Availability: Handbuch der Künstlichen Intelligenz | Technische Universität München

Handbuch der Künstlichen Intelligenz:

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Bibliographic Details
Other Authors:	Görz, Günther 1947- (Editor), Schmid, Ute 1965- (Editor), Braun, Tanya (Editor)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Berlin ; Boston De Gruyter [2021]
Edition:	6. Auflage
Subjects:	Künstliche Intelligenz Einführung Lehrbuch
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Item Description:	Aus dem Vorwort: Sechste, wesentlich überarbeitete und erweiterte Auflage
Physical Description:	XX, 956 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783110659849 3110659840

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adam_text	INHALT VORWORT * V 1 EINLEITUNG * 1 LITERATURVERZEICHNIS * 23 2 WISSENSREPRAESENTATION UND -VERARBEITUNG * 27 2.1 EINLEITUNG UND MOTIVATION * 27 2.1.1 WISSEN - WOZU? * 27 2.1.2 WISSENSFORMEN ----- 29 2.1.3 REPRAESENTATION ----- 31 2.1.4 WISSENSVERARBEITUNG = SCHLUSSFOLGERN * 33 2.2 DEKLARATIVE WISSENSREPRAESENTATION * 35 2.2.1 WISSENSBASIERTE SYSTEME * 35 2.2.2 DIE ROLLE DER LOGIK ----- 36 2.2.3 SCHLUSSFOLGERUNGSTYPEN * 37 2.3 EIN BEISPIEL: BESCHREIBUNGSLOGIKEN * 38 2.3.1 DER FORMALISMUS * 39 2.3.2 SEMANTIK ----- 41 2.3.3 INFERENZDIENSTE ----- 42 2.3.4 INFERENZALGORITHMEN * 43 2.3.5 BERECHENBARKEITSEIGENSCHAFTEN * 48 2.3.6 JENSEITS VON ACC ----- 51 2.4 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ------- 52 LITERATURVERZEICHNIS * 53 3 SUCHE * 57 3.1 PROBLEMLOSEN ALS SUCHE * 57 3.1.1 ZUSTANDSRAEUME * 57 3.1.2 SUCHGRAPHEN ----- 59 3.2 PFADSUCHE ----- 63 3.2.1 GENERISCHES VERFAHREN * 63 3.2.2 UNINFORMIERTE SUCHE ----- 69 3.2.3 INFORMIERTE SUCHE * 75 3.2.4 ZUSAMMENFASSUNG * 82 3.3 OPTIMIERUNG * 83 3.3.1 BERGSTEIGERVERFAHREN * 85 3.3.2 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN * 87 3.4 MODELLIERUNG VON PROBLEMRAEUMEN * 90 3.4.1 ZUSTAENDE UND OPERATOREN * 91 X * INHALT 3.4.2 ZIELFUNKTIONEN ----- 93 3.4.3 INTERAKTION ----- 97 LITERATURVERZEICHNIS ----- 98 4 WISSEN UEBER RAUM UND ZEIT * 101 4.1 PRINZIPIELLE ANSAETZE DER REPRAESENTATION UND DES SCHLUSSFOLGERNS ----- 106 4.1.1 AXIOMATISIERUNG IN KLASSISCHER LOGIK ----- 108 4.1.2 TEMPORALE LOGIKEN -------- 109 4.1.3 RAEUMLICHE LOGIKEN ------- 111 4.1.4 QUALITATIVE MODELLIERUNG UND CONSTRAINT-BASIERTES SCHLIESSEN * 111 4.2 ZEIT UND SITUATIONEN -------- 117 4.2.1 ZEIT ALS LINEARE ABFOLGE -------- 118 4.2.2 ZEIT ALS VERZWEIGENDE STRUKTUR ----- 120 4.3 RAUM ----- 120 4.3.1 