Seminar Künstliche Intelligenz Wintersemester 2013/14

Ähnliche Dokumente
Seminar Künstliche Intelligenz Wintersemester 2014/15

Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz

C. Künstliche Intelligenz

Dimensionen der Künstlichen Intelligenz. C. Künstliche Intelligenz. Loebner-Preis für Turing-Test. Menschliches Verhalten: Der Turing Test.

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

1.1 Was ist KI? 1.1 Was ist KI? Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. 1.2 Menschlich handeln. 1.3 Menschlich denken. 1.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Woher Methoden der KI stammen Gebiete der Künstlichen Intelligenz wissensbasierte Systeme

Künstliche Intelligenz

Suche in Spielbäumen Projektvorschläge

Künstliche Intelligenz

Definitionen der Künstlichen Intelligenz. Übersicht. Loebner-Preis für Turing-Test. Menschliches Verhalten: Der Turing Test

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Was versteht man unter Intelligenz

Motivation und Geschichte. Geschichte der Logik Logik und Informatik

Motivation und Geschichte. Geschichte der Logik Logik und Informatik

Einführung in die Artificial Intelligence. Jochen Renz

Vorlesung: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz Geplanter Inhalt

Computerlinguistische Grundlagen. Jürgen Hermes Wintersemester 17/18 Sprachliche Informationsverarbeitung Institut für Linguistik Universität zu Köln

Einführung in die Artificial Intelligence

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz. Andreas Breckheimer

Perzeptronen. Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Institut für Informatik Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Wissensrepräsentation Vorlesung

Künstliche Intelligenz

Sudoku. Warum 6? Warum 6?

Was ist Informatik? Alexander Lange

Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen

Übersicht. 1. Einführung. I Künstliche Intelligenz

Logik. Vorlesung im Wintersemester 2010

Zusammenfassung KI (von Marco Piroth)

KI: Wie testet man ein Hirn?

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Logik. Logik. Vorkurs Informatik Theoretischer Teil WS 2013/ September Vorkurs Informatik - Theorie - WS2013/14

Grundkurs Künstliche Intelligenz

Logik und Beweisbarkeit

BACKPROPAGATION & FEED-FORWARD DAS MULTILAYER PERZEPTRON

Konzepte der AI. Unsicheres Schließen

Künstliche Intelligenz

Werden wir Schoßhunde der Roboter sein? Herbert Stoyan Universität Erlangen

Gehirn, Roboter und Computerspiele. Felix Faber

Künstliche Intelligenz

Kognitionswissenschaft

Alan Mathison Turing: Computing Machinery and Intelligence

Kapitel MK:I. I. Einführung. Künstliche Intelligenz Starke KI versus Schwache KI Geschichte der KI Gebiete der KI

Künstliche Intelligenz für Ingenieure

Das Studium im Fach Informatik

Algorithmus. Was ist ein Algorithmus? Ibn Musa Al-Chwarismi persischer Mathematikers 9. Jahrhundert Buch: Regeln der Wiedereinsetzung und Reduktion.

Der Turing-Test. 1 Turing, Computing Machines and Intelligence.

Seminar MAMMAMIA WS 2012/13 Literaturrecherche

Was sind Neuronale Netze?

Studienprofil Künstliche Intelligenz Master Informatik

Vorlesung. Wissensbasierte Systeme

Künstliche Intelligenz

Inhalt. 1 Mathematik? 2 PROLOG-1: Aussagen und Mengen. 3 PROLOG-2: Funktionen. 4 PROLOG-3: Zahlenmengen und vollständige Induktion

1 Einführung: Algorithmen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Pro f. Dr. Sán do r Fe k e te

Künstliche Intelligenz Softwaretechnologie: Prolog

Physical Symbol Systems Hypothesis (Newell, Simon)

Künstliche Intelligenz

Fuzzy Logic und Wahrscheinlichkeit

Seminar Künstliche Intelligenz WS 2013/14 Grundlagen des Maschinellen Lernens

Artificial Intelligence. Deep Learning Neuronale Netze

Algorithmen. Von Hammurapi bis Gödel. von Jochen Ziegenbalg, Oliver Ziegenbalg, Bernd Ziegenbalg. überarbeitet

A O T Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation A O T

Künstliche Intelligenz

Fachgruppe Informatik. Anwendungsfächer. im Bachelor-Studiengang Informatik. Fachstudienberatung Bachelor Informatik Dr.

Wissensmanagement WS 2010/2011

Konstruktion von Common Sense-Ontologien durch Analyse natürlicher Sprache

Logik für Informatiker

Konzepte der AI Neuronale Netze

Wolfgang Ertel. Grundkurs Künstliche Intelligenz

Maschinelle Intelligenz. Stefan Nordhausen

Jochen Ziegenbalg Oliver Ziegenbalg Bemd Ziegenbalg. Algorithmen. von Hammurapi bis Gödel. 2., verbesserte Auflage Verlag g;> Harri Deutsch

Übersicht. Prädikatenlogik höherer Stufe. Syntax der Prädikatenlogik 1. Stufe (mit Gleichheit)

Künstliche Intelligenz

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Gliederung. Biologische Motivation Künstliche neuronale Netzwerke. Anwendungsbeispiele Zusammenfassung. Das Perzeptron

Künstliche Intelligenz im Informatikunterricht -Unterrichtseinheit Chatbots- Klasse 9/10. Helmut Witten & Malte Hornung

Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen

MATHEMATIQ. Der Newsletter der MathSIG (Interessensgruppe innerhalb der Mensa Österreich) Ausgabe 4.

Einführung Intelligente Agenten Vortrag vom im Seminar Agentensysteme SS 2010 Katharina Klein Kevin Fischer

Schatten des Geistes

Psychologie als Nebenfach für den Studiengang Informatik Ba/Ma

Logik für Informatiker

Einführung in die Theoretische Informatik. Woche 1. Harald Zankl. Institut für UIBK Wintersemester 2014/2015.

Sozialwissenschaftliche Modelle und Daten SoSe 2010

Geschichte der Artificial Intelligence

Quelle: Wikipedia.org. Roger Penrose. Fabian Pawlowski, Hendrik Borghorst, Simon Theler

Kapitel MK:I. I. Einführung. Künstliche Intelligenz Starke KI versus Schwache KI Geschichte der KI Gebiete der KI

Wahlpflichtfach Informatik

Künstliche Intelligenz

Philosophie des Intuitionismus und sein Einfluß auf die Informatik

Datenorientierte SA. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Aufbau und Grundlagen. Was sind neuronale Netze?

Allgemeine Bestimmungen

LOGIK IM INTERDISZIPLINÄREN SPANNUNGSFELD

Klausurtermine Informatik Herbst 2016 Stand: Änderungen sind rot markiert Wochentag Prüfungstermin: Prüfungsbezeichnung: Raum/Räume:

Entscheidungsunterstützung/ Künstliche Intelligenz. Teil 2

Transkript:

Seminar Künstliche Intelligenz Wintersemester 2013/14 Martin Hacker Richard Schaller Künstliche Intelligenz Department Informatik FAU Erlangen-Nürnberg 31.10.2013

2 / 13 Überblick Teilgebiete der KI Problemlösen, Planen Wissensbasierte Systeme: Logik, Wissensrepräsentation, Schließen Unsicheres Wissen und probabilistisches Schließen Maschinelles Lernen Wahrnehmung, Sprachverarbeitung, Computer Vision Robotik

3 / 13 Schnittmengen mit anderen Disziplinen Schnittmengen mit anderen Disziplinen (nach Russell & Norvig) Philosophie Können formale Regeln verwendet werden, um gültige Schlüsse zu ziehen? Wie entsteht aus einem physischen Gehirn der mentale Verstand? Woher stammt das Wissen? Wie führt Wissen zu einer Aktion? Mathematik Wie lauten die formalen Regeln, um gültige Schlüsse zu ziehen? Was kann berechnet werden? Wie argumentieren wir mit unsicheren Informationen?

4 / 13 Schnittmengen mit anderen Disziplinen Schnittmengen mit anderen Disziplinen (fort.) Wirtschaftswissenschaften Wie sollen wir Entscheidungen treffen, um eine maximale Rendite zu erzielen? Wie sollen wir das tun, was andere nicht tun? Wie sollen wir vorgehen, wenn die Rendite möglicherweise weit in der Zukunft liegt? Neurowissenschaften Wie verarbeitet das Gehirn Informationen? Psychologie Wie denken und handeln Menschen und Tiere? Technische Informatik Regelungstheorie Wie können künstliche Maschinen unter eigener Steuerung arbeiten? Linguistik Wie hängen Sprache und Denken zusammen?

