Table Of ContentDoris AltenkrUger
Winfried Buttner
Wissensbasierte Systeme
Artificial Intelligence
Kiinstliche Intelligenz
herausgegeben von Wolfgang Bibel und Walther von Hahn
Kunstliche Intelligenz steht bier fUr das Bernuhen urn ein VerstAndnis und urn die technische
Realisierung intelligenten Verhaltens.
Die Bucher dieser Reihe sollen Wissen aus den Gebieten der Wissensverarbeitung,
Wissensreprasentation, Expertensysterne, Wissenskornrnunikation (Sprache, Bild, Klang, etc.),
Spezialrnascbinen und -sprachen sowie Modelle biologischer Systerne und kognitive
Modellierung vermitteln.
Bisher sind erschienen:
Automated Theorem Proving
von Wolfgang Bibel
Die Wissensreprasentationssprache OPS 5
von Reinhard Krickhahn und Bernd Radig
LISP
von Rudiger Esser und Elisabeth Feldrnar
Logische Grundlagen der Kiinstlichen Intelligenz
von Michael R. Genesereth und Nils J. Nilsson
Wissensbasierte Echtzeitplanung
von Jurgen Dom
Modulare Regelprogrammierung
von Siegfried Bocionek
Automatisierung von Terminierungsbeweisen
von Christoph Walther
Logische und Funktionale Programmierung
von Ulrich Furbach
Parallelism in Logic
von Franz KurfeB
Relative Complexities of First Order Calculi
von Elrnar Eder
Schlie6en bei unsicherem Wissen in der Kiinstlichen Intelligenz
von der Gruppe Lea Sornbe
Doris Altenktiiger
Winfried Buttner
Wissens basierte
Systeme
Architektur, Entwicklung,
Echtzeitanwendungen -
Eine praxisgerechte Einfiihrung
I I
Vleweg
Die Deutsche Bibliothek -CIP-Einheitsaufuahme
Altenkriiger, Doris:
Wissensbasierte Systeme : Architektur, Entwicklung,
Echtzeitanwendungen ; eine praxisgerechte Einfiihrung / Doris
AItenkriiger; Winfried Buttner. -Braunschweig; Wiesbaden:
Vieweg,1992
(KUnstliche Intelligenz)
ISBN-13: 978-3-528-05244-7 e-ISBN-13: 978-3-322-86811-4
DOl: 10.1007/978-3-322-86811-4
NE: Buttner, Winfried:
AIle Rechte vorbehalten •
© Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, BraunschweigIWiesbaden, 1992
Der Verlag Vieweg ist ein Unternehmen der Verlagsgruppe Bertelsmann International.
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Jede Verwertung auBerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes
ist ohne Zustimmungen des Verlags unzulassig und strafbar. Das gilt
insbesondere fur VervielfaItigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen
und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.
