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17.05.1985 - 

Kl soll dem Labordasein entwachsen:

Mit "Nürnberger Trichter" Rechner aufmotzen

MÜNCHEN (kul) - Unter dem Motto "Schritte zur künstlichen Intelligenz - Industrielle Anwendungen" lud jetzt Digital Equipment zu einer Informationsveranstaltung ein. Referenten aus der Industrie und von unabhängigen Instituten gaben einen Überblick über den "Status quo" in der Kl-Welt und bereits realisierte Applikationen.

Bei künstlicher Intelligenz, so eine Definition des KI-Spezialisten Dieter Schieferle von DEC Stuttgart, handelt es sich um eine Softwaretechnologie, die auf neuen Wissensrepräsentationen beruht. Die klassischen Einsatzmöglichkeiten ließen sich dabei in zwei Hauptgruppen einteilen: Einmal biete sich das Arbeiten mit Funktionen künstlicher Intelligenz an, wenn ein sehr komplexes Problem mit einem unbekannten Lösungsalgorithmus bewältigt werden müsse. Zum anderen erweise sich KI als hilfreich, wenn eine Vielzahl von Lösungswegen zur Auswahl stehe, so daß dem Programmierer die Auswahl schwerfalle (heuristisches Wissen). Ein Paradebeispiel hierfür sieht der DEC-Experte in Schachprogrammen auf KI-Basis.

Für wissensbasierende Systeme gibt es Schieferle zufolge heute bereits ein ziemlich breites Einsatzspektrum: Verstehen von natürlicher Sprache und Bildern, Roboterplanung, automatische Beweise von Theoremen und automatisches Programmieren stünden dabei ebenso im Mittelpunkt des Interesses wie die Entwicklung von Expertensystemen. Als typisch für diese Kategorie des KI-Einsatzes nannte der DEC-Spezialist die Funktionen "Interpretieren - Konfigurieren - Diagnostizieren - Planen". Vor allem in Bereichen wie Medizin, Steuerberatung, Ölexploration, VLSI-Entwurf und Rechnerkonfiguration gebe es bereits positive praktische Erfahrungen.

Charakteristisch für Expertensysteme sind nach Aussage des KI-Spezialisten die drei Grundkomponenten "Allgemeines Weltwissen" (Common Sense), "Allgemeines Fachwissen (Textbook Knowledge) sowie Faustregeln und Erfahrungen (Private Knowledge).

Der Computer begründet seinen Lösungsweg

Eine "Intelligenzaufstockung" bei dem Rechner erfolgt normalerweise in mehreren Schritten, erklärte Schieferle: Zunächst einmal wird das Rechnersystem um die Funktion "Sprachverständnis" erweitert. Ist diese Voraussetzung gegeben, lernt der Computer eine ihm gestellte Frage zu verstehen und eine einfache Antwort zu geben. In der letzten Stufe schließlich ist dann Schieferles Definition zufolge ein wirklich intelligentes System vorhanden: Der Computer versteht und antwortet nicht nur, er begründet vielmehr auch sein Ergebnis.

Als Kernproblem für den Softwareentwickler stellt sich folglich die Frage, dem Rechner Wissen in geeigneter Form zur Verfügung zu stellen. Dabei kann es sich um prozedurales Wissen (eine Folge von Wenn-dann-Regeln), um implizites Wissen in Form von Algorithmen oder um deklaratives Wissen (Erkennen der Zusammenhänge zwischen verschiedenen Objekten) handeln.

Diese Kenntnisse werden in einer Wissensbasis gespeichert. Der Rechner kann jetzt bei jedem neuen Problem, dessen Bearbeitung ihm aufgetragen wird, darauf zurückgreifen. Den Lösungsweg erarbeitet das System dann selbständig, eine Tätigkeit, die in der konventionellen Datenverarbeitung Aufgabe des Programmierers wäre. Ist ein Problem sehr komplex und erstreckt es sich gar über verschiedene Wissensgebiete, kann eine Kombination verschiedener Wissensbanken nötig werden.

Ursprünglich, so Wilfried Rüdel von der DEC-Trainingsabteilung, sollte KI zu einem besseren Verständnis von Problemlosungen beitragen. Inzwischen jedoch gelte dieses analytische Vorgehen nicht mehr als Hauptzweck der künstlichen Intelligenz.

Als Grundvoraussetzung für einen erfolgreichen KI-Einsatz nannte Rüdel die Kombination aus leistungsfähiger Hardware, neuer Programmiersprachen und Top-Programmierer. Trotzdem reiche diese Konstellation zu einer wirklichen Verbesserung allein nicht aus. Genau hier müßten leistungsfähige Tools, die "Expert System Shells", aufsetzen.

Mittler zwischen Fachmann und - oft unerfahrenem - Benutzer soll ein neuer Spezialist werden, dessen Funktion Insider als "Knowledge-Engineer" bezeichnen. Erklärte Rüdel: "Ein Knowledge-Engineer ist gleichsam ein inverser Lehrer: Ein Pauker versucht, mittels eines Nürnberger Trichters Wissen in die Kopfe der Schüler hineinzubekommen. Der Knowledge-Engineer hingegen muß einem Experten sein Wissen herauslocken und es in den Rechner hineinzaubern."