知识库(数据库)

时间：2022-12-09 10:30:01 | 来源：信息时代

时间：2022-12-09 10:30:01 来源：信息时代

    知识库 : 一种基于知识的智能系统,它利用计算机来表达、存储和管理某种特定领域的知识,并利用知识来解决该领域的问题。知识库也可说是知识的集合,而知识通常包括知识概念、事实与规则。知识库与数据库既有差异又相互联系,两者可统称为信息库。
知识库、知识库管理系统及知识库系统的概念是有区别的。
数据库学术界把人工智能(AI)技术引入组成知识库,而人工智能学术界把数据库技术引入组成知识库。因此,知识库又称智能数据库或人工智能数据库。两种定义的侧重点不同,数据库利用AI技术来开发具有智能的数据库系统,主要是从逻辑程序设计的观点出发,进行知识库系统的研究。将人工智能技术引入到数据库中,以改进和扩充数据库的性能,使之具有推理能力、语义知识、知识的获取、知识和数据的管理等功能。从数据库角度研究知识库,即在数据库中加入推理规则,使数据库具有推理功能。
按照J.D.Ullman早期对知识库的定义: 知识库系统是具有两种逻辑程序设计特征; 即既作为查询语言又作为宿主语言的描述性语言,另外是支持数据库系统的主要功能,如支持大批量的数据的高效存取、数据共享、并发控制及故障恢复等。而D.H.Warren对知识库定义是: 知识库系统应能有效处理一定规模的知识库,它至少应有3500个谓词,3万条规则和300～400万个以上事实组成,其总存储量达到1GB的逻辑程序设计系统。以上两种定义代表了当时数据库界专家对知识库(智能数据库)的理解。而人工智能(AI)专家所理解的知识库系统,更为直接、广泛,这样的系统可称为知识基系统或知识处理系统。这是利用人类所认识的现有知识进行推理、联想、学习和问题求解的智能计算机信息系统,即偏重于AI的知识库系统。此外,也可以将知识库作为智能数据库的一种新发展。
知识与数据在知识库系统与数据库系统中区分是十分重要的。但有时知识与数据的区分又不太明显,在一些模型中知识是信息,而在另一些模型中知识却是数据。
管理知识库的计算机软件称为知识库管理系统(knowledge base management system,KBMS),KBMS应具有支持传统数据库管理系统的一切功能,包括对数据、知识的有效的存取、事务处理等,并且有专门的描述语言对知识进行操纵与处理。
知识库管理系统KBMS有下列特性: ①KBMS所管理的知识仅限于事实与规则两种;②KBMS应能管理大量的知识;③KBMS所用的语言大多用谓词逻辑表示; ④KBMS的核心是推理机构。
知识库系统(knowledge base system,KBS)是资源的集成,包括知识库及相应存储机构、知识库管理系统及相应的机器、知识获取机构及相应的工程人员及知识库管理人员。
传统的谓词逻辑所表示的知识是一种完全的知识,其推理是精确推理。在现实世界中,多数知识属于不完全的知识,其推理也多属非精确推理。因此,近年来研究基于非经典逻辑及非精确推理的知识库已成为知识库研究领域的重要内容。图1为知识库系统示意图。

图1 知识库系统示意图

知识库系统的发展大致经历了如下几个阶段:20世纪70年代在数据库中引入人工智能,并提出演绎数据库概念。演绎数据库系统是传统数据库系统与演绎推理技术的有机结合,能存储与管理知识。80年代出现的基于谓词逻辑的知识库系统具有存储与管理大量知识的功能,它比演绎数据库又前进了一大步,随后又出现了基于一阶谓词逻辑的逻辑数据语言,如Prolog、Datalog、NAIL!、LDL、eoRAL等,这些语言都是Horn子句的扩充。90年代知识库系统在理论和实践上都取得突破。这是由于数据库技术与人工智能技术的有效结合而发展的结果。近年来,知识库系统逐渐趋向成熟与实用,如斯坦福大学的NAIL!和MCC的LDL系统。知识库系统的应用主要包括: 决策支持系统(DSS)、图形处理及CAD、专家系统、主动数据库、数据库设计、知识库自动生成工具和机器人等。
知识库的发展趋势目前主要表现在: 扩大知识的表示与知识处理(推理)的范围;非经典逻辑、非精确推理、模糊逻辑的知识库系统研究;知识库语言的改进与扩充、知识库的查询优化算法、智能检索和知识库校验方法研究; 知识获取与机器学习、知识库求精与更新算法研究,以及知识库系统结构的发展等。总之,知识库的发展前景是广阔的,新的课题不断涌现,例如,多级知识库及综合知识库、黑板结构、分布式知识库系统和多智能体协同工作系统的研究等。