Okay, dann würde ich sagen, legen wir mal los,
herzlich willkommen. Ich werde heute Herrn Menzel vertreten,
der ist zurzeit anderweitig beschäftigt, das wird nur einen Termin lang dauern,
wir werden uns ein paar Sachen aus dem Bereich der Logik angucken,
das passt ganz gut, da ich aus dem Arbeitsbereich WSV stamme.
Ich bin Matthias Kerz, ich denke einige von euch,
ich kenne mich nur aus den Übungen,
sonst sind die anderen hier nochmal ein herzliches Willkommen und hallo.
Genau, wir werden aufgezeichnet, aber ich hoffe,
das hält euch nicht davon ab,
euch Riege zu beteiligen, Bescheid zu sagen,
wenn ihr Fragen habt und das Ganze ein bisschen interaktiv zu gestalten.
Wir sind recht deine Gruppe, also ich habe fast das Gefühl,
wir sind eher eine Übungsgruppe,
sofern wir das gut,
wenn wir
das auch nutzen können
Okay, was wir uns heute angucken. Ich hoffe,
ich steige jetzt genau an der richtigen Stelle ein.
Mir wurde gesagt, dass ihr sozusagen die Grundlagen für
die propositionalen Schlüsse schon gemacht habt. Und wir werden uns jetzt,
je nachdem, wie weit wir kommen, zwei,
drei Mechanismen angucken, die das Ganze ein bisschen erweitern.
Ihr alle hattet FGI, also Logik als Grundlagen, schon gehabt.
Und da hat man festgestellt, damit kann man eine Menge machen,
man kommt aber auch sehr schnell in Schwierigkeiten,
wenn man wirklich sowas wie Common Sense haben will.
Also ein paar einfache Integrationen, die man da aufschreiben kann,
das funktioniert alles sehr schön, bis zu dem Punkt,
wo man sagt, aber hey,
ein Mensch würde doch dann auch folgende Idee kommen.
Und dann stellt man fest, der Formalismus reicht dafür
einfach nicht
Und genau für solche Fälle werden uns jetzt angucken,
was man da machen kann. Und die erste Idee ist
die sogenannte Complete Knowledge Knowledge Assumption. Nehmen wir mal an,
irgendeine Situation, die ein bisschen schließen, erfordert.
Ich möchte nach der Arbeit gerne nochmal zu einem Sushi-Restaurant gehen.
Das soll aber nicht weit weg sein, das soll in Stellingen liegen.
So, jetzt mache ich Folgendes,
ich nehme meine Wissensbasis in Form der gelben Seiten,
schlage die auf und gucke,
ob es da so ein Restaurant gibt.
Und da finde ich keins da drin
Was für ein Schluss kann ich daraus jetzt ziehen?
Heißt das, dass es kein Restaurant dieser Art in Stelling gibt?
Nee, also sich an den Kopf schüllen, genau.
Das heißt es nicht. Rein logisch, wenn ich eine Wissensbasis nehme,
sie durchgucke und da drin was nicht finde,
heißt es bloß, es steht nicht in der Wissensbasis drin.
Das heißt nicht, dass es nicht auch irgendwo in der Welt so sein könnte.
Vielleicht habe ich es nicht richtig eingetragen. Vielleicht hat sich
die Welt irgendwie geupdatet zwischendrin. Da kann alles Mögliche passiert sein.
Wird es denn aber trotzdem eigentlich eine clevere Sache davon auszugehen,
ja, erstmal für mein Handeln, nehme ich an,
es gibt tatsächlich kein solches Restaurant und suche mir
eine Alternative
Ja. Kann man nicht nur einfach keine Aussage darüber treffen,
wenn die Annahme erst mal wegfallen.
Das stimmt, das ist eine Variante, zu sagen,
ich weiß es nicht, überhaupt nicht.
Ich würde jetzt sozusagen aber dafür argumentieren,
dass es gar nicht so verkehrt ist, davon auszugehen,
okay, ich habe das nicht gefunden, immer der Wissensbasis.
Also plane ich jetzt mal für den weiteren Verlauf so,
als wäre das tatsächlich falsch. Das ist diese Idee,
die hinter dieser Complete Knowledge Assumption steht.
Man nehme an, das Wissen, was in der Wissensbasis
ist,
wäre wirklich komplett
Weil ich eh keine anderen Wissensquellen heranziehen kann,
weil ich keine Möglichkeiten habe, das upzudaten.
Oder einfach, weil ich sozusagen mit dem Wissen,
was ich habe, jetzt schnell weiterschließen möchte.
Unter der Bedingung wäre es gar nicht mal verkehrt zu sagen,
okay, ich finde diese Angabe nicht,
also schließe ich daraus, das gibt es auch nicht.
Um auch dann vielleicht einen alternativen Plan und sage,
na gut, dann gehe ich in den Hamburger essen.
Also ich hoffe,
das klingt einigermaßen plausibel nach dem Common Sense-Schluss zu sagen,
ich habe nachgeguckt, ich habe es nicht gefunden,
dann wird es das wohl nicht geben,
dann mache ich
was anderes
Rein mit der Aussagenlogik, bekommen wir da natürlich genau diese Probleme,
wie du schon gesagt hast, eigentlich müssten wir sagen,
wir wissen es schlichtweg nicht.
Aber ein, wir wissen es schlichtweg nicht,
erlaubt uns nicht unbedingt jetzt einen klugen Plan zu machen,
wie wir fortfahren wollen.
Und ja, das ist die Gesamtidee eigentlich,
wie wir uns das gleich noch formal ein bisschen angucken.
Aber die Grundidee bei der Complete Knowledge Assumption ist,
dass wir sagen können, wenn ich etwas nicht in meinem Wissen habe,
dann nehme ich mal an, dass es auch nicht stimmt.
Und das setzt natürlich voraus, dass man Wissen irgendwie die Welt komplett beschreibt.
Denn wenn mein Wissen die Welt komplett beschreiben würde,
dann müsste ja alles,
was wahr ist,
da drin stehen
Hier gibt es jetzt noch andere Beispiele,
ein bisschen mehr eingehend auf die Sachen,
die schon in der Vorlesung dran waren,
wenn ich eine Menge von Scheitern habe,
könnte ich beispielsweise nur spezifizieren, welche nach oben stehen.
Und na gut, wenn ich nicht spezifiziert habe, dann geht das System einfach davon aus.
Die sind nach unten geklappt. Dass dann auch solche Beispiele,
wo man sagt, ich spezifiziere halt nur das,
was unerwartet ist oder das, was notwendig ist und der Rest,
der da nicht drinsteht, naja, der ist halt dann auch nicht wahr.
Ist auch ein ganz typisches Beispiel,
wenn ich Datenbanken habe, gehe ich auch davon aus,
Die werden schon die kompletten Daten über die Studenten oder die Kunden oder was auch immer verwalten.
Wenn ich nachgucke, ich finde, was in der Datenbank
nicht, dann gibt es das auch nicht.
Also man stelle sich vor, so ein Szenario,
ich habe irgendwie ein Bestellsystem, gucke nach,
kann das und das geliefert werden, da steht da nicht drin.
Na gut, dann sage ich eben nein, haben wir nicht.
Also im Alltag geht man eben sehr häufig so vor und sagt nicht jedes Mal,
naja, es könnte ja noch sein,
dass es außerhalb der Quelle doch noch irgendwie möglich ist,
sondern man macht einfach einen Schluss und legt damit los.
Jetzt bekommen wir aber in ein ganz,
eine ganz große Beduldie mit diesem System in Bezug auf die Monotonie.
Wenn ich Normales, eine normale Wissensbasis habe mit meinen
schönen Klauseln und ich füge da irgendwelche Informationen zu,
ändert das nichts an den Schlüssen, die ich mal machen konnte.
Wenn ich jetzt aber mit dieser Complete Knowledge Assumption gearbeitet habe und in der Situation bin,
Beispiel Restaurant, ich habe nachgeguckt, nichts gefunden,
bin jetzt davon ausgegangen,
es gibt dann wohl auch tatsächlich keins,
habe einen anderen Plan gemacht und jetzt auf einmal auf dem Weg nach Hause oder sowas sehe ich trotzdem,
da gibt es doch noch eins,
das kannte ich bloß nicht
Da muss ich meine Knowledge-Base updaten, also füge erst mal hinzu,
okay, jetzt kommt da doch ein Eintrag rein.
Es gibt da so ein Restaurant. Aber was für
ein Problem habe ich dann auf rein formaler Ebene sofort?
Ich habe ja schon den Schluss gemacht, dass es kein so ein Restaurant gibt.
Den muss ich ja jetzt auch zurückziehen. Und vielleicht habe ich
auf diesem Schluss auch schon weitere Schlüsse aufgebaut, beispielsweise,
dass es toll wäre, so ein Restaurant selbst aufzumachen.
Gut, das ist nicht mehr unbedingt Common Sense,
aber Und wenn ich sozusagen aufgrund eines solchen Complete Knowledge-Sumption-Schlusses weitere Sachen schließe und
da immer weiter drauf aufbaue und dann kommt eine neue Information rein,
bricht sozusagen mein gesamtes Gedankengebäude natürlich ein und das müsste ich alles revidieren.
Und das ist eben diese Eigenschaft,
dass ich hier in dem Bereich der Systeme komme,
die nicht mehr monoton sind, das heißt,
das hinzufügen neuer Informationen sorgt dafür,
dass bereits gezogene Schlüsse eventuell zurückgenommen werden müssen.
Das heißt, im Worst Case muss ich unglaublich viele meiner
Wissensbasis abändern, dadurch, dass ein Fakt hinzugekommen ist.
Und das hatte ich vorher nicht
Das ist sozusagen der Preis,
den man für diese Art Common Sense bezahlt, zu sagen,
ja, ich gehe davon aus, ein Wissen schon vollständig.
Da kommt man eben in gewisse Schwierigkeiten,
die werden wir hier nicht auflösen,
aber da seien vielleicht auch spätere Vorlesungen oder Veranstaltungen verwiesen,
wo man dann solche Knowledge-Revision-Prozesse macht.
So gucken wir uns das Ganze mal ein bisschen formaler an.
