Zusammenfassung
Die Fähigkeit, Sprache verwenden, d.h. vermittels Sprache interagieren zu können, gehört Unbestrittenermassen zu den herausragenden und charakteristischen Fähigkeiten der Spezies Mensch. Diese These schlägt sich z.B. in Charakterisierungen der Art 1*: „Der Mensch, das sprechende Wesen/Tier“ nieder. Eine zweite Argumentationslinie, die in anderer Hinsicht die zentrale Stellung sprachlicher Phänomene herausstellt, kann durch folgende Charakterisierungen skizziert werden: „Der Mensch ist das denkende Wesen.“, „Die Sprache ist der Spiegel des Geistes“.
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Literatur
Dieser subjektive Faktor, der nicht oft formuliert, aber in der Einleitung von Chomsky (1980) erwähnt wird, sollte für die Forschungspraxis nicht unterschätzt werden.
Vgl. hierzu Fig. 1 in Kanngiesser (1984), in der schon eine Substruktuierung der Kenntnissysteme vorgenommen wird.
Ausführlicher werden diese Beispiele in Habel (1985 b) behandelt.
Ob derartiges Wissen eher als lexikalisches, also sprachliches, Wissen oder als Weltwissen bezeichnet und eingeordnet werden soll, soll hier nicht näher behandelt werden (vgl. Habel 1985 b). Die Entscheidung hängt u.a. davon ab, ob ‘Agens’ und ‘fliegen’ als linguistische (im engeren Sinne) oder kognitive Entitäten angesehen werden (vgl. auch Kap. 2.2).
Der sprachliche “Ast” der Klassifikation findet sich ähnlich bei Kanngiesser (1984). Die Subklassifikation der aussersprachlichen Systeme folgt der von Tulving (1972, 1983) vorgeschlagenen Einteilung für das Gedächtnis. Man beachte, dass semantische Subsysteme’ sowohl im sprachlichen als auch im aussersprachlichen Teil auftreten: dies betrifft z.B. die ‘Semantik definiter Kennzeichnungen’ einerseits und die der hierin auftretenden Konzepte andererseits.
Eine Kritik an einer repräsentationeilen. Interpretation der Zustände eines IPS findet sich bei Stich (1983), der stattdessen eine ‘Syntactic Theory of the Mind’ vorschlägt. Aber auch diese Sichtweise, die dem in den folgenden Kapiteln vorgestellten Ansatz verwandt ist, ist m.E. ebenfalls repräsentationell. Stichs Einwände richten sich dagegen, dass mit einer echten Repräsentation auch eine echte Stellvertreterfunktion in Bezug auf ‘Inhalte’, verbunden sein müsse, was in der Kognitionswissenschaft und KI nicht der Fall sei bzw. sein könne. Siehe hierzu auch Stichs Kommentar zu Pylyshyn (1980) in: Behaviorial and Brain Sciences 3; p.152.
Vgl. hierzu etwa Chomsky (1980), Pylyshyn (1980), Fodor (1983) und Stich (1983) aus Richtung der Kognitionswissenschaft und Schank/Abelson (1977), Schank (1982) und Winograd (1983) als Vertreter der KI. Da eine ausführliche Würdigung dieser Punkte den Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit erheblich verändern würde, wird auf eine detaillierte Diskussion verzichtet. Die hier verwendete Auffassung zu ‘Repräsentationen’ wird dennoch in den folgenden Kapiteln hinreichend verdeutlicht werden.
Diese Benennung lehnt sich an Jackendoffs (1983) ‘projected world’ an.
Nach der deutschen Ausgabe (1974; p.18); “Die Bedeutung von Bedeutung”. Suhrkamp: Frankfurt a.M.
Angelehnt an Blackburn (1984; p.3, Fig. 1).
Eine ausführliche Erläuterung des hier skizzierten Zustandskonzeptes findet sich in Habel (1985 a).
Aus der umfangreichen erkenntnistheoretischen Literatur, die zu diesem Punkt und somit für die hier skizzierten Probleme relevant ist, seien beispielhaft genannt: Chisholm (1979), Lehrer (1974, 1981), Levi (1980).
Als exemplarisch innerhalb der KI-Forschung kann Doyle (1979) angeführt werden.
Der gegenwärtige Stand der KI-Forschung, bzw. der KI-Systeme, ist hiervon noch (weit ?) entfernt; nur in wenigen Fallen wird eine derartige Entscheidung explizit getroffen. Viele KI-Systeme akzeptieren fast “unbesehen”, was ihnen an Information angeboten wird. Die Last der “Qualitätsprüfung” bleibt weitgehend dem Systementwickler oder dem Benutzer überlassen. Wesentliche Ausnahmen sind insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens zu finden (vgl. Cohen, Feigenbaum 1982, chap. XIV und Michalski, Carboneil, Mitchell 1983). Dieser Stand der Dinge darf jedoch nicht überraschen. Man bedenke, welche Schwierigkeiten Menschen beim Erwerb neuen Wissens haben, und wie häufig Menschen nicht in der Lage sind, eine vernünftige Begründung für ihre Überzeugungen zu geben. Abgesehen von dieser “empirischen Entschuldigung” sei darauf hingewiesen, dass auch ausserhalb der KI keine voll befriedigenden Theorien des rationalen Akzeptierens existieren.
