2001: HAL 9000

Digitale Darstellungsmethoden

Vorlesung 09 DI 26.05.2009 14:00 HS B

Künstliche Intelligenz

• Rückblick Assignment C

• Geschichtliche Entwicklung: der Turing Test und HAL 9000 ...

• Künstliche Intelligenz? - Paradigmenwechsel: Society of Mind (Minsky); Embodiment (Pfeifer)

• Pragmatische Sicht: Wissen, Verhalten, Lernen, Erkennen, Units als Bereiche mit erfolgreichen Anwendungen, auch für die Architektur

• Robots in motion ...

• HAL’s famous last words

Überblick

IT als Querschnittsdisziplin

Datenbanken - > Verwalten

Visualisierung - > Analysieren, Verstehen

Simulation - > Überprüfen, Entscheiden

Vernetzung - > Kommunizieren, Koordinieren

Entwerfen ? - > Künstliche Intelligenz ?

NYT 23.05.09: The Future of Artificial Intelligence

...

Today, artificial intelligence, once the preserve of science fiction writers and eccentric computer prodigies, is back in fashion and getting serious attention from NASA and from Silicon Valley companies like Google as well as a new round of start-ups that are designing everything from next-generation search engines to machines that listen or that are capable of walking around in the world. A.I.’s new respectability is turning the spotlight back on the question of where the technology might be heading and, more ominously, perhaps, whether computer intelligence will surpass our own, and how quickly.

Friend or Foe? In “Terminator Salvation,” computers surpass and plan to eliminate humans. (NYT 23.05.09)

! Die an Schwungkraft deutlich einbüßende Debatte über Künstliche

Intelligenz erinnert uns daran, dass über Jahrzehnte hinweg die Leitbilder,

welche die Entwicklung des Computers begleiteten und kommentierten,

den Bahnen eines anthropomorphen Technikbildes folgten, dessen Pointe

darin bestand, technische Instrumente im Horizont einer prothesenhaften

Verstärkung und Ersetzung menschlicher Sinnes-, Bewegungs- und

Denkorgane zu deuten. In dieser Perspektive galt - und gilt noch immer -

der Computer als ein Werkzeug der Kopfarbeit, als eine

Geistestechnologie. Doch dieses an der Steigerung menschlicher

Tätigkeitsvollzüge orientierte Verständnis des Technischen birgt eine

Dialektik, die allzu leicht eine nüchterne Werkzeugterminologie

umschlagen lässt in eine emphatische Ersetzungs- oder

Entmächtigungsrhetorik.

Sibylle Krämer (aus dem Vorwort zu Medien Computer Realität)

Duden für Informatik

Künstliche Intelligenz?

Grabwespe “Sphex ichneumoneus”: scheinbar intelligentes Verhalten

What is Intelligence?Quite simple human behaviour can be intelligent yet quite complex behaviour performed by insects is unintelligent. What is the difference? Consider the behaviour of the digger wasp, Sphex ichneumoneus. When the female wasp brings food to her burrow, she deposits it on the threshold, goes inside the burrow to check for intruders, and then if the coast is clear carries in the food. The unintelligent nature of the wasp's behaviour is revealed if the watching experimenter moves the food a few inches while the wasp is inside the burrow checking. On emerging, the wasp repeats the whole procedure: she carries the food to the threshold once again, goes in to look around, and emerges. She can be made to repeat this cycle of behaviour upwards of forty times in succession. Intelligence--conspicuously absent in the case of Sphex--is the ability to adapt one's behaviour to fit new circumstances.

Mainstream thinking in psychology regards human intelligence not as a single ability or cognitive process but rather as an array of separate components. Research in AI has focussed chiefly on the following components of intelligence: learning, reasoning, problem-solving, perception, and language-understanding.

Quelle: alanturing.net

Alan Turing: “Turing Test”

! Computing Machinery and Intelligence (1950)

! Turing Test : „If a machine can't be told apart from a human in a conversation over a teletype, then that's good enough.“

!

