intelligente systeme - agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/cibook.slides/is_v01_einleitung.pdf ·...
TRANSCRIPT
![Page 1: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/1.jpg)
Intelligente SystemeAgenten
Prof. Dr. R. Kruse C. Braune{rudolf.kruse,christian.braune}@ovgu.de
Institut für Intelligente Kooperierende SystemeFakultät für Informatik
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 1 / 65
![Page 2: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/2.jpg)
Übersicht
1. Intelligente Systeme
2. Agenten
3. Stimulus-Response-Agenten
![Page 3: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/3.jpg)
Intelligente Systeme beim „Robocup“
Ziel:„Bis zum Jahr 2050 soll ein Team von vollständig autonomen
humanoiden Robotern entwickelt werden, die gegen das
menschliche Fußballweltmeisterschaftsteam gewinnen kann“
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 2 / 65
![Page 4: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/4.jpg)
Humanoider Roboter
weitere Informationen zum Robocup: http://www.robocup.org
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 3 / 65
![Page 5: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/5.jpg)
„DARPA Grand Challenge“
Zwei (von elf) Teams: Stanford Racing und Victor Tango
Bild von http://www.darpa.mil/GRANDCHALLENGE/gallery.asp
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 4 / 65
![Page 6: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/6.jpg)
Aktuelle Motivation: Alphago
2016: Alphago besiegt Lee Sedol 4:1
Es nutzt dabei tiefe Neuronale Netze:
Policy-Networks zur Vorauswahlmöglicher Züge
Value-Networks zur Bewertungvon Spielpositionen
Monte-Carlo Baumsuche zumFinden der besten Züge
Reinforcement Learning zurVerbesserung der Neuronalen Netze
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 5 / 65
![Page 7: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/7.jpg)
Was ist ein Intelligentes System?
In dieser Vorlesung werden Methoden der „Computational Intelligence“sowie verwandte Ansätze vorgestellt.
Aus Sicher der Künstlichen Intelligenz handelt es sich um sogenannte„Subsymbolische Verfahren“
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 6 / 65
![Page 8: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/8.jpg)
Merkmale Intelligenter Systeme
Selbsterklärungs−
Lernfähigkeit
Autonomie
Fehlertoleranz
Kooperativität
RobustheitSelbstoptimierung
Adaptivität
fähigkeitDeduktions−
IntelligentesSystem
fähigkeit
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 7 / 65
![Page 9: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/9.jpg)
Künstliche Intelligenz
Der Begriff Intelligentes System wandelt sich mit wissenschaftlichemFortschritt:
1956 Dartmouth Project on Artificial Intelligence
1967 Taschenrechner
1997 Schachcomputer Deep Blue gewann gegen Kasparov 3.5 zu 2.5
1998 Automatikgetriebe AG4 für VW New Beetle
2002 Schachcomputer Deep Fritz gegen V. Kramnik 4 zu 4
2006 VW Touareg Stanley bei Darpa Grand Challenge
2011 IBM Watson (Jeopardy)
2015 Google AlphaGo schlägt Go-Weltmeister
2017 Liberatus schlägt Poker-Profis
. . .
