Hörerkreis:
Inf4+5, TInf4+5 als Wahlpflichtfach sowie Studierende aller Informatik-Diplomstudiengänge als Wahlpflichtfach 

Vorlesungstermin: Fr 09:30 Uhr - 10:45 Uhr HS 6

Diese Vorlesung ersetzt die Vorlesung Expertensysteme bzw. Wissensbasierte Systeme aus älteren Studienordnungen für Diplom- und Bachelorstudierende.

Studierende aus Masterstudiengängen (beides: nach Diplom und nach Bachelor) sollen nicht diese Vorlesung, sondern die Vorlesung Künstliche Intelligenz besuchen.

Unter Künstlicher Intelligenz (KI) versteht man Software, die sich mit komplexen Problemen beschäftigt, wobei die Vorgehensweise der eines Menschen ähnelt. Es gibt leider keine allgemein anerkannte exaktere Definition dieser doch recht schwammigen Charakterisierung.

KI ist seit Bestand der Informatik als eigenständiger Wissenschaft eine der treibendsten Kräfte bei der Entwicklung innovativer Softwarekonzepte gewesen. Typische Meilensteine sind die Entwicklung neuartiger Programmiersprachen wie Prolog, Lisp (Vorläufer von Haskell) und Smalltalk sowie neuartiger Architekturen wie Expertensysteme, Wissensbasierte Systeme und Multiagentensysteme. Viele Konzepte, die ihren Ursprung in der KI haben, sind inzwischen Allgemeingut geworden wie z.B. die objektorientierte Programmierung und können auch genausogut mit Nicht-KI-Sprachen realisiert werden (häufig sogar besser).

Das in praktischen Anwendungen der Vergangenheit erfolgreichste Teilgebiet der KI sind die Wissensbasierten Systeme, die eine Verallgemeinerung der älteren Expertensysteme sind. Inzwischen gewinnen auch algorithmische Techniken der KI für Computerspiele ("Spiele-KI") eine immer größere Bedeutung. Schließlich profitieren auch Planungswerkzeuge von Methoden der KI und auch in verteilten Anwendungen sind KI-Bausteine zu finden (Agententechnologie).

Ziel der Veranstaltung ist es, ein grundlegendes Verständnis für die in der KI verwendeten Basistechnologien zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen am Ende der Veranstaltung auch praktische Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologien kennen.

Ich bringe selbst jahrelange Erfahrung aus meiner Zeit bei DaimlerChrysler
in der Forschung und Entwicklung mit, wo ich mich mit wissensbasierten Systemen und Multiagententechniken beschäftigt habe. Das im Rahmen dieser Tätigkeit entstandene Softwarewerkzeug MDS ist auch im zweiten Jahrzehnt nach seiner Entstehung noch im Einsatz und weist Konzepte auf, die immer noch sehr innovativ sind. In dieser Vorlesung gebe ich einen Einblick in die Wirkungsweise dieses Werkzeugs (allerdings nur theoretisch, d.h. ohne praktische Vorführungen), um zu demonstrieren, dass Wissensbasierte Systeme eine reale technische Anwendung haben.

Erfolgreich an dieser Vorlesung teilnehmende Studenten erlangen damit das theoretische Hintergrundwissen, um im Entwicklungsteam von QTronic, einer Nachfolgerfirma meiner Abteilung von DaimlerChrysler in Praktikanten oder Diplomanden mitarbeiten zu können. Aus vergangenen Vorlesungen (Wissensbasierte Systeme) wurden bereits mehrere Studenten als Praktikanten / Diplomanden vermittelt.

Diese Vorlesung entspricht im thematischen Umfang in großen Teilen der Vorlesung Wissensbasierten Systeme vom letzten Jahr. Thematisch hinzukommen wird ein praktischer Einblick in die Sprache Prolog. Als Ausgleich wird das Werkzeug MDS weniger vertieft dargestellt. Eine vertiefte Vorstellung von MDS erfolgt in der Masterveranstaltung.

Die folgende Gliederung wird durch die einzelnen Vorlesungspräsentationen im Laufe der Vorlesung verfeinert und ergänzt. Ich werde die Vorlesungen nach Möglichkeit spätestens am Abend vor der Präsentation hier hineinstellen.

1. Einführung und Überblick über die KI

2. Logische Grundlagen der KI
    2.1 Das Prinzip der logischen Programmierung
    2.2 Praktischer Einblick in die Programmiersprache PROLOG
            Prolog-Interpreter TUProlog als jar-File zum download, Programmierbeispiele aus der Vorlesung

3. Algorithmische Grundlagen der KI

4. Klassifizierung von Wissen und Wissensverarbeitung

5. Anwendungsbeispiel: Technische Diagnose
    5.1 Modellbasierte Diagnose: Modellierung der Komponenten
    5.2 Modellbasierte Diagnose: Funktionsweise und SW-Aufbau (Überblick)
    5.3 Weitere wissensbasierte Diagnosemethoden im Vergleich zu MDS (fallbasierte Diagnose am 18.01.)

6. Fallbasierte Techniken und Neuronale Netze (18.01.)

Zusammenfassung der Vorlesung (mit Ausschluss nicht prüfungsrelevanter Themen)

Peter Bothner / Wolf-Michael Kähler: Programmieren in PROLOG, Eine umfassende praxisgerechte Einführung,
   Vieweg 1991, ISBN 3-528-05158-2

Ivan Bratko: PROLOG, Programming for Artificial Intelligence,
   2nd Edition, Wiley 1990, ISBN 0-201-41606-9
   3rd Edition, Wiley 2000, ISBN 0-201-40375-7
   4th Edition, to appear 2008

Günter Görz / Claus-Rainer Rollinger / Josef Schneeberger: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg 2000 (3. Auflage), ISBN 3-486-25049-3

Max Rohde: Eignung logischer Programmiersprachen für Spiele-KI am Beispiel Prolog,
   FH Wedel, Seminararbeit zur Spiele-KI, 2007, Vortrag und Ausarbeitung

Stuart Russell / Peter Norvig: Artificial Intelligence - A modern approach, Pearson 2003 (2. Auflage), ISBN 0-13-080302-2
Deutsche Ausgabe: Pearson Studium 2004, ISBN 3-8273-7089-2

Mugur Tatar: Dependent Defects and Aspects of Efficiency in Model-Based Diagnosis, Dissertation(1,2 MB) zur Erlangung des Doktorgrads, Universität Hamburg 1997