Philosophie Lexikon der Argumente

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Terminologien: Hier werden Besonderheiten des Sprachgebrauchs der einzelnen Autoren erklärt.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor/Titel Begriff Zusammenfassung Metadaten
Norvig I 8
Terminologie/Russell/Norvig: Obwohl Entscheidbarkeit und Berechenbarkeit für ein Verständnis von Computation wichtig sind, hat der Begriff der Lenkbarkeit einen noch größeren Einfluss gehabt. Grob gesagt, wird ein Problem als hartnäckig bezeichnet, wenn die Zeit, die zur Lösung von Instanzen des Problems benötigt wird, exponentiell mit der Größe der Instanzen wächst. Die Unterscheidung zwischen polynomiellem und exponentiellem Wachstum der Komplexität wurde erstmals Mitte der 1960er Jahre betont (Cobham, 1964(1); Edmonds, 1965(2)). Es ist wichtig, weil exponentielles Wachstum bedeutet, dass selbst mittelgroße Fälle nicht in angemessener Zeit gelöst werden können.
Norvig I 106
Musterdatenbanken: Die Idee dahinter ist, diese exakten Lösungskosten für jede mögliche Teilprobleminstanz zu speichern(...)
Norvig I 108
Def Problem: Ein Problem besteht aus fünf Teilen: dem Ausgangszustand, einem Satz von Handlungen, einem Übergangsmodell, das die Ergebnisse dieser Handlungen beschreibt, einer Zieltestfunktion und einer Pfadkostenfunktion. Die Umgebung des Problems wird durch einen Zustandsraum repräsentiert. Ein Pfad durch den Zustandsraum vom Ausgangszustand zu einem Zielzustand ist eine Lösung.
Norvig I 135
Und/Oder-Knoten/Bäume: Oder: In einer deterministischen Umgebung wird die einzige Verzweigung durch die eigenen Entscheidungen des Agenten in jedem Zustand eingeleitet. Wir nennen diese Knoten ODER-Knoten.
Und: In einem nicht deterministischen Umfeld wird die Verzweigung auch durch die Wahl des Ergebnisses der einzelnen Handlungen durch die Umgebung eingeleitet. Wir nennen diese Knoten UND-Knoten. Eine Lösung für ein Und-Oder-Suchproblem ist ein Teilbaum, der (1) bei jedem Blatt einen Zielknoten hat, (2) bei jedem seiner ODER-Knoten eine Handlung spezifiziert und (3) jeden Ergebniszweig bei jedem seiner UND-Knoten beinhaltet.
Norvig I 148
Competitive Ratio: Typischerweise ist das Ziel des Agenten, einen Zielzustand zu erreichen und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. (Ein weiteres mögliches Ziel ist es, einfach die gesamte Umgebung zu erforschen.) Die Kosten sind die Gesamtkosten für den Pfad, den der Agent tatsächlich zurücklegt. Es ist üblich, diese Kosten mit den Pfadkosten des Pfades zu vergleichen, dem der Agent folgen würde, wenn er den Suchraum im Voraus kennen würde, d.h. den tatsächlich kürzesten Pfad (oder kürzeste vollständige Erforschung). In der Sprache der Online-Algorithmen nennt man dies die Competitive Ratio; wir möchten, dass sie so klein wie möglich ist. >Onlinesuche/Norvig.
Norvig I 162
Def Pruning: Pruning erlaubt es uns, Teile des Suchbaums zu ignorieren, die keinen Unterschied für die endgültige Wahl machen.
Def Heuristische Bewertungsfunktionen: Sie ermöglichen es uns, den wahren Nutzen eines Zustands abzuschätzen, ohne eine vollständige Suche durchzuführen.
Def Nutzenfunktion: (auch Zielfunktion oder Auszahlungsfunktion genannt), definiert den endgültigen Zahlenwert für ein Spiel, das im Endzustand s für einen Spieler p endet. Beim Schach ist das Ergebnis ein Sieg, Verlust oder Unentschieden mit den Werten +1, 0 oder 1/2. Einige Spiele haben eine größere Vielfalt an möglichen Ergebnissen; die Gewinne im Backgammon reichen von 0 bis +192.
Def Nullsummenspiel: ist (verwirrenderweise) definiert als ein Spiel, bei dem die Gesamtauszahlung an alle Spieler für jeden Ausgang des Spiels gleich ist. Schach ist ein Nullsummenspiel. "Konstantsumme" wäre ein besserer Begriff gewesen, aber Nullsumme ist traditionell und macht Sinn, wenn man sich vorstellt, dass jedem Spieler eine Startgebühr von 1/2 berechnet wird.
Norvig I 165
