Suche in Spielbäumen Projektvorschläge

Transkript

1 Suche in Spielbäumen Projektvorschläge

2 Nullsummenspiele sind Spiele mit zwei Spielern, bei denen der Vorteil des einen Spielers dem Nachteil des anderen Spieler entspricht. Im einfachsten Fall binär (Sieg = 1, Niederlage -1, z.b. Tic-Tac-Toe).

3 2-Personen-Spiel: Tic-Tac-Toe Lässt sich ein Spiel wie Tic-Tac-Toe als Suchbaum darstellen? Lässt sich mit einem solchen Baum ein virtueller Tic- Tac-Toe-Spieler implementieren?

4 Tic-Tac-Toe-Baum X O X O X X X X O X O X O X O X X O X X O X X X X X X X... X: Programm O: Mensch

5 2-Personen-Spiel: Tic-Tac-Toe Lässt sich ein Spiel wie Tic-Tac-Toe als Suchbaum darstellen? Ja. Lässt sich mit einem solchen Baum ein virtueller Tic- Tac-Toe-Spieler implementieren? Benötigt wird ein Algorithmus, mit dem die Züge des zweiten Spielers vermutet werden können.

6 Tic-Tac-Toe-Baum X O... X O X O O X X X O X O O O X X X O X O O X X O Für welchen Zug wird sich O entscheiden? Was bedeutet dies für den oberen Knoten? X X O X O X O X X O 1-1

7 Tic-Tac-Toe-Baum X... 1 Nach diesem Schema lassen sich Knoten bewerten: O 1-1 Sieger(K), wenn K Endknoten X -1 Wert(K) = max(k 1,...,K n ) wenn O am Zug min(k 1,...,K n ) wennn X am Zug (K 1,...,K n sind Kindknoten von K)

8 Spielbaum

9 Allgemeines Schema Spieler MIN will Ergebnis minimieren Spieler MAX will Ergebnis maximieren MAX MIN

10 Allgemeines Schema Spieler MIN will Ergebnis minimieren Spieler MAX will Ergebnis maximieren MAX MIN

11 Allgemeines Schema Spieler MIN will Ergebnis minimieren Spieler MAX will Ergebnis maximieren MAX 2 MIN

12 MIN-MAX-Algorithmus

13 MIN-MAX-Suche Welche Bedingungen werden an die Spieler MIN und MAX gestellt? Wie effizient ist das Verfahren? Lässt sich das Verfahren verbessern? Wenn ja, wie?

14 Alpha-Beta-Suche Erweiterte MIN-MAX-Suche mit der Idee, den Suchbaum intelligenter zu durchlaufen, so dass nicht jeder Knoten/Teilbaum betrachtet werden muss. Zu jedem Knoten im Baum existiert ein Paar [,], wobei den höchsten Wert und den niedrigsten Wert im bisher besuchten Pfad repräsentieren.

15 Beispiel zur Alpha-Beta-Suche

16 Beispiel zur Alpha-Beta-Suche

17 Beispiel zur Alpha-Beta-Suche

18 Beispiel zur Alpha-Beta-Suche

19 Beispiel zur Alpha-Beta-Suche

20 Algorithmus zur Alpha-Beta-Suche

21 Algorithmus zur Alpha-Beta-Suche

22 Alpha-Beta-Suche Wie verhält sich die Alpha-Beta-Suche im schlechtesten Fall? Was ist der schlechteste Fall für die Alpha-Beta- Suche?

23 Zusammenfassung Grundlagen der KI: Aussagen & Prädikatenlogik Logisches Schließen, Boolesche Algebra, Inferenz & Prolog uninformierte Suchverfahren informierte Suchverfahren & Heuristiken Suche in Spielbäumen

24 Ausblick Unsicherheit z.b. Wie kann sich ein Agent in der Wumpuswelt verhalten, wenn er nicht genau weiß, ob ein Feld sicher ist? Lernen z.b. Wie kann ein Agent aus Beispielen lernen (generalisieren)? Anwendungsgebiete

25 Sommersemester: Projekte

26 Programmierprojekte Jedes Projekt behandelt einen algorithmischen Ansatz zur Lösung eines KI-bezogenen Problems. Eigene Programmierung wird erwartet, der Eigenanteil ist jedoch projektabhängig unterschiedlich hoch. Eigene Themenvorschläge sind erwünscht überlegen Sie aber zunächst, ob Ihre Idee sich in angemessener Vorbereitungszeit realisieren lässt!

27 Programmierprojekte Gruppenarbeit ist erwünscht, i.d.r. sollten aber nicht mehr als 2 Personen an einem Projekt arbeiten. Daraus ergeben sich ca einzelne Projekte. Der zeitliche Umfang einer Projektvorstellung sollte bei Minuten liegen. Das erste Projekt wird vermutlich bereits in der 3. Sitzung vorgestellt werden müssen!

