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Wissensrepräsentation: Wissensrepräsentation in der IT ist der Prozess der Codierung von Wissen in einer Weise, die von Computern verstanden und verarbeitet werden kann. Anwendungen sind Expertensysteme, Natural Language Processing, Maschinenlernen. Siehe auch Maschinenlernen, Künstliche Intelligenz.

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Anmerkung: Die obigen Begriffscharakterisierungen verstehen sich weder als Definitionen noch als erschöpfende Problemdarstellungen. Sie sollen lediglich den Zugang zu den unten angefügten Quellen erleichtern. - Lexikon der Argumente.

 
Autor Begriff Zusammenfassung/Zitate Quellen

Peter Norvig über Wissensrepräsentation – Lexikon der Argumente

Norvig I 437
Wissensrepräsentation/Künstliche Intelligenz/Norvig/Russell: Komplexe Bereiche wie das Einkaufen im Internet oder das Fahren eines Autos im Verkehr erfordern (...) allgemeine und flexible Repräsentationen. (...) diese Repräsentationen [konzentrieren] sich auf allgemeine Begriffe - wie Ereignisse, Zeit, physische Objekte und Überzeugungen (...).
>Ontologie/Künstliche Intelligenz
.
Ontologie: Anstatt zu versuchen, alles darzustellen, was unmöglich ist, werden wir Platzhalter hinterlassen, wo neues Wissen für jede Domäne hineinpassen kann. >Glauben/KI-Forschung, >Objekte/KI-Forschung, >Ereignisse/KI-Forschung.
Norvig I 468
Frühe Diskussionen über die Repräsentation in der KI konzentrierten sich eher auf die "Problemdarstellung" als auf die "Wissensrepräsentation". (Siehe zum Beispiel Amarels (1968)(1) Diskussion über das Problem der Missionare und Kannibalen.) In den 1970er Jahren stellte die KI die Entwicklung von "Expertensystemen" (auch "wissensbasierte Systeme" genannt), die bei entsprechender Fachkenntnis die Leistung von menschlichen Experten bei eng definierten Aufgaben erreichen oder übertreffen könnten, in den Vordergrund. So interpretierte beispielsweise das erste Expertensystem DENDRAL (Feigenbaum et al., 1971(2); Lindsay et al., 1980(3)) die Ergebnisse eines Massenspektrometers (eine Art Instrument zur Analyse der Struktur organischer chemischer Verbindungen) so genau wie erfahrene Chemiker. >Ontologie/KI-Forschung, >Repräsentation/KI-Forschung.
Norvig I 473
Minker (2001)(4) sammelt Beiträge von führenden Forschern der Wissensrepräsentation und fasst 40 Jahre Arbeit auf diesem Gebiet zusammen. Die Berichte der internationalen Konferenzen zu Prinzipien der Wissensrepräsentation und Reasoning bieten die aktuellsten Quellen für die Arbeit in diesem Bereich. Readings in Knowledge Representation (Brachman and Levesque, 1985)(5) und Formal Theories of the Commonsense World (Hobbs and Moore, 1985)(6) sind ausgezeichnete Anthologien zur Wissensrepräsentation; die erste konzentriert sich mehr auf historisch wichtige Papiere in Repräsentationssprachen und Formalismen, die zweite auf die Akkumulation des Wissens selbst. Davis (1990)(7), Stefik (1995)(8) und Sowa (1999)(9) bieten Einführungen zur Wissensrepräsentation im Textbuchformat, van Harmelen et al. (2007)(10) haben ein Handbuch beigetragen, und eine Sonderausgabe des AI Journal berichtet über die jüngsten Fortschritte (Davis und Morgenstern, 2004)(11). Die alle zwei Jahre stattfindende Konferenz zu Theoretical Aspects of Reasoning About Knowledge (TARK) behandelt Anwendungen der Wissenstheorie in KI, Wirtschaft und verteilten Systemen.

1. Amarel, S. (1968). On representations of problems of reasoning about actions. In Michie, D.
(Ed.), Machine Intelligence 3, Vol. 3, pp. 131-171. Elsevier/North-Holland.
2. Feigenbaum, E. A., Buchanan, B. G., and Lederberg, J. (1971). On generality and problem solving:
A case study using the DENDRAL program. In Meltzer, B. and Michie, D. (Eds.), Machine Intelligence 6, pp. 165–190. Edinburgh University Press
3. Lindsay, R. K., Buchanan, B. G., Feigenbaum, E. A., and Lederberg, J. (1980). Applications of Artificial
Intelligence for Organic Chemistry: The DENDRAL Project. McGraw-Hill.
4. Minker, J. (2001). Logic-Based Artificial Intelligence. Kluwer
5. Brachman, R. J. and Levesque, H. J. (Eds.). (1985). Readings in Knowledge Representation. Morgan
Kaufmann.
6. Hobbs, J. R. and Moore, R. C. (Eds.). (1985). Formal Theories of the Commonsense World. Ablex
7. Davis, E. (1990). Representations of Commonsense Knowledge. Morgan Kaufmann
8. Stefik, M. (1995). Introduction to Knowledge Systems. Morgan Kaufmann.
9. Sowa, J. (1999). Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations.
Blackwell.
10. van Harmelen, F., Lifschitz, V., and Porter, B. (2007). The Handbook of Knowledge Representation.
Elsevier.
11. Davis, E. and Morgenstern, L. (2004). Introduction: Progress in formal commonsense reasoning. AIJ, 153, 1–12.

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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Der Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente.

Norvig I
Peter Norvig
Stuart J. Russell
Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010

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