Title: PPMROB

Q: Was sind die vier Intelligenztypen?
A: Visuelle Intelligenz
Sprachliche Intelligenz
Manipulative Intelligenz
Rationale Intelligenz

Q: Welche Methodiken gibt es im Feld der künstlichen Intelligenz?
A: Symbolismus: Symbolmanipulation
Konnektionismus: Viele einfache Einheiten vernetzen sich zu einem intelligenten Produkt
Behaviorismus: verhaltensorientierte KI
Bio-Inspired/Mimetic AI: Nachbildung natürlicher Prozesse

Q: Was ist der Unterschied zwischen starker und schwacher KI?
A: Starke KI: nachdenkende, intelligente Maschine mit Bewusstsein
Schwache KI: Lösung konkreter Anwendungsprobleme

Q: Was ist ein (rationaler) Agent?
A: Agent ist etwas Handelndes.
Im Unterschied zu allgemeinen Programmen:
- selbstständige Steuerung
- Umgebungswahrnehmung
- Persistenz über längeren Zeitraum
- Anpassung an Umweltänderungen
- Fortführung von Zielen Dritter
Rational:
- Erzielung des besten (zu erwartenden) Ergebnisses (bei Unsicherheiten)

Was ist das PCA Modell?

Q: Was ist ein Reflex-Agent?
A: - Unmittelbare Reaktion auf Wahrnehmung
- Lässt Wahrnehmungsverlauf außer acht
==> if Situation then Action

Q: Was ist ein modellbasierter Reflex-Agent? Was ist der Vorteil gegenüber einem Reflex-Agent?
A: - Hat ein Weltmodell und simuliert die Welt darin
- Reagiert auf Situationen im Modell statt Wahrnehmung
- if Situation then Action
Vorteil: Besserer Umgang mit Unsicherheiten

Q: Was ist ein zielbasierter Agent? Was ist die Erweiterung zum nutzenbasierten Agent?
A: - Hat ein Weltmodell
- Hat Zielinformation: Beschreibung wünschenswerter Situation
- Berechnet Hypothesen: Zukünftige Welten bei Ausführung von Aktionen
- Wählt Aktion durch Verwendung von Hypothesen unter Berücksichtigung der Ziele aus
Nutzenbasierter Agent:
- Berücksichtigt zusätzlich zu Zielen deren Nutzen in einer Kosten- oder Nutzenfunktion

Q: Was ist ein problemlösender Agent? Was benötigt er?
A: Zielbasierter Agent, der
- zukünftiges Handeln und dessen Auswirkungen berücksichtigt
- Handeln durch Suchen von Aktionsfolgen die zu wünschenswerten Zuständen führen
- Benötigen Zielformulierung (Weltzustand)
- Benötigen Problemformulierung (zu berücksichtigende Aktionen und Zustände)

Q: Was ist die Nachfolgerfunktion?
A: Liefert alle Folgezustände zu einem gegebenen Zustand unter Anwendung der verfügbaren Aktionen des Agenten

Q: Was ist der Zustandsraum des Problems?
A: Definiert durch Ausgangszustand und Nachfolgerfunktion.
- Menge aller erreichbaren Zustände
- Graph: Zustände - Knoten, Aktionen - Kanten

Q: Was ist ein reaktiver Agent?
A: - Reagiert unmittelbar auf Änderungen in der Umwelt
- Keine interne Modellierung
- Keine komplexe Schlussfolgerung
- Basiert auf sensorischen Eingaben
- Keine zentrale Steuerung oder Planung

Q: Wie sind reaktive Agenten aufgebaut?
A: - Dezentral: Keine zentrale Komponente, parallel arbeitende Kompetenzmodule. Bsp.: Schmutzerkennung Staubsaugerroboter
- Interaktion zwischen Modulen möglich

Q: Was ist die Subsumption-Architektur? Was sind ihre Vor- und Nachteile?
A: - Sind AFSMs (augmented finite-state machines)
- Kompetenzmodule werden hierarchisch angeordnet
- Module der unteren Ebenen: primitive Aufgaben
- Module höherer Ebenen: komplexe Verhaltensweisen
- Module höherer Ebenen subsumieren Module niederer Ebenen
- ==> Überwachung der Ein- und Ausgabe
- Übernahme der Funktionalität durch Unterdrückungs- (Eingabesperre) oder Verbotsknoten (Ausgabesperre)
Vorteile
- gut geeignet für hochdynamische Umgebungen
- robust, fehlertolerant, dezentral
Nachteile
- statisches Modulverhalten
- keine Planung
- wird schnell komplex
- hoher Verwaltungsaufwand

Q: Was sind deliberative Agenten?
A: - Symbolisches Modell der Umwelt als Wissensbasis
- Umwelt muss vorher modelliert werden
- Fähigkeit zur Schlussfolgerung
- Belief, Desire, Intention
- Moderne Ansätze: Zusätzlich Pläne und Ziele

Q: Was sind Belief, Desire, Goal, Intention und Plan bei deliberativen Agenten?
A: Belief
- Grundlegende Ansichten zur Umwelt
- Erwartungen über zukünftige Zustände der Umwelt
Desire
- Wunsch nach Eintritt oder vermeidung von Umweltzuständen
- Beurteilung künftiger Umweltsituationen
Goal
- Untermenge der Wünsche
- Realisierbar und nicht in Konflikt stehend
Intention
- Untermenge der Ziele
- Verfolgte und priorisierte Ziele sind Intentionen
Plan
- Zusammenfassung der Intentionen zu Einheiten
- Intention = Teilplan

Q: Was sind die Hauptkomponenten deliberativer Agenten?
A: Reasoner
- Schlussfolgerungskomponente
- berechnet unbeobachtete Fakten
Planner
- Übernimmt Intentionen und leitet Gesamtplan ab
- dynamisch, inkrementell
- Passt bestehende Pläne an Situationen an
Scheduler
- Wählt auszuführende Aktionen aktueller Pläne aus
- Berücksichtigt verfügbare Intentionen

Q: Was ist das BDI-Modell?
A: Belief
Desire
Intention
- Nicht-deterministische Umwelt (verschiedene Möglichkeiten der Weiterentwicklung)
- Nicht-deterministischer Agent (verschiedene mögliche Aktionen)
Baum aus
- Knoten: world states
- => Wahl-Knoten: Auswahl aus Aktionen
- => Chancen-Knoten: Unvorhersehbarkeit (possible worlds semantic)
- Kanten: atomic actions des Agenten | events in der Umwelt

Q: Was ist die Possible Worlds Semantic im BDI Modell? Welche Funktionen nutzt sie?
A: Possible Worlds = Paralleluniversen
=> Elimination von Chancenknoten durch Erzeugung eigener alternativer Bäume
=> Je ein Baum für einen möglichen Umweltzustand
- Belief-accessibility-function: Eintrittswahrscheinlichkeit für jeden Teilbaum
- Desire-accessibility-function: Erwartete Gewinnwerte des Agenten pro Pfad => Auswahl des besten Pfades
- Intention-accessibility-function: Auswahl des günstigsten Pfades

Q: Welche Anforderungen und Funktionen muss ein BDI Interpreter erfüllen?
A: 1. Event Queue (für aufgetretene Ereignisse)
2. dynamische Datenstrukturen (dynamische Welt)
3. dynamisches Update (entfernen erzielter/unmöglicher Wünsche/Intentionen)
4. Nutzenfunktion (Auswahl der Optionen die größten Nutzen bringen)
5. Menge möglicher Ziele

Q: Was sind hybride Agenten?
A: Verbindung der Vorteile deliberativer und reaktiver Agenten
- Reaktiv: Interaktion mit Umwelt
- Deliberativ: Planung + Entscheidungsfindung
Hierarchische Schichtenstruktur
- unten: Erfassung von Rohinformation (reaktiv)
- oben: Zielfindung + Planung (deliberativ)

Q: Was ist das INTERRAP-Modell? Was sind seine Schichten?
A: INTEgration of Reactive behavior and RAtional planning
Schichtenarchitektur:
- kooperative Planung Schicht (Multiagentensysteme)
- lokale Planung Schicht (deliberativ)
- verhaltensbasierte Schicht (reaktiv)
=> Sensorenwerte sind Basis für Überzeugungen
=> Zur Laufzeit entstehen neue Überzeugungen

Q: Was ist ein Beispiel für die Anwendung des Interrap-Modells?
A: Agenten: automatisierte Gabelstapler
Aufgabe: Güter verladen
Anforderungen:
- schnelle Reaktion bei Konflikten
- langfristige kooperative Planung

