Aufgaben - Synthetische Modelle

Der folgenden Bereich enthält Fragen zu synthetischen und explanativen Modellen. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

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1 Welche Aussagen zum Verarbeitungszyklus in Soar sind richtig?

	Wenn der Arbeitsspeicher bestimmte Bedingungen von Produktionsregeln erfüllt, schlagen diese die Anwendung bestimmter Operatoren vor.
	Bei jeder Bewältigung eines Unterziels wird eine neue Regel erstellt.
	Wenn kein beim Evaluationsprozess kein bester Operator gefunden werden kann, kehrt das System in den Ausgangszustand zurück.

2 Welche Aussagen zur Funktionsweise von kognitiven Architekturen sind richtig?

	Kognitive Architekturen funktionieren ähnlich wie eine Programmiersprache.
	Die Modelle innerhalb von kognitiven Architekturen sind nicht generalisierbar.
	Man kann damit Daten wie Reaktionslatenzen und Genauigkeit simulieren.
	Anwender können ihre Experimente in Form von Programmen in die Architekturen einbauen und testen.

3 Über welche dieser Fähigkeiten verfügen neuronale Netze (sowohl künstliche als auch biologische)?

	Lernen und Selbstorganisation
	lokale, ortsspezifische Speicherung von Mustern
	Toleranz gegenüber Fehlern im Input
	Generalisierung von Bekanntem auf Unbekanntes

4 Wodurch wird die Aktivierung der Knoten in dynamischen Feldern beeinflusst?

	Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
	Ruhepotential
	externer Input
	Aktivierung der Nachbarknoten

5 Welche Aussagen zu den Funktionsbausteinen von Soar sind richtig?

	Produktionsregeln können Operatoren vorschlagen und bewerten.
	Der Regelspeicher greift auf das im Arbeitsspeicher kodierte prozedurale und Faktenwissen zurück.
	„Chunking“ bezeichnet die Gruppierung von Operatoren in eine funktionale Kategorie.

6 Welche der folgenden Aussagen zur Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

	Agenten bringen durch Interaktion miteinander ein bestimmtes Systemverhalten hervor.
	Agentenbasierte Modellierung wird zur Untersuchung komplexer Systeme verwendet.
	Agentenbasierte Modellierung kann keine Erklärungsansätze für soziale Phänomene wie z.B. Massenpanik bieten.
	Agentenbasierte Modellierung nutzt vieler kleine autonome Einheiten, welche keine Entscheidungs- oder Handlungsmöglichkeiten besitzen.

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

	Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
	Lernrate
	Aktivierung des Inputknotens
	Belohnungssignal

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

	Hebb’sche Lernregel
	Backpropagation-Regel
	Delta-Regel
	Competitive Learning

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

	Eine Population von Knoten kodiert gemeinsam eine Eigenschaftsdimension.
	Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsausprägung.
	Ein Knoten kodiert eine Population von Eigenschaften.
	Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsdimension.

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

	Attraktorennetze
	Perzeptron
	Dynamische neuronale Felder
	Kohonen-Netze

11 Synthetische und Explanative Modelle werden zur Modellierung komplexer Prozesse verwendet. Der Mensch stellt ein überaus komplexes System dar, dessen Verhalten mittels gesonderter Modelle aus verschiedenen Perspektiven analysiert werden kann. Welche Aussagen über diese verschiedenen Betrachtungsebenen sind zutreffend?

	Individuumsorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel interner Prozesse.
	Sozialorientierte Modelle untersuchen Intra-Agenten-Prozesse.
	Individuumsorientierte Modelle untersuchen Inter-Agenten-Prozesse.
	Sozialorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel von Personen.

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

	Modelle überraschen selten, da ihre Komplexität durch die Modellierung angemessen reduziert werden muss
	Entwicklung erfolgt durch Abstraktion über Daten bestimmter Fälle oder prinzipienorientiert ohne Daten
	Modelle dienen der Generalisierung und Theoriebildung
	Modelle verhalten sich, d.h. sie repräsentieren nicht nur abstrakte Zahlenketten, sondern können in eine Verbindung zur (virtuellen) Außenwelt gestellt werden

13 Welche Aussagen über Attraktorennetze sind zutreffend?

	Durch das Lernen bilden sich stabile Koaktivierungsmuster von Knoten.
	Das Lernen erfolgt nach dem „Winner-takes-all“-Prinzip, sodass jeweils nur die Gewichte des am stärksten aktiven Knotens aktualisiert werden.
	Attraktoren sind stabile Werte, zu denen die Gewichte immer wieder zurückkehren.
	Die Knoten einer Schicht besitzen laterale Rückkopplungen.

14 Welche Aussagen zum Konzept der emergenten (oder auch aufsteigenden) Level, welches bei der Modellierung zu beachten ist, treffen zu?

	Elemente eines übergeordneten Levels entstehen durch Interaktionen von Elementen untergeordneter Level.
	Sowohl übergeordnete als auch untergeordnete Level folgen denselben Regeln.
	Zusammensetzung der höheren Level aus den Objekten unterliegender Level ändert sich mit der Zeit.
	Elemente eines übergeordneten Levels stellen die reine Ansammlung von Objekten untergeordneter Level dar.

15 Welcher logische Operator lässt sich nicht mit einem einschichtigen Perzeptron umsetzen?

	Und
	exklusives Oder
	Nicht
	inklusives Oder

16 Welche Probleme und Schwierigkeiten treten beim Reinforcement-Lernen auf?

	Das Lernprinzip kommt in der Realität nicht vor.
	Der Lernvorgang findet gänzlich ungesteuert statt.
	Reinforcement-Lernen dauert oft länger als überwachtes Lernen.
	Belohnungen treten oft zeitversetzt zu Handlungen auf.

17 Welche Art des Lernens lässt sich mit Hebb’schem Lernen erklären?

	Klassisches Konditionieren
	Instruktionslernen
	Habituation
	Operantes Konditionieren

18 Die kognitive Architektur ACT-R besteht aus folgenden Modulen:

	Prozedurales Modul
	Manuelles Modul
	Ziel Modul
	Deklaratives Modul
	Introspektives Modul

19 Welche Lernregel ähnelt der klassischen Perzeptron-Lernregel am stärksten?

	Backpropagation
	Competitive Learning
	Deltaregel
	Hebb’sches Lernen

20 Welches dieser Konzepte ist kein zentraler Baustein dynamischer neuronaler Felder?

	Entwicklung von Aktivierung über die Zeit
	Lernen durch Änderung des Interaktionskernels
	kontinuierliche topologische Repräsentationen
	laterale Inhibition

21 Was hat beim Hebb’schen Lernen keinen Einfluss auf die Gewichtsveränderung?

	Aktivierung des Outputknotens
	Fehlerterm
	Lernrate
	Aktivierung des Inputknotens

22 Um welche Form des Lernens handelt es sich, wenn ein Kind versucht, das richtige Puzzleteil zu finden, indem es verschiedene Teile ausprobiert, um zu sehen, ob sie passen?

	supervised learning
	error-driven learning
	unsupervised learning
	reinforcement learning

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