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Wissen (gewusst was) und das prozedurale Wissen (gewusst wie) durch das Meta-Wissen
darüber, wie diese beiden erstgenannten Wissensformen anzuwenden sind. Wissensver-
arbeitung im Bereich der regelbasierten Systeme bedeutet also, dass die Inferenzkom-
ponente aus bestehendem Wissen Schlüsse zieht. Dies erfolgt durch die implementierten
Schlussfolgerungsalgorithmen. Dabei werden die vorhandenen Regeln ausgewertet und
die daraus neu gewonnenen Fakten der Wissensbasis hinzugefügt. Diese hinzugefügten
Fakten existieren jedoch nur im Moment der aktuellen Anwendung. Sie müssen bei jedem
Schlussfolgerungsalgorithmus erneut abgeleitet werden. Diese Abarbeitungsstrategien
sind in allgemeiner Form in der Inferenzkomponente integriert oder aber in spezifischer
Form in der Problemlösungskomponente verankert. Beim deduktiven Schlussfolgern wer-
den aus allgemeinen Sachverhalten spezielle Aussagen abgeleitet. Das ist beispielsweise
dann der Fall, wenn auf konkrete Situationen feststehende Gesetzmäßigkeiten angewendet
werden. Die meisten wissensbasierten Systeme wenden diese Form des Schlussfolgerns
an. Mit Hilfe solcher deklarativen Regeln können auf recht einfache Weise neue Fakten er-
zeugt werden. Hingegen werden beim induktiven Schlussfolgern aus den einzelnen Fakten
und Erkenntnissen einer konkreten Situation allgemein gültige Aussagen abgeleitet. Beim
analogen Schlussfolgern wird versucht, aus einem unbekannten Sachverhalt aufgrund der
Analogie oder Ähnlichkeit zu bekannten Sachverhalten Schlüsse zu ziehen. Diese Form
der Schlussfolgerung wird vor allem bei der Mustererkennung praktiziert, d. h., das wis-
sensbasierte System erkennt ein bestimmtes Muster und wendet die dafür definierte Regel
an. Das approximative Schließen oder nicht-exakte Schließen wird angewendet, wenn auf
der Basis von unsicherem oder vagem Wissen Schlüsse zu ziehen sind.
Für das Schlussfolgern bei regelbasierten Systemen ist es von großer Bedeutung, in
welcher Folge, d. h., nach welchem Algorithmus die vorhandenen Regeln der Inferenz-
komponente gesucht und damit bearbeitet werden. Vor allem auch deshalb, weil sich je
nach Bearbeitungsfolge unter Umständen unterschiedliche Rechenzeiten für die Auswer-
tung der Regeln und damit für die Lösungsfindung ergeben können. Allerdings kann man
nicht generell feststellen, welche Algorithmen die schnellsten oder die langsamsten sind.
Das hängt immer von dem konkreten Problem ab, das gelöst werden soll. In der Infe-
renzkomponente der meisten Systeme sind daher gleich mehrere Abarbeitungsstrategien
implementiert. So kann je nach Anwendungsfall die Vorwärts- oder die Rückwärtsver-
kettung, respektive die Tiefen- oder die Breitensuche, praktiziert werden. Eine effiziente
Lösungsfindung erfordert neben den Kenntnissen auch einiges an Erfahrung im Umgang
mit diesen Algorithmen.
Inferenzen bei Produktionsregeln basieren umgangssprachlich auf dem Wenn-Dann-Prinzip, d. h.
„Wenn A dann B“. Ist A wahr, dann ist auch B wahr. In der Vorwärtsverkettung werden die Regeln
solange angewendet, bis das Ziel erreicht ist. Hingegen werden bei der Rückwärtsverkettung vom
Ziel ausgehend alle die Regeln gesucht, die zur Erreichung des Ziels erfüllt werden müssen.
Welchen Algorithmus die Inferenzkomponente auch wählt, generell werden die einzel-
nen Positionen der Lösungssuche intern gespeichert. Dadurch kann ein einmal erreichter
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