Präsentation der Vertiefungsarbeit von Tobias Stumpp

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1 Präsentation der Vertiefungsarbeit von Tobias Stumpp

2 Agenda

3 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Was sind Experten? Sehr umfassendes Wissen in einem Bereich, um Fragen auf höchstem Schwierigkeitsgrad zu lösen Dauer der Wissensaneignung über mind Jahre Gute Organisation des Sachwissens im Gegensatz zu durchschnittlichen Arbeitskräften gleicher Ausbildung und gleichen Berufsalters, vollbringt er besonders gute Leistungen

4 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Was sind Expertensysteme? Expertensysteme versuchen, Gedankengänge und Erfahrungen von Experten bestimmter Fachgebiete auf eine Menge von formalisierten, maschinenverarbeitbaren Operationen abzubilden, um Aspekte einer Problemlösungskompetenz zu reproduzieren und Anwendern zur Verfügung zu stellen Ein Expertensystem bezeichnet eine Klasse von Computerprogrammen, die aus den Forschungen der künstlichen Intelligenz hervorgegangen sind. Im wesentlichen bestehen sie aus einer Menge von Regeln und einem Satz von Wissen, welche zur Lösung von Anwendungsproblemen dienen. Quelle:

5 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Was sind Expertensysteme? Mit Hilfe der Regeln (von Entwicklern des Expertensystems) und auf Grundlage des eingegebenen Wissens (von einem Experten ) kann ein Expertensystem Lösungen (für den Nutzer) zu Anwendungsproblemen finden ursprünglich meist deterministische WENN-DANN Entscheidungen Auf Lösung praktischer Aufgaben ausgerichtet

6 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Was sind Expertensysteme? Geschichte theoretische in den 70ern seit 80ern kommerzieller Einsatz seit den 90ern vermehrt probabilistische Expertensysteme Wenden die Gesetze der Wahrscheinlichkeitstheorie an

7 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Was sind Expertensysteme? Anwendungsgebiete medizinische und technische Diagnostik Beratung - Support Konfigurierung Überwachung technischer Prozesse Planung

8 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Motivation Simulation eines menschlichen Experten um die Schlussfolgerungsfähigkeit auf eng begrenzten Aufgabengebieten nachzubilden Unterstützung und Ergänzung menschlicher Fachtätigkeiten Der Einsatz ist somit in Gebieten wichtig, wo Expertenwissen sehr rar oder kostenintensiv ist Explizierung und Überprüfbarkeit von Fachwissen Konservierung von Fachwissen (Rente)

9 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Motivation Entlastung des Experten von Routineaufgaben Experten durch Aufgabenanzahl überfordert Leichtere Aufgaben auch ohne Experten lösbar Experte kann nicht vor Ort sein Es gibt nur einen Experten in der Zentrale Man möchte sein Wissen auch in den Filialen verfügbar machen

10 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Grenzen des Einsatzes von XPS XPS kann Grenzen seines Wissens nicht selbst erkennen problematisch in sicherheitskritischen Bereichen Kaum Ansätze um Alltagswissen zu formalisieren XPS sollen menschliche Experten nicht komplett ersetzen, sondern Fachleute unterstützen

11 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Eigenschaften eines XPS Benutzung Es werden keine Programmierkenntnisse benötigt Kompetenz Expertensysteme verfügen über eine hohe Problemlösungsfähigkeit in ihrem Anwendungsbereich Flexibilität Es können einzelne Teile in die Wissensbasis leicht hinzugefügt, verändert oder gelöscht werden Transparenz Wege zur Problemlösung mit Wissen erklären

12 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Architektur eines XPS Besteht grundsätzlich aus 5 Komponenten: Wissensbasis Bildet die Grundlage Enthält Fachwissen des Experten (Fakten, Regeln) Schlussfolgerungsmechanismus (Inferenzmaschine) dient der Wissensauswertung sucht und verknüpft Fakten und Regeln nach einer vorgegebenen Strategie produziert so Folgerungen und Ergebnisse

13 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Architektur eines XPS? Erklärungskomponente soll dem Anwender begründen, durch welche Regeln und Fakten ein Ergebnis zustande kam gibt dem Experten die Möglichkeit zu überprüfen Dialogteil bildet die Schnittstelle zwischen Benutzer und Expertensystem Wissensaquisition = Wissenserwerbskomponente ermöglicht es dem System zu "lernen neues Wissen in die Wissensbasis einfügen oder altes Wissen verändern, ohne dass dies programmiert wird

14 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Architektur eines XPS? Wissenserwerbskomponente Experte Wissensbasis Inferenzmaschine Dialogkomponente Erklärungskomponente Benutzer

15 1. Experten Expertensysteme Motivation / Grenzen Eigenschaften und Architektur eines XPS Shells Shells (XPS) XPS-Shells unterstützen das Entwickeln von Expertensystemen Expertensystemschale, meist leer und unabhängig von der Wissensbasis Ein intelligentes, aber ungebildetes System Hilfsmittel für die Wissensrepräsentation, Unterstützung für eine Erklärungskomponente etc. 5 Komponenten Vorteile: Keine profunden Kenntnisse der zugrundeliegenden Sprache Expertensystem Shell-Baukasten

16 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Auf LISP (List Processing) basierender XPS- Shell-Baukasten Entwickelt an der Universität Würzburg Kostenlos verfügbar unter D3 ist ein problemspezifisches Werkzeug (Shell-Baukasten) zur Erstellung von Diagnose- und Informationssystemen alle Problembereiche, bei denen Lösungen aufgrund von Problemmerkmalen ausgewählt werden können

17 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Die -Story Urvater: MED2 (medizinisches XPS) Erste Inkarnation: (lisp)d3 auf Macintosh Erste Geo-Wissensbasis: Gesteinsbestimmung Portierung: lispd3 (Windows) D3 im Netz: (Java)

18 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Überblick Mit D3 ist die Entwicklung eines Expertensystems grundsätzlich nicht aufwendiger als das Schreiben eines Fachbuches mit einem Textsystem Dabei sind keine Programmierkenntnisse erforderlich D3-Wissensbasen müssen nicht mehr durch Texteingaben programmiert werden, sondern die Eingabe erfolgt visuell / grafisch

19 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Überblick

20 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Überblick Um dies zu ermöglichen bietet D3 verschiedene Problemlösungsmodelle zur Wissensrepräsentation und verarbeitung für kategorisches, heuristisches, statisches, modellbasiertes und fallvergleichendes Wissen ein komfortables Wissenserwerbssystem zur Wissenseingabe mit Hierarchien, Graphen, Formularen und Tabellen Handbuch-, Beratungs-, Erklärungs-, Dokumentations-, Tutor-, Fallsuch- und Statistikfunktionen sowie eine komfortable Dialogoberfläche einschließlich Bildern zur Wissensnutzung

21 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Überblick Dies ermöglicht wiederum die Nutzung von D3 nicht nur als Problemlösungsprogramm, sondern auch als ein neues Wissensmedium zur Darstellung und Vermittlung von Wissen

22 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Überblick Vorteile gegenüber anderen Medien durch Anpassungsfähigkeit von Wissen Aufbereitung nach verschiedenen Kriterien Assoziatives Lesen Anwendung auf konkrete Problemfälle Überprüfbarkeit von Wissen Nicht nur von anderen Menschen, sondern vom Wissensmedium selbst interpretierbar Durch Anwendung auf Problemfälle überprüfbar

23 2. Die D3-Story Überblick Oberflächen Komponenten - Oberflächen Wissensnutzung Dialogoberfläche Sicht des Nutzers Wissensnutzung Trainingsoberfläche Sicht des Nutzers Wissenserwerb Wissenseingabe Sicht des Experten

24 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Sicht des Nutzers der Wissensbasen D3 bietet folgende Nutzungsoptionen: Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche und Statistik Diagnostik Erklärungskomponente Tutorielle Nutzung Trainingsoberfläche

25 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Dateneingabe In D3 wird die Dateneingabe über den Menüpunkt Ablage Neuer Fall gestartet Dateneingabe Expertenwissen eingeben Dateneingabe = Anhand vorhandener Wissensbasis konkreten Problemfall lösen Beantwortung von Fragen = Dialog

26 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung

27 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Dateneingabe - Dialogformen Standarddialog Mehrer Fragen auf einen Blick Einfragendialog Jeweils eine Frage Klappdialog Antworten als Pop-Up-Menü Tabellendialog In Tabellenform

