Kennt jemand lernende Rätsellösungsprogramme?

[Burkart Venzke]

Hallo KI-ler,

nehmen wir einmal Rï¿œtseltypen wie z.B. Sudoku oder andere Logik- und
Zahlenrï¿œtsel (z.B. wie hier: http://www.janko.at/Raetsel/), die ein
Programm einerseits mit etwas Suche, andererseits aber mit etwas
geometrischem Wissen lï¿œsen kï¿œnnen kann.

Bei Sudoku besteht dieses Wissen z.B. aus:
1. Genau jede Zahl von (meist) 1 bis 9 je Zeile/Spalte/3*3 Feld (=
elementares Wissen aus der Sudoku-Definition)
2. Wenn 8 Felder z.B. einer Zeile gefï¿œllt sind, ist das 9 eindeutig
3. Wenn 8 Zahlen einer Zeile ODER Spalte ODER 3*3-Feld gefï¿œllt sind, ist
die 9. Zahl eindeutig
4. Wenn eine Zahl nur einmal z.B. in einer Zeile auftaucht, ist diese
Zahl eindeutig
5. Wenn auf zwei Feldern einer Zeile nur genau dieselben beiden Zahlen
auftauchen, kï¿œnnen diese Zahlen nicht mehr auf einem anderen Feld dieser
Zeile auftreten
Usw.

Kennt also jemand Programme, die fï¿œhig sind, sich solches Wissen
anzueignen, zu erlernen?
Es ist ja keine Frage, dass es geht. Allerdings sind Programme um so
interessanter, die mï¿œglichst kein spezifisches Wissen ï¿œber einen
Rï¿œtseltyp fest einprogrammiert haben.

Ziel ist letztlich, dass ein Rï¿œtsel(typ) durch immer mehr Wissen in
immer weniger (Such-)Schritten gelï¿œst werden kann, ï¿œhnlich wie ein
Mensch z.B. Sudoku immer schneller/effizienter lï¿œsen kann, je mehr
Wissen er ï¿œber das Lï¿œsen von (hier) Sukoku gesammelt hat.

Viele Grￜￜe und schon einmal ein frohes Weihnachtsfest
Burkart

[Joachim Pimiskern]

Am 21.12.2013 10:25, schrieb Burkart Venzke:
> Kennt also jemand Programme, die fï¿œhig sind, sich solches Wissen
> anzueignen, zu erlernen?

Das einzige, das mir einfï¿œllt, ist Zillions-of-games:
http://www.zillions-of-games.com/
http://en.wikipedia.org/wiki/Zillions_of_Games

Darￜber weiￜ ich aber nicht mehr. Es ist vermutlich ein
universeller Baum-Suchalgorithmus, der mit einem Minimax-Abkï¿œmmling
arbeitet. Bei Go dï¿œrfte das Verfahren versagen: um gut Go
zu spielen, muￜ man Tausende von Mustern lernen, auch wenn die
eigentlichen Regeln sehr einfach sind.

Momentan beschï¿œftige ich mich mit Sprachverstï¿œndnis. Grammatiken
mï¿œchte ich halbautomatisch lernen. Beispielsï¿œtze werden an
Sollbruchstellen zerlegt und die Teile durch den Computer neu
zusammengesetzt. Wenn sich ein gï¿œltiger Satz ergibt, war eine
Ersetzung grammatischer Kategorien gï¿œltig: die grammatischen
kategorien sind ï¿œquivalent.

http://www.augos.com/ki/NatLan.html

> Viele Grￜￜe und schon einmal ein frohes Weihnachtsfest

Danke, ebenfalls.

Grￜￜe,
Joachim

[Burkart Venzke]

Dank dir schon mal fï¿œr die Infos, Joachim.

Auf welcher Grundlage baust du das Sprachverstï¿œndnis auf bzw. ist es
aufgebaut? Was kommt am ehesten dem "Verstehen" nah?

Erstmal aber nochmal ein frï¿œhliche Weihnachten und ggf. schon mal einen
guten Rutsch ins neue Jahr!

Burkart

[Joachim Pimiskern]

Am 24.12.2013 10:27, schrieb Burkart Venzke:
> Auf welcher Grundlage baust du das Sprachverstï¿œndnis
> auf bzw. ist es aufgebaut? Was kommt am ehesten dem
> "Verstehen" nah?

