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06.04.1990 - 

Erst die zweite Implementierung verspricht Kapitalrendite

Der Technologietransfer ist Ziel der ersten KI-Anwendung

Bisher gibt es keine schlüssigen Antworten auf die Fragen, wann und warum in Künstliche Intelligenz investiert werden soll. Potentielle Anwender können oft nicht einschätzen, was der Einsatz von KI-Anwendungen für ihr Unternehmen bedeuten könnte. Rolf Levenhagen vermittelt im zweiten Teil seiner Artikelserie die Grundlagen.

Ein KI-Programm kann sehr wohl mit einer prozeduralen Programmiersprache geschrieben werden. Alle prozeduralen Sprachen haben die Veratbeitungsleistung der Turing-Maschine, die jedes irgendwie geschriebene Programm ausdrücken kann. Gleichwohl tragen herkömmliche Programmiersprachen nicht viel dazu bei, ein solches Programm zu implementieren.

Wohl würde der erste Schritt darin bestehen, die prozedurale Sprache zu verwenden, im etwas zu implementieren, das einer Inferenzmaschine sehr nahe kommt. Die Vorteile der Verwendung einer KI-Shell sind damit evident. Eine fertig implementierte Inferenzmaschne und Tools, die den Prozeß der Eingabe von Regeln, der Editierung und der Fehlerelimination unterstützen, kommen der Lösung aber bereits viel näher. Die Argumente ähneln denen, die die Verwendung einer Programmiersprache der vierten anstelle einer Sprache der dritten Generation befürworten.

Es soll ein Vorteil erläutert werden, den insbesondere KI-Systeme haben, die mit vorhandenen Datenbanken kommunizieren. Bei dein als Beispiel angeführten Expertensystemen (vergleiche Teil I der Serie) tritt das Problem auf, wie man diese Verbindungsabhängigkeiten am besten darstellt. Bisher war davon die Rede, daß die Abhängigkeiten als Regeln dargestellt werden sollten. Ein großer feil der Informationen, die das KI-System benötigt, ist aber vielleicht bereits in vorhandenen Datenbanken (Stücklisten) gespeichert. Somit wäre es sicherlich möglich, viele Beziehungen in einer standardmäßigen Datenbank darzustellen.

In bestimmten Fällen ist die Datenbank-Repräsentation einer ausschließlich regelorientierten Darstellung vorzuziehen. Unter anderem wird damit vermieden, daß gleiche Informationen doppelt dargestellt und gepflegt werden, was zu Redundanzen führen würde. Die Datenbank-Repräsentation ist leichter zu aktualisieren, und die Informationen können in diesem Fall obendrein von anderen Systemen verwendet werden.

KI-Systeme arbeiten mit Datenbanken zusammen

Die Regeln der Anwendung werden entweder durch Regeln der Inferenzmaschine dargestellt oder durch Daten, die in einer Datenbank gespeichert sind. Die Vorteile dieser Datenbank-Repräsentation lassen sich allerdings nur ausnutzen, wenn die Inferenzmaschne mächtig genug ist, um mehrfach auftretende, das heißt nichtskalare Datenobjekte direkt Zu verarbeiten, und wenn die Datenbankschnittstelle zuläßt, daß die Inferenzmaschine Schlußfolgerungen über eine externe Datenbank zieht.

Zu den größten Handicaps der ersten KI-Shells auf Großrechnern zählte die Tatsache, daß die Inferenzmaschinen so schwach waren, daß sie nur skalare Daten verarbeiten konnten. Die Datenbankschnittstellen waren ebenfalls sehr schwach; Objekte von externen Datenbanken konnten daher nicht direkt manipuliert werden, und die Datensätze mußten zuerst in einen Puffer im Hauptspeicher eingelesen werden.

Hat man eine genügend leistungsfähige Inferenzmaschine und eine hochentwickelte Datenbankschnittstelle zur Verfügung, kann man wählen, wie die Regeln der Anwendung am besten dargestellt werden. Wenn mehr Informationen in der Datenbank abgebildet werden, sind weniger Regeln erforderlich. Da viele dieser Datenbanken möglicherweise bereits vorhanden sind, können Anwendungen schneller und exakter implementiert werden als bei einer schwachen Inferenzmaschine und einer schwachen Datenbankschnittstelle, die es unmöglich mach, das Wissen zuerst einmal in Datenbanken darzustellen.

Dieser Punkt ist von grundlegender Bedeutung für die ordnungsgemäße Einbettung der KI-Technologie in die bestehende Großrechnerumgebung. Mit einer leistungsfähigen Inferenzmaschine und einer leistungsfähigen Datenbankschnittstelle können Datenbanken zu einem Bestandteil der Anwendung werden und sind nicht davon isoliert.

Die erste Implementierung ist die KI-Anwenderschule

Die Ziele bei der Realisierung der ersten KI-Anwendung unterscheiden sich in der Regel von den Zielen, die bei allen nachfolgenden Anwendungen gesetzt werden. Das Hauptziel besteht darin, sich mit der KI-Technologie so vertraut wie möglich zu machen und zu lernen, wie das ausgewählte KI-Tool eingesetzt wird. Sobald diese beiden Ziele erreicht sind, können weitere Anwendungen realisiert werden, die dann auch eine Kapitalrendite liefern.

