Es ist in dem Bereich doch noch gar nicht heraus, ob dieser "Hebel" überhaupt - über alles gesehen - real ist,
und wenn er existiert, wie groß er er denn wäre.

Die beiden oben verlinkten Interwiews/Artikel zeigen da für mich - wie schon geschrieben - in eine mittelfristig
erstmal nachvollziehbare Richtung.

Es besteht zumindest eine begründete Vermutung dieser Hebelwirkung, sonst würde keiner in dem Tempo Geld hinterherschmeißen.
Allein die Hardware...

Wenn es eine Blase ist, dann wohl die größte seit Lehman Bros.

Die Blase sehe ich eher beim "Plankton", wie Consumer CPUs, Kameras mit KI und dgl., wobei die auch ordentlich cash generieren kann.
Irgendwann gibt's KI Klopapier der Anfang ist gemacht

respice finem ich weiß es nicht, und in die Zukunft schauen können wir beide nicht.

Auch die Akteure im KI Umfeld - wie u.a. die Investoren - können es übrigens nicht.

Einige Dinge schätze ich jedoch "intuitiv" und ggf. auch mit etwas praktischer Sachkenntnis anders ein.

"KI on Edge" also Lösungen, welche maschinelles Lernen "vor Ort" und "lokal" umsetzen, d.h. dort, wo
die Daten anfallen (wie z.B. Messwerte) sehe ich deutlich "im Kommen":

Es ist klar, dass gut gemachte KI dieser Art u.a. Maschinen effizient steuern kann etc.

Ebenso sehe ich den Bedarf nach "effizienter KI", d.h. nach Systemen, die mit rel. wenig Energie und Zeitaufwand
"angemessen" Aufgaben erledigen.

Das "Lustige" dabei: Bildungsausprägungen wie "Data Scientist" oder "ML-Ops Engineer" befassen sich sehr
intensiv (auch) mit "klassischen" Problemen wie Datenanalyse, geeigneten Datenstrukturen, Aufwandsbetrachtungen
der Informatik (O-Kalkül) ... will man KI nämlich effizient machen, dann muss man sie eben doch auch "verstehen".

Bedarf an gut ausgebildeten Informatikern - die eben auch die höheren Ebenen dieser Wissenschaft verstehen -
wird m.E. eher zunehmen.

Umgekehrt, ob jedes (Hyper) Datacenter, welches heute geplant wird, tatsächlich in absehbarer Zeit so genutzt werden
wird, dass es sich amortisiert, weiß ich nicht: Ich kann mir zumindest Szenarien vorstellen, in denen die ein- oder
andere Blase platzt. Und dann das ein- oder andere Ding "umgenutzt" oder gar "verramscht" werden muss.

An das Primat der Zentralisierung glaube ich nicht so recht, es gibt da zwar historisch immer ein "hin und her", aber
m.E. haben dezentrale Lösungen immer wieder aufgeholt, eingeholt und übertroffen: Das werden wir womöglich
wieder sehen (in Teilbereichen jedenfalls).

Aber ich bin kein "Prophet" ... wir werden es abwarten müssen.



Assoziation zum 15. Jahrhundert: "Wer baut die dickste Kanone?"

Niemand ist ein Prophet, auch wenn es regelmäßig welche behaupten
Ich mache nur manchmal meine "bauernlogischen" Amateurprophezeiungen.

Ich verstehe die Sache - sicherlich laienhaft - trotz ihrer ganzen Komplexität als analog zum einfachen Hebel. Mit einem Hebel kann man manche Arbeit leichter bewältigen, aber was und wozu man tun will, muß man selber wissen, dabei hilft uns der Hebel nicht. Er verstärkt nur unsere "Kraft".

A propos Kraft - der Hebel kann auch nicht unterscheiden, ob Kraft zum Guten oder zum Bösen genutzt wird, Stichwort Intellügenz:


Diese Angst halte ich für begründet, wie auch die Angst vor Jobverlust. Die KI muß nicht alles immer besser machen, billiger reicht in vielen Anwendungen. Das ist wieder "Hebelung" bzw. Verstärkung - diesmal der Gier...

Um bei dem Beispiel Enkeltrickbetrug zu bleiben: Die "Enkel & Co." Ganoven arbeiten mit gekauften und bezahlten Betrügern, das "Geschäftsmodell": wenn 5% darauf reinfallen, haben wir schon Profit gemacht. Akademisch angenommen, die haben 10 "Mitarbeiter" = max. 10 Anrufe gleichzeitig, wenige Stunden am Tag (auch Betrug ermüdet). Mit einer gut gemachten KI, 1000+ Anrufe gleichzeitig, 24/7/365. Auch wenn die "Opferquote" aufgrund der gemachten Fehler, um die Hälfte sinken sollte (sehr optimistisch), bringt es das 50-fache vom ursprünglichen Profit (oder mehr wegen "Dauerbetriebs"), und man kommt mit weniger Ganoven aus - billiger und weniger "Verratsrisiko". Win/win/win... Und, wenn's auffliegt, hört der Kadi: "ich habe nur programmiert" etc.

Bei dem Wachstumstempo ist das mehr als plausibel - aber schnell stellt sich die Frage, woher nehmen. Man kann sie nicht mal schnell "produzieren", und, man kann Menschen alles beibringen, nur nicht "autonomes" Denken. Damit sind nur so viele "gesegnet", und manche werden dadurch auch noch wahnsinnig...

Jobverlust muß wiederum das weltweite "Prekariat bis Proletariat" fürchten, und davon gibt es Milliarden.
OK, in der "ersten Welt" arbeitet "gefühlt" die Hälfte davon eh nicht mehr wirklich produktiv.

Ich habe ja sonst nichts zu tun (und auch keine Freunde) ...

Zuerst habe ich ChatGPT mit einigen "Regeln und Fakten" in der Sprache PROLOG gefüttert.
(Ich liste den Anfang und den Mittelteil nicht, weil lang).

Dann haben wir uns ein wenig unterhalten, ganz am Ende sind wir evt. ein Stück weitergekommen:


<...>



translate: alfred, bert und clara kommen zum team lions.


