Von Maia Mikeladze und Ralf Wolfsberger

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 Präsentation transkript:

Von Maia Mikeladze und Ralf Wolfsberger SHRDLU Von Maia Mikeladze und Ralf Wolfsberger

Definition von Intelligenz Die Arten von Intelligenz Teilgliederung: Definition von Intelligenz Die Arten von Intelligenz Definition von Künstlicher Intelligenz Ziel der KI Teildisziplinen von KI Turing-Test ELIZA

Klassische Definition von Intelligenz (William Stern, 1912) • Fähigkeit zur Anpassung an neue Situationen • Fähigkeit zur Lösung neuer Probleme Operationale Definition von Intelligenz (Boring, 1923) • Intelligenz ist das, was ein Intelligenztest mißt

Aktuelle Definition Intelligenz ist die Fähigkeit zur • Problemlösung • Entscheidungsfindung • abstraktes Denken • Repräsentation Die Fähigkeit aus Erfahrung zu lernen, die Regeln Zu ziehen

• sprachliche Intelligenz • logisch-mathematische Intelligenz • räumliche Intelligenz • musikalische Intelligenz Körper- und Bewegungs-Intelligenz Emotionale Intelligenz Soziale Intelligenz

Die menschliche Intelligenz zeichnet also folgende Eigenschaften aus: Vergleich Menschliche – Künstliche Intelligenz Also: Die menschliche Intelligenz zeichnet also folgende Eigenschaften aus: • Erfassen von sprachlichen Zusammenhängen • Erfassen von sachlichen Zusammenhängen • Kombinationsgabe • Schlussfolgerungsfähigkeit Menschliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Daraus wird auch die Problematik sichtbar, wie schwierig es ist eine Intelligenz, die derjenigen des Menschen ähnlich ist, auf Computer oder ähnliche Maschinen zu übertragen.

Künstliche Intelligenz Lange historische Entwicklung: 450 v. Chr.: Erfindung der Logik durch die alten Griechen (Erforschung der Natur des Geistes) Rationales Denken: "Gesetze des Denkens“ Logisches Schließen: Gesetze, die richtige Schlussfolgerungen aus richtigen Prämissen ableiten.

Künstliche Intelligenz Beispiel: Syllogismus von Aristoteles: Prämisse 1: Alle Menschen sind sterblich. Prämisse 2: Sokrates ist ein Mensch. Konklusion: Sokrates ist sterblich. Traum: Nachbilder des Menschen zu schaffen - intelligente Maschinen

Künstliche Intelligenz Die KI ist die Wissenschaft davon, wie man Maschinen dazu bringt, Aufgaben zu erledigen, für die Intelligenz nötig wäre, wenn ein Mensch sie ausführt." Künstliche Intelligenz untersucht, wie man Computer dazu bringt, Aufgaben zu erledigen, die Menschen derzeit besser beherrschen“

Ziel der KI Maschinen zu entwickeln, die sich verhalten, als verfügten sie über menschliche Intelligenz Rational denkende Maschine Menschenähnlich denkende Maschine Rational handelnde Maschine Menschenähnlich handelnde Maschine

Intelligenz beruht auf Rückkopplung Intelligente Maschinen müssen lernfähig sein!

Strong KI: Maschinen können denken wie wir. KI versucht, denkende Maschinen zu Konstruieren Weak KI: KI versucht, Maschinen zu konstruieren, die menschliches intelligentes Denken und Verhalten modellieren. Die Maschinen müssen dazu nicht selbst denken können

Die Teildisziplinen der Künstlichen Intelligenz 1.Sprachverarbeitung (Natürlichsprachliche Systeme z.B. SHRDLU oder ELIZA ) 2. Robotik ( „Fußballroboter“ ) 3. Wahrnehmung (Bilderkennung,Spracherkennung) 4. Expertensysteme 5. Spiele spielen 6. Maschinelles Lernen

Turing Test (sind Computer Intelligent?) Mensch 1 ist über ein Terminal mit einem Raum verbunden in dem Mensch 2 und ein Computersystem S steht. Mensch 1 stellt Fragen und erhält Antworten von Antworter 1 und Antworter 2. Mensch 1 weiß aber nicht, wer von den Antwortern Mensch 2 und wer S ist. Kann Mensch 1 nicht identifizieren, wer S ist, so ist S intelligent.

