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Die Verwendung Konzeptueller Räume für Künstliche Intelligenz
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Datum
2024
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Verlag
Gesellschaft für Informatik e.V.
Zusammenfassung
Ansätze im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) lassen sich grundsätzlich in zwei
Gruppen einteilen: Symbolische Ansätze (wie deduktives Schließen) sind interpretierbar, aber
tendenziell unflexibel, wohingegen subsymbolische Ansätze (wie maschinelles Lernen) sehr flexibel,
aber häufig nicht gut interpretierbar sind. Neurosymbolische KI kombiniert und integriert beide
Verfahren, während kognitive KI Wissen über die menschliche Kognition einbezieht. In dieser
Arbeit betrachten wir Konzepte als Kern menschlicher Kognition und konzeptuelle Räume als einen
neurosymbolischen Ansatz, der Konzepte geometrisch darstellt. Wir entwickeln Lösungen für drei
Kernprobleme, welche der breiten Nutzung dieses Ansatzes in der künstlichen Intelligenz aktuell
noch im Wege stehen: Eine saubere und umfassende Formalisierung der konzeptuellen Regionen, die
Verankerungen der konzeptuellen Räume in Sensordaten, sowie kognitiv plausible Mechanismen für
das Lernen der konzeptuellen Regionen.