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 8 / 65
![Page 10: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/10.jpg)
Künstliche Intelligenz
Problem: oft anmaßende Voraussagen über Fortschritte derKünstlichen Intelligenz (KI) 1957: H. A. Simon (Nobelpreis 1978) undA. Newell (Turing-Award 1975) behaupten, dass im Jahr 1967
• Rechner Schachweltmeister sein wird,
• Computer wichtigen neuen mathematischen Satz entdecken undbeweisen wird,
• digitaler Rechner Musikstück schreiben wird, welchem vonKritikern beachtlicher ästhetischer Wert bescheinigt wird.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 9 / 65
![Page 11: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/11.jpg)
Künstliche Intelligenz
1993: deutscher Delphi-Report behauptet, dass 2005
• Rechner entwickelt werden, die ungenaue Informationen in einerArt gesunden Menschenverstandes verarbeiten können,
• Informationsdatenbanken eingesetzt werden, die durchautomatisches Lernen ihr Wissen vermehren,
• tragbare automatische Übersetzungsgeräte (einfache, alltäglicheKonversation in beiden Richtungen) mit Spracheingabenkommerzialisiert werden,
• in Büros Geräte weitverbreitet sind, die Texte inhandschriftlicher Fließschrift lesen können.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 10 / 65
![Page 12: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/12.jpg)
Künstliche Intelligenz
kognitiver Ansatz: Simulation kognitiver Prozesse, Analysemenschlicher Denkweise, general problem solver
ingenieurwissenschaftlicher Ansatz: Konstruktion von Systemen, diegewisse menschliche Wahrnehmungs- und Verstandsleistungenmaschinell verfügbar machen (Produkte wie Gesichtserkenner,Roboter, Kooperation mit Gehirnforschern, . . . )
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 11 / 65
![Page 13: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/13.jpg)
Künstliche Intelligenz
Spannende philosophische Fragestellungen, wie z.B.Can machines think?
“can”
Mehrere Bedeutungen:
• „Kann denken“: heute – irgendwann – im Prinzip
• derzeit: Frage „unentscheidbar“, ob Systeme mitmenschenähnlichen Fähigkeiten gebaut werden können
Wir sind mit Fortschritten auf dem Weg dahin zufrieden undverdienen Geld sowie Ruhm mit innovativen Produkten
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 12 / 65
![Page 14: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/14.jpg)
Künstliche Intelligenz
“machine”
• muss kein Stahlroboter sein
• kann auch biologischer Mechanismus sein (BakteriumHaemophilus influenzae Rd hat 107 Basenpaare, 1743 Gene, . . . )
Was, wenn menschliches Genom entziffert und verstanden?
auch: Bewusstseinsdiskussion, Leib-Seele-Problem, das „Ich“ imGehirn
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 13 / 65
![Page 15: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/15.jpg)
Künstliche Intelligenz“think”
• Menschen sind Maschinen, also können Maschinen denken
• Searle (1992): Denken funktioniert nur in speziellen (tatsächlichlebenden) Maschinen
• Newell & Simon (1976): Physical symbol system (PSS)hypothesis:PSS hat notwendige und hinreichende Bedingungen fürintelligentes Verhalten und PSS ist eine Maschine, diesymbolische Daten manipulieren kann (z.B. Computer).
• Kohonen u.a. (1980): Entwicklung intelligenter Maschinen nurdurch subsymbolische Prozesse (z.B. Signale)
• Zadeh (1964): wirklich intelligente Systeme müssen Art fuzzy
logic benutzen (keine binäre Logik)
• Turing-Test (1950) (“bestanden” 2014?)
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 14 / 65
![Page 16: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/16.jpg)
Turing-Test (1950)
Der Turing-Test wird von drei Personen gespielt: einem Mann (A),einer Frau (B) und einem Fragesteller (C). Der Fragesteller befindetsich in einem Raum, abgeschottet von A/B, und kommuniziert mitdiesen über ein Terminal (teletype). Das Ziel des Spiels für denFragesteller ist zu bestimmen, welche der beiden Personen der Mannund welche die Frau ist. Er adressiert die beiden mit Variablen X/Yund am Ende des Spiels sagt er “X ist A und Y ist B” oder “X ist Bund Y ist A”. Der Fragesteller kann Fragen beispielsweise der folgendenForm stellen:
C: X, würden Sie mir bitte Ihre Haarlänge verraten?
Wenn mit “X” A adressiert wird, dann muß A jetzt antworten. Für Ageht es darum, C in die Irre zu leiten und ihn zu einer falschenIdentifikation zu verleiten.. . .
