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Abstract

Das Handbuch der Künstlichen Intelligenz bietet die umfassendste deutschsprachige Übersicht über die Disziplin "Künstliche Intelligenz". Es vereinigt einführende und weiterführende Beiträge u.a. zu folgenden Themen: - Kognition - Neuronale Netze - Suche, Constraints - Wissensrepräsentation - Logik und automatisches Beweisen - Unsicheres und vages Wissen - Wissen über Raum und Zeit - Fallbasiertes Schließen und modellbasierte Systeme - Planen - Maschinelles Lernen und Data Mining - Sprachverarbeitung - Bildverstehen - Robotik - Software-Agenten Das Handbuch bietet eine moderne Einführung in die Künstliche Intelligenz und zugleich einen aktuellen Überblick über Theorien, Methoden und Anwendungen.

Date

21. 3.2008 19:10:22

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Abstract

Das Semantic Web bezeichnet ein erweitertes World Wide Web (WWW), das die Bedeutung von präsentierten Inhalten in neuen standardisierten Sprachen wie RDF Schema und OWL modelliert. Diese Arbeit befasst sich mit dem Aspekt des Information Retrieval, d.h. es wird untersucht, in wie weit Methoden der Informationssuche sich auf modelliertes Wissen übertragen lassen. Die kennzeichnenden Merkmale von IR-Systemen wie vage Anfragen sowie die Unterstützung unsicheren Wissens werden im Kontext des Semantic Web behandelt. Im Fokus steht die Suche nach Fakten innerhalb einer Wissensdomäne, die entweder explizit modelliert sind oder implizit durch die Anwendung von Inferenz abgeleitet werden können. Aufbauend auf der an der Universität Duisburg-Essen entwickelten Retrievalmaschine PIRE wird die Anwendung unsicherer Inferenz mit probabilistischer Prädikatenlogik (pDatalog) implementiert.

Date

12. 2.2011 17:29:27

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RSWK

Künstliche Intelligenz / Forschung / Geschichte 1977-1992 / Erlebnisbericht

Subject

Künstliche Intelligenz / Forschung / Geschichte 1977-1992 / Erlebnisbericht

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Abstract

Die Euphorie der 80er-Jahre rund um die künstliche Intelligenz (KI) ist gewichen, der Alltag hat Einzug gehalten. Spannend ist das Thema dennoch, ist es doch eng verknüpft mit der Erforschung des Gehirns und der menschlichen Denkweise. Zudem haben die Erkenntnisse der KI Einzug in eine Vielzahl von Anwendungen gehalten. Uwe Lämmel und Jürgen Cleve, beide an der Hochschule Wismar die künstliche Intelligenz vertretend, haben mit dem Lehr- und Übungsbuch Künstliche Intelligenz eine kompakte Einführung in dieses doch recht komplexe Thema geschaffen. Nach einer kurzen Einführung in die Grundlagen und die Motivation geht es im zweiten Kapitel gleich um die Darstellung und Verarbeitung von Wissen. Hierbei behandeln die Autoren auch vages Wissen und die Fuzzy Logic als Teil hiervon. Das dritte Kapitel befasst sich sehr detailiert mit Suchproblemen, einem in der Informatik oft zu findenden Thema. Weiter geht es dann mit einer Einführung in Prolog -- einer Sprache, mit der ich mich während meines Studiums zugegebenermaßen schwer getan habe. In Prolog geht es um das Finden von Lösungen auf der Basis von Fakten und Regeln, auch Klauseln genannt. Diese ersten drei Kapitel -- plus der Einführung -- machen mehr als die Hälfte des Buches aus. Die zweite Hälfte teilt sich in neun weitere Kapitel auf. Die Themen hier sind künstliche neuronale Netze, vorwärts verkettete neuronale Netze, partiell rückgekoppelte Netze, selbstorganisierende Karten, autoassoziative Netze, adaptive Resonanz Theorie, Wettbewerbslernen, Arbeiten mit dem Stuttgarter Neuronale Netze Simulator (SNNS) und einer Implementation neuronaler Netze in Java, was für mich sehr interessant ist. Die Vielzahl der Kapitel zeigt, dass das Thema nicht einfach ist. Dennoch gelingt es Lämmel und Cleve sehr gut, ihr Wissen kompakt und verständlich zu vermitteln. Dabei gefallen zudem die vielen Grafiken, der klare Satz und die angenehme Gestaltung. So macht der Einstieg in die künstliche Intelligenz Spaß.

