Begriffserwerb aus großen Mengen von Beispielen
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Beschreibung
Menschen verfügen über "Begriffe", um die Welt zu erfassen und über sie zu kommunizieren. Die Begriffe sind aber (zumindest zum größten Teil) nicht angeboren, sondern durch den Umgang mit und die Kommunikation über Objekte der Umwelt "erworben". Die Objekte stellen dabei "Beispiele" der Begriffe dar. Die Übertragung der menschlichen Fähigkeit des Begriffserwerbs insbesondere aus "großen Mengen" von Beispielen auf ein maschinelles System wird in dieser Arbeit behandelt. Dabei wird der genaue Zusammenhang eines Problems des Begriffserwerbs zum Problem der zweistufigen logischen Minimierung (Logiksynthese) und zu einem Problem der kombinatorischen Optimierung (einer Verallgemeinerung des SCP) dargestellt. Vom entwickelten System Lascer wird gezeigt, dass es in den genannten Bereichen so wie in den Anwendungsbereichen Klassifikation und Schachendspiele bessere Ergebnisse liefert als einige der besten Systeme in diesen Bereichen.
Menschen verfügen über "Begriffe", um die Welt zu erfassen und über sie zu kommunizieren. Die Begriffe sind aber (zumindest zum größten Teil) nicht angeboren, sondern durch den Umgang mit und die Kommunikation über Objekte der Umwelt "erworben". Die Objekte stellen dabei "Beispiele" der Begriffe dar. Die Übertragung der menschlichen Fähigkeit des Begriffserwerbs insbesondere aus "großen Mengen" von Beispielen auf ein maschinelles System wird in dieser Arbeit behandelt. Dabei wird der genaue Zusammenhang eines Problems des Begriffserwerbs zum Problem der zweistufigen logischen Minimierung (Logiksynthese) und zu einem Problem der kombinatorischen Optimierung (einer Verallgemeinerung des SCP) dargestellt. Vom entwickelten System Lascer wird gezeigt, dass es in den genannten Bereichen so wie in den Anwendungsbereichen Klassifikation und Schachendspiele bessere Ergebnisse liefert als einige der besten Systeme in diesen Bereichen.
Autor*in
Dietmar Lippold