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Intelligente Systeme

(Logik Einführung Kapitel 3)

Was müssen wir also tun und welche formalen Konzepte gehören dazu, sollten wir eine Problemstellung definiert haben, und zu dem Schluss gekommen sein, dass eine theoretische Herangehensweise für ein intelligentes System von Nöten ist? 

Wir brauchen ein System, das imstande ist, benötigtes Wissen über die Welt zu repräsentieren und aus diesem Wissen mittels Regeln korrekte Schlüsse zu ziehen, also neues Wissen zu generieren. 

Das bedeutet für unser Endprodukt, dass es, grob gesprochen, auf 3 Ebenen basiert:

  • der Wissens-Ebene
  • der Logik-Ebene
  • der Implementations-Ebene

 

Die Wissensebene

Das ist die Wissensbasis über die Welt. 

Das Wissen kann z.B. eingegeben, über diverse Lernverfahren generiert, oder zur Laufzeit über Sensorinformationen dynamisch zur Verfügung gestellt werden. 

Es kann in beliebigen Strukturen, wie z.B. einer Datenbank, vorhanden sein.

Beispiel - Wissensbasis Wumpus-Welt

Grundlage ist die mögliche Wumpus-Welt aus der Spiel-Spezifikation. 

Grundsätzlich kennen wir die Regeln des Spieles - also z.B.
  • Wenn auf einem Feld kein Gestank wahrnehmbar ist, so kann sich der Wumpus weder am Feld selber noch auf den direkt benachbarten Feldern befinden
  • Wenn auf einem Feld ein Gestank wahrnehmbar ist, so muss sich der Wumpus entweder am Feld selber oder auf einem der direkt benachbarten Feldern befinden

und verstehen die Bedeutung der Wahrnehmungs-Quintupel - also z.B.
  • [Ja, Ja, Nein, Nein, Nein] bedeutet ein Gestank und ein Luftzug sind wahrnehmbar

Zur Laufzeit wissen wir, auf welchen Feldern wir bereits waren, und welche Zustände dort geherrscht haben - also z.B.
  • auf Feld [A,1] ist kein Gestank wahrnehmbar
  • auf Feld [B,1] ist kein Gestank wahrnehmbar
  • auf Feld [A,2] ist ein Gestank wahrnehmbar
  • auf Feld [B,1] ist ein Luftzug wahrnehmbar
  • auf Feld [A,2] ist kein Luftzug wahrnehmbar