Was sind Expertensysteme und welche Rolle spielen sie heute?

Expertensysteme sind regelbasierte KI-Systeme, die Wissen in Form von Wenn-Dann-Regeln kodieren. Ein Experte, sagen wir ein erfahrener Arzt, erklärt einem Wissens-Ingenieur, welche Regeln er anwendet: “Wenn Symptom A und B vorliegen, dann Diagnose C.” Diese Regeln werden formalisiert und in einem Computersystem abgebildet.

In den 1970er und 1980er Jahren waren Expertensysteme die dominierende KI-Technologie. MYCIN, ein Expertensystem für Antibiotika-Empfehlungen, zeigte in Tests eine Genauigkeit vergleichbar mit menschlichen Ärzten. XCON konfigurierte komplexe Computerbestellungen bei DEC und sparte dem Unternehmen jährlich Millionen.

Warum wurden sie abgelöst?

Das Kernproblem: Skalierung. Jede Regel muss von Menschen formuliert werden. Bei wenigen hundert Regeln funktioniert das gut. Bei tausenden wird es unhandhabbar, widersprüchlich und teuer zu pflegen. Außerdem versagen regelbasierte Systeme bei unvorhergesehenen Situationen, die nicht explizit abgedeckt sind.

Machine Learning übernahm ab den 1990er Jahren die Führung, weil es Muster aus Daten lernt, ohne dass jemand jede Regel schreiben muss. Für viele Probleme ist das leistungsfähiger und skalierbarer.

Gibt es noch Einsatzfelder heute?

Ja. In stark regulierten Bereichen, wo Entscheidungen nachvollziehbar und explizit begründbar sein müssen, haben regelbasierte Systeme weiterhin Vorteile. Compliance-Prüfungen, einfache Entscheidungslogik in Produktionsumgebungen, medizinische Leitlinien. Oft kombiniert man heute regelbasierte Logik mit Machine-Learning-Modellen.

Für Unternehmen, die klare, transparente Entscheidungslogik brauchen, kann ein hybrides System aus Regeln und KI die bessere Wahl sein. In einer Beratung klären wir, welcher Ansatz zu deinen Anforderungen passt.

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