So sieht unsere Wissensbasis halt aus.
Da haben wir eine Regel für Atome, möglicherweise mehrere Regeln
jeweils mit einem Body
Und wenn wir jetzt auf normaler Ebene diese Complete Knowledge Sumption reinbringen wollen,
formen wir hier erstmal ein bisschen um und sagen,
okay, das heißt ja eigentlich, also A,
wenn B1 oder A, wenn B2 oder A,
wenn BN, also schreiben wir das erstmal in eine Zeile.
Das ist eine reine Umformung, Beschreibweise. Jetzt kommt die interessante Überlegung,
wenn ich davon ausgehe, dass mein Wissen hier komplett ist,
dann kann ich auch Folgendes sagen, wenn A wahr ist,
dann muss zwangsläufig mindestens eins von diesen Bs wahrsein.
Denn sozusagen das komplette Wissen darüber, wie a.
wahr werden kann, das ist in dieser Knowledge-Base drin.
Wenn a. also wahr wird, dann muss es einer dieser Fälle sein.
Und einer dieser Fälle ist eben so ein BI.
Also Kirche, die Schreibweise um und sagt, ja,
wenn a. wahr ist, dann muss eins davon eben auch wahr sein.
Gut, vorher habe ich schon gesagt,
die Information meiner Wissensbasis, schreibe ich so auf.
Und wenn ich jetzt bald das zusammenbringen will,
mache ich die sogenannte Clarks Completion und füge hier einfach
die B-Implikation ein
So funktioniert das auf formaler Ebene. Das klingt jetzt vielleicht
erstmal noch ein bisschen weit hergeholt, aber wir gucken uns
mal an, was man mit dieser Schreibweise machen kann.
So, genau, Clark zu pleasen, sagt wir,
komplettieren auch jedes Atom und das Entscheidende steckt eigentlich hier irgendwo in der Mitte drin,
wenn wir jetzt ein Atom A haben,
zu dem es überhaupt keinen Eintrag in der Wissensbasis gibt.
Was wäre diese Aussage nach der Complete Nowledge Assumption
Ja, genau, die ist falsch. Und das tragen wir dann,
sagen, so ein, wenn wir es denn brauchen.
Ich muss sagen, also das ist schlichtweg falsch, wie impliziert falsch.
Und das war's. Und ja, wenn wir jetzt anfangen,
damit zu rechnen, benutzen wir die sogenannte Nigation as Failure.
Das ist so eine Art Negation, wie wir sie auch der Logik kennen.
Das ist eben keine richtige Negation. Das ist die Negation,
die bedeutet, wenn wir etwas nicht beweisen können,
wenn also etwas nicht in unserer Wissensbasis steht oder daraus ableitbar ist,
dann nehmen wir es als falsch an.
Und dafür wird eben diese Notation mit der Tilde A verwendet
Das heißt sozusagen, A ist falsch, unter der Complete Knowledge Assumption.
In dem Moment, wo wir diese Annahme wegwerfen,
ist A auch nicht mehr falsch. Das heißt,
das ist eine besondere Art Indikation, könnte man so etwa sagen.
Macht das soweit Sinn? Okay. Gucken wir uns mal
an, was man damit noch machen kann.
Hier sehen wir jetzt einen typischen Autom-Up-Algorithmus. Ich will jetzt
nicht komplett im Detail durchgehen, aber die Stelle,
auf die ich hinweisen würde, wäre insbesondere hier.
Also der Grundaufbau Von so einem Boardm-Up-Algorithmus ist ja immer derselbe.
Ich habe eine Menge von Konklusionen, die ich aufbauen möchte.
Und jetzt liege ich los mit meiner Wissensbasis und fange halt an,
tatsächlich Wissen abzuleiten. Und generell habe ich jetzt hier zwei
Möglichkeiten, Sachen immer eine Wissensbasis reinzuschreiben.
Ich kann einmal irgendwelche Heads von Regeln immer eine Konklusion aufnehmen,
wenn sie denn bewiesen sind.
Das kennt ihr sicherlich schon von der normalen Botton-Up-Beweisprozedur.
Also ich nehme mir eine Regel raus mit ihrem Kopf
Mit ihrem Body, mit diesen Konjunkten. Und wenn
alle diese Konjunkte wahr sind, also jedes BI,
war es dann, kann ich die Konklusion machen.
Also das ist im Grunde ganz simpel, wenn jetzt H gilt,
wenn A und B und A und B,
weiß ich, dass die wahr sind, na gut,
dann gilt auch H. Also genau das, was wir schon kennen.
Interessant ist jetzt der Fall,
wo man eben hier ein Nicht-H einfügen kann in die Konklusion.
Und vielleicht mal unabhängig davon, was da genau steht,
unter welchen Bedingungen kann ich das
denn machen
Unser einen hatten wir eben schon genannt. Ja. Oder
keine Aussagen der Wissensbasis. Genau, wenn wir uns das nämlich durchlesen,
steht hier, also ich soll mir ein Haar aussuchen,
sodass für jede Regel Haar und so weiter irgendwas gilt.
Wenn es jetzt gar keine Regel für das Haar gibt,
ja, dann ist es ziemlich trivial zu zeigen,
dass es für jede Regel gilt.
Und dann kann ich eben sagen, Nigation is fail
yaha aufnehmen
Gut. Und was natürlich auch noch der Fall ist,
ist, wenn ich so eine Regel hier habe und für irgendeinen BI habe ich schon das Wissen abgeleitet,
dass dieses BI eben als Negation des Failure BI in meiner Wissensbasis drinsteht,
dann kann ich auch sagen, okay,
dann kann ich auch nicht mehr zu haar kommen.
Das wäre so genau wieder dieses Beispiel,
meinetwegen, wenn es Dienstag ist und ich Appetit auf Sushi
habe und es ein Sushi-Restaurant und Stelling gibt,
dann plane ich mal ein bisschen früher wegzukommen
Gehen. Und jetzt habe ich aber schon irgendwie abgeleitet,
dass es kein so ein Sushi-Restaurant und Stelling gibt,
dann kann ich auch sagen, na gut,
dann werde ich heute Abend da auch nicht hingehen.
Und so kann ich eben eine komplette Wissensbasis nehmen und die,
ja, sagen wir, verwenden, um alle Konklusionen zu bilden,
die möglich sind unter dieser Annahme,
aus dieser Complict Knowledge Sunsion.
Wir können uns das nochmal einem kleinen Beispiel hier angucken.
Was haltet ihr von der Wissensbasis? Was kann man da
alles ableiten? Fangen wir mal an mit T.
Ist T war
Ja, ja, genau. Steht direkt drin als Atom
, da kann ich viel falsch sein.
Was ist denn mit, wie, ist Viva? Ja,
ja, können wir das bereits ein bisschen machen,
wenn Viva ist, um vieles machen, nicht der gibt.
Und nicht der Wind, also die,
Aber das ist das Bild im Bild.
Nun ja. Das kann ich nicht. Das finde ich
viel mit Krügeln. Wieso kann ich gleichzeitig P und Kuh gelten?
Du brauchst es, wenn du nicht bist. Ja,
ich glaube, du gehst sozusagen von Top-Down-Ansatz jetzt gerade aus.
Gehen wir einfach mal ganz von vom Bottom-Up-Ansatz an.
Ich nehme diese Wissensbasis und stelle jetzt die Anfrage,
gilt es
Unter der Complete Knowledge Assumption. Was sollte da rumkommen?
Ja, wenn, äh Quatsch, genau,
ich wollte eigentlich wissen, ob Weh gilt, genau.
Ich glaube, wie geht? Genau, von diesem Weh
können wir halt sagen, es kommt hier nirgendwo als Kopf vor.
Also gilt es nicht. Unter der Complete Knowledge Assumption,
also wir können sozusagen Till W ableiten.
Macht Sinn, ich gucke nach, ich stelle die Anfrage
gilt wie
Und dann gehe ich hier durch und gucke,
kann ich wie irgendwie ableiten? Nein, nein, nein
, nein, nein, wissen zu Ende. Okay,
keine Möglichkeit gefunden, wie abzuleiten unter der Complete Knowledge Assumption.
Habe ich sozusagen das Resultat Nigration is Failure.
Töte V kommt raus. Deswegen kommt ihr jetzt zehn Minuten
in die Wissensbahn. Genau, das, wenn ich nochmal
die Folie zurückgehe, für genau dieser Fall.
Für alle Regeln, für wie? Nämlich gar keine,
die ich gefunden habe, gilt das hier.
Also, füge ich
Tilde V hinzu
Ist also im Grunde genommen wirklich nichts Großartiges dabei.
Einfach nur die Tatsache, dass ich alle meine Regeln durchgehe,
gucke, kann ich das ableiten.
Wenn nein, gehe ich ihm davon aus, na gut.
Till, also Unigation is failure, Aussage, kommt rein.
So, gut, man kann natürlich jetzt hier noch
weitere Sachen ableiten. Man kann gucken, ja,
kann ich beispielsweise eher ableiten,
wird das funktionieren
Ja, weil ja, also er als Kopf gibt es ja
nur einmal und das geht nur, wenn du nicht weißt,
dass Tee nicht gilt, ob er dir geht.
Genau, schreibt sehr gut, also kommt rein,
auch St. Tilde Air. Und gut, so kann man
dann weitermachen. Dann hat man irgendwie hier Tilde Air abgeleitet,
dann hat man hier das Kuh über das Nicht-S abgeleitet,
und kommt dann irgendwann auch zu dem P.
Also man kann sich dann so wirklich durch diese Wissensbasis durchbewegen.
Ich glaube, das bringt nicht so viel,
das jetzt hier im Detail zu machen.
Da würde ich sagen, wenn euch das interessiert,
macht euch vielleicht zu Hause mal ein kleines, einfaches Beispiel dazu.
Bleibt nicht unbedingt in Buchstaben, sondern irgendwas,
was Sinn macht und guckt da mal, ob ihr so einen Schluss machen könnt.
Wie gesagt, der Mechanismus kann eben benutzt werden um so
einen Common Sense-Measoning zu erzeugen. Aber ich glaube,
dazu werden wir zurzeit noch, zurzeit ist keine Übungsaufgabe dazu direkt in Planung.
