Wissensbasierte Systeme KE 3

Begriff

• meist nur noch für Systeme mit deterministischen Regeln

  • i.e.S.

• für klar strukturierte Problembereiche

  • z.b. Verkehrssteuerung

Regelinterpreter

• steuert Anwendung der Regeln

Def.: formalisierte Konditionalsätze

• Form: if A then B

  • wenn A wahr ist, schließe B

• A und B sind Aussagen

• A heißt Prämisse/ Antezedenz

• B heißt Konklusion/ Konsequenz

• "Regel feuert" = kann angewandt werden

Arten:

1. deterministische Regel

   = gilt immer

2. Produktionsregel

   = Konsequenz einer Regel ist mit Aktion verbunden

   - z.B. in Produktionssystemen: Wenn Druck hoch, öffne Ventil

Bedingungen:

1. Keine Oder-Verknüpfung in Prämisse

2. Konklusion nur ein Literal

   • also nur positives oder negiertes Atom

Schritte zur Vereinfachung:

1. Ersetze komplexe Regel durch Menge von einfachen Regeln

2. Ziehe komplexe Disjunktion in Konklusion als Verneinung in Prämisse

Regelumformung

• Inhalt:

  • Objekte

  • Beschreibung der Objekte mit endlicher Menge diskreter Werte

• Regeln repräsentieren Zusammenhänge zwischen Objekten

• abstraktes Wissen = Objekte + Regeln

• konkretes Wissen = Anwenden der Regeln auf speziellen Fall

  = beobachtbares Wissen + abgeleitete Fakten

  • auch "fallspezifisches Wissen"

  • speichert unmittelbare Beobachtungen und abgeleitetes Wissen

• Evidenz

  = beobachtbares Wissen

  • Beweise für Wissen

modus ponens

• if A than B

  • (Regel)

    • abstraktes Wissen

• A wahr

  • (Faktum)

    • Faktum

• B wahr

  • (Schlussfolgerung)

• benutzt nur eine Regel

1. Datengetriebene Inferenz/ Vorwärtsverkettung/ forward chaining

2. Zielgetriebene Inferenz/ Rückwärtsverkettung/ backward chaining

• aus Wahrheit der Prämissen wird auf Wahrheit der Konklusion geschlossen

• wenn nicht Zustand des Systems interessiert, sondern nur bestimmer Knoten

Vorgehen:

• mit Zielknoten beginnen und Regeln suchen die ihn als Konklusion haben

• Objekte der Prämissen werden zu Zwischenzielen

Regelnetzwerk = graphische Repräsentation der Regeln

• Regel feuert nur, wenn Prämisse wahr ist

• aus Negation der Prämisse kann man nichts schließen

  • außer modus tollens wird hinzugenommen

    • if A then B

      • (Regel)

    • not B

      • (Faktum)

    • not A

      • (Schlussfolgerung)

  • kann man durch Kontraposition aus modus ponens erhalten

• hier kein modus tollens hinzugenommen

• ist, wenn man auch Negation erlaubt

  • vor allem bei Ausnahmen

2 Arten von Widersprüchlichkeit:

1. Regelbasis ist klassisch-logisch inkonsistent

   • d.h. keine Werte für Objekte erfüllen alle Regeln

2. Regelbasis führt zu widersprüchlichen Ableitungen

   • siehe Bsp.

     • {if V then F, if V \land P then \not F } nicht inkonsistent aber widersprüchlich

     • {if V then F, if V \land P then \not F, V \land P } ist inkonsistent

   • häufiger als (1)

• Konsistenzprüfung als Warnfunktion

es sollte keine Teilmengen Gamma, Delta von Hypothesen geben, so dass

• CF[A, Gamma] = 1

• und CF[A, Delta] = -1

• jede Regel ist Wissenseinheit

  -> unabhängig von übriger Wissensbasis

  • Reihenfolge der Regeln spielt keine Rolle

• dadurch musste man bei MYCIN alle Regeln durchsuchen

  • später versucht, effektiver zu machen, indem man sichere Regeln suchte

• Effizienz verbessern:

  • Häufigkeit der Anwendung von Regeln beachten

  • Regeln in Klassen einteilen und abhängig von Fragestellungen bestimmte Klassen durchsuchen