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 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.
	Wenn der Arbeitsspeicher bestimmte Bedingungen von Produktionsregeln erfüllt, schlagen diese die Anwendung bestimmter Operatoren vor.

2 Welche Aussagen zur Funktionsweise von kognitiven Architekturen sind richtig?

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

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

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

	externer Input
	Ruhepotential
	Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
	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 nutzt vieler kleine autonome Einheiten, welche keine Entscheidungs- oder Handlungsmöglichkeiten besitzen.
	Agentenbasierte Modellierung wird zur Untersuchung komplexer Systeme verwendet.
	Agentenbasierte Modellierung kann keine Erklärungsansätze für soziale Phänomene wie z.B. Massenpanik bieten.

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

	Aktivierung des Inputknotens
	Lernrate
	Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
	Belohnungssignal

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

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

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

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

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

	Attraktorennetze
	Kohonen-Netze
	Dynamische neuronale Felder
	Perzeptron

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?

	Sozialorientierte Modelle untersuchen Intra-Agenten-Prozesse.
	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.

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

	Modelle verhalten sich, d.h. sie repräsentieren nicht nur abstrakte Zahlenketten, sondern können in eine Verbindung zur (virtuellen) Außenwelt gestellt werden
	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

13 Welche Aussagen über Attraktorennetze sind zutreffend?

	Attraktoren sind stabile Werte, zu denen die Gewichte immer wieder zurückkehren.
	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.
	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?

	Zusammensetzung der höheren Level aus den Objekten unterliegender Level ändert sich mit der Zeit.
	Elemente eines übergeordneten Levels entstehen durch Interaktionen von Elementen untergeordneter Level.
	Sowohl übergeordnete als auch untergeordnete Level folgen denselben Regeln.
	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
	inklusives Oder
	exklusives Oder
	Nicht

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

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

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

	Operantes Konditionieren
	Instruktionslernen
	Habituation
	Klassisches Konditionieren

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

	Prozedurales Modul
	Introspektives Modul
	Manuelles Modul
	Deklaratives Modul
	Ziel Modul

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

	Backpropagation
	Hebb’sches Lernen
	Competitive Learning
	Deltaregel

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

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

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

	Lernrate
	Aktivierung des Outputknotens
	Fehlerterm
	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
	reinforcement learning
	unsupervised learning

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