Quelle: alanturing.net

Here is Turing's example of an exchange that might occur during the test.

Interrogator In the first line of your sonnet which reads 'Shall I compare

thee to a summer's day', would not 'a spring day' do as well or better?

Computer It wouldn't scan.

Interrogator How about 'a winter's day'? That would scan all right.

Computer Yes, but nobody wants to be compared to a winter's day.

Interrogator Would you say Mr. Pickwick reminded you of Christmas?

Computer In a way.

Interrogator Yet Christmas is a winter's day, and I do not think Mr Pickwick

would mind the comparison

Computer I don't think you're serious. By a winter's day one means a

typical winter's day, rather than a special one like Christmas.

In 1991 Dr. Hugh Loebner started the annual Loebner Prize competition. A $100,000 prize is offered to the author of the first computer program to pass an unrestricted Turing test.

! http://cogsci.ucsd.edu/~asaygin/tt/ttest.html (turing test page)

Joseph Weizenbaum

Eliza, ein virtueller Psychiater

http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script

http://bs.cyty.com/menschen/e-etzold/archiv/science/rat.htm

Joseph Weizenbaum (* 8. Januar 1923 in Berlin; † 5. März 2008 in Gröben bei Berlin) war ein deutsch-US-amerikanischer Informatiker sowie Wissenschafts- und Gesellschaftskritiker. Weizenbaum bezeichnete sich selbst als Dissidenten und Ketzer der Informatik.

Eliza vs. Parry

! http://www-ai.ijs.si/eliza-cgi-bin/eliza_script ! „The main consequence of perceiving intelligence in terms of some sort of imitation of human performance, such as success in the imitation game, is that AI research and experiment has paid far too much attention to the development of machinery and programs that seek directly or indirectly to imitate human performance.“

Why The Turing Test is AI's Biggest Blind AlleyBlay Whitby 1997

Marvin Minsky

Douglas Hofstadter:

Hirn als Netzwerk

von Assoziationen

(Illustration aus Gödel,

Escher, Bach)

Bewusstsein / Consciousness

“Ganz egal, wie gut sie bestimmte Aufgaben erledigen, Computer werden nie intelligent sein, weil sie kein Bewusstsein haben!”

Marvin Minsky: Das ist auch gar nicht nötig. “You can build intelligence out of unintelligent parts.”

Marvin Minsky

! The Society of Mind (1985)

! “I'll call society of mind this scheme under which each mind is made of many smaller processes. These, we'll call agents. Each mental agent by itself can do some simple thing that needs no mind or thought at all. Yet, when we join these agents in societies - in certain very special ways - this leads to true intelligence.”

Marvin Minsky

! The Society of Mind (1985)

! „The society theory of mind marks a new era. This profound and

fascinating book lays down the foundations for the solution of one of the

biggest problems of modern science, that of the origin and evolution of

thought and consciousness in natural and artificial intelligence.“ Prof. Guy

Cellerier

NZZ 4.12.02

! “Der französische Philosoph René Descartes (1596-1650) glaubte noch, dass alle visuelle Information in der Zirbeldrüse zusammenlaufen und in dieser 12 millimeter grossen Struktur auch motorische Handlungen geplant werden. Er betrachtete die kleine Drüse gewissermassen als Schaltzentrale des Gehirns. Doch obwohl Wissenschafter inzwischen mehr als 30 visuelle Areale identifiziert haben - eine Schaltzentrale im Sinne Descartes fand sich keine darunter. Mittlerweile hat man die Suche beendet: Die Neurowissenschafter sind sich heute einig, dass eine oberste Instanz im Hirn nicht existiert.”

Marvin Minsky

! The Society of Mind (1985)

! „The society theory of mind marks a new era. This profound and

fascinating book lays down the foundations for the solution of one of the

biggest problems of modern science, that of the origin and evolution of

thought and consciousness in natural and artificial intelligence.“ Prof. Guy

Cellerier

Künstliche Intelligenz?KI = AI

Artificial Intelligence

AI-Paradigmenwechsel

Classical and modern view of intelligence.Illustrations by Shun Iwasawa

Quelle: AI-Lab UniZH

Intelligenz

Intuition

Handeln! !! ! !

Rationalität

Denken

Was ist Intelligenz?

–Erkennen

–Wissen–Verhalten

–Lernen

–Einheiten (‚Units‘)

Erkennen• Computer Vision

• Interpretieren von visuellem Input durch die Maschine

• Speech Recognition

• Spracherkennung, Beispiel "SBB Fahrplan" 157 2222.

• Natural Language Processing

• Das inhaltliche Verstehen von Sprache, das Generieren von inhaltlich sowie sprachlich korrektem Text und die Faehigkeit Konversationen zu fuehren.

Herr Müller trägt die Krawatte, die seine Frau gekauft hat.

! Dieser Satz enthält viel potenzielle Verwirrendes: Müller heißt so, es ist aber auch eine Berufsbezeichnung. Tragen: am Hals oder in der Hand? die, die: das zweite die bezieht sich auf die Krawatte. Seine bezieht sich auf Herrn Müller. Frau ist ein weiblicher Mensch, in diesem Fall vermutlich mit Herrn Müller verheiratet. Gekauft: Hat die Krawatte die Frau gekauft oder umgekehrt? Wir wissen, dass eine Krawatte nichts kaufen kann, dem Computer muss so etwas zuerst beigebracht werden.

In general we are least aware of what our minds do best.

Marvin Minsky

Wissen

• ES - Experten Systeme

• Regeln programmieren

• Case-Based Reasoning = Fallbasiertes Schliessen

• Fälle speichern und für die Problemlösung einsetzen

An expert is a man who has stopped thinking - he knows!

- Frank Lloyd Wright

Mitchell, Stiny:

Shape Grammars

Palladio Villen

Shape Grammars

Vectorworks: Industry Specific Tools

Walls

Only geometrical attributes.

Wall framing shows stud placement in a diagram,

elevation drawings, 3D model and two different

worksheets

(Frame TakeOff and Frame Wall Info).

Vectorworks: Industry Specific Tools

Stairs

Geometry defined and modified in detail in Object Info

Roofs

Dormer Windows

Skylights

Roof Face

Floors

Columns

Defined in detail but not modifiable

Vectorworks: Plug-in Objects

Geometrical Detailed

Attributes can be modified.

Stairs

Doors

Windows

Openings

Furnishing

Makoto Sei Watanabe: Induction Design

Verhalten

• AL - Artificial Life

• Systeme welche Leben simulieren mit dem Ziel das Leben verstehen zu lernen, indem fundamentale, dynamische Prinizipien mit dem Computer nachvollzogen werden. Den einzelnen Teilen werden Verhalten und Interaktionsmöglichkeiten einprogrammiert. Das Ziel ist das Verstehen.

• Beispiele: Tamagotchi, Creatures, SimCity, SimAnts.

Conway: Game of Life

• http://www.math.com/students/wonders/life/life.html

• http://www.trevorrow.com/lifelab/

Regelbasierte SystemeRule-Based Systems

• Prozedurale Verfahren

• Formengrammatiken (shape grammars)

• Induction design (Makoto Sei Watanabe)

L-Systeme

Aristid Lindenmayer (Ungar. Theor. Biologe und Botaniker, Univ. Utrecht)

Bild Copyright Wikimedia

Xfrog by Bernd Lintermann

Xfrog

Visualisierungsmethoden für die Simulation urbaner Szenarien

Dr. Remo Burkhard

Chair for Information Architecture

www.horvath.ch

Donald Judd Lernen• NN - Neuronale Netzwerke

• Simulation der Neuronen, wie sie in den Gehirnen von Tieren und Menschen vorkommen

• GA - Genetische Algorithmen

• Evolution von künstlichen Wesen. Die DNA wird simuliert und fuer die Fortpflanzung nur die Besten zugelassen. Zum Beispiel die Kreaturen von Carl Sims.

