DEF.: Wissensrepräsentation ist ein fundamentales Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit den Methoden und Techniken beschäftigt, mit denen Wissen so strukturiert wird, dass Computer es verarbeiten können. Es geht darum, Fakten, Informationen und Regeln über die Welt in einer Form darzustellen, die für Algorithmen zugänglich und nutzbar ist. Ziel ist es, Maschinen zu ermöglichen, Wissen zu „verstehen“, Schlussfolgerungen zu ziehen und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen.

Beispiel: Ein einfaches Beispiel für Wissensrepräsentation ist eine Wissensdatenbank für eine medizinische Diagnosesoftware. In dieser Datenbank könnten Symptome, Krankheiten und deren Verbindungen in einer strukturierten Form hinterlegt sein, z.B. in Form von „Wenn-Dann“-Regeln: Wenn ein Patient Fieber und Husten hat (Symptome), dann könnte er eine Grippe haben (Krankheit). Diese strukturierte Form ermöglicht es der Software, auf Basis der eingegebenen Symptome eine Diagnose zu stellen.

Vorteile:

1. Ermöglicht maschinelles Lernen: Durch strukturierte Wissensrepräsentation können Algorithmen Muster erkennen und daraus lernen.
2. Erleichtert Schlussfolgerungen: Computer können logische Schlüsse ziehen und Entscheidungen auf Basis des repräsentierten Wissens treffen.
3. Verbessert die Interaktion zwischen Mensch und Maschine: Klar strukturiertes Wissen ermöglicht es Systemen, Fragen zu beantworten und auf natürliche Sprache zu reagieren.
4. Flexibilität und Erweiterbarkeit: Wissensbasen können kontinuierlich erweitert und aktualisiert werden, um das System an neues Wissen anzupassen.

Zusammenfassung: Wissensrepräsentation ist der Schlüssel dazu, Maschinen „intelligent“ zu machen. Indem Informationen in einer maschinenlesbaren Form bereitgestellt werden, können Algorithmen Wissen verarbeiten, daraus lernen und fundierte Entscheidungen treffen. Dies bildet die Grundlage für fortschrittliche KI-Anwendungen, von der medizinischen Diagnostik bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen.