Baza znanja
Ovaj članak je deo projekta seminarskih radova na Filološkom fakultetu u Beogradu. Datum unosa: oktobar — decembar 2020. Ova grupa studenata uređivaće u prostoru članaka. Nemojte prebacivati članak u druge imenske prostore. Pozivamo vas da doprinesete njegovom kvalitetu i pomognete studentima pri uređivanju. |
Baza znanja (BZ) je tehnologija koja se koristi za čuvanje složenih strukturiranih i nestrukturiranih informacija koje koristi računarski sistem. Početna upotreba termina bila je u vezi sa ekspertnim sistemima koji su bili prvi sistemi zasnovani na znanju .
Prvobitna upotreba izraza uredi
Prvobitna upotreba izraza baza znanja bila je za opisivanje jednog od dva podsistema sistema zasnovanog na znanju. Sistem zasnovan na znanju sastoji se od baze znanja koja predstavlja činjenice o svetu i mehanizma zaključivanja koji može da rasuđuje o tim činjenicama, kao i da koristi pravila i druge oblike logike za izvođenje novih činjenica ili isticanje nedoslednosti. [1]
Svojstva uredi
Izraz „baza znanja“ je skovan kako bi se ovaj oblik skladištenja znanja razlikovao od uobičajenije i široko korišćene baze podataka pojmova. U to vreme (1970-ih) gotovo svi veliki informacioni sistemi za upravljanje skladištili su svoje podatke u nekoj vrsti hijerarhijske ili relacione baze podataka. U ovom trenutku u istoriji informacione tehnologije, razlika između baze podataka i baze znanja bila je jasna i nedvosmislena.
Baza podataka imala je sledeća svojstva:
- Prosti podaci: Podaci su obično bili predstavljeni u tabelarnom formatu sa niskama ili brojevima u svakome polju
- Više korisnika: Konvencionalna baza podataka potrebna za podršku više korisnika ili sistema prijavljenih u iste podatke istovremeno.
- Transakcije: Osnovni uslov za bazu podataka bio je održavanje integriteta i doslednosti među podacima kojima su pristupali istovremeni korisnici. To su takozvana ACID svojstva: atomičnost, konzistentnost, izolovanost i izdržljivost.
- Veliki, dugovečni podaci: Korporativna baza podataka potrebna je da podrži ne samo hiljade već stotine hiljada ili više redova podataka. Takva baza podataka obično je potrebna da bi se nastavilo sa upotrebom bilo kojeg pojedinačnog programa; potrebno je bilo da podatke čuva godinama i decenijama, a ne tokom života programa.
Prvi sistemi zasnovani na znanju imali su potrebe za podacima koje su bile suprotne ovim zahtevima baze podataka. Stručni sistem zahteva strukturirane podatke. Ne samo tabele sa brojevima i niskama, već i pokazivače na druge objekte koji zauzvrat imaju i dodatne pokazivače. Idealan prikaz baze znanja je objektni model (koji se u literaturi o veštačkoj inteligenciji često naziva ontologijom) sa klasama, potklasama, kao i primerima.
Ni rani ekspertski sistemi nisu imali mnogo potrebe za više korisnika ili složenost koja dolazi sa zahtevanjem transakcionih svojstava podataka. Podaci za rane ekspertske sisteme korišćeni su da bi se došlo do određenog odgovora, poput medicinske dijagnoze, dizajna molekula ili odgovora na hitne slučajeve. [1] Jednom kada je rešenje problema bivalo poznato, nije bilo kritične potražnje za skladištenjem velikih količina podataka nazad u trajno skladište memorije. Preciznija izjava bila bi da su, s obzirom na dostupne tehnologije, istraživači kompromitovali i radili bez tih mogućnosti jer su shvatili da su iznad onoga što se moglo očekivati i da bi mogli bez njih razviti korisna rešenja za netrivijalne probleme. Čak i od samoga početka, pronicljiviji istraživači su shvatili potencijalne koristi mogućnosti skladištenja, analize i ponovne upotrebe znanja. Na primer, pogledajte raspravu o korporativnoj memoriji u najranijem delu u vezi s programom Knowledge-Based Software Assistant, Kordela Grina i drugih.[2]
Zahtevi za količinom podataka takođe su bili različiti za bazu znanja u poređenju sa konvencionalnom bazom podataka. Baza znanja je potrebna za poznavanje činjenica o svetu. Na primer, da predstavimo izjavu da su „Svi ljudi smrtni“. Baza podataka obično ne može da predstavlja ovo opšte znanje, već bi umesto toga trebalo da skladišti informacije o hiljadama tabela koje predstavljaju informacije o određenim ljudima. Predstavljanje da su svi ljudi smrtni i da mogu da rasuđuju o bilo kojem datom čoveku da je smrtan je delo baze znanja. Predstavljanje da su Džordž, Meri, Sem, Džena, Majk, ... i stotine hiljada drugih kupaca ljudi određenog uzrasta, pola, s određenom adresom itd. je posao za bazu podataka. [3] [4]
Kako su ekspertski sistemi prešli sa prototipa na sisteme koji su raspoređeni u korporacijskim okruženjima, zahtevi za njihovim skladištenjem podataka brzo su se počeli poklapati sa standardnim zahtevima baze podataka za više distribuiranih korisnika sa podrškom za transakcije. U početku se potražnja mogla videti na dvama različitim, ali konkurentnim tržištima. Iz VI i objektno orijentisanih zajednica nastale su objektno orijentisane baze podataka kao što je nastao i Versant. To su bili sistemi dizajnirani iz temelja kako bi imali podršku za objektno orijentisane mogućnosti, ali i da takođe podržavaju i standardne usluge baza podataka. Sa druge strane, veliki dobavljači baza podataka kao što je Orakl dodali su mogućnosti svojim proizvodima koje su pružale podršku zahtevima u bazi znanja kao što su odnosi klase i potklase.
Internet kao baza znanja uredi
Sledeća evolucija pojma baza znanja bio je Internet. Sa porastom Interneta, dokumenti, hipertekst i multimedijalna podrška postali su presudni za bilo koju korporativnu bazu podataka. Više nije bilo dovoljno podržavati velike tabele podataka ili relativno male predmete koji su živeli prvenstveno u računarskoj memoriji. Podrška za korporativne veb lokacije zahtevala je postojanost i transakcije dokumenata. Ovo je stvorilo potpuno novu disciplinu poznatu kao Upravljanje veb sadržajem. Drugi pokretač podrške dokumentima bio je porast dobavljača za upravljanje znanjem kao što je Lotus Notes. Upravljanje znanjem zapravo je prethodilo Internetu, ali sa Internetom postojala je velika sinergija između ta dva područja. Proizvodi za upravljanje znanjem usvojili su termin „baza znanja“ da bi opisali svoja spremišta, ali je značenje imalo suptilnu razliku. U slučaju ranijih sistema zasnovanih na znanju, znanje je bilo prvenstveno za upotrebu automatizovanog sistema, za rasuđivanje i donošenje zaključaka o svetu. Sa proizvodima za upravljanje znanjem, znanje je prvenstveno bilo namenjeno ljudima, npr. kako bi služilo kao spremište priručnika, procedura, smernica, najboljih praksi, dizajna i koda za ponovnu upotrebu itd. U oba slučaja razlike između upotrebe i vrsta sistema bile su loše definisane. Kako se tehnologija širila, retko se nalazio sistem koji bi zaista mogao da bude čisto klasifikovan kao zasnovan na znanju u smislu ekspertskog sistema koji izvodi automatizovano rezonovanje i zasnovan na znanju u smislu upravljanja znanjem koji pruža znanje u obliku dokument i mediji koje bismo mogli iskoristiti mi ljudi. [5]
Vidi još uredi
Reference uredi
- ^ a b 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. Pristupljeno 1. 12. 2013.
- ^ Feigenbaum, Edward (1983). The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World . Reading, MA: Addison-Wesley. str. 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.
- ^ Krishna, S (1992). Introduction to Database and Knowledge-base Systems. Singapore: World Scientific Publishing. ISBN 981-02-0619-4.
