Künstliche Intelligenz und Entscheidungstheorie

1. Einführung und Problemstellung der Arbeit.- 1.1. Einführung in die Theorie des Diagnoseproblems.- 1.2. Entscheidungstheorie und das Diagnoseproblem.- 1.3. Interpretationen des Diagnoseproblems.- 1.4. Symbolische Entscheidungstheorie versus konnektionistische Entscheidungstheorie.- 1.5. Notwendige Abgrenzungen der Arbeit.- 2. Künstliche Intelligenz und eine symbolverarbeitende Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 2.1. Entwicklungslinien der KI und der Entscheidungstheorie.- 2.2. Das einfache Diagnoseproblem.- 2.3. Das allgemeine Diagnoseproblem.- 2.4. Die prozedurale Semantik von Regelnetz- und Regelnotation.- 2.5. Die Leistungsfähigkeit des symbolverarbeitenden Ansatzes der KI-Forschung im Bezug auf das Diagnoseproblem.- 3. Konnektionismus und eine konnektionistische Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 3.1. Einleitung.- 3.2. Grundlagen des konnektionistischen Ansatzes.- 3.3. Assoziative Speicher.- 3.4. Die Handhabung des Diagnoseproblems durch Perceptrons.- 3.5. Alternative Modelle zur Handhabung von Diagnoseproblemen.- 3.6. Anwendungsbeispiele einer konnektionistischen Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems: Ableitung von Kauf- und Verkaufhandlungen für den Aktienmarkt, den BUND-FUTURE und den Dollar.- 4. Schlußbetrachtungen.- Abstract.- Schlagwortverzeichnis.