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Überblick

Hype1 vs. echte Neuheit Expertensysteme sind ja eigentlich kein Betrug oder Trick, sondern nur eine Abart von Wissensbasierten Systemen. Darum ist unserer Meinung nach, für Expertensysteme, die Bezeichnung ,,Hype``, eher fehl am Platz. Zwar kann man mittlerweile wohl nicht mehr von einer Neuheit sprechen, denn die Entwicklung nahm eigentlich ab den 60er Jahren seinen Lauf, zuerst noch hauptsächlich Tätigkeiten im Hinblick auf die Herstellung eines ,,general problem solvers``. Dennoch finden immer noch technologisch gesehen immer wieder Neuerungen statt. Speziell im Hinblick auf die AI - Forschung. Beispiele für solche Neuerungen sind zum Beispiel Fuzzy Logic, das erst in den letzten beiden Jahrzehnten seinen Durchbruch feierte. Aber auch auf dem Sektor Neuronaler Netze, die ja sehr stark von neuer Hardware Abhängig sind, entwickelt sich dementsprechend viel, da die Innovationsspirale bei Hard- und Software mittlerweile sehr kurz und eng geworden ist. Dafür gibt es mehrere Gründe: Technologie Vor der Entwicklung von Expertensystemen gab es nur Programme die ein mathematisches Problem lösen konnten. Sie waren ausgelegt, für die Lösung eines bestimmten Problems, nach einem vorgefertigten Muster. Erst die Abstraktion von Problemstellungen, die AI Forschung und das Bestreben allgemeinere Lösungsalgorithmen zu entwickeln haben die Implementierung und Herstellung von Expertensystemen ermöglicht. begrenzte Zielgruppe Expertensysteme sind kein Produkt für den Consumermarkt sondern für spezielle Aufgaben im wissenschaftlichen Bereichen. Es gibt also normalerweise keine Standard-Software, die in die Kategorie Expertensystem fällt. Expertensysteme sind im Allgemeinen Spezialanfertigungen, bei denen die Installation, durch das Anlegen einer Wissensbasis, relativ aufwendig ist. Die Implementation eines User-Interfaces entfällt, wenn es um Experten Shells geht, andernfalls muss ein User-Interface und die damit verbundene Logik auch noch erstellt werden. Damit sind solche Systeme zumeist sehr teuer und für ,,low Level User`` zumeist schwer zu bedienen. militärische Nutzung - historische Umstände Da die Entwicklung von Expertensysteme in die Zeit des ,,kalten Krieges`` hineinfällt und das militärische Interesse an diesen Systemen enorm war bzw. ist, ist es nur verständlich das mit der Technologie eher verhalten umgegangen wurde. Dies ist aber auch auf Punkt 2 zurückzuführen, denn Aufwände in dieser Höhe sind für private Firmen zumeist sehr schwer zu bezahlen. Die Supermächte des ,,kalten Krieges`` stellten im Gegensatz dazu, natürlich sehr potente Investoren für solche Projekte dar. Man denke da nur an das enorme Rüstungsbudget der Vereinigten Staaten von Amerika, und das Bestreben im Rüstungs- und Forschungswettkampf, die Nase vorn zu haben. Vergleiche mit dem Wettkampf um das Wettrennen in den Weltraum bzw. zum Mond (CLIPS - Expertensystem der National Aeronautics and Space Administration). Verhältnis von technischen Voraussetzungen / Notwendigkeiten zu ideengeschichtlichen Voraussetzungen (``Denkfiguren'') Am Anfang der Entwicklung von Expertensystemen standen die Ideen der Entwickler. Diese Ideen waren meist sehr klar definiert, jedoch komplex. Wie der schon öfter angesprochene Umstand beweist, daß sie eine Maschine bauen wollten, die alles kann. Von dieser Idee wurden sie jedoch schon bald heruntergeholt. Die Entwickler mußten feststellen, daß die gebenen technischen Voraussetzungen nicht so hoch waren, um so ein System zu entwickeln. Die Denkfiguren welche die verschiedenen Entwickler hatten, gingen oft in die verschiedensten Richtungen. Es