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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Wissenserwerb und -repräsentation für interaktive Assistenzsysteme

verfasst von : Bernd Ludwig

Erschienen in: Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Ohne Wissen über pragmatische Vorgänge ist interaktive Assistenz nicht denkbar. Aus dieser Überlegung ergibt sich die Frage, welche Methoden und Verfahren für den Erwerb des notwendigen Wissens geeignet sind. Dabei ist zu beachten, dass nicht nur den Forderungen der Künstlichen Intelligenz zur Berechenbarkeit, Formalisierbarkeit und Komplexität Rechnung getragen wird, sondern auch Ergebnisse zum Human Factor Engineering Berücksichtigung finden; geht es doch eben nicht darum, autonome Systeme, sondern interaktive zu konstruieren. Deshalb sind Prinzipien aus dem Bereich Human-Computer Interaction zu beachten. Voraussetzung bei der Entwicklung eines Assistenzsystems ist zunächst eine gründliche und eingehende Analyse der Aufgaben, bei denen das System Assistenz leisten soll. Sie richtig durchzuführen, ist nicht einfach. Wie immer beim Wissenserwerb für KI-Systeme müssen Praktiker aus dem Anwendungsgebiet ihr Wissen preisgeben, damit es formalisiert und zur Verarbeitung im Assistenzsystem aufbereitet werden kann.

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Fußnoten
1
Ein interessanter Leitfaden zu diesem Thema ist [1].
 
2
Viele davon sind in [5] und [6] beschrieben.
 
3
Details zu dieser Übersicht sind in [7] präsentiert.
 
4
Idealerweise geschieht dies automatisch; die Frage, ob und welche Algorithmen des Maschinellen Lernens für diese Aufgabe anwendbar sind, kann aber frühestens dann beantwortet werden, wenn formal spezifiziert ist, wie das zu lernende Wissen formal repräsentiert wird. Die Lernbarkeit von Domänenwissen für Assistenzsysteme ist, so spannend sie auch ist, nicht Thema dieser Arbeit.
 
5
Eine große Zahl von weiteren Konzepten der Modellierung von Benutzeroberflächen und damit verbundenen Entwicklungsumgebungen ist in [17] beschrieben.
 
6
Die einschlägige Literatur wird später in Kap. 8 besprochen werden.
 
7
Über die Mangelhaftigkeit von graphorientierten Ansätzen wurde bereits im vorhergehenden Kapitel gesprochen.
 
8
Einen Überblick darüber geben [3, 8] und [19].
 
9
Siehe dazu [24], Kap. 3.
 
Literatur
1.
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2.
D. Diaper (ed.), The Handbook for Task-Analysis for Human-Computer Interaction (CRC Press, 2004)
3.
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4.
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5.
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7.
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8.
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9.
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10.
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11.
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12.
D.F. Gieskens, J.D. Foley, in Proceedings of CHI ’92 (1992), S. 189–194
13.
P.N. Sukaviriya, J.D. Foley, T. Griffith, A second generation user interface design environment: The model and the runtime architecture. Tech. rep., Graphics, Visualization and Usability Center, Georgia Institute of Technology (1992)
14.
W.C. Kim, J.D. Foley, in Proceedings of Interchi 1993 (1993), S. 430–437
15.
P.N. Sukaviriya, J.D. Foley, in Proceedings of Intelligent User Interfaces (IUI) 1993 (1993), S. 107–113
16.
P.N. Sukaviriya, J. Muthukumarasamy, A. Spaans, H.J.J. de Graaff, in Proceedings of AVI ’94 (Bari (Italien), 1994), S. 44–52
17.
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C. Linnhoff-Popien, H. König, Nachrichtentechnik/Elektronik (1990)
29.
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Metadaten
Titel
Wissenserwerb und -repräsentation für interaktive Assistenzsysteme
verfasst von
Bernd Ludwig
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen

Print ISBN: 978-3-662-44818-2

Electronic ISBN: 978-3-662-44819-9

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-44819-9_4

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