 | Эта статья требует дополнительных ссылок для проверки . ( июнь 2014 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) |
База знаний ( KB ) это технология , используемая для хранения сложной структурированной и неструктурированной информации , используемой компьютерной системой. Первоначально термин использовался в связи с экспертными системами ; которые были первыми системами, основанными на знаниях .
Первоначальное использование термина [ править ]
Первоначально термин «база знаний» использовался для описания одной из двух подсистем экспертной системы. Система, основанная на знаниях, состоит из базы знаний, представляющей факты об окружающем мире, и способов рассуждать об этих фактах, чтобы вывести новые факты или выявить несоответствия. [1]
Свойства [ править ]
Термин «база знаний» был придуман, чтобы отличить эту форму хранилища знаний от более распространенного и широко используемого термина « база данных» . В течение 1970-х годов практически все крупные информационные системы управления хранили свои данные в иерархических или реляционных базах данных того или иного типа . На этом этапе истории информационных технологий различие между базой данных и базой знаний было четким 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, необходимая для поддержки одновременного входа в одни и те же данные нескольких пользователей или систем.
- Транзакции . Важным требованием к базе данных было поддержание целостности и согласованности данных, к которым обращаются одновременно работающие пользователи . Это так называемые свойства ACID : атомарность, согласованность, изоляция и долговечность.
- Большие долгоживущие данные: корпоративная база данных должна поддерживать не только тысячи, но и сотни тысяч или более строк данных. Такая база данных обычно необходима для сохранения после конкретных применений какой-либо отдельной программы; ему нужно было хранить данные в течение многих лет и десятилетий, а не в течение всего срока службы программы.
Первые системы, основанные на знаниях, имели потребности в данных, которые были противоположны этим требованиям к базам данных. Экспертная система требует структурированных данных. Не только таблицы с числами и строками, но и 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 мало нуждались в множестве пользователей или сложности, связанной с требованием транзакционных свойств данных. Данные ранних экспертных систем использовались для получения конкретного ответа, такого как медицинский диагноз, конструкция молекулы или реакция на чрезвычайную ситуацию. [1]Как только решение проблемы было известно, не было критической потребности хранить большие объемы данных обратно в постоянное хранилище памяти. Более точным утверждением было бы то, что, учитывая доступные технологии, исследователи пошли на компромисс и отказались от этих возможностей, потому что они поняли, что они превосходят то, что можно было ожидать, и они могут разработать полезные решения нетривиальных проблем без них. Даже с самого начала более проницательные исследователи осознавали потенциальные преимущества возможности хранить, анализировать и повторно использовать знания. Например, см. Обсуждение корпоративной памяти в самой ранней работе программы Knowledge-Based Software Assistant Корделла Грина и др. [2]
Требования к объему базы знаний также были другими по сравнению с обычной базой данных. База знаний, необходимая для того, чтобы знать факты о мире. Например, чтобы представить утверждение, что «Все люди смертны». База данных обычно не может отражать эти общие знания, но 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, что они смертны, - это работа базы знаний. Представление, что Джордж, Мэри, Сэм, Дженна, Майк и сотни тысяч других клиентов - это люди с определенным возрастом, полом, адресом и т. Д., - это работа для базы данных. [3] [4]
По мере того как экспертные системы перешли от прототипов к системам, развернутым в корпоративных средах, требования к их хранилищам данных быстро начали перекрываться 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 сообществ AI и объектно-ориентированного программирования возникли объектно-ориентированные базы данных, такие как Versant . 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 класса-подкласса.
Интернет как база знаний [ править ]
Следующим этапом эволюции 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 жили в основном в памяти компьютера. Поддержка корпоративных веб-сайтов требовала настойчивости и транзакций для документов. Это создало совершенно новую дисциплину, известную как управление веб-контентом .
Другим фактором поддержки документов стал рост числа поставщиков средств управления знаниями , таких как Lotus Notes.. Управление знаниями фактически предшествовало Интернету, но с Интернетом между двумя областями была большая синергия. В продуктах управления знаниями для описания своих репозиториев используется термин «база знаний», но значение имело небольшое различие. В случае с предыдущими системами, основанными на знаниях, знания предназначались в первую очередь для использования автоматизированной системы, чтобы рассуждать и делать выводы о мире. В продуктах управления знаниями знания предназначались в первую очередь для людей, например, чтобы служить хранилищем руководств, процедур, политик, передовых практик, многоразовых проектов и кода и т. Д. В обоих случаях различия между использованием и типами систем были неопределенный.По мере расширения масштабов технологии редко можно было найти систему, которую можно было бы действительно четко классифицировать как основанную на знаниях в смысле экспертной системы, которая выполняет автоматизированное рассуждение, и основанную на знаниях в смысле управления знаниями, которая предоставляет знания в форме документы и средства массовой информации, которые могут быть использованы людьми.[5]
См. Также [ править ]
- Управление содержанием
- База данных
- Закладки предприятия
- Информационное хранилище
- Система, основанная на знаниях
- Граф знаний
- Управление знаниями
- База знаний Майкрософт
- Diffbot
- Семантическая сеть
- Текстовый майнинг
- Викиданные
- ЯГО
Ссылки [ править ]
- ^ a b Хейс-Рот, Фредерик; Дональд Уотерман; Дуглас Ленат (1983). Построение экспертных систем . Эддисон-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. DOI : 10.1016 / B978-0-934613-12-5.50034-3 . Проверено 1 декабря 2013 года .
- Перейти ↑ Feigenbaum, Edward (1983). Пятое поколение: искусственный интеллект и компьютерный вызов Японии миру . Ридинг, Массачусетс: Эддисон-Уэсли. п. 77 . ISBN 0-201-11519-0.
Ваша база данных - это история болезни пациента, включая его историю ... показатели жизненно важных функций, назначенные лекарства ... База знаний ... это то, что вы узнали в медицинской школе ... она состоит из фактов, предикатов и убеждений ...
- ^ Jarke, Матиас (1978). «Требования KBMS к системам, основанным на знаниях» (PDF) . Логика, базы данных и искусственный интеллект . Берлин: Springer.
- ^ Кришна, S (1992). Введение в базы данных и системы баз знаний . Сингапур: World Scientific Publishing. ISBN 981-02-0619-4.
Внешние ссылки [ править ]
 | У Scholia есть тематический профиль для базы знаний . |
