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"Expertensysteme sind wissensbasierte Computerprogramme, die die Leistung menschlicher Experten simulieren sollen; dazu gehören Probleme erkennen, Probleme verstehen, Probleme lösen, den Lösungsweg erklären, die eigene Kompetenz einschätzen." ([Pup88])
Daß ein Expertensystem Probleme haben wird, dieser hochgespannten Definition zu entsprechen leuchtet wohl unmittelbar ein.
4.1.1. Softwaretechnische Probleme
Eine kleine Schlußkette:
Heuristische Verfahren gehören per Definitionen zu Expertensystemen
Heuristische Verfahren versagen per Definitionen in manchen Fällen
-> Expertensysteme versagen per Definitionen manchmal.
Es stellt sich die Frage, wie man die Fälle, in denen das System versagt, erkennen kann und so katastrophale Folgen vermeidet.
Die Systeme versagen im allgemeinen abrupt. Sogenannte \"graceful degradation\" beim Übergang in nicht mehr korrekte Bereiche wird zwar angestrebt, ist jedoch noch nicht verwirklichbar.
Typischerweise wird ein Expertensystem schrittweise programmiert. Das heißt, ein Prototyp mit wenig Regeln, der nur die Standardfälle lösen kann wird erstellt und dann wird die Wissensbasis laufend erweitert, um weitere Fälle zu erfassen. Diese Phase kann Jahre dauern.
Auch im laufenden Betrieb wird häufig die Wissensbasis weiter ergänzt. Hier gibt es das Problem von Seiteneffekten und Inkonsistenzen. Spätestens ab 8000 Regeln sagt man sei ein System kaum noch handhabbar.
Ein Expertensystem ist nie ganz fertig und nie ganz fehlerfrei !
,,Der Unterschied zur traditionellen Software-Entwicklung liegt nicht unbedingt in der Tatsache, daß Fehler vorkommen (das ist immer der Fall), sondern in der Tatsache, daß sie als normale Arbeitsbedingungen des Programmes grundsätzlich akzeptiert werden. Aus diesem Grund scheiden Expertensysteme für den Einsatz in kritischen und gefährlichen Umgebungen aus. Ebenso ist die Einbettung von Expertensystemen in autonome Systeme unzulässig, sofern die Entscheidungen des Systems irreversibel sind. Viele Vorschläge der Anwendung von Expertsystemen im CIM und im militärischen Bereich fallen in diese Kategorie ;
Expertensysteme müssen als riskante und gefährliche Systeme betrachtet werden. ([CB89])
4.1.2. Grundsätzliche Probleme
Wissensgewinnung und Wissensrepräsentation
Neben solchen Problemen wie der Zugänglichmachung von (nonverbalem) Handlungswissen, stellt sich die allgemeine Frage der Formalisierbarkeit von Wissen. Es ist durchaus denkbar, daß es nicht formalisierbare Fähigkeiten gibt.
Ein prinzipielles Problem mit formalen Systemen bleibt jedoch die Tatsache, daß die realweltlichen Bedingungen nur soweit erfaßt werden, wie sie formalisierbar sind und formalisiert wurden. Diese Formalisierung kann nicht perfekt und vollständig sein. Daß heißt, es gibt immer einen Verlust bei der Formalisierung eines Realitätsbereiches. Man spricht von einem Wirklichkeitsverlust, der notwendigerweise mit einer Formalisierung verbunden ist.
Das fehlende Erkennen der eigenen Grenzen
Ein menschlicher Experte hat neben seinem Fachwissen noch allgemeines Wissen über die Welt. Er hat dadurch auch die Möglichkeit die Grenzen seines Fachwissens zu erfassen.
Ein Expertensystem hat kein solches allgemeines Alltags- und Weltwisses und nur einen beschränkten Zugang zur Welt. Deswegen kann es kein Wissen über seine Grenzen haben. Das heißt, es kann nie erkennen, daß es jetzt nicht genug weiß und ,,Hilfe" hinzuziehen müßte, oder nachlesen müßte, wie das ein Mensch tun würde. So hat es medizinische Expertensysteme gegeben (MYCIN) die diagnostizieren auch jemanden mit den Symptomen eines Beinbruchs als bakteriell infiziert, weil das eben die Welt ihres Fachwissens ist. Der Einbau von Alltagswissen in Expertensysteme ist zwar Forschungsgegenstand, doch kann man dieses Vorhaben nicht im vollen Sinn von Alltagswissen ernstnehmen. Ein solches Vorhaben wäre unter anderem aus Gründen der Größe und den oben genannten Gründen von ,,Wirklichkeitsverlust" nicht möglich.
Insgesamt haben Expertensysteme also eine Art ,,Stammtischmentalität": Sie reden auch da noch kräftig mit, wo sie schon längst keine Ahnung mehr haben.
Was Expertensysteme nicht können
* sich in einen Menschen hineinversetzen (man denke an Beratungssituationen)
* kreativ neue Probleme erkennen und neue Lösungen finden
* ihre Kompetenz einschätzen
* fehlerfrei sein
* Probleme lösen, für die Welt- und Alltagswissen benötigt wird
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