28 Projektvorschläge mit Bezug auf Prolog

29 Chatterbots Chatterbots simulieren menschliche Gesprächspartner, i.d.r. ohne über komplexe KI-Algorithmen zu verfügen, sondern lediglich auf Pattern Matching, Regelsystemen und Wissensdatenbanken basieren. Dennoch erreichen sie teilweise sehr gute Ergebnisse. Für den ersten Chatterbot ELIZA (Weizenbaum 1966) existieren Prolog-Implementationen, aktuelle Entwicklungen (wie bspw. Project D, ehemals A.L.I.C.E.) setzen Java oder C++ ein. Evtl. lassen sich zwei Projekte zu diesem Thema realisieren.

30 Expertensysteme in Prolog Als (regelbasiertes) Expertensystem wird ein Programm bezeichnet, dass das Wissen von Experten nutzt, um Nicht-Experten bei der Analyse von Daten zu unterstützen. Expertensysteme finden in unterschiedlichen Domänen Anwendung, bspw. in Medizin, Biologie oder Erdbebenvoraussage). Die Kombination von Regeln und Wissenbasis eignet sich für eine Implementation in Prolog.

31 Textadventure mit Prolog Erste Adventure-Spiele am PC mussten ohne graphische Benutzeroberfläche auskommen der Spieler gab natürlichsprachliche Kommandos in einer Konsole ein, während das Spiel diese analysierte und mit passenden Ausgaben und Zustandsänderungen reagierte. Damit eignet es sich ebenfalls für eine Implementation in Prolog. Amzi-Tutorial: The Hitchhiker's Guide to Galaxy:

32 Definite Clause Grammar DCGs sind Prologs Äquivalent zu Phrasenstrukturgrammatiken. Mit Ihnen lassen sich Regeln wie S --> NP, VP. NP --> N. N --> hans. VP --> singt. modellieren, so dass sehr schnell ein einfacher Parser implementiert werden kann.

33 Projektvorschläge mit Bezug auf Russell & Norvig

34 Bayessche Netze Mit bayesschen Netzen ist es (unter anderem) möglich, unsicheres Wissen in logische Entscheidungsprozesse einzubinden. Kanten in einem bayesschen Graph drücken Kausalbedingungen aus. Sowohl Parameter als auch die Struktur des Netzes sind algorithmisch ermittelbar (lernbar). Tageszeit Karneval Konzentration Alkoholkonsum Strassenzustand Sicht Unfall

35 Neuronale Netze Künstliche Neuronale Netze sind Graphen, in denen Knoten (Neuronen) durch Kanten (Synapsen) verbunden sind. Wie im biologischen Vorbild bewirkt die Aktivierung eines Neurons die Aktivierung der Neuronen, mit denen dieses verbunden ist die Intensität der Aktivierung ist dabei abhängig von der Gewichtung der jeweiligen Synapse.

36 Weitere interessante Kapitel... Hidden-Markov-Modelle Genetische Algorithmen Induktives Lernen / Lernentscheidungsbäume Information Retrieval Probabilistisches Parsing Kanten-, Objekt- & Bewegungserkennung

37 Sonstige Projektvorschläge

38 Schwarmintelligenz Als klassisches Beispiel kollektiver Intelligenz gilt der Ameisenstaat, in dem ein Verbund primitiver Individuen intelligentes Verhalten zeigt. Diese Beobachtung wurde auf die KI-Forschung übertragen und findet in verschiedenen Domänen Anwendung.

39 Robocup Die Fussball-Weltmeisterschaft der Roboter bietet auch eine Simulationsliga, in der sich virtuelle Mannschaften aus jeweils 11 Spielern begegnen. Trotz Simulation sind die Bedingungen weitestgehend realistisch (begrenztes, verrauschtes Sichtfeld, Physik), so dass sich neue Algorithmen auf die realen Ligen übertragen lassen sollten. Problematisch gestaltet sich allerdings schon die Installation der Software...

40 Weiteres... Texterkennung/OCR Objekterkennung maschinelles Lernen probabilistische Sprachverarbeitung Robotik

41 Eigene Vorschläge

42 Eigene Vorschläge Sind immer wilkommen! Sollten allerdings möglichst bald (d.h. noch vor den Ferien) abgesprochen bzw. besprochen werden.

43 Sonstige Themen Im Lehrbuch: view=lehrbuchsmlg&database=lehrbuchsmlg&searc hsingletit=

44 Literatur & Grafiken Russell, Norvig (2004): Künstliche Intelligenz Ein moderner Ansatz. Kapitel 4 & 6