Sprachliche Mensch-Maschine-Kommunikation

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weder durch exakte Logik noch durch eine Fuzzy Logic sinnvoll nachbilden
lassen. Man denke nur an solche Dinge wie Humor, Ironie, Sarkasmus und
andere Phänomene, die nicht einmal von Menschen eindeutig und objektiv als
solche erkannt werden können. Und wenn wir noch die Ergebnisse von Gödel
und die sprachliche Möglichkeit, Paradoxien zu formulieren, betrachten,
dann müssen wir der natürlichen Sprache eine Mächtigkeit zugestehen, die
weder mit der PL1 noch mit Logiken höherer Stufen oder modalen Logiken
erreichbar ist. In der Praxis sind solche Überlegungen bis heute nur selten
von Bedeutung. Die heutigen, Sprache verstehenden Systeme sind noch
sehr weit weg von der Leistungsfähigkeit, die ein nennenswert kompliziertes
Kalkül benötigen würde. Daher werden oft auch für die Repräsentation von
Wissen Ansätze verwendet, die eher in die Richtung von Entity-Relationship
Modellen, KL-ONE, relationaler oder auch objektorientierter Datenbanken
gehen. Solche Systeme sind ausreichend erforscht und ausreichend mächtig,
um die Informationen zu modellieren, die in gewöhnlichen sprachlichen
Dialogen ausgetauscht werden, und auf diesen Informationen einfache, aus
der Logik abgeleitete Operationen durchzuführen. Dennoch haben alle diese
Systeme als Grundlage die Prädikatenlogik, lediglich die Darstellung und die
implementierten Kalküle unterscheiden sich. Daher werden wir im folgenden
auch bevorzugt sprachlich geäußerte Sachverhalte als prädikatenlogische
Formeln darstellen.
Eine mögliche Darstellung des Satzes ” Peter ißt.“ könnte sein:
Essen(Peter). Hierbei wird Peter als eine Konstante betrachtet und
Essen als ein einwertiges Prädikat, das angibt, ob das Argument gerade ißt
oder nicht. Ein Prädikat kann also für ein Ereignis verwendet werden. Die
Argumente des Prädikats sind dann die Eigenschaften des Ereignisses. Das
Prädikat ist genau dann wahr, falls das Ereignis stattfindet. Nun könnte
der Satz aber auch komplizierter sein, zum Beispiel ” Peter ißt Pudding.“
Um diesen Sachverhalt darzustellen, können wir nicht dasselbe Prädikat
verwenden, weil es nicht in der Lage ist die zusätzliche Information über
das Gegessene darzustellen. Wir brauchen daher ein anderes Prädikat, zum
Beispiel EssenWas(Peter,Pudding). Dieses Prädikat ist zweiwertig und
beinhaltet schon in seinem Namen, daß es nicht nur die essende Person,
sondern auch das, was gegessen wird, ausdrückt. Es ist wahr, genau dann
wenn Peter Pudding ißt, aber nicht, wenn er einen Apfel ißt. Wir können
uns nun leicht vorstellen, welche Komplikationen nötig wären um auch Ereignisse
wie ” Peter ißt abends gerne zum Nachtisch einen Pudding in seinem
Lieblingslokal.“ Es erscheint nicht besonders sinnvoll, eine Wissensbank zu
entwerfen, die auch das Prädikat EssenWerWasWoWannWieWozu mit fünf oder
mehr Argumenten verwendet. An dieser Stelle bietet es sich an, das Ereignis
selbst als Variable zu sehen und die Eigenschaften des Ereignisses jeweils
mit eigenen Prädikaten zu modellieren: