Was ist das?
Expertensysteme waren die ersten KI-Systeme, die große Hoffnungen weckten, dass Computer Menschen bei ihren Entscheidungen unterstützen können. Bereits in den 60er Jahren wurde die Idee geboren und seit den 80er Jahren auch kommerziell eingesetzt. Expertensysteme versuchen durch automatisch angewandte Regeln Probleme zu lösen. Daher rechnet man diese der Regelbasierten KI zu. Ein gutes Beispiel einer Regelbasierten KI ist ein Expertensystem, das mit Hilfe einer Reihe von Wenn-Dann-Regeln eine biologische Artenbestimmung macht.
Beispiele: Lade eine von beiden oder beide Apps auf dein Smartphone und versuche, den oben abgebildeten Vogel zu bestimmen: 1 AKINATOR, 2 NATURBLICK. Wenn du kein Smartphone zur Hand hast, kannst du im Internet auch zu Akinator.com gehen.
Wie funktioniert das?
Expertensysteme bestehen aus zwei Hauptelementen:
1. Wissensbasis (engl. knowledge base)
2. Inferenzmaschine (engl. inference machine)
In der Wissensbasis ist das Fachwissen so gespeichert, dass die Inferenzmaschine darauf zugreifen kann und mit Hilfe von Regeln zu einem Ergebnis kommt. Inferenz heißt „logisch Schließen“, und bedeutet in einem Expertensystem den Abgleich mit WENN-DANN-Regeln oder JA-NEIN-Fragen. Schauen wir uns die Zusammenarbeit von Wissensbasis und Inferenzmaschine mal an.
Hier sehen wir ein stark vereinfachtes Beispiel einer Wissensbasis für die Vogelartenbestimmung.
| Rotkehlchen | ||
| Größe | 10 – 15 cm | |
| Farbe | Rot-braun | |
| Brust | Rötlich | |
| Schnabel | Gerade – spitz | |
| Gesang | Komplex | |
| Spatz | ||
| Größe | 10 – 15 cm | |
| Farbe | Grau | |
| Brust | Weiß | |
| Schnabel | Gerade – Stumpf | |
| Gesang | Einfach |
Die Inferenzmaschine geht jetzt einfach die einzelnen Merkmale durch und fragt diese ab.
Beispiel:
„Ist der Vogel zwischen 10 und 15 cm groß?“
Antwort: JA
(Nach dieser Antwort ist noch nicht klar, welcher Vogel gemeint ist, da sowohl Rotkehlchen als auch Spatz diese Größe haben. Also fragt das System weiter:)
„Ist die Farbe der Brust rot-braun?“
Antwort JA
(Gäbe es nur Spatzen und Rotkehlchen im Expertensystem wäre jetzt klar, dass es sich um ein Rotkehlchen handelt, aber da es noch jede Menge andere Vögel gibt, fragt das Expertensystem solange weiter, bis es eine eindeutige Lösung hat und spuckt dies dann aus.)
Antwort: „Das ist ein Rotkehlchen.“
Vorteile/Nachteile
Das „Intelligente“ daran liegt in der schlauen Anordnung der Wenn-Dann-Regeln und der Möglichkeit, eine sehr große Anzahl von diesen Regeln zu speichern und automatisch ausführen zu lassen: Das Gute an den regelbasierten Systemen ist, dass man den Weg, auf dem ein System zu einer Lösung kommt, sehr gut nachvollziehen kann. Problematisch ist es allerdings, dass viele Bereiche des menschlichen Lebens sich nicht durch einfache Wenn-Dann-Regel abbilden lassen. Insbesondere im Bereich der menschlichen Wahrnehmung z.B. beim Sehen oder der gesprochenen Sprache gibt es sehr viele Variationen, wie ein Gegenstand aussehen kann oder wie Wörter ausgesprochen werden können. Wenn man im obigen Beispiel nicht klar erkennen kann, ob der Vogel rötlich-braun oder eher beige-orange ist, dann bekommt das Expertensystem Probleme, da es immer eindeutige Eingaben für seine Entscheidungen braucht. Das Interessante ist, dass die menschliche Intelligenz eine hohe Bandbreite von Abweichungen zulässt und besonders in Situationen, in denen Unsicherheit herrscht, noch gute Entscheidung treffen kann. Expertensysteme werden hingegen dort eingesetzt, wo umfangreiches Fachwissen eindeutig strukturiert ist und aufgrund von klaren Kriterien automatische Entscheidungen getroffen werden sollen.
