Erklärungsfähigkeit kooperierender regelbasierter Expertensysteme zum diagnostischen Problemlösen ; Explainability of cooperative rule-based expert systems for diagnostic problem solving

In der vorliegenden Arbeit wird die Frage der Erklärung der Gesamtlösung eines durch Kooperation von Expertensystemen gelösten Problems untersucht. Die Qualität der Erklärung einer maschinell gefundenen Lösung ist für deren Akzeptanz durch einen menschlichen Benutzer von entscheidender Bedeutung. Es wird eine Einführung in Expertensysteme und in die Verteilte Künstliche Intelligenz sowie in die Prädikatenlogik der 1. Stufe gegeben und der Stand der Technik in Bezug auf Erklärungen dargestellt. Anschließend wird der Prozess der Lösungsfindung durch mehrere Agenten und die entsprechende Erklärung mit Hilfe der Prädikatenlogik der 1. Stufe formalisiert. Die existierenden Definitionen von Erklärungen für prädikatenlogische Formeln werden in Hinblick auf kooperatives Problemlösen erweitert. Dabei wird eine klar definierte Struktur, der sog. Erklärungskommentar, angegeben, in dem alle zur Erklärung nötigen Informationen zusammengefasst werden, d.h. insbesondere auch über das zur Herleitung der Lösung durch die Regeln hinausgehendes Hintergrundwissen (sog. "tiefes Wissen"). Wenn das Verteilte Problemlösen dahingehend erweitert wird, dass neben den Teillösungen dazugehörige Erklärungskommentare übergeben werden, wird so das mit dem Benutzer kommunizierende System in die Lage versetzt, die Gesamtlösung erklären zu können. Der vorgestellte Ansatz wird an Hand eines medizinischen Anwendungsszenarios überprüft, in dem die Erklärung einer kooperativ gefundenen Diagnose bei akutem Oberbauchschmerz, die sich auf Ergebnisse der Anamnese, der Sonographie und der Laboruntersuchungen stützt, untersucht wird. Im Anschluss an den theoretischen Aufbau eines entsprechenden verteilten Diagnosesystems aus kooperierenden Expertensystemen, wird eine prototypische Implementierung vorgestellt, in der der potentielle Einsatz zur Entscheidungsunterstützung im Krankenhaus simuliert wird. Dazu wurden drei Systeme prototypisch in Prolog implementiert und anschließend in ein Multiagentensystem integriert. Abschließend werden Grenzen und ...