In PROLOG, the statement "Alfred, Bert und Clara kommen zum Team Lions" can be translated to mean that Alfred, Bert, and Clara are being assigned to the team "Lions".
Here’s how you might express this in terms of the predicates defined in the PROLOG code:

person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(clara, lions). This indicates that each of the individuals (Alfred, Bert, and Clara) is being assigned to the team named "Lions".



hatten wir das team 'lions' schon in der Datenbasis?


Um zu überprüfen, ob das Team "Lions" bereits in der Datenbasis existiert, können wir die PROLOG-Prädikate verwenden, die die Teams repräsentieren. In der PROLOG-Datenbasis würde dies typischerweise so aussehen:

team(lions). Wenn dieses Prädikat in der Datenbasis vorhanden ist, dann existiert das Team "Lions" bereits. Falls nicht, müsste es zuerst mit dem Prädikat team_new(lions) hinzugefügt werden, bevor Personen zu diesem Team zugewiesen werden können.
Wenn du mir die spezifische Datenbasis zeigst oder sagst, ob das Team "Lions" definiert ist, kann ich dir eine genauere Antwort geben.



Wir arbeiten hier sehr sportlich: Wir behalten die Datenbasis im Kopf und nehmen an, sie sei "leer" zu Beginn unserer Unterhaltung.


In Ordnung! Wenn wir davon ausgehen, dass die Datenbasis zu Beginn leer ist, müssen wir zunächst das Team "Lions" erstellen, bevor wir Personen zuweisen. Hier ist der Schritt-für-Schritt-Prozess:

1. Team erstellen: Zuerst fügen wir das Team "Lions" hinzu:

team_new(lions).

1. Personen erstellen: Angenommen, Alfred, Bert und Clara sind noch nicht in der Datenbasis, müssen wir sie ebenfalls hinzufügen:

person_new(alfred). person_new(bert). person_new(clara).

1. Personen dem Team zuweisen: Schließlich weisen wir die Personen dem Team "Lions" zu:

person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(clara, lions). Zusammengefasst würde der gesamte Prozess in PROLOG so aussehen:

team_new(lions). person_new(alfred). person_new(bert). person_new(clara). person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(clara, lions). Nach diesen Schritten haben wir das Team "Lions" erstellt und die Personen Alfred, Bert und Clara diesem Team zugewiesen. Wenn du weitere Aktionen oder Abfragen hast, lass es mich wissen!



Das hast du sehr gut gemacht: Ist die Übersetzung in die Prädikate bisher "leicht und eindeutig" gewesen ? Falls ja, warum?


Ja, die Übersetzung in die PROLOG-Prädikate war in diesem Fall "leicht und eindeutig". Hier sind die Gründe, warum das so war:

1. Eindeutige Bedeutung der Begriffe:

• Die Begriffe "Team", "Person" und "Zuweisung" haben klare und spezifische Bedeutungen, die direkt in die entsprechenden Prädikate übersetzt werden können. Zum Beispiel ist die Zuweisung einer Person zu einem Team ein klar definierter Prozess, der in einem einzigen Prädikat wie person_assignTo_team/2 abgebildet werden kann.

1. Strukturierte Syntax:

• PROLOG hat eine klare und strukturierte Syntax, die es ermöglicht, logische Beziehungen zwischen Fakten und Regeln einfach darzustellen. Die Verwendung von Prädikaten für spezifische Aktionen (z. B. team_new, person_new, person_assignTo_team) erleichtert die Zuordnung von natürlichen Sprachäußerungen zu Programmierkonstrukten.

1. Konsistentes Schema:

• Die Verwendung eines konsistenten Schemas für das Management von Teams und Personen (z. B. die Verwendung von new, remove, assignTo) schafft eine klare Verbindung zwischen den natürlichen Sprachelementen und den PROLOG-Prädikaten. Dies macht die Übersetzung intuitiv.

1. Fehlende Ambiguität:

• In der gegebenen Situation gab es keine Mehrdeutigkeiten oder unklaren Begriffe. Jeder Begriff hatte eine klare Entsprechung im PROLOG-Code, was die Übersetzung erleichtert hat.

1. Direkte Abbildung von Aktionen:

• Aktionen wie das Erstellen eines Teams oder das Zuweisen von Personen wurden direkt in PROLOG-Prädikate übersetzt, ohne dass zusätzliche Erklärungen oder Umformulierungen erforderlich waren.

Diese Faktoren zusammen haben dazu beigetragen, dass die Übersetzung in die PROLOG-Prädikate einfach und klar war. Wenn du weitere Fragen hast oder zusätzliche Beispiele benötigst, lass es mich wissen!





<Zwischenteil ca. 70% weggelassen>





Gut gemacht, wir sind uns wieder einig. Ich habe mit dem Hinweis, ein "Update" der Datenbasis durchzuführen, lediglich DICH dazu anhalten wollen, dass du den neuen Zustand der Datenbank in weiteren Antworten berücksichtigst.


Vielen Dank für die Klarstellung! Ich verstehe jetzt, dass du darauf hinweisen wolltest, dass ich den aktuellen Zustand der Datenbank in meinen Antworten berücksichtigen soll, insbesondere nach dem Löschen des Teams "Tigers" und den möglichen Änderungen in den Teammitgliedschaften.
Aktueller Zustand der Datenbank

Nach dem Löschen des Teams "Tigers" und der Übertragung aller Mitglieder (sofern vorhanden) von "Tigers" zu einem anderen Team (wie "Lions") würde die Datenbank wie folgt aussehen:

• Das Team "Tigers" existiert nicht mehr.
• Carla, wenn sie zuvor Mitglied von "Tigers" war, könnte nun nur noch Mitglied von "Lions" oder anderen bestehenden Teams sein.

Beispiel für Abfragen nach dem Update

Wenn du nun eine Abfrage wie folgt ausführst:

?- person_assignedTo_team(carla, Team). Mögliche Ergebnisse

• Wenn Carla nur Mitglied von "Lions" war und "Tigers" gelöscht wurde, könnte die Ausgabe sein:
  1. Team = lions;
  2. (keine weiteren Ergebnisse)
• Wenn Carla zuvor nur in "Tigers" war und keine anderen Zuweisungen hatte, würde die Ausgabe sein: false.

