Computational Intelligence – serie

Methods from Fuzzy Logic since the end of the 80th were the sources for remarkable applications of computer modelling in fields which before looked essentially inaccessible. The main tool for that, the fuzzy controllers - a method of rule based rough modelling using fuzzy information - is presented in this book and investigated from a mathematical point of view. The basic notions from fuzzy set theory and many-valued logic are explained in detail, and a theory of fuzzy equations and systems of them is developed and applied to fuzzy controllers. The final chapter discussed methodological issues arising out of the process of developing and evaluating fuzzy models. Methoden der Fuzzy-Logik haben seit dem Ende der 80er Jahre zu bemerkenswerten Automatisierungslosungen in Bereichen gefuhrt, die zuvor dem Computereinsatz weitgehend verschlossen schienen. Die dabei vor allem benutzten unscharfen Regler, eine Methode regelbasierter Grobmodellierungen mit Hilfe unscharfer Informationen, werden in diesem Buch dargestellt und mathematisch untersucht.Die dazu notigen Grundlagen aus der Theorie der fuzzy sets und der mehrwertigen Logik werden ausgiebig erortert, und es wird eine Theorie unscharfer Gleichungssysteme und ihrer Losbarkeit entwickelt und auf unscharfe Regler angewendet. Ein Kapitel zu methodologischen Problemen der Bildung und Bewertung unscharfer Modelle beschliesst das Werk, das als Standardwerk Theoretikern und Praktikern empfohlen ist.

The Computational Brain, das aussergewohnliche Buch uber vergleichende Forschung in den Bereichen von menschlichem Gehirn und neuesten Moglichkeiten der Computertechnologie, liegt hiermit erstmals in deutscher Sprache vor. Geschrieben von einem fuhrenden Forscherteam in den USA, ist es eine Fundgrube fur alle, die wissen wollen, was der Stand der Wissenschaft auf diesem Gebiet ist. Die Autoren fuhren die Bereiche der Neuroinformatik und Neurobiologie mit gut ausgesuchten Beispielen und der gebotenen Hintergrundinformation gekonnt zusammen. Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler sondern auch dem interdisziplinaren Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht. Ubersetzt wurde das Buch von Prof. Dr. Steffen Holldobler und Dipl.-Biol. Claudia Holldobler, einem Informatiker und einer Biologin. Rezension in Spektrum der Wissenschaft nr. 10, S. 122 f. im Oktober 1997 (...) Die 1992 erschienene amerikanische Originalausgabe des vorliegenden Werkes ist so erfolgreich, dass man bereits von einem Klassiker reden kann. (...) (...) ...ist das Buch sehr zu empfehlen.In Verbindung von Neurobiologie und Neuroinformatik konkurrenzlos, vermittelt es einiges von der Faszination theoretischer Hirnforschung, die auch in Deutschland zunehmend mehr Wissenschaftler in ihren Bann schlagt. Rezension erschienen in: Computer Spektrum 3/1997, S. 2 (...)Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler, sondern auch den interdisziplinaren Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht(...)

This book contains a selection of revised papers and state-of-the-art overviews on current trends and future perspectives of fuzzy systems. A major aim is to address theoretical as well as application-oriented issues and to contribute to the foundation of concepts, methods, and tools in this field. The book is written by researchers who attended the workshop "Fuzzy Systems '93 - Management of Uncertain Information" (Braunschweig, Germany, October 21-22, 1993), organized by the German Society of Computer Science (GI), the German Computer Science Academy (DIA), and the University of Braunschweig.Dieses Buch enthalt ausgewahlte und auf neuesten Stand gebrachte Fachaufsatze und "State of the Art"-Ubersichtsartikel in englischer Sprache. Sie geben einen Uberblick uber aktuelle Trends sowie Zukunftsperspektiven der Fuzzy-Systeme. Besonderer Wert wird darauf gelegt, dass das Buch in einem ausgewogenen Verhaltnis von Theorie und Praxis zur Fundierung von Konzepten, Methoden und Werkzeugen beitragt.Hervorgegangen ist das Werk aus einem von der Gesellschaft fur Informatik (GI), der Deutschen Informatik Akademie (DIA) und der TU Braunschweig gemeinsam veranstalteten GI-Workshop "Fuzzy-Systeme '93 - Management unsicherer Informationen" (Braunschweig, 21.-22.10.1993). Die Aufsatze wurden uberarbeitet und um Uberblicksartikel erganzt, geschrieben von H. J. Zimmermann, H. Hellendorn, D. Nauck, C. Freksa, S. Gottwald und K. D. Meyer-Gramann.

Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Kunstlichen Intelligenz (KI) und umfassen schwerpunktmassig Expertensysteme, aber z.B. auch Naturlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme verfugen uber komplexe Formalismen zur Reprasentation und umfangreiche Techniken zur Verarbeitung von Wissen.Das Buch richtet sich sowohl an Studenten wie auch an Praktiker. Es gibt einen kompetenten Uberblick von den Grundlagen bis hin zu den Anwendungen. Die verschiedenen Komponenten bei der Arbeit mit Wissensbasierten Systemen (Wissensbasis, Inferenzmaschine, Akquisition, Erklarung und Dialog) werden in ihrem Zusammenwirken verstandlich dargestellt. Insbesondere wird dem Gesichtspunkt der Echtzeitfahigkeit Wissensbasierter Systeme Aufmerksamkeit geschenkt.

Das Gebiet der Wissensprasentation und Inferenz umfasst einen zentralen Bereich der Intellektik, d.h. des Gebietes der Kunstlichen Intelligenz und der Kognitionswissenschaft. Es behandelt einerseits die Fragen nach einer formalen Beschreibung von Wissen jeglicher Art, besonders unter dem Aspekt einer maschinellen Verarbeitung in modernen Computern. Andererseits versucht es, das Alltagsschliessen des Menschen so zu formalisieren, dass logische Schlusse auch von Maschinen ausgefuhrt werden konnten. Das Buch gibt eine ausfuhrliche Einfuhrung in dieses umfangreiche Gebiet. Dem Studenten dient es im Rahmen einer solchen Vorlesung oder zum Selbststudium als umfassende Unterlage, und der Praktiker zieht einen grossen Gewinn aus der Lekture dieses modernen Stoffes, der in dieser Breite bisher nicht verfugbar war. Daruber hinaus leistet das Buch einen wichtigen Beitrag zur Forschung dadurch, dass viele Ansatze auf diesem Gebiet in ihren inneren Bezugen in ihrer Bedeutung klarer erkennbar werden und so eine solide Basis fur die zukunftige Forschungsarbeit geschaffen ist.Der Leser ist nach der Lekture dieses Werkes in der Lage, sich mit Details der Wissensprasentation und Inferenz auseinanderzusetzen.

Neuronale Netze sind in den letzten Jahren Gegenstand intensiver Forschungen gewesen. Dieses Buch verbindet die Darstellung neuester Ergebnisse aus dem Bereich der Lernverfahren mit anwendungsbezogenen Aspekten. Es werden methodische Prinzipien der Erstellung von Softwaresystemen, die auf konnektionistischen Verfahren basieren, herausgearbeitet. Fallbeispiele aus unterschiedlichen Anwendungsdomanen zeigen die vielfaltigen Einsatzmoglichkeiten fur Neuronale Netze.

Dieses Buch ist das Standardwerk zu einem neuen Bereich der angewandten Fuzzy-Technologie, der Fuzzy-Clusteranalyse. Diese beinhaltet Verfahren der Mustererkennung zur Gruppierung und Strukturierung von Daten. Dabei werden im Gegensatz zu klassischen Clustering-Techniken die Daten nicht eindeutig zu Klassen zugeordnet, sondern Zugehorigkeitsgrade bestimmt, so dass die Fuzzy-Verfahren robust gegenuber gestorten oder verrauschten Daten sind und fliessende Klassenubergange handhaben konnen. Dieses Werk gibt eine methodische Einfuhrung in die zahlreichen Fuzzy-Clustering-Algorithmen mit ihren Anwendungen in den Bereichen Datenanalyse, Erzeugung von Regeln fur Fuzzy-Regler, Klassifikations- und Approximationsprobleme sowie eine ausfuhrliche Darstellung des Shell-Clustering zur Erkennung von geometrischen Konturen in Bildern.

