Vorüberlegungen

Die in den vorausgehenden Kapiteln beschriebenen Strukturen lernender intelligenter Systeme mit ihren diversen kognitiven Architekturen und Umgebungen benötigen für ihre systematische Entwicklung eine geeignete Entwicklungsumgebung. Folgende Anforderungen erscheinen unerlässlich zu sein[*]:

  1. Jeglicher Quellcode soll offen zugänglich sein und soweit dokumentiert, dass ein Dritter ihn zur Ausführung bringen kann.
  2. Über die Dokumentation der Software hinaus sollte die Dokumentation hinreichend viele theoretische Darlegungen umfassen, aus denen hervorgeht, worin das theoretische Modell besteht, das mittels des Quellcodes realisiert wird.
  3. Als allgemeiner Rahmen wird ein Engineering Prozessmodell vorausgesetzt, wie es im Bild 7.1 angedeutet und z.B. in Doeben-Henisch et al. [95], Erasmus/ Doeben-Henisch [112], [113] näher beschrieben wird.
  4. Dabei wird angenommen, dass es mindestens die Perspektive der Ingenieure gibt, die auf das System drauf schauen, es arrangieren und bewerten.
  5. Dazu gibt es die Perspektive der zu untersuchenden Objekte bestehend aus einer Umgebung (Welt mit Aufgaben)und aus diversen einzelnen lernenden Systemen.
  6. Zusätzlich gibt es diverse Hilfesysteme wie z.B. einer Visualisierungskomponente, verschiedene Messprozeduren, sowie diverse Editoren für die Umgebung und die lernenden Systeme.
  7. Zu beachten ist auch, dass es Dummy-Lernende Systeme gibt, das sind Systeme in der Umwelt, die wie lernende Systeme aussehen, aber Menschen sind, die mit den lernenden Systemen interagieren. Analog kann es auch lernende Systeme geben, die eine Korrespondenz zur realen Welt besitzen (in Gestalt eines verbundenen Roboters).
  8. Idealerweise ist eine öffentliche Computerplattform über Internet verfügbar, auf der alles einsehbar ist und auf der auch Experimente durchgeführt werden können. Im Idealfall können auch unterschiedliche Parteien ihre jeweiligen lernende Systeme über diese Plattform auch zu einem Turnier anmelden, bei dem in einer vorgegebenen Welt definierte Aufgaben unter gleichen Bedingungen gelernt werden sollen.

Figure 7.1: Theoretischer Rahmen für Lernende Systeme
\includegraphics[scale=.85]{RoadmapToIntelligence.eps}

Gerd Doeben-Henisch 2014-01-14