Künstliche Intelligenz
© 2002 - Patrick Bohn, Michael Reiher & Frank Moos
Expertensysteme
Wissensbasierte Systeme
Versuch mit Programmen die Funktionen des menschlichen Gehirns (Verhalten, Verstand) nachzubilden. Aufgrund weitgehender Erfolglosigkeit dieser Arbeiten ging man dazu über, KI Programme für stark eingeschränkte Wissensbereiche zu entwickeln, sogenannte Expertensysteme.
Künstliche Intelligenz - KI
KI-Programme
Einordnung nach Waterman
KI-ProgrammeExpertensysteme lösen Probleme wie Experten auf einem eng definierten Problemkreis, ihrem eigenen Fachbereich (Kompetenzbereich) überdurchschnittlich effizient.
EXS sind wie Experten nicht unfehlbar!
EXS
Expertensystem - EXS
Einordnung nach Waterman
KI-Programme
KBS
Ein KBS ist ein Softwaresystem, bei dem das Fachwissen über ein Anwendungsgebiet unabhängig vom allgemeinen Problemlösungswissen und vom Wissen über die spezifische Systemimplementation dargestellt ist.
Wissensbasierte Systeme – KBS
EXS
Einordnung nach Waterman
Beispielprogramm
Anwendungen der KI
1. Verarbeitung natürlicher Sprache
2. Folgerungssysteme und Automatische Programmierung
3. Bildverarbeitung / Bild erkennen – Bild verstehen
4. Robotik
5. Intellegent Computer Aided Instruction ICAI
6. KI – Sprachen
7. Expertensysteme
Beispiel 1: Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung von Sprache ist eines der komplexesten Phänomene menschlicher Intelligenz überhaupt!
Schlüsselgebiet der KI
1. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache
• Signalanalyse und Segmentierung
• lexikalische und morphologische Analyse
Visuelle Daten Akustische Daten
PE:TR:MAGH8LGA
Wörter: Peter mag Helga
Signalanalyse und Segmentierung
Lexikalische und Morpologische
Analyse
2. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache
• syntaktische Analyse
In der zweiten Phase der Verarbeitung natürlicher Sprache beginnen die traditionellen Phasen der maschinellen Sprachverarbeitung in der KI:
Mittels einer Syntax werden Wörter zu sinnvollen Sätzen kombiniert. Hierzu verwendet man i. d. R. eine Grammatik.
3. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache
• Die dritte Phase beschreibt die semantische Analyse von syntaktisch korrekten Sätzen.
• Die Semantik eines Wortes besteht z. B. aus der Bedeutung die im Lexikon mit dem Wort abgespeichert ist.
• Eine „starke Semantik“ erhält ein Wort erst aus dem Zusammenhang mit anderen Wörtern
3. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache
Die Semantische Auflösung des Beispiels
ergibt die Aktion >essen< und als deren Objekt >Liebe<, was zu einem logischen Fehler führt.
Hans isst Liebe
Der syntaktisch gleiche Satz ist zudem auch semantisch korrekt.
Hans isst Salat
Beispiel 2: Bildverarbeitung
• BilddarstellungPixel, Helligkeit, Farbe
• SegmentierungKonturen erkennen; Was gehört zusammen? Wo beginnt etwas neues? Wo endet etwas?
• Objekterkennung (Mustervergleich)Mit welchen in der Wissensbasis vorhandenen Objekten können bestimmte Konturen am ehesten identifiziert werden?
• SzenenanalyseIn welcher Beziehung stehen die Objekte?
Beispiel 2: Bildverarbeitung
Beispiel 2: Bildverarbeitung
Beispiel 2: Bildverarbeitung
Beispiel 3: Robotik
KI - Roboter werden nicht wie bisherige Industrieroboter programmiert, sondern trainiert:
Sie lernen zuverlässig: Während des Lernprozesses machen sie Fehler, allerdings immer weniger. Wichtig: Die Fehlrate für gleichbleibende Aufgaben nimmt bei KI – Robotern stetig ab, niemals zu!
Merkmale von Expertensystemen
• verwenden KI Methoden
• verwenden Heuristiken
• können Schlussfolgerungen erklären
• können einfach mit neuem Wissen ergänzt werden
• lösen Probleme nicht nach vorgezeichneten Lösungswegen sondern wie ein Experte
• können völlig anderen Anforderungen gerecht werden als konventionelle Programme
Eigenschaften von Experten und EXS
EXS Experte
Spezialwissen Spezialwissen
enge Fachkompetenz enge Fachkompetenz
+ gesunder Menschenverstand hilft weiter wo das Spezialwissen endet
weiss nicht, was es nicht weiss
weiss, was er nicht weiss
weiss, wie gut er es weiss, hat Selbsteinschätzung, kann Regeln brechen
ahnt, was andere Experten wissen / meinen (Expertenstreit)
Komponenten eines EXS
Wissensaquisitions-komponente
Dialogkomponente
Problemlösungs-komponente
Erklärungskomponente
Wissensbasis
nach Kurbel
Darstellung und Auswertung des Wissens
• Semantische Netze
• Objektorientierte Wissenspräsentation
• Frames
• Logik
• Regelbasierte Wissenspräsentation
Beispiel 1: Semantische Netze
Automobil
Lenkrad
rund
Motor
Motorblock Limousine
PKW LKW
Tankwagen Führerkabine
hat
Form ist
hat
hat ist ein
ist ein
ist ein
ist ein
hat
Beispiel 2: Objektorientierte Wissensrepräsentation
Objekt ID
Attribut 1
Attribut 2
Attribut 3
Methode 1
Methode 2
Beispiel einer Klasse mit 3 Attributen und 2 Methoden
Beispiel 3: Frames
Frame Name
Slot 1
Slot 2
Slot n Wert n
Wert 2
Wert 1
Beispiel 3: Frames
Kaufvertrag 1 Firmen Produkt Datum
Eifel-Online PC1 ist ein Preis 23.01.02 FH Aachen IBM PC 1000 €
Beispiel für ein Frame/ Subframe
Danke für Eure Aufmerksamkeit
Unsere Präsentation findet ihr auch unter
http://www.eifel-online.de/~reiher/fh-aachen/ti
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