Kapitel 6 - Planen und Handeln und Unsicherheit

Welche zwei Möglichkeiten gibt es zur Behandlung eines Problems mit unvollständigen oder inkorrekten Informationen?

Bedingtes Planen

• Es wird ein bedingter Plan konstruiert
• Berücksichtigt jede mögliche Situation
• Agent stellt im Plan durch Sensoraktionen fest, welchen Teil des Plans er verfolgen soll
• Durch die Sensoraktionen werden die Constraints im Plan geprüft

Ausführungsüberwachung

• Agent beobachtet während Ausführung was geschieht
• Dadurch kann er feststellen, wenn etwas anders läuft als geplant
• Der Agent kann dann durch Nachplanen versuchen, sein Ziel trotzdem zu erreichen

Wie funktioniert das bedingte Planen?

"If (Condition,Then,Else)"

• Ist die Menge aller Bedingungen die gelten müssen, damit der Schritt ausgeführt werden kann
• Er beschreibt im Wesentlichen den Zweig, in dem der Schritt liegt
• Ist ein Kontext eines Schrittest festgelegt, so erben alle Nachfolgschritte diesen.
• Zwei Schritte die in verschiedenen Kontexten liegen können nicht beide ausgeführt werden
• Deshalb können sich solche Schritte nicht beeinflussen
• Kontexte wichtig, um Buch zu führen, welche Schritte die Vorbedingungen welcher Anderen verletzen oder bestätigen würden

Erklären Sie den Zusammenhang zwischen Planung und Ausführung!

• Ausführen einiger Schritte des Plans, die zur Ausführung anstehen
• Verfeinern des Plans um eventuelle Mängel zu eliminieren
• Verfeinern des Plans aufgrund zusätzlich gewonnener Informationen
• Überarbeiten des Plans, aufgrund unerwarteter Veränderungen der Umwelt

Unsicherheit

Was ist Handeln unter Unsicherheit?

Was ist ein Qualifikationsproblem?

Weshalb ist die Behandlung von unsicheren Wissen notwendig?

• Faulheit, da es viel zu Aufwendig ist, die vollständige Menge an Voraussetzungen und Konsequenzen einzugeben
• Theoretische Unwissenheit, da das Gebiet selbst keine vollständige Theorie besitzt
• Praktische Unwissenheit, da selbst wenn alle Regeln bekannt wären, das Risiko viel zu hoch wäre (Bsp. Patienten)

Über welchen Ansatz wird mit unsicherem Wissen umgegangen?

• Es wird mit Wahrscheinlichkeiten gearbeitet
• Die Verknüpfung von Ursachen und Diagnose ist keine logische Konsequenz
• Deshalb können auch keine Wahr / Falsch Aussagen getroffen werden, sondern bestenfalls ein Grad an Überzeugung
• Umgesetzt wird dies durch einen Wahrscheinlichkeitswert zwischen null (Wahrscheinlich falsch) und eins (wahrscheinlich wahr)
• Sätze welche subjektiv sind oder durch Vereinbarung festgelegt wurden, werden mit der Fuzzy-Logik behandelt

Was verstehen sie unter Evidenz?

• Die Wahrscheinlichkeit, die ein Agent einem Satz zuordnet, hängt von den Wahrnehmungen ab, die er bis zum aktuellen Zeitpunkt ermittelt hat. Dieser Sachverhalt ist die Evidenz.
• Somit können sich die Wahrscheinlichkeiten einer Wissensbasis ändern, wenn mehr Evidenz gewonnen wurde.
• Deshalb müssen alle Wahrscheinlichkeitsaussagen einen Hinweis ihre Evidenz enthalten
• Wahrscheinlichkeiten die vor Erhalt einer Evidenz gemacht werden, heißen a priori oder unbedingte Wahrscheinlichkeiten, die restlichen postpriori- oder bedingte Wahrscheinlichkeiten

Was heißt A Priori Wahrscheinlichkeit?

• Ist die unbedingte Wahrscheinlichkeit P(A)
• Diese Aussage kann nur getroffen werden, wenn keine andere Information in diesem Kontext vorliegt
• Liegt eine neue Information vor, kann nur noch eine bedingte Wahrscheinlichkeit getroffen werden

Was heißt A Postpriori Wahrscheinlichkeit?

• Ist die bedingte Wahrscheinlichkeit P(A | B)
• Sobald der Agent Evidenz über eine bisher unbekannte Aussage erhält, kann er keine unbedingte Wahrscheinlichkeit mehr zuordnen
• Er kann nun bedingte Werte zuordnen: "die Wahrscheinlichkeit von A unter der Voraussetzung, daß B alles ist, was bekannt ist"
• Bei der Formulierung von P(A | B) ist darauf zu achten, daß keine weiter Information C vorliegt.
• Ist dies der Fall, so kann man nur die a postpriori Wahrscheinlichkeit P( A | B and C ) angegeben werden

Nennen Sie die drei Wahrscheinlichkeitsaxiome!

• Alle Wahrscheinlichkeiten liegen zwischen 0 und 1
• Notwendigerweise wahre Aussagen haben Wahrscheinlichkeit 1, notwendigerweise Falsche die Wahrscheinlichkeit 0
• Die Wahrscheinlichkeit einer Disjunktion ist definiert durch P(A oder B) = P(A) + P(B) - P(A und B)

Was verstehen Sie unter kombinierter Wahrscheinlichkeitsverteilung?

• Ein probabilistisches Modell einer Domäne besteht aus einer Menge von Zufallsvariablen, die einzelne Werte mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten annehmen können
• Ein atomares Ereignis ist eine Zuordnung einzelner Werte zu allen Variablen
• Die kombinierte Wahrscheinlichkeitsverteilung P(X1...Xn) ordnet allen möglichen atomaren Ereignissen Wahrscheinlichkeiten zu
• Da sich atomare Ereignisse gegenseitig ausschließen, ist ihre Konjunktion zwangsweise falsch und ihre Disjunkion zwangsweise wahr.

Wozu die Bayessche Regel?

• Durch gleichsetzen der Produktregeln erhält man die Gleichung für die Bayessche Regel
• Alle probabilistischen Systeme in der KI basieren auf ihr
• Die Gleichung repräsentiert wieder eine Menge von Gleichungen, die die entsprechenden Elemente in der Ergebnistabelle zueinander in Beziehung setzen