2.1 Überblick über Expertensysteme Flashcards
Expertensysteme - Ziel
Entscheidungs- und Lösungsfindungsprozess von Experten (Fachleuten) nachahmen
Experten - Definition
- Menschen mit speziellen Kenntnissen und Erfahrungen in einem bestimmten Bereich
- Fachleuten auf dem jeweiligen Gebiet
Problemlösung - Problem
- Problem: Fragestellungen in bestimmten Bereich ähnlich, aber nie ganz gleich
-> Lösung von Aufgaben oder Problemen nicht allein durch Auswendiglernen - Lösung: Problemlösung durch Methode ergänzen, die Erfahrungswissen mit neuen Problemen und Anwendungsszenarien abgleicht
Expertensysteme - Bestandteile
- formalisierten Wissensbestand - Wissensbasis
- Inferenzmaschine, die Wissensbasis nutzt, um Schlussfolgerungen zu ziehen
Hauptansätze für Expertensysteme
- Fallbasierte Systeme
- Regelbasierte Systeme
- Systeme basierend auf Entscheidungsbäumen
Hauptansätze für Expertensysteme - Fallbasierte Systeme
- speichern Beispiele für konkrete Probleme zusammen mit einer erfolgreichen Lösung
- neuer, bisher unbekannter Fall
-> Versuch Lösung für ähnlichen Fall zu finden und diese Lösung auf den vorliegenden Fall anzuwenden - größte Herausforderung:
Finden eines geeignetes Ähnlichkeitsmaß für Vergleich von Problemstellungen
Fallbasierte Systeme - Lösungsansatz
- Wissensbasis mit bekannten Fällen
- Retrieve: Analyse des neuen Falls auf Ähnlichkeit mit bekannten Fällen (z.B. Algorithmen berechen Ählichkeits- und Distanzmaß)
- Reuse: Anpassung des Falls
- Revise: Einsatz und Bewertung
- Retain: Aktualisierung der Wissensbasis
Abb. Cased-Based Reasoning Zyklus
Hauptansätze für Expertensysteme - Regelbasierte Systeme
- Darstellung der Wissensbasis in Form von Fakten und Regeln des Typs „Wenn A, dann B“
- beschreiben Zusammenhänge zwischen Fakten
Hauptansätze für Expertensysteme - Systeme basierend auf Entscheidungsbäumen
- zu lösende Problemklasse lässt sich als Entscheidungsproblem kategorisieren
-> Darstellung des Wissens in Form von Entscheidungsbäumen - Bäume werden erstellt, indem Beispiele analysiert werden
Entscheidungsbaum
- visualisiert mehrstufige Entscheidungsprozesse in Form eines Baumdiagramms
- Entscheidungsalternativen können an den Ästen mit ihren jeweiligen Verzweigungen (Knoten) abgelesen werden
Inferenzmaschine
implementiert Regeln des logischen Denkens
-> Ableitung neuer Fakten, Regeln und Schlussfolgerungen, die nicht explizit in Wissensbasis enthalten sind
Expertensysteme - historischer Kontext
- Nebenprodukt früherer Versuche, allgemeinen Problemlöser zu implementieren
- Herbert A. Simon und Allen Newell
- Kombination aus Erkenntnissen der Kognitionswissenschaft und mathematischen Modellen des formalen Denkens
-> System, das beliebige Probleme durch sukzessive Reduktion auf einfachere Probleme löst - gescheitert, dennoch fruchtbar für weitere Entwicklung der Kognitionswissenschaft
allgemeinen Problemlösung - Erkenntnisse
Entwicklung bereichsspezifischen Problemlösers im Prinzip, einfacher zu bewerkstelligen
-> Nachdenken über Systeme, die bereichsspezifisches Wissen mit bereichsabhängigen Denkmustern kombinierten
Expertensystem - erstes praktisches Beispiele
- Edward Feigenbaum
- im Rahmen des „Heuristic Programming“-Projekts
- DENDRAL
DENDRAL
- System zur Identifizierung organischer Moleküle
- erste bemerkenswerte Anwendung von Expertensystemen
MYCIN
- Auf der Grundlage von Daten und Regeln entwickelt
- soll bei medizinischen Diagnose von Infektionskrankheiten helfen
- Wissensbasis von etwa 600 Regeln
Expertensysteme - Höhepunkt des Forschungsinteresses
- 1980er-Jahren
- führte zur Entwicklung kommerzieller Anwendungen
Expertensysteme - wichtigste Errungenschaft
- Vorreiterrolle bei Idee formaler, aber dennoch nachvollziehbarer Darstellung von Wissen
- Darstellung explizit
-> Wissen in Form von Fakten und Regeln formuliert, die von Fachleuten erstellt und überprüft werden konnten
Expertensysteme - Kernmerkmal
klare Trennung von:
* bereichsspezifischer, „geschäftlicher“ Logik
* allgemeiner Logik, die zur Ausführung des Programms benötigt wird und in der Inferenzmaschine gekapselt ist
Expertensysteme - Gegensatz zu konventionellen Programmieransätzen
konventionellen Programmieransätze:
sowohl interne Steuerungslogik als auch fachliche Geschäftslogik implizit in Form eines Programmcodes dargestellt
-> für Nicht-IT-Fachleute schwer zu lesen und kaum zu verstehen
Expertensysteme - ermöglicht…
auch Nicht-Programmierenden, eine Softwarelösung zu entwickeln, zu verbessern und zu warten
-> Idee des Rapid Prototyping
Rapid Prototyping
Vorgehen, bei dem schnellstmöglich Prototypen aufgebaut und evaluiert werden
-> zügig Feedback zukünftiger Anwendenden zu wichtigen Funktionalitäten einholen und Änderungen umsetzen
Idee des Rapid Prototyping - Entstehung
- bereits vorhandene Inferenzmaschine
- ermöglichte Programme für völlig unterschiedliche Zwecke zu erstellen
- einfach die zugrunde liegenden Regeln in der Wissensbasis ändern
Expertensysteme - Nachteil
- für eine wachsende Zahl interessanter Anwendungsfälle entwickelt
- erforderten immer größere Wissensbasen, um betreffendes Sachgebiet zufriedenstellend zu repräsentieren
- rechnerische Komplexität der Inferenz wächst schneller als linear mit der Anzahl der Fakten und Regeln
-> Antwortzeiten des Systems für viele praktische Probleme schlicht zu lang - mit zunehmender Größe Wissensbasis immer schwieriger, ihre Konsistenz nachzuweisen, weil sichergestellt werden muss, dass sich einzelne Elemente nicht widersprechen
-» Rückgang ihrer Popularität
