Inferenzmotor

Ein Inferenzmotor, oft auch als Inferenz- oder Reasoning-Engine bezeichnet, ist eine Softwarekomponente, die aus einer Wissensbasis und einer Menge von Regeln neue Schlüsse ableitet. Ziel ist es, automatisch logische Folgerungen oder diagnostische Hypothesen zu generieren und Abfragen zu beantworten.

Typischer Aufbau umfasst eine Wissensbasis (Fakten, Relationen, Regeln), einen Arbeits- bzw. Gedächtnisbereich, eine Inferenzsteuerung und eine Schnittstelle zur Benutzeranfrage. Der Inferenzmotor wendet eine Kontrollstrategie an, um aus vorhandenen Fakten neue Informationen abzuleiten oder Zielzustände zu prüfen.

Gängige Inferenzverfahren sind Forward Chaining (datengetriebenes Ableiten von Schlussfolgerungen) und Backward Chaining (zielorientiertes Belegen von Teilzielen). Weitere Techniken umfassen logische Resolution, reasoning über Regeln oder bei bestimmten Systemen probabilistisches Denken in probabilistischen Wissensbasen. Oft arbeiten Inferenzmotor und Wissensbasis eng zusammen, um Erklärungen für abgeleitete Schlüsse bereitzustellen.

Historisch waren Inferenzmotoren zentrale Bausteine von Expertensystemen der 1980er Jahre, etwa MYCIN oder DENDRAL. Sie werden heute noch in spezialisierten Anwendungen eingesetzt, oft gekoppelt mit modernen statistischen Methoden, um Hybridlösungen zu ermöglichen. Typische Einsatzgebiete sind Diagnostik, Fehlerbehebung, Planung, Entscheidungsunterstützung und regelbasierte Automatisierung.

Im Vergleich zu datengetriebenen, lernenden Modellen bietet ein Inferenzmotor klare Regeln und nachvollziehbare Ableitungen. Herausforderungen umfassen Wissensakquisition, Skalierbarkeit und Erklärbarkeit. In modernen Anwendungen dient der Inferenzmotor oft als Teil eines hybriden Systems, das symbolisches Schlussfolgern mit statistischen Ansätzen verbindet.