An dieser Stelle möchte ich S. Kanngiesser danken, der mich auf den Zusammenhang der Eulerschen Überlegungen mit der oben, in (2.11) skizzierten, Einteilung, aufmerksam gemacht hat. In Kanngiesser (1984) wird eine auf den Eulerschen Prinzipien basierende Wissenstheorie für sprachbeherrschende Systeme entwickelt. Auf dieser wird im folgenden aufgebaut werden.
Derartige Probleme werden neben anderen in Untersuchungen zur ‘Partnermodellierung’ behandelt. Vgl. hierzu: Morik (1982), Morik/Rollinger (1983).
Eine formale Explikation dieser “Dreiteilung des Welt-Wissens” wird in Kapitel 3 erfolgen. Die Klärung der in (2.14) verwendeten Begriffe innerhalb der Konzeption der vorliegenden Arbeit und die Beziehungen zu anderen Ansätzen aus Informatik, Linguistik, Philosophie, Logik und Psychologie wird sich über die restlichen Kapitel erstrecken.
Eine vergleichbare Argumentation in Bezug auf die ‘logical form’ findet sich in May (1983).
Eine Erläuterung der ‘frame-’ bzw. Schema-Konzeption wird im Verlauf dieses Kapitels 2.3 folgen. Hierunter sind insbesondere aie ‘script’-basierten Ansätze einzuordnen; vgl. Schank/Abelson (1977).
SRL (Semantic Hepresentation Language) wurde ab 1977 innerhalb des Projekts “Automatische Erstellung semantiscner Netze” an der TU-Berlin entwickelt. Vgl. hierzu: Kap. 3. Habel/Schmidt (1979), Habel/Reddig/Rollinger (1981) und den Abschlussbericht des Projekts: Schneider et al. (1981). Einige wesentliche Weiterentwicklungen von SRL, die nach 1981 erfolgten, werden in Kap. 3 ebenfalls beschrieben werden.
Semantische Netze auf Quillian (1968) basierend sind innerhalb der KI insbesondere durch die Arbeiten Schuberts (1976) und Brachmans (1979) zu Einfluss gekommen. Simmons/Bruce (1971) haben für einen Typ der semantischen Netze die formale Äquivalenz zur Prädikatenlogik erster Stufe nachgewiesen. Eine detaillierte, vereinheitlichende Beschreibung semantischer Netze habe ich in Habel (1985 b) gegeben.
Die Annahme der Abtrennbarkeit nicht-propositionaler Repräsentationstypen impliziert nicht, dass ich das Zusammenspiel der verschiedenen Typen für unproblematisch hielte. Es handelt sich hierbei um eine notwendige Idealisierung, um den Gegenstandsbereich einzuschränken.
Ansätze innerhalb der KI zu einer Verknüpfung von bildhaften und propositionalen Darstellungen in sprachverarbeitenden Systemen finden sich bei Waltz (1981). Neumann (1984) und Novak/Neumann (1984). Eine Erweiterung von SRL in Hinblick auf “räumliche Vorstellungen” wird von Fürnsinn/Khenkhar/Ruschkowski (1984) beschrieben.
Ich denke hier an Beispiele, die Herbert Clark im Gespräch erwähnt hat, etwa der Art: “Man kommt nach Hause, es wird gekocht und man denkt an ein indisches Geschäft, in dem man vor kurzem war. Die Assoziation erfolgt z.B. über Curry-Geruch.”
Die Formulierung dieses Gegensatzpaares widerspricht nicht der LISP-Sichtweise, dass Programme als Daten angesehen werden können. Vgl. Winston/Horn (1981). Auch in der ‘logischen Programmiersprache’ PROLOG (Clocksin/Mellish (1981;) ist sowohl die deklarative als auch die prozedurale Sichtweise von Wissensrepräsentationen möglich.
Zur Repräsentation und Verarbeitung von “Satzverknüpfern” in SRL siehe Rollinger (1984 a, 1984 b).
Zu zeitlichen Strukturen siehe Günther/Habe1/Rollinger (1983), Günther (1984 a, 1984 b) und die Bemerkungen in Kap. 7.1.
Um die wesentlichen Konzepte der schemaorientierten Wissensrepräsentation zu erläuteren, wird im weiteren ein vereinfachter script/frame-Formalismus verwendet, der an der Frame-Repräsentationssprache KRL (vgl. Bobrow/Winograd 1977) orientiert ist. Die verschiedenen, in den letzten Jahren entwickelten Représentationssprachen, weisen unterschiedliche Notationen, aber auch divergierende Interessens-bzw. Anwendungsschwerpunkte auf, die hier jedoch nicht erläutert werden sollen. Eine ähnliche Notation weist auch die von Brachman (1979) vorgestellte Sprache KL-ONE auf.
Objektorientiert ist nicht im Sinne der Programmiertechnik zu verstehen. Das Standardbeispiel der Schankschen Theorie (Schank/Abelson 1977), das ‘Restaurant-Script’, ist eher ein ‘Restaurant-Besuch-Script’ und insofern ereignisorientiert.
Die Ereignisfolgen werden bei Schank/Abelson (1977) durch konzeptuelle Netze, vgl. Schank (1975) und Habel (1985 b), dargestellt.
In diesem Sinne argumentieren z.B. Schubert (1976) und Schubert/Goebel/Cercone (1979) in Bezug auf semantische Netze bzw. Hayes (1977, 1980) in Bezug auf Frames.
Wie schon oben erwähnt wurde, können Regelsysteme — entsprechend (2.24) — auch prozedural aufgefasst werden. Diese Sichtweise wird für PROLOG durch Clocksin/Mellish (1981: 225) vertreten: Inferenzen als Basis sowohl einer prozeduralen als auch deklarativen Semantik anzusehen, wird von Habel (1983a) vorgeschlagen.
Die “ideellen Kosten”, die entstehen, wenn man die Prädikatenlogik 1. Stufe verlässt, sind normalerweise sehr hoch. In Habel (1983 b) werden verschiedene Lösungsansätze zum ‘meist’-Problem, u.a. aefault-Logiken unter dem Gesichtspunkt der ideellen Kosten betrachtet. Die im vorliegenden Kapitel skizzierten Überlegungen zur Nicht-Monotonie (s.u.) basieren auf dieser Arbeit (Habel, 1983 b).
Die Urfassung. Minsky (1974). ist als Memo des AI-Labs des MIT erschienen und insofern nicht weit verbreitet worden. In den folgenden Jahren wurden wechselnde Ausschnitte in verschiedenen Sammelbänden veröffentlicht. Die in der KI am meisten verbreitete Fassung wurde in P. Winston (ed.): The Psychology of Computer Vision, McGraw Hill: New York, 1975 abgedruckt. Ebenfalls sehr wichtig ist die in J. Haugeland (ed.): Mind Design, MIT-Press: Cambridge, Mass. 1981 gedruckte Fassung, da dort der Anhang zum ‘logistic approach’ enthalten ist.
Im besten, oder auch schlimmsten, Fall, je nach Sichtweise, ergibt sich durch Hinzunahme neuer Information ein Widerspruch. Derartige Fälle innerhalb von normalen Logiken zu behandeln, führt jedoch auch nicht zu befriedigenden, adäquaten Ergebnissen. Dieser Punkt kann — trotz seiner Relevanz für die KI-hier nur gestreift werden. Einschlägig hierzu sind u.a. Doyles (1979) ‘belief revision system’, Belnaps (1976) ‘vier-wertige Logik’. Das Kapitel 6 der vorliegenden Arbeit ist diesem Problembereich gewidmet.
Konsistenz ist bei Reiter beweistheoretisch begründet. Interessanterweise basiert Moores (1983) Kritik am Vorgehen von McDermott/Doyle (1980) und McDermott (1982 a) nicht unwesentlich am dort verwendeten Konsistenzbegriff. Zum Konsistenzproblem siehe auch Kapitel 6.
Hierin ist — nach Moore (1983) — im wesentlichen die Nicht-Monotonität von default-Schlüssen (und ähnlichen Schlussweisen) zu sehen. Man beachte, dass in klassischen logischen Systemen ein Begriff wie “die Menge der gegenwärtig abgeleiteten Theoreme” keine sinnvolle Anwendung finden kann. Dort sind die ableitbaren Theoreme von Interesse.
Diese doppelte Funktion betont auch Wahlster (1982), wenn von ihm als Hauptaufgaben der sprachorientierten KI-Forschung die exakte Beschreibung und Erklärung komplexer Informationsverarbeitungsprozesse mit informatischen Mitteln und die maschinelle Verfügbarmachung der an intelligentes Sprachverhalten ebundenen Leistungen in natürlichsprachlichen Systemen, angeführt werden. Hierbei betont er ausserdem, dass das “… Erkenntnisinteresse wesentlich durch die… ingenieurswissenschaftliche Zielsetzung der Konstruktion von Anwendungssystemen bestimmt” ist (Wahlster 1982; p.13).
Z.B. das an der TU-Berlin entwickelte System KIT zum Verstehen von Wettermeldungen; Habel (1982 b), Rollinger (Hrsg, 1984).
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Habel, C. (1986). Sprachverwendende und sprachbeherrschende Systeme. In: Prinzipien der Referentialität. Informatik-Fachberichte, vol 122. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-71149-7_2
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