Vorlesung Expertensysteme
im Wintersemester 2000/1
auf dem Umwelt-Campus Birkenfeld
(zum Erhalt des Scheins wird eine Mindestpunktzahl bei zwei
Tests
zur Veranstaltung verlangt)
Termine:
Grobe Inhaltsübersicht:
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Einführung in Themen und Methoden der KI
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eine Obermenge dessen, was ich erzählt habe, findet sich in den Powerpoint-Folien
zur BA-Mosbach Vorlesung im SS'99, bzw hier
zum Drucken als gezipptes Postscript
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Einführung in Expertensysteme
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Definitionsversuch, Merkmale typischer Aufgabenstellungen, Klassifikation
von Aufgabenstellungen (analytisch
- synthetisch, automatisch - assistierend - überprüfend)
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Anwendungsgebiete (Diagnose, Klassifikation, Konfiguration, Planung, Design
- Tutoring, Entscheidungsunterstützung, Datenanalyse, Prozeßkontrolle)
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Grundansatz (Wissensrepräsentation + Inferenz + Problemlösemethode)
und generische Architektur
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als Handouts ausgeteilt: Startkapitel von Puppe, Startkapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn
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einige Folien
zum Thema als PDF-File
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Suche als schwache Problemlösemethode
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Suche als Problemlösemethode, Idee & Begriffe, Beispiel Weinkrügeproblem,
Schach, 3x3-Schiebepuzzle
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uninformierte systematische Suchverfahren: Tiefensuche, Breitensuche, Idee
des iterative Deepening
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Idee der Heuristik, Bestensuche
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als Handout ausgeteilt: Suchkapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn
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zum Kapitel von Socher-Ambrosius/Heinsohn gibt's im Netz einen netten Foliensatz
von Rolf Socher-Ambrosius
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Zum Weiterlesen: Eine gute Darstellung wurde von Gerald
Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur
Verfügung gestellt. Dort findet sich als Bestandteil eine komplette
Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung
in großen Teilen überdeckt. Das Stück zum Thema Suche
zur Problemlösung findet sich hier (offensichtlich stark am Buch
von Winston orientiert).
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Constraints zur Verbesserung der Suche
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Begriffe und Definitionen am Beispiel n-Damen Problem
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Constraint-Graph und Merkmale für die Wissenrepräsentation am
Beispiel Pausenbrotkonfigurierung
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einfacher Backtracking-Algorithmus mit seinen Ineffizienzen (Bedeutung
der Variablenauswahl und lokal schon inkonsistenter Werte am Beispiel)
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allgemeine Heuristiken für Variablenauswahl und Werteauswahl
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Constraint-Propagierung zur Herstellung lokaler Konsistenz schon vor der
Suche (Beispiel Kreuzworträtsel)
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Anmerkungen zum praktischen Einsatz (Konfiguration, Scheduling, Arbeitsplanung,
Timetabling-Probleme, dort Möglichkeiten für domänenspezifische
Heuristiken, Constraint-Programmiersprachen und -libraries)
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die Darstellung war eng am Buch von Socher-Ambrosius/Heinsohn orientiert
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Zum Weiterlesen: Eine gute Darstellung wurde von Gerald
Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur
Verfügung gestellt. Dort findet sich als Bestandteil eine komplette
Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung
in großen Teilen überdeckt. Eine knappe Einführung zur
Idee der Constraints
als Repräsentationsformalismus findet sich hier (offensichtlich stark
am Buch von Puppe orientiert).
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Wissensrepräsentation und Inferenz: Aussagenlogik
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Definitionen und Grundlagen, Syntax, Semantik, Interpretation, Modell,
Erfüllbarkeit, Tautologie, Semantische Folgerung
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Resolution als Kalkül (Beispiel Abtrageverfahren)
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Basisalgorithmus zur Resolution + Problematik der Effizienz und Ideen zur
Effizienzsteigerung (Löschen tautologischer und subsumierter Klauseln,
allgemeine Heuristiken, Tiefensuchaspekte, Hintergrundtheorien)
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die Darstellung war eng am Buch von Socher-Ambrosius/Heinsohn orientiert
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danach grober Abriß der Entwicklung Aussagenlogik - Prädikatenlogik
- Hornlogik - Prolog
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Vorwärtsregelsprachen
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Handouts
dazu in PDF
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wer etwas mit Produktionsregeln herumspielen möchte, sollte sich einmal
die CLIPS-Homepage anschauen
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die "klassische" Darstellung von OPS-5 findet sich immer noch bei Peter
Jackson "Expertensysteme" (auf der CLIPS-Homepage ist allerdings auch umfassende
Dokumentation zu finden)
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Beispiel zu OPS5: Pendler & Arbeitslose
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Frames und Semantische Netze
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Darstellung i.w. übernommen aus Vorlesungen von Dr. Knut Hinkelmann
(FH Solothurn, CH) an der Uni Kaiserslautern und der FH Wiesbaden
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Handouts
als PDF
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Zum Nachlesen: z.B. bei Gottlob.
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Unsicherheit und Vagheit
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Übersicht: verschiedene Arten und Ursachen von Unsicherheit
und Vagheit in wissensbasierten Systemen. Ganz knapp dargestellt im Foliensatz
unten zum Thema Sicherheitsfaktoren. Wer gerne etwas weiterliest, kann
eine sehr kurze aber die wesentlichen Punkte umfassende Einführung
zu Bayes, Fuzzy, Sicherheitsfaktoren und anderen Techniken bei Andreas
Tolk finden. Wichtig ist es, das Spektrum und die Anwendungsbereiche
von Unsicherheit und Vagheit zu kennen, von einigen Ansätzen etwas
gehört zu haben und zu wissen, daß diese Ansätze auch Einsatzvoraussetzungen,
Stärken und Schwächen haben.
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Methode 1: Bayes Theorem. Eine gute Darstellung wurde von Gerald
Reif im Rahmen seiner Diplomarbeit an der TU Graz elektronisch zur
Verfügung gestellt. Dort findet sich als Bestandteil eine komplette
Einführung in Expertensysteme, die den Stoff unserer Veranstaltung
in großen Teilen überdeckt. Das Stück zum Thema Bayes-Theorem
findet sich hier (das Beispiel mit Autos und quietschenden Bremsen
sollte man verstanden haben).
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Methode 2: Sicherheitsfaktoren in Regeln. Die Darstellung dazu folgt
der von Hinkelmann. Da die Sicherheitsfaktoren mit MYCIN eingeführt
wurden, kann das Buch von Jackson ebenso als Referenz herangezogen werden.
In der Kürze der Zeit können wir das Thema nur kurz anreißen.
Etwas mehr Details finden sich in den Handouts
als PDF.
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Methode 3: Fuzzy-Logic für vage Begriffe. Auch hier können
wir das Thema nur kurz anreißen. Eine excellente Darstellung der
Fuzzy Control in allen Details findet sich am Fuzzy
Logic Laboratorium Linz-Hagenberg. Kernaussagen dieser Darstellung
wurden im folgenden
Foliensatz eingebunden. Hinter diesem
Link findet sich ein Beispiel (inklusive einer vollständigen Einführung)
für die Nutzung von Fuzzy-Methoden zur Entscheidungsunterstützung
in der Raumplanung.
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Zahlreiche weitere Verfahren und Erweiterungen existieren (wie Bayes-Netze
oder die Evidenztheorie nach Dempster-Shafer). Diese werden bei Puppe kurz
angerissen, bei Socher-Ambrosius & Heinsohn, M.M. Richter oder Russel
& Norvig im Detail beschrieben.
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Abschluß
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kurze Wiederholung der Dinge, die wir bis jetzt durchgenommen haben
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Zusammenfügung der Teile am Beispiel Expertensysteme für die
Diagnose
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kurzer Abriss, was alles dazugehört, aber nicht in die Vorlesung gepaßt
hat (Wissensakquisition, XPS-Projektmanagement, XPS-Software-Technik etc)
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kurzer Ausblick, was es in der KI sonst noch gibt, aber nicht mehr in die
Veranstaltung gepaßt hat (Maschinelles Lernen, Data Mining, Fallbasiertes
Schließen, Subsymbolische KI - Neuronale Netze, Intelligente Agenten,
Wissensmanagement)
-
das alles in aller Kürze auf
diesen Folien (4.6 MB).
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Zum Weiterlesen: wer noch etwas Interesse an Anwendungen der vorgestellten
Methoden hat, kann sich z.B. die entsprechenden Foliensätze über
Planung
und Scheduling mit Such- und Constraint-Methoden von Jürgen Dorn,
über Wissensbasierte
Konfiguration mit Regeln oder Constraints von Markus Stumptner
oder über Definition
und Anwendungen Intelligenter Agenten von Robert Baumgartner aus den
Vorlesung
"Konzepte der AI" an der TU Wien einmal anschauen
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Wichtig: Grenzen der KI: Automatische
Dialogsysteme :-)
Schein zur Vorlesung:
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wir führen zwei etwa 45-minütige Tests über relevante Teile
des Vorlesungsstoffes durch (wird im Detail angekündigt), nämlich:
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Dienstag, 14.11.00 (Themen Einführung, Suche, Constraints)
-
Freitag, 05.01.01 (Themen Aussagenlogik, Semantische Netze, Frames, Überblick
Unsicherheit, Bayes-Theorem)
-
Bei den Tests sind alle Hilfsmittel erlaubt, die man alleine in den Vorlesungsraum
tragen kann und die nicht leben.
-
Insgesamt sind 70 Punkte in den beiden Tests zusammen erreichbar.
-
Zum Erhalt des Scheins sind folgende beiden Bedingungen zu erfüllen:
-
Teilnahme an beiden Tests mit einer Mindestpunktzahl von jeweils 7.5 Punkten
-
insgesamt wurden mindestens 28 Punkte erreicht
-
Werden diese Kriterien nicht erfüllt, biete ich ein 45-minütiges
mündliches Testat über den Stoff der gesamten Vorlesung an (ohne
Hilfsmittel, Termin nach Vereinbarung).
-
Ergebnisse:
| Matr.nr |
1. Test |
2. Test |
S |
Nachprüfung |
| MAX |
35 |
35 |
70 |
< 28 Punkte |
| 925.020 |
19 |
19 |
38 |
|
| 925.038 |
20 |
19.5 |
39.5 |
|
| 925.106 |
20 |
28.5 |
48.5 |
|
| 925.178 |
15 |
23.5 |
38.5 |
|
| 925.261 |
13.5 |
27 |
40.5 |
|
| 925.610 |
13 |
24.5 |
37.5 |
|
| 925.633 |
24.5 |
21.5 |
46 |
|
| 925.652 |
24.5 |
35 |
59.5 |
|
| 925.653 |
17.5 |
19.5 |
37 |
|
| 925.655 |
20.5 |
35 |
55.5 |
|
| 925.661 |
25.5 |
29 |
54.5 |
|
| 925.668 |
14 |
21 |
35 |
|
| 925.708 |
17 |
30 |
47 |
|
| 925.790 |
23.5 |
30.5 |
54 |
|
| 925.870 |
24 |
25 |
49 |
|
| 925.920 |
5 |
n.a. |
(5) |
|
| 925.929 |
13 |
21 |
34 |
|
| 925.959 |
17.5 |
n.a. |
(17.5) |
|
| 929.006 |
29.5 |
27 |
56.5 |
|