Gedruckt auf saurefreiem Papier
ISSN 0940-0699
ISBN-13: 978-3-528-05244-7
Inhaltsverzeichnis v
Inhaltsverzeichnis
1 Wissensbasierte Systeme 1
1.1 Von Datenverarbeitung zu Wissensverarbeitung 1
1. 2 Struktur Wissensbasierter Systeme 3
1.3 Perspektive Wissensbasierter Systeme 5
2 Wissensbasis: Reprasentation von Wissen 6
2.1 Prozedurale Wissensreprasentation 18
2.1.1 Produktionsregeln 21
2.1.2 Scripts 27
2.2 Logische Wissensreprasentation 30
2.2.1 Aussagenlogik 30
2.2.2 Pradikatenlogik 35
2.3 Objektorientierte Wissensreprasentation 43
2.3.1 Semantische Netze 48
2.3.2 Partitionierte Semantische Netze 53
2.3.3 Conceptual Dependency Graphs 56
2.3.4 Frames 59
2.4 Reprasentation vagen Wissens 67
2.4.1 Nichtmonotone Logik 70
2.4.2 Unscharfe Logik 75
2.5 Reprasentation unsicheren Wissens 82
2.5.1 Bayes'sche Wahrscheinlichkeitstheorie 82
2.5.2 Sicherheitsfaktoren 84
2.5.3 Dempster-Shafer-Theorie 86
2.5.4 INFERNO 89
2.5.5 Endorsements 91
2.6 Reprasentation zeitlichen Wissens 94
VI Inhaltsverzeichnis
3 Inferenzmaschine: Verarbeitung von Wissen 98
3.1 Pridikatenlogische Inferenzmechanismen 98
3.1.1 Unifikation 101
3.1.2 Resolution 103
3.2 Methoden zur Ablaufsteuerung 109
3.2.1 Blackboard 109
3.2.2 Vorwiirts- und Riickwiirtsverkettung 110
3.2.3 Mustergesteuerter Ablauf 114
3.2.4 Aktive Werte 117
3.2.5 Evidenzwerte 117
3.3 Suchstrategien 119
3.3.1 Unwiderrufliche Suchstrategien 121
3.3.2 Riicksetzen 123
3.3.3 Graphen-Suchstrategien 126
3.3.4 Tiefen- und Breitensuche 129
3.3.5 Heuristische Suchstrategien 131
3.3.6 Bidirektionale Suche 134
3.3.7 Weitere Suchstrategien 135
3.4 Schluf3folgerungsverfahren 136
3.4.1 Monotones und Nichtmonotones SchluBfolgern 136
3.4.2 Vererbung 136
3.4.3 Deduktion, Induktion, Abduktion 136
3.4.4 Weitere SchluBfolgerungsverfahren 139
Inhaltsverzeichnis VII
4 Entwicklungswerkzeuge 140
4.1 NEXPERT OBJECT 140
4.1.1 Objekte und Klassen 141
4.1.2 Regeln 145
4.1.3 Inferenzmaschine 147
4.1.4 Mustererkennung 149
4.1.5 Interpretationen 150
4.1.6 Links 151
4.1.7 Editoren 152
4.1.8 Browser 154
4.2 Personal Consultant Plus 155
4.2.1 Frames 155
4.2.2 Parameter 157
4.2.3 Regeln 158
4.2.4 Vererbung 159
4.2.5 Systemfunktionen 159
4.2.6 Vages Wissen 160
4.2.7 Verkettung 164
4.2.8 Meta-Ebene 165
5 Anwender-Schnittstelle 166
5.1 Dialogkomponente 171
5.1.1 Anwenderfreundlichkeit 172
5.1.2 Hilfesysteme 180
5.1.3 Anwendermodellierung 194
5.1.4 Anwenderkonventionen 200
5.1.5 Anwenderkompetenz 201
5.1.6 Anwenderintentionen 205
5.2 Erklarungskomponente 217
VIII Inhaltsverzeichnis
6 Wissensakquisition 220
6.1 Grundmodelle 221
6.1.1 Indirekte Wissensakquisition 221
6.1.2 Direkte Wissensakquisition 222
6.1.3 Automatische Wissensakquisition 223
6.2 Phasen 225
6.2.1 Identifikation 226
6.2.2 KonzeptionaIisierung 226
6.2.3 F ormaIisierung 227
6.2.4 Interpretationsmodell 228
6.3 Techniken 229
6.3.1 Brainstorming 230
6.3.2 Intensiv-Interview 230
6.3.3 Konstruktgitter-Verfahren 230
6.3.4 Strukturiertes Interview 231
6.3.5 SkaIierung 231
6.3.6 Gruppendiskussion 231
6.3.7 Review 232
6.3.8 Protokollanalyse 232
6.3.9 Vorwarts-/Riickwartssimulation 232
7 Echtzeit-Anwendungen 233
7.1 Definierte Antwortzeiten 237
7.1.1 Kopplung Expertensystem-ProzeBrechner 239
7.1.2 Approximatives SchlieBen 241
7.1.3 Behandlung von Zeitvorgaben 246
7.2 Leistungssteigerung 247
7.2.1 Parallelisierung auf Programmiersprachen-Ebene 250
7.2.2 Ansatzpunkte zur Parallelisierung von LISP 253
7.2.3 Multi LISP 256
7.2.4 Geschwindigkeitszuwachs durch Parallelisierung 259
Literaturverzeichnis 261
Sachwortverzeichnis 272
1 Wissensbasierte Systeme 1
1 Wissensbasierte Systeme
Wissensbasierte Systeme bilden ein Teilgebiet der Kiinstlichen Intelligenz (KI)
und umfassen schwerpunktmaBig Expertensysteme, aber z.B. auch
Natiirlichsprachliche und Bildverstehende Systeme. Wissensbasierte Systeme
verfiigen iiber komplexe Formalismen zur Reprasentation und umfangreiche
Techniken zur Verarbeitung von Wissen.
1.1 Von Datenverarbeitung zu Wissensverarbeitung
Systeme der klassischen Datenverarbeitung (DV) bestehen vorrangig aus
prozeduralen Programmen und numerischen Daten. In der Wissensverarbeitung
herrschen dagegen deklarative Beschreibungen und symbolische Daten vor.
Die Daten herkommlicher DV- Systeme sind in starren Strukturen abgelegt und
ihre Verarbeitung erfolgt nach einem fest vorgegebenen Ablauf, d.h.
schematischen Berechnungsverfahren, den sog. Algorithmen. Der
Software-Entwickler eines DV-Programms hat seine Kenntnisse iiber
DV-Prozesse, die eigentliche Aufgabe und die von spateren Nutzern geforderten
Randbedingungen mit diesen Algorithmen implementiert.
Der Vorteil der festen Strukturen ist ein schneller VerarbeitungsprozeB der
Daten, auf die diese Strukturen angewandt werden. Diese Art der
Programmierung ist jedoch sehr aufwendig und fiihrt zu starren
Verarbeitungsstrukturen. Der Wunsch nach einer Abbildung des Wissens in
flexibleren Strukturen, die sich der jeweiligen Situation anpassen, ist naheliegend.
Die Integration von Wissen bei der DV-Programmentwicklung ist ein seit langem
von Software-Entwicklern betriebenes Handwerk. Diesen manuellen ProzeB
weitgehend zu automatisieren ist eine wichtige Aufgabe der Wissensverarbeitung.
Eine Unterstiitzung der Software-Entwicklung durch CASE-Werkzeuge
(Computer Aided Software Engineering Tools) ist heute Stand der Technik.
Eine noch starkere VerIagerung des Software-Entwicklungsprozesses auf die
Maschine wird kiinftig Gegenstand der Wissensverarbeitung sein.
2 1 Wissensbasierte Systeme
Wissen
(Fakten &
Regeln)
Abb. 1.1 Datenverarbeitung versus Wissensverarbeitung
In der klassischen DV-Welt wird zwischen Daten und Programm klar getrennt.
Sowohl die Programmentwicklung als auch die Erstellung problemadaquater
Daten ist Aufgabe des Software-Entwicklers. In der KI-Welt gibt es diese
Unterscheidung nicht: Fur den Wissensingenieur liegt bei der Entwicklung
Wissensbasierter Systeme der Schwerpunkt auf der Umsetzung des
anwendungsspezifischen Wissens in eine geeignete Reprasentationsform, meist
bestehend aus Fakten und Regeln. Die eigentliche Verarbeitung und Anwendung
des Wissens obliegt der Inferenzmaschine und ist damit bereits vorgegeben.
Der Wissensingenieur hat dabei lediglich die Aufgabe, ein Entwicklungswerkzeug
auszuwahlen, das sowohl bzgl. des Reprasentationsformalismus als auch bzgl. der
Inferenzmaschine der Anwendung gerecht wird.
