Moment, weil die Bedingung hier, das für jede Regel,
aus der ich weh ableiten kann, das gelten muss.
Es gibt keine Regel, also es ist trivialerweise wahr.
Es gilt für jede Regel, weil es gar keine gibt.
Ja. Okay, dann habe ich es gerade vielleicht so falsch verstanden.
Das führt dazu, dass sich das Nordweh hinzunehmen kann.
Auf der Art und Weise kann ich Nordweh ableiten,
weil es eben keine Regel gibt, aus der ich das W ableiten kann.
Das ist ein bisschen tricky, ja, dass es mehr
oder weniger durch die Hintertür eine Ableitung eingeführt, aber...
Vorher kommt jetzt das Nordweh. Das kommt daher,
weil ich fordere hier, also es gibt ja zwei Möglichkeiten,
wie etwas in die Menge C hineinkommen kann.
Die eine steht hier oben, die andere schlägt hier unten.
Und die wäre ja, ist sie das, was Nordweh ins Spiel bringen kann.
Also ich füge Nordweh zu der Menge der Konklusion hinzu,
wenn es denn für jede Regel,
aus der ich weh ableiten kann oder mit Hilfe derer ich weh ableiten kann,
eine dieser beiden Bedingungen erfüllt ist.
Also entweder für eines dieser BIs ist die Negation
bereits in der Konklusion
Aber es gibt ein BE, das ist ein negierter Ausdruck und
der Ausdruck selber ist bereits in der Menge der Konklusion drin.
Keine dieser Bedingungen ist erfüllt, aber das Ganze ist strivialerweise erfüllt,
weil es gar keine Regel gibt,
auf der ich die Bedingung überprüfen könnte.
Und deshalb ist sie trivialerweise wahr. Also es ist ja immer,
die Implikation wird ja wahr, auch wenn die Prämisse falsch ist.
Und hier ist die Prämisse falsch,
es gibt keine solche Regel,
also die Implikation selber war und auf die Art und Weise
kommt das B ins Spiel
Das ist natürlich ein bisschen von hinten, ja,
auf die indirekte Art und Weise. Aber ich meine,
das ist genau das Wesen, auch dieser Legation durchs Scheitern,
dass ich über den expliziten Domänenabschluss die Schlussfolgerung mache und
nicht explizit durch irgendeine Regel, die vorgegeben ist.
Und das, was wir hier haben in dem Aktionsystem,
ist ja, eben genau die Tatsache, wenn ich,
also das ist der Kerninnegation durch Scheitern,
wenn ich nicht w ableiten darf,
er kann aus dem Aktionsystem,
dann darf ich annehmen,
dass die Negation gültig ist
Das ist es gerade, ja. Ich würde,
ich mache sozusagen eine Suche in diesem Aktionensystem, gilt weh.
Das ist nicht ableitbar hier daraus. Und weil es nicht
hier daraus ableitbar ist, darf ich Nordweh annehmen.
Das ist gerade der Kerngedanke, dessen Innigins, das scheint des Negierens durchscheitern.
Und das ist eben die Ausbuchstabierung hier als Algorithmus.
Und da kommt das eben über diese Bedingung hinein,
dass irgendetwas für jede Regel gelten muss,
weil es gar keine Regel gibt, dieser Art,
dürfen wir trivialerweise nicht der Kopf der hypothetischen Regel,
also Nordweh mit zu den Konklusionen hinzufügen.
Also das kann ja in jedem Film man not
Naja. Genau, ja, ja, ja.
Ja, also es ist immer, die Grundregel ist,
was du positiv nicht ableiten kannst, dann nimmt Integration ein.
Oder dann darfst du die Integration annehmen. So, das war,
ja, jetzt kommt der nächste Schritt, sind wir soweit?
Ja. Bis die Technik soweit fertig, die Technik schläft tief und ist.
Ja, okay. Gut, dann kommen wir zum nächsten Schritt,
dass wir die Idee, die wir eben verwendet haben,
verallgemeinern für beliebige Sorten von Schlussfolgern. Das,
was wir bisher gemacht haben, war ja immer nur,
dass wir spezielle Annahmen gemacht hatten und die Annahmen waren immer dieser Art,
dass wir gesagt haben, ja,
die Teile sind in Ordnung und wenn wir,
wenn das notwendig ist, dann sind wir auch bereit,
das Legierte dafür anzunehmen.
Oder mit anderen Worten, wenn wir nicht in der Lage sind,
abzuleiten, dass die einzelnen Komponenten unser Scheidungssystems in Ordnung sind,
dann können wir auch annehmen, dass sie defekt sind.
Und das soll jetzt eben erweitert werden auf beliebige Annahmen,
also nicht welche, die auf die Negation zugeschnitten sind, sondern beliebig sind
Auf die Art und Weise können wir dann eine Art von Schließend realisieren,
was Dichter an der natürlichen Realität dran ist, als das,
was ein rein monotones Flusssystem tatsächlich ermöglichen würde.
Also wenn wir unsere Agenten wieder annehmen,
dann wollen wir eben gerade annehmen, dass sie in der Lage sind,
Annahmen über die Welt zu machen und dann zu prüfen,
ob diese Annahmen in der Welt, ob die Schlussfolgerungen,
die sich aus den Annahmen ergeben,
in der Welt tatsächlich gelten
Also im Prinzip liegt das auch der Diagnose zugrunde.
Ich mache Annahmen über die Welt,
ob bestimmte Komponenten in Ordnung sind oder nicht in Ordnung sind.
Und ich prüfe dann an dem Axomsystem, ob das mit meinen Beobachtungen verträglich ist.
Und das wird auch als abduktives Schließen bezeichnet. Im Gegensatz zum Deduktiven schließen,
wo ich eben von Beobachtungen ausgehe und auf die Schlussfolgerung aus diesen Beobachtungen ziehe,
mithilfe der Aktionen, die gelten müssen in der Welt,
habe ich hier eben sozusagen die Schlussfolgerung gegeben.
Ich nehme an, was in der Welt gilt und prüfe,
ob das mit was dann für Für eure Schlussfolgerung,
für die Beobachtung gelten. Und deshalb sind die Annahmen,
die ich über die Welt machen, auch mögliche Erklärungen für die Beobachtung,
die ich in der Welt tätigen kann.
Also das ist genau die Sichtweise der Diagnose und das werden wir jetzt
eben verallgemeinern für beliebige Arten von Schlussfolgerungen und das deduktive Schließen
erweitern wir auf der gleichen formalen Basis zum Defaultschließen.
Das ist nämlich auch genau das, was die Negation macht.
Standardmäßig wird angenommen dass etwas nicht gilt. Und ich muss es also durch,
also je nachdem, wie rum man das sieht.
Und ich muss durch den Ableitungsprozess nachweisen, dass diese Standardannahme überschrieben wird.
Und dieses Defaultschließen ist tatsächlich etwas, was wir im täglichen
Leben ständig und jedem Zeit machen. In jedem Augenblick,
unser gesamtes Schließen über die Welt ist Defaultschließen,
weil wir immer davon ausgehen,
dass der Standard erst mal eintreten wird,
weil wir überhaupt nicht in der Lage wären,
alle Ausnahmen zu der Standardflussfolgerung
irgendwie aufzuzählen
Also man muss sich immer vorstellen, was könnte alles schieflaufen.
Das ist genau die Frage. Was könnte alles schieflaufen,
wenn ich irgendein bestimmtes Ziel verfolge? Ja, also was weiß ich,
ich möchte am Morgen hier in die Uni kommen.
Was könnte alles schiefgehen? Es sind so viele Sachen,
die kann ich nicht aufzählen. Es geht nicht.
Heute war ganz stelligen blockiert mit irgendwelchen Autos,
die kreuz und quer standen, weil auf der Autobahn nichts mehr ging.
Die Ironie der Geschichte war, die Einzelstelle,
wo der Verkehr floss, ist die Autobahn selbst gewesen.
Aber der gesamte Stadtteil war stillgelegt. Ja,
und da gibt es also tausend Dinge,
die passieren könnten, die mich daran hindern,
mein Ziel zu erreichen
Ich müsste, wenn ich das vollständig akklomatisieren wollte,
all diese möglichen Katastrophenfälle irgendwie auflisten.
Und deshalb ist es eine Frage der Ökonomie, dass ich sage,
ich nehme standardmäßig an, dass alles gut gehen wird.
Die Bus wird fahren, das Wetter wird okay sein.
Ich selber werde in einem Gesundheitszustand sein, der mich nicht zwingt,
den Bus plötzlich zu verlangen oder irgend so etwas.
Also es kann ja alles schief gehen, was man
irgendwie vorstellen kann. Und das sollte klar sein,
dass diese Vielfalt unmöglich per Akklomatisierung zu erfassen ist.
Deshalb brauche ich also irgendetwas wie Standardannahmen über die Welt,
die ich außer Kraft setze,
wann immer es nötig ist, um eine konsistente,
ein konsistentes Akkiobensystem zu bekommen
Und hier, das sind eben die Beispiele aus unseren künstlichen Welten.
Wir haben diesen Lieferroboter, der durch die Gegend fährt,
um Kaffee zu bringen. Und solange nichts dagegen ist,
annehmen, er soll Mary irgendetwas bringen und solange nichts dagegen spricht,
wird er eben Mary ihrem Büro vermuten.
Und natürlich sitzt Mary nicht den ganzen lieben Tag in ihrem Büro,
sondern sie hat vielleicht auch noch andere Dinge zu tun.
Aber solange nichts dagegen spricht, geht man erstmal von der
Annahme aus, ja, finde sie in ihrem Büro.
Und erst wenn sich herausstellt, sah, ist sie nicht.
Dann muss ich in Frage stellen, muss ich diese Standardannahme,
sie wird wohl in ihrem Büro sein, in Frage stellen.
Das sind so zwei grundsätzliche Schlussfolgerungen. Das eine also von
den Konklusionen hin zu den Prämissen. Ich habe also Schlussfolgerungen,
was in der Welt wohl gelten wird. Das sind nämlich
genau meine Annahmen. Und aus denen versuche ich,
Rückschlüsse zu ziehen, auf den Zustand der Welt.
