MENACE (Machine Educable Noughts And Crosses Engine) ist ein Projekt im Rahmen einer Abschlussarbeit, welches die Grundprinzipien des maschinellen Lernens mittels eines physischen Demonstrators (Ausstellungswand) und einer App erläutert nach dem Vorbild von Donald Michie (1961).
Titel | Konzeption und Entwicklung eines Demonstrators für maschinelles Lernen anhand des Spiels Tic-Tac-Toe |
Von | Franziska Mai |
Semester | Wintersemester 2023/24 |
GitLab | gitlab.rlp.net/franzi.mai/menace (Freischaltung vorerst nur auf Anfrage) |
App | play.google.com/store/apps/details |
Kontakt | f.mai@umwelt-campus.de |
Umfang | Masterarbeit Angewandte Informatik |
Die "Matchbox Educable Noughts and Crosses Engine" (MENACE oder auch "matchbox machine" genannt) wurde in den 1960er Jahren von dem britischen Mathematiker und Informatiker Donald Michie entwickelt, der später auch als "Father of AI in Britain" bekannt werden sollte. Er veranschaulicht die Prinzipien des maschinellen Lernens ganz ohne Technik anhand eines einfachen Spiels -Tic-Tac-Toe!
Am einfachsten verständlich ist die Funktionsweise von MENACE, indem du sie real erlebst! Hierzu wurde ein physischer Demonstrator entweckelt, gegen den du Tic-Tac-Toe spielen und lernen kannst, wie die Grundprinzipien von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz funktionieren!
Der Beginn des "modernen" maschinellen Lernens wird auf das Jahr 1943 datiert, als die Neurowissenschaftler Warren McCulloch und Walter Pitts das Konzept eines künstlichen neuronalen Netzes vorstellten. Dieses Modell, das von biologischen Neuronen inspiriert war, legte den Grundstein für zukünftige Arbeiten auf dem Gebiet des ML. In den 1950er und 1960er Jahren wurden grundlegende Konzepte des ML im Bereich der Informationstechnologie entwickelt. Frank Rosenblatt entwickelte das Perceptron, ein einfaches Modell künstlicher Neuronen, das in der Lage war, einfache Muster zu erkennen.
Die künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich darüber hinaus mit der Entwicklung von Computerprogrammen, die menschenähnliches Denken und Intelligenz simulieren sollen. Ein früher Durchbruch war hier der Schachcomputer "Deep Blue", der 1997 den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte . KI ist ein Sammelbegriff für einen Bereich, der sich mit der Entwicklung von Computerprogrammen und -systemen befasst, die in der Lage sind, menschenähnliche Intelligenz und Denkfähigkeit zu simulieren. Dies umfasst ein breites Spektrum von Anwendungen, die darauf abzielen, Probleme zu lösen, Aufgaben zu automatisieren und komplexe Entscheidungen zu treffen. KI kann in Form von Expertensystemen, Wissensdatenbanken und regelbasierten Systemen auftreten und ist ein weitreichendes Forschungsfeld.
ML ist ein Teilgebiet der KI und konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, ohne explizite Programmierung aus Erfahrung und Daten zu lernen. Kern des maschinellen Lernens ist es, in großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge zu erkennen und auf dieser Basis Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur klassischen KI, die auf vordefinierten Regeln und logischen Abfolgen basiert, ist ML flexibler und kann sich an sich ändernde Daten und Aufgaben anpassen
Digitale Modelle
Digitale Modelle gibt es seit den Anfängen der Computergrafik und des Computer Aided Design (CAD). Ein digitales Modell ist eine digitale Darstellung eines bestehenden oder geplanten physischen Objekts, die keine Form des automatisierten Datenaustauschs zwischen dem physischen Objekt und dem digitalen Objekt verwendet. Diese digitale Repräsentation kann verschiedene Formen annehmen, darunter 3D-Modelle, mathematische Modelle, Datenmodelle und andere. Digitale Modelle werden verwendet, um reale oder abstrakte Entitäten zu visualisieren, zu analysieren und zu verstehen.
Digitale Simulation
Digitale Simulation bezeichnet den Prozess der Nachbildung eines realen Systems, Prozesses oder Phänomens mit Hilfe von Computermodellen und Algorithmen. Diese Modelle ermöglichen es, das Verhalten des realen Systems in einer virtuellen Umgebung zu analysieren und vorherzusagen. Digitale Simulationen werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Ingenieurwesen und Wissenschaft bis hin zu Unternehmensplanung und Videospielen. Der Einsatz von numerischen Simulationen hat eine lange Tradition und ist in verschiedenen wissenschaftlichen und technischen Disziplinen weit verbreitet.
Digitaler Zwilling
Der Begriff des digitalen Zwillings wurde erstmals Anfang der 2000er Jahre von Dr. Michael Grieves geprägt. Ein digitaler Zwilling ist ein umfassendes digitales Abbild eines physischen Produkts, einer Anlage oder eines Systems. Dieser digitale Zwilling ist in der Lage, in Echtzeit mit seinem physischen Gegenstück zu kommunizieren und Daten über dessen Zustand und Verhalten zu sammeln. Diese Daten werden verwendet, um die Leistung zu überwachen, den Bedarf vorherzusagen und Simulationen für das physische Objekt durchzuführen.
Der Unterschied zwischen den Begriffen des digitalen Modells und digitalen Zwillings liegt in ihrer spezifischen Anwendung und ihrem Detaillierungsgrad. Während ein digitales Modell eine allgemeine digitale Repräsentation darstellt zeigen heutige Realisierungen das Potenzial des digitalen Zwillings auf, indem Daten in Echtzeit miteinander integriert und in einer gemeinsamen Form bereitgestellt werden. Ein digitaler Zwilling ist somit eine lebendige, ständig aktualisierte digitale Repräsentation eines realen Objekts oder Prozesses.
In allen Fällen dienen die Konzepte dazu, die Funktionsweise und das Verhalten realer Objekte oder Systeme besser zu verstehen und zu optimieren, wobei der Fokus und die Anwendungsbereiche leicht variieren. Da es keinen Datenaustausch zwischen der realen und der digitalen Instanz gibt, wird das digitale Abbild von MENACE als digitales Modell und nicht als digitaler Zwilling bezeichnet.
Adresse
Institut für Softwaresysteme in Wirtschaft, Umwelt und Verwaltung
Campusallee, Gebäude 9925
55768 Hoppstädten-Weiersbach
Sie verlassen die offizielle Website der Hochschule Trier