Kunnskapsbase - Knowledge base
En kunnskapsbase ( KB ) er en teknologi som brukes til å lagre kompleks strukturert og ustrukturert informasjon som brukes av et datasystem. Den første bruken av begrepet var i forbindelse med ekspertsystemer , som var de første kunnskapsbaserte systemene .
Opprinnelig bruk av begrepet
Den opprinnelige bruken av begrepet kunnskapsbase var å beskrive et av de to undersystemene til et ekspertsystem. Et kunnskapsbasert system består av en kunnskapsbase som representerer fakta om verden og måter å resonnere om disse fakta for å utlede nye fakta eller markere inkonsekvenser.
Eiendommer
Begrepet "kunnskapsbase" ble laget for å skille denne formen for kunnskapsbutikk fra den mer vanlige og mye brukte begrepsdatabasen . I løpet av 1970-tallet, nesten alle store ledelsesinformasjonssystemer lagret sine data i noen form for hierarkisk eller relasjonsdatabase . På dette tidspunktet i informasjonsteknologiens historie var skillet mellom en database og en kunnskapsbase klart og utvetydig.
En database hadde følgende egenskaper:
- Flat data: Data ble vanligvis representert i et tabellformat med strenger eller tall i hvert felt.
- Flere brukere: En konvensjonell database som trengs for å støtte mer enn én bruker eller system som er logget på de samme dataene samtidig.
- Transaksjoner : Et vesentlig krav for en database var å opprettholde integritet og konsistens blant data som samtidige brukere får tilgang til . Dette er de såkalte ACID egenskaper: atomicity, konsistens, isolasjon og holdbarhet.
- Store, langlivede data: En bedriftsdatabase som trengs for å støtte ikke bare tusenvis, men hundretusener eller flere rader med data. En slik database er vanligvis nødvendig for å fortsette forbi spesifikke bruksområder for ethvert individuelt program; den trengte å lagre data i år og tiår fremfor i løpet av et program.
De første kunnskapsbaserte systemene hadde databehov som var motsatt av disse databasekravene. Et ekspertsystem krever strukturerte data. Ikke bare tabeller med tall og strenger, men tips til andre objekter som igjen har flere pekere. Den ideelle representasjonen for en kunnskapsbase er en objektmodell (ofte kalt en ontologi i kunstig intelligenslitteratur ) med klasser, underklasser og forekomster.
Tidlige ekspertsystemer hadde også lite behov for flere brukere eller kompleksiteten som følger med at det kreves transaksjonelle egenskaper på data. Dataene for de tidlige ekspertsystemene ble brukt for å komme frem til et spesifikt svar, for eksempel en medisinsk diagnose, utformingen av et molekyl eller et svar på en nødssituasjon. Når løsningen på problemet var kjent, var det ikke et kritisk krav om å lagre store datamengder tilbake til et permanent minnelager. En mer presis uttalelse ville være at gitt teknologiene som er tilgjengelig, gikk forskere på kompromiss og klarte seg uten disse evnene fordi de innså at de var utenfor det man kunne forvente, og de kunne utvikle nyttige løsninger på ikke-trivielle problemer uten dem. Selv fra begynnelsen innså de mer kloke forskerne de potensielle fordelene ved å kunne lagre, analysere og gjenbruke kunnskap. Se for eksempel diskusjonen om bedriftsminne i det tidligste arbeidet med Knowledge-Based Software Assistant-programmet av Cordell Green et al.
Volumkravene var også forskjellige for en kunnskapsbase sammenlignet med en konvensjonell database. Kunnskapsbasen som trengs for å vite fakta om verden. For eksempel å representere utsagnet om at "Alle mennesker er dødelige". En database kan vanligvis ikke representere denne generelle kunnskapen, men i stedet må den lagre informasjon om tusenvis av tabeller som representerte informasjon om spesifikke mennesker. Å representere at alle mennesker er dødelige og å kunne resonnere om et gitt menneske om at de er dødelige, er arbeidet til en kunnskapsbase. Å representere at George, Mary, Sam, Jenna, Mike, ... og hundretusener av andre kunder alle er mennesker med bestemte aldre, kjønn, adresse osv. Er arbeidet for en database.
Etter hvert som ekspertsystemer gikk fra å være prototyper til systemer som ble distribuert i bedriftsmiljøer, begynte kravene til datalagring raskt å overlappe med standard databasekrav for flere distribuerte brukere med støtte for transaksjoner. I utgangspunktet kunne etterspørselen sees i to forskjellige, men konkurransedyktige markeder. Fra AI- og objektorienterte lokalsamfunn dukket det opp objektorienterte databaser som Versant . Dette var systemer designet fra grunnen av for å ha støtte for objektorienterte evner, men også for å støtte standard databasetjenester. På den annen side la de store databaseleverandørene som Oracle muligheter til produktene sine som ga støtte til kunnskapsbaserte krav, for eksempel klasse-underklasse-relasjoner og regler.
Internett som kunnskapsbase
Den neste utviklingen for begrepet kunnskapsbase var Internett. Med fremveksten av Internett var dokumenter, hypertekst og multimediastøtte nå kritisk for enhver bedriftsdatabase. Det var ikke lenger nok til å støtte store tabeller med data eller relativt små objekter som hovedsakelig levde i datamaskinminne. Støtte for bedriftsnettsteder krevde utholdenhet og transaksjoner for dokumenter. Dette skapte en helt ny disiplin kjent som Web Content Management .
Den andre driveren for dokumentstøtte var fremveksten av leverandører av kunnskapshåndtering som Lotus Notes . Kunnskapsstyring gikk faktisk foran Internett, men med Internett var det stor synergi mellom de to områdene. Kunnskapsstyringsprodukter tok i bruk begrepet "kunnskapsbase" for å beskrive lagrene sine, men betydningen hadde en stor forskjell. Når det gjelder tidligere kunnskapsbaserte systemer, var kunnskapen først og fremst for bruk av et automatisert system, for å resonnere og trekke konklusjoner om verden. Med kunnskapshåndteringsprodukter var kunnskapen først og fremst ment for mennesker, for eksempel å tjene som et arkiv for manualer, prosedyrer, retningslinjer, beste praksis, gjenbrukbare design og kode, etc. I begge tilfeller var skillene mellom bruksområder og typer systemer dårlig definert. Etter hvert som teknologien ble større, var det sjelden å finne et system som virkelig rent kan klassifiseres som kunnskapsbasert i betydningen av et ekspertsystem som utførte automatisert resonnement og kunnskapsbasert i betydningen kunnskapshåndtering som ga kunnskap i form av dokumenter og medier som kan utnyttes av mennesker.
Se også
Referanser
Eksterne linker
 |
Scholia har en temaprofil for kunnskapsbase . |
 |
Denne logikkrelaterte artikkelen er en stubbe . Du kan hjelpe Wikipedia ved å utvide den . |