1. Einleitung
2. Darstellung der Grundlagen
2.1. Definitionen und Abgrenzungen
2.1.1. Definition und Einordnung von
          wissensbasierten Systemen
2.1.2. Zum Begriff 'Erklärung'
2.1.3. Wissen in wissensbasierten
          Systemen
2.2. Die Erklärungskomponente innerhalb
       eines wissensbasierten Systems
3. Die Erklärungsfähigkeit wissensbasierter
    Systeme
3.1. Die Bedeutung der Erklärungsfähigkeit
3.2. Anforderungen an die Erklärungs-
       fähigkeit von Wissensbasierten
       Systemen 
3.2.1. Die Anforderungen an die
          Erklärungsfähigkeit aus Sicht des
          Knowledge Engineer
3.2.2. Die Anforderungen an die
          Erklärungsfähigkeit aus Sicht der
          Anwender
3.2.2.1. Experten
3.2.2.2. Unwissende Anwender und
             Anwender mit Grund­kenntnissen
3.2.2.3. Studenten
3.3. Augenblicklicher Stand der Erklärungs-
       fähigkeit in eingesetzten
       wissensbasierten Systemen
3.3.1. Trace
3.3.2. Rule Expansion
3.3.3. Canned Text
3.4. Grenzen der augenblicklichen
       Erklärungsfähigkeit in eingesetzten
       wissensbasierten Systemen
4. Die Anforderungen an das
    abzubildende Wissen für eine bessere
    Erklärungsfähigkeit
4.1. Zur Beantwortung von Fragen
       benötigtes Wissen
4.1.1 Ursachen für Fragen
4.1.2. Frage- und Antworttypen
4.1.3. Für die Beantwortung von Fragen
          benötigten Wissensarten
4.1.3.1. Verbesserung der Erklärungs-
             fähigkeit durch Metawissen
4.1.3.2. Die Bedeutung von tiefem Wissen
             für Erklärungen
4.1.4. Die Bedeutung einer getrennten
          Darstellung der verschiedenen
          Wissensarten
4.2. Zur Auswahl der relevanten
       Informationen benötigtes Wissen
4.2.1. Wissen über den Benutzer
4.2.1.1. Modell als Hilfsmittel zur
             Abbildung der
             Benutzereigenschaften
4.2.1.2. Wissen über den Benutzer
4.2.1.3. Dimensionen eines
             Benutzermodells
4.2.1.4. Die Speicherung des Wissens
4.2.1.5. Die Bedeutung von Benutzer-
             modellen im praktischen Einsatz
4.2.2. Wissen über die Komplexität und
          Relevanz von Regeln
4.3. Zur Generierung von Erklärungen
       benötigtes Wissen
4.3.1. Wissen über Erklärungstechniken
          und -strategien
4.3.2. Wissen über die Sprache
4.3.3. Wissen für grafische Erklärungen
5. Die Realisierung der Erklärungs-
    komponente an dem Beispiel XPLAIN
5.1. Die Idee von XPLAIN
5.2. Der Aufbau von XPLAIN
5.3. Die Arbeitsweise des automatischen
       Programmierers
5.4. Die Erstellung von Erklärungen mit
       XPLAIN
5.5. Weiterentwicklungen des XPLAIN-
       Ansatzes
6. Schlußbetrachtung
7. Literaturverzeichnis
8. Anlage
9. Abkürzungsverzeichnis
10. Abbildungsverzeichnis

5.1. Die Idee von XPLAIN

SWARTOUT360 stellte mit XPLAIN einen völlig euen und wirkungsvollen Ansatz zur Erstellung von Erklärungen vor.361

XPLAIN basiert auf der Beobachtung, daß das Wissen, welches für Rechtfertigungen benötigt wird, bei der Erstellung eines wissensbasierten Systems dem Programmersteller zur Verfügung steht.362 Dieses Wissen wird später meist nicht explizit in die Wissensbasis aufgenommen, da es für das erfolgreiche Arbeiten eines wissensbasierten Systems nicht notwendig ist.363 Die Folge ist, daß dieses Wissen später für Rechtfertigungen meist nicht zur Verfügung steht.364

SWARTOUT suchte nach einem Weg, das Wissen und die Entschei­dungen, die bei der Erstellung eines wissensbasierten Systems gefällt werden, zu erfassen und in einer expliziten Form fest­zuhalten. Seine Lösung besteht darin, dem Computer genügend Wissen zur Verfügung zu stellen, so daß er das wissensbasierte System selber erstellen und sich später erinnern kann, wie es erstellt wurde.365

Im Gegensatz zu anderen Systemen wird XPLAIN also nicht von einem Knowledge Engineer, sondern von einem automatischen Programmierer erstellt.366

Während der automatische Programmierer das wissensbasierte System schreibt, werden die Schlußfolgerungen und Ent­scheidungen über dessen Gestaltung in einer maschinenlesbaren Struktur, genannt 'Refinement Structure', aufgezeichnet. Diese Aufzeichnungen benutzt das System später, um Rechtfertigungen über das Systemverhalten zu geben.367

Durch den Einsatz eines automatischen Programmierers und der refinement structure wird verhindert, daß Informationen während des Erstellungsprozesses verloren gehen können.368

360      SWARTOUT, W.R.: Producing Explanations and Justifications of Expert Consulting Programs, a.a.O..

361      Vgl. ELLIS, C: Explanation in Intelligent Systems, a.a.O., 3. 123.

362      Vgl. SWARTOUT, W.R.: XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Programs, a.a.O., S. 293.
Vgl.   auch   SWARTOUT,   W.R.:   Knowledge   Needed   for   Expert System Explanation, a.a.O., S. 96.

363      Vgl. SWARTOUT, W.R.: XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Programs, a.a.O., S. 287.

364      Diese Problematik wurde bereits im Kapitel 3.4. und 4.1.3.2. näher erläutert.

365    vgl. SWARTOUT, W.R.: Explaining and Justifying Expert Consulting Programs, in: DRINAN, A. (ED.): Proceedings of the Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-81), Aug. 24.-28., 1981, Vancouver, B.C., Canada, Vol. 2, Los Altos, California 1981, S. 818 (815-823).