Ein wissensbasiertes System (WBS) ist ein intelligentes Informationssystem, in dem Wissen mit Methoden der Wissensrepr sentation und Wissensmodellierung abgebildet und nutzbar gemacht wird. Der Begriff wird h ufig synonym oder als Oberbegriff f r Expertensysteme gebraucht, er l sst sich aber auch allgemeiner f r alle auf Wissen basierenden Systeme fassen. Wissensbasierte Systeme k nnen als eine besondere Art von Programmiersystemen angesehen werden, mit denen eine neue vorteilhafte Programmiermethodologie m glich wird. Sie werden bevorzugt zur L sung von Problemen eingesetzt, die auf algorithmischem, imperativem Wege nur schwer realisierbar sind. Die Inferenzmaschine ist dabei ein Berechnungsmechanismus f r mit der Wissensbasis gegebene Programme. Durch die Eingabe von "Wissen" wird die Inferenzmaschine "programmiert". Das Wissen wird deklarativ repr sentiert. Es besteht aus Faktenwissen ( hnlich den Daten in einer herk mmlichen Datenbank) als auch Regelwissen, zum Beispiel in Form von Produktionsregeln ("wenn ..., dann ..."), die symbolisch vorliegen. Zu den wissensbasierten Systemen geh ren Regelbasierte Systeme, Expertensysteme und Software-Agenten Ein wissenbasiertes System ist leichter zu verstehen, weil es gen gt, die voneinander unabh ngigen, berschaubaren Wissenseinheiten zu verstehen, leichter korrigierbar, weil es gen gt, die Richtigkeit der einzelnen Wissenseinheiten zu berpr fen und diese gegebenenfalls zu ndern, leichter entsprechend dem wachsenden Kenntnisstand zu aktualisieren, insbesondere bei sehr diffusen Sachgebieten. In den allermeisten F llen sind Expertensysteme wissenbasierte Systeme, auch wenn diese rein theoretisch nach anderen Prinzipien entwickelt sein k nnten. Es ist jedoch nicht jedes wissenbasierte System schon ein Expertensystem. Hierzu bedarf es einiger zus tzlicher Komponenten, die das Gesamtsystem ber die F higkeit zum Probleml sen hinaus mit solchen Nutzungseigenschaften ausstatten, dass damit tats chlich ein Experte ersetzt werden kann.
Wissen - ob sicher oder unsicher - muss in wissensbasierten Systemen adquat dargestellt und maschinell verarbeitet werden. Den Autoren ist es gelungen, die unterschiedlichen Methoden anschaulich zu prsentieren, so dass dieses Werk zum Selbststudium wie auch als Begleittext fr entsprechende Vorlesungen geeignet ist.
Die fnfte Auflage wurde berarbeitet und um den aktuellen Bereich der Argumentation erweitert. Praxisnahe Selbsttestaufgaben mit online zur Verfgung gestellten ausfhrlichen Lsungen erleichtern das Lernen.
Inhalt
Logikbasierte Wissensreprsentation - Maschinelles Lernen und Data Mining - Fallbasiertes Schlieen - Default-Logiken - Logisches Programmieren und Antwortmengen - Argumentation - Aktionen und Planen - Agenten - Probabilistische Netze - Anwendungsbeispiele aus Medizin, Genetik und Wirtschaft
Zielgruppe
Studierende der Informatik und verwandter Gebiete
Autoren
Prof. Dr. Christoph Beierle ist Universittsprofessor fr Informatik/Wissensbasierte Systeme an der FernUniversitt in Hagen. Prof. Dr. Gabriele Kern-Isberner ist Universittsprofessorin fr Informatik/Information Engineering an der Universitt Dortmund.
Ein wissensbasiertes System (WBS) ist ein intelligentes Informationssystem, in dem Wissen mit Methoden der Wissensrepr sentation und Wissensmodellierung abgebildet und nutzbar gemacht wird. Der Begriff wird h ufig synonym oder als Oberbegriff f r Expertensysteme gebraucht, er l sst sich aber auch allgemeiner f r alle auf Wissen basierenden Systeme fassen. Wissensbasierte Systeme k nnen als eine besondere Art von Programmiersystemen angesehen werden, mit denen eine neue vorteilhafte Programmiermethodologie m glich wird. Sie werden bevorzugt zur L sung von Problemen eingesetzt, die auf algorithmischem, imperativem Wege nur schwer realisierbar sind. Die Inferenzmaschine ist dabei ein Berechnungsmechanismus f r mit der Wissensbasis gegebene Programme. Durch die Eingabe von "Wissen" wird die Inferenzmaschine "programmiert". Das Wissen wird deklarativ repr sentiert. Es besteht aus Faktenwissen ( hnlich den Daten in einer herk mmlichen Datenbank) als auch Regelwissen, zum Beispiel in Form von Produktionsregeln ("wenn ..., dann ..."), die symbolisch vorliegen. Zu den wissensbasierten Systemen geh ren Regelbasierte Systeme, Expertensysteme und Software-Agenten Ein wissenbasiertes System ist leichter zu verstehen, weil es gen gt, die voneinander unabh ngigen, berschaubaren Wissenseinheiten zu verstehen, leichter korrigierbar, weil es gen gt, die Richtigkeit der einzelnen Wissenseinheiten zu berpr fen und diese gegebenenfalls zu ndern, leichter entsprechend dem wachsenden Kenntnisstand zu aktualisieren, insbesondere bei sehr diffusen Sachgebieten. In den allermeisten F llen sind Expertensysteme wissenbasierte Systeme, auch wenn diese rein theoretisch nach anderen Prinzipien entwickelt sein k nnten. Es ist jedoch nicht jedes wissenbasierte System schon ein Expertensystem. Hierzu bedarf es einiger zus tzlicher Komponenten, die das Gesamtsystem ber die F higkeit zum Probleml sen hinaus mit solchen Nutzungseigenschaften ausstatten, dass damit tats chlich ein Experte ersetzt werden kann.