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 задания вопросов о том, что известно, где любой из этих интерфейсов может использовать вывод . 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.

Свойства

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 конкретного 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. 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. по программе Корделла Грина и др.

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.

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 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.

См. также

• Управление содержанием
• База данных
• Корпоративные закладки
• Информационный репозиторий
• Система, основанная на знаниях
• График знаний
• Управление знаниями
• База знаний Майкрософт
• Диффбот
• Онтологическая инженерия
• Семантическая сеть
• Символический искусственный интеллект
• Анализ текста
• Вадалог
• Викиданные
• ИЗБЕГАТЬ