Reasoning Engine (Schlussfolgerungsmaschine)

Was ist eine Reasoning Engine (Schlussfolgerungsmaschine)?

Eine Reasoning Engine, auf Deutsch Schlussfolgerungsmaschine oder Argumentationsmaschine ist ein iteratives Softwaresystem, das die menschlichen Fähigkeiten zur Problemlösung nachahmt und auf der Grundlage von Regeln, Logik und etablierten Fakten oder Daten Schlussfolgerungen zieht oder zu Ergebnissen gelangt. Eine Reasoning Engine, auch als Reasoner, semantischer Reasoner oder Rules Engine bezeichnet, ist ein zentrales Element generativer Anwendungen der künstlichen Intelligenz, wie zum Beispiel KI-Agenten.

Diese Module wenden drei allgemeine Arten des Reasonings (Schlussfolgerns) an:

1. Deduktives Denken zieht Schlussfolgerungen aus bekannten Fakten und wendet allgemein anerkannte Ideen auf spezifische Fälle an. Zum Beispiel: Alle Vögel haben Federn; eine Krähe hat Federn; daher ist eine Krähe ein Vogel.
2. Induktives Denken zieht allgemeine Schlussfolgerungen aus spezifischen oder begrenzten Erfahrungen und verwendet diese Beispiele, um umfassendere Feststellungen zu treffen. Zum Beispiel: Jeder Vogel, den ich gesehen habe, frisst Samen; daher fressen alle Vögel Samen.
3. Abduktives Denken zieht Schlussfolgerungen aus Wahrscheinlichkeiten und Umständen und leitet die wahrscheinlichste Erklärung aus den verfügbaren Beweisen ab. Zum Beispiel: Es gibt einen Riss im Vorhang; die Katze kratzt gerne an Stoffen; die Katze war allein zu Hause; daher hat die Katze den Vorhang zerrissen.

Reasoning Engines unterscheiden sich grundlegend von einfacheren Modellen wie direkten Regelsätzen oder vordefinierten Entscheidungsbäumen. Reasoning Engines verarbeiten enorme Datenmengen und bieten hochdynamische Entscheidungsfindungsfunktionen, die menschliche Denkprozesse ergänzen.

Wie funktioniert eine Reasoning Engine?

Eine Reasoning Engine wendet verschiedene Techniken an, um ein Ziel in einem schrittweisen Prozess mit fünf klaren Phasen zu erreichen:

1. Eingabe. Benutzereingaben sind Eingaben, und die Reasoning Engine analysiert die Eingabe, um Ziele, Aktionen und Methoden zu analysieren. Die Eingabe wird in der Regel mit zugehörigen Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) verarbeitet, ähnlich wie bei den Technologien, die bei ChatGPT, Gemini oder Vertex AI zum Einsatz kommen.
2. Analyse. Die Reasoning Engine übersetzt die Absichten des Benutzers und verwendet die analysierte Eingabe als Aktionsplan. Die Pläne reichen von der Datenverarbeitung bis zur Erstellung von Workflows zur Lösung komplexer Aufgaben.
3. Ausführung. Die autonome Reasoning Engine führt den von ihr erstellten Plan aus und versucht dabei, die Eingabe des Benutzers zu berücksichtigen. Der Plan kann den Zugriff auf Daten, die Bereitstellung von Rechenressourcen, die Ausführung von Funktionsaufrufen, wie zum Beispiel Programmierschnittstellen (APIs), die Ausführung von Rechenaufgaben und die Anwendung der Argumentationsansätze – deduktiv, induktiv und/oder abduktiv – zur Fertigstellung der Arbeit umfassen.
4. Validierung. Die Reasoning Engine bewertet dann das Ergebnis ihrer Aktionen im Vergleich zum ursprünglichen Plan. Die Validierung der Ergebnisse kann automatisierte Tests, die Überprüfung auf Fehler wie Halluzinationen und die Interaktion mit dem Benutzer zur Einholung von Feedback umfassen. Reasoning Engines lernen aus der Datenvalidierung und verfeinern ihre eigenen Analyse- und Ausführungsprozesse.
5. Iteration. Bei Abweichungen zwischen Ziel und Ergebnis beginnt die Reasoning Engine erneut und wiederholt den Zyklus, sammelt bei Bedarf weitere Informationen, passt den Plan an, führt diese angepassten Pläne aus und bewertet die Ergebnisse neu, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.