5 / 13 Was ist KI? Was ist KI? Menschliches Denken: [Die Automatisierung von] Aktivitäten, die wir dem menschlichen Denken zuordnen, Aktivitäten wie beispielsweise Entscheidungsfindung, Problemlösung, Lernen... (Bellman, 1978) Menschliches Handeln: Die Kunst, Maschinen zu schaffen, die Funktionen erfüllen, die, werden sie von Menschen ausgeführt, der Intelligenz bedürfen (Kurzweil, 1990) Rationales Denken: Das Studium derjenigen mathematischen Formalismen, die es ermöglichen, wahrzunehmen, logisch zu schließen und zu agieren. (Winston, 1992) Rationales Handeln: Computerintelligenz ist die Studie des Entwurfs intelligenter Agenten (Poole et al., 1998) (nach Russell & Norvig)

6 / 13 Was ist KI? Menschliches Denken Wie denkt ein Mensch? Introspektion Beobachten handelnder Personen Hirntomographie Kognitionswissenschaften Verwechslungsgefahr: Nur weil ein Algorithmus gut funktioniert muss der Mensch nicht auch so funktionieren (vgl. Schachcomputer)

Was ist KI? Menschliches Handeln So wie ein Mensch handeln? Turing-Test Menschlicher Fragesteller Kommunikation in Schriftform Fragesteller muss entscheiden, ob er mit einem Menschen oder einem Computer kommuniziert Beliebige Fragen erlaubt Computerprogramm hat Turing-Test bestanden, wenn Fragesteller ihn für einen Menschen hält Für Turing-Test notwendig: Verarbeitung natürlicher Sprache Wissensrepräsentation Automatisches logisches Schließen Maschinenlernen vgl. ELIZA, IKEA-Anna 7 / 13

8 / 13 Was ist KI? Rationales Denken Regeln und logische Schlüsse Logik Formalisieren allen (notwendigen) Wissens Was passiert mit unsicherem Wissen? Menschen sind nicht streng logisch Deshalb schnell Widersprüche möglich, z.b. lernen Kinder Vögel können fliegen Pinguine sind Vögel Pinguine können nicht fliegen Logisches Schließen sehr rechenaufwendig

9 / 13 Was ist KI? Rationales Handeln Agent autonomes Handeln Umgebung wahrnehmen an Änderungen anpassen Ziele erzeugen und verfolgen Rationaler Agent: Bestes Ergebnis unter dem ihm bekannten Wissen Rationales Handeln durch logisches Schließen, aber auch Reflexe möglich Vorteil: Rationalität ist mathematisch definiert!

Geschichte der KI Geschichte der KI (nach Russell & Norvig) 1943-1955: McCulloch-Pitts-Neuronen Neuronennetze äquivalent zu logischen Funktionen Hebbsche Lernregel Turing-Test 1956: Dartmouth-Workshop: Gründung der KI Logische Schlussfolgerungssysteme: Logic Theorist 1952-1969: Lösen logischer Rätsel: General Problem Solver LISP als Programmiersprache der KI Logisches Schließen: Robinsons Resolutionsmethode Wissensrepräsentation und Schließen: Advice Taker Lösungen für begrenzte Domänen: Integrieren, Intelligenz-Tests, Algebra-Textaufgaben, Blocks-World 10 / 13

11 / 13 Geschichte der KI Geschichte der KI (fort.) 1966-1973: Euphorie ebbt ab Problemlösung durch Ausprobieren von allen Möglichkeiten Kombinatorische Explosion bei größeren Problemen XOR-Problem bei einschichtigen Neuronalen Netzen 1969-1979: Expertensysteme, z.b. für Medizin Spracherkenner PROLOG zur Wissensrepräsentation ab 1980: KI als Industrie, u.a. Expertensysteme, Erkennungssysteme, Roboter Benutzerschnittstelle

12 / 13 Geschichte der KI Geschichte der KI (fort.) ab 1986/87: Neuronale Netze mit Backpropagation Statt ad-hoc-programmen wird auf bereits Bestehendem aufgebaut: Hidden-Markov-Modelle, Bayes-Netze,... Realistische Anwendungsszenarien statt Spielzeugbeispiele ab 1995: Internet-Agenten: Bots Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Webseiten-Aggregatoren Massen-Daten statt Algorithmen

13 / 13 Herangehensweise der KI Herangehensweise der KI Programme entwickeln, die intelligentes Verhalten simulieren Rationalitätsprinzip: Ein System ist rational, wenn es das seinen Kenntnissen entsprechend Richtige macht (Russell & Norvig) Formalisierung der Probleme / Aufgabenstellungen Sammelsurium von Methoden zu deren Lösung