vollständige Magisterarbeit zum Thema - Michael Stollberg

Kapitel A: Grundlagen ontologiebasierter Wissensmodellierung 13
Der Begriff des Knowledge Engineering wurde Anfang der 1980er Jahre geprägt,
wobei in Anlehnung an die Zielsetzung des Software Engineering systematische und
wissenschaftlich reflektierte Methoden zur Entwicklung Wissensbasierter Systeme erarbeitet
werden sollten. Dabei wurde vor allem anwendungsorientierten Fragestellungen
hinsichtlich Techniken zur Erfassung, Darstellung und Verarbeitung von Wissensstrukturen
nachgegangen. Als hauptsächliche Forschungsgebiete des Knowledge Engineering
entstanden die Wissensakquisition, die Wissensmodellierung und -formalisierung
sowie der Prozess der Systementwicklung. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse sollten in
umfassende ingenieursartige Methodologien zur Entwicklung Wissensbasierter Systeme
zusammengefasst werden (s. Puppe+00, S. 599ff).
Zur Erläuterung des Entstehungskontextes ontologiebasierter Verfahren der Wissensmodellierung
sollen hier als wesentliche Errungenschaften des Knowledge Engineering
die Differenzierung verschiedener Wissensarten sowie generische, also allgemeingültige
und damit wiederverwendbare Wissensmodelle zur Darstellung derselben genauer betrachtet
werden. Die Differenzierung der Wissensarten beruht auf der unterschiedlichen
funktionalen Verwendung von Wissensstrukturen in Wissensbasierten Systemen. Gemäß
dem modellbasierten Ansatz (s. A.1.1.3) werden dabei Domänen- und Inferenzwissen
unterschieden und in separaten, voneinander unabhängigen Modellen erfasst. Auf Grund
dieser Unterscheidung können die zur Entwicklung eines Wissensbasierten Systems relevanten
Aspekte einer Wissensdomäne hinsichtlich der einzelnen Wissensarten betrachtet
werden, wodurch eine differenzierte Erfassung der Domänenstruktur ermöglicht wird.
Für jede Wissensart wird eine spezifische Repräsentationsform zur Erfassung der jeweils
relevanten Aspekte verwendet (s. Puppe+00, S. 606). Um existente Erfassungen von
Wissensstrukturen wiederverwenden zu können, werden ihre konzeptionellen Strukturen
mittels sogenannter „Wissensmodelle“ (Puppe+00, S. 617) beschrieben, welche im Folgenden
genauer betrachtet werden. Anschließend daran soll die kurze Darstellung ausgewählter
Methodologien des Knowledge Engineering vertiefenden Einblick in die
Differenzierung der Wissensarten sowie der Verwendung der Wissensmodelle geben.
A.1.2.1 Wissensmodelle
Wie schon angedeutet, besteht das Ziel der hier als Wissensmodelle bezeichneten Konstrukte
in einer abstrahierenden und allgemein gehaltenen Beschreibung einer Wissensstruktur.
Dabei soll die konzeptionelle Beschaffenheit derselben erfasst werden, weshalb
sie auch als „Modellierung der Wissensebene 20 “ (s. A.1.1.1) bezeichnet werden. Da die
Erstellung einer Wissensbasis 21 eine sehr aufwendige Analyse sowie die entsprechenden
Fähigkeiten vom Wissensingenieur 22 verlangt, soll ihm mit derartigen Modellen die Möglichkeit
zur Wiederverwendung bereits erfasster Wissensstrukturen beziehungsweise Lösungsansätze
für ähnliche Fragestellungen als Referenz gegeben werden. Als ein derartiges
Wissensmodell für das Domänenwissen wurden Ontologien und für das Inferenzwissen
20 engl.: „ Knowledge Level Model“ (Wielinga94, S. 19).
21 Als Wissensbasis eines Systems wird die Menge der formalisierten Wissensstrukturen bezeichnet, die das System
zur Erfüllung seiner wissensverarbeitenden Aufgaben benötigt (s. Pupp+00, S. 599f).
22 engl: „Knowledge Engineer“ (Schreiber+00, S. 20): Tätigkeitsbezeichnung für den Systemanalysten, dessen
Aufgabe vornehmlich in der Modellierung der wissensverarbeitenden Fähigkeiten eines Systems liegt.