In dieser Ausarbeitung wird das Thema der Expertensysteme beleuchtet werden, die bereits seit über 45 Jahren existieren. Die grundlegende Idee der Expertensysteme (auch ES oder XPS) ist es, das Wissen hochspezialisierter Fachleute in einem Computersystem nachzubilden, um Menschen bei der Lösung komplexerer Probleme unterstützen zu können. Realisiert wird dies durch Bereitstellung von Handlungsempfehlungen, die vom Programm aus einer zuvor angelegten Wissensbasis abgeleitet werden.
Diese Arbeit beginnt mit einer Definition, bevor darauf eingegangen wird, wie menschliche Experten zu einer Problemlösung gelangen. Danach wird eine Abgrenzung zum Themengebiet der künstlichen Intelligenz geschaffen, gefolgt von der Geschichte und den Gründen für das Einsetzen von Expertensystemen. Außerdem wird erläutert, in welche Arten man das Wissen einteilen kann und wie dieses Wissen genutzt und programmintern verarbeitet, wird um ein Expertensystem aufzubauen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einführung
- 2 Definition & Funktionsweise
- 3 Menschliche Intelligenz beim Schlussfolgern auf einem eng begrenzten Aufgabengebiet
- 4 Begriffsabgrenzung zur KI
- 5 Geschichte der Expertensysteme
- 6 Gründe für das Einsetzen von Expertensystemen
- 7 Beispiele und Anwendungsgebiete für Expertensysteme
- 8 Die Arten des Wissens
- 9 Aufbau eines Expertensystems
- 10 Wissensspeicherung und -verarbeitung in Expertensystemen
- 11 Pro und Contra eines Expertensystems
- 12 Beispiel: Diagnostik einer Transferstraße
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Ausarbeitung beleuchtet das Thema Expertensysteme, ihre Funktionsweise und Anwendung. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis dieser Systeme zu vermitteln, ihre Geschichte und die Gründe für ihren Einsatz zu erklären, sowie ihre Vor- und Nachteile zu diskutieren.
- Definition und Funktionsweise von Expertensystemen
- Vergleich menschlicher Intelligenz und Expertensysteme
- Abgrenzung zu künstlicher Intelligenz
- Anwendungsgebiete und Beispiele von Expertensystemen
- Wissensrepräsentation und -verarbeitung in Expertensystemen
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Die Einführung beschreibt den Kontext und die Relevanz von Expertensystemen, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Komplexität betrieblicher Problemstellungen und die Notwendigkeit, Mitarbeiter zu entlasten. Sie skizziert den Aufbau der Ausarbeitung, der von der Definition über die Funktionsweise bis hin zu Anwendungsbeispielen reicht.
2 Definition & Funktionsweise: Dieses Kapitel definiert Expertensysteme als Programme, die das Spezialwissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit von Experten auf eng begrenzten Gebieten nachbilden. Es erläutert, wie Expertensysteme durch die Bereitstellung von Handlungsempfehlungen auf Basis einer Wissensbasis funktionieren und wie sie selbst diffuses Wissen verarbeiten können. Der Fokus liegt auf der Formalisierung von Expertenwissen in Form logischer Regeln und der Rolle der Inferenzmaschine bei der Ableitung von Schlussfolgerungen.
3 Menschliche Intelligenz beim Schlussfolgern auf einem eng begrenzten Aufgabengebiet: Dieses Kapitel untersucht die Fähigkeiten menschlicher Experten im Vergleich zu Nichtexperten. Es wird herausgestellt, dass die Überlegenheit von Experten nicht in einer allgemeinen höheren Intelligenz, sondern in ihrem spezialisierten Wissen liegt. Die Organisation und der Zugriff auf dieses Wissen werden als entscheidend für die Problemlösungskompetenz beschrieben, was die Automatisierung solcher Prozesse durch Expertensysteme plausibel macht.
4 Begriffsabgrenzung zur KI: Hier wird die Beziehung zwischen Expertensystemen und Künstlicher Intelligenz (KI) geklärt. Es wird der Unterschied zwischen schwacher und starker KI erläutert und die Position der Expertensysteme als Teilgebiet der schwachen KI hervorgehoben. Expertensysteme fokussieren sich auf eng definierte Problembereiche und simulieren Expertenwissen, im Gegensatz zur starken KI, die auf allgemeine Intelligenz abzielt.
Schlüsselwörter
Expertensysteme, Künstliche Intelligenz, Wissensrepräsentation, Inferenzmaschine, Problemlösung, Wissensbasis, Expertenwissen, Formalisierung, Anwendungsgebiete, Diagnostik.
Häufig gestellte Fragen zu "Expertensysteme"
Was ist das Thema der Ausarbeitung?
Die Ausarbeitung befasst sich umfassend mit dem Thema Expertensysteme. Sie erklärt deren Funktionsweise, Anwendung, Geschichte und Vor- und Nachteile. Der Fokus liegt auf dem Verständnis dieser Systeme und ihrer Rolle in komplexen betrieblichen Problemstellungen.
Was sind die Ziele der Ausarbeitung?
Ziel ist es, ein vollständiges Verständnis von Expertensystemen zu vermitteln. Die Ausarbeitung soll die Funktionsweise, die Geschichte, die Gründe für den Einsatz und die Vor- und Nachteile dieser Systeme erläutern.
Welche Themen werden behandelt?
Die Ausarbeitung behandelt folgende Themen: Definition und Funktionsweise von Expertensystemen, Vergleich mit menschlicher Intelligenz, Abgrenzung zur Künstlichen Intelligenz (KI), Anwendungsgebiete und Beispiele, Wissensrepräsentation und -verarbeitung.
Wie ist die Ausarbeitung aufgebaut?
Die Ausarbeitung ist in Kapitel gegliedert, beginnend mit einer Einführung und einer Definition von Expertensystemen. Es folgen Kapitel zu ihrer Funktionsweise, zum Vergleich mit menschlicher Intelligenz, zur Abgrenzung von KI, zur Geschichte der Expertensysteme, zu Anwendungsbeispielen, zur Wissensrepräsentation und abschließend zu Vor- und Nachteilen. Ein Beispiel zur Diagnostik einer Transferstraße wird ebenfalls behandelt.
Was sind Expertensysteme?
Expertensysteme sind Programme, die das spezialisierte Wissen und die Schlussfolgerungsfähigkeit von Experten auf eng begrenzten Gebieten nachbilden. Sie liefern Handlungsempfehlungen basierend auf einer Wissensbasis und können auch diffuses Wissen verarbeiten.
Wie funktionieren Expertensysteme?
Expertensysteme funktionieren durch die Formalisierung von Expertenwissen in Form logischer Regeln und einer Inferenzmaschine, die diese Regeln zur Ableitung von Schlussfolgerungen verwendet.
Wie unterscheiden sich Expertensysteme von menschlicher Intelligenz?
Der Unterschied liegt nicht in einer allgemeinen höheren Intelligenz, sondern im spezialisierten Wissen. Experten zeichnen sich durch die Organisation und den Zugriff auf dieses Wissen aus, was Expertensysteme durch die Automatisierung solcher Prozesse nachahmen.
Wie unterscheiden sich Expertensysteme von Künstlicher Intelligenz (KI)?
Expertensysteme sind ein Teilgebiet der schwachen KI. Sie konzentrieren sich auf eng definierte Problembereiche und simulieren Expertenwissen, im Gegensatz zur starken KI, die auf allgemeine Intelligenz abzielt.
Welche Anwendungsgebiete haben Expertensysteme?
Die Ausarbeitung nennt verschiedene Anwendungsgebiete, wobei ein Beispiel die Diagnostik einer Transferstraße ist. Weitere Anwendungsgebiete werden im Kapitel zu Beispielen und Anwendungsgebieten detailliert beschrieben.
Welche Vor- und Nachteile haben Expertensysteme?
Die Vor- und Nachteile von Expertensystemen werden in einem separaten Kapitel diskutiert.
Welche Arten von Wissen werden in Expertensystemen verwendet?
Das Kapitel "Die Arten des Wissens" beschreibt die verschiedenen Arten von Wissen, die in Expertensystemen verwendet werden.
Wie ist das Wissen in Expertensystemen gespeichert und verarbeitet?
Die Wissenspeicherung und -verarbeitung in Expertensystemen wird in einem eigenen Kapitel detailliert erläutert.
Welche Schlüsselwörter sind mit dem Thema verbunden?
Schlüsselwörter sind: Expertensysteme, Künstliche Intelligenz, Wissensrepräsentation, Inferenzmaschine, Problemlösung, Wissensbasis, Expertenwissen, Formalisierung, Anwendungsgebiete, Diagnostik.
- Quote paper
- Erik Leitenberger (Author), 2015, Expertensysteme für datenbasierte Handlungsempfehlung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/506878
