Artificial Life und Swarm Intelligence

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• Die Vorlesung hat mir nicht sonderlich gut gefallen. Im Folgenden möchte ich einige Gründe hierfür nennen: a) über die gesamte Vorlesung hinweg war praktisch kein roter Faden zu erkennen. Vielmehr hatte ich das Gefühl, dass es sich um eine wahrlose Aneinanderreihung kleiner Themengebiete handelte. b) Viele der Themengebiete (ausgenommen 'Zelluläre Automaten' und 'Autonome Systeme') wurden für meinen Geschmack sehr oberflächlich besprochen. So wurden Differenzialgleichungen zum Beispiel ohne vorherige Motivation eingeführt. Bis zur dritten Vorlesungsstunde war es den meisten Hörern nicht so recht er- sichtlich wieso DGLs nun überhaupt eingeführt wurden. Reaktions- Diffusions-Aktivator-Inhibitor Systeme sind mir bis heute ein Rätsel geblieben. Auch hier bin ich sicher nicht der Einzige. Recherchen im Internet ergaben, dass sich alleine mit dem letzten Thema eine mehrsemestrige Vorlesungsreihe ausfüllen läßt. Einfach mal eine allgemeine Formel für ein solches System an die Tafel schreiben und wild ein paar Diagramme dazu zu skizzieren reicht hier einfach nicht aus! Der 'gemeine' Student ist im Nach- hinein nämlich genauso schlau wie vorher nur dass er dann zu- sätzlich total geil verwirrt ist. ;-) Auch das Themengebiet "Reinforcement Learning" wurde nicht aus- reichend vertieft. Ohne dem Dozenten zu Nahe treten zu wollen, glaube ich, dass auch diesem einiges an Verständis für dieses Thema fehlte. Eine Suche im WWW brachten mir eine Website zu Tage, (www.grundstudium.info) auf der praktisch Wort zu Wort der Tafelanschrieb zu finden ist, so wie er in der Vorlesung präsentiert wurde. Weiter noch wurde das dort aufgeführte 'Mensa- Beispiel' in seinem Wortlaut praktisch vollständig übernommen. Wenn man das Thema vollständig verstanden hat, sollte man doch eigentlich ein eigenes Beispiel auf die Beine stellen können, oder? Dumm nur, dass man aus den recht kurzen Erklärungen der Website nicht sonderlich schlau wird. Nicht anders war es in der Vorlesung! Wie wird die State-Value-Function initialisiert? Wodurch ist das Lernen gesichert? Genauso unerklärt wie auf oben genannter Website blieb die Formel für das TD-Learning: ~~~LATEX BEGIN ~~~ $V(S_t)_{neu} = V(S_t)_{alt} + \alpha (r_{t+1} + \gamma V(S_{t+1})_{alt} - V(S_t)_{alt})$ ~~~LATEX END~~~ Auch hier hätte man zwecks Erklärung besser mal die Formel umge- formt zu: ~~~LATEX BEGIN~~~ $V(S_t)_{neu} = (1- \alpha) V(S_t)_{alt} + \alpha (r_{t+1} + \gamma V(S_{t+1})_{alt})$ ~~~LATEX END~~~ Siehe da, und schon ist es viel ersichtlicher, was gemeint ist :-) Egal.... nächster Punkt c) Die Quantität des Tafelanschriebs ließ im Laufe der Vorlesung immer mehr nach. War der Tafelanschrieb z.B. bei Zellulären Automaten noch sehr gut und anschaulich, so fanden gen Ende der Vorlesungszeit nur noch vereinzelt Stichwörter Ihren Weg auf die Tafel. Spätestens wenn an der Tafel nur noch steht: "Baldwin Effekt: Hund Katze Maus Koevolution", sollte man sich fragen, was das den Studenten bringt. Selbst wenn man es während der Vorlesung aufgrund verbaler Erklärungen versteht, so gilt dies nicht zwangsläufig beim Nacharbeiten der Vorlesung bzw. den Prüfungsvorbereitungen.... Vielmehr zerbricht man sich dann den Kopf und denkt sich: "Hmm? Vielleicht verhält sich ja 'Hund, Katze, Maus zu Koevolution' wie 'Vodka, Bier, und Korn zu Vollsuff' ;-)" d) Apropos Vollstuff... Ruhmeshymnen den Alkoholkonsum des Dozenten zu Karnevall betreffend haben in der Vorlesung, wohl rein gar nichts zu suchen. e) Auch Vorträge über Ethik (Stichwort: Tretmienen) hätte ich nicht in der Vorlesung vermutet. Fazit: Das Sprichwort "Viel hilft viel" ist bei dieser Vorlesung nicht aufgegangen. Es wäre besser gewesen weniger Themen anzusprechn, diese aber dafür eingehender. Im Endendeffekt war es aber doch eine ganze nette Märchenstunde am Di. und Mi. Morgen. ;-) Die Prüfung war M'kay!