Diese Vorlesung entspricht im thematischen Umfang der Vorlesung Grundlagen der KI vom letzten Jahr.

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). 

In der Algorithmik ist die Grenze zwischen "konventioneller Programmierung" und KI fließend. Insbesondere effiziente Wegealgorithmen werden wegen ihrer Klassifizierung nach Suchstrategie gerne zur KI gerechnet. Der A*-Algorithmus hat in verschiedenen Varianten sowohl in Verkehr und Logistik als auch in der KI für Computerspiele ("Spiele-KI") eine zentrale Bedeutung. Schließlich profitieren auch Planungswerkzeuge von Methoden der KI, und auch in verteilten Anwendungen sind KI-Bausteine zu finden (Agententechnologie).

Das in praktischen Anwendungen der Vergangenheit erfolgreichste Teilgebiet der KI sind die Wissensbasierten Systeme, die eine Verallgemeinerung der älteren Expertensysteme sind.

Ziel der Veranstaltung ist es, ein grundlegendes Verständnis für die in der KI verwendeten Basistechnologien zu vermitteln.

Ferner hoffe ich, Teilnehmer motivieren zu können, in diesem Gebiet eine Abschlussarbeit zu schreiben. Das ist für alle Abschlüsse möglich (Bachelor, Diplom und Master). Entsprechende Firmen können von mir dazu vermittelt werden (siehe meine Angebotsseite).

Die Teilnehmer sollen daher am Ende der Veranstaltung auch praktische Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologien kennen. Hierfür werden als Beispielanwendungen sowohl eine algorithmische als auch ein technische Anwendung in den Vordergrund gestellt:

1. Die algorithmische Anwendung ist die Berechnung des kürzesten Weges für Verkehrs- und Spielenavigation.
2. Die technische Anwendung ist die modellbasierte Diagnose, mit der ich ich mich in der Forschung und Entwicklung bei Daimler jahrelang 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).

Erfolgreich an dieser Vorlesung teilnehmende Studenten erlangen damit das theoretische Hintergrundwissen, um sowohl auf dem Gebiet der Verkehrsinformatik und Spiele-KI (Firmen im Hamburger Raum) als auch 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.