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Künstliche Intelligenz (Seite 3)

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pq
 2004-03-08 21:06
#80678 #80678
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[quote=jan,08.03.2004, 18:01]wieso ist wasser nicht blau? wenn alle glauben, dass wasser blau ist, ist es dann nicht blau?[/quote]
das ist ein gutes argument, aber wasser ist nur blau, weil sich der himmel
darin spiegelt. und der ist blau, weil luft blau ist. so zumindest hab ich's
irgendwann mal gelernt. aber vielleicht war mein lehrer der einzige mensch
auf der welt, der glaubte, wasser sei nicht blau =)
Always code as if the guy who ends up maintaining your code will be a violent psychopath who knows where you live. -- Damian Conway in "Perl Best Practices"
lesen: Wiki:Wie frage ich & perlintro Wiki:brian's Leitfaden für jedes Perl-Problem
[E|B]
 2004-03-08 22:15
#80679 #80679
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HausmeisterIn
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Oh... Da hast du nicht gut zugehört. :D

1. Wasser ist von Natur aus blau!
Da sich der Himmel darin spiegelt ist wohl die häufigste Aussage, die Leute treffen. Natürlich spielt auch das eine wichtige Rolle. Wasser an sich ist jedoch immer blau. Auch das Wasser im Glas ist blau. Nur nehmen wir die Farbe nicht so intensiv wahr. Es kommt auf die Menge an. Ich glaube, jeder wird mir zustimmen, wenn ich behaupte, im Ozean gib es mehr Wasser als im Glas. ;) Wie gesagt kommt die intensive blaue Farbe nur zustande, wenn ein gewisser Teil des Lichtes absorbiert wird. Und das ist nur bei größeren Wassermengen der Fall. Würde man mehrere Kilometer lang Wassergläser aufreihen, hätte man auch die blaue Farbe.

2. Luft ist nicht blau! :D
Luft ist nur eine Ausdrucksweise von uns für ein Gasgemisch aus Sauerstoff, Stickstoff, Kohlenstoffdioxid und anderen Gasen. Von den Gasen kommt Stickstoff zu etwa 78% in unserer Luft vor. Das heißt erst der Stickstoff veranlasst die blaue Farbe. Fällt nun Licht durch den Stickstoff wird es erstmal gebrochen und ein gewisser Teil wird absorbiert. Deshalb meinen wir, "Luft sei blau".
Gruß, Erik!

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It's not a bug, it's a feature! - [CGI-World.de]
pq
 2004-03-08 22:56
#80680 #80680
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so, dann habe ich damals doch alles verkehrt herum verstanden. mist! =)
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sri
 2004-03-09 03:09
#80681 #80681
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Oha, das ist ja ein Thema für mich :)

Aber es ist schon spät deshalb nur ein paar kleine Tips.

Es ist ein grossen Unterschied zwischen diesen plappernden Bots und Künstlicher Intelligenz.

Tolle Plapperbots und die dazugehörige Markupsprache (AIML) findest du hier.

Für echte Künstliche Intelligenz, Kategorisierungs und Lernalgorithmen empfehle ich die AI:: Module im CPAN.

Ein guter Einstieg ist auf jeden Fall das Bayes Theorem.
Robby
 2004-03-09 08:33
#80682 #80682
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@sri:
Danke, werde ich mir mal anschauen!
Ich möchte ja auch nur mal die Grundlagen des Plapperbots verstehen und ein wenig damit rumbasteln. :)
Kaum macht man es richtig - schon funktioniert es!
Crian
 2004-03-09 11:01
#80683 #80683
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[quote=renee,08.03.2004, 19:40]Kann mir einer für "Dummies" mal Support Vector Machines erklären?? Die Treffer, die ich mit Google erreiche, helfen mir nicht wirklich weiter...
Crian, das müsste doch was für Dich sein... Du bist doch Mathematiker, oder habe ich das falsch in Erinnerung??[/quote]
Ja hast Du richtig in Erinnerung. Aber ich kenne die Support Vector Machines nicht, wo finde ich denn was darüber? Na ich werd mal googeln...


Edit: Ich les gerade hier drin herum:  http://www.informatik.uni-bremen.de/~khuebner/pub/neuro.pdf

Edit2: Also soweit ich das verstehe geht es um folgendes: Man hat Punkte im n-Dimensionalen Raum (zur Vorstellung hilft n=3 ein Stück weit), die in zwei Mengen unterteilt sind "dadrüber" und "dadrunter".

Man kann also den Punkten n+1 "Koordinaten" geben, wenn man die "dadrüber" / "dadrunter" Information mit in eine weitere Koordinate einfließen lässt, die dann nur die Werte 1 (dadrüber) oder -1 (dadrunter) haben darf.

Die anderen n Koordinaten beschreiben die Position des Punktes im R^n.

Also im Fall des R^3 hätten wir Punkte der Form

(1, 10, 10, 10)
(-1, 0, 0, 0)

...


