Logik für die Praxis

Georg Gottlob darüber, wie Österreich in der Logik Anschluss an die Weltspitze geschafft hat

Gespräch: Claudia Stieglecker
vom 27.06.2018

Herr Gottlob, wie passen Logik und Informatik zusammen?

Georg Gottlob: Ich sage gerne: Informatik ist die Fortführung der Logik mit anderen Mitteln. Das beginnt bei der Hardware, die man als "in Silizium gegossene Logik" bezeichnen kann. Die Informatik ist aus der Logik erwachsen, sie ist durchdrungen von Logik und gleichzeitig verändert sie diese auch.

Was heißt das?

Gottlob: Jede Software, jedes Programm folgt logischen Bedingungen. Die klassische Logik definiert dabei jede Aussage und deren Folgen, sie ist statisch und monoton. Aus der Informatik sind neue Bedürfnisse erwachsen: So gibt es etwa den Ansatz der nichtmonotonen Logik, die es zulässt, dass zusätzliche Annahmen zu anderen Schlussfolgerungen führen. Nehmen Sie an, ich stelle mein Fahrrad irgendwo ab. Natürlich erwarte ich, dass es noch dort steht, wenn ich zurückkomme. Diese Tatsache stelle ich nicht infrage, mein Rad steht so lange dort, bis ich feststelle, dass es verschwunden ist. Dann allerdings ändert sich mein Weltbild. Genau diese Zustandsübergänge lassen nichtmonotone Logiken zu. Damit kann man etwa den gesunden Menschenverstand besser abbilden, was in der Praxis viel nützlicher ist. Auch die Fuzzy Logic erweitert die simple Ja-Nein-Logik von Computern, indem sie Ungenauigkeiten und Abstufungen erlaubt.

Wo braucht man solche Konzepte?

Gottlob: Überall, wo es einen Input und einen Output gibt. Sogar das Design von Webseiten basiert teilweise auf Logik. Was ist etwa die Folge, wenn ein Anwender auf einen Button klickt? Software Engineering verwendet Logik, um komplexe Zustandsübergänge hervorzurufen. Auch in den klassischen Ingenieurwissenschaften werden im Wesentlichen Methoden studiert, um Zustandsübergänge zu erwirken: Man baut eine Brücke, wo vorher keine war. Wie baut man diese Brücke? Welche sind die Zustände, die das, was derzeit der Fall ist, verändern können? Der Bereich, der am meisten auf Logik basiert, ist die Künstliche Intelligenz. Intelligenz hat zwei Komponenten: subsymbolisches und symbolisches Schließen. Ersteres wird derzeit erfolgreich im Bereich des maschinellen Lernens verwendet, insbesondere für die Mustererkennung -das können neuronale Netze sehr gut. Symbolisches Lernen wiederum baut darauf auf, dass Wissen weitergegeben und daraus schlussgefolgert werden kann, ohne selbst die entsprechende Erfahrung gemacht zu haben. Das Schlussfolgern ist sehr komplex, und auch Maschinen brauchen dafür viel Zeit. Diese Komplexität und die Verbindung von Subsymbolik und Symbolik sind wichtige Forschungsgebiete der Künstlichen Intelligenz.

Der "Wiener Kreis" hat in der Zwischenkriegszeit die Logik in der Wissenschaftstheorie etabliert, wurde aber mit der Machtübernahme der Nationalsozialisten zerschlagen. Heute hat das Forschungsgebiet der Logik in Österreich wieder an Bedeutung gewonnen. Wie kam es dazu?

Gottlob: Angefangen hat es mit ein paar Studenten, die sich am Institut für Logistik kennengelernt hatten. Alexander Leitsch, Matthias Baaz und ich waren an Logik interessiert und wechselten gemeinsam in die Informatik mit der Idee, Logik und Informatik expliziter zu verbinden. Die TU Wien hat das gut aufgegriffen, so wurden Ende der 1980er Jahre Arbeitsbereiche gegründet, die schlussendlich im Institut "Logic and Computation" vereint wurden. Anfangs wurden wir oft mit der skeptischen Frage, wozu man das überhaupt braucht, konfrontiert. Mittlerweile gehört das Institut zu den fünf besten der Welt. Die steigende Bedeutung der Logik zeigt sich auch in Plattformen wie "RiSE - Rigorous Systems Engineering", die von Roderick Blum und vom leider schon verstorbenen Helmut Veith gegründet worden ist. Hier wird mithilfe von Logik versucht, Software automatisch auf Korrektheit zu überprüfen. Denkbar wäre sogar, dass, langfristig gesehen, Programmierer zu "Spezifizierern" werden, weil irgendwann Programme nur aus ihrer Spezifikation heraus automatisch erstellt werden können. Davon sind wir allerdings noch weit entfernt.

