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Interaktive Assistenzsysteme

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Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen

Part of the book series: Xpert.press ((XPERT.PRESS))

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Zusammenfassung

Aus der pragmatischen Perspektive des Nutzers ergeben sich mehrere komplexe Anforderungen an Assistenzsysteme:

  • Assistenz ist zielorientiert. Ohne Zielorientierung kann das Assistenzsystem nicht prüfen, ob eine einzelne Handlung Konsequenzen hat, die später verhindern, dass der Benutzer sein Ziel erreichen kann.

  • Assistenz ist interaktiv. Autonome Assistenz erfordert sichere Entscheidungen bezüglich des Ziels, welche in Szenarien mit subjektiven Parametern nicht getroffen werden können.

  • Assistenz erfolgt über mehrere Schritte hinweg. Um das Ziel zu erreichen, müssen mehrere Teilziele, die sich gegenseitig beeinflussen, koordiniert werden.

  • Assistenz kann auch bei partieller Beobachtbarkeit von Situation und Nutzer geleistet werden. Ohne diese Forderung könnte Assistenz nur in vollständig kontrollierten Umgebungen geleistet werden.

  • Assistenz muss nichtdeterministische Aktionen behandeln können. Die tatsächlichen Effekte von Handlungen und das Verhalten der Umwelt sind nicht kontrollierbar.

  • Assistenz soll in der Lage sein, existierende Problemlösekomponenten zu integrieren. Dafür sprechen methodologische Gründe wie die einfachere Erweiterbarkeit und Anpassbarkeit des Assistenzsystems. Mitunter sind die einzelnen Schritte der Assistenz so komplex (z. B. Navigation), dass ohnehin spezielle Repräsentationen und Algorithmen verwendet werden müssen.

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Institutional subscriptions

Notes

  1. 1.

    Details zu den Assistenten stehen auf der Webseite http://office.microsoft.com/de-de zu Microsoft Office (Letzter Aufruf der Seite: 15.06.2015)

  2. 2.

    Siehe dazu [8], Kap. 11 und [9].

  3. 3.

    Siehe [8], Kap. 11, [11], Kap. 10, 14, und 15 sowie [10].

  4. 4.

    Das am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz entwickelte System ist u. a. in [13] beschrieben.

  5. 5.

    Alle Bayes-Netze in diesem Kapitel wurden mit Hilfe des unter http://aispace.org/bayes/help/ verfügbaren Tools erstellt, das in [14] beschrieben ist (Letzter Aufruf der genannten Webseite am 03.01.2015).

  6. 6.

    Bayes-Netze werden ausführlich in [15], [16] und [17] dargestellt.

  7. 7.

    Eine Einführung in die Maximum-Likelihood-Schätzung geben [18] und [19].

  8. 8.

    Siehe [20] für eine detaillierte Einführung in und Diskussion von MAP.

  9. 9.

    Der A\(\ast\)-Algorithmus wird in [23] vorgestellt.

  10. 10.

    Eine bei der Routenplanung oft verwendete Variante ist D\(\ast\); bei diesem Verfahren (siehe [22], Abschn. H.3) wird der Neuplanungsaufwand minimiert, wenn der ursprünglich vorgesehene Pfad nicht eingehalten werden konnte.

  11. 11.

    Eine detaillierte Darstellung darüber ist in [24, 25], Kap. 14 und 15 gegeben; später in Kap. 6 wird das POMDP-Modell als Paradigma für interaktives Planen erörtert werden.

  12. 12.

    Dieses Lernverfahren wird in [27] eingeführt.

  13. 13.

    Dies geschieht beispielsweise, weil GPS-Empfänger aus technischen Gründen eine hohe Messungenauigkeit aufweisen. Je nach (nicht vorhersagbarem, da zufälligem) Messfehler, wird bei einer genau bestimmten Bewegung von einer festgelegten Position aus eine vom Messfehler verzerrte Annahme über die erreichte Position ermittelt. Zwar wird vom Messfehler erwartet, dass er nicht vorhanden ist, aber in der Praxis werden bei wiederholter Durchführung der eben beschriebenen Bewegung verschiedene Zielpositionen erreicht, jede mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit.

  14. 14.

    Ähnliche Metriken werden im Fallbasierten Schließen (case bases reasoning) untersucht und angewandt. Einen Überblick über diese Thema gibt [30].

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  1. Lehrstuhl für Informationswissenschaft Professur für Informationslinguistik, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland

    Bernd Ludwig

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  1. Bernd Ludwig
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Ludwig, B. (2015). Interaktive Assistenzsysteme. In: Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen. Xpert.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-44819-9_2

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