fit 2002 > Intelligente Agenten > Entstehungskontext

Überblick

Einteilung des Themas Allgemeiner Entstehungskontext    - Agenten allgemein Spezifischer Entstehungskontext    - Mobile Agenten    - Virtuelle Agenten    - Interfaceagenten Grundlegende Definitionen als Vorraussetzung zum Verständnis dieses Themas Ein intelligenter Agent ist eine autonome Software, welche zu einem bestimmten Zweck für Anwender, übergeordnete Anwendungen oder Systeme auftritt. [GRE] Die klassische Einteilung von Agenten lässt sich folgendermaßen auflisten: - Statische unbewegliche Agenten haben statische Funktionalität und können sich nicht fortbewegen - Statische mobile Agenten haben statische Funktionalität und können sich fortbewegen - Dynamische unbewegliche Agenten können ihre Funktionalität erweitern und sich nicht fortbewegen - Dynamische mobile Agenten können ihre Funktionalität erweitern und sich fortbewegen Mit dem Gebiet der INTELLIGENTEN AGENTEN befinden wir uns auf einem Untergebiet der Künstlichen Intelligenz. Es ist aus diesem Grunde schwer, eine einheitliche Definition für intelligente Agenten zu finden, zumal es noch nicht einmal eine genaue Definition für künstliche Intelligenz gibt. Definitionen, wie beispielsweise in Websters World Directory, geben eine gewisse Linie vor: "Eine Person oder Sache, die in der Lage oder ermächtigt ist, im Auftrag dritter zu handeln." Diese Linie beinhaltet somit folgende Eingrenzungen: Wir haben es mit einer Intelligenz zu tun, welche von jemanden, also einem Mensch oder eines Dinges, beauftragt wurde. Und diese Intelligenz führt den Auftrag aus, handelt somit im Sinne des "Auftraggebers". Dies sind Eigenschaften, die man eigentlich, grob ausgesprochen, bei allen intelligenten Agenten finden kann. Nun betrachten wir uns eine weitere Definition mehr aus dem Bereich der Informatik: "Ein Agent ist ein Computersystem, welches in einer Umgebung arbeitet, in der das System autonom Aktionen ausführen kann, um die ihm gestellte Aufgabe zu erfüllen." Allgemeiner Entstehungskontext Intelligente Agenten basieren auf Konzepten der künstlichen Intelligenz. Diese wiederum basiert auf wesentlichen Grundlagen der Logik, der Mathematik, der Computertechnik, der Philosophie und Psychologie. Die Logik hat ihre Ursprünge in der griechischen Antike, wo sich Plato, Aristoteles und Sokrates mit dem logischen Denken auseinandersetzten. Sokrates formulierte als erster das Problem algorithmischer Vorgehensweise. Die Mathematische Logik wurde von George Boole begründet, der als erster eine formale Sprache zur Darstellung der Logik definierte (Bool´sche Logik). Weitere wichtige Persönlichkeiten die zur Entwicklung der mathematischen Logik beigetragen haben sind Gottlob Frege, Alfred Tarski, David Hilbert und Alan Turing. Für eine genauere Betrachtung sei auf [2] verwiesen. Die Geschichte der KI kann laut [2] in mehrere Abschnitte unterteilt werden. Hier sei zunächst die "Entstehungszeit" erwähnt (1943 - 1956). In diese Zeit fallen die Arbeiten von Warren McCulloch und Walter Pitt, deren Arbeiten heute als die ersten Arbeiten in Sachen KI bezeichnet werden. Alan Turing begann Anfang der 50er Jahre mit der Entwicklung von Schachprogrammen. (Schachprogramme werden auch heute noch gerne benutzt im die Fortschritte der künstlichen Intelligenz eindrucksvoll zu demonstrieren). Darauf folgte dann die "Aufbruchsstimmung". Angespornt von den ersten, bereits vielversprechenden Entwicklungen, beschäftigten sich immer mehr Wissenschaftler mit der "neuen Technik". So wurde unter anderem ein Dame (das Spiel) Programm mit Lernfähigkeit entwickelt, welches auch im Fernsehen vorgestellt wurde und damals für Aufsehen sorgte. Auch Marvin Minsky bekann zu dieser Zeit mit seinen Forschungen am MIT (->Weltbild). Diese Aufbruchstimmung wurde dann durch die "Konfrontation mit der Wirklichkeit" (1966-1974) gedämpft. Die bis dahin entwickelten Lösungen waren zwar im Stande Probleme einer spezifischen Problemgruppe zu lösen, aber bei der Übertragung auf allgemeinere Problemstellungen waren sie zum Scheitern verurteilt. Das Problem bestand darin das die damaligen Programme kaum Informationen über den Anwendungsbereich hatten. Ein Problem das vor allem für spätere Entwicklungen, wie intelligente Agenten, von Interesse war. Autoname Agenten müssen über Wissen über ihre Umwelt verfügen, Multiagentensysteme müssen zusätzlich noch über Wissen über die anderen Agenten im System verfügen. Diese Probleme wurden unter anderem mit Hilfe von "Wissensbasierten Systemen" gelöst. Für die technologische Entwicklung weniger interessant, aber aus wirtschaftlicher Sicht schon, war die Entwicklung einer KI Industrie Anfang der 80er Jahre. In dieser Zeit entstanden auch die ersten Firmen die sich rein mit KI beschäftigten. Seit 1986 bis heute werden verstärkt neuronale Netze in die wissenschaftlichen Untersuchungen miteinbezogen. Die Forschung und Entwicklung im Bereich von intelligenten Agenten ist noch ziemlich jung. Das erste Konzept eines Softwareagenten stammt aus einer Arbeit auf dem Gebiet der verteilten künstlichen Intelligenz. Carl Hewitt publizierte 1977 einen Artikel mit dem Namen "Concurrent Actor Model", in diesem er Objekte vorstellte, welche die Fähigkeit hatten, untereinander (interaktiv und parallel) zu kommunizieren. Später, in den Jahren zwischen 1980 und 1990, begann man eigentlich mit den grundlegenden Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der Intelligenten Softwareagenten. Wichtiges Ziel all der Bemühungen stellte zentral die gerade erwähnte Kommunikation, aber auch die Interaktion, Distributation von Aufgaben und Konfliktlösungsalgorithmen mittels Kooperation dar. Es wurde Wert gelegt auf die Spezifikation, die Analyse, das Design und die Integration von Systemen aus mehreren kooperierenden Agenten. Ein Hauptgrund, wenn nicht sogar der ausschlaggebende Punkt für die Entwicklung intelligenter Agenten, war und ist es, dem Menschen die Suche in Informationsangeboten zu erleichtern. Das Wissen der Menschheit wächst unaufhaltsam - nahezu exponentiell - und ist für den einzelnen nicht mehr zu überblicken. Bereits H.G. Wells verfasste 1939 den Text "The Idea of a Permanent World Encyclopaedia" in dem er sich mit der steigenden Informationsflut beschäftigte. In seinem Text machte er auf den Missstand aufmerksam, dass zwar das Wissen der Menschheit immer mehr zunimmt, aber in Hinblick auf Zugänglichkeit kein Fortschritt gemacht wurde und somit für die Wissensmenge nicht mehr adäquat sei. Mit dem Einzug des Internets und vor allem mit dem Siegeszug des WWW stieg das Informationsangebot ins unermessliche und war ohne fremde Hilfe für den Menschen nicht mehr zufriedenstellend zu bewerkstelligen. Dem Vorteil einer globalen Vernetzung liegt die Unstrukturiertheit der Daten gegenüber [3]. Herkömmliche Suchmethoden waren mit der Zeit nicht effizient genug, und haben Probleme mit dem infiniten Zuwachs von Informationen. Hier setzen intelligente Agenten ein, die das Netz nach brauchbaren Information durchsuchen, dies jedoch nicht auf stupide Art und Weise, sondern intelligent und die gefundenen Daten dem menschlichen Betrachter aufbereiten. Spezifischer Entstehungskontext Mobile Agenten Grundlegende Definitionen als Vorraussetzung zum Verständnis dieses Themas In [MEY97] werden mobile Agenten wie folgt definiert: Mobile Agenten sind "Programmkonstrukte", welche die Fähigkeiten haben, autonom zu handeln und von Rechner zu Rechner migrieren, falls auf beiden Seiten ein "Agentensystem" installiert ist. Daraus ist prinzipiell schon gut erkennbar was die grundlegende Eigenschaft von mobilen Agenten ist. Auch im dtv Lexikon steht eine Definition des Agenten: Agent [lat. "Handelnder"], ein