Information Technology Reference
In-Depth Information
Eine weitere gebräuchliche Verbesserung der Regelsyntax stellt die Verwendung eines
Wahrscheinlichkeitsfaktors für das Zutreffen einer Regel (Confidence/Certainty Factor
oder kurz CF) dar. Wenn nur Regeln aufgestellt würden, die für 100 % der Zeit mit 100 %
Gewissheit zutreffen, käme eine sehr kleine Wissensbasis zustande. In der Praxis trifft
man jedoch oftmals auf Regeln, die nur die meiste Zeit zutreffen. Diese Heuristiken oder
„Faustregeln“ sind häufig ausreichend, um bei einem regelbasierten System ein sinnvolles
Verhalten zu erzielen. Allerdings kommen auch unsichere Daten vor und man hat es mit
Ungewissheit zu tun, wenn man entscheiden muss, ob eine Regel zutrifft oder nicht. So
ließe sich beispielsweise eine Regel für die Wettervorhersage schreiben:
R5:
if
(wetter_vorhersage = rain)
and
(wetter_wahrscheinlichkeit > 80%)
Das bedeutet, dass zu 90 % sicher ist, dass es regnen wird, wenn die Wettervorhersage eine
Regenwahrscheinlichkeit von mehr als 80 % angibt. Sollte man allerdings der örtlichen
Wettervorhersage nur wenig vertrauen, kann der Gewissheitsfaktor der Regel auf 50 %
gesenkt werden.
Viele regelbasierte Systeme gestatten es, dass Funktionen von den Prämissen aufge-
rufen werden. Diese Funktionen nennt man dann Sensoren, weil sie aus der Schlussfol-
gerungseinheit herausgehen und verschiedene Zustände der Umgebung überprüfen. Sen-
soren liefern gewöhnlich boolesche Werte, aber auch Daten oder Fakten für den Arbeits-
speicher. Wenn Funktionen von der Konsequenz aufgerufen werden - diese bezeichnet
man dann als Effektoren - erweitert das die Möglichkeiten eines regelbasierten Systems.
Ein Effektor verwandelt eine Regel von einem Mechanismus, der Fakten erzeugt, in ei-
nen Mechanismus, der konkrete Handlungen hervorruft. Diese Aktionsregeln erlauben es
dann einem Anwendungssystem, Verschiedenes zu erledigen. Ein intelligenter Agent, der
E-Mails verarbeitet, könnte zum Beispiel folgende Regel enthalten:
R6
: if
sensor(mailAngekommen)
then
effector(processMail)
Hier sind
mailAngekommen
und
processMail
als Funktionen definiert, die mit dem
E-Mail-System interagieren; und
sensor()
und
effector()
stellen Methoden der
Schlussfolgerungseinheit dar, um jene Funktionen aufzurufen.
Sofern die Zahl der Regeln klein ist, lassen sich viele Arten von Wissen eines Fach-
gebiets oder einer Problemdomäne angemessen darstellen. Wenn die Zahl jedoch ansteigt,
geht der intuitive Aspekt der Wenn-Dann-Regeln verloren und die testierte Transparenz in
Bezug auf die Lesbarkeit geht verloren. Kommerzielle regelbasierte Systeme versuchen
diese Schwäche häufig dadurch zu umgehen, dass sie erlauben, Regeln aufzuteilen oder in
