Der intelligente Computer

Buchrezensionen

Maschinelle Intelligenz Genetic Programming
Handbuch der Künstlichen Intelligenz

Maschinelle Intelligenz

Cover
Nach der Einleitung mit einer kurzen Geschichte zur Künstlichen Intelligenz führt das Buch die Leserin
in das Thema ein. Viele Abbildungen und die Einbettung der erforderlichen Vorkenntnisse
machen der Leserin die Einarbeitung in die Maschinelle Intelligenz leicht.
So erläutern die Autoren im Kapitel zum Automatischen Beweisen erst einmal die
Prädikatenlogik anhand von Beispielen. Kurz, aber ausreichend.
Das Buch wirkt insgesamt sehr einladend, um in die Materie einzutauchen.

Im Kapitel über evolutionäre Algorithmen beschreibt Martina Gorges-Schleuter die
Verfahren, erklärt Gemeinsamkeiten und Unterschiede
und stellt auch Zusammenhänge zu anderen Bereichen her, z. B. zu den neuronalen Netzen.
Klassische Probleme wie das Traveling Salesman Problem dienen als Beispiele
und tragen zur Veranschaulichung bei.

Bei den vorgestellten Anwendungen kommen vor allem Roboterfans

auf ihre Kosten.
Großes biologisches Vorwissen ist übrigens nicht gefordert,
alle Evolutionsprozesse werden kurz und – wo möglich – anhand von
Abbildungen dargestellt.

Themen:

  • Logisches Schlussfolgern
  • Intelligente Systeme
  • Wissensdarstellung
  • Wissensverarbeitung
  • Suchverfahren
  • Fuzzy-Logik
  • Neuronale Netze
  • Neuro-Fuzzy
  • Evolutionäre Verfahren
  • Maschinelles Lernen
  • Kognitionspsychologische Aspekte

Zum weiblichen Teil des Autorenteams:
Frau Dr. Martina Gorges-Schleuter beschäftigt sich am Institut für
Angewandte Informatik des Forschungszentrums Karlsruhe mit
dem Einsatz Evolutionärer Verfahren für Optimierungsprobleme.

Frau Prof. Dr. Cosima Schmauch lehrt an der Fachhochschule Karlsruhe im FB
Wirtschaftsinformatik u. a. die Gebiete Software-Entwicklung und
Expertensysteme.
[Quelle: Vieweg]

Hubert B. Keller, Andreas Fick, Thomas Weinberger, Martina Gorges-Schleuter, Wolfgang Eppler,
Cosima Schmauch:
„Maschinelle Intelligenz. Grundlagen, Lernverfahren, Bausteine intelligenter Systeme“.
Vieweg Verlag 2000. 34,- EUR. ISBN 3-528-05489-1

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Genetic Programming

Cover
Das englischsprachige Buch hat auf mehr als 450 Seiten Einiges zu bieten. Was sich auch darin zeigt,
dass ich beim ersten Durchblättern schon sieben Lesezeichen verteilt habe…

Nach der obligatorischen Historie des Maschinellen Lernens
führen die Autoren relevante Kenntnisse aus Biologie und Mathematik ein.
Grundsätzliche Vorgehensweisen für evolutionäre Algorithmen
folgen dem auf dem Fuße.
Anschauliches Abtauchen ins Thema gewährleisten die Grundlagen der genetischen Programmierung,
z. B. Fitness und Selektion.
Die Umsetzung des Crossover, emergente Ordnung und die Verbesserung durch statistische Analyse
findet frau in den Tiefen des Buches.

Weiterführend für das Genetische Programmieren stellt das Buch Varianten dar
und diskutiert die Schnelligkeit der Programme.
Selbst Tipps für die Implementierung fehlen nicht.
Sehr interessant ist die Übersicht über die vielfältigen Anwendungen,
die bereits laufen. Zum Schluss gibt es den Ausblick, der die bereits bestehenden
Möglichkeiten, um realistische Zukunftsaussichten ergänzt..

Im Anhang gibt es neben den Quellen
(Bücher, Videos, Zeitschriften, Tutorien, FAQs, Forschung, Mailinglisten)
eine Übersicht über Software und schließlich eine Liste von GP-Konferenzen
und Workshops.

Wolfgang Banzhaf, Peter Nordin, Robert E. Keller, Frank D. Francone:
„Genetic Programming – An Introduction.
On the Automatic Evolution of Computer Programs and Its Applications“. 68,11 EUR.
Morgan Kaufmann Publishers 1998. ISBN 1-55860-510-X
dpunkt.verlag 1998. ISBN 3-920993-58-6

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Handbuch der Künstlichen Intelligenz

Cover
Als netter Einstieg in das weite Gebiet der KI
dient diese Übersicht und Einordnung der behandelten Teilgebiete.
Der 1000-seitige Wälzer gliedert sich in zwei Teile: Zuerst die Grundlagen und dann
weiterführende Theorien, Methoden und Anwendungen.
In Kapitel 3 informiert frau sich zuerst über natürliche neuronale Netze mit Nervenzellen,
synaptischer Übertragung und Neuroanatomie. Anschließend stellen die Autoren Methoden und
Modellbildungen künstlicher neuronaler Netze vor.
So wird auch hier der Leserin der Einstieg leicht gemacht.

Wie im Band „Maschinelle Intelligenz“
sorgen Beispiele und Pseudocode-Algorithmen für ein tieferes Verständnis.
Die Texte sind für ein Nachschlagewerk sehr leserfreundlich gehalten, die betrachteten
Gegenstände durch Formeln, Beschreibungstexte und Abbildungen gut veranschaulicht.
Die Kapitel beginnen mit einer verständlichen Einleitung, Motivation oder Problembeschreibung,
so dass frau sich nicht unverhofft in grauer Theorie wiederfindet.

Weitere Themen:

  • Kognition
  • Suche
  • Wissensrepräsentation und Logik, Knowledge Engineering
  • Automatisches Beweisen
  • Nichtmonotones Schließen
  • Constraints
  • Unsicheres und vages Wissen
  • Wissen über Raum und Zeit
  • Fallbasiertes Schließen und modellbasierte Systeme
  • Planen
  • Maschinelles Lernen und Data Mining
  • Sprachverarbeitung
  • Bildverstehen
  • Robotik
  • Software-Agenten

G. Görz, C.-R. Rollinger, J. Schneeberger (Hrsg.):
„Handbuch der Künstlichen Intelligenz.
Herausgegeben mit Unterstützung des Fachbereichs 1 ‚Künstliche Intelligenz‘ der
Gesellschaft für Informatik e.V.“.
Oldenbourg Wissenschaftsverlag 2003. 79,80 EUR. ISBN 3-486-27212-8

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Falls eine über Ostern was zu lesen sucht, gibt es immer noch
Eure Buchtipps 2002.

Maria

von Maria