INTEGRIERT RAUMZEITLICHE ANSAETZE * 123 4.3.2 ANWENDUNGSBEREICH: ONTOLOGIEBASIERTER DATENZUGRIFF AUF RAEUMLICHE UND TEMPORALE DATEN ----- 126 4.4 ZUSAMMENFASSUNG ----- 133 LITERATURVERZEICHNIS ----- 134 5 AUTOMATISCHE INFERENZ ----- 143 5.1 EINFUEHRUNG ----- 143 5.2 ENTWURF AUTOMATISCHER INFERENZSYSTEME ----- 146 5.2.1 LOGIK ----- 146 5.2.2 KALKUELE ----- 147 5.2.3 BEWEISPROZEDUREN ----- 149 5.2.4 IMPLEMENTIERUNG ----- 150 5.3 PRAEDIKATENLOGIK ERSTER STUFE ----- 150 5.4 ANALYTISCHE SEQUENZENKALKUELE (REFINEMENT LOGIK) ----- 154 5.5 ANALYTISCHE TABLEAUS ----- 157 5.6 MATRIXBEWEISE ----- 160 5.7 KONNEKTIONSKALKUEL * 165 5.8 EFFIZIENTE BEWEISSUCHE ----- 171 5.8.1 UNIFIKATION ----- 172 5.8.2 NORMALFORMTRANSFORMATIONEN ----- 173 5.8.3 REDUKTIONEN ----- 173 5.8.4 IMPLEMENTIERUNGSASPEKTE ----- 174 5.9 ERWEITERUNGEN ----- 175 5.9.1 KONSTRUKTIVE LOGIK ----- 176 5.9.2 MODALLOGIKEN ----- 179 5.9.3 LINEARE LOGIK ----- 181 INHALT XI 5.9.4 LOGIK HOEHERER STUFE ----- 181 5.9.5 EINBINDUNGVON THEORIEN * 182 5.10 SCHLUSSBETRACHTUNGEN * 184 LITERATURVERZEICHNIS * 184 6 NICHTMONOTONES SCHLIESSEN * 189 6.1 EINFUEHRUNG ----- 189 6.2 FORMALISIERUNGEN NICHTMONOTONEN SCHLIESSENS ----- 195 6.2.1 DEFAULT-LOGIK ----- 196 6.2.2 AUTOEPISTEMISCHE LOGIK * 203 6.2.3 ZIRKUMSKRIPTION ----- 205 6.3 DEFAULT-SCHLIESSEN ALS BEHANDLUNG VON INKONSISTENZ ----- 207 6.3.1 EIN RAHMEN FUER NICHTMONOTONE SYSTEME ----- 207 6.3.2 POOLES SYSTEM * 209 6.3.3 ZUVERLAESSIGKEITSSTUFEN * 211 6.4 NICHTMONOTONIE UND LOGIKPROGRAMMIERUNG * 214 6.4.1 STABILE MODELLE ----- 214 6.4.2 WOHLFUNDIERTE SEMANTIK ----- 216 6.4.3 ANTWORTMENGENPROGRAMMIERUNG * 218 6.5 ARGUMENTATION -----220 6.6 AUSBLICK ----- 223 LITERATURVERZEICHNIS * 224 7 KOGNITION ----- 227 7.1 EINFUEHRUNG IN DIE KOGNITIONSFORSCHUNG * 227 7.1.1 ZIELE UND HIGHLIGHTS DES INTERDISZIPLINAEREN FELDES KOGNITIONSWISSENSCHAFT ----- 229 7.2 METHODENKANON DER KOGNITIONSFORSCHUNG * 231 7.2.1 BEITRAEGE FORMALER WISSENSCHAFTEN ZUR UNTERSUCHUNG MENSCHLICHER KOGNITION * 231 7.2.2 EXPERIMENTELLE UND NEUROWISSENSCHAFTLICHE METHODEN * 232 7.2.3 KOGNITIVE MODELLIERUNG ----- 236 7.3 ZENTRALE ELEMENTE MENSCHLICHER KOGNITION * 242 7.3.1 WAHRNEHMUNG UND AUFMERKSAMKEIT * 242 7.3.2 MENTALE REPRAESENTATION UND GEDAECHTNIS * 243 7.3.3 LERNEN ----- 245 7.3.4 DENKEN UND PROBLEMLOSEN ----- 247 7.3.5 URTEILEN, ENTSCHEIDUNG UND BEWUSSTSEIN * 259 7.3.6 KOGNITION IN DER INTERAKTION * 262 7.4 AUSBLICK MIT ZENTRALEN CHALLENGES IM BEREICH KOGNITION * 266 LITERATURVERZEICHNIS * 267 XII * INHALT 8 UNSICHERES, IMPRAEZISES UND UNSCHARFES WISSEN * 279 8.1 EINLEITUNG ----- 280 8.1.1 WISSEN ----- 280 8.1.2 IMPRAEZISION, UNSICHERHEIT UND UNSCHAERFE ----- 280 8.1.3 SCHLUSSFOLGERN ----- 282 8.2 UNSICHERES WISSEN ------ 285 8.2.1 WAHRSCHEINLICHKEIT ----- 285 8.2.2 PROBABILISTISCHE SCHLUSSFOLGERUNGSNETZE * 291 8.2.3 WISSENSREVISION ----- 317 8.2.4 ERSCHLIESSEN KAUSALER BEZIEHUNGEN ----- 320 8.3 UNSCHARFES WISSEN ------ 327 8.3.1 FUZZY-MENGEN ----- 328 8.3.2 FUZZY-REGELSYSTEME----- 332 8.3.3 UNSICHERES UNSCHARFES WISSEN ----- 337 LITERATURVERZEICHNIS * 339 9 FALLBASIERTES SCHLIESSEN * 343 9.1 GRUNDPRINZIPDESFALLBASIERTEN SCHLIESSENS ----- 344 9.1.1 CBR-ZYKLUS ----- 345 9.1.2 WISSENSCONTAINER * 347 9.2 FALLREPRAESENTATION ----- 348 9.2.1 STRUKTUR VON FAELLEN ----- 349 9.2.2 GRUNDLEGENDE ANSAETZE ZUR FALLREPRAESENTATION ----- 349 9.2.3 ATTRIBUT-WERT REPRAESENTATION ----- 350 9.2.4 OBJEKTORIENTIERTE REPRAESENTATION ----- 351 9.2.5 GRAPHBASIERTE REPRAESENTATION ----- 352 9.2.6 FALLREPRAESENTATION FUER DIE PLANUNG ----- 353 9.2.7 WEITERFUEHRENDE ASPEKTE ----- 353 9.3 AEHNLICHKEIT IM FALLBASIERTEN SCHLIESSEN * 354 9.3.1 BEDEUTUNG DER AEHNLICHKEIT ----- 354 9.3.2 FORMALISIERUNG UND MODELLIERUNG VON AEHNLICHKEITSMASSEN * 355 9.3.3 TRADITIONELLE AEHNLICHKEITSMASSE ----- 356 9.3.4 LOKAL-GLOBAL-PRINZIP ----- 357 9.3.5 AEHNLICHKEITSMASSE FUER DIE OBJEKTORIENTIERTE REPRAESENTATION * 359 9.3.6 AEHNLICHKEITSMASSE FUER GRAPHBASIERTE REPRAESENTATION * 359 9.3.7 AEHNLICHKEITSMASSE FUER DIE FALLBASIERTE PLANUNG * 360 9.3.8 WEITERFUEHRENDE ASPEKTE ----- 360 9.4 RETRIEVAL ------ 361 9.4.1 SEQUENZIELLES RETRIEVAL * 361 9.4.2 ZWEISTUFIGES RETRIEVAL ----- 362 9.4.3 INDEXORIENTIERTES RETRIEVAL * 362 INHALT * XIII 9.5 ADAPTION ----- 366 9.5.1 ADAPTIONSANSAETZE -----367 9.5.2 REPRAESENTATIONSFORMEN FUER ADAPTIONSWISSEN ----- 368 9.5.3 ADAPTIONSPROZESS ----- 370 9.6 LERNEN UND WARTUNG ----- 370 9.6.1 LERNEN VON FAELLEN ----- 371 9.6.2 LERNEN VON AEHNLICHKEITSWISSEN * 372 9.6.3 LERNEN VON ADAPTIONSWISSEN ----- 373 9.6.4 TRANSFERLERNEN * 374 9.6.5 WARTUNG VON CBR-SYSTEMEN ----- 374 9.7 ANWENDUNGSGEBIETE ----- 375 9.7.1 DIAGNOSE TECHNISCHER SYSTEME ----- 376 9.7.2 PLANUNG ----- 377 9.7.3 PROZESSORIENTIERTE INFORMATIONSSYSTEME * 379 9.7.4 COMPUTERSPIELE ----- 381 9.8 CBR-TOOLS UND FRAMEWORKS -----382 9.8.1 MYCBR- RAPID PROTOTYPING VON CBR-ANWENDUNGEN -----382 9.8.2 PROCAKE - PROCESS-ORIENTED CASE-BASED KNOWLEDGE ENGINE ----- 383 9.8.3 COLIBRI ----- 383 9.8.4 IAS - EMPOLIS INFORMATION ACCESS SYSTEM 384 9.9 AKTUELLE ASPEKTE ----- 385 9.9.1 ERKLAERFAEHIGKEIT VON CBR-SYSTEMEN (XAI) ----- 385 9.9.2 CBR UND DEEP LEARNING ----- 385 9.9.3 CBR UND AGENTEN ----- 386 9.10 SCHLUSSBEMERKUNG ----- 386 LITERATURVERZEICHNIS ----- 387 10 PLANEN * 395 10.1 UEBERBLICK ----- 395 10.1.1 SPRACHMAECHTIGKEIT -----397 10.1.2 UNSICHERHEIT ----- 399 10.1.3 DOMAENENSPEZIFISCHES WISSEN ----- 401 10.1.4 ANDERE ERWEITERUNGEN ----- 402 10.2 KLASSISCHES PLANEN ----- 403 10.3 ZUSTANDSRAUMSUCHE ----- 405 10.3.1 HEURISTISCHE SUCHE ----- 406 10.3.2 HEURISTIKEN ----- 408 10.3.3 PRUNING ----- 412 10.4 SYMBOLISCHE SUCHE ----- 414 10.5 SAT-PLANEN ----- 417 LITERATURVERZEICHNIS ----- 420 XIV * * INHALT 11 GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS * 429 11.1 WOZU BRAUCHT MAN MASCHINELLES LERNEN? * 429 11.1.1 DER BEGRIFF DES MASCHINELLEN LERNENS ----- 429 11.1.2 UNTERSCHIEDLICHE LERNAUFGABEN * 430 11.1.3 DIE PROZESSSICHT DES MASCHINELLEN LERNENS * 432 11.2 ABLAUF DES MASCHINELLEN LERNENS AM BEISPIEL DER LOGISTISCHEN REGRESSION ----- 434 11.2.1 TRAININGS- UND TESTMENGE * 435 11.2.2 DAS MODELL DER LOGISTISCHEN REGRESSION ----- 436 11.2.3 DIE VERLUSTFUNKTION: MAXIMUM LIKELIHOOD ----- 437 11.2.4 EINIGE VERLUSTFUNKTIONEN ----- 439 11.2.5 OPTIMIERUNG DURCH GRADIENTENABSTIEG * 440 11.2.6 STOCHASTISCHER GRADIENTENABSTIEG * 441 11.2.7 EVALUATION DES MODELLS ----- 442 11.2.8 BAYESSCHE MODELLE ----- 444 11.3 EINFUEHRUNGIN NEURONALE NETZE * 445 11.3.1 BEISPIEL: LINEARE SEPARIERBARKEIT * 448 11.3.2 KONNEKTIONISTISCHER ANSATZ ----- 449 11.3.3 BACKPROPAGATION ----- 452 11.3.4 NUMERISCHE STABILITAET UND KONVERGENZ * 455 11.3.5 REGULARISIERUNG * 456 11.3.6 NETZWERKTYPEN UND LERNPROBLEME * 460 11.4 LERNEN VON REGELN UND LOGISCHEN ZUSAMMENHAENGEN * 461 11.4.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME * 462 11.4.2 RANDOM FOREST ----- 465 11.4.3 GRADIENT-BOOSTED TREE * 467 11.4.4 MARKOV-LOGIK-NETZE ----- 469 11.5 KLASSIKER DES MASCHINELLEN LERNENS * 475 11.5.1 LINEARE DISKRIMINANZANALYSE (LDA) * 476 11.5.2 STUETZVEKTORMASCHINEN (SVM) * 480 11.5.3 F.2 STUETZVEKTORMASCHINEN UND EIN BESONDERS EINFACHER TRAININGSALGORITHMUS * 484 11.5.4 DER KERNTRICK UND NICHT LINEARE STUETZVEKTORMASCHINEN * 486 11.5.5 STUETZVEKTORMASCHINEN SIND FLACHE NEURONAL NETZE * 488 11.5.6 WEITERENTWICKLUNGEN DER KERNELMETHODEN * 489 11.6 VERBESSERUNG DER MODELLE UND DES TRAININGSPROZESSES * 489 11.6.1 INITIALISIERUNG DER PARAMETER * 489 11.6.2 K-FACH KREUZVALIDIERUNG * 490 11.6.3 OPTIMIERUNGSVERFAHREN FUER MASCHINELLE LERNVERFAHREN * 490 11.6.4 KONVERGENZ DES GRADIENTENABSTIEGS * 493 11.6.5 OPTIMIERUNG UND PARALLELISIERUNG * 493 11.6.6 OPTIMIERUNG DER HYPERPARAMETER * 494 INHALT * XV 11.6.7 AUSWERTUNG DER MODELLUNSICHERHEIT * 496 11.6.8 LERNSTRATEGIEN * 499 11.7 INFRASTRUKTUR UND TOOLBOXEN ------ 499 11.7.1 TOOLBOXEN FUER DAS MASCHINELLE LERNEN * 499 11.7.2 TOOLBOXEN FUER TIEFE NEURONALE NETZE * 501 LITERATURVERZEICHNIS * 503 12 TIEFE NEURONALE NETZE * 509 12.1 WELCHE VORTEILE HABEN TIEFE NEURONALE NETZE * 509 12.2 HISTORISCHE ENTWICKLUNG TIEFER NEURONALER NETZE * 511 12.3 FALTUNGSNETZWERKE * 512 12.3.1 FALTUNGSSCHICHTEN ALS DICHTE MERKMALSDETEKTOREN * 514 12.3.2 KONSTRUKTION VON FALTUNGSNETZWERKEN ----- 516 12.3.3 LERNEN IN TIEFEN FALTUNGSNETZWERKEN * 519 12.4 DIE ANALYSE VON SEQUENZEN: REKURRENTE NEURONALE NETZE * 521 12.4.1 DIE BERECHNUNGVON EMBEDDINGS ----- 521 12.4.2 REKURRENTE NEURONALE NETZE (RNN) ----- 524 12.4.3 TRAINING DES RNN ----- 526 12.4.4 EXPLODIERENDE UND VERSCHWINDENDE GRADIENTEN * 527 12.4.5 LONG SHORT-TERM MEMORY -------- 528 12.4.6 RNN MIT MEHREREN EBENEN -------- 529 12.4.7 ERZEUGUNG VON TEXT MIT EINEM RNN-SPRACHMODELL * 531 12.4.8 UEBERSETZUNG DURCH SEQUENZ-NACH-SEQUENZ-MODELLE * 532 12.4.9 DIE VERBESSERUNG VON UEBERSETZUNGEN DURCH ATTENTION * 534 12.4.10 ATTENTION-BASIERTE TRANSFORMER UEBERTREFFEN RNN ----- 536 12.4.11 TRANSFERLERNEN MIT BERT ----- 540 12.4.12 GENERIERUNG VON TEXTEN MITGPT2 ----- 541 12.5 GENERATIVE NEURONALE MODELLE * 542 12.5.1 TIEFE BOLTZMANN-MASCHINE ----- 543 12.5.2 VARIANTE AUTOENCODER ----- 546 12.5.3 KONTRADIKTORISCHE NETZWERKE * 548 12.6 BESTAERKUNGSLERNEN * 549 12.6.1 MARKOV-ENTSCHEIDUNGSPROZESSE ----- 550 12.6.2 INFINITE-HORIZON-MODELLUND BELLMAN-GLEICHUNGEN * 552 12.6.3 VALUE ITERATION UND POLICY ITERATION * 554 12.6.4 VON MONTE-CARLO-SIMULATIONEN ZU TEMPORAL-DIFFERENCE (TD) LEARNING * 555 12.6.5 Q-LEARNING ----- 559 12.6.6 ALLGEMEINE ANMERKUNGEN ZUM BESTAERKUNGSLERNEN ----- 562 12.6.7 BESTAERKUNGSLERNEN UND NEURONALE NETZE * 562 12.7 ANWENDUNGSBEREICHE TIEFER NEURONALER NETZE * 563 LITERATURVERZEICHNIS * 566 XVI * INHALT 13 VERTRAUENSWUERDIGES, TRANSPARENTES UND ROBUSTES MASCHINELLES LERNEN * 571 13.1 ERKLAERBARKEIT UND INTERPRETIERBARKEIT -------- 571 13.1.1 DER BEGRIFF DER INTERPRETIERBARKEIT * 573 13.1.2 TRANSPARENTES MASCHINELLES LERNEN -------- 574 13.1.3 BEURTEILUNG VON INTERPRETIERBARKEIT -------- 580 13.2 ROBUSTHEIT, SICHERHEIT UND VERLAESSLICHKEIT ------ 582 13.2.1 DER EINFLUSS VON AUSREISSERN UND MESSFEHLERN ----- 583 13.2.2 GEZIELTE KONSTRUKTION VON FALSCH KLASSIFIZIERTEN BEISPIELEN * 587 13.2.3 ZUSAMMENFASSUNG ----- 590 13.3 DISKUSSION UND ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN ----- 590 13.3.1 KOENNEN TIEFE NEURONALE NETZE MIT VIELEN PARAMETERN ZUVERLAESSIG TRAINIERT WERDEN? * 591 13.3.2 WELCHE MERKMALE WERDEN VON TIEFEN NEURONALEN NETZEN VERWENDET? ----- 592 13.3.3 MUESSEN TIEFE NEURONALE NETZE JEDESMAL ALLES NEU LERNEN? * 593 13.3.4 KOENNEN KUENSTLICHE NEURONALE NETZE WELTWISSEN ERWERBEN? * 594 13.3.5 WIE KANN MAN VERTRAUENSWUERDIGE, TRANSPARENTE UND ROBUSTE KNN SICHERSTELLEN? ----- 594 LITERATURVERZEICHNIS * 595 14 SPRACH VERARBEITUNG * 601 14.1 SPRACHE UND SPRACHLICHE BESCHREIBUNGSEBENEN * 601 14.2 SPRACHE UND KUENSTLICHE INTELLIGENZ ----- 605 14.3 ANWENDUNGEN DER SPRACHTECHNOLOGIE * 611 14.3.1 WERKZEUGE FUER DIE ZWISCHENMENSCHLICHE KOMMUNIKATION * 611 14.3.2 WERKZEUGE FUER DIE PRODUKTION VON TEXTEN UND AUDIOVISUELLEN MEDIEN ----- 613 14.3.3 WERKZEUGE FUER DAS INFORMATIONSMANAGEMENT * 613 14.3.4 MENSCH-MASCHINE-KOMMUNIKATION ----- 615 14.4 ARCHITEKTUREN FUER DIE SPRACHVERARBEITUNG * 616 14.4.1 MODULARISIERUNG ----- 616 14.4.2 TRAINIERBARE ARCHITEKTUREN ----- 620 14.4.3 INKREMENTELLE VERARBEITUNG ----- 621 14.4.4 MULTIMODALE KOMMUNIKATION ----- 622 14.5 SPRACHLICHE STRUKTUREN UND IHRE BESCHREIBUNG * 623 14.6 MODELLE UND VERFAHREN DER SPRACHVERARBEITUNG * 629 14.6.1 SPRACHMODELLE ----- 629 14.6.2 TRANSFORMATION VON SYMBOLSEQUENZEN * 634 14.6.3 REPRAESENTATIONSLERNEN ----- 643 14.6.4 STRUKTURANALYSE -----647 14.7 AUSBLICK ----- 659 LITERATURVERZEICHNIS * 663 INHALT XVII 15 BILDANALYSE * 673 15.1 EINFUEHRUNG ----- 673 15.2 LOKALE BILDANALYSE * 674 15.2.1 ENTTAEUSCHUNG ----- 674 15.2.2 ALGORITHMISCHE STEIGERUNG DER BILD- UND VIDEOAUFLOESUNG ----- 676 15.2.3 STYLE-TRANSFER ----- 677 15.2.4 TIEFENSCHAETZUNG ----- 679 15.2.5 BILDSEGMENTIERUNG UND OBJEKTERKENNUNG ----- 682 15.3 GLOBALE BILDANALYSE * 690 15.3.1 BILDBASIERTE SUCHE * 690 15.3.2 OBJEKTIDENTIFIKATION ----- 697 15.3.3 KLASSIFIKATION ----- 697 15.3.4 BILDBESCHRIFTUNG ----- 698 15.3.5 BEANTWORTUNG VISUELLER FRAGEN (VQA) ----- 702 LITERATURVERZEICHNIS * 704 16 CONSTRAINTS * 713 16.1 EINFUEHRUNG ----- 713 16.2 FINITE-DOMAIN-CONSTRAINTS * 715 16.2.1 CONSTRAINT-SATISFACTION-PROBLEME * 715 16.2.2 LOKALE UND GLOBALE KONSISTENZ * 718 16.2.3 SUCHTECHNIKEN ----- 722 16.2.4 GLOBALE CONSTRAINTS ----- 725 16.3 CONSTRAINT-BASIERTE PROGRAMMIERUNG * 731 16.3.1 CONSTRAINT-BASIERTE SPRACHEN * 732 16.3.2 CONSTRAINT-BIBLIOTHEKEN ----- 735 16.3.3 PARALLELE CONSTRAINT-PROGRAMMIERUNG * 736 16.4 ANWENDUNGSBEISPIELE ------ 737 16.4.1 AUFTRAGSOPTIMIERUNG - 737 16.4.2 DERLCOSOKU ----- 738 16.4.3 EIN SCHICHTPLANUNGSPROBLEM * 741 16.4.4 VERBESSERUNG DER MODELLE DURCH REFORMULIERUNG * 745 16.5 SOFT-CONSTRAINTS ----- 746 16.6 TEMPORALE CONSTRAINTS ----- 749 16.7 ZUSAMMENFASSUNG ---- 750 LITERATURVERZEICHNIS * 751 17 MULTIAGENTENSYSTEME * 755 17.1 WAS IST EIN MULTIAGENTENSYSTEM? * 755 17.1.1 WAS CHARAKTERISIERT EIN MULTIAGENTENSYSTEM? * 756 17.1.2 EIN BEISPIEL ----- 759 17.1.3 WELCHE FRAGEN SIND WICHTIG BEI DER ENTWICKLUNG? ----- 760 17.2 EINFACHE AGENTEN UND SCHWARMINTELLIGENZ * 762 XVIII * INHALT 17.3 DELIBERATIVE AGENTEN, KLASSISCHE VERTEILTE KL * 764 17.3.1 INDIVIDUELLE ZIELE VERSUS SOZIALE ZIELE? * 765 17.3.2 PLANEN UND KOORDINIEREN ----- 766 17.3.3 ANWENDUNGSBEISPIELE * 767 17.4 RATIONALE AGENTEN UND VERTEILTE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG * 767 17.4.1 IDEE DES RATIONALEN AGENTEN * 768 17.4.2 COMPUTATIONAL SOCIAL CHOICE ------ 769 17.4.3 AUKTIONEN ----- 770 17.4.4 BILDUNG VON KOALITIONEN ----- 772 17.5 VERHANDELNDE AGENTEN ----- 773 17.6 LERNENDE AGENTEN UND MULTIAGENTENLERNEN * 774 17.7 MULTIAGENTENSIMULATION ----- 774 17.8 BEMERKUNGEN UND WEITERFUEHRENDE LITERATUR * 776 LITERATURVERZEICHNIS ----- 777 18 SEMANTIC WEB * 783 18.1 EINLEITUNG ----- 783 18.2 ARCHITEKTUR DES SEMANTIC WEB ----- 785 18.3 VERTEILTE SEMANTISCHE GRAPHDATEN IM WEB * 790 18.3.1 VERKNUEPFTE GRAPHDATEN AUF DEM WEB ----- 790 18.3.2 ANFRAGEN AUF GRAPHDATEN MIT SPARQL ----- 791 18.3.3 ANFRAGEN AUF VERKNUEPFTE, VERTEILTE GRAPHDATEN * 794 18.4 WISSENSREPRAESENTATION UND -INTEGRATION * 795 18.4.1 ANALYSE DES EINFUEHRENDEN BEISPIELS * 796 18.4.2 VERSCHIEDENE ARTEN VON ONTOLOGIEN ----- 797 18.4.3 VERTEILTES NETZWERK VON ONTOLOGIEN IM WEB ----- 799 18.5 INFERENZ IM WEB ----- 801 18.5.1 TRANSFORMATION VON DATEN ----- 801 18.5.2 SCHLUSSFOLGERUNGEN UEBER DATEN ----- 802 18.6 IDENTITAET UND VERKNUEPFUNG VON OBJEKTEN UND BEGRIFFEN ----- 803 18.7 HERKUNFT UND VERTRAUENSWUERDIGKEIT VON DATEN ----- 805 18.8 ANWENDUNGEN DES SEMANTIC WEB * 806 18.8.1 VOKABULARE UND SCHEMAS * 807 18.8.2 SEMANTISCHE SUCHE ----- 808 18.8.3 KNOWLEDGE GRAPHS UND WIKIDATA ----- 809 18.8.4 ZUGRIFF AUF SOZIALE NETZWERKE ----- 810 18.9 BEDEUTUNG FUER DIE PRAXIS ----- 810 18.10 ZUSAMMENFASSUNG * 812 LITERATURVERZEICHNIS * 812 19 UNIVERSELLE SPIELPROGRAMME * 817 19.1 SPIELREGELN BESCHREIBEN: WISSENSREPRAESENTATION * 818 19.1.1 SPIELZUSTAENDE UND ZUEGE * 818 INHALT * * XIX 19.1.2 SPIELREGELN * 819 19.1.3 GDL: ZUSAMMENFASSUNG ----- 823 19.1.4 KOMMUNIKATIONSPROTOKOLL FUER GDL ----- 823 