鎮(zhèn)濤

(武昌職業(yè)學(xué)院,湖北 武漢430202)

人工智能是人類科技發(fā)展最具代表性的技術(shù)之一，格雷斯科特說過“到2035 年，人類的思維不可能也不應(yīng)該可以繼續(xù)跟上人工智能的步伐了”?？茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步是很明顯的，數(shù)據(jù)庫技術(shù)的出現(xiàn)也給人類帶來了極大的便捷，若將兩者進(jìn)行結(jié)合，那么就可以將兩者優(yōu)勢加以融合，并在此基礎(chǔ)之上，開發(fā)出更多的功能。

1 數(shù)據(jù)庫和知識庫

數(shù)據(jù)可以代表實際存在事物的信息，通過分析數(shù)據(jù)的形式將其細(xì)化出來，相比之下，知識則是一種概念和抽象信息，人們在看了之后掌握的是大范圍的內(nèi)容，而在看了數(shù)據(jù)之后則是了解的具體事物內(nèi)容。一般，數(shù)據(jù)和知識都被人類當(dāng)成信息，但兩者在結(jié)合了之后就會形成一個信息庫，這是計算機系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，會有很多真實的數(shù)據(jù)，但是，在人工智能系統(tǒng)當(dāng)中，則被稱之為知識庫，表達(dá)的是一種抽象的概念或定律。數(shù)據(jù)庫的組織方式之一就是數(shù)據(jù)模型，其中，主要涵蓋了約束、操作以及結(jié)構(gòu)三個內(nèi)容，比較典型的數(shù)據(jù)模型可以確定靜態(tài)事實和關(guān)系。而知識模型是數(shù)據(jù)庫的知識構(gòu)成形式，通過知識模型可以看出具體的信息表示，其中由包含了知識操作和結(jié)構(gòu)知識以及知識約束等等。

對于數(shù)據(jù)庫進(jìn)行監(jiān)管的系統(tǒng)被稱之為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，專門用來對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理，當(dāng)數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的數(shù)據(jù)信息需要進(jìn)行刪除、修改、增添、發(fā)送時，就需要得到管理系統(tǒng)的允許，該管理系統(tǒng)還可以對數(shù)據(jù)庫加以維護(hù)。如果說數(shù)據(jù)庫中的信息有所丟失時，就可以通過該管理系統(tǒng)進(jìn)行再組織。對知識庫進(jìn)行管理的系統(tǒng)被稱之為知識庫管理系統(tǒng)，專門用來對知識庫加以管控，其可以對知識庫進(jìn)行維護(hù)和拓展，如知識庫的基本定義等，當(dāng)知識庫吸收了新的知識之后，就需要更改知識庫，這時也同樣需要得到知識管理系統(tǒng)的允許。數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)在很多領(lǐng)域都有了使用，但是，問題也漸漸凸顯出來，就是數(shù)據(jù)庫技術(shù)在應(yīng)用的過程當(dāng)當(dāng)中，有著很強的通用性，而數(shù)據(jù)庫卻有著一定的局限性，這使得數(shù)據(jù)庫大多數(shù)都用在處理現(xiàn)成數(shù)據(jù)上，而處理還不具全面性，只能處理百分之五至百分之十的數(shù)據(jù)。人工智能系統(tǒng)的實用大多都圍繞在指定領(lǐng)域之中，適用范疇并不寬，再加上人工智能本來就有精確性不足的弊端，這使得最終給出的答案并不完全可靠，但是，人工智能可以用在解決人類高難問題上。數(shù)據(jù)庫和知識庫的處理對象、表達(dá)形式、結(jié)構(gòu)等都完全不一樣，在具體操作和管理上也自然不同，其區(qū)別十分明顯。數(shù)據(jù)庫的儲存力較強，而知識庫儲存力較弱，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)非常簡單，相反，知識庫結(jié)構(gòu)要復(fù)雜一些；數(shù)據(jù)庫用戶也可以更新，而知識庫只有專家才能進(jìn)行更新，給用戶帶來了一定的不便；數(shù)據(jù)庫可以推導(dǎo)出具體的知識，而知識庫可以推導(dǎo)出新知識。這些足以說明數(shù)據(jù)庫和知識庫之間的不同。

2 人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)結(jié)合的策略分析

如今，伴隨著人工智能的進(jìn)化，也遇到了很多數(shù)據(jù)庫發(fā)展中遇到的問題，比如，結(jié)構(gòu)變化非常大，也從之前比較簡單的結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜起來，對于信息的儲存力越來越大，也可以大面積的訪問，在功能方面有了很大的增加。數(shù)據(jù)庫技術(shù)在近年來的發(fā)展中，也遇到了和人工智能相類似的問題，但在解決問題的過程當(dāng)中，也突破了原本的局限，信息處理能力得到很大的上升，還增加了語義信息查詢等功能。將人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相融合，就是指的將兩種技術(shù)經(jīng)驗、優(yōu)勢相結(jié)合，從而將組成后的系統(tǒng)功能加以提升，該系統(tǒng)可以解決人工智能或數(shù)據(jù)庫技術(shù)單方面無法解決的問題，從而造福于人類。這樣的融合不單單是人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的集成，其中還接觸到了很多的互擴知識，借鑒雙方的成長經(jīng)驗，取長補短，具體的領(lǐng)域包含了知識表示和模擬信息模型。在該技術(shù)當(dāng)中，將數(shù)據(jù)庫和知識庫進(jìn)行連接，以此來構(gòu)成一個更為全面的知識數(shù)據(jù)系統(tǒng)，其信息處理能力自然而然也會得到增加，在分系統(tǒng)之中，也有著屬于自己的工作模式，里頭所涉及到的知識和數(shù)據(jù)都有著很強的共享性，也就是說，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)、知識和知識之間可以進(jìn)行共享，且時效比較強，在操作時效率更高。

