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.
	Wenn kein beim Evaluationsprozess kein bester Operator gefunden werden kann, kehrt das System in den Ausgangszustand zurück.
	Bei jeder Bewältigung eines Unterziels wird eine neue Regel erstellt.

2 Welche Aussagen zur Funktionsweise von kognitiven Architekturen sind richtig?

	Man kann damit Daten wie Reaktionslatenzen und Genauigkeit simulieren.
	Kognitive Architekturen funktionieren ähnlich wie eine Programmiersprache.
	Die Modelle innerhalb von kognitiven Architekturen sind nicht generalisierbar.
	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)?

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

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

	Aktivierung der Nachbarknoten
	Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
	externer Input
	Ruhepotential

5 Welche Aussagen zu den Funktionsbausteinen von Soar sind richtig?

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

6 Welche der folgenden Aussagen zur Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

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

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

	Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
	Aktivierung des Inputknotens
	Belohnungssignal
	Lernrate

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

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

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

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

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

	Perzeptron
	Attraktorennetze
	Kohonen-Netze
	Dynamische neuronale Felder

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

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

	Entwicklung erfolgt durch Abstraktion über Daten bestimmter Fälle oder prinzipienorientiert ohne Daten
	Modelle überraschen selten, da ihre Komplexität durch die Modellierung angemessen reduziert werden muss
	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?

	Das Lernen erfolgt nach dem „Winner-takes-all“-Prinzip, sodass jeweils nur die Gewichte des am stärksten aktiven Knotens aktualisiert werden.
	Durch das Lernen bilden sich stabile Koaktivierungsmuster von Knoten.
	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?

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

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

	inklusives Oder
	Und
	exklusives Oder
	Nicht

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

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

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

	Habituation
	Operantes Konditionieren
	Instruktionslernen
	Klassisches Konditionieren

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

	Deklaratives Modul
	Manuelles Modul
	Introspektives Modul
	Prozedurales Modul
	Ziel Modul

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

	Hebb’sches Lernen
	Backpropagation
	Competitive Learning
	Deltaregel

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

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

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

	Aktivierung des Inputknotens
	Aktivierung des Outputknotens
	Fehlerterm
	Lernrate

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?

	unsupervised learning
	supervised learning
	reinforcement learning
	error-driven learning

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