Einen Satz verstanden zu haben bedeutet, ihn mit eigenen
Worten wiedergeben zu kï¿œnnen. Was KI anbelangt: beim
Verstehen eines Satzes werden angemessene Datenstrukturen
aufgebaut, die die Bedeutung des Satzes reprï¿œsentieren.

So weit bin ich noch nicht. Aber ich denke, daￜ es so
funktionieren kï¿œnnte: zusammen mit einem Beispielsatz
wird die Bedeutung des Satzes in maschinenfreundlicher
Syntax (z.B. Lisp, XML, JSON) notiert. Wenn dann ein
ï¿œhnlicher Satz eingegeben wird, sind einige Symbole
(bzw. Wï¿œrter) durch andere ersetzt. Wï¿œhrend des
Parsing-Prozesses wird dies erkannt, und in der oben
genannten Datenstruktur werden ebenfalls die Symbole
ausgetauscht.

a) Hans aￜ einen Apfel.
b) (essen (wer hans) (was apfel) (zeit vergangenheit))

Hier ist a) der Beispielsatz, der in irgendeiner
Datenbank zu speichern ist, b) die Bedeutung in
maschinenfreundlicher Syntax, die ebenfalls in der
Datenbank abzulegen ist.

Gibt man nun "Petra aￜ einen Kuchen." ein, erkennt
der Parser, daￜ der Satz von der Gestalt a) ist,
wobei Hand durch Petra ersetzt wurde und Apfel
durch Kuchen. Der Computer kï¿œnnte dann davon
ausgehen, daￜ der Satz dies bedeutet:

c) (essen (wer petra) (was kuchen) (zeit vergangenheit))

Wie dann eine Datenstruktur (bzw. Lisp-Liste) wie c)
weiterverarbeitet wird, ist eine andere Baustelle.

> Erstmal aber nochmal ein frï¿œhliche Weihnachten und ggf.
> schon mal einen guten Rutsch ins neue Jahr!

[Burkart Venzke]

Am 03.01.2014 12:33, schrieb Joachim Pimiskern:
> Am 24.12.2013 10:27, schrieb Burkart Venzke:
>> Auf welcher Grundlage baust du das Sprachverstï¿œndnis
>> auf bzw. ist es aufgebaut? Was kommt am ehesten dem
>> "Verstehen" nah?
>
> Einen Satz verstanden zu haben bedeutet, ihn mit eigenen
> Worten wiedergeben zu kï¿œnnen.

Als ï¿œlterer Mensch ist dem wohl so. Wenn ich allerdings vage an meinen
frï¿œhen Deutschunterricht zurï¿œck denke, habe ich meist die gleichen
Wï¿œrter benutzt, einfach weil ich damals keine anderen, gleichwertigen
kannte oder groￜ fￜhig war, den Inhalt anders darzustellen.

Insofern ist "eigenen" so eine Sache. Wichtig ist aus meier Sicht nur,
die Wï¿œrte/Wï¿œrter verstanden zu haben und nicht nur sinnfrei nachzuplappern.

> Was KI anbelangt: beim
> Verstehen eines Satzes werden angemessene Datenstrukturen
> aufgebaut, die die Bedeutung des Satzes reprï¿œsentieren.

Irgedwie ja.
Es kï¿œnnen auch Teile des Satzes sein, die dann wieder in anderen
Datenstrukturen verknï¿œpft werden.

> So weit bin ich noch nicht. Aber ich denke, daￜ es so
> funktionieren kï¿œnnte: zusammen mit einem Beispielsatz
> wird die Bedeutung des Satzes in maschinenfreundlicher
> Syntax (z.B. Lisp, XML, JSON) notiert. Wenn dann ein
> ï¿œhnlicher Satz eingegeben wird, sind einige Symbole
> (bzw. Wï¿œrter) durch andere ersetzt. Wï¿œhrend des
> Parsing-Prozesses wird dies erkannt, und in der oben
> genannten Datenstruktur werden ebenfalls die Symbole
> ausgetauscht.

Du versuchst es also. ohne dass der Satz verstanden wird, richtig?
Das wï¿œrde unsere Systeme unterscheiden.

> a) Hans aￜ einen Apfel.
> b) (essen (wer hans) (was apfel) (zeit vergangenheit))
>
> Hier ist a) der Beispielsatz, der in irgendeiner
> Datenbank zu speichern ist, b) die Bedeutung in
> maschinenfreundlicher Syntax, die ebenfalls in der
> Datenbank abzulegen ist.
>
> Gibt man nun "Petra aￜ einen Kuchen." ein, erkennt
> der Parser, daￜ der Satz von der Gestalt a) ist,
> wobei Hand durch Petra ersetzt wurde und Apfel
> durch Kuchen. Der Computer kï¿œnnte dann davon
> ausgehen, daￜ der Satz dies bedeutet:
>
> c) (essen (wer petra) (was kuchen) (zeit vergangenheit))

Also wohl wirklich alles sehr syntaktisch.
Wï¿œrde dann etwas wie "Hans hasst ï¿œpfel" und "Hans zï¿œhlt ï¿œpfel" alle
genauso angesehen werden (also wie "Hand isst ï¿œpfel")?

> Wie dann eine Datenstruktur (bzw. Lisp-Liste) wie c)
> weiterverarbeitet wird, ist eine andere Baustelle.

Ok.

Viele Grￜￜe
BUrkart

[Joachim Pimiskern]

Am 19.01.2014 09:08, schrieb Burkart Venzke:
> Du versuchst es also. ohne dass der Satz verstanden wird,

> richtig? Das würde unsere Systeme unterscheiden.

Ich habe das Gefühl, daß ich es hinkriege, das
Programm (NatLan) Sätze verstehen zu lassen. Aber in
einem ersten Schritt möchte ich nur den Aufbau des
Satzes in einer Datenstruktur haben. Also: was ist
das Subjekt, was das Objekt, was das Verb usw.

> Also wohl wirklich alles sehr syntaktisch.

> Würde dann etwas wie "Hans hasst Äpfel" und "Hans zählt
> Äpfel" alle genauso angesehen werden (also wie "Hand
> isst Äpfel")?

Deine drei Beispielsätze haben denselben grammatischen
Aufbau. Ein Parser erkennt jeweils ein bestimmtes
Schema Subjekt-Verb-Object. Das Ergebnis des Parsens
könnte ein Objekt (im Sinne von OOP) sein mit drei
Propertys Subjekt, Verb und Objekt.

Bis jetzt ist noch nicht viel von Verstehen zu sehen.
Nun kommen Konzepte ins Spiel. Am einfachsten stelle
man sich Konzepte vor als Funktionen, die Wörtern,
vorzugweise Verben, zugeordnet sind. Ein Konzept wird
z.B. durch das Lesen eines Satzes aktiviert und
löst dann selber eine Reihe von Aktionen im KI-System
aus, die spezifisch für das Konzept sind.

Zum Beispiel das Konzept "zählen". Wenn das Konzept
durch einen Satz ausgelöst wurde, haben wir ja die
Struktur des Satzes als Objekt. Jetzt könnte man
fragen: Wer zählt? Was wird gezählt? Warum? Wann?
Die Anworten kriegt man aus der Satz-Datenstruktur:
man kann sie einfach ablesen. Weitere Tests, die
sprzifisch fürs Zählen sind, sind denkbar: ist das
Objekt überhaupt etwas, das gezählt werden kann?

Zu dem Zeitpunkt, zu dem ein Konzept aktiv ist,
kann im KI-System weiteres Verhalten ausgelöst werden,
das dem Verhalten einer Person entspricht, die den
Satz verstanden hat. Und das heißt, das KI-System
hat den Satz verstanden.

Grüße,
Joachim

[Burkart Venzke]

Am 21.01.2014 15:30, schrieb Joachim Pimiskern:
> Am 19.01.2014 09:08, schrieb Burkart Venzke:
>> Du versuchst es also. ohne dass der Satz verstanden wird,
>> richtig? Das würde unsere Systeme unterscheiden.
>
> Ich habe das Gefühl, daß ich es hinkriege, das
> Programm (NatLan) Sätze verstehen zu lassen.

Hast du schon eine Idee, wie du "verstehen" genauer definieren würdest?
Hm, schaue ich erstmal, was du weiter geschrieben hast...

> Aber in
> einem ersten Schritt möchte ich nur den Aufbau des
> Satzes in einer Datenstruktur haben. Also: was ist
> das Subjekt, was das Objekt, was das Verb usw.

Klar, der erste Schritt, um überhaupt erstmal Daten strukturiert
aufbereitet zu haben.

>> Also wohl wirklich alles sehr syntaktisch.
>> Würde dann etwas wie "Hans hasst Äpfel" und "Hans zählt
>> Äpfel" alle genauso angesehen werden (also wie "Hand
>> isst Äpfel")?
>
> Deine drei Beispielsätze haben denselben grammatischen
> Aufbau.

Genau, aber eben bedeutungsmäßig verschiedene Inhalte.

> Ein Parser erkennt jeweils ein bestimmtes
> Schema Subjekt-Verb-Object. Das Ergebnis des Parsens
> könnte ein Objekt (im Sinne von OOP) sein mit drei
> Propertys Subjekt, Verb und Objekt.
>
> Bis jetzt ist noch nicht viel von Verstehen zu sehen.
> Nun kommen Konzepte ins Spiel. Am einfachsten stelle
> man sich Konzepte vor als Funktionen, die Wörtern,
> vorzugweise Verben, zugeordnet sind. Ein Konzept wird
> z.B. durch das Lesen eines Satzes aktiviert und
> löst dann selber eine Reihe von Aktionen im KI-System
> aus, die spezifisch für das Konzept sind.
>
> Zum Beispiel das Konzept "zählen". Wenn das Konzept
> durch einen Satz ausgelöst wurde, haben wir ja die
> Struktur des Satzes als Objekt. Jetzt könnte man
> fragen: Wer zählt? Was wird gezählt? Warum? Wann?
> Die Anworten kriegt man aus der Satz-Datenstruktur:
> man kann sie einfach ablesen. Weitere Tests, die
> sprzifisch fürs Zählen sind, sind denkbar: ist das
> Objekt überhaupt etwas, das gezählt werden kann?
>
> Zu dem Zeitpunkt, zu dem ein Konzept aktiv ist,
> kann im KI-System weiteres Verhalten ausgelöst werden,
> das dem Verhalten einer Person entspricht, die den
> Satz verstanden hat. Und das heißt, das KI-System
> hat den Satz verstanden.

Ich denke, ich verstehe?
Also ist der KI eine Menge Konzepte vorgegeben, die sie anhand eines
Satzes versucht zu erkennen und so zu verstehen, right?
Lernen insbesondere der Konzepte spielen bei dir keine Rolle, korrekt?

Gruß, Burkart

[Joachim Pimiskern]

Am 25.01.2014 16:04, schrieb Burkart Venzke:
> Hast du schon eine Idee, wie du "verstehen"
> genauer definieren würdest?

Versteht ein System (Mensch, Tier oder KI) etwas,
so werden möglichst spezifische, typische Konzepte,
Aktionen, Funktionen, Tasks, Prozesse ausgelöst.

Diese Konzepte kömmern sich dann um alles Weitere.
Zum Beispiel "Hans ißt einen Apfel". Hier könnte
man das Konzept für "essen" aktivieren. Es ist
aber sinnvoll, noch ein weiteres Konzept zu
besitzen, das Konzept für "einen Apfel essen".
Warum: weil das Essen eines Apfels besondere
Verhaltensweisen erfordert. Man muß zum Beispiel
überlegen, ob man den Apfel zerteilen will oder
ob man ihn schält. Diese Aktionen sind besser
in einem "Apfel-essen-Konzept" unterzubringen
als in einem allgemeinen "Essen-Konzept". Aus
organisatorischen Gründen.

Wenn es darum geht, den Satz zu verstehen,
kann man durchaus mehrere Konzepte gleichzeitig
aktivieren. Man muß dann eben die Rechenzeit
sinnvoll verteilen.

> Also ist der KI eine Menge Konzepte vorgegeben,
> die sie anhand eines Satzes versucht zu erkennen
> und so zu verstehen, right?

Eine Riesenmenge von Konzepten. Aber nicht jeder
KI-Programmierer muß von Grund auf neu beginnen,
denn man kann ja teilen. Z.B. gibt es für Roboter
ein kollaboratives Projekt, wo Wissen speziell
für Roboter zusammengetragen wird, RoboEarth.

http://www.golem.de/news/robo-earth-wikipedia-fuer-roboter-geht-online-1303-98109.html

> Lernen insbesondere der Konzepte spielen bei
> dir keine Rolle, korrekt?

Zunächst mal nicht. Aber ich denke, wenn man erst
einmal ein gewisses Niveau des Verständnisses
natürlicher Sprache programmiert hat, kann man dem
KI-System neue Konzepte einfach beibringen, indem
man sie ihm erklärt. "Hör zu: ich habe da ein neues
Konzept..."

Grüße,
Joachim

[Manuel Rodriguez]

Am Samstag, 21. Dezember 2013 10:25:39 UTC+1 schrieb Burkart:
> Kennt also jemand Programme, die fï¿oehig sind, sich solches Wissen
> anzueignen, zu erlernen?

