База знаний

В информатике база знаний ( КБ ) представляет собой набор предложений, каждое из которых представлено на языке представления знаний , с интерфейсами для сообщения новых предложений и для задания вопросов о том, что известно, где любой из этих интерфейсов может использовать вывод . ^{[ 1 ]} Это технология, используемая для хранения сложных структурированных данных , используемых компьютерной системой . Первоначально этот термин использовался в связи с экспертными системами , которые были первыми системами, основанными на знаниях .

Исходное использование термина

Первоначально термин «база знаний» использовался для описания одной из двух подсистем экспертной системы . Система , основанная на знаниях, состоит из базы знаний, представляющей факты о мире и способы рассуждения об этих фактах для вывода новых фактов или выявления несоответствий. ^{[ 2 ]}

Характеристики

Термин «база знаний» был придуман, чтобы отличить эту форму хранилища знаний от более распространенного и широко используемого термина « база данных» . В 1970-е годы практически все крупные управленческие информационные системы хранили свои данные того или иного типа в иерархических или реляционных базах данных . На этом этапе истории информационных технологий различие между базой данных и базой знаний было ясным и недвусмысленным.

База данных имела следующие свойства:

Плоские данные: данные обычно представлялись в табличном формате со строками или числами в каждом поле.
Несколько пользователей: Обычная база данных должна поддерживать более одного пользователя или системы, одновременно входящих в одни и те же данные.
Транзакции : Важным требованием к базе данных было поддержание целостности и согласованности данных, к которым одновременно обращаются пользователи . Это так называемые свойства ACID : атомарность, согласованность, изоляция и долговечность.
Большие, долгоживущие данные. Корпоративная база данных должна была поддерживать не просто тысячи, а сотни тысяч и более строк данных. Такая база данных обычно должна была сохраняться после конкретных целей использования любой отдельной программы; данные нужно было хранить годами и десятилетиями, а не на протяжении всего срока службы программы.

Первые системы, основанные на знаниях, имели потребности в данных, противоположные этим требованиям к базам данных. Экспертная система требует структурированных данных . Не просто таблицы с числами и строками, а указатели на другие объекты, которые, в свою очередь, имеют дополнительные указатели. Идеальным представлением базы знаний является объектная модель ( часто называемая онтологией в литературе по искусственному интеллекту ) с классами, подклассами и экземплярами.

Ранние экспертные системы также не нуждались в нескольких пользователях или сложности, связанной с требованием транзакционных свойств данных. Данные первых экспертных систем использовались для получения конкретного ответа, такого как медицинский диагноз, конструкция молекулы или реакция на чрезвычайную ситуацию. ^{[ 2 ]} Как только решение проблемы стало известно, критической необходимости сохранять большие объемы данных обратно в постоянную память не возникло. Более точным утверждением было бы то, что, учитывая доступные технологии, исследователи пошли на компромисс и обходились без этих возможностей, потому что они осознавали, что они выходят за рамки того, что можно было ожидать, и они могли бы разработать полезные решения нетривиальных проблем без них. Даже с самого начала наиболее проницательные исследователи осознавали потенциальные преимущества возможности хранить, анализировать и повторно использовать знания. Например, см. обсуждение корпоративной памяти в самой ранней работе Knowledge-Based Software Assistant программы Корделла Грина и др. ^{[ 3 ]}

Требования к объему базы знаний также различаются по сравнению с обычной базой данных. База знаний должна была знать факты о мире. Например, чтобы представить утверждение о том, что «Все люди смертны», база данных обычно не может отражать эти общие знания, а вместо этого должна хранить информацию о тысячах таблиц, которые представляют информацию о конкретных людях. Представление о том, что все люди смертны, и возможность рассуждать о каждом конкретном человеке как о том, что он смертен, — это работа базы знаний. Представление того, что Джордж, Мэри, Сэм, Дженна, Майк... и сотни тысяч других клиентов являются людьми определенного возраста, пола, адреса и т. д., — это работа для базы данных. ^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}

По мере того как экспертные системы переходили от прототипов к системам, развернутым в корпоративных средах, требования к хранению их данных быстро начали пересекаться со стандартными требованиями к базам данных для нескольких распределенных пользователей с поддержкой транзакций. Первоначально спрос можно было наблюдать на двух разных, но конкурентных рынках. Из искусственного интеллекта и объектно-ориентированного программирования сообществ объектно-ориентированные базы данных , такие как Versant возникли . Это были системы, разработанные с нуля для поддержки объектно-ориентированных возможностей, а также для поддержки стандартных служб баз данных. С другой стороны, крупные поставщики баз данных, такие как Oracle, добавили в свои продукты возможности, обеспечивающие поддержку требований базы знаний, таких как отношения и правила классов-подклассов.

Интернет как база знаний

Следующей эволюцией термина «база знаний» стал Интернет . С появлением Интернета поддержка документов, гипертекста и мультимедиа стала критически важной для любой корпоративной базы данных. Уже было недостаточно поддерживать большие таблицы данных или относительно небольшие объекты, которые находились в основном в памяти компьютера. Поддержка корпоративных веб-сайтов требовала сохранения и транзакций для документов. Это создало совершенно новую дисциплину, известную как Управление веб-контентом .

Другим стимулом для поддержки документов стал рост числа поставщиков средств управления знаниями , таких как HCL Notes (ранее Lotus Notes). Управление знаниями фактически предшествовало Интернету, но с появлением Интернета между этими двумя областями возникла большая синергия. Продукты управления знаниями использовали термин «база знаний» для описания своих хранилищ , но его значение имело большую разницу. В случае предыдущих систем, основанных на знаниях, знания предназначались в первую очередь для использования автоматизированной системы, чтобы рассуждать и делать выводы о мире. В продуктах управления знаниями знания в первую очередь предназначались для людей, например, чтобы служить хранилищем руководств, процедур, политик, лучших практик, повторно используемых проектов и кода и т. д. В обоих случаях различия между использованием и типами систем были незначительными. неопределенный. По мере расширения технологии редко можно было найти систему, которую действительно можно было бы четко классифицировать как основанную на знаниях в смысле экспертной системы, выполняющей автоматизированные рассуждения, и основанную на знаниях в смысле управления знаниями, которая предоставляла знания в форме документы и носители, которые могут быть использованы людьми. ^{[ 6 ]}

См. также

Ссылки

^ Рассел, Стюарт Дж. (2021). «Агенты, основанные на знаниях». Искусственный интеллект: современный подход . Питер Норвиг , Минг-Вэй Чанг, Джейкоб Девлин, Анка Драган, Дэвид Форсайт , Ян Гудфеллоу , Джитендра Малик , Викаш Мансингка, Джудея Перл , Майкл Дж. Вулдридж (Четвертое изд.). Хобокен, Нью-Джерси: Пирсон. ISBN 978-0-13-461099-3 . OCLC 1124776132 .
^ Jump up to: ^а ^б Хейс-Рот, Фредерик; Дональд Уотерман; Дуглас Ленат (1983). Построение экспертных систем . Аддисон-Уэсли. ISBN 0-201-10686-8 .
^ Грин, Корделл; Д. Лакхэм; Р. Бальцер; Т. Читэм; К. Рич (1986). «Отчет о программном помощнике, основанном на знаниях» . Чтения по искусственному интеллекту и программной инженерии . Морган Кауфманн: 377–428. дои : 10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3 . ISBN 9780934613125 . Проверено 1 декабря 2013 г.
^ Фейгенбаум, Эдвард (1983). Пятое поколение: искусственный интеллект и компьютерный вызов Японии миру . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. п. 77 . ISBN 0-201-11519-0 . Ваша база данных — это история болезни пациента, включая его историю... жизненные показатели, назначенные лекарства... База знаний... это то, чему вы научились в медицинской школе... она состоит из фактов, предикатов и убеждений...
^ Ярке, Матиас (1978). «Требования KBMS для систем, основанных на знаниях» (PDF) . Логика, базы данных и искусственный интеллект . Берлин: Шпрингер. Архивировано (PDF) из оригинала 22 июня 2013 года . Проверено 1 декабря 2013 г.
^ Кришна, С. (1992). Введение в базы данных и системы баз знаний . Сингапур: Мировое научное издательство. ISBN 981-02-0619-4 .

Внешние ссылки

У Схолии есть тематический профиль в базе знаний .

Эта логике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Рассел, Стюарт Дж. (2021). «Агенты, основанные на знаниях». Искусственный интеллект: современный подход . Питер Норвиг , Минг-Вэй Чанг, Джейкоб Девлин, Анка Драган, Дэвид Форсайт , Ян Гудфеллоу , Джитендра Малик , Викаш Мансингка, Джудея Перл , Майкл Дж. Вулдридж (Четвертое изд.). Хобокен, Нью-Джерси: Пирсон. ISBN 978-0-13-461099-3 . OCLC 1124776132 .

[hayes-2] Jump up to: ^а ^б Хейс-Рот, Фредерик; Дональд Уотерман; Дуглас Ленат (1983). Построение экспертных систем . Аддисон-Уэсли. ISBN 0-201-10686-8 .

[3] Грин, Корделл; Д. Лакхэм; Р. Бальцер; Т. Читэм; К. Рич (1986). «Отчет о программном помощнике, основанном на знаниях» . Чтения по искусственному интеллекту и программной инженерии . Морган Кауфманн: 377–428. дои : 10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3 . ISBN 9780934613125 . Проверено 1 декабря 2013 г.

[4] Фейгенбаум, Эдвард (1983). Пятое поколение: искусственный интеллект и компьютерный вызов Японии миру . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. п. 77 . ISBN 0-201-11519-0 . Ваша база данных — это история болезни пациента, включая его историю... жизненные показатели, назначенные лекарства... База знаний... это то, чему вы научились в медицинской школе... она состоит из фактов, предикатов и убеждений...

[5] Ярке, Матиас (1978). «Требования KBMS для систем, основанных на знаниях» (PDF) . Логика, базы данных и искусственный интеллект . Берлин: Шпрингер. Архивировано (PDF) из оригинала 22 июня 2013 года . Проверено 1 декабря 2013 г.

[6] Кришна, С. (1992). Введение в базы данных и системы баз знаний . Сингапур: Мировое научное издательство. ISBN 981-02-0619-4 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

Базы данных авторитетного контроля
National	Germany
Other	Encyclopedia of Modern Ukraine