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23.08.1985

Expertensysteme: Der Mensch als Diener von Computern?

23.08.1985

Dr. Peter Mossack Software AG Darmstadt

Wird die rote oder die blaue Seite gewinnen?, fragte der amerikanische General das Expertensystem, das eine Kampfsituation simulierte. "Ja", antwortete das System nach etwa zwanzig Minuten härtester Arbeit. "Ja was?", fragte dann der Leiter des Entwicklungsteams sein System, um möglicherweise diese etwas peinliche Situation zu retten. Nach etwa weiteren 20 Minuten Analyse antwortete das System endgültig: "Ja, Sir".

Diese Anekdote zeigt uns nicht nur, was wir alle schon wissen, nämlich daß Expertensysteme noch in ihren Kinderschuhen stecken, sondern auch, daß es praktische Grenzen für das gibt, was man mit Expertensystemen überhaupt erreichen kann. Den gesunden Menschenverstand, der weiß, was man meint, ohne daß man es in logisch korrekter Weise ausdrücken muß, kann - zumindest nicht in den nächsten hundert Jahren - kein auf einem elektronischen Computer basierendes System ersetzen.

Wenn wir diese These akzeptieren, und das können wir tun, indem wir uns auf unsere Intuition verlassen (in einer "Berechnungszeit" von etwa 100 Millisekunden), dann tagträumen wir nicht gemeinsam mit jenem, der meint, ein elender Haufen von (mit Freon gekühlten?) Schaltkreisen, welcher auf Basis von Forwardchaining, Backward-chaining, Fuzzy-logic etc. arbeitet, könne die Denkfähigkeit eines Menschen ersetzen.

Wir können uns somit beruhigt mit einem kurzen Überblick über das befassen, was Expertensysteme in den nächsten Jahren leisten können, was sie leisten müssen und wie sie in unsere Umgebung hereinpassen.

Expertensysteme, die eine Untermenge von dem Gebiet der sogenannten Künstlichen Intelligenz (oder "machine intelligence") bilden, sind Systeme, die das Verhalten eines menschlichen Experten in einem bestimmten (normalerweise sehr beschränkten) Gebiet nachahmen sollen, um zu helfen, mehr oder weniger komplizierte Probleme zu lösen. Sie sollen also nicht die richtige" Antwort zu einem Problem geben, sondern eine Analyse durchführen und (hoffentlich) eine ähnliche Antwort geben, wie sie ein menschlicher Experte gegeben hätte.

Der Hauptansatz, eine solche Anforderung zu befriedigen, ist durch die sogenannten "Wissensbasierten Systeme", die nicht nur De-facto-Daten und deren Zusammenhänge speichern, sondern auch die Speicherung und Verarbeitung von Regeln ermöglichen, gegeben. Die allerersten solcher Systeme waren fast völlig anwendungsspezifisch aufgebaut, das heißt die Art der Verarbeitung war nicht allgemein verwendbar und es gab eine klare Trennung zwischen den einzelnen notwendigen Komponenten eines solchen Systems.

Heutzutage versucht man solche Verfahren zu verallgemeinern, indem man Rahmensysteme baut, in welchen nicht-anwendungsspezifische Komponenten zur Verfügung gestellt werden, etwa eine Inferenzmaschine, eine Wissensbasis-, Aufbau-und-Testschnittstelle, eine Endbenutzer-Schnittstelle und die notwendigen Datenbankverwaltungsfunktionen .

Inzwischen arbeiten Inferenzmaschinen schon mit Kombinationen von verschiedenen Verfahren sowie Vor- und Rückwärtsverkettung, Selbsterklärungsfunktion nichtmonotonischem Argumentieren etc.; die Benutzerschnittstellen werden freundlicher - mit farbigen Multifenster-Funktionen, Mäusen, Super-Sensoren und anderem. Man kümmert sich darum, schnellere Hardware zu bauen, die für die logischen Operationen geeigneter ist als der herkömmliche (Steinzeit-) Computer.

Alle diese Entwicklungen werden in den nächsten Jahren vorangetrieben und führen sicher zu einer Verbreitung von Expertensystemen. Doch auch unter dem technischen Aspekt allein betrachtet, sind solche Systeme noch recht primitiv. Es ist nun mal so, daß das Wissen eines Experten im allgemeinen sehr komplex ist und deshalb nur durch eine sehr hohe Anzahl von Regeln und Fakten repräsentiert werden kann (wenn überhaupt); noch viel wichtiger, dieses Wissen ist meistens das Ergebnis von vielen Jahren praktischer Erfahrung und im Gehirn des Experten nicht in der Form von logischen Regeln vorhanden (auch nicht in der Form von Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1); oft ist es dem Experten gar nicht möglich zu erklären, "warum" etwas so ist, "wie es halt ist".

