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Lehrende: Prof. Dr. Ralf Möller; Dr. Özgür Özcep
Veranstaltungsart:
Vorlesung + Seminar
Anzeige im Stundenplan:
Credits:
6,0
Unterrichtssprache:
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
5 | 30
Weitere Informationen:
Diese Veranstaltungen sind ausschließlich für MA-Studierende der Philosophie geöffnet, nicht für BA-Studierende!
Dies ist eine Kombiveranstaltung aus Vorlesung und Seminar, die Veranstaltungen sind nicht als Einzelveranstaltungen belegbar.
Für den erfolgreichen Besuch dieser Veranstaltung im Rahmen des Fachspezifischen Wahlbereichs werden 6 LP angerechnet.
Für Angebote des Fachbereichs Philosophie entfällt die Nachmeldephase!
Kommentare/ Inhalte:
Mit dem Modul "Agenten, Intellektik und Logik" erwerben die Studierenden Grundkenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz und beherrschen die folgenden Themen:
- Intelligente Agenten und künstliche Intelligenz
- Spieltheorie und soziale Wahl
- Entwurf von sozialen Mechanismen
- Agenten-Kollaboration, Regeln der Begegnung
- Epistemische Logik
- Wissen und Sehen
- Wissen und Zeit
- Dynamische epistemische Logik
- Doxastische Logik
- Rechtfertigungslogik
- Wissensbasierte Programme
Lernziel:
Langfristiges Forschungsziel der KI ist es, die Entwicklung flexibler Systeme (Agenten) zu ermöglichen, die auf der Grundlage explizit oder implizit gegebener Aufgabenbeschreibungen und interner Modelle über die Umgebung (die "Welt") in der Lage sind, (i) sogenannte (dynamisch) wahrgenommene Wahrnehmungen (von denen Aufgabenbeschreibungen ein Spezialfall sein könnten) angemessen zu interpretieren und (ii) reaktiv Aktionen in der Welt zu bestimmen und auszuführen, um gestellte Aufgaben bestmöglich zu lösen. Folglich müssen Interpretationen von Aufgabenbeschreibungen in einem sozialen Kontext sinnvollerweise von den Agenten selbst entwickelt werden (möglicherweise unter Ausnutzung von Rückmeldungen), wenn sie Handlungen zum Nutzen aller Teilnehmer im sozialen Kontext ausführen (auch sozialer Mechanismus genannt). Die Forschung in der KI als Wissenschaft umfasst die Analyse sozialer Mechanismen mit möglicherweise sehr vielen Agenten und deren Interaktionen untereinander sowie den Nutzen für den Menschen in Form von Zielen, Einschränkungen und von der Gesellschaft auferlegten Regeln. Aufgrund allgemeiner Komplexitätserwägungen, die unabhängig von ontologischen und erkenntnistheoretischen Verpflichtungen sind, die in internen Modi verwendet werden, kann ein Agent nur in begrenztem Maße optimal handeln. Der Begriff der Intelligenz, der in der KI verwendet wird, definiert ein möglichst perfektes (oder optimales) Handeln aus lokaler Sicht (Rationalität), das die natürlichen Grenzen gut widerspiegelt (begrenzte Optimalität), ist aber ohne Bezug auf einen Agenten bedeutungslos. Das Konzept der Agentenintelligenz als optimales Handeln unter (starken) Ressourcenbeschränkungen bei gleichzeitiger kontinuierlicher Anpassung der Aufgabenbeschreibungen an die Präferenzen aller Menschen in einem sozialen Mechanismus mit kooperativem Handeln definiert die Forschungsziele einer echten KI als Wissenschaft, die vielfältige ontologische und epistemologische Verpflichtungen für die Modellierung sowie den sozialen Interaktionskontext berücksichtigt, in dem Menschen mit intelligenten Agenten interagieren. Deskriptive und normative Ethikforschung sowie andere Bereiche der Philosophie sind eng mit der KI-Forschung verbunden.
Mit der Belegung des Kurses "Agenten, Intellektik und Logik" sind die Studierenden in der Lage, zu den aufgeführten Inhalten (i) die zentralen Ideen zu benennen, (ii) die jeweils relevanten Begriffe zu definieren und (iii) die Funktionsweise der zugehörigen Methoden und Ansätze anhand von Anwendungsbeispielen zu erläutern.
Vorgehen:
In der Vorlesung werden die thematischen Grundlagen in einem Vortrag mit Präsentationen vermittelt. Anschließend tragen die Studierenden zu den Themen der jeweiligen Vorlesungen und entsprechend in der Veranstaltung bekanntgegebenen Literaturhinweisen einen Seminarvortrag bei, klären spezielle Fragen zu den jeweiligen Inhalten und diskutieren gemeinsam über Inhalte und möglicherweise Auswirkungen.
Literatur:
Stuart Russell and Peter Norvig. 2020. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th. ed.). Prentice Hall Press, USA.
Weitere Literatur wird in der veranstaltung bekanntgegeben.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Studienleistungen:
- aktive Teilnahme
- sorgfältige Vor-/Nachbereitung der Seminarsitzung
- weitere Studienleistungen werden ggf. am Anfang der Veranstaltung bekannt gegeben
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