Wissensakquisition für Expertensysteme: Techniken, Modelle und Softwarewerkzeuge
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München [u.a.]
Hanser
1990
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Von TEIRESIAS bis heute 5
3 Begriffe aus dem Knowledge Engineering 9
3.1 Aufgaben des Wissensingenieurs 9
3.2 Der „Rohstoff" Wissen 13
3.3 Anforderungen an Wissensakquisitionsmethodologien 15
3.4 Rapid Prototyping versus Modellierung 17
4 Wissensakquisition bei Rapid-Prototyping-Vorgehensweisen 21
4.1 Prototyping nach Buchanan et al 21
4.2 Prototyping nach Harmon und King 27
4.3 Prototyping nach Freiling 29
4.4 Prototyping nach Grover 34
4.5 Heuristiken für das Rapid Prototyping 37
4.6 Grenzen des Rapid Prototyping 43
4.7 Prototyping oder „Aus Fehlern wird man klug!" 47
5 Wissensakquisition beim modellbasierten Entwurf 51
5.1 Die Analysephase 51
. 5.2 Typische Expertenaufgaben 53
5.3 Heuristische Klassifikation 54
5.4 Problemlösungsmodelle für wissensbasierte Systeme 57
5.4.1 Analytische Problemlösungsmodelle 57
5.4.2 Synthetische Problemlösungsmodelle 59
5.5 Generic Tasks 61
5.5.1 Elemente eines genetischen Verfahrens 62
viii Inhaltsverzeichnis
5.5.2 Hierarchische Klassifikation 63
5.5.3 Routineentwurf mit DSPL 64
5.5.4 Andere Generische Verfahren 65
5.5.5 Zusammenfassung 66
5.6 KADS 66
5.6.1 Modellierung der Expertise 66
5.6.2 Operationalisierung der Modelle 70
5.6.3 Zwei Beispiele für die Anwendung von KADS 71
5.7 Zusammenfassung 75
6 Wissenserhebung mit Papier und Bleistift 77
6.1 Checkliste in der Orientierungsphase 78
6.2 Interviews 80
6.2.1 Unstrukturiertes Interview 80
6.2.2 Strukturiertes Interview 81
6.2.3 Fokussiertes Interview 84
6.2.4 Motivation des Experten 85
6.3 Beobachten des Experten 86
6.3.1 Protokollanalyse 86
6.3.2 Introspektion 90
6.3.3 Dialoge mit Klienten 92
6.4 Indirekte Erhebungstechniken 92
6.4.1 Multidimensionale Skalierung 93
6.4.2 Hierarchisches Clustering 94
6.4.3 Gewichtete Netze 95
6.4.4 Konstruktgitterverfahren 97
6.4.5 Strukturlegetechniken 97
6.4.6 Geschlossene Kurven 98
6.4.7 Inferenzflußanalyse 98
6.4.8 Geordnete Bäume durch Aufzählung 98
6.5 Zusammenfassung 101
7 Rechnergestützte Wissensakquisitionswerkzeuge 103
7.1 Werkzeugspektrum 103
7.2 ROGET: Wissensakquisition für konzeptuelle Strukturen ä la MYCIN . . 104
Inhaltsverzeichnis ix
7.2.1 Wissensakquisition mit ROGET 106
7.2.2 Charakterisierung des ROGET-Ansatzes 109
7.3 MOLE: Problemlösung nach dem erkläre-und-differenziere-Prinzip 109
7.3.1 Die Problemlösung in MOLE 109
7.3.2 ' Wissensakquisition mit MOLE-KA 110
7.4 CLASSIKA: Wissensakquisition für heuristische Klassifikation 112
7.5 SALT: Wissensakquisition für parametrisierenden Entwurf 115
7.5.1 Der parametrisierende Entwurf 118
7.5.2 Wissensakquisition mit SALT 119
7.6 OPAL: Wissensakquisition für die Anpassung von Krebstherapien 121
7.6.1 Problemlösung nach dem Planverfeinerungsverfahren 121
7.6.2 Planverfeinerung in ONCOCIN 122
7.6.3 Wissensakquisition mit OPAL 123
7.6.4 Charakterisierung des OPAL-Ansatzes 125
7.7 PROTEGE: Wissensakquisition für Planverfeinerung 126
7.7.1 Die Aufgabe von PROTEGE 126
7.7.2 Die Aufgabe von p-OPAL 126
7.7.3 Die Planverfeinerung in e-ONCOCIN 127
7.7.4 Bewertung des PROTEGE-Ansatzes 127
7.8 KSS0: Wissensakquisition für heuristische Assoziation 127
7.8.1 Problemlösen mit heuristischer Assoziation 128
7.8.2 Wissensakquisition mit KSS0 128
7.8.3 Ein Beispiel 129
7.8.4 Diskussion von KSSO 136
7.9 ETS und AQUINAS: Wissensakquisition für hierarchische Klassifikation . . 136
7.9.1 ETS: Das Vorgängersystem von AQUINAS 136
7.9.2 AQUINAS: die Erweiterung von ETS 140
7.9.3 Der Problemlösungsprozeß in AQUINAS 140
7.10 Der Einsatz von Hypermedien in Verbindung mit Expertensystemen . 141
7.10.1 Hypermedien und Hypertextsysteme 141
7.10.2 Ein Beispiel für Hypertext 142
7.10.3 Hypermedien als Ergänzung der Expertensystemtechnik 142
7.10.4 Hyper-KSE 142
7.10.5 Die Integration an einem Beispiel 144
7.10.6 Diskussion von Hyper-KSE 147
7.11 Vergleich der Werkzeuge 148
x Inhaltsverzeichnis
8 Vorschlag einer integrierenden Vorgehensweise 151
8.1 Entwicklungsschritte 152
8.2 Die Anwendung OFFICE-PLAN 158
8.3 Diskussion der Vorgehensweise 165
9 Ausblick und Perspektiven 169
9.1 Die momentane Entwicklung 169
9.2 Die Zukunft 170
Weiterführende Literatur 171
Literaturverzeichnis 175
Namensverzeichnis 187
Systemverzeichnis 189
Index 191
Abbildungsverzeichnis
2.1 Ungefähres zeitliches Verhältnis der Entwicklung der Wissensakquisitions-
werkzeuge, der Repräsentationswerkzeuge und der Vorgehensweisen von
1978 bis 1990 6
3.1 Logische Phasen beim Knowledge Engineering 10
4.1 Entwurfsphasen bei Buchanan et al 24
4.2 Entwurfsphasen bei Harmon und King 30
4.3 Entwurfsphasen bei Freiling 33
4.4 Entwurfsphasen bei Grover 35
4.5 Phaseneinteilung verschiedener Rapid Prototyping Vorgehensweisen 38
5.1 Heuristische Klassifikation 55
5.2 Inferenzstruktur von MYCIN (aus: [Clancey 85, S. 295]) 56
5.3 Die vier Modellierungsstadien in KADS 67
5.4 Die vier Repräsentationsebenen von KADS (aus: [Breuker, Wielinga 89, S.
277]) 67
Abbildungsverzeichnis xi
5.5 Abstraktion und erneute Benutzung der Interpretationsmodelle (aus:
[Christaller et al. 88]) 69
5.6 Der KADS-Implementierungsprozeß: vom konzeptuellen Modell und den
externen Anforderungen zur Spezifikation der physikalischen Module. . 70
5.7 Inferenzstruktur für die Problemlösung nach dem erkläre-und-differenziere-
Prinzip 71
5.8 Die Inferenzstruktur des Systems ASDA 74
6.1 Lösung einer multidimensionalen Skalierung in zwei Dimensionen 94
6.2 Ähnlichkeitsmatrix 94
6.3 Ergebnis des hierarchischen Clustering 95
6.4 Minimal zusammenhängendes Netz 96
6.5 Minimal ausgearbeitetes Netzwerk 96
6.6 Geordneter Baum eines Algol-Experten (aus: [Olson, Rueter 87, S. 163]). . 99
6.7 Geordneter Baum eines Algol-Anfängers (aus: [Olson, Rueter 87, S. 163]). . 100
7.1 Ausschnitte der konzeptuellen Struktur von MYCIN (aus: [Bennett 85, S.
53]) 105
7.2 Ausschnitte der konzeptuellen Kategorien von MYCIN (aus: [Benett 85, S.
55]) 108
7.3 Ausschnitt einer Wissensbasis über die Diagnose von Stereoanlagen. Es
werden die Relationen zwischen Symptomen und Hypothesen dargestellt. . 110
7.4 Die Problemlösungsstrategie von D3 (aus: [Gappa 89]) 113
