Künstliche Intelligenz ist eine Wissenschaft, die die Synthese und Analyse intelligenter Teilsysteme von Anwendungen untersucht (Teilsysteme werden in der Künstlichen Intelligenz Agenten genannt, siehe auch Russell und Norvig sowie Poole und Macworth). Agenten können bloße Softwaresysteme oder auch z.B. humanoide Roboter mit einer entsprechenden Hardware sein. Auch das Verhalten eines Menschen in einem Gesamtsystem kann aus technischer Sicht über einen Agenten abstrahiert werden. Das wesentliche Element der Künstlichen Intelligenz ist die Annahme einer Situiertheit von Agenten in einer Umgebung, so dass durch Wahrnehmung der Umgebung Agenten ein Modell über ihre Umgebung (und ggf. über andere Agenten in der Umgebung) aufbauen bzw. lernen können. Agenten handeln rational, indem sie aufgrund ihres jeweiligen (ggf. anzupassenden) Ziels aus ihrer lokalen Sicht heraus optimale Handlungen berechnen, die bei Ausführung einen Einfluss auf die Umgebung haben, deren Zustand dann wieder vom Agenten erfasst werden muss, so dass er weiterhin optimal handeln kann (Interaktion mit der Umgebung). Ziele können hierarchisch strukturiert und auch priorisiert werden.
Die Erfassung der Umgebung durch einen Agenten kann auch eine Rückkopplung bzgl. der Wahl von früheren Handlungen des Agenten umfassen und den Agenten zur Neufassung seines internen Zustandes und seiner zukünftigen Handlungsplanung veranlassen (Reinforcement). Die sog. Sequentielle Entscheidungstheorie löst das Problem der Bestimmung der besten Aktion, geht aber davon aus, dass sowohl die Verteilung von Ereignissen in der Umgebung bekannt ist als auch die möglichen Aktionen a priori bekannt sind, was in der Regel in Realweltsystemen eine nicht geeignete Annahme ist. Ein Agent muss die Verteilung(en) zur Beschreibung der Umgebung erst im Laufe der Zeit schätzen, und er muss auch mögliche neue Handlungen (Aktionen) entdecken. Bei der Handlungsplanung ist jeder Agent in seiner Rationalität den Gesetzen der Komplexitätstheorie unterworfen, d.h. die Rationalität von Agenten ist nicht nur unter starken Zeitbeschränkungen recht stark begrenzt. Optimale Handlungen können nicht unbedingt mit den zur Verfügung stehenden Berechnungsressourcen (Zeit und Speicher) bestimmt werden. Da optimale Handlungen nur approximiert berechnet werden können, werden die theoretisch erreichbaren Ziele eines Agenten praktisch auch nicht immer oder nur verspätet erreicht.
Die beschriebene Form der Konstruktion von Systemen mit situierten Agenten, die in einer Umgebung aus ihrer lokalen Sicht optimal agieren, also rational handeln, bildet die Basis für einen künstlichen, technischen Intelligenzbegriff. Ein Agent ist intelligent, wenn er unter Berücksichtigung der begrenzten Rationalität durch situierte Interaktion mit seiner Umgebung seine Ziele in unerwartet kurzer Zeit erreicht. Manche fordern sogar, dass Ziele in wechselnden Kontexten (oder Umgebungen) erreicht werden, und zwar auf der Basis von abstrakten Beschreibungen der "Regeln" (z.B. Regeln eines Spiels, wie z.B. Schach), die eine Umgebung einem Agenten bereitstellt (Artificial General Intelligence). Für Spiele wie Go, Schach oder Shigo wurde gezeigt, dass durch Reinforcement-Lernen ein System aus einer Beschreibung der Spielregeln generiert werden kann, das menschliche Spieler ohne Probleme schlagen kann. Es ist hervorzuheben, dass es sich bei den genannten Spielen um Spezialprobleme handelt. Das generierte System wird gegen Menschen zwar fast immer gewinnen, kann aber nicht einem Anfänger erklären, wie man ein guter Spieler wird. Sehr generell ist diese Art der Intelligenz nicht. Aus den speziellen gelösten Aufgaben lassen sich aber durchaus sehr generelle Techniken für die Analyse und Synthese von intelligenten Systemen herleiten.
In diesem Modul beleuchten wir die Grundlagen der KI aus der Perspektive eines Agenten, der Suchaufträge durch Analyse von Ressourcen im Web erfüllt.
für die Ukraine