Stefan Kirn Libros

1 Multiagent Engineering: A New Software Construction Paradigm Multiagent systems have a long academic tradition. They have their roots in distributed problem solving in Artificial Intelligence (AI) from where they emerged in the mid-eighties as a distinctive discipline. Research in multiagent systems owes much to the work of Rosenschein on rationality and autonomy of intelligent agents, the European MAAMAW workshop series, and last but not least the famous readings of Bond & Gasser (1988) and Jacques Ferber´s book on multiagent systems (1991). It gained further by a public discussion via the Distributed AI mailing list in summer 1991, when the pioneers of the field compared in much detail the concepts of distributed problem solvers to multiagent systems. Within only five years, a new exciting field of research had been established. Now, 15 years later, the field has matured to a degree that allows the - sults of academic research to be passed on to practical use and commercial exploitation. This potential coincides with a need for much larger flexib- ity of our IT infrastructure in light of its highly distributed character and extreme complexity, but also the global character of the business processes and the large number of business partners due to outsourcing and specia- zation. Many experts claim that multiagent systems are the right software technology for the needed IT infrastructure at the right time. The appeal has much to do with the broad perspectives of multiagent systems research.

In light of today's organizational challenges, there is a growing recognition that the effective use of information technology is crucial for market success and long-term survival. A new terminology has emerged to describe enterprises, heavily influenced by concepts like virtual reality and virtual organizations. Developing computerized organizations for the 21st century requires careful integration of organizational theory, design, and practice with research tools from information processing technology. This book approaches this integration from the perspective of a decentralized, possibly virtual enterprise, emphasizing a shift towards process-oriented structures rather than traditional task-oriented models. This perspective highlights the autonomy of organizational subunits, necessitating a cooperative style of problem-solving for coordinating decentralized activities, including workflows and business processes. The text introduces readers to a stimulating interdisciplinary research field in cooperative problem-solving. Chapter 1 presents insights from three central disciplines: Organizational Theory, Computer Supported Cooperative Work (CSCW), and Distributed Artificial Intelligence (DAI), illustrating how future enterprises can leverage recent advances in cooperative knowledge processing technology.

Dieses Buch untersucht die Softwarekrise „neuer Art“, die derzeit im Spannungsfeld wichtiger Entwicklungslinien der Softwaretechnik entsteht: der Virtualisierung sowie dem Übergang von der Automation zur Autonomik. Neue Generationen intelligenter Werkzeuge und Systeme sollen sich zukünftig eigenständig, autonom, via Internet vernetzen, sich wechselnden Einsatzbedingungen anpassen und Entscheidungen dabei situationsabhängig auf die eigenen Ziele ausrichten können – und zwar ohne direkte menschliche Mitwirkung. Die Technologie der Autonomik umfasst z. B. Logistiksysteme in Häfen, autonome Kraftfahrzeuge und Roboter. Ausgehend von den technologischen Grundlagen behandelt das Buch die wesentlichen rechtlichen Aspekte, die durch neue Technologien, wie etwa virtualisierte Netzstrukturen, und die Autonomie kooperativ-intelligenter Softwareagenten entstehen. Es stellt sich die Frage, ob die Handlungen und Entscheidungen von vernetzten Systemen und intelligenten Softwareagenten dieselbe rechtliche Qualität haben wie die einer natürlichen oder juristischen Person? Was bedeutet die Autonomie von Softwareagenten für die gegenwärtigen rechtlichen Regelungen für Verschulden und Haftung? Zeichnen sich neue Haftungsstrukturen ab?

Tiefbauvorhaben sind gekennzeichnet durch ihre Einmaligkeit, die Beteiligung einer Vielzahl unterschied-licher Unternehmen an der Leistungserstellung und der daraus resultierenden, erfolgsentscheidenden Koordinationsfunktion. Während die Bauplanung bereits vergleichsweise umfangreich IT-seitig unterstützt wird, bestehen in der Phase der Bauausführung noch erhebliche Verbesserungspotenziale. So zeigen sich dort ein geringer IT-Durchdringungsgrad, zahlreiche Medienbrüche und Schnittstellenprobleme sowie manuelle Informations- und Abstimmungsprozesse. Das Projekt AutoBauLog entwickelte daher Modelle, Methoden und Werkzeuge, um Erdbaumaschinen mit softwarebasierter Intelligenz (Multiagentensysteme) und Sensorik auszustatten. AutoBauLog nutzte dabei Konzepte der Autonomie auf den Ebenen der Maschine, der Maschinen-Teams sowie auf Ebene des Baustellenleitstandes. Dadurch konnte eine Dezentralisierung der Entscheidungsprozesse auf Tiefbaustellen und die Selbstabstimmung der Bauma-schineneinsätze ohne dispositiven Eingriff durch den Bauleiter erreicht werden. Ziel war es dabei, die Ef-fizienz und Geschwindigkeit in der projektspezifisch fortlaufenden (Neu-)Organisation des Bauablaufs zu erhöhen.

Inhaltsverzeichnis: I Wissensbasierte Systeme in der Finanzberatung: Grundlagen und Beispiele. - 1 KI-Methoden in der Anlageberatung. - 2 Innovative Technologien für das Kundenrating: Integration von wissensbasierten Systemen und menschlicher Urteilsfähigkeit. - 3 Konzeption eines wissensbasierten Systems zur Unterstützung der Produktentwicklung in Kreditinstituten. - 4 Integration wissensbasierter Problemlösungsmethoden zur Unterstützung einer innovativen Finanzierungsberatung. II Klassische KI-Methoden und Expertensysteme. - 5 Wissensrepräsentation und Problemlösungsverfahren in Expertensystemen. - 6 Expertensysteme in deutschsprachigen Banken: Einsatzstand, Einsatzbereiche und Nutzen. - 7 Chancen und Risiken des Einsatzes von Expertensystemen im Wertpapiergeschäft. - 8 Einsatzmöglichkeiten von Expertensystemen in der Kreditwürdigkeitsprüfung. III Kooperative Softwaresysteme zur Unterstützung der Allfinanzberatung. - 9 Einführung in die Verteilte Künstliche Intelligenz. - 10 FRESCO: Kooperative wissensbasierte Systeme an der “Kundenschnittstelle” von Finanzdienstleistern. - 11 Intelligente Wertpapiere. - 12 Ein verteiltes Problemlösungssystem für die Allfinanzkundenberatung. - 13 Teamarbeit in kooperierenden Organisationseinheiten fördern durch verteilte wissensbasierte Systeme: Das System MAGNBFICO (MultiAgent-System for Intelligent Financial Consulting). IV Neuronale Netze. - 14 Konnektionismus. - 15 Modellierung des Aktie