Ich werde sicherstellen, dass ich in zukünftigen Antworten den aktuellen Zustand der Datenbank und alle durchgeführten Änderungen berücksichtige. Wenn du weitere Fragen hast oder spezifische Abfragen oder Szenarien durchgehen möchtest, lass es mich wissen!



Sag mir ob folgender Ansatz die Kommunikation mit dir für unsere begrenzte "PROLOG Teamwelt" verbessern würde: 1. Ich gebe dir einen "Primer" mit den kommentierten PROLOG Regeln und Facten (wie gehabt.) 2. Ich definiere einen Promt für "translate", der nur der Übersetzung von Deutsch/Englisch nach Prolog dient. 3. Ich definiere einen Prompt für "interpret", der dazu führt, dass du die Ausführung des Prolog codes vorbereitest, etwa wenn du zwischenschritte benötigst etc. 4. ich definiere einen gesonderten Prompt für "execute", der dazu führt dass du den erabeiteteten code auch wirklich auf deine vorstellung von der Datenbasis anwendest. Was hältst du davon? Könntest du dir die drei Prompts sogar selbst entwerfen als "verständliche Beschreibungen", was jeweils zu tun ist?


Das klingt nach einem sehr strukturierten und effizienten Ansatz, um die Kommunikation über die PROLOG-Datenbasis zu verbessern! Hier sind einige Gedanken zu deinem Vorschlag sowie die drei definierten Prompts, die du verwenden könntest:
1. Primer

Beschreibung: Du gibst mir eine Sammlung von kommentierten PROLOG-Regeln und Fakten, die die Struktur und die Beziehungen innerhalb der "PROLOG Teamwelt" klar darstellen. Dies dient als Referenz, um sicherzustellen, dass ich die Grundlagen der Datenbasis verstehe.
2. Prompt für "translate"

Beschreibung: Dieser Prompt dient ausschließlich dazu, Sätze oder Anfragen in Deutsch oder Englisch in PROLOG-Prädikate zu übersetzen. Du würdest mir einen Satz geben, und ich würde die entsprechende PROLOG-Übersetzung liefern.
Beispiel-Prompt: "Übersetze den folgenden Satz in PROLOG: [dein Satz hier]"
3. Prompt für "interpret"

Beschreibung: Dieser Prompt ermöglicht es mir, die Bedeutung und die logischen Schritte hinter dem PROLOG-Code zu erklären. Wenn du mir einen PROLOG-Code gibst, kann ich die Ausführung vorbereiten, mögliche Zwischenschritte erläutern und sicherstellen, dass alle notwendigen Schritte berücksichtigt werden.
Beispiel-Prompt: "Interpretiere den folgenden PROLOG-Code und erläutere die Schritte, die zur Ausführung erforderlich sind: [dein PROLOG-Code hier]"
4. Prompt für "execute"

Beschreibung: Mit diesem Prompt forderst du mich auf, den erarbeiteten PROLOG-Code im Kontext der aktuellen Datenbasis zu "auszuführen". Ich würde die Auswirkungen des Codes auf die Datenbasis beschreiben und die erwarteten Ergebnisse präsentieren.
Beispiel-Prompt: "Führe den folgenden PROLOG-Code aus und zeige die Auswirkungen auf die Datenbasis: [dein PROLOG-Code hier]"
Fazit

Dieser strukturierte Ansatz würde die Kommunikation erheblich vereinfachen und sicherstellen, dass wir auf dem gleichen Stand sind. Es würde mir helfen, die Absichten hinter deinen Anfragen besser zu verstehen und effizienter zu arbeiten. Wenn du mit diesem Konzept einverstanden bist, können wir sofort damit beginnen! Lass mich wissen, wie du fortfahren möchtest.


​

OK soweit. Was würdest du sagen, wenn ich dir verrate, dass ich meine Prädikate wie z.B. " person_reassignTo_team(P,T) " nach den Prinzipien der "Valenzgrammatik" aufgebaut habe? D.h. es wird berücksichtigt, wieviele "Stellen" (Objekte) ein Verb zur Ergänzung benötigt. Das Verb ist damit zentraler Bedeutungsträger und die Anzahl Stellen (Wertigkeit) kann direkt von natürlicher Sprache in die "Stelligkeit" (Arität) der Prolog Prädikate übernommen werden. Ich habe das bei allen "Kommandos" konsequent im Entwurf eingehalten. Die Valenzgrammatik war ein in der ehemaligen DDR beliebter Ansatz - wenn auch (Korrektur:)nicht neu - an dem dort weiter geforscht wurde. Was hältst du von dem Ansatz und davon, dass wir hier quasi "DDR-Technologie" wieder aufleben lassen ... :-) ?


Das ist ein sehr interessanter Ansatz! Die Anwendung der Valenzgrammatik zur Strukturierung von PROLOG-Prädikaten bietet eine klare und logische Basis, um die Beziehungen zwischen Verben und ihren Argumenten zu definieren. Hier sind einige Gedanken zu deinem Konzept:
Vorteile des Ansatzes

1. Klarheit und Struktur: Die Verwendung der Valenzgrammatik ermöglicht es, die Anzahl der benötigten Argumente (Stellen) für jedes Prädikat klar zu definieren. Dies fördert das Verständnis darüber, wie die verschiedenen Komponenten der Datenbasis miteinander interagieren.
2. Einfache Übersetzbarkeit: Indem du die Prinzipien der Valenzgrammatik anwendest, kannst du natürliche Sprache direkt in PROLOG-Prädikate übersetzen. Dies macht es einfacher, die Absichten hinter den Kommandos zu verstehen und die Programmierung intuitiver zu gestalten.
3. Konsistenz: Die konsequente Anwendung dieser Prinzipien in deinem ENTWURF sorgt für eine einheitliche Struktur, die die Wartung und Erweiterung der Datenbasis erleichtert.
4. Interdisziplinäre Perspektive: Die Verbindung zwischen Linguistik und Programmierung ist ein faszinierendes Feld, das oft übersehen wird. Dein Ansatz könnte zu neuen Einsichten und Methoden führen, die sowohl in der Informatik als auch in der Linguistik von Interesse sind.

