Система управления базой знаний

Методы представления знаний, развитые в базах данных и в искусственном интеллекте, не вполне удовлетворительны для использования при разработке промышленных систем управления базами знаний СУБЗ, которые призваны обеспечивать создание, сопровождение и применение баз знаний в интеллектуальных системах.

Для построения СУБЗ как одного из важнейших инструментальных средств новой технологии необходима интеграция методов представления знаний в БД и ИИ.

Опыт работ в области ИИ и в технологии баз данных позволяет сформулировать основные требования к такой интегрированной системе.

Поскольку СУБЗ представляет собой инструментальное средство, с ней работают в первую очередь программисты – разработчики интеллектуальных систем и администраторы баз знаний (инженеры знаний) – специалисты, отвечающие за проектирование и сопровождение баз знаний в актуальном состоянии, т.е. в таком состоянии, которое правильно отражает внешнюю среду.

Основная задача программистов – разработчиков – создание процедурной части интеллектуальной системы, работающей на основе БЗ. Для решения этой задачи имеются развитые инструментальные средства, не обеспечивающие, однако, необходимого уровня эффективности при работе с большими базами знаний. Интеграция должна преодолеть этот недостаток.

Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем – обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается. Иначе говоря, применяемые методы физической организации базы знаний (размещение ее в многоуровневой памяти компьютера) должны быть прозрачны для программиста – разработчика. В этом случае примитивы доступа к информации (типичные для той или иной области) выбираются программистом только из соображений удобства.

Цель интеграции для администраторов БЗ – обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.

Это прежде всего:

- Средства автоматизации логического и физического проектирования БЗ, обеспечивающие, в частности, помощь в выборе способов хранения отдельных фрагментов БЗ в соответствии с критерием максимальной эффективности функционирования СУБЗ;

- Средства поддержания логической и физической целостности СУБЗ в процессе ее эксплуатации, т.е. обеспечение надежной работы системы в условиях возможных сбоев технических и программных средств компьютера, ошибок пользователей;

- Средства реорганизации БЗ для повышения эффективности работы СУБЗ и в связи с глобальными изменениями системы знаний. Все эти средства имеют прототипы в технологии баз данных.

- Опыт, накопленный в технологии баз данных, свидетельствует о необходимости таких средств и в технологии баз знаний.

Обработка знаний.

Обработка знаний в компьютере представляет собой обработку их содержимого правилами преобразования тех форм, которыми описываются знания в машине. Следовательно, при обработке знаний наиболее фундаментальной и важной проблемой является прежде всего описание смыслового содержимого проблем широкого диапазона, а также наличие такой формы описания знаний, которая гарантирует, что обработка их содержимого формальными правилами преобразования будет осуществляться правильно. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

Обработка знаний является одной из областей обработки информации. Обсуждение технологии обработки информации в течение многих лет вплоть до настоящего времени ведется в основном вокруг вычислительных механизмов машины Тьюринга – фон Неймана, которая вплотную подошла к своей оптимальной форме. Экспертные и интеллектуальные системы, являющиеся практически те же методы, а их функции базируются на тех же механизмах.

Однако при анализе этих проблем необходимо проникнуть в суть вопроса с позиции более широкого исследования процесса решения проблемы. Это связано с тем, что желаемая структура систем обработки знаний, обладающих возможностями решения сложных проблем, еще не определена в полной мере. Кроме того, при интеллектуальной обработке информации преследуется цель создания нового стиля обработки на основе когнитивных человеко – машинных отношений, совершенно отличных от тех, что приняты в машине Тьюринга – фон Неймана. Следовательно для утверждения нового стиля обработки информации необходимо сначала проанализировать поведение человека при решении проблем, а затем посмотреть, какую часть процесса решения можно автоматизировать средствами обработки знаний, насколько эффективно можно этими средствами поддерживать решение проблем и что будет представлять из себя система, которую удастся воплотить в реальную действительность?

Сегодня системы обработки знаний, достигшие в своем развитии коммерческого уровня, реализованы на компьютерах традиционного типа. Однако реальное воплощение в жизнь машинной обработки, оперирующей с представлениями информации, ориентированными на обработку знаний, возможно и другими, отличными от фон – неймановскими средствами. Смысл заключается в привнесении новых принципов в обработку информации.

Интенсивное количественное и качественное развитие информационных и компьютерных технологий, проявление новых когнитивных концепций, позволяет говорить о возможности практической реализации альтернативных методов и подходов к обработке знаний.

Отличительная черта обработки знаний состоит в возможности изменения человеко – машинных отношений и в соответствии с этим – становление нового стиля решения проблем.