Q: Was sind die Bausteine einer Roboter-KI?
A: Movement
- Bewegungsauswahl
- Pfadplanung
- Algorithmen: Seek, Path Following, Dijkstra
Decision Making
- Entscheidung, was nächste Aktion sein wird
- Einfach (Reflex-Agenten) bis planend und schlussfolgernd
- Algorithmen: Decision Trees, Fuzzy Logic
Strategy
- Verbindung mehrerer Roboter im Schwarm
- Jeder Charakter hat eigene Entscheidungen
- Beeinflusst durch Strategy Modul

Q: Woraus besteht der ROS Graph?
A: Knoten (ROS Nodes):
- unabhängige Ausführungseinheiten
Kanten (Datenfluss)
- Datenaustausch zwischen Knoten

Q: Was sind Karten in der Robotik?
A: Diskretisierte Welt
- n-dimensionaler Vektor an jeder diskreten Position (Wegkosten, Bodenbeschaffenheit,...)
- Diskretisierung erlaubt Einsatz von Pfadsuchalgorithmen
- Element einer Karte = Knoten
- Basiert auf Ladungsfelder: Jede Position hat Vektor: an-/abstoßende Kraft wirkt auf Agenten

Q: Was sind Vektorfelder? Welches Problem gibt es hierbei?
A: - Jede Position erhält einen Vektor
- Kombinierbar mit Steering-Algorithmen
Problem: Lokale Minima müssen reduziert werden - ideal: genau 1!

Q: Was sind topologische Karten?
A: - Knoten enthalten Kosten (Geländeeigenschaften, Wegkosten)

Q: Was sind taktische Karten?
A: Knoten enthalten taktische Kosten
- Projektion anziehender/abstoßender Potentiale auf Feldkosten
- Threat Maps: Knoten enthalten Information über Bedrohungslage
- Influence Maps: Knoten enthalten Information über Umwelteinflüsse / Aufenthaltsräume (angestrebt | zu vermeiden)

Q: Was ist Breitensuche? Was ist hierbei wichtig?
A: - Findet geometrisch kürzesten Pfad
- Andere Pfade können wg. Wegkosten günstiger sein
- Karte = Baum
- Wichtig: Zyklen müssen erkannt werden, sonst Endlosschleife möglich!
1. Erkundung aller Nachbarfelder und Markierung als besucht
2. Erkundung der Nachbarfelder aller besuchter Felder usw.

Q: Wie funktioniert die Wavefrontsuche? Was ist wichtig?
A: - Kartenaufbau durch Breitensuche
- Wichtig: Wavefront-Suche hat genau ein lokales Minimum
Erzeuge Karte:
1. Alle Knoten = 0, alle mit Hindernissen = -1, Zielknoten = 1
2. Vom Zielknoten aus werden Nachbarknoten iteriert und mit i (Iterationsdurchgang) nummeriert, bis kein Knoten mit 0 mehr existiert
Finde Pfad:
- Vom Startknoten immer das Nachbarfeld mit nächst kleinerem Knotenwert wählen

Q: Wie funktioniert A*? Was sind seine Eigenschaften?
A: 1. Zielknoten ist aktueller Knoten => in die ToDo-Liste
2. Aktueller Knoten von ToDo in Finalized-Liste
3. Angrenzende Knoten in ToDo-Liste mit Rückwärtszeiger, ABER: Nur begehbare Knoten, keine Elemente aus finalized
4. Wähle in ToDo-Liste Knoten mit günstigstem F als aktuellen Knoten
5. zurück zu Punkt 2 bis aktueller Knoten = Startknoten
Pfad: Rückverfolgung der Vorgängerzeiger zum Ziel

Q: Was ist Bidirektionale Suche?
A: Gleichzeitiges Suchen von Start und Ziel aus
Schnellere Lösung als normale Start-Ziel-Suche

