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Ereignis: Änderung eines Zustands. Das Ereignis selbst hat keine Dauer, da sonst der Anfang und das Ende des Ereignisses ihre eigene Dauer haben müssten bzw. Anfang und Ende eines Ereignisses ihrerseits selbständige Ereignisse wären. Siehe auch Anfang, Regress, Prozess, Flux, Veränderung, Wechsel, Zustand.

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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 446
Ereignisse/KI-Forschung/Russell/Norvig: [Ein] Situationskalkül repräsentiert Handlungen und deren Auswirkungen. Der Situationskalkül ist in seiner Anwendbarkeit begrenzt: Er wurde entwickelt, um eine Welt zu beschreiben, in der Handlungen diskret, augenblicklich und nacheinander erfolgen. Betrachten Sie eine kontinuierliche Handlung, wie z.B. das Füllen einer Badewanne.
Problem: Der Situationskalkül kann sagen, dass die Wanne vor der Handlung leer ist und voll, wenn die Handlung ausgeführt wurde, aber er kann nichts darüber sagen, was während der Handlung passiert. Es kann auch nicht zwei Handlungen beschreiben, die gleichzeitig stattfinden (...).
Lösungs-/Ereigniskalkül: Der Ereigniskalkül konkretisiert Fluents ((n) Zustandsvariablen) und Ereignisse. Das Fluent At(Shankar, Berkeley) ist ein Objekt, das sich auf die Tatsache bezieht, dass Shankar sich in Berkeley befindet, aber selbst nichts darüber aussagt, ob es wahr ist. Um zu behaupten, dass ein Fluent tatsächlich zu einem bestimmten Zeitpunkt wahr ist, verwenden wir das Prädikat T, wie in T(At(Shankar, Berkeley), t).
Ereignisse werden als Instanzen von Ereigniskategorien bezeichnet. Das Ereignis E1, Shankar fliegt von San Francisco nach Washington D.C., wird beschrieben als

E1 ∈ Flyings ∧ Flyer (E1, Shankar) ∧ Origin(E1, SF) ∧ Destination(E1, DC) .

>Ereignisse/Philosophische Theorien.
Norvig I 470
Der Ereigniskalkül wurde von Kowalski und Sergot (1986)(1) eingeführt, um mit kontinuierlicher Zeit umzugehen, und es gab mehrere Variationen (Sadri und Kowalski, 1995(2); Shanahan, 1997(3)) und Übersichten (Shanahan, 1999(4); Mueller, 2006(5)). Van Lambalgen und Hamm (2005)(6) zeigen, wie die Logik von Ereignissen sich auf die Sprache abbildet, in der wir über Ereignisse sprechen. Eine Alternative zu den Ereignis- und Situationskalkülen ist der Fluentkalkül (Thielscher, 1999)(7). James Allen führte aus dem gleichen Grund Zeitintervalle ein (Allen, 1984)(8) und argumentierte, dass Intervalle viel natürlicher seien als Situationen, um über längere und gleichzeitige Ereignisse zu argumentieren. Peter Ladkin (1986a(9), 1986b(10)) führte "konkave" Zeitintervalle ein (Intervalle mit Lücken; im Wesentlichen Vereinigungen gewöhnlicher "konvexer" Zeitintervalle) und wandte die Techniken der mathematisch abstrakten Algebra auf die Zeitdarstellung an. Allen (1991)(11) untersucht systematisch die große Vielfalt der verfügbaren Techniken zur Zeitdarstellung; van Beek und Manchak (1996)(12) analysieren Algorithmen zur zeitlichen Schlussfolgerung. Es gibt signifikante Gemeinsamkeiten zwischen der in diesem Kapitel vorgestellten ereignisbasierten Ontologie und einer Analyse von Ereignissen durch den Philosophen Donald Davidson (1980)(13) (>Ereignisse/Davidson).
Die Geschichte in Pat Hayes' (1985a)(14) Ontologie der Fluents und den Chroniken in McDermotts (1985)(15) theory of plans waren ebenfalls wichtige Einflüsse auf das Forschungsfeld (...).


1. Kowalski, R. and Sergot, M. (1986). A logic-based calculus of events. New Generation Computing,
4(1), 67–95.
2. Sadri, F. and Kowalski, R. (1995). Variants of the event calculus. In ICLP-95, pp. 67–81.
3. Shanahan, M. (1997). Solving the Frame Problem. MIT Press
4. Shanahan, M. (1999). The event calculus explained. In Wooldridge, M. J. and Veloso, M. (Eds.), Artificial Intelligence Today, pp. 409–430. Springer-Verlag.
5. Mueller, E. T. (2006). Commonsense Reasoning. Morgan Kaufmann.
6. van Lambalgen, M. and Hamm, F. (2005). The Proper Treatment of Events. Wiley-Blackwell.
7. Thielscher, M. (1999). From situation calculus to fluent calculus: State update axioms as a solution to the inferential frame problem. AIJ, 111(1–2), 277-299.
8. Allen, J. F. (1984). Towards a general theory of action and time. AIJ, 23, 123–154
9. Ladkin, P. (1986a). Primitives and units for time specification. In AAAI-86, Vol. 1, pp. 354–359.
10. Ladkin, P. (1986b). Time representation: a taxonomy of interval relations. In AAAI-86, Vol. 1, pp.
360–366.
11. Allen, J. F. (1991). Time and time again: The many ways to represent time. Int. J. Intelligent systems, 6, 341-355
12. van Beek, P. and Manchak, D. (1996). The design and experimental analysis of algorithms for temporal reasoning. JAIR, 4, 1–18.
13. Davidson, D. (1980). Essays on Actions and Events. Oxford University Press.
14. Hayes, P. J. (1985a). Naive physics I: Ontology for liquids. In Hobbs, J. R. andMoore, R. C. (Eds.), Formal Theories of the Commonsense World, chap. 3, pp. 71–107. Ablex.
15. McDermott, D. (1985). Reasoning about plans. In Hobbs, J. and Moore, R. (Eds.), Formal theories of the commonsense world. Intellect Books.


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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.
KI-Forschung

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

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