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| Beschreibungslogik: Die Beschreibungslogik (DL) ist eine Familie von formalen Wissensrepräsentationssprachen. Sie ist eine Teilmenge der Logik erster Ordnung, aber sie ist aussagekräftiger als die Aussagenlogik. DLs werden verwendet, um die relevanten Konzepte einer Anwendungsdomäne (bekannt als terminologisches Wissen) zu beschreiben und darüber nachzudenken. DLs sind besonders wichtig für die Bereitstellung eines logischen Formalismus für Ontologien und das Semantic Web. Die Web Ontology Language (OWL) und ihre Profile beruhen auf DLs. Siehe auch Wissensrepräsentation._____________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 |
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KI-Forschung über Beschreibungslogik - Lexikon der Argumente
Norvig I 456 Beschreibungslogik/KI-Forschung/Russell/Norvig: Beschreibungslogiken sind Notationen, die es einfacher machen sollen, Definitionen und Eigenschaften von Kategorien zu beschreiben. Die wesentlichen Inferenzaufgaben für die Beschreibungslogik sind Subsumtion (überprüfen, ob eine Kategorie eine Teilmenge einer anderen ist durch Vergleich ihrer Definitionen) und Klassifizierung (überprüfen, ob ein Objekt zu einer Kategorie gehört). Norvig I 456 VsBeschreibungslogik/Norvig: Entweder können schwere Probleme gar nicht festgestellt werden, oder sie erfordern exponentiell große Beschreibungen! ((s) Für eine Lösung siehe >Conceptional Space/Gärdenfors; >Semantic Web/Gärdenfors. (GärdenforsVsRussell, Stuart/GärdenforsVsNorvig)). Norvig I 459 Begrenzung (Circumscription): Die Idee besteht darin, bestimmte Prädikate zu spezifizieren, die als "so falsch wie möglich" angenommen werden - das heißt, für jedes Objekt falsch, außer für diejenigen, für die sie als wahr bekannt sind. Angenommen, wir wollen die Standardregel, dass Vögel fliegen, durchsetzen. Wir würden ein Prädikat einführen, sagen wir Abnormal 1(x), und schreiben Vogel(x) ∧¬Abnormal 1(x) ⇒ Fliegt(x) . Wenn wir sagen, dass Abnormal 1 zu begrenzen ist, ist ein Circumscription Reasoner dazu berechtigt, von Abnormal 1(x) auszugehen, es sei denn, Abnormal 1(x) ist als wahr bekannt. Dies ermöglicht es, die Schlussfolgerung Fliegt(Tweety) aus der Prämisse Vogel(Tweety) zu ziehen, aber der Schluss gilt nicht mehr, wenn Abnormal 1 (Tweety) geltend gemacht wird. Beschränkung kann als Beispiel für eine modellhaften Präferenzlogik betrachtet werden. In solchen Logiken wird ein Satz (mit Standardstatus) impliziert, wenn er in allen bevorzugten Modellen der Wissensbasis wahr ist, im Gegensatz zur Forderung der Wahrheit in allen Modellen der klassischen Logik. Norvig I 471 Die Entwicklung von Beschreibungslogiken ist der neueste Schritt in einer langen Reihe von Forschungsarbeiten, die darauf abzielen, nützliche Teilmengen der Logik erster Ordnung zu finden, für die die Inferenz rechnerisch nachvollziehbar ist. Hector Levesque und Ron Brachman (1987)(1) zeigten, dass bestimmte logische Konstrukte - insbesondere bestimmte Anwendungen von Disjunktion und Negation - in erster Linie für die Hartnäckigkeit logischer Inferenz verantwortlich sind. Aufbauend auf dem KL-ONE-System (Schmolze und Lipkis, 1983)(2) entwickelten mehrere Forscher Systeme, die die theoretische Komplexitätsanalyse integrieren, allen voran KRYPTON (Brachman et al., 1983)(3) und Classic (Borgida et al., 1989)(4). Das Ergebnis war eine deutliche Erhöhung der Geschwindigkeit der Inferenz und ein viel besseres Verständnis der Interaktion zwischen Komplexität und Expressivität in reasoning systems. Calvanese et al. (1999)(5) fassen den aktuellen Stand zusammen, und Baader et al. (2007)(6) präsentieren ein umfassendes Handbuch der Beschreibungslogik. Gegen diesen Trend haben Doyle und Patil (1991)(7) argumentiert, dass die Einschränkung der Expressivität einer Sprache entweder die Lösung bestimmter Probleme unmöglich macht oder den Benutzer ermutigt, die Sprachbeschränkungen mit unlogischen Mitteln zu umgehen. >Inferenz/KI-Forschung. 1. Levesque, H. J. and Brachman, R. J. (1987). Expressiveness and tractability in knowledge representation and reasoning. Computational Intelligence, 3(2), 78–93. 2. Schmolze, J. G. and Lipkis, T. A. (1983). Classification in the KL-ONE representation system. In IJCAI-83, pp. 330–332. 3. Brachman, R. J., Fikes, R. E., and Levesque, H. J. (1983). Krypton: A functional approach to knowledge representation. Computer, 16(10), 67–73. 4. Borgida, A., Brachman, R. J., McGuinness, D., and Alperin Resnick, L. (1989). CLASSIC: A structural data model for objects. SIGMOD Record, 18(2), 58-67. 5. Calvanese, D., Lenzerini, M., and Nardi, D. (1999). Unifying class-based representation formalisms. JAIR, 11, 199–240 6. Baader, F., Calvanese, D., McGuinness, D., Nardi, D., and Patel-Schneider, P. (2007). The Description Logic Handbook (2nd edition). Cambridge University Press. 7. Doyle, J. and Patil, R. (1991). Two theses of knowledge representation: Language restrictions, taxonomic classification, and the utility of representation services. AIJ, 48(3), 261–297._____________ 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 ArgumenteDer Hinweis [Begriff/Autor], [Autor1]Vs[Autor2] bzw. [Autor]Vs[Begriff] bzw. "Problem:"/"Lösung", "alt:"/"neu:" und "These:" ist eine Hinzufügung des Lexikons der Argumente. |
KI-Forschung
Norvig I Peter Norvig Stuart J. Russell Artificial Intelligence: A Modern Approach Upper Saddle River, NJ 2010 |
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