Тенденции развития СУБД

Их можно сформулировать следующим образом:

· расширение множества типов обрабатываемых данных;

· интеграция технологий баз данных и Web-технологий;

· превращение СУБД в системы управления базами знаний (СУБЗ).

БАЗЫ ЗНАНИЙ

Знания и их классификация

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания– это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Знания по степени научности подразделяются на житейские (обыденные знания или здравый смысл) и научные. Житейские знания, как правило, сводятся к констатации фактов и их описанию, тогда как научные знания поднимаются до уровня объяснения фактов, осмысления их в системе понятий данной науки, включаются в состав теории. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость познавательных результатов.

Научные знания могут быть классифицированы на:

· поверхностные (эмпирические) – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

· глубинные (теоретические) – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Знания по местонахождению классифицируют на:

· личностные (неявные, скрытые) – знания людей;

· формализованные (явные) – например, знания в документах, на компакт-дисках, в Интернете.

Кроме того, знания традиционно делят по природе на:

· процедурные;

· декларативные.

Чаще всего процедурные знания (программы) создаются программистами и помещаются в библиотеки готовых и отлаженных подпрограмм. Это знания, «растворенные» в алгоритмах разного рода.

Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам.

Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму. То есть, знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний. Это языки, предназначенные для описания предметных областей. Универсальным языком представления знаний является естественный язык. Но его применение для машинного представления знаний наталкивается на ряд препятствий, главным из которых является отсутствие формальной семантики естественного языка. Семантика – это смысловое значение единиц языка.

Понятие базы знаний

База знаний – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.

База знаний включаетодин или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области. Например, база знаний в области медицины содержит накопленные медицинскими специалистами сведения о связях между болезнями, их симптомами и порождающими причинами, описания стереотипных ситуаций при течении болезни и рекомендуемых или предпринятых лечебных действиях и их результатах и т. п.

Содержимое баз знаний оформляется, связывается между собой и представляется таким образом, чтобы на его основе можно было с помощью специальных программ осуществлять рассуждения и делать выводы, получая сведения, которые в явном виде могут не присутствовать в базе знаний. Так, на основе базы знаний в области медицины разрабатываются диагностические и прогнозирующие медицинские системы.

Для построения базы знаний применяются методы искусственного интеллекта, языки представления знаний и интеллектуальный интерфейс.

Искусственный интеллект — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.

К реализации искусственного интеллекта подходят с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. В рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:

· символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;

· нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).

Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше.

База знаний является основным компонентом интеллектуальных систем: информационных, обучающих, систем программирования, а также экспертных систем.

Экспертная система(expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации.

Экспертная система анализирует ситуацию и, в зависимости от ее направленности, дает рекомендации по разрешению проблемы. Похожие с экспертной системой действия выполняет программа-мастер (wizard). Другие подобные программы — поисковые или справочные системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие разделы базы статей.

Экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

База знаний создается и используется с помощью системы управления знаниями – комплекса программных, языковых и интеллектуальных средств.