Dieser Vortrag wurde im Rahmen des Seminars "Entwicklung Interaktiver Systeme" im Sommersemester 2000 gehalten. Er stellt zwei junge Konzepte dar, die in interaktiven Systemen völlig neue Möglichkeiten unter Nutzung von künstlicher Intelligenz eröffnen: Adaptive Systeme und Agenten, wobei letztere vor allem im Bereich der Präsentation betrachtet werden. Gesondert vorgestellt werden der adaptive Spell Checker "Laempel" und der animierte Lehrer "Steve".
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Adaptive Systeme
2.1 Anpassung an den Benutzer
2.2 Anpassung an vorhandene Ressourcen
2.3 Anpassung an Ausgabegeräte
3 Das Laempel-System: Ein adaptiver Spell Checker
3.1 Übersicht
3.2 Bekannte Methoden
3.3 Die Arbeitsweise des Laempel-Systems
3.4 Der user dictionary
3.5 Fehlererkennung und -korrektur
3.6 Abschließende Bemerkungen
4 Agenten in interaktiven Systemen
4.1 Suchen mit Agenten
4.2 Präsentationsagenten
4.3 Lernende Agenten
4.4 Agenten vs. Direkte Manipulation
4.5 Beispiele für Präsentationsagenten
4.5.1 Einleitung
4.5.2 Adele - ein Agent für ein WWW-gestütztes Fernstudium
4.5.3 Herman der Käfer - Botanik für Teenager
4.5.4 Cosmo - Visualisierung von Netzwerkübertragung
4.5.5 WhizLow - Animation von Vorgängen im Rechnerinneren
4.5.6 PPP Persona - ein Agent zur Präsentation von HTML-Seiten
5 Steve - ein animierter Lehrer
5.1 Überblick
5.2 Die Arbeit mit Steve
5.3 Steves Architektur
5.4 Beschreibung der einzelnen Module
5.4.1 Das Perception Module
5.4.2 Das Cognition Module
5.4.3 Das Motor Control Module
5.5 Abschließende Bemerkungen
6 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht den Einsatz von adaptiven Systemen und intelligenten Agenten in der Mensch-Computer-Interaktion, um Systeme an individuelle Nutzerbedürfnisse und technische Rahmenbedingungen anzupassen. Das primäre Ziel ist es, Konzepte zu analysieren, die das Nutzerverhalten bei der Interaktion erleichtern und den Umgang mit komplexer Software durch adaptive Lernprozesse effizienter gestalten.
- Grundlagen adaptiver Systeme und deren Anpassungsmechanismen
- Entwicklung und Funktionsweise adaptiver Rechtschreibkorrektursysteme (Laempel-System)
- Einsatzmöglichkeiten und Kategorisierung von Software-Agenten (Präsentations-, Lernende Agenten)
- Konkrete Implementierungsbeispiele in Bildungs- und Visualisierungsszenarien
- Architektur und Lernverhalten von animierten Lehr-Agenten (Beispiel: Steve)
Auszug aus dem Buch
3.3 Die Arbeitsweise des Laempel-Systems
Das Laempel-System durchläuft für jedes im Dokument auftretende Wort den in Abbildung 1 dargestellten Entscheidungsbaum:
1. Ist das Wort im excluded words dictionary enthalten, ist es als falsch bekannt. Das System benachrichtigt den Nutzer, bittet ihn um einen korrekten Ersatz und durchläuft den Baum für das neue Wort.
2. Ist das Wort nicht im excluded words, aber im user dictionary, erkennt das System es an und bringt den entsprechenden word usage index (Abschnitt 3.4) auf den neuesten Stand.
3. Falls weder 1. noch 2. zutreffen, sucht das System nach dem Wort im general dictionary; wird es fündig, speichert es das Wort mit Syntaxinformationen im user dictionary (s.a. Abschnitt 3.4).
4. Ist auch dies nicht der Fall, versucht das System, mithilfe des logischen Moduls und der eingebauten Konstruktionsregeln für Wortkonstruktion das zu untersuchende Wort aus einem Stammwort im general dictionary zu konstruieren. Die vordefinierten Konstruktionsregeln umfassen sehr einfache Basiswortbildungsregeln der englischen Sprache wie z.B. die Bildung von Komparativ bzw. Superlativ und sind so gewählt, dass das System nicht aus Versehen ein inkorrektes Wort durch diese Konstruktion an dieser Stelle korrekt erkennen kann.