Es liegt nahe, zuerst eine einfache KI-Anwendung zur realisieren. Dies sollte nur eine geradlinige Beurteilungskette erfordern. Sie darf jedoch keine offensichtliche prozedurale Lösung haben, weil es sonst schwierig wird, die Vorteile der KI-Technologie nachzuweisen.

Zur Realisierung muß zunächst eine der KI-Methoden Rückwärtsverkettung, Vorwärtsverkettung und hypothetisches Schlußfolgern ausgewählt werden. Für die Vorwärtsverkettung spricht, daß die grundlegenden Vorteile der KI-Technologie hierbei am offensichtlichsten sind; außerdem ist es leichter, die Methoden der Rückwärtsverkettung und des hypothetischen Schlußfolgern zu lernen, wenn man Hintergrundkenntnisse in Vorwärtsverkettung hat.

Im Vordergrund steht nicht die Kapitalrendite

Die Anwendung sollte ein niedriges Profil haben und nicht von ausschlaggebender Bedeutung sein, so daß ein Mißerfolg akzeptiert werden kann. Das Ziel der ersten KI-Anwendung ist der Technologietransfer und nicht die Kapitalrendite.

In mancher Hinsicht ist die Auswahl der ersten Anwendung leicht, weil sie nahezu risikofrei ist. An die zweite KI-Anwendung, die einen größeren Stellenwert und dementsprechend einen größeren Kapitalrückfluß haben sollte, werden höhere Anforderungen gestellt. Solche Anwendungen sind nicht risikofrei, daher bedürfen sie einer sorgfältigen Analyse und Planung.

Komplexität sollte in der Breite reduziert werden

Viele Leute wählen eine interne DV-Anwendung, um das Risiko zu minimieren. Es kommt jedoch nur selten vor, daß eine DV-Anwendung auch nur den Bruchteil des Kapitalrückflusses liefert, den eine unternehmensrelevante Anwendung erbringt, die dem Zentrum der geschäftlichen Abläufe näher steht. Vorzugsweise sollte man nach Anwendungen außerhalb der Datenverarbeitung Ausschau halten, für die Beurteilungsregeln bereits geschrieben worden sind.

Damit wird die Phase der Wissensakquisition zur Erfüllung der Regeln übersprungen und das Risiko reduziert. Es gibt überraschend viele dieser Anwendungen, wie ein Blick in eine Reihe von Handbüchern mit Unternehmensrichtlinien zeigt.

Selbst für Anwendungen mit hohem Kapitalrückfluß wie zum Beispiel die Ausstellung von Versicherungspolicen oder die Gewährung von Darlehen, gibt es Unternehmensrichtlinien in schriftlicher Form.

Ein weiterer Fehler, den es zu vermeiden gilt, ist die Vereinfachung einer Anwendung durch die Reduzierung ihrer Verarbeitungstiefe. Es ist besser, die Komplexität zu verringern, indem man die Breite reduziert, das heißt, indem man Beurteilungen nur für bestimmte Geschäftsbereiche oder Produkte durchführt, hier aber gründliche Arbeit leistet.

Bei einem oberflächlichen Konzept ist das Endergebnis eventuell nicht besonders beeindruckend, und die Mitarbeiter erkennen die Beschränkungen nicht sofort. Durch eine Einengung des Wirkungsbereiches kann die Anwendung erstklassige Bewertungen m ihrem Wissensbereich liefern, und die Benutzer können leicht erklimmen, wo die Grenzen des Fachwissens liegen.

Weiterhin ist es einfach, später neue Geschäftsbereiche oder Produkte hinzuzufügen, wobei die alten Regeln unverändert bleiben. Die Erweiterung des oberflächlichen Systems erfordert fast immer eine vollständig neue Realisierung.

KI-Integration setzt eine Reihe von Tests voraus

Ein weiteres wichtiges Ziel bei der Realisierung der zweiten KI-Anwendung besteht darin, zu lernen, das KI-Tool in die bestehende Umgebung zu integrieren. Da hierbei häufig Probleme und Verzögerungen entstehen, sollten die folgenden Punkte erledigt sein, bevor man sich extern auf ein Lieferdatum für die zweite KI-Anwendung festlegt:

1. Test der Datenbankschnittstellen,

2. Test der TP-Monitorschnittstellen,

3. Test der Aufruffunktionen,

4. Fertigstellung des Prototyps der Anwendung.

Die Beurteilung von Sachzusammenhängen kann von ausschlaggebender Bedeutung für die Realisierung von Unternehmenszielen sein. Herkömmliche Anwendungen sind dazu nicht in der Lage. Die KI-Technologie hat eine Reihe von Möglichkeiten eröffnet, solche Anwendungen doch zu realisieren.

Es kommt nur selten vor, daß eine Technologie potentiell so hohe Auswirkungen auf die Kapitalrendite eines Anwenderunternehmens hat, wie es bei der KI der Fall ist. Die Integration und die Verwendung dieser Technologie können den Ausgang vieler künftiger Marktwettbewerbe entscheiden.

Rolf Levenhagen ist Geschäftsführer der AICorp Deutschland GmbH, Bad Homburg