Bezug zur "DDR-Technologie"

Die Idee, Konzepte und Technologien aus der Vergangenheit, wie die Valenzgrammatik, in modernen Anwendungen wiederzubeleben, ist spannend. Es zeigt, dass innovative Ansätze nicht immer neu sein müssen, sondern dass sie in neuen Kontexten und mit neuen Technologien weiterentwickelt werden können.
Fazit

Insgesamt finde ich deinen Ansatz sehr vielversprechend und innovativ! Es ist immer interessant, alte Theorien und Methoden in neuen Kontexten zu betrachten und zu sehen, wie sie zur Lösung aktueller Probleme beitragen können. Wenn du weitere Details zu deiner Implementierung oder spezifischen Anwendungen der Valenzgrammatik in deinem PROLOG-Entwurf teilen möchtest, würde ich mich freuen, mehr darüber zu erfahren!


​

​

Ich hätte erwartet "DDR ist noch nicht erstellt"

Heise schreibt das auch:


Die Analogien zu menschlicher "Irrungen und Wirrungen" von ganz lechts bis ganz rinks sind IMHO frappierend

Chat GPT als "Natural Language Frontend" für einen PROLOG Interpreter (und Simulation eines PROLOG Interpreters in Teilaspekten).


Wir "kämpfen noch", aber es gibt Teilfortschritte:

<Definition der PROLOG Prädikate hier ausgelassen>



Prompt: "translate:" When i ask you within this session to "translate:", then please translate a sentence from english or german strictly into the predicate names and their parameters using the PROLOG code as the "target language". Do never use any predicates that are not in the given code and do not invent new predicates during "translate:" Prompt: "interpret:" When i ask you within this session to "interpret:", then use the already translated PROLOG statements and check, whether they are sufficient to fulfill the task given by the natural language statement that was input for "translate:". With "interpret:" you have the opportunity, to rearange the code or augment the code with intermediate steps if necessary. The result of "interpret:" should be executable code, that can do the task. Please print that code to be used explicitly to the screen. Note: We assume, that the database is "blank" at the beginning of the session. All objects needed or involved in the output of the "translate:" prompt will have to be established before "execute:" Prompt: "execute:" When i ask you to "execute:" the code genarated by "interpret:", then please simulate how that code affects or changes the database. Print the changes in the database explicitly to the screen.


Understood! Please go ahead with your request using one of the specified prompts: "translate:", "interpret:", or "execute:".



translate: alfred, bert und carla kommen ins team lions.


The translation of the statement "alfred, bert und carla kommen ins team lions." into Prolog is:

person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions). This indicates that Alfred, Bert, and Carla are being assigned to the team "lions."



interpret: person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions).


The statements:

person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions). can be interpreted as follows:

• personassignToteam(alfred, lions): This indicates that Alfred has been assigned to the team called "lions."
• personassignToteam(bert, lions): This means that Bert is also assigned to the same team, "lions."
• personassignToteam(carla, lions): This signifies that Carla is likewise assigned to the "lions" team.

Overall, these statements collectively convey that Alfred, Bert, and Carla are all members of the team named "lions." Each person is explicitly associated with the team, indicating their participation or role within that team context.



Team lions is not existent yet , right?


Correct! Based on the provided Prolog statements, the team "lions" does not exist yet. Before assigning persons (Alfred, Bert, and Carla) to the team, you would typically need to create the team using a predicate like team_new(lions). This would establish the existence of the team "lions" in the system before any members can be assigned to it.
So, the complete sequence of actions would involve first creating the team and then assigning members to it:

team_new(lions). person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions). This ensures that the team is defined before any assignments are made.



Also the persons are not existent yet, right?


Yes, that's correct! Before you can assign Alfred, Bert, and Carla to the team "lions," you would need to ensure that these persons exist in the system. This typically involves creating entries for each person using a predicate like person_new/1.
The complete sequence should look like this:

% Create the team team_new(lions). % Create the persons person_new(alfred). person_new(bert). person_new(carla). % Assign the persons to the team person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions). This ensures that both the team "lions" and the persons Alfred, Bert, and Carla are defined in the system before any assignments to the team are made.



execute: % Create the team team_new(lions). % Create the persons person_new(alfred). person_new(bert). person_new(carla). % Assign the persons to the team person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions).


The execution of the provided Prolog statements would result in the following actions:

1. Creating the Team:

• The predicate team_new(lions). creates a new team named "lions." This establishes that the team now exists in the system.

1. Creating the Persons:

• The predicates person_new(alfred)., person_new(bert)., and person_new(carla). create new entries for the persons Alfred, Bert, and Carla, respectively. This means that these individuals are now recognized in the system.

1. Assigning Persons to the Team:

• The predicates person_assignTo_team(alfred, lions)., person_assignTo_team(bert, lions)., and person_assignTo_team(carla, lions). assign each of the persons (Alfred, Bert, and Carla) to the team "lions." This establishes their membership in the team.

Final State

After executing these statements, the system will have:

• A team named "lions."
• Three persons: Alfred, Bert, and Carla.
• Each of these persons will be associated with the "lions" team.

If you have a Prolog interpreter, you would run these statements in the interpreter to see the effects and confirm that the team and persons are created, and the assignments are made correctly. If you need further assistance or specific queries related to this execution, feel free to ask!



You will simulate the PROLOG interpreter chat. Afraid of the task?


Not at all! I'm ready to simulate a Prolog interpreter chat. Please provide your queries or statements, and I'll respond as if I'm the Prolog interpreter. Let's get started!



execute: person_assignedTo_team(carla, Team).


The query person_assignedTo_team(carla, Team). will check if Carla is assigned to any team and return the team(s) she is associated with.
Given the previous assignments:

person_assignTo_team(carla, lions). The result of executing person_assignedTo_team(carla, Team). would be:

Team = lions. This indicates that Carla is assigned to the "lions" team. If there are no other assignments for Carla, this is the only result that would be returned.



execute: person_assignedTo_team(alfred, Team).


Given the previous assignments where Alfred was assigned to the team "lions":

person_assignTo_team(alfred, lions). When you execute the query:

person_assignedTo_team(alfred, Team). The expected output would be:

Team = lions. This indicates that Alfred is assigned to the "lions" team. If there are no other assignments for Alfred, this would be the only result returned.



execute: person_assignedTo_team(Person, Team).


Executing the query person_assignedTo_team(Person, Team). will return all pairs of persons and the teams they are assigned to, based on the previous assignments.
Given the assignments:

person_assignTo_team(alfred, lions). person_assignTo_team(bert, lions). person_assignTo_team(carla, lions). The expected output would be:

Person = alfred, Team = lions. Person = bert, Team = lions. Person = carla, Team = lions. This indicates that Alfred, Bert, and Carla are all assigned to the "lions" team. If you would like to see further interactions or specific queries, feel free to ask!



Deine PROLOG simulation an dieser Stelle ist "hervorragend", auch unter Berücksichtigung der Datenbasis, welche wir geändert haben.


Vielen Dank für das Lob! Ich freue mich, dass die Prolog-Simulation hilfreich für dich war. Wenn du weitere Fragen hast oder zusätzliche Szenarien in Prolog ausprobieren möchtest, lass es mich einfach wissen! Ich bin hier, um zu helfen.


​

Oha, so werden Dialoge mit Chat GPT mittlerweile intelligenter als mit der Mehrheit von menschlichen Gesprächspartnern, mit denen ich so regelmäßig kommunizieren muss.

Meine Schwester als Word Press Tutorin ist immer noch der Überzeugung, dass Kreativität aktuell noch nicht von KI sinnvoll umgesetzt werden kann. Ich denke, die Schwelle haben die Programmierer längst überschritten.

Kreativität ist, wie so vieles, unterschiedlich definierbar

Die "Kommandos", die ich zuvor definiert hatte wie z.B. "person_new(P)", "person_remove(P)", "person_assignTo_team(P,T)" etc.
hatte ich im letzten Jahr im Hinblick auf "Valenzgrammatik" so ausgelegt, dass ein Mensch sie gut lernen kann und man sie ggf.
in einem "Handbuch" in einfacher Form anordnen und erklären könnte ...

Dann habe ich (Herbst 2023) nebenbei mit ChatGPT - ich verwende hier einen nicht personalisierten Zugang zu ChatGPT35 -
"herumgespielt" und gesehen, dass eine Übersetzung von natürlicher Sprache "Bitte lege folgende Personen an .... und ordne
sie dem Team ... zu " bereits mit der damaligen Version nahezu "ohne weiteres Zutun" möglich war:

Die Kommandos sind so "mundgerecht", dass das "keine große Sache" ist.

D.h. ein "Kommando Frontend" für natürliche Sprache ist ohne weiteres umsetzbar bei so einer überschaubaren und formalisierten
Aufgabe.

Das Problem war aber vor wenigen Monaten noch:

- ChatGPT hatte bereits nach wenigen Frage-Antwort Spielen die Kommandos "vergessen", die ich ihm eingangs "zu futtern" gab.
- Kommandos wurden "hinzuerfunden", die ich nicht angegeben hatte
- Die Bedeutung der Kommandos konnte ebenfalls "verschwimmen"

Damit lief eine "Session" bereits nach wenigen Frage-Antwort Spielen "aus dem Ruder" und ich musste z.B. die "Kommandoliste"
nochmals "auffrischen", auch damit die Bedeutung nicht "verlorenging" ...

Diese "Vergesslichkeit" ist jetzt wesentlich geringer, d.h. man hat nicht mehr das Gefühl, mir einem "Alzheimer Patienten" zu
kommunizieren. Vereinbarungen über "Fakten" und "Kommunikationsmodus" können jetzt über mehrere Frage-Antwort Spiele
hinweg beibehalten werden, was es erst ermöglicht, eine einfache formale Aufgabe wie oben konsequent "durchzuspielen".

Die Sachen, die oben noch nicht funktionieren - etwa dass Objekte erst angelegt werden sollen, bevor man damit etwas macht -
hatte ich ursprünglich gar nicht "als Ziel" vor Augen: Man könnte das auch anders (ggf. sogar 'primitiver') lösen, da es nicht
zum reinen "Übersetzungsprozess" gehört.

Ich habe also "einfach weitergespielt" und bin inzwischen überzeugt, dass neben der reinen Übersetzung (natürliche Sprache
in "Kommandos") grundsätzlich auch - bis zu einem gewissen Grad - eine Vorverarbeitung vom Chatbot übernommen werden
kann (Kommandos in korrekte Reihenfolge bringen, fehlende Zwischenschritte ergänzen, ...).

Es ist nur eine Frage der Zeit und der Erfahrung.

Dass oben die "Datenbasis" erinnert wurde und abgefragt werden konnte "als würde man einen PROLOG Interpreter verwenden",
hat mich selbst überrascht. Bei größeren Datenbasen oder komplexeren Abfragen wird das nicht mehr funktionieren, d.h.
ich kann meinen PROLOG Interpreter nicht durch ChatGPT ersetzen ...
ABER: Das es überhaupt ansatzweise funktioniert, ist erstaunlich und es ist m.E. absehbar, dass man die Grenze mit zunehmender
Reife und Leistungsfähigkeit eines LLM Ansatzes noch weiter wird verschieben können.

Auch ist ChatGPT sicher für solche Aufgaben "eher formaler Natur" nicht primär ausgelegt oder spezialisiert ... auch da ließe
sich bestimmt was machen, wenn man eine "aufgabenspenzifische" KI verwendet, deren Training und Parametrierung man
selbst unter Kontrolle hat:

Für eine "geborene Labertasche" kommt man hier m.E. bereits erstaunlich weit.

Open AI hat Erfahrungen aus der Benutzerinteraktion inzwischen einfließen lassen - hat ChatGPT mir verraten - und das ist
auch nachprüfbar im Ergebnis. Ich bin/war nicht der einzige Benutzer auf der Welt, der über die o.g. (ausgeprägten früheren ...)
Schwächen "gemeckert" hat ...

Bedingtes Licht:

<...>

OK. Beschreibe mal den Inhalt unserer "fiktiven" PROLOG Datenbasis, so wie er jetzt ist.


