Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2019]
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| Ausgabe: | 6., überarbeitete Auflage |
| Schriftenreihe: | Computational intelligence
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| adam_text | xiii Inhaltsverzeichnis Vorwort zur 1. Auflage vii Vorwort zur 5., überarbeiteten und erweiterten Auflage ix Vorwort zur 6., überarbeiteten und verbesserten Auflage xi Inhaltsverzeichnis xiii 1 Einleitung 1.1 Uber dieses Buch................................................................................. 1.2 Themenbereiche des Buches.............................................................. 1 1 2 2 Wissensbasierte Systeme im Überblick 2.1 Beispiele für wissensbasierte Systeme..................................... 2.1.1 Geldabheben am Automaten.................................................... 2.1.2 Medizinische Diagnose................................................................ 2.2 Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme............................ 2.3 Eigenschaften von Experten und Expertensystemen .................... 2.4 Zur Geschichte wissensbasierter Systeme......................................... 2.5 Das medizinische Diagnosesystem MYCIN...................................... 2.6 Aufbau und Entwicklung wissensbasierter Systeme....................... 2.6.1 Architektur eines wissensbasierten Systems........................... 2.6.2 Entwicklung eines wissensbasierten Systems........................... 7 7 7 9 11 11 13 14 16 16 19 3 Logikbasierte Wissensrepräsentation undInferenz 3.1 Formen der Inferenz........................................................................... 3.1.1 Menschliches Schließen und Inferenz........................................ 3.1.2 Charakterisierung der Inferenzrelation nach Peirce............... 3.1.3 Deduktives
Schließen................................................................... 3.1.4 Unsicheres Schließen................................................................... 3.2 Logische Systeme............................... 3.2.1 Signaturen ......................................................................... . . . 3.2.2 Formeln......................................................................................... 3.2.3 Interpretationen.......................................................................... 3.2.4 Erfüllungsrelation ....................................................................... 3.3 Eigenschaften klassisch-logischer Systeme..................................... 3.3.1 Erfüllungsrelation und Wahrheitsfunktionalität . . ................. 3.3.2 Modelle und logische Folgerung................................................. 3.3.3 Inferenzregeln und Kalküle......................... 3.3.4 Korrektheit und Vollständigkeit vonKalkülen.......................... 3.3.5 Logisches Folgern durch Widerspruch ...................................... 3.3.6 Entscheidbarkeitsresultate........................................................... 3.4 Logische Grundlagen: Aussagenlogik .............................................. 3.4.1 Syntax............................................................................................. 20 20 20 23 26 26 28 29 29 31 32 34 34 35 38 39 40 41 42 42
Inhaltsverzeichnis xiv 3.5 3.6 3.7 3.8 3.4.2 Semantik........................................................................................ 43 3.4.3 Äquivalenzen und Normalformen............................................... 45 3.4.4 Wahrheitstafeln und Ableitungen in der Aussagenlogik .... 47 Logische Grundlagen: Prädikatenlogik 1.Stufe.............................. 48 3.5.1 Signaturen und Interpretationen................................................ 48 3.5.2 Terme und Termauswertung......................................................... 50 3.5.3 Formeln und Formelauswertung................................................... 51 3.5.4 Äquivalenzen................................................................................. 55 3.5.5 Ableitungen in der Prädikatenlogik 1. Stufe............................. 58 3.5.6 Normalformen .............................................................................. 60 3.5.7 Unifikation.................................................................................... 63 Der Resolutionskalkül........................................................................ 65 Erweiterungen.................................................................................... 68 Wie kommt der Delphin in den Karpfenteich?................................ 70 *· 4 Regelbasierte Systeme 73 4.1 Was sind Regeln?................................................................................. 73 4.2 Die Wissensbasis eines regelbasierten Systems................................ 77 4.3 Inferenz in einem regelbasierten
System......................................... 80 4.3.1 Regelnetzwerke............................................... 80 4.3.2 Datengetriebene Inferenz (Vorwärtsverkettung)....................... 83 4.3.3 Zielorientierte Inferenz (Rückwärtsverkettung)....................... 85 4.4 Das Problem der Widersprüchlichkeit............................................ 87 4.5 Die Erklärungskomponente ......................................................... . 88 4.6 Signalsteuerung im Eisenbahnverkehr durch Regeln....................... 89 4.7 MYCIN - ein verallgemeinertes regelbasiertes System................. 91 4.8 Modularität und Effizienz regelbasierter Systeme.......................... 97 4.9 Ausblick.......................................................................................... 98 5 Maschinelles Lernen 99 5.1 Definition des Lernens........................................................................ 99 5.2 Klassifikation der Ansätze zum maschinellen Lernen....................... 100 5.2.1 Klassifikation gemäß der benutzten Lernstrategie....................... 101 5.2.2 Klassifikation gemäß dem gelernten Typ von Wissen..............105 5.2.3 Klassifikation gemäß dem Anwendungsbereich............................. 106 5.3 Erlernen von Entscheidungsbäumen.................................................. 106 5.3.1 Entscheidungsbäume................................................................ . 107 5.3.2 Erzeugung von Regeln aus Entscheidungsbäumen....................... 109 5.3.3 Generieren von Entscheidungsbäumen.......................................... 110
5.3.4 Bewertung des Lernerfolges und Anwendungen.......................... 117 5.3.5 Die induktiven Lernverfahren ID3 und C4.5................................ 117 5.4 Lernen von Konzepten........................................................................... 122 5.4.1 Eine Konzeptlernaufgabe............................................................... 122 5.4.2 Allgemeine Problemstellung............................................................ 124 5.4.3 Repräsentation von Beispielen und Konzepten............................. 126 5.4.4 Lernen von Konzepten als Suchproblem...................................... 127
XV 5.5 5.4.5 Versionenräume.................................................................................130 5.4.6 Dąs Versionenraum-Lernverfahren............................................... 132 5.4.7 Anwendungsbeispiel....................................................................... 134 5.4.8 Eigenschaften des Versionenraum-Lernverfahrens...................... 139 5.4.9 Konzeptlernen mit Merkmalsbäumen............................................ 140 Data Mining und Wissensfindung in Daten..................................... 145 5.5.1 KDD - Knowledge Discovery in Databases ................................ 145 5.5.2 Der KDD-Prozess .......................................................................... 147 5.5.3 Data Mining............................... ................................................... 148 5.5.4 Assoziationsregeln.......................................................................... 149 5.5.5 Warenkorbanalyse............................................................. 155 6 Fallbasiertes Schließen 161 6.1 Motivation............................................................................................. 161 6.2 Fallbasiertes Schließen und CBR-Systeme......................................... 163 6.3 Der CBR-Zyklus .................................................................................... 168 6.4 Die Repräsentation von Fällen.................................................. 172 6.5 Die Indizierung von Fällen .................................................................. 178 6.6 Suche nach geeigneten
Fällen............................................................... 184 6.7 Organisationsformen der Fallbasis......................................................187 6.8 Die Bestimmung der Ähnlichkeit......................................................... 189 6.9 Adaption................................................................................................ 200 6.10 Wie ein fallbasiertes System lernt........................................................ 204 6.11 Abschließende Bemerkungen und weiterführende Literatur .... 205 7 Truth Maintenance-Systeme 207 7.1 Die Rolle des nichtmonotonen Schließens in der KI........................... 207 7.2 Monotone vs. nichtmonotone Logik..................................................... 209 7.3 Truth Maintenance-Systeme..................................................................211 7.4 Justification-based Truth Maintenance-Systeme ֊JTMS.............. 213 7.4.1 In’s und Out’s - die Grundbegriffe eines JTMS......................... 213 7.4.2 Der JTMS-Algorithmus................................................................. 218 7.4.3 Anwendungsbeispiele....................................................................... 226 7.4.4 Die JTMS-Inferenzrelation . ........................................................ 232 7.5 Assumption-based Truth Maintenance-Systeme -ATMS . . . . . 235 7.5.1 Grundbegriffe................................................................................... 235 7.5.2 Arbeitsweise eines ATMS.............................................................. 236 7.6 Verschiedene TMS im
Vergleich . . .......................................................241 7.7 Ausblicke............................................................................................... 242 8 Default-Logiken 243 8.1 Default-Logik nach Reiter.....................................................................243 8.1.1 Aussehen und Bedeutung eines Defaults..................................... 243 8.1.2 Die Syntax der Default-Logik........................................................ 245 8.1.3 Die Semantik der Default-Logik..................................................... 247 8.1.4 Ein operationaler Zugang zu Extensionen...................................251 8.1.5 Prozessbäume....................................................................................255
xvi Inhaltsverzeichnis 8.2 8.3 8.4 8.1.6 Berechnung von Prozessbäumen .................................................. 260 8.1.7 Eigenschaften der Reiter’schen Default-Logik............................. 261 8.1.8 Normale Defaults . . ......................................................................... 264 Die Poole’sche Default-Logik.............................................................. 267 Nichtmonotone Inferenzrelationen für Default-Logiken................... 272 Probleme und Alternativen..................................................................276 9 Logisches Programmieren und Anwortmengen 278 9.1 Klassische logische Programme........................................................... 279 9.2 Anfragen und Antwortsubstitutionen .................................................. 279 9.3 Resolution von Hornklauseln.............................................................. 282 9.3.1 SLD-Ableitungen.............................................................................. 283 9.3.2 Berechnete Antwortsubstitutionen............................................... 284 9.3.3 Suchraum bei der SLD-Resolution ............................................... 286 9.4 Fixpunktsemantik logischer Programme............................................ 288 9.5 Erweiterte logische Programme........................................................... 289 9.6 Die stabile Semantik normaler logischer Programme.......................293 9.7 Die Antwortmengen-Semantik erweiterter logischer Programme . 297 9.8 Stabile Semantik und
Antwortmengensemantik................................ 303 9.9 Truth Maintenance-Systeme und Default-Theorien..........................306 9.10 Erweiterungen der Antwortmengensemantik...................................... 307 9.11 Implementationen und Anwendungen ............................................... 309 9.12 Kriterien zur Beurteilung nichtmonotoner Inferenzoperationen . 310 9.13 Rückblick......................................................................................... . 312 10 Argumentation 314 10.1 Motivation und Einführung..................................................................314 10.2 DeLP - Argumentieren mit Regeln............................................ 317 10.2.1 DeLP-Programme und Ableitungen .......................................... 317 10.2.2 Argumente und Gegenargumente................................................ 319 10.2.3 Qualitätskriterien für Argumente................................................ 323 10.2.4 Schlagende und blockierende Angriffe .................................. ľ 325 10.2.5 Argumentationsfolgen................................................................... 326 10.2.6 Evaluation von Argumentationen................................................ 332 10.2.7 Antwortverhalten von DeLP-Programmen................................. 335 10.3 Abstrakte Argumentationstheorie....................................................... 339 10.3.1 Abstrakte Argumentationssysteme..................................... ... . 339 10.3.2
Extensionen..................................................................................... 342 10.3.3 Beispielanwendung: Das stabileHeiratsproblem.......................... 348 10.3.4 Beziehungen zur Reiter’schen Default-Logik..............................350 10.4 Labelings für abstrakte Argumentationssysteme................................ 353 10.5 Extensionen als Antwortmengen......................................................... 360 11 Aktionen und Planen 364 11.1 Planen in der Blockwelt........................................................................ 364 11.2 Logische Grundlagen des Planens......................................................... 365 11.3 Der Situationskalkül............................................... 366
xvii 11.4 11.5 11.6 11.7 11.8 11.9 11.3.1 Aktionen......................................................................................... 366 11.3.2 Situationen........................... 366 11.3.3 Veränderungen zwischen Situationen ............................................367 11.3.4 Ausführungsbedingungen und Effektaxiome............................... 367 11.3.5 Zielbeschreibungen.......................................................................... 369 Probleme............................................................................................... 370 11.4.1 Das Rahmenproblem..................................................................... 370 11.4.2 Das Qualifikationsproblem............................................................ 371 11.4.3 Das Verzweigungsproblem . . . . ................................................ 371 Plangenerierung im Situationskalkül.................................................. 372 Planen mit STRIPS................................................................... 375 11.6.1 Zustände und Zielbeschreibungen................................................. 375 11.6.2 STRIPS-Operatoren.......................................................................... 376 11.6.3 Planen mit Vorwärtssuche............................................................. 377 11.6.4 Planen mit Rückwärtssuche . ........................................................ 378 11.6.5 Behandlung des Rahmenproblems in STRIPS ............................ 381 Nichtklassische Planungssysteme........................................................
