Theorie und Entwurf allgemein anwendbarer juristischer Expertensysteme am Beispiel ausgewählter Gebiete des Verwaltungsverfahrensrechts

Mit dem Projekt wird angestrebt, von Merkmalen einer einschlägigen Vorentwicklung ausgehend, die grundsätzliche Machbarkeit von regelbasierten juristischen Expertensystemen mit nachfolgend genannten Eigenschaften zu untersuchen: 1. Das System soll sich in der Basis (Regelbasis, Inferenzmaschine) auf klassische deduktive Logiken und eine Semantik konstruierter Sprachen (Carnap) beschränken, zugleich aber an der Oberfläche das der natürlichen Sprache ähnliche juristische Vorgehen bei der Fallösung simulieren. Für diesen Zweck wird. eine Ontologie- neutrale formale Struktur für alle juristischen Argumentationstypen eingesetzt. 2. Der Wissenserwerb soll ohne Einbeziehung eines Wissensingenieurs, also direkt zwischen natürlichem und künstlichem Experten möglich. sein. Grundlage dafür ist der Einsatz deduktiver Datenbasen, in welchen die unter 1 genannten Formalstrukturen abgebildet sind und welche den Bezug zu den die natürliche Sprache simulierenden Texten herstellen. 3. Expertensysteme dieses Typs sollen durch Entwurf geeigneter Schnittstellen und Übergabe von Skripts dazu befähigt sein miteinander zu kommunizieren, divergierende Meinungen des jeweils anderen Expertensystems mit den jeweils eigenen vergleichen zu können, sowie die von einem Expertensystem begonnene Bearbeitung eines Falles erforderlichenfalls auf Basis des eigenen Regelwerkes weiterzuführen. 4. Die Untersuchung des Einsatzes solcher kommunizierender regelbasierter Expertensysteme im Internet liegt nahe. 5. Die grundsätzliche Praxistauglichkeit von Expertenssytemen dieses Typs wird am Beispiel ausgewählter Probleme des österreichischen Verwaltungsverfahrensrechtes unter Einsatz von Prototypen getestet.

Können künstlich intelligente Systeme über logische Korrektheit hinaus die ihnen bereits vorlie-gende Information auf der Basis von neu hinzutretender Information auch rational bewerten bzw. solche Bewertungen einer entsprechenden Korrektur unterziehen? Diese Frage konnte für den Fall-typus syntaktisch elementarer Aussagen positiv beantwortet werden. Die Behandlung komplexer Aussagen wirft hingegen neuartige Fragestellungen auf. 1 Ursprüngliche Ziele des Projektes Das Ziel des Projektes bestand primär in der Ausarbeitung einer Folge von explorativen Studien, durch welche die Grundlagen für einen neuartigen Typus von Expertensystemen (im Übergang von künstlicher Intelligenz zu "künstlicher Rationalität") geklärt und ggf. mittels Prototypen am Bei-spiel ausgewählter Gebiete des Verwaltungsverfahrensrechts getestet werden sollten. 2 Innovative Aspekte Der innovative Kern der durchgeführten Untersuchungen lag in der Einhaltung einer strikten Unter-scheidung von logischen und "epistemischen" (erkenntnismäßigen) Operationen, welche an in einer gemeinsamen Datenbank verwalteten Aussagen durchzuführen sind: während die logischen Opera-tionen der deduktiven Ableitung und Konsistenzprüfung der involvierten Aussagen dienen, sollen durch die epistemischen Operationen Vertrauensgewichte errechnet werden, die als jene Grade der "Zustimmung" oder des "Vertrauens" zu verstehen sind, welche das System den Aussagen entge-genbringt. Durch Interaktion mit einem Trainer über geeignete Interfaces sollte das System in einem bestimm-ten Sinn lernfähig sein. Als Trainer kommen sowohl natürliche Personen (vorzüglich Experten in einem Fachgebiet) als auch andere gleichartige aber bereits ausgebildete Systeme in Frage. 3 Wesentlichste Ergebnisse Dieser Ansatz hat sich unter Zugrundelegung eines nicht-probabilistischen (d.h. keine formale Wahrscheinlichkeit darstellenden) Vertrauensmaßes für einen elementaren Falltypus bewährt: Das System weist die gewünschte Form der Lernfähigkeit (Anpassung des Vertrauensgrades auf Grund hinzutretender Information) für logisch elementare (einfache) Aussagen auf. Im Fall von logisch verknüpften (komplexeren) Aussagen ergab sich hingegen folgendes Problem: Ohne Einschränkung durch Einführung weiterer Bedingungen sind die Bewertungsergebnisse zwar eindeutig aber nicht in allen Fällen intuitiv "vernünftig", während unter Zugrundelegung bislang versuchter Zusatzbedingungen zwar intuitive Vernünftigkeit, aber nicht in allen Fällen Eindeutig-keit erzielt werden konnte. Die Analyse dieses Problems führte zum Ergebnis, dass das "Gedächtnis" der untersuchten Systeme (welches bislang lediglich logische und begriffliche Regeln sowie die Menge der jeweils betrachte-ten Aussagen enthielt) um bereits vorangegangenen Lernvorgänge bezüglich der betrachteten Aus-sagen erweitert werden muss.