Simulation von Wissen - Einführung in die Thematik

1. Kandidaten für Wissen

Das Thema Wissen ist in sich von grösster Komplexität: historisch begleitet es den Menschen durch die Jahrtausende und systematisch bricht es sich in immer mehr wissenschaftlichen Disziplinen.

Statt hier mit einer abstrakten Theorie des Wissens zu beginnen, wollen wir induktiv vorgehen und uns anhand von Beispielen aus dem Alltag selbständig ein Bild von dem machen, was Wissen sein könnte.

Dabei ist unser Blick auf das Phänomen Wissen natürlich parteisch, da wir und für dieses Thema als Informatiker interessieren.

Informatiker interessieren sich in erster Linie für solche Prozesse, die sich als berechenbare Prozesse (-> Thema derbeschreiben und technisch realisieren lassen.

Wo begegnet uns als Informatikern Wissen ? Hier eine kleine Auswahl von Situationen:

1. Ein Finanzdienstleister berät Kunden bzgl. möglicher Massnahmen, um Geld zu 'nutzen'

2. Ein Systemhaus soll für einen Kunden ein Problem lösen. Dazu wird ein Projekt gestartet, das verschiedene Phasen durchläuft und in dem jeweils unterschiedlich Wissen benutzt wird

3. Ein Arzt trifft auf Patienten, deren Zustand er diagnostizieren muss. Auf der Basis seiner Diagnose muss er dann eine Therapie einleiten.

4. Für den optimalen Einsatz eines Menschen im Rahmen von Projekten wäre es hilfreich, wenn sowohl die Projektanforderungen in Form von geforderten Leistungen klar formuliert wären, wie auch, dass das mögliche Leistungsproffil des Betreffenden selbst möglichst 'objektiv' repräsentiert wäre. Welche Leistungen kann man wie repräsentieren? Wie kann man sie messen? Wie setzt man persönliche Leistungsprofile in Beziehung zu Projektanforderungen?

5. Notfallsysteme für Fast-Gesunde: es gibt Menschen, die eigentlich gesund sind, bis auf einige wenige --manchmal nur einen-- 'Parameter', der sporadisch solche abnorme Werte annehmen kann, dass er damit das Leben des Betreffenden gefährdet. In diesem Fall müsste eine smarte Technologie diesen Zustand automatisch diagnostizieren und sofort fachliche Hilfe aktivieren bzw. u.U. direkte Hilfsmassnahmen einleiten.

6. Smart Objects: stark körperlich behinderte Menschen benötigen Stühle und Betten, die sich von sich aus entsprechend bestimmten Umgebungswerten so verändern, dass sie bestimmten therapeutisch geforderten Umgebungsbedingungen entsprechen.

7. Ein textbasiertes Auskunftssystem im Web (oder über SMS) oder ein über Handy zugängliches sprachbaisertes Auskunftssystem erlaubt es dem Benutzer, in Form einfacher Dialoge , unterschiedliches Wissen abzufragen (Bestellungen, Reservierungen, Fahrverbindungen, Partnervermittlung, Wissensfragen, ...).

8. Ein Unternehmer möchte ein System haben, das für ihn Voraussagen über mögliche Marktentwicklungen erstellt.

9. Eine Personalagentur will im Rahmen ihrer Assessments ein dialogbasiertes Testwerkzeug einführen, das im Rahmen von Dialogen eine Person bezüglich bestimmter Eigenschaften testet.

10. Grosse Gebäude verlangen nach ausgefeilten Systemen der Steuerung und Überwachung.

11. usf.

In allen diesen Situationen, so kann man zunächst mal unterstellen, spielt Wissen eine Rolle. Wir verstehen uns jetzt zu Beginn als Wissens-Detektive, d.h. wir versuchen anhand der verschiedenen Aspekten der genannten Beispiele herauszufinden, ob tatsächlich in diesen Beispielen Wissen eine Rolle spielt, und, falls diese Frage bejaht wird, anhand welcher Eigenschaften der betrachteten Situationen sich Wissen in einer ersten Annäherung beschreiben lässt.

Sofern Sachverhalte gefunden werden, die sich mit Wissen in einem alltäglichen Sinne in Verbindung bringen lassen, sollen diese Sachverhalte dahingehend untersucht werden, mit welchen wissenschaftlichen Theorien man diese Sachverhalte beschreiben könnte. Aus der Vielzahl der hier möglichen Betrachtungen wollen wir die Semiotik, die Logik und die psychologische Lerntheorie kurz zu Wort kommen lassen.

Nachdem dann erste wissenschaftliche Beschreibungsvorschläge auf dem Tisch liegen, soll gefragt werden, ob und wie die Informatik als Wissenschaft der berechenbaren Prozesse diese Sachverhalte in berechenbare Modelle übersetzen kann. Nur wenn dies grundsätzlich gelingen kann, macht es Sinn, eine konkrete Umsetzung zu versuchen.

Wenn eine solche Übersetzung in berechenbare Modelle grundsätzlich möglich erscheint, dann soll nach konkreten Möglichkeiten der Umsetzung dieser Modelle in praktikable Anwendungssoftware gefragt werden.

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2. Mögliche Aufgabenstellungen

(a) Nehmen Sie eines der oben genannten Beispiele und versuchen Sie, dasjenige, was an diesem Beispiel mit Wissen zu tun haben könnte, herauszuarbeiten und mit denen ihn bekannten Mitteln zu beschreiben.

(b) Sie können auch ein Beispiel aus ihrem Erfahrungsbereich auswählen und analysieren.

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