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Inferenzmaschine: Fakten, Regeln und Anfragen
Eine Inferenzmaschine verarbeitet eine Wissensbasis: Sie verknüpft gespeicherte Fakten mit Regeln und leitet daraus Antworten auf Anfragen ab. Sie ergänzt dabei keine Voraussetzungen aus eigener Vermutung, sondern folgt den festgelegten Schlussregeln.
Hake ab, was du schon kannst — und komm am Ende hierher zurück!
Was macht eine Inferenzmaschine?
Stell dir ein System vor, das eine Frage beantworten soll. In seiner Wissensbasis stehen Aussagen und Regeln. Die Inferenzmaschine ist der Verarbeitungsteil: Sie sucht passende Regeln, prüft deren Voraussetzungen und erzeugt daraus eine Schlussfolgerung.
Inferenzmaschine
Eine Inferenzmaschine ist der Teil eines wissensbasierten Systems, der Fakten und Regeln aus einer Wissensbasis verarbeitet, um neue Aussagen oder Entscheidungen abzuleiten.
Der Grundzusammenhang lautet:
Fakten + Regeln → Inferenzmaschine → abgeleitete Aussage
Ein Expertensystem kann zusätzlich eine Benutzerschnittstelle, eine Erklärungskomponente und Werkzeuge zum Pflegen der Wissensbasis besitzen. Für das Schlussfolgern sind aber vor allem Wissensbasis und Inferenzmaschine entscheidend.
In der Wissensbasis stehen die Regel Wenn die Osterglocken blühen, dann ist Frühling und der Fakt Die Osterglocken blühen. Die Voraussetzung der Regel ist erfüllt. Deshalb leitet die Inferenzmaschine ab: Es ist Frühling.
Die Wissensbasis enthält Wissen. Die Inferenzmaschine verarbeitet dieses Wissen.
Wie werden Fakten, Regeln und Anfragen dargestellt?
Für eine überschaubare Wissensdomäne brauchst du drei Bausteine.
Fakt
Ein Fakt ist eine Aussage, die in der Wissensbasis als gegeben gespeichert ist. Beispiel: markiert(heft1).
Regel
Eine Regel verbindet Voraussetzungen mit einer Folgerung. Beispiel: Wenn markiert(x), dann pruefen(x). Das x steht für ein beliebiges Objekt.
Anfrage
Eine Anfrage ist die Frage, ob eine bestimmte Aussage aus der Wissensbasis folgt. Beispiel: pruefen(heft1)?
Die Ausdrücke markiert und pruefen beschreiben Eigenschaften oder Beziehungen. Solche Ausdrücke heißen Prädikate. Wird in der Regel x durch heft1 ersetzt, heißt diese Zuordnung Belegung.
Gegeben sind der Fakt markiert(heft1) und die Regel Wenn markiert(x), dann pruefen(x). Für die Belegung x = heft1 ist die Voraussetzung erfüllt. Die Inferenzmaschine darf deshalb pruefen(heft1) ableiten. Die Anfrage pruefen(heft1)? wird mit Ja beantwortet.
Wie funktioniert Vorwärtsverkettung?
Bei der Vorwärtsverkettung beginnt die Inferenzmaschine mit vorhandenen Fakten. Sie wendet passende Regeln an, fügt neue Aussagen hinzu und wiederholt diesen Vorgang.
In einer vereinfachten Wissensbasis gelten:
- Fakt F1:
A - Regel R1:
Wenn A, dann B - Regel R2:
Wenn B, dann C - Anfrage:
C?
Die Ableitung verläuft in zwei Schritten:
- F1 erfüllt die Voraussetzung von R1. Daraus folgt
B. - Das neue
Berfüllt die Voraussetzung von R2. Daraus folgtC.
Damit ist die Anfrage C? mit Ja beantwortet. Entscheidend ist, dass das Zwischenergebnis B weiterverwendet wird.
Enthält eine Regel mehrere Voraussetzungen, müssen alle erfüllt sein. Aus A und B → C darfst du C nicht schon allein aus A ableiten. Umgekehrt erlaubt die Und-Elimination, aus der gemeinsamen Aussage A und B jeweils A und B zu gewinnen.
Vorwärtsverkettung fragt: Was folgt aus den Fakten, die schon vorhanden sind?
Wie funktioniert Rückwärtsverkettung?
Bei der Rückwärtsverkettung startet die Inferenzmaschine mit dem Ziel der Anfrage. Sie sucht eine Regel, deren Folgerung zum Ziel passt, und prüft deren Voraussetzungen als neue Teilziele.
Nutze wieder F1: A, R1: A → B und R2: B → C. Gesucht ist C.
- Für
Cpasst R2. Dafür mussBgelten. - Für
Bpasst R1. Dafür mussAgelten. Aist als Fakt gespeichert.
Damit sind die Teilziele erfüllt, und C ist ableitbar. Die Rückwärtsverkettung erzeugt dieselbe begründete Antwort, beginnt aber beim Ziel.
Vorwärts- und Rückwärtsverkettung sind Suchstrategien für Regeln. Sie sind nicht dasselbe wie Induktion und Deduktion: Deduktion leitet aus allgemeinen Regeln konkrete Aussagen ab. Induktion bildet aus Beobachtungen allgemeinere Zusammenhänge. Eine klassische regelbasierte Inferenzmaschine arbeitet im gezeigten Lernweg deduktiv.
Was bedeutet eine fehlende oder fehlerhafte Antwort?
Eine Inferenzmaschine kann nur mit den vorhandenen Fakten und Regeln arbeiten. Ist eine Anfrage nicht ableitbar, können verschiedene Ursachen vorliegen:
- Ein benötigter Fakt fehlt.
- Keine Regel führt zur Zielaussage.
- Eine Regel verwendet das falsche Prädikat oder verbindet die Bedingungen falsch.
- Eine mehrstufige Ableitung bricht an einem unerfüllten Teilziel ab.
Nicht ableitbar bedeutet zunächst nur: Aus dieser Wissensbasis lässt sich die Aussage mit den verwendeten Regeln nicht herleiten. Das ist nicht automatisch ein Beweis für das Gegenteil.
Gegeben sind markiert(heft1) und die fehlerhafte Regel Wenn markiert(x), dann ablegen(x). Die Anfrage lautet pruefen(heft1)?. Sie ist nicht ableitbar, weil keine Regel zur Folgerung pruefen(x) führt.
Wenn die beabsichtigte Bedeutung lautet „Markierte Hefte werden geprüft“, muss die Regel lauten: Wenn markiert(x), dann pruefen(x). Nun ergibt die Belegung x = heft1 die gesuchte Aussage.
Warum ist Inferenz nicht immer dasselbe?
Der Begriff Inferenz wird in der Informatik in zwei nah verwandten, aber technisch unterschiedlichen Zusammenhängen verwendet.
| Zusammenhang | Was liegt vorher vor? | Was geschieht bei der Inferenz? |
|---|---|---|
| Regelbasiertes System | Fakten und ausdrücklich formulierte Regeln | Die Maschine wendet Regeln an und leitet Aussagen ab. |
| Maschinelles Lernen | Ein zuvor trainiertes Modell | Das Modell wird auf einen konkreten neuen Fall angewandt und erzeugt ein Ergebnis. |
Beim maschinellen Lernen ist Training die Lernphase: Aus Daten werden Muster oder Modellparameter gewonnen. Inferenz ist die spätere Anwendung dieses trainierten Modells, etwa wenn ein System ein Schriftzeichen erkennt.
Beide Bedeutungen betreffen die Anwendung vorhandenen Wissens auf einen Fall. Trotzdem darfst du eine regelbasierte Wissensbasis nicht einfach mit einem trainierten neuronalen Netz gleichsetzen. Auf dieser Seite steht die nachvollziehbare regelbasierte Ableitung im Mittelpunkt.
Auch ein korrekt ausgeführtes Schlussverfahren ist nur so brauchbar wie seine Wissensbasis. Fehlende Fakten, unpassende Regeln oder eine schwer wartbare Regelmenge begrenzen die Ergebnisse.
Karteikasten
Überlege zuerst selbst und drehe die Karte anschließend zum Prüfen um.
Alles auf einen Blick
- Inferenzmaschine
- verarbeitet eine Wissensbasis mit Fakten und Regeln
- beantwortet Anfragen durch Ableitung
- verkettet vorwärts von Fakten zu Folgerungen
- verkettet rückwärts vom Ziel zu Teilzielen
- meldet nicht ableitbar bei einer fehlenden Kette
Abschluss-Check
Wenn du bei jeder Antwort die verwendete Regel, die Belegung und mögliche Zwischenergebnisse nennen kannst, hast du die Arbeit einer einfachen Inferenzmaschine nachvollzogen.