ELIZA, ein der frühen Dialogsysteme, ist ein relativ einfaches Spracherkennungs-Programm, das einen Dialog mit seinem Anwender simuliert. Das Konzept wurde 1966 von Joseph Weizenbaum von Massachusetts Institute of Technology entwickelt. Wenn der Nutzer einen Satz eingibt, sucht das Programm nach Schlüsselbegriffen. Jeder Schlüsselbegriff löst eine oder mehrere mit ihm assozierte Antworten aus. Diese Antworten sind vollständige Sätze und enthalten in der Regel einen Teil der Frage in leicht modifizierter Form.

Teilgliederung: Terry Winograd Herkunft des Namens „SHRDLU“ Wissensbasis von SHRDLU Versuchsanordnung Fähigkeiten des Systems Anwendungen der Fähigkeiten Beispieldialoge Motivation für die Entwicklung des/eines sprachverstehenden Systems

Terry Winograd: 1968-1970: Entwicklung des SHRDLU-Systems am MIT 1972: „Understanding Natural Language“ Heute Professor für Informatik an der Stanford University

Herkunft des Namens „SHRDLU“: Winograd suchte vergeblich nach smarter Abkürzung Alternativ etwas, das wie eine Abkürzung aussieht, aber keine ist „ETAOIN SHRDLU“: KI – Maschine aus Science-Fiction-Geschichte

Namensherkunft (Zusatz): Etaoin Shrdlu 1.The twelve most frequent letters in the English language. 2.The twelve easiest letters to type on a Linotype keyboard. 3.A "stop here" notation inserted by Linotype typists, after a typing mistake had been made, to finish the line and to indicate to the proofreaders that the line should be removed. 4.A phrase seen in newspapers and books printed before the 1960's due to editing marks inserted by Linotype typists and subsequently missed by the proofreaders. 5.A phrase used, in part or in whole, to represent ideas of the mysterious or whimsical. Used as early as 1931 in a story by James Thurber, 'Etaoin Shrdlu' has since represented everything from nonsensical characters to sentient machines and studies into artificial intelligence. Linotype A hot lead typesetting machine invented by Ottmar Mergenthaler and first demonstrated to the New York Tribune July 3, 1886. The Linotype was innovative in the way that it brought together the casting and composition parts of the printing processes into one machine. Linotype was adopted by newspapers and book publishers as a production standard until it was replaced in the 1960's and 1970's by offset presses.

Wissensbasis: Sprachliches Wissen Kontextwissen Domänenwissen

Versuchsanordnung: Domäne ist sog. „Klötzchenwelt“ im R³ Inhalt: verschiedene Klötze und eine Kiste Unterscheidungsmerkmale: Form, Farbe und Größe Formen: quadratisch, rechteckig, pyramidal Farben: rot, grün, blau Auf Kommando ist Bewegen von Klötzen mit Roboterarm möglich

Domäne: „blocks world“

Versuchsanordnung: Tastatur und Monitor bilden Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine Monitor visualisiert Domäne und Dialog Nur interne Repräsentation der Domäne SHRDLU behandelt weder akustische noch optische Probleme

Fähigkeiten des Systems: Verstehen von Sätzen Schaffen von interner Repräsentation Schlußfolgern Sprachgenerierung

Anwendungen der Fähigkeiten: Englische Fragen verstehen (bzgl. der Welt) Auf englisch Antwort geben Befehle verstehen Befehle in logische Teilaufgaben zerlegen Verstehen, was getan wurde und warum Auskunft darüber erteilen, was getan wurde und warum

Zerlegung in Teilaufgaben:

Domänenwissen:

Kontextwissen:

Motivation für die Entwicklung: Schaffen von benutzbaren sprachverstehenden Systemen Erprobung linguistischer Theorien Umsetzung kognitiver Modelle