Und ich versuche also, meine Beobachtungen zu erklären,
mithilfe der Schlussfolgerung und Default Reasoning ist diese übliche vorwärtsschlussweise,
ich habe Beobachtungen, ich habe meine Aktionen,
die in der Welt gelten müssen und ich möchte darauf Schluss folgen,
was in der Welt gilt.
Unter der Annahme, dass eine bestimmte Normalität tatsächlich gegeben ist.
Und erst wenn die Normalität nicht mehr gegeben ist,
dann bin ich bereit, bin ich bereit,
die Annahmen in Frage zu stellen.
Und wir sehen also, dass in beiden Fällen Annahmen das zentrale Element sind.
Und deshalb also diese Generalisierung zum annahmenbasierten Schließen,
wo ich also sowohl in der Vorwärtsrichtung als auch in der Rückwärtsrichtung mit solchen anderen arbeiten kann.
Gut, es gibt dann zwei unterschiedliche Aufgabenstellungen,
die man mit Hilfe dieses annahmebasierten Schließens lösen kann.
Das eine ist Design, wenn ich also irgendeine,
ein komplexes Gebilde konstruieren sollte, also etwa einen Plan.
Das ist so etwas, ein Plan setze ich einem aus,
einer Reihe von Aktionen zusammen oder ein komplexes Gebilde aller Art.
Also ich soll beispielsweise eine Konfiguration für ein Computersystem machen,
dann müssen die Teile aufeinander abgestimmt sein, nicht alles passt zu allen Dingen.
Und ich möchte aber aus den Einzelkomponenten ein komplexes Gebilde zusammenstellen.
Und dann kann eben der Designer jede Möglichkeit Auswählen,
um die gegebene Aufgabenstellung zu erfüllen.
Also die Designkriterien zu erfüllen. Der andere Aufgabe ist eben,
etwas zu erkennen in der Welt. Also basierend auf den Beobachtungen,
die ich gemacht habe, rauszubekommen, wie sieht wohl die Welt aus.
Und es gibt dann also wieder eine Art von Reihe von Möglichkeiten,
um die Welt zu erklären.
Und der Erkenner kann eben irgendeine Beliebige davon auswählen.
Denn sie erklärt auf jeden jeden Fall, dass euch die Erscheinung selbst.
Das ist also zum Beispiel die Situation der Diagnose,
wo ich eben verschiedene Möglichkeiten habe, ein bestimmtes Phänomen zu erklären.
Wir hatten das gesehen, dass ich eben selbst für so ein einfaches System,
sieben verschiedene Erklärungen bekommen habe, was alles falsch sein kann.
Von den Sicherungen bis über die Schalter bis hier zu den Lampen.
Und hier ist es also so, dass das System tatsächlich fest vorgegeben ist.
Ich beobachte nur an dem System und soll erklären,
was ist eigentlich los mit dem System.
Was funktioniert da, was funktioniert da nicht?
Während hier oben ich eben das System selber konstruieren sollte
Und das heißt also, diese Designaufgabe ist immer die
wesentlich schwierige Aufgabe, im Gegensatz zu dieser Erkennungsaufgabe.
Also einfach nur zu erkennen, was passiert hier in der Welt eigentlich,
ist immer die einfache Situation im Vergleich zu der konstruktiven Aufgabe, baue etwas.
Sei es eben so etwas wie ein Plan.
Und das kann man sich eben an Beispielen veranschaulichen,
indem man eben vergleicht, was ist der Unterschied eigentlich,
eine Krankheitserkennen im Gegensatz da oder im Vergleich zur Entwicklung einer Behandlungsmöglichkeit
Da hier in diesem Satz kommt,
das gesamte Dilemma der modernen Medizin zustande,
dass wir heute in der Lage sind, jede Menge Krankheiten zu diagnostizieren,
aber in sehr, sehr vielen Fällen überhaupt nicht wissen,
was wir mit dem Wissen anfangen sollten.
Wir können dann zur Kenntnis nehmen, dass die Krankheit existiert,
aber wir können nichts dagegen tun. Weshalb also in vielen Bereichen
schon die Frage steht, möchte man das überhaupt wissen,
was auf der Basis der Diagnostik möglich ist?
Oder lebt man nicht viel netter, freundlicher, wenn man
das alles gar nicht weiß? Oder eben dann genau die gleiche Frage,
ein Treffen zu organisieren, was alle Konstraints erfüllt,
die durch die die potenziellen Teilnehmer gegeben sind,
ist immer die schwierigere Aufgabe im Gegensatz dazu rauszufinden,
wann das treffend tatsächlich stattfindet.
Also die Vereinbarung zu treffen ist der schwierigere Teil festzustellen,
wann auf was man sich nun geeinigt hat.
Das ist der einfachere Teil. Da muss ich nämlich
nur den Kalender abfragen. So, und das machen wir
jetzt eben wieder alles mit unseren Annahmen.
Wir haben also eine Sammlung F,
die F von Fakten kommt, die uns Aussagen über die
Welt machen
Und wir nehmen, vereinfachen wieder an, dass das Hornklauseln sind.
Das heißt also, Definiteklauseln mit Negation. Und die Negation
brauchen wir spätestens dann, wenn wir also Diagnose betreiben wollen.
Und wir haben zusätzlich eine Menge von möglichen Hypothesen über die Welt.
Und dies, das sind unsere Annahmen, die wir machen.
Also diese beiden grundsätzlichen Bestandteile haben wir immer einerseits die Beschreibung,
wie sich die Welt verhält. Und andererseits eine Anzahl von Annahmen über das,
was in der Welt wohnt, möglicherweise gelten wird.
Und jetzt können wir aus diesen Eine aus dieser Menge der
Hypothesen eine Teilmenge auswählen, die so gewählt sein muss,
dass die Gesamtheit aus den Fakten, die wir haben,
und dieser Teilmenge von H erfüllbar ist.
Also das muss insgesamt konsistent sein. Oder mit anderen Worten,
diese Teilmenge der Assumables, das D ist ja ein Teil,
eine Teilmenge von H,
das muss so gewählt sein,
dass es eine Erklärung für ein bestimmtes Phänomen abgibt
Und das können wir eben dann tatsächlich mit dem Begriff der Erklärung belegen.
Also ein solches Szenario ist eine Erklärung für eine bestimmte Aussage.
Also das ist ein Szenario, ist praktisch nur erstmal
die Auswahl, die Mengenauswahl aus der Menge der SUM-Mibels.
Die Erklärung ist dann immer bezüglich einer bestimmten Aussage.
Also ich habe eine Aussage über die Welt und ich erkläre jetzt,
warum dies in der Welt wahr ist,
indem ich ein Szenario auswähle, das zusammen mit F diese Aussage stützt.
Oder wo ich aus der gemeinsamen Menge von dem F und
den Assumables G Schluss folgern kann. Und das heißt,
dann D ist also eine Erklärung für G,
wenn es aus dieser Vereinigung der Fakten über die Welt und der Menge der Teilmenge der Sumables,
wenn ich daraus gehe, Schluss folgern kann und wenn die Vereinigung es ernichtlaubt,
erlaubt, False abzuleiten.
Also mit anderen Worten, es gibt keinen Konflikt in dieser Menge der Formel.
Gut, und dann haben wir wieder den Begriff der
minimalen Erklärung und minimale Erklärung ist wieder bezüglich der Mengeninklusion.
Ja, jetzt sehen Sie, es macht dich langsam der Stau bemerkbar.
Oder der Stau löst sich langsam auf. So müssen wir es
ja formulieren. Eine minimale Exerklärung ist dann also eine solche,
die keine Teilmenge hat, die ebenfalls wieder eine Erklärung ist
Also es ist wieder Minimalität auf der Basis der Menge Inklusion.
Das ist das Gleiche, was wir schon für die Negation
durch Scheitern gemacht haben. Wäre ja auch ein Wunder,
das ist nur ein Spezialfall von dem, was wir jetzt hier machen.
Es muss also im Wesentlichen mit all dem verträglich sein,
was wir über die Negation schon gesagt haben.
Gut, das ist nach unten, also der Abschluss,
wenn ich irgendetwas aus D entferne, dann ist es keine Erklärung mehr.
Das heißt minimale Erklärung und das Gleiche haben wir dann aber nach oben auch,
wir haben ein maximales Szenario für eine für eine Menge Fakten und SUM-Mabils,
wenn wir zu der Erklärung, wir haben nichts mehr hinzufügen können,
ohne dass das Ganze inkonsistent wird.
Oder also es sind Szenarien,
wir können kein weiteres Assumable in die Menge D hinzufügen,
ohne dass das Ganze ein Konflikt bekommt.
Also eine Extension ist dann eben,
sind alle möglichen Schlussfolgerungen, alle möglichen Schlussführungen,
heißt ja, sie müssen verträglich sein mit unserem Wissen über
die Welt
Und wenn ich noch irgendein zusätzliches Hummöbel hinzuführe,
dann ist es keine Exzension mehr,
dann ist es auch keine Erklärung mehr für irgendetwas,
sondern es ist auch kein Szenario mehr,
weil das ja eben gerade voraussetzt,
dass das Ganze noch erfüllbar ist.
Und wenn ich also ein SU-Möbel hinzufüge,
was im Konflikt mit einem bereits vorhandenen Exombild steht,
dann ist eben genau diese Bedingung hier nicht mehr erfüllt.
Deshalb ist das in diesem Sinne
ein maximales Szenario für diese gegebene Akzematisierung
So, und da gucken wir uns wieder
ein paar künstlichen Beispielen an. Hier ist ein Aktionensystem,
wir sehen mit Integritätskonstruent und eine Menge von S-Jumberbits gegeben und
das können wir jetzt durchdiskutieren und wir wissen immer fragen,
warum ist das so?
Also, E-M und N ist ein Szenario.