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Abstract

Was kann der Mensch? Was können die Computer? Was wissen wir über das rätselhafteste Organ des menschlichen Körpers, das Gehirn und seine Funktionen? Lässt sich das Gehirn einfach nachbauen? Kann es wirklich Elektronenhirne geben? Schon längst ist der Computer im Schachspiel kaum noch zu schlagen. Aber wie sieht es mit anderen intelligenten Leistungen aus? Vor diesem Hintergrund wird zum Beginn des neuen Jahrtausends mit der Sonderausstellung "Computer.Gehirn" im Heinz Nixdorf MuseumsForum eine Zwischenbilanz gezogen. In dieser Begleitpublikation zur Ausstellung wird einerseits ein Leistungsvergleich zwischen Computern und dem menschlichen Gehirn geboten, andererseits werden die unterschiedlichen Funktionsprinzipien und Prozesse erklärt. Internationale Experten stellen den Stand der Forschung dar, ergänzt durch einen informativen Rundgang durch die Sonderausstellung.

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Abstract

"Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen." Trendforscher John Naisbitt drückt hiermit aus, dass es dem Menschen heute nicht mehr möglich ist die Informationsflut, die sich über ihn ergießt, effizient zu verwerten. Er lebt in einer globalisierten Welt mit einem vielfältigen Angebot an Medien, wie Presse, Radio, Fernsehen und dem Internet. Die Problematik der mangelnden Auswertbarkeit von großen Informationsmengen ist dabei vor allem im Internet akut. Die Quantität, Verbreitung, Aktualität und Verfügbarkeit sind die großen Vorteile des World Wide Web (WWW). Die Probleme liegen in der Qualität und Dichte der Informationen. Das Information Retrieval muss effizienter gestaltet werden, um den wirtschaftlichen und kulturellen Nutzen einer vernetzten Welt zu erhalten.Matthias Erbarth beleuchtet zunächst genau diesen Themenkomplex, um im Anschluss ein Format für elektronische Dokumente, insbesondere kommerzielle Publikationen, zu entwickeln. Dieses Anwendungsbeispiel stellt eine semantische Inhaltsbeschreibung mit Metadaten mittels XML vor, wobei durch Nutzung von Verweisen und Auswertung von Zusammenhängen insbesondere eine netzförmige Darstellung berücksichtigt wird.

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Abstract

Das Gebiet der Wissenspräsentation und Inferenz umfaßt einen zentralen Bereich der Intellektik, d.h. des Gebietes der Künstlichen Intelligenz und der Kognitionswissenschaft. Es behandelt einerseits die Fragen nach einer formalen Beschreibung von Wissen jeglicher Art, besonders unter dem Aspekt einer maschinellen Verarbeitung in modernen Computern. Andererseits versucht es, das Alltagsschließen des Menschen so zu formalisieren, daß logische Schlüsse auch von Maschinen ausgeführt werden könnten. Das Buch gibt eine ausführliche Einführung in dieses umfangreiche Gebiet. Dem Studenten dient es im Rahmen einer solchen Vorlesung oder zum Selbststudium als umfassende Unterlage, und der Praktiker zieht einen großen Gewinn aus der Lektüre dieses modernen Stoffes, der in dieser Breite bisher nicht verfügbar war. Darüber hinaus leistet das Buch einen wichtigen Beitrag zur Forschung dadurch, daß viele Ansätze auf diesem Gebiet in ihren inneren Bezügen in ihrer Bedeutung klarer erkennbar w erden und so eine solide Basis für die zukünftige Forschungsarbeit geschaffen ist. Der Leser ist nach der Lektüre dieses Werkes in der Lage, sich mit Details der Wissenspräsentation und Inferenz auseinanderzusetzen.

