Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz 1) Winter 2017/18 Provisional Lecture Notes Conclusion of KI-1

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1 1 Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz 1) Winter 2017/18 Provisional Lecture Notes Conclusion of KI-1 Michael Kohlhase Professur für Wissensrepräsentation und -verarbeitung Informatik, FAU Erlangen-Nürnberg June 13, 2018

2 2 This document contains the conclusions of the Lecture Künstliche Intelligenz 1 held at FAU Erlangen-Nürnberg in the Winter Semesters 2016/17 ff. Other parts of the lecture notes can be found at pdf. Recorded Syllabus Winter Semester 2017/18: # date until slide page 1 Oct 19. admin, overview 2 Oct 25. overview, topics 3 Oct 26. rationality Nov. 1. Allerheiligen (public holiday) 4. Nov. 2. Environment & agent types. 5. Nov. 8. Prolog 6. Nov. 9. Problem Solving & Search 7. Nov. 15. Relaxed Problems 8. Nov. 16. Problem Solving & Search 9. Nov. 22. minimax & alpha-pruning 10. Nov. 23. MCTS & AlphaGo, Constraint Problems 11. Nov. 29. CSP, Waltz Algorithm, Constraint Types 12. Nov. 30. CSP search/heuristics 13. Dec. 6. solving acyclic CSP graphs 14. Dec. 7. CSP decomposition, Wumpus World 15 Dec. 13 Kalah Competition Happening 16. Dec. 14 Calculi & Proofs, Propositional Natural Deduction 17. Dec 20. Review Formal Systems, Propositional Tableaux 18. Dec 21. Killing the Wumpus; DPLL 19. Jan 10. New recap, Implication Graphs 20. Jan. 11 Clause Learning, First-order Logic 21. Jan. 17. First Order Semantics, Substitutions, FO Natural Deduction 22 Jan 18. Free Variable Tableaux 23 Jan 24. Prolog as Resolution, Abduction, Induction 24 Jan 25. Intro to Planning, STRIPS, PDDL 25 Jan 31. Review Planning, Evaluation 26 Feb 1. planning by heuristic search 27 Feb 7. PlanEx + 28 Feb 8. AI-1 Conclusion 125 8

3 Contents 7 What did we learn in AI 1? 5 8 Discussing the Course Evaluation 11 3

4 4 CONTENTS

5 Chapter 7 What did we learn in AI 1? Topics of AI-1 (Winter Semester) Getting Started What is Artificial Intelligence Intelligent Agents Logic Programming in Prolog (situating ourselves) (a unifying framework) (An influential paradigm) Problem Solving Problem Solving and Search Game playing (Adversarial Search) Constraint Satisfaction Problems Knowledge and Reasoning Formal Logic as the Mathematics of Meaning Logic Programming Planning Planning Planning and Acting in the real world : Michael Kohlhase 121 Rational Agents as an Evaluation Framework for AI Agents interact with the environment 5

6 6 CHAPTER 7. WHAT DID WE LEARN IN AI 1? General agent schema Simple Reflex Agents Reflex Agents with State

7 7 Goal-Based Agents Utility-Based Agent Learning Agents : Michael Kohlhase 122 Rational Agent Idea: Try to design agents that are successful (do the right thing)

8 8 CHAPTER 7. WHAT DID WE LEARN IN AI 1? Definition An agent is called rational, if it chooses whichever action maximizes the expected value of the performance measure given the percept sequence to date. This is called the MEU principle. Note: a rational need not be perfect only needs to maximize expected value (Rational omniscient) need not predict e.g. very unlikely but catastrophic events in the future percepts may not supply all relevant information (Rational clairvoyant) if we cannot perceive things we do not need to react to them. but we may need to try to find out about hidden dangers (exploration) action outcomes may not be as expected (rational successful) but we may need to take action to ensure that they do (more often) (learning) Rational exploration, learning, autonomy : Michael Kohlhase 123 Symbolic AI: Adding Knowledge to Algorithms Problem Solving (Black Box States, Transitions, Heuristics) Framework: Problem Solving and Search Variant: Game playing (Adversarial Search) (basic tree/graph walking) (Minimax+αβ Pruning) Constraint Satisfaction Problems (heuristic search over partial assignments) States as partial variable assignments, transitions as assignment Heuristics informed by current restrictions, constraint graph Inference as constraint propagation (transferring possible values across arcs) Describing world states by formal language Propositional Logic and DPLL First-Order Logic and ATP Digression: Logic Programming (and drawing inferences) (deciding entailment efficiently) (reasoning about infinite domains) (logic+search) Planning: Problem Solving using white-box world/action descriptions Framework: describing world states in logic as sets of propositions and actions by preconditions and add/delete lists Algorithms: e.g heuristic search by problem relaxations : Michael Kohlhase 124 Topics of AI-2 (Summer Semester)

