AIMA Notizen

Inhalt

1. Entwicklung von Ontologien
   
• zur Repräsentation von Wissen nur für bestimmte Zwecke siehe Kapitel 8.4.
• Nachteile von "Spezialwissen"
• nicht kompatibel mit anderem Spezialwissen, wenn sie vereinigt werden sollen
• entsprechend erschwerte Kommunikation, etc.
• vielleicht ist Spezialwissen ja nur ein Spezialfall von Allgemeinwissen, aber wie sieht dieses dann aus?
2. Kategorien und Objekte
• das Vorhandensein von Objekten wird scheinbar vorausgesetzt
• Objekte lassen sich in Kategorien einteilen
• Kategorien lassen sich hierarchisieren in eine Taxonomie
• Vererbung
• disjunkte Einteilung in Kategorien heißt Partition
• teil-von-Relation zur physischen Komposition
• Maße als Eigenschaften von Objekten
• geordnet, Maßeinheiten
• Dinge vs. Substanzen (Butter, vs. Ball)
• entsprechende Kategorien "Thing" und "Stuff"
3. Aktionen, Situationen und Ereignisse
• siehe auch RZE
• Situation Calculus
• Situationen
• Fluents
• Invarianten
• Aktionen mit Vorbedingungen und Effekten
  
• Frame Problem: wir können unmöglich alle Nachbedingungen aufzählen
• Event Calculus:
• Ereignisse verändern sich unabhängig von Situationen zu bestimmten Zeiten
• generalized event: Aspekt eines Teils des Raum-Zeit-Kontinuums
• Prozesse: im Gegensatz zu Ereignisse sind Prozesse "flüssiger", ein Zustand geht von einem in einen anderen über
• Intervalle:
  
• Objekte können innerhalb unterschiedlicher Intervalle von unterschiedlichen Individuen repräsentiert werden
  
4. mentale Ereignisse und Objekte
• Metawissen, Wissen über eigenes oder fremdes Wissen über die Welt
• Meta-Schließen über Wissen muss das Wissen anders behandeln als das Meta-Wissen
  
• keine referentielle Transparenz: wenn ein Objekt zwei Namen hat, dann kann den beiden Namen unterschiedliches Wissen zugeordnet werden. Lois glaubt, das Superman fliegen kann, aber Lois glaubt nicht, dass Clark fliegen kann.
• Aussagen können als Zeichenketten aufgefasst werden um referentielle Dichte zu errreichen: Superman = Clark, aber "Superman" ≠ "Clark".
• quoting, unquoting
• Wissen und Glauben
• wissen ob
• etwas wissen
5. Beispiel
• ...
  
6. Schließsysteme für Kategorien
• Semantic Networks
• garnicht so viel anders als Logik
• es gibt viele verschiedene Varianten
• repräsentiert werden
• Objekte: Kreis drum
• Kategorien: Oval drum
• Relationen: gerichtete Kanten mit Namen
• Relationen zwischen Objekten
• zwischen Kategorien
• zwischen Objekten bestimmter Kategorien (Pfeil also zwischen den Kategorien)
  
• zwischen Objekten einer Kategorie und einem Objekt
• praktisch um Vererbung von Eigenschaften zu folgern
• multiple Vererbung, Zugehörigkeit zu verschiedenen Kategorien ist problematisch
• default Werte können von Instanzen überstimmt werden
  
• Reifikation: aus Relationen Objekte machen
• semantische Netze sind ein brauchbares Werkzeug für Designer von Ontologien für Wissensbasen, da viele Eigenschaften einfach dargestellt werden können
• Description Logics
• völlig uninteressant
  
7. Schließen mit Standardinformation
• Menschen nehmen üblicherweise folgendes an:
  
• closed-world assumption: alles was nicht gesagt ist, gibt es nicht. atomare Aussagen die nicht wahr sind, sind falsch
• unique names assumption: alles was unterschiedlich heißt, ist auch selbst unterschiedlich
• in der Prädikatenlogik gilt das zunächst nicht, sondern muss explizit angegeben werden
• Prolog macht diese Annahmen zum Beispiel selbst
• die Annahmen schränken die Wissensbasis ein
  
• Negation as failure:
• Negative Literale als Vorbedingungen sind in Hornlogik nicht erlaubt.
• die Gültigkeit eines negativen Literals kann dadurch gezeigt werden, dass das positive Literal unerfüllbar ist
• lohnt sich nur, im Vergleich zu einem Theorem Prover, wenn Negation nicht sehr häufig ist
• Circumscription: Verfeinerung der CWA
  
8. Truth Maintenance Systems
• wenn ich eine Aussage aus der KB entfernen möchte, muss ich möglicherweise auch daraus abgeleitete Information entfernen
  

letzte Änderung: 22. Dezember 2004.