Abschlussarbeit

Beschreibung:

Variablenvergessen in KI spiegelt die menschliche Fähigkeit wieder, bekannte Informationen temporär oder permanent auszublenden. Die bekannteste Methode basiert auf der Arbeit von Lin und Reiter aus 1994 und wurde für das Entfernen einzelner Variablen und für das Bestimmen der Relevanz einer Variable in einer logischen Formel konzipiert. Beim Vergessen mehrere Variablen hintereinander mit dieser Methode wird aber schnell auf Probleme der Skalierbarkeit gestoßen, die diese Arbeit aufgezeigt werden und mögliche alternativen präsentiert werden. Variablenvergessen in KI spiegelt die menschliche Fähigkeit wieder, vorhandenes Wissen vorübergehend oder dauerhaft zu ignorieren. Die gängigste Methode basiert auf der Arbeit von Lin und Reiter aus dem Jahr 1994 und wurde entwickelt, um eine kleine Anzahl von Variablen zu entfernen und die Relevanz einer Variable in einer logischen Formel zu bestimmen. Beim sukzessiven Vergessen mehrerer Variablen treten jedoch schnell Skalierbarkeitsprobleme auf. Diese Arbeit zeigt diese Probleme in der klassischen Definition des Variablenvergessens auf, stellt mögliche alternative Ansätze vor und implementiert sie in einem grafischen Tool, um die weitere Forschung zum Vergessen mehrerer Variablen zu unterstützen.