7.5 Eine Hierarchie von Fragen und Frageklassen in CLASSIKA 114
7.6 Definition einer Frageklasse .¦ 115
7.7 Eine Hierarchie von Diagnosen in CLASSIKA 116
7.8 Die Relationen zwischen Symptomen und Hypothesen 117
7.9 Die Tabelle zeigt, welche Kombination von Symptomen eine Hypothese
bekräftigen 117
7.10 Ein Ausschnitt eines abstrakten Plans in einer ONCOCIN-Wissensbasis. . 123
7.11 Spezifizierung der Sequenz der Handlungen eines Protokolls in OPAL. . . . 124
7.12 Dosierungsvorschrift von Methotrexat in der Chemotherapie VAM 125
7.13 Überblick über KSS0 und die Operationen 129
7.14 Fünf Namen von Beispielen sind eingegeben worden 130
7.15 Eintragen von Beispielen in KSS0 , 130
7.16 Liste der differenzierenden Eigenschaften für das Pizzeriaauswahlsystem. . 131
7.17 Ähnlichkeitsanalyse in KSS0 131
xii Abbildungsverzeichnis
7.18 Wissensanalyse durch FOCUS 133
7.19 INDUCT induziert aus den Beipielen Regeln für die heuristische Assoziation. 133
7.20 Auschnitte der Wissensbasis die automatisch für BABYLON erzeugt wird. 135
7.21 Die Konsultation der Wissensbasis in BABYLON 136
7.22 Implikationsgraph zwischen Eigenschaften 139
7.23 Eine Hierarchie von Lösungen in AQUINAS 140
7.24 Mögliche Zugriffe auf die Informationen in diesem Buch, wenn es als Hy¬
pertext vorläge 142
7.25 Die Interaktion der Werkzeuge KSSO, BABYLON und HyperCard in
Hyper-KSE 144
7.26 Der Datensatz in KSSO nach einer FOCUS-Analyse 144
7.27 Zu jedem Begriff in KSSO kann in HyperCard eine Annotationskarte defi¬
niert werden 145
7.28 Die Annotationskarten in HyperCard erlauben freie Beschreibung der Be¬
griffe durch Bilder und Texte 145
7.29 BABYLON benutzt im Rahmen von Hyper-KSE eine HyperCard-
Oberfläche um Fragen an den Benutzer zu stellen 146
7.30 Von der zentralen Karte aus kann der Benutzer während der Konsultation
mit BABYLON zu den Originaldaten in KSSO springen, und dort auch
Analysen ausführen 146
7.31 Vergleich der Werkzeuge. 148
7.32 Mit steigender Spezialisierung des Werkzeugs nimmt die Anwendungsbreite
ab. Mit sinkender Spezialisierung steigt die Anforderung an den Anwender. 149
8.1 Ein Interpretationsmodell für heuristische Klassifikation 155
8.2 Ein Flurplan, der eine aktuelle Belegung der Zimmer mit Mitarbeitern zeigt. 158
8.3 Systemoberfläche zur Beschreibung der Problemstellung 160
8.4 Systemoberfläche zur Bearbeitung eines Lösungsvorschlages 161
8.5 Ein Überblick über die wichtigsten Konzepte und Relationen der Domain-
Ebene für das OFFICE-PLAN-System 162
8.6 Die Inferenzstruktur für einen allgemeinen Suchprozeß 164
8.7 Die hierarchische Aufrufstruktur für einen allgemeinen Suchprozeß 164
8.8 Jede Knowledge Source wird als ein Objekt definiert. Zu jeder Knowl¬
edge Source wird ein BODY definiert, der das operationale Wissen der
Knowledge Source enthält. In diesem Fall wird auf ein Regelpaket :Waehle-
Operator verwiesen, das die Operatorauswahl vornimmt (SAND leitet die
Vorbedingung einer Regel ein, SEXECUTE die Aktion.) 166
8.9 Die Oberfläche der a-Version des Systems OFFICE-PLAN 167 |
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