Vorteile:
– Funktioniert gut in Fachbereichen mit eindeutigem Wissen und klaren Regeln,
– Kann auch riesige Datenmengen schnell verarbeiten
Nachteile:
– Schlecht einsetzbar, wenn die Daten nicht ganz eindeutig sind
– Es erfordert erhebliches Know-How, um die Wissensbasis und die Inferenzmaschine zu programmieren. Man braucht sowohl Fachexperten für das Wissen als auch Programmmierer, die das Wissen in die Maschine programmieren.
– Lernt alleine nichts Neues hinzu
Wirtschaftliche Komponente
Experten sind teuer und selten. Daher ist die Idee, ihr Wissen in maschinelle Systeme zu verpacken, wirtschaftlich interessant. Wenn man das Wissen von Experten dadurch billiger verfügbar machen kann oder an verschiedenen Orten einsetzen kann, kann das große Vorteile haben. Zum Beispiel wenn medizinisches Fachwissen an jedem Ort der Welt abgerufen werden kann, auch in entfernten, unterentwickelten Regionen.
Psychologische und gesellschaftliche Auswirkungen
Würde man sich nur noch auf Expertensysteme verlassen, um die Experten einzusparen, dann kann das aber auch zu Problemen führen. Wenn keine Experten mehr da sind, die neue Erkenntnisse erforschen, dann würde das Expertensystem nicht mit neuem Wissen versorgt und immer auf dem gleichen Wissensstand stehen bleiben.
Auch kann das blinde Vertrauen in automatische Entscheidungen zu einem Gefühl der Entmündigung führen, weil alles nur noch anhand starrer Regeln entschieden wird, die keinen Widerspruch dulden. Bei der Entscheidung, ob ein Vogel ein Rotkehlchen oder ein Spatz ist, mag das nicht so schlimm sein. Aber was ist, wenn ein Expertensystem entscheidet, welche/r Bewerber*in einen Job kriegt und welche/r nicht. Man darf in solchen Fällen Expertensysteme nicht ohne Überwachung entscheiden lassen, sondern braucht wieder neue Experten, die die Ergebnisse von Expertensystemen kritisch betrachten.
ÜBUNG:
Setze folgende Worte in die Lückentexte ein:
1 Expertensysteme basieren auf Wissen und Regeln
2 Die Inferenzmaschine wendet die Regeln auf die Wissensbasis an
3 Expertensysteme eigenen sich besonders für gutstrukturiertes Fachwissen
4 Expertensysteme sind nicht so gut geeignet für unstrukturiertes Wissen.
5 In Expertensystemen muss die Inferenzmaschine von Programmierern programmiert werden.
6 Expertensysteme können Fachexperten einsparen helfen
ÜBUNG: Die folgende Grafik skizziert das Expertensystem DateDr und hilft Dir als Berater beim ersten Date.
Der Einfachheit halber ist das Ganze als ein sogenannter „Entscheidungsbaum“ dargestellt. In den Knoten stehen jeweils Fragen, die mit Ja oder Nein beantwortet werden müssen. Abhängig davon wird die jeweils nächste Frage gestellt, bis man bei einem Ergebnis ankommt.
Nehmen wir an, du schätzt demokratische Entscheidungen, du hast aktiv nach dem Date gefragt, möchtest aber nicht gleich nach dem ersten Treffen im Bett landen, und dein Date mag Sport, aber keinen Extremsport. Was empfiehlt der DateDr für das erste Date?
Weiterführende Informationen:
Grundwissen:
https://de.wikipedia.org/wiki/Expertensystem
Hier wird diskutiert, ob Expertensyteme überhaupt zur KI dazugehören:
Video – kritische Auseinandersetzung mit dem Begriff Expertensystem
