FG Kommunikationstechnik
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Das wesentliche Ziel dieses Lehrbuchs ist es, die mathematischen Werkzeuge zur Modellierung kognitiver Strukturen und Prozesse auf der Grundlage der klassischen Logik und der Quantenlogik zu entwickeln. Die dafür erforderlichen mathematischen Sachverhalte werden so dargestellt und anhand von Beispielen motiviert, dass sie für angehende Ingenieure und Informatiker verständlich sind.
- Kompakte logische Darstellung der mathematischen Werkzeuge zur Modellierung kognitiver Strukturen und Prozesse
- Beispiele erläutern die Anwendung im Engineering
Zielgruppen sind insbesondere Studierende der Ingenieurwissenschaften und der Informatik, aber auch Studierende der Mathematik oder der Physik können durch den anwendungsbezogenen Blick ihren Horizont erweitern.
Das Fachgebiet der Kognitiven Technischen Systeme zeichnet sich durch einen hohen Grad an Interdisziplinarität (z. B. Kenntnisse auf den Gebieten Biologie, Psychologie, Informatik und den Ingenieurwissenschaften) aus. Nach wie vor besteht Bedarf an einer methodischen Darstellung des Fachgebietes, bei der die theoretische Durchdringung von Zusammenhängen zwischen den verschiedenen Wissensgebieten zusätzlich durch Anschaulichkeit unterstützt wird. Die vorliegende Arbeit stellt einen Fortschrittsbericht zur Realisierung eines Forschungs- und Experimentiersystems dar, mit dem wir dieses Anliegen unterstützen und über das wir erstmals konzeptionell in [1] berichtet haben. In diesem Beitrag folgen wir einem integrativen Ansatz zur Entwicklung einer kognitiven Architektur, mit der unter Verwendung repräsentationaler Datenstrukturen adaptives Verhalten auf verschiedenen Zeitskalen sowie zwei wichtige Verhaltensprogramme für das Problemlösen (Objektfindung, Exploration) auf der gemeinsamen Grundlage von Markov-Entscheidungsprozessen umgesetzt werden. Mit einem Kurzbericht zum Entwicklungsstand der physikalischen Experimentierumgebung und einer Zusammenfassung der bislang erreichten Ergebnisse beschließen wir den diesjährigen Beitrag.
In this paper, we present a preliminary study for acoustic modeling in Upper Sorbian, where a model of German was used in cross-lingual transfer learning. At first, we define the grapheme and phoneme inventories and map the target phonemes from the most similar German source equivalents. Phonetically balanced sentences for the recording prompts were selected from a combination of general and domain-specific textual data. The speech corpora with a total duration of around 11 hours was collected in controlled recording sessions involving an equal number of females, males, and children. The baseline acoustic model was employed to force-align the speech corpora given the knowledge-based phoneme mappings. How well the mappings were, was evaluated by the phoneme confusions in free-phoneme recognition. The new derived data-driven model with a reduced phoneme set was included in the adaptation and evaluation along with the baseline acoustic model. The model adaptation performance was cross-validated with the “Leave One Group Out” strategy. We observed major improvements in phoneme error rates after adaptation for the knowledge-based and data-driven phoneme mappings. The study confirmed the feasibility of transfer learning for acoustic model adaptation in the case of Upper Sorbian, at the same time demonstrating practical usability with a small vocabulary speech recognition application (Smart Lamp).
Zunächst möchten wir in das Thema einführen, indem wir kurz auf
gegenwärtige Probleme und zukünftige Möglichkeiten von Sprachassistenten eingehen. Es folgen grundlegende Überlegungen zur Semantik und zwei fundamentale Erkenntnisse aus der Biosemiotik und dem Konstruktivismus. Danach fokussieren wir uns auf den Spracherwerbsprozess. Hierbei kommt ein Petrinetz zum Einsatz, das einem elementaren, bereits in früheren Arbeiten vorgestellten, Verstärkungsalgorithmus folgt. Dem schließt sich eine Demonstration des Spracherwerbs anhand eines Beispiels aus dem Smart Car-Bereich an.
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In diesem Text wird das in „Maschinensemiotik“ [12] vorgestellte Verfahren zur Verknüpfung von Äußerungen mit deren Bedeutung weiterentwickelt und in Form von Algebraischen Petri-Netzen [20] modelliert. Gleichzeitig wird der Formalismus der Petri-Netze nebenbei eingeführt, wobei die Vorstellung nicht auf formale Vollständigkeit abzielt, sondern nur das für die Anwendung nötige Wissen Erwähnung findet. Die Modellierung umfasst dabei sowohl die Systemkomponente, die Verknüpfungen zwischen sprachlichen Äußerungen und Handlungen herstellt – das Lernermodell –, als auch die Komponente, die sprachliche Äußerungen tätigt, bis die gewünschte Verknüpfung hergestellt wurde – das Lehrermodell samt Lernzielkontrolle.
Die Umsetzung des Modells per Software [19] erlaubt die weitere Diskussion anhand einer Simulation mit einigen Testdaten. Eine ausführliche mathematische Analyse zeigt beweisbare Eigenschaften des Modells auf. Knappe Vergleiche mit der kybernetischen Didaktik nach von Cube [26] sowie der Suggestopädie Lozanovs [16] ordnen das Modell darüber hinaus noch in einen pädagogischen Kontext ein.
