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Charakteristika eines kognitiven Schachystems, wie Autonomie, Kooperation oder Pro-
aktivität, gerecht werden und sich von herkömmlichen Schachsystemen unterscheiden.
Die bisherige Repräsentation als Black-Box wird allen wissenschaftlichen Disziplinen ge-
recht, da das Modell allgemein genug gehalten ist, um die speziellen Anforderungen aller
zu erfüllen. Aus architektonischer Sicht bietet es aber nur sehr rudimentäre Informationen
bezüglich des konkreten inneren Aufbaus eines kognitiven Schachsystems.
Insofern geht die folgende Abbildung einen Schritt weiter und macht die in einem sol-
chen Schachsystem ablaufenden Arbeitsprozesse in einer Form deutlich, die später als
erster Anhaltspunkt für die Entwicklung konkreter aufgabenspezifischer Komponenten
genutzt werden können. Zur Kommunikation und Kooperation mit seiner Umwelt besitzt
ein kognitives Schachsystem einen oder mehrere Sensoren oder Aktoren. Die Umwelt
eines Systems kann aus anderen Schachsystemen, menschliche Gegner oder beliebigen
Informationsquellen (Internet, Schach-Server etc.) bestehen. In der Regel steht für jeden
Typ eines Umweltobjektes eine spezielle Komponente zur Verfügung, die speziell auf
die Fähigkeiten und Besonderheiten des jeweiligen Interoperationsspartners angepasst
ist. Über die
Sensoren
nimmt das kognitive Schachsystem zum einen Informationen und
Änderungen innerhalb seiner Umwelt wahr, löst aber zum anderen auch seine eigenen
Aktionen durch
Aktoren
aus.
Die Brainware-technologischen Sensoren und Aktoren stellen also sowohl eine Ein-
gabe- als auch eine Ausgabeschnittstelle dar. Es ist nicht sinnvoll, unbehandelte Sens-
ordaten direkt zu verarbeiten. Stattdessen sind Abstraktionsmethoden implementiert, die
die wesentlichen Merkmale der Realität beibehalten, aber die Rauschdaten eliminieren
(Abb.
6.4
).
Die zentrale Aufgabe solch konzipierter Systeme besteht darin, mit der Umwelt zu
interoperieren und dabei die wahr- bzw. aufgenommenen Informationen zu verarbeiten,
zu interpretieren und zur Verfolgung der eigenen Ziele in Form von Wissen in Interope-
rationen umzusetzen. Zu diesem Zweck müssen in einem ersten Schritt alle eingehenden
Informationen auf sinnvolle Art und Weise integriert und in die Wissensbasis des Schach-
systems aufgenommen werden. Dieser Prozess wird als
Wissensgenerierung
bezeichnet.
Besondere Bedeutung kommt dabei der Informationsverarbeitung zu, wenn beispielswei-
se Wahrnehmungen aus verschiedenen Sensoren oder Aktoren eintreffen, die unter Um-
ständen widersprüchlich sind oder in unterschiedlichen Repräsentationsformen vorliegen.
Insofern erfolgt innerhalb des Brainware-Systems eine Transformation von Daten in In-
formationen und von letzteren wiederum in Wissen statt.
Daten
sind alle in gedruckter,