Was ist der Unterschied zwischen Schlussfolgerungsmaschinen und Suchmaschinen?

Der Hauptunterschied zwischen Schlussfolgerungsmaschinen und Suchmaschinen ist der Detailumfang ihrer Antworten.

Eine Suchmaschine ist in erster Linie ein Nachschlagesystem, das relevante Antworten auf der Grundlage von Schlüsselwörtern findet und zurückgibt und dabei breite, aber oberflächliche Ergebnisse liefert. Suchmaschinen eignen sich in der Regel besser für einfache, direkte Fragen. Beispielsweise beantwortet eine Suchmaschine die Abfrage „Wer hat ‚Sweet Baby James‘ gesungen?“ mit der Antwort „James Taylor“.

Eine Schlussfolgerungsmaschine analysiert Informationen, zieht Schlussfolgerungen, zeigt ein Verständnis für den Kontext und setzt Details auf eine Weise miteinander in Beziehung, die dem menschlichen Denken ähnelt. Dadurch können Schlussfolgerungsmaschinen komplexe Fragen beantworten, Probleme lösen oder Schlussfolgerungen ziehen, die weit über die Fähigkeiten einer Suchmaschine hinausgehen. Beispielsweise beantwortet eine Schlussfolgerungsmaschine die Frage „Was bedeutet das Lied ‚Sweet Baby James‘?“ mit einer detaillierten Antwort, die künstlerische Einflüsse und kulturelle oder Lebensereignisse einbezieht, die einen tieferen Kontext bieten.

Komponenten einer Reasoning Engine

Eine Reasoning Engine versteht Benutzereingaben, plant eine Reihe effektiver Aktionen, um diese Eingaben zu erfüllen, und führt den Plan aus, um ein beabsichtigtes Ergebnis zu erzielen. Eine Reasoning Engine besteht aus mehreren Hauptkomponenten, darunter:

• Benutzeroberfläche. Jede Reasoning Engine beginnt mit einer Benutzeroberfläche (UI), die in der Lage ist, Benutzereingaben zu empfangen und zu interpretieren. Dies umfasst in der Regel NLP- und LLM-Plattformen, die Eingaben analysieren und deren Bedeutung und Kontext ermitteln. Die Benutzeroberfläche liefert auch Ausgaben, einschließlich Text, Sprache und konkrete Aktionen.
• Daten. Die Reasoning Engine benötigt für die Verarbeitung Zugriff auf relevante und umfangreiche Datenquellen. Die Daten werden in einer strukturierten Datenbank organisiert, um eine bessere Leistung beim Datenzugriff zu erzielen. Je nach Abfrage stammen die Daten manchmal von externen oder Drittanbieterquellen.
• Inferenzmaschine. Die Inferenzmaschine ist das Herzstück der Reasoning Engine und wendet die Regeln und die Logik an, die für die Verarbeitung von Daten, das Ziehen von Schlussfolgerungen und das Treffen von Entscheidungen in Übereinstimmung mit den Zielen des Benutzers erforderlich sind.
• Modelle für maschinelles Lernen. Eine Reihe von trainierten Modellen für maschinelles Lernen (ML) unterstützt in der Regel eine Inferenzmaschine, indem sie bei der Ausführung von Logik und Regeln, der Anwendung von Prozessen, der Zusammenstellung von Arbeitsabläufen und der Unterstützung des kontinuierlichen Lernens und der Prozessverfeinerung durch Feedback und Benutzerinteraktionen hilft.
• Integrationen. Die Inferenzmaschine umfasst in der Regel Integrationen – darunter Softwarekonnektoren und APIs –, um Interaktionen zwischen Geschäftsdatenbanken und Unternehmensanwendungen, wie zum Beispiel Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP), zu erleichtern. Die spezifischen Integrationen variieren je nach Design und Zweck der Inferenzmaschine.
• Rechenplattform. Die Reasoning Engine, eine Sammlung von Softwareentitäten, benötigt eine umfassende Hardware-Infrastruktur, um zu funktionieren, einschließlich Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen. Ein Teil der Rechenplattform umfasst beispielsweise Arbeitsspeicher, um die laufende Verarbeitung zu speichern. Die Recheninfrastruktur befindet sich in einem lokalen Rechenzentrum, in der Cloud oder in einer Kombination aus beidem, je nach Design und Fähigkeiten der Reasoning Engine.

Arten von Reasoning Engines

Je nach erforderlicher Sicherheit und Art der verwendeten Daten eignen sich mehrere Reasoning Engines für die Integration in ein KI-System. In der Praxis kombiniert ein KI-System zwei oder mehr Reasoning Engines in einer einzigen KI-Anwendung, um die Leistung und die Ergebnisse der Entscheidungsfindung zu verbessern. Im Folgenden werden die vier Haupttypen von Reasoning Engines aufgeführt:

1. ML-basierte Schlussfolgerung. Die ML-basierte Schlussfolgerung verwendet datengesteuerte Ansätze, die anderen Analysetypen ähneln: Es werden riesige Datenmengen analysiert, Muster identifiziert, auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen getroffen und geeignete Schlussfolgerungen gezogen. ML-basiertes Schlussfolgern ist am besten geeignet, wenn umfassende und zuverlässige Daten leicht verfügbar sind. Die Erstellung spezifischer Regeln ist jedoch manchmal schwierig oder unpraktisch. Ein Spam-Filter analysiert beispielsweise eine E-Mail auf der Grundlage erlernter Muster aus früheren Spam-E-Mails, einschließlich Schlüsselwörtern, Absenderadresse oder E-Mail-Struktur, um festzustellen, ob es sich bei der aktuellen E-Mail möglicherweise um Spam handelt.
2. Regelbasierte Schlussfolgerung. Regelbasierte Schlussfolgerungen beruhen auf etablierten Standards, die auf traditioneller Logik basieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Entscheidungen zu treffen. Regelbasierte Schlussfolgern funktioniert am besten in Kombination mit klarem und unumstrittenem Wissen oder Beziehungen. Beispielsweise schnallen sich Autofahrer in der Regel wegen der potenziellen Gefahr an – entweder eine Geldstrafe, wenn sie von der Polizei angehalten werden, oder eine Verletzung bei einem Unfall –, wenn sie keinen Sicherheitsgurt anlegen.
3. Semantische Schlussfolgerung. Die semantische Schlussfolgerung beruht auf detaillierten Modellen zur Darstellung von Regeln und Beziehungen, die den Grundsätzen der Wissensdarstellung und -schlussfolgerung entsprechen. Die semantische Schlussfolgerung verwendet solche Modelle, um eine Wissensbasis zu erstellen und zu erweitern oder neue Entdeckungen zu machen. Sie eignet sich am besten, wenn Daten komplex sind und eine detaillierte Interpretation erfordern. Wenn beispielsweise ein Hund eine Tierart ist und Rex ein Hund ist, dann schließt die Reasoning Engine, dass Rex auch ein Tier ist.
4. Probabilistische Schlussfolgerung. Probabilistische Schlussfolgerungen basieren auf Wahrscheinlichkeiten und Statistiken, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Probabilistische Schlussfolgerungen eignen sich am besten, wenn die Daten begrenzt, unsicher oder unvollständig sind oder wenn eine Reihe potenzieller Ergebnisse bewertet werden muss. Beispielsweise meldet ein medizinischer Diagnoseassistent eine 65-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient eine bestimmte Erkrankung hat, basierend auf Symptomen, medizinischer Bildgebung, Testergebnissen und anderen Daten.

Vorteile von Reasoning Engines

Reasoning Engines bieten entscheidende geschäftliche Vorteile, um die Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene zu unterstützen, darunter die folgenden:

• Besser fundierte Entscheidungen. Wie bei anderen Machine-Learning-Modellen verarbeiten Reasoning Engines riesige Datenmengen, identifizieren Muster und finden Beziehungen schneller und genauer als menschliche Teams.
• Lösungen für komplexe Aufgaben. Reasoning Engines unterstützen die Verarbeitung, Organisation und Ausführung komplexer Geschäftsaufgaben und -abläufe und führen zu sichereren, effizienteren, kostengünstigeren und konsistenteren Geschäftsprozessen. Der Bedarf an menschlicher Intervention entfällt, es sei denn, die Ergebnisse müssen validiert oder genehmigt werden.
• Selbstlernend. Reasoning Engines werten Ergebnisse aus, optimieren die Entscheidungsfindung, lernen neue Daten und passen sich ohne herkömmliche Nachschulung an sich ändernde Anforderungen an.

Herausforderungen bei Reasoning Engines

Trotz ihrer vielfältigen Vorteile und Anwendungsfälle haben Reasoning Engines auch Nachteile, die Führungskräfte berücksichtigen müssen, darunter die folgenden:

• Komplexität. Reasoning Engines sind komplexe KI-Einheiten, die umfassende Kenntnisse in der Anwendungsgestaltung und im KI-Betrieb erfordern. Die Entwicklung und Wartung von Reasoning Engines ist in der Regel ressourcenintensiv und erfordert ein Team mit umfassenden Kenntnissen im Bereich KI-Softwaredesign.
• Management. Reasoning Engines und KI-Systeme im Allgemeinen zeichnen sich dadurch aus, dass sie autonom sind und Daten verarbeiten, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Eine Überwachung ist jedoch weiterhin erforderlich. Vorrausschauende Führungskräfte arbeiten daran, die Sicherheit von Daten und Transaktionen zu gewährleisten, aussagekräftige Kennzahlen zur Leistungsüberwachung – sowohl von Erfolgen als auch von Fehlschlägen – von Reasoning Engines festzulegen, Berichte und zeitnahe Warnmeldungen zu erhalten und bei Problemen mit Maschinen sofort zu handeln, um diese zu beheben.
• Verständnis. Reasoning Engines verwenden Entscheidungsmuster, die oft undurchsichtig und schwer zu verstehen sind und ernsthafte Compliance- und Sicherheitsrisiken bergen. Wenn das Unternehmen nicht vollständig verstehen kann, wie eine KI Entscheidungen trifft, ist das System dann sicher und zuverlässig genug, um in der Produktion eingesetzt zu werden? Reasoning Engines und andere KI-Systeme müssen die Bedeutung einer erklärbaren KI berücksichtigen, um sicherzustellen, dass das Verhalten der KI transparent, verständlich und vertrauenswürdig ist.
• Anpassungsfähigkeit. Nicht alle Reasoning Engines sind gleichermaßen anpassungsfähig. Beispielsweise haben regelbasierte Reasoning Engines Schwierigkeiten mit der Anpassung, sobald Regeln festgelegt sind. Umgekehrt erfordert eine hochgradig anpassungsfähige Argumentation strenge Verhaltensleitlinien, um unbeabsichtigte Folgen ungenauer Entscheidungen zu verhindern. Man sollte also beobachten, wie die Reasoning Engine mit Veränderungen oder Grenzfällen umgeht.

Anwendungsfälle für Reasoning Engines

Aufgrund ihrer Leistung in unterschiedlichen Umgebungen werden Reasoning Engines weithin akzeptiert und eingesetzt, unabhängig von Branche oder Situation. Im Folgenden sind einige aktuelle Anwendungsfälle aufgeführt:

• Chatbots. Anstatt statische Entscheidungsbäume zu verwenden, verstehen Reasoning Engines Inhalte und Kontext in Gesprächen oder Fragen und sind so in der Lage, sinnvolle Unterstützung und Informationen bereitzustellen.
• Helpdesk. Wie bei Chatbots kombinieren Reasoning Engines technische Diagnosen mit der Interpretation gemeldeter Verhaltensweisen, um Probleme zu diagnostizieren und autonome Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
• Betrugserkennung. Reasoning Engines verarbeiten enorme Mengen an Transaktionsdaten und identifizieren potenziellen Betrug oder andere Vergehen.
• Personalisierung. Reasoning Engines erstellen Nachrichten und empfehlen bestimmten Kunden Produkte auf der Grundlage von nachgewiesenem Verhalten und bekannten Vorlieben.
• Medizinische Diagnose. Mithilfe umfangreicher medizinischer Wissensdaten sammeln und analysieren Reasoning Engines Patientensymptome, Telemetrie und Bildgebung, um Diagnosen zu stellen und weitere Maßnahmen vorzuschlagen.
• Prozessoptimierung. Reasoning Engines nehmen dynamische Änderungen an Arbeitsabläufen, Lagerbeständen und Logistik vor, um die Abläufe in der Fertigung, im Versand, in der Wartung und in der Lieferkette zu verbessern.
• Dokumentenanalyse. Reasoning Engines überprüfen Verträge und andere Rechtsdokumente, um Inhalte zusammenzufassen und Fehler, Konflikte oder Risiken zu identifizieren, die bei einer manuellen Überprüfung übersehen werden könnten. Dieselbe Technologie unterstützt die wissenschaftliche Forschung, indem sie riesige Datensätze verarbeitet und Theorien auf der Grundlage etablierter Wissenschaft erstellt.