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Abstract

Unternehmen sehen sich heutzutage regelmäßig der Herausforderung gegenübergestellt, aus umfangreichen Mengen an Dokumenten schnell relevante Informationen zu identifizieren. Dabei zeigt sich jedoch, dass Suchverfahren, die lediglich syntaktische Abgleiche von Informationsbedarfen mit potenziell relevanten Dokumenten durchführen, häufig nicht die an sie gestellten Erwartungen erfüllen. Viel versprechendes Potenzial bietet hier der Einsatz von Ontologien für das Information Retrieval. Beim ontologiebasierten Information Retrieval werden Ontologien eingesetzt, um Wissen in einer Form abzubilden, die durch Informationssysteme verarbeitet werden kann. Eine Berücksichtigung des so explizierten Wissens durch Suchalgorithmen führt dann zu einer optimierten Deckung von Informationsbedarfen. Jan Hermans stellt in seinem Buch ein adaptives Referenzmodell für die Entwicklung von ontologiebasierten Information Retrieval-Systemen vor. Zentrales Element seines Modells ist die einsatzkontextspezifische Adaption des Retrievalprozesses durch bewährte Techniken, die ausgewählte Aspekte des ontologiebasierten Information Retrievals bereits effektiv und effizient unterstützen. Die Anwendung des Referenzmodells wird anhand eines Fallbeispiels illustriert, bei dem ein Information Retrieval-System für die Suche nach Open Source-Komponenten entwickelt wird. Das Buch richtet sich gleichermaßen an Dozenten und Studierende der Wirtschaftsinformatik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die die Informationssuche im Unternehmen verbessern möchten. Jan Hermans, Jahrgang 1978, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster. Seit 2003 war er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am European Research Center for Information Systems der WWU Münster tätig. Seine Forschungsschwerpunkte lagen in den Bereichen Wissensmanagement und Information Retrieval. Im Mai 2008 erfolgte seine Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.

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Abstract

Thematisch haben die beiden Herausgeber ihre Beitragssammlung in vier Bereiche aufgeteilt: zuerst der Einstieg ins Thema Web 2.0 mit sechs Beiträgen - die Konvergenz von Semantic Web und Web 2.0, Auswirkungen auf die Gesellschaft, Technologien und jeweils die entsprechenden Perspektiven; gute, faktenbasierte Überblicke, die das Buch auf eine solide Grundlage stellen und reichhaltiges Wissen für ansonsten meist oberflächlich geführte Diskussionen zum Thema liefern. Der zweite Themenbereich ist dann den Technologien und Methodem gewidmet: Wie sieht die Technik hinter der "Semantik" im Web aus? Wissensmodellierung, Beispiele wie die Expertensuche, Content Management Systeme oder semantische Wikis. In Teil drei werfen die Autoren dann einen Blick auf bestehende Anwendungen im aktuellen Social Semantic Web und geben einen Ausblick auf deren zukünftige Entwicklungen. Im abschließenden Teil vier schließlich geben die Autoren der drei Beiträge einen Überblick zum "Social Semantic Web" aus sozialwissenschaftlicher Perspektive. Zusammenfassungen am Anfang jedes Beitrags, gute Strukturen zusätzliche Quellen und auch die gut lesbare Länge der Beiträge - angenehme verständlich und konsumierbar. Blumauer und Pellegrini haben auch mit Social Semantic Web: Web 2.0 - Was nun? ganze Arbeit geleistet und ein breites Spektrum an Perspektiven, Meinungen und Quellen zusammengetragen - das Ergebnis ist stellenweise durchaus heterogen und nicht jeder Beitrag muss gefallen, doch das Gesamtergebnis stellt die von den Herausgebern thematisierte heterogene Welt des Social Semantic Web realistisch dar. Wer in Zukunft nicht nur "gefährliches Halbwissen" um das Web 2.0 und das Semantic Web von sich geben will, sollte Social Semantic Web: Web 2.0 - Was nun? gelesen haben!

