人工智能與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合研究和設(shè)計(jì)探討

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(shuō)過(guò)“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(kù)技術(shù)的出現(xiàn)也給人類帶來(lái)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(shì)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(kù)和知識(shí)庫(kù)

數(shù)據(jù)可以代表實(shí)際存在事物的信息，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的形式將其細(xì)化出來(lái)，相比之下，知識(shí)則是一種概念和抽象信息，人們?cè)诳戳酥笳莆盏氖谴蠓秶膬?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(shí)都被人類當(dāng)成信息，但兩者在結(jié)合了之后就會(huì)形成一個(gè)信息庫(kù)，這是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，會(huì)有很多真實(shí)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(shí)庫(kù)，表達(dá)的是一種抽象的概念或定律。數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)內(nèi)容，比較典型的數(shù)據(jù)模型可以確定靜態(tài)事實(shí)和關(guān)系。而知識(shí)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)構(gòu)成形式，通過(guò)知識(shí)模型可以看出具體的信息表示，其中由包含了知識(shí)操作和結(jié)構(gòu)知識(shí)以及知識(shí)約束等等。

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行監(jiān)管的系統(tǒng)被稱之為數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，專門用來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)，就需要得到管理系統(tǒng)的允許，該管理系統(tǒng)還可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)加以維護(hù)。如果說(shuō)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息有所丟失時(shí)，就可以通過(guò)該管理系統(tǒng)進(jìn)行再組織。對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行管理的系統(tǒng)被稱之為知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)，專門用來(lái)對(duì)知識(shí)庫(kù)加以管控，其可以對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)和拓展，如知識(shí)庫(kù)的基本定義等，當(dāng)知識(shí)庫(kù)吸收了新的知識(shí)之后，就需要更改知識(shí)庫(kù)，這時(shí)也同樣需要得到知識(shí)管理系統(tǒng)的允許。數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)，就是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在應(yīng)用的過(guò)程當(dāng)當(dāng)中，有著很強(qiáng)的通用性，而數(shù)據(jù)庫(kù)卻有著一定的局限性，這使得數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)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(lái)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(kù)和知識(shí)庫(kù)的處理對(duì)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(kù)的儲(chǔ)存力較強(qiáng)，而知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)存力較弱，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，相反，知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)要復(fù)雜一些；數(shù)據(jù)庫(kù)用戶也可以更新，而知識(shí)庫(kù)只有專家才能進(jìn)行更新，給用戶帶來(lái)了一定的不便；數(shù)據(jù)庫(kù)可以推導(dǎo)出具體的知識(shí)，而知識(shí)庫(kù)可以推導(dǎo)出新知識(shí)。這些足以說(shuō)明數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)之間的不同。

2 人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)變得復(fù)雜起來(lái)，對(duì)于信息的儲(chǔ)存力越來(lái)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(kù)技術(shù)在近年來(lái)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(guò)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(yǔ)義信息查詢等功能。將人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相融合，就是指的將兩種技術(shù)經(jīng)驗(yàn)、優(yōu)勢(shì)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(kù)技術(shù)單方面無(wú)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(kù)技術(shù)的集成，其中還接觸到了很多的互擴(kuò)知識(shí)，借鑒雙方的成長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，具體的領(lǐng)域包含了知識(shí)表示和模擬信息模型。在該技術(shù)當(dāng)中，將數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行連接，以此來(lái)構(gòu)成一個(gè)更為全面的知識(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，其信息處理能力自然而然也會(huì)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(shí)和數(shù)據(jù)都有著很強(qiáng)的共享性，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)、知識(shí)和知識(shí)之間可以進(jìn)行共享，且時(shí)效比較強(qiáng)，在操作時(shí)效率更高。

其次，在把人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相結(jié)合之后，人工智能系統(tǒng)可以取長(zhǎng)補(bǔ)短，從客觀上來(lái)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(kù)技術(shù)差一點(diǎn)，在和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相結(jié)合后，就可以借鑒數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的管理經(jīng)驗(yàn)，將人工智能的知識(shí)管理、知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)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(kù)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(shí)庫(kù)的范例，將數(shù)據(jù)庫(kù)的目標(biāo)當(dāng)成是知識(shí)庫(kù)的目標(biāo)，而將數(shù)據(jù)庫(kù)的三級(jí)表示和設(shè)計(jì)方法當(dāng)成是人工智能知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)方法，諸如E-R方法等。

3 人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合的設(shè)計(jì)方向

3.1 演繹數(shù)據(jù)庫(kù)

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

3.2 專家數(shù)據(jù)庫(kù)

專家數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)管理系統(tǒng)和知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)當(dāng)中，那么就可以打造出一個(gè)大型信息共享系統(tǒng)，在該系統(tǒng)之中，可以對(duì)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(qiáng)的獨(dú)立性，在使用起來(lái)也非常獨(dú)立，性能比較好，可以對(duì)知識(shí)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(yùn)作，也可以解決一些難度系數(shù)比較大的現(xiàn)實(shí)問題。

3.3 積極數(shù)據(jù)庫(kù)

積極數(shù)據(jù)庫(kù)有著簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，但雖然很簡(jiǎn)單，卻有著很強(qiáng)且有效的推理能力，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)可以隨機(jī)性的激發(fā)規(guī)則，還可以在激發(fā)的同時(shí)，將規(guī)則激活時(shí)候的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)記錄下來(lái)。

3.4 知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)

知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)相當(dāng)于是數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)的完整結(jié)合，和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)有一點(diǎn)相似之處，就是可以將知識(shí)從程序當(dāng)中抽離出來(lái)，再添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái)。知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)可以分成兩個(gè)種類，一個(gè)是面向系統(tǒng)知識(shí)，這可以在一定程度上提高數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的工作質(zhì)量。另一個(gè)是面向應(yīng)用知識(shí)，包含演繹、語(yǔ)義以及決策等多種知識(shí)，目的在于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(yùn)行中可以給用戶帶來(lái)更多的便捷和幫助。

3.5 語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型

語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型就是在數(shù)據(jù)庫(kù)模型基礎(chǔ)之上，添加語(yǔ)義表達(dá)能力之后形成的，它的出現(xiàn)可以讓數(shù)據(jù)庫(kù)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(yǔ)

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(kù)技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，那么則可以開發(fā)出推動(dòng)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(kù)技術(shù)在發(fā)展中都遇到了對(duì)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(kù)、專家數(shù)據(jù)庫(kù)、積極數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、語(yǔ)義數(shù)據(jù)模型等方向設(shè)計(jì)，兩者技術(shù)之間相互借鑒，取長(zhǎng)補(bǔ)短，從而開發(fā)出一種綜合性的新興技術(shù)。