Интеллектуальные базы данных

Развитие приложений ИС требует реализации более легкого и удобного доступа к базам данных.

Технологии ИИ, особенно ЭС и искусственные нейронные сети (ИНС), могут сделать доступ и манипуляции в сложных БД проще. Одним из путей является усиление роли СУБД в обеспечении этого, совместно со способностью выведения заключений, что в результате получило общее название интеллектуальная БД.

Одним из вариантов интеграции ЭС и БД показан на рис.9.3.

Рис.9.3. Структура интеллектуальной базы данных,

представляющая один из способов интеграции ЭС и БД.

Трудности в соединении ЭС с большими БД являются главной проблемой даже для больших корпораций. Многие продавцы ПО, осознавая важность такой интеграции, развивают свою программную продукцию для ее поддержки. Примером такого продукта является реляционная СУБД компании Oracle, которая объединяет функциональность ЭС с БД и представляет в форме оптимизатора запросов, которые отбирает наиболее эффективные пути следования запросов БД.

Оптимизация важна для пользователей, т.к. с такой способностью им нужно знать только несколько правил и команд для использования БД.

Одним из главных текущих направлений в разработке коммерческих программ ИИ компании IBM является обеспечение подсистемы обработки знаний для работы с БД, которая дает возможность пользователям выделить информацию из БД и передать ее в базу правил ЭС в нескольких различных структурах представления знаний.

Другой продукт – это КЕЕ Connection (Intelli Corporation), который переводит команды КЕЕ (КЕЕ – Knowledge Engineering Environment) в запросы БД и автоматически поддерживает тракт данных, флуктуирующих туда и обратно между базой знаний КЕЕ и реляционной БД, использующей SQL. Другими преимуществами такой интеграции являются способности использовать символьное представление данных и улучшения в конструкции, операциях и поддержании СУБД.

Некоторые программные инструменты для добычи данных включают интеллектуальные системы, которые поддерживают интеллектуальный поиск. Интеллектуальная добыча и анализ данных (ИАД) позволяет открыть информацию в хранилищах данных, когда запросы и отчеты не могут быть обнаружены.

Инструменты ИАД находят образцы в данных и выводят из них правила. Эти образцы и правила могут быть использованы для руководства при принятии решений и прогнозировании результатов этих решений.ИАД может ускорить анализ путем сосредоточения внимания на наиболее важных переменных.

Пять типов информации может быть применено при ИАД: ассоциации, последовательности, классификации, кластеры и прогнозирование.

Основными типами программных инструментариев, используемых в ИАД, являются:

- рассуждения на основе прецедентов;

- нейронные вычисления;

- интеллектуальные агенты;

- другие средства: деревья решений, ролевая индукция, визуализация данных.

Знания в искусственном интеллекте.

База знаний.

Знание – это теоретическое и практическое понимание предмета или области.

Знаниями принято также называть хранимую в компьютере информацию, формализованную в соответствии с определенными структурными правилами, которую компьютер может автономно использовать при решении проблем на основе логического вывода. В общепринятом смысле термин «знания» стал чрезвычайно популярным, однако этому термину сложно дать определение, поскольку он включает в себя большой частью философские элементы. Если придерживаться буквального смысла термина, то его общие концепции понимаются с трудом, но когда речь заходит о представлении знаний в компьютере, то имеется в виду упомянутый ограниченный смысл. То есть, обработка знаний в компьютере представляет собой обработку их содержимого правилами преобразования тех форм, которыми описываются знания в машине.

Главная характеристика, которая отличает ИИ от других информационных систем – это то, что основной акцент ИИ – это обработка знаний (в большей степени, чем обработка данных или информации). В настоящее время знания признаны главным ресурсом организации.

Несмотря на то, что компьютер не может иметь (пока) разнообразный опыт или обучаться, как человеческий разум, он может использовать знания, данные ему людьми (экспертами). Такие знания содержат факты, понятия, теории, эвристические методы, процедуры и отношения.

Знания – это также информация, которая организована и проанализирована с целью сделать ее понятной и применимой для решения задачи или принятия решений. Коллекция совместно организованных знаний, относящихся к задачам, решаемым в системе ИИ, называется базой знаний (БЗ).

Большинство БЗ ограничены в некоторой специальной, обычно узкой предметной области, в которой они сосредоточены. При создании БЗ технология ИИ позволяет встраивать в компьютер механизм и способности вывода, основывающиеся на фактах и отношениях, содержащихся в БЗ.