DEPIC-2D: Eine Komponente zur depiktionalen Repräsentation und Verarbeitung räumlichen Wissens

Zusammenfassung

In diesem kurzen Papier wird eine Komponente namens DEPIC-2D vorgestellt. In DEPIC-2D ist ein erster Ansatz für eine depiktionale (quasi-analoge) Repräsentation räumlichen Wissens realisiert worden. Der Ansatz basiert auf dem Konzept der Zellmatrizen (KOSSLYN 1975/77, HABEL 1987/88, KHENKHAR 1988/89). Objekte und ihre relative Lage zueinander werden depiktional in einer Zellmatrix kodiert. Die Elemente (Zellen) einer Matrix beinhalten u. a. Informationen über die in dieser Matrix zu repräsentierenden Objekte. Diese Art der Wissensrepräsentation wird zusätzlich zu den überwiegend verbreiteten, propositional orientierten Darstellungsformen (Prädikatenlogik, semantische Netze, Frames, Regeln, Constraints,…) benutzt. Sie ist in Zusammenhang mit der von Paivio (PAIVIO 1971a/b) entwickelten “dual coding” Theorie über die interne Wissenskodierung räumlichen Wissens im menschlichen Gedächtnis zu sehen. Entsprechend dieser Theorie vertritt man die Meinung, daß das menschliche Gedächtnis zwei unterschiedliche Repräsentationsformen für die interne Kodierung visueller bzw. räumlicher Informationen verwendet, nämlich die propositionale und die analoge. Für diese These haben zahlreiche Kognitionswissenschaftler (SHEPARD & METZLER 1971, KOSSLYN 1980/81, GOLDENBERG 1987, REHKÄMPER 1987, ANDERSON 1988) argumentiert. Abhängig von dem jeweils zu lösenden Problem, benötigt die menschliche kognitive Problemlösungskomponente den propositionalen und/oder den analogen Wissensanteil. Bei der Lösung räumlicher Probleme wird das propositional und das depiktional repräsentierte Wissen interagierend verwendet. Der vorliegende Ansatz ist ein Versuch, in maschinellen Systemen zur Verarbeitung räumlichen Wissens entsprechend vorzugehen.