Informatikmaterialien  von Tino Hempel

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	Richard-Wossidlo-Gymnasium Ribnitz-Damgarten Fachbereich Informatik

Expertensysteme
(siehe auch Ausarbeitung Expertensysteme (PDF-Datei 227 KByte))

PROLOG findet seine Anwendung u. a. in der Konstruktion von Expertensystemen. Dieses Teilgebiet der KI soll hier etwas näher beleuchtet werden.. 

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (Abk. KI, engl. artificial intelligence - AI) ist ein Teilgebiet der Praktischen Informatik. Die KI beschäftigt sich prinzipiell mit

• Erfassen und Nachvollziehen intelligenten Verhaltens von Computern,

• Lösen von Problemen, die Intelligenzleistungen voraussetzen, mit Hilfe eines Computers.

 Es sind also Probleme, die man nicht unmittelbar durch einen überschaubaren Algorithmus beschreiben kann. "Nimmt man an, dass man in einer gegebenen Stellung etwa 25 verschiedene Züge machen kann und dass man 10 Halbzüge (5 eigene und 5 gegnerische Züge) vorausdenken will, so muss man 2510 " 9,5×1013 Stellungen überschauen und bewerten können. Ein außerordentlich schneller Computer, der 250000 Stellungen in der Sekunde untersuchen kann, wäre allerdings mehr als 12 Jahre damit beschäftigt, zu einer Stellung den optimalen Zug (innerhalb der 10 Halbzüge) zu finden." [1]

Diese zwei Tätigkeitsfelder schlagen sich auch in den Teilgebieten der KI nieder.

• Automatisches Beweisen

• Expertensysteme

• Natürlich-sprachliche Kommunikation

• Bildverstehen (Mustererkennung) und Animation

• Robotik

Künstliche Intelligenz soll als die Fähigkeit von Computern verstanden werden, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliches Zutun, also Intelligenz erfordern. Beispiele hierfür sind Strategiespiele (Dame, Schach) oder das Verstehen und Sprechen der natürlichen Sprache.

Beispiel aus Engesser, H. [Hrsg.]: Duden „Informatik“. Bibliographisches Institut & F.A. Brockhaus AG, Mannheim 1993, Eintragungen „Künstliche Intelligenz“ und „Expertensystem“:

"Nimmt man an, dass man in einer gegebenen Stellung etwa 25 verschiedene Züge machen kann und dass man 10 Halbzüge (5 eigene und 5 gegnerische Züge) vorausdenken will, so muss man 25¹⁰ rund  9,5·10¹³ Stellungen überschauen und bewerten können. Ein außerordentlich schneller Computer, der 250000 Stellungen in der Sekunde untersuchen kann, wäre allerdings mehr als 12 Jahre damit beschäftigt, zu einer Stellung den optimalen Zug (innerhalb der 10 Halbzüge) zu finden." 

Psychologen und Informatiker sehen in der menschlichen Intelligenz die Fähigkeiten, sich mit neuen und ungewohnten Situationen und Problemstellungen auseinandersetzen zu können und zu versuchen, Problemlösungen zu finden. Dabei sind sowohl kombinatorische als auch repetitorische Fähigkeiten gefordert. KI ist in demzufolge die Fähigkeit von Maschinen, eigenständig Problemlösungen zu suchen, anstatt lediglich die bereits vom Programmierer Schritt für Schritt vorgefertigten Lösungen nachzuvollziehen. Deshalb findet ein KI-Programm ähnlich wie der menschliche Experte nur in den meisten Fällen und nicht immer Problemlösungen. KI soll also die Simulation von bestimmten menschlichen (Denk-) Fähigkeiten sein.

Ein Expertensystem ist ein Programmsystem, das „Wissen" über ein spezielles Gebiet speichert und ansammelt, aus dem Wissen Schlussfolgerungen zieht und zu konkreten Problemen des Gebietes Lösungen anbietet.

Expertensysteme können demnach:

• große Mengen Wissen repräsentieren,

• aus dem Wissen auf logischem/heuristischem Wege Schlussfolgerungen ziehen und neues Wissen gewinnen,

• im Benutzerdialog zu gegebenen Problemen Lösungen finden und den Lösungsweg erläutern.

Um oben genannte Aufgaben erfüllen zu können, müssen Expertensysteme aus folgenden Teilen aufgebaut sein:

• Wissensbasis: enthält alle Fakten und Regeln, bildet die Grundlage des Systems 

• Erklärungskomponente: erklärt dem Anwender, wie ein Ergebnis entstanden ist; Überprüfungsmöglichkeit durch Experten 

• Problemlösungskomponente: sucht und verknüpft Fakten und Regeln nach einer vorgegebenen Strategie; produziert Folgerungen und Ergebnisse 

• Dialogkomponente: lenkt das Gespräch zwischen Anwender und Expertensystem

• Wissensveränderungskomponente: ermöglicht den Ausbau der Wissensbasis durch Hinzufügen oder Verändern von Fakten und Regeln 

Damit unterscheiden sich Expertensysteme von (relationalen) Datenbanken. Sie verarbeiten nicht Daten, sondern ziehen unter Ausnutzung von Regeln und Fakten Schlüsse über einer Wissensbasis. Dies geschieht z.T. heuristisch. Außerdem sind Expertensysteme lernfähig, d. h. sie können Wissen gewinnen und ihre Basis erweitern. Darüber hinaus erklären die Systeme ihre gefundenen Ergebnisse und geben die Lösungswege bekannt, sie sind also selbsterklärend.

Anwendung der Expertensysteme 

Typische Anwendungsgebiete von Expertensystemen sind in erster Linie die Medizin (MYCIN) aber auch die Interpretation von geologischen Messdaten, die Steuerung von Maschinen, die mathematische Beweisführung (MACSYMA), die Konfigurierung von Computersystemen (R1, CONAD), usw. 

Problematisch ist der Einsatz , weil 

• die heuristische Wissensbasis als auch die programmtechnische Umsetzung fehlerträchtig sind, insbesondere die Methoden der Formalisierung unscharfen Wissens, 

• Expertensysteme von vornherein als nicht hundertprozentig zuverlässig geplant sind, 

• Prüfung auf Korrektheit bereits bei „normalen“ Programmen mühsam und (fast) unmöglich ist, 

• die Verantwortung auf eine Maschine übertragen wird, was jedoch nicht machbar ist.

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