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Summary
Information Technology / Computer S

University, School

Universität des Saarlandes Saarbrücken - UdS

Grade, Teacher, Year

2010, Klusch

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Text by Tue S. ©
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Weiterbildung als Altenpfleger Perspektiven nach der Ausbildung Inhaltsverzeich­nis 1.        ­  Einleitung. 1 2.        ­  Fortbildungsmög­li­chkeiten in der Altenpflege sind: 3 3.        ­  Heilpädagogin (berufsbegleite­nd) NRW Weiterbildung beim IWK Waldbröl 3 3.1.       ­­    Einsatzbereiche­. 4 4.        ­  Heilerziehungsp­fle­ger/-inn­en NRW Weiterbildung beim IWK Waldbröl 5 5.        ­  Individuell entwickelte Fürsorge bestimmt den  Betreuungsallta­g. 5 5.1.       ­­   â€¦

Zusammenfassung der Perspektiven-Vorlesung \"Intelligente Informationsagenten\", gehalten von Dr. Matthias Klusch


Die Vorlesung begann mit einer kleinen Übersicht, die erst mal behandelte was überhaupt Agenten sind und welche verschiedene Art von Agenten es gibt.

Es gibt viele verschiedene Arten von Agenten. Es gibt „Softwareagenten“ und „Intelligente Softwareagenten“. Softwareagenten reagieren selbstständig (autonom) auf die Umgebung um ihre Aufgaben (erteilt durch den Benutzer) zu erfüllen. Die Eingabe (input) wird z.B. durch Sensoren aufgenommen und die Ausgabe kann z.B. durch Effektoren an die Umwelt ausgegeben werden.

Im Vergleich zu „normalen Softwareagenten“ sind „Intelligente Softwareagenten“ noch flexibel (reaktiv, pro-aktiv (eigeninitiativ zielgerichtet) und sozial) und können auch mit anderen Agenten interagieren. Autonome Agenten handeln kontinuierlich und weitgehend unabhängig von Benutzereingriffen.

Beispiele sind UNIX-demons, Crawler oder Viren. Sind die autonomen Agenten noch flexibel, bedeutet dies, dass die Agenten dazu sich noch ständig an den Benutzer und die Umgebung anpassen. Dabei gibt es verschiedene Möglichkeiten auf Änderungen und Ereignisse in der beobachteten Umgebung zu reagieren.

Der „reine Reflex“ kann mit einfachen Konditionalen ausgedrückt werden und beinhaltet keine Speicherung von Daten, es „vergisst“. Dann gibt es noch eine erweiterte Version, die Erinnerung beinhaltet, welche die Reiz-Reaktion-Regeln beeinflusst. Schließlich gibt es noch das „Lernen“, die höchste Stufe, welches durch gespeichertes Wissen und individuelle Lernziele am intelligentesten reagieren kann.

Für proaktive Agenten gibt es die so genannte “Belief-Desire-Intention” Architektur. Der Agent bildet sich/hat ein Weltmodell, macht sich zielgerichtet „Gedanken“ über alternativ erreichbare Teilziele. Durch die bekannten Intentionen plant der Agent die entsprechend auszuführenden Aktionen.

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Intelligente Informationsagenten: Zusammenfassung der Perspektiven
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Schließlich macht es eine Überprüfung ob das Ziel erfolgreich erreicht wurde.

Es gibt keine klare Definition für Intelligente Agenten. Eine vorgestellte stammte von George Luger. Aber eines ist allgemein klar: “Je mehr Verwendung von KI desto intelligenter der Agent”. Die Künstliche Intelligenz spielt dabei eine große Rolle für „Intelligente Agenten“.

Und zwar nicht nur für das Planen, Lernen und Entscheiden sondern auch für die Sensorik & Motorik und für die Kommunikation zwischen den Agenten. Mittlerweile ist die Künstliche Intelligenz so fortgeschritten, dass es sogar manchmal schwer Entscheidbar ist, ob mit einem Menschen oder mit einer Maschine gesprochen wird.

Für diesen Bereich gibt es schon seit längerer Zeit den „Hugh-Loebner-Prize“, ein weltweiter Wettbewerb von ChatterBots.

Für die Entwicklung von Agenten gibt es Entwicklerwerkzeuge, wie z.B. JADE oder ZEUS. Für Mobile Agenten gibt es Aglets von IBM und Grasshopper. Zu Agenten gibt es auch einige Standards. Darunter IEEE FIPA Architektur für Agenten und Multiagentensysteme.

Dann gibt es auch noch Standards für Agentenkommunikationssprachen (z.B. FIPA-ACL) und für die Architektur von mobilen Agenten (OMG-MASIF).

AgentLink ist ein europäisches Forschungsnetzwerk zur Agententechnologie.


Dann wurden in der Vorlesung einige Anwendungsgebiete von Agenten gezeigt. Durch technische Probleme konnte jedoch leider nicht jedes Anwendungsbeispiel mit einem Demonstrationsvideo vorgestellt werden.

Ein typisches Einsatzgebiet für autonome physische Agenten sind Industrieroboter (beschränkt autonome Fertigungsroboter). Intelligente physische Agenten sind z.B. Sony\'s QRIO, autonome Staubsauger (intelligente Hausroboter) und ein autonomes Fahrzeug (intelligente Automobile) welches 135 Meilen durch die „Mojave“-Wüste selbstständig gefahren ist.

Natürlich fehlt auch nicht das Anwendungsgebiet der Unterhaltung. Ein sehr berühmter Unterhaltungsroboter ist Sony\'s autonomer Roboterhund „Aibo“. Die neuere Generation des Aibo\'s durften wir in einem Video auch in Aktion erleben.

Anwendungen von autonomen und intelligenten nicht-physischen Agenten finden sich in der Simulation von Massenverhalten, persönliche Stadtführeragenten (mit Einkaufsempfehlungen für die Stadt Kyoto (Japan)) und bei der Erstellung von Massenanimationen in Filmen (z.B. bei Herr der Ringe: Schlacht um Helm\'s Klamm) wieder.

Auch bei der Logistik müssen Agenten helfen: Zum Beispiel bei der Planung und Simulation von kostenoptimalen Transportrouten und Lieferkettenmanagement. Auch beim elektronischen Handel spielen Agenten eine große Rolle, z.B. persönliche Einkaufsagenten. Auch das Militär verspricht sich mehr Erfolg durch intelligentere Planung und Simulation mithilfe von Agenten.


Sie haben keine lernenden Eigenschaften und antworten auf Anfragen direkt.

Die Suche nach relevanten Web-Ressourcen kann dabei Inhaltsbasiert oder Verbindungsorierntiert stattfinden. Für das letztere Genannte gibt es das so genannte „PageRank“, mit dem sich die Relevanz einer Seite berechnen lässt.

Meta-Suchmaschinen (wie z.B. metacrawler) schicken die Suchanfrage weiter an Suchmaschinen und Verzeichnisse, verarbeiten die Ergebnisse und präsentieren dies einheitlich. Suchverzeichnisse sind unter anderem eine gesammelte inhaltliche Kategorisierung von Webseiten durch Experten.

Vorteile davon sind natürlich die schnelle Reaktionszeiten und die einfache Bedienung. Die Nachteile sind neben dem beschränkten Suchraum die geringere Qualität und Aktualität der Ergebnisse.

Es wurde dazu eine grobe Architektur vorgestellt, die wie folgt aussieht: Mit dem Benutzer wird über eine intelligente Benutzerschnittstelle kommuniziert, um Aufträge entgegenzunehmen und die Ergebnisse anzuzeigen. Auf riesigen Datenbanken und anderen Systemen kann der Informationsagent nun seine Arbeit ausführen.

Auch ist er fähig für seine Aufgabe mit anderen Agenten zu kooperieren. Außerdem kann man sagen, dass Informationsagenten ein "Gedächtnis" besitzen, denn durch ihre "Wissensdatenbank" ist der Informationsagent lernend. Es gibt zwei Arten von lernende Info-Agents: individuelle und kooperativ Lernende.

Man kann dies mit "alleinigen und selbstständigem Lernen" und "gemeinsames und gegenseitig beratendes Lernen" vergleichen. Die Informationsagenten lernen dabei in erster Linie Präferenzen, um zukünftige Suchanfragen qualitativer zu lösen und teilweise die Ergebnisse vorherzusagen.

Ein in der Vorlesung genanntes Beispiel war "LIBRA", ein lernender Agent für inhaltsbasierte Suchempfehlungen. Es extrahiert Textinformationen zu Büchern auf amazon.com und anhand von unter Anderem positiven und negativen Bewertungen durch Benutzern und probabilistische Kategorisierung der bewerteten Beispieltexte empfiehlt und kategorisiert LIBRA neue unbekannte Texte.

Die vorgestellte Methode dafür war die Naive Bayessche Textkategorisierung.

Dann wurde noch die revolutionäre Erfindung von InfoSpiders vorgestellt. Diese arbeiten nach einem einfachen Spielprinzip. InfoSpiders erhalten Lebensenergie. Diese steigt und sinkt abhängig vom Sucherfolg des individuellen InfoSpiders.


Am Ende der Vorlesung gab es noch einige Fragen zu dem recht komplexen Thema.


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