Das vorliegende Buch gibt einen umfassenden Überblick über das wohl aktivste Forschungs- und Anwendungsgebiet der Artificial Intelligence - über Expertensysteme. Basierend auf den Erfahrungen aus mehrjähriger Vorlesungstätigkeit stellt das Autorenteam neben grundlegenden Konzepten auch die theoretischen wie praktischen Aspekte ausführlich dar. Eine kompetente Einführung in die Prädikatenlogik wird gegeben. Als Novum verdeutlicht dieses Buch die unterschiedlichen Schlußweisen und Komponenten von Expertensystemen durch ausführbare Prototypen in der logischen Programmiersprache Prolog. Dem praktischen Aspekt wird weiters durch einen Überblick über im industriellen Einsatz stehende Expertensysteme Rechnung getragen. Nicht zuletzt behandelt dieses Buch die neuesten Entwicklungen, wie Experten-Datenbanksysteme und Ergonomie und Gestaltung von Benutzerschnittstellen für Expertensysteme. Das Buch eignet sich damit nicht nur als Unterlage und Referenz für Vorlesungen auf dem Gebiet der Expertensysteme, vielmehr wendet es sich auch an den interessierten Informatiker und Programmierer in Studium und Praxis.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung. - 1. 1 Artificial Intelligence. - 1. 2 Methoden der AI. - 1. 3 Anwendungsgebiete. - 1. 4 Expertensysteme. - Zusammenfassung. - Literatur. - 2. Wissensrepräsentation. - 2. 1 Anforderungen an die Wissensrepräsentation. - 2. 2 Ontologische Gliederung der Wissensbasis. - 2. 3 Konzeptualisierung. - 2. 4 Logikorientierte Methoden. - 2. 5 Prozedurale Methoden. - 2. 6 Objektorientierte Methoden. - Zusammenfassung. - Literatur. - 3. Anwendungen von Expertensystemen. - 3. 1 Entwicklung von Expertensystemen und Expertensystem-Shells. - 3. 2 Einsatz und Aufgabenbereich von Expertensystemen. - 3. 3 Der Weg zum Expertensystem. - Zusammenfassung. - Literatur. - 4. Knowledge Engineering. - 4. 1 Aufgabenstellung und Problematik. - 4. 2 Methoden des Wissenserwerbs. - 4. 3 Softwarewerkzeuge zur Unterstützung des Knowledge Engineers. - 4. 4 Knowledge Engineering Werkzeuge. - Zusammenfassung. - Literatur. - 5. Prolog und Meta-Interpreter. - 5. 1 Einführung in Prolog. - 5. 2 Prolog. - 5. 3 Semantik und Syntax. - 5. 4 Systemprädikate. - 5. 5 Meta-Interpreter. - Zusammenfassung. - Literatur. - 6. Inferenzstrategien. - 6. 1 Einführung. - 6. 2 Theorie der Vorwärtsverkettung (Forward Chaining). - 6. 3 Implementierung der Vorwärtsverkettung. - 6. 4 Vorwärtsverkettung versus Rückwärtsverkettung. - Zusammenfassung. - Literatur. - 7. Unsicheres Schließen. - 7. 1 Quellen von Unsicherheit. - 7. 2 Darstellung von Unsicherheit. - 7. 3 Bayes che Theorie. - 7. 4 Certainty Factors. - 7. 5 Fuzzy-Logik. - 7. 6 Erfassung unsicheren Wissens. - 7. 7 Meta-Interpreter mit Behandlung von Certainty Factors. - 7. 8 Regelbasis mit Certainty Factors. - 7. 9 Ableitung mit Certainty Factors. - Zusammenfassung. - Literatur. - 8. Interaktion mit Expertensystemen. - 8. 1 Aufgabenanalyse. - 8. 2 Unterstützung des Wissenserwerbs. - 8. 3 Maschinelles Erklären. - 8. 4 Benutzerschnittstelle. -8. 5 Wissensbasierte Benutzerschnittstellen. - Zusammenfassung. - Literatur. - 9. Modellbasierte Diagnose. - 9. 1 Einleitung. - 9. 2 Komponenten eines modellbasierten Diagnosesystems. - 9. 3 Modellbasierte Diagnose anhand eines Beispiels. - 9. 4 Verhaltensmodelle. - 9. 5 Weiterführende Literatur. - Zusammenfassung. - Literatur. - 10. Expertendatenbanksysteme (EDS). - 10. 1 Vergleich der Charakteristika von Datenbanksystemen und Expertensystemen. - 10. 2 Erweiterung existierender Systeme. - 10. 3 Kopplung unabhängiger Systeme. - 10. 4 Integrierte Systeme. - Zusammenfassung. - Literatur.