Aber man sieht eben, da ist überhaupt nichts Großartiges bei,
das ist wirklich nur die einzige der alleinen, die Idee,
ich gucke, kann ich den logischen Beweis machen,
ich konnte ihn nicht machen, also gehe ich davon aus,
Figation ist fail, ja, das gilt nicht.
Das ist wirklich alles, was mit dieser gesamten Idee rumkommen sollte.
Und wenn man das jetzt einsetzt und was für Möglichkeiten man
das eröffnet. Gut, das ist eine ganz andere Frage.
Da muss man sich eben immer fragen,
ist die Wissensbasis denn tatsächlich so gestaltet, dass diese Annahme,
ich habe vollständiges Wissen, irgendwo gerechtfertigt ist?
Okay, hier ist nochmal im Grunde genommen eine Zusammenfassung von dem,
was wir hier schon ein bisschen gemacht haben.
Der Vorschlag, ich muss ja nicht bottom up daran gehen und
irgendwie alle Konklusionen, die ich bilden kann, aufbauen.
Das könnte unter Umständen sehr viel Zeit kosten in der Wissensbasis.
Ich kann auch ganz einfach Top-Down, rangehen und sagen,
naja, wenn ich eben auch nicht beweisen kann,
dann konnte ich Tilde A ableiten.
Und gut, wie mache ich das? Ich gucke alle Regeln
durch bei den A als Kopf dasteht und schaue mal,
ob ich die einzelnen Beweise führen kann.
Überhaupt kein großer Unterschied zu Top-Down-Ableitung, die ihr schon gehabt habt.
Der einzige Hinweis, der hier noch gegeben ist,
ist, dass ich dabei natürlich in Endlosschleifen kommen kann,
wenn ich irgendwelche Regeln der Form P,
Also so ein zyklisches Regeln drin habt,
denn dann funktioniert das einfach nicht mehr, hier einfach alles abzuarbeiten.
Ich bin in der Endloschleife gefangen und wenn meine Top-Down-Beweisprozedur schlichtweg nicht terminiert,
dann weiß ich gar nichts, dann weiß ich weder, dass man a,
dass ich nun beweisen wollte oder dessen Migration ist fehlgerecht beweisen wollte,
ob das nun wahr ist oder nicht.
Das heißt einfach nur, ich habe einen Zyklus und der Wissensbasis.
Ja, da kann eben immer noch was kommen,
es kann auch sein, dass da nichts mehr kommt,
ich bleibe im Zyklus hängen
Okay, das war einmal Complete Knowledge Sumption, soweit glücklich damit.
Okay, also ich würde sagen, guckt vielleicht zu Hause
noch einmal kurz drüber. Es ist wirklich eine kleine Idee,
die zeigt, was man machen kann,
mit einer Wissensbasis und eben der Vorstellung,
sie könnte ja nicht ganz vollständig sein und ein bisschen Common Sense da reinzubringen.
Was ich eigentlich heute als Hauptteil gerne machen möchte,
ist folgendes. Wir werden es ein bisschen mit annahmbasierten
Schließen beschäftigen
Das geht ganz genau in dieselbe Richtung. Logik eröffnet uns
die Möglichkeit, schöne, deduktive Schlüsse zu machen.
Wir haben da irgendwie unsere schönen Beweisprozeduren,
aber wir kommen immer wieder an die Grenzen, wo wir sagen,
ein Mensch würde in der Situation eben ein bisschen mehr machen als jetzt rein Deduktives schließen.
Und das brauchen wir auch, um fit zu sein für
den Alltag. Eben hatten wir das Beispiel,
ich gucke sozusagen gelben Seiten nach, finde was nicht.
Und gehe dann davon aus, das gibt es auch tatsächlich
gar nicht
Ist nicht astrein logisch, ist aber common sense mäßig vielleicht ganz brauchbar.
Ja? Ja, quasi als Moristik oder Businessanwürfung bezeichnet?
In gewisser Weise ja, genau. Es ist sozusagen eine Möglichkeit mit einer Welt,
die unbeherrschbar ist oder die sehr kompliziert ist und unbekannt ist,
umzugehen, zu sagen, okay,
ich habe danach geguckt, ich habe es nicht gefunden,
dann mache ich mal so weit,
als wenn es das tatsächlich nicht gibt.
Und das, ja, genau, heuristisches Wissen trifft sehr gut.
Die gelben Seiten könnten ja auch nicht stimmen.
Aber sie ist eine gute Abschätzung für die Realität.
Sehr schöner Vergleich
Genau, und sowas ähnliches machen wir jetzt hier.
Zuerst gucken wir uns mal die Adduktion an,
das Default Reasoning ist im Grunde genommen eine Fortführung davon.
Ich denke mal, ihr kennt alle, haben wir Kreide.
Und über diese Tafel mal, gibt es irgendwo das?
So, kennt alle diese schönen Regeln,
A und aus A,
folgt B,
Modusponenz. Er hat das ganz klassische Beispiel, es regnet und
wenn es regnet, dann ist Wasser auf der Erde.
Und so, jetzt beobachte ich, es regnet,
ich kenne die Regel, ich schließe da das Wasser auf der Erde.
Gut, was haltet ihr jetzt von folgendem Schluss?
Also immer noch, wenn es regnet,
dann ist Wasser auf der Erde und ich sehe jetzt,
dass der Boden irgendwie nass ist und daraus schließe ich A. Nein.
Genau. Rein logisch ist das natürlich ein bisschen unsinnig,
denn die Ipplikation funktioniert schlichtweg anders
Und auch in dem Beispiel kann man natürlich sagen,
hey, da könnte einfach einer mit dem Gartenschlauch stehen.
Macht es aber trotzdem irgendwo Sinn, Schlüsse dieser Art zu machen.
Oder wann könnte das Sinn machen? Ja, dorthin. Ja,
man kann weiß, dass das sehr, sehr wahrscheinlich zusammenhängt miteinander.
Also wenn es dann so lasst uns nicht mehr rechnet,
ist ja die Wahrscheinlichkeit so, dass es vorher berechnet hat.
Genau, es könnte sozusagen sich eben um, was ja Wahrscheinliches handelt,
ich habe sozusagen hier einen typischen Fall irgendwo und sagt,
naja, so viele Regeln gibt es eben nicht, die zu dem B führen.
Also könnte das eine Möglichkeit sein, ja.
Noch was? Ja, ich wollte sagen,
so würden wir ihn ja auch überlegen, bitte sie wiederholen lassen.
Das ist natürlich auch überlegen, was könnte der Grund dafür sein.
Zumindest funktioniert es ja ein Gericht und das werde ich annehmen.
Es hat geregnet dann. Die Konsequenzen, dass er stundenlasst,
das ist genau so. Genau das. Genau, das
ist genau das Stichwort. Ich kann also keinen deduktiven Schluss machen,
der zwingend ist, aber ich kann vielleicht eine ganz vernünftige Hypothese aufbauen. Gut,
das Beispiel mit dem Regen ist da, so ein typisches Sandbox-Beispiel,
vor der Aufgabe stehen wir Menschen im Grunde genommen nicht und das wird auch sicherlich nicht etwas sein,
wo wir sagen, Mensch, der ist ja intelligent,
der draus gekriegt, das regnet.
Aber eine andere Variante, wo wir sowas immer wieder brauchen,
ist zum Beispiel der Sektor Diagnose.
Aber für Informatiker ist es eher, oh,
der Rechner geht nicht an, woran könnte das denn jetzt alles liegen?
Und ja, Psychologie, das ist ja auch,
mal schauen, welche die Daten auf und macht dann die Statistik.
Und wenn die passt, dann hat man das Leben
für die quasi bestellt
Also gut, da würde jetzt vielleicht der strenge Logiker sagen,
auch eine bestätigte Statistik, es ist halt nicht absolut zwingend,
aber man erhärtet sozusagen die Evidenz dafür,
dass es eine gute Hypothese ist.
Und ja, genau,
Psychologie oder ich würde halt den medizinischen Sektor immer dafür anführen,
da kommen eben auch Leute an und haben irgendwelche beobachtbaren Symptome.
Und jetzt möchte ich aber auf die Ursachen schließen.
Und die Ursachen kann ich vielleicht gar nicht genau feststellen auf den ersten Blick.
Ich kann eben eine informierte Annahme machen darüber,
was denn dazu führen könnte, dass unser Symptom auftritt.
Dass jemand hustet oder dass der Rechner nicht angeht oder dass
der Bildschirm flimmert
Und dann kann ich vielleicht genauer nachgucken. Aber es ist schon sinnvoll,
eben so eine sogenannte Abduktion hier zu machen,
eben keine Deduktion, sondern eine Abduktion, also andere Richtung,
um zu so einer Hypothese zu kommen.
Und das ist sozusagen dieser Teil des adduktiven Schließens im Rahmen des Sunshine Based Reasoning.
Default Grizzling funktioniert nach einer ganz ähnlich, nach einem
ganz ähnlichen Prinzip. Da macht man sowas wie Normalitätsannahmen.
Das ganz typische Beispiel dafür ist es, wenn ich sage,
ich habe zu Hause einen kleinen Vogel,
der heißt Tweety,
kann der fliegen
Was schätzt ihr? Ehrlich? Bestimmt. Okay, ja schon,
weil die meisten Vögel jetzt Haustiere verkauft hätten, Vögel kriegen können.
Genau, das ist auch eine gute Annahme. Okay,
das stimmt, ja. Die nennt man es ja nicht
noch nicht. Das ist nett. Also ich gebe durch,
ich habe keinen Vogel, aber Twitti wird immer dafür rangezogen.
Genau, das sind so die Annahmen,
Vögel sind normalerweise in der Lage zu fliegen, Haustiere,
die als Vögel gehalten werden können, fliegen,
eventuell kriegen sie die Vögel gestutzt.
Also da hat sozusagen Annahmen darüber, wie die Normalität wie
die Welt normalerweise beschaffen ist. Natürlich akzeptiert man immer,
dass es Ausnahmen gibt. Klassischerweise wird dann immer angeführt,
Tweety könnte eben auch ein Pinguin sein oder ein Strauß oder
so etwas und dann eben nicht fliegen können.