Kunstliche Neuronale Netze, die Fuzzy Set Theorie und Evolutionare Algorithmen werden als innovative und komplementare Problemlosungsansatze heute unter dem Begriff Soft Computing oder auch Computational Intelligence zusammengefasst. Das Buch bietet eine kompakte, gut verstandliche Einfuhrung in die Thematik und dokumentiert aktuelle betriebswirtschaftliche Anwendungen und Forschungsprojekte des Soft Computing. Damit erschliesst sich Innovationspotential, das zu Kostenvorteilen und Effizienzsteigerungen fuhren kann. Zahlreiche Abbildungen erganzen den Text. Das Buch kann als Grundlage zur Entwicklung eigener Anwendungen dienen oder als begleitender Text fur Lehrveranstaltungen.

Alle Prozesse in der Natur enthalten eine oder mehrere ungewisse Komponenten, zeigen Ungewißheiten oder haben einen mehr oder weniger ungewissen Ausgang. Dabei kann man unterscheiden, ob man einen Vorgang -oder einen Teil davon -als ungewiß ansieht, weil man ihn nicht exakt deterministisch erfassen kann (z. B. die Kursentwicklung an einer Wertpapierbörse), ob man ihn als genuin zufällig ansieht (z. B. den radioaktiven Zerfall eines Stoffes) oder ob die Ungewißheit des Vorgangs von seiner Beschreibung mit vagen Begriffen herrührt. Unsere heutigen sehr kom­ plexen sozialen und technischen Strukturen sind ohne den Einsatz von Verfahren zur Behandlung ungewisser Effekte nicht mehr vorstellbar, wenn man z. B. nur an Lebens-und Krankenversicherungen einerseits und an die Berechnung der Zu­ verlässigkeit technischer Systeme und Prozesse andererseits denkt. Die Entwicklung mathematischer Werkzeuge zur Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik führte zu der bis in unser Jahrhundert unangefochtenen Stellung der Stochastik als der besten wissenschaftlichen Methode zur Behandlung von Aspekten der Ungewißheit. In der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts etablierte sich dann die Fuzzy Theorie, die Lotfi Zadeh in der Arbeit "Fuzzy Sets" (1965) als Verallgemeinerung der Can­ torschen Mengentheorie begründete, als eine ernstzunehmende Konkurrentin für die Aufgabe, Ungewißheiten zu modellieren. Die weiteren Entwicklungen brachten eine über Jahrzehnte geführte Auseinandersetzung zwischen Stochastikern und Vertre­ tern der Fuzzy Theorie, aber auch eine überaus erfolgreiche Anwendung der Theorie in vielen Bereichen der angewandten Wissenschaften und der Industrie.

A large number of problems require the optimization of multiple criteria. Classical multicriteria optimization techniques rely on single criteria optimization algorithms, and hence we are either required to optimize one criterion at a time (under constraints on the others), or we are asked for a single scalar combined optimization function.

The text presents results of computer-chess research in the areas of selective forward pruning, the efficient application of game-theoretical knowledge, and the behaviour of the search at increasing depths. It shows how to make sophisticated game-tree searchers more scalable at ever higher depths. Throughout the whole book, the high-speed and master-strength chess program, "DarkThought" serves as a realistic test vehicle to conduct numerous experiments at unprecedented search depths. The extensive experimental evaluations provide convincing empirical evidence for the practical usefulness of the presented techniques.

Das Buch behandelt die wichtigsten Methoden zur Erkennung und Extraktion von "Wissen" aus numerischen und nichtnumerischen Datenbanken in Technik und Wirtschaft. Hierzu gehoren Algorithmen zur Vorverarbeitung, Aufbereitung, Visualisierung und Analyse von Daten. Neben linearen statistischen Methoden werden moderne Verfahren aus den Gebieten Clusteranalyse, Fuzzy-Logik, Neuroinformatik, maschinelles Lernen, Entscheidungsbaume und Agentensysteme vorgestellt.

This is the second and slightly revised edition of this book. A few errors have been fixed, and some references to related work have been added. I thank the readers for their comments on the first edition. We analyze the search efficiency of a number of common refutational theorem proving strategies on propositional and near-propositional prob­ lems. Search efficiency is concerned with the total number of proofs and partial proofs generated, rather than with the sizes of the proofs. We show that most common strategies produce search spaces of expo­ nential size even on simple sets of clauses, or else are not sensitive to the goal. However, clause linking, which uses a reduction to proposi­ tional calculus, has behavior that is more favorable in some respects, a property that it shares with methods that cache subgoals. A strat­ egy which is of interest for term-rewriting based theorem proving is the A-ordering strategy, and we discuss it in some detail. We show some advantages of A-ordering over other strategies, which may help to explain its efficiency in practice. We also point out some of its com­ binatorial inefficiencies, especially in relation to goal-sensitivity and irrelevant clauses. In addition, SLD-resolution, which is of importance for Prolog implementation, has combinatorial inefficiencies; this may suggest basing Prolog implementations on a different theorem proving strategy. We also develop techniques for studying the asymptotic complexity of first-order theorem provers. This permits an analytic comparison of the worst-case performances of various theorem proving methods.

Die Autoren behandeln umfassend zentrale Themen der Informatik von Künstlichen Neuronalen Netzen, über Evolutionäre Algorithmen bis hin zu Fuzzy-Systemen und Bayes-Netzen.

Lernen Sie in diesem Lehrbuch verschiedene Methoden wissensbasierter Systeme kennen  Intelligente Computersysteme sind in Zeiten der Digitalisierung ein wesentlicher Bestandteil der Gesellschaft. Es ist ihre Aufgabe, Wissen in jeglicher Form darzustellen und zu verarbeiten. Dieses Lehrbuch von Christoph Beierle und Gabriele Kern befasst sich mit unterschiedlichen Methoden wissensbasierter Systeme.  Die überarbeitete sechste Auflage des Werkes umfasst 14 Kapitel, die sich unter anderem mit folgenden Themen befassen:·         Einleitung·         Wissensbasierte Systeme im Überblick·         Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz·         Regelbasierte Systeme·         Maschinelles Lernen·         Fallbasiertes Schließen·         Truth Maintenance-Systeme·         Default-Logiken·         Logisches Programmieren und Antwortmengen·         Argumentation·         Aktionen und Planen·         Agenten·         Quantitative Methoden I – Probabilistische Netzwerke·         Quantitative Methoden II – Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy-Theorie und Possibilistik Neben der Künstlichen Intelligenz ist außerdem die logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz von zentraler Bedeutung in diesem Lehrbuch über die Methoden der künstlichen Intelligenz. Dazu bereiten die Autoren den Inhalt anschaulich und leicht verständlich auf und machen das kompakte Nachschlagewerk so zu einer absoluten Empfehlung für das Selbststudium und als Begleittext für entsprechende Vorlesungen.Erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen  Das Lehrbuch erklärt Ihnen nicht nur die Grundlagen (z. B. Algorithmen) zu verschiedenen Methoden wissensbasierter Systeme. Es zeigt Ihnen zudem die Funktionen eingebetteter Systeme und kristallisiert die Notwendigkeit Künstlicher Intelligenzen heraus. Die Autoren befassen sich sowohl mit den Stärken als auch mit den Schwächen der heutigen Technik, um Ihnen mit diesem Lehrbuch ein kritisches Verständnis für die Methoden wissensbasierter Systeme zu vermitteln.

Nach der technologischen Revolution, die die Erfindung des Computers ausgelöst hat, steht mit der Zusammenführung von Computing und Quantenmechanik die nächste bevor: Quantum Computing.

In diesem Buch werden alle Teilgebiete der KI kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen vorgestellt. Der Autor kennt das Gebiet nicht nur bestens aus Forschung und praktischer Anwendung, sondern engagiert sich auch erfolgreich in der Lehre. Die Themen reichen von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Diagnosesysteme, lernfähige Roboter oder Kreativität in der KI. Die 6. Auflage erweitert den Teil über Large Language Models und bietet ein neues Kapitel über die Auswirkungen von KI auf die heutige Gesellschaft. Sie profitieren von dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik, wobei, abgesehen von grundlegenden Programmierkenntnissen sowie etwas Mathematik, alle Voraussetzungen für ein gutes Verständnis bereitgestellt werden. Sie gewinnen vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich der wichtigsten Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen und in dem immer wichtiger werdenden Gebiet des maschinellen Lernens. Vor allem der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie eine strukturierte Liste mit Verweisen auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium.