GWAI-90 14th German Workshop on Artificial Intelligence: Eringerfeld, 10.–14. September 1990 Proceedings

341 Pages·1990·12.092 MB·German-English

by  Fabian Glasen (auth.), Heinz Marburger (eds.)

Informatik-Fachberichte 251
Herausgeber: W. Brauer
im Auftrag der Gesellschaft fOr Informatik (GI)
Subreihe KOnstliche Intelligenz
Mitherausgeber: C. Freksa
in Zusammenarbeit mit dem Fachbereich 1
"KOnstliche Intelligenz" der GI
H. Marburger (Hrsg.)
GWAI-90
14th German Workshop
on Artificial Intelligence
Eringerfeld, 10.-14. September 1990
Proceedings
Springer-Verlag
Berlin Heidelberg New York London
Paris Tokyo Hong Kong Barcelona
Herausgeber
Heinz Marburger
c/o Danet GmbH
Pallaswiesenstr. 203, D-6100 Darmstadt
GWAI-90
14. Jahrestagung "KOnstliche Intelligenz"
Veranstaltet yom Fachbereich 1 "KOnstliche Intelligenz" der GI
Programmkomitee
W. Bibel (Darmstadt) H. Marburger (Darmstadt)
Th. Christaller (St. Augustin) B.Neumann (Hambur~
J. Diederich (St. Augustin) C. Rollinger (Stuttgart)
Chr. Freksa (MOnchen) H. Stoyan (Erlangen)
U. Furbach (MOnchen) W. Wahlster (SaarbrOcken)
W. Hoeppner (Koblenz) S. Wrobel (St. Augustin)
Tagungsleitung
Heinz Marburger
Sponsoren
Addison-Wesley Sun Microsystems GmbH
Daimler-Benz AG Telenorma Bosch Telecom
Danet GmbH Texas Instruments Deutschland
IBM Deutschland GmbH GmbH
NTE NeuTech Entwicklungsges. mbH Volkswagen AG
Siemens AG VW Gedas mbH
CR Subject Classification (1987): 1.2.1, 1.2.3-7, 1.2.10
ISBN-13: 978-3-540-53132-6 e-ISBN-13: 978-3-642-76071-6
DOl: 10.1007/978-3-642-76071-6
Dieses Werk ist urheberrechtlich geschOtzt. Die dadurch begrOndeten Rechte, insbesondere
die der Obersetzung, des Nachdrucks. des Vortrags. der Entnahme von Abbildungen und Ta
bellen. der Funksendung. der Mikroverfilmung oder der Vervielfliltigung auf anderen Wegen und
der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen, bleiben, bei auch nur auszugsweiser Verwer
tung, vorbehalten. Eine Vervielftlltigung dieses Werkes oder von Teilen dieses Werkes ist auch
im Einzelfall nur in den Grenzen der gesetzlichen Bestimmungen des Urheberrechtsgesetzes
der Bundesrepublik Deutschland yom 9. September 1965 in der jeweils geltenden Fassung
zullissig. Sie ist grundslitzlich vergotungspflichtig. Zuwiderhandlungen unterliegen den Slraf
beslimmungen des Urheberrechlsgesetzes.
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1990
Vorwort
Auf der GWAI-90 - 14th German Workshop on Artificial Intelligence -wurden auch in dies em
Jahr im Vortragsprogramm und in fUnf speziellen Workshops aktuelle KI-Forschungsergebnisse
prasentiert sowie in zwei Tutorien Grundlagen von KI-Teilgebieten dargestellt.
Der vorliegende Band enthiilt die Texte der 34 Vortrage und der zwei eingeladenen
Hauptvortrage des Vortragsprogramms. Die angesprochenen Themenbereiche der KI sind:
Wissensreprasentation (6), Mensch-Computer-Interaktion (2), Expertensysteme (4), Kognition
(4), Deduktion (4), Natiirlichsprachliche Systeme (8), Maschinelles Lernen (3), Bildverstehen (2)
und KI-Programmiersprachen (1). Sowohl die Verteilung der Beitrage in diesem Band als auch
die der eingereichten Beitrage auf die KI-Gebiete deutet auf eine Konzentration der
Forschungsaktivitaten auf Natiirlichsprachliche Systeme und Wissensreprasentation hin.