Okay. Ja gut, hier gibt es dann solche Annahmen,
dass wenn Mary eben ihr Büro irgendwo hat,
dass sie da auch meistens anzutreffen sind.
Aber solche Annahmen, die Realität ist normalerweise nur und so
, könnte halt auch anders sein.
Das ist quasi auch eine Art von Sumption.
Aber wir gucken uns erstmal diesen großen Bereich der Abduktion an.
Es wird uns wahrscheinlich auch noch eine Zeit lang beschäftigen
Was wir uns schon angeschaut haben, ist im Grunde genommen dieser Recognition-Bereich.
Den hatten wir eben Diagnose genannt. Da brauche ich eine Abduktion.
Ich kann auch Recognition eher vielleicht im Sinne der Robotik machen. Wenn ich weiß,
ein Zettel, der auf dem Tisch liegt, wenn ich da draufgucke,
da sehe ich dann eine eckige Fläche oder ich sie kannten
und ich gucke jetzt auf den Tisch und sehe so eine eckige Fläche,
dann kann ich per Abduktion schließen,
dass da auch tatsächlich ein Zettel liegt.
Dass wir so ein typischer Recognition Task,
muss nicht stimmen, es könnte auch jemand perfider Weise irgendwie
das Bild eines Zettels auf den Tisch gemalt haben
Insofern ist es eben kein absolut sicherer Schluss.
Das ist keine Deduktion. Ich muss sagen,
in mir liegt das das Beispiel mit der Diagnose deutlich mehr.
Das halte ich für realistischer. Gut, das andere,
was hier eingefügt wird, ist oder angeführt wird als Anwendung ist das Design.
Ich kann so eine Abduktion auch verwenden,
nicht um einen Schluss zu machen auf dieses A,
sondern ich kann mir auch die Frage stellen,
wenn ich jetzt B will, Was kann ich denn machen dafür?
Also um nochmal, dass das Beispiel ein Regen aufzuführen und dem Gartenschlauch,
wenn ich will, dass der Boden nass ist, ja,
dann könnte ich entweder eben dafür sorgen, dass es regnet,
ein bisschen schwieriger oder aber ich drehe den Gartenschlauch auf.
Dass wir so eine Anwendung, wo man eben Adoptionen verwendet,
um sich letztendlich, ja, ein Design zu machen oder zu überlegen,
mit welchen Schritten komme ich denn da hin?
Aber das finde ich, zeigt mir die Bahnbreite davon auf,
was ich mit so einer Adoption alles machen kann oder mit der Samsung Best Reasoning,
bleibt mental einfach immer mal bei diesem Diagnosebeispiel.
Das werden wir jetzt auch
ein bisschen vertiefen
Und wir gucken uns vor allen Dingen an,
was wir formal an unserer Wissensbasis jetzt noch aufbohren müssen, damit das auch klappt.
Wir haben F, unser Wissensbasis, alles schöne Hornklauseln.
Das ist das, was wir schon kennen.
Und jetzt fügen wir noch eine einzige Sache hinzu,
nämlich, dass es Haar, eine Menge von Hypothesen.
Und im ersten Schritt sind das einfach nur atomare Aussagen.
Und die nehmen wir dann erstmal, is humableds. Ja,
also bekannte Wissensbasis, nur dass wir jetzt sagen,
es gibt eine Menge von Aussagen,
Von denen nehmen wir an, die könnten eben wahr sein.
Oder vielleicht auch nicht. Das sind keine Fakten,
also da steht nicht drin, irgendwie arg gilt oder das gilt als Regel,
sondern das ist einfach ein besonderter Teil dieser gesamten Modellierung.
Und wie gesagt, F ist das, was wir bereits kennt,
eine Wissensbasis mit Hornklauseln. Also soweit nichts großartig Neues.
Und jetzt können wir aber interessante Sachen machen, allein aufgrund dieser Definition.
Als erstes können wir den Begriff des Szenarios definieren.
Dass wir sagen, gegeben eben unser Remenge von Fakten F.
Und unsere Menge von des Jubels oder Hypothesen H. Dann nehmen wir eine Teilmenge von H,
also eine Menge von unseren Annahmen oder eine Teilmenge von unseren Annahmen und sagen, naja,
solange diese Teilmenge von unseren Annahmen vereinigt mit unserem bisherigen Wissen,
erfüllbar ist.
Also nicht zu einem Widerspruch kommt, dann nennen wir das
ein Szenario. Denn auch wenn ich viele Annahmen habe,
möchte ich ja nicht irgendwie Annahmen gleichzeitig treffen,
die sich widersprechen
Das ist so ein Gedanke dahinter. Wir gucken uns das alles
gleich nochmal ein Beispiel an. Ich würde jetzt nur hier
nochmal die Begriffe der Erklärung oder einführen und darauf hinweisen.
In der Regel bin ich ja interessiert daran,
eben eine Erklärung für eine bestimmte Beobachtung zu finden.
Also in dem Fall wäre es eben, warum ist die Erde jetzt eigentlich nass?
Und eine Erklärung muss immer ein Szenario sein.
Die darf nicht auf Annahmen basieren, die sich gegenseitig widersprechen.
Dann ist es eben keine gute Erklärung oder formal ist es schlichtweg dann keine Erklärung.
Formal wird es eben so geschrieben, na gut,
meine Wissen, Oder meint man Fakten, vereinigt mit D,
De muss eben im Szenario sein, muss Gier geben.
Und spätestens jetzt denke ich was,
das sieht alles irgendwie sehr sehr formal aus,
deswegen habe ich mal ein kleines Beispiel vorbereitet,
wo wir uns das nochmal angucken können.
Ja, der ersten Folie Anfang wäre schön.
Wir bauen uns jetzt einfach mal
eine Wissensbasis
Und ja, das ist eine sehr naive Medizindomäne. Sagen wir,
unsere Wissensbasis steht folgendes drin. Aber wenn man Heuschnupfen hat,
dann niest man, wenn man eine Erkältung hat, dann niest man,
wenn man eine Erkältung hat, dann hat man Fieber.
Und wenn man Fieber hat und gesund ist,
dann leiten wir Falls up, denn das geht zusammen nicht.
Also das ist eigentlich von dieser Wissensbasis der interessantere Teil,
wie heißen solche Dinge? Habt ihr das schon genau gehabt?
Ja, genau, Beschränkungen oder Constraint, Integric Constraint.
Sklave, die funktionieren, Okay, sprich,
in dem Moment, wo ich Fieber und gesund habe,
falls, dann klappt da was nicht.
Ich könnte natürlich auch sagen, es geht nicht,
dass jemand Fieber hat und gesund ist.
Gut, da steht da eigentlich wortwörtlich. Ich könnte auch sagen,
also jemand muss entweder keinen Fieber haben oder nicht gesund sein.
Klingt ein bisschen kompliziert, dann doch schwerer auszuwerten.
Und da wir gerne Hornformeln hätten, schreiben wir das eben
so da rein. Jetzt definieren wir einfach drei Sumerbuilds,
das ist Haar für Heuschnupfen, Ehe für Erkältung,
Gehe für gesund. Das sind so drei Annahmen,
die wir machen könnten über einen Patienten,
der ankommt
Und jetzt gucken wir mal, was mögliche Szenarien sind in dieser Welt.
Kann jemand gesund sein nach dieser Vorwissen? Genau. So
, widerspricht nichts, kann jemand eine Erkältung haben.
Okay, genau, kann niemand Heuschnupfen haben,
geht auch, kann jemand Erkältung und Heuschnupfen haben.
Ja, geht immer noch, kann jemand gesund sein und Heuschnupfen haben.
Ja, okay, genau. Kann jemand jetzt
gesund sein und eine Erkältung haben? Nee, genau,
deswegen geht es nicht
Ja. Genau, Erkältung geht zu Fieber,
Fieber und gesund, geht zu False, das kracht,
also ist das hier unten kein Szenario.
Das andere sind alle Szenarien und gut, jetzt zu fragen,
ob jemand nun, wenn er nicht gesund sein kann,
Unerkältung zu haben, ob er dann gesund Erkältung und Teuschnupfen haben kann,
dass er erübrigt sich, das kracht genauso.
Das heißt, wir haben hier also mögliche Szenarien identifiziert,
die möglich sind,
das geht nicht
Jetzt wollen wir aber natürlich nicht bloß alle möglichen Szenarien aufstellen,
sondern wir wollen in der Regel halt eine ganz bestimmte Sache erklärt haben.
Weil dieser zugegebenermaßen sehr, sehr minimalistischen Wissensbasis bietet sich da eine Sache an.
Wir wollen wissen, wie kann ich jetzt Niesen erklären?
Gut, es ist gesund eine Erklärung für Niesen.
Nö. Ich habe hier genau zwei Regeln, die zu Niesen führen.
Und das eine ist Heuschnupfen und das andere ist Erkältung.
Also kann ich mal feststellen, Heuschnupfen wäre eine Erklärung für Niesen.
Wir haben ja vorher gesagt, Heuschnupfen ist ein Szenario.
Wer in Erklärung für Niesen,
haben wir auch vorher gesagt, das ist ein Szenario.
Wir Heu schnupfen und Erkältung, dann auch eine Erklärung fürs Niesen.
Genau, wäre auch eine Erklärung. Ist Heu schnupfen und
gesunden Erklärung. Ja, ja auch eine.
Wer denn wieder unser Erkältung und gesund eine Erklärung?
Nee. Ja, wir hatten noch eine Einschränkung von Malga
ab bei den Erklärungen.
Das ist eben
ein Szenario sein muss
Genau, also es würde sozusagen zwar auf Erklärung,
auf Niesen ableiten, aber es wird auch auf Holz ableiten.
Und damit... Okay, man kann es ausbeuten. Genau,
es ist dann kein Szenario und das fordern für eine Erklärung
schon, dass die in sich widerspruchsfrei ist, ja?
Ja, genau, jetzt gibt es uns,
zum Beispiel heute, Unterkämpfung, quasi ein logisches Unfress,
also dass beide Sachen gleichzeitig wahr sein müssen,
damit diese Erklärung werden.
