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Antwort: eine Aussage, die als Reaktion auf eine vorgängige Frage gemacht wird. Sie ist teilweise bestimmt durch diese Frage, indem entweder die gleichen Gegenstände oder die gleichen zugeschriebenen Eigenschaften in beiden, Frage und Antwort erwähnt werden. Siehe auch Befehle, Fragen, Sprechakttheorie.

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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

KI-Forschung über Antworten - Lexikon der Argumente

Norvig I 471
Antwort/Answer Sets/KI-Forschung/Norvig/Russell: Answer Set Programming kann als Erweiterung der schwachen Negation (negation as failure) oder als Verbesserung der Schlussfolgerungen angesehen werden;
Norvig I 472
Die zugrundeliegende Theorie der stable model semantics wurde von Gelfond und Lifschitz (1988)(1) eingeführt. Die führenden answer set prgramming-Systeme sind DLV (Eiter et al., 1998)(2) und SMODELS (Niemelä et al., 2000)(3). Das Laufwerk-Beispiel stammt aus dem SMODELS-Benutzerhandbuch (Syrjänen, 2000)(4). Lifschitz (2001(5)) diskutiert die Verwendung des answer set programming für die Planung. Brewka et al. (1997)(6) geben einen guten Überblick über die verschiedenen Ansätze der nichtmonotonen Logik. Clark (1978)(7) betrachtet den Ansatz der schwachen Negation für Logikprogrammierung und Clark completion. Van Emden und Kowalski (1976)(8) zeigen, dass jedes Prolog-Programm ohne Negation ein einzigartiges Minimalmodell hat. In den letzten Jahren ist das Interesse an der Anwendung nichtmonotoner Logiken auf groß angelegte Wissensrepräsentationssysteme wieder gestiegen.


1. Gelfond, M. and Lifschitz, V. (1988). Compiling circumscriptive theories into logic programs. In Non-
Monotonic Reasoning: 2nd International Workshop Proceedings, pp. 74–99.
2. Eiter, T., Leone, N., Mateis, C., Pfeifer, G., and Scarcello, F. (1998). The KR system dlv: Progress report, comparisons and benchmarks. In KR-98, pp. 406–417.
3. Niemela, I., Simons, P., and Syrj¨anen, T. (2000). Smodels: A system for answer set programming.
In Proc. 8th International Workshop on Non-Monotonic Reasoning.
4. Syrjanen, T. (2000). Lparse 1.0 user’s manual.saturn.tcs.hut.fi/Software/smodels.
5. Lifschitz, V. (2001). Answer set programming and plan generation. AIJ, 138(1–2), 39–54.
6. Brewka, G., Dix, J., and Konolige, K. (1997). Nononotonic Reasoning: An Overview. CSLI Publications.
7. Clark, K. L. (1978). Negation as failure. In Gallaire, H. and Minker, J. (Eds.), Logic and Data Bases, pp. 293–322. Plenum.
8. Van Emden, M. H. and Kowalski, R. (1976). The semantics of predicate logic as a programming language. JACM, 23(4), 733–742.


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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. Übersetzungen: Lexikon 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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