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 15 / 65
![Page 17: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/17.jpg)
Turing-Test (1950)
Das Ziel für den dritten Spieler B ist, dem Fragesteller zu helfen.. . .Jetzt stellen wir uns die Frage: “Was passiert, wenn eine Maschine denAnteil von A an diesem Spiel übernimmt?” Wird sich der Fragestellergenauso oft falsch entscheiden wenn das Spiel mit einer Maschinegespielt wird, wie wenn es mit Mann/Frau gespielt wird? DieseFragestellung ersetzt das ursprüngliche “Kann eine Maschine denken?”Der Turing-Test wird oft vereinfacht zu einem Test, in dem eineMaschine versucht, einen menschlichen Fragesteller dazu zu verleiten,sie als Mensch zu identifizieren.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 16 / 65
![Page 18: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/18.jpg)
Turing-Test Beispiel 1
Judge: How do you like Bletchley Park?
Entity: lol.
Judge: Are you from England?
Entity: They have Wi-Fi here in the pub.
Judge: Which pub?
Entity: I’m just down the pub.
Judge: Have you ever been in a Turing Test before?
Entity: Will this be the 5 min argument, or were you thinking of going for thefull half hour?
Judge: Very funny. You sound suspiciously human. Do you like the beatles?
Entity: I’d like to get the next Dread the Fear tape.
Judge: What is Dread the Fear?
Entity: Dread the fear has that Steve Henderson guy in it.
Judge: What sort of music is that? Or is it comedy?
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 17 / 65
![Page 19: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/19.jpg)
Turing-Test Beispiel 2
Judge: Why hello there!
Entity: Why hello to you too!
Judge: How are you feeling in this fine day?
Entity: To be quite honest a little rejected, I thought you were nevergoing to reply :(
Judge: Oh, I’m very sorry, it will not happen again.
Entity: It just did!
Judge: Oh, I lied then.
Entity: That’s a great shame indeed.
Judge: It is. Are you following the Euro 2012’s at the moment?
Entity: Yeah quite closely actually. I am Cristiano Ronaldo.
Frage: Ist der Teilnehmer Entity ein Mensch oder ein Computer?
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 18 / 65
![Page 20: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/20.jpg)
Was ist ein Intelligentes System?
Gebiet der Wissensverarbeitung ist extrem innovativ:
• objektorientierte Programmiersprachen
• graphische Oberflächen
• Expertensysteme
• Software-Agenten (Internet)
• Autonome Roboter
sind hier erfunden worden.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 19 / 65
![Page 21: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/21.jpg)
Methoden der Computational Intelligence sind anwendungsorientiert.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 20 / 65
![Page 22: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/22.jpg)
CI: Technologien und Anwendungen
Kerntechnologien
Neuronale NetzeFuzzy-LogikProbabilistisches SchließenEvolutionäre Algorithmen und weitereMetaheuristikenHybride Systeme
Verwandte Technologien
Fallbasiertes SchließenRegelbasierte ExpertensystemeMaschinelles LernenDeep LearningBelief-Netze
Anwendungen
Klassifikation und Clustering
• Überwachung/ Anomalieerkennung• Diagnose• Prognose• Konfiguration/Initialisierung
Vorhersage
• Qualitätskontrolle• Alterungsprozessmodellierung
Terminplanung
• Zeit-/Ressourcenzuweisung
Regelung
• Maschinen-/Prozesskontrolle• Prozessinitialisierung• Überwachungskontrolle
Automatische Entscheidung
• Kosten-/Risikoanalyse• Einkommensoptimierung
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 21 / 65
![Page 23: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/23.jpg)
CI: Anwendungsbeispiele
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 22 / 65
![Page 24: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/24.jpg)
Beispiel: DAX-Prognosen
Datenbasis: Zeitreihe von 1986–1997
DAX Composite-DAXDeutsche 3-Monate-Zinsrate Return GermanyDeutscher Morgan-Stanley-Index Industrie-Index des Dow JonesDM / US-$ US SchatzanweisungenGoldpreis Japanischer Nikkei-IndexEuropäischer Morgan-Stanley-Index Verhältnis von Preis und Ertrag
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 23 / 65
