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liguistischen Wert betreffende Aussage (z.B. „es ist warm“) voll zu, ist sie dagegen Null, so ist keinerlei Übereinstimmung vorhanden. Mit Hilfe der Theorie der unscharfen Mengen gelingt die Zuordnung linguistischer Aussagen zu unscharfen Mengen. Entscheidungen, die bisher vom Menschen getroffen wurden, können mit Hilfe von Fuzzy-Methoden wirkungsvoll Rechnern übertragen werden. Mit Hilfe der Fuzzy-Technologie ist es möglich, das oft nur linguistisch verfügbare Expertenwissen für Automatisierungslösungen zu verwenden. Dies gilt für Anwendungen auf dem Gebiet der intelligenten Meßwertverarbeitung, Steuerung und Regelung sowie der Diagnose technischer Prozesse. Besondere Vorteile der Fuzzy Technologie werden sich bei der Entwicklung leistungsfähiger Expertensysteme ergeben. Diese Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI) ist an der Modellierung durch die zweiwertige Logik gescheitert und gehört zu der „einzigen großen Enttäuschung auf dem Gebiet des Einsatzes der Digitalrechner“ [13]. Da die Koppelung von Automatisierungssystemen mit den Sensoren und Aktoren eines industriellen Prozesses im allgemeinen über Analogwerte, d.h. reelle Zahlen erfolgt, hat E.H. Mamdani Transformationen zwischen den Ein- und Ausgangsgrößen des Prozesses und der Fuzzy-Welt vorgeschlagen [17]: • Die in der Fuzzifizierungsphase erfolgende „Vergröberung“ von Prozeßinformation (zum Beispiel ϑ = 22,5 °C → ϑ ist gleich warm) führt zu einer Informationsreduzierung und damit zu Entscheidungsräumen mit niedriger Dimension, so daß die effektive Ausführung komplexer Entscheidungsprozesse möglich wird. • In der Entscheidungs- oder Inferenzphase erfolgt der eigentliche Problemlösungsvorgang unter Nutzung der in der Regelbasis niedergelegten linguistisch formulierten Expertenerfahrung. • In der anschließenden Defuzzifierungsphase werden die unscharfen Ergebnisse des Entscheidungsprozesses zusammengefaßt und in die Welt der reellen Zahlen transformiert, so daß an den Prozeß wieder „scharfe“ (d.h. nichtlinguistische) Stellbefehle ausgegeben werden können. Die Auswahl, welche Informationen wie zu „vergröbern“ sind, ohne daß wesentliche Aspekte verloren gehen, setzt allerdings viel Prozeßwissen und Erfahrung voraus. Zur Beseitigung weit verbreiteter Mißverständnisse sei abschließend auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Begriffe (sprachlicher) Unschärfe und Wahrscheinlichkeit hingewiesen: beide beruhen auf Abstufungen; der erste auf der Abstufung von Wahrheit, der zweite auf der Abstufung von Erwartung.
5. Neuronale Netze 5.1 Informationsverarbeitung durch biologische neuronale Netze Das gesamte menschliche Nervensystem besteht aus etwa 15 bis 25 Milliarden Neuronen (Nervenzellen), von denen der größte Teil dem Zentralnervensystem zugeordnet ist. Die Neuronen sind sowohl in ein gemeinsames Ernährungs- und Erneuerungssystem als auch in ein gemeinsames Informationsnetz eingebaut. Letzteres soll im folgenden betrachtet werden [3], [18]. Während im Gehirn des Menschen stündlich etwa 1.000 Neuronen absterben, entstehen nach der Geburt im allgemeinen keine neuen Neuronen mehr. Allerdings gibt es Ausnahmen von dieser Regel. Erste Belege dafür, daß im Zentralnervensystem ausgewachsener Säugetiere neue Nervenzellen entstehen können, stammen aus den sechziger Jahren. In den neunziger Jahren hat man dann einen entsprechenden Nachweis auch für das Gehirn des Menschen erbracht [33]. Danach bleiben Zellen des Hippocampus lebenslang teilungsfähig. Wissenschaftler der Universität Bielefeld haben kürzlich herausgefunden, daß sich bestimmte Vorläuferzellen im Gehirn der Maus durch das Medikament Haloperidol zur Teilung anregen lassen, während das Medikament Amphetamin die entgegengesetzte Wirkung ausübt. Bei längerer Anwendung begünstigt die Substanz die Bildung neuer Synapsen. Hirnstrukturen befinden sich im Wechselspiel mit der Umwelt in einem ständigen Wandel, wobei im Hirn eine „Unruhe“ entsteht: es kommt offensichtlich zur Neuorganisation neuronaler Schaltkreise in mehreren Regionen im Hirn. Neuronen sind veränderte impulsübertragende Zellen, die typischerweise aus einem Zellkörper (Soma), etwa 1.000 bis 10.000 Dendriten als Eingangssignalempfänger und einem Axon zur Weiterleitung der Ausgangssignale bestehen. Über die Verzweigungen des Axons in die sogenannten Kollaterale ist ein Neuron über die Synapsen mit den Dendriten anderer Neuronen verbunden, wodurch neuronale Netze entstehen. Die in Form asynchroner Pulsfolgen auftretenden elektrischen Ausgangssignale der Neuronen werden durch verstellbare Eingangsgewichte an den Synapsen (und wahrscheinlich auch verstellbare Zeitverzögerungen) verarbeitet. Überschreitet die Summe der an den Eingängen eines Neurons anliegenden Erregungen einen gewissen Schwellwert, so breitet sich über seinen Ausgang ein elektrischer Impuls aus: das Neuron „feuert“. Dabei wird die Stärke des Impulses von der Stärke der Erregungen der Eingänge bestimmt. Wie stark ein Ausgangsimpuls wiederum auf die nachfolgenden Neuronen wirkt, hängt damit von Anzahl und Zustand der feuernden Ausgänge der verbundenen Neuronen sowie von der „Leitfähigkeit“ der Synapsen ab. Diese Leitfähigkeit nimmt zu bzw. ab, wenn die Synapse häufig bzw. nur selten zur Weiterleitung von Impulsen benutzt wird. Nach der bisher gültigen Auffassung war das Gedächtnis durch die als Gewichtsfaktoren wirkenden veränderlichen Leitfähigkeiten der vielen Synapsen repräsentiert. Das Verändern der Leitfähigkeit der Synapsen je nach ihrem Gebrauch und das ständige Nachwachsen von Verbindungen zwischen Neuronen wurden als ein wesentlicher Teil des Lernprozesses bei Lebewesen angesehen. Gemäß neuerer Erkenntnisse untergliedert sich das Gedächtnis wiederum in das explizite Gedächtnis, das es ermöglicht, erlerntes Wissen über Menschen und die Welt be-
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