Multiagentensysteme zur Analyse und Verbesserung von vernetztem, kooperativem Lernen

Shahram Azizi Ghanbari

Multiagentensysteme zur Analyse und Verbesserung von vernetztem, kooperativem Lernen

2006,  Internationale Hochschulschriften,  Band 463,  272  Seiten,  E-Book (PDF),  30,60 €,  ISBN 978-3-8309-6625-8

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Die Künstliche Intelligenz hat bei der Entwicklung von Lernsystemen die Funktion, die technischen Grundlagen für die Arbeit mit in diesen Systemen gespeichertem Wissen bereit zu stellen. Das Ziel des Autors ist eine Verbesserung computergestützter Lehr- und Lernumgebungen mit verteilter Künstlicher Intelligenz hinsichtlich des Lernens in Multiagentensystemen (MAS), die durch eine Symbiose der scheinbar gegensätzlichen Strömungen Geisteswissenschaft und Technik realisiert werden soll.

In letzter Zeit hat sich die Multiagententechnologie zu einem viel versprechenden Ansatz für die Modellierung von verteilten, intelligenten Systemen in unterschiedlichsten Bereichen von Wissenschaft und Wirtschaft etabliert. Hierbei scheint die Agententechnologie besonders Grundlagenforschern der Künstlichen Intelligenz Möglichkeiten zu eröffnen, ihre Methoden und Verfahren in einem größeren Rahmen zu erforschen und zu erproben. Auch ermöglichen MAS eine adäquate Modellierung realer Systeme und die Aufbereitung Künstlicher Intelligenz zur Anwendung in der Praxis.

Dieses Buch soll verdeutlichen, was Hintergrund und Zweck des Einsatzes der MAS in der sozialwissenschaftlichen interdisziplinären Forschung ist.