Minimax-Algorithmus/Spiel: Der Minimax-Algorithmus (...) berechnet die Minimax-Entscheidung aus dem aktuellen Zustand. Es verwendet eine einfache rekursive Computation der Minimax-Werte jedes Nachfolgezustands und implementiert direkt die definierenden Gleichungen. Die Rekursion geht den ganzen Pfad bis zu den Blättern des Baumes hinunter, und dann werden die Minimax-Werte durch den Baum gesichert, während die Rekursion abgewickelt wird. Der Minimax-Algorithmus führt eine vollständige Tiefenerkundung des Spielbaums durch. Bei realen Spielen sind die Zeitkosten natürlich völlig unpraktisch, aber dieser Algorithmus dient als Grundlage für die mathematische Analyse von Spielen und für praktischere Algorithmen.
Norvig I 208
Def Knotenkonsistenz (node consistency): Eine einzelne Variable (die einem Knoten im CSP-Netzwerk entspricht) ist knotenkonsistent, wenn alle Werte in der Domäne der Variablen die eindeutigen Einschränkungen der Variablen erfüllen.
Def Kantenkonsistenz (arc consistency): Eine Variable in einem CSP ist kantenkonsistent, wenn jeder Wert in der Domäne die binären Constraints der Variable erfüllt. Formal gesehen ist Xi in Bezug auf eine andere Variable Xj kantenkonsistent, wenn es für jeden Wert in der aktuellen Domäne Di einen Wert in der Domäne Dj gibt, der den binären Constraint auf der Kante (Xi,Xj) erfüllt. >Constraint-Satisfaction-Probleme/CSP/Norvig.
Norvig I 210
Def Pfadkonsistenz: Die Kantenkonsistenz zieht die Domänen (unäre Constraints) unter Verwendung der Kanten (binäre Constraints) zusammen. Um bei Problemen wie der Kartenfärbung Fortschritte zu erzielen, brauchen wir ein stärkeres Konsistenzkonzept. Die Pfadkonsistenz verschärft die binären Constraints, indem sie implizite Constraints verwendet, die sich aus der Betrachtung von Variablentripeln ergeben.
Norvig I 211
Def K-Konsistenz: Stärkere Formen der Verbreitung können mit dem Begriff der k-Konsistenz definiert werden. Ein CSP ist k-konsistent, wenn für einen beliebigen Satz von k - 1 Variablen und für eine konsistente Zuordnung zu diesen Variablen immer ein konsistenter Wert einer beliebigen k-ten Variablen zugewiesen werden kann.
Für Vorwärtsverkettung, Rückwärtsverkettung: siehe >Software-Agenten/Norvig.
Norvig I 266
Propositionen: Die Idee, Propositionen mit Zeitschritten zu verknüpfen, erstreckt sich auf jeden Aspekt der Veränderungen der Welt im Laufe der Zeit.
Fließend: Wir verwenden das Wort fließend (vom Lateinischen fluens), um einen Aspekt der Welt zu beschreiben, der sich verändert. "Fließend" ist ein Synonym für "Zustandsvariable".
Norvig I 346
Skolemisieren: Skolemisierung ist der Prozess der Entfernung existentieller Quantifizierer durch Eliminierung. Im einfachen Fall ist es genau wie die Existential Instantiation rule (...):
übersetze ∃x P(x) in P(A), wobei A eine neue Konstante ist.
Norvig I 410
Nichtdeterministisches Handeln: Die Programmiersprachen-Community hat den Begriff des dämonischer Nichtdeterminismus (demonic nondeterminism) für den Fall geprägt, dass ein Gegner die Entscheidungen trifft, im Gegensatz zum angelischen Nichtdeterminismus (angelic nondeterminism),
Norvig I 411
bei dem der Agent selbst die Wahl trifft. Wir leihen uns diesen Begriff, um angelische Semantik für HLA-Beschreibungen zu definieren.
Norvig I 468
Closed world assumption: wie in Logikprogrammen implementiert, bietet sie eine einfache Möglichkeit, eine große Zahl negativer Information nicht spezifizieren zu müssen. Sie wird am besten als Voreinstellung interpretiert, die durch zusätzliche Informationen überschrieben werden kann.


1. Cobham, A. (1964). The intrinsic computational difficulty of functions. In Proc. 1964 International
Congress for Logic, Methodology, and Philosophy of Science, pp. 24–30.
2. Edmonds, J. (1965). Paths, trees, and flowers. Canadian Journal of Mathematics, 17, 449–467.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders.
Der Hinweis [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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> Gegenargumente gegen Norvig

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