Inferenzmechanismen

Inferenzmechanismen umfassen Methoden, mit denen aus vorhandenen Informationen neue Schlüsse gezogen werden. Sie kommen in den kognitiven Wissenschaften, der Statistik, der Künstlichen Intelligenz sowie in Anwendungen wie Expertensystemen zum Einsatz. Sie unterscheiden zwischen mentalen Verfahren und algorithmischen Implementierungen.

Grundtypen der Inferenz: Deduktive Inferenz zieht aus allgemeingültigen Regeln zwingende Schlüsse; induktive Inferenz leitet Wahrscheinlichkeiten aus Beobachtungen ab; abduktive Inferenz wählt die plausibelste Erklärung für ein beobachtetes Phänomen. Zusätzlich spielen probabilistische Inferenzmethoden eine zentrale Rolle, vor allem Bayes'sche Inferenz, die Unsicherheit formal modelliert. Innerhalb logischer Systeme werden Inferenzregeln wie Modus ponens verwendet; in regelbasierten Systemen erfolgen Schlussfolgerungen oft durch Vorwärts- oder Rückwärtsverkettung.

In der Praxis verwenden Inferenzmaschinen Wissensbasen, Regeln oder Modellschemata, um neue Informationen zu generieren. Forward chaining nutzt Daten, um neue Regeln anzuwenden; backward chaining arbeitet rückwärts, um Zielzustände zu überprüfen. In probabilistischen Ansätzen kommen Techniken wie Belief Propagation, Markov Chain Monte Carlo oder variational inference zum Einsatz.

Anwendungen umfassen Expertensysteme, Robotik, Spracherkennung, Bildverarbeitung, Datenanalyse und Simulation. Herausforderungen sind Unsicherheit, Skalierbarkeit, Rechenkomplexität, Interpretierbarkeit von Ergebnissen und die Integration heterogener Datenquellen. Neuere Ansätze kombinieren symbolische Inferenz mit statistischen Modellen (neuronale-symbolische Systeme) zur besseren Generalisierung.