Ein wesentlicher Bestandteil kognitiver – und damit auch sprach-verarbeitender – Agentensysteme ist die Verhaltenssteuerung. Eine ihrer wichtigsten Aufgaben besteht darin, Entscheidungsprobleme, die in der Auseinandersetzung mit der physischen Umgebung eines Agenten auftreten, rational zu lösen. Zunächst diskutieren wir die klassischen, nutzenbasierten Entscheidungsmodelle für sequentielle- und episodische Umgebungen am Beispiel des Mouse-Maze-Problems. Zu letzteren gehören die sogenannten konsummatorischen Endhandlungen, sie stehen im Mittelpunkt dieser Arbeit. Weil sich Entscheidungen bei Endhandlungen final auf die Lebensdauer des Agenten auswirken können, dürfen Fehlleistungen und Täuschungen nur äußerst selten auftreten. Aus diesem Grund stellen wir der rationalen Methode die psychologische Methode entgegen, die zusätzlich auf der Einführung von semantischen Kategorien beruht. Die dafür benötigten semantischen Repräsentationen modellieren wir nach einem quantenmechanischen Formalismus. Daraus leitet sich die zentrale Fragestellung dieser Arbeitab: Bietet die quantenmechanische Perspektive einen Mehrwert bei der Modellierung der konsummatorischen Endhandlung und lässt sich dieser Formalismus inden Perzeptions-Aktionszyklus (PAC) eines kognitiven Agenten einbetten.
Sprachgesteuerte Benutzerschnittstellen stehen oftmals vor der Aufgabe, physikalische Größenangaben und andere Zahlworte verstehen und äußern zu müssen. Wir beschränken uns hier auf die sprachliche Produktion und das Verstehen von Zahlworten. Um nicht sämtliche Zahlwörter in einer Datenbank (dem mentalen Lexikon) vorhalten zu müssen, sollen morphologische Komposita durch eine geeignete Grammatik ableitbar sein. Wir kodieren sprachliche Zeichen als geordnete Tripel von Exponenten, syntaktischen Typen und Semantiken. Der syntaktische Typ wird durch eine minimalistische Grammatik (MG) beschrieben. Für die Semantik verwenden wir den Lambda-Kalkül der arithmetischen Termalgebra. Auf dem MG-Lexikon operieren syntaktische Erzeugungsfunktionen, die durch linguistische Inferenzregeln vorgegeben sind. Sprachproduktion und Sprachverstehen lassen sich dann durch einen bidirektionalen Utterance-Meaning-Transducer (UMT) beschreiben. Bei der Sprachproduktion gehen wir von einer semantischen Repräsentation einer Zahl als arithmetische Termstruktur aus. Durch Datenbankabfrage wird daraus eine Zeichenfolge, welche die passenden Lexikon-Einträge enthält. Daraus berechnet der UMT die Morphologie der Äußerung. Beim Sprachverstehen wird zur Eingabe die abgefragte Zeichenfolge auf dem Stack eines Priority-Queue-Parsers abgespeichert. Durch Anwendung der minimalistischen Inferenzregeln erzeugt der UMT dann schrittweise die semantische Termstruktur.
Diese theoretische Untersuchung hat das Ziel, eine für maschinelles Lernen geeignete logisch-mathematische Formulierung des operanten Konditionierens nach B. F. Skinner zu finden. Dazu wählen wir zu jedem Lernreiz eine Differenzvariable, wobei wir unter Differenz eine Wahrnehmung von Unterschieden auf Seiten des Lernenden zwischen dem Zustand der Welt vor und nach seinem Verhalten verstehen. Da ein Lernreiz nicht vorhanden oder vorhanden und im letzterenFall negativ oder positiv sein kann, besteht der Wertebereich einer Differenzvaria-blen im einfachsten Fall aus drei möglichen Werten: +1, 0 und −1. Abschließendstellen wir eine Verbindung zum Stevensschen Potenzgesetz her und skizzieren eine quantenlogische Modellierung.
Bereits in der Frühphase der Kybernetik stellte C. E. Shannon ein Labyrinthexperiment zur Problemlösung vor, das sich an der mythologischen Figur des Theseus orientierte. Seine Lösung kommt dabei ohne ein Bedeutungskonzept aus. Eine Problemanalyse aus psychologischer Sicht macht allerdings deutlich, dass bei diesem Experiment wesentliche kognitive Aspekte nicht berücksichtigt wurden. Um diese Aspekte herauszustellen, befassen wir uns kurz mit den mythologischen und historischen Hintergründen des Labyrinthproblems und erläutern anschließend, warum wir über Shannons Modellvorstellungen hinausgehen müssen und Verfahren benötigen, mit denen wir zu semantischen Datenträgern gelangen können. Zur Veranschaulichung unserer Methode modifizieren wir die Problemstellung, in dem wir "Theseus" die Befriedigung der Bedürfnisse Hunger und Durst ermöglichen. Die Grundlage des Verfahrens ist die Festlegung von Zielmerkmalen und daran anschließend die Identifikation von lösungsrelevanten Steuermerkmalen, welche "Theseus" zur Problemlösung nutzen kann. Wir verwenden dabei den mathematischen Formalismus der Quantenmechanik, da er uns die Ableitung von semantischen Strukturen auf eine sehr elegante Weise erlaubt. Zunächst exploriert "Theuseus" die Umgebung und erhält eine kompakte Repräsentation in Form eines Weltvektors in einem Hilbertraum, der durch Tensorverknüpfungen verschiedener Merkmalsräume entsteht. Die Kombination dieser Merkmalsräume führt auf die mathematische Struktur eines Verbandes. Ausgehend vom gefundenen Weltvektor stellen wir ein Verfahren vor, mit dem "Theseus" Unterstrukturen des Verbandes bestimmen kann, welche semantischen Strukturen entsprechen und anschließend für die Problemlösung verwendet werden können. Wir demonstrieren das Verfahren an verschiedenen Weltkonfigurationen. Den dabei abgeleiteten semantischen Strukturen kann man entnehmen, welche Merkmale berücksichtigt werden müssen, um die Zielmerkmale einer gegebenen Konfiguration manipulieren zu können.