im Auftrag eines anderen in dessen Interesse Handelnder. Auch daraus ergibt sich, dass ein intelligenter Agent im Auftrag des Menschen handeln soll und dessen Interessen verwirklichen soll. Entstehungskontext der mobilen Agenten Entwickelt haben sich die mobilen Agenten laut [MEY97] eigentlich aus der Idee des Internets heraus. Das Internet kann man heute als Referenznetzwerk bezeichnen. Durch das Internet und seine Verbreitung wurden Netzwerke und Netzwerktechnologien prinzipiell sehr interessant für viele verschiedene Benutzergruppen und AnwenderInnen. Auch Firmen entdeckten die Relevanz und die manngifaltigen Vorteile von Netzwerken und ein großer neuer Geschäftszweig entstand. In [MEY97] werden Softwareagenten folgendermaßen definiert: Softwareagenten sind Computerprogramme, die vom Menschen eine Aufgabe übertragen bekommen und diese im Interesse des Menschen bearbeiten. Laut [MEY97] wurde diese Architektur 1994 von General Magic populär gemacht. General Magic ist ein Ableger von Apple. Die Technologie hieß Telescript- Technologie. 1995 wurde an der Universität Stuttgart ein Projekt mit dem Namen Mole ins Leben gerufen. Dieses Projekt wurde in Java geschrieben und ist frei verfügbar. Die Anforderungen, die es in Intranets gibt, sind grundlegend umfassender als Anforderungen an Anwendungssysteme im Internet. Schon alleine die sicherheitsrelevanten Aspekte der Anwendungssysteme müssen ausreichend berücksichtigt werden, um nicht Firmengeheimnisse preiszugeben bzw. den Informationsfluss zu unterbrechen, weil Anwendungssysteme nicht funktionieren. In [MEY97] wird folgendermaßen darauf eingegangen: Die Mobile-Agenten-Architektur könnte die Realisierung von Anwendungen für Intranets vereinfachen, da der Programmierer mit der Verwendung von mobilen Agenten die Funktionen des Mobile- Agenten-Systems nutzen kann (beispielsweise das Sicherheitskonzept des Systems). Motivation zur Entwicklung mobiler Agenten Agentenarchitekturen werden grunsätzlich in zwei verschiedene Hauptbereiche unterteilt. Auf der einen Seite stehen die reaktiven Agenten, auf der anderen Seite gibt es die planenden Agenten. Viele Ansätze von Agentensystemen stellen relativ hohe Anforderungen an die "Intelligenz" der Agenten ([MEY97]). Dies ist problematisch, da bis zum heutigen Tage die Intelligenz der Agenten meistens noch nicht ausreichend ist. Ein neuer Ansatz fokussiert die Autonomie und Kooperation der Agenten. Durch viele (verschiedene) Agenten wird ein Problem gelöst. Laut [MEY97] ist eines der Ziele der Forschung auf dem Gebiet der Softwareagenten, Maschinen und Computerprogrammen mehr Kompetenz und Ergonomie zu verleihen. Das Schlagwort mehr Kompetenz führt aber bei vielen Menschen auch zu Ängsten. Ein essentielles Problem ist in diesem Zusammenhang sicher die Furcht davor, dass der Mensch die Kontrolle über den mobilen (intelligenten) Agenten verliert und den Entscheidungen des Agenten ausgeliefert ist. Der Mensch muss das Gefühl haben, dass der Agent "auf seiner Seite" steht und er stets die Kontrolle hat. Dazu ist es wichtig nachverfolgen zu können, welche Entscheidungen der Agent treffen und wie er reagieren kann. Ein ganz anderes Problem, das sich in Zusammenhang mit mobilen (intelligenten) Agenten ergibt, ist, dass Menschen zu hohe Erwartungen gegenüber den mobilen Agenten haben und diese zu hohen Erwartungen dann nicht erfüllt werden. Nicht all diese Ängste müssen rational fundiert sein. Vieles ist durchaus irrational { muss aber dennoch von den EntwicklerInnen ausreichend berücksichtigt werden. Grundsätzliche Fragen wie - Wie wird erreicht dass der Code des Agenten auf einem anderen Rechner ausführbar ist? - Wie wird der Code transportiert? - Nach welchen Kriterien bestimmt der Agent das nächste Ziel seiner Bewegung? - Welche Rechte haben Agenten auf anderen Rechnern? - Wie wird die Privatsphäre