1.0 ­čÜž K├╝nstliche Intelligenz ├ťberblick

KI ├ťberblick

Schnipsel aus Fortbildung Sommer 2023

  • BPE 13.1 Klassische KI f├╝r ABI24 nicht relevant
  • BPE 13.2 diese Themen:
    • k-N├Ąchste Nachbarn KNN
    • k-Means-Clustering
    • Entscheidungsbaumlernen -> 2 Personen Spiele
  • ABI 2025 + 2 Personen Spiele mit MinMax
  • ABI 2026 + Neuronale Nezte

Ki-Definition?

Lesen Wikipedia: Begriffsherkunft und Definitionsversuche ­čöŚ

  1. Analysieren Sie, welche unterschiedlichen Aspekte von k├╝nstlicher Intelligenz die Definitionen betrachten.
  2. Suchen Sie nach weiteren Definitionen von k├╝nstlicher Intelligenz im Internet, die andere Aspekte in den Vordergrund stellen.
  3. Wie unterscheidet sich eine starke von einer schwachen KI?
  4. Geben Sie 3 Beispiele f├╝r schwache KI an.

Turing-Test

Wikipedia: Turing-Test ­čöŚ Ausprobieren ohne Computer (ab Seite 20): aiunplugged.org/german.pdf­čöŚ Fragen dazu: aiunplugged.org/activity5-german.pdf­čöŚ

KI-Teilgebiete

KI-Teilgebiete
KI-Teilgebiete

Wissensbasiert

Wissensbasierte Ans├Ątze der k├╝nstlichen Intelligenz zeichnen sich dadurch aus, dass Wissen explizit und in nachvollziehbarer Weise hinterlegt, erzeugt, verwendet bzw. abgefragt werden kann. Zu diesen Ans├Ątzen geh├Âren:

  • Suchalgorithmen, z.B. A*
  • Expertensysteme, es wurden Regeln von Experten vorgegeben. Beispiel:
    • Alle Menschen sind sterblich
    • Alle Griechen sind Menschen
    • Schlussfolgerung: Alle Griechen sind sterblich
  • Ableiten von Wissen aus bereits existierenden Entscheidungsb├Ąumen Beispiel https://rdcu.be/dvaVy Seite 87, adaptiert, wann geht man zum Fu├čballspielen:
Entscheidungsbaum: Zum Fu├čballspielen gehen
Entscheidungsbaum: Zum Fu├čballspielen gehen (Urheber unklar)

Der Vorteil wissensbasierter Systeme ist, dass ihre Schlussfolgerungen eindeutig nachvollziehbar sind -> Folgerichtigkeit. Auf der anderen Seite k├Ânnen mit ihnen selbst einfache Aufgaben, wie das Erkennen von Hunden und Katzen auf Bildern nicht gel├Âst werden, da die Unterscheidung kaum mit Hilfe von explizitem Wissen beschrieben werden kann -> Nicht Vollst├Ąndig.

Maschinelles Lernen

Ein System wird f├╝r die Aufgabe “trainiert”. Gute ├ťbersicht: tecislava.com/categories/machinelearning­čöŚ

computingeducation.de/proj-ml-uebersicht­čöŚ
Viel Spa├č mit Bauernschach: Modern: computingeducation.de/proj-schlag-das-kroko/­čöŚ Ohne Computer: Bauernschach­čöŚ
Um Welche Art von Lernen handelt es sich hierbei?

Noch ein Spiel: Marienbad-Spiel­čöŚ Spiel es gegen den Computer: messie.ch/marienbad/mbad.htm­čöŚ

K├╝nstliche Neuronale Netze (KNN) und Perzeption

Comic ├╝ber KI