Intelligentes Backtracking in Inferenzsystemen am Beispiel terminologischer Logiken

Abstract

In der KI beschäftigt man sich zunehmend mit Terminologischen Logiken. Diese gehen auf einen logikbasierten Formalismus für Semantische Netze zurück, der von R. Brachman unter dem Name KL-ONE eingeführt wurde. In KL-ONE-basierten Systemen wird zwischen terminologischem und assertionalem Wissen unterschieden, indem für jede Komponente ein eigener Formalismus zur Verfügung steht. In der sogenannten TBOX wird das konzeptuelle Wissen beschrieben, während in der ABOX Instanzen von Konzepten gebildet werden können, die über Relationen miteinander verknüpft werden. In den letzten Jahren lag der Schwerpunkt der Forschung im Bereich Terminologischer Logiken auf der Entwicklung vollständiger und effizienter Algorithmen für die Klassifikation, die den zentralen Inferenzdienst des TBOX-Reasoning darstellt. Heute kann man sagen, daß die Leistungsfahigkeit implementierter Systeme bezüglich des TBOX-Reasoning durchaus den Anforderungen genügt. In den meisten Applikationen stellt jedoch das ABOX-Reasoning, die für den Einsatz als Tool oder Stand-Alone-System wesentlichen Inferenzdienste, zur Verfügung. Die bisher entwickelten vollständigen Algorithmen fur das ABOX-Reasoning sind jedoch zu ineffizient, um sie in praktisch verwendbaren Systemen einsetzen zu können. Ursache dieser Ineffizienz ist die naive Behandlung der Disjunktionen, weshalb eine intelligente Behandlung dieser notwendig erscheint. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt, das durch die Verwaltung von Abhängigkeiten und durch geeignete Kontrollmechanismen eine intelligente Backtrackingstrategie realisiert.