Kurzfassung
Inferenzbildung wird als eine zentrale Fähigkeit von Systemen angesehen, die intelligentes Verhalten realisieren. Im allgemeinsten Sinne wird darunter die Fähigkeit verstanden, aus vorhandenem Wissen neues Wissen mittels geeigneter Inferenzregeln zu erschließen.
Inferenzbildung tritt in verschiedensten Formen und Kontexten auf, von der strengen mathematischen Beweisführung bis hin zum ungenauen Schließen auf der Grundlage von vagem Wissen im menschlichen Alltag. Oie Grenzen zwischen verschiedenen solcher Formen sind unklar; begriffliche Verwirrung ist die Folge. Der vorliegende Artikel versucht daher, einen klärenden überblick über das Phänomen des Schließens in seinen verschiedenen Manifestationen unter möglichst einheitlichen Gesichtspunkten zu geben.
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Literaturverzeichnis
Bibel, W., Automated theorem proving. Vieweg Verlag (1982).
Bibel, W., Deduktionsverfahren. Proceedings der Frühjahrsschule Künstliche Intelligenz 1982 (W. Bibel, ed.), Fachberichte Informatik 59, Springer, Berlin, 99–140 (1982a).
Bibel, W., Matings in matrices. C.ACM 26, 844–852 (1983).
Bibel, W., Inferenzmethoden. Proceedings der Frühjahrsschule Künstliche Intelligenz 1984 (C. Habel, ed.), Fachberichte Informatik, Springer, Berlin, 1–47 (1985).
Bibel, W., Knowledge representation from a deductive point of view. Proceedings of the I IFAC Symposium on Artificial Intelligence, Leningrad, USSR, October 1983 (G.S. Pospelov, ed.), Pergamon Press Ltd. (1984a).
Bibel, W., First-order reasoning about knowledge and belief. Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Robotic Control Systems, Smolenice, CSSR, Juni 1984 (I. Plander, ed.), North-Holland, Amsterdam, 9–16 (1984b).
Bibel, W., Jorrand, Ph., Fundamentals in Artificial Intelligence. Advanced Course on Artificial Intelligence, Vignieu, July 1985, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Berlin (1986).
Biermann, A.W., Fundamental mechanisms in machine learning and inductive inference. In (Bibel, Jorrand 86).
Biermann, A., Guiho, G., und Kodratoff, Y., Automatic program construction techniques. MacMillan, New York (1984).
Bowen, K., and Kowalski, R., Amalgamating language and metalanguage in logic programming. In: Logic programming ( K.L. Clark et al., eds.), Academic Press, London (1982).
Brown, J.S., und de Kleer, J., The origin, form, and logic of qualitative physical laws. IJCAI-83 (A. Bundy, ed.), Kaufmann, Los Altos, 1158–1169 (1983).
Bundy, A., The computer modelling of mathematical reasoning. Academic Press (1983).
Clark, K., Negation as failure. In: Logic and data bases (H. Gallaire et al., eds.), Plenum Press, New York, 293–322 (1978).
Duda, R., Gaschnig, J., und Hart, P.E., Model design in the PROSPECTOR consultant system for mineral exploration. In: Expert systems in the micro-electronic age (D. Michie, ed.), Edinburgh Univ. Press, 153–167 (1979).
Hughes, G.E., und Cresswell, M.J., An introduction to modal logic. Methuen, London (1968).
Kowalski, R., Logic for problem solving. North-Holland, New York (1979).
Lewis, C.I., A survey of symbolic logic. Univ. of California, Berkeley (1918).
Loveland, D.W., Automated theorem proving. North-Holland (1978).
McCarthy, J., First-order theories of individual concepts and propositions. In: Expert systems in the micro-electronic age (D. Michie, ed.), Edinburgh Univ. Press, 271–287 (1979).
McCarthy, J., Circumscription–a form of non-monotonic reasoning. Artificial Intelligence 13, 27–39 (1980).
Michalski, R.S., Carbonell, J.G., und Mitchell, T.M., Machine learning. Tioga, Palo Alto (1983).
Moore, R.C., Reasoning about knowledge and action. IJCAI-77, Kaufmann, Los Altos, 223–227 (1977).
Moore, R.C., Semantical considerations on non-monotonic logic. IJCAI-83 (A. Bundy, ed.), Kaufmann, Los Altos, 272–279 (1983).
Nilsson, N.J., Principles of artificial intelligence. Tioga, Palo Alto (1980).
Perlis, D., Languages with self-reference. Artificial Intelligence 25, 301–322 (1985).
Prade, H., A synthetic view of approximate reasoning techniques. IJCAI-83 (A. Bundy, ed.), Kaufmann, Los Altos, 130–136 (1983).
Quinlan, J.R., Internal consistency in plausible reasoning systems. New Generation Computing 3, 157–180 (1985).
Reiter, R., On closed world data bases. In: Logic and data bases ( H. Gallaire und J. Minker, eds.), Plenum Press, New York (1978).
Reiter, R., Towards a logical reconstruction of relational database theory. In: On conceptual modelling: perspectives from artificial intelligence, databases and programming languages (M. Brodie et al., eds.), Springer, Berlin, 191–238 (1984).
Robinson, J.A., A machine oriented logic based on the resolution principle. J.ACM 12, 23–41 (1965).
Weyrauch, R.W., Prolegomena to a theory of mechanized formal reasoning. Artificial Intelligence 13, 133–170 (1980).
Zadeh, L.A., A theory of approximate reasoning. In: Machine Intelligence 9 (J. E. Hayes et al., eds.), Wiley, New York, 149–194, (1979).
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Bibel, W. (1986). Automatische Inferenz. 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_8
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Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden
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