Warum ist das ein Szenario? Szenario heißt,
ich muss aus der Menge dieser Formeln plus diesen Assumables hier oder
die Vereinigung dieser Formeln mit diesen Assumables muss erfüllbar sein.
Da darf kein Konflikt drin bestehen. Wie können wir
das nachweisen
Aber mit anderen Worten stimmt diese Behauptung, die hier steht?
Die einzige Kunstschränkung gegeben ist, sagt Falls,
ein E und Degel, hier ist meines Jüngeren drin,
ist dementsprechend schon mal sozusagen gegeben, eine Idee könnte ich mir...
Oder darf angenommen werden, ja? Ja, ja.
Die könntest du nur herleiten, wenn ich gehe,
wüsste, da ist aber keine Klaus-Gebühr,
weil direkt je im Kopf steht,
kann ich die standardmäßig als falsch annehmen
Richtig. Deshalb bin ich weder in der Lage,
bin ich nicht in der Lage, D abzuleiten.
Das reicht ja aus. Also der Ausgangspunkt,
wenn ich einen Konflikt nachweisen will, das ist ja die einzige Möglichkeit,
einen Konflikt in einem Aktionensystem einzuführen, waren unsere Integritätskonstruenz.
Solange ich dieses Konstruentchen weglasse, ist das Aktionensystem immer erfüllbar.
Das ist gerade das Wesen von Hornklauseln. Es gibt keinen Konflikt in einer,
in einer Klauselmenge, solange ich nicht ein solches Integritätskonstruent drin vorsehe.
Also wenn ich nachweisen soll,
dass das Ganze konsistent ist mit diesen Annahmen hier,
dann muss ich gucken, ob ich in der Lage bin,
irgendwie dieses Fouls abzuleiten. Denn das ist der Indikator,
in meinem Gesamtbeschreibung der Welt ist irgendwo ein Konflikt drin.
Also Gesamtbeschreibung der Welt heißt jetzt, sowohl diese Aktion plus
diese Annahmen über die Welt, die ich gemacht habe.
So, und das Gleiche können wir jetzt hierfür exerzieren,
sind wir in der Lage,
diese Klausel mit Hilfe dieser Annahmen abzuleiten
Ja. Die haben wieder da in der Begegnung Zeitung.
Und die können wir ja oft nie abtreiben, was wir beieinander bekommen.
Genau. Hier über diese Implikation können wir aus dem GED ableiten.
Jetzt gilt also sowohl DE, haben wir als Assumable.
Das heißt, dies ist erfüllbar. Damit folgt aus dem
ganzen False und wir haben einen Konflikt in ihrem System drin.
Okay, dann das Nächste. Ist H&M eine Erklärung für A,
wir müssen uns nochmal Nur um verrufen eine Erklärung für diese Aussage A,
heißt eben immer, dass ich A,
aus der Menge der Fakten über die Welt plus die Annahmen ableiten kann.
Ist das der Fall oder ist das nicht der Fall? Ja,
es ist der Fall, weil man das A,
der verblenden kann, aus FC und das A,
B, und dann haben wir 40. Genau,
also M ist ein Assumable,
das macht uns die Sache immer einfach.
M ist ein Assumable, Moment,
wo bin ich jetzt
Wir brauchen, das wollen wir ableiten. Also aus,
und können wir nicht erst mal in letzter Zeit unten abholen,
vorletzter Ableitung, das ist dann her.
Ja, ja. Dann zwei Tage über. Können wir
C ableiten? Damit haben wir den Teil hier und das
B hatten... Bitte? Genau, aus dem Haar hier
folgt das B. Damit haben wir sowohl das B abgeleitet,
als auch das See abgeleitet.
Wir können auch A ableiten. Das Ganze ist also aus
dieser Aktion Menge plus die des Humables,
plus diese Teilmenge von SUMables
ist das tatsächlich ableitbar
Gut, das Ganze erweitert jetzt, um das E noch.
Warum ist das eine Erklärung? Für A, muss man
immer dazu sagen. Ja. Weil man sowieso aus
dem Zusätzlichen, die Autobien, die er ableiten kann.
Ja, es ist keine minimale Erklärung, die wir haben.
Also das hier würde bereits ausreichen, um das Ganze zu erklären.
Aber wir haben jetzt sozusagen zwei, möglich,
zwei mögliche Alternativen, um B abzuleiten, Bertha.
Einerseits aus dem Assumable E folgt es und andererseits aus
dem Assumable H
folgt es
Also es ist sozusagen mit zwei Möglichkeiten versehen,
um das A draus abzuleiten. Und deshalb ist es
eine Erklärung. Wir haben ja auch nichts Schlimmes gemacht.
Wir haben zu dem ursprünglichen, zu der ursprünglichen Menge,
die bereits eine Erklärung für A war, nur ein weiteres Assumable hinzugenommen.
Und das Assumable haben wir ja sozusagen in der Hand,
ob wir das als wahr oder als falsch betrachten wollen,
also als wahr betrachten wollen.
Gut, dann machen wir den Prozess weiter.
Wir fügen jetzt noch das G hinzu.
Warum ist das dann keine Erklärung mehr? Ja,
jetzt mit dem G können wir das Diama,
die und die
Genau. Das ist das Spiel, was wir vorhin hatten,
aus dem G folgt jetzt das D,
das B konnte man hier oben, zwei verschiedene Arten und Weisen ableiten.
Damit ist E und D. Ableit, äh, sorry,
das D, das D können wir aus dem G ableiten.
Da muss man hingucken. Und damit können wir beide Atome
auf der echten Seite dieses Integritätskonstruenz ableiten und haben damit den Konflikt gefunden.
Also hier haben wir sozusagen einen Konflikt in die Menge der SU Möbels eingeführt,
nein, nicht in die Menge der S-Umits,
in die Menge der in die Teile der SU Möbels, achten.
Also weil eh mit, darf ich nicht wieder was Falsches sagen,
weil eh mit G nicht verträglich ist.
Nein, doch aus GVFD. Ehe ist mit G nicht verträglich,
weil ich eh, darf nicht gleichzeitig mit D gültig sein und aus Gustav folgt D.
So, dann machen wir hier, was haben wir jetzt hier gemacht?
Wir gehen wieder aus von diesem, ja von dieser Teilmenge
und fügen jetzt noch hinzu ein N. Wie können wir nachweisen,
dass das ein Zimmer Maximales Szenario heißt Hinzunahme eines weiteren Issumables,
eines beliebigen weiteren Issumables, macht die Sache inkonsistent.
Also warum ist es ein maximales Szenario? Das ist einzige,
das jünger wird, das man noch hinzufügen könnte, ist gegen.
Das hat man bereits, das für den Konflikt wieder
zu eh ein und ist deshalb dann kein Szenario mehr,
weil die Konsistenz flöten gegangen ist.
Und was ist beim letzten? Da haben wir EGM.
Das ist die Sache, ja, symmetrisch. Im Endeffekt,
jetzt habe ich das gehe, es ist junge Möbel
drin und darf dementsprechend nicht mehr das eh hinzufügen.
Genau, ja. Also weil eh und geh miteinander unverträglich sein,
darf entweder das eine oder das andere drin sein,
aber nicht beide gleichzeitig. Und deshalb ist das maximal,
weil nämlich hier nur noch das E übrig ist,
um es mit einzufügen und dann haben wir den Konflikt wieder drin.
So, das sind die Die Grundlagen dafür und jetzt können wir
das tatsächlich für die beiden Schlussfolgerungsrichtungen, also einerseits vorwärts schließen,
von den Beobachtungen auf die Erklärungen und andererseits von den Erklärungen auf die Beobachtungen rückwärts schließen betreiben.
Wir wissen hier also beim Default-Reseling nicht, ob eine bestimmte
Aussage war oder falsch ist und das muss erst bestimmt werden.
Und dann haben wir eben, wenn wir es ableiten können,
mit einer bestimmten Annahme, also einer Erklärung,
wir haben jetzt eine,
wir wählen aus der Menge der Sumabables welche aus,
die uns insgesamt die Ableitbarkeit für G sicherstellen
Dann haben wir eine Begründung für G gefunden.
Wir sind jetzt also in der Lage, Schlussfolgerungen zu produzieren,
zusammen mit einer Begründung, warum wir in der Lage sind,
zu erklären. Also so etwas wie die Lampe brennt,
weil wir annehmen, dass die Sicherung ganz ist.
Die Lampe brennt, wäre dann das G. Und die Erklärung,
dass das Argument dafür wäre eben genau die Default-Regel,
die wir benutzt haben, dass wir standardmäßig davon ausgehen,
dass die Lampe in Ordnung sein wird.
Erst wenn wir deutliche Evidenz dafür haben, dass diese Annahme nicht gerechtfertigt ist,
dann sind wir bereit, sie in Frage zu stellen.
Das ist also vorwärtsschließen unter der Absichtigung von Annahmen und rückwärts schließen unter der Berücksichtigung und Annahmen ist also,
wir haben jetzt das Ziel gegeben, wir nehmen an,
die Lampe ist in Ordnung und wir sind daran interessiert,
diese Annahme zu erklären und achso, nee, halt,
da müssen wir jetzt beide Richtung uns angucken.
Also wir müssen separieren zwischen den Erkennungsaufgaben,
dann ist SG, die Beobachtung,
die wir haben und wir wollen die Erklärung für die Beobachtung haben.
Also warum brennt die Lampe? Oder es ist eben
ein Designgoal in einem Designtask
Dann wollen wir auch Erklärungen dafür haben,
die uns sagen, warum dieses Design,
also der Plan beispielsweise, den wir abgeleitet haben,
ein guter Plan gegeben, das vorgegebene Ziel G ist.
Das vorgegebene Ziel G ist eben, was will ich erreichen mit meinem Plan?
Wie soll sich die Welt verändern, damit mein Plan erfolgreich
ist oder ja, wie soll es im erfolgreichen Fall verändern?