Allerdings ist es nach wie vor nicht gelungen, daB Forscher aus hier nicht reprasentierten KI
Gebieten, in denen in der Bundesrepublik aber intensiv gearbeitet wird, wie beispielsweise
Programmverifikation, Verarbeitung gesprochener Sprache oder Robotik, in der GWAI ihr
deutsches Prasentationsforum sehen.
Eine wichtige Aufgabe fUr den Fachbereich 1 "Kiinstliche Intelligenz" wird es in den nachsten
Jahren sicherlich sein, diese Teilgebiete (wieder) zu aktivieren. Anregungen dazu sollten mit dem
Tutorium wissensbasierte Verarbeitung gesprochener Sprache und dem Workshop Robotik und K1:
Paradigmen und Projekte wahrend der GW AI-90 gegeben werden.
Eine Tagung wie die GWA I kann nur mit einem wissenschaftlich hohen Niveau erfolgreich sein.
Mein Dank gilt deshalb zunachst all denjenigen, die zum wissenschaftlichen Programm
beigetragen haben: den Wissenschaftlern, die insgesamt 69 Arbeiten einreichten, sowie den
Mitgliedern des Programrnkomitees und den Nebengutachtern, die ein Programm mit hohem
Niveau zusammengestellt haben. Besonders zu danken ist den beiden Referenten der
eingeladenen Hauptvortrage und den Organisatoren und Referenten der Tutorien und
Workshops.
SchlieBlich mochte ich mich fUr die Unterstiitzung bei der Vorbereitung und der DurchfUhrung
der GWAI-90 bedanken: bei der Danet GmbH, die mir die Ubernahme der Tagungsleitung
erm6glicht und groBziigig Ressourcen bereitgestellt hat; bei den Firmen, durch deren Spenden
Studenten unterstiitzt werden konnten; bei der Siemens AG, die durch eine Spende die Vergabe
eines Preises fUr den besten Beitrag ermoglichte. Besonders herzlicher Dank gilt meinen
Kolleginnen und Kollegen Susanne Schaub, Sonja Steinwedel, Petra Wochnik und Andreas
Frohlich fUr ihre tatkraftige Hilfe sowie Christine Harms und Wolfgang Pohl, die die
organisatorischen Aspekte der Tagung zu meiner groBen Freude professionell bewiiltigt haben.
Darmstadt, im Juli 1990 Heinz Marburger
Nebengutachter
Jurgen Aligayer Franz KurfeB
Elisabeth Andre
Reinhold Letz
Brigitte Bartsch-Sporl BarryUa
Clemens Beckstein Thomas Uckteig
Petra Braunling KaivonLuck
GerdBrewka Hans-Dieter Lutz
Stephan Busemann
Stephan Mehl
Martin Carstensen Dieter Metzing
Richard Coss
RomanCunis Bernhard Nebel
John Nerbonne
Franco di Primio Gerd Neugebauer
Leoni Dreschler-Fischer Gunter Neumann
Oskar Dressler Heiko Neumann
Hans-Joachim Novak
Werner Emde
Bernd Owsnicki-Klewe
Wolfgang Finkler
Betram FronhMer Manfred Pinkal
Manfred Gehrke Norbert Reithinger
Michael Gerlach Ulrike Rhein
Gunter Gorz Thomas Rist
Winfried Graf Dietmar Rosner
Andreas Gunter Annely Rothkegel
Hans-Werner Gusgen
Bernhard Schatz
Christopher Habel Dagmar Schmauks
Armin Haken Gert Schmolka
Norbert Hanf Karl Schlechta
Karin Harbusch Josef Schneeberger
Bernd Hellingratb Carsten Schroder
Daniel Hernandez Andreas Stokke
Joachim Hertzberg Peter StruB
Steffen Holldobler
Alexander Horz Wolfgang Tank
Walter Hower Michael Tielemann
Dieter Hutter Harald Trost
Roman Jansen-Winkeln Martin Volk
Angi VoB
Werner Karbach Hans VoB
Jorg-Uwe Kietz
James Kilbury Jpke Wachsmuth
Tibor Kiss Jiirgen Walther
Erwin Klock Susan Weber
Matthias Kloth
Sabine Kockskamper Frank Zetsche
Norbert Kratz Kai Zimmermann
Christoph Kreitz Neli Zlatareva
Inhaltsverzeichnis
1 Wissensrepriisentation
F. Glasen
ErschlieBen impliziter Information aus zeitlich parametrisierten Wirtschaftsdaten
in einem Framemodell ................................................................................................................................ 1
K Sundermeyer
Modellierung von Szenarien kooperierender Akteure ......................................................................... 11
L. Latecki
Topologie in Depiktionen .......................................................................................................................... 19
Ch. Schlieder
Hamburger Ansichten oder Ein Problem der Repriisentation raurnlichen Wissens ....................... 29
B. Hollunder
