Interpolation in der Wissensrepräsentation: Neue Erkenntnisse und Anwendungen

Die Interpolation – sowohl Craig- als auch Uniform-Interpolation – spielt eine zentrale Rolle in der Wissensrepräsentation. Sie ermöglicht es, komplexe Modelle zu erklären, Wissen gezielt zu vergessen, modulare Strukturen zu schaffen und sogar Lernprozesse zu unterstützen.

In der Praxis stoßen viele gängige Wissensformale jedoch an ihre Grenzen: Sie besitzen nicht automatisch Craig- oder Uniform-Interpolation, und die Berechnung von Interpolanten gestaltet sich oft als rechenintensiv und kompliziert.

Die aktuelle Studie richtet den Fokus auf zwei besonders einflussreiche Formalismen: Description Logics und Logikprogrammierung. Für beide werden die theoretischen Grundlagen der Interpolation detailliert erläutert und konkrete, praxisnahe Berechnungsmethoden vorgestellt.

Die Ergebnisse zeigen, dass trotz der Herausforderungen effiziente Ansätze existieren, die sowohl die theoretische Konsistenz als auch die Anwendbarkeit in realen Systemen gewährleisten. Diese Fortschritte eröffnen neue Möglichkeiten für die Entwicklung erklärbarer, modularer und lernfähiger KI‑Systeme.

Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, die vorgestellten Methoden weiter zu optimieren und auf weitere Wissensformale zu übertragen, um die Interpolation als universelles Werkzeug in der KI‑Forschung zu etablieren.