2010 12-09 Erklärungsfähige Softwaresysteme, Arbeitskreis IT, Stiftung Universität Hildesheim

Erklärungsfähige SoftwaresystemeAK Informationstechnologie, ISSENDORFF KG, Rethen

ErklärungsfähigeSoftwaresysteme

Dr. Thomas Roth-BerghoferInstitut für Informatik, FB 4

9. Dezember 2010

Freitag, 10. Dezember 2010

Arbeitskreis Informationstechnologie, Issendorff KG, Rethen — 2010-12-09AG Erklärungsfähige Softwaresysteme Stiftung Universität HildesheimFolie

Dr. rer. nat. Thomas Roth-Berghofer

Vertretung der Professur Datenbanken und Informationssysteme an der Universität Hildesheim

Studium Informatik an der TU Kaiserslautern (Schwerpunkte: Datenbanken, Künstliche Intelligenz)

Wechsel zur Uni-Ausgründung tecInno GmbH (jetzt: Attensity)

Parallel dazu: Promotion an der TU KaiserslauternThema „Knowledge Maintenance of Case-Based Reasoning Systems“

Weitere Stationen:Uniklinikum Heidelberg, Unit for Cybermedicine and e-Health

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI GmbH (FB Wissensmanagement) und

TU Kaiserslautern (AG Wissensbasierte Systeme)

2



Forschungsfacetten

Wissensmodelle(Ontologien)

Wissenswartung

Qualität von Wissen

(Fallbasiertes) Schließen(Case-based) Reasoning

Erklärungsfähigkeiten(explanation-awareness)

Kontext

3




Workshop-Reihe „Explanation-aware Computing“

ICJAI-11 workshop, Barcelona, Spain, July 2011, http://exact2011.workshop.hm

ECAI-10 workshop, Lisbon, Portugal, July 2010, http://exact2010.workshop.hm

IJCAI-09 workshop, Pasadena, California, USA July 2009, http://exact2009.workshop.hm

ECAI-08 workshop, Patras, Greece, July 2008, http://exact2008.workshop.hm

AAAI-07 workshop, Vancouver, Canada, July 2007, http://exact2007.workshop.hm

AAAI Fall Symposium, Washington, DC, USA, November 2005, http://exact2005.workshop.hm

4


http://exact2011.workshop.hm













http://on-explanation.net

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Dr. Thomas Roth-BerghoferLeiter der Arbeitsgruppe

Christian Severin SauerWissenschaftlicher Mitarbeiter

Pascal ReussStudentischer Mitarbeiter

Patrick RühmkorbStudentischer Mitarbeiter


Mein Team

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Björn Forcher: Verständlichkeit von Erklärungen

Researcher, DFKI

Jörn Hees: Linked Data vs. Menschliche Assoziationen

Promotionsstudent, TU Kaiserslautern

Benjamin Adrian: Ontologiebasierte Informationsextraktion

Researcher, DFKI

Daniel Bahls: EXPLETS — Standardisierte Erklärungskomponenten

Researcher, MIMOS, Malaysia


Externe Doktoranden

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Facetten meiner Forschung

Wissensmodelle(Ontologien)

Wissenswartung

Qualität von Wissen



Kontext

8



Facetten von ErklärungWissensmodelle(Ontologien)



Kontext

9



Facetten von Erklärung

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Erklärungsziele

Qualität von Erklärungen

Erklärungsarten

Detaillierungsgrad

Präsentation



Arbeitskreis Informationstechnologie, Issendorff KG, Rethen — 2010-12-09AG Erklärungsfähige Softwaresysteme Stiftung Universität Hildesheim

Was sind Erklärungen?



Erklärung als Beweis

Diese oft vertretene Auffassung von Erklärung lehnt sich an den traditionellen Begriff der wissenschaftlichen Erklärung an.

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explanandumexplanans

Untersuchungsgegenstand der Wissenschaftstheorie

Wissenschaftliche Erklärungen beantworten Warum-Fragen:

„Kann ein Faktum E hergeleitet werden von anderen Fakten A mithilfe allgemeiner Gesetzmäßigkeiten L?“

L ∪ A ➔ E(Logisches) Herleitungsverfahren oft nicht verfügbar!



Erklärungen sind Antworten auf Fragen

Was will der Fahrkartenautomat von mir?

Wie kommt das System auf diese seltsame

Streckenverbindung?



Erklärungen sind eine Art von Information.


✖ Falsche Aussagezu einem bestimmten Zeitpunkt / in einem bestimmten Zeitraumbezogen auf aktuelle Situtation / aktuelle Wetterbedingungen


Wahrheit

Information: „Mein Zug fährt um 15:36 Uhr in Kaiserslautern ab und kommt um 19:32 Uhr in Hildesheim an. Ich muss einmal umsteigen.“

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Wahre Aussagezu bestimmtem Zeitpunkt / im Gültigkeitszeitraum des Fahrplans

✔



Verständnis


16


Arbeitskreis Informationstechnologie, Issendorff KG, Rethen — 2010-12-09AG Erklärungsfähige Softwaresysteme Stiftung Universität HildesheimFolie 17



Nutzen


18

Situationen:

Ich bin in Hildesheim und plane für die nächste Woche.

Ich bin in Kaiserslautern und möchte früher fahren.

…



Speicherung und Wiederauffinden


19

Datenbanken



Informationserzeugung

Information: „Mein Zug fährt um 15:36 Uhr in Kaiserslautern ab und kommt um 19:32 Uhr in Hildesheim an. Ich muss in Mannheim umsteigen.“

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Datenbanken



Zweck von Erklärungen

Technische ZweckeErklären einer Lösung und des Lösungswegs Erklärung von Systemfunktionalität und Umgang mit System

Erklärung von Erwartungsfehlern

Vertrauen in ein System erhöhen durch…Angeben von Erklärungen als Teil eines Ergebnisses

Belege über die Herleitung eines ResultatsVermitteln eines Gefühls der Kontrolle über das System

21



Was ist erklärenswert?

22

Physische WeltWie funktionieren ‘Dinge’?

Soziale WeltWie funktionieren Gemeinschaften?

Individuelle VerhaltensmusterWie verhalten sich Individuen?



„Traditionelle“ Sicht auf sozio-technisches System

U

I

User

Softwaresystem



Kommunikationsszenario

U

I

Explainer

Originator

Mensch Softwaresystem

24



U

I

Explainer

Originator

Mensch kommuniziert per User Interface (UI) mit dem Softwaresystem. Mensch und System können Empfänger von Erklärungen sein.

25



Werkzeug (Originator)

U

I

Explainer

Originator

Mit dem Werkzeug möchte der Mensch seine Aufgaben bewältigen und Probleme lösen.

26



Erklärungskomponente (Explainer)

U

I

Explainer

Originator

Die Erklärungskomponente ist ein weiteres Werkzeug. Es hilft zu verstehen, wie das Werkzeug arbeitet und welches Wissen das Werkzeug benutzt.

27



Erklärungswissen

U

I

Explainer

Originator

• Konzepterklärungen• Erklärungsschablonen• …

28



Problemlösungswissen

U

I

Explainer

Originator

• Ergebnisse• Konzepte• Workflows• …

29



Prozesswissen

U

I

Explainer

Originator

• Zwischenergebnisse• Kontext-Snapshots• …

30



Rekonstruktive Erklärungen

U

I

Explainer

Originator

line of reasoning

line of explanation



Semantische Suche

B. Forcher, M. Möller, M. Sintek, and Th. Roth-Berghofer. Explanation of semantic search results of medical images in MEDICO. In Th. Roth-Berghofer, N. Tintarev, and D. B. Leake, editors, Workshop 10@IJCAI-09: Explanation-aware Computing (ExaCt 2009), pages 13–24, 2009.



Ziel des Medico-Projekts

Entwicklung einer intelligenten, robusten und skalierenden semantischen Suchmaschine für medizinisches Bildmaterial unter Benutzung eines kontrollierten Vokabulars (Ontologien)

33



Annotieren und Suchen mit RadSem

Werkzeug zur Unterstützung von Ärzten (insbes. Radiologen) beim Annotieren und Suchen von medizinischem Bildmaterial

Entwicklung erfolgte zusammen mit medizinischen Experten.

