Modellieren und Akquirieren von Wissen über menschliche Ziele

Um die Vision von sich intelligent verhaltenden Maschinen zu realisieren, bedarf es der Akquise von Wissen über die reale Welt - inklusive Wissen über die Ziele der Menschen. Das Verständnis menschlicher Ziele kann dabei behilflich sein (i) "Warum"-Fragen über Benutzerverhalten und Benutzerinteraktionen zu beantworten, (ii) Schlußfolgerungen über menschliche Ziele zu ziehen, oder (iii) Sequenzen von Aktionen zu generieren, die der Zielerreichung dienen (Planerzeugung). Menschliches Zielwissen zu strukturieren und zu organisieren gewinnt zunehmend an Bedeutung in mehreren Forschungsgebieten wie z.B. der Akquise von Allgemeinwissen, der Linguistik oder der Alltagspsychologie. Jedes Forschungsgebiet scheint jedoch ein eigenes Verständnis von menschlichem Zielwissen entwickelt zu haben, was sich in deren Modellen und Definitionen wiederspiegelt. Diese Spezialisierung erschwert es, Zielwissen über Forschungsprototypen oder Forschungsgruppen hinweg zu analysieren, zu evaluieren oder zu vergleichen. Im theoretischen Teil dieser Arbeit wird ein generelles Framework entwickelt, das menschliches Zielwissen strukturiert und abbildet. Dieses Framework versucht eine gemeinsame Perspektive über menschliches Zielwissen zu schaffen. Die Entwicklung des Frameworks basiert einerseits auf existierenden Arbeiten, Zielwissen zu modellieren, und anderseits synthetisiert es diese. Diese Arbeiten umfassen eine Reihe unterschiedlicher, jedoch miteinander in Beziehung stehender Forschungsbereiche wie z.B. zielorientierte Anforderungserhebung, Akquise von Alltagswissen oder Informationswiedergewinnung. Das vorgestellte Framework beinhaltet zudem eine detaillierte Beschreibung des gesamten Akquiseprozesses inklusive der Modellierung, Extraktion und Repräsentation von Wissen über menschliche Ziele. Im praktischen Teil dieser Arbeit werden drei Fallstudien durchgeführt, die unterschiedliche Teile des Frameworks instantiieren und somit unterschiedliche Aspekte von Zielwissen behandeln. Im Zuge dieser Fallstudien wird die automatische Akquise von menschlichem Zielwissen addressiert sowie dessen Wert in praktischen Anwendungsszenarien demonstriert wie z.B. (i) dem Analysieren von textuellen Ressourcen aus einer intentionalen Perspektive sowie (ii) dem Erweitern von bereits vorhandenen Wissensbasen. Theoretische und praktische Beiträge dieser Dissertation werden Wissensingenieuren behilflich dabei sein, menschliches Zielwissen zu modellieren und zu akquirieren. Es ist zu hoffen, dass dieses Wissen sie in die Lage versetzt, Systeme zu bauen, die sich in höherem Ausmaß menschlicher Ziele bewußt sind.  

 

Mark Kröll

Kontakt

Wenn Sie diese Seite nutzen stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu mehr Information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close