Գիտելիքների բազա
| Ենթակատեգորիա | տվյալների շտեմարան, conceptual model, երրորդական աղբյուր, փաստաթղթավորում | |
|---|---|---|
| Մասն է | knowledge-based system, Էքսպերտ համակարգ | |
| Կազմված է | • knowledge • գիտելիք | |
Համակարգչային գիտության մեջ գիտելիքների բազան (ԳԲ) նախադասությունների բազմություն է, որոնցից յուրաքանչյուրը նկարագրված է գիտելիքների ներկայացման լեզվով՝ նոր նախադասություններ ասելու և հայտնիի վերաբերյալ հարցեր տալու ինտերֆեյսներով, որտեղ այս ինտերֆեյսներից որևէ մեկը կարող է օգտագործել եզրակացություն:[1] Դա կոպյուտերային համակարգի կողմից օգտագործվող բարդ կառուցվածքային տվյալներ պահելու տեխնոլոգիա է: Տերմինի սկզբնական օգտագործումը կապված էր էքսպերտ համակարգերի հետ, որոնք գիտելիքների վրա հիմնված առաջին համակարգերն էին։
Տերմինի սկզբնական օգտագործումը
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]«Գիտելիքների բազա» տերմինի սկզբնական օգտագործումը էքսպերտ համակարգի երկու ենթահամակարգերից մեկը նկարագրելու համար էր: Գիտելիքների վրա հիմնված համակարգը բաղկացած է գիտելիքների բազայից, որը ներկայացնում է աշխարհի մասին փաստեր և այդ փաստերի վերաբերյալ դատողությունների եղանակներ՝ նոր փաստեր դուրս բերելու կամ անհամապատասխանությունները ընդգծելու համար:[2]
Հատկություններ
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Գիտելիքների բազա տերմինը հորինվել է՝ գիտելիքների պահwcի այս ձևը տարբերակելու ավելի տարածված և լայնորեն օգտագործվող տվյալների բազա տերմինից: 1970-ականներին գրեթե բոլոր խոշոր կառավարման տեղեկատվական համակարգերը իրենց տվյալները պահում էին որոշակի տեսակի հիերարխիկ կամ ռելացիոն տվյալների բազայում: Տեղեկատվական տեխնոլոգիաների պատմության այս փուլում տվյալների բազայի և գիտելիքների բազայի միջև տարբերությունը հստակ և միանշանակ էր:.
Տվյալների բազան ուներ հետևյալ հատկությունները․
- Հարթ տվյալներ. Տվյալները սովորաբար ներկայացվում էին աղյուսակային ձևաչափով՝ յուրաքանչյուր դաշտում նիշերի տող կամ թիվ։
- Բազմակի օգտատերեր. Սովորական տվյալների բազան պետք է ապահովեր նույն տվյալների հետ մեկից ավելի օգտատերերի կամ համակարգերի միաժամանակ աշխատանքին։
- Գործարքներ. Տվյալների բազայի համար անհրաժեշտ պահանջ էր պահպանել օգտատերերի կողմից միաժամանակյա օգտագործվող տվյալների ամբողջականությունը և համապատասխանությունը: Սրանք այսպես կոչված ACID հատկություններն են՝ ատոմականություն, համապատասխանություն, առանձնացում և երկարակեցություն։
- Մեծ, երկարակյաց տվյալներ. կորպորատիվ տվյալների բազան պետք է աջակցեր ոչ միայն հազարավոր, այլև հարյուր հազարավոր կամ ավելի տվյալների տողերի: Նման տվյալների բազան սովորաբար պետք է պահպանվեր ցանկացած առանձին ծրագրի կոնկրետ օգտագործումից հետո. այն պետք է տվյալները պահեր տարիներ և տասնամյակներ շարունակ, այլ ոչ թե ծրագրի ողջ կյանքի ընթացքում:
Գիտելիքների վրա հիմնված առաջին համակարգերն ունեին տվյալների կարիքներ, որոնք տվյալների բազայի պահանջների ճիշտ հակառակն էին: Էքսպերտ համակարգը պահանջում է կառուցվածքային տվյալներ: Ոչ միայն թվերով և տողերով աղյուսակներ, այլև այլ օբյեկտների ցուցիչներ, որոնք իրենց հերթին ունեն լրացուցիչ ցուցիչներ: Գիտելիքների բազայի իդեալական ներկայացումը օբյեկտային մոդելն է (արհեստական բանականության գրականության մեջ հաճախ անվանում են օնտոլոգիա)՝ դասերով, ենթադասերով և օրինակներով:
Վաղ էքսպերտ համակարգերրի տվյալները օգտագործվում էին որոշակի պատասխան ստանալու համար, ինչպիսիք են բժշկական ախտորոշումը, մոլեկուլի նախագծումը կամ արձագանքը արտակարգ իրավիճակին:[2] Երբ խնդրի լուծումը հայտնի էր դառնում, այլևս անհրաժեշտություն չկար մեծ քանակությամբ տվյալները մշտական հիշողությունում պահելու համար։ Առավել խորաթափանց հետազոտողները գիտակցեցին գիտելիքներ պահելու, վերլուծելու և վերօգտագործելու ունակության հնարավոր առավելությունները։ Օրինակ, տե՛ս կորպորատիվ հիշողության քննարկումը «Գիտելիքների վրա հիմնված ծրագրային ապահովման օգնական» ծրագրի ամենավաղ աշխատանքում՝ Քորդել Գրինի և այլոց կողմից։[3]
Գիտելիքների բազայի ծավալի պահանջները, ավանդական տվյալների բազայի համեմատ, նույնպես տարբերվում էին: Գիտելիքների բազան անհրաժեշտ է իմանալ աշխարհի մասին փաստեր: Օրինակ՝ «Բոլոր մարդիկ մահկանացու են» պնդումը ներկայացնելու համար տվյալների բազան պետք է պահեր որոշակի մարդկանց մասին տեղեկատվությամբ հազարավոր աղյուսակներ: Ներկայացնելը, որ բոլոր մարդիկ մահկանացու են և ցանկացած մարդու մասին դատողություններ անելը, որ նրանք մահկանացու են, գիտելիքների բազայի աշխատանքն է: Ներկայացնելը, որ Ջորջը, Մերին, Սեմը, Ջեննան, Մայքը... և հարյուր հազարավոր այլ հաճախորդներ բոլորը մարդիկ են՝ որոշակի տարիքով, սեռով, հասցեով և այլն, տվյալների բազայի աշխատանքն է:[4][5]
Գիտելիքների բազայի համակարգերի տեսակները
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Ինչպես ցանկացած տեղեկատվական կենտրոն, գիտելիքների բազան կարող է պահպանել տարբեր տեսակի բովանդակություն, որոնք կծառայեն տարբեր լսարանների և կունենան հակադիր նպատակներ: Այսպիսով, գիտելիքների բազայի տեսակներն ավելի լավ հասկանալու համար, եկեք քննարկենք դրանք երկու տարբեր տեսանկյուններից՝ նպատակ և բովանդակություն:
Ներքին և արտաքին գիտելիքների բազաներ Այստեղ մենք կարող ենք մեր տեղեկատվական կենտրոնները բաժանել երկու հիմնական նպատակի՝ արտաքին և ներքին։
- Ներքին գիտելիքների բազա. Այս տեսակի գիտելիքների կենտրոնը նախատեսված է կազմակերպության աշխատակիցների համար։ Այն գործում է որպես կորպորատիվ վիքի և կարող է ստեղծվել տարբեր նպատակներով, բայց հիմնականում՝ նոր աշխատակիցների ներգրավման, ներքին քաղաքականությունը փաստաթղթավորելու և աշխատակիցների պահանջներին արագ պատասխաններ տալու համար։
- Արտաքին գիտելիքների բազա. Սա ներքին կենտրոնի հակառակն է և ստեղծվում է հաճախորդների, հավանական հաճախորդների և, երբեմն, հանրության համար։ Այս բազայի հիմնական նպատակն է նվազեցնել հաճախորդների սպասարկման ծանրաբեռնվածությունը, հեշտ հասանելիություն ապահովել արդյունավետ խորհուրդներին և բարելավել օգտագործողի ընդհանուր փորձը։[6]
Ինտերնետը որպես գիտելիքների բազա
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]Գիտելիքների բազա տերմինի հաջորդ էվոլյուցիան ինտերնետն էր: Ինտերնետի ի հայտ գալուն զուգընթաց փաստաթղթերը, հիպերտեքստը և մուլտիմեդիա աջակցությունը կարևորագույն նշանակություն ունեին ցանկացած կորպորատիվ տվյալների բազայի համար: Այլևս բավարար չէր աջակցել տվյալների մեծ աղյուսակներին կամ համեմատաբար փոքր օբյեկտներին, որոնք հիմնականում գտնվում էին համակարգչային հիշողության մեջ: Կորպորատիվ կայքերի աջակցությունը պահանջում էր փաստաթղթերի համար կայունություն և գործարքներ: Սա ստեղծեց միանգամայն նոր ոլորտ, որը հայտնի է որպես վեբ բովանդակության կառավարում:
Ծանոթագրություններ
[խմբագրել | խմբագրել կոդը]- ↑ Russell, Stuart J. (2021). «Knowledge-based agents». Artificial intelligence: a modern approach. Peter Norvig, Ming-Wei Chang, Jacob Devlin, Anca Dragan, David Forsyth, Ian Goodfellow, Jitendra Malik, Vikash Mansinghka, Judea Pearl, Michael J. Wooldridge (Fourth ed.). Hoboken, NJ: Pearson. ISBN 978-0-13-461099-3. OCLC 1124776132.
- 1 2 Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). Building Expert Systems. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.
- ↑ Green, Cordell; D. Luckham; R. Balzer; T. Cheatham; C. Rich (1986). «Report on a knowledge-based software assistant». Readings in Artificial Intelligence and Software Engineering. Morgan Kaufmann: 377–428. doi:10.1016/B978-0-934613-12-5.50034-3. ISBN 9780934613125. Վերցված է 2013 թ․ դեկտեմբերի 1-ին.
- ↑ Feigenbaum, Edward (1983). The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World. Reading, MA: Addison-Wesley. էջ 77. ISBN 0-201-11519-0. «Your database is that patient's record, including history... vital signs, drugs given,... The knowledge base... is what you learned in medical school... it consists of facts, predicates, and beliefs...»
- ↑ Jarke, Mathias (1978). «KBMS Requirements for Knowledge-Based Systems» (PDF). Logic, Databases, and Artificial Intelligence. Berlin: Springer. Արխիվացված (PDF) օրիգինալից 2013 թ․ հունիսի 22-ին. Վերցված է 2013 թ․ դեկտեմբերի 1-ին.
- ↑ Knowledge Base: How to Keep Information That Took Years to Build