38. Напр-я разв-я субд: расш-е мн-ва типов обраб. Данных.

База знаний — 1 или неск-ко спец. образом организ. файлов, хранящих систематиз. сов-сть понятий, правил и фактов, относ. к некот. предм. области. Содержимое баз знаний оформл., связыв. между собой и предст-ся таким образом, чтобы на его основе м. б. с пом. спец. пр-мм рассуждать и делать выводы, получая свед-я, кот-е в явном виде могут не присут-вать в базах знаний. Для построения БЗ примен. методы искусств. интеллекта, спец. языки опис-я знаний и интеллект. интерфейс. Традиц. БД явл. пассивными. Они играют организующую роль, направл. на обесп-е хран-я данных. Вся процедурная логика, включая выборку и модиф-цию данных, корд-ся вне сферы управл-я данными. Среда активных БД, наоборот, инициирует действия над данными базы и упр-е ими внутри среды БД в соотв. с предвар-но установл.правилами, без необх-сти получ-я каких-л. управляющих воздействий от прилож-й или от каких-л. др. внешних источников. Активная БД м. б. охарактер. как система, следующая правилам Событие—Условие—Действия. Тех-гия активной БД реализована, в частности, в объектно-реляц. СУБД POSTGRES, разраб. на базе СУБД INGRES в калифорн. универе Беркли в 1986-1994 гг. Возм-сти существ. в наст. время техн-гий активных БД распростр. на сферу интеллект. БД. Можно считать, что активные БД откр. двери на пути к пока еще неуловимому будущему интеллект. баз данных с высоким уровнем искусств. интеллекта. Интеграция БД и web-тех-гий. Комбинир-е web-тех-гий и т-гий баз данных открыв. множ-во возм-стей. Одна из них – публикация БД. Это ее размещ-е на сервере для совместного исп-я данных. В рез. этого появл. возм-сть созд-я в среде СУБД веб-страниц с инф-ей БД. Для них исп-ся веб-браузер. В основе веб-т-гии – исп-е языка разметки html. Есть ряд проблем. Для преодол-я недостатков разраб. новый стандарт языка разметки вед-док-тов – XML, позвол. описывать не только стр-ру док-тов, но и их содерж-е. Исп-е языка привело к появл-ю XML-ориентир. СУБД (пример – Tamino XML Server компании Software AG, Ipedo XML Database компании Ipedo).

39. Знания, их виды. Базы знаний. Эксп. С-мы.

Знания-форма сущ-я и систем-ции рез-тов познават деят-сти человека.; субъект, образ, объект реальности, т.е. адекват отражение внеш и внутр мира в созн чел-ка в форме предст-ний, понятий, суждений, теорий. З. в шир. смысле – сов-сть понятий, теор. построенй и представл. Знания в узк см. – данные, информация.Виды: 1. научн / вненаучн 2 неявн/скрыт/, формализов Св-ва: 1.внутр интерпретир-сть 2 структур-сть (кажд 1 может включаться в состав любой другой инфо. между отд. 1-ми можно установить отношения: часть-целое, род-вид, элемент-класс) 3 связность (устан связи различн типа) 4 семантич. метрика (находить знания, близкие уже к найденным) 5 активность (декларативная часть –пассивная, процедурная часть – активная, соединяем их _ знания активные). БЗ – 1 или неск спец образом организов файлов, хранящих систематиз сов-сть понятий, правил и фактов,(относ к предм обл) построение на основ. инфо эксперта (исходим из специфики знаний): 1. опис. предм. области; 2. выбор способа и модели представл. знаний; 3. приобретение знаний.Модели представл знаний: 1.продукционн; 2. семантич сети; 3. фреймовая структ; 4. форм. логич модели. Эксп. с-ма— комп. пр-мма, спос.частично заменить спец-ста-эксперта в разреш-и проблемной ситуации. Совр. ЭС начали разраб-ся иссл-лями искус. интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерч. подкрепление. ЭС рассм. как модели повед-я экспертов в опред.й области знаний с исп-ем процедур логич. вывода и принятия решений. Наиб. распростр. ЭС: CLIPS, OpenCyc, WolframAlpha, MYCIN, HASP/SIAP.

40. Продукц. модели, База фактов, правил. Работа машины вывода. Продукционн. модель – модель, осн. на правилах, позвол. представить знание в виде предл-й типа «Если (условие), то (действие)». . Записыв. в виде: ЕСЛИ А1,А2,…,Аn ТО В. Продукц. инф-я явно выделена и описыв. иными ср-вами, чем декларат. инф-я. В таких моделях осуществ вывод на знаниях. В кач-ве условий: любая сов-сть суждений, объедин. логич связями типа и/или.Условие=посылка.Дейст=вывод, закл. Условия А1, А2,…, Аn обычно наз. фактами. Факт в данном случае — утвержд-е, являющ. постоянно истинным, напр.: «Адам явл. человеком». Правило в дан. случае — параметризов. утвержд-е, сост. из двух частей: усл-я и рез-та, напр.: «Если X явл. потомком человека, то X явл. чел-ком». В дан. примере правило опр. условие «X явл. потомком человека». Если для знач-я пар-ра X это условие истинно, то правило превращ. в факт «X явл. человеком».Опис-е предм. обл. строится на предпол. об устр-ве предм обл: 1. ПО может быть описана в виде мн-ва фактов и правил; 2. правила опис. прич-следтв связи м\у фактами; 3. могут отражать след типы отнош-й: сит-действ, посылка-заключ, причина-следств. Машина вывода — пр-мма, кот. вып. логич. вывод из предвар-но постр. базы фактов и правил в соотв. с законами формальной логики. В продукц. системах исп. 2 основн. способа реал-ции мех-ма вывода: прям. вывод, (от данных); обрат вывод (от цели). В 1-м случае идут от извест. данных и на каждом шаге вывода к этим фактам прим-ют все возм. правила, кот. порождают нов.факты, и так пока не будет порожден факт-цель. Во 2случае вывод идет в обр. направл-и – от поставл. цели. Если цель соглас. с заключ-ем правила, то посылку правила приним. за подцель или гипотезу, и этот пр-сс повт-ся пока не будет получено совпад-е подцели с известн. фактами