Vorwort zur 1. Auflage Vorwort zur 5., überarbeiteten und erweiterten Auflage. 1 Einleitung Über dieses Buch Themenbereiche des Buches 2

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1 xi Vorwort zur 1. Auflage Vorwort zur 5., überarbeiteten und erweiterten Auflage vii ix xi 1 Einleitung Über dieses Buch Themenbereiche des Buches 2 2 Wissensbasierte Systeme im Uberblick Beispiele für wissensbasierte Systeme Geldabheben am Automaten Medizinische Diagnose Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme Eigenschaften von Experten und Expertensystemen Zur Geschichte wissensbasierter Systeme Das medizinische Diagnosesystem MYCIN Aufbau und Entwicklung wissensbasierter Systeme Architektur eines wissensbasierten Systems Entwicklung eines wissensbasierten Systems 19 3 Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz Formen der Inferenz Menschliches Schließen und Inferenz Charakterisierung der Inferenzrelation nach Peirce Deduktives Schließen Unsicheres Schließen Logische Systeme Signaturen Formeln Interpretationen Erfüllungsrelation Eigenschaften klassisch-logischer Systeme Erfüllungsrelation und Wahrheitsfunktionalität Modelle und logische Folgerung Inferenzregeln und Kalküle Korrektheit und Vollständigkeit von Kalkülen Logisches Folgern durch Widerspruch Entscheidbarkeitsresultate Logische Grundlagen: Aussagenlogik Syntax Semantik 43

2 xii Äquivalenzen und Normalformen Wahrheitstafeln und Ableitungen in der Aussagenlogik Logische Grundlagen: Prädikatenlogik 1. Stufe Signaturen und Interpretationen Terme und Termauswertung Formeln und Formelauswertung Äquivalenzen Ableitungen in der Prädikatenlogik 1. Stufe Normalformen Unifikation Der Resolutionskalkül Erweiterungen Wie kommt der Delphin in den Karpfenteich? 69 4 Regelbasierte Systeme Was sind Regeln? Die Wissensbasis eines regelbasierten Systems Inferenz in einem regelbasierten System Regelnetzwerke Datengetriebene Inferenz (Vorwärtsverkettung) Zielorientierte Inferenz (Rückwärtsverkettung) Das Problem der Widersprüchlichkeit Die Erklärungskomponente Signalsteuerung im Eisenbahnverkehr durch Regeln MYCIN - ein verallgemeinertes regelbasiertes System Modularität und Effizienz regelbasierter Systeme Ausblick 97 5 Maschinelles Lernen Definition des Lernens Klassifikation der Ansätze zum maschinellen Lernen Klassifikation gemäß der benutzten Lernstrategie Klassifikation gemäß dem gelernten Typ von Wissen Klassifikation gemäß dem Anwendungsbereich Erlernen von Entscheidungsbäumen Entscheidungsbäume Erzeugung von Regeln aus Entscheidungsbäumen Generieren von Entscheidungsbäumen Bewertung des Lernerfolges und Anwendungen Die induktiven Lernverfahren ID3 und C Lernen von Konzepten Eine Konzeptlernaufgabe Allgemeine Problemstellung Repräsentation von Beispielen und Konzepten Lernen von Konzepten als Suchproblem Versionenräume 128

3 xiii Das Versionenraum-Lernverfahren Anwendungsbeispiel Eigenschaften des Versionenraum-Lernverfahrens Konzeptlernen mit Merkmalsbäumen Data Mining und Wissensfindung in Daten KDD - Knowledge Discovery in Databases Der KDD-Prozess Data Mining Assoziationsregeln Warenkorbanalyse Fallbasiertes Schließen Motivation Fallbasiertes Schließen und CBR-Systeme Der CBR-Zyklus Die Repräsentation von Fällen Die Indizierung von Fällen Suche nach geeigneten Fällen Organisationsformen der Fallbasis Die Bestimmung der Ähnlichkeit Adaption Wie ein fallbasiertes System lernt Abschließende Bemerkungen und weiterführende Literatur Truth Maintenance-Systeme Die Rolle des nichtmonotonen Schließens in der KI Monotone vs. nichtmonotone Logik Truth Maintenance-Systeme Justification-based Truth Maintenance-Systeme - JTMS In's und Out's - die Grundbegriffe eines JTMS Der JTMS-Algorithmus Anwendungsbeispiele Die JTMS-Inferenzrelation Assumption-based Truth Maintenance-Systeme - ATMS Grundbegriffe Arbeitsweise eines ATMS Verschiedene TMS im Vergleich Ausblicke Default-Logiken Default-Logik nach Reiter Aussehen und Bedeutung eines Defaults Die Syntax der Default-Logik Die Semantik der Default-Logik Ein operationaler Zugang zu Extensionen Prozessbäume Berechnung von Prozessbäumen 255

4 xiv Eigenschaften der Reiter'schen Default-Logik Normale Defaults Die Poole'sche Default-Logik Nichtmonotone Inferenzrelationen für Default-Logiken Probleme und Alternativen Logisches Programmieren und Anwortmengen Klassische logische Programme Anfragen und Antwortsubstitutionen Resolution von Hornklauseln SLD-Ableitungen Berechnete Antwortsubstitutionen Suchraum bei der SLD-Resolution Fixpunktsemantik logischer Programme Erweiterte logische Programme Die stabile Semantik normaler logischer Programme Die Antwortmengen-Semantik erweiterter logischer Programme Stabile Semantik und Antwortmengensemantik Truth Maintenance-Systeme und Default-Theorien Erweiterungen der Antwortmengensemantik Implementationen und Anwendungen Kriterien zur Beurteilung nichtmonotoner Inferenzoperationen Rückblick Argumentation Motivation und Einführung DeLP - Argumentieren mit Regeln DeLP-Programme und Ableitungen Argumente und Gegenargumente Qualitätskriterien für Argumente Schlagende und blockierende Angriffe Argumentationsfolgen Evaluation von Argumentationen Antwortverhalten von DeLP-Programmen Abstrakte Argumentationstheorie Abstrakte Argumentationssysteme Extensionen Beispielanwendung: Das stabile Heiratsproblem Beziehungen zur Reiter'schen Default-Logik Labelings für abstrakte Argumentationssysteme Extensionen als Antwortmengen Aktionen und Planen Planen in der Blockwelt Logische Grundlagen des Planens Der Situationskalkül Aktionen 355

5 xv Situationen Veränderungen zwischen Situationen Ausführungsbedingungen und Effektaxiome Zielbeschreibungen Probleme Das Rahmenproblem Das Qualifikationsproblem Das Verzweigungsproblem Plangenerierung im Situationskalkül Planen mit STRIPS Zustände und Zielbeschreibungen STRIPS-Operatoren Planen mit Vorwärtssuche Planen mit Rückwärtssuche Behandlung des Rahmenproblems in STRIPS Nichtklassische Planungssysteme Planen mit Antwortmengen Systeme zur Berechnung von Antwortmengen Planen mit SMODELS Behandlung des Rahmenproblems Ausblick und Anwendungen Agenten Das Konzept des Agenten Abstrakte Agentenmodelle Umgebungen. Aktionen und Läufe eines Agenten Wahrnehmungen Innerer Zustand Aufgabe und Erfolg eines Agenten Reaktive Agenten und Schichtenarchitekturen Logikbasierte Agenten Belief-Desire-Intention-(BDI)-Agenten Praktisches Denken BDI-Architektur Procedural Reasoning System (PRS) Multiagentensysteme Quantitative Methoden I Probabilistische Netzwerke Ungerichtete Graphen - Markov-Netze Separation in Graphen und probabilistische Unabhängigkeit Markov-Eigenschaften und Markov-Graphen Konstruktion von Markov-Graphen Potential- und Produktdarstellungen Gerichtete Graphen - Bayessche Netze Inferenz in probabilistischen Netzen Bayes-Netze und Potentialdarstellungen 431

6 xvi Der permanente Cliquenbaum als Wissensbasis Der Algorithmus von Lauritzen und Spiegelhalter Berücksichtigung fallspezifischer Daten Bayessche Netzwerke in praktischen Anwendungen Erlernen Bayesscher Netze aus Daten Probabilistische Inferenz unter informationstheoretischen Aspekten Weitere Anwendungen Proteinklassifikation mittels Hidden Markov Models (HMM) Herzerkrankungen bei Neugeborenen Suchterkrankungen und psychische Störungen Quantitative Methoden II - Dempster-Shafer-Theorie, Fuzzy- Theorie und Possibilistik Verallgemeinerte Wahrscheinlichkeitstheorie Die Dempster-Shafer-Theorie Basismaße und Glaubensfunktionen Dempsters Kombinationsregel Sensorenauswertung in der mobilen Robotik mittels Dempster-Shafer-Theorie Fuzzy-Theorie und Possibilistik Fuzzy-Theorie Possibilitätstheorie Expertensysteme mit Fuzzy-Regeln 479 A Wahrscheinlichkeit und Information 483 A.l Die Wahrscheinlichkeit von Formeln 483 A.2 Randverteilungen 488 A.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten 489 A.4 Der Satz von Bayes 491 A.5 Mehrwertige Aussagenvariable 493 A.6 Abhängigkeiten und Unabhängigkeiten 496 A.7 Der Begriff der Information 500 A.8 Entropie 502 B Graphentheoretische Grundlagen 506 B.l Graphen und Cliquen 506 B.2 Triangulierte Graphen 510 B.3 Die running intersection property RIP 516 B.4 Hypergraphen 518 Literaturverzeichnis 521 Index 534