9 9 Uncertain Knowledge and Reasoning Uncertainty Probabilistic Reasoning Making Decisions in Episodic Environments Problem Solving in Sequential Environments Foundations of Machine Learning Learning from Observations Knowledge in Learning Statistical Learning Methods Communication (If there is time) Natural Language Processing Natural Language for Communication : Michael Kohlhase 125

10 10 CHAPTER 7. WHAT DID WE LEARN IN AI 1?

11 Chapter 8 Discussing the Course Evaluation Zitate aus der Evaluation I Sehr netter und guter Dozent, der versucht auch sehr theoretische Themen an "Praxisbeispielen" klar zu machen Vielen Dank! Der kleine Kalah-Wettbewerb war sehr erfrischend und hat richtig Spa s gemacht! Gerne mehr davon! Haben Sie gute Ideen für das nächste Jahr? Auch die Pause ist ein gro ses Plus Tolles Team, das immer für Fragen/Probleme offen steht und sehr engagiert ist! Ich möchte mich sehr bei Dennis Müller und den Tutoren bedanken. : Michael Kohlhase 126 Zitate aus der Evaluation III (Logik) Der Logikteil ist m.e nach etwas gro s geraten. Ich finde, dass man nicht alles hätte herleiten/beweisen müssen. Wurde mir wärend der VL auch klar, wird im nächsten Jahr stark ausgedünnt. Besonders beim Logikteil fehlt auch das eine oder andere passende Beispiel, was das formal definierte sinnig anwendet. OK, das kann ich ändern Der erste Teil der Vorlesung (Spiele-KI-Programmierung und CSP) hat relativ genau das getroffen, was ich erhofft hatte: Algorithmen praxisnah dargestellt mit Herleitung/Beweis u.ä. aber der Logikteil in dieser Fülle und Tiefe war schon etwas... Ätzend... Dabei ist Logik doch so ein tolles Werkzeug, wenn man es erst mal verstanden hat. UND, die KI war in den ersten 40 Jahren klar von der Logik dominiert. : Michael Kohlhase

12 12 CHAPTER 8. DISCUSSING THE COURSE EVALUATION Zitate aus der Evaluation III (Allgemeines) Es wäre schön gewesen wenn für die Vorlesung immer ein Raum mit Tafel verfügbar gewesen wäre. Ich stimme absolut zu. Wenn Herr Kohlhase mal was an der Tafel gemacht hat, dann wirkte dass sehr unvorbereitet. Da ich mich auf die Tafel in der Vorbereitung nicht verlassen konnte, versuchte ich auf Ihre Bedürfnisse einzugehen. ich bin gespannt wie die klausur wird. ich kann mir aufgrund des breiten themenumfanges noch nichts konkretes vorstellen Dafür hatten wir eigentlich die Probeklausur, die Klausur wird ähnlich (aber etwas länger) Welchen didaktischen Wert hat es, Slides auf Englisch bereit zu stellen, die Vorlesung dagegen aber auf Deutsch zu halten? In meinen Augen keine. Dadurch wird nur eine zusätzliche Inderektion zwischen Prof. und Student geschaffen. Besser: Alles Englisch oder alles Deutsch. Das würde ich gerne mit Ihnen diskutieren... : Michael Kohlhase 128

13 Index MEU principle, 8 rational, 8 13