1. Einf?hrung und Problemstellung der Arbeit.- 1.1. Einf?hrung in die Theorie des Diagnoseproblems.- 1.1.1. Vorbetrachtungen zum Diagnoseproblem.- 1.1.2. Ebenen des Diagnoseproblems.- 1.2. Entscheidungstheorie und das Diagnoseproblem.- 1.2.1. Definitionen zum Diagnoseproblem.- 1.2.2. Die Einordnung des Diagnoseproblems in die klassische Entscheidungstheorie.- 1.2.3. Die Handhabung eines Diagnoseproblems: Das MYCIN-Projekt.- 1.2.4. Mustererkennung durch K?nstliche Neuronale Netze (KNN).- 1.3. Interpretationen des Diagnoseproblems.- 1.3.1. Die Interpretation des Diagnoseproblems als Schlu?folgern unter Unsicherheit.- 1.3.2. Die Interpretation des Diagnoseproblems als Mustererkennungsproblem.- 1.4. Symbolische Entscheidungstheorie versus konnektionistische Entscheidungstheorie.- 1.5. Notwendige Abgrenzungen der Arbeit.- 2. K?nstliche Intelligenz und eine symbolverarbeitende Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 2.1. Entwicklungslinien der KI und der Entscheidungstheorie.- 2.1.1. Einleitung.- 2.1.2. Einfl?sse der KI auf die Entscheidungstheorie.- 2.1.3. Entwicklungsrichtungen in der Entscheidungstheorie.- 2.1.4. Entwicklungsrichtungen in der KI: Die ersten Expertensysteme.- 2.1.4.1. Die DENDRAL-Programme.- 2.1.4.2. Das MYCIN-Projekt.- 2.1.4.3. PROSPECTOR.- 2.1.5. Die Handhabung eines Konfigurationsproblems: R1.- 2.2. Das einfache Diagnoseproblem.- 2.2.1. Der Pr?dikatenkalk?l erster Stufe.- 2.2.2. Das Beschreiben und Erkennen von Situationen beim einfachen Diagnoseproblem.- 2.2.3. Der Satz der handlungskonsistenten Zerlegbarkeit von Situationen.- 2.2.4. Semantische Netze.- 2.2.4.1. Einleitung.- 2.2.4.2. Geschichte und Entwicklung semantischer Netze.- 2.2.4.3. Definition und Konzepte.- 2.2.4.4. Die Framenotation.- 2.2.4.5. Anwendung semantischer Netze.- 2.2.5. Die Beschreibung des Entscheidungsfelds als Framemenge.- 2.2.6. Nutzung gemeinsamer Eigenschaften zur ?quivalenzklassenbildung.- 2.2.7. Typen des einfachen Diagnoseproblems.- 2.2.8. Produktionssysteme und relsī