Fallbasiertes Schließen - Methoden Wissensbasierter Systeme - page 203

Ein wenig umstritten ist weiterhin die Position der Adaption im CBR-Prozess.
Wahrend einige in der Adaption eine wesentliche Herausforderung des fallbasierten
Schließens sehen (vgl. z.B. [132]), meinen andere, ein CBR-System solle sich auf das
intelligente Au nden ahnlicher Falle konzentrieren und die Adaption dem (mensch-
lichen) Benutzer uberlassen (“ adaptation is for users ”, vgl. [143]). Einig sind sich
beide Gruppen allerdings darin, dass die Adaption eines der schwierigsten Probleme
des fallbasierten Schließens darstellt.
Zweifellos und unumstritten besteht ein wichtiger Anwendungsbereich von
CBR-Systemen in der Verwendung als kollektives Informations- und Erfahrungs-
medium (corporate information system) in großen Unternehmen. Jeder Mitarbeiter
stellt sein Wissen und seine Erfahrung als Fall in einer Fallbasis dar, die allen
Mitarbeitern zur Einsicht zu Verfugung steht (vgl. [116]). Andere Moglichkeiten
industrieller Anwendungen von CBR-Systemen werden in [15] aufgezeigt. Eine wei-
terer, aktueller Anwendungsbereich mit sowohl großen Chancen als auch neuen Her-
ausforderungen fur das fallbasierte Schließen ist das World Wide Web, und darin
insbesondere die umfangreichen Erfahrungen, die einzelne Personen im WWW mit
anderen teilen ([179, 180]).
Weitergehende, ausfuhrliche Informationen zu den Grundlagen und zentralen
Methoden des fallbasierten Schließens sind in dem Buch von Richter und Weber
[193] zu finden; in [193] wird daruber hinaus u.a. auf weiterfuhrende Konzepte wie
den Umgang mit Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten im CBR eingegangen, und
es werden Techniken und Werkzeuge fur viele verschiedene Anwendungen, wie sie
sich z.B. beim Arbeiten mit Texten, Bildern oder Sensordaten ergeben, vorgestellt.
Man vergleicht fallbasiertes Schließen gerne mit dem Prinzip “ Learning by
doing ” - hier spielt Erfahrung die tragende Rolle, nicht generisches Wissen. Al-
lerdings darf man dabei nicht ubersehen, dass Lernen durch Nachahmen und Aus-
probieren sehr teuer sein kann - Fehlentscheidungen konnen verheerende Folgen
haben (s. unser anfangliches “Wasser im Schiff”-Beispiel). Angemessener erscheint
es, fallbasiertes Schließen nicht als konkurrierend , sondern als komplementar zu
den anderen Formen der Inferenz (regelbasiertes Schließen, modellbasiertes Schlie-
ßen usw.) zu sehen. Falle reprasentieren integrativ komplexe Muster ( large-scale
patterns ), wahrend Regeln z.B. modular kleine Wissenseinheiten ( small chunks of
knowledge ) wiedergeben - darin sehen viele keinen unuberbruckbaren Gegensatz,
sondern eine wertvolle Erganzungsmoglichkeit. Die Aufweichung der scharfen Ab-
grenzung zu anderen KI-Methoden ist auch darin zu sehen, dass man im CBR-Lager
verstarkt versucht, Abstraktionen und Dekompositionen einzubauen - Konzepte, die
die ursprungliche Vorstellung eines Falles als “konkrete und integrative Erfahrung”
verallgemeinern. CBR-Systeme werden daher nicht nur als eigenstandige Systeme,
sondern auch als integrierte Komponenten komplexerer Systeme ihre hilfreichen
Dienste verrichten.