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Erklärungsmodelle in der Wissenschaftstheorie und in der Künstlichen Intelligenz

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Part of the book series: Informatik-Fachberichte ((2252,volume 310))

Zusammenfassung

1.1 Pas pragmatische Modell: Nach Auffassung vieler Wissenschaftsphilosophen hat in der Wissenschaftstheorie der letzten zwei Jahrzehnte eine pragmatische Wende stattgefunden2, welche insbesondere auch die Forschungen auf dem Gebiet des Erklärungsbegriffs beeinfluBt hat. Während die friiheren Erklärungsmodelle in der Tradition Hempels Erklärung als eine logische Beziehung zwischen Sätzen ansahen, werden in den jüngeren Modellen die pragmatischen Aspekte von Erklärungen qua Frage-Antwort-Dialogen als wichtige, ja vielleicht die wichtigsten Eigenschaften von Erklärung aner-kannt. Man könnte den Perspektivenwechsel dieser Modelle schlagwortartig so wiedergeben: Erklärung ist keine Relation zwischen Prämissen und Kon-klusion, sondern eine Relation zwischen zwei miteinander kommunizierenden kognitiven Systemen, die wir im folgenden den Versteher v und den Erklärer e nennen. Der Versteher stellt eine erklärungssuchende Frage, der Erklärer gibt die Antwort. Der Versteher verbindet mit seiner Frage das Ziel, eine Antwort zu erhalten, die es ihm ermöglicht, den fraglichen Sachverhalt zuverstehen,3 und genau dann, wenn sie dieses Ziel erreicht hat, war die vom Erklärer gegebene Antwort explanativ erfolgreich. Gemäß der üblichen Terminologie nennen wir jenen Sachverhalt bzw. jene Tatsache, nach deren Erklärung der Versteher fragt, das Explanandum , und jenen Teil der Erklärer-Antwort, welche dieses Explanandum erklärt, das Explanans X. Damit können wir die erklärungssuchende Frage symbolisch durch ?E und die explanative Antwort durch “!X“ wiedergeben (“?E“ steht also z.B. für “warum E?“, “wodurch E?“, und “!X“ dementsprechend für “Weil X“ bzw. “Mithilfe von X“, s. unten)

Ich möchte Herbert Stoyan für die anregenden Diskussionen und den Begutachtern für interessante Hinweise danken.

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Literatur

  • Achinstein, P. (1983), The Nature of Explanation, Oxford Univ. Press, Oxford.

    Google Scholar 

  • Aqvist, L. (1965), A New Approach to the Logical Theory of Interrogatives, Almqvist&Wiksell, Uppsala.

    Google Scholar 

  • Belnap, N./ Steel, T. (1976), The Logic of Questions and Answers, Yale Univ. Press, New Haven.

    MATH  Google Scholar 

  • Bouchon, B./ Yager, R. (eds., 1987), Uncertainty in Knowledge-Based Systems, Lecture Notes in Computer Science 286, Springer, Berlin.

    MATH  Google Scholar 

  • Bratko, I. (1986), Prolog Programming for Artificial Intelligence, Addison-Wesley, Reading/Mass.

    MATH  Google Scholar 

  • Buchanan, B. G./ Shortliffe, E. H. (ed., 1984), Rule-Based Expert Systems. The MYCIN-Experiments of the Standford Heuristic Programming Project, Addison-Wesley, Reading/Mass.

    Google Scholar 

  • Clancey, W.J. (1983): “The Epistemology of a Rule-Based Expert System—a Framework for Explanation“, Artificial Intelligence 20, 215–251.

    Article  Google Scholar 

  • Clancey, W.J. (1984): “Extensions to Rules for Explanation and Tutoring“, in: Buchanan/ Shortliffe (ed.), 531–569.

    Google Scholar 

  • David, J.-M./ Krivine, J.-P. (1989): “Augmenting Experience-Based Diagnosis with Causal Reasoning“, Applied Artificial Intelligence 3, No 2–3, 239–248.

    Article  Google Scholar 

  • Duda, R. et ai (1976): “Subjective Bayesian Methods for Rule-Baseed Inference Systems“, Proc. National Computer Conference(AFIPS Conference Proc, Vol 45), 1075–1082.

    Google Scholar 

  • Duda, R. et al (1979): “Model Design in the Prospector Consultant System for Mineral Exploration“, in: Michie (ed., 1979), 153–167.

