Zusammenfassung
Aus den Erfahrungen der ersten Generation von Programmen, die „intelligente“ Leistungen erbringen sollten, ergab sich, daß die Bereitstellung geeigneten Umweltwissens (common sense knowledge) eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg von AI-Systemen ist. Ein Grund dafür ist, daß AI-Programme für Domänen entwickelt werden, in denen keine algorithmischen Problemlösungen bekannt sind, sondern in denen heuristische Methoden eingesetzt werden müssen. Effiziente Heuristiken beruhen aber meist darauf, daß dem System entsprechendes Wissen für seine Entscheidungen bereitsteht. Faktisch in allen Teilgebieten der AI sieht man sich daher mit dem Problem der Wissensrepräsentation (Knowledge Representation — KR) konfrontiert.
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Literatur
Barr A., The Representation Hypothesis, Working Paper HPP-80–1, Stanford University 1980.
Bobrow D.G., A.Collins (eds.), Representation and Understanding: Studies in Cognitive Science, Academic Press, New York 1975.
Bobrow D.G., T.Winograd, An Overview of KRL, a Knowledge Representation Language, Cognitive Science, 1(77)3–46.
Brachman R.J., A Structural Paradigm for Representing Knowledge, BBN Report No.3605, Cambridge 1978.
/ Brachman R., Cicarelli E., Greenfield N., The KLONE Reference Manual, BBN Report No.3848, Cambridge 1978.
Davis D.J., POPLER: A POP-2 Planner, Report No.MIP-89, School of Artificial Intelligence, University of Edinburgh, Edinburgh 1972.
Davis R., Buchanan B.G., Shortliffe E.H., Production Rules as a Representation for a Knowledge-Based Consultation System, Artificial Intelligence 8(77)15–45.
/ Fahlman S.E., NETL: A System for Representing and Using Real-World Knowledge, MIT Press, Cambridge 1979.
Findler N.V.(ed.), Associative Networks, Academic Press, New York 1979.
Fillmore C., The Case for Case, In: E.Bach, R.Harms (eds.), Universals in Linguistic Theory, Holt, New York 1968.
Habel Ch., Schmidt A., Eine modallogische Repräsentations-sprache zur Darstellung von Wissen, In: W.Vandeweghe, M.Van de Velde (eds.), Bedeutung, Sprechakte und Texte, Niemeyer Verlag, Tübingen 1979.
Hayes Ph.J, Some Association Based Tecniques for Lexical Disambiguation by Machine, Thesis, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne 1977.
Hays D.G., Types of Processes on Cognitive Networks, Proc. COLING-73.
Hendrix G.G., Encoding Knowledge in Partitioned Networks, In: /9/.
Hewitt C., Bishop P., Steiger R., A Universal Modular Actor Formalism for Artificial Intelligence, Proceedings IJCAI-73.
Kowalski R.A., Predicate Logic as a Programming Language, Proc.IFIP-74, Stockholm 1974.
Lehnert W.G., The Process of Question-Answering, Lawrence Erlbaum Ass., New Jersey 1978.
McDermott D., Sussman G., The CONNIVER Reference Manual, MIT AI Lab, Memo 269a, Cambridge 1974.
Minsky M., A Framework for Representing Knowledge, In: P.Winston (ed.), The Psychology of Computer Vision, McGraw-Hill, New York 1975.
Norman D.A., Rumelhart D.E, Strukturen des Wissens: Wege der Kognitionsforschung, Klett-Cotta, Stuttgart 1978.
Quillian R., Semantic Memory, In: M.Minsky (ed.), Semantic Information Processing, MIT Press, Cambridge 1968.
Raphael B., SIR: Semantic Information Retrieval, In: M.Minsky (ed.), Semantic Information Processing, MIT Press, Cambridge 1968.
Reboh R. et al., QLISP: A Language for the Interactive Development of Complex Systems, TN-120, SRI International, Menlo Park 1976.
Schank R.C., Conceptual Information Processing, North-Holland, Amsterdam 1975.
Schank R.C., Carbonell J.G., Re: The Gettysburg Address Representing Social and Political Acts, In: /9/.
Schubert L.K., The Structure and Organization of a Semantic Net for Comprehension and Inference, Dept.of CS, TR 78–1, Univ.of Alberta, Edmonton 1978.
Simmons R.F., Bruce B.C., Some Relations between Predicate Calculus and Semantic Net Representation of Discourse, Proc. IJCAI-71.
Wahlster W., Die Repräsentation von vagem Wissen in natürlichsprachigen Systemen der Künstlichen Intelligenz, IFI-HH-B-38, Institut für Informatik, Universität Hamburg, 1977.
Waterman D.A., Hayes-Roth F. (eds.), Pattern-Directed Inference Systems, Academic Press, New York 1978.
Winograd T., Frame Representations and The Declarative-Procedural Controversy, In: /2/, 1975.
Winograd T., Understanding Natural Language, Academic Press, New York London 1976.
Zilles N., Brodie M.(eds.), Proceedings of the Workshop on Data Abstraction, Databases and Conceptual Modelling, SIGART 74(1981).
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Trost, H. (1986). Wissensrepräsentation in der AI am Beispiel Semantischer Netze. In: Artificial Intelligence — Eine Einführung. Leitfäden der angewandten Informatik, vol 2. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-93997-5_4
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