Einführung in die Künstliche Intelligenz

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1 Günther Görz (Hrsg.) Einführung in die Künstliche Intelligenz 2. Auflage ADDISON-WESLEY PUBLISHING COMPANY Bonn Paris Reading, Massachusetts Menlo Park, California New York Don Mills, Ontario Wokingham, England Amsterdam Milan Sydney Tokyo Singapore Madrid San Juan Mexico City Taipei, Taiwan

2 Inhaltsverzeichnis Vorwort xiii Einleitung 1 1 Wissensrepräsentation und Logik Wissensrepräsentation und Logik - Eine Einführung Einleitung Modellierung Die Entwicklung eines Modells Repräsentationsformalismen, Inferenzalgorithmen, und Berechenbarkeitseigenschaften Systeme ' Nichtmonotones Schließen Einführung Formalisierungen nichtmonotonen Schließens Default-Schließen als Behandlung von Inkonsistenz Wie läßt sich nichtmonotones Schließen implementieren? Ausblick Qualitatives und modellbasiertes Schließen Einführung Die Quintessenz des qualitativen Schließens über physikalische Größen Von der Struktur zum Verhalten - ENVISION Kausalität - QPT Qualitativer Kalkül" - QSIM Schließen über Größenordnungen Grenzen und Möglichkeitendes QR Kompositionale und multiple Modellierung Modellbasierte Diagnose und andere Anwendungen 119

3 vi Inhaltsverzeichnis Schlußwort Wissen über Raum und Zeit Raum, Zeit und Situationen in der KI und ihren Nachbardisziplinen Zeit und Situationen Raum Gemeinsame Aspekte von Raum- und Zeitwissen 183 Literatur Wissensrepräsentation und Logik Automatisches Beweisen Vorwort Grundlagen Die Sprache T der Prädikatenlogik Semantik von T Beweiskalküle Aufzählungsverfahren und Grenzen des formalen Schließens Kalküle für automatisches Beweisen Der Resolutionskalkül Die Klauselsprache C Substitutionen und Unifikation Resolventen und Faktoren Vorteile des Resolutionskalküls Pränexe Normalform und Skolemisierung Implementierung eines Resolutionsbeweisers Der Unifikationsalgorithmus Der Widerlegungsalgorithmus Löschregeln und Ableitungsstrategien Wirkung von Ableitungsstrategien Berechnung von Klauselmengen Der Beweisalgorithmus Klauselgraphen 237 Literatur Automatisches Beweisen Maschinelles Lernen Was ist Lernen?, Drei Motivationen für das maschinelle Lernen Menschliches und maschinelles Lernen Induktion und Abduktion 250

4 Inhaltsverzeichnis vii Anwendungen maschinellen Lernens Lernen als Suche Zwei induktive Lernverfahren ID Conceptual Clustering Deduktives Lernen Logik-orientiertes induktives Lernen Model Inference System MIS Generalisierung von Klauseln Sprach- und Suchbeschränkungen Theorie des Lernbaren 288 Literatur Maschinelles Lernen Kognition Einleitung Was ist Kognition? Grundlegende Annahmen der Kognitionswissenschaft Philosophische Grundlagen Zur Methodologie der Kognitionswissenschaft.. v Kognition als Informationsverarbeitung Die Architektur menschlicher Kognition Aufmerksamkeit und Handlungssteuerung Charakteristika menschlicher Informationsverarbeitung Exkurs: Theoretische Ansätze der Psychologie im Vergleich Denken und Problemlösen Begriffe und Kategorien Schlüsse: Der Spezialfall der Deduktion 316 c Induktion, Generalisierung und Analogiebildung Problemlösen als heuristische Suche Wissen und Expertise Problemlösen als Anwendung spezifischen Wissens Expertise Wissensdiagnose und Knowledge Engineering Wissensrepräsentation Begriffliche Repräsentation Repräsentation von Ereignissen und Texten 329

5 viii Inhaltsverzeichnis Bildhafte (analoge) Repräsentationen Lernen und kognitive Entwicklung Psychologische Lerntheorien Wissenserwerb Theorien kognitiver Entwicklung Sprachverstehen als Informationsverarbeitung Der kognitionswissenschaftlich Zugang zur Sprache Syntax, Weltwissen und Diskurs Universalität menschlicher Sprachverarbeitungsprinzipien Der Aufbau semantischer Repräsentationen beim Textverstehen Schlußbemerkungen zur Sprachverarbeitung 347 Literatur Kognition Sprachverarbeitung Einleitung und Überblick Literaturverweise Sichtweisen des Forschungsgebiets Die Einordnung der vorliegenden Beiträge Beschreibungsformalismen für sprachliches Wissen Einleitung Methodologische Überlegungen Grundbausteine eines Beschreibungsformalismus Grammatikformalismen Annotierte Grammatikformalismen Merkmalsstrukturen Semantik von Merkmalsstrukturen Erweiterte Ausdrucksmittel Schlußbemerkung Parsing natürlicher Sprache, Einleitung Elementare Parsingalgorithmen Chart-Parser Deterministisches Parsen Constraint-basierte Grammatikformalismen Statistisches Parsen Semantik 431

6 Inhaltsverzeichnis ix Einleitung Der Semantikformalismus der Montague-Grammatik Diskursrepräsentationstheorie Alternative Theorien und weiterführende Fragen Generierung natürlicher Sprache Einleitung Ein Modell menschlicher Sprachproduktion Planungs- und Entscheidungsprozesse Generierung mit modernen Grammatikformalismen 527 Literatur Sprachverarbeitung Bildverstehen Bildverstehen- ein Überblick Einführung, Entwicklung des Fachgebietes Ziele und konzeptueller Rahmen Von Rohbildern zu erkannten Objekten Höhere Bilddeutung Modelle der frühen visuellen Informationsverarbeitung Einführung und Einordnung Relevante Wurzeln der Wahrnehmungsforschung Kognitivismus ä la Marr und die These der Tiefenrekonstruktion Intrinsische Bilder, Parameternetze und konnektionistische Modellbildung Neo-Gestaltismus und die These der Rauminferenz, Aktives Sehen: Das neue Paradigma Emergentismus und interdisziplinäre Modellbildung Resume Geometrische Szenenrekonstruktion, Einleitung Das Problem der Szenenrekonstruktion Tiefenrekonstruktion mittels Korrespondenzanalyse Geometrische Einschränkungen aus der Bildentstehung Die Ausnutzung von Objekteigenschaften Zusammenfassung 682 Literatur Bildverstehen 684

7 Iniaits Verzeichnis Expertensysteme, Planen und Problemlösen Expertensysteme und Wissensmodellierung Expertensysteme und Expertenwissen Wissensrepräsentationen und Ableitungsstrategien Wissensmodellierung Problemlösungsmethoden in Expertensystemen Entwicklung von Expertensystemen Resümee Planen und Konfigurieren Einführung Konfigurieren Planen Schlußbetrachtung 797 Literatur Expertensysteme, Planen und Problemlösen 799 Neuronale Netze Motivation Natürliche neuronale Netze Das Nervensystem besteht aus diskreten Zellen Nervenzellen sind erregbar Synaptische Übertragung Lernen und synaptische Plastizität Rezeptive Felder Neuroanatomie des visuellen Systems Künstliche neuronale Netze Elemente neuronaler Netze Erregungsdynamik Grundtypen von neuronalen Netzen Gewichtsdynamik Überwachtes Lernen als Fehlerminimierung Lernen als Hauptachsentransformation Anwendungsbeispiele Mustererkennung Adaptive Regelung Assoziativspeicher Selbstorganisation 849

8 Inhaltsverzeichnis xi Kombinatorische Optimierung Visuelle Informationsverarbeitung Stereopsis und Erregungsdynamik auf funktionellen Karten Ortsvariante Bildverarbeitung Schlußbemerkung Weiterführende Literatur 859 Literatur Neuronale Netze Kl-Programmierung Grundlagen der Kl-Programmierung Was ist Kl-Programmierung? Grundelemente der Programmiersprache LISP Grundelemente der Programmiersprache Prolog Programmierung in Scheme Programmieren in Prolog Suche als Verarbeitungsmodell Ein konkretes Suchproblem: das Eight-Puzzle" Ergo Fortgeschrittene Kl-Programmierung Kontrollabstraktion in LISP..: Kontrolle in PROLOG Ströme und Programmierung mit Strömen in LISP Ströme in PROLOG Der Blick zurück 1004 Literatur Kl-Programmierung 1006 Liste der Autoren 1009 Stichwortverzeichnis 1010