Diese Vorlesung enthält im thematischen Umfang die gesamte Vorlesung Wissensbasierte Systeme der Diplomstudiengänge sowie die Vorlesung Grundlagen der KI aus dem Bachelorstudium (diese wird also nicht vorausgesetzt). 

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. Diese finden in sehr unterschiedlichen Gebieten, von der Medizin bis zur Technik und Wirtschaft, reale Anwendungsmöglichkeiten.

Algorithmische Techniken der KI werden auch in Verkehr und Logistik eingesetzt. Inzwischen haben diese Techniken auch in Computerspielen ("Spiele-KI") eine immer größere Bedeutung bekommen. Hierzu verweise ich bei Interesse auch auf die Unterlagen des Seminars Spiele-KI aus dem SS 2007.

Schließlich profitieren auch Planungswerkzeuge von Methoden der KI, und auch in verteilten Anwendungen sind KI-Bausteine zu finden (Agententechnologie). Auch das in jüngster Zeit aufkommende Gebiet der semantischen Web-Services kann zumindest von seinen Zielen her der KI zugerechnet werden.

Ziel der Veranstaltung ist es, ein vertieftes Verständnis für die in der KI verwendeten Basistechnologien zu vermitteln. Neben den klassischen Technologien wie deklarativer Vorgehensweise und verschiedenen Suchstrategien, welche auch in der Bachelorvorlesung vorgestellt werden, werden hier zwei weitere Techniken im Detail vorgestellt:

1. Modellbasierte Diagnosetechnik mit Einsatz eines ATMS
2. Ameisenalgorithmen: Die Technik der Ameisenalgorithmen gehört zu dem Gebiet der Schwarmintelligenz und beschäftigt sich damit, wie man lokal agierende kleine Einheiten zu einem intelligent agierenden Gesamtsystem zusammenfügen kann.

Ferner hoffe ich, Teilnehmer motivieren zu können, in diesem Gebiet einmal ihre Masterarbeit zu schreiben. Entsprechende Firmen können von mir dazu vermittelt werden (siehe meine Angebotsseite) und bieten auch schon studienbegleitend Werkverträge an.

Ein weiteres Veranstaltungsziel ist die detaillierte Besprechung verschiedener Anwendungsbeispiele, die sich aus meiner jahrelangen Tätigkeit bei Daimler in der Forschung und Entwicklung sowie deren Fortführung in verschiedenen Abschlussarbeiten an der FH Wedel ergaben:

1. Modellbasierte Diagnose: Das im Rahmen meiner Daimler-Tätigkeit entstandene Softwarewerkzeug MDS (Modellbasiertes Diagnosesystem) ist auch im zweiten Jahrzehnt nach seiner Entstehung noch im Einsatz und weist Konzepte auf, die immer noch sehr innovativ sind.
2. Touristeninformationssystem: Dieses stellt außer den SOA-Bezügen, welche eher in das Gebiet der Verteilten Systeme passen, auch Bezüge zu Semantic-Web-Technologien her, welche gerade in einer Masterarbeit unter meiner Betreuung untersucht werden (Kolloquiumsvortrag am 05.11.!).
3. Dynamische Navigationssysteme: Hier geht es um Systeme der Zukunft mit Hilfe von Ameisenalgorithmen.