Gelingt die Konstruktion des Wortes, so speichert das System selbiges mit den Konstruktions- (und Syntax-)informationen im user dictionary.
5. Gelingt die Konstruktion des Wortes nicht, wird es als unbekannt markiert, und das System überprüft anhand des user history files, ob der Nutzer vielleicht einen für ihn charakteristischen Tippfehler begangen hat. Kommt das System zu dem Schluss, dass der Nutzer sehr wahrscheinlich einen häufiger auftretenden Fehler gemacht hat, sortiert es die zu dem/den identifizierten Fehler(n) passenden Kandidatenwörter und gewichtet sie nach einer bestimmten Formel (s.a. Abschnitt 3.5). Es wählt die drei wahrscheinlichsten aus und gibt diese an den Nutzer weiter.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Einführung in den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Benutzerschnittstellen und den technologischen Wandel hin zu adaptiven Systemen.
2 Adaptive Systeme: Darstellung von Anpassungsmechanismen an Benutzerbedürfnisse, Systemressourcen und unterschiedliche Ausgabegeräte.
3 Das Laempel-System: Ein adaptiver Spell Checker: Detaillierte Analyse eines lernfähigen Rechtschreibkorrektur-Systems, dessen Entscheidungsbaum und Fehlerkorrekturlogik.
4 Agenten in interaktiven Systemen: Klassifizierung verschiedener Agententypen, wie Präsentations- und Lernende Agenten, inklusive konkreter Anwendungsbeispiele.
5 Steve - ein animierter Lehrer: Untersuchung einer komplexen Agenten-Architektur zur Unterstützung von Nutzern in einer virtuellen 3D-Arbeitsumgebung.
6 Ausblick: Diskussion über die Zukunft der Mensch-Computer-Interaktion und das Potenzial von Vertrauensbildung durch adaptive Software.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Adaptive Systeme, Software-Agenten, Benutzerschnittstellen, Rechtschreibkorrektur, Laempel-System, Mensch-Computer-Interaktion, Lernende Agenten, Wissensrepräsentation, Interaktive Systeme, User Dictionary, Benutzermodell, Steve, Präsentationsagenten, Tutorielle Systeme.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Integration von Künstlicher Intelligenz in Benutzerschnittstellen, um Software interaktiver, lernfähig und anpassungsfähiger an den Nutzer zu gestalten.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind adaptive Rechtschreibkorrekturen, verschiedene Arten von Software-Agenten (z. B. für Präsentationen oder Lehre) und die Architektur von Systemen, die auf menschliches Verhalten reagieren.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es aufzuzeigen, wie Systeme durch Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Ressourcen den Nutzer effizienter unterstützen und die Interaktion intuitiver gestalten können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden theoretische Konzepte der KI in der Mensch-Computer-Interaktion analysiert und durch praktische Fallbeispiele wie das Laempel-System und den Lehr-Agenten Steve illustriert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in adaptive Systeme (Ressourcen- und Geräteanpassung), adaptive Spell Checker, die Kategorisierung von Agenten sowie eine vertiefende Architektur-Analyse des Lehr-Agenten Steve.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Künstliche Intelligenz, Adaptive Systeme, Software-Agenten, Benutzerschnittstellen, Mensch-Computer-Interaktion und Lernende Agenten.
Wie funktioniert das Laempel-System bei der Fehlererkennung?
Das Laempel-System nutzt einen Entscheidungsbaum, der Wörter gegen Wörterbücher prüft, Konstruktionsregeln für Stammwörter anwendet und bei unbekannten Wörtern das Benutzerprofil (History) nutzt, um typische Tippfehler zu identifizieren.
Was zeichnet die Architektur von "Steve" aus?
Steve basiert auf einem Modul-System mit einem "Message Dispatcher", der die Kommunikation zwischen einem Wahrnehmungsmodul (Perception), einem Gehirn-Modul (Cognition) und einem Motor-Modul steuert.
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- Raimund Klein (Author), 2000, KI in Interaktiven Systemen - Lernende Wörterbücher und lehrende Käfer, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/26421
