Information Technology Reference
In-Depth Information
Zeichen oder aber aus einer Folge von Zeichen zusammen, die dann einen sinnvollen
Zusammenhang ergeben. Daten werden zu
Informationen
, indem sie in einen Problem-
zusammenhang (Kontext) gestellt und zum Erreichen eines konkreten Ziels verwendet
werden.
Wissen
ist das Ergebnis der Verarbeitung solcher Informationen durch ein arti-
fizielles Bewusstsein im Dienste einer Handlungsorientierung und kann als „verstandene
Information“ aufgefasst werden.
Diese Konzeptionalisierung von Wissen und Bewusstsein wird sich an späterer Stelle auch als im-
plementierungszugänglicher ergeben, indem „Intelligenz“ mit symbolischer wie subsymbolischer
Informationsverarbeitung „unter Vernachlässigung eines natürlichen Bewusstseins“ realisiert wird
und diese Informationsverarbeitung als notwendige und hinreichende Voraussetzung für eine arti-
fizielle Intelligenz betrachtet wird, die wiederum nach Formen und nach Graden differenzierbar ist.
Wissen ist damit eine spezifische Form von Handeln und umgekehrt begrenzt sich Wis-
sen-Können nicht selten auf das, was durch Handeln machbar ist. Gemäß dieser Auffas-
sung lässt sich Wissen als relativ dauerhafter Inhalt eines Gedächtnisses auffassen. Als
solcher Inhalt entspricht dies noch der klassischen Auffassung seitens der Künstlichen
Intelligenz von einer auf Basis von Informationen zusammengesetzen Wissensbasis, die
einer bestimmten Verarbeitung durch Operationen des Systems zugänglich ist.
Dieser klassischen Auffassung nach sind kognitive Modelle des Wissens als wissensbasierte Syste-
me realisiert. Die Wissensbasis stellt allerdings nur einen Teil eines solchen Systems dar. Der andere
Teil ist die Inferenzkomponente, die Inferenzverfahren durch Inferenztechniken so realisiert, dass
sie auf das jeweils verwendete Repräsentationsformat abgestimmt sind. Die Wissensbasis ist Teil
eines wissensbasierten Systems, in dem das Wissen so gespeichert ist, dass es von einer Inferenz-
maschine manipuliert werden kann. Der Vorteil hiervon ist, dass bei Änderungen der Wissensbasis
die Inferenzmaschine nicht mitgeändert werden muss, sofern sich die Änderungen im Rahmen der
vorgegebenen Wissensrepräsentation bewegen.
Im Rahmen des Paradigmas des Cognitive Computing ist Wissen jedoch als die Menge
von systeminternen Zeichen, Daten- und Informationsrepräsentationen anzusehen, die im
Rahmen eines artifiziell-kognitiven Verarbeitungsprozesses mit Hilfe adäquater Techni-
ken ein sich dadurch konstituierendes, kognitives System dazu befähigen, nicht nur Auf-
gaben zu bewältigen, sondern auch Probleme einer Lösung zuzuführen, „intelligent“ zu
handeln, um dadurch mit der Umgebung zu interagieren bzw. zu interoperieren und somit
insgesamt auf die Umwelt einzuwirken.
Trotz des Fokusses auf die Verarbeitung sind auch der Wissenserwerb beim menschlichen Lernen,
beim maschinellen Lernen insbesondere das Erlernen von Begriffen (Konzepten) und der Prozess der
Erfassung und Modellierung von Expertise im Rahmen des sogenannten Wissens-Akquise (Know-
ledge Engineering) zu nennen. Knowledge Engineering ist dabei ein Arbeits- und Forschungsgebiet
der angewandten Kognitionswissenschaft, das den Entwurf wissensbasierter Systeme für den prak-
tischen Einsatz (beispielsweise durch Expertensysteme) zum Gegenstand hat. Es umfasst vor allem
aus der Psychologie entlehnte Techniken der Wissensakquisition durch Interviews, Beobachtung
und andere Akquisetechniken.
