Zusammenfassung
Der umgangssprachliche Begriff des Lernens ist wie die meisten solcher Konzepte sehr allgemein und umfaßt eine große Vielfalt von Ausprägungen, die je nach Lage und Intention sehr verschieden ausfallen können. Einige von ihnen werden wir konkret diskutieren. Wir betrachten ein System, in dem in einer bestimmten wohldefinierten Sprache gewisse Einträge stehen, die sowohl extern manipuliert werden können (durch Löschen und Modifizieren alter Einträge, durch Hinzufügen neuer Einträge) als auch auf dieselbe Weise intern mit Mitteln des Systems verändert werden können. Die externe Manipulation ist die Wissenseingabe und die interne eine Inferenz. In beiden Fällen findet beim System ein Lernprozeß statt, denn es “weiß” hinterher mehr als vorher. Bei einer Eingabe ist das Lernen aber von recht trivialer Natur und verdient diesen Namen eigentlich nicht. Nichtdestoweniger findet auch in diesem Zusammenhang ein Lernen statt, nämlich beim Benutzer bzw. beim Ersteller des Systems. Er hat das zu kodierende Wissen bei einem Experten zu erfragen, zu verstehen und dann geeignet zu repäsentieren. Diesen Vorgang nennt man Wissensakquisition. Er läßt sich als Teil eines Softwareengineeringprozesses auffassen und bildet bei der Expertensystementwicklung ein als “Flaschenhals” bekanntes Problem. Zur Bewältigung dieser Aufgabe sind zum einen Methoden zu Unterstützung des Wissensakquisition selbst entwickelt worden und zum anderen versucht man, durch maschinelle Lernverfahren den selbständigen Wissenserwerb des Systems zu fördern.
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© 1992 B. G. Teubner Stuttgart
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Richter, M.M. (1992). Wissensakquisition und Lernen. In: Prinzipien der Künstlichen Intelligenz. Leitfäden und Monographien der Informatik. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-84870-3_20
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-84870-3_20
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
Print ISBN: 978-3-519-12269-2
Online ISBN: 978-3-322-84870-3
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