Wissenschaftstheoretische Grundlagen komplexer Informationssysteme : eine strukturalistische Semantik empirischer und terminologischer Informationen

Ein wesentliches Ziel der Künstlichen Intelligenz ist das Erschaffen integrierter Assistenzsysteme zur Unterstützung von Menschen in Problemlösungsprozessen. Die Fokussierung auf wissensbasiertes Problemlösen bringt für die Repräsentation von Wissen innerhalb der Informatik vielfach eine Reduzierung auf zur Problemlösung notwendige Anteile mit sich. Die primär zum Zweck der maschinellen Problemlösung entstandenen Formalismen wie die Web Ontology Language sind inzwischen zum disziplinübergreifenden Standard maschinenverarbeitbaren Wissens geworden. Ohne die formale Kriterien der Überprüfbarkeit läßt sich jedoch nicht mehr von objektivem Wissen sprechen. Für empirische Information lassen sich Wahrheitskriterien nicht allein aus formalen Axiomen ableiten oder falsifizieren, sondern besitzt Anteile wirklicher Anwendungsfälle. In dieser Arbeit wird die wissenschaftstheretische Konzeption des Strukturalismus auf Formalismen und Anwendungen der Wissensrepräsentation und des Semantic Webs übertragen. Die Übertragung wird auf drei Ebenen umgesetzt: Auf Ebene lokalen Wissens werden die kleinsten Strukturen, die eine empirische Überprüfung erlauben betrachtet. Auf Ebene verteilten Wissens wird der Gehalt Verknüpfung lokalen Wissens betrachtet. Auf Ebene evolvierten Wissens werden Änderungen lokalen oder verteilten Wissens über die Zeit betrachtet. Aus der strukturalistischen Rekonstruktion formaler Ontologien werden neben Wahrheitskriterien für die Wissensrepräsentation auch Designprinzipien für Anwendungsfälle des Ontology Engineerings abgeleitet.