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se:wissensverarbeitung
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Inhaltsverzeichnis
Wissensverarbeitung
Informationen
- SHRDLU (offizielle Seite mit grafischem Java-Programm)
Lernziele
- Kapitel 1
- Was bedeutet Wissensverarbeitung?
- Was unterscheidet Wissensverarbeitung von Datenverarbeitung?
- Warum und wozu ist diese andere Art der Computerprogrammierung erforderlich?
- Welche grundsätzlich unterschiedlichen Systeme gehören dazu?
- Wie sind diese aufgebaut und wie arbeiten sie?
- Kapitel 2
- Woraus besteht Wissen?
- Wie kann man Wissen strukturieren und darstellen?
- Wie kann man Wissen in formalen Sprachen formulieren?
- Kapitel 3 - Was ist ein Zustandsraum?
- Wie kann man daraus einen Zustandsbaum machen?
- Welche Suchverfahren im Zustandsbaum gibt es?
- Was ist Backtracking und wofür benötigt man es?
- Was ist eine Heuristikfunktion und insbesondere eine A-Heuristik?
- Was ist ein UND-ODER-Baum?
- Wie funktioniert Rekursion und warum ist sie für das Problemlösen wichtig?
Zusammenfassung des Skripts
Einleitung
- Definition Wissensverarbeitung
- Wissenschaft, die sich mit Beschleunigung, Rationalisierung und Automatisierung der Transformation von Wissen in Informationen und umgekehrt befasst.
- Informationen werden aus der Umgebung exzerpiert und als Wissen gespeichert; aus gespeichertem Wissen werden Informationen gewonnen, die sinnvolles Handeln und Entscheiden ermöglichen.
- Methoden
- künstliche Intelligenz (Simulation menschlicher Intelligenz)
- Beschäftigung mit Methoden, die es Computern ermöglichen, Aufgaben zu lösen, zu denen Intelligenz nötig ist, wenn sie von Menschen durchgeführt werden.
- Nachweis: Turing-Test
- findet nicht unbedingt die beste Lösung, aber eine brauchbare mit vertretbarem Aufwand (siehe Travelling Salesman)
- Heuristik (Anwendung von menschlichen Problemlösungsverfahren in der Programmierung)
- automatisiertes Erkennen (Bild- und Spracherkennung)
- Themengebiete
- Art, Struktur und computergerechte Speicherung des Wissens
- Extraktion von Wissen aus Informationen
- Generierung von Informationen aus Wissen
- Probleme
- Komplexität der Aufgabe
- Ohnmacht der Computer
- Programm ist niemals schlauer als Programmierer
- Computer benötigen klare Algorithmen, ihnen fehlt die Kreativität und Intuition
- Beispiel: Travelling Salesman
- Abgrenzung zur Datenverarbeitung
- Problemlösung
- Programmierer löst das Problem durch Finden eines Algorithmus
- Computer löst das Problem durch Anwendung von Wissen
- Lösungsweg
- Der Lösungsweg ist vorherbestimmt (Algorithmus)
- Der Lösungsweg ist nicht vorherbestimmt
- Wissen
- Das erforderliche Wissen steckt in den Funktionen des Programms
- Das erforderliche Wissen ist unabhängig von der Funktion des Programms
- Wissensbasierte Systeme
- Transformation Wissen <> Information
- Information → Wissen durch Menschen
- Wissen → Information durch System
- Denkende Computer
- Schlussfolgerung
- Logik, Prinzip der klassischen Expertensysteme, Wissen nicht präzise formulierbar → Fuzzy Logic
- Künstliches Gehirn (neuronale Netze)
* Datenbergwerk (Data Mining) * Globale Optimierung * Kombinationen der 4 oberen Verfahren
Wissen
- Wissen besteht aus
- Fakten
- gebunden an Objekte
- Eigenschaften und Methoden
- Instanzen von Objektklassen (für Attribute lediglich Slots)
- Vererbung ist möglich (Taxonomie)
* Regeln * Metawissen
* Darstellung von Objektwissen in Frames oder assoziativen (OAW-)Tripeln (Vorteil OAW: stets gleiche Struktur)
- Darstellung von Objektbeziehungen in Frames oder semantischen Netzen
- Darstellung von Regelwissen
- Dämonen an jedem Slot: if-needed (trigger) und if-changed
- Formulierung in einer formalen Sprache
- Prädikatenlogik
- Teilgebiet der mathematischen Logik
- Ermöglicht präzise Formulierung von Fakten und Regeln
- Prädikat: Satzaussage
Wie kann man mit Wissen Probleme lösen?
se/wissensverarbeitung.1215787775.txt.gz · Zuletzt geändert: 2014-04-05 11:42 (Externe Bearbeitung)
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