1. Data:
* fakta: Det här är grundläggande information om enheter och deras relationer. Till exempel "John är student" eller "Paris är Frankrikes huvudstad."
* Regler: Dessa uttrycker förhållanden mellan fakta och kan användas för att härleda ny kunskap. Till exempel, "Om någon är student, är de också en person" eller "Om det regnar, är marken våt."
* koncept: Dessa är abstrakta idéer eller kategorier som representerar grupper av enheter. Till exempel "djur", "fordon" eller "känslor."
* relationer: Dessa definierar hur olika enheter eller koncept är anslutna. Till exempel "har ett kapital", "är en del av" eller "orsaker."
2. Struktur:
* Kunskapsrepresentation: Hur data är organiserade och representerade i kunskapsbasen. Vanliga metoder inkluderar:
* Semantiska nätverk: Grafer där noder representerar koncept