Wie managt man Wissen, das jeder schon hat?
Graz, September 2008 - Im Rahmen der Knowledge Management-Konferenz TRIPLE I, die dieser Tage in Graz stattfand, hielt Henry Liebermann vom MIT Media Laboratory eine Keynote. Beispielsweise die Frage: "Warum sollte man sich mit der lästigen Aufgabe beschäftigen, ein offenbar allen geläufiges Wissen technisch verfügbar zu machen?" beantwortete er dabei mit schlichten aber fundamentalen Erkenntnissen.
Das traditionelle Wissensmanagement beschäftigt sich mit Wissen, das in irgendeiner Weise speziell ist - speziell im Sinne von einzigartig für eine bestimmte Person oder eine Gruppe, oder speziell im Sinne von technischem Wissen oder Fachwissen, oder im Sinne von situationsgebundenen Daten
über Menschen, Dinge oder Ereignisse.
Dabei wird jedoch oft vergessen, dass dieses spezielle
Wissen aufbauend ist auf einem, nennen wir es, Alltagswissen (engl. common-sense knowledge), ein einfaches, allen geläufiges Wissen über unsere täglichen Aktivitäten, Handlungen und Motivationen.
Eine Datenbank speichert typischerweise Informationen zu einem bestimmten Flug, wie den Namen der Fluggesellschaft, die Flugnummer, Start- und Landezeiten oder die relevanten Flughäfen. Aber keine einzige Datenbank beinhaltet die Tatsache, dass eine Strecke von weniger als einem Kilometer
zu Fuß bewältigt werden kann; Flugzeuge sind erst ab einem Reiseweg von Tausenden von Kilometern notwendig.
Warum sollte man sich mit der lästigen Aufgabe beschäftigen, dieses offenbar allen geläufige Wissen technisch verfügbar zu machen? Ganz einfach, weil die Computer es nicht tun. Wenn wir wollen, dass Computer Menschen wirklich helfen, die üblichen dummen Fehler zu vermeiden, und stattdessen vernünftige Standardannahmen treffen, dann brauchen Computer Zugriff auf Common Sense Knowledge.
Daher stelle ich Open Mind Common Sense vor, ein Projekt, in dem wir menschliches Common Sense Wissen sammeln, und ConceptNet, die semantische Umsetzung. Daneben möchte ich AnalogySpace vorstellen, eine neue, ausgeklügelte Technik, die plausible Schlussfolgerungen ermöglicht, ungeachtet der Tatsache, dass unsere Wissensbasis unvollständig,
ungenau und möglicherweise in sich widersprüchlich ist.
