures/stanley-2.wmv M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 25 / 27 M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 26 / Einführung: K früher und heute Zusammenfassung Zusammenfassung 1950er/1960er: Gründerzeit der K; früher Enthusiasmus 1970er: Mikrowelten und wissensbasierte Systeme 1980er: K-Goldrausch der Expertensysteme gefolgt von K-Winter seit 1990er: K wird erwachsen; Forschung wird formaler und mathematischer; Etablierung reifer Methoden M. Helmert (Universität Basel) Grundlagen der Künstlichen ntelligenz 27 / 27