Heuristiken sind Faustregeln oder vereinfachte Lösungsstrategien, die in vertretbarer Zeit zu einer guten, wenn auch nicht garantiert optimalen Lösung führen. In der Informatik und KI helfen sie, riesige Suchräume einzugrenzen – etwa bei der Routenplanung, wo die Luftlinie zum Ziel als Schätzung dient, oder beim Schach, wo Stellungen bewertet werden. Auch im Alltag und in Unternehmensentscheidungen nutzen Menschen Heuristiken, mit dem Risiko systematischer Denkfehler.
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Demo startenEin Expertensystem ist ein Computerprogramm, das das Fachwissen menschlicher Spezialisten in Form von Regeln und Fakten speichert und daraus Schlussfolgerungen zieht. Es besteht typischerweise aus einer Wissensbasis und einer Inferenzkomponente, die die Regeln anwendet. Expertensysteme prägten die KI der 1970er- und 1980er-Jahre, etwa in der medizinischen Diagnose oder der Konfiguration technischer Anlagen. Heute finden sich ihre Ideen in regelbasierten Prüfungen und Wissensgraphen wieder.
Ein Entscheidungsbaum ist ein Modell, das eine Entscheidung als Folge einfacher Ja-/Nein-Fragen darstellt: Jede Verzweigung prüft ein Merkmal, jedes Blatt liefert ein Ergebnis. Im maschinellen Lernen werden solche Bäume automatisch aus Daten gelernt und für Klassifikation oder Prognosen genutzt. Ihr Vorteil ist die Nachvollziehbarkeit – etwa bei der Frage, ob ein Kreditantrag anhand von Einkommen, Laufzeit und Vorgeschichte geprüft werden sollte.
Monte-Carlo-Methoden sind Rechenverfahren, die mithilfe sehr vieler Zufallsstichproben Ergebnisse annähern, die sich analytisch kaum berechnen lassen. Man simuliert ein System tausendfach mit zufällig variierten Annahmen und wertet die Verteilung der Ergebnisse aus. Unternehmen nutzen das etwa für Risikoanalysen, Projektterminplanung oder Portfoliobewertung. In der KI kommen die Verfahren unter anderem beim bestärkenden Lernen und bei der Baumsuche in Spielen zum Einsatz.
Wissensengineering (Knowledge Engineering) umfasst das Erheben, Ordnen und Aufbereiten von Fachwissen, damit IT-Systeme es nutzen können. Ursprünglich ging es um Regeln für Expertensysteme; heute steht oft im Vordergrund, verstreutes Wissen aus Handbüchern, Prozessbeschreibungen und Köpfen so zu dokumentieren, dass KI-Agenten daraus verlässlich antworten. Dazu gehören klare Strukturen, aktuelle Quellen, eindeutige Zuständigkeiten und das Schließen erkannter Lücken.
