Inhalt
1. KI - Versuch einer Definition von Thomas Antoni
2. Der Turing-Test
3. Definitionen von künstlicher Intelligenz von www.iicm.edu/greif
4. Beispiele für KI
5. Aus dem Microsoft Computer-Lexikon
6. Aus der Microsoft Encarta (Ausschnitte)
7. Internet-Links zu KI
8. QBasic-Programme zu KI
9. Anmerkungen von Skilltronic
10. Anmerkungen von A.K.
11. "Schach und die angebliche KI" von Rock the Shock
12. Das berühmte ELIZA - Experiment
12.1 Ein typisches ELIZA-Gespräch
12.2 Wie kann man so einen künstlichen Gesprächspartner realisieren?
12.3 Kann ein Computer denken?
12.4 ELIZA - das Programm
12.5 Ergebnisse aus dem ELIZA-Test
12.6 Ist das Programm intelligent?
12.7 ELIZA selber online im Internet ausprobieren
13. 13. Artificial Intelligence (AI) - A definition
1. Künstliche Intelligenz - Versuch einer Definition von Thomas Antoni
KI steht für "Künstliche Intelligenz" (Englisch AI = "Artificial Intelligence").
Darunter versteht man Software, die in der Lage ist, menschliche Intelligenz
zumindest teilweise nachzuahmen.
Doch was macht nun den Unterschied zwischen der menschlichen und der "normalen"
Computer-Intelligenz aus? Das ist gar nicht so einfach zu definieren.
Meiner Meinung nach fehlt dem Computer - vereinfacht ausgedrückt - die rechte
Gehirnhälfte, die beim Menschen zuständig ist für Kreativität, Intuition und
instinktmäßiges richtiges Handeln aufgrund der direkt zum Gehirn geleiteten
Sinneswahrnehmungen (Hören, Riechen, Schmecken, Tasten, Gleichgewichtssinn
usw.). Der klassische Computer kann Probleme nur mit Hilfe logischer und
mathematischer Algorithmen lösen.
KI versucht, diesen Mangel durch pfiffige Software zum Teil auszugleichen. Dabei
stehen wir heute am Anfang einer Entwicklung, deren weiterer Weg noch gar
nicht abzusehen ist.
Folgende Beispiele könnte man für KI nennen:
- Schachprogramme
- Elektronische Fahrplanauskunft
- Spracherkennung
- Computergegner bei Spielprogrammen
- Kollisionserkennung bei Computerspielen
- Mustererkennung, z.B. von OCR-Programmen (Texterkennung von eingescannten
Vorlagen).
- Fussball spielende Roboter
Eine KI-Software kann ein Problem erkennen und u.U auch die Ursachen, die zu dem
Problem führten. Dann ist es in der Lage, die richtige Aktion zur Lösung des
Problems zu ermitteln und durchzuführen und eventuell aus mehreren
Lösungsvarianten die am besten geeignete herauszufinden. Fortschrittliche KI ist
lernfähig baut sich einen Erfahrungsschatz aus der Lösung alter Probleme auf.
Auf www.iicm.edu/greif/node5.html fand ich die folgenden interessanten
Gedanken zur Definition des Begriffs "KI":
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2. Der Turing-Test
Wie auch bei der Definition von Wissensverarbeitung gibt es auch für die
künstliche Intelligenz keine einheitliche Definition in der Literatur.
Eine der ersten Arbeiten, die sich mit maschineller Intelligenz beschäftigt,
ist ,,Computing machinery and intelligence'' von dem englischen
Mathematiker Alan Turing, 1950. In dieser Arbeit beleuchtet Turing die
Frage, ob Maschinen je in der Lage sein werden zu denken. Dabei geht er
im Speziellen nicht darauf ein, worum es sich bei Intelligenz oder Denken
handelt, sondern schlägt einen empirischen Test, den Turing-Test, vor:
Der Test läuft nach folgendem Konzept ab. Ein menschlicher Richter steht
in Verbindung mit einem Computer und einem Menschen. Damit der Test
fair und unvoreingenommen gegenüber dem Computer ablaufen kann,
werden beide Dialoge ausschließlich über Terminals geführt. Der Richter
hat nun die Aufgabe herauszufinden, welcher der beiden
Kommunikationspartner der Mensch und welcher der Computer ist. Über
die Aufgabe des Richters sind sowohl der Computer als auch der Mensch
informiert. Der Computer muß somit versuchen, sich wie ein Mensch zu
verhalten. Am Ende des Tests muß der Richter auf Grund der geführten
Dialoge entscheiden, welcher der beiden Partner der Computer war. Kann
der Richter schlußendlich keine Entscheidung treffen, oder entscheidet er
sich falsch, so kann die Maschine nach Turing als intelligent aufgefaßt
werden. [Luger1997]
3. Definitionen von künstlicher Intelligenz von www.iicm.edu/greif
Ausgehend von der Auslegung von künstlicher Intelligenz von Alan Turing
sollen an dieser Stelle Definitionen aus der Literatur vorgestellt und
interpretiert werden.
"Artificial Intelligence is the study of ideas which enable
computers to do things, that make people seem intelligent. ...
The central goals of Artificial Intelligence are to make
computers more useful and to understand the principles which
make intelligence possible."
In dieser Definition geht es einerseits um das Studium der Natur von Wissen
und der Mechanismen intelligenten Verhaltens und andererseits um die
Erweiterung der Anwendbarkeit von Computern zur Vereinfachung
bisheriger Vorgangsweisen sowie zum Einsatz für neue, anspruchsvollere
Aufgaben.
"Artificial Intelligence is the study of how to make computers
do things at which, at the moment, people are better. ..."
[Rich1986]
Nach dieser Definition ist künstliche Intelligenz keine Eigenschaft, sondern
ein Forschungsgebiet. Ausgehend von den beiden obigen Definitionen und
deren Deutungen kann man zwei Grundrichtungen in der KI Forschung
unterscheiden [Puppe1991][Gottlob1990]:
1.Die Erforschung und möglichst exakte Simulation von natürlichem
intelligenten Verhalten. Dazu ist es notwendig, das Verhalten von
Menschen möglichst genau zu beobachten und zu verstehen. In dieser
Richtung gibt es starke Überschneidungen mit der Psychologie und der
Neurologie.
2.Die Entwicklung von Systemen, deren intelligentes Verhalten auf
Methoden beruht, die unterschiedlich zu den von Menschen benutzten
Methoden sind. Diese Vorgehenswiese kommt in der Ingenieurswissenschaft
häufig vor, z.B. fliegen Flugzeuge nach den selben aerodynamischen
Prinzipien wie Vögel, ohne jedoch mit den Flügeln zu schlagen.
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4. Beispiele für KI
Bei den Anwendungsgebieten der KI handelt es sich naturgemäß um besonders
komplexe Themengebiete, die mit den Methoden der "herkömmlichen" Informatik
nicht bewältigt werden konnten. Hier sind folgende Beispiele zu nennen:
Game Playing:
Brettspiele wie Dame oder Schach gehörten zu den ersten
Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
Sprachverstehen:
Sprachverstehende Systeme sollen es dem Benutzer ermöglichen, in
seiner natürlichen Sprache mit dem Computer zu kommunizieren.
Wahrnehmung:
Die Forschung auf dem Gebiet der Wahrnehmung beschäftigt sich mit
dem Problem menschliche Sinne am Computer nachzubilden, dazu
gehören sehen (Bilderkennung) und hören (Spracherkennung).
Theorembeweisen:
Die Aufgabe der Theorembeweiser ist, die automatisierte Herleitung
und Verifikation von mathematischen und logischen Formeln und
Sätzen.
Robotik:
In der Robotik geht es um die Entwicklung von Steuerungen für
Roboter, dazu müssen diese z.B. in der Lage sein, ihre Umgebung
wahrzunehmen.
Expertensysteme:
In Expertensystemen ist das Spezialwissen und die
Schlußfolgerungsfähigkeit qualifizierter Fachleute auf einem eng
begrenzten Anwendungsgebiet im Computer nachgebildet. Die so
entstandenen Systeme sollen Fachleute bei ihren Entscheidungen
unterstützen. [Puppe1991]
Automatisches Programmieren:
Darunter versteht man das automatisierte Erstellen von Programmen,
ausgehend von einer formalen Spezifikation.
Maschinelles Lernen:
Die Forschung zu maschinellen Lernen beschäftigt sich mit der
Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, durch die
Benutzung von Eingabeinformationen neues Wissen zu konstruieren
und vorhandenes Wissen zu verbessern.
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5. Aus dem Microsoft Computer-Lexikon
künstliche Intelligenz (engl. artificial intelligence)
Abkürzung: AI, im Deutschen auch KI. Der Zweig der Informatik, der sich mit der
Nachbildung bestimmter Aspekte menschlicher Intelligenz auf Computersystemen
beschäftigt wie Spracherkennung, Deduktion, Inferenz, kreativem Verhalten, der
Fähigkeit, aus eigener Erfahrung zu lernen, und der Fähigkeit, Schlußfolgerungen
aus unvollständigen Informationen zu ziehen. Zwei Gebiete der künstlichen
Intelligenz, auf denen geforscht wird, sind die Entwicklung von Expertensystemen
und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Siehe auch Expertensystem,
natürlichsprachliche Verarbeitung.
6. Aus der Microsoft(R) Encarta(R) Enzyklopädie 1999 (Ausschnitte)
Künstliche Intelligenz (KI) ist im weitesten Sinn ein Begriff für die Fähigkeit
einer Maschine, Funktionen des menschlichen Denkens zumindest teilweise
nachzuahmen. Die Möglichkeit, eine derartige Maschine zu entwickeln, faszinierte
die Menschheit seit langer Zeit. Die KI-Forschung stellt im Prinzip ein
Teilgebiet der Informatik dar, bedient sich aber auch verschiedener Aspekte der
Mathematik, der Linguistik und der Psychologie. Mit der fortschreitenden
Entwicklung der modernen Wissenschaft hat die KI-Forschung insbesondere zwei
Hauptrichtungen eingeschlagen: auf der einen Seite die psychologische und
physiologische Erforschung der Natur des menschlichen Denkens und auf der
anderen Seite die technologische Entwicklung immer leistungsfähigerer
Computersysteme.
In Bezug auf die zweite Forschungsrichtung wird der Begriff KI auf besondere
Computersysteme und -programme angewandt. Diese sind in der Lage, sehr viel
kompliziertere Aufgaben zu lösen, als mit einer geradlinigen Programmierung
möglich ist, wenn sie auch leistungsmäßig noch weit von dem Gebiet des
menschlichen Denkens entfernt sind. Die interessantesten Gebiete dieses
Forschungsbereichs sind Informationsverarbeitung, Mustererkennung, Spieltheorie
und angewandte Felder wie die medizinische Diagnose. Die derzeitige Forschung
der Informationsverarbeitung beschäftigt sich mit Programmen, die den Computer
in die Lage versetzen, geschriebene oder gesprochene Information zu verstehen,
zusammenzufassen und Fragen zu ihrer Bedeutung zu beantworten. Grundlegend für
solche Programme ist die Fähigkeit des Systems, grammatikalisch korrekte Sätze
zu erzeugen und Verbindungen zwischen den Worten und deren Bedeutungen
herzustellen. Die Forschung hat gezeigt, dass die Logik der Sprachstruktur -
ihre Syntax - sich recht gut programmieren lässt, während das Problem der
Sprachbedeutung - ihre Semantik - sehr viel tiefer in die Richtung der echten
künstlichen Intelligenz geht.
In der Medizin sind Programme entwickelt worden, die Krankheitssymptome,
Krankengeschichte und Laboruntersuchungen eines Patienten analysieren und dem
Arzt anschließend eine Diagnose vorschlagen. Diese Diagnoseprogramme sind
Beispiele für so genannte Expertensysteme. Sie erweitern den Handlungshorizont
eines Computers über die geradlinige Programmierung hinaus und basieren auf
einem Prinzip, das als regelbasiertes Schlussfolgern bezeichnet wird. Dabei
werden vorher festgelegte Regeln verwendet, um die Daten zu bearbeiten. Trotz
ihres hohen Entwicklungsstandes erreichen Expertensysteme längst nicht die
Komplexität wahren intelligenten Denkens.
In der Fachwelt bezweifeln viele, dass echte KI jemals erreicht wird. Die
Arbeitsweise des menschlichen Denkens ist bislang nur sehr wenig enträtselt
worden, und die Forschung auf diesem Sektor könnte auch in Zukunft damit
scheitern, diese unbekannten, komplexen Prozesse entsprechend nachzubilden.
Viele verschiedene Wege werden eingeschlagen, um das Ziel der künstlichen
Intelligenz zu erreichen. Eine Möglichkeit verwendet den Einsatz der
Parallelverarbeitung, die vernetzte und gleichzeitige Computerbearbeitung einer
Aufgabe.
Eine andere Zugangsmöglichkeit erhofft man sich durch den Aufbau von Netzwerken
aus experimentellen Computerchips, Silicium-Neuronen, die die Daten
verarbeitenden Funktionen von Gehirnzellen nachbilden sollen. Mit einer analogen
Technik ahmen die Transistoren in diesen Chips die Membranen der Nervenzellen
nach, um mit der Geschwindigkeit von Neuronen (siehe Neurophysiologie) zu
arbeiten. Siehe auch neuronale Netzwerke
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7. Internet-Links zu KI
Eine gute Seite zu KI im Allgemeinen und Ihre Anwendung in BASIC ist
www.robsite.de
8. QBasic-Programme zu KI
Die "AI"-Rubrik des ABC-Archivs enthält fast 20 QBasic-Programme zum Thema
"Künstliche Intelligenz", darunter einige Implementierungen des berühmten "ELIZA"
Experiments (siehe unten). Download unter www.qbasic.de unter
"QBasic | Download | ABC-Archiv"
9. Anmerkungen von Skilltronic (2.7.03)
Es gibt noch andere Formen von Intelligenz .
Mir kommen ein paar Punkte in dem FAQ-Eintrag noch zu kurz.
Die Leistungsfähigkeit des Gehirns beruht auf seiner Struktur,die sich von der
eines Computers elementar unterscheidet. So gibt es z.B. keine Trennung von Hard-
und Software - Erinnerungen werden nicht als Daten abgespeichert,sondern sind in
verschieden starken Verknüpfungen zwischen einzelnen Nervenzellen
repräsentiert, was die Flexibilität und die - manchmel erstaunliche -
Assoziationsfähigkeit ermöglicht. So habe ich z.B. mal gelesen,daß allein die
Rechenleistung der Netzhaut bei der Vorbearbeitung der eingehenden optischen
Signale die von modernen Hochleistungsrechnern übertrifft.
Das menschliche Gehirn ist außerdem die komplexeste bekannte Struktur im
Universum und ein Pentium 4 ist lächerlich dagegen.
Was das Erreichen von menschlicher Intelligenz durch Maschienen angeht - was
haltet ihr der Aussage,daß wenn das Gehirn so einfach wäre, dass wir es verstehen
könnten, wir zu dumm wären, um es zu verstehen? Anders gesagt (diese Theorie gilt
auch für konventionelle Rechner) ein System kann immer nur ein Problem
bearbeiten,das weniger komplex ist als es sebst bzw. ein Gehirn sich nie selbst
verstehen und nachbauen können. Allerdings können ja viele Menschen
zusammenarbeiten. Aber ich bin mir nicht sicher, ob wir das mit der richtigen KI
wirklich je hinbekommen.
Aber es gibt auch andere Formen von Intelligenz, die viele Anwendungen,gerade
für's Programmieren bieten. Z.b. kollektive Intelligenz (die Borg lassen
grüssen).
Eine einzelne Termite besitzt nur ein primitives Netz aus Nervenknoten die
teilweise sogar autonom arbeiten. Aber mal ganz abgesehen von der Mechanik -
schon die Steuerung von sechs Beinen, die einem Hindernis ausweichen sollen, ist
ja schon eine Kunst für sich.D ie echten Insekten bauen aber zusammen noch
klimatisierte Türme und züchten darin Pilze um ihre Brut damit zu füttern. Wenn
das keine intelligente Leistung ist !
Aber auch die Evolution, die Mensch und Termite hervorgebracht hat, ist an sich
ein intelligenter Prozess. Durch "Evolutions-Simulationen" lassen sich auch
technische Probleme lösen. Ein vielleicht nicht ganz passendes, aber interessantes
Beispiel ist die Entwicklung von Teilen in der Autoindustrie die weniger Material
brauchen, aber genau so stabil sind. Das geschieht nach denselben Regeln, nach
denen sich ein Baum während seines Wachstums an Belastungen anpasst - durch
vorherrschende Windrichtung oder wenn mal ein Ast abbricht. Der Baum findet immer
die optimale - also materialsparendste - Lösung. Ohne etwas von Mathematik zu
wissen.
Ich finde, selbst darin steckt noch mehr Intelligenz, als in einem
Schachprogramm, das - wie schon richtig bemerkt - eigentlich überhaupt keine
Intelligenz besitzt, außer der, die der Programmierer hineingesteckt hat als er
entsprechende Befehle richtig angeordnete.
Eine Anregung für ein Programm mit "intelligentem" Verhalten, wäre ein
Ameisenvolk. Es gibt einen Bau und eine Futterquelle. Die Ameisen laufen planlos
herum, bis sie Futter finden. Dann nehmen sie etwas auf und suchen weiter planlos
um den Bau herum. Aber wenn sie Futter geladen haben, hinterlassen sie
eine "Duftspur". Die Ameise muss nur die folgenden Funktionen beherrschen:
- lauf wirr herum bis du Futter oder eine Duftspur findest. Folge immer der
stärksten Spur.
- hast du Futter gefunden, suche auf die selbe Art wieder den Bau und lege
jetzt selber eine Spur.
- lege das Futter ab und fang von vorne an.
Dabei wird die Spur stärker, wenn mehrere Ameisen was darübergelegt haben, aber
mit der Zeit auch wieder schwächer. Mit diesen einfachen Anweisungen finden die
Ameisen mit der Zeit trotz Hindernissen etc. den kürzesten Weg zur Futterquelle -
wie durch Zauberhand ! Auf die Art müsste sich auch ein Labyrinth knacken
lassen, wenn man genug Zeit und/oder Rechenpower hat. Ist das intelligent genug ?
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10. Anmerkungen von A.K.
Sehr interessant, das mit den Ameisen. Denn die "Duftspuren" kann man ja mit
neuralen Verbindungen im Gehirn vergleichen. Das wäre evtl. ein guter
Ansatzpunkt für KI.
KI "rechnet" nicht sondern sie passiert einfach auf Grund von physikalischen,
chemischen, ökonomischen ... Gesetzen.
Bei dem Labyrint braucht man aber keine KI um es zu knacken. Da gibt es einen
einfachen mathematischen Trick der automatisch (ohne es zu wissen! :-)) den
kürzesten Weg findet.
hier mal ein Beispiel:
S = Start
B = Block (Wand)
Z = Ziel
0 = frei
BBBBBB
S0000B
BBBB0B
B0000B
B0BBBB
BZBBBB
Das ganze kann man in einem Array speichern. Der Wegfindevorgang läuft wie folgt ab:
- Zuerst wird der Startpunkt gesucht.
- Der Startpunkt wird mit 1 markiert (also das 1. Feld).
- Dann schaut das Programm(ausgehend von Feld 1) ob waagerecht oder senkrecht
ein freies Feld vorhanden ist, das noch nicht markiert ist. Wenn ja dann wird
dieses mit der nächsten Ziffer belegt. Also der 2. Dann sucht sich das Programm
alle Felder die mit einer 2 markiert sind und macht dort die nächste Kontrolle.
Und trägt dann dementsprechend eine 3 ein usw usw.
- Irgendwann kommt es an den Zielpunkt. Der hat die Nummer 12(im Beispiel).
Jetzt braucht das Programm nur noch von zwölf rückwärts zu zählen, also zu
schauen wo die nächstkleinere Zahl ist. Und so findet es automatisch den
kürzesten Weg durchs Labyrint.
Und das ganze ohne: IF feld1 = frei AND feld2 = frei AND ...
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11. "Schach und die angebliche KI" von Rock the Shock
[ im PureBoard, 2.6.2003 ]
Ich bin selber Schachspieler und spreche aus Erfahrung:
Selbst "Deep Blue" der stärkste SchachComputer der Welt, kann nichts anderes als
möglichst viele Stellungen im Voraus berechnen, um dann zu gucken ob bei einer
etwas mehr rausspringt. Das eben nur durchschnittlich 7 züge weit, statt 5 züge
auf einem modernen PC und statt durchnittlich 3 von einem Schachweltmeister in
sagen wir mal 3 Minuten. dafür kann der Schachweltmeister komplexe Strukturen in
JEDER Stellung WIEDERerkennen, Computer tun sich schon schwer einfachste
Strukturen wiederzuerkennen, da sie leistungsstarke Rechenmaschinen sind, aber
strukturen schwer mit einfachem Rechnen zu fassen sind...
Und da sind wir an den Punkt angelangt, was den Menschen (noch?) von der
Maschine unterscheidet. Ein Mensch sieht eine Person nach 20 Jahren das erste
mal wieder. er wird diese Person erkennen wenn ihm diese wichtig war und er sie
häufiger gesehen hatte.
Es geht sogar noch weiter. Meine Mutter, wie auch viele andere ältere Leute aus
kleineren Dörfern, kann die Kinder und Enkel von Freunden die sie aus
ihrerJugend kennt genau diesen zuordnen und das allein anhand der Gestik und
Mimik. Ich hab es schon oft erlebt in Italien im Heimatdorf meiner ELtern, dass
meine Mutter dann einfach irgend einen jungen Menschen oder ein Kind angsprochen
hat und gesagt hat: "du bist doch der Enkel von dem und dem und dem" und diese
das bejahten.
Ich glaube nicht dass Computer(Programme) in der näheren Zukunft so gut
wiederekennen wie Menschen es tun.
Das mag größtenteils mit der größeren Rechenpower und der größeren
SpeicherKapazität des menschl. Gehirns zusammenhängen. Aber bis die von
Computern erreicht wird vergehen noch einige Jahrzehnte.
Wenn man zur KI das Erfassen und Wiedererkennen von Strukturen zählt, dann würde
ich sagen: "Die KI steckt noch in den Kinderschuhen!"
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12. Das berühmte ELIZA - Experiment
Das berühmte "ELIZA"-Experiment untersucht, ob ein künstlicher Gesprächspartner
realisierbar ist, dan man möglichst wenig von einem lebendigen Menschen
unterscheiden kann. Dieser Computerprogramm könnte man dann eine künstliche
Intelligenz nicht absprechen
::: 12.1 Ein typisches ELIZA-Gespräch: (die Sätze des Rechners sind groß geschrieben)
Die Männer sind alle gleich.