Gut, wenn wir also Beobachtungen haben,
dann werden wir typischerweise erstmal Abduktion betreiben,
dann werden wir also nach möglichen Erklärungen für die Beobachtungen suchen
Und dann, wenn wir anschließend die fortschließen an,
um zu gucken, was sind denn jetzt die Schlussfolgerungen aus den Annahmen,
die wir gemacht haben und sind die Annahmen mit anderen Beobachtungen in der Welt überhaupt verträglich.
Also das, was wir typischerweise machen, ist,
dass wir ein Wechselspiel zwischen der Abduktion und dem Default schließen haben.
Also standardmäßig nehmen wir an, der Bus kommt.
Wenn wir feststellen, der Bus kommt nicht,
dann suchen wir nach Erklärungen dieser Beobachtung durch Abduktion,
was können mögliche Ursachen dafür sein, dass der Bus nicht kommt.
Von, es hat Stau gegeben, es hat einen Unfall gegeben,
dem Vater worden oder was auch immer. Und dann überlegen wir uns,
was sind aus diesen Annahmen, die wir dort haben,
Konsequenzen, die wir wieder an der Welt überprüfen können.
Dass wir dann eben fragen, ja, wenn es einen Unfall gegeben hätte,
dann müsste ja wenigstens der nächste Bus kommen.
Während im Stau stehenden alle Busse fest. Das sind so
die unterschiedlichen Konsequenzen, die man dann daraus berechnen könnte.
Gut, also das ist dann immer ein Wechselspiel,
dann haben wir eben wieder Annahmen über die Welt.
Es hat einen Unfall gegeben, dann können wir wieder gucken,
was wären mögliche Erklärungen dafür oder gibt es andere Anzeichen in der Welt,
die dafür sprechen und das dann in mehreren Iterationszyklen herum
Wie kommen wir jetzt zu diesen Erklärungen, da es hier wieder
ein Top-Down-Algorithmus angegeben und der unterscheidet sich praktisch nichts von dem,
was wir bei der Diagnose bereits hatten.
Wir nehmen also wieder Resolution. Wir haben eine Antwortklausel,
wir wollen zeigen, dass eine bestimmte Konjunktion von Bedingungen für die Welt gilt.
Und dann wählen wir per Resolution jetzt wieder Teilziele in dieser Antwortklausel
aus und resolvieren die so lange, bis nur noch SUMables übrig bleiben.
Also wir wählen Nur solche Atome aus, die wir ableiten können,
nicht die, die wir annehmen können.
Also wir schützen das Ganze wieder. Ele immer nicht annehmbare
Atomen aus. Also immer solche, die nicht zu der
Menge der Sumables gehören. Und resolviere das entsprechende Atom weg.
Und da wir hier immer nur nicht Annahmen wegresolvieren,
müssen zum Schluss irgendwie nur noch Namen übrig bleiben,
wenn das Ganze erfolgreich ableitbar ist, natürlich.
Sonst nicht. Es kann immer scheitern, damit müssen wir immer rechnen.
Aber wenn es erfolgreich ableitbar ist, dann bleiben eben nur
noch im Körper dieser Antwort Klausel, die SU Möbels übrig.
Und auf die Art und Weise kann ich eben,
ja, die Assumerables bestimmen, die ich haben will,
indem ich dann noch gucke,
ob denn auch keine Teilmengen von Assumerables drin sind,
aus denen wieder eine ein Konflikt resultiert.
Aber die Idee ist, die,
die wir schon hatten, wir machen Top-Down-Ableitung,
resolvieren immer alles weg,
was nicht Assumerable ist und haben zum Schluss die SU Möbels
übrig,
die wir annehmen können
Default Rieseling heißt jetzt also,
wann immer wir irgendetwas über die Welt aussagen wollen,
das ist ja mit Giving Information gemeint,
wenn wir irgendetwas über die Welt aussagen wollen,
dann ist es eben unmöglich, all die Ausnahmen aufzulisten,
die diese Aussage falsch machen könnten.
Und ich glaube, das ist ein berühmter Ausspruch von Abraham Linkeln,
der wird dann im Falle des Schließens unter Unsicherheit noch mal hinzukommen,
dass Nothing is certain but Death Access,
also es kann praktisch in Frage gestellt werden.
Durch irgendwelche widrigen Randbedingungen. Und eben default schließen,
da sind wir eben jetzt daran interessiert, allgemeines Wissen zu formulieren,
was für den Standardfall gilt und dann Ausnahmen dazu gezielt hinzuzufügen.
Und dann schreiben wir eben eine Ausnahme zu der Standardannahme,
erlauben es, dass die Standardannahme übernehmen werden kann,
in Ableitungsprozess und sind deshalb nicht gezwungen, all die Ausnahmen individuell aufzuführen.
Sondern wir sagen nur, dies ist ein generelles Default,
aber es kann unter bestimmten Bedingungen außer Kraft gesetzt werden.
Und diese bestimmten Bedingungen sind wieder genau unsere Assumables.
Das werden wir gleich sehen. So,
und dann haben wir eben den Rubikon überschritten,
den wir eigentlich schon beim Werdediagnost überschritten haben.
Das, was wir jetzt hier machen, ist sogenanntes nicht monotones Schließen.
Im Gegensatz zum monotonen Schließen auf der Basis des Modes Ponens vor Inzen,
zum Beispiel. Der Modes Ponens heißt ja immer,
ich prüfe, als ein Vorwärtsschließen, ich prüfe,
ob die Prämissen einer Implikation alle erfüllt sind,
dann bin ich auch bereit,
die Conclusio hinzuzunehmen
Genau dieser Wattem-up-rieseligen-Prozess gewesen, den wir haben. Und da gilt,
dass wann immer ich eine neue Schlussfolgerung hinzufüge zu der Menge der Schlussfolgerung, gehen
Alte nie verloren. Die Menge der Schlussfolgerung wird also immer größer
oder bleibt gleich, aber wir sind, wir wird niemals kleiner.
Ich kann dich durch neu hinzukommen, das Wissen,
alte Schlussfolgerung außer Kraft setzen.
Und genau das wird jetzt hier in Frage gestellt bei dem Nichtmonotonen-Schließen.
Da ist es nämlich möglich, dass ich auf der Basis
der Standardannahme eine Schlussfolgerung ziehen kann.
Wenn ich jetzt zusätzliches Wissen hinzubekomme, geht diese Schlussfolgerung
möglicherweise verloren
Im Konflikt mit der Standardannahme steht. Weil die neu hinzukommende
Information im Konflikt mit der Standardannahme steht. Deshalb ist die
Standardannahme nicht mehr anwendbar. Und deshalb kann ich etwas,
was ich vorher per Standard ableiten konnte, jetzt nicht mehr ableiten.
Das ist nicht monotonisch schließen. Also,
hier wächst die Menge der Schlussfolgerungen monoton,
je mehr Wissen ich über die Welt habe,
umso mehr Schlussfolgerungen kann ich ziehen.
Hier ist es nicht monoton, neu hinzukommen,
das Wissen über die Welt setzt Altschlussfolgerung außer Kraft.
Da kann die Menge durchaus
auch kleiner werden
Gut, und die, die Implementierungsbasis ist jetzt eben,
dass wir sagen, wir nehmen die Annahmen und schreiben Regeln auf,
die unter Verwendung dieser Annahmen sagen,
was gilt in der Welt alles.
Und die Hypothesen sind eben die Normalitätsannahmen, die wir über die Welt machen.
Also die Standard-Ans. Wie sich im Normalfall die Welt verhalten sollte.
Und wenn wir dann eine Erklärung für eine Aussage G ableiten können aus diesem Normalitätsannahmen,
dann haben wir eine Begründung dafür, warum wir bereit sind,
dies in der Welt Aussage über die Welt machen.
Und die Begründung ist dann genau, die sind diese Normalitätsannahmen,
die wir hinzugezogen haben, um geh ableiten zu können.
So, das ist jetzt ein Beispiel für dieses Schließen,
was wir haben. Wir nebenan,
wir haben so einen Newsreader und wir sind in der Lage,
unsere Präferenzen irgendwie zu spezifizieren.
Diese Präferenz ist etwas plump,
aber naja,
KI ist interessant
Und ich kann dann eben akzematisieren, dass ich sage,
irgendein Artikel ist eben interessant,
wenn er über KI ist und unter Zuhilfe nahm,
der Annahme über die Welt, dass alle KI-Artikel interessant sind.
Und dann weiß ich eben,
dass ein bestimmter Artikel KI-spezifisch ist und das erlaubt es mir dann,
und dazu Hilfenahme dieser Annahme, Interesting abzuleiten.
Das heißt also, dass ein Artikel,
der dem bestimmten Sotz da vorgelegt wird
Und wenn der Nutzer fragen würde, warum soll ich mir gerade diesen Artikel angucken?
Dann antwortet das System eben genau mit der Erklärung,
die es mit hinzugenommen hatte in die Schlussfolgerung,
nämlich ja, weil KI-Artikel doch interessant sind.
Das ist doch so gewollt. Das ist doch deine,
dein Profil gewesen. Auf die Art und Weise kann ich
also Schlussfolgerung aus Annahmen über die Welt und ja,
regelhaften Zusammenhängen in der Welt herstellen.
Jetzt haben wir hier noch keinen Defortschließen gemacht.
Das kommt jetzt hinzu, indem wir sagen, ja,
offensichtlich gibt es einen Konflikt zwischen einem Artikel,
der interessant ist und einem Artikel, der uninteressant ist.
Also die werden dem Nutzer angezeigt, die werden dem Nutzer
nicht angezeigt
Und das sind also die gleichen Aktionen,
die wir vorher auch schon hatten,
also aus irgendetwas ist zum Thema KI und KI im Allgemeinen ist interessant, standardmäßig,
interessant, kann ich Schlussfolgern, der Artikel sollte angezeigt werden.
Jetzt kommt aber die zusätzliche Information hinzu, na der Artikel interessiert mich aber nicht.
Und dann können wir eben nicht mehr aus diesem Aktionssystem ableiten,
das interessant gilt, weil ich eben diese Also diese Annahme
über die Welt nicht mehr hinzunehmen kann,
denn sie führt zu diesem Konflikt.
