Zusammenfassung
Bevor wir die verschiedenen all tagssprachl ichen Oberfächenrea1 isierungen für argumentative Antworten untersuchen, zeigen wir, wodurch die Generierung einer Begründung oder Erklärung ausgelöst werden kann. Es geht uns dabei nicht darum, alle für diesen Zweck verwendbaren sprachl ichen Formul ierungen vol lständig zu erfassen, sondern die wichtigsten Faktoren, durch die innerhalb einer Erklärungskomponente ein Sprachgenerierungsprozeß ausgelöst werden kann, zu bestimmen. Wenn dabei im folgenden eine Kategorisierung mögl icher Formul ierungen vorgenommen wird, so soll damit nicht behauptet werden, daß alle in einer Kategorie zusammengefaßten Ausdrücke völl ig bedeutungsgleich sind.
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Literatur
In Systemen wie TEIRESIAS (vgl . 1 .5.2.1 .) wird eine eingegebene ‘Warum’ Frage vor der Beantwortung jeweils vom System in eine eindeutige Formul ierung übersetzt (vgl . SCOTT et al . 1977, DAV I S 1976) und zur Verständnissicherung ( in Kl ammern ) ausgegeben: SYS : (1) Gilt A? BEN : (2) Warum? SYS: (3) [Warum ist es wichtig, A zu wissen?] Das hilft mir zu zeigen, daß B gilt. Allerdings wirkt die ständige Rückübersetzung unnatürlich und ist schon deshalb von geringem Wert, weilder Benutzer keine Mögl ichkeit hat, dem System mitzutei len, daß er eine andere Interpretation intendiert hat.
Obwohl sich die Verwendung von Verben im Imperativ z.B. im EXPLAIN-Kommando in MYCIN wegen der Nähe zu programmiersprachl ichen Anweisungen hier anbietet, ist diese für die meisten kooperativen Dialogformen weniger typisch.
Klassische Arbeiten zu diesem Gebiet stammen von Austin und Searle. Das System sol lte z.B. die Frage Kannst du deine Antwort begründen? nicht aufgrund ihrer Form als Entscheidungsfrage interpretieren und einfach mit Ja an two rten, sondern eine Beg ründung angeben.
In HAM-RPM habe ich solche Aufforderungen, argumentativ zu antworten, mithi lfe der Idiomenbehandlung für Mehrsatzeingaben implementiert. (2) Die bei der münd 1 i chen ‘face-to-face’ -Kommunikation zur Verfügung stehenden mimischen oder gestischen Mittel zum Ausdruck von Zweifel (z.B. Stirnrunzeln) können hier wegen der Beschränkung auf schriftl iche Kommunikation über ein Sichtgerät natürlich nicht berücksichtigt werden.
Die Tatsache, daß ( l0) durch Verkehrsunfall? ersetzt werden kann, macht deutl ich, daß die Erkennung von Erklärungen und Begründungen nicht rein syntaktisch z.B. aufgrund des Auftretens einer Konjunktion durchgeführt werden kann, sondern umfangreiches Wissen über mögl iche Ursachen, Gründe und Motive für Ereignisse bzw. Handlungen voraussetzt.
Die Aufl istung der Konjunktionen erfolgt in alphabetischer Reihenfolge. Zwischen den einzelnen Konjunktionen bestehen erhebl iche Unterschiede in der Gebräuchl ichkeit und der Verwendung für bestimmte Inferenztypen.
Sleeman und Hendley berichten , daß die Verwendung von und zur Formulierung von Kausalrelationen dem von ihnen entwickelten Segmentierungsalgorithmus für Erklärungen Schwierigkeiten bereitet (vgl. SLEEMAN/HENDLEY 1979, S. 129)
In der Klwurde dieses Problem besonders von SCHANK/ABELSON 1977, LEHNERT 1977 und WILENSKY 1979 untersucht.
Da es beim gegenwärtigen Entwicklungsstand von KI-Systemen und der beim Aufbau einer Erklärungskomponente zugrundegelegten anwendungsorientierten Zielsetzung nicht sinnvollzuseinscheint, al le sti l istischen Varianten der oben angeführten Konjunktionen zu berücksichtigen, habe ich mich im Generierungstei l der Erklärungskomponente auf die Konjunktionen wenn, weil und denn beschränkt (vgl . Kapitel 4).
Wenn unter dem Indikator ZVAL: einer Inferenzregelr (vgl. 3.2.2.) als Metawissen Angaben über den Erklärungstyp oder den Typ der Stütze (vgl. 1 .3.3.) gespeichert sind, so können nach einer erfolgreichen Anwendung von r Adverbiale als unvol lständige Antworten oder Angaben über die Argumentationsebene erzeugt werden, indem das entsprechende mit r assozi ierte Metawissen verbal isiert wird. Al lerdings ist dies keine Simulation des Falles, in dem ein Sprecher durch (15) ausweichend antwortet, wei l er ledigl ich über das Wissen verfügt, daß es einen Grund innerhalb des Sicherheitsbereichs gibt. Ansätze zu einer maschinel len Simulation eines solchen Verhaltens sind mir nicht bekannt.
Als Analogon zu dieser Strukturierung kann die in mathematischen Texten verwendete Methode betrachtet werden, Tei le eines Beweises in Lemmata zusammenzufassen, die getrennt bewiesen werden, und auf die mithi lfe von Bezeichnungen wie ‘Lemma 3.4.’ z.B. beim Beweis eines Theorems rekurriert wird.
Wie schon in Fig. 37 so lehnt sich auch die Darstel lung in Fig. 48 an die formale Schreibweise der Fragelogik LA? (TODT/SCHMIDT-RADEFELDT 1979) an, wobei vals Variablensymbol , Pals Prädikatensymbol? als Frageoperator und a als Individuenkonstante zu deuten sind.
Um Mißverständnisse auszuschl ießen, sei bemerkt, daß natürl ich jedes Ziel des Systems letztl ich auf eine von den Systemkonstrukteuren vorgegebene Spezifikation zurückführbar ist.
In der derzeitigen Implementation von HAM-RPM enthält die Zurückweisung in diesem Fal l stets schon die Begründung, d.h. (4) in Fig. 55 folgt direkt auf (1) (vgl. V. HAHN et al. 1980)
Dabei sinddiein (4) und (4’ ) in Fig. 58 verwendeten vagen Formu l i erungen nützl ich, die bei einem Schreibtisch mittlerer Größe beide mögl ich sind (vgl. auch WAHLSTER 1977, WAHLSTER 1980) .
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Wahlster, W. (1981). Algorithmische Analyse und Generierung Sprachlicher Strukturen in Argumentativen Dialogen. In: Natürlichsprachliche Argumentation in Dialogsystemen. Informatik-Fachberichte, vol 48. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-08925-5_2
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