Использование знаний из базы знаний для решения задач обеспечивается механизмом получения решений (inference engine – машина вывода), называемым еще механизмом логического вывода – процедурой поиска, планирования, решения. Механизм получения решений дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе. Например, найти объект, удовлетворяющий заданному условию; какие действия нужно выполнить в такой ситуации и т.д.
Механизм логического вывода (МВЛ) – это подсистема, обеспечивающая согласованную обработку данных, имеющихся в системе или полученных в результате диалога с пользователем (или полученных от некоторой технической системы) для решения поставленных пользователем задач на основе знаний, хранящихся в базе знаний. В итоге, выдвигаются и проверяются различные гипотезы; вырабатываются новые данные, а иногда и знания; формируются запросы на ввод новых данных; формируются решения, носящие рекомендательный или управляющий характер.
Так как базы знаний предназначены для обработки знаний, то механизм логического вывода существенно отличается от алгоритмов, по которым происходит решение задач в прикладных пакетах. Существуют разные способы (модели) представления знаний в базе знаний, и им соответствуют разные механизмы вывода. Но есть общие характеристики у этого механизма.
Одной из них является направление логического вывода: прямой (от посылок к цели) или обратный (от цели к данным). Прямой вывод является более общим, т.к. просматривается все пространство поиска решения и находятся все варианты, но и более длительным. Обратный вывод – это механизм проверки гипотез. Но для его эффективной работы нужны средства решения вопроса о приемлемых начальных гипотезах, потому что при большом количестве возможных гипотез обратный вывод будет работать не быстрее, чем прямой.
По управлению поиском различают механизм логического вывода с поиском вглубь и поиском в ширину. При поиске вглубь вывод решения развивается по некоторой ветви дерева решений до тех пор, пока это возможно. Если обнаруженные при этом вершины не являются искомым решением, то происходит возврат на предыдущий уровень и просматривается следующая ветвь. При поиске в ширину осуществляется последовательный просмотр всех ветвей дерева решений на один шаг в глубину до получения решения.
Интеллектуальный интерфейс обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится система баз знаний.
Таким образом, база знаний – это семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. Базы знаний основываются на знаниях, которыми обладают эксперты.
Другими словами, база знаний – это некий аналог обычных баз данных, но содержащий информацию не в виде таблиц или записей с полями, а в виде утверждений о чем-либо, например, "анальгин обладает болеутоляющим действием" или "зубная боль иногда сопровождается повышением температуры". Доступ к этой информации осуществляется не через команды поиска, а с помощью формулируемых на естественном языке вопросов, например "может ли анальгин помочь при зубной боли?"
Общий успех систем управления базой данных в сочетании с информационными потребностями менеджмента и исследованиями искусственного интеллекта привел к росту заинтересованности в превращении систем управления базами данных в системы управления базами знаний. Это направление может рассматриваться как тенденции развития систем управления базами данных.
Специалисты в области технологий баз данных считают началом, открывающим путь к базам знаний, технологию активных баз данных. Дело в том, что традиционные базы данных являются пассивными. Они играют организующую роль, направленную на обеспечение хранения данных. Вся процедурная логика, включая выборку и модификацию данных, координируется вне сферы управления данными.
Среда активных баз данных, наоборот, инициирует действия над данными базы и управление ими внутри среды баз данных в соответствии с предварительно установленными правилами, без необходимости получения каких-либо управляющих воздействий от приложений или от каких-либо других внешних источников. Активная база данных может быть охарактеризована как система, следующая правилам: Событие-Условие-Действия.
В создании активных баз данных используется несколько основных конструкций баз данных: ограничения, утверждения, хранимые процедуры и триггеры.
Ограничения – это относительно простые конструкции языка SQL, используемые для встраивания бизнес правил в базу данных вместо логики приложения. В реляционной системе управления базами данных ограничения
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.