Programme die Sudoku spielen können gibt es reichlich, siehe
Quantum Computer plays SudoQ. singularity
(http://www.youtube.com/watch?v=VQul2asgXbw) Sudoko ist vom Prinzip
nicht viel anders wie Scrabble oder Schach. Die KI-Forschung verwendet
dazu meist Brute-Force-Lösungsalgorithmen oder wie im obigen Video
eben etwas, was bei 0 Kelvin arbeitet.

Viel spannender ist jedoch die Lösung von sogenannten
http://en.wikipedia.org/wiki/Logic_puzzle Diese haben äußerlich
eine ähnliche Struktur wie Sudoku sind aber eher dem Bereich
"Stundeplanproblem" zuzuordnen. Dafür gibt es nur vereinzelte
Programme, aus der Shareware-Ecke, nicht jedoch eine tiefe
wissenschaftliche Durchdringung des Problems. Jedenfalls ist mir keine
bekannt. Also, falls jemand ein Programm kennt um Logic Puzzles zu
lösen, wäre ich ebenfalls an einem Tipp interessiert.

[Burkart Venzke]

Am 07.03.2014 07:06, schrieb Manuel Rodriguez:
> Am Samstag, 21. Dezember 2013 10:25:39 UTC+1 schrieb Burkart:
>> Kennt also jemand Programme, die fï¿oehig sind, sich solches Wissen
>> anzueignen, zu erlernen?
>
> Programme die Sudoku spielen können gibt es reichlich, siehe
> Quantum Computer plays SudoQ. singularity
> (http://www.youtube.com/watch?v=VQul2asgXbw) Sudoko ist vom Prinzip
> nicht viel anders wie Scrabble oder Schach. Die KI-Forschung verwendet
> dazu meist Brute-Force-Lösungsalgorithmen oder wie im obigen Video
> eben etwas, was bei 0 Kelvin arbeitet.

Schon recht. Wo siehst du den Zusammenhang, dass ein Programm lernt
(sich Wissen aneignet)?

> Viel spannender ist jedoch die Lösung von sogenannten
> http://en.wikipedia.org/wiki/Logic_puzzle

Solche "Puzzle" habe ich auch im Hinterkopf für ein Lernsystem.

> Diese haben äußerlich
> eine ähnliche Struktur wie Sudoku sind aber eher dem Bereich
> "Stundeplanproblem" zuzuordnen. Dafür gibt es nur vereinzelte
> Programme, aus der Shareware-Ecke, nicht jedoch eine tiefe
> wissenschaftliche Durchdringung des Problems. Jedenfalls ist mir keine
> bekannt. Also, falls jemand ein Programm kennt um Logic Puzzles zu
> lösen, wäre ich ebenfalls an einem Tipp interessiert.

Meinst du *einzelne* Logic Puzzles (Lösungen kann man ja programmieren,
gibt es sicher z.T. schon) oder ein Progamm, welches eine ganze Gruppe
lösen kann?

Gruß, Burkart

[Burkart Venzke]

Hier findet man viele interessante Logikrätsel u.ä.:
http://www.janko.at/Raetsel/

[Manuel Rodriguez]

Am Samstag, 8. März 2014 10:06:06 UTC+1 schrieb Burkart:
> > Quantum Computer plays SudoQ. singularity

> Schon recht. Wo siehst du den Zusammenhang, dass ein Programm lernt
> (sich Wissen aneignet)?

Im Laufe der letzten Literaturrecherche ist mir aufgefallen, dass die
Begriffe "Lernen" und "Planen" manchmal unterschiedlich verwendet
werden. Beispielsweise spricht Sebastian Thrun davon, eine Karte
zu lernen mittels SLAM. Die Autoren der Uni Bremen (iStruct Robot)
sprechen ebenfalls davon, die Bewegungsabläufe eines Roboters zu
lernen. In beiden Fällen ist nach meinem Verständnis jedoch eher
das Planen gemeint. Denn, ein Schachprogramm dass eine Mattsuche
betreibt, macht nach meinem Verständnis kein Lernen, sondern eine
Suche bzw. eine Lösungsplanung.

Interessanterweise scheint es diese merkwürdige Verwechslung auch
bei anderen Projekten zu geben. Beispielsweise gilt die Software
Jira (eine Software für Menschen um Projekte zu managen) als
Planungssoftware. Das also Menschen ein Projekt planen. In Wirklichkeit
ist Jira jedoch eine Lernsoftware, d.h. es ermöglicht ähnlich wie
ein Vokabel-Lern-Karteikasten (alle 2 Tage eine Stufe höher stecken),
dass man den Stoff sich besser merken kann.

Aber vielleicht ist der Unterschied ja auch nicht so wichtig, wenn
alle wissen was gemeint ist.

[Burkart Venzke]

Am 08.03.2014 17:35, schrieb Manuel Rodriguez:
> Am Samstag, 8. März 2014 10:06:06 UTC+1 schrieb Burkart:
>>> Quantum Computer plays SudoQ. singularity
>
>> Schon recht. Wo siehst du den Zusammenhang, dass ein Programm lernt
>> (sich Wissen aneignet)?
>
> Im Laufe der letzten Literaturrecherche

Sehr lobenswert. Gehst du dazu online vor oder (ggf. auch) in realen
(z.B. Uni-) Büchereien?

> ist mir aufgefallen, dass die
> Begriffe "Lernen" und "Planen" manchmal unterschiedlich verwendet
> werden.

Hm, das kann ich kaum glauben ;)
Kann es sein, dass sie nur die Lernaspekte schlecht dargestellt haben?

> Beispielsweise spricht Sebastian Thrun davon, eine Karte
> zu lernen mittels SLAM. Die Autoren der Uni Bremen (iStruct Robot)
> sprechen ebenfalls davon, die Bewegungsabläufe eines Roboters zu
> lernen. In beiden Fällen ist nach meinem Verständnis jedoch eher
> das Planen gemeint. Denn, ein Schachprogramm dass eine Mattsuche
> betreibt, macht nach meinem Verständnis kein Lernen, sondern eine
> Suche bzw. eine Lösungsplanung.

(Deduktives, aber nicht/weniger induktives) Lernen hängt ja oft mit
Planung zusammen:
Planung ermittelt etwas, was beim Lernen (zumindeest etwas)
längerfristig gespeichert wird.

So lernen die normalen Schachprogramme nicht, weil sie nur punktuell
z.B. eine Mattsuche betreiben und ggf. den gefundenen Zug ausgeben.
Bei den Bewegungsabläufen eines Roboters (z.B.) wird es dagegen auch
darum gegen, dass der Roboter später "weiß", wie er sich fortbewegen
kann und nicht jedes Mal ganz von vorne anfangen muss zu planen.

> Interessanterweise scheint es diese merkwürdige Verwechslung auch
> bei anderen Projekten zu geben. Beispielsweise gilt die Software
> Jira (eine Software für Menschen um Projekte zu managen) als
> Planungssoftware. Das also Menschen ein Projekt planen.

Klingt soweit gut.

> In Wirklichkeit
> ist Jira jedoch eine Lernsoftware, d.h. es ermöglicht ähnlich wie
> ein Vokabel-Lern-Karteikasten (alle 2 Tage eine Stufe höher stecken),
> dass man den Stoff sich besser merken kann.

Bei "Lernen" bzw. "Lernsoftware" muss man klar zwischen zwei Dingen
aufpassen:
Soll der Mensch lernen (wie es hier der Fall ist) oder soll ein
Programm/KI lernen (wie z.B. beim Roboter)?

> Aber vielleicht ist der Unterschied ja auch nicht so wichtig, wenn
> alle wissen was gemeint ist.

Doch doch, Unterschiede/Widersprüche sind gerade dazu da, um aus ihnen
lernen (Mensch! Auch KI!?!) zu können :)

Gruß, Burkart
(der sich gerne insbesondere mit jüngeren (ggf. angeheneden) KI-Leuten
austsaucht)

[Joachim Pimiskern]

Am 07.03.2014 07:06, schrieb Manuel Rodriguez:

> Viel spannender ist jedoch die Lösung von sogenannten
> http://en.wikipedia.org/wiki/Logic_puzzle Diese haben äußerlich
> eine ähnliche Struktur wie Sudoku sind aber eher dem Bereich
> "Stundeplanproblem" zuzuordnen. Dafür gibt es nur vereinzelte
> Programme, aus der Shareware-Ecke, nicht jedoch eine
> tiefe wissenschaftliche Durchdringung des Problems.

Constraint-Programmierung ist das Mittel der Wahl.
http://en.wikipedia.org/wiki/Constraint_programming

Es werden gewisse Einschränkungen (Constraints) ausgenutzt,
die den Suchraum verkleinern.

Grüße,
Joachim