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Thema



Denkende Agenten

Aufgabenstellung



Bachelor-/Masterarbeit

Denken erlaubt es uns Menschen Entscheidungen zu treffen. Wir können über mögliche folgen von Aktionen nachdenken und dadurch besser unsere Aktionen planen. Damit reagieren wir nicht nur auf unsere Umgebung sondern können proaktive und autonom leben.

Für Künstliche Intelligenz wird dieser Prozess Planen genannt. Dabei müssen Aktionen analysiert und bewertet werden um anschließend eine Entscheidung zu treffen, welche Aktion ausgeführt werden soll. Zentraler Bestandteil dieses Prozesses ist die Schlussfolgerung (engl. Reasoning) über bekannte Fakten und die Aktionsbeschreibungen wie beispielsweise den Effekt einer solchen Aktion.
Dieser Prozess kann mit menschlichem Denken verglichen werden und soll in einer Vision der Künstlichen Intelligenz vergleichbare Ergebnisse liefern. Ziel dieser Arbeit ist es eine lernende Intelligenz zu entwickeln die Bedeutungen von Worten erklären kann und falls nötig den Benutzer dabei um Hilfe bittet um so ständig weiter „denken“ zu lernen.

Diese Arbeite untersucht wie ein solcher Denkprozess abgebildet werden kann. Dabei soll die Bedeutung von verwendeten Worten beschrieben werden damit Aktionsbeschreibungen besser von einer Künstlichen Intelligenz verstanden werden können.

Aufgabe ist es eine semi-automatische semantische Dekomposition (Zerlegung eines Wortes in seine Bedeutungen) mit Hilfe von WordNet und DBPedia so wie einem Lexikon zu implementieren.

Anforderungen:
Grundkenntnisse in Java, von Vorteil sind Kenntnisse von KI Algorithmen und Maschinellem Lernen, sowie Kenntnisse aus dem Forschungsbereich Information Retrieval.

Referenzen:
Usón, R. M., & Faber, P. (2005). Decomposing semantic decomposition: Towards a semantic metalanguage in RRG, 1–28.

Wierzbicka, A. (2009). Mental Lexicon. Berlin: Mouton de Gruyter.

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Projekt Datei:  Ausschreibung MasterArbeit NSM.pdf

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Betreuer



Betreuer:  Johannes Fähndrich
Email:   Johannes.faehndrichdai-labor.de

Bearbeiter



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