Hybrid Inferences in KL-ONE-Based Knowledge Representation Systems .................................... .38
C. .K indermann
Class Instances in a Terminological Framework -An Experience Report. ...................................... .48
2 Mensch-Computer Interaktion
I-U. Moller
Fachdialogwissen als Mittler zwischen Fachwissen und Dialogwissen ............................................. .58
U. Thiel
Konversationale Modellierung graphisch-interaktiver Systeme: Ein Beispiel... ............................... 65
3 Expertensysteme
M. Hein, W. Tank
Assoziative Konfigurierung ....................................................................................................................... 75
F. Miidler, H. Gust
Uber ein Meta-Prinzip zur Explikation von Kontrollwissen ................................................................ 85
MAlt, R. Rehbold, R Scheidhauer
QUASIMODIS: Modellbasierte Diagnose dynamischer Systeme mit qualitativer
Simulation. .................................................................................................................................................... 95
K Goos
Riickkopplungen in einem modellbasierten Diagnostikshell ........................................................... 105
VIII
4 Kognition
J. Krems, 1 Zerban
GeRReT -Ein generisches Werkzeug zur Validierung von Regelbasen aus der
medizinischen Diagnostik ....................................................................................................................... 115
E. Niebur, F. Worgotter
Sharpening of Orientation Selective Receptive Fields in the Mammalian Visual
Cortex by Long-Range Interactions ...................................................................................................... 125
Y. Cao
Die Kategorie des Gebiets und ihre Wirkung auf Himmelsrichtungen .......................................... 134
M.Joswig
Wissensbasierte Erdbebenerkennung mit Sonogrammen als mentalen Bildern ........................... 144
5 Deduktion
G. Merziger, M. Bauer
Conditioned Circumscription: Translating Defaults to Cirumscription .......................................... 150
S. Kundu, 1 Chen
A New and Simple Method for Explicit Computation of a Circumscription ................................. 160
CII. Kreitz
The Representation of Program Synthesis in Higher Order Logic .................................................. 171
A. Goerdt
Comparing the Complexity of Regular and Unrestricted Resolution ............................................. 181
6 Natiirlichsprachliche Systeme
St. Wermter
Combining Symbolic and Connectionist Techniques for Coordination in
Natural Language ..................................................................................................................................... 186
1 A. Bateman, L. Wanner
Towards a Lexicon for German Organized by Communicative Function:
an Application of 'Lexical Functions' .................................................................................................... 196
D. Dengler
Integrative Diskursverarbeitung ............................................................................................................ 206
A. Schiller, P. Steffens
A Two-Level Environment for Morphological Descriptions ............................................................ 211
IX
1. Noack
Die Behandlung von semantisch unvollstandigen Anfragen in einer transportablen
natiirlichsprachlichen Datenbank-Schnittstelle ................................................................................... 221
R Schiifer
SPREADIAC -Intelligente Pfadsuche und -bewertung auf Vererbungsnetzen
zur Verarbeitung impliziter Referenzen .............................................................................................. 231
H Horacek
Some Useful Search Techniques for Natural Language Generation .............................................. 236
J. R 1. Schi"a
Expansion von Ereignis-Propositionen zur Visualisierung ............................................................... 246