其次，在把人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合之后，人工智能系統(tǒng)可以取長補短，從客觀上來講，人工智能在信息共享和故障恢復(fù)等具體操作上，要比數(shù)據(jù)庫技術(shù)差一點，在和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合后，就可以借鑒數(shù)據(jù)庫技術(shù)的管理經(jīng)驗，將人工智能的知識管理、知識庫設(shè)計等進(jìn)行改良，從而改善人工智能的特性和功能，讓人工智能可以獲得更好的發(fā)展渠道。就比如，數(shù)據(jù)庫技術(shù)有著最基本的輸入、檢索等功能，這可以當(dāng)成是人工智能知識庫的范例，將數(shù)據(jù)庫的目標(biāo)當(dāng)成是知識庫的目標(biāo)，而將數(shù)據(jù)庫的三級表示和設(shè)計方法當(dāng)成是人工智能知識庫的設(shè)計方法，諸如E-R方法等。

3 人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)結(jié)合的設(shè)計方向

3.1 演繹數(shù)據(jù)庫

在以往的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)基礎(chǔ)之上，又新添加了一個演繹推理機制，該機制的出現(xiàn)使得可以直接從儲存數(shù)據(jù)當(dāng)中推演非直接儲存結(jié)論。就比如，在INGRES 和UNIFY 等數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，如果添加PROLOG 等類型的推理語言，那么不但可以使其具有很強的演繹性，也可以擁有大型數(shù)據(jù)庫管理能力。

3.2 專家數(shù)據(jù)庫

專家數(shù)據(jù)庫有著一定的專業(yè)性，如果把專家系統(tǒng)技術(shù)帶入到以往的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和知識庫管理系統(tǒng)當(dāng)中，那么就可以打造出一個大型信息共享系統(tǒng)，在該系統(tǒng)之中，可以對大量的信息數(shù)據(jù)加以共享，在此基礎(chǔ)之上，面向只是問題加以解答。這一系統(tǒng)有著非常強的獨立性，在使用起來也非常獨立，性能比較好，可以對知識數(shù)據(jù)等進(jìn)行維護(hù)和拓展，可以適用于很多環(huán)境下運作，也可以解決一些難度系數(shù)比較大的現(xiàn)實問題。

3.3 積極數(shù)據(jù)庫

積極數(shù)據(jù)庫有著簡單的特點，但雖然很簡單，卻有著很強且有效的推理能力，對于數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)可以隨機性的激發(fā)規(guī)則，還可以在激發(fā)的同時，將規(guī)則激活時候的數(shù)據(jù)庫狀態(tài)記錄下來。

3.4 知識數(shù)據(jù)庫

知識數(shù)據(jù)庫相當(dāng)于是數(shù)據(jù)庫和知識庫的完整結(jié)合，和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫有一點相似之處，就是可以將知識從程序當(dāng)中抽離出來，再添加到數(shù)據(jù)庫中來。知識數(shù)據(jù)庫可以分成兩個種類，一個是面向系統(tǒng)知識，這可以在一定程度上提高數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的工作質(zhì)量。另一個是面向應(yīng)用知識，包含演繹、語義以及決策等多種知識，目的在于對數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)加以延伸，使其可以適應(yīng)更多的應(yīng)用區(qū)域，在運行中可以給用戶帶來更多的便捷和幫助。

3.5 語義數(shù)據(jù)模型

語義數(shù)據(jù)模型就是在數(shù)據(jù)庫模型基礎(chǔ)之上，添加語義表達(dá)能力之后形成的，它的出現(xiàn)可以讓數(shù)據(jù)庫表達(dá)能力和處理功能更為豐富，也可以處理一些更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

結(jié)束語

科技的進(jìn)步，也是人類進(jìn)步史上的一大步，如果將人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行有機結(jié)合，那么則可以開發(fā)出推動人類生活進(jìn)步的高新技術(shù)產(chǎn)品，便捷人們的生活和工作。人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)在發(fā)展中都遇到了對方所遇到的問題，在將兩者進(jìn)行結(jié)合之后，可以朝著演繹數(shù)據(jù)庫、專家數(shù)據(jù)庫、積極數(shù)據(jù)庫、知識數(shù)據(jù)庫、語義數(shù)據(jù)模型等方向設(shè)計，兩者技術(shù)之間相互借鑒，取長補短，從而開發(fā)出一種綜合性的新興技術(shù)。