sollten Expertensysteme gebaut werden welche verschiedenstartige Aufgaben erfüllen sollten. Zum einen war dies die Notwendigkeit zum konfigurieren von komplexen Computersystemen, wie zum Beispiel ein VMS System, welche meist ähnlich oder gleich konfiguriert werden mussten und dafür immer ein sehr kostenintensiver menschlicher Experte zugezogen werden musste. Da die Konfiguration jedoch sehr kompliziert war und immer wieder auf die entsprechenden Fordernisse eingegangen werde muste, war ein Kompromis notwendig, da die benötigte Rechenleistung zu dieser Zeit noch nicht zur Verfügung stand. Es bestanden jedoch auch andere Probleme die gelöst werden sollten, wie in der Medizin. Es wurde schon in vorangegangenen Kapiteln darüber gesprochen, dies war jedoch ein wichtiger Zweig. In der Medizin unterscheiden sich Experten meist sehr, und der Lernprozess dauert meist sehr lange. Hierfür ist ein Expertensystem genau die Richtige wahl. Es kann mit allen möglichen Daten von verschiedensten Experten gefüllt werden und dann Anfragen beantworten. Hier kommt jedoch erstmals das Problem der technischen Grenze. Zu der Zeit als die ersten Expertensysteme entwickelt wurden, war die Computerentwicklung noch nicht so weit, um diese enormen Datenmengen verarbeiten zu können. Deshalb mußte die Entwicklung einen Kompromiß eingehen, den viele Entwickler der damaligen Zeit nicht eingehen wollten, da sie sehr große Erwartungen in die neue Sparte Expertensyteme setzten. Das erste Expertensystem das entwickelt wurde war MYCIN. Es wurde im Jahr 1972 entwickelt und zu dieser Zeit waren die technischen Voraussetzungen noch nicht sehr gut. Es wurde jedoch im kleinen Implementiert und war ein groser Erfolg. Erst im Jahre 1984, als die Computerindustrie schon weitaus bessere Rechner herausgebracht hatte, wurde erstmals der ernsthafte Versuch gestartet ein universelles Expertensystem zu bauen, enCYClopedia-Programm von Dough Lenat, welches in Austin, Texas gebaut wurde. Ein grses Problem dabei war, die anfallenden Datenmengen zu speichern. Zu dieser Zeit war der Hauptspeicher eines Rechners noch sehr klein bemessen, und die Preise waren extrem hoch. Es gab natürlich auch schon Supercomputer zu dieser Zeit, welche für die damaligen Verhältnisse sehr schnell waren und enorme Kapazitäten hatten. Jedoch waren diese Supercomputer beinahe unerschwinglich und somit verschwand der grose Vorteil eines Expertensystems gegenüber eines menschlichen Experten, der Kostenfaktor. Verhältnis von technischen Voraussetzungen / Notwendigkeiten zu ideengeschichtlichen Voraussetzungen (``Denkfiguren'') Als man mit der Entwicklung von Expertensystemen begonnen hat, hatte man natürlich andere Vorstellungen, als heute. Es hat sich herausgestellt, dass es bis jetzt nicht machbar ist ein Expertensystem zu bauen, das universell einsetzbar ist. Da eine solches System aber einen Experten ersetzen können sollte ist die Entwicklung wie sie bis heute stattgefunden hat eher enttäuschend. Expertensysteme haben weniger etwas mit einem Experten zu tun als mit einer intelligenten Datenbank, die gewisse Möglichkeiten hat Wissen aus Daten zu gewinnen. Wir sind also noch weit davon entfernt einen Experten in Gestalt eines Computers zu haben, der uns bei unseren Aufgaben wie ein menschlicher Experte hilft. Fußnoten Hype1 Hype lt. Duden: Hype [[ ] ] der; -s, -s <aus gleichbed. engl. (Jargon) hype>: 1. [aggressive] Werbung. 2. Trick, Betrug.

Weiterführende Informationen

Verweise auf Arbeiten anderer gruppen

Expertensysteme (als deduktive Datenbanken) - speichern die Daten in Form einer Wissensbasis aus ...

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