Wissensrepräsentationsformats

Wissensrepräsentationsformate sind Methoden und Strukturen, die verwendet werden, um Wissen in einer für Computer verarbeitbaren Form darzustellen. Diese Formate sind entscheidend für künstliche Intelligenz, Expertensysteme und Wissensmanagementsysteme. Sie ermöglichen es Computern, Informationen zu speichern, abzurufen, zu manipulieren und zu schlussfolgern.

Ein gängiges Format sind Regeln, oft in der Form "wenn-dann". Diese Regeln beschreiben Beziehungen zwischen Fakten und Aktionen. Zum Beispiel: "Wenn es regnet, dann nimm einen Regenschirm". Logische Formate wie Prädikatenlogik werden ebenfalls verwendet, um komplexere Aussagen und Schlussfolgerungen zu modellieren. Hierbei werden Objekte, Eigenschaften und Beziehungen formalisiert.

Semantische Netze stellen Wissen als Graphen dar, in dem Knoten Konzepte oder Objekte und Kanten die Beziehungen zwischen ihnen repräsentieren. Ein Beispiel wäre ein Knoten für "Hund", der durch eine Kante "ist ein" mit einem Knoten für "Säugetier" verbunden ist. Ontologien sind formale Darstellungen von Wissen, die nicht nur Konzepte und ihre Beziehungen, sondern auch Axiome und Regeln definieren, um die Bedeutung von Begriffen präzise festzulegen. Sie schaffen ein gemeinsames Vokabular für eine Domäne.

Frame-basierte Systeme verwenden Frames, die wie mentale Strukturen sind, um stereotypische Situationen oder Objekte zu beschreiben. Jeder Frame enthält Slots, die verschiedene Attribute oder Teile des Konzepts repräsentieren. Die Wahl des geeigneten Wissensrepräsentationsformats hängt stark von der Art des Wissens und den beabsichtigten Anwendungen ab.