Базы знаний и базы данных, понятия и отличия

Информационным объектом для обработки на ЭВМ в системах с искусственным интеллектом являются знания. Знания чаще всего подаются как набор фактов (т.е. классов объектов и связей между ними), характеризующих определенную предметную область, процедур и правил манипулирования фактами, а также информацию о том, когда и как нужно использовать те или другие процедуры.

Специфическими особенностями знаний, позволяющих отличать их от данных, являются такие:

Ø Внутренняя интерпретация. Данные, хранящиеся в базе данных, имеют семантическую интерпретацию лишь после обработки их соответствующими программами. Знания, в отличие от данных, всегда несут в себе содержательную информацию.

Ø Наличие ситуативных связей. Знания связаны не только структурно. Они выражают закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственных отношений между ними. Ситуационные связи помогают строить процедуры анализа знаний на совместимость, противоречивость, одновременность и т.п.

Ø Активность знаний. Это принципиальное отличие знаний от данных. Знание всегда активные. Например, противоречивость в знаниях является стимулом к появлению новых знаний. Таким самым стимулом активности является неполнота знаний, которая и предопределяет необходимость их пополнения.

Ø Знания отличаются от данных формой представления. Данные выражают количественные характеристики и большей частью выдаются в цифровом виде. Знание - это преимущественно качественные характеристики, которые набирают в виде текстовой информации.

Несмотря на отличии знаний от данных, не всегда можно их четко разграничить.

Если база данных является источником фактографических количественных характеристик об определенной предметной области, то база знаний содержит знания, которые выражают закономерности развития этой предметной области и дают возможность прогнозировать и выводить с помощью соображений новые факты, которые не принадлежат к базе данных. Знания бывают двух типов: декларативные и процедурные.

Декларативные (предметные) знания - это факты, т.е. классы объектов и связи между ними. Декларативные знания не содержат в явном виде описания процедур преобразования знаний. Декларативные знания - это определенное множество утверждений, которые не зависят от того, где и когда они используются. Моделирование предметной области в такой форме нуждается в полном описании всех возможных ее состояний. Решение задачи в такой базе знаний основывается на поиске, происходящем во множестве возможных состояний предметной области.

Процедурные знания или правила представляют собой набор определенных процедур преобразования знаний как данных. При процедурном представлении знаний нет потребности сохранять информацию обо всех возможных состояниях предметной области, достаточно иметь описание начального состояния и процедур, которые генерируют необходимые состояния на базе начального.

Разделение знаний на декларативные и процедурные сугубо условный, и граница между этими знаниями подвижная. Кроме того, известные ныне модели представления знаний в разной мере используют те или другие знания. Существует четыре типа моделей знаний:

- логические модели,

- семантические сети;

- фреймовые модели;

- модели продукции.