Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

Die Verwendung von technisch kognitiven Systemen, welche den Menschen bei der Ausführung von alltäglichen Aufgaben unterstützen, nimmt über die letzten Jahre stetig zu. Häufig müssen solche Systeme in der Lage sein, eine für ihre Aufgaben relevante Umgebung sensorisch erfassen und verarbeiten zu können. Zu diesem Zweck können sog. Umweltmodelle eingesetzt werden, deren Aufgabe eine konsistente Integration, Verwaltung und Bereitstellung erfasster Umgebungsinformationen ist. Ein Beispiel eines solchen Umweltmodells ist das sog. objektorientierte Umweltmodell, welches nach probabilistischen Prinzipien operiert und schritthaltend den Zustand einer beobachteten Umgebung darstellt. Diese sensorbasierte Beschreibung wird dabei durch ein semantisches Domänenmodell ergänzt, in welchem als Hintergrundwissen relevante Typen von Entitäten der Umgebung modelliert werden. Derartige Domänenmodelle werden im Allgemeinen zur Entwurfszeit eines Systems von Wissensingenieuren manuell erstellt. Sie beschreiben somit immer nur einen abgeschlossenen Teil einer Anwendungsdomäne. In dieser Arbeit wird nun der Fall betrachtet, dass ein solch abgeschlossenes Domänenmodell für die Umweltmodellierung nicht mehr ausreichend ist und dynamisch erweitert werden muss. Dabei wird von einer offenen Welt ausgegangen, d. h. einer Umgebung, in welcher auch nicht im Domänenmodell beschriebene Entitäten beobachtet werden können. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit der Ansatz einer adaptiven Umweltmodellierung definiert, welcher es einem Umweltmodell ermöglicht, dynamisch auf unvorhergesehene Entitäten reagieren zu können. In diesem Ansatz können Wissensmodelle adaptiv durch das Erlernen neuer Konzepte erweitert werden. Um eine adaptive Umweltmodellierung zu ermöglichen, werden in dieser Arbeit unterschiedliche Aspekte und Methoden der probabilistischen Informationsverarbeitung im objektorientierten Umweltmodell angepasst und erweitert. Als Grundlage zur Repräsentation von neu gelernten Konzepten werden zunächst ein formales Metamodell und eine Kern-Ontologie definiert, welche die strukturierte Erweiterung eines Domänenmodells durch das Erlernen neuer Konzepte ermöglichen. Dabei muss im Besonderen die probabilistische Informationsrepräsentation des Umweltmodells beachtet werden, die eine Erweiterung von logisch orientierten Repräsentationsansätzen notwendig macht. Weiterhin wird ein probabilistischer Klassifikationsansatz vorgeschlagen, welcher beobachteten Entitäten ihre im Domänenmodell modellierten Typen unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zuordnet. Dieser Ansatz kann ebenfalls bei der Erkennung von unvorhergesehenen Entitäten genutzt werden. Als Hauptbeitrag dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Verwaltung und Erweiterung von Domänenmodellen präsentiert. Eine solche Erweiterung soll dabei nach Prinzipien wie der Bedarfsgerechtigkeit und Relevanz von Modellanpassungen erfolgen. Um den Bedarf einer Modellanpassung in einem Umweltmodell feststellen zu können, werden in dieser Arbeit Bewertungsmaße definiert, welche zur Quantifizierung der Modellgüte in Bezug auf die beobachtete Umgebung dienen. Diesen Bewertungsmaßen liegt ein Ansatz auf Basis des Prinzips der minimalen Beschreibungslänge zu Grunde. Unter Verwendung dieser Bewertungsmaße wird anschließend ein algorithmisches Regelungsschema definiert, welches die bedarfsgetriebene Anpassung eines Domänenmodells an relevante unvorhergesehene Entitäten erlaubt. Dazu werden weitere Bewertungsmaße definiert, welche die Detektion, Relevanzbewertung und Gruppierung solcher Entitäten ermöglichen. Auf Basis einer relevanten Gruppe von Entitäten, die einen spezifischen, bisher nicht modellierten Typ repräsentiert, kann dann eine Modellanpassung erfolgen. Als ein weiterer Beitrag wird daher ein Ansatz zum Lernen und Generalisieren von probabilistischen Konzeptdefinitionen vorgeschlagen. Abschließend erfolgt eine Evaluation der vorgeschlagenen Ansätze und Bewertungsmaße als Nachweis ihrer grundsätzlichen Anwendbarkeit an einem abstrahierten Anwendungsszenario der humanoiden Robotik für eine Haushaltsumgebung. Insgesamt beschreibt diese Arbeit somit einen ersten, aber grundlegenden Schritt in Richtung einer adaptiven Umweltmodellierung

Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state

Metaphernforschung in der Kognitiven Psychologie und in der Sozialpsychologie - eine Review

Im Rahmen eines Überblicks werden die aktuellen Beiträge zur Metaphernforschung in der Kognitiven Psychologie und in der Sozialpsychologie vorgestellt und diskutiert. In beiden Forschungsbereichen wird ein kognitives Verständnis von Metaphorik vertreten, das die Arbeiten von G. Lakoff und M. Johnson in der Kognitiven Linguistik zum Ausgangspunkt nimmt. Als zentrales Unterscheidungsmerkmal erweist sich die Differenzierung in die Erforschung des Phänomens Metapher und seiner Funktionsweisen für die Prozesse des Verstehens und der Wissensrepräsentation auf der einen Seite und die Anwendung der Metaphernanalyse als Methode zur Erschließung anderer psychologischer Konstrukte auf der anderen Seite. Es wird gezeigt, dass experimentelle Grundlagenforschung und angewandte Forschung zwar von denselben theoretischen Prämissen ausgehen, diese jedoch sehr unterschiedlich interpretieren und sich gegenseitig kaum zur Kenntnis nehmen. Zentrale Lücken in der Metaphernforschung werden identifiziert, und ihre Bedeutung für weitere Untersuchungen wird diskutier

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

von Andreas KollerPaderborn, Univ.-GH, Diss., 199

Freestyle Learning – Das mediendidaktische Konzept

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La compréhension et la compréhensibilité de textes de vulgarisation scientifique: le projet PopSci – Understanding Science

Die öffentliche Akzeptanz und Wirkung natur- und technikwissenschaftlicher Forschung hängt grundlegend davon ab, ob sich die Ziele und Forschungsergebnisse an die Öffentlichkeit vermitteln lassen. Doch die Inhalte aktueller Forschungsvorhaben sind für ein Laienpublikum oft nur schwer zugänglich und verständlich. Vor dem Hintergrund, die gesellschaftliche Diskussion natur- und technikwissenschaftlicher Forschung zu verbessern, untersuchen und bewerten wir im Projekt PopSci – Understanding Science einen wichtigen Sektor des populärwissenschaftlichen Diskurses in Deutschland empirisch. Hierfür identifizieren wir die linguistischen Merkmale deutscher populärwissenschaftlicher Texte durch korpusbasierte Methoden und untersuchen deren Effekt auf die kognitive Verarbeitung der Texte durch Laien. Dazu setzen wir Vor- und Nachwissenstests ein. Außerdem messen wir die Blickbewegungen der Leserinnen und Leser, während sie populärwissenschaftliche Texte lesen. Aus dieser Kombination von unterschiedlichen Methoden versuchen wir, erste Empfehlungen zur Verbesserung des linguistischen Stils und der Wissensrepräsentation populärwissenschaftlicher Texte abzuleiten.The public accessibility and comprehension of scientific aims and results fundamentally influences the social acceptability and receptiveness of research. The contents of up-to-date research in the (natural) sciences are, however, not easily accessible to a lay audience because of many interfering factors. Aiming at the optimization of scientific publications in German print and online media, we investigate and validate present-day popular science discourse within our project PopSci – Understanding Science. For this purpose, stylistic features of German popular-science writing are identified through corpus-based research and their effects on the lay reader’s processing of these texts are measured experimentally. The resulting recommendations will improve the linguistic style and knowledge representation of written and web-based publications.L’acceptation par le public et l’impact de la recherche dans les domaines des sciences naturelles et techniques dépendent fondamentalement du fait que les objectifs et les résultats de recherche peuvent être communiqués facilement au public ou non. Toutefois, les contenus de projets de recherche actuels sont souvent difficiles à accéder et à comprendre pour un public profane. Dans le projet PopSci – Understanding Science, nous examinons et évaluons de façon empirique une partie importante du discours scientifique populaire en Allemagne, afin d’améliorer le débat public sur la recherche dans les domaines des sciences naturelles et techniques. Pour ce faire, nous identifions les caractéristiques linguistiques des textes de vulgarisation scientifique allemand par des méthodes fondées sur les corpus et examinons leur effet sur le traitement cognitif des textes par des profanes. Pour cela, nous testons les connaissances des individus avant et après lecture des textes. Nous mesurons également les mouvements oculaires des lecteurs pendant qu’ils lisent des textes de vulgarisation scientifique. De cette combinaison de différentes méthodes, nous essayons de déduire de premières recommandations pour l’amélioration du style linguistique et la représentation de la connaissance dans les textes de vulgarisation scientifique