    Google Scholar 

  • Eriksson, A./ Johansson, A.-L. (1985): “Neat Explanation of Proof Trees“, Proc. 9th Int. Joint Conf. on AI, Vol 1, 379–381.

    Google Scholar 

  • Fetzer, J. H. (ed., 1988), Aspects of Artificial Intelligence, Kluwer, Dordrecht 1988.

    Google Scholar 

  • Friedman, M. (1974): “Explanation and Scientific Understanding“, Journal of Philosophy 71, 5–19.

    Article  Google Scholar 

  • Gärdenfors, P. (1988), Knowledge in Flux, MIT, Cambridge/Mass.

    Google Scholar 

  • Glymour, C. et al (1989), Discovering Causal Structure: Artificial Intelligence, Philosophy of Science and Statistical Modelling, Academic Press, Orlando.

    Google Scholar 

  • Goodman, N. (1955), Fact, Fiction and Forecast, Harvard Univ. Press, Cambr./Mass (dt. bei Suhrkamp 1975).

    Google Scholar 

  • Graham, I./ Jones, P. (1988), Expert Systems-Knowledge, Uncertainty and Decisions, Chapman and Hall, London.

    Google Scholar 

  • Hempel, C. G. (1965), Aspects of Scientific Explanation, Free Press, New York.

    Google Scholar 

  • Hempel, C. G. (1966), Philosophy of Natural Science, Prentice-Hall, Englewood Cliffs; deutsch bei dtv 1974.

    Google Scholar 

  • Kitcher, P. (1981): “Explanatory Unification“, Philosophy of Science 48, 507–531.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  • Kitcher, P./ Salmon, W. (eds., 1989), Scientific Explanation, Minnesota Studies Vol XIII, Univ. of Minnesota Press, Minneapolis.

    Google Scholar 

  • McDermott D./ Doyle, J. (1980): “Non-Monotonic Logic I“, Artificial Intelligence13, 41–72.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Merritt, D. (1989), Building Expert Systems in Prolog, Springer, Berlin.

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Michie, D. (1979), Expert Systems in the Micro Electronic Age, Edinburgh Univ. Press, Edinburgh.

    Google Scholar 

  • Moore, J. D./ Swartout, W. R. (1987): “A Reactive Approach to Explanation“, Proc. 11th Int. Joint Conf. on AI, Vol. 2, 1504–1510.

    Google Scholar 

  • Nute, D. (1988), “Defeasible Reasoning: A Philosophical Analysis in Prolog“, in: Fetzer, (ed., 1988), 251–288.

    Google Scholar 

  • Pearl, J. (1986): “Fusion, Propagation, and Structuring in Belief Networks“, Artificial Intelligence 29, 241–288.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Pearl, J. (1988): “Embracing Causality in Default Reasoning“, Artificial Intelligence 35, 259–271.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  • Reiter, R. (1980): “A Logic for Default Reasoning“, Artificial Intelligence 13, 81–132.

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Rescher, N. (1964), Hypothetical Reasoning, North-Holland, Amsterdam.

    Google Scholar 

  • Rousset, M.-C./ Safar, B. (1988): “Negative and Positive Explanations in Expert Systems“, Applied Artificial Intelligence Vol. 1, 25–38.

    Article  Google Scholar 

  • Salmon, W. (1971), Statistical Explanation and Statistical Relevance. With Contributions by R.C.Jeffrey and J.G.Greeno, Univ. of Pittsburgh Press, Pittsburgh.

    Google Scholar 

  • Salmon, W. (1984), Scientific Explanation and the Causal Structure of the World, Princeton Univ. Press, Princeton.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1982): “Ein Logisch-Pragmatisches Modell von Deduktiv-Nomologischer Erklärung (Systematisierung)“, Erkenntnis 17, 321–347.

    Article  Google Scholar 

  • Schurz, G. (1983): Wissenschaftliche Erklärung. Ansätze zu einer logisch-pragmati-schen Wissenschaftstheorie, dbv-Verlag, Graz.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1983b): “Das deduktive Relevanzkriterium von Stephan Körner und seine wissenschaftstheoretischen Anwendungen“, Grazer Philosophische Studien 20, 149–177.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1984): “Correct Explanatory Arguments and Understanding-Why. An Approach to Scientific Understanding Based on Knowledge-Dynamics“, Philosophia Naturalis 1984, 321–338.

    MathSciNet  Google Scholar 

  • Schurz, G. (1985): “Die wissenschaftstheoretische Diskussion um den Erklärungsbegriff und ihre Bedeutung für die Physikdidaktik“, in: Kuhn, W. (Hg.), Didaktik der Physik. Vorträge der Physikertagung 1984 Münster, Gahmig, Gießen, 55–68.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1988): “Was ist wissenschaftliches Verstehen? Eine Theorie verstehens-bewirkender Erklärungsepisoden“, in: Schurz (Hg., 1988), 235–298.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (Hg., 1988): Erklären und Verstehen in der Wissenschaft (Mit Beiträgen von B. van Fraassen, P. Gärdenfors, R. Tuomela, M. Friedman, P. Kitcher, G. Schurz und K. Lambert), Scientia Nova, R. Oldenbourg, München.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1989a), A Theory of Relevant Deduction and Its Applications, Habilitations-schrift Salzburg (wird publiziert).

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1989b): “Different Relations between Explanation and Prediction in Stable, Unstable and Indifferent Systems“, in: Weingartner, P./ Schurz, G. (eds., 1989), Philosophy of Natural Sciences, Proceedings of the 13th International Wittgenstein Symposium Kirchberg/Wechsel, Hölder-Pichler-Tempsky, Vienna.

    Google Scholar 

  • Schurz, G. (1991): “Relevant Deduction—From Solving Paradoxes towards a General Theory“, Erkenntnis 35.

    Google Scholar 

  • Scriven, M. (1959a): “Truisms as the Grounds for Historical Explanation“, in: Gardiner, P. (ed.), Theories of History, New York, 443–468.

    Google Scholar 

  • Scriven, M. (1959b): “Explanation and Predicton in Evolutionary Theory“, Philosophy of Science 130, 477-482.

    Google Scholar 

  • Shafer, G. (1976), A Mathematical Theory of Evidence, Princeton.

    Google Scholar 

  • Shortliffe, E.H. (1976), Computer-Based Medical Consultations: Mycin, Elsevier, Oxford.

    Google Scholar 

  • Sleeman, D.H. (1985): “UMFE: A User-Modelling Front End System“, International Journal of Man-Machine Studies 23, 71–88.

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  • Spieker, P. (1991): “Erklärungen in technischen Expertensystemen“, in diesem Band.

    Google Scholar 

  • Stegmliller, W. (1969), Probleme und Resultate der Wissenschaftstheorie und Analytischen Philosophie, Band I: Wissenschaftliche Erklärung und Begründung, Springer, Berlin.

    Google Scholar 

  • Stegmüller, W. (1973): Probleme und Resultate (…), Band IV: Personelle und Statistische Wahrscheinlichkeit, Springer, Berlin.

    Book  Google Scholar 

  • Stegm-Uller, W. (1983), Probleme und Resultate (…), Band I: Erklärung-Begründung-Kausalität, 2. erweiterte Auflage, Springer, Berlin.

    Google Scholar 

  • Steve, G. (1987): “Probabilistic Inference Engines in Expert Systems: How Should the Strength of Rules Be Expressed“, in: Bouchon/ Yager (eds., 1987), 179–188.

    Google Scholar 

  • Stoyan, H. (1991): “Erklärungen und Beweise“, in diesem Band.

    Google Scholar 

  • Swartout, W. R. (1983): “XPLAIN: a System for Creating and Explaining Expert Consulting Programs“, Artificial Intelligence 21, 285–325.

    Article  Google Scholar 

  • Thagard, P. (1989): “Explanatory Coherence“, Behavioral and Brain Sciences 12, 435–467.

    Article  Google Scholar 

  • Van Fraassen, B. (1980), The Scientific Image, Clarendon Press, Oxford.

    Google Scholar 

  • Wallis, J. W./ Shortliffe, E.H. (1984): “Customized Explanations Using Causal Knowledge“, in: Buchanan/ Shortliffe (ed.), 371–388.

    Google Scholar 

  • Zadeh, L. A. et al (eds., 1975), Fuzzy Sets and their Applications to Cognitive and Decision Procedures, Academic Press.

    Google Scholar 

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Schurz, G. (1992). Erklärungsmodelle in der Wissenschaftstheorie und in der Künstlichen Intelligenz. In: Stoyan, H. (eds) Erklärung im Gespräch — Erklärung im Mensch-Maschine-Dialog. Informatik-Fachberichte, vol 310. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77448-5_1

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