Genau, also wir würden ja sagen,
wir nehmen eine Menge von Anna,
also von Sumables und bei der Menge
sind die sozusagen alle drin
Das ist hier, wie gesagt, so trivial,
dass man vielleicht gar nicht so richtig sieht, wozu man das braucht.
Aber wenn ich mir vorstelle, ich habe ein sehr kompliziertes System,
so ein Rechner oder ein Auto,
dann habe ich eben nicht mal eine Dreiestimobil,
sondern ich habe enorm viele Gesundheit.
Und dann kann es eben sein, dass ich zu verschiedenen Erklärungsmodellen komme,
die sich aber teilweise widersprechen würden und die sozusagen nicht alle zusammennehmen kann.
Genau, also hier sehen wir die die möglichen Erklärungen. Wie gesagt,
jedes davon muss ein Szenario sein, diese vier Fälle erfüllen die Bedingungen,
ich kann diesen ableiten und Das ist ein geschlossenes Szenario.
Und jetzt ist, glaube ich, relativ klar,
was ich ja, was mit Miminalität gemeint ist,
die minimale Erklärung ist so eine solche Erklärung, die,
bei der ich nichts mehr wegnehmen kann, ohne den erklärenden Charakter zu verlieren.
Und ich mir das hier also angucke, häuschend auf und erkältung,
da kann ich Erkältung wegnehmen und heuschnupfen,
bleibt immer noch auf diesen ab und umgekehrt gilt das auch.
Und hier ist auch klar, da kann ich das gesund wegnehmen,
das funktioniert immer noch genauso gut in seiner erklärenden Wirkung.
Und in der Regel bin ich ihm interessiert daran,
was so eine minimale Erklärung ist
Das macht auch total Sinn bei der Diagnose, angenommen,
ich gehe zum Arzt und sage, oh,
ich niese immer, was könnte mir los sein?
Und dann sagt er mir, also sie haben folgende 17 Krankheiten,
irgendwie nicht so großartig. Vielleicht sollte er die Paare raussuchen,
die am häufigsten sind oder wahrscheinlichsten sind, ja.
Eine Frage mir jetzt noch an den Klausurketten in den Himmel
schauen und Sonne scheint, weil wenn man sich anschaut.
Genau, ja. Und dann hat er sich ja auch in die Sonne,
also in die Himmel schauen und nicht Sonne schauen,
dann wird das dann auch eine Minimale erklären oder sind nur
die beiden,
die nur eins erklärt wurden
Genau, das, was wir auch ein Beispiel von der
minimalen Erklärung, weil ich würde ich beides dafür brauche.
Also ich, die Sonne muss scheinen und ich muss da hinschauen,
wenn nur eins von beiden gilt, würde ich nicht niesen.
Also das ist ein sehr guter Punkt,
eine minimale Erklärung muss nicht bloß eine Hypothese sein.
Das muss eben die Menge von Hypothesen sein, die gerade ausreicht,
um das, was wir klären wollen, abzuleiten.
Genau, das sind auch so Beispiele,
wo man hier sagen kann, dass wir so Alternativen,
also es könnte das eine sein oder das andere,
es könnte natürlich
auch beides sein
Und das, was du als Beispiel genannt hast,
das sind eben dann ein bisschen komplexere Zusammenhänge,
wo man sagen kann, okay,
da müssen diese beiden Sachen eben gegeben sein, so beim,
ja, bei der Diagnose von irgendwelchen Rechnern wäre das dann immer wieder der Fall,
dass man sagt, okay,
also das müssen diese beiden Teile beide kaputt sein,
sonst wäre das nicht der Fall.
Das gucken wir uns doch noch im Rahmen davon,
eine Übungsaufgabe ein bisschen genauer an. So,
jetzt noch kurz als Ausblick, was man noch machen kann,
wenn man denn irgendwo so ein Szenario hat.
Ich kann natürlich dann umgekehrt wieder losgehen und sagen,
ich habe mich jetzt auf ein Szenario geeinigt und mache jetzt
mal weitere Konklusionen auf Basis dieser Annahmen.
Das nennt sich da ein Extension. Formal, gucken wir uns
das nochmal an, muss das hier ein maximales Szenario sein.
Es geht im Wesentlichen um die Idee.
Ich habe jetzt meinetwegen mir überlegt, okay,
der Patient könnte eben Erkältung und Heuschnupfen haben.
Was für eine Konklusion kann ich dann
noch ableiten
Ja. Genau, also das Niesen, das war klar,
das haben wir vorher ja hierdurch erklärt, aber ich kann
was Neues ableiten, eben, dass er Fieber haben müsste.
Und das geht dann schon im Grunde genommen jetzt über,
glaube ich, die nächsten zwei Kapitel hinweg,
diese Idee, wenn ich den Annahmen habe,
kann ich natürlich auch wieder vorwärtsschließen und gucken,
ob ich da mit was Interessantes ableiten kann und ob ich das vielleicht wieder überprüfen kann.
Deswegen eben der Begriff der Extension. Das gehen wir nach
diesem kleinen Ausflug mal wieder zurück, in die formale Definition
Ja, so wird das nichts. Genau,
hier sehen wir das eben nochmal, Szenario muss erfüllbar sein,
Erklärung, muss ein Szenario sein und ich muss ihm das zur Kliente ableiten können.
Minimale Erklärung, das ist immer eine Klärung,
sodass es kein striktes Satz oder keine strikte Teilmenge gibt,
die ebenfalls in Erklärung ist.
Und hier haben wir nochmal eben diese Extension,
logische Konsequenzen von F und einem maximalen Szenario.
Maximale Szenario ist eben analog, oder, na gut,
und konträr definiert, so niemal Erklärung.
Beim maximalen Szenario darf ich keine weitere Annahme mehr hinzufügen,
ohne dass es zu einer Inkonsistenz kommt.
Jetzt können wir hier auf der Folie nochmal ein paar von diesen Begriffen klären.
Es wird ausgewählt, warum ist es IGM, kein Szenario?
Hört ihr das, ja? Weil die aus G
folgt und wir und freuds aus G und Fiesburg
Genau, also ich kann umgekehrt halt gucken,
es gibt ja nur einen Construder, eine Bedingung drin.
Wenn ich IGM habe, eh, ist schon verdächtig,
die kommt über G rein.
Und das klappt dann nicht. Gut, was kann, ja.
Aber er muss auch nirgendwo ableiten, oder? Ja gut,
er ist nicht ableitbar, aber ich konnte trotzdem als Annahme machen.
Das ist immer so ein bisschen das Problem bei den reinen Buchstabenbeispielen.
Es ist überhaupt nicht klar, ob das nun common sense-mäßig
Sinn macht oder nicht. Aber ich könnte natürlich immer noch
zu irgendeiner Menge von Annahmen eine beliebige weitere Annahme hinzunehmen.
Also da gibt es ja den bekannten römischen Redner,
der irgendwie jede Rede schloss,
damit im Übrigen bin ich der Meinung, Catargo sollte zerstört werden.
Das kann ich ja machen. Ich kann ja bei jeder
Diagnose oder jeder Annahme noch irgendeine Hypothese in den Raum stellen,
die überhaupt mit nichts verbunden ist.
Und gut, das macht vielleicht keinen Sinn,
aber es macht auch sozusagen hier nichts kaputt.
Geht. Was können Sie sich
denn nochmal angucken
Ja, weiß nicht, warum ich MN kein
maximales Szenario ist, was könnte ich noch dazu nehmen?
Na gut, da steht auf der gleichen Folie drauf.
Also da könnte ich hier Wahl,
also das Haar eben noch mit reinnehmen,
weil ich ihm feststelle, okay,
auch mit dem Haar komme ich nicht zu diesem False.
Andere, das darf ich nicht mehr reinnehmen,
sondern das sind hier zwei mögliche maximale Szenarien.
Aber jetzt können wir mal fragen,
warum ist das hier
keine Erklärung
Ja. Ich war bereits EGM, kein Silva.
Genau. Da mache ich also nichts kaputt. Gut,
das ist eine Erklärung für A. Okay,
das heißt nichts weiter, als damit kann ich A ableiten.
Also, ja. Ich glaube, das sind beiden Kunden,
runtere maximalen Außennahmen, ein maximaleres Szenario machen,
also quasi EHMN noch gehen zu führen.
Wenn ich EHMN jetzt noch gehe hinzufügen würde,
Dann hätte ich wieder das Problem mit E und G in einer Hypothesenmenge.
Und dann wird das sozusagen nicht hinhauen.
Aber das kann man so ein bisschen so lesen wie,
also E und G schließen sich gegenseitig aus, das kann nicht sein.
Und ansonsten, der Rest ist dazu allerdings kompatibel. Das ist sozusagen,
das sind die beiden Annahmen, die sich beißen würden.
Und sowas hat man ja häufig in Diagnose-Szenarien, dass man sagt,
okay, ganz viele Sachen können auch noch sein.
Aber da ist vielleicht irgendwo so ein Punkt,
wo ich sage, entweder ist es nun so oder
es ist so
Beides zusammen geht tatsächlich nicht. Also meinetwegen,
es ist eine Erkrankung, bei der ganz, ganz sicher ist,
dass man Fieber hat oder eine, bei der ganz,
ganz sicher ist, dass man keinen Fieber hat,
aber irgendwie so ein Mischding daraus geht nicht.
Genau, wie gesagt, das werden wir uns noch mal
ein bisschen detaillierter angucken im Rahmen der Übung.
Da sind so ein paar Aufgaben in der Planung.
Was wir uns jetzt noch mal anschauen,
ist, ja, wie ich das Ganze berechnen kann,
wo wir Zeit noch haben und mal gucken,
ob wir noch ins Default Reseling reingehen könnten
So, was wir uns schon, ja,
das haben wir eigentlich im Wesentlichen schon gesagt,
wir können diese Abduktion machen, geh ist gegeben,
also eine Beobachtung ist gegeben und wir wollen jetzt wissen,
wie ich das Ganze erklären kann.