28 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Dateneingabe Fragen können mit zusätzlichen Erläuterungen versehen werden Antwortalternativen durch Bilder darstellbar Auswahl wahlweise Text oder Bild Erhöhung der Qualität

29 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Dateneingabe Initiative der Fragestellung hat normalerweise das Diagnosesystem Benutzer kann aber eingreifen und selbst Fragen auswählen Klappdialog durch anklicken Anderer Dialog über Menü Fall kann jederzeit vom Benutzer abgebrochen werden Derzeitige Diagnose wird angezeigt

30 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Dateneingabe Nach Eingabe sollte der Fall gespeichert werden Kann jederzeit wieder aufgerufen und nachvollzogen werden Training Vergleichen von Fällen Befindet sich dann als Klar -Text-Datei im Dateisystem

31 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Demo KFZ Eingabe Bilder Dialog Speichern

32 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Fallprotokoll Zu jedem Fall kann ein Fallprotokoll gespeichert und/oder ausgedruckt werden Möglichkeit der Filterung von Daten Output-Formate: TXT, RTF Protokoll mittels Schablone generieren Serienbrief

33 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Fallprotokoll

34 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Fallsuche und Statistik Anhand von Fallkriterien kann in der Fülle der eingegebenen Daten (Fällen) nach bestimmten Fällen gesucht werden Fallspeicher-Datei oder Ordner als Fallspeicher Gesucht werden kann nach Symptomen + Diagnosen der Wissensbasis und Autoren, Art des Falls und Suchzeitraum Statistiken über die Häufigkeit und die Korrelation von Symptomen und Diagnosen Beispiel: Fälle, zwischen 1.1. und , bei denen genau 3 Merkmale erfüllt sind

35 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Diagnostik Fallbasiert Vergleich von Fällen (Fallspeicher wird benötigt) Auch ähnliche Fälle werden als Lösung diagnostiziert Heuristisch Mit heuristische Regeln von den Symptomen auf die Diagnose Nach jeder Eingabe eines neuen Symptoms wird die Diagnoseliste aktualisiert

36 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Diagnostik Überdeckend Sucht die Diagnose bzw. Diagnosemenge, die gemäß der Diagnose-Symptom-Regel alle beobachteten Symptomausprägungen überdeckt Möglichst keine nicht beobachteten Ausprägungen Funktional Basiert auf der überdeckenden Diagnostik Ordnet allerdings die beobachteten Fehlerzustände den überdeckenden Diagnostik-Komponenten zu = Bsp.: Zündung falsch eingestellt Klopfen, unruhiger Lauf

37 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Erklärungskomponente Man kann sich zu jedem Begriff (Symptom, Diagnose, Frage, etc.) zusätzliche Informationen anzeigen lassen Erklärungen hypertextartig verknüpft 3 Bereiche Fallbezogene, dynamische Erklärungen Fallunabhängiges formales Wissen Informelles Zusatzwissen

38 3. Dateneingaben Fallprotokoll Fallsuche + Statistik Diagnostik Erklärungskompon. Tutorielle Nutzung Tutorielle Nutzung = Trainingssystem (Trainingsoberfläche) Vorraussetzung Genügend vom XPS korrekt gelöste Fälle Ablauf Schrittweise Präsentation dieser Fälle vom Trainingssystem Benutzer löst selbständig durch Stellen von Diagnosen

39 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Sicht des Experten der Wissensbasen Durchgängig grafische Wissenseditoren Keinerlei Programmierkenntnisse erforderlich Automatische Generierung des Dialoglayouts für den Nutzer Maskenerstellung entfällt Schneller Wechsel zwischen der Wissenserwerbs- und Wissensnutzungsoberfläche (F12) Findet Experte Fehler, kann er ihn sofort in der Wissenserwerbskomponente beheben und den Fall wiederholen

40 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Diagnostisches Basiswissen wird benötigt um das Expertensystem mit Wissen zu füllen Eingabe der Namen aller Fachbegriffe und deren allgemeine Eigenschaften Diagnosen, Frageklassen, Fragen, Symptominterpretationen Wissen zur Datenabstraktion wie werden die Werte der Symptominterpretationen hergeleitet Wissen zur globalen Dialogsteuerung wann wird welche Frageklasse gestellt Wissen zur Datenerfassung wann wird welche Frage gestellt

41 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Hierarchien 6 verschiedene Hierarchien Zur Erfassung unterschiedlicher Objekttypen Zur Schaffung eines Überblicks über die Strukturierung der Wissensbasis 1) Diagnosehierarchie 4) Symptomhierarchie 2) Frageklassenhierarchie 5) Komponentenhierarchie 3) Fragehierarchie 6) Materialhierarchie

42 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Hierarchien Diagnosehierarchie dient der Eingabe der Diagnosen (Lösungen) des Problembereichs Frageklassenhierarchie dient der Eingabe von Frageklassenoberbegriffen und Frageklassen Fragehierarchie umfasst Frageklassenoberbegriffe, Frageklassen + Fragen

43 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Hierarchien Symptomhierarchie umfasst die Eingabe der Objekttypen der Frageklassehierarchie und der Fragehierarchie + zusätzliche Symptome Komponentenhierarchie dient der Verwaltung von Komponenten und deren Fehlerzuständen Materialhierarchie Hier werden Beziehungen zwischen Materialtypen, Materialien und Parametern definiert

44 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Entscheidungsbäume Eine Art Frageklasse bestehend aus einer Reihe von Fragen mit Antwortalternativen Folgefragen Diagnosen Verweisen auf andere Entscheidungsbäume An die Fragen werden Entscheidungen gehängt, welche dann wiederum Diagnosen, Folgefrage oder einen weiteren Verweis zur Folge hat

45 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Entscheidungsbäume Vorraussetzung Namen der beteiligten Diagnosen müssen in der Diagnosehierarchie vorhanden sein Zu erstellenden Entscheidungsbäume (Fragen) müssen in der Frageklassenhierarchie definiert sein Automatische Übernahme der Objekte in den Entscheidungsbaum

46 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Anbindung von Multimedia-Objekten Zu jeder Diagnose und zu jedem Symptom Sehr einfache Handhabung Angabe einer Datei mit Zusatzinformationen als Text, Bild, Video oder HTML-Dokument Durch die Verknüpfung von informellem Wissen kann der Nutzen des Diagnosesystems erheblich ansteigen höhere Realitätstreue durch Bilder

47 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Trainingssystem Generierung eines tutoriellen Systems aus einer bestehenden Wissensbasis ohne erheblichen Aufwand Kommentierung und Kritisierung der vom Benutzer ausgewählten Lösung Grundsätzlich 2 verschiedene Modi Freier Test (Lernende wählt Reihenfolge der Fragen) Geführter Test (Reihenfolge festgelegt)

48 4. Diagnostisches Basiswissen Hierarchien Entscheidungsbäume Multimedia Trainingssystem Batch-Modus Batch-Modus Empfangen einer Falldatei vom Client Bearbeiten dieser Datei und schreiben der Ergebnisse in eine Ergebnisdatei vom Server Client = Programm, dass die Falldatei erzeugt Server = D3, dass die Falldatei auswertet und Ereignisdatei schreibt

49 5. Java-basierter Nachfolger von D3 Kann als Web-basiertes Front-End für ein Diagnosesystem benutzt werden auch zur Einbindung von Diagnosesystemen in eigene (Java-)Anwendungen verwendet XML zur Speicherung der Wissensbasen und zur Verwaltung von Falldaten D3 = XML-Export = XML-Import

50 5. Demo Computerproblem Kleine Wissensbasis generieren Hierarchien verdeutlichen Entscheidungsbaum-Editor XML-Export und Import in

51 6. D3 wird unter dem Namen Solvatio von der Firma IISY AG kommerziell unterstützt D3web wird von der Firma knowit Software GmbH kommerziell unterstützt

52 7. Komplettes Demo Wie kleide ich mich richtig?

53 7. Mit D3 kann man schnell und kostengünstig verteilte, wissensbasierte Diagnosesysteme erstellen Aussagefähige Prototypen lassen sich häufig in relativ kurzer Zeit D3 stellt einen Baukasten dar, welcher auch Programmier-Laien die Möglichkeit bietet, ein gutes, verteiltes Diagnosesystem zu erstellen

54 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit