Базы знаний и система управления базами знаний

База знаний - совокупность систематизированных основополагающих сведений, относящихся к определённой области знания, хранящихся в памяти ЭВМ, объём которых необходим и достаточен для решения заданного круга теоретических или практических задач. В системе управления БЗ используются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний, интеллектуальный интерфейс.

Машины, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории искусственного интеллекта, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний.

Знания о предметной области, ее объектах и закономерностях описываются на некотором формальном языке, называемом языком представления знаний (ЯПЗ). При этом ЯПЗ должен обеспечивать не только возможность формальной записи знаний, но и необходимую обработку элементов этой записи. Совокупность знаний, хранящаяся во внешней памяти ЭВМ, называется системой знаний; над ней производятся различные операции: поиск необходимой информации, ее модификация, интерпретация знаний, вывод новых знаний на основе имеющихся и т.д. Организация интеллектуальных компьютерных систем работы со знаниями в той или иной прикладной области зависят не только от специфики самих систем, но и в существенной мере от используемых ЯПЗ и метода хранения системы знаний в ЭВМ. В современных ИИ-системах знания хранятся в специальных БД - базах знаний (БЗ). Существует самая непосредственная аналогия между понятиями модель данных, используемая в БД-технологии и понятием способ представления знаний в БЗ-технологии.

Грубо говоря, можно сказать, что если БД содержит собственно данные о некоторой предметной области, то БЗ содержит как сами данные, так и описание их свойств. Однако между БД и БЗ существуют принципиальные различия, рассматриваемые ниже

Процесс построения БЗ на основе информации эксперта состоит из трех этапов: описание предметной области, выбор способа и модели представления знаний и приобретение знаний.

Сам процесс построения БЗ достаточно сложен, как правило, плохо структурирован и носит итеративный характер, заключающийся в циклической модификации БЗ на основе результатов ее тестирования.

На первом шаге построения БЗ четко очерчивается предметная область, на решение задач из которой ориентируется проектируемая ЭС, т.е. инженер знаний определяет область применения будущей системы и класс решаемых ею задач. В перечень работ данного шага входят: (1) определение характера решаемых ЭС задач и основных понятий, объектов предметной области, а также отношений между ними; (2) установление специфических особенностей предметной области и (3) выбор модели представления знаний.

После решения первых двух вопросов инженер знаний формально описывает предметную область на языке представления знаний (ЯПЗ), т.е. создает модель представления знаний. В настоящее время универсальный способ представления знаний отсутствует, поэтому инженер знаний должен максимально учитывать специфику исходной предметной области. Полученная после формализации предметной области БЗ может быть уже конкретно реализована программными средствами, например на ЯВУ таких, как Pascal, C, Prolog, Fortran, Forth и др.

Модели представления знаний.

Во многих случаях для принятия решений в той или иной области человеческой деятельности неизвестен алгоритм решения, т.е. отсутствует четкая последовательность действий, заведомо приводящих к необходимому результату.

Совокупность знаний нужных для принятия решений, принято называть предметной областью или знаниями о предметной области.

В любой предметной области есть свои понятия и связи между ними, своя терминология, свои законы, связывающие между собой объекты данных предметной области, свои процессы и события. Кроме того, каждая предметная область имеет свои методы решения задач.

Решая задачи такого вида на ЭВМ используют ИС, ядром которых являются базы знаний, содержащие основные характеристики предметных областей.

При построении баз знаний традиционные языки, основанные на численном представлении данных являются неэффективными. Для этого используются специальные языки представления знаний, основанные на символьном представлении данных. Они делятся на типы по формальным моделям представления знаний:

- продукционные модели

- логические модели

- сетевые модели

- фреймовые модели

Продукционные и логические модели:

Знания в таких моделях представляются в следующей форме: «Если А, то В». Вместо А и В могут стоять некоторые утверждения, факты, приказы и т.д. Например: «Если диагонали четырехугольника пересекаются под прямым углом, то этот четырехугольник ромб».

Из примера видно что правило состоит из двух частей: посылки (условия) и следствия (заключения). Если А (посылка) имеет место, то В (следствие) также реализуется или может быть реализовано. Посылка может состоять и из нескольких частей т.е: «Если А1,А2,..,АN то В».

Запись правила означает, что «Если все посылки от А1 до АN истинны, то следствие В также истинно». Посылки А1..АN есть простые посылки они соединяются с помощью союзов: и, или и могут содержать отрицание не. При реализации правил такого вида из одной или нескольких посылок (знаний) могут быть получены новые знания, поэтому они называются продукционными.

В основе сетевых моделей представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. В отличие от продукционных эти модели более наглядны, поскольку любой пример можно представить в виде ориентированного (направленного) графа.

В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии.

Система управления базами знаний – это объектная БД с возможностями интеллектуального поиска и автоматического переупорядочивания структуры в зависимости от действий пользователей - по сути обучение, возможно и иное с web interface-ом и хорошо бы с интегрированным средством планирования/управления. Характерные черты:

· Иерархическая организация знаний

· Специализированные средства для обработки конструкторских данных и знаний

· Специализированный инструментарий для работы с деревьями составов

· Средства реорганизации и адаптации баз знаний к специфике задач

· Расширяемая библиотека функций и команд для разработки приложений

Система управления базой знаний (СУБЗ) объектно-ориентированной обладает следующими возможностями:

Сохранять текущее состояние графа объектов или нейронной сети в СООБЗ между сеансами работы с пользователем. В том числе сохраняется текущая топология сети объектов. При повторном запуске приложения не понадобится создавать сеть объектов заново.

При большем количестве экземпляров объектов ограничить объем памяти, используемый графом объектов или нейронной сетью. Наиболее часто используемые объекты остаются в оперативной памяти, остальные вытесняются в файловое хранилище и загружаются в оперативную память по мере необходимости. При загрузке экземпляра в оперативную память он вытесняет другие, редко используемые объекты.

Ограничение объема памяти позволяет избавиться от использования файла подкачки операционной системы, что значительно повышает производительность моделирования сетей с большим количеством экземпляров объектов (при суммарном размере всех экземпляров большем, чем размер текущей свободной памяти в системе)

В случае, если объем сети объектов меньше чем размер текущей свободной памяти в системе, вся сеть находится в оперативной памяти и потерь производительности, связанных с сериализацией - десериализацией не возникает.

Применение СООБЗ не накладывает никаких ограничений на используемую бизнес логику или математическую модель нейрона, которую можно реализовать как методы объектов, находящихся в СООБЗ. Единственное требование - организовать связи между объектами в сети не с помощью указателей, а с помощью ID объектов. При этом будет необходимо получать указатель на объект используя API СООБЗ.

Знания о предметной области, ее объектах и закономерностях описываются на некотором формальном языке, называемом языком представления знаний (ЯПЗ). При этом, ЯПЗ должен обеспечивать не только возможность формальной записи знаний, но и необходимую обработку элементов этой записи. Совокупность знаний, хранящаяся во внешней памяти ЭВМ, называется системой знаний; над ней производятся различные операции: поиск необходимой информации, ее модификация, интерпретация знаний, вывод новых знаний на основе имеющихся и т.д. Организация интеллектуальных компьютерных систем работы со знаниями в той или иной прикладной области зависят не только от специфики самих систем, но и в существенной мере от используемых ЯПЗ и метода хранения системы знаний в ЭВМ. В современных ИИ-системах знания хранятся в специальных БД - базах знаний (БЗ). Существует самая непосредственная аналогия между понятиями модель данных, используемая в БД-технологии и понятием способ представления знаний в БЗ-технологии. Грубо говоря, можно сказать, что если БД содержит собственно данные о некоторой предметной области, то БЗ содержит как сами данные, так и описание их свойств. Однако между БД и БЗ существуют принципиальные различия, рассматриваемые ниже

Процесс построения БЗ на основе информации эксперта состоит из трех этапов: описание предметной области, выбор способа и модели представления знаний и приобретение знаний. Сам процесс построения БЗ достаточно сложен, как правило, плохо структурирован и носит итеративный характер, заключающийся в циклической модификации БЗ на основе результатов ее тестирования. На первом шаге построения БЗ четко очерчивается предметная область, на решение задач из которой ориентируется проектируемая ЭС, т.е. инженер знаний определяет область применения будущей системы и класс решаемых ею задач. В перечень работ данного шага входят: (1) определение характера решаемых ЭС задач и основных понятий, объектов предметной области, а также отношений между ними; (2) установление специфических особенностей предметной области и (3) выбор модели представления знаний. После решения первых двух вопросов инженер знаний формально описывает предметную область на языке представления знаний (ЯПЗ), т.е. создает модель представления знаний. В настоящее время универсальный способ представления знаний отсутствует, поэтому инженер знаний должен максимально учитывать специфику исходной предметной области. Полученная после формализации предметной области БЗ может быть уже конкретно реализована программными средствами, например на ЯВУ таких, как Pascal,C,Prolog,Fortran,Forth и др.