Künstliche Intelligenz – serie

Eine Programmiersprache wird eingesetzt, um Verfahren zur Lösung von Anwen­ dungsproblemen auf dem Computer zu formulieren. Daher sollte das Erlernen einer Programmiersprache immer in Bezug auf ein Anwendungsgebiet erfolgen. Kennt man die Grundbegriffe einer Programmiersprache, erlangt man einen höheren Grad ihrer Beherrschung am besten durch das Studium von Programmen, die typischen Einsatzgebieten der Sprache entstammen. Dabei sollte man wiederum an realen Aufgaben orientierte praktische Programmierübungen durchführen. Auf diese Weise erhält man ein lebendiges Bild von der Sprache, lernt sie aktiv beherrschen und erwirbt gleichzeitig ein Verständnis wichtiger Begriffe, Denkweisen und Algorithmen der Einsatzgebiete. LISP ist seit jeher die dominierende Sprache in der Künstlichen Intelligenz und in der Symbolischen Mathematik. Außerdem wird es bei der systemnahen Program­ mierung, z. B. bei der Erstellung von Programmierumgebungen, eingesetzt. Im vorliegenden Buch wollen wir den Gebrauch von LISP in diesen Anwendungs­ gebieten anband einiger Fallstudien vorführen. Unter einer Fallstudie verstehen wir die Darstellung der kompletten Lösung eines Anwendungsproblems. Diese schließt insbesondere die Erörterung der algorithmischen Hilfsmittel ein. Für unsere Zwecke kann die einzelne Studie nur so umfangreich sein, daß man sie als Ganzes gut überschauen und erfassen kann.

Dieses Buch basiert auf zwei zentralen Annahmen: Für den wissen­ schaftlichen und technischen Fortschritt einer wissenschaftlichen Disziplin ist erstens ein geeignetes mathematisches Handwerkszeug zur Formulierung und Zusammenfassung neuer Ideen nötig. Zweitens ist die symbolische Logik ein sehr wesentlicher Bestandteil der in der Forschung über Künstliche Intelligenz (KI) verwendeten Mathe­ matik. Beide Behauptungen müssen begründet werden. Man sollte allerdings meinen, unser erster Grundsatz fände ei­ gentlich allgemeine Zustimmung. Dennoch gibt es in neuen Wissen­ schaftsgebieten, in denen das Wissen hauptsächlich an die Praxis und empirische Fallstudien gebunden ist, vehemente Einwände gegen die Versuche einer Mathematisierung. (Einer der Autoren erinnert sich beispielsweise daran, wie sich in den 50-er Jahren einige Elektroingenieure darüber beklagten, daß zum Verständnis von elek­ trischen Schaltkreisen und Kontrollsystemen Differentialglei­ chungen doch völlig unnötig seinen!) Wir behaupten nicht, daß das Wissen um die mathematischen Grundlagen und Techniken einer Diszi­ plin allein ausreicht, um in der Forschung oder in der Praxis er­ folgreich zu sein. Wir sind allerdings der Meinung, daß zu einem VIII Vorwort erfolgreichem Studium der modernen, insbesonders technisch orien­ tierten Wissenschaftsdisziplinen immer auch ein solides mathema­ tisches Handwerkszeug der jeweiligen Disziplin gehört. Das Studium dieser Grundlagen bietet die Voraussetzungen, um die jeweilige Disziplin interpretieren, verstehen und ausbauen zu können. Da die KI eine noch relativ junge Disziplin ist, ist es nicht verwunderlich, daß es hitzige und geistreiche Debatten zwischen "Formalisten" und "Experimentalisten" gibt. Die Formalisten mei­ nen, dieExperimentalisten kämen schneller voran, wenn sie ein tieferes Verständnis der theoretischen Grundlagen der KI besäßen.

Since both the coments and the structure of the book appeared to be successful, only minor changes were made. As the world today has become so complex that humans apparently fail to manage it properly with their intellectual gifts, the realization of this dream might be regarded even as something like a necessity.