Integration und Konnexion : Tagungsband zur 26. AKWI-Jahrestagung vom 15. bis 18.09.2013 an der Technischen Hochschule Mittelhessen

Das aufgerufene Thema „Herausforderungen an die Wirtschaftsinformatik: Integration und Konnexion“ provozierte Beiträge, die thematisch ein sehr breites Spektrum abdecken. Neben theoretischen Betrachtungen und Definitionen des sicher noch nicht final geprägten Begriffs der Konnexion gab es auch sehr praktische Beiträge wie die Darstellung von konkreten prototypischen Entwicklungsvorhaben. Auch das ist ein Indiz für die lebendige Landschaft der Wirtschaftsinformatik an den deutschsprachigen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften

Knowledge Extraction and Summarization for Textual Case-Based Reasoning: A Probabilistic Task Content Modeling Approach

Case-Based Reasoning (CBR) is an Artificial Intelligence (AI) technique that has been successfully used for building knowledge systems for tasks/domains where different knowledge sources are easily available, particularly in the form of problem solving situations, known as cases. Cases generally display a clear distinction between different components of problem solving, for instance, components of the problem description and of the problem solution. Thus, an existing and explicit structure of cases is presumed. However, when problem solving experiences are stored in the form of textual narratives (in natural language), there is no explicit case structure, so that CBR cannot be applied directly. This thesis presents a novel approach for authoring cases from episodic textual narratives and organizing these cases in a case base structure that permits a better support for user goals. The approach is based on the following fundamental ideas: - CBR as a problem solving technique is goal-oriented and goals are realized by means of task strategies. - Tasks have an internal structure that can be represented in terms of participating events and event components. - Episodic textual narratives are not random containers of domain concept terms. Rather, the text can be considered as generated by the underlying task structure whose content they describe. The presented case base authoring process combines task knowledge with Natural Language Processing (NLP) techniques to perform the needed knowledge extraction and summarization

Kognitive Automation zur kooperativen UAV-Flugführung

Sowohl Menschen als auch Maschinen müssen sich in immer komplexer werdenden Arbeitsumgebungen zurechtfinden und dabei insbesondere auch mit anderen Menschen und/oder Maschinen zusammenwirken, um die zu bearbeitenden Aufgabenstellungen erfolgreich meistern zu können. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zunächst maschinelle Fähigkeiten zur Kooperation auf wissensbasierter Verhaltensebene umzusetzen, um damit die Grundlage für Mensch-Maschine Kooperation auf Basis eines umfassenden Verständnisses der Gesamtsituation zu schaffen. Hierbei spielt insbesondere die Repräsentation expliziter Handlungsziele eine zentrale Rolle, die es ermöglicht, auch dann sinnvolles Verhalten zu zeigen, wenn für die aktuelle Situation keine vordefinierten Verhaltensregeln zur Verfügung stehen. Ausgangspunkt für die weiteren Betrachtungen ist eine Arbeitssystem-Konfiguration im Anwendungsgebiet der Führung mehrerer UAVs, in der ein menschlicher Operateur einem Team aus UAVs Teilaufträge zuweisen kann, die diese eigenständig in Kooperation bearbeiten. Dabei wird jedes UAV von einer so genannten künstlichen kognitiven Einheit mit kooperativen Fähigkeiten geführt. Im Hinblick auf eine Integration menschlicher Teammitglieder in das maschinelle Team wird für die Umsetzung rationalen, zielgerichteten Verhaltens im Rechner, d.h. die künstlichen kognitiven Einheiten, der Theorieansatz des Kognitiven Prozesses zugrunde gelegt. Dieser unterstützt insbesondere die Nachbildung der wissensbasierten Verhaltensebene des Menschen auf Basis einer expliziten Repräsentation von Handlungszielen. Den zweiten Teil des Konzepts bilden Methoden zur Kooperation, wobei vor allem die Teilaspekte der Koordination und Kommunikation im Team von Interesse sind. Die Konzeptanteile amp;quot;künstliche Kognitionamp;quot; und amp;quot;Kooperationamp;quot; werden zusammengeführt, indem Kooperation hinsichtlich der Merkmale analysiert wird, die gemäß dem Kognitiven Prozess notwendig sind, um wissensbasiertes Verhalten darzustellen. Wesentlich ist hierbei vor allem die Identifikation von Zielen von Kooperation wie zum Beispiel das Vermeiden redundanter Aufgabenbearbeitung durch mehrere Teammitglieder. Die Implementierung eines Funktionsprototyps, d.h. konkret einer künstlichen kognitiven Einheit mit kooperativen Fähigkeiten, erfolgt auf Grundlage der kognitiven Systemarchitektur COSA und der Programmiersprache CPL. Erstere stellt applikationsunabhängige Anteile des Kognitiven Prozesses in einem Framework zur Verfügung, während die Programmiersprache CPL die Modellierung von Wissen auf Basis mentaler Begriffe wie zum Beispiel Zielen erlaubt. Abschließend wird der implementierte Funktionsprototyp anhand eines Anwendungsbeispiels evaluiert. Hierbei handelt es sich um eine kooperative SEAD-/Attack-Mission, bei der fünf UAVs gemeinsam ein Ziel bekämpfen sollen. In einem ersten Schritt wird dabei nachgewiesen, dass die geforderte Funktionalität mit dem gewählten Ansatz abgebildet werden kann. In einem zweiten Schritt werden die Errungenschaften im Hinblick auf die Realisierung von Kooperation auf wissensbasierter Verhaltensebene dargestellt. Schließlich erfolgt eine Bewertung der für maschinelle Kooperation ausgelegten künstlichen kognitiven Einheiten hinsichtlich deren Eignung für Mensch-Maschine Kooperation

A comparison of languages which operationalise and formalise {KADS} models of expertise

In the field of Knowledge Engineering, dissatisfaction with the rapid-prototyping approach has led to a number of more principled methodologies for the construction of knowledge-based systems. Instead of immediately implementing the gathered and interpreted knowledge in a given implementation formalism according to the rapid-prototyping approach, many such methodologies centre around the notion of a conceptual model: an abstract, implementation independent description of the relevant problem solving expertise. A conceptual model should describe the task which is solved by the system and the knowledge which is required by it. Although such conceptual models have often been formulated in an informal way, recent years have seen the advent of formal and operational languages to describe such conceptual models more precisely, and operationally as a means for model evaluation. In this paper, we study a number of such formal and operational languages for specifying conceptual models. In order to enable a meaningful comparison of such languages, we focus on languages which are all aimed at the same underlying conceptual model, namely that from the KADS method for building KBS. We describe eight formal languages for KADS models of expertise, and compare these languages with respect to their modelling primitives, their semantics, their implementations and their applications. Future research issues in the area of formal and operational specification languages for KBS are identified as the result of studying these languages. The paper also contains an extensive bibliography of research in this area