385 Planen mit Antwortmengen................................................................. 389 11.8.1 Systeme zur Berechnung von Antwortmengen........................... 389 11.8.2 Planen mit SMODELS...................................................................390 11.8.3 Behandlung des Rahmenproblems ............................................. 394 Ausblick und Anwendungen................................................................. 395 12 Agenten 12.1 12.2 12.3 12.4 12.5 12.6 397 Das Konzept des Agenten.................................................................... 397 Abstrakte Agentenmodelle ................................................................. 402 12.2.1 Umgebungen, Aktionen und Läufe einesAgenten...................... 402 12.2.2 Wahrnehmungen........................................................................... 404 12.2.3 Innerer Zustand ........................................................................... 407 12.2.4 Aufgabe und Erfolg eines Agenten............................................. 408 Reaktive Agenten und Schichtenarchitekturen................................... 411 Logikbasierte Agenten.......................................................................... 412 Belief-Desire-Intention-(BDI)-Agenten............................................... 416 12.5.1 Praktisches Denken ..................................................................... 416 12.5.2 BDI-Architektur.............................................................. 418 12.5.3 Procedural Reasoning System
(PRS).......................................... 421 Multiagentensysteme............................................................................. 422 13 Quantitative Methoden I — ProbabilistischeNetzwerke 424 Ungerichtete Graphen - Markov-Netze............................................... 425 13.1.1 Separation in Graphen und probabilistische Unabhängigkeit . 425 13.1.2 Markov-Eigenschaften und Markov-Graphen............................... 429 13.1.3 Konstruktion von Markov-Graphen.............................................. 431 13.1.4 Potential- und Produktdarstellungen........................................... 434 13.2 Gerichtete Graphen - Bayessche Netze............................................... 439 13.3 Inferenz in probabilistischen Netzen . .................... 444 13.1
Inhaltsverzeichnis xviii 13.4 13.5 13.6 13.7 13.3.1 Bayes-Netze und Potentialdarstellungen.................................... 444 13.3.2 Der permanente Cliquenbaum als Wissensbasis.................... 449 13.3.3 Der Algorithmus von Lauritzen und Spiegelhalter ...................... 452 13.3.4 Berücksichtigung fallspezifischer Daten....................................... 456 Bayessche Netzwerke in praktischen Anwendungen..........................460 Erlernen Bayesscher Netze aus Daten ............................................... 461 Probabilistische Inferenz unter informationstheoretischen Aspekten462 Weitere Anwendungen.......................................................................... 467 13.7.1 Proteinklassifikation mittels Hidden Markov Models (HMM) 467 13.7.2 Herzerkrankungen bei Neugeborenen........................................... 470 13.7.3 Suchterkrankungen und psychische Störungen............................ 474 14 Quantitative Methoden II — Dempster-Shafer-Theorie, FuzzyTheorie und Possibilistik 477 Verallgemeinerte Wahrscheinlichkeitstheorie...................................... 477 Die Dempster-Shafer-Theorie.............................................................. 479 14.2.1 Basismaße und Glaubensfunktionen .......................................... 479 14.2.2 Dempsters Kombinationsregel....................................................... 482 14.2.3 Sensorenauswertung in der mobilen Robotik mittels Dempster-Shafer-Theorie................................................. 485 14.3 Fuzzy-Theorie und
Possibilistik.......................................................... 488 14.3.1 Fuzzy-Theorie................................................................................... 488 14.3.2 Possibilitätstheorie.......................................................................... 494 14.3.3 Expertensysteme mit Fuzzy-Regeln..................................... ... . 496 14.1 14.2 A Wahrscheinlichkeit und Information A.l A.2 A.3 A.4 A.5 A.6 A.7 A.8 В Graphentheoretische Grundlagen B.l B.2 B.3 B.4 500 Die Wahrscheinlichkeit von Formeln.................................................. 500 Randverteilungen.......................................................................... 505 Bedingte Wahrscheinlichkeiten............................ 506 Der Satz von Bayes ..................................... 508 Mehrwertige Aussagenvariable........................................................... 510 Abhängigkeiten und Unabhängigkeiten........................................... ľ 513 Der Begriff der Information..................................................................517 Entropie............. .. .................................................................................. 519 523 Graphen und Cliquen . .............................................................. . 523 Triangulierte Graphen.................................................................... . 527 Die running intersection property RIP . ......................................... 533 Hypergraphen ....................................................................................... 534
Literaturverzeichnis 539 Index 553
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