Wie gesagt, reine Abduktionsregel. Andere Richtung ist eben,
wir wollen wissen, ob irgendwas wahr ist und sozusagen
ein Argument dafür konstruieren. Das ist das Default Reasoning,
das kommt gleich noch, wir sind jetzt immer noch in
der Abduktion
Sprich, das, was wir jetzt eben gerade gemacht haben,
den Erklärungen, das ist alles dieser Bereich.
Jetzt gucken wir uns nochmal formal an, wie geht das eigentlich?
So, wenn ich jetzt irgendeine Aussage aus einer Wissensbasis erklären will,
wie kann ich das mit einem einfachen Algorithmus machen?
Oder mit anderen Worten, was seht ihr da in
diesem Codeschnipsel
Also ich möchte ja im Grunde genommen eine Menge von Sumables,
also von Hypothesen haben, die dann tatsächlich meine Query wahrmacht.
Und hier ist es eben ein bisschen verallgemeinerter aufgeschrieben.
Hier wird eben von der Query, von Conjunkten, von Aussagen gesprochen.
Ich kann natürlich eben auch mehr als eine Sache auf einmal erklären.
Also ich kann nicht immer nur erklären,
warum die Erde nass ist oder warum jemand liest.
Ich könnte auch medizinische Domäne eben versuchen zu erklären,
warum jemand ein mittelhohes Lieber hat und niest,
aber kein Husten hat oder so etwas.
Das wäre auch
eine Möglichkeit
Das heißt, mich interessiert, irgendwie habe ich
einen Satz an Assubels, der diese ganzen Bedingungen wahrmacht.
Gut, und dann gehe ich einfach wie folgt vor.
Ich gucke meine Wissensbasis rein, ersetze mir diese einzelnen Kuhs,
also die einzelnen Aussagen durch den Body und mache das immer
so weiter und führe quasi einen Top-Down-Beweis.
Was anderes steht da nicht, als ich probiere einen Top-Down-Beweis
zu führen. Und zwar bis zu dem Punkt,
wo ich das Ganze auf Assumables runterbrechen kann
Und dann habe ich am Ende meinen Satz von den Sumables gefunden,
die, sagen wir, für den Beweis benötigt werden.
Deswegen bei uns, warum da 40 Portale führgesprochen wird,
dass ich das gerade ein bisschen versuche.
Von Bali, der Nico Is bis Programm oder alles
von diesen Kui nehme ich mir.
Genau. Warum nicht? Das ist plötzlich, ja,
dass ich für die vorher bin. Das ist ein neunes Himmelbürger,
steht ja davor, wenn ich in einer anderen Zeit habe.
Das ist ja eins von Ipo Art, das ist ja echt irgendwie.
Genau, es ist ein QI, es ist aber ein spezielles QI.
Denn wenn ich in das Humable habe,
dann will ich das nicht
weiter ersetzen
Denn da bin ich sozusagen zufrieden damit, dass es
eine Annahme ist. Ich würde sagen, wenn man,
wenn es eine Idee des Beweisbaums vor sich sieht,
dann lassen wir ihm diesen Knoten, den kann ich expandieren.
Ja. Das ist in den beiden 180 später noch da.
Nicht weiß man, so wird es lang machen können.
Und ja, keine Ahnung. Ja, stimmt.
Da kriegt man auch, wenn ich jetzt so sage,
das AI als Teilmenge hiervon definiere, kriege ich Probleme,
so wie das aufgeschrieben ist, die auch noch zu behandeln,
genau.
Das ist wahrscheinlich
die Begründung dafür
Also wie gesagt, Idee ist wirklich,
ich mache einen Top-Down-Beweis, ich schreibe mir die Konjunktion dessen,
was ich beweisen will, quasi hin und gucke dann,
dass ich davon jedes Element durch weitere Regeln expandiere und das mache ich so lange,
bis ich eben erfolgreich war.
Oder vielleicht stelle ich auch fest, das funktioniert gar nicht.
Dann kann ich irgendwann abbrechen, sofern ich keine zyklischen Regeln habe. Oder,
na gut, ich kann eben auch hier dazu kommen,
dass ich irgendwann Falls ableite,
dann kann ich auch abbrechen
So, von der Idee her, soweit klar.
Ja, nee. Im Grunde genommen steht,
also ich tue mir auch ein bisschen schwer zu sagen,
okay, was ist denn eigentlich hier drinnen versteckt?
Aber da drin steckt wirklich nur diese Idee,
ich möchte was erklären. Vielleicht gucken wir uns aber
kurz einfach die andere Wissensbasis an
Also ich habe irgendeine Sache, die ich erklären möchte.
Beispielsweise eben, hier war das Beispiel, ich möchte diesen erklären.
Und jetzt würde ich mir hinschreiben, muss wie ein Schwamm.
Soll ich mir hinschreiben, quasi mein N?
Und gut, dann könnte ich eben mein N ersetzen.
Ich mache das mal in dieser Notation
durch Heuschnupfen
Und das ist eines Humable und damit wäre das Ganze abgeschlossen.
Also wäre H-Ebene Erklärung für N. Ich könnte genauso gut von
meinem N zur Erkältung gehen. Funktioniert auch,
könnte ich auch machen. Und jetzt ist das Einzige,
was eigentlich noch in dieser Anleitung hinzugekommen ist,
ich kann das Ganze auch erweitern, beispielsweise möchte ich erkläre N
Und F. Also soll ein F sein. Und jetzt gehe ich einfach her und sage,
okay, dann suche ich mir davon mal eins aus,
nehme beispielsweise mal das N und ersetzt das N durch Ha.
Und habe ich hier stehen, Heuschnupfen und Fieber und weiß aber,
Fieber ist noch kein Resumable,
also mache ich weiter und da setze das Fieber durch,
ach,
da gibt es nur eine Regel durch eine Erkältung
Und dann habe ich hier stehen, Heuschnupfen und Erkältung.
Und damit mit Heuschnupfen und Erkältung habe ich also niesen und Fieber erklärt.
Ich hätte es natürlich auch anders machen können.
Ich hätte auch an dieser Stelle wählen können.
Das N ersetze ich eben durch eine Erkältung.
Das habe ich erkältigt und Fieber. Fieber ersetze ich
durch Erkältung. Dann habe ich hier Erkältung und Erkältung
und dann mache ich noch
eine Äquivalenzumformung
Sagt, dass es einfach nur Erkältung. Und so kann
ich eben den Beweis führen. Und wie gesagt,
wie ich hier meinen Entscheidungen treffe, gut,
das ist immer das Problem bei dem Top-Down-Beweis, ja.
Da hätte ich eine Möglichkeit, die Absteckung bezweifelt,
wenn wir sagen, es ist riesengannisch in Täuschung bekommen.
Wir müssen nicht mit einbeziehendes Dorf auf eine Erkältung kaufen.
Das kommt ein bisschen darauf an, was du machen möchtest.
Also wenn die Frage ist wirklich,
generiere eine Erklärung dafür, dann reicht es eben genau
eine Erklärung zu finden
Ist es natürlich in der Regel so, dass man sich
für alle möglichen Erklärungen interessiert. Also wenn man daran denken würde,
man geht zu einem Arzt und bekommt von dem eine Erklärung,
macht da eine irre aufwendige Überhandlung mit Medikamenten,
denen die total viel Nebenwirkung haben und dann sagt er,
naja, dass das nichts bringt,
das habe ich ja gleich erwartet.
Schließlich gibt es noch ein Dutzend anderer Erklärungen. Die habe ich
dir bloß nicht gesagt, du wolltest nur eine hören.
Da würde man schon sagen, das ist ziemlicher Unsinn.
Das heißt, man muss sozusagen immer überlegen,
würde ich wirklich alle Erklärungen haben,
habe ich überhaupt eine Möglichkeit mit dieser Vielzahl von Erklärungen,
was anzufangen
Und gibt es vielleicht eben auch den Qualitätsmaß zwischen diesen Erklärungen,
ja? Das sind ja dann vielleicht auch dem Arzt,
dann achtet jetzt hier auch bei jetzt noch weiteren, die postliche Sachen machen müssen.
Ich möchte mich doch an der Stelle und sagt,
hey, in diesem Tiefen müssen wir jetzt noch zu Küber.
Genau, dass wir genau dieser Schritt,
dass ich es vielleicht eben nicht bei einer reinen Adduktion belasse, sondern sage,
okay, ich teste Manhypothesen, bevor ich die nächsten Schritte einleite.
Das ist natürlich jetzt immer das Zwischenspiel von,
was muss ich machen, um formal eine Erklärung zu bekommen,
das ist wirklich das, was wir gesehen haben, eine Erklärung generieren.
Und was macht Sinn in der realen Welt
Und da würde ich sagen, macht es durchaus
Sinn zu sagen, ich will alle Erklärungen haben.
Und dann gucke ich mir vielleicht solche Erklärungen an,
die geeignet sind, um überprüft zu werden.
Oder die vielleicht erst so besonders simpel sind.
Man könnte ja hier auch ganz konservativ sagen, na gut,
die Erklärung mit nur Erkältung gefällt mir erst mal besser,
als dieser Double Fall.
Also arbeite ich erst mal hiermit weiter aus irgendeinem Grund.
Aber das geht dann im reinen Bereich der Heuristiken,
wo man sagen kann, was gefällt mir dann irgendwie besser.
Und habe ich da vielleicht Domänenwissen, dass mir sagt,
so beides und Hypothesen, wo die eine Hypothese ist,
immer viel wahrscheinlich als die andere,
wer weiß das schon so genau
Aber wir werden gerade zu diesem Bereich der Mehrfachen Erklärungswege,
und wenn wir dazu kommen,
noch ein Beispiel angucken.
Okay,
wie immer
Eben haben wir uns sozusagen angeguckt, einzelne Hypothesen,
also Aussagen, die wahr sein können oder eben auch nicht.
Und jetzt machen wir formal, im Grunde genommen genau das Gleiche,
nur dass wir diesmal regeln als Annahmen verwenden und nicht eine einzelne Aussage.
Und das war, wie gesagt, das Beispiel,
wenn etwas ein Vogel ist, dann kann es fliegen,
ist normalerweise so, kann aber Ausnahmen haben.
Da habt ihr auch ein paar genannt.
Da kommen wir natürlich ganz genau wieder in diese Falle hier.
Da schließt du ein bisschen den Kreis zum Anfang der Stunde
Wenn ich jetzt eine Wissensbasis habe und da steht drin,
irgendwie der Tweetie und der ist ein Vogel und ich habe da drin eben auch die Annahme,
dass Vögel fliegen können und keine Ahnung,
jetzt fehlt wie die und dann sage ich, ja,
dann ist er sehr wahrscheinlich weggeflogen und leitet das aus diesem Wissen ab,
packt jetzt mal eine Wissensbasis rein und dann erzählt mir aber jemand,
Attiti war ein Pinguin, der kann gar nicht fliegen,
habe ich genau wieder dieses Problem,
ich muss den Schluss, den ich getroffen habe,
Ahat, wie die ist weggeflogen,
den muss ich auch wieder zurücknehmen.
Und zwar aus dem Grund,
weil ich neues Wissen reinbekommen habe,
nämlich,
dass Twitter
ein Pinguin war
Und damit habe ich exakt das Problem,
was wir ganz am Anfang der Stunde hatten,
dass ich nicht monotones System habe, neu hinzugefügtes Wissen,
kann mir bereits getroffene Schlüsse zerschießen.
Und man könnte sagen,
am Anfang bei der Complete Knowledge Assumption haben wir diesen Default getroffen,
wenn ich was nicht weiß, dann ist es nicht so.
Das ist auch in gewisser Weise eine Default-Annahme. Und hier
erweitern wir dieses Prinzip jetzt ganz großflächig und sagen, naja,
ich kann eben auch beliebige andere regeln als Annahmen verwenden.
Kauf mir damit natürlich genau dasselbe Problem der Nicht-Monetonie ein
So, und uns angucken, wie das formal modelliert ist,
das kennen wir irgendwie schon.
F, wie gesagt, estate with follows from the assumptions.
Also, ich würde auch sagen,
das ist irgendwie das feste Wissen, das sind unsere Hypothesen,
die heißen hier eben Normalitätsannahmen.
Ich kenne das Ganze
immer als Default-Regeln oder Default-Schlüsse
Alles nur komplizierte Namen für eine Wenn-Dann-Regel, bei der ich
auch bereit bin, zu akzeptieren, dass es Ausnahmen gibt.
Also wenn Vogel dann fliegen, aber es könnte Ausnahmen geben.
Das ist formal alles, was dahinter steckt. So,
jetzt gucken wir uns an, wie das gerade sich in ein Beispiel formuliert ist.
Da möchte ich ganz dringend darauf hinweisen,
dass es hier sozusagen so eine kleine Brücke gibt.
Und zwar zwischen, wie diese Normalitätsannahme formuliert ist,
Artikel über AI sind in der Regel interessant
Das ist, da würde ich als Logiker sofort sagen,
das ist eine Wendan-Beziehung. Also wenn etwas über Logik ist
, dann ist es interessant. Und es ist generell,
schränkt es eins, es ist eben nur ein Default-Regel.
Das Ganze wird hier aber als eine einzelne Aussage modelliert.
Also nicht als Implikation modelliert, sondern es wird einfach gesagt,
die Tatsache, dass das hier gilt,
als Hypothese modelliere ich über eine einfache Aussage.
Wenn ihr euch das Buch anguckt oder die Folie nochmal anguckt,
stolpert nicht darüber, dass ihr das hier lest und die ganze Zeit dann sucht,
wo es denn diese blöde Implikation in den Beispielen versteckt.
Also das ist sozusagen hier die direkte Übersetzung.
Wenn etwas über AIS, dann ist es generell interessant,
schreiben wir auf, als Hypothese in AI.
Man kann sich mit viel, viel Fantasie irgendwie aus diesem
Unterstrich so einen versteckten Implikationsfall vorstellen.
Und wie auch immer man sich diese Eselsbrücke bauen will.
Klar ist eben, dass es einfach hier nur formal als eine einzelne Aussage modelliert.
Und damit können wir jetzt eben erstmal den ganz angenehmen positiven Fall,
das ist die Vollschluss,
dass der auch Sinn macht
Oder zudem es keine Ausnahme gibt, ziehen.
Wir haben hier irgendeinen Artikel und wir wissen,
der Artikel ist About AI, also du hast über künstliche Intelligenz.
Und jetzt haben wir die Regel,
wenn etwas über künstliche Intelligenz ist und wenn gilt,
das Artikel über künstliche Intelligenz, generell interessant sind,
dann ist der Artikel auch interessant.
Macht das Sinn? Genau, also das hier weiß ich,
das weiß ich und das ist meine Annahme,
die habe ich
hier drin
Hier gibt es keinen Widerspruch. Kann ich also ableiten,
das ist interessant. Gut, das ist noch nicht sonderlich
spannend gewesen. Spannend wird das jetzt im folgenden. Nämlich,
wenn ich wieder folgendes tue, ich fange an,
Bedingungen oder Tabletic Constraints hinzuzufügen.
Da mache ich erstmal ein ganz einfaches, nämlich,
dass ich sage, etwas kann nicht interessant und uninteressant sein.
Klingt plausibel, oder? Gut. Das bringt mich aber
möglicherweise in Schwierigkeiten. Also ich füge das erstmal hinzu
Gut interessant und uninteressant kann eben nicht beides sein.
Und jetzt habe ich in meiner Wissensbasis diese Regel,
die hatte ich auch schon vorher,
wenn was über AI ist und dann gilt,
da sind was über die AI ist,
es ist auch interessant, dann ist das Ganze interessant.
Jetzt habe ich einen Artikel,
der ist über AI und jetzt lege ich aber fest,
war aus irgendeinem Grund, finde ich den uninteressant.
So, in was für Schwierigkeiten bringt mich das jetzt
Ja, genau das folgt, das ist AI, falsch ist.
Genauso, ich kann sozusagen kein Szenario machen,
um mal bei der Themenlogie von eben zu bleiben,
wo in AI hier nicht zu einem Falls führen würde.
Genau, wenn ich das natürlich sprachlich formuliere,
bedeutet das schlichtweg, der Artikel, um den es hier geht,
also um den sich dieses Wissen hier dreht,
stellt eine Ausnahme zu dieser Regel dar.
Denn offensichtlich gilt diese Regel hier nicht mehr oder diese Annahme
oder so Normalitätsannahme hier,
die gilt nicht mehr
Gut. Hier ist das Ganze nochmal in so einem,
ich würde sagen, Vorläufer zu einem Belief-Network oder zu einem kausalen Netzwerk aufgebaut.
Hier haben wir einfach die beiden Fälle, Artikel 23,
ist über AAI und so Default-Annahme, Artikel über AI sind interessant.
Also kommen wir zu interessant. Funktioniert wunderbar. Hier
haben wir unser Integrity Constraint, unsere Bedingung,
dass etwas nicht interessant und interessant
sein kann
Und wenn wir jetzt hier unseren Artikel 53 haben und der ist uninteressant,
aber wir können genauso gut ableiten, der ist über,
nein, wir leiten nicht ab, wir wissen,
der ist über AI, machen dann den Default,
dazu, dass er interessant ist.
Dann haben wir hier den Widerspruch. So, das ist letztendlich
nichts weiter als eine grafische Notation für das, was wir eben besprochen haben.
Und da wir hier eben auf einmal verschiedene Arten haben,
hier Class Membership, ist einfach nur ein Beispiel für eine Sache,
die auf jeden Fall gilt. Unsere Defaults sind auf einmal
unsere Constraints macht da schon Sinn, dass halt auch grafisch abzuheben.
Also wenn ihr da von einem Beispiel steht und feststellt,
oh, das ist alles Graut und Rüben,
orientiert euch mal an so einer Notation,
das kann dann schon eine Menge bringen.
So. Jetzt machen wir es natürlich noch ein bisschen komplizierter,
denn einfach festzustellen, es gibt irgendwie so eine Default-Regel und
dazu gibt es auch eine Ausnahme.
Das ist noch nicht alles, worauf wir hinaus wollen.
Jetzt machen wir mal
ein paar mehr solcher Defaults
Fangen wir an mit Artikel über formale Logik, sind auch über künstliche Intelligenz.
Kann man sich drüber streiten, aber so wie wir hier
Kunstintelligenz aufziehen, mag das ja schon irgendwo stimmen.
Jetzt sagt jemand, Artikel über künstliche, über formale Logik
sind aber generell uninteressant, die sind ganz trocken.
Kommentiere ich mal nicht weiter. So, und der nächste Artikel,
die nächste Annahme ist Artikel über Machine Learning sind auch über künstliche Intelligenz.
Okay, kann ich alles machen,
ist einfach eine Menge von Annahmen,
die ich mal in den Raum stelle
Jetzt schreibe ich das hier schön auf. Also, about
formal logics, about AI. Da steckt das drin.
About formal logics, uninteresting. Ja, da steckt das drin.
About mashing learning, about AI. Da steckt das drin.
Und was steht hier unten eigentlich dann genau? Ja,
die vierte Zeit, ja, wenn es wieder erweitert ist und
der ja interesting, Genau, das klappen wir schon.
Interessant und uninteressant, warte, nicht ewig. Genau.
Und weil wir eine Eintrittsfrage haben und das interessant ist,
gilt auch nicht ganz. Genau, das wäre also,
wie man sagt, ich will mich mit basalen Toppys gar nicht beschäftigen.
Genau, das sind einfach noch weitere Sachen, die hier hinzugekommen sind.
Jetzt gibt es ja dann die Fragen dazu,
kann ich erklären, dass, weil etwas über formale Logik ist,
dass es deswegen interessant sein sollte, muss?
Ja, also einerseits ist das nicht das,
was da steht
Das steht nicht, weil, also nicht, dass das
eine Erklärung ist, sondern dass es überhaupt eine gibt.
Ja, genau. Stimmt so richtig? Ja,
bloß ein Nein, weil ihr uninteressant ausgebaut formelt, praktisch folgt.
Und damit interessant, wie ich mir gehe.
Genau, damit hast du schon die nächste Folie.
Das wäre kein Szenario. Genau, es wäre kein Szenario.
Ich könnte es da irgendwie ableiten, aber es wäre kein Szenario.