Q: Was sind die Grundlagen der Ant Colony Optimization? Was sind ihre Phasen?
A: Suchverfahren für Pfade in Graphen mit Multi-Agenten Systemen
- Ameise = Agent
1. Ameisen wandern zufällig umher
2. Eine Ameise findet Nahrung: Bringt sie auf direktem Weg ins Nest und setzt Spur
3. Herumwanderne Ameise findet Spur: Folgt ihr mit Wahrscheinlichkeit
4. Pheromone verflüchtigen sich über Zeit
Phasen:
1. Traversierungsphase: Durchwandern des Graphs, Orientierung über Spuren und geometrische Information
2. Markierungsphase: Jede Ameise markiert ihren Pfad per Spur
3. Evaporationsphase: Pheromone verflüchtigen sich über Zeit

Q: Was sind Vor- und Nachteile des Ameisenverfahrens?
A: Nachteile
- Keine Garantie für kürzesten Pfad
- Anwendung auf andere Domänen (nicht-euklidischer Raum etc.) schwierig
Vorteile
- Robust: Viele gute Pfade parallel zum Besten, sofortige Alternativen bei Pfadausfall
- Gut geeignet für dynamische Karten

Q: Was sind die Grundlagen der Particle Swarm Optimization?
A: Kollaboratives Suchverfahren:
- Multiagentensystem
- Orientierung an Vogelschwärmen bei Nahrungssuche:
1. Jeder Vogel gibt Information zu Nahrung an seiner Position weiter - Lautstärke = Menge
2. Jeder Vogel kann seine Nachbarn wahrnehmen: Position + Lautstärke
3. Jeder Vogel folgt einer Flugbahn aus 3 Komponenten:
- Aktuelle Flugrichtung soll beibehalten werden
- Vogel will zur besten bisher gefundenen Position zurückkehren
- Vogel will zum aktuell lautesten Nachbarn fliegen
Wichtig: Um neue Bereiche zu erkunden, ist Zufall per Unschärfe nötig

Q: Was sind Vor- und Nachteile der Particle Swarm Optimization?
A: Vorteile
- Gut zur Optimierung realwertiger Funktionen (neuronale Netze)
- Gut parallelisierbar
Nachteile
- Anwendung auf andere Domänen (nichteuklidischer Raum) schwierig
- Keine Garantie für kürzesten Pfad

Q: Was macht Deliberative Komponenten aus?
A: Bestimmen:
- Was (Ziel)
- Warum (Mental State)
- Wie (Plan)
Kontrollieren reaktive Komponenten
Implementierungsvariante: Behavior Tree

Q: Was sind Behavior Trees? Welche Knotenklassen gibt es?
A: Datenstruktur
- Blätter: Action Nodes -> Führen Aktion aus
- Zwischenknoten: Kontrollflusssteuerung
- Äste: Führen zu Aktionen, repräsentieren Entscheidungen
Wird in jeder Simulationsrunde traversiert
Knotenklassen haben einheitlichen Rückgabewert:
- Success
- Failure
- Busy
Knotenklassen:
- Composit: Container für 1 bis n Nachfolger, arbeiten Kinderknoten der Reihe nach ab (Sequence: AND der Ergebnisse, Selector: OR der Ergebnisse)
- Decorator: 1 Nachfolger, Transformiert Nachfolgerresultat: Inverter, Succeeder (immer SUCCESS), Repeater (wiederholt Kindknoten sobald Result kommt), Repeat until fail
- Leaf: 0 Nachfolger, Action Invocation, parametrisierbar

Q: Was ist GOAP? Was sind Vorteile gegenüber FSMs?
A: Goal Oriented Action Planning
- Actions haben Kostenfunktion
- Dadurch A* anwendbar
- Prozedurale Preconditions und Effekte
Vorteile:
- Trennung von Zielen und Handlungen: FSMs verdrahten Verhalten in der Struktur, Weg zum Ziel in statischem Graphen vorgegeben
- Abstraktionsschichten in Plänen: Actions sind modular, können andere Actions aus anderen Abstraktionsschichten nutzen
- Dynamische Problemlösung: Neuplanung jederzeit möglich

Q: Welche Arten von Sensoren gibt es? Welche Fehlerarten gibt es?
A: - Intrinsische Sensoren: Informationen zum internen Systemzustand
- Extrinsische Sensoren: Informationen zur Umgebung
- Aktive Sensoren: Erzeugen Energie bei Veränderung des Stimulus (LiDAR...)
- Passive Sensoren: Verändern durchgeleiteten externen Energiestrom bei Veränderung des Stimulus: Fotodiode
Fehlerarten:
- Systematischer Fehler: Durch Sensor verursacht: falsch kalibriert, Produktionsfehler,...
- Zufälliger Fehler: Verursacht durch unvermeidbare regellose Störung (Umwelteinfluss, Sensorrauschen). Wiederholte Messungen divergieren