der BenutzerInnen geschützt? - Wie werden vertrauliche Daten übertragen und verarbeitet? müssen ebenfalls berücksichtigt und ausgearbeitet werden. Einsatzgebiete mobiler Agenten Einsatzgebiete von intelligenten (mobilen) Agenten sind sehr vielfältig. Laut [MEY97] besteht der Grund darin, dass der Schritt zur Agententechnologie darin besteht, Computersystemen mehr Verantwortung zu übertragen und sie Aufgaben autonom erledigen zu lassen. Eine Vorstellung von der Arbeit von mobilen Agenten war, dass diese selbstständig im WWW Informationen suchen und die Ergebnisse dann wieder dem Benutzer/der Benutzerin zurückliefern (siehe [MAI97]). Dasselbe Ziel ist auch bei Datenbanken anwendbar. Ein Datenbankserver stellt einen stationären Agenten zur Verfügung, der die Informationen anbietet und mobile Agenten von BenutzerInnen migrieren zu diesem Server und holen sich die Informationen von der Datenbank, die gerade aktuell benötigt werden. Virtuelle Agenten Motivation die gruende fuer die entstehung von virtuellen agenten-systemen liegen vorallem im didaktischen bereich [RICKEL01], mit dem schwerpunkt auf interaktiven tutoren [Johnson, Rickel und Lester]. das kernproblem, das zum einsatz von intelligenten virtuellen charakteren fuehrt, ist das problem der menschlich sinnvollen und fachgerechten praesentation von inhalten, in der form, dass sich der benutzer in das geschehen eingebunden fuehlt und in die inhalte eintauchen kann (immersivitaet). dazu werden dreidimensionale charaktere verwendet, die mit ihrer animierten gestik und mikik das interesse des zuschauers wecken sollen. die moeglichkeiten mit virtuellen agenten sind wie folgt: - interaktive demonstrationen der virtuelle charakter uebernimmt die rolle des lehrers, und demonstriert hands-on wie die spezifische aufgabe zu handhaben ist. besonders im militaerbereich ist diese form von intelligenten agenten sehr haeufig (drill/training), so zum beispiel zur ersparnis von teuren kampfeinsaetzen mit uebungscharakter. das von [RICKEL01] vogestellte testszenario umfasst zum beispiel das training eines hilfseinsatzes im serbien, bei dem der spieler (schueler) lernt, in stresssituationen die richtigen entscheidungen zu treffen. die virtuellen agenten uebernehmen dabei die rolle des lehrers, die zeigen, wie richtig mit verwundeten umgegangen wird etc. - navigationsassistenten auch im militaer haeufig eingesetzt, wird virtuell durch einen avatar der weg zu einem ziel aufgezeigt. dies laesst einsaetze besser planen, besonders wenn gefahr im verzug ist und ein vorheriges abschreiten des gelaendes daher nicht sinnvoll erscheint. - hervorhebung und aufmerksamkeitshilfe ein menschlich aussehender avatar ist vorallem bei der unterstuetzenden aufmerksamkeitslenkung, zum beispiel mit gesten und mimik, sinnvoller als zweidimensionale lenkungsinstrumente wie pfeile oder linien. - nonverbaler feedback ein virtueller tutor hat den vorteil, dass körperliche gesten ein besseres feedback gewährleisten. dies ist besonders in punkto aufmerksamkeit hilfreich. - conversationssignale in einem gespräch gehen wichtige signale von der mimik des sprechpartners aus. der gespraechsfluss wird ausserdem massgeblich von der haltung und affektion der beiden am gespraech teilnehmenden beeinflusst. das hat vorteile gegenueber simpleren gebraeuchlichen formen der unterhaltung mit computern, wie zum beispiel chat-rooms oder dialogbasiertem messaging. - emotionen und persoenlichkeit indem sie gefuehle zeigen, koennen virtuelle agenten die motivation von studenten steigern. - virtuelle buddys studenten muessen oft lernen, ihre aktionen in einem team zu vollfuehren. in so einer situation koennen agenten zwei rollen einnehmen: zum einen die des lehrers, auf der anderen seite aber auch die von (mitunter fehlenden) mitgliedern der lerngruppe. - geschichte und charakter die hingabe