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Questions and Answers
Das zugrundelegen einer Zielfunktion und die Umsetzung von rationalen intelligen Agenten anhand dieser stellt sicher, dass diese Agenten keine nachteiligen Auswirkungen auf die Menschen haben können.
Das zugrundelegen einer Zielfunktion und die Umsetzung von rationalen intelligen Agenten anhand dieser stellt sicher, dass diese Agenten keine nachteiligen Auswirkungen auf die Menschen haben können.
Von welchen "Komponenten" hängt es im Allgemeinen ab, ob ein Agent mit einer gewälten Aktion zu einem gewissen Zeitpunkt rational handelt?
Von welchen "Komponenten" hängt es im Allgemeinen ab, ob ein Agent mit einer gewälten Aktion zu einem gewissen Zeitpunkt rational handelt?
Neuronale Netzwerke sind ein klassisches Beispiel der Subsymbolic AI.
Neuronale Netzwerke sind ein klassisches Beispiel der Subsymbolic AI.
Betrachten Sie das Problem mit dem intelligenten Staubsauger aus der Vorlesung:
zwei nebeneinander liegende Felder A & B,
deterministische Übergänge
mögliche Aktionen: links / rechts / saugen
links in A führt nach A
rechts in B führt nach B
links in B führt nach A
rechts in A führt nach B
saugen entfernt Staub
aufgesaugter Staub erscheint nicht wieder
die Interaktion findet für insgesamt 100 Aktionen des Agenten statt
Wenn
der Agent in Feld A startet,
anfangs beide Felder staubig sind,
der Agent seine aktuelle Position und den Zustand des aktuellen Feldes beobachtet (sauber oder staubig) und
man für jeden Zeitpunkt für jedes Feld welches in dem Zeitpunkt sauber ist einen Punkt erhält (unmittelbar nach dem Ausführen einer Aktion) und für jede Bewegung (left, right) 10 Punkte Abzug erhält,
wieviele Punkt können dann maximal erreicht werden?
Betrachten Sie das Problem mit dem intelligenten Staubsauger aus der Vorlesung:
zwei nebeneinander liegende Felder A & B, deterministische Übergänge mögliche Aktionen: links / rechts / saugen links in A führt nach A rechts in B führt nach B links in B führt nach A rechts in A führt nach B saugen entfernt Staub aufgesaugter Staub erscheint nicht wieder die Interaktion findet für insgesamt 100 Aktionen des Agenten statt Wenn
der Agent in Feld A startet, anfangs beide Felder staubig sind, der Agent seine aktuelle Position und den Zustand des aktuellen Feldes beobachtet (sauber oder staubig) und man für jeden Zeitpunkt für jedes Feld welches in dem Zeitpunkt sauber ist einen Punkt erhält (unmittelbar nach dem Ausführen einer Aktion) und für jede Bewegung (left, right) 10 Punkte Abzug erhält, wieviele Punkt können dann maximal erreicht werden?
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Welche Eigenschaften treffen auf eine teilweise beobachtbare Umgebung im Allgemeinen zu?
Welche Eigenschaften treffen auf eine teilweise beobachtbare Umgebung im Allgemeinen zu?
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Für einen intelligenten Agenten ist es immer ausreichend, die nächste rationale Aktion basierend ausschließlich auf der aktuellen Beobachtung zu treffen.
Für einen intelligenten Agenten ist es immer ausreichend, die nächste rationale Aktion basierend ausschließlich auf der aktuellen Beobachtung zu treffen.
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Definition eines Agenten
Definition eines Agenten
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Ist die folgende Umgebung stochastisch? Betrachten Sie die Umgebung des intelligenten Staubsaugers aus der Vorlesung mit der Veränderungen, dass die Aktion "saugen", den Staub eines Feldes in 99% der Fälle entfernt, in 1% der Fällte aber nicht.
Ist die folgende Umgebung stochastisch? Betrachten Sie die Umgebung des intelligenten Staubsaugers aus der Vorlesung mit der Veränderungen, dass die Aktion "saugen", den Staub eines Feldes in 99% der Fälle entfernt, in 1% der Fällte aber nicht.
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Betrachten Sie folgendes Programm für einen Staubsaugeragenten:
def vacuum_agent([location, status]):
if status == 'dirty':
return left
return right
Welche der folgenden Einträge finden sich in einer tabellarischen Darstellung der "agent function"? (jede Möglichkeit entspricht einer Zeile, das Symbol "|" trennt die Beobachtungssequenz von der Aktion.
Betrachten Sie folgendes Programm für einen Staubsaugeragenten:
def vacuum_agent([location, status]): if status == 'dirty': return left return right
Welche der folgenden Einträge finden sich in einer tabellarischen Darstellung der "agent function"? (jede Möglichkeit entspricht einer Zeile, das Symbol "|" trennt die Beobachtungssequenz von der Aktion.
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Betrachten Sie das Problem mit dem intelligenten Staubsauger aus der Vorlesung:
zwei nebeneinander liegende Felder A & B,
deterministische Übergänge
mögliche Aktionen: links / rechts / saugen
links in A führt nach A
rechts in B führt nach B
links in B führt nach A
rechts in A führt nach B
saugen entfernt Staub
aufgesaugter Staub erscheint nicht wieder
die Interaktion findet für insgesamt 100 Aktionen des Agenten statt
Wenn
der Agent in Feld A startet,
anfangs beide Felder staubig sind,
der Agent seine aktuelle Position und den Zustand des aktuellen Feldes beobachtet (sauber oder staubig) und
man für jeden Zeitpunkt für jedes Feld welches in dem Zeitpunkt sauber ist einen Punkt erhält (unmittelbar nach dem Ausführen einer Aktion) und für jede Bewegung (left, right) 10 Punkte Abzug erhält,
wieviele Punkt können dann maximal erreicht werden?
Betrachten Sie das Problem mit dem intelligenten Staubsauger aus der Vorlesung:
zwei nebeneinander liegende Felder A & B, deterministische Übergänge mögliche Aktionen: links / rechts / saugen links in A führt nach A rechts in B führt nach B links in B führt nach A rechts in A führt nach B saugen entfernt Staub aufgesaugter Staub erscheint nicht wieder die Interaktion findet für insgesamt 100 Aktionen des Agenten statt Wenn
der Agent in Feld A startet, anfangs beide Felder staubig sind, der Agent seine aktuelle Position und den Zustand des aktuellen Feldes beobachtet (sauber oder staubig) und man für jeden Zeitpunkt für jedes Feld welches in dem Zeitpunkt sauber ist einen Punkt erhält (unmittelbar nach dem Ausführen einer Aktion) und für jede Bewegung (left, right) 10 Punkte Abzug erhält, wieviele Punkt können dann maximal erreicht werden?
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