19.2 SPIELREGELN VERSTEHEN: INFERENZ ----- 824 19.2.1 UNIFIKATION/GRUNDINSTANZIIERUNG ----- 826 19.2.2 ABLEITUNGEN ----- 827 19.2.3 REGELN MIT NEGATION ----- 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VIELE DIALOGMODELLE FUER ASSISTENZ ZU EINFACH SIND . * 868 20.2.3 ANWENDUNGSBEISPIEL 2: INTERAKTIVE BEDIENUNGSANLEITUNG ----- 869 20.3 EINE DEFINITION FUER ASSISTENZSYSTEME * 872 20.3.1 DER BEDARF ALS ZENTRALES KONZEPT ----- 872 20.3.2 COMPANION-TECHNOLOGIE: EINE REALISIERUNG DER DEFINITION VON ASSISTENZSYSTEMEN ----- 873 20.3.3 PROBLEMLOSE- UND STATE-TRACKING-KOMPETENZEN VON ASSISTENZSYSTEMEN * 875 XX * INHALT 20.4 WISSENSREPRAESENTATION FUER ASSISTENZSYSTEME * 878 20.4.1 LINGUISTISCHES WISSEN ----- 878 20.4.2 WISSEN UEBER TASKS ----- 879 20.4.3 WISSEN UEBER DIE DOMAENE ----- 880 20.4.4 WISSEN UEBER NUTZER, INTERAKTION UND KOOPERATION ----- 883 20.5 ASSISTENZ PER DESIGN ----- 884 20.5.1 STRUKTURIERUNG VON SOFTWARE HINSICHTLICH IHRER FUNKTIONALITAET - AUSFUEHRUNGSMODELLE ----- 885 20.5.2 INTERAKTIONSMODELLE FUER ASSISTENZSYSTEME * 887 20.5.3 PROAKTIVITAET IN ASSISTENZVERLAEUFEN ----- 889 20.6 KOOPERATIONSMODELLE FUER ASSISTENZSYSTEME * 890 20.7 ASSISTENZ DURCH KL-ALGORITHMEN ----- 893 20.7.1 PLANUNG ----- 894 20.7.2 ERSTELLEN VON DIAGNOSEN ----- 895 20.7.3 PROBABILISTISCHE INFERENZ DES NUTZERSTATUS ----- 895 20.7.4 ERMITTELN OPTIMALER STRATEGIEN ----- 897 20.7.5 DEEP LEARNING MIT EXPLIZITEM WISSEN ALS LOESUNG?-----897 20.8 WAHRNEHMUNG DER UMGEBUNG DURCH SENSORIK * 898 20.9 HERAUSFORDERUNGEN ----- 899 20.9.1 INTENTIONSERKENNUNG ----- 899 20.9.2 SPRACHVERSTEHEN IN ASSISTENZKONTEXTEN * 900 20.9.3 NICHT MODELLIERTES HANDELN ----- 901 LITERATURVERZEICHNIS ----- 902 21 ETHISCHE FRAGEN DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ * 907 21.1 BEGRIFFLICHE KLAERUNG ----- 907 21.2 ETHISCHE GRUNDFRAGEN * 910 21.2.1 ETHIK ALS WISSENSCHAFTLICHE DISZIPLIN UND TRANSAKADEMISCHES UNTERNEHMEN * 910 21.2.2 AUTONOMIE ----- 913 21.2.3 VERANTWORTUNGSLUECKE UND INTRANSPARENZ * 916 21.2.4 WERTHALTIGKEIT VERWENDETER DATEN, DISKRIMINIERUNG UND BIAS * 918 21.2.5 ETHIK DER INTERAKTION * 919 21.3 ANSAETZE EINER ETHISCHEN UND RECHTLICHEN REGULIERUNG * 920 21.3.1 MASCHINEN- UND ROBOTERETHIK: DIE REALISIERUNG MORALISCHER MASCHINEN ----- 920 21.3.2 ROBOTERRECHTE/PERSONENSTATUS VON KL * 922 21.3.3 KUENSTLICHE INTELLIGENZ FUER MILITAERISCHE ANWENDUNGEN * 927 21.4 AUSBLICK ------ 929 LITERATURVERZEICHNIS * 931 BETEILIGTE * 935 STICHWORTVERZEICHNIS * 941
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