(erste Koordinate gibt also dadrüber/darunter an)


Die Aufgabe ist jetzt, eine Hyperebene (das ist ein Raum, der um eine Dimension kleiner ist als der R^n, also ein Raum mit n-1 dimensionen, der im R^n liegt, im R^3 ist eine Hyperebene also eine ganz normale Ebene, die irgendwo zwischen den Punkten liegt, im R^2 (also der zeichenebene) ist eine Hyperebene eine Gerade) zu finden, so dass die Punkte mit "1" auf der einen "Seite" der Hyperebene liegen und die Punkte mit "-1" auf der anderen.

Wenn man das hinbekommen kann, gibt es wahrscheinlich eine ganze Menge solcher Hyperebenen, und dann ist die Frage, welche davon ist die beste in dem Sinne, dass sie nach "menschlichem Ermessen" am besten "zwischen" diesen Punktemengen liegt.

Ausdrück kann man es darüber, dass man sagt, dass die Hyperebene genommen werden soll, die am wahrscheinlichsten auch noch dann "zwischen" den Punktemengen liegt, wenn man annimmt, noch gar nicht alle Punkte dieser Menge zu kennen (es gibt also noch weitere, von denen man aber nicht weiß, wo sie liegen).

Auf der Seite 3 der oben genannten Publikation sieht man ein Bild im R^2 mit weißen und schwarzen Punkten (die darüber/darunter-Mengen) und möglichen Geraden (=Hyperebnenen), die diese Punkte trennen. Die fett gezeichnete Gerade gefällt einem am besten, und dieses "am besten gefallen" möchte man nachbauen können.

Wenn ich das richtig sehe, möchte man neuronale Netze trainieren können, damit sie solche idealen Hyperebenen finden können.
Dafür kann man sie an Trainingsproblemen trainieren, man darf das aber nicht zu intensiv tun, sonst spezialisiert sich das neuronale Netz irgendwann total auf das Trainingsproblem, löst dieses super und andere Probleme schlecht.

Für mich ist der Sinn des ganzen noch nicht ganz klar, aber ich bin ja auch noch nicht durch.



Bei SVR - Support Vektor Regression - geht es darum, eine Menge von gegebenen Punkten im R^n durch eine lineare Funktion möglichst gut zu approximieren.

(Wobei ich allerdings das Problem sehe, dass je höher die Dimension wird, desto schlechter wird eine lineare Funktion die Punkte approximieren können. trotzdem kann man natürlich nach der besten davon suchen.)


Lies Dir am besten die Zusammenfassung auf S. 13 durch, da steht auch etwas zu den Anwendungsgebieten...\n\n

<!--EDIT|Crian|1078824599-->
s--Pevna-;s.([a-z]).chr((ord($1)-84)%26+97).gee; s^([A-Z])^chr((ord($1)-52)%26+65)^gee;print;

use strict; use warnings; Link zu meiner Perlseite
Robby
 2004-03-09 11:08
#80684 #80684
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Um nochmal zum Thema zurück zu kommen:

Wie würdet ihr einen solchen Plapperbot Programmieren?
Nehmen wir mal als einfaches beispiel einen der seinen Namen kennt, meinen Namen erfragt und den dann behält.

Beispiel-"Unterhaltung":
Bot: Hallo, ich heisse Bot. Wie heisst Du?
User: Tom
Bot: Hallo Tom!
User: Wie heisst Du?
Bot: Ich heisse Bot.
User: Und wie heisse ich?
Bot: Tom.

Wie lege ich diese Daten bereit? Datenbank? AIML-File?
Wie geht so etwas?

Wenn der Bot fragt: Wie heisst Du.
Und ich sage: Sag mir ertsmal Deinen Namen
Soll er ja nicht sagen:
Hallo Sag mir ertsmal Deinen Namen

*lol*
Kaum macht man es richtig - schon funktioniert es!
ahnungsloser
 2004-03-09 11:09
#80685 #80685
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Die nummer mit der Beschimpfung is echt geil!!!!
sri
 2004-03-09 11:38
#80686 #80686
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[quote=Robby,09.03.2004, 10:08]Wie würdet ihr einen solchen Plapperbot Programmieren?[/quote]
Ich würde einfach einen AIML interpreter bauen, und dann ein paar schöne AIML Dateien schreiben.

Den passenden link dazu hab ich dir ja schon gegeben.
renee
 2004-03-09 11:40
#80687 #80687
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@crian: Danke... Ich werde es mir durchlesen, aber Deine Ausführungen waren für einen Otto-Normalmathematiker wie mich schon genial...
OTRS-Erweiterungen (http://feature-addons.de/)
Frankfurt Perlmongers (http://frankfurt.pm/)
--

Unterlagen OTRS-Workshop 2012: http://otrs.perl-services.de/workshop.html
Perl-Entwicklung: http://perl-services.de/
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