Ich könnte Mithilfe der Annahme Intersding ableiten. Ich weiß aber
, dass der Artikel nicht interessant ist. Das heißt,
ich habe den Konflikt zwischen dieser Standardannahme und diesem Tatbestand,
diesem Fakt über die Welt.
Und deshalb kann ich einen Konflikt ableiten und ich bin nicht mehr
in der Lage, diese Schlussfolgerung für interessant zu machen.
Das ist also nicht monotonisch schließen. Im monotonen Fall kann
ich immer weitere Schlussfolgerungen hinzunehmen. Hier geht mir eine Schlussfolgerung
Ohne, dass Default schließen war interessant ableitbar mit dem Default schließen,
dem Konflikt, der oben ist interessant nicht mehr ableitbar.
Also die Menge der Schlussführung wird kleiner. Das ist dann
hier grafisch dargestellt. So werden im Weiteren noch diverse Beispiele kommen.
Ich habe hier verschiedene Instanzen, über die ich Aussagen mache.
Also Artikel 23 und Artikel 53 sind zum Thema KI.
Und stellmäßig gilt, das ist immer die blauen Pfeile,
standardmäßig gilt, dass aus KI unter hinzufügen dieser Standardannahme
KI ist immer interessant,
interessant für den Artikel gilt
Also, und wenn wir diesen Teil erst mal weglassen,
das war der erste, die erste Folie,
dann haben wir hier die Schlussfolgerung Artikel 23, ist über KI.
KI ist standardmäßig interessant, also kann ich interessant ableiten.
Und das Gleiche gilt für Artikel 53. Jetzt sagt der Dutzer mir aber,
Artikel 53 ist nicht interessant,
dann ergibt sich eben genau dieser Konflikt hier, weil ich spezifiziert habe,
dass interessant und uninteressant nicht gleichzeitig miteinander verträglich sind,
blockiert mir dieses Konsistenzkonstrent,
blockiert mir jetzt diese Schlussfolgerung über die Standardannahme.
KI ist immer interessant
Das ist noch nicht interessant, der Fall.
Den müssen wir doch mit mehr Informationen anreichern,
damit tatsächlich die Auswahl zwischen Alternativen auch noch zustande kommt.
Das machen wir jetzt hier mal,
indem wir auch noch Ausnahmen zu Standardannahmen hinzufügen können.
Wir unterteilen jetzt KI-Artikel in solche über formale Logik.
Das ist das, womit wir uns jetzt gerade beschäftigen hier.
Und die werden standardmäßig als uninteressant deklariert. KI ist aber
auch Machine Learning und das wird standardmäßig als interessant deklariert.
Und jetzt können wir also
das Aktionensystem anhalten
Also sowohl formale Logikartikel gehören zur KI, als auch Machine
Learning Artikel gehören zur KI. Formale Logikartikel sind uninteressant.
Interessant ist etwas, wenn es über KI ist.
Und da sehen wir, wie der Konflikt drin kommt,
das ist KI, aber es ist uninteressant.
Jetzt ist es also nicht der vorhergehende Beispiel,
war ja ein bisschen artificiell, wenn sie das mitgekriegt haben.
Ich muss also sagen, der Nutzer hat das als uninteressant deklariert.
Es könnte ja auch ein anderer sein, der das als uninteressant deklariert hat,
aber hier dieser Akzematisierung hat der Nutzer nur gesagt,
alles über formale Logik ist uninteressant.
Er hat also ein ganzes Teilgebiet aus dem Standardfall ausgegliedert.
Der Standardfall ist nach wie vor KI, ist interessant,
aber ein Teilgebiet von KI ist nicht mehr interessant. Gut,
das hatten wir und jetzt kommen die beiden Konsistenzkonstellen,
Integritätskonstruenz, die also sagen,
interessant und uninteressant kann ich gleichzeitig auftreten und ein zweites sagt,
Einführungsartikel und interessant, das schließe ich auch gegenseitig aus.
Also Einführungsartikel will ich auch nicht haben
So, und jetzt kann man die beiden fragen,
aber ihr wollt uns die Fragen angucken,
gucken wir uns erst nochmal die bildliche Darstellung an.
Wir haben jetzt also hier die beiden Kategorien,
Artikel über formale Logik und Artikel über maschinelles Lernen.
Beide gehören sie zur KI. Und KI ist standardmäßig interessant
. Wir haben hier einen Artikel,
der sowohl über maschinelles Lernen ist und deshalb interessant sein sollte,
weil Maschine lässt lernen, was mit KI zu tun hat.
Aber auch gleichzeitig ein Einführungsartikel ist und Einführungsartikel sind mit interessant
nicht verträglich.
Das ist dieses Konsistenzkonstant
Das heißt also, wir könnten für Artikel 99,
ohne dieses Integritätskonstrent auf diesem Wege interessant ableiten,
auf diesem Wege blockiert das integritätskonstrent die Verwendung dieses Defaults.
Also mit dem Konsistenzkonstrent ist diese Ableitung nicht mehr möglich,
sondern es kommt eben Einführungsartikel, sind immer uninteressant zum Tragen.
Und hier haben wir den Fall mit der formalen Logik.
Wir haben einen Artikel über formale Logik.
Hier entscheidet das sozusagen über die beiden Schlusswege.
Hier ist es ein bisschen fast genau das Gleiche.
Der Artikel ist über formale Logik, formale Logik gehört zur KI dazu.
KI ist standardmäßig interessant, aber hier dazwischen gibt es einen Konflikt.
Über dieses Konsistenzkonstrent können wir jetzt eben sagen,
dass die Schlussfolgerung über diesen Weg hier nicht mehr gelten soll.
Und auf diese Art und Weise haben wir also Ausnahmen zu dieser Standardschlussfolgerungsweg,
zu diesem Standardschlussfolgerungsweg hier hinzugefügt, indem wir über Integritätskonstruenz default annahmen.
Und das sind immer die Volt-Annahmen unwirksam machen. So,
und jetzt also zurück zu diesen Fragen hier unten.
Wenn wir also ein Artikel ist überformale Logik,
haben wir eine Erklärung für, er ist interessant,
Also können wir ableiten, ohne auf einen Konflikt zu stoßen,
dass möglicherweise unter Zunahme von Standardannahmen interessant Geld gilt.
Ich warte mal noch ein bisschen, um Gelegenheit zum Nachdenken
zu geben. Also wir haben entweder diese,
wir können es anhand dieser Formeln oder eben vergleichbar dazu,
anhand dieser Grafik hier uns überlegen,
wir reden über diesen Artikel,
können wir Fürstfolgern,
dass er interessant ist
Dann legen Sie mal los. Ja, ich koste jetzt,
weil wir ja vorhandene bis ins Jahr der ganzen Deal haben,
das ist ein interessanter Part.
Ja, es wird schön sein, ja,
dass der Paul von Hallo und Garm, genau,
diese Integritätskonstruenz blockiert uns die Standardannahme und wir können es auch hier dran durch exerzieren.
Wir könnten über den Weg formale Logik ist KI,
KI und KI ist standardmäßig interessant. Könnten wir interessant ableiten,
aber wir haben den Konflikt, weil wir auf diesem Wege
interessant ableiten könnten und die gleiche Aussage hier haben,
dass formale Logik uninteressant ist.
Das heißt, über dieses Integritätskonstruenten kriegen wir den Konflikt in
die Ableitung rein und deshalb ist das keine Erklärung dafür.
Wenn wir irgendetwas ist über Maschinelles lernen, ist das,
oder hat das eine Erklärung für interessant
Wir können uns auch wieder die grafische Darstellung angucken.
Also die entscheidende Frage ist hier ja offensichtlich,
wissen wir das oder wissen wir das nicht?
Das ist hier dem Aktionensystem nicht drin. Deshalb müssen wir
davon ausgehen, dass das gilt offensichtlich nicht.
Wir haben also nicht den Fall Artikel 99 vorliegen,
sondern den Artikel
Ja, das funktioniert jetzt grundsätzlich erst. Genau,
da spricht nichts dagegen. Es gibt keinen Intergritätskonstrunt,
was hier diesen Ableitungspfad außer Kraft setzen würde.
Und wir können also diese Standardannahme hinzunehmen und damit gilt,
wenn irgendetwas über maschinelles Lernen ist, dann ist es interessant.
Wenn nicht diese Zusatzinformation gegeben ist und hier sehen wir wieder,
wenn diese Zusatzinformation hinzukommt, gehen alte Schlussfolgerungen verloren.
Wenn das hinzukommt, dann tritt sofort dieser Konflikt her oder
dann tritt diese Unverträglichkeit auf, die einen Konflikt im Aktionssystem hervorruft
Also wenn ich dann auf die Art und Weise dem Artikel
99 das Attribut, es ist ein Einführungsartikel zuweise,
dann steht das im Konflikt mit dieser Standardannahme und damit wird die Standardannahme unwirksam.
Ja, also in diesem Falle können wir sagen,
ja, das ist eine Erklärung, das Interesting AI,
über diesen Weg hier, also wenn diese Zusatzinformation hinzukommt,
ist diese Standardannahme blockiert
Wir können das auch noch so weitermachen,
dass wir tatsächlich unverträglichkeitsbedingungen auf in die Default-Regeln hineinschreiben.
Wir können also sagen, standardmäßig ist formale Logik uninteressant.
Dann wären wir in der Lage durch zusätzliche Informationen das Ganze wieder außer Kraft zu überschreiben.
Also wir könnten jetzt über diesen Weg hier sagen,
standardmäßig ist formale Logik uninteressant und über diesen Weg
hier können wir sagen, es ist interessant.
Die Frage ist, Gehen wir in einem solchen Konfliktfall vor,
wo wir also jetzt zwei Defaults haben,
formale Logik ist standardmäßig uninteressant.
Und KI ist standardmäßig interessant. Wie können wir jetzt
zu einer Schlussfolgerung kommen? Wenn wir auf dem einen Weg
das positiv und das auf dem anderen Weg negativ ableiten können.