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Footnote

Gewisse Themen können Hofstadters Zorn erregen, zum Beispiel die Diskussion über das so genannte inverted spectrum paradox. Wie kann ich sicher sein, dass ein anderer Mensch das, was ich als Rot erlebe, genauso erlebt wie ich und nicht etwa eine Empfindung hat, die ich als Blau bezeichnen würde? Oder das Konzept vom Zombie, einem Wesen, das sich in jeder Hinsicht so verhält wie ein gewöhnlicher Mensch, dem aber alle menschlichen Gefühle fehlen. Oder Bewusstsein und freier Wille. Hofstadter hält beides für Illusionen, für Trugbilder gleich der Murmel im Briefumschlagstapel, allerdings für unvermeidbare, machtvolle Trugbilder. Wir erleben, dass ein Ich in unserem Schädel steckt, aber das ist nur eine Illusion, die von Millionen kleiner Schleifen erzeugt wird, »einem Schwarm bunter Schmetterlinge in einem Obstgarten«. An dieser Stelle ist Hofstadter anderer Meinung als sein Freund, der Philosoph Daniel C. Dennett (mit dem zusammen er das Buch »The Mind's I«, deutsch »Einsicht ins lch«, herausgegeben hat). Aber wie Den-nett, der einem seiner Werke den dreisten Titel »Consciousness Explained« gab, glaubt er, er habe das Bewusstsein erklärt. Das stimmt leider nicht. Beide haben das Bewusstsein nur beschrieben. Einen Regenbogen zu beschreiben ist einfach, ihn zu erklären ist nicht so einfach. Bewusstsein zu beschreiben ist einfach, aber das Wunder zu erklären, durch das ein Haufen Moleküle es hervorbringt, ist nicht so einfach. Ich will meine Karten auf den Tisch legen. Ich gehöre zu der kleinen Gruppe der »Mysterianer«, zu denen auch die Philosophen John R. Searle (der Schurke in Hofstadters Buch), Thomas Nagel, Colin McGinn und Jerry Fodor sowie der Linguist Noam Chomsky, der Mathematiker Roger Penrose und einige andere zählen. Wir sind der Überzeugung, dass kein heute lebender Philosoph oder Naturwissenschaftler auch nur die nebelhafteste Ahnung davon hat, wie Bewusstsein und sein unzertrennlicher Begleiter, der freie Wille, aus einem materiellen Gehirn entstehen (was sie zweifellos tun). Wir sind überzeugt, dass kein Computer, wie wir ihn heute kennen - das heißt, der aus Schaltern und Verbindungsdrähten gebaut ist -, je ein Bewusstsein dessen erlangen wird, was er tut. Das stärkste Schachprogramm wird nicht wissen, dass es Schach spielt, ebenso wenig wie eine Waschmaschine weiß, dass sie Wäsche wäscht.

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Date

29. 7.2011 14:44:56

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Classification

006.7 22

Date

7. 3.2007 19:30:22

DDC

006.7 22

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Abstract

This book constitutes the refereed proceedings of the joint 6th International Semantic Web Conference, ISWC 2007, and the 2nd Asian Semantic Web Conference, ASWC 2007, held in Busan, Korea, in November 2007. The 50 revised full academic papers and 12 revised application papers presented together with 5 Semantic Web Challenge papers and 12 selected doctoral consortium articles were carefully reviewed and selected from a total of 257 submitted papers to the academic track and 29 to the applications track. The papers address all current issues in the field of the semantic Web, ranging from theoretical and foundational aspects to various applied topics such as management of semantic Web data, ontologies, semantic Web architecture, social semantic Web, as well as applications of the semantic Web. Short descriptions of the top five winning applications submitted to the Semantic Web Challenge competition conclude the volume.

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23. 3.2008 19:10:22