Expertensysteme

Expertensysteme sind KI-Systeme, bei denen das Wissen von Fachleuten in vielen von Hand geschriebenen Wenn-dann-Regeln festgehalten wird, etwa „Wenn Patient Fieber UND Husten hat UND keinen Hautausschlag, dann eher Grippe als Masern“. Sie waren vor allem in den 1980er-Jahren verbreitet und funktionierten für eng begrenzte Aufgaben durchaus brauchbar, brauchten aber für jede neue Situation eine neue, von Hand geschriebene Regel.

Ein Beispiel: Stell dir ein System für Ärztinnen und Ärzte vor, das viele Regeln wie die obige gesammelt hat. Es fragt Symptome ab, prüft, welche Regeln zutreffen, und nennt die Schlussfolgerung. Willst du wissen, warum es „Grippe“ sagt, kannst du die Regel nachlesen, die gegriffen hat. Taucht eine Kombination von Symptomen auf, die keine Regel abdeckt, muss erst jemand eine neue schreiben.

Nicht verwechseln mit einem trainierten Modell: Bei einem Expertensystem legt ein Mensch jede Regel einzeln fest. Bei einem Modell entstehen die „Regeln“ (genauer: die Parameter) aus Trainingsbeispielen, ohne dass sie ein Mensch einzeln aufschreibt. Deshalb gibt es dort auch keine Zeile, die du nachlesen könntest, nur Zahlen. Ganz verschwunden sind feste Regeln allerdings nicht: Manche heutigen Systeme kombinieren trainierte Modelle mit regelbasierten Filtern.

Wo du dem Begriff begegnest: In Texten zur Geschichte der KI, wo Expertensysteme als eine der ersten wirklich erfolgreichen Formen von KI-Software gelten. Und indirekt in der verbreiteten Vorstellung, KI sei ein riesiges Regelbuch. Dieses Bild hat es wirklich gegeben, es beschreibt Expertensysteme recht gut, die trainierten Modelle von heute aber nicht.

Kurz eingeführt in „Programm, Algorithmus, Modell im Vergleich“.