zu einem lernthema kann weiterhin gesteigert werden, wenn eine geschichte auf spannende art, mit der hilfe eines oder mehrerer avatare gebracht wird. ein beispiel war zum beispiel ein interaktives schauspiel-stueck [Marsella00] die entwicklung vollzog sich erst nach dem aufkommen von verteilten, auf vielen plattformen verfuegbaren programmierstandards wie RMI, RPC und CORBA. im einzeilnen kommunizieren die agenten ueber die festgelegte schnittstelle des tcp/ip netzwerkes, wobei, in einem virtuellen environment ein gemeinsamer speicher zur kommunikation zwischen den agenten verwendet wird. die details werden spaeter noch behandelt, einstweilen ist wichtig, dass eine entwicklung vor der einfuehrung des internet daher nicht moeglich war [Thalmann01]. auch erst die steigende grafikleistung der letzten jahre ermoeglichte einen breiteren einsatz abseits militaerischer planung. Ideengeschichtliche Entwicklung von Virtuellen Agenten der grosse geldgeber fuer alle virtuellen agenten ist das militaer, welches vorallem kriegerische ausbildung am simulator dazu einsetzt, die kosten fuer den realen einsatz gering zu halten, sowie dem soldaten einen besseren ueberblick ueber die situation zu geben. der gesamte bereich des vr ist in diesem hinblick entstanden, mit zum teil beachtlichen ansaetzen wie dem verteilten kommunizieren ueber internet oder dem einsatz von modernen displayformen wie CAVE oder VISION DOME. vorbild war die simulation menschlichen verhaltens am computer, und natuerlich die abbildung des menschlichen geistes in einem computer-programm [Chen01]. die simulation des geistes ist stets mechanistisch, und basiert auf regelbasiertem schliessen. da so ein system in echtzeit funktionieren muss, ist eine andere methode auch nicht denkbar. auch die vorstellung virtueller communities war fuer die entwicklung virtueller agenten entscheidend. chat-systeme machten den unterschied zwischen avatar und realen menschen zunichte, so dass die agenten mitunter als "bots" die rolle von menschen uebernamen - zum beispiel in IRC chatrooms. der schritt zu dreidimensionalen virtuellen societies war nur ein keiner, was sich am ende der 90er jahre in einem regelrechten hype der 3d-chatrooms niederschlug [BLAXXUN]. erwartet wurde von so einem virtuellen system vorallem die immersivitaet, sowie das natuerliche aussehen der akteure. da die technik zu der zeit noch sehr bescraenkt war (und zum zeitpunkt der verfassung dieses schriftstueckes immer noch ist) wurde mit allerhand tricks gearbeitet, so zum beispiel mit vordefinierten aktionen und animationen. heute wird mehr und mehr interaktiv und daher reaktiv gearbeitet, was eine erhoehte akzeptanz mit sich brachte. Interfaceagenten Agent ist eine Software, die Menschen unterstützt und in ihrem Namen handelt. Menschen können Aufgaben, die sie selbst ausführen können an die Agenten Software delegieren [2]. Es können auch mehrere Agenten miteinander kommunizieren und sich die Aufgaben aufteilen. Jeder Agent besitzt oder sammelt Informationen, die er für andere Agenten zugänglich macht. Die anderen Agenten reagieren dann und geben anderen Agenten Anweisungen (siehe Bild unten). Es gibt zwei Agententypen[6]: - Aktiv Agenten: Sie werten Informationen aus, die sie von anderen Agenten bekommen. Er führt Aktionen selbstständig aus, die meist Anweisungen für andere Agenten sind. - Passive Agenten: Sie sammeln Informationen aber sie bewerten diese nicht. Auf Anfrage werden diese Informationen anderen Agenten weitergeben und sie werden von aktive Agenten gesteuert. Es können mehrere Agenten vom gleichen Typen aktiv sein, ist ein Agent überlastet, springt ein anderer ein. Es ist von Vorteil bei großen Netzen die Agenten so zu verteilen das sie nahe am gebrauchten Ort sind. Auch sind die Agenten so aufgeteilt, dass falls einer ausfallen sollte nicht das ganze System ausfallen und das System kann die gestörten Agenten deaktivieren. Trotzdem braucht das System einen Administrator, um die Gründe des Fehlers herauszufinden und sie dann zu beheben. Es gibt verschieden Agenten wie etwa[6]: - Interface Agenten: Sie sind passive Agenten, die in unterstützen Anwendungen integriert sind. Sind für Darstellung von Vorschläge verantwortlich. Der Benützer kommt nur über diesen Agenten mit dem System in Berührung. - Persönliche Agenten: Sie sind aktive Agenten und sie werden über den Interface Agenten mit Informationen über den Benutzer versorgt. Erkennt er das vom Benutzer ein Vorschlag gemacht worden ist , so fordert er einen Vorschlag von Vorschlag Agenten an, dieser liefert ihm dann Vorschläge, die er dann noch bewerten muss. Erfüllen die Vorschläge bestimmte Kriterien so werden sie dann vom Interface Agenten angezeigt. -- Abbildung 1 -- Eine Art von Software Agenten sind die schon oben erwähnten Interface Agenten, die hauptsächlich für die Gestaltung von Mensch-Maschine-Schnittstellen verwendet werden. Es ist eine Hilfestellung für die Menschen zur Ausführung von diversen Programmen. Der Agent steht dabei im Dialog zwischen Mensch und Rechner (siehe Abbildung 1). Eine weitere Aufgabe ist das er den User Ratschläge geben kann und aufpasst ob alles richtig läuft, um den User dann ein Feedback geben zu können [3]. Alan Kayís im 1990 machte sich erstmals Gedanken über die Interface Agenten, denn früher war der Computer noch passiv und wartete auf die Eingabebefehle von User, es kaum beziehungsweise wenig Hilfe und der User bekam auch kein Feedback, was er richtig oder falsch gemacht hatte. So machten sich einige Entwickler Gedanken wie man den Computer Userfreundlicher gestalten kann, und so entstanden die Interface Agenten. Die ersten Agenten erschienen 1993, sie waren noch sehr primitiv und waren noch im Hintergrund. Diese Agenten konnten aber schon vom Verhalten des Users und von anderen Agenten lernen. Eine andere Motivation war das man versuchte den Computer lebendiger und interessanter zu gestalten. Der Vorteile solcher Agenten ist, das erstens der Enduser weniger arbeit hat , zweitens der Agent kann sich auf die Eigenschaften und Gewohnheiten des Users anpassen und drittens der Agent kann unterscheiden zwischen Anfänger und Fortgeschritten und so weiß er dann welche Ratschläge er geben muss[4]. Für Pattie Maes und ihr Team MIT gibt es drei Ansätze für Interface Agenten [5]: - semiautonome Agenten diese werden von den Benutzern programmiert und dann selbstständig ausgeführt. Sie sind maximal flexible jedoch wissen sie von nichts. Ein Beispiel wäre Mailfilter, dieser wird dann aktiv, wenn Emails zur Bearbeitung eintreffen. - wissensbasierter Ansatz Hat eine große Menge an nutzer- und bereichsspezifischen Wissen, wie etwa User Model, Domain Model. Und hat eine breite fixe Wissensbasis. Ein Beispiel hierfür wäre Microsoft-Office Assistent, der eine breite Wissensbasis nur für die Officeanwendung hat. Diese beiden Ansätze fließen in den dritten und letzten Ansatz ein - lernende Agenten Diese Agenten sind mit geringen Basiswissen ausgestattet und sie lernen über Beobachten in Domain, die Wiederholungen von Tätigkeiten erfordert. Es werden zwischen verschiedene Lerninhalte für verschiedene Nutzer unterschieden. Nach Pattie Maes können die Agenten auf vier verschiedene Arten lernen[5]: - Immer wiederkehrendes Handlungsmusters des Nutzers (implizit). - Training anhand von hypothetische Situationen (explizit) - Agent bekommt User-Feedback auf seine Handlungen (implizit/explizit) - Erfahrungsaustausch mit anderen Agenten in ähnlichen Situationen Ein anderer Bereich sind die Kooperationsagenten, deren Aufgabenstellungen sind lösen komplexe Problemstellungen durch Kommunikation und Kooperationen mit anderen Objekten( andere Agenten, Menschen oder externe Ressourcen). Hier ist die Anforderung an Intelligenz besonders hoch, da sie gemeinsame Problemlösungsstrategien entwickeln müssen. Bisher Mensch-Agenten Kommunikation an den Rechner angepasst (wie zum Beispiel Kommandoeingabe). Nun versucht man Mensch-Agenten-Kommunikation mit menschlicher Kommunikationsform, wie etwa Gestiken, flexibler Satzaufbau, akustische Eingabe... Man versuchte den Rechner menschlicher zu machen, um eine Beziehung zum Menschen aufbauen zukönnen. Man stellte fest das die Menschen ungern mit Rechnern arbeiten wollten, so versuchten sie den Rechnern bestimmte Charakteren zu zuweisen. Dieser Agent hat eine Persönlichkeit und einen emotionalen Zustand und ein eigenes Handeln. Er soll auch den Usern helfen und ihnen den Umgang mit den Computer erleichtern indem sie Tipps und Tricks zu verschiedenen Programmen geben. Ein Problem war jedoch, das die Charakteren nicht bei jeden gut angekommen sind, und sie auch als nervend empfunden werden, da sie ihre Sprüche und Gags immer wieder wiederholen. Auch haben einige das Gefühl, dass der Rechner ein eigen Leben hat und man ihn nicht mehr wirklich kontrolliert. Ein weiteres Problem ist das viele animierten Agenten von der Arbeit ablenken, als das sie helfen. Auch sind sie noch fehleranfällig und unausgereift [1]. Beispiele für Agenten Charaktere sind die Webguides. Webguides sind virtuelle Charaktere, die die Seiten im Internet kommentieren und ansagen. Sie können auch bei verschiedene Menüführungen helfen und kleine Tipps geben. Sie sind nicht interaktiv und sie können die Seiten lebendiger und lustiger gestalten. Beispiele für Webguides sind XBert und Zoe, diese sind animierte Webguides auf Basis von Flash 5. Die beiden Charaktere selber stammen von noDNA. Mit Dynaflash (Dynamic Flash Webguides), kann man ganz einfach solche Webguides erstellen[1]. -- Abbildung 2 -- Ein anderes Beispiel sind die Webhosts, die im Gegensatz zu den Webguides, mit den Internetbesuchern unterhalten können. Sie können Fragen beantworten und auch handeln indem sie Unterseiten den Besuchern anzeigen. Die Abbildung 2 zeigt Cybelle, sie ist der Webhost von Agentland (www.agentland.com). Sie kann mit die Besucher interagieren. Auch kann sie Emotionen durch ihre Mimiken und Gesten ausdrücken, wie zum Beispiel erröten wenn sie sich ärgert oder für etwas schämt[1]. Ein weiteres Beispiel ist Elbot (Abbildung 2) , der ein Chat Bot ist. Mit ihm kann man sich unter anderem über "robosophische" Themen unterhalten. Ein wesentlicher unterschied zu den anderen Charakteren ist das er nicht animiert ist sondern nur aus unterschiedlichen statischen Bildern besteht. -- Abbildung 3 -- Ein anderes Beispiel für Agenten Charaktere ist CyberBuddy v2.10.29 (Copyright (c) 2001 by John M. DeFino, Freeware ), siehe Abbildung 3. Ein Genie sucht gewisse Informationen und Nachrichten zu gewünschten Themen, wie zum Beispiel Wetterinformationen, Witz des Tages ... Auch hat er Kalender und kann den User an eingestellte Termine erinnern. Weiteres kann er Email lesen, schreiben beziehungsweise vorlesen oder die Internetseiten auf gewünschte Änderungen überwachen, die den User interessieren [1]. -- Abbildung 4 -- Zwei Einstiegsseiten die sich mit Agenten Charakteren beschäftigen sind, Agentland ( siehe oben) und Botspot. Sie sind eng mit diversen Forschungsgruppen und -Instituten verknüpft und sie beschäftigen sich mit aktuellen Forschungsthemen, die dann später vorgestellt werden [1]. Weltbilder der Entwickler "Cogito ergo sum" [Descartes] Grundsätzlich werden von den Entwicklern intelligenter Agenten zwei unterschiedliche Weltbilder vertreten. Hier wären zunächst die Vertreter der starken KI zu nennen und die Fraktion der Befürworter des Konnektismus. Beiden gemeinsam ist der Glaube, dass das menschliche Gehirn der Schlüssel zum Erfolg künstlicher Intelligenz ist, die in intelligenten