IN WELCHER WEISE
Sie machen uns immer wegen irgendwas verrückt.
KÖNNEN SIE EIN BEISPIEL NENNEN
Na ja, die Idee zu diesem Gespräch stammt von meinem Freund
DIE IDEE ZU DIESEM GESPRÄCH STAMMT VON IHREM FREUND
Er sagt, dass ich oft deprimiert bin.
ES TUT MIR LEID ZU HÖREN DASS SIE DEPRIMIERT SIND
Das stimmt, ich bin unglücklich.
GLAUBEN SIE DASS DIESES GESPRÄCH IHNEN HILFT NICHT MEHR
UNGLÜCKLICH ZU SEIN
Ich brauche jedenfalls Hilfe, das steht fest.
WAS WÜRDE ES FÜR SIE BEDEUTEN HILFE ZU BEKOMMEN
Vielleicht könnte ich lernen, mit meiner Mutter auszukommen.
ERZÄHLEN SIE MIR MEHR ÜBER IHRE FAMILIE
Meine Mutter erledigt alles für mich.
WER IN IHRER FAMILIE ERLEDIGT NOCH ALLES FÜR SIE
Mein Vater.
IHR VATER
Sie sind ein wenig wie mein Vater.
WELCHE ÄHNLICHKEIT SEHEN SIE
Sie sind nicht besonders aggressiv, aber ich glaube, Sie möchten nicht, dass ich das
beachte.
WAS LÄSST SIE VERMUTEN DASS ICH NICHT SEHR AGGRESSIV BIN
Sie streiten nicht mit mir.
WIESO GLAUBEN SIE DASS ICH NICHT MIT IHNEN STREITE
Sie haben Angst vor mir.
MACHT IHNEN DER GEDANKE SPASS DASS ICH VOR IHNEN ANGST HABE
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::: 12.2 Wie kann man so einen künstlichen Gesprächspartner realisieren?
Das Programm antwortet, indem es entweder
- einen eingegebenen Satz nach ganz bestimmten Mustern zu einer Frage
umformt
- einen floskelhaften Satz ausgibt
- oder einen früher eingegebenen Satzteil wieder aufnimmt und dabei gewissen
Variationen vornimmt.
::: 12.3 Kann ein Computer denken?
Was meinen wir genau, wenn wir nach der Intelligenz und Denkfähigkeit von
Computern fragen, und anhand welcher Merkmale können wir es überprüfen? Vor ca.
50 Jahren erfand Alan Turing den Turingtest: Ein Experte muss entscheiden, ob
eine bestimmte Leistung von einem Computer oder einem Menschen erbracht wurde.
Kann er dies nicht, so besitzt der Computer diese geistige Fähigkeit ebenso wie
der Mensch.
::: 12.4 ELIZA - das Programm
Mit "ELIZA" wollte Weizenbaum beweisen, dass der Computer den Menschen als
Gesprächspartner nicht ersetzen kann. "ELIZA" ist ein sogenanntes "dialogisches"
Programm: Dem am Terminal wird vorgetäuscht, der Computer verstehe seine
Aussagen oder Fragen, ja als könne die Maschine durch ihre
pseudoverständnisvollen Rückfragen dem menschlichen Gegenüber in seinen
seelischen Problemen helfen.
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::: 12.5 Ergebnisse aus dem ELIZA-Test
Das Experiment "ELIZA" schlug fehl. Allerdings nicht etwa, weil das Programm
nicht funktioniert hätte - im Gegenteil. Viele Menschen glaubten an die autonome
"Macht der Computer" und waren bereit, der Maschine ihre seelischen Probleme zu
unterbreiten. Der Computer ist geduldig. Er steht nicht auf und geht weg, vor
ihm kann man sich nicht blamieren. Und eine Reihe von Joseph Weizenbaums
Fachkollegen meinten begeistert, endlich den elektronischen Psychotherapeuten
gefunden zu haben, der auch mehrere "Patienten- gleichzeitig - behandeln" könne.
