Grundlagen der Künstlichen Intelligenz IV

Der Kurs „Grundlagen der Künstlichen Intelligenz IV“ führt in die Repräsentation von konzeptuellem Wissen mithilfe von Ontologien ein. Der Kurs erläutert die theoretischen Grundlagen moderner ontologischer Sprachen wie OWL, die auf Beschreibungslogiken basieren, welche in der KI entwickelt wurden.

Im Kurs werden verschiedene Wissensarten besprochen und die Notwendigkeit motiviert, konzeptuelles Wissen in einem KI-System zu repräsentieren. Außerdem wird ein Überblick über die Geschichte der Wissensrepräsentation in der KI und deren Ursprünge in der philosophischen Logik gegeben. Beschreibungslogiken sowie ABox- und TBox-Schlussfolgerungen werden eingeführt. Die Beschreibungslogik ALC wird als grundlegende Sprache für viele verschiedene ontologische Repräsentationen ausführlich behandelt. Der Kurs gibt einen Überblick über Web-Ontologien, das semantische Web und den OWL-Standard. Eine Diskussion der Herausforderungen bei der Wissensrepräsentation im Hinblick auf nicht-monotones Schließen und dem Umgang mit Ausnahmen schließt den Kurs ab.

Der Kurs basiert auf dem Lehrbuch von Stuart Russell und Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3. Auflage, 2012, oder 4. Auflage, 2020. Die 3. Auflage ist auch auf Deutsch erhältlich: Stuart Russell und Peter Norvig: Künstliche Intelligenz - Ein Moderner Ansatz, 3. aktualisierte Auflage, Pearson 2012. Zusätzlich werden Materialien aus folgenden Büchern verwendet: R. Brachman, H. Levesque: Knowledge Representation & Reasoning, Morgan Kaufmann, 2004, sowie F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi, P. Patel-Schneider: The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, and Applications, Cambridge University Press, 2. Auflage, 2007.

Modul: Darstellung konzeptuellen Wissens

• Einführung
  • Wissensarten
  • Ontologien und Taxonomien
  • Frames und semantische Netze
• Beschreibung logischer Systeme
  • Beziehung zur Prädikatenlogik erster Ordnung
  • TBox- und ABox-Darstellungen
• Beschreibungslogik ALC
  • Syntax und Semantik
  • Komplexe Konzeptbeschreibungen
  • Interpretation von Konzepten und Rollen
  • Ausdrucksstärke und Entscheidbarkeit
• Schlussfolgerungsdienste in Beschreibungslogiken
  • Allgemeine Konzeptinklusion und Subsumption
  • Kombiniertes TBox/ABox-Schlussfolgern
  • Schlussfolgern als Erfüllbarkeitsprüfung
  • Schlussfolgern mit strukturellen Regeln

Modul Webontologien und das semantische Web

• Einführung in das semantische Web
  • Vision und Architektur des semantischen Webs
  • RDF und RDF Schema
  • Die Web-Ontologiesprachen-Familie OWL
  • Der Ontologie-Editor Protégé
• Abfragen des semantischen Webs mit SPARQL
  • Teilgraphen-Abgleich
  • Abfragemuster
  • Abfrageföderation

Modul Herausforderungen in der Wissensrepräsentation

• Das Frame-Problem in der KI
• Nicht-monotones Schließen und Überarbeitung von Überzeugungen
• Umgang mit Ausnahmen und Standardannahmen in Wissensbasen
• Offene Forschungsprobleme in der Wissensrepräsentation

Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein,

• verschiedene Wissensarten zu unterscheiden,
• die Grundlagen der konzeptuellen Wissensrepräsentation, des semantischen Webs und von Wissensgraphen zu verstehen,
• zu erörtern, welche Schlussfolgerungsdienste benötigt werden, um implizites Wissen abzuleiten,
• die Grundlagen der Ontologie-Abfragesprache SPARQL zu verstehen,
• Einschränkungen aktueller Ontologierepräsentationen bei Ausnahmen und nicht-monotonen Revisionen zu bewerten.

Ein solides Verständnis der Aussagenlogik erster Ordnung ist erforderlich, um das in diesem Kurs behandelte theoretische Material vollständig zu verstehen. Kurs III in dieser Kursreihe zu Logik und Erfüllbarkeit bietet diese Grundlagen. Teilnehmer, die vor allem an den Grundlagen von Ontologien und deren praktischen Anwendungsgebieten interessiert sind, können den Hauptideen dieses Kurses folgen und sollten sich auf die praxisbezogenen, veranschaulichenden Beispiele konzentrieren.