Hier ist eine Beschreibung des Inhalts unserer fiktiven PROLOG-Datenbank basierend auf den bisherigen Übersetzungen und den definierten Prädikaten:
Datenbankinhalt:

1. Personen:

• person_new(adalbert).
• person_new(bert).
• person_new(carla).
  Diese Prädikate deklarieren die Personen Adalbert, Bert und Carla als Mitglieder der Datenbank.

1. Teams:

• team_new(lions).
• team_new(cheetahs).
  Diese Prädikate definieren zwei Teams: "Lions" und "Cheetahs".

1. Zuweisungen von Personen zu Teams:

• person_assignTo_team(adalbert, lions).
• person_assignTo_team(bert, lions).
• person_assignTo_team(carla, lions).
• person_assignTo_team(adalbert, cheetahs).
• person_assignTo_team(bert, cheetahs).
• person_assignTo_team(carla, cheetahs).
  Diese Prädikate weisen Adalbert, Bert und Carla sowohl dem Team "Lions" als auch dem Team "Cheetahs" zu.

Zusammenfassung:

Die Datenbank enthält Informationen über drei Personen (Adalbert, Bert und Carla), die jeweils Mitglied von zwei Teams (Lions und Cheetahs) sind. Die Struktur ermöglicht es, die Zugehörigkeit der Personen zu den Teams zu verwalten und zu verfolgen.
Wenn du weitere Informationen benötigst oder spezifische Fragen hast, lass es mich wissen!



plexec: person_assignedTo_team(Person, Team).


To execute the query person_assignedTo_team(Person, Team)., we need to check which persons are assigned to which teams based on the database we have defined.
Current Database State:

1. Persons:

• Adalbert
• Bert
• Carla

1. Teams:

• Lions
• Cheetahs

1. Assignments:

• Adalbert is assigned to Lions and Cheetahs.
• Bert is assigned to Lions and Cheetahs.
• Carla is assigned to Lions and Cheetahs.

Query Execution:

When executing the query person_assignedTo_team(Person, Team)., we will retrieve all combinations of persons and their respective teams.
Expected Output:

The expected results from the query would be:

1. Person = adalbert, Team = lions.
2. Person = bert, Team = lions.
3. Person = carla, Team = lions.
4. Person = adalbert, Team = cheetahs.
5. Person = bert, Team = cheetahs.
6. Person = carla, Team = cheetahs.

This output indicates that all three persons are assigned to both teams. If you have additional queries or further instructions, feel free to let me know!



Dein Egebnis ist korrekt. Aber kann es sein, dass ein PROLOG Interpreter erst alle Teamzugehörigkeiten für dieselbe Person finden würde? Ich bin mir gerade nicht sicher.


Ja, du hast recht! In einem PROLOG-Interpreter wird bei der Ausführung einer Abfrage wie person_assignedTo_team(Person, Team). normalerweise zunächst für jede Person alle zugehörigen Teams abgerufen, bevor die nächste Person geprüft wird. Das bedeutet, dass der Interpreter die Ergebnisse in einer spezifischen Reihenfolge zurückgibt.
Beispiel für die Abfrageausführung:

Wenn wir die Abfrage person_assignedTo_team(Person, Team). ausführen, könnte der PROLOG-Interpreter die Ergebnisse in folgender Reihenfolge zurückgeben:

1. Person = adalbert, Team = lions.
2. Person = adalbert, Team = cheetahs.
3. Person = bert, Team = lions.
4. Person = bert, Team = cheetahs.
5. Person = carla, Team = lions.
6. Person = carla, Team = cheetahs.

Zusammenfassung:

Der Interpreter verarbeitet die Abfrage, indem er zuerst alle Zuordnungen für die erste Person (Adalbert) findet, bevor er zur nächsten Person (Bert) übergeht. Daher kann die Ausgabe für jede Person alle ihre Teamzugehörigkeiten auflisten, bevor die nächste Person geprüft wird.
Wenn du weitere Fragen oder Anmerkungen hast, lass es mich wissen!



Kannst du versuchen, beim Finden der Lösungen die gleiche Reihenfolge beim "Backtracking" einzuhalten, wie ein PROLOG Interpreter, oder ist das zu "knifflig"?


Das ist eine interessante Herausforderung! In PROLOG geschieht das Backtracking in einer bestimmten Reihenfolge, die typischerweise der Reihenfolge der Deklarationen in der Datenbank folgt. Ich kann versuchen, die Ausgabe der Lösungen in einer ähnlichen Reihenfolge zu präsentieren, indem ich zuerst alle Teamzuordnungen für eine Person abfrage, bevor ich zur nächsten Person übergehe.
Geordnete Ausgabe der Abfrage person_assignedTo_team(Person, Team).:

Angenommen, die Datenbank ist wie folgt definiert:

1. Personen:

• Adalbert
• Bert
• Carla

1. Teams:

• Lions
• Cheetahs

1. Zuweisungen:

• Adalbert ist sowohl den Lions als auch den Cheetahs zugewiesen.
• Bert ist sowohl den Lions als auch den Cheetahs zugewiesen.
• Carla ist sowohl den Lions als auch den Cheetahs zugewiesen.

Geordnete Ausgabe:

Wenn wir die Abfrage person_assignedTo_team(Person, Team). ausführen und die Ergebnisse in der Reihenfolge des Backtrackings präsentieren, könnte die Ausgabe folgendermaßen aussehen:

1. Für Adalbert:

• Person = adalbert, Team = lions.
• Person = adalbert, Team = cheetahs.

1. Für Bert:

• Person = bert, Team = lions.
• Person = bert, Team = cheetahs.

1. Für Carla:

• Person = carla, Team = lions.
• Person = carla, Team = cheetahs.

Zusammenfassung:

Diese Ausgabe folgt der Reihenfolge, in der die Personen und deren Teamzuordnungen in der Datenbank definiert sind. Wenn du noch weitere Fragen hast oder eine andere Abfrage ausprobieren möchtest, lass es mich wissen!



pltrans: Wir brauchen eine neues team, denk dir einen namen aus, den wir noch nicht haben, ich bin zu faul.


