Modul Künstliche Intelligenz. Prof. Dr. Heinrich Jasper TU Bergakademie Freiberg Künstliche Intelligenz und Datenbanken

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1 Modul Künstliche Intelligenz Prof. Dr. Heinrich Jasper TU Bergakademie Freiberg Künstliche Intelligenz und Datenbanken

2 Zielsetzung Die Veranstaltung bietet den Hörerinnen und Hörern die Möglichkeit, Kenntnisse und Fertigkeiten in den folgenden Gebieten zu erlangen: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Begriffsbildung Methoden und Techniken Anwendungsgebiete Historie und Stand der Technik Programmierung in der Künstlichen Intelligenz PROLOG Hierzu Übungen! Prof. Jasper: Künstliche Intelligenz 1. Einführung , 2

3 Organisatorisches Modul Künstliche Intelligenz: 3 VL + 1 Ü Vorlesungen (WS 2017/2018): Mittwochs Uhr, HUM 1115 Donnerstags Uhr, HUM 1115 (ungerade Wochen) Übungen Donnerstags Uhr, HUM 1115 (gerade Wochen) Frau MSc. Aparna Suchindranath System: Prolog Leistungsnachweis: mündliche Prüfung (30 Min.) , 3

4 Literatur Stuart Russel, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz, Ein moderner Ansatz; 3. Auflage; Pearson Studium, Prentice Hall; 2012 George F. Luger: Künstliche Intelligenz, Strategien zur Lösung komplexer Probleme; Pearson Studium, Addison Wesley; 2001 Eugene Charniak, Drew McDermott: Introduction to Artificial Intelligence; Addison Weseley; 1985 William F. Clocksin, Christopher S. Mellish: Programmieren in Prolog; Springer Verlag, 1990 Tony Dodd: Prolog, A Logical Approach: Oxford University Press, , 4

5 Begriffsbildung (I) Was ist Künstliche Intelligenz? Viele Definitionsversuche in der Literatur, u.a.: Systeme, die wie Menschen denken: Die aufregende und neuartige Anstrengung, Computern das Denken beizubringen, KI will die Sache selbst: Maschinen mit Verstand, im vollen und wörtlichen Sinne. (Haugeland,1985) Systeme, die wie Menschen agieren: Die Wissenschaft, wie man Computer dazu bringt, Dinge zu tun, bei denen ihnen der Mensch momentan noch überlegen ist. (Rich & Knight, 1991) Systeme, die rational denken: Die Erforschung von Programmtechniken, die es ermöglichen, wahrzunehmen, logisch zu schließen und zu agieren. (Winston, 1992) Systeme, die rational agieren: KI beschäftigt sich mit intelligentem Verhalten in künstlichen Maschinen. (Nilsson, 1998) Alle Ansätze sind in der KI vertreten! Hier: Aufbau von Computer /Softwaresystemen, die in ihrer Struktur oder ihrem Verhalten Eigenschaften zeigen, die natürlichen Systemen mit Intelligenz zukommen und die von traditionellen künstlichen Systeme (noch) nicht erfüllt werden , 5

6 Motivation Phänomen: vielfältige Nutzung des Begriffs in den (aktuellen) Medien, in der aktuellen Forschung, im Geheimbereich: Künstliche Intelligenz in Smart Things, z.b. Spracherkennung und teilw. verstehen Verhalten als Zuhörer in Zukunft auch Ratgeber möglichst echt : Sprachverstehen und Rückkopllung wie beim Menschen Sehr eingeschränkte Anwendungsgebiete zur Zeit, aber dort teilweise sehr tief Intelligente (autonome) Systeme / Roboter, Bisher von Menschen wahrgenommene Funktionen übernehmen Thema vielfältiger Veröffentlichungen / auch Filme z.b. I Robot, AI Probleme darstellen / Ängste erzeugen Kampfmaschinen, z.b. Drohnen, autonome Fahrzeuge, Exoskelette existieren teilweise seit Mitte der 90 er Jahre in der Öffentlichkeit wenig bekannt teilweise fatale (letale) Wirkung Simulierte Welten, z.b. Spiele und Virtuelle Realität Verhalten von Agenten möglichst echt : realitätsnah Multi Agenten Simulation / Interaktion , 6

7 Ausgangspunkt: Motivation Mensch als intelligentes Wesen. Intelligenz als allgemeine Fähigkeit eines Individuums, sein Verhalten bewusst oder unbewusst auf Anforderungen der Umgebung einzustellen. Zielsetzung: Zwei wesentliche Richtungen: Verstehen und Beeinflussung der natürlichen Intelligenz (Neurologie, Psychologie, teilw. auch Philosophie) Aufbau von Systemen mit künstlicher Intelligenz (Künstliche Intelligenz im engeren Sinne) Kombination beider Gebiete (Intellektik) Relevante Umgebung: Informationsverarbeitende Systeme Rechte von Individuen (Personen) Gesellschaftliche Entwicklung , 7

8 Was ist ein Intelligenter Agent? Hier: Mind Map Begriffsbildung (II) , 8

9 Forschungsgebiete (u.a.): Einordnung Kognition / Bildverarbeitung / Sprachverstehen Wissensverarbeitung / Problemlösen / Analogien und Fälle Lernen / Autonomie / Interaktion Genetik / Evolution Technologien / Systeme (u.a.): Suchverfahren Funktional, logische, objektorientierte Programmierung Expertensysteme, Wissensrepräsentation, logisches Schließen, Beweisen Machine Learning Algorithmen (Clustering, Klassifikation, Assoziation) Robotik / Agentensysteme Neuronale Netze Genetische Algorithmen , 9

10 Grundlagen / Historie Philosophie ( 428 (b.c.) bis heute): Aristoteles, Hobbes, da Vinci, Schickard, Pascal, Leibniz, Descartes, Carnap, richtiges Denken und dessen Prinzipien, aber auch Mensch, Ich, Autonomie Mathematik (ca. 800 bis heute): al Khowarazmi, Bayes, Boole, Frege, Tarski, Hilbert, Gödel, Turing, Formale Logik, Algorithmen und Berechenbarkeit Betriebswirtschaft (1776 bis heute): Smith, von Neumann, Bellmann, Simon, Entscheidungs und Spieletheorie, OR Neurowissenschaften (1861 bis heute): Broca, y Cajal, Berger, Modelle des Gehirns Psychologie (1879 bis heute): Helmholtz, Wundt, Craik, Kognitionswissenschaft (u.a.) Technische Informatik (1940 bis heute): Turing, Zuse,. Programmierbare Maschinen Kontrolltheorie und Kybernetik (1948 bis heute): Wiener, McCulloch, Zielfunktionsoptimierende Steuerungssysteme Linguistik (1957 bis heute): Skinner, Chomsky, Zusammenhang von Sprache und Bewusstsein , 10

11 KI Entwicklung (I) Entstehung ( ): Künstliches Neuron, Hebb sche Lernregel, SNARC, Turing Test, genetische Algorithmen, Begriffsbildung (1956): Dartmouth Workshop (2 Monate), u.a. Minsky, Shannon, McCarthy (Org.), Newell & Simon (Logic Theorist) Enthusiasmus ( ): GPS (General Problem Solver), LISP, lernendes Damespiel (IBM), Geometry Theorem Prover, 1. Ernüchterung ( ): Viele Vorhersagen zu optimistisch, öffentliche Förderung wird fast komplett eingestellt. Wissensbasierte Systeme ( ): Expertensysteme, Regelsysteme, Wissensrepräsentationsformalismen Erfolgreiche KI Forschung und Entwicklung (1980 bis heute): Prolog, Shells, Neuronale Netze, Genetische Algorithmen, Autonome Systeme, Agententechnologie, Sprachverstehen, Wissen , 11

12 KI Entwicklung (II) 2. Ernüchterung ( KI Winter ; 1990 ca. 2010): Allgemeine KI Techniken haben Versprechen nicht erfüllt. Status (heute, spannende Forschung & viele reale Systeme): Rights for autonomous artificial agents? (CACM Artikel, Aug. 2010) Rise of the Robots The Future of Artificial Intelligence (Scientific American, 2009), siehe auch Arbeiten Prof. Froitzheim, Prof. Jung Aktueller Stand (2017) des Themengebiets muss noch erarbeitet werden: es gibt sehr vieles (buntes und glizerndes) und auch Wenig bekanntes: KI Techniken in der (trivialen) Realwelt: Waschmaschine, Kreditvergabe, Datenanalyse, Viele offene Fragen: Intelligenz, Rationalität, Grenzen, , 12

13 Aktuelle KI Arbeiten (Beispiele) Autonome Systeme (Computer, Fahrzeuge, Reparaturwerkzeuge) Spiele (Schach, Go) Diagnose (Medizin, technische Systeme) Planung (überall!) Robotik (auch autonom) Spracherkennung und Sprachübersetzung Wissensverarbeitung und Ontologien Semantische Suchverfahren Emotionale Agenten Bio / Neurologische Analogien. Und auch theoretische Fundierung , 13