![Page 25: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/25.jpg)
Fuzzy-Regeln in der Finanzwelt
EntwicklungsregelWENN DAX = fallend UND US-$ = fallendDANN DAX-Voraussage = fallendMIT hoher Gewissheit
WendepunktregelWENN DAX = fallend UND US-$ = steigendDANN DAX-Voraussage = steigendMIT niedriger Gewissheit
VerzögerungsregelWENN DAX = stabil UND US-$ = fallendDANN DAX-Voraussage = fallendMIT sehr hoher Gewissheit
generellWENN x1 ist µ1 UND x2 ist µ2 UND . . . UND xn ist µn
DANN y = η
MIT Gewicht k
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 24 / 65
![Page 26: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/26.jpg)
Neuro-Fuzzy-Architektur
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 25 / 65
![Page 27: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/27.jpg)
Neuro-Fuzzy-Architektur
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 26 / 65
![Page 28: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/28.jpg)
Return-on-Investment-Kurven
verschiedene Modelle
Validierungsdaten: 01. März 1994 bis April 1997
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 27 / 65
![Page 29: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/29.jpg)
NEFCLASS-J
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 28 / 65
![Page 30: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/30.jpg)
Beispiel: QualitätskontrolleHeutiges Verfahren
Oberflächenkontrolle: manuell durchgeführt
Erfahrener Arbeiter bearbeitet Oberfläche mitSchleifstein
Experten klassifizieren Abweichungen durchsprachliche Beschreibungen
Umständlich, subjektiv, fehleranfällig,zeitaufwendig
Vorgeschlagener Ansatz:
Digitalisierung der Oberfläche mit optischen Mess-SystemenCharakterisierung der Formabweichungen durch mathematischeEigenschaften (nahe der subjektiven Merkmale)
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 29 / 65
![Page 31: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/31.jpg)
Topometrisches 3D-Mess-System
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 30 / 65
![Page 32: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/32.jpg)
Datenverarbeitung
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 31 / 65
![Page 33: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/33.jpg)
Farbkodierte Darstellung
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 32 / 65
![Page 34: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/34.jpg)
3D-Darstellung lokaler Oberflächendefekte
Unebene Oberfläche WalzenmarkierungMehrere Einfallsstellen in Serie/benachbart Lokale Glättung der Oberfläche
Einfallstelle WellplatteLeichte flach basierte Senke einwärts Mehrere schwerere Faltungen in Serie
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 33 / 65
![Page 35: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/35.jpg)
Charakteristik der Daten
9 Meisterstücke mit insgesamt 99 Defekten analysiert
Für jeden Defekt wurden 42 Merkmale berechnet
Typen sind eher unbalanciert
Seltene Klassen wurden verworfen
Einige extrem korrelierte Merkmale wurden verworfen (31 übrig)
Rangfolge der 31 Merkmale nach Wichtigkeit
Geschichtete 4-fache Kreuzvalidierung fürs Experiment
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 34 / 65
![Page 36: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/36.jpg)
Anwendung und Ergebnisse
Regelbasis für NEFCLASS:
Klassifikationsgenauigkeit:
NBC DTree NN NEFCLASS DCTrainingsmenge 89.0% 94.7% 90% 81.6% 46.8%Testmenge 75.6% 75.6% 85.5% 79.9% 46.8%
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 35 / 65
![Page 37: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/37.jpg)
Übersicht
1. Intelligente Systeme
2. Agenten
3. Stimulus-Response-Agenten
![Page 38: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/38.jpg)
Agenten
Ein intelligenter Agent interagiert mit seiner Umgebung mittelsSensoren und Effektoren und verfolgt gewisse Ziele:
Effektoren
UMGEBUNGAGENT
Sensoren
?
Wahrnehmung
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 36 / 65
![Page 39: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/39.jpg)
Beispiele für Agenten
Menschen und Tiere
Roboter und Software-Agenten (Softbots)
aber auch: Heizungen, ABS, . . .
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 37 / 65
![Page 40: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/40.jpg)
Agenten
Auch andere Definitionen aus unterschiedlichen Fachgebieten, z.B.:
Ein Programm ist ein Softwareagent, wenn es korrekt in einer(Agenten-)Sprache wie ACL, KQML oder KIF kommuniziert.BDI-Agenten werden durch Überzeugungen (beliefs), Wünsche(desires) und Absichten (intentions) beschrieben; praktisch werden siemit einer Modallogik und speziellen Datenstrukturen implementiert.
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 38 / 65
![Page 41: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/41.jpg)
Agenten
Beispiel: Simulation Soccer
RoboCup: Roboterfußball
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 39 / 65
![Page 42: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/42.jpg)
Taxifahrer
Typ Taxifahrer
Wahrnehmung Kameras, Tachometer, GPS, MikrofonAktionen Steuern, Schalten, Bremsen, mit Fahrgästen
sprechenZiele Sichere, schnelle, legale, komfortable Fahrt;
Profit maximierenUmgebung Straßen, andere Verkehrsteilnehmer: Fuß-
gänger, Radfahrer; Fahrgäste
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 40 / 65
![Page 43: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/43.jpg)
Charakterisierung von Agenten
Agenten können charakterisiert werden durch (PAGE):
Wahrnehmungen (perceptions)
Aktionen (actions)
Ziele (goals)
Umgebung (environment)
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 41 / 65
![Page 44: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/44.jpg)
Beispiele von Agenten nach PAGE
Art Wahrnehmung Aktionen Ziele Umgebung
MedizinischesDiagnosesys-tem
Symptome,Diagnose,Antworten desPatienten
Fragen, Tests,Behandlungen
Gesundheit,geringe Kos-ten
Patient, Kran-kenhaus
Satellitenbild-analyse
Punkte ver-schiedenerIntensität
Klassifikation Korrekte Klas-sifikation
Satellitenbilder
Roboter Punkte ver-schiedenerIntensität
Teile aufhebenund einsortie-ren
Teile richtigeinsortieren
Förderbandmit Teilen
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 42 / 65
![Page 45: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/45.jpg)
Beispiele von Agenten nach PAGE
Art Wahrnehmung Aktionen Ziele Umgebung
Raffinerie-Regler
Temperatur,Druck
Öffnen,Schließenvon Ventilen,Temperatureinstellen
Reinheit,Ertrag, Si-cherheitmaximieren
Raffinerie
InteraktiverEnglisch-Tutor
EingegebeneWörter undÜbungen,Vorschläge
Korrekturenausgeben
Testergebnissedes Studentenmaximieren
Menge vonStudenten
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 43 / 65
![Page 46: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/46.jpg)
Typen von Agenten (I)
Unterscheidung von Agenten nach Art und Weise ihrerUmwelt-Interaktionen:
reaktive Agenten:
steuern über ein Reiz-Antwort-Schema ihr Verhalten
reflektive Agenten:
agieren planbasiert, verarbeiten also explizit Pläne, Ziele undIntentionen
situierte Agenten:
verbinden einfaches Reagieren und überlegtes Handeln in dynamischerUmwelt
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 44 / 65
![Page 47: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/47.jpg)
Typen von Agenten (II)
autonome Agenten:
sind zwischen reflektiven und situierten Agenten einzuordnen (werdenmeist in Robotik verwendet)
rationale Agenten:
entsprechen reflektiven Agenten, allerdings mit ausgeprägterBewertungsfunktionalität
soziale Agenten:
sind in der Lage, ihr Handeln an Gemeinziel auszurichten
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 45 / 65
![Page 48: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/48.jpg)
Übersicht
1. Intelligente Systeme
2. Agenten
3. Stimulus-Response-AgentenGitterweltSignalverarbeitungBeispiel: WandverfolgungSicherheitskritische Systeme
![Page 49: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/49.jpg)
Stimulus-Response-Agent
einfacher reaktiver Agent: antwortet unmittelbar auf Wahrnehmungen
Umgebung
S−R−Agent
Sensor
Effektor
Was soll ichjetzt tun?
Welt jetzt?Wie ist die
Bedingung −− Aktion
Regeln:
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 46 / 65
![Page 50: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/50.jpg)
„Skelett“ eines Stimulus-Response-Agenten
function S-R-Agent(percept) returns action
static: rules
state INTERPRET-INPUT(percept)
rule RULE-MATCH(state, rule)
action RULE-ACTION(rule)
return action
Agent sucht Regel, deren Bedingung der gegebenen Situationentspricht
er führt zugehörige Aktion (Regel-Konklusion) aus
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 47 / 65
![Page 51: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/51.jpg)
Gitterwelt (I)
Umwelt = fiktive zweidimensionale Gitterzelleneinheit
Verschiedene (Spielzeug-)Agenten tummeln sich dort
In Zellen können Objekte mit verschiedenen Eigenschaften sein
Es gibt Barrieren
Agenten können von Zelle zu Zelle laufen
Keine engen Zwischenräume, d.h. keine Lücken zwischen Objekten undBegrenzungen, die nur 1 Zelle breit sind (tight spaces)
Solche Umgebungen sind nicht erlaubt!
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 48 / 65
![Page 52: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/52.jpg)
Gitterwelt (II)
s1
s8
s7 s6 s5
s4
s3s2
Begrenzung
Massives Objekt
Roboter kann mithilfe der Sensoren s1, . . . , s8 feststellen, welche Zellenin seiner Nachbarschaft belegt sind
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 49 / 65
![Page 53: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/53.jpg)
Gitterwelt (III)
si ∈ {0, 1}, Sensoreingabe:
• sj = 0 ⇔ Zelle sj ist frei für Roboter
• an der mit × markierten Stelle: (0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0)
Vier mögliche Aktionen:
• north, east, south, west
• z.B. north bewegt Roboter 1 Zelle nach oben, falls Zelle frei ist,ansonsten wird nicht bewegt
Aufgabe häufig in 2 Schritten gelöst:
• Phase: perception processing
• Phase: action computation
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 50 / 65
![Page 54: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/54.jpg)
Komponenten: Perception und Action
Sensor-Eingabe
⇒PerceptualProcessing
⇒
0111101
· · ·
⇒ActionFunction
⇒ Aktion
Eigenschaftsvektor X = (0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, · · · )T
vom Entwickler zugewiesene Bedeutungen:
• (0, 0, 1 , 1, 1, 0, . . .): „an einer Wand“
• (0, 0, 0, 1, 1 , 1, . . .): „in einer Ecke“
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 51 / 65
![Page 55: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/55.jpg)
Beispiel: Wandverfolgung (I)
Aufgabe: gehe zu einer Zelle an Begrenzung eines Objekts und folgedieser Grenze
Perception:
• 28 verschiedene Sensoreingaben, von denen einige wegenEinschränkung (keine engen Zwischenräume) wegfallen
• vier Merkmale x1, · · · , x4:
x1 = 1 ⇔ (s2 = 1 ∨ s3 = 1)x2 = 1 ⇔ (s4 = 1 ∨ s5 = 1)x3 = 1 ⇔ (s6 = 1 ∨ s7 = 1)x4 = 1 ⇔ (s8 = 1 ∨ s1 = 1)
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 52 / 65
![Page 56: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/56.jpg)
Beispiel: Wandverfolgung (II)
Das Merkmal in jedem Diagramm hat genau dann Wert 1, wennmindestens 1 der markierten Zellen belegt
x1 x2 x3 x4
in komplexen Welten: Informationen sind typischerweise unsicher,vage, oder sogar falsch
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 53 / 65
![Page 57: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/57.jpg)
Beispiel: Wandverfolgung (III)
Aktionen:
falls keines der 4 Merkmale Wert 1 hat, führe north durch
sonst:
If x1 = 1 and x2 = 0 then east
If x2 = 1 and x3 = 0 then south
If x3 = 1 and x4 = 0 then west
If x4 = 1 and x1 = 0 then north
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 54 / 65
![Page 58: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/58.jpg)
Beispiel: Wandverfolgung (IV)
SP
s1
s8
s7 s6 s5
s4
s3s2
Roboter, der an Position P startet, bewegt sich entgegen Uhrzeigersinnam Objekt entlang
Roboter, der an Position S startet, bewegt sich im Uhrzeigersinn ander äußeren Begrenzung entlang
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 55 / 65
![Page 59: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/59.jpg)
Auswertung der Sensoreingaben
für beiden Phasen perception processing und action computation
werden oft Boolesche Algebren verwendet
so gilt:
x4 = s1 ∨ s8 und go north
⇔(x̄1 ∧ x̄2 ∧ x̄3 ∧ x̄4) ∨ (x4 ∧ x̄1) = 1
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 56 / 65
![Page 60: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/60.jpg)
Auswertung der Sensoreingaben
Geeignete Repräsentationsform für Aktionen sind Regelsysteme derForm cj → aj , wobei
cj der Bedingungsteil und
aj der Aktionsteil sind
In unserem Beispiel erhält man folgende Regeln:
x4 ∧ x̄1 → go north
x1 ∧ x̄2 → go east
x2 ∧ x̄3 → go south
x3 ∧ x̄4 → go west
1 → go north
Regelsysteme und Boolesche Algebren kann man gut anhand vonNetzwerken implementieren
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 57 / 65
![Page 61: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/61.jpg)
Wandverfolgung
Alternativer Ansatz zu S-R-Agenten: Einführung vonSubsumptions-Modulen
jedes Modul enthält Sensorinformationen direkt von Umwelt
sind spezifizierten Voraussetzungen des Moduls erfüllt, wird Programmausgeführt
„höhere“ Module subsumieren „tiefere“, d.h. falls Voraussetzung eineshöheren Moduls erfüllt, wird tieferes Modul durch höheres ersetzt
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 58 / 65
![Page 62: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/62.jpg)
Wandverfolgung
corridor traveling
obstacle avoidance
wandering
Sensor Signals
Action
Action comp.Perception
Action comp.Perception
Action comp.Perception
Action comp.Perception
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 59 / 65
![Page 63: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/63.jpg)
Beispiel aus unserer Forschung:Sicherheitskritische Systeme
Fehlfunktion kann zu schweren Unfällen, Umwelt- oder physischenSchäden oder Todesopfern führen und können für gewöhnlich nichtkorrigiert werden
Airbag-Zündungnur bei schweren Crashs
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 60 / 65
![Page 64: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/64.jpg)
Crash-Sensorik
Airbag- Sensor- Insassen-steuergerät positionen klassifikations-
“Early Crash” Beschleunigungs- DrucksensorSensor sensor
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 61 / 65
![Page 65: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/65.jpg)
Beispielhafte Crash-Signale
0 32 50 100 150
wall17RTTF = 32 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 32 50 100 150
wall19RTTF = 32 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 20 50 100 150
angular02RTTF = 20 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 20 50 100 150
angular07RTTF = 20 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 30 50 100 150
ODB14RTTF = 30 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 30 50 100 150
ODB17RTTF = 30 ms (1st stage)
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 50 100 150
AZT01no−fire
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
0 50 100 150
AZT02no−fire
t / ms
[0, 1
] nor
mal
ized
plu
s of
fset
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 62 / 65
![Page 66: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/66.jpg)
Stand der Technik
Verwendung von regelbasierten Agenten (manuell erstellt)
Zwei-Klassen-Problem: positive (Crash, krank) und negative (keinCrash, gesund)
Beispiele (Fahrten, Patienten)
jedes Beispiel: beschrieben durch numerischen Attributwerten
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 63 / 65
![Page 67: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/67.jpg)
Reale Regelbasis: Erkennen von Wand-Crashes1: (X01 >= 221) & (X02 >= 164) => deploy airbag
2: (X01 >= 215) & (X03 >= 22) => deploy airbag
3: (X04 >= 225) & (X02 >= 188) => deploy airbag
4: (X01 >= 177) & (X02 >= 248) => deploy airbag
5: (X04 >= 176) & (X02 >= 236) => deploy airbag
6: (X04 >= 171) & (X02 >= 231) & (X05 >= 74) & (X06 >= 14) => deploy airbag
7: (X04 >= 164) & (X07 >= 3) & (X06 >= 9) => deploy airbag
8: (X02 >= 224) & (X03 >= 26) => deploy airbag
9: (X01 >= 149) & (X08 >= 106) => deploy airbag
10: (X01 >= 144) & (X03 >= 32) => deploy airbag
11: (X04 >= 150) & (X07 >= 4) => deploy airbag
12: (X07 >= 2) & (X02 >= 255) => deploy airbag
13: (X07 >= 5) & (X09 >= 131) => deploy airbag
14: (X010 >= 255) & (X07 >= 3) & (X05 >= 231) => deploy airbag
15: (X010 >= 255) & (X07 >= 3) & (X011 >= 77) & (X06 >= 10) => deploy airbag
16: (X07 >= 3) & (X06 >= 24) & (X09 >= 134) => deploy airbag
17: (X010 >= 255) & (X07 >= 2) & (X02 >= 50) & (X03 >= 22) => deploy airbag
18: (X010 >= 255) & (X07 >= 2) & (X02 >= 188) & (X03 >= 11) => deploy airbag
19: (X010 >= 255) & (X07 >= 2) & (X02 >= 188) & (X05 >= 255) & (X06 >= 26) => deploy airbag
20: (X07 >= 2) & (X02 >= 179) & (X03 >= 14) => deploy airbag
21: (X07 >= 2) & (X02 >= 176) & (X08 >= 90) => deploy airbag
22: (X010 >= 255) & (X07 >= 2) & (X01 >= 128) & (X08 >= 93) & (X06 >= 15) => deploy airbag
23: (X010 >= 255) & (X07 >= 1) & (X01 >= 131) & (X08 >= 103) & (X06 >= 23) => deploy airbag
24: (X07 >= 2) & (X01 >= 133) & (X08 >= 137) => deploy airbag
25: (X01 >= 131) & (X08 >= 105) & (X03 >= 24) => deploy airbag
26: (X010 >= 226) & (X07 >= 3) & (X012 >= 13) & (X06 >= 15) & (X03 >= 3) => deploy airbag
27: (X07 >= 2) & (X01 >= 115) & (X06 >= 52) & (X03 >= 19) => deploy airbag
28: (X010 >= 138) & (X07 >= 3) & (X01 >= 94) & (X03 >= 9) & (X09 >= 113) => deploy airbag
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 64 / 65
![Page 68: Intelligente Systeme - Agentenfuzzy.cs.ovgu.de/wiki/uploads/CIBook.Slides/is_v01_einleitung.pdf · • Rechner Schachweltmeister sein wird, • Computer wichtigen neuen mathematischen](https://reader034.vdocuments.site/reader034/viewer/2022042320/5f0a365c7e708231d42a8e37/html5/thumbnails/68.jpg)
Literatur zur Lehrveranstaltung
S. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, 3.Auflage, Pearson- Verlag, 2012
G. Görz, J. Schneeberger, U. Schmidt, Handbuch der KünstlichenIntelligenz, 5. Auflage, Oldenbourg-Verlag, 2014
C. Beierle und G. Kern-Isberner Methoden wissensbasierter Systeme,5., verb. Aufl., Springer-Vieweg Verlag, 2014
C. Kruse, C. Borgelt, C. Braune, F. Klawonn, C. Moewes, M.Steinbrecher. Computational Intelligence: Eine methodischeEinführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen,Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. 2. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag,2015
R. Kruse, C. Braune IS – Agenten 13.10.2016 65 / 65