So gibt es heutzutage den sogenannten "Knowledge Engineer", der die Aufgabe hat, mit dem Experten zu kommunizieren und dessen "Wissen" in verarbeitbare Informationen umzuwandeln und daraus (langsam) ein (auch normalerweise sehr langsames) Expertensystem zusammenzuflicken.

Wir benötigen also (und es wird natürlich an der akademischen Front auch schon daran gearbeitet) Systeme, die in Zusammenhang mit Sprachinterpretation die Regeln und Fakten automatisch induzieren ("inductive programming"). Ferner muß es möglich sein, dadurch Konzepte zu synthetisieren, die dem Experten dann das "Warum" erklären können von den Sachen, die er schon "wußte". Aus den bereits bestehenden Konzepten kann das System dann auch Fragen stellen über Dinge, die es noch nicht kennt, die es aber als "interessant" betrachtet.

Wenn man Expertensysteme unter dem Aspekt der Einsetzbarkeit untersucht, stößt man auf interessante Probleme von denen ich einige hier darstellen will. Fragen wir aber erst einmal, warum wir überhaupt solche Systeme benötigen. Die Antwort ist ziemlich klar: weil nämlich heutzutage sich die Quantität von Informationen über spezialisierte Gebiete so vermehrt, daß diese ständig in kleinere (die aber

dann größer werden) Untergebiete aufgeteilt werden müssen; denn das menschliche Gehirn hat nur eine begrenzte Aufnahmefähigkeit. Wir benötigen also Systeme, die es uns ermöglichen, Gebrauch von spezialisierten Kenntnissen zu machen, ohne daß wir selber ein solcher Spezialist sind.

Die direkte Nutzung eines Expertensystems durch den Laien habe ich schon am Anfang dieses Kommentars bezweifelt, einmal aus Gründen der Effizienz der Kommunikation zwischen einem Laien und einem Stück Hardware durch Frage- und Antwort-Dialoge und zweitens, weil die Möglichkeit von Mißverständnissen viel zu groß ist.

Ein anderer, sehr wichtiger und nicht sehr oft diskutierter Punkt ist sicherlich die Frage der Verantwortung. Wenn ich zu meinem Hausarzt gehe und, nachdem er seine Diagnose gestellt hat, dieser verschreibt mir ein völlig falsches Medikament - dann kann ich mich auf ihn als "verantwortliche Person" beziehen.

Bei einem Computer kann dies natürlich nicht der Fall sein, insbesondere wenn die.... Anzahl von unterschiedlichen menschlichen und maschinellen Komponenten betrachten, die mitspielen, um ein solches System zu bilden (auch die Wissensbasis wird normalerweise eine Sammlung der Kenntnisse vieler Experten sein).

Beide von den oben dargestellten Argumenten fuhren uns zu der Vermutung, daß der Einsatz solcher Systeme in den nächsten zwanzig Jahren in der Form von Hybrid-Expertensystemen erfolgen wird, es wird also immer einen menschlichen Experten (oder Pseudoexperten) geben. Dieser hat ein globales Verständnis von dem zu behandelnden Problem. Er "versteht" einerseits das Problem des Laien (also analysiert vor) und kommt dann mit Hilfe des implementierten Systems zu einer guten Lösung. Andererseits übernimmt dieser Experte als "Person" die Verantwortung für das daraus abgeleitete Geschehen. Diese Person kann (und wird) natürlich auch ein Unternehmen sein, das (beschränkte) Verantwortung trägt und die dazugehörigen (normalerweise sehr großen) Datenbanken hält und ständig auf den neuesten Stand bringt.

So wird es in den kommenden Jahren Betriebe geben, die ihre EDV-Dienstleistungen von. einfachen Rechenaufgaben auf das Gebiet der "Beratung mittels wissensbasierter Systeme" aufwerten (und damit Geld verdienen); es werden auch spezifische "Inhouse"-Anwendungen gebildet, und drittens gab es, gibt es und wird es auch immer geben die Hobby-Freaks, die zu Hause mit ihren (Multi-Megabyte-) Rechnern herumspielen.

Die Antwort auf die im Titel gestellte Frage lautet also: Nein.