Einführung in die Methoden der Künstlichen Intelligenz - Goethe ...
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7.2 Attributive Konzeptbeschreibungssprachen (Description Logic)<br />
• logische Operatoren<br />
• Semantik von Defaults und überschriebenen Defaults<br />
7.2 Attributive Konzeptbeschreibungssprachen (Description Logic)<br />
Wir betrachten im folgenden e<strong>in</strong>e Sprachfamilie, <strong>die</strong> man als Nachfolger von KL-ONE<br />
sehen kann. Empfehlenswert als sehr guter Überblick ist das Handbuch (Baa<strong>der</strong> et al.,<br />
2010) und zur Komplexität <strong>der</strong> Artikel (Don<strong>in</strong>i et al., 1997).<br />
Man nennt <strong>die</strong> Konzeptbeschreibungssprachen auch Term<strong>in</strong>ologische Sprachen. Sie haben<br />
sich entwickelt aus e<strong>in</strong>er Sprache KL-ONE (Brachman, ca. 1980), <strong>die</strong> zur Repräsentation<br />
und Verarbeitung <strong>der</strong> Semantik von natürlichsprachlichen Ausdrücken entwickelt<br />
wurde. Es gibt ähnliche Strukturen bei <strong>der</strong> automatischen Verarbeitung <strong>der</strong> Syntax von<br />
natürlichsprachlichen Ausdrücken: Features (Attribute, bzw. Merkmalsstrukturen) (siehe<br />
Shieber: unification grammars).<br />
Man kann <strong>die</strong> Konzeptbeschreibungssprachen als Weiterentwicklung von semantischen<br />
Netzen und Frames sehen, wobei sie den Vorteil e<strong>in</strong>er e<strong>in</strong>deutigen und deklarativ<br />
def<strong>in</strong>ierten Semantik haben und nicht zu mächtige Konstrukte (wie z.B. Prozeduren)<br />
zulassen.<br />
Neuere Entwicklungen s<strong>in</strong>d (relativ schnelle) und vollständige Schlussfolgerungsmechanismen,<br />
Erweiterung <strong>in</strong> viele Richtungen wie Zeitrepräsentation, Komb<strong>in</strong>ation mit an<strong>der</strong>en<br />
Formalismen.<br />
E<strong>in</strong> auf Beschreibungslogik basierendes Wissensverarbeitungssystem muss Möglichkeiten<br />
bieten, <strong>die</strong> Wissensbasis darzustellen und zu verän<strong>der</strong>n, sowie neue Schlüsse mithilfe<br />
von Inferenzmechanismen aufgrund <strong>der</strong> Wissenbasis zu ziehen.<br />
Die Wissensbasis besteht dabei aus den beiden Komponenten T-Box und A-Box. Die<br />
T-Box legt Term<strong>in</strong>ologie des Anwendungsbereichs fest, d.h. das Vokabular, das verwendet<br />
werden soll. Die A-Box legt Annahmen (Assertions) über <strong>die</strong> Individuen (unter Verwendung<br />
<strong>der</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> T-Box gegebenen Term<strong>in</strong>ologie) fest. Verglichen mit Datenbanksystemen,<br />
legt <strong>die</strong> T-Box das Datenbankschema fest, und <strong>die</strong> A-Box <strong>die</strong> eigentlichen Daten.<br />
Das Vokabular <strong>der</strong> T-Box besteht aus Konzepten und Rollen. Konzepte repräsentieren<br />
dabei Menge von Individuen, Rollen stehen für b<strong>in</strong>äre Relationen zwischen Individuen.<br />
Atomare Konzepte und atomare Rollen s<strong>in</strong>d nur Bezeichner, d.h. sie werden durch ihren<br />
Namen repräsentiert und später semantisch als Mengen bzw. Relationen <strong>in</strong>terpretiert. Neben<br />
atomaren Konzepten und Rollen gibt es <strong>in</strong> allen Beschreibungslogiken Konstrukte,<br />
um komplexe Beschreibungen von Konzepten und Rollen auszudrücken (<strong>die</strong>s s<strong>in</strong>d Formeln,<br />
<strong>die</strong> als Atome dann gerade atomare Konzepte und Rollen verwenden). Innerhalb<br />
<strong>der</strong> T-Box werden <strong>die</strong>se komplexen Konzepte und Rollen def<strong>in</strong>iert und mit neuen Namen<br />
versehen. D.h. im Grunde besteht <strong>die</strong> T-Box aus atomaren Bezeichnern und def<strong>in</strong>ierten<br />
Namen.<br />
M. Schmidt-Schauß & D. Sabel, Skript KI, WS 2012/13 219 Stand: 28. Januar 2013