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Das
Lernen durch Analogiebildung
weist starke Ähnlichkeit mit dem fallbasierten
Schließen auf. Wie beim fallbasierten Schließen wird die (Teil-) Lösung eines Falles auf
einen anderen Fall übertragen, indem nach einem ähnlichen Fall gesucht wird, dessen Lö-
sung an die gegebene Situation adaptiert wird. Da das Vokabular zur Beschreibung unter-
schiedlicher Sachbereiche typischerweise verschieden ist, erfordert Analogiebildung das
Erkennen struktureller Ähnlichkeiten. Beim
Verstärkungslernen
(reinforcement learning)
wird jede Verhaltensweise des Systems bewertet. Ziel des Lernens ist die Veränderung des
Verhaltens des Systems in eine Richtung, die zur höchsten Bewertung des (Gesamtver-
haltens führt. Typisches Anwendungsbeispiel für Verstärkungslernverfahren ist das Opti-
mieren der Angriffs- oder Abwehrstrategie. Das Lernen durch wahrheitserhaltende Trans-
formationen konzentriert sich auf erklärungsbasiertes Lernen sowie der Wissenskompi-
lierung.
Erklärungsbasiertes Lernen
ist solch ein wahrheitserhaltendes Lernverfahren für
regelbasierte Systeme, das, geleitet durch ein vorliegendes Beispiel einer Problemlösung,
eine Regel deduziert, mit der das gleiche oder sehr ähnliche Problem effizient gelöst wer-
den kann. Die
Wissenskompilierung
ist ebenfalls eine wahrheitserhaltende Transformation
von Wissen, die in einer oder verschiedenen Formen deklarativ repräsentiert ist, in eine
effizientere prozedurale Repräsentation, die dann auf eine bestimmte Nutzung ausgerich-
tet ist. Im Gegensatz zum erklärungsbasierten Lernen beinhaltet Wissenskompilierung den
Austausch des Repräsentationsformalismus.
Da ein kognitives System in der Regel auf mehrere Wissensarten zugreift, muss ein
solches System über verschiedene Lernverfahren verfügen. Durch die unterschiedlichen
Lernausrichtungen und damit Lernleistungen kann es außerdem notwendig sein, mehrere
Lernverfahren zu kombinieren und kooperierend oder nacheinander zum Lernen einer Art
von Wissen zu verwenden.
In Bezug auf die Funktionen des epigenetischen Systems ist insbesondere zwischen
terminologischem Wissen, Problemlösungswissen (Kontrollwissen) und Wissen über Ob-
jekte der jeweiligen Problemdomäne zu unterscheiden. Die im Rahmen der Wissenstheo-
rie erarbeiteten Wissensarten können deklarativ und prozedural repräsentiert sein. Eine
deklarative Repräsentation hat Vorzüge, wenn die Verständlichkeit der Darstellung wich-
tig ist, während prozedurale Repräsentationen häufig gewählt werden, wenn die Effizienz
im Vordergrund steht. Eine hybride Repräsentation liegt vor, wenn die Repräsentation
deklarative und prozedurale Anteile hat.
In seiner allgemeinen Bedeutung meint der handlungsorientierte Ansatz des Cognitive
Computing mit
Lernerfahrung
praktisches Wissen, erworben im konkreten Umgang mit
einem Gegenstandsbereich innerhalb einer Problemdomäne bzw. Umgebung. In seiner en-
geren Bedeutung umfasst Erfahrung nur jene kognitiven Inhalte, die sich scheinbar ohne
systemische Bewertung präsentieren. In diesem engeren Sinne kann man die Lernerfah-
rung als eine „äußere“ Erfahrung, d. h. eine sich rein aus der Wahrnehmung und dem Ver-
halten konstituierende Erfahrung bezeichnen. Eine solche Lernerfahrung wird in diesem
Ansatz daher von der „inneren“ Erfahrung, wie Motivation, Introspektion und Intuition
abgegrenzt.
