Wissensrepräsentationsformaten

Wissensrepräsentationsformate sind Methoden und Strukturen, die verwendet werden, um Wissen in einer für Computer verarbeitbaren Form zu speichern und zu organisieren. Sie ermöglichen es intelligenten Systemen, Informationen aufzunehmen, zu verarbeiten und daraus Schlüsse zu ziehen. Die Auswahl des richtigen Formats ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit und Effizienz eines Wissenssystems.

Ein weit verbreitetes Format sind logikbasierte Repräsentationen, wie z. B. auf Prädikatenlogik basierende Formeln. Diese Formate eignen sich gut für das formale Schließen und die Ableitung neuer Fakten. Semantische Netze stellen Wissen als Graphen dar, wobei Knoten Konzepte und Kanten Beziehungen zwischen ihnen repräsentieren. Ontologien sind eine Weiterentwicklung semantischer Netze und bieten eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen konzeptionellen Struktur, die zur Darstellung von Wissen in einem bestimmten Bereich dient. Sie definieren Klassen, Eigenschaften und Instanzen.

Regelbasierte Systeme verwenden Regeln in der Form "WENN Bedingung DANN Aktion", um Entscheidungen zu treffen oder Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Formate sind intuitiv und gut für prozedurales Wissen geeignet. Frames sind eine weitere Struktur, die Wissen in stereotypen Situationen repräsentiert, ähnlich wie Objekte in der objektorientierten Programmierung, mit Slots für Attribute und Werte.

Die Entscheidung für ein bestimmtes Wissensrepräsentationsformat hängt stark von der Art des zu repräsentierenden Wissens, den Anforderungen der Anwendung und den gewünschten Schlussfolgerungsmechanismen ab. Oftmals werden in komplexen Systemen auch hybride Ansätze verfolgt, die verschiedene Repräsentationsformate kombinieren, um deren jeweilige Stärken zu nutzen.