Was ist Sematnik?
Semantik ist die Lehre von der Bedeutung von Zeichen und der Beziehung zwischen ihnen
jede Information, jede Kommunikation hat Semantik!
der gemeinsame Nenner, um Wissen in Verbindung zu bringen, z.B zwischen verschiedenen Fachbereichen
ohne Kenntnis der jweiligen Semantik, keine Interpretation, Kommunikation…
Grundlage für das tägliche Leben - wenn auch unbewusst!
Warum “Semantische Applikationen”? I
in der Software-Entwicklung spiegeln die Datenstrukturen und Funktionen zu ihrer Verarbeitung die betrachteten Anwendungsfälle wieder
Wissen üver Bedeutung und Verwendung der jweils eforderlichen Datenstrukturen ist in Algorithme und Funktionen der App codiert
Algorithme werden für jeweilige Datenstrukturen entwickelt und sind damit applikations und /oder anwendungsfallspezifisch
—> Ohne Semantik, das heißt Wissen und Bezug zu der Thematik kann keine Nützliche App entwickelt werden
Warum Semantische Applikationen II
Was tun bei der Anforderung nach flexibler, dynamischer Kombination von verschidenargtigen aus unterschiedlichen Domänen stammenden Inhalten?
Semantische Apllikation:
Anwendungsneutrale, getrennte Beschreibung von Inhalten und aufgabenzentrierter Anwendungsentwurf
Zunächst aufwändig wegen zweier paralleler Architekturen (Software + Wissen), aber größtmöglich flexibel.
Warum Semantische Applikationen? III
Semantische Applikationen betrachten die kontextfreie wie auch kontext-abhängige Bedeutung von Inhalten mit dem Ziel einer höheren Wiederverwendbarkeit von Wssen zur Umsetzung von Anwendungsfällen, die mit klassicher Software-Entwicklung nur schwer realisierbar wären.
Dies erfordert…
ein “Verständnis für die Inhalte seitens des Computers” erreichbar durch…
… eine standardisierte, machinenverarbeitvare Repräsentation und Modellierung des Wissens, sowie….
…. eine maschinelle Verarbeitbarkeit des Wissens im Sine von Abfragen und Schlussfolgerungen
Symbolische KI (beeinhaltet Semant. Appl.)
Wissen wird in einer für Menschen lesbaren und nachvollziehbaren Form dem System bereitgestellt
Ergebnisse sind erklärbar
Subsymbolische KI (beeinhaltet Deep Learning)
Wissen wird vom System aus Trainingsdaten erworben —> Quantitative Methode
Ergebnisse nicht erlärbar!
Beispiel: eingeübte Bewegungsabläufe
Interdisziplinarität
Die Entwicklung semantischer Apps kombiniert zwei Disziplinen
Software Engineering:
Applikations-/Systemarchitektur
Entwicklungsprozess
Implementierungsentscheidungen
Knowledge Engineering:
Wissensrepräsentation
Wissenserfassung
Wissensbereitstellung
Anwenungsfälle für Wissensmodellierung:
Planungsverfahre: Wie erreiche ich ein Ziel, ausgehend von der aktuellen Situation? (Einbeziehung Kontextwissen)
Diagnose: In welchem Zustand befinet sich ein (biologisch/technisches) System und warum?
Konfiguration: Welche Komponenten können gerade verbaut werden?
Systems Engineering: Wie und woraus wird ein System zusammen gesetzt?
Verstehen natürlicher Sprache als Benutzer Interface
Anwendung und Suche von Expertenwissen
Interatkion von Software-Agenten unterschiedlicher Spezialisierungen
Industrie 4.0: durchgängige Semantik
Was ist Wissen?
Zuletzt geändertvor 2 Jahren
