Léa Sombé und entropie-optimale Informationsverarbeitung mit der Expertensystem-Shell SPIRIT

Die Repräsentation und Verarbei-tung unsicheren Wissens in einer mathematisch korrekten und berechenbaren Weise ist eines der zentralen Anliegen der Künstlichen Intelligenz. Am Beispiel der schon be-rühmt gewordenen Studentin Léa Sombé aus [27] zeigen wir in dieser Arbeit, wie subjektives, unvollständiges Wissen in einer probabilistischen Wissensbasis dargestellt und als Grundlage für Inferenzen dienen kann. Dies wird durch entropie-optimalen Abgleich von Verteilungen er-reicht. Diese in der Expertensystem-Shell SPIRIT imple-mentierte Methodik zeichnet sich nicht nur durch gute Be-rechenbarkeit aus, sondern gestattet auch dank der hier aufgezeigten Kompatibilität mit der Konditionallogik eine logisch profunde Informationsverarbeitung....