Sie haben im Lauf Ihrer Karriere nicht nur geforscht, sondern auch einige Start-ups gegründet.

Gottlob: Das stimmt. 2001 war ich etwa Mitbegründer der Firma Lixto.com. Die Idee war, ein Programm zu entwickeln, das auf Webseiten, die viele Daten bereitstellen, automatisch für den Anwender relevante Informationen sammelt. Wenn Sie zum Beispiel auf einer Immobilienwebseite eine Wohnung suchen und sich dabei durch die Daten klicken, die Sie interessieren, schreibt das Programm dies mit, verallgemeinert und kann diese Wege dann selbstständig nachvollziehen. Wir haben dafür Datalog, eine logische Sprache für Datenbankabfragen, so verändert, dass damit Webabfragen möglich werden. Das hat so gut funktioniert, dass wir bald viele Kunden hatten. Mittlerweile wurde Lixto.com verkauft, ist Teil von McKinsey und arbeitet erfolgreich im Bereich Business Intelligence.

Ihr nachfolgendes Projekt führt die Idee von Lixto.com fort, geht aber einen Schritt weiter

Gottlob: Wenn man Daten von sehr vielen, soll heißen 10.000 oder mehr Webseiten sammeln will, wird das zu aufwendig. Das nächste Ziel war also, ein Programm zu entwickeln, dem lediglich Adressen von Websites mitgegeben werden, die daraufhin vollautomatisch durchsucht werden. Um das zu erreichen, haben wir versucht, bereits vorhandenes Wissen mit Datalog logisch zu beschreiben. Dabei spielen unterschiedliche Arten von Wissen eine Rolle: Einerseits allgemeines Wissen über Webseiten, zum Beispiel, dass es einen "Weiter"-Button gibt. Andererseits spezifisches Wissen in dem Bereich, um den es geht. Eine Wohnung beispielsweise wird durch Quadratmeter, Anzahl der Zimmer, Stockwerke etc. beschrieben. Dies wird in logische Regeln umgewandelt. Außerdem ist das Wissen darüber, wie Objekte normalerweise auf Webseiten erscheinen, relevant: Der Text gleich neben einem Eingabefeld ist höchstwahrscheinlich dessen Beschreibung, usw. Für das Projekt definiert war die Erfassung von sechzig Prozent der durchsuchten Webseiten. Funktioniert hat es nach fünf Jahren Arbeit für 95 Prozent. Aus diesem Projekt mit dem schönen Namen "Diadem" entstand die Firma "Wrapidity" - ein Kunstwort, gebildet aus den Wörtern "wrapper" und "rapidity" -, die bereits kurz nach ihrer Gründung von Meltwater gekauft wurde.

Womit beschäftigen Sie sich aktuell?

Gottlob: Mit sogenannten "Knowledge Graphs". Sie kennen das vielleicht, wenn Sie auf Google etwas suchen: Auf der Ergebnisseite wird rechts ein Fenster mit den wichtigsten Fakten zu Ihrem Suchbegriff angezeigt. Die dahinterstehende Wissensbasis ist ein Knowledge Graph. Diese Art der Informationsverdichtung ist auch für mittlere und große Firmen interessant, zum Beispiel, wenn es um Konkurrenten oder Kundeninformationen geht. Dazu entwickeln wir im Projekt "Vada" - das bedeutet "Value Added Data" - ein System, das Informationen miteinander verbindet, logisch verknüpft und schlussfolgert. Aus diesem Projekt ist das Start-up "Deepreason.ai" entstanden. Das Besondere dabei ist unter anderem, dass die Daten dort bleiben können, wo sie bereits gespeichert sind, und nur virtuell zusammengeführt werden. Bislang wurden alle Daten, die durchsucht werden sollen, im Vorfeld in das RDF-Format umgewandelt. Mit unserem System muss nichts mehr übersetzt werden.

Was motiviert Sie zu diesen immer neuen Herausforderungen?

Gottlob: Ich möchte Logik in der Praxis anwenden und zeigen, wie nützlich sie sein kann und dass sie die Welt beeinflusst. Die logische Verarbeitung von Wissen wird in unserer "knowledge based economy" immer wichtiger. Wir brauchen Mittel, mit denen aus Wissen schnell Schlussfolgerungen gezogen werden können. Die Logik muss dabei auf das Anwendungsgebiet zugeschnitten werden, und zwar so, dass schnell, aber trotzdem aussagekräftig logische Schlussfolgerungen gezogen werden können.

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