Mit künstlicher Intelligenz "unsicheres Wissen" entschlüsseln
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[English title: Mapping out “uncertain knowledge” with artificial intelligence]

idw-Pressemitteilung
Agenten sammeln unsicheres Wissen – FernUni-Entwicklung entschlüsselt es
Susanne Bossemeyer, Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
FernUniversität in Hagen

26.01.2007 

Zusammenfassung: Auch mit vielen Unwägbarkeiten behaftetes “unsicheres” Wissen muss von Rechnern verarbeitet werden können. Unterschiedliche Arten “unsicheren Wissens” sind mit einer integrativen methodischen Plattform in maschinenlesbare Sprache übersetzbar, die das Lehrgebiet Wissensbasierte Systeme (Prof. Dr. Christoph Beierle) an der FernUniversität in Hagen entwickelt hat. Gefördert wurde das Projekt “Wissensdynamik und Knowledge Discovery auf der Basis konditionaler Strukturen (Condor)” aus dem Bereich der Künstliche Intelligenz durch die Deutsche Forschungs-Gemeinschaft (DFG). Einen besonderen Schwerpunkt des Projekts bildete die Entwicklung einer Data Mining-Komponente zur Aufdeckung konditionaler Beziehungen in statistischen Daten, z. B. für die Berechnung individueller Gesundheitsrisiken.

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