NEUER MOTIVIERTER AUTONOMER ROBOTER

[schurm2]

Hallo ogni42,

Baumstrukturen für Repräsentation von Wissen sind bekannt, aber nach meinen Kentnissen sind nicht den Knoten so absrakte Modelle wie in meiner Wissensbasis zugeordnet. Kein Lehrer ist nötig um die Einsortierung eines Modells auszuführen.
Ihr
Beispiel: Eine Tasse ohne Henkel kann sein:
a) Eine Tasse ohne Henkel (und damit ein Becher)
b) Eine Tasse mit Henkel, bei der man den Henkel aus der betrachteten Perspektive nicht sieht.

Wo die Perspektive schlussendlich einsortiert würde hängt in dem Fall vom Explorationsverhalten des Roboters ab.

Es ist ein Wahrnehmungsproblem: wenn man den Henkel nicht sieht, kann man nicht entscheiden ob das ein Becher oder eine Tasse ist (wenn die Tasse (Becher) keine andere kennzeichnende Merkmale hat). Ohne Explorationsverhalten ordnet der Roboter die Tasse/Becher zum Modell für Tasse/Becher (wenn solch ein abstraktes Modell ist) oder identifiziert den Gegenstand als "Tasse oder Becher".

Die Wissensbasis ist sehr gut geeignet (besser als andere Methoden. z.b. neuronale Netze) für assoziative Wahrnehmung von Objekten und Situationen: wenn der Roboter, mittels eines visuellen Identifizierungsprogramms, eine visuelle Abbildung eines Objektes gebildet hat, sucht er in der Wissensbasis das Objektmodell mit der identifizierten visuellen Abbildung. Nach dem er dieses Model gefunden hat, assozieirt er diese Abbildung mit dem Objekt, d.h. mit allen Eigenschaften des Objektes - eine einfache Lösung des Assozieirungsproblem bei Wahrnehmung.

A. Schurmann/schurm2

[UlrichC]

Diese Diskussion dreht sich im Kreis
Theorie und Praxis stimmen nicht überein.

Der Theoretiker hat Recht, ES IST THEORETISCH MÖGICH
Der Praktiker hat ebenso recht: ES IST PRAKTISCH NICHT MÖGLICH
(Schreib ich mal so ... meine Meinung bzw. Glaube)

Warum denn nur... ein Vergleich:
Gibt es Blinde mit Talent zum Tennis spielen?
Theoretisch "Ja" Praktisch "Nein"
... dies nur einleitend...
Als ich (kommend von der Softwareentwicklung) das erste mal einen Bot zum leben(?) erwecken wollte,
lag das Problem auf der Hand. Der Bot war leider Blind, Stumm, Taub und nicht gerade Helle im Chip.
Aber an diesem generellen Problemchen wird ja zum Glück täglich Weltweit geforscht und entwickelt.

Die Idee mit dem Mindstorming find ich richtig gut.
Wenn es eine ähnliche Prozessorientierung in der Forschung/Entwicklung gäbe (ferner Patente bzw. Konkurrenz) wären wir im gesamten/gemeinsam schon viel weiter (oder würden noch heute Steinräder hämmern).

schurm2 ... das ist auch der Punkt(.)
Wenn man in einem Forum mit Erbauern vieler kleiner sozusagen motivierten Robotern (wenn auch nicht "dem" motivierten Roboter) ins Gespräch kommen möchte,
sollte man nicht als Unbekannter mit Patenschriften bewaffnet "reinplatzen".
... das generiert nur Ablehnung.
Für mich pers. klingt das alles wie "Egal wie schlau dein Roboter werden mag Hr.UlrichC XYZ etc, ich schurm2 habe das Patent dafür"
... und weiterführend "ich werde das Patent auf theoretischer Ebene bekommen auch wenn sie Mr: Hanswurst alles ausgearbeitet haben".

@All
Was soll das Herr und Dr. etc. in den Beiträgen?
Wenn ihr euch unbedingt gegenseitig beleidigen wollt, tauscht eMails oder macht per Post weiter.

Schöne Grüße

[UlrichC]

Ich hab nun ein schönes Beispiel für ein thoretisches formuliertes Patent gefunden das eine langjährig praktisch angewendete Lösung patrentiert.

http://www.nosoftwarepatents-award.c...200604.de.html

Schöne Grüße

[ogni42]

Bei der Aufbau der Wissensbasis gibt es aber das Henne-Ei Problem

Es ist ein Wahrnehmungsproblem: wenn man den Henkel nicht sieht, kann man nicht entscheiden ob das ein Becher oder eine Tasse ist (wenn die Tasse (Becher) keine andere kennzeichnende Merkmale hat). Ohne Explorationsverhalten ordnet der Roboter die Tasse/Becher zum Modell für Tasse/Becher (wenn solch ein abstraktes Modell ist) oder identifiziert den Gegenstand als "Tasse oder Becher".

Das kann der Roboter gar nicht, weil am Anfang das Konzept "Behältnis" als Oberklasse gar nicht bekannt ist. Wir Menschen lernen das entweder durch Exploration, dann wird ein Gegenstand aber u.U. zweckentfremdet klassifiziert und eingesetzt ("Mann kann auch mit dem Hammer schrauben") oder durch einen Lehrer.

Daher würde ich gerne verstehen, wie beim schurmi2-bot die Wissensbasis entstehen soll.

[PicNick]

Ich meine, man soll Beispiele nicht überbewerten, die hinken immer.
Aber eine Wissensbasis, wo derart komplexe Begriff wie Tasse/Becher überhaupt vorkommen können, wär schon ganzschön umfangreich. EIn "Behältnis" ist ja schon die 99. Abstraktion von irgendwelchen sensorischen Wahrnehmungen.

[UlrichC]

Daher würde ich gerne verstehen, wie beim schurmi2-bot die Wissensbasis entstehen soll.

Ich Rate mal
Eine Datenbank mit Mustern (gespeichertes gesehenes) kann bei der Strukturerkennung bzw. Kennliniensuche helfen.
Das ist gängige Technik.
Hierzu werden Objekte Math. In der Datenbank abgelegt.
Bei der Angewandten Erkennung werden diese Objekte gesucht und zugeordnet.
Die Assoziation (Vererbung) Tasse->Becher<>Gefäß ist hierbei nicht sonderlich wichtig.
Dieser Naturwissenschaftliche Ansatz führ vermutlich nicht sehr weit.

Schöne Grüße