Q: Welche Sensoren hat ein Roboter?
A: - Drehzahlsensoren: optisch, Hall-Sensor
- Winkelsensoren
- Inertial Measurement Unit: Beschleunigungssensor + Gyroskop
- Beschleunigungssensor: Piezo-Kristalle
- Gyroskop: Erfasst Winkelbeschleunigung, Schwingkristall
- Sonar: Schlechte Auflösung, Schlechte Reichweite
- LiDaR: Time of Flight/Phase Shift
- Kamera: CCD (langsam) oder CMOS (schnell + hohe FPS, geringere Pixeldichte)

Q: Wie werden in der Computer Vision Muster erkannt?
A: Filter werden auf ein konkretes Merkmal zugeschnitten
- händisch erstellt
- hoch spezialisiert
Beispiele:
- Canny
- Harris
- SIFT

Q: Was sind die Anwendungsfelder neuronaler Netze?
A: Regression: Ergebnis ist numerisch => Prognose, Steuerung
Klassifikation: Ergebnis ist klassenzugehörigkeit der Eingangsdaten => Mustererkennung, Clustering

Q: Was sind Aktivierungszustand, Netzeingabe, Aktivierungsfunktion und Ausgabefunktion von Neuronen? Welche Aktivierungsfunktionen gibt es?
A: Aktivierungszustand: Aktueller Wert des Neurons
Netzeingabe: Summe gewichteter Outputs der Vorgänger
Aktivierungsfunktion: Berechnet Wert des Neurons aus Netzeingabe und Schwellwert
Ausgabefunktion: Berechnet an den Nachfolger übergebenen Wert
Aktivierungsfunktionen:
- Linear: Teilung der Datenklassen durch Hyperebene (lineare Trennbarkeit):
- Nicht-Linear: Ermöglichen Approximierung beliebig komplexer Funktionen
- Lineare Sprungfunktion
- Sigmoid: gut für feed forward netzwerke
- Hyperbolische: [-1,1], ähnlich wie Sigmoid
- ReLU: kein Eingeschränkter Operationsbereich, gut für hidden layers

Q: Welche Neuronentypen gibt es?
A: Input: Erhalten numerische Eingabe
Output: Geben numerische Ausgabe aus
Hidden: Erhalten von und geben weiter an Neuronen. Verstehen Input, formen Output
Bias Neuronen: enthalten konstanten Wert, können überall vorkommen. Verschieben Aktivierungsfunktion im Wertebereich
Kontext Neuronen: Speichern Inhalte anderer Neuronen, werden in rückgekoppelten Netzen verwendet

Q: Was sind feed forward und feed forward with shortcuts Netze?
A: Feed Forward: Gerichtete Verbindungen vorwärts und nur zur unmittelbaren Nachfolgeebene
Feed forward with shortcuts: Gerichtete Verbindungen vorwärts zu beliebigen Nachfolgenden Ebenen

Q: Was sind die Arten rückgekoppelter Netze?
A: Direct Feedback:
- Neuronen koppeln Ausgang auf Eingang zurück => Selbstverstärkung / Dämpfung
Indirect Feedback:
- Rückkopplungen von Neuronen höherer Ebenen zu Neuronen niederer Ebenen => Aufmerksamkeitssteuerung durch das Netz
Lateral Feedback:
- Rückkopplungen innerhalb derselben Schicht => Winner-takes-all-Netzwerk: aktivierende reflexive Rückkopplung
Vollständig verbundene Netze:
- Verbindungen zwischen allen Neuronen
- Verbindungsmatrix symmetrisch, Diagonale nur Nullen

Q: Wie werden Daten zur Verwendung in ANNs aufbereitet?
A: Codierung: One-of-N/One-hot
Normalisierung: Anpassung an den Wertebereich des ANN (Range Normalization, Z-Score Normalization unter Verwendung der z-Transformation)