Agenten Verwendung findet. Widmen wir uns zunächst dem Gebiet der starken KI, die einen bekannten Wissenschaftler und Leitfigur auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI), den mittlerweile 70jährige Marvin Minsky, zu ihren Vertretern zählen kann. Minsky verfasste das bekannte Buch "The Society of Mind", welches sozusagen ein Standartwerk zu diesem Thema ist. Darin stellt sich Minsky unter anderem die Frage: Ist der Geist eine Maschine? Laut Minsky kann diese Frage bejaht werden, es stelle sich jedoch nur die Frage um welche Maschine es sich handelt. Die starke KI vertritt daher die Ansicht: "[...] der Geist ist nichts weiter als ein Produkt aus geistlosen, aber intelligent ineinandergeschachtelten Ober- und Unterprogrammen". Oder aus der biologischen Sicht ausgedrückt, nur die Summe biochemischer Prozesse. Schlagwörter wie Intuition und freier Wille, für viele wesentliche Merkmale des menschlichen Geistes, werden als Mythen abgestempelt. Intelligenz ist ein Objekt, welches mit Hilfe von Algorithmen nachgebildet werden kann. Dieses Weltbild verfolgt auch Hans Moravec, ein Genie auf dem Bereich der Roboterforschung. Er vertritt die Meinung, das es sogar möglich ist das von Menschen geschaffene Roboter die menschliche Intelligenz übertreffen. Laut einem Interview mit Rolf Pfeifer [1], Leiter des Labors für Künstliche Intelligenz am Institut für Informatik der Universität Zürich, befindet solche Ansichten für naiv und begründet dies, das der Komplexität der Intelligenz unzureichendes Verständnis entgegengebracht wird. Der Konnektismus vertritt eine etwas abgeschwächtes Weltbild. Wie bereits oben erwähnt, sei für den Erfolg intelligenter Agenten, die Nachbildung des menschlichen Gehirns notwendig, jedoch müssen die "Algorithmen" die im Gehirn ablaufen nachgebildet werden. Dies sei jedoch nicht auf jeden beliebigen System möglich, sondern es müsse sich um ein sogenanntes neurales Netzwerk handeln, welches die Neuronen des Gehirns nachbildet. Beide sehen die Möglichkeit eines intelligent denkenden Programms, welches menschliches Verhalten nachbilden kann. Für die Kritiker ist es einerseits unvorstellbar und andererseits gefährlich, wenn eine dumme Maschine in der Lage ist, das geistige Potential menschlicher Intelligenz imitieren kann. Referenzen [GRE] >[http://www.iicm.edu/greif] [MEY97] Jörn Frithard Meyer zu Uptrup, "Einsatz von mobilen Agenten in Internet-Anwendungen", Diplomarbeit Nr. 1562, 1997 [EYM98] Torsten Eymann, "Intelligente Agenten auf elektronischen Märkten", Institut für Informatik und Gesellschaft, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau, D-79098 Freiburg, Vorlesungsfolien [MAI97] Klaus Mainzer, "Künstliches Leben und virtuelle Agenten", Telepolis, Artikel verfügbar unter >[ http://www.telepolis.de/deutsch/special/robo/6212/1.html], 16.01.1997 Proceedings of Third International Workshop on Intelligent Virtual Agents:   [RICKEL01] Intelligent Virtual Agents for Education and Training   [Johnson, Rickel und Lester] Animated pedagogical agents   [Marsella00] Interactive Pedagogical Drama   [Thalmann01] The Foundations to Build a Virtual Human Society [Chen01] Equipping a life-like Animated Agent with a Mind [BLAXXUN] >[http://www.blaxxun.com] [1] >[ mitglied.lycos.de/Mickel76/uni/webagents/handout.html] [2] Universität Freiburg, Prof. Günter Müller , Folien zu Intelligente Agenten [3] >[ http://user.cs.tu-berlin.de/~gilgen/diplom/work/chap2.htm] [4] >[ http://www.sce.carleton.ca/netmanage/docs/AgentsOverview/ao.html] [5] Folie über Intelligente Agenten, Valentina Albertini, Sascha Graszynski, Thilo Siegle [6] >[ www.informatik.fh-luebeck.de/inf/ Diplom/Kaben99/node12.html]

Weiterführende Informationen

Verweise auf Arbeiten anderer gruppen

>Entstehungskontext | Konzepte und Techniken | Entwicklung und Auswirkungen | Praxis | Bewertung