Was wäre denkbar, wie wir vorgehen können?
Ja,
machen wir es mal
Warte mal, ich könnte ein bisschen lauter sprechen.
Das ist eine Zahnformatik, die ich voll interessant bin,
alle. Ich glaube, man schaut einen Post ausmachen.
Wobei sie einen Fortsatz hat? Also,
dass die beiden, die Vorannahmen zusammen perspektiven und beiführen.
Ja, das müsste uns aber das Problem immer noch nicht.
Wir wissen ja schon, dass wir unterschiedliche Schlussfolgerungen draus ziehen können.
Also der Konflikt geht dadurch nicht weg. Ich muss die
letztendlich irgendwie in Prioritäten zuordnen. Genau. Die Reihenfolge bringen,
zu sagen, wenn diese E-Fortans getroffen haben,
Das ist gar nicht so das Ausrufezeichen aus Parodoquest, glaube ich.
Ja, okay, wie, was für eine Priorität könnte man
hier annehmen? Da formale Wut liegt durch spezifischere Einteilung,
das würde ich geben, höhere Priorität geben.
Genau, das ist das, was man sinnvollerweise machen sollte.
KI ist ja offensichtlich eine sehr geringe Kategorie,
formale Logik als Bestandteil der KI. Ich meine,
jeder Mathematiker würde sich im Grab, äh,
nicht im Kölner, würde sofort seinen Dienst quittieren,
wenn man eben mit solchen Wahrheiten kommt,
aber endformale Logik als Teilgebiet der Decke
KI deklariert wird, dann ist das ja eine spezifischere Aussage über einen bestimmten Artikel.
Im Gegensatz zu dieser generellen Aussage. Und wenn ich also
eine spezifische Aussage mache, werde ich mir was dabei gedacht haben.
Das sollte dann also solche generellen Aussagen eher außer Kraft setzen.
Und das kann man eben in dieser Ableitungshierarchie entsprechend modellieren,
weil immer was weiter unten,
wenn ein Default weiter unten in der Hierarchie ansetzt,
im Gegensatz zu einem Default,
dass das Zeit da oben in der Hierarchie ansetzt,
dann sollte man immer dem, was spezifischer ist, die Priorität einräumen.
Aber das wäre sozusagen eine Art Meta-Rieseling-Mechanismus, den ich da draufsetze.
Ich kann es mit dem allgemeinen ab Leitungsmechanismus nicht erledigen,
weil ich eben diese Ableitungspfade, diese Hierarchie der Ableitungspfade,
analysieren müsste, um zu gucken,
was ist eigentlich das Speziellere, was ist das Allgemeinere?
Und noch schlimmer ist es, hier ist es klar gekennzeichnet,
ein spezifisches Default und ein generelles Defortstoß aufeinander,
das muss so aber nicht sein.
Ja, das ist eigentlich nur nochmal dieses Bild
Dann geben wir es auch noch durch, also akzematisiert.
Wir haben eben hier den Konflikt zwischen, oh oh,
jetzt tut es nicht mehr. Zwischen interessant und uninteressant.
Und wir müssen noch den Konflikt hier, nee,
Moment, wo ist der andere Konflikt hin? Ach so,
das ist, das ist diese, diese Regel hier,
dass der, das ist ja kein Konflikt,
das ist ja ein Default unter der Bedingung,
unter der Annahme, dass formale Logik generell und interessant ist,
ist ein Artikel über formale Logik tatsächlich uninteressant.
Das ist ja das, was hier steht. Das ist diese,
dieses default Default-Konsistenzbedingungen, die wir da drin haben.
Das ist also im Prinzip die Aksomatisierung dafür und jetzt können wir fragen,
hat uninteressant eine Erklärung hier drin und wir können es wieder an den Formeln machen,
ihr könnt es aber auch hier dran machen,
also hat uninteressant eine Erklärung, heißt,
ich kann interessant nicht ableiten,
das ist ja der Witz und das gilt eben für
einen Artikel über formale Logik tatsächlich
Und das zweite war es, hat interessant eine Erklärung,
und das ist nicht der Fall, weil eben genau hier dieser Konflikt auftritt.
Wenn ich weiß, es ist formale Logik,
dann darf diese Schlussfolgerung nicht mehr passieren. Gut,
also ich hatte schon angekündigt, ja, dass wir,
also wir haben Präferenzen für spezifische Defaults,
und das können wir tatsächlich auch automatisieren, indem wir eben sagen,
dass die Tatsache irgendetwas über formale Logik und Es ist gleichzeitig.
Und die Annahme, dass KI interessant ist, einen Konflikt hervorrufen.
Und das wird dann auch als Cancellation Rule bezeichnet und das ist genau diese,
die Vorderannahme, die wir hier eingebaut haben.
Also überformale Logik und formale Logik ist uninteressant standardmäßig,
erlaubt es uns nicht mehr, das hier abzuleiten. Gut,
ja, das, ich hatte schon angekündigt, in dem Falle,
den wir hier hatten, ist es tatsächlich Ach so,
nein, sorry, hier ist die Concellation Roule eingezeichnet,
die kommt ja zusätzlich hinzu. Also ich mache,
etwas ist über formale Logik und die Standardannahme,
KI ist interessant, die versehe ich mit einer Unverträglichkeit und
dass es diese neu hinzukommende Kante hier und die macht genau sozusagen uns dieses Präferenzschließen deutlich,
dass das ein allgemeineres Default ist,
als das,
was hier parallel dazu ist und dass deshalb die spezifischere Annahme
über die allgemeinere Annahme gewinnt
Das ist die Cancellation Rule. Sorry,
das habe ich falsch gerade dargestellt. Ich wollte eigentlich,
und da bin ich jetzt die ganze Zeit davor,
in der fünften Anlauf auf dieses Schema hinkommen und die schämen sagt uns,
es ist nämlich genau von der Art, dass es symmetrisch ist.
Früher ist es immer der sogenannte Nixen-Diamant gewesen für Herrn Nixen,
einen früheren amerikanischen Präsidenten, der bekannt ist als derjenige,
der den Vietnamkrieg, man kann fast sagen,
zum totalen Krieg ausgebaut hat, der gleichzeitig aber Quäker gewesen ist.
Als Quäker müsste RPL Default Paazifist sein als Patent alten Staaten,
ist er tatsächlich der Motor hinter dem Vietnamkrieg gewesen.
Und damit haben wir eine symmetrische Konstellation und weil die so
schön quadratischen Charakter hat, ist es immer als Nixendiamant bezeichnet worden.
Hier ist das Gleiche, etwas kommunizierter, aber auch eine ähnliche symmetrische Situation.
Wir haben jetzt hier verschiedene Personen und die interessieren sich
für unterschiedliche Dinge, unter anderem auch irgendetwas Freizeitverhaftetes.
Und irgendetwas Freizeitbehaftetes hat mit KI nichts zu tun.
Da gibt es offensichtlich eine Unverträglichkeit dazwischen. Das ist wieder
eine Integritäts- die Forderung, die ich stelle.
Und dann hat man eben verschiedene Artikel,
die entweder etwas über induktives Lernen sagen oder aber über das
Lernen vom Skifahren sagen oder aber etwas über ein Skigebiet sagen.
Und wenn man über das Lernen von Skifahren,
dann kann es etwas mit Lernverfahren im Allgemeinen zu tun haben,
aber es hat auch etwas mit Skifahren zu tun.
Das heißt also, für diesen Artikel, hier kann ich jetzt
sowohl über diesen Weg ableiten, es ist für eine Person interessant.
Ich kann das auch über diesen Weg ableiten,
das ist für die gleiche Person uninteressant.
Weil sie eben im Moment, jetzt müssen wir das ausbuchstabieren,
also das ist KI ist interessant für Mary, ach so, Non-Academy Crecuation.
Mary Crecuation ist interesting für Mary. Ja,
ich kann es also hierrüber ableiten, ich kann es hierrüber ableiten,
aber die Zwischenstationen sind nicht miteinander verträglich.
Das ist der, die Situation, die wir hier haben.
Und dann ist die Frage, wie gehen wir damit eigentlich um?
Also dieses Teil hier ist sowohl über KI als auch über Lernen,
aber KI beißt sich mit nicht akademischer akademischen Aktivitäten.
Und deshalb ist dieser Weg dann entsprechend blockiert und umgekehrt.
Das Ganze ist wirklich symmetrisch. Wie gehen wir mit der
Situation um? Eine Präferenzregel zieht jetzt hier nicht mehr,
weil all die Forts, die wir hier drin haben,
auf gleichen Hierarchie-Ebenen ansetzen.
Wir setzen hier nicht ein speziferisches Default mit einem allgemeineren in Beziehung,
sondern das sind Pierce im Sinne der Hierarchie.
Wie können wir da in der Situation vorgeben
Ja, das Elbe-Ei steht zur Löwen, egal,
aber das heißt, es ist egal. Ja,
irgendetwas wie Skiing, also Learning im Bereich von KI und das
ist für irgendwie Skiing im Bereich von Non-Academic Recuration wieder.
Das ist das gleiche Narr, wie das sei.
Gut, die Altkürzung habe ich auch nicht gemacht.
Ich habe auch das Bild noch nicht geändert. Also,
wir müssen irgendetwas tun hier,
dass wir zusätzlich wieder sagen, auf der Metaebene,
welche Schlussfolgerung aus so einer Axomatisierung wollen wir eigentlich
gelten lassen oder wie sicher wollen wir
uns sein
Wir haben jetzt zwei Situationen. Das eine ist,
dass wir auf alternativen Wegen zu der gleichen Schlussfolgerung kommen können,
auch wenn da zwischendrin irgendwo mal ein Konflikt auftritt,
der dies klar als alternative Schlussweisen ausweist.
Oder wir haben die Möglichkeit, dass eben nur auf einem Weg
tatsächlich eine Schlussfolgerung möglich ist, auf die mehrere nicht.
Und dann haben wir eben zwei verschiedene Arten des Schließens.
Das eine ist das Skeptische und das guckt man jetzt hier
nur an. Der Kontrast dazu ist das Mutige,
Schließen,
Heißt, wenn denn die Aussage, die wir treffen wollen,
das G in allen Extensionen der Theorie enthalten sind.
Das heißt also, egal, welchen Ableitungsweg ich wähle,
ich komme immer zu der gleichen Schlussfolgerung.
Und dann muss ich mir überlegen,
ob ich bereit bin, diese Schlussfolgerung zu akzeptieren,
wenn sie nur in einem Teil der Ableitungen auftaucht oder nur dann zu akzeptieren,
wenn sie in allen auftaucht.
Skeptisches Schließen ist also sozusagen, schließen auf der sicheren Seite.
Ich bin bereit, die Schlussfolgerung na dann anzuerkennen,
wenn sie auf allen Ableitungswegen in der Theorie gefunden werden kann
Im Gegensatz dazu eben mutiges Schließen ist auch bereit,
mit einem hohen Einsatz von Risiko, die Schlussführung zu akzeptieren,
wenn nur eine der möglichen Ableitungsalternativen sagt, jawohl, das gilt.
Und die andere sagt, das gilt nicht. Das heißt also,
hier fordern wir, dass sie in allen Exzensionen enthalten sein muss.
Auf der Basis, dass wir annehmen,
wenn es denn in einer Exzension nicht enthalten ist,
könnte es ja sein, dass genau diese Exzension,
die korrekte Sicht auf die Welt ist.
Und deshalb sollte man geh lieber nicht verwenden,
weil wir möglicherweise eine falsche Schlussführung über die Welt schließen
Deshalb machen wir bei skeptischen Schließen, nur dann sind wir nur dann bereit,
dieses Geld zu akzeptieren, wenn es in allen Exzensionen auftaucht.
Denn wenn es in allen Exzensionen ist, dann ist es egal,
welche Exzensionen im Endeffekt die richtige ist, wir sind auf der sicheren Seite, in jeder ist es wahr.
Und das kann man sich eben auch vorstellen,
indem man eine Art Situation hat,
dass ein Gegenspieler in der Lage ist, irgendwie die Welten auszuwählen,
in der wir leben und dann Wenn der Gegenspieler bestimmte Annahmen über die Welt auswählen kann,
wenn der also, wie in einem Spiel,
in der Lage ist, unsere Situation zu beeinflusst,
zu beeinflussen, dann ist es eben egal,
wie der Gegenspieler sich verhält.
Wir sind immer auf der sicheren Seite,
egal was er macht, die gleichen Schlussfolgerungen gelten immer wieder.
Während beim Mutigen schließen wir eben genau in der Situation kommen können,
dass der Gegenspieler sagt,
hä, du hast dich für diese Schlussfolgerungsvariante entschieden,
dann wähle ich genau die Annahmen,
die das außer Kraft setzen
Und also dann kann der Gegenspieler eben die Annahmen auswählen,
die gerade die Erklärung außer Betrieb nehmen.
Und deshalb wäre das Ganze dann nicht mehr Sicheres schließen,
sondern das ist dann risikobehaftete Schließen. Und deshalb heißt es auch,
im Englischen dann immer Brave Reasoning. Gut, ja,
zurück zu dem Thema. Wir haben ja jetzt sozusagen gezeigt,
der Default schließen in eine Aktionmatisierung einbauen können,
wie wir Ausnahmen eben auf der generellen Ebene von Annahmen über die Welt
beschreiben können und nicht mehr auf der konkreten Ebene über konkrete Artikel.
Wir sagen also jetzt nicht mehr, dass ein konkreter Artikel
uninteressant ist, sondern wir haben generelle Regeln darüber formuliert,
unter welchen Bedingungen ist ein Artikel eigentlich uninteressant.
Und jetzt kommen wir wieder zu diesen beiden Schlussrichtungen zurück,
die wir in der im Täglichen schließen haben,
also einerseits evidenzbasierte schließen und andererseits kosthale schließen
Ja, also, das ist wieder dieser Zyklus,
den ich vorhin schon angesprochen habe.
Wir haben auf der einen Seite evidenzbasierte Schließen, was sagt,
ich habe Symptome gegeben und ich möchte wissen,
was erklärt diese Symptome.
Ja, das ist evidenzbasierte Schließen. Ich weiß,
was in der Welt passiert ist. Ich möchte wissen,
warum ist es passiert. Und kausale Schließen ist eben genau umgekehrt,
dass ich davon ausgehe, dass ich bestimmte Annahmen über die Welt habe.
Und ich berechnen will, was folgt aus diesen Schlussfolgerungen eigentlich.
Also nur eine Paraphrasierung dessen, was wir
vorhin bereits eingeführt haben
In der Diagnose haben wir eben Symptome gegeben,
wir wollen evidenzbasierte Schließen machen und dann kriegen wir Hypothesen,
wer Krankheit liegt vor, welcher Fehler liegt in dem System vor.
Und jetzt können wir diese Informationen über Krankheiten nehmen, ja,
wenn wir denn annehmen, es ist ihr ein Tumor,
was würde daraus noch weiter folgen und kann dann im zusätzlichen
Testoperationen zur Verfeinerung der Diagnose benutzt werden.
Und auch diese zusätzlichen Informationen, die man dann gewinnt,
führen wieder dazu,
dass man neue Hypothesen über die Ursachen ableiten kann und dann
wieder zu einer verfeinerten Diagnose kommen
Oder in der Robotik, es ist eben evidenzbasiertes Schließen,
schließen, was uns darüber Annahmen machen lässt, wie die Welt aussieht.
Also beispielsweise, ob Mary in ihrem Büro ist,
ob bestimmte Türen offen oder geschlossen sein werden,
ob noch Kaffee da ist und so weiter.
Das sind Annahmen über die Welt. Und die können wir dann benutzen im Kaus anschließen,
indem wir sagen, was sind die nächsten Aktionen,
die wir tatsächlich in der Welt durchführen können?
Also brauchen wir einen Schlüssel, um die Tür zu öffnen,
müssen wir eine Suche initiieren, um Mary zu finden?
Müssen wir vielleicht jemanden fragen, wo Mary sein könnte?
Auch das ist ja möglich
Das sind dann sozusagen die Aktionen, die man dann aufgrund
dieser Hypothesen über die Welt ableiten oder ableiten kann.
Also das ist immer diese, wir gucken erst mal,
was ist in der Welt,
wir versuchen uns die Welt zu erklären und aus den Erklärungen machen wir wieder Hypothesen darüber,
wie die Welt dann auch noch beschaffen sein sollte und die können wir wieder an der Welt überprüfen.
Und das will man, möchte man jetzt verbinden in einem System,
dass ich also mit den gleichen Mitteln sowohl das eine als auch das andere beschreibe,
wir haben also evidenzbasierte Schließen als das abduktive Schließen ja kennengelernt und dass Karle schließen über den Weg des Defaultsschließens.
Also wir haben beide Möglichkeiten jetzt zur Verfügung und die sollen
in einem vereinbart werden. Also wir haben entweder Axomat Abduktion
für das Evidenzbasierte schließen oder Default schließen für das Kausale schließen
und jetzt wollen wir beides in einem Aktionssystem miteinander kombinieren.
Also von den Effekten zu den möglichen Ursachen und von den Ursachen zu den daraus folgenden Effekten.
Und das ist eben mit den Mitteln, die wir jetzt haben,
in einem gibt selben Mechanismus miteinander kombinierbar.
Zur Repräsentation ist also, wir brauchen kausale Regeln,
indem wir, wie wir das gemacht haben, Regeln auf,
also Implikationen aufschreiben, was folgt aus Bestattung fällt.
Wir haben Annahmen über die Normalität, das sind unsere Defaults,
um Vorhersagen zu machen, was wohl normalerweise in der Welt gelten sollte.
Und wir haben alle Annahmen, um die Beobachtungen zu erklären.
Und damit haben wir die beiden Sachen hier fürs Default schließen
und hier fürs abduktive Schließen im Rahmen dessen zu erklären,
wie die Welt tatsächlich aussieht.
Also die Kopplung ist praktisch nur auf der Ebene der Assumptions,
dass wir jetzt nicht mehr nur noch Normalitätsannahmen haben,
also so was wie KI ist interessant,
sondern das Kombinieren mit anderen Beobachtungen,
die die Beobachtungen erklären können.
Also so etwas wie, naja, die Domänen sind jetzt
schwer miteinander zu kombinieren. Ich überlege gerade,
ob man irgendwas Plausibles hat, wo man das in
einer Domäne erklären kann
Ja, also beispielsweise so etwas wie, ja. Ja,
es geht darum,
irgendwelche Freizeitaktivitäten zu planen und da kann man Normalitätsannahmen darüber machen,
was weiß ich, Person X hat diese Präferenzperson Y,
hat die eine Präferenz, Person X setzt sich normalerweise durch,
also ist klar, wohin die Familie am Wochenende fährt.
Jetzt kommen aber bestimmte Beobachtungen hinzu, die darauf flussfolgern lassen,
dass das aus irgendeinem Grunde nicht funktionieren wird,
beispielsweise dass ich früh in den Nachrichten höre,
dass dort auf die Autobahn verstopft, deswegen Stau.
Und dann habe ich eben sowohl Annahmen über das,
was normalerweise passiert, wir fahren ans Meer beispielsweise,
als auch Annahmen darüber, die Beobachtung zu erklären,
die Fahrt ans Meer wird wohl nicht gelingen,
weil es ein fürchterliches Verkehrschaos gibt.
Also was sollte jetzt in einem Axiomenmenge als Annahmen über die Welt zusammengewürfelt?
Und das Riesen heißt dann eben, wenn ich eine Beobachtung habe,
dann benutze ich alle Annahmen, Beobachtung zu erklären.
Also die Ursachen für die Beobachtung zu finden. Und wenn
ich die habe, kann ich dann die Normalitätsannahmen benutzen,
um die Konsequenzen aus diesen Ursachen abzuleiten und damit Hypothesen zu haben,
die ich dann wieder in der Realität testen kann.
Das ist genau dieser Zyklus, alles innerhalb ein und demselben Akzematisierung,
nur dass ich eben jetzt die Menge der Annahmen vereinigt habe,
allerdings dann im Riesening das voneinander trenne
Hier kann ich Sie noch alle verwenden. Hier muss ich das beschränken auf die Normalitätsannahmen,
um tatsächlich per default schließen, wieder Konsequenzen vorhersagen zu können.
Und da hat man eben solche Bedingungen,
die wir auch als kausale Netze bezeichnen,
und das ist die Vorstufe zu den bestischen Netzen,
die wir als nächstes uns angucken werden,
kausale Netze sind eben Netze von Defaultschlussregeln,
die bestimmte Beobachtung oder Ursachen miteinander verknüpfen.
Die Beobachtung haben wir hier hinten, die Ursachen haben wir
hier vorn. Hier ist also ein fiktives Informationssuchesystem skizziert,
was Was bestimmte Beobachtungen hat, ich kriege so eine Fehlernachricht beispielsweise.
Und die Fehlernachricht sagt, die Daten, die du haben wolltest,
was weiß ich, der Wetterbericht beispielsweise ist nicht zugänglich.
Und das kann entweder daran daran liegen, dass die Datei
beseitigt wurde auf dem Server oder dass die Verbindung zum Server unterbrochen ist.
Gibt also verschiedene Ursachen. Oder man beobachtet,
dass der Agent, den ich programmiert habe,
jetzt nicht mehr die Standardquelle anzapft,
sondern auf eine alternative Informationsquelle ausweicht
Und das kann wieder zwei verschiedene Ursachen haben. Entweder die
normale Quelle, die immer verwendet wird, ist gerade,
oder liefert keine Daten, aus welchem Grund auch immer.
Oder aber es könnte sein, die Daten,
die sie liefert, sind für den Zweck,
den ich gefragt habe, nicht geeignet.
Also, was weiß ich, der Vorhersagezeitraum, bei Wetterbericht stimmt nicht.
Oder die Granularität stimmt nicht. Oder man sieht den Daten schon an,
dass es irgendwelcher Müll ist, den ich da bekomme.
Und jetzt kann ich also in einem solchen Netzwerk wieder
diese beiden Schlussrichtungen auf der Basis der gleichen Akzematisierung realisieren.
Ich habe eine Beobachtung über die Welt.
Ich kann mir
die Beobachtung erklären
Je nachdem, welche Beobachtung ich hier wähle,
hat das Konsequenzen für die Vorhersagen, was wohl als nächstes passieren wird.
Also, was weiß ich, wenn ich wähle,
die Verbindung zu dem Server ist gestört, dann könnte es sein,
dass im Vorwärtsfluss jetzt herausfolgt, ja,
dann wird er jetzt wohl mal eine andere Quelle anzapfen und nicht die Standardinformationsquelle,
die er sonst immer nimmt.
Und damit habe ich eben evidenzbasiertes Schließen von den Beobachtungen hin zu
den Erklärungen oder Kausaleschließen von den Ursachen hin zu den Beobachtungen.
Und das Verbindeelement sind hier eben immer Standardannahmen über die Welt.
Und das hatte ich vorhin schon angedeutet,
dass dieser Spruch von Der Abraham Winkeln zugeschrieben wird,
ich weiß nicht, das ist ja, sind ja meistens Anekdoten,
die da erzählt werden, dass der das verbindende Element ist,
hin zum probabilistischen Schließen.
Also wenn ich unter Nichts ist sicher, außer dem Tod und den Steuern,
wenn ich das zugrunde lege, kann ich für alles irgendwelche Ausnahmen formulieren.
Und Ausnahmen kann ich eben formulieren über die Vortregeln,
dass ich sage, standardmäßig hat eine bestimmte Ursache,
eine bestimmte Folge zur Eine bestimmte Konsequenz zur Folge.
Und ich kann eben von den Ursachen hin zu den Konsequenzen schließen.
Aber ich kann die gleiche Default-Akklimatisierung auch benutzen,
um abduktiv von den Konsequenzen auf die Ursachen zu schließen.
Und das kann ich eben entweder über Default-Regeln machen oder aber über Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Und Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden dann der nächste Schritt sein, den wir machen,
dass wir solche Netze betrachten, die sehen genauso aus,
nur dass jetzt hier an den Kanten nicht mehr die Fold-Regeln stehen,
sondern dass wir für alle Knoten,
für alle Kanten,
die in so einen Knoten gehen,
eine Wahrscheinlichkeitsverteilung annehmen
Wahrscheinlichkeitsverteilung sagt, uns ist dann nicht,
was der Standardwahl ist und was die Ausnahme ist,
sondern die sagt uns, was sind die häufigen Fälle,
was sind die weniger häufigen Fälle.
Das ist gerade das Wesen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Ja,
gut, also das ist die Art und Weise des Schließens,
die man machen kann und diese kausalen Netzwerke sind dann eben
das verbindende Element zu den bettischen Netzwerken,
die wir als nächstes uns angucken werden.
Ja, das Ganze ist hier nochmal als Akzematisierung angegeben. Wir haben eben die Default-Regeln,
wenn die Daten nicht da sind und gegeben dieses künstliche Default,
die sind jetzt hier immer mit den Akronymen für die beiden Knoten,
die sie verbinden, angegeben.
Also Fürda heißt File Remove, Data App Cent.
Und da M heißt Data Apps and Error Message.
Das sind jetzt Kunstnamen, die dort drangeschrieben worden sind.
Die reichen ja auf die für das logische Schließen völlig aus.
Für die menschliche Erklärung sind sie natürlich nicht so hilfreich.
Da muss man schon irgendwas sprechenderes haben.
Also unter der Tatsache, dass die Daten nicht da sind.
Und ich nehme standardmäßig an, dass Data Apps sind zur
Error Message führt, dann wird eine Fehlernachricht erscheinen.
Und davon habe ich jetzt eben hier die verschiedensten Varianten.
Das ist also das Default, was Data-Apps sind mit Anna-Vasa Horse-Tride verbindet.
Das ist was Data-In-Eticuit mit Anna-Vasa Horse-Tride verbindet und so weiter und so fort.
Das sind die Default-Regeln, die ich habe,
dann haben wir die Default-Annahmen, die ich machen kann,
die müssen wir separieren von den möglichen Ursachen,
als die Falls, weil wir eben für das Default schließen,
nur diese verwenden dürfen,
nicht aber diese auch
Und dann haben wir eben hier die fünf Defaults, die an den Kanten dranstehen.
Und zusätzlich haben wir eben noch die verschiedenen Annahmen über die möglichen Ursachen für eine Beobachtung.
Und das sind die drei möglichen Ursachen, die für irgendeine Beobachtung haben.
Also die initialen Knoten dieses Netzes. Entweder hat die Beobachtung hier,
oder ist die Beobachtung hervorgerufen durch die Tatsache,
dass die Datei nicht mehr da ist,
dass die Verbindung gestört ist oder dass die Daten,
die dort überliefert worden sind,
für die gegebenen nicht mehr benutzbar oder nicht brauchbar sind.
Ja, das ist ein Netz, was wir dann
im Weiteren bei den Basic Netzen immer wieder betrachten werden.
Hier ist eine fiktive Situation mit einem Feueralarm gegeben. Feueralarm,
also die Sirene geht los, es kann entweder durch ein
Feuer hervorgerufen worden sein oder es könnte auch dadurch hervorgerufen sein,
dass jemand an der Alarmanlage herumspielt hat.
Und beides ist als Ursache Wenn es denn ein Feuer war,
dann solltet ihr dort euch Rauch aufsteigen.
Wenn es nur das Spielen an der Arm-Anlage war,
dann sollte keinen Rauch auftreten. Wenn es denn ein Arm gegeben hat,
dann sollten eigentlich die Einwohner dieses Hauses das Haus verlassen.
Und wenn Leute das Haus verlassen, dann kann ich die
auch fragen, was denn nun eigentlich losgeworden ist.
Und ich kann hier zum Beispiel Informationen bekommen,
ist es wirklich ein Feuer, was dort den Ur-Alarm ausgelöst hat,
oder ist es das Manipulieren der Alarmanlage gewesen.
Und wir sehen hier einen Effekt,
den wir dann bei den Basic Netzen uns wieder angucken werden,
wenn ich also Diese Beobachtung getätigt habe, es steigt Rauch auf,
dann verringert das, die den Glauben darin,
es war wohl das Manipulieren der Alarmanlage.
Also ich kann mit dieser Beobachtung diese Ursache weg erklären.
Diese Ursache ist dann wesentlich wahrscheinlicher, im Falle der besten Netze,
oder hier standardmäßig geeignet, dafür die Erklärung dieser Effekte als diese,
weil die eben nur den Alarm erklärt, aber nicht das Aufsteigen des Rauches.
Das ist also die Art von Schlussfolgerungsmechanismen,
die wir als nächstes uns angucken werden, wie können wir Tatsächlich,
es erreichen, dass wir komplexe Beobachtungen auf die zugrunde liegenden Ursachen zurückführen.
Und dann eben ganze Bedingungsgefüge haben, die eben sagen,
ja, wenn bestimmte Kombinationen aufgetreten sind,
also beispielsweise Leute verlassen das raus und es steigt Rauch auf,
ich habe den Alarm aber gar nicht gehört.
Das kann ja sein, dass ich das von hier gar nicht mitkriege,
was da drüben in dem Haus passiert,
bin ich trotzdem in der Lage, aus diesem bruchstückhaften Informationen herauszubekommen,
was war eigentlich die Ursache?
Oder ist es ein Probealarm gewesen? Das kommt ja auch
noch dazu. Wäre noch eine weitere Ursache.
So viel also als Vorvorschau auf morgen und da machen wir
dann weiter und bis dann.
Schrank und tschüss