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Wissensbasierte Systeme im Uberblick
Zunachst geben wir einen ersten Uberblick uber das Gebiet der wissensbasierten
Systeme. Neben ersten Beispielen gehen wir auf die Geschichte der wissensbasierten
Systeme ein, stellen das fur diese Geschichte so wichtige medizinische Experten-
system MYCIN vor und beschreiben den generellen Aufbau eines wissensbasierten
Systems.
Logikbasierte Wissensreprasentation und Inferenz
Wie schon erwahnt, ist das Gebiet der Wissensreprasentation von zentraler Bedeu-
tung fur ein wissensbasiertes System. Untrennbar damit verbunden ist die Frage
der Inferenzmoglichkeiten. In dem Kapitel “Wissensreprasentation und Inferenz”
werden wir einen Uberblick uber die Wissensreprasentationsmoglichkeiten und zu-
gehorigen Inferenzmechanismen geben, die fur wissensbasierte Systeme eingesetzt
werden konnen. Nach einer allgemeinen Einfuhrung in logische Grundlagen stellen
wir mit der Aussagenlogik und der Pradikatenlogik die beiden am besten unter-
suchten Logiken vor; Kenntnisse in diesen klassischen Logiken sind Voraussetzung
fur weiterfuhrende Wissensreprasentations- und Inferenzmoglichkeiten, auf die wir
dann in spateren Kapiteln noch eingehen werden.
Regelbasierte Systeme
Zu den altesten und bewahrtesten Formen der Wissensreprasentation in Compu-
tersystemen gehoren die sog.
Wenn-dann-Regeln
. Einerseits stellen sie Wissen in
einer gut verstandlichen Weise dar, andererseits lassen sich (deterministische) Re-
geln mit Hilfe der klassischen Logik adaquat verarbeiten. Die regelbasierten Systeme
fundieren also auf gut verstandenen und erprobten Techniken mit Tradition. Auch
heute noch werden sie in klar strukturierten Bereichen, bei denen es lediglich auf
0-1-Entscheidungen ankommt, eingesetzt. Deshalb, und wegen der fundamentalen
Bedeutung, die (allgemeine) Regeln fur die Wissensreprasentation in Systemen be-
sitzen, widmen wir ihnen ein eigenes Kapitel.
Maschinelles Lernen
Eine besondere Eigenheit intelligenten Verhaltens ist die Lernfahigkeit. Menschen
lernen aus Erfahrungen, aus Beispielen, aus Versuchen, durch Unterweisung, aus
Buchern usw. Schon sehr lange hat man versucht, verschiedene Formen menschli-
chen Lernens zu modellieren und dies fur den Einsatz in wissensbasierten Systemen
auszunutzen. Neben einer allgemeinen Einfuhrung in das Gebiet stellen wir das
auch kommerziell sehr erfolgreiche Gebiet des Lernens von Entscheidungsbaumen
sowie das Konzeptlernen vor. Besonderes Interesse findet derzeit in vielen Bereichen
das sog. Data Mining und die automatische Wissensfindung in Datenbestanden. Ein
klassisches Anwendungsgebiet ist beispielsweise die Warenkorbanalyse, die regelhaf-
tes Wissen uber das Einkaufsverhalten generiert.
Fallbasiertes Schließen
Nach anfanglich großen Erfolgen der Expertensysteme und noch großeren Erwartun-
gen, die aber nicht immer erfullt werden konnten, ist in den letzten Jahren versucht
