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

6. Schlußbetrachtung

In der vorliegenden Arbeit wurde versucht, die Erklärungsfähigkeit von wissensbasierten Systemen und die daraus resultierenden Anforderungen an das abzubildende Wissen dar­zustellen.

Es stellte sich heraus, daß die Grundlage der Erklärungsfähigkeit eines wissensbasierten Systems die explizite Ab­bildung des Wissens ist, da nur explizit vorhandenes Wissen für Erklärungen verwendet werden kann. Darüber hinaus ist eine Trennung der verschiedenen Wissensarten anzustreben.

Für gute Erklärungen wird meist zusätzliches Wissen, wie zum Beispiel tiefes und strategisches Wissen, benötigt.

Diese zusätzlichen Anforderungen an das abzubildende Wissen sind nicht nur für den Bereich der Erklärungsfähigkeit von Bedeutung, sondern auch für wissensbasierte Systeme allgemein. Tiefes Wissen kann zum Beispiel den Cliff- und Plateau-Effekt mildern, und die getrennte Darstellung der verschiedenen Wissensarten erleichtert die Wartung der Systeme.

Neben dem Fachwissen benötigt die Erklärungskomponente auch Wissen über den Benutzer und die Komplexität des Wissens in der Wissensbasis, um für die Benutzer maßgeschneiderte Erklärungen erstellen zu können. Dieses Wissen ist besonders dann von Bedeutung, wenn das System zur Ausbildung oder von Benutzern mit sehr unterschiedlichen Anforderungen verwendet wird.

Dieses Wissen ist aber wertlos, wenn die Erklärungskomponente nicht auch Wissen darüber besitzt, wie Erklärungen zu erstellen sind, die der Benutzer verstehen kann. Unter diesem Gesichts­punkt ist besonders das Wissen über die natürliche Sprache von Bedeutung.

Die wesentliche Erkenntnis dieser Arbeit kurz zusammengefaßt lautet:

Die Erklärungsfähigkeit eines wissensbasierten Systems kann immer nur so gut sein, wie das in ihm abgebildete Wissen es erlaubt.

Einer der wichtigsten Gründe für die mangelnde Erklärungsfähigkeit in wissensbasierten Systemen ist, daß bei der Wissens-aquisition die Anforderungen der Erklärungskomponente nicht berücksichtigt werden. Besonders Fehlen von tiefem Wissen wirkt sich negativ aus. Dieses Problem könnte in Zukunft durch Techniken der automatischen Wissensaquisition gelößt werden. Da tiefes Wissen besondes häufig in Fachbüchern vertreten ist, löst sich dieses Problem in dem Moment, in dem ein System die Fähigkeit hat, Wissen aus Fachbüchern automatisch zu aquisieren. Die Techniken des automatischen Wissenserwerbs sind augenblicklich noch nicht sehr weit entwickelt. Sobald die Entwicklung abgeschlossen ist, können sie aber erheblich dazu beitragen, die Erklärungsfähigkeit von wissensbasierten Sys­temen zu verbessern.

Bei der Entscheidung über die Ausgestaltung der Erklärungskomponente muß der Systementwickier eine Abwägung zwischen den zusätzlichen Kosten für die Erklärungsfähigkeit und den Anforderungen der Benutzer vornehmen. Die Frage ist, wie die Erklärungsfähigkeit von wissensbasierten Systemen verbessert werden kann, ohne unakzeptable Anforderungen an die Ressourcen des Computers zu stellen.

Hierzu ist festzustellen, daß sowohl das Benutzermodell als auch das Wissen über die Erstellung von Erklärungen hochgradig fachbereichsunabhängig sind. Diese Eigenschaft könnte verwendet werden, um Erklärungsmodule zu erstellen, die nur noch in das wissensbasierte System zu implementieren sind. Mit Hilfe diese Technik könnte den Aufwand für die Entwicklung einer leistungsfähigen Erklärungskomponente erheblich verringert werden.

Abschließend wird die in Abb. 2 gebrachte Übersicht über die Komponenten eines wissensbasierten Systems entsprechend den Ergebnissen dieser Arbeit wie folgt erweitert.

Abb. 26:  Der Aufbau eines wissensbasierten Systems unter besonderer Berücksichtigung der   Erklärungskomponente