Es war vor allem diese Erfahrung - wie leicht Menschen bereit sind, sich der
Autorität der Technik zu unterwerfen -, die Joseph Weizenbaum zum "Rufer in der
Wüste" werden ließ.
ELIZA versteht nichts. Sie sucht einfach nur Worte heraus. Lassen die sich über eine
Tabelle und einen Zufallsgenerator einer Standard-Phrase zuordnen, wird letztere
ausgegeben. Diese Tabelle stellt die Wissensbasis von ELIZA dar, und kann beliebig
verändert werden.
::: 12.6 Ist das Programm intelligent?
Nein, weil es nicht lernfähig ist.
Weitere Ergebnisse aus dem ELIZA-Test:
Weizenbaum entwickelte sich zum entschiedensten Gegner der KI und forderte, dass
der PC für zwei Dinge nicht eingesetzt werden solle:
1. das Ersetzen menschlicher Funktion, die mit gegenseitigem Respekt,
Verständnis und Liebe zusammenhängt und
2. das automatische Erkennen und Verstehen gesprochener Sprache.
Joseph Weizenbaum: ‘Der meiste Schaden, den der Computer potenziell zur Folge
haben könnte, hängt weniger davon ab, was der Computer tatsächlich kann oder
nicht kann, als vielmehr von den Eigenschaften, die das Publikum dem Computer
zuschreibt.’
::: 12.7 ELIZA selber online im Internet ausprobieren
ELIZA (englisch): www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script
ELIZA (deutsch) : http://bs.cyty.com/stjakobi/archiv/games/rat.htm
Robor (deutsch) : http://home.snafu.de/robor/robor_de/index.htm
Die deutsche Übersetzung ist wesentlich schlechter, da die Grammatik viel
schwieriger ist.
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13. Artificial Intelligence (AI) - A definition
[ from the INFOPEDIA reference library ]
ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI), a term that in its broadest sense would indicate
the ability of an artifact to perform the same kinds of functions that
characterize human thought. The possibility of developing some such artifact has
intrigued human beings since ancient times. With the growth of modern science,
the search for AI has taken two major directions: psychological and
physiological research into the nature of human thought, and the technological
development of increasingly sophisticated computing systems.
In the latter
sense, the term AI has been applied to computer systems and programs capable of
performing tasks more complex than straightforward programming, although still
far from the realm of actual thought. The most important fields of research in
this area are information processing, pattern recognition, game-playing
computers, and applied fields such as medical diagnosis. Current research in
information processing deals with programs that enable a computer to understand
written or spoken information and to produce summaries, answer specific
questions, or redistribute information to users interested in specific areas of
this information. Essential to such programs is the ability of the system to
generate grammatically correct sentences and to establish linkages between
words, ideas, and associations with other ideas. Research has shown that whereas
the logic of language structure-its syntax-submits to programming, the problem
of meaning, or semantics, lies far deeper, in the direction of true AI.
In medicine, programs have been developed that analyze the disease symptoms,
medical history, and laboratory test results of a patient, and then suggest a
diagnosis to the physician. The diagnostic program is an example of so-called
expert systems-programs designed to perform tasks in specialized areas as a
human would. Expert systems take computers a step beyond straightforward
programming, being based on a technique called rule-based inference, in which
preestablished rule systems are used to process the data. Despite their
sophistication, systems still do not approach the complexity of true intelligent
thought.
Many scientists remain doubtful that true AI can ever be developed. The
operation of the human mind is still little understood, and computer design may
remain essentially incapable of analogously duplicating those unknown, complex
processes. Various routes are being used in the effort to reach the goal of true
AI. One approach is to apply the concept of parallel processing- interlinked and
concurrent computer operations. Another is to create networks of experimental
computer chips, called silicon neurons, that mimic data-processing functions of
brain cells. Using analog technology, the transistors in these chips emulate
nerve-cell membranes in order to operate at the speed of neurons.
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