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

5.4. Die Erstellung von Erklärungen mit XPLAIN

XPLAIN erstellt Erklärungen, indem es den Programmcode para-phrasiert. Zusätzlich zu dieser weit verbreiteten Erklärungstechnik besitzt XPLAIN die Fähigkeit, mit Hilfe der Refinement Structure und dem Trace die zugrundeliegenden kausalen Gründe, die für eine Rechtfertigung benötigt werden, anzugeben.384 Das bei der Erstellung verwendete Domain Model ermöglicht Recht­fertigungen durch das darin enthaltene tiefe Wissen.385 Diese Fähigkeit geht weit über die übliche Erklärungsfähigkeit von wissensbasierten Systemen hinaus.386

Die von dem automatischen Programmierer hinterlassene Wissens­struktur ermöglicht es dem System, mit einem einfachen Sprach­generator gute Erklärungen zu erstellen.38''

Abb. 24 soll als Beispiel für die Erklärungsfähigkeit von XPLAIN dienen.

Abb. 24: Beispiel für eine Erklärung von XPLAIN388

Der erste Satz der Erklärung nennt das übergeordnete Ziel. Danach stellt die Erklärungskomponente die Domain Principles dar, welche die Frage aufgeworfen haben. Der letzte Satz ist die augenblickliche Version der Prototype Method389 der Domain Principles.390

XPLAIN besitzt auch die Fähigkeit, Erklärungen an die Bedürf­nisse der Benutzer anzupassen. Dies geschieht durch Viewpoints, die an Schritten der Prototype Method befestigt werden.391 Wenn eine Prototype Methode verwendet wird, dann tragen alle daraus resultierenden Schritte denselben oder dieselben Viewpoints. Diese Viewpoints sind ein Indikator dafür, ob ein Schritt für den Erklärungsempfänger von Interesse ist oder nicht. Wenn XPLAIN eine Erklärung erstellt, werden alle Schritte mit einem Viewpoint ausgelassen, die in der Liste der auszulassenden Viewpoints stehen, und diejenigen hinzugefügt, die in der Liste der hinzuzufügenden Viewpoints vermerkt sind. Alle    übrigen    Schritte    werden    immer    in    die    Erklärung    mit aufgenommen.392

Die bei XPLAIN verwendete Erklärungstechnik könnte auch zusammen mit anderen Techniken, wie z.B. Canned Text oder Rule Expansion verwendet werden. SWARTOUT betrachtet seine Technik eher als Erweiterung dieser Techniken als einen Ersatz. XPLAIN erlaubt es auch, daß ein Teil des Programms per Hand erstellt wird und ein anderer Teil durch den automatischen Program­mierer geschrieben wird. Auf den per Hand erstellten Code kann aber nur die Rule Expansion Technik für Erklärungen angewendet werden.393

Die explizite Trennung von tiefem Wissen und Problemlösungswissen wird bei den meisten wissensbasierten Systemen nicht vorgenommen. Diese Trennung erweist sich neben der Erstellung guter Rechtfertigungen auch als Vorteil für die Wartung und Erweiterung des Systems, da die Domain Principles und das Domain Model unabhängig voneinander veränderbar sind.394 Wenn beispielsweise eine Änderung eines allgemeinen Prinzips vorgenommen werden soll, muß nicht wie sonst das implizite Wissen einer Vielzahl von Regeln verändert werden. Bei XPLAIN wird nur das allgemeine Prinzip geändert und der automatische Programmierer erneut gestartet.395

383      SWARTOUT, W.R.: XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Programs, a.a.O., 3. 296.

384      Vgl. SWARTOUT, W.R.: XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Proqrams, a.a.O., S. 295.

385      Vgl. CHANDRASEKARAN, B.; TANNER, M. C; JOSEPHSON, J. R.: Explanation, a.a.O., S. 223.

386      Vgl. NECHES, R.; SWARTOUT, W.R.; MOORE, J.: Enhanced Maintenance and Explanation of Expert Systems Through Explicit Models of Their Developement, a.a.O., S. 174.

387      Vgl. SWARTOUT, W.R.: XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Programs, a.a.O., S, 306.

388      SWARTOUT, W.R.: Producing Explanations and Justifications of Expert Consulting Programs, a.a.O., S. 25.

389      Die Prototype Method ist ein Teil der Domain Principles. Sie stellt abstrakte Methoden dar, wie das Ziel erreicht werden kann.

390      Vgl. SWARTOUT, W.R.: Explaining and Justifying Expert Consulting Programs, a.a.O., S. 820.

391      Viewpoint zeigen der Erklärungskomponente welche Benutzer an welchen Regeln interessiert sind.