Referent: Prof. Dr. Ralph Bergmann (Wissenschaftlicher Direktor, Forschungsbereich Erfahrungsbasierte Lernende Systeme, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH)
Webinar-Frage im Fokus:
„Welche Erfahrung wird da [im Kontext des erfahrungsbasierten Wissens] verwendet? Von Menschen? Von KI selbst? Oder beide? Falls auch von KI wie funktioniert das Speichern von Erfahrungen?"
Antwort von Prof. Dr. Ralph Bergmann, Wissenschaftlicher Direktor Forschungsbereich Erfahrungsbasierte Lernende Systeme am DFKI:
"Erfahrung umfasst in diesem Kontext sowohl von Menschen stammendes dokumentiertes Experten- und Prozesswissen als auch maschinell gewonnene Erfahrungen aus Datenanalyse und aus Ergebnissen der KI-Planung (z. B. generierte und validierte Produktionspläne). Diese Erfahrungen werden durch die Technologie des Fallbasierten Schließens (engl. Case-Based Reasoning, CBR) genutzt und dazu als strukturierte Fälle abgelegt. Jeder Fall beinhaltet dabei: Problem-/Kontextbeschreibung, (Workflow-/Plan-)Lösung, Ergebnis/Qualität.
Die Fälle werden indexiert (z. B. über domänenspezifische Merkmale oder gelernte Repräsentationen), damit relevante Erfahrungen für neue Situationen effizient auffindbar sind. Für die Ähnlichkeitsbewertung können neben klassischen, merkmalsbasierten Maßen auch neuronale Netze eingesetzt werden, die Embeddings oder Graph-basierte Repräsentationen lernen und so semantisch ähnliche Fälle robust identifizieren.
Gefundene Lösungen aus Fällen werden bei Bedarf gezielt angepasst. Erfolgreich ausgeführte oder simulativ validierte Planungen fließen als neue Fälle zurück in die Fallbasis."
