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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz (2) ‏. Definition Der Versuch, spezifische geistige Fähigkeiten des Menschen maschinell nachzuahmen. Kennzeichen von Intelligenz. Wahrnehmung Logisches Denken Lernen Kommunikation Agieren. Beispiel Turing-Test.

sonja
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Künstliche Intelligenz

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Presentation Transcript

  1. Künstliche Intelligenz

  2. Künstliche Intelligenz (2)‏ • Definition • Der Versuch, spezifische geistige Fähigkeiten des Menschen maschinell nachzuahmen.

  3. Kennzeichen von Intelligenz • Wahrnehmung • Logisches Denken • Lernen • Kommunikation • Agieren

  4. Beispiel Turing-Test • Frage: kann eine Maschine menschliche Kommunikation simulieren? • Bis heute ist man weit davon entfernt, dieses Ziel zu erreichen. • ELIZA

  5. Anwendungen • Mustererkennung • automatische Erkennung von Handschrift, Stimme, Gesichtern usw. • Robotersteuerung • Computerspiele • Schach, Strategiespiele, Simulationen • Expertensysteme • z.B. medizinische Diagnose • Und viele mehr...

  6. Graphen und Bäume • Viele Probleme der realen Welt können durch Graphen dargestellt werden • Ein Graph besteht aus: • Knoten • Kanten

  7. Beispiel: Städte mit Entfernungen

  8. Bäume • Spezielfall eines Graphen • Haben eine Wurzel • Jeder Knoten hat genau einen Vorgänger • Bsp.:

  9. Baumsuche • Viele Probleme können mit Bäumen modelliert werden • -> Baumsuche ist ein wichtiges Grundelement der KI • Zwei wichtige Verfahren: • Tiefensuche • Breitensuche

  10. Breitensuche

  11. Tiefensuche

  12. A*-Algorithmus • Findet kürzesten Pfad zwischen zwei Knoten in einem Graphen • Verwendung: • Routenplaner • Computerspiele • und weitere

  13. Grundidee • Ähnlich wie Breiten- oder Tiefensuche • Aber: Beschleunigung der Suche durch Heuristik (d.h. Abschätzung)‏ • Jedem Knoten N werden Kosten f(N) zugeordnet: f(N) = g(N) + h(N)‏ • g(N): Kosten vom Startknoten bis N • h(N): Geschätzte Kosten von N bis zu zum Zielknoten

  14. Beispiel einer Heuristik • Suche den kürzesten Weg von Saar-brücken nach Würzburg • Heuristik h: Luftlinie zum Ziel

  15. Algorithmus in Worten • Beginne mit Startknoten • Berechne die Funktion f(n) = g(n) + h(n) für alle Nachfolgeknoten‏ • Wähle den Knoten mit dem kleinsten f(n) aus, bestimme seine Nachfolger und berechne ihre f(n) • Wiederhole diesen Vorgang bis der Zielknoten gefunden ist

  16. Algorithmus (Pseudocode) 1/2 • Zwei Listen sind dabei wichtig: • OPEN: entdeckte Knoten, deren Nachfolger noch ermittelt werden müssen • CLOSED: Knoten, deren Nachfolger bereits ermittelt wurden

  17. Algorithmus (Pseudocode)2/2 program a-star OPEN.add(startNode)‏ repeat bestNode := OPEN.remove(bestNode)‏ if (bestNode == targetNode) then return bestNode OPEN.add(bestNode.successors())‏ CLOSED.add(bestNode)‏ until (OPEN.isEmpty)‏ return no path found end

  18. Lösung zu Aufgabe 1)

  19. Lösung zu Aufgabe 3)

  20. A*-Applet

  21. Lösungen zu Applet-Aufgaben • Aufgabe 2)

  22. Lösungen zu Applet-Aufgaben • Aufgabe 3)‏

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