Matthias Rüfenacht Benedikt Heinen

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Ich habe nie gelernt, Aufgaben zu lösen
Advertisements

Eine moderne Fremdsprache in der Schule lernen
Universität des Saarlandes Fachbereich Informatik Lehrstuhl Prof. Dr
Theoretische Informatik und Algorithmen Post und Kleene.
Joseph Weizenbaum.
Ich habe DVDS geguckt. Das war sehr lustig. I watched DVDS. That was very funny.
Macht, Respekt und Identität
Einführung.
Fehlerstrategien bei Addition
Berechenbarkeit. Fragestellungen Können Computer alles ausrechnen? Kann man alles ausrechnen? Was kann man berechnen? Was nicht? Was heißt Berechenbarkeit?
Can you think of some KEY phrases which would be useful in multiple contexts? Take 2 minutes with a partner and come up with as many as you can!
Was ist ein Computer? Was ist ein Programm? Können Computer Alles?
Don`t make me think! A Common Sense Approach to Web Usability
Get the best grade you can in GCSE German speaking Anglia Ruskin University Tuesday 22 January 2013.
Die Zeit (TIME) Germans are on military time which is 1-24
With the Angry Family When, when, when? - Days of the Week.
Künstliche Intelligenz
Prof. Dr. Rudolf Kruse University of Magdeburg Faculty of Computer Science Magdeburg, Germany 1.Was ist ein Intelligentes.
After a moment you will enter the world of magic...
Tabor: KI & Sprachtechnologien Reise um die KI Turing-Spiel (Wer ist der Junge?) Turing-Test (Wer ist der Computer?) KI-Systeme simulieren künstl. Intelligenz.
When writing a film/literary analysis, you will focus on specific attribute(s) of the film/text. When discussing these attributes, you will want to make.
Was ist bilingualer Unterricht?
You need to use your mouse to see this presentation © Heidi Behrens.
You need to use your mouse to see this presentation © Heidi Behrens.
How many of these do you use? Which do you recognise?
Foundation/ Higher Tier Role Play 2 Part-time job.
R e i n k a r n a t i o n  Text: Helga Betz © automatisch
Problem Solving Ein Problem erkennen und lösen
Speaking Credit/Journals! September 23-27, Deutsch 1 What do you do in your free time? I play piano. You play guitar. They play volleyball.
Mittwoch,den 25. April 2012 Lo: to be able to discuss about Jugendliche und Eltern and Internet; to use bevor und nachdem and to get acquainted with.
Deutsch
DEUTSCH Guten Tag! Heute ist Montag! Das Ziel: Kapitel 4: Verhältnis zu anderen You will agree, give advice, introduce another point of.
Die geballte Ladung? Wie Intelligenz gemessen wird
Grammy Kritik Projekt Kritik. Hintergrund: You and your partner are Grammy critics talking about the results of the 2014 Grammy’s. This is a 2 – 5 minute.
Welche Filme magst du? Mittwoch, den 3. Juni WALT: learn the names of different types of tv programmes. WILF: to be able to have a discussion about which.
Sprachneuerungen des .NET Frameworks 3.5
Time and Dates. Telling time To ask: What time it is? Wie spät ist es? Wie viel Uhr ist es?
Literary Machines, zusammengestellt für ::COLLABOR:: von H. Mittendorfer Literary MACHINES 1980 bis 1987, by Theodor Holm NELSON ISBN
You need to use your mouse to see this presentation © Heidi Behrens.
The Clothes – Die Kleidung LO: Create sentences about clothes in German SC 1.I can play der Kartentausch und give ‘Lob’ to my partner 2.I can ask and.
Iss dich fit! MUST be able to recognise healthy and unhealthy lifestyles SHOULD be able to say what you do to lead a healthy life COULD think about other.
GERMAN 1013 Kapitel 5 Review. terminology Word types: –nouns, pronouns, verbs, adjectives, prepositions … Functions: –subject, predicate, object … Form.
You need to use your mouse to see this presentation
Studentenstreik 2009, 2010 in Deutschland Part 1: Studiengebühren.
You need to use your mouse to see this presentation © Heidi Behrens.
Kapitel 4: Mein Tag Sprache.
Imperfekt (Simple Past) Irregular or strong verbs
Phonics Lessons Grade 1 Adapted from: Phonics Lessons by Gay Su Pinnell & Irene C. Fountas Grade 1, page 431 caatt If you knowIt helps you know.
Kapitel 2 Grammar INDEX 1.Subjects & Verbs 2.Conjugation of Verbs 3.Subject Verb Agreement 4.Person and Number 5.Present Tense 6.Word Order: Position of.
Numbers 1 and Time LO: Count to 12 and tell the time SC I can count to 12 in German I can count back and forwards to 12 with.
German Verb Conjugation
Here‘s what we‘ll do... Talk to the person sitting in front of you. Introduce each other, and ask each other questions concerning the information on your.
WIE SPÄT IST ES?. OBJEKTIVEN To learn to tell the time in German To be able to use the time to talk about your school timetable.
German “ da - compounds ” Provided by deutschdrang. com for individual and classroom use only. May not be reproduced for any other purposes.
Indico Meeting Dennis Klein 4. August Übersicht  Korrespondenz CERN  Trouble Ticket Queue  Integration GSI-Accounts  Subversion & Wiki  Todo.
Essay structure Example: Die fetten Jahre sind vorbei: Was passiert auf der Almhütte? Welche Bedeutung hat sie für jede der vier Personen? Intro: One or.
Interrogatives and Verbs
Nicolas Ruh EF Informatik 2017 Nicolas Ruh
Deutsch I Telling time….
Deutsch I für Anfänger Beginning German I
Telling Time in German Deutsch 1 Part 1.

Deutsch I für Anfänger Beginning German I
Wie viel Uhr ist es? Telling Time.
Deutsch I für Anfänger Introduction to German Verb Conjugation.
Helping Verbs Deutsch I Kapitel 3-1.
Die tiere Share: Introduce the session and PDSA.
- moodle – a internet based learning platform
OPINIONS – MEMORY MATS Nico Burns.
 Präsentation transkript:

Matthias Rüfenacht Benedikt Heinen Was ist Intelligenz ? „Intelligence is whatever intelligence tests measure“ E.G. Boring, Harvard University, 1950 Matthias Rüfenacht Benedikt Heinen

Agenda Was ist Intelligenz? Alan M. Turing Der Turing Test Joseph Weizenbaum‘s „ELIZA“ The Loebner Prize A.L.I.C.E 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen

Intelligenz: Definitionsversuche Binet/Simon (1905): „Bewältigung einer aktuellen Situation“, „gut urteilen, gut verstehen und gut denken“ Stern (1912): „allgemeine Fähigkeit sein Denken bewusst auf neue Forderungen einzustellen“ Wechsler (1964): „zweckvoll handeln, vernünftig denken, ...“ 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [UNIDO01]

Intelligenz: Zwei-Faktoren-Modell C. E. Spearman (1923) Aufteilung in „Generalfaktor g“ (allgemeine Geistesfähigkeiten) und den „Spezialfaktor s“ (verschiedene Arten spezieller Fähigkeiten). Alles Können setzt sich aus Kombination des g-Faktors mit dem passenden s-Faktor zusammen. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [UNIDO01]

Intelligenz: Primär-Faktoren-Modell L.L. Thurstone (1938) Entstanden aus der Ablehnung Spearman‘s „General-Faktor“. Zusammenspiel von 7 Faktoren Auffassungskraft Redegewandtheit räumliches Vorstellungsvermögen argumentative Denkfähigkeit numerisches Denken sprachliches Verstehen Gedächtnis 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [UNIDO01]

Intelligenz: Generelle Intelligenz R.B. Cattell (1963) Zusammenfuehrung von Spearman und Thurstone; teilt Spearman‘s „General-Faktor“ aber auf Die „generelle Intelligenz“ teilt sich auf in „kristalline Intelligenz“: entsteht auf Grund von Lebenserfahrung; bleibt nach Erreichen des Maximums mit ca. 20 Jahren danach gleich. „fluide Intelligenz“: Fähigkeit, sich an neue Forderungen anzupassen; entspricht auch der Lerngeschwindigkeit. Sinkt nach Erreichen des Maximums im Erwachsenenalter wieder ab. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [UNIDO01]

Intelligenz: „structure of the intellect“ J. P. Guilford (1961) Feingliederige Aufteilung der Intelligenz entlang drei Achsen: Inhalt (figural, symbolisch, semantisch, verhaltensmässig, (gehört) ) Vorgang (Evaluation, konvergente Produktion, divergente Produktion, Gedächtnis, Erkenntnisvermögen). Produkt (Einheiten, Klassen, Beziehungen, Systeme, Transformationen, Implikationen) Kombinationen dieser Werte werden für die Lösung anstehender Probleme genutzt. z.B. Erkenntnisvermögen-semantisch-Beziehungen zur Erkennung der Beziehung zwischen Anwalt, Arzt und Patient. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [UJENA02]

Alan M. Turing 1912 (23 .Juni): Geboren, Paddington, London 1932-35: Studium der Quantenmechanik, Wahrscheinlichkeit und Logik 1936: Entwicklung der Turing-Maschine, Aufsatz „On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem." 1939-40 Baut mit „Colossus" die Maschine zum knacken des Enigma Codes 1939-42: Knackt den deutschen U-Boot Enigma Code 1947-48: Aufsätze zu Programmierung, neuronalen Netzen und Aussichten auf künstliche Intelligenz 1950: Philosophische Arbeit über künstliche Intelligenz: "Computing Machinery and Intelligence" - Der Turing Test 1952: Wegen homosexueller Neigungen verhaftet 1954 (7. Juni): Freitod duch Cyanid Vergiftung, Wilmslow, Cheshire. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [HPTUR]

The Imitation Game 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [TUR50]

The Imitation Game 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [TUR50]

Turings Vermutung I believe that in about fifty years time it will be possible to programme computers with a storage capacity of about 109 to make them play the imitation game so well that an average interrogator will not have more than 70 per cent chance of making the right identification after five minutes of questioning. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [TUR50]

9 Einwände gegen den Test Der theologische Einwand Der "Kopf in den Sand" Einwand Der mathematische Einwand Das Argument vom Bewusstsein Das Argument von verschiedenen Unzulänglichkeiten Lady Lovelace's Einwand Das Argument von der Stetigkeit des Nervensystems Das Argument von der Ungezwungenheit des Verhaltens Das Argument von der übersinnlichen Wahrnehmung 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [TUR50]

Lernende Maschinen Gilt als Vorschlag für die Forschung : initialer Zustand (Geburt) Ausbildung und Erziehung Erfahrung Evolution durch Selektion der initialen Maschine 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [TUR50]

The Ultimate Turing Test 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [BARBE]

„ELIZA“

ELIZA: Pattern Replacement Beispiel Benutzer-Eingabe: It seems that you hate me. Matching-Regel: ( 0 YOU 1 ME ) Bearbeiteter Input: {IT SEEMS THAT} {YOU} {HATE} {ME} Transformationsregel: (WHAT MAKES YOU THINK I 3 YOU?) Ausgabe: WHAT MAKES YOU THINK I HATE YOU? 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [CACM1966]

The Loebner Prize Die 1. Maschine welche den Test besteht erhält 100'000 $ Die menschenähnlichste Maschine pro Test erhält 2000 $ Findet Jährlich statt, dieses Jahr in Atlanta Die Befrager sind Laien (keine AI Experten !) führt eine abgeschwächte Form des Turing Tests durch Eingeschränktes Gesprächsthema Eingeschränkter Gesprächsverlauf 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [LOEB]

Artificial Linguistic Internet Computer Entity A.L.I.C.E. Zweifache Loebner Prize Gewinnerin (2000 und 2001) ALICE ist ein Chat Roboter ALICE basiert auf AIML, eine XML Spezifikation AIML (Artifificial Intelligence Markup Language) basiert auf einer Untermenge der Regular Expressions Bringt mit einem Reduktionsmechanismus, zusammen mit dem Pattern Matching, recht gute Resultate zustande. 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [ALICE]

ALICE Pattern Matching AIML umfasst ca. 41'000 Kategorien in der untenstehenden Form: <category> <pattern>WHAT ARE YOU</pattern> <template>     <think><set name="topic">Me</set></think>         I am the latest result in artificial intelligence,         which can reproduce the capabilities of the human brain         with greater speed and accuracy. </template> </category> 27.08.02 Matthias Rüfenacht, Benedikt Heinen [ALICE]

EVA, ein deutscher Chatbot ALICE-Demo EVA, ein deutscher Chatbot http://bot2.parsimony.net/cgi-bin/bot/bot.cgi?Nummer=2002 [EVA]

Fragen