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        知識庫的產生及意義

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          知識庫是按照技術領域和知識結構對海量技術資源進行篩選整理,并通過相關機制進行審核收錄,它是如何產生的呢?以下是由學習啦小編整理關于知識庫的產生及意義的內容,希望大家喜歡!

          知識庫的產生及意義

          隨著信息大爆炸而來的是知識大爆炸,互聯網的共享使得知識的產生和流動速度越來越快,洶涌而來的信息與知識有時使人無所適從,從浩如煙海的信息海洋中迅速而準確地獲取自己最需要的信息,變得非常困難。人們習慣在網上搜索自己所需要的知識信息,卻難以辨別真偽,而企業所需要一些領域上的專業知識也很難從巨大的網絡中獲取到所需要的權威認證的知識。在這樣的情況下,產生了對領域知識進行分類整理的產品——知識庫。

          知識庫按照技術領域和知識結構對海量技術資源進行篩選整理,并通過相關機制進行審核收錄。通過分析知識工程,對知識進行結構化重組,做到易操作、易利用,全面有組織的知識集群。是針對某一(或某些)領域問題求解的需要,采用某種(或若干)知識表示方式在計算機存儲器中存儲、組織、管理和使用的互相聯系的知識片集合。個人或者組織可通過知識庫快速獲取知識信息進行工作、生活上的指導。2016年3月,谷歌人工智能“AlphaGo"與圍棋世界冠軍韓國九段棋手李世石的對弈中,以4:1勝出,而“AlphaGo”的數據底層正是由機器學習產生的龐大知識庫。

          建立知識庫的意義在于:

          ① 使信息和知識有序化,是知識庫對社會的首要貢獻。

          ② 加快知識和信息的流動,有利于知識共享與交流。

          ③ 還有利于實現社會各領域的協作與溝通。

          ④ 可以幫助組織實現對知識的有效管理。

          除了提供文檔性質的知識庫,知識庫通常并不獨立使用,它作為專家系統、決策支持系統等領域的核心數據設施,通過外部系統的引導,巧妙地在合適的時間把合適的知識發送給合適的人。

          知識庫的簡介

          知識庫的概念來自兩個不同的領域,一個是人工智能及其分支-知識工程領域,另一個是傳統的數據庫領域。由人工智能(AI)和數據庫(DB)兩項計算機技術的有機結合,促成了知識庫系統的產生和發展。

          知識庫是基于知識的系統(或專家系統)具有智能性。并不是所有具有智能的程序都擁有知識庫,只有基于知識的系統才擁有知識庫。許多應用程序都利用知識,其中有的還達到了很高的水平,但是,這些應用程序可能并不是基于知識的系統,它們也不擁有知識庫。一般的應用程序與基于知識的系統之間的區別在于:一般的應用程序是把問題求解的知識隱含地編碼在程序中,而基于知識的系統則將應用領域的問題求解知識顯式地表達,并單獨地組成一個相對獨立的程序實體。

          知識庫的特點

          1)知識庫中的知識根據它們的應用領域特征、背景特征(獲取時的背景信息)、使用特征、屬性特征等而被構成便于利用的、有結構的組織形式。知識片一般是模塊化的。

          2)知識庫的知識是有層次的。最低層是“事實知識”,中間層是用來控制“事實”的知識(通常用規則、過程等表示);最高層次是“策略”,它以中間層知識為控制對象。策略也常常被認為是規則的規則。因此知識庫的基本結構是層次結構,是由其知識本身的特性所確定的。在知識庫中,知識片間通常都存在相互依賴關系。規則是最典型、最常用的一種知識片。

          3)知識庫中可有一種不只屬于某一層次(或者說在任一層次都存在)的特殊形式的知識——可信度(或稱信任度,置信測度等)。對某一問題,有關事實、規則和策略都可標以可信度。這樣,就形成了增廣知識庫。在數據庫中不存在不確定性度量。因為在數據庫的處理中一切都屬于“確定型”的。

          4)知識庫中還可存在一個通常被稱作典型方法庫的特殊部分。如果對于某些問題的解決途徑是肯定和必然的,就可以把其作為一部分相當肯定的問題解決途徑直接存儲在典型方法庫中。這種宏觀的存儲將構成知識庫的另一部分。在使用這部分時,機器推理將只限于選用典型方法庫中的某一層體部分。

          知識庫的應用

          1、專家系統

          專家系統可以看作是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統,一般采用人工智能中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由領域專家才能解決的復雜問題。專家系統通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數據庫、知識獲取等6個部分構成。其中尤以知識庫與推理機相互分離而別具特色。專家系統的體系結構隨專家系統的類型、功能和規模的不同,而有所差異。

          2、決策支持系統

          決策支持系統,以計算機技術、仿真技術和信息技術為手段,針對半結構化的決策問題,支持決策活動的具有智能作用的人機系統。決策支持系統能夠為決策者提供所需的數據、信息和背景資料,幫助明確決策目標和進行問題的識別,建立或修改決策模型,提供各種備選方案,并且對各種方案進行評價和優選,為決策者提供各種可靠方案,檢驗決策者的要求和設想,從而達到支持決策的目的。

          決策支持系統一般由交互語言系統、問題系統以及數據庫、模型庫、方法庫、知識庫管理系統組成。

          決策支持系統強調的是對管理決策的支持,而不是決策的自動化,它所支持的決策可以是任何管理層次上的,如戰略級、戰術級或執行級的決策。


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