Aufgaben - Synthetische Modelle

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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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?

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)?

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

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

Aktivierung der Nachbarknoten
Ruhepotential
Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
externer Input

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?

Lernrate
Belohnungssignal
Aktivierung des Inputknotens
Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

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

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“ Eigenschaftsausprägung.
Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsdimension.

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

Perzeptron
Dynamische neuronale Felder
Kohonen-Netze
Attraktorennetze

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 beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel von Personen.
Individuumsorientierte Modelle untersuchen Inter-Agenten-Prozesse.
Individuumsorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel interner Prozesse.
Sozialorientierte Modelle untersuchen Intra-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
Modelle dienen der Generalisierung und Theoriebildung
Entwicklung erfolgt durch Abstraktion über Daten bestimmter Fälle oder prinzipienorientiert ohne Daten

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?

Sowohl übergeordnete als auch untergeordnete Level folgen denselben Regeln.
Elemente eines übergeordneten Levels entstehen durch Interaktionen von Elementen untergeordneter Level.
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?

inklusives Oder
Nicht
exklusives Oder
Und

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?

Klassisches Konditionieren
Instruktionslernen
Habituation
Operantes Konditionieren

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

Manuelles Modul
Deklaratives Modul
Ziel Modul
Prozedurales Modul
Introspektives Modul

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

Deltaregel
Hebb’sches Lernen
Competitive Learning
Backpropagation

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

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

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

Aktivierung des Inputknotens
Lernrate
Fehlerterm
Aktivierung des Outputknotens

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?

error-driven learning
reinforcement learning
supervised learning
unsupervised learning

23 Was versteht man unter stigmergischen Interaktionen?

indirekte Form der Interaktion, bei welcher Agenten ihre lokale Umwelt verändern
direkte Form der Interaktion, bei welcher Agenten die Position eines anderen Agenten verändern
indirekte Form der Interaktion, bei welcher Agenten ihre Position verändern
direkte Form der Interaktion, bei welcher Agenten die Eigenschaft eines anderen Agenten verändern

24 Was beeinflusst die Gewichtsveränderung bei Nutzung der Backpropagation-Regel?

Lernrate
Schwellwert
statistische Regularitäten im Inputmuster
Beitrag eines Gewichts zum Gesamtfehler

25 Was versteht man unter impliziter Rekonstruktion des Inputs als Trainingssignal?

Der Lerner generiert eine implizite Erwartung über die Konsequenz einer motorischen Aktion.
Der Lerner generiert eine implizite Erwartung des korrekten Outputs als Assoziation zum aktuellen Input.
Ein externer „Lehrer“ gibt einen Output vor.
Der Lerner generiert eine implizite Erwartung des korrekten Outputs als Kopie des aktuellen Inputs.

26 Welche Aussagen zum zentralen Produktionssystem der kognitiven Architektur ACT-R sind richtig?

Reihenfolge der Verarbeitungsschritte: Konflikterkennung, Mustererkennung und Ausführung der geplanten Aktionen.
Über Produktionsregeln werden diese Informationen von den Modulen an das Produktionssystem weitergeleitet.
Produktionsregeln aktualisieren u.a. die Zwischenspeicher für deren weitere Nutzung im nächsten Zyklus.
Das Produktionssystem kann nur auf eine begrenzte Menge an Informationen (Chunks) zurückgreifen.

27 Welche Verbindungsarten existieren im abgebildeten Netz?

Direktindirekt.png

Feed-forward-Verbindungen
laterale Rückkopplungen
indirekte Rückkopplungen
direkte Rückkopplungen

28 Was versteht man bei künstlichen neuronalen Netzen unter dem Netzinput?

die Aktivität eines einzelnen Inputknotens
den aufsummierten und gewichteten Input, den ein Knoten empfängt
die Aktivierung, die ein Knoten als Input für den nächsten Knoten weitergibt
das Aktivitätsmuster der Inputschicht

29 Welches Phänomen versucht das Konzept emergenter Level zu erklären?

das Verhalten einzelner Teile oder Individuen einer Gesamtheit gleicht sich innerhalb einer bestimmten Zeitspanne dem Gesamtsystem an, welche vom Ausmaß der Bewegung der einzelnen Individuen abhängig ist
das Verhalten einzelner Teile oder Individuen einer Gesamtheit gleicht sich innerhalb sehr kurzer Zeit dem Verhalten des Gesamtsystems an
einzelne Teile oder Individuen einer Gesamtheit können ein anderes Verhalten als das Gesamtsystem zeigen
das Verhalten einzelner Teile oder Individuen einer Gesamtheit gleicht sich innerhalb einer bestimmten Zeitspanne dem Gesamtsystem an, welche von der Anzahl der Elemente des Gesamtsystems abhängig ist

30 Welche Aussagen beschreiben Reinforcement-Lernen in künstlichen neuronalen Netzen?

Das Lernen wird durch Vorgabe eines korrekten Outputs gesteuert.
Das Grundprinzip des Reinforcement-Lernens entspricht dem operanten Konditionieren.
Das Netz erhält eine Information über die Richtigkeit seines Outputs.
Es wird kein korrekter Output vorgegeben.

31 Wo liegen Beschränkungen der Deltaregel?

Sie berücksichtigt den Inputknoten nicht.
Sie ist sehr rechenaufwändig.
Das Kennen der exakten Outputaktivierungen ist nicht biologisch plausibel.
Sie eignet sich nicht für mehrschichtige Netze.

32 Was passiert in der Trainingsphase künstlicher neuronaler Netze?

Inputmuster werden präsentiert.
Die Generalisierungsfähigkeit des Netzwerks wird überprüft.
Gewichte verändern sich.
Eine Lernregel wird angewendet.

33 Aus komplexen Systemen resultieren komplexe Verhaltensmuster. Welche Aussagen über zentrale Themen der Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

Agentenbasierte Modelle erlauben die Modellierung chemischer oder biologischer Interaktionen von Organismen oder einzelnen Zellen.
Agentenbasierte Modelle erlauben keine Beschreibung komplexer und räumlicher und zeitlicher Muster.
Agentenbasierte Modelle erlauben die Modellierung des Prozesses sozialer Ansteckung durch Schwellenwertmodelle.
Agentenbasierte Modelle erlauben die Modellierung des Prozesses sozialer Kooperation.

34 ACT-R (Adaptive Control of Thought – Rational) ermöglicht…

die Integration zentraler Grundmechanismen menschlicher Kognition in ein Computerprogramm.
die Überprüfung von Theorien durch den Vergleich simulierter und empirischer Verhaltensdaten.
rationale Gedankenkontrolle bei Menschen durchzuführen.
die selbstständige Implementierung von eigenen Modellen durch eine Standalone-Anwendung.

35 Welche Aussagen über Kontextknoten in einfachen rekurrenten Netzen sind zutreffend?

Sie ermöglichen das Lernen zeitlicher Sequenzen.
Sie sind stets über unveränderliche Gewichte in beide Richtungen mit dem Rest des Netzes verbunden.
Sie können die Aktivierung einer Schicht für einen Verarbeitungsschritt zwischenspeichern.
Sie sind immer mit der Hiddenschicht verbunden.

36 Welche Aussagen über Agenten, deren Verhalten im Rahmen eines Agentenmodells beschrieben wird, treffen zu?

handeln nach eigenen Zielen
besitzen nur eine begrenzte Informationsmenge und Rationalität
sind in eine unbegrenzte 2D oder 3D Umgebung eingebettet
handeln aktiv und reaktiv

37 Was ist die Grundidee der Backpropagation-Regel?

In mehrschichtigen Netzen wird für jede Schicht im Vorhinein ein korrekter Output definiert, um überwachtes Lernen zu ermöglichen.
Neuronale Netze lernen unüberwacht durch Selbstorganisation.
Überwachtes Lernen in mehrschichtigen Netzen wird realisiert, indem Fehlerterme von der Outputschicht wieder zurückgesendet werden.
Belohnungsinformationen werden schichtweise von der Outputschicht zurückgesendet, um Reinforcement-Lernen zu ermöglichen.

38 Agentenmodelle werden anhand ihrer Abstraktionsniveaus in unterschiedliche Gruppen eingeteilt. Welche Aussagen über diese Gliederung und die verschiedenen Gruppen von Modellen treffen zu?

Idealisierte Modelle versuchen die Realität auf ihre wesentliche funktionelle Essenz zu reduzieren.
Man unterscheidet idealisierte und detailgetreue Modelle.
Ein Nachteil idealisierter Modelle ist, dass sie aufgrund von unzureichend eingeschränkten freien Parametern zu viele mögliche Outcomes vorhersagen können.
Man unterscheidet idealisierte und reduzierte Modelle.

39 Welche Möglichkeiten der Modellierung von Synthetischen und Explanativen Modellen werden angewandt?

Modellierung auf Basis innovativer Vorstellungen
Modellierung auf Basis existierender Theorien
Modellierung auf Basis bekannter Strukturen
Modellierung auf Basis struktureller Spekulationen

40 Der Sinn von kognitiven Architekturen besteht darin, ...

mehrere unterschiedliche kognitive Aufgaben modellieren und bearbeiten zu können.
Theorie und deren komputationale Realisierung zu integrieren.
grundlegende Mechanismen menschlicher Kognition integriert zu beschreiben.
die Struktur eines spezifischen kognitiven Prozesses isoliert zu modellieren.

41 Im Vergleich zu ACT-R…

gibt es bei Soar mehrere Mechanismen, neues Wissen zu erwerben.
ist auch in Soar prozedurales Wissen in einem Regelspeicher abgelegt.
hat Soar kein separates Arbeitsgedächtnis.
ist deklaratives Wissen bei Soar in Form von Chunks abgespeichert.

42 Welche der folgenden Merkmale besitzen komplexe Systeme?

Emergenz
Pfadunabhängigkeit
Selbstorganisation
Linearität

43 Welche der folgenden Merkmale besitzen komplexe Systeme?

Pfadunabhängigkeit
Emergenz
Linearität
Selbstorganisation