Ein Expertensystem ist ein Computerprogramm, das KI nutzt, um das Urteil oder Verhalten eines Menschen mit Fachwissen in einem spezifischen Bereich zu simulieren. Entdecken Sie alles Wissenswerte über seine Funktionsweise, Anwendungsfälle und wie Sie es erlernen, zu beherrschen!
Künstliche Intelligenz erlebt heute einen echten Boom, besonders durch den Aufschwung von generativer KI und Large Language Models (LLMs) wie GPT oder Google Gemini. Doch diese Technologie ist keineswegs neu.
Bereits in den 1970er Jahren wurden die ersten konkreten Anwendungen realisiert. Zu dieser Zeit erfand der Informatiker Edward Feigenbaum von der Stanford Universität Programme, die in der Lage waren, komplexe Probleme zu lösen, indem sie das Denken von Experten in einem spezifischen Bereich nachahmten: die Expertensysteme.
Obgleich sie auf bestimmte Wissensdomänen begrenzt waren, bieten diese Systeme die Möglichkeit, das seltene Fachwissen von Spezialisten zu nutzen und zu verbreiten.
Auch heute werden sie in zahlreichen Bereichen eingesetzt, wie in der Medizin, bei Finanzen, in der Industrie oder bei der Diagnose von Störungen. Doch wie ist einfache Software zu solch beeindruckenden Leistungen fähig?
Wie funktioniert ein Expertensystem?
Die grundlegende Architektur eines Expertensystems umfasst drei Hauptkomponenten: die Wissensbasis, den Inferenzmotor und die Benutzeroberfläche.
Zu Beginn enthält die Wissensbasis das komplette Fachwissen des Bereichs, aufbereitet in einer Form, die vom System genutzt werden kann.
Die wichtigsten Darstellungstechniken umfassen Produktionsregeln, Objekte, Frames und semantische Netzwerke.
Beispielsweise kann in einem medizinischen System die Repräsentation von Symptomen, Krankheiten und deren Zusammenhängen durch Regeln wie „Wenn Fieber UND anhaltender Husten, dann Grippe“ erfolgen.
Im Kern des Systems wendet der Inferenzmotor Algorithmen an, um neue Erkenisnisse aus dem in der Wissensbasis vorhandenen Wissen zu generieren.
Es gibt zwei Hauptarten von Inferenzmotoren: die Forward-Chaining-Motoren (von der Ursache zum Effekt) und die Backward-Chaining-Motoren (vom Effekt zur Ursache). Dennoch existieren gemischte Verfahren, die beide Ansätze integrieren. So können Expertensysteme, ähnlich wie Menschen, ihre Leistung durch Erfahrungsgewinn über die Zeit verbessreern.
Die Benutzeroberfläche ermöglicht hingegen die Kommunikation zwischen dem menschlichen Experten und dem System. Sie ist sowohl für die Wissensakquise als auch für die Ausführung des Systems oder die Erklärung seiner Logik von Bedeutung.
Wozu werden sie eingesetzt? Welche Anwendungen gibt es?
Der Einsatz von Expertensystemen geht weit über simple Datenverarbeitungswerkzeuge hinaus. Ihre Fähigkeit, menschliche Expertise nachzubilden und anzuwenden, bewährt sich in einer Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Sektoren.
Im Gesundheitsbereich werden sie für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten genutzt. Sie analysieren die von Patienten berichteten Symptome, vergleichen diese Daten mit einer umfassenden medizinischen Wissensbasis und geben Empfehlungen an Gesundheitsfachkräfte.
Zudem können sie zur Planung von personalisierten Behandlungen auf Grundlage der spezifischen Merkmale eines Patienten eingesetzt werden.
Im Ingenieurwesen unterstützen Expertensysteme bei der Planung, Wartung und Fehlerdiagnose komplexer Systeme. Dazu zählen elektrische Netzwerke, industrielle Steuerungssysteme und kritische Infrastrukturen. Ihre Fähigkeit, potenzielle Probleme zu identifizieren, Lösungsvorschläge zu unterbreiten und Prozesse proaktiv zu optimieren, macht sie zu wertvollen Instrumenten.
In der Finanzbranche werden diese Systeme für Risikobewertungen, Portfoliomanagement, Betrugserkennung und Investitionsentscheidungen herangezogen.
Ihre Kapazität, große Mengen an Finanzdaten in Echtzeit zu analysieren und Empfehlungen auf Basis vordefinierter Modelle und Regeln zu geben, macht sie für Finanzinstitutionen unverzichtbar.
Auch in der Industrie finden sie Anwendung bei der Qualitätskontrolle, vorbeugenden Wartung, im Supply Chain-Management und bei der Optimierung von Fertigungsprozessen.
Durch das Erkennen potenzieller Probleme in Echtzeit, die Diagnose von Störungen und das Vorschlagen von Lösungen tragen sie zur Verbesserung der Betriebseffizienz und zur Kostensenkung bei.
In einer Vielzahl von Kontexten dienen Expertensysteme als Entscheidungsunterstützungsinstrumente. Dies gilt für das Personalmanagement, die Logistik und die strategische Planung.
Entscheidungsträger können sich auf ihre Analyse komplexer Daten, die Erkennung von Trends oder ihre Empfehlungen für geeignete Maßnahmen verlassen, um optimale Entscheidungen zu treffen und zukünftigen Herausforderungen zu begegnen.
Welche sind die bekanntesten Expertensysteme?
Zu den bekanntesten und am meisten genutzten Expertensystemen zählen mehrere Beispiele. Das CaDet (Cancer Decision Support Tool) erkennt Krebs in seinen frühesten Stadien.
So kann PXDES den Typ und die Schwere des Lungenkrebses eines Patienten bestimmen. Ärzte können sich außerdem auf DXplain verlassen, um verschiedene Krankheiten zu diagnostizieren.
MYCIN hilft bei der Identifizierung von Bakterien wie Bakteriämie und Meningitis. DENDRAL unterstützt Chemiker bei der Identifikation unbekannter organischer Moleküle.
Im Produktionsbereich wählt das Expertensystem R1/XCON automatisch Computerkomponenten basierend auf den Anforderungen der Kunden aus und bestellt diese.
Viele Vorteile, aber auch Grenzen
Der größte Vorteil von Expertensystemen liegt darin, Expertise großflächig zu verbreiten, die Kosten im Vergleich zur Beschäftigung von menschlichen Experten zu senken und die Entscheidungsfindung in kritischen Bereichen zu unterstützen.
Ohne menschliche Experten zu ersetzen, ergänzen sie diese, indem sie Entscheidungen auf Basis von Regeln und Fakten treffen, frei von emotionalen Beeinflussungen.
Zudem behalten Expertensysteme, im Gegensatz zu Menschen, die ihren Job aufgeben könnten, ihr Wissen und ihre Informationen permanent.Ihr Wissensbereich ist auf ein bestimmtes Gebiet limitiert, das während der Entwicklung definiert wurde. Daher kann jede neue Situation außerhalb dieses Rahmens vom System nicht korrekt verarbeitet werden.
Man kann zudem ihre zu lineare Denkweise und ihre Unfähigkeit, Probleme wirklich tiefgreifend zu lösen, bemängeln. Es fehlt ihnen an menschlicher Intuition, und ihr Mangel an Emotionen kann in einigen Fällen, wie der Übermittlung einer medizinischen Diagnose an einen Patienten, auch eine Schwäche darstellen.
Eine weitere große Herausforderung ist die Wartung. Da sich Wissen kontinuierlich weiterentwickelt, muss die Wissensbasis regelmäßig aktualisiert werden, was ein langwieriger und kostspieliger Prozess ist.
Außerdem stellen manche Arten von komplexem Wissen Herausforderungen für ihre formale Darstellung in Expertensystemen dar. Analoges Denken ist dafür ein Beispiel.
Moderne Expertensysteme und KI
Anfangs basierten die ersten Expertensysteme überwiegend auf von Menschen erstellten Regelwerken. Heute ist das nicht mehr ausschließlich der Fall.
Durch die neuesten Fortschritte in der KI, vor allem im Bereich des Machine Learning, wurde es möglich, neue Ansätze zu entwickeln.
Heutzutage kombinieren die so genannten „hybriden“ Expertensysteme klassische Techniken der Wissensdarstellung mit ML-Algorithmen, die fähig sind, automatisch Modelle und Regeln aus umfangreichen Datenmengen abzuleiten. Das Aufkommen von Big Data und hochleistungsfähigen Verarbeitungstechnologien, wie dem Cloud Computing, hat somit neue Perspektiven für Expertensysteme eröffnet. Sie können nun auf gewaltige Mengen echter Daten zurückgreifen.
Dennoch bleiben heutige Expertensysteme trotz dieser signifikanten Fortschritte spezialisierte oder schwache KI-Systeme, die auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet sind.
Viele Herausforderungen müssen noch gemeistert werden, um eine generelle KI zu erschaffen, die wie Menschen über alle Arten von Problemen nachdenken kann…
Ein Expertensystem entwickeln: Die Schritte
Die Entwicklung eines Expertensystems beginnt zunächst mit der Akquise von Wissen von menschlichen Experten des jeweiligen Bereichs.
Dieser entscheidende Schritt beinhaltet verschiedene Techniken wie Interviews, die Analyse der vorhandenen Dokumentation oder die Beobachtung von Experten bei der Problemlösung.
Nachdem das Wissen erworben wurde, muss es im System mittels eines vom System verständlichen Formalismus (wie Regeln, Objekte, Frames …) modelliert und repräsentiert werden.
Häufig beinhaltet dieser Vorgang das Vereinfachen und Strukturieren des manchmal unvollständigen oder ungefähren Wissens der Experten.
Nach diesen Schritten und vor der Inbetriebnahme muss das System einer Validierungsphase und umfangreichen Tests unterzogen werden.
Das Wissen wird überprüft, echte Fälle werden analysiert und die Logik des Systems wird beleuchtet, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen zu identifizieren.
Schlussfolgerung: Expertensysteme, ein entscheidender Schritt Richtung generelle KI oder AGI
Als wahre Vorreiter der modernen künstlichen Intelligenz spielen Expertensysteme trotz ihrer Begrenzungen weiterhin eine wichtige Rolle, besonders durch ihre Integration der neuesten Fortschritte im Bereich des Machine Learning und Big Data.
Sie markieren einen wichtigen Schritt in der Entwicklung zunehmend effizienterer, selbstständigerer und menschenähnlicherer intelligenter Systeme…
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