Ein wissensbasiertes System (KBS) ist ein Computerprogramm, das eine Wissensbasis verwendet, um Probleme zu lösen. Hier sind die Schlüsselkomponenten:
1. Wissensbasis:
* Fakten: Grundlegende, atomare Informationen über die Domäne. Beispiele:"Der Himmel ist blau", "Wasser kocht bei 100 Grad Celsius."
* Regeln: Logische Aussagen, die Beziehungen zwischen Fakten darstellen. Beispiele:"Wenn es regnet, ist der Boden nass", "Wenn die Temperatur über 100 Grad Celsius liegt, kocht Wasser."
* Heuristik: Faustregeln oder Best Practices, die dazu beitragen können, die Argumentation des Systems zu leiten, insbesondere bei Unsicherheiten.
2. Inferenzmotor:
* Argumentationsmechanismus: Dies ist der Kern der KBS. Es verwendet die Wissensbasis, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Probleme zu lösen.
* Inferenzmethoden: Es gibt verschiedene Ansätze:
* Vorwärtsketten: Beginnt mit bekannten Fakten und wendet Regeln an, um neue Fakten abzuleiten.
* Rückwärtskettung: Beginnt mit einem Ziel und arbeitet rückwärts und versucht, unterstützende Fakten und Regeln zu finden.
* modellbasiertes Denken: Verwendet ein Modell der Domäne, um das Verhalten zu begründen.
* Fallbasierte Argumentation: Löst Probleme durch Abrufen und Anpassung von Lösungen an ähnliche Probleme aus einer Datenbank vergangener Fälle.
3. Benutzeroberfläche:
* Wie der Benutzer mit dem System interagiert: Ermöglicht Benutzern, Abfragen einzugeben, Informationen bereitzustellen und Ergebnisse aus dem System zu erhalten.
* Arten von Benutzeroberflächen: Textbasierte, grafische, natürliche Sprache usw.
4. Wissenserfassung:
* Prozess des Erstellens der Wissensbasis: Dies beinhaltet:
* Wissenserklärung: Wissen von Experten in der Domäne extrahieren.
* Wissensdarstellung: Auswählen der entsprechenden Datenstrukturen und Sprachen, um das Wissen zu codieren.
* Wissensvalidierung: Die Gewährleistung der Wissensbasis ist genau und vollständig.
5. Erläuterungseinrichtung:
* bietet Transparenz und Verständnis: Erklärt dem Benutzer den Argumentationsprozess des Systems.
* hilft mit:
* Debuggen des Systems
* Erhöhung der Benutzervertrauen
* Erkenntnisse in die Domäne geben
Beispiel:
Betrachten Sie ein einfaches KBS zur Diagnose von Autoproblemen:
* Wissensbasis: Fakten über Autoteile, Regeln zu Symptomen und möglichen Ursachen, Heuristik für häufige Fehler.
* Inferenzmotor: Verwendet Rückwärtskettung - beginnt mit einem Symptom (z. B. "Auto wird nicht beginnen") und versucht, übereinstimmende Regeln und Fakten zu finden, um das Problem zu diagnostizieren (z. B. "Wenn die Batterie tot ist, wird das Auto nicht beginnen").
* Benutzeroberfläche: Ermöglicht dem Benutzer, die Symptome einzugeben und eine mögliche Diagnose zu erhalten.
* Erläuterungseinrichtung: Erklärt die Argumentationsschritte und zeigt, welche Regeln angewendet wurden und warum.
Vorteile von KBS:
* Expertenwissen erfasst und wiederverwendet.
* Konsistenz und Genauigkeit verbessert.
* Problemlösung in komplexen Domänen.
* Entscheidungsunterstützung und Automatisierung.
Nachteile von KBS:
* Wissenserfassung ist teuer und zeitaufwändig.
* Die Wartung und Aktualisierung der Wissensbasis kann eine Herausforderung sein.
* kbs kann unflexibel und schwierig sein, sich an neue Situationen anzupassen.
Insgesamt sind wissensbasierte Systeme leistungsstarke Instrumente zum Erfassen und Nutzen von Fachwissen, insbesondere in komplexen Bereichen, in denen das menschliche Denken schwierig oder zeitaufwändig sein kann.