Ich komme da also in eine Bredouille.
Und hier bei diesem Default Greasoning gucken wir uns nochmal an,
wie ich denn damit genau umgehen kann.
Aber du hast es genau den Punkt gebracht.
Ich kann zwar im Grunde genommen ein Tresting ableiten,
aber ich leite dann leider auch ein Falls ab
Wenn du uns das hier jetzt nochmal als Netzwerk anschauen,
ist das genau dieses Problem. Hier habe ich einen Artikel
, der ist About Formulogics. Und jetzt sage ich,
okay, was About Formulogics ist, ist Interesting, schön,
aber dummerweise weiß ich das About Formulogics und Interesting sich leider ausschließt.
Die geben diese Argumentation, was würdet ihr denn jetzt als Artikel-Empfehler machen?
Also ihr wisst, ihr habt einen Kollegen,
Der geht generell davon aus, naja, was überformale Logik ist,
das hat schon was mit der AI zu tun und AI interessiert mich.
Aber der sagt auch, formale Logik an sich interessiert mich nicht.
Ja, blaue Teile sind in dem Sinne ja später.
Also er ist ja nicht bindend im Vergleich zu dem roten Fall.
Deswegen würde ich ihm überformalen, wo wir abwarten. Genau,
das ist jetzt so ein sehr vernünftiges Vorgehen, zu sagen,
hör mal zu, du hast mir ja schon mal gesagt,
dass ich formale Logik nicht interessiert.
Du hast zwar auch mal erwähnt, dass formale Logik was
mit AI zu tun hat und dass sich AI generell interessiert,
aber ich werde das einfach mal stärker.
Genau, das war so sehr, plausibles Vorgehen dabei. Das heißt,
dass wir hier auf einmal in der Situation sind,
wo wir sagen können, okay, wir haben vielleicht Widersprüche da drin,
aber wir können sozusagen der einen oder anderen Seite da durchaus informiert den Vorzug geben.
Ja, also wenn ich jetzt davon ausgehen würde,
dass ich keine Aussage darüber treffen kann,
dass Kamale normale Logik uninteressant ist, haben wir,
und ich nur auch leiten könnte,
dass normale Logik auch überbaut reich About i8. Kann ich denn eine Aussage über interesting AI einstellen an der Stelle?
Genau, das würde ja funktionieren, wenn wir nochmal das einfach voraussetzen.
Genau, das wäre ja das Beispiel, dass das einfach
diese Bedingung hier fehlt. Und dann könnten wir sagen,
okay, der ist über formale Logik,
der ist About AI und damit ist er per Default Interesting.
Das würde ja funktionieren. Und im Widerspruch bekommen wir halt erst deswegen,
weil wir hier noch die Kante eingezogen haben,
gesagt haben, okay,
das funktioniert nicht und deswegen würden wir eben zu
so einem Falls da ableiten
Genauso. Ja, müssen wir mal gucken, wo ich bin.
Okay. Jetzt gibt es hier einfach nur die Modifikation.
Ja, man betrachtet das mal so als Wackelbild.
Jetzt machen wir es einfach zu einem Default,
das formale Nogic Artikel nicht interessant sind.
Können wir auch machen. Wir können sozusagen unsere Bedingungen auch
zum Default verwandeln. Ändert sich jetzt irgendwie was daran,
was wir
irgendwie empfehlen würden
Ja. Wir sind ein Rundmahl zwischen Erbaut, der Bell und Erbaut an ihrem Bett.
Also das... Das ist vielleicht die allerbeste Variante,
dieses ganze coole Müddel tatsächlich aufzulösen, aber geben wir schon aus,
wir wollen das Kuddelbude gar nicht auflösen.
Ja. Ich habe jetzt nicht mehr,
also ich habe ja bei beiden nun nur einen Vorratsfall,
das heißt, ich kann jetzt relativ willkürlich entscheiden,
was in dem Fall vorliegen soll,
beziehungsweise ich kann es nicht wissen.
Es kann sein, dass eben ich eine Ausnahme von der linken,
von dem linken Norm,
bei der Hase,
das war so eigentlich eine Ausnahme von dem rechten Dorm
Genau, das liegt in jedem Fall einer Ausnahme.
Genau, ich habe sozusagen zwei mögliche Ausnahmesituationen, ja.
Aber man muss vorsätzlich sagen, dass so direkte Verbindungen irgendwie
stärker gewichtet werden müssen. Und wenn man speziell wirklich gesagt hat,
das finde ich uninteressant, ist es doch irgendwie nicht logisch,
dass nochmal über AEI, also diesen Unzugebenheiten.
Genau, da soll das Ganze natürlich auch hingehen.
Deswegen werden diese Netzwerke zunehmend kompliziert, dass man dann vielleicht
irgendwann sagt, das Speziellere sollte ja eigentlich gelten.
Da kann man natürlich dann auch wieder diese wunderbaren Vogelbeispiele anführen
und man sagt, okay, das ist aber ein ganz,
ganz spezieller Fall
Und deswegen wird das Ganze überschrieben. Da haben wir genau das Problem,
Vögel können generell fliegen. Und wenn was ein Strauß ist,
ist auch ein Vogel, aber ein Strauß kann nicht fliegen.
Das macht uns im Kopf überhaupt keine Probleme, weil wir sagen,
na gut, ich weiß, dass ein Strauß ein Vogel ist,
aber es ist ein spezieller Fogel und wenn was spezieller ist,
hat es eben auch speziellere Eigenschaften.
Das macht mir überhaupt keinen Widerspruch zu dem Wissen, was ich vorher hatte.
Und genauso kann man eben hier auch argumentieren,
dass man sagt, ja, wenn ich jetzt hier sage,
okay, generell ist Formate, Informatik uninteressant,
Aber dieser Artikel ist nun mal über Formate Informatik im Bereich der AI,
dann ist der wieder interessant oder so.
So kann ich da auch argumentieren. So. Jetzt gucken wir
mal auf die Uhr. Ja, ich würde fast sagen,
bevor wir jetzt, allzu sie ja noch in die nächsten Details kommen,
das wird, glaube ich, ein bisschen viel.
Gut, das ist im Grunde nochmal das gerade Beispiel aufgerollt
Hier haben wir eben noch mal unsere Assumables, also unser
Haas, als Normalitätsannahmen drin. Und dann wird das Ganze
eben an der Stelle noch mal ein bisschen weiter gemacht,
aber da kommen wir dann in Cancellation Roules rein.
Ich würde fast sagen, wir machen an der Stelle
langsam mal einen Cut und ich frage noch mal,
ob ihr bis dahin Fragen habt, ob ihr noch was unklar ist.
Im Grunde genommen drei Sachen kennengelernt.
Wir haben angefangen mit Niggation des Failure im Rahmen der Complete
Knowledge Assumption
War sozusagen die erste allgemeine Annahme, die wir kennengelernt haben,
unser Wissen ist vollständig. Wir haben das Ganze,
wenn wir es denn verwenden, mit dem Preis bezahlt,
auf einmal ist monotones Schließen nicht mehr möglich,
sondern neues Wissen kann bedeuten, einmal gemachte Schlüssel müssen zurückgenommen werden.
Jetzt haben wir im dritten Teil kennengelernt, okay,
ich kann also beliebige Annahmen im Grunde genommen modellieren, für mein Wissen.
Hab dabei, wir kommen dabei sehr schnell in alle möglichen Bereiche rein,
wo es zu Widersprüchen kommt,
wo ich also vielleicht zwei Default anhaben habe, die sich widersprechen.
Hab dann das Problem oder die Möglichkeit zu sagen,
aber dieser eine Default Weg gefällt mir besser als der andere,
weil er vielleicht direkter ist.
Da werden wir noch ein bisschen darauf eingehen. Vielleicht vorweg
als Auflösung dafür. Am schönsten ist natürlich eine Situation,
wo ich mehrere Default Wege habe, die aber alle zum gleichen Ziel führen.
Das ist so die Umkehrung von dem, was wir uns eben angeguckt haben.
Zwar Default Wege, die zum Widerspruch führen. Ich kann
auch zwar Default Wege haben, die zum Gleichen führen,
wo ich dann einfach sage, na gut,
das könnte irgendwie das eine sein oder das andere.
Aber hey, ist eigentlich ja egal.
Ich komme zum selben Schluss und deswegen löse ich das Problem
so auf
Geht auch. Klau, wir haben so ein bisschen uns angeschaut,
wie man das Ganze eben auch in so einem Netzwerk darstellen kann.
Ich sehe das ein bisschen als Vorübung für Belief-Netzwerke.
Hier reden wir eben über, das ist so,
immer so, Beziehungen und das ist einfach mal so eine Annahme,
von der wir auch gar nicht genau wissen,
wie doll sie denn gilt.
Also eine sehr binäre Geschichte.
Das Ganze wird im Rahmen des Buches ausgebaut so weit,
dass wir eigentlich an jeden von diesen Pfeilen einfach
eine Wahrscheinlichkeit hängen
Dann können wir natürlich dieses ganze Problem uns zu fragen,
welcher Weg ist denn jetzt eigentlich besser als welcher andere?
Das können wir dann durchaus nicht nur qualitativ über sowas
wie nah aus dem Knotenmeer auf dem Weg auswerten,
sondern wir können das auch wirklich quantitativ dann in Zahlen fassen.
Aber das wird auch im Moment dauern, bis ihr da hinkommt. Genau,
auf dem Weg dahin hatten wir uns eben das Ganze
nochmal angeguckt im Bereich der Abduktion,
wo man eben nicht mit Normalitätsannahmen vorwärts schließt,
sondern wo man einfach Hypothesen im Rahmen
beispielsweise eine Diagnose aufstellt
Gut, dazu wird es eben auch noch,
gerade zu diesem Sumpton Based Reasoning mit der Abduktion,
wird es auch noch mal eine größere Übungsaufgabe geben.
Da dürfte dann ein Automotor mit diversen Falls mal analysieren.
Guter. Da bin ich viel Spaß bei.
Sollte jetzt nach der Folie nicht mehr allzu schlimm werden.
Sollte noch fragen. Okay, dann danke ich fürs Zuhören
und wünsche viel Spaß