Research Colloquium Cognitive Systems

General Information

The research colloquium CogSys is a platform for scientific discussion between lecturers and doctorate, diploma and master students. Talks cover concepts and results of theses as well as current research in the field cognitive systems. Furthermore current subjects of more general interest can be presented and discussed. Sometimes external researchers are invited.

Talks SS 08

Mittwoch, 3.9. 08, 14 Uhr, Raum F 125

Thomas Bornschlegel, Florian Muth, Christian Nappert, Marius Raab: Die Computersimulation "Feuer" als Evaluations- und Trainingsinstrument für Situation Awareness und das Lösen komplexer Probleme in Kleingruppen.  

Die Bewältigung komplexer Szenarien - etwa durch Krisenstäbe und Einsatzteams, im zivilen wie im militärischen Bereich - ist eine Gruppenaufgabe, die zunehmend durch moderne Kommunikationsmittel gestützt wird. Die einzelnen Teammitglieder sind dabei oft räumlich getrennt und auf Medien wie VoIP, Textchat und Collaborative Whiteboard angewiesen.  

In Zusammenarbeit mit den Psychologen Prof. Dr. Harald Schaub und Dr. Frank Detje von der Industrieanlagen-Betriebsgesellschaft Ottobrunn wird die in der psychologischen Forschung etablierte Computersimulation "Feuer" weiterentwickelt, um solche verteilten Prozesse abzubilden.  

Aus der kognitionspsychologischen Forschung werden die Faktoren herausgearbeitet, die wahrscheinlich für das verteilte Lösen komplexer Aufgaben relevant sind. In einer Neu-Implementierung von "Feuer", bereichert um Netzwerkfunktionalität, werden diese Faktoren als Unabhängige Variablen abgebildet, die vom Spielleiter variiert werden können. Ziel ist ein Instrument, um die theoretischen psychologischen Konstrukte empirisch zu prüfen; und um die relevanten Fertigkeiten bei den Spielern zu trainieren.

Mittwoch, 3.9. 08, 10 Uhr, Raum F 125

Andreas Siemon (Master-Colloquium):  Segmentierung von Erythrozyten und Merkmalsextraktion zur automatischen Erstellung des roten Blutbildes 

In der Hämatologischen Diagnostik hat in den letzten Jahrzehnten vor allem im Bereich der computergestützten Mikroskopie zur automatischen Analyse von Blutbildern eine starke technische Weiterentwicklung stattgefunden.

Am Fraunhofer Institut IIS wurde ein Mikroskopiesystem zur computergestützten Assistenz bei der Analyse von Blutproben entwickelt. Dieses sog. HemaCAM®- System wird bereits für die Analyse von weißen Blutkörperchen genutzt und wurde um ein weiteres Merkmal, die Analyse der roten Blutkörperchen bzw. Erythrozyten, erweitert.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit einer genaueren Analyse der Erythrozyten in Blutproben von mikroskopischen Aufnahmen. Dafür wurde ein Segmentierverfahren entwickelt, dass unabhängig von Form und Größe der Erythrozyten ist. Des Weiteren wurden Merkmale erstellt, die Erythrozyten klassifizieren können.

Darüber hinaus wurde für die Klassifikation ein geeignetes Klassifikationsverfahren ausgewählt, dass gute Klassifikationsergebnisse erzielt.

Montag, 7.7. 08, 16 Uhr, Raum F 303

Fritz Wysotzki: Zur Modellierung von Traummechanismen

Träume werden im Vortrag als (versuchte) Regulationsmechanismen betrachtet: sie können einmal elementare physiologische Regelungsprozesse und zum anderen soziales Problemlösen mit (fiktiver) Wunscherfüllung/Zielerreichung als Kompensation von subjektiven Defiziten ausdrücken. Zunächst wird auf den vorwiegend bildlichen und damit auch metaphorischen Charakter der Träume im Vergleich mit in der KI entwickelten Modellen der Bilderzeugung kurz eingegangen. Ausgehend von Freuds Theorien der Traumentstehung und seinen qualitativen Modellüberlegungen wird versucht, diese mit Mitteln der Kybernetik und Künstlichen Intelligenz zu verstehen und zu formalisieren. Speziell werden dazu das auf der Speicherung von Korrelationsmatrizen beruhende Assoziative Gedächtnis und (am Rande) das Multistabile System von Ashby benutzt, die wegen des Einflusses von Bewertungen ("Zensur", "Verschiebung") und Informationsverdichtungen ("Mischbildungen", "Sammelpersonen" als Vorstufen der Begriffsbildung) erweitert werden müssen. Das Ass. Gedächtnis wird mathematisch dargestellt und seine Funktionsweise approximativ mit Hilfe von Semantischen Netzen erläutert. Am Rande wird auf die Auseinandersetzung von C.G.Jung mit dem Ansatz von Freud und das Problem der posttraumatischen Träume (Barwinski) kurz eingegangen.

Montag, 30. Juni 2008, 16 Uhr, Raum F 303 

Neil Crossley: Speeding-up evolutionary program synthesis by analytically preconstructed program skeletons (Student Lab Project)
 
This project focused on two opposing methods to function synthesis and investigated their potentially complimentary nature. They both utilise specifications that define the behaviour of the target program through examples. The problem is reduced to discovering a function that has correct output for the given input examples. One method, realized by ADATE, is to take the non-deterministic, search intensive approach: to generate, test and refine functions according to a strategy, which is often evolutionary in nature. The other method, realized by IGOR2, is deterministic, analysing the given data to directly deduce the target function. Because ADATE has the larger problem space due to a comparative lack of restrictions of both specifications and the used programming language, it is much more capable of inferring programs than IGOR2, at the cost of greater search times. The project aimed to test the hypothesis by means of ADATE and IGOR2, that a nondeterministic method of automatic program construction can consistently benefit from the results of an analytical, deterministic approach. In the talk, ADATE and IGOR2 are introduced, some possibilities of exploiting IGOR2 for making ADATE more efficient are proposed and the promising results are presented.

Montag, 2. Juni 2008, 16 Uhr, Raum F 303 

Maik Friedrich (Master-Colloquium):  Implementing diagrammatic reasoning strategies in a high level language: Extending and testing the existing model results by gathering additional data and creating additional strategies

This thesis builds upon a cognitive model and a study by Ritter and Bibby (2008). This existing learning model called Diag was implemented in Soar 6 and is based on the idea that learning consists of procedural, declarative, and episodic learning. Despite the high correlation between observed and predicted performance there were participants whose behavior could not be predicted. Therefore, the main goal of this thesis is to understand the strategies humans use while doing a task of reasoning and learning, and to use this knowledge to predict human behavior. For this purpose, the model was reimplemented in a high level language, Herbal, and compiled into Soar 8. An additional user study was run to gather enough data for the analysis of different strategies and strategy shifts. It could be shown that participants created different strategies to solve the fault-finding task. Based on the observations, four additional strategies for the diagrammatic task were identified and implemented in strategy models. These strategy models were validated by comparing their predictions to the observations. As a result, it could be shown that participants not only created different strategies but some also shifted between strategies when solving the fault-finding task.

 

Dienstag, 27. Mai, 16:00, F 380

(gemeinsam mit Tuesday-Afternoon Club):
 
Georg Zeißner: Building a conscious agent –Extracting an operational model of consciousness from its natural application

Consciousness is one of the prime topics of modern cognitive sciences. Its connections with ancientquestions about the human self (e.g. the existence of a free will) and new concepts from otherdisciplines (e.g. like the ability to collapse quantum wave packets) guarantee for atremendously complex and sometimes even mystified field of research in which most of thefundamental prerequisites are still subject to intense debate.
This talk will introduce an onoing PhD research which strifes to formulate an applicable theory ofconsciousness through means of qualitative research and cognitive modelling. However, thisdissertation will seek to avoid the above mentioned conceptual tar-pits and instead focus on a morepragmatic approach to consciousness. By tasking consciousness (in humans and autonomousagents) with a concrete problem, the phenomenon shall be elucidated from its accomplishments andfunctional role rather than from the complex underlying machinery.
To this end we had 16 human subjects think aloud while solving complex problems (a turn-basedPC-simulation and two sets of simulated decision-dilemmata) in order to collect online-data ofconscious problem solving. The resulting reports have been checked for signs of consciouscognition (i.e. self-reflection or self-modification) and integrated into individual generative theories.In this talk the fruits of the project so far and an outline of the following steps will be presented.

 

Montag, 19.05.08,  16 Uhr, Raum F 303 

Andreas Hirschberger: Kooperation von gemischten Mensch-Roboter Teams auf der Basis von aus Beispielszenarien erworbenen symbolischen Regelsystemen

In Multi-Agenten-Systemen spielt die Kommunikation eine entscheidende Rolle sowohl in Hinblick auf die Anwendbarkeit des Systems als auch auf seine Effizienz. Jedoch kann eben diese Kommunikation, insbesondere die für die Koordination der einzelnen Agenten erforderliche, die praktische Nutzbarkeit erheblich einschränken. Ziel dieses Projekts wird es sein die Zusammenarbeit der Agenten durch erlerntes Verhalten und Rollen zu erreichen.
Genau wie menschliche Teams auf kommunikationsarme Zusammenarbeit trainiert werden, sollen aus festen, durch Planung gelösten Szenarien Regeln und Rollen erlernt werden, die den Agenten die kooperative und koordinierte Bewältigung ähnlicher Problemstellungen ermöglichen. Dabei soll besonders auf die dynamische Bildung von Gruppen zur Lösung komplexerer, stark kooperativer Teilprobleme sowie auf Flexibilität bei unterschiedlichen Bedingungen geachtet werden. Die Steuerung der Agenten ist Verhaltensbasiert und wird mittels der Zuweisung von Zielen und Aufgaben an Rollen koordiniert.
Im Gegensatz zu vergleichbaren Ansätzen soll hier eine kommunikationsarme Zuweisung dieser Rollen durchgeführt werden. Hierzu werden sowohl Strategien zur Lösung der gestellten Aufgaben als auch Aufgabenverteilung und Rollenzuweisung anhand von Beispielen erlernt. Aus exemplarisch konstruierten Beispielszenarien, wie sie auch beim Training von menschlichen Teams verwendet werden, erlernen die Agenten situationsabhängige - und somit weitestgehend kommunikationslose - "Spielzüge" zur koordinierten und kooperativen Bearbeitung auch komplexerer Szenarien. Um heterogene Roboterteams, aber auch die Nutzung von "Mixed Teams" unter Einbeziehung menschlicher Gruppenmitglieder zu ermöglichen sollen symbolische Lernverfahren Verwendung finden, die eine verständliche und einfach kommunizierbare Darstellung der erlernten Verhaltensregeln ermöglicht.

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