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Systeme des Symbolverarbeitungsansatzes vereinen sowohl die funktionalistischen als
auch die realistischen Aspekte der Simulation in sich. Einerseits soll explizit nicht die
physische Realisierung der Informationsverarbeitung durch diese Systeme nachgeahmt
werden. In diesem Sinne sind es funktionalistische Simulationen. Andererseits ist es das
erklärte Ziel, mit den Systemen die Informationsverarbeitung kognitiver Systeme zu si-
mulieren. Dies macht den realistischen Aspekt der Simulation kognitiver Systeme aus.
Diese Etikettierung von Simulationen als realistisch oder funktionalistisch ist dabei stets
relativ zu der jeweils betrachteten Ebene oder Schicht des simulierten Realitätsausschnitts.
Der Nutzen von Simulationen ist gerade darin zu sehen, dass es nicht notwendig ist, das
zu simulierende System (Original) in allen Einzelheiten nachzuahmen. Wäre dies nötig,
so bedeutet das eine vollständige Replikation des Originals im simulierten System. Dies
würde jedoch die Idee der Simulation ad absurdum führen. Insofern haben funktionalisti-
sche Simulationen kognitiver Systeme zum Ziel, ein adäquates Verhalten zu produzieren,
um eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Das Ziel dabei ist jedoch nicht, eine strukturtreue
Nachbildung der kognitiven Prozesse des Originals zu erreichen.
2.4.2
Produktionsregelsysteme
Unter einem
Produktionsregelsystem
wird in diesem Buch ein auf Produktionsregeln ba-
siertes und damit wissensbasiertes System mit Fähigkeiten zur Schlussfolgerung bzw.- In-
ferenzausführung verstanden. Die folgenden Anforderungen werden an ein solches System
gestellt: Fähigkeit zur Wissensrepräsentation bzw. -manipulation, Fähigkeit zur effektiven
Inferenzausführung, Selbsterklärungsfähigkeit, Fähigkeit zum Wissenserwerb, anwen-
derfreundliche Kommunikation, Einsetzbarkeit auch für komplexe Aufgabenstellungen.
Die Anforderungen bezüglich der Einsetzbarkeit für spezifische, hinreichend komplexe
Aufgaben in einer Problemdomäne bringt folgende Herausforderungen mit sich: großer
Problemraum, Erfordernis von Spezialwissen, was heterogen und unscharf vorliegt und
das sich von Zeit zu Zeit ändert. Damit verbunden ist die geforderte Eignung für folgende
Aufgabenstellungen:
• Interpretation und Deutung aus beobachtbaren Daten,
• Diagnose und Therapie,
• Konfiguration,
• Konstruktion und Entwurf,
• Fehlerortung,
• Reparatur,
• Planung,
• Überwachung und Monitoring,
• Prognose,
• Klassifikation und Erkennung,
• Instruktion und Training,
