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Wissensbasierte Systeme


(1) Definition: Wissensbasierte Systeme werden für Aufgaben eingesetzt, die üblicherweise menschli-che Intelligenz voraussetzen. Dazu nutzen sie die Techniken und Methoden der  Künstlichen Intelli-genz, die kognitive Prozesse des Menschen durch Software abbilden. Sie zeichnen sich durch die ei-genständige, zweckorientierte Verarbeitung vernetzter Informationen durch den Computer zur  Wis-senserzeugung oder  Wissensanwendung aus. Wissensbasierte Systeme werden in der Betriebswirtschaftslehre zur Entscheidungsunterstützung, für Klassifikations- und Bewertungsaufgaben sowie für Prognose- und Beratungstätigkeiten eingesetzt.
(2) Arten:   Expertensysteme sind wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung, die die Beratungs- und Problemlösungsfähigkeit menschlicher Experten abbilden. Die Kompetenz zumindest eines menschlichen Fachmanns auf einem abgegrenzten Spezialgebiet wird in einer Wissensbasis mo-delliert, eine Problemlösungskomponente wendet das Wissen zur Aufgabenbewältigung an. Systeme des  Case Based Reasoning bearbeiten Aufgaben auf Basis bekannter Lösungen für ähnliche Prob-leme über einen Vergleich der „neuen” Problemstellung mit bereits gespeicherten Fällen. Mit neueren wissensbasierten Techniken des Sofi Computing werden Verfahren entwickeln, die sich insbesondere für komplexe Problemstellungen eignen, die wegen Unsicherheit und nur teilweise vorhandener Information mit herkömmlichen mathematischen und kombinatorischen Methoden nicht oder nur begrenzt gelöst werden können.   Fuzzy-Logic-Systeme erweitem die klassische zweiwertige Lo-gik. In der klassischen Logik trifft eine Eigenschaft entweder vollständig oder überhaupt nicht zu, eine Aussage ist entweder wahr oder falsch. Fuzzy-Logic-Systeme ermöglichen dagegen Werte zwischen wahr und falsch, um Unschärfen und Unsicherheiten in den Modellierungsprozess einbeziehen zu können.   Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind parallel arbeitende Systeme, deren Aufbau sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Ein Künstliches Neuronales Netz wird nicht pro-grammiert, sondern mit Trainingsdaten parametrisiert. Es liefert Ergebnisse auch bei algorithmisch schwer formulierbaren Problemen.   Genetische Algorithmen bilden evolutionäre Mechanismen mithilfe mathematischer Algorithmen ab. Sie imitieren dabei grundlegende evolutionstheoretische Prinzipien, z.B. die natürliche Selektion oder die Mutation. Genetische Algorithmen werden im z.B. im Bankbereich zur Generierung von Re-geln im Börsenhandel, zur Unterstützung von Hedging-Entscheidungen, zur Portfoliobewertung sowie zur Bewertung von Optionen eingesetzt. Siehe auch  Wissensmanagement (mit Literaturangaben).

Literatur: Bodendorf, F.: Daten- und Wissensmanagement, Berlin 2005.

(engl. knowledge based system) Unter einem wissensbasierten System versteht man ein System, in dem Wissen in geeigneter Form repräsentiert und verarbeitet wird. Im Zusammenhang mit einer Problemlösungskomponente, die einem Nutzer die Problemlösungskompetenz eines menschlichen Experten zur Verfügung stellen soll, spricht man auch von einem Expertensystem. Unter Wissen versteht man im Allgemeinen kognitiv verarbeitete und «verstandene» Informationen, insbesondere auch im Sinne der Kenntnis von (Wirkungs )Zusammenhängen. Ein entsprechendes Wissen dient im betrieblichen Kontext der Vorbereitung und Durchführung von Entscheidungen und Handlungen. In diesem Sinne können spezielle wissensbasierte Systeme im betrieblichen Einsatz insbesondere als Komponenten von Entscheidungsunterstützungssystemen zum Einsatz kommen. Wissen kann in Allgemein und Fachwissen unterschieden werden. Beim Allgemeinwissen liegt kein unmittelbarer Aufgabenbereich zugrunde. Während die Darstellung solchen Wissens («gesunder Menschenverstand») wie auch unsicheren Wissens bisher nur in Ansätzen gelungen ist, ist die Formalisierung und Verarbeitung von Wissen bei einer Einschränkung auf Fachgebiete in gewissen Grenzen möglich. Der hoch gesteckte Ansatz in den 1960er und 1970er Jahren, Systeme zu entwickeln, die allgemeine intelligente Problemlösungsfähigkeiten haben sollten («General Problem Solver», im Zusammenhang mit dem damals dominierenden Forschungsansatz der symbolischen Wissensverarbeitung der «Künstlichen Intelligenz»), kann allerdings vorerst als gescheitert angesehen werden. Bisherige Implementierungen wissensbasierter Systeme beschränken sich daher zumeist auf eingegrenzte Bereiche. In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass das Attribut «wissensbasiert» uneinheitlich und teilweise inflationär verwendet wird. Häufig ist die Berechtigung der Verwendung des entsprechenden Attributes zweifelhaft (abhängig von der Definition und Abgrenzung der Begriffe Daten, Information und Wissen). Wissen kann man weiterhin in deklaratives und prozedurales Wissen unterscheiden. Während durch deklaratives Wissen symbolische Beschreibungen von Sachverhalten wiedergegeben werden («Was»), werden durch prozedurales Wissen eher Verfahrensweisen abgebildet («Wie»). Eine primäre Aufgabe bei der Gestaltung wissensbasierter Systeme ist die Wissensakquisition (Wissenserwerb); hierzu sind entsprechende Systemschnittstellen notwendig. In einem engen Zusammenhang hierzu stellt sich das Problem einer geeigneten Repräsentation von Wissen; hierbei kommen verschiedene Kalküle zum Einsatz, insbesondere Formalism en der Logik (z. B. Prädikatenlogik, Regeln wie «wenn A, dann B»). Neben solchem anwendungsbezogenen Wissen (Wissensbasis) umfassen wissensbasierte Systemen i. d. R. einen anwendungsunabhängigen Inferenzmechanismus. Ein solcher Inferenzmechanismus stellt eine Problemlösungskomponente dar, mittels der Wissen verarbeitet wird und gegebenenfalls Schlüsse abgeleitet werden können. Einsatzbereiche entsprechender Expertensysteme liegen u. a. im Bereich der Diagnostik oder der Konfiguration komplexer Systeme. Beispielsweise kann ein einfaches wissensbasiertes System mittels der Programmiersprache Prolog implementiert werden. Prolog erlaubt die Spezifikation von Regeln und Fakten und besitzt einen einfachen Inferenzmechanismus. In diesem Zusammenhang ist auch auf den Ansatz des «Constraint Programming» hinzuweisen: die Spezifikation von Problemstellungen unter deklarativer Angabe von Regeln, Bedingungen und Zielsetzungen nebst einer generischen Lösungsmethode.

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