Teil des MEDICO Projekts (gefördert vom BMWi im Rahmen des Forschungsprogramms THESEUS)



MEDICO: Ontologien



Foundational Model of Anatomy (FMA)

Entwickelt von der Structural Informatics Group an der University of Washington

Enthält mehr als 70.000 anatomische Entitäten(Klassen)Mehr als 1,5 Millionen RelationenZwischen den Entitäten

Umfassendste Ontologieüber den Menschen



International Classification of Diseases ICD-10

Teilweise formalisierte Terminologie der menschlichen Krankheiten

Standard der WHO

Speziell für MEDICO: Implementierung eines Crawlers zur Generierung einer leichtgewichtigen Ontologie im Semantic-Web-Standard OWL



„Region of Interest“

38

Beispiel-annotation



Anwender von RadSem

39

IT Spezialisten

Mediziner

Patienten



Wo benötigen Anwender Erklärungen?

40

Testen, ob Suchmaschine richtig arbeitet

Testen, ob Ontologien richtig modelliert sind

IT Spezialisten

Mehr erfahren über Medizin (Lernen)

Lernen, wie man Ontologien zur semantischen Suche verwendet

Rechtfertigung von Suchergebnissen, um Vertrauen zu gewinnen Patienten


Vergewisserung: Reaktivierung von passivem Wissen.


Auch Mediziner haben Erklärungsbedarf.

41

Mediziner



Beispielsuche

42



Beispielsuche

43



„Exploration interface“

44



Container

Parts

Super class

Sub class



Kommunikationsszenario für RadSem

U

I

Explainer

Originator

46

Semantic Search

Anfrage erweitert um Ontologiekonzepte

Berücksichtigung der Pfadlänge von gesuchtem zu gefundenem Konzept

ICD-10

FMA



47

Rekonstruktive Erklärungen

U

I

Explainer

Originatorline of reasoning

line of explanationSemantic

Search



Kommunikationsszenario für RadSem

U

I

Explainer

Originator

48

Dijkstra Algorithmus zur Abschätzung der semantischen Suche

Semantic Search

Anfrage erweitert um Ontologiekonzepte

Berücksichtigung der Pfadlänge von gesuchtem zu gefundenem Konzept

ICD-10

FMA

Benutzermodell

Frequenzklassen



„Brückenkonzepte“

49



Welches Brückenkonzept ist das beste?

50

➔ Wahl des besten Konzepts auf Basis der Frequenzklasse des Konzepts



Facetten von Erklärung

51

Erklärungsziele


Erklärungsarten

Detaillierungsgrad

Präsentation



Erklärungsziele


Erklärungsarten

Detaillierungsgrad

Präsentation



Mein Angebot

Betreuung von Projekt- und Abschlussarbeiten in den Studiengängen Informationsmanagement und Informationstechnologie (IMIT) sowie Wirtschaftsinformatik

Studien, Kooperationen und Projekte mit regionalen und überregionalen Partnern

Derzeitige Projekte in der Beantragung:EU-Projekt (STREP): Enhanced human-robot interaction through explanation and adaptation (Partner: SINTEF und NTNU, Norwegen; Fraunhofer IPA, Stuttgart; Aldebaran Robotics, Paris; Entertainment Robotics, Dänemark; Universität Hildesheim)

DFG-Projekt „Explanation-aware Datamining“ mit Universität KasselDFG-Projekt zum Thema „Case-Based Reasoning“ mit Prof. Althoff

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Erklärungsfähige SoftwaresystemeAK Informationstechnologie, ISSENDORFF KG, Rethen


Dr. Thomas Roth-BerghoferInstitut für Informatik, FB 4

9. Dezember 2010

Danke!

Besucheradresse: Samelsonplatz 1, 31141 Hildesheim

Kontakt:Tel.: 05121 / 883-691

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Date post:	28-Nov-2014
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