Bereits in den 1970er Jahren wurden die ersten konkreten Anwendungen realisiert. Zu dieser Zeit erfand der Informatiker Edward Feigenbaum von der Stanford Universit\u00e4t<\/b> Programme, die in der Lage waren, komplexe Probleme zu l\u00f6sen, indem sie das Denken von Experten in einem spezifischen Bereich nachahmten: die Expertensysteme.<\/p>\n
Obgleich sie auf bestimmte Wissensdom\u00e4nen begrenzt waren, bieten diese Systeme die M\u00f6glichkeit, das seltene Fachwissen von Spezialisten zu nutzen und zu verbreiten.<\/p>\n
Auch heute werden sie in zahlreichen Bereichen eingesetzt, wie in der Medizin, bei Finanzen, in der Industrie oder bei der Diagnose von St\u00f6rungen<\/strong>. Doch wie ist einfache Software zu solch beeindruckenden Leistungen f\u00e4hig?<\/p>\n \n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=“.svg“]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t Die grundlegende Architektur eines Expertensystems umfasst drei Hauptkomponenten: die Wissensbasis<\/b>, den Inferenzmotor<\/b> und die Benutzeroberfl\u00e4che<\/b>.<\/p>\n Zu Beginn enth\u00e4lt die Wissensbasis das komplette Fachwissen des Bereichs, aufbereitet in einer Form, die vom System genutzt werden kann.<\/p>\n Die wichtigsten Darstellungstechniken umfassen Produktionsregeln, Objekte, Frames und semantische Netzwerke.<\/p>\n Beispielsweise kann in einem medizinischen System die Repr\u00e4sentation von Symptomen, Krankheiten und deren Zusammenh\u00e4ngen durch Regeln wie \u201eWenn Fieber UND anhaltender Husten, dann Grippe\u201c erfolgen.<\/p>\n Im Kern des Systems wendet der Inferenzmotor Algorithmen<\/b> an, um neue Erkenisnisse aus dem in der Wissensbasis vorhandenen Wissen zu generieren.<\/p>\n Es gibt zwei Hauptarten von Inferenzmotoren: die Forward-Chaining-Motoren<\/b> (von der Ursache zum Effekt) und die Backward-Chaining-Motoren<\/b> (vom Effekt zur Ursache). Dennoch existieren gemischte Verfahren, die beide Ans\u00e4tze integrieren. So k\u00f6nnen Expertensysteme, \u00e4hnlich wie Menschen, ihre Leistung durch Erfahrungsgewinn \u00fcber die Zeit verbessreern<\/b>.<\/p>\n Die Benutzeroberfl\u00e4che erm\u00f6glicht hingegen die Kommunikation zwischen dem menschlichen Experten und dem System<\/b>. Sie ist sowohl f\u00fcr die Wissensakquise als auch f\u00fcr die Ausf\u00fchrung des Systems oder die Erkl\u00e4rung seiner Logik von Bedeutung.<\/p>\n Der Einsatz von Expertensystemen geht weit \u00fcber simple Datenverarbeitungswerkzeuge hinaus. Ihre F\u00e4higkeit, menschliche Expertise nachzubilden und anzuwenden<\/b>, bew\u00e4hrt sich in einer Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Sektoren.<\/p>\n Im Gesundheitsbereich werden sie f\u00fcr die Diagnose und Behandlung von Krankheiten genutzt. Sie analysieren die von Patienten berichteten Symptome<\/b>, vergleichen diese Daten mit einer umfassenden medizinischen Wissensbasis und geben Empfehlungen an Gesundheitsfachkr\u00e4fte.<\/p>\n Zudem k\u00f6nnen sie zur Planung von personalisierten Behandlungen<\/b> auf Grundlage der spezifischen Merkmale eines Patienten eingesetzt werden.<\/p>\n Im Ingenieurwesen unterst\u00fctzen Expertensysteme bei der Planung, Wartung und Fehlerdiagnose komplexer Systeme. Dazu z\u00e4hlen elektrische Netzwerke, industrielle Steuerungssysteme und kritische Infrastrukturen. Ihre F\u00e4higkeit, potenzielle Probleme zu identifizieren, L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge zu unterbreiten und Prozesse proaktiv zu optimieren<\/b>, macht sie zu wertvollen Instrumenten.<\/p>\n In der Finanzbranche werden diese Systeme f\u00fcr Risikobewertungen, Portfoliomanagement, Betrugserkennung und Investitionsentscheidungen herangezogen.<\/p>\n Ihre Kapazit\u00e4t, gro\u00dfe Mengen an Finanzdaten in Echtzeit zu analysieren<\/b> und Empfehlungen auf Basis vordefinierter Modelle und Regeln zu geben, macht sie f\u00fcr Finanzinstitutionen unverzichtbar.<\/p>\n Auch in der Industrie finden sie Anwendung bei der Qualit\u00e4tskontrolle, vorbeugenden Wartung, im Supply Chain-Management und bei der Optimierung von Fertigungsprozessen.<\/p>\n Durch das Erkennen potenzieller Probleme in Echtzeit, die Diagnose von St\u00f6rungen und das Vorschlagen von L\u00f6sungen tragen sie zur Verbesserung der Betriebseffizienz und zur Kostensenkung bei.<\/p>\n In einer Vielzahl von Kontexten dienen Expertensysteme als Entscheidungsunterst\u00fctzungsinstrumente<\/b>. Dies gilt f\u00fcr das Personalmanagement, die Logistik und die strategische Planung.<\/p>\n Entscheidungstr\u00e4ger k\u00f6nnen sich auf ihre Analyse komplexer Daten, die Erkennung von Trends oder ihre Empfehlungen f\u00fcr geeignete Ma\u00dfnahmen<\/b> verlassen, um optimale Entscheidungen zu treffen und zuk\u00fcnftigen Herausforderungen zu begegnen.<\/p>\n Zu den bekanntesten und am meisten genutzten Expertensystemen z\u00e4hlen mehrere Beispiele. Das CaDet (Cancer Decision Support Tool)<\/b> erkennt Krebs in seinen fr\u00fchesten Stadien.<\/p>\n So kann PXDES<\/b> den Typ und die Schwere des Lungenkrebses eines Patienten bestimmen. \u00c4rzte k\u00f6nnen sich au\u00dferdem auf DXplain verlassen, um verschiedene Krankheiten zu diagnostizieren.<\/p>\n MYCIN<\/b> hilft bei der Identifizierung von Bakterien wie Bakteri\u00e4mie und Meningitis. DENDRAL<\/b> unterst\u00fctzt Chemiker bei der Identifikation unbekannter organischer Molek\u00fcle.<\/p>\n Im Produktionsbereich w\u00e4hlt das Expertensystem R1\/XCON<\/b> automatisch Computerkomponenten basierend auf den Anforderungen der Kunden aus und bestellt diese.<\/p>\n Der gr\u00f6\u00dfte Vorteil von Expertensystemen liegt darin, Expertise gro\u00dffl\u00e4chig zu verbreiten, die Kosten im Vergleich zur Besch\u00e4ftigung von menschlichen Experten zu senken und die Entscheidungsfindung in kritischen Bereichen zu unterst\u00fctzen<\/b>.<\/p>\n Ohne menschliche Experten zu ersetzen, erg\u00e4nzen sie diese, indem sie Entscheidungen auf Basis von Regeln und Fakten treffen<\/b>, frei von emotionalen Beeinflussungen.<\/p>\n Zudem behalten Expertensysteme, im Gegensatz zu Menschen, die ihren Job aufgeben k\u00f6nnten, ihr Wissen und ihre Informationen permanent.Ihr Wissensbereich ist auf ein bestimmtes Gebiet limitiert<\/b>, das w\u00e4hrend der Entwicklung definiert wurde. Daher kann jede neue Situation au\u00dferhalb dieses Rahmens vom System nicht korrekt verarbeitet werden.<\/p>\n Man kann zudem ihre zu lineare Denkweise und ihre Unf\u00e4higkeit, Probleme wirklich tiefgreifend zu l\u00f6sen, bem\u00e4ngeln. Es fehlt ihnen an menschlicher Intuition, und ihr Mangel an Emotionen kann in einigen F\u00e4llen, wie der \u00dcbermittlung einer medizinischen Diagnose an einen Patienten, auch eine Schw\u00e4che darstellen<\/b>.<\/p>\n Eine weitere gro\u00dfe Herausforderung ist die Wartung. Da sich Wissen kontinuierlich weiterentwickelt, muss die Wissensbasis regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert werden, was ein langwieriger und kostspieliger Prozess ist.<\/p>\n Au\u00dferdem stellen manche Arten von komplexem Wissen Herausforderungen f\u00fcr ihre formale Darstellung in Expertensystemen dar. Analoges Denken ist daf\u00fcr ein Beispiel.<\/p>\n Anfangs basierten die ersten Expertensysteme \u00fcberwiegend auf von Menschen erstellten Regelwerken. Heute ist das nicht mehr ausschlie\u00dflich der Fall.<\/p>\n Durch die neuesten Fortschritte in der KI, vor allem im Bereich des Machine Learning<\/a>, wurde es m\u00f6glich, neue Ans\u00e4tze<\/b> zu entwickeln.<\/p>\n Heutzutage kombinieren die so genannten „hybriden“ Expertensysteme klassische Techniken der Wissensdarstellung mit ML-Algorithmen, die f\u00e4hig sind, automatisch Modelle und Regeln aus umfangreichen Datenmengen abzuleiten. Das Aufkommen von Big Data<\/a> und hochleistungsf\u00e4higen Verarbeitungstechnologien, wie dem Cloud Computing<\/a>, hat somit neue Perspektiven f\u00fcr Expertensysteme<\/b> er\u00f6ffnet. Sie k\u00f6nnen nun auf gewaltige Mengen echter Daten zur\u00fcckgreifen.<\/p>\n Dennoch bleiben heutige Expertensysteme trotz dieser signifikanten Fortschritte spezialisierte oder schwache KI-Systeme<\/b>, die auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet sind.<\/p>\n Viele Herausforderungen m\u00fcssen noch gemeistert werden, um eine generelle KI zu erschaffen, die wie Menschen \u00fcber alle Arten von Problemen nachdenken kann…<\/p>\n Die Entwicklung eines Expertensystems beginnt zun\u00e4chst mit der Akquise von Wissen von menschlichen Experten des jeweiligen Bereichs<\/b>.<\/p>\n Dieser entscheidende Schritt beinhaltet verschiedene Techniken wie Interviews, die Analyse der vorhandenen Dokumentation oder die Beobachtung von Experten bei der Probleml\u00f6sung.<\/p>\n Nachdem das Wissen erworben wurde, muss es im System mittels eines vom System verst\u00e4ndlichen Formalismus<\/b> (wie Regeln, Objekte, Frames …) modelliert und repr\u00e4sentiert werden.<\/p>\n H\u00e4ufig beinhaltet dieser Vorgang das Vereinfachen und Strukturieren<\/b> des manchmal unvollst\u00e4ndigen oder ungef\u00e4hren Wissens der Experten.<\/p>\n Nach diesen Schritten und vor der Inbetriebnahme muss das System einer Validierungsphase<\/b> und umfangreichen Tests<\/b> unterzogen werden.<\/p>\n Das Wissen wird \u00fcberpr\u00fcft, echte F\u00e4lle werden analysiert und die Logik des Systems wird beleuchtet, um m\u00f6gliche Fehler oder Inkonsistenzen zu identifizieren.<\/p>\n Als wahre Vorreiter der modernen k\u00fcnstlichen Intelligenz spielen Expertensysteme<\/b> trotz ihrer Begrenzungen weiterhin eine wichtige Rolle, besonders durch ihre Integration der neuesten Fortschritte im Bereich des Machine Learning<\/b> und Big Data<\/b>.<\/p>\n Sie markieren einen wichtigen Schritt in der Entwicklung zunehmend effizienterer, selbstst\u00e4ndigerer und menschen\u00e4hnlicherer intelligenter Systeme…<\/p>\n Um alles \u00fcber Expertensysteme und andere KI-Arten zu erfahren, k\u00f6nnen Sie Liora w\u00e4hlen<\/b>. Unsere Kurse versetzen Sie in die Lage, alle ben\u00f6tigten F\u00e4higkeiten zu erlangen, um im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz t\u00e4tig zu werden.<\/p>\n Sie werden unter anderem die Programmierung in Python<\/a>, die Werkzeuge und Techniken der Data Science<\/a>, Machine Learning und Deep Learning<\/a>, Cloud-Computing-Plattformen<\/a> sowie Prompt Engineering<\/a> kennenlernen.<\/p>\n Alle unsere Zertifizierungskurse k\u00f6nnen Sie remote im BootCamp, im kontinuierlichen oder im Wechselmodell absolvieren, und unsere Institution ist f\u00fcr die CPF-Finanzierung berechtigt<\/b>. Entdecken Sie Liora!<\/b><\/p>\n Sie kennen sich jetzt bestens mit Expertensystemen aus. F\u00fcr weitere Informationen zum gleichen Thema entdecken Sie unser umfassendes Dossier \u00fcber Deep Learning<\/a> und unser Dossier \u00fcber neuronale Netzwerke<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ein Expertensystem ist ein Computerprogramm, das KI nutzt, um das Urteil oder Verhalten eines Menschen mit Fachwissen in einem spezifischen Bereich zu simulieren. 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\nSich in K\u00fcnstlicher Intelligenz weiterbilden
\n<\/a><\/p>\nWozu werden sie eingesetzt? Welche Anwendungen gibt es?<\/h2>\n
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<\/p>\nWelche sind die bekanntesten Expertensysteme?<\/h2>\n
\nDie Entwicklung einer KI beherrschen
\n<\/a><\/p>\nViele Vorteile, aber auch Grenzen<\/h2>\n
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<\/p>\nModerne Expertensysteme und KI<\/h2>\n
\nWissen, wie man eine KI entwickelt
\n<\/a><\/p>\nEin Expertensystem entwickeln: Die Schritte<\/h2>\n
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<\/p>\nSchlussfolgerung: Expertensysteme, ein entscheidender Schritt Richtung generelle KI oder AGI<\/h2>\n
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