Das Projekt HABAS hat zum Ziel, die Möglichkeiten einer automatisierten und interaktionsbasierten Adaption von Benutzungsschnittstellen durch die Verwendung von maschinellen Lernverfahren in Kombination mit subsymbolischer Repräsentation zu erforschen.
Durch die Kodierung der Benutzerinteraktion in geeigneten Patterns und nachgeschalteter subsymbolische Musterverarbeitung sollen stabile Benutzerkategorien aufgebaut werden, innerhalb derer eine an die jeweilige Benutzergruppe angepasste automatische Adaption der Benuntzungsschnittstelle unter der Berücksichtigung des Interaktionsverhaltens der Benutzer innerhalb dieder Gruppe erfolgt. Dadurch sollen die folgenden Probleme, die bei traditioneller traditionellen Modellierung auftreten um gangen werden: · mit Sprache kann nur ein kleiner Teil des Wissens extrahiert werden. Das sogenannte ?stille Wissen? bleibt unberücksichtigt;· das Verhalten, das durch die Sprache externalisiert wird, wird von verschiedenen Personen unterschiedlich interpretiert;· bei der Umwandlung der natürlichen Sprache in eine formale Sprache geht die semantische Dimension verloren, es bleiben nur die syntaktischen Eigenschaften übrig;· es fehlt das ?symbol grounding?, da die Bedeutung der Symbole nur durch externe Definition weiterexistiert;Die Kernidee dabei ist es, den verlustträchtigen Umweg über die symbolische Spezifikation zu vermeiden, und direkt die Dynamik der Interaktion des Benutzers zur Bildung des Benutzermodels zu verwenden.