Wissensmodellierung

Was ist Wissensmodellierung in der Künstlichen Intelligenz?

Die Wissensmodellierung spielt eine tragende Rolle in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie nutzt Konzepte und Techniken zur Darstellung und Umsetzung von Wissen in ein Format, das von KI-Systemen genutzt werden kann. Es ist die Methodik, die das 'Wissen' in den Maschinen erstellt.

Funktionsweise der Wissensmodellierung

Die Wissensmodellierung erfordert, dass Experten ihr Wissen in einer strukturierten Form, oft in einem Wissensmodell, abbilden. Dieses Modell wird dann von KI-Systemen genutzt, um Entscheidungen zu treffen, Probleme zu lösen oder Prozesse zu verwalten. Das 'wissende' System kann durch künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder andere KI-Methoden realisiert werden.

Warum ist Wissensmodellierung wichtig?

In der künstlichen Intelligenz dient die Wissensmodellierung dazu, KI-Systemen backende Wissensbasis zu bieten. Dies ermöglicht den Systemen, intelligente Entscheidungen zu treffen, indem sie menschenähnliche Prozesse nachbilden. So kann eine KI z.B. eine Diagnose für einen Arzt unterstützen oder ein autonomes Fahrzeug sicher fahren lassen.

Anwendungsbeispiele für Wissensmodellierung

Große Datenmengen werden heutzutage von Unternehmen erfasst und gespeichert. Diese Daten als 'Wissen' strukturiert nutzbar zu machen, eröffnet uns ein enormes Potenzial. Ein Beispiel für Wissensmodellierung ist ein Chatbot, der aus FAQs von Kunden lernt und dann selbstständig passende Antworten gibt. Ein weiteres Beispiel sind KI-gesteuerte Analysesysteme, die Muster und Trends in großen Datenmengen erkennen und nutzbar machen.