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Künstliche Intelligenz © 2002 - Patrick Bohn, Michael Reiher & Frank Moos Expertensysteme Wissensbasierte Systeme.

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Präsentation zum Thema: "Künstliche Intelligenz © 2002 - Patrick Bohn, Michael Reiher & Frank Moos Expertensysteme Wissensbasierte Systeme."—  Präsentation transkript:

1 Künstliche Intelligenz © Patrick Bohn, Michael Reiher & Frank Moos Expertensysteme Wissensbasierte Systeme

2 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

3 KI-Programme Expertensysteme 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

4 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

5 Beispielprogramm

6 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

7 Beispiel 1: Verarbeitung natürlicher Sprache Die Verarbeitung von Sprache ist eines der komplexesten Phänomene menschlicher Intelligenz überhaupt! Schlüsselgebiet der KI

8 1. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache Signalanalyse und Segmentierung lexikalische und morphologische Analyse Visuelle DatenAkustische Daten PE:TR:MAGH8LGA Wörter: Peter mag Helga Signalanalyse und Segmentierung Lexikalische und Morpologische Analyse

9 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.

10 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

11 3. Phase natürlicher Verarbeitung von Sprache Die Semantische Auflösung des Beispiels ergibt die Aktion >essen Liebe<, was zu einem logischen Fehler führt. Hans isst Liebe Der syntaktisch gleiche Satz ist zudem auch semantisch korrekt. Hans isst Salat

12 Beispiel 2: Bildverarbeitung Bilddarstellung Pixel, Helligkeit, Farbe Segmentierung Konturen 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? Szenenanalyse In welcher Beziehung stehen die Objekte?

13 Beispiel 2: Bildverarbeitung

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16 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!

17 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

18 Eigenschaften von Experten und EXS EXSExperte Spezialwissen 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)

19 Komponenten eines EXS Wissensaquisitions- komponente Dialogkomponente Problemlösungs- komponente Erklärungskomponente Wissensbasis nach Kurbel

20 Darstellung und Auswertung des Wissens Semantische Netze Objektorientierte Wissenspräsentation Frames Logik Regelbasierte Wissenspräsentation

21 Beispiel 1: Semantische Netze Automobil Lenkrad rund Motor MotorblockLimousine PKWLKW TankwagenFührerkabine hat Form ist hat ist ein hat

22 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

23 Beispiel 3: Frames Frame Name Slot 1 Slot 2 Slot nWert n Wert 2 Wert 1

24 Beispiel 3: Frames Kaufvertrag 1 Firmen Produkt Datum Eifel-Online PC1 ist ein Preis FH Aachen IBM PC 1000 Beispiel für ein Frame/ Subframe

25 Danke für Eure Aufmerksamkeit Unsere Präsentation findet ihr auch unter


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