7 Maschinelles Lemen
A. G. Hoffmann
Types of Efficient Query Learning ........................................................................................................ 257
K Zercher
Constructing Decision Trees from Examples and Their Explanation-based
Generalizations ......................................................................................................................................... 267
A. G. Hoffmann
The Computational Complexity of Occams's Razor .......................................................................... 277
8 Bildverstehen
X Y. Jiang, H. Bunke
Erkennung von 3-D Objekten im Nadeldiagramm mithilfe von Konsistenzbedingungen ........... 282
1. Pauli
Recognizing 2D Image Structures by Automatically Adjusting Matching Parameters ................ 292
9 KI-Programmiersprachen
R Backofen, L. Euler, G. Gorz
Towards the Integration of Functions, Relations and Types in an AI
Programming Language .......................................................................................................................... 297
10 Eingeladene Hauptvortriige
G. Cottrell, B. Bartell, C. Haupt
Grounding Meaning in Perception ........................................................................................................ 307
B. Wielinga, G. Schreiber
KADS: Model Based KBS Development ............................................................................................. 322
ErschlieBen impliziter Information aus zeitlich parametrisierten
Wirtschaftsdaten in einem Framemodell
Fabian Glasen
Universitiit Konstanz
SFB 221/B3
Abstract: In dieser Arbeit wird Wissen rekonstruiert, mit dessen Hilfe es moglich ist,
aus einer Menge explizit bekannter zeitabhlingiger Daten. die sich aile auf ein
spezifisches Konzept jedoch auf unterschiedliche Zeitintervalle beziehen, implizit
enthaltene Information ftir das gleiche Konzept jedoch ftir ein anderes Zeitintervall zu
erschlieBen. Hierzu wird versucht das Zeitintervall, ftir das der Wert gesucht wird,
durch eine Menge disjunkter Zeitintervalle, ftir die die Werte bekannt sind, zu
tiberdecken. Das Zeitmodell wird in Prolog beschrieben und ist in ein in Prolog
implementiertes Framemodell integriert.
1. Einleitung
Wirtschaftsdaten sind "Abbilder" wirtschaftlicher Verhliltnisse. Viele dieser Daten, wie z.B. Daten tiber
das Bruttosozialprodukt eines Staates, tiber den Umsatz einer Branche oder tiber die Anzahl der Mitar
beiter einer Firma, erhalten erst durch eine zusl1tzliche regionale und/oder zeitliche Spezifikation eine
klare Bedeutung. Der Grund ist. daB diese GroBen flir unterschiedliche Zeitraume und unterschiedliche
Regionen i.a. unterschiedliche Werte haben. Mathematisch formuliert heiBt dies, daB viele
Wirtschaftsdaten Funktionswerte sind. die nicht nur abhlingig sind von Konzepten wie z.B. "Umsatz
einer Branche" oder .. Anzahl Mitarbeiter einer Firma" sondern zusatzlich von Raum und/oder
Zeitparametern. In dieser Arbeit wird gezeigt. wie zeitabhangiges Wissen in einem in Prolog realisierten
Framemodell reprasentiert werden kann, und wie es auf der Basis dieser Reprasentation maglich ist, aus
einer Menge explizit bekannter wirtschaftlicher Daten, die sich jeweils auf ein spezifisches Konzept
jedoch auf unterschiedliche Zeitintervalle beziehen, implizit enthaltene Information tiber das gleiche
Konzept jedoch flir ein anderes Zeitintervall systematisch zu erschlieBen.
Das verwendete Zeitmodell ist ein Baustein eines WIssensbasierten InformationsREssourcenMANagers
(WIREMAN) GLASEN (1988). der im Rahmen des Entscheidungsuntersttitzungssystems WISKREDAS1
DAMBON et al. (1989) flir die KreditwUrdigkeitsprtifung von Unternehmensgrtindern konzipiert und
als Prototyp an der Universitl1t Konstanz entwickelt wird.
2. Das verwendete Zeitmodell
Ein Zeitmodell. das ftir die intendierte Anwendung verwendbar sein 5011, mull eine formale
Rekonstruktion von Zeit, die zur Beschreibung unserer Wirtschaftswelt geeignet ist, gestalten.
Wirtschaftsdaten beziehen sich auf Zeitintervalle oder Zeitpunkte und drticken diese mittels Kalender
daten bzw. Kalendereinheiten (z.B. Jahr, Monat, Tag etc.) aus. Oft sind Wirtschaftsdaten als Zeitreihen
organisiert und hliufig interessiert man sich ftir zuktinftige Daten, die mittels Prognoserechnungen aus
den Daten der Vergangenheit und der Gegenwart berechnet werden. 1m Mittelpunkt des Interesses der
hier vorgenommenen Zeitmodellierung steht die zielgerichtet wissensbasierte Aggregation von
Wirtschaftsdaten. GemllB den Anforderungen an das System und den Eigenheiten der betrachteten
Wirtschaftsdaten muB ein adllquates Modell tiber zeitliche Entitllten ftir entsprechende Zeitpunkte und
Zeitintervalle sowie tiber diverse Relationen und Operationen zwischen bzw. auf diesen Entitaten
verftigen. Ferner ist es notig. die Reprllsentation der zeitlichen Entitaten homogen und effizient in die
restliche Wissensreprllsentation zu integrieren.
Die hier vorgelegte Zeitreprllsentation kann im Zusammenhang mit den Vorschlagen von LADKIN
(1986) und VILA IN (1982) gesehen werden. Es wird unterschieden zwischen Zeitpunkten,
Zeitintervallen (konvexe Zeitintervalle) und Zeitrl1umen (nicht konvexe Zeitintervalle). 1m Vordergrund
der Modellierung stehen absolute Zeitentitllten. Absolute Zeitentitllten unterscheiden sich von relativen
Zeitentitllten dadurch. daB sie durch Zeitpunkte auf der Zeitachse beschrieben werden. Relative
Zeitpunkte oder -entitllten sind dagegen nicht direkt auf der Zeitachse fixiert. sondern existieren nur
relativ hinsichtlich ihrer Beziehungen zu anderen Zeitentitllten.
WISKREDAS steht abkUnend fUr WISsensbasiertes KREDitAb,icherung,Sy,tem
2
2.1 Zeitpunkte
Zeitpunkte sind Zeitangaben, die bis auf die Sekunde genau spezifiziert sind. Sie werden in Prolog als
Listen repr1isentiert die genau 6 Elemente yom Typ integer enthalten. Das erste Element bezeichnet
dabei das Jahr, das zweite Element den Monat, das dritte Element den Trg, das vierte Element die
Stunde, das fiinfte Element die Minute und das sechste Element die Sekunde .
zeitpunkt([Jahr,Monat,Tag,Stunde,Minute,Sekunde)) :-
jahr(Jahr), monat(Monat), tag(Jahr,Monat,Tag), stunde(Stunde), minute(Minute), sekunde(Sekunde).
Die Pr1idikate "jahr(Jahr)" etc. legen gem1if3 den durch die verwendeten Namen suggerierten Bedeutungen
die erlaubten Werte fiir die Variablen fest. Die ZuHissigkeit der Werte fiir "Tag" wird dUTCh das
Pr1idikat "tag(Jahr,Monat,Tag)" auf der Basis des Gregorianischen Kalenders3 gepriift.
Beispiel: "[1988,4,5,8,22,2]" bedeutet demnach den Zeitpunkt 5. April 1988 acht Uhr 22 Minuten und 2
Sekunden, wobei der Anfangspunkt der Sekunde gemeint ist.
Die inhaltlich wichtigste Relation auf Zeitpunkten, ist die Relation, die angibt, ob ein Zeitpunkt X vor
dem Zeitpunkt Y liegt. Dies wird durch die zweistellige Relation "before_zp(X,Y)" beschrieben.
"before_ zp(X, Y) : <==> Zeitpunkt X liegt vor Zeitpunkt Y."
2.2 Zeitintervalle
Zeitintervalle werden als Listen von zwei Zeitpunkten dem Anfangszeitpunkt und dem Endzeitpunkt
"[Anfangszeitpunkt,Endzeitpunkt)" beschrieben. Das Zeitintervall ist die Menge der Zeitpunkte, die zwischen
Anfangszeitpunkt und Endzeitpunkt liegen. Dabei geMrt der Anfangszeitpunkt zum Intervall und der
Endzeitpunkt gehort nicht zum Intervall. Dadurch konnen Zeitintervalle nahtlos, d.h. ohne sich zu
iiberlappen, zusammengefiigt werden zu einem neuen Zeitintervall, bzw. es kann getestet werden, ob sie
zusammen ein Intervall iiberdecken, ohne sich zu iiberlappen. Demgemaf3 bezeichnet z.B.
[[1988,1,1,0,0,0),[1989,1,1,0,0,0)) das Jahr 1988 und [[1988,4,1,0,0,0),[1990,8,1,0,0,0)), den Zeitraum von einschliel3lich
April 1988 bis ausschliel3lich August 1990. LAD KIN (\ 986) nennt diese Zeitintervalle konvexe
Zeitintervalle. Ein Ausdruck "X" wird durch das Pradikat "zeitintervall(X)" folgendermaf3en als Zeitintervall
definiert:
zeitintervall(X) :-
is_liat(X), length(X,2), X = [A,E),
zeitpunkt(A), zeitpunkt (E),
before_zp(A,E),1.
Urn implizite Information aus mittels Zeitintervallen parametrlSlerten Daten erschlief3en zu konnen, ist
es notwendig, Beziehungen zwischen Zeitintervallen vorzusehen. Sind die betrachteten Zeitintervalle,
wie es hier vorgesehen ist, durch Anfangszeitpunkt und Endzeitpunkt gegeben, so konnen aile
Beziehungen zwischen Zeitintervallen aus den Beziehungen der sie definierenden Zeitpunkte oder aus
bereits definierten Beziehungen zwischen Zeitintervallen definiert werden. Da manche der nachfolgend
definierten Pradikate nicht nur iiberpriifen, ob zwei Zeitintervalle in einer bestimmten Beziehung
stehen, sondern auch Variable fiir Zeitintervalle instantiieren, kann man sie auch als Operationen
betrachten. Ein typisches Beispiel hierfiir ist das Pradikat "durchschnitt(Zi_1,Zi_2,D)". Das Pradikat
"durchschnitt(Zi l,Zi 2,D)" ist wahr, wenn "D" der Durchschnitt von Zeitintervall Zi 1 und Zi 2 ist. Wenn "D"
eine Variable-ist, -berechnet es den Durchschnitt "D" der beiden Zeitintervalle Zi=l und Zi=2.
durchBchnitt(Zi l,Zi 2,D):
nonvar(Zi_ il,nonvar(Zi_2 ),
= =
Zi1 [A1,E1), Zi2 [A2,E2),I,
((before_zp(E1,A2); before_zp(E2,A1); identisch_zp(E1,A2); identisch_zp(E2,A1)),
Durchschnitt = [)
;((before_zp(A1,A2); identisch_zp(A1,A2)), (before_zp(E2,E1); identisch_zp(E2,E1)),
Durchschnitt = Zi2
;((before_ zp(A2,A1); identisch_zp(A1,A2)), (before_zp(E1,E2); identisch_ zp(E2,E1)),
Durchschnitt = Zi1
;((before_zp(A1,A2); identisch_zp(A1,A2)), (before _zp(E1,E2); identisch _zp(E2,E1)),
Durchschnitt = [A2,E1)
;((before_ zp(A2,A1); identisch_ zp(A1,A2)), (before_zp(E2,E1); identisch _zp(E2,E1)),
=
Durchschnitt [Al,E2)),1.
Die von ALLEN (1983) vorgeschlagenen Relationen zwischen Zeitintervallen (before, equal, meets,
overlaps, during, starts, finishes) lassen sich aile durch Bezugnahme auf die die Zeitintervalle
definierenden Zeitpunkte definieren. Zur Demonstration, und weil die Pradikate spater noch verwendet
Die formalen Spezifikationen erfolgen in IF-Prolog Notation und sind ala formale Beschreibungen nicht als Programmcode
gedacht.
3
KLOPPROGGE/LOCKEMANN (1983) geben hienilr einen AlgorithmuB an.