Explaining Entailments and Patching Modelling Flaws for Ontology Authoring 25

Erklarungen gehoren zum alltaglichen Prozess des Verstehens und sind notwendig fur viele Dinge wie Entscheidungsfindungen. Erklarungen begrunden Entscheidungen. Sie rechtfertigen Entscheidungen, machen diese nachvollziehbar und sinnvoll ausfuhrbar. Solchen erklarbaren Ent- scheidungen bringen wir sehr viel mehr Vertrauen entgegen als Ergeb- nissen verborgener Denk- oder Berechnungsprozesse. Niemand wird das ernsthaft bestreiten. Dennoch wird das Thema gerade im Bereich der komplexen informationsverarbeitenden / wissensbasierten Systeme in den letzten zehn bis funfzehn Jahren recht stiefmutterlich behandelt. Die Blutezeit der Erklarungsforschung war gleichzeitig auch die Blutezeit der Expertensysteme, denn gerade bei Expertensystemen war die Notwen- digkeit, Erklarungen liefern zu mussen offensichtlich. Aber mit deren Ende verschwand auch die Erklarungsforschung Mitte der 90er Jahre des letzten Jahrhunderts von der Bildflache. Heute haben wir es mit komplexeren Pro - zessen zu tun, an denen oft viele Agenten beteiligt sind. Gerade hier besteht ein erhohter Bedarf an Erklarungen, wobei die fruheren Mechanismen oft nicht ausreichen. Mit diesem Heft und einer Reihe von Workshops wollen wir die Erkla- rungsforschung wieder in das Blickfeld der KI-Forschung rucken und prasentieren aktuelle Arbeiten. Zwei zweitagige Workshops zum Thema "Explanation-aware Computing" (siehe Service-Teil) und diese Ausgabe der KI zeigen das grose Interesse am Thema.