! http://math.hws.edu/xJava/GA/

Karl Simscreatures, created with genetic algorithms

Genetische Algorithmen

Suchtechnik:

!Optimierungsprobleme

Inspiriert von evolutionärer Biologie:

!Vererbung

!Mutation

!Selektion

!Crossover (recombination)

GA: 2 Grundbestandteile

• Genetische Repräsentation

(beliebig viele Parameter)

• Fitness Funktion

(Analyse / Evaluation)

Genetic algorithm! From Wikipedia, the free encyclopedia

! A genetic algorithm (or short GA) is a search technique used in computing to find true or

approximate solutions to optimization and search problems. Genetic algorithms are categorized

as global search heuristics. Genetic algorithms are a particular class of evolutionary algorithms

that use techniques inspired by evolutionary biology such as inheritance, mutation, selection, and

crossover (also called recombination).

! Genetic algorithms are implemented as a computer simulation in which a population of abstract

representations (called chromosomes or the genotype or the genome) of candidate solutions

(called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem evolves toward better

solutions. Traditionally, solutions are represented in binary as strings of 0s and 1s, but other

encodings are also possible. The evolution usually starts from a population of randomly generated

individuals and happens in generations. In each generation, the fitness of every individual in the

population is evaluated, multiple individuals are stochastically selected from the current

population (based on their fitness), and modified (recombined and possibly mutated) to form a

new population. The new population is then used in the next iteration of the algorithm.

! Genetic algorithms find application in computer science, engineering, economics,chemistry,

physics, mathematics and other fields.

Herzog de Meuron

Herzog & de Meuron: Olympiastadion Beijing 2008

Kaisersrot: Quartierplanung

75

Ludger Hovestadt

Daniel Libeskind: Futuropolis (HSG)

Libeskind: Futuropolis HSG St. Gallen

designtoconstruction caad ethz:

Christoph Schindler, Fabian Scheurer, Markus Braach

Schutzhütte Monte Rosa

NDS CAAD

Units

• Robots

• Roboter = Physische Erscheinungen, welche mit KI Fähigkeiten ausgerüstet sind. oft eine Kombination verschiedener KI Aspekte Computer Vision, Speech Recognition, und weiterer Fähigkeiten, welche vielleicht mit genetischen Algorithmen entwickelt wurde.

• Agents

• Roboter ohne den physischen Teil. Im Moment sind vor allem Agents verbreitet, welche Informationen auf dem Internet suchen und filtern. Wichtig ist, dass zwischen Mensch und Agent ein Vertrauen aufgebaut werden kann.

Rodney A. BrooksDirector of the 800 person MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory,

! Until the mid-1980's, AI researchers assumed that an intelligent system doing high-level reasoning was necessary for the coupling of perception and action. In this traditional model, cognition mediates between perception and plans of action. Realizing that this core AI, as it was known, was illusory, Rodney A. Brooks turned the field of AI on its head by introducing the behavior-based approach to robotics. The cornerstone of behavior-based robotics is the realization that the coupling of perception and action gives rise to all the power of intelligence and that cognition is only in the eye of an observer. Behavior-based robotics has been the basis of successful applications in entertainment, service industries, agriculture, mining, and the home. It has given rise to both autonomous mobile robots and more recent humanoid robots such as Brooks's Cog. This book represents Brooks's initial formulation of and contributions to the development of the behavior-based approach to robotics. It presents all of the key philosophical and technical ideas that put this "bottom-up" approach at the forefront of current research in not only AI but all of cognitive science.

Rodney A. BrooksDirector of the 800 person MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory,

Sony: Aibo(1999 - 2004)

HONDA: Asimo(2005)

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AI-Paradigmenwechsel

Classical and modern view of intelligence.Illustrations by Shun Iwasawa

Quelle: AI-Lab UniZH

Intelligenz

Intuition

Handeln! !! ! !

Rationalität

Denken

An expert is a man who has stopped thinking - he knows!

- Frank Lloyd Wright

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Digitale Darstellungsmethoden

Vorlesung 10 DI 09.06.2009 14:00 HS B

Mass Customization