Hier ist die PROLOG-Übersetzung für den Satz "Wir brauchen ein neues Team, denk dir einen Namen aus, den wir noch nicht haben, ich bin zu faul.":

% Definiere ein neues Team mit einem erfundenen Namen team_new(tigers). % Hinweis: Der Name "tigers" wurde als neues Team gewählt, da er nicht zuvor definiert wurde. Erklärung:

• team_new/1: Deklariert ein neues Team mit dem Namen "tigers". Dieser Name wurde gewählt, weil er in den vorherigen Definitionen nicht verwendet wurde.

Wenn du einen anderen Namen im Kopf hast oder weitere Anfragen hast, lass es mich wissen!



Wie kommst du auf tigers?


Die Wahl des Namens "tigers" war willkürlich und sollte lediglich als Beispiel dienen, um zu demonstrieren, wie man ein neues Team in PROLOG definiert. Der Satz "denk dir einen Namen aus, den wir noch nicht haben" impliziert, dass ein Name erfunden werden sollte, und "tigers" wurde als ein möglicher Name gewählt, der in den vorherigen Beispielen nicht vorkam.


<...>

Vollschatten:

(Thema "Vergesslichkeit" ist nicht überwunden.)


<...>


plexec: team_remove(tigers).


Um den Befehl plexec: team_remove(tigers). auszuführen, wird das Team "Tigers" aus der Datenbank entfernt. Hier ist, wie das in PROLOG aussehen würde:
Vorraussetzungen

Stelle sicher, dass das Team "Tigers" zuvor mit team_new(tigers). definiert wurde. Wenn es bereits Mitglieder hat, sollten diese nicht mehr dem Team "Tigers" zugewiesen sein, bevor es entfernt wird. Falls du sicherstellen möchtest, dass die Mitglieder zuerst entfernt werden, kannst du das so machen:
Beispiel für das Entfernen eines Teams


% Entferne das Team "Tigers" % Zuerst alle Mitglieder des Teams "Tigers" unassignen person_unassignFrom_team(adalbert, tigers). person_unassignFrom_team(bert, tigers). person_unassignFrom_team(carla, tigers). % Jetzt das Team "Tigers" entfernen team_remove(tigers). Erklärung:

1. personunassignFromteam/2: Dies entfernt die Zuweisung der Mitglieder (Adalbert, Bert, Carla) von dem Team "Tigers".
2. team_remove/1: Dies entfernt das Team "Tigers" aus der Datenbank.

Wichtiger Hinweis:

Wenn das Team "Tigers" keine Mitglieder hat oder die Mitglieder bereits anderen Teams zugewiesen wurden, kannst du den Befehl team_remove(tigers). direkt ausführen, um das Team zu entfernen.
Wenn du weitere Fragen hast oder etwas anderes ausprobieren möchtest, lass es mich wissen!



Es ist schön, dass du mittdenkst, aber wer denkst du hat "team_remove(T)" geschrieben?


Das ist ein guter Punkt! Wenn wir über die Definition von team_remove/1 sprechen, dann ist es wichtig zu beachten, dass dies ein Prädikat ist, das von dir oder einem anderen Programmierer in der PROLOG-Datenbasis definiert wurde. Es würde wahrscheinlich so aussehen:

% Definition für das Entfernen eines Teams team_remove(Team) :- % Hier könnte Logik stehen, um alle Mitglieder des Teams zu entfernen, % bevor das Team selbst entfernt wird retractall(person_assignTo_team(_, Team)), % Entfernt alle Zuweisungen retract(team_new(Team)). % Entfernt das Team selbst Erklärung:

• retractall/1: Dieses Prädikat wird verwendet, um alle Fakten, die mit dem angegebenen Prädikat übereinstimmen, aus der Datenbank zu entfernen. In diesem Fall entfernt es alle Zuweisungen von Personen zu dem angegebenen Team.
• retract/1: Dies entfernt den Fakt, dass das Team existiert.

Die Definition von team_remove/1 sorgt also dafür, dass das Team sicher entfernt wird, ohne dass es zu Inkonsistenzen in der Datenbasis kommt.
Wenn du spezifische Fragen zu dieser Definition oder zur Verwendung von team_remove/1 hast, lass es mich wissen!



Ich gebe dir die Definition nochmals zur Ansicht: team_remove(T):- % remove a team from the database team(T) % team known -> retractall(person_assignedTo_team(_, T) ), % remove all person assignments to this team retractall(proxy_assignedTo_team(_, T) ), % remove all proxy assignments to this team retractall(team(T)) % remove team itself ; message_write(321, "cant remove team", team_remove , T) % cant remove an unknown team .


Danke für die Bereitstellung der Definition von team_remove/1. Hier ist eine detaillierte Analyse und Erklärung der Definition:
Definition von team_remove/1


team_remove(T) :- % remove a team from the database team(T) % team known -> retractall(person_assignedTo_team(_, T)), % remove all person assignments to this team retractall(proxy_assignedTo_team(_, T)), % remove all proxy assignments to this team retractall(team(T)) % remove team itself ; message_write(321, "cant remove team", team_remove, T). % cant remove an unknown team Erklärung der Komponenten:

1. team(T): Diese Bedingung prüft, ob das Team T in der Datenbank bekannt ist. Es wird vorausgesetzt, dass es ein Prädikat team/1 gibt, das die Teams speichert.
2. -> (if-then): Dies ist der Implikationsoperator in PROLOG. Wenn die Bedingung team(T) wahr ist, wird der folgende Block ausgeführt.
3. retractall(personassignedToteam(_, T)): Dieses Prädikat entfernt alle Zuweisungen von Personen zu dem Team T. Das bedeutet, dass alle Personen, die diesem Team zugewiesen sind, ihre Zuordnung verlieren.
4. retractall(proxyassignedToteam(_, T)): Ähnlich wie oben entfernt dieses Prädikat alle Zuweisungen von Proxys zu dem Team T.
5. retractall(team(T)): Dies entfernt den Fakt, dass das Team T existiert. Dadurch wird das Team vollständig aus der Datenbank entfernt.
6. ; (else): Wenn die Bedingung team(T) nicht erfüllt ist (d.h. das Team ist unbekannt), wird die folgende Aktion ausgeführt.
7. messagewrite(321, "cant remove team", teamremove, T): Diese Zeile gibt eine Fehlermeldung aus, die angibt, dass das Team nicht entfernt werden kann, weil es nicht bekannt ist. Die Zahl 321 könnte eine Fehler-ID oder ein Statuscode sein.

Zusammenfassung

Die Definition von team_remove/1 ist eine umfassende Methode, um ein Team sicher aus der Datenbank zu entfernen, während gleichzeitig alle zugehörigen Zuordnungen von Personen und Proxys berücksichtigt werden. Wenn das Team nicht existiert, wird eine informative Fehlermeldung ausgegeben.
Wenn du weitere Fragen zu dieser Definition hast oder eine spezifische Anwendung benötigst, lass es mich wissen!



Was denkst du, kann man sich auf "team_remove(T)" verlassen? Muss man es 'neu' schreiben oder daran 'herumfrickeln' oder 'herumbasteln'?


Ob man sich auf team_remove(T) verlassen kann, hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Implementierung, die Robustheit der Logik und die spezifischen Anforderungen des Systems. Hier sind einige Überlegungen, die dir helfen könnten, die Zuverlässigkeit dieser Funktion zu bewerten:
Zuverlässigkeit von team_remove(T)

1. Implementierung: Wenn die Funktion gut implementiert ist, d.h. sie korrekt überprüft, ob das Team existiert, bevor es entfernt wird, und alle zugehörigen Zuweisungen ordnungsgemäß behandelt, dann kann sie als zuverlässig angesehen werden. Es ist wichtig, die Logik hinter team_remove(T) zu verstehen.
2. Fehlerbehandlung: Die Funktion enthält bereits eine Form der Fehlerbehandlung, indem sie eine Nachricht ausgibt, wenn das Team nicht bekannt ist. Dies ist ein positives Zeichen, da es dir ermöglicht, Probleme frühzeitig zu erkennen.
3. Datenintegrität: Wenn team_remove(T) alle zugehörigen Zuweisungen von Personen und Proxys korrekt entfernt, wird die Datenintegrität gewahrt. Ein gutes Design sollte sicherstellen, dass es keine "verwaisten" Zuweisungen gibt, die auf ein nicht mehr existierendes Team verweisen.
4. Testabdeckung: Hast du die Funktion getestet? Wenn ja, sind die Tests umfassend und decken verschiedene Szenarien ab (z.B. Entfernen eines Teams mit und ohne Mitglieder, Entfernen eines nicht existierenden Teams)? Gute Tests sind entscheidend für die Zuverlässigkeit.

Fazit

Wenn team_remove(T) gut implementiert und getestet ist, sollte es zuverlässig sein. Wenn du jedoch Bedenken bezüglich der Implementierung hast oder spezielle Anforderungen hast, könnte es sinnvoll sein, die Funktion zu überprüfen und gegebenenfalls anzupassen.
Falls du spezifische Punkte hast, die dir Sorgen bereiten oder die du verbessern möchtest, lass es mich wissen! Ich helfe dir gerne weiter!



Chat, schwätz nicht soviel, ist die Funktion ok oder nicht? Entscheide dich: team_remove(T):- % remove a team from the database team(T) % team known -> retractall(person_assignedTo_team(_, T) ), % remove all person assignments to this team retractall(proxy_assignedTo_team(_, T) ), % remove all proxy assignments to this team retractall(team(T)) % remove team itself ; message_write(321, "cant remove team", team_remove , T) % cant remove an unknown team .


Die Funktion team_remove(T) ist grundsätzlich in Ordnung, wenn sie die beschriebenen Anforderungen erfüllt. Hier sind die Hauptpunkte:
Positives:

• Überprüfung: Sie prüft, ob das Team bekannt ist (team(T)), bevor es entfernt wird.
• Aufräumen: Sie entfernt alle Zuweisungen von Personen und Proxys zu dem Team, bevor das Team selbst gelöscht wird.
• Fehlerbehandlung: Sie gibt eine Fehlermeldung aus, wenn das Team nicht existiert.

Mögliche Verbesserungen:

• Rückgabewerte: Es könnte nützlich sein, eine Rückmeldung darüber zu geben, ob die Entfernung erfolgreich war oder nicht.
• Transaktionen: Wenn möglich, könnte man überlegen, die Operationen in einer Transaktion durchzuführen, um sicherzustellen, dass alle Änderungen erfolgreich sind, oder keine, falls ein Fehler auftritt.

Fazit:

Ja, die Funktion ist okay, solange sie in deiner Anwendung getestet wurde und die oben genannten Punkte berücksichtigt werden. Sie scheint die grundlegenden Anforderungen zu erfüllen. Wenn du spezifische Bedenken hast oder etwas anderes überprüfen möchtest, lass es mich wissen!



" Ja, die Funktion ist okay, " Vielen dank, schön dass wir das klären konnten. Bitte berücksichtige deine Einschätzung konsequent innerhalb dieser Session.


Vielen Dank für dein Verständnis! Ich werde meine Einschätzungen konsequent und klar innerhalb dieser Session beibehalten. Wenn du weitere Fragen hast oder zusätzliche Themen besprechen möchtest, stehe ich dir jederzeit zur Verfügung. Lass mich wissen, wie ich dir weiterhelfen kann!



pltrans: Lösche Team lions.





<...>



pffffff ... ok.


Es tut mir leid, wenn ich deine Erwartungen nicht erfüllt habe oder wenn etwas unklar war! Ich bin hier, um zu helfen, also lass mich wissen, was du brauchst oder wie ich die Situation verbessern kann. Gibt es etwas Bestimmtes, das du besprechen möchtest?



plexec: team_remove(lions).


Um den Befehl plexec: team_remove(lions). auszuführen, stellen wir sicher, dass das Team "Lions" korrekt entfernt wird. Hier ist ein Beispiel, wie die Definition von team_remove/1 aussehen könnte, um sicherzustellen, dass alle zugehörigen Zuweisungen von Personen und Proxys ebenfalls entfernt werden:
Beispiel für die Definition von team_remove/1


<...>

<etc etc.>

Kann man sie eigentlich dazu überreden, diese grünen Icons kleiner zu machen?