Q: Wie funktioniert Lernen in NNs? Was besagt die Hebbsche Lernregel, was sind ihre Probleme? Was besagt die Delta Regel?
A: Lernen = Einstellen der Neuronen-Gewichte nach
- Umfang des Ausgabefehlers
- Umfang der lokalen Aktivierung
- Änderung des Gewichts bisher
Lernarten
- supervised
- unsupervised
Hebbsche Lernregel: Wenn eine Zelle mit starker Aktivierung einen Wert von einer Starken Zelle erhält, ist diese Kante wichtig. Verstärke diese Kante.
Probleme:
- starke Fehler werden verstärkt
- starke Lösungen unterdrücken schwache Lösungen
- Hebbsches Lernen ist unabhängig von Qualität der Lösung
Delta Regel:
Gewichtsänderung proportional zur Differenz der aktuellen Aktivierung und der erwarteten Aktivierung.

Q: Was besagt die Back Propagation Regel? Wie funktioniert sie mit Stochastic Gradient Descent?
A: Verallgemeinerung der Delta-Regel auf mehrschichtige NN
=> Fehlerfunktion im Output Layer ist Delta-Regel
=> im Hidden Layer: Was ist Sollwert der Outputfunktion? => ergibt sich aus Fehlerwerten aller Nachfolger
SGD:
Änderung der Gewichte mit jedem Sample
Ausmaß der Änderung hängt von Ableitung der Aktivierungsfunktion des Neurons ab

Q: Online Learning vs Batch Processing
A: Online Learning: Lerndaten Stück für Stück verarbeitet, Gewichtsänderungen nach jedem Eingangsmuster
Batch Processing: Lerndaten in Batches, Abarbeitung dieser, Gewichtsänderung nach jedem Batch

Q: Welche Fehlerfunktionen gibt es?
A: Mittlerer quadratischer Fehler: Mittelwert der quadratischen Fehler aller Outputs. Gut für Regression
Kreuzentropie: Abweichung zu einem One-Hot-Encoded Vektor. Gut für Klassifikation

Q: Was ist Cognitive Computer Vision? Was ist die Zielsetzung?
A: Nachbilden des Sehsinns und Verstehen des Bildinhalts: Semantik
=> Durch Hinsehen herausfinden WAS WO ist und was das bedeutet
Zielsetzung:
- Erkennen von Objekten
- Vorgänge wahrnehmen und erkennen
- Antizipieren, wie die Welt sich verändern wird

Q: Was sind High Level Features? Wofür werden diese benutzt? Was macht einen Bildbereich zu einem Feature?
A: Klassentypische Merkmale, Bsp. Mensch: Augen, Nase, Mund
Klassifikation: Auffinden der Merkmale an den richtigen Stellen
Featuretypische Merkmale, Bsp. Reifen: 2 Kreise, 1 Stern mit gleichem Mittelpunkt

Q: Was sind die Eigenheiten der Bildklassifikation mit Neuronalen Netzen? Warum sind NNs dafür ungeeignet?
A: Eingangsmuster ist geplättetes 2D Bild (1D Vektor)
=> je Bildpunkt ein Neuron
=> Spatiale Information (Nachbarn, Lokalität) geht verloren
Probleme:
- Speicher und Rechenleistung
- Information in einem Bild ist ortsrelevant
==> Ungeeignet!!

Q: Wie umgeht man Probleme mit NNs bei der Bildklassifikation?
A: Convolution Layers:
- Gruppierung von Neuronen
- Erlernung von Kernel
Pooling Layers:
- Zusammenfassung von Outputs vorheriger Schicht
- Dimensionsreduktion
==> Erhaltung der Lokalität und lokaler Features, Betrachtung von Bildausschnitten

Q: Wie lassen sich mit Convolution Layers Features detektieren, wie lauten die Analogien zur Computer Vision?
A: 1. Kantengewichte für Sliding Window bestimmen
2. Fenster mit fixem Offset über Bildbereich verschieben
3. Faltung berechnen, Ergebnis in Hidden Layer an entsprechender Stelle eintragen
- Lokaler Bildausschnitt = Bildinformation
- Kantengewichte von Bildpunkten zu Neuron im Hidden Layer = Werte von Kernel / Filtermatrix
- Hidden Layer = Feature Map

Q: Was sind Pooling Layers in CNNs?
A: Reduzieren Datenbasis durch Downsampling.
Implementierung von Unschärfe, Verschiedene Reduktionsfunktionen möglich: