In der Arbeit wird gezeigt, wie man ein wissensbasiertes System für die Diagnose so erstellt, dass es der Anwender in der Praxis selbst warten und ändern kann. Wie kann man ein leistungsfähiges Entwicklungswerkzeug sinnvoll einsetzen, es erweitern und dem Gesamtsystem ein benutzergerechtes Verhalten beibringen? Welche Möglichkeiten und Probleme ergeben sich? Auf was soll man bei der Wissenserfassung achten? Welche Erkenntnisse ergeben sich aus einer dreieinhalbjährigen intensiven Arbeit? Welche Randbedingungen beeinflussen die rechnergestützte Modellierbarkeit menschlichen Denkens? Gerade bezogen auf das mit viel Skepsis betrachtete Gebiet der "Künstlichen Intelligenz" sind die nüchternen, fundierten, selbst erlebten Aussagen in ihrer Offenheit direkt wohltuend. Für die Schadenanalyse wird als neuer Ansatz zur Behandlung der komplexen Zusammenhänge ein Netzwerk von Ursache-Wirkung-Ketten vorgestellt, das eine Vielzahl hypothetischer Schadensverläufe ergibt. Diese müssen durch Schadenbefunde, Messungen, logische Überlegungen und Berechnungen eingeschränkt werden auf den wahrscheinlichsten Schadenverlauf, der die eigentliche(n) Schadensursache(n) als Startpunkt aufweist. Erst dann kann man wirksame Maßnahmen zur Schadensvermeidung einleiten. Bisher konnte man im Kopf solche komplexen Beziehungen nicht modellieren. Dafür hat unser Gehirn einen zu kleinen "Arbeitsspeicher". Der Rechner bietet neue Möglichkeiten. Wie man mit ihnen umgeht und kausale Zusammenhänge effizient verarbeitet, zeigt der
Verfasser.
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In der Arbeit wird gezeigt, wie man ein wissensbasiertes System für die Diagnose so erstellt, dass es der Anwender in der Praxis selbst warten und ändern kann. Wie kann man ein leistungsfähiges Entwicklungswerkzeug sinnvoll einsetzen, es erweitern und dem Gesamtsystem ein benutzergerechtes Verhalten beibringen? Welche Möglichkeiten und Probleme ergeben sich? Auf was soll man bei der Wissenserfassung achten? Welche Erkenntnisse ergeben sich aus einer dreieinhalbjährigen intensiven Arbeit? Welche...
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