English website

Hörerkreis: M_Inf1+2 

Arbeitsaufwand: 4 ECTS-Punkte

Vorlesungstermin: Do 09:30 Uhr - 12:15 Uhr (mit einer Pause), HS 6

Für Studierende aus Bachelorstudiengängen ist nicht diese Vorlesung, sondern die Vorlesung Grundlagen der KI vorgesehen.

Diese Vorlesung wird in der Hauptverantwortung von Prof. Beuster gehalten. Von mir werden aus der alten Vorlesung (siehe WS 2011/12) lediglich die Kapitel 4 (Wissensbasierte Systeme) und 5 (Ameisenverfahren) gehalten. Hierfür sind Vorkenntnisse aus meiner Bachelorvorlesung zur KI nicht erforderlich.

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.

Seit die Informatik als eigenständige Wissenschaft anerkannt ist, war die KI 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 (als erste objektorientierte Sprache) 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 bisher 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.

Eine bedeutende Rolle spielen die Methoden der KI in Planungswerkzeugen (Stundenplan, Tourenplanung, etc.).

In letzter Zeit sind KI-Konzepte auch zunehmend in verteilten Anwendungen zu finden (Agententechnologie, "Verteilte KI"). Für verteilte Anwendungen spielen auch mathematische Überlegungen zur Spieltheorie (z.B. Entscheidungsfindung in Gruppen) eine Rolle.

In wirtschaftlichen Anwendungen, insbesondere im e-Commerce, wird großer Wert auf die eindeutige Beschreibung und automatische Erkennung von Semantik gelegt. Auch diesem Thema widmen sich die oben beschriebenen Teilgebiete der KI seit Jahren. Das ist auch ein besonderes Ziel meines Entwicklungsvorhabens Touristeninformationssystem.

Weitere Infos zur KI und Details zum Vorlesungsteil und den Übungen von Prof. Beuster gibt es auf dem Handout-Server (nur für Angehörige der FH Wedel zugänglich).

Ziel der Veranstaltung ist es, ein vertieftes Verständnis für einige in der KI verwendeten Basistechnologien zu vermitteln, welche in der Bachelorvorlesung bereits vorgestellt wurden.

Im Einzelnen wird auf folgende in der Bachelorvorlesung vorgestellte Anwendungen eingegangen, welche hier noch einmal behandelt werden:

• Ameisenalgorithmen für dynamische Straßennavigation
• Modellbasierte Diagnose für technische Systeme mit Schwerpunkt Fahrzeugelektronik

Folgende Themen werden besprochen, welche in der Bachelorvorlesung nicht behandelt werden:

• Truth Maintenance Systeme, insbesondere das ATMS (mit Anwendung in der modellbasierten Diagnose)
• Weitere Details zur modellbasierten Diagnose
• Details zu effizienten Ameisenalgorithmen

Möglicherweise werden noch folgende Themen aus der Bachelorvorlesung angesprochen:

• Multi-Agenten-Technologien
• Semantische Netzwerke

Diese Themen werden an der Anwendung Touristen-Informations-System demonstriert, das zum Gebiet der Verteilten KI gehört und auch Bezüge zu serviceorientierten Architekturen (SOA) hat. Hierzu gibt es die Möglichkeit, sich an einem Masterprojekt zu beteiligen.

Die angegebenen Vorlesungsteile stammen aus der Vorlesung des letzten Jahres und werden unter Umständen noch zeitnah überarbeitet.

4. KI-Architektur: Wissensbasierte Systeme

    4.1 Repräsentation und Klassifikation von Wissen (überarbeitet am 01.11.)

    4.2 Die verschiedenen Verarbeitungstechniken im Vergleich

    4.3 MDS: Modellierung der Komponenten

    4.4 MDS: Funktionsweise der Inferenzmaschine (Basisfunktionalität)

    4.5 MDS: Realisierung der erweiterten Funktionalität

    4.6 Zusammenfassender Vergleich der Verarbeitungstechniken für die Anwendung Technische Diagnose

5. Ameisenalgorithmen und ihre Anwendungen in Navigation und Logistik
    Dieses Kapitel stellt im Detail wichtige Grundlagen für mein Forschungsgebiet Dynamische Verkehrsnavigation vor.
    Hierzu siehe auch die beiden Masterarbeiten von Thomas Walther und Michael Suthe.
    Eine Zusammenfassung dieser Arbeiten in englischer Sprache steht in einem internen Dokument auf dem Handout-Server.

    5.1 Motivation: Natürliche Ameisensysteme und ihre Vorteile für die Navigation

    5.2: Im Detail: Wie Ameisensysteme Navigationsaufgaben lösen

    5.3: Wie Ameisensysteme das Problem des Handelsreisenden lösen

    5.4: Verallgemeinerungen von TSP für logistische Aufgaben

    5.5: Weitere Anwendungen in Abschlussarbeiten an der FH Wedel

    5.6: Zusammenfassung: Was müssen wir uns merken?

Zusammenfassung dieses Vorlesungsteils mit Klausurabgrenzung

Marco Dorigo / Thomas Stützle: Ant Colony Optimization, MIT Press 2004, ISBN 0-262-04219-3

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

Maximilian Herold: State-of-the-Art Semantic Web Services - Evaluation and Advancement in Context of a Tourist Information System, Masterarbeit WS 2008/2009 (Download, 2,9 MB)

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

Dusan Teodorovic: Swarm intelligence systems for transportation engineering: Principles and applications, Transportation Research Part C vol. 16 (2008), pp. 651-667 (download, nur für Hochschulangehörige)

Thomas Walther: Dynamische Fahrzeugnavigation auf Basis von Ameisenkolonien, Masterarbeit WS 2005/2006 (Download, 1,6 MB)

Michael Wooldridge: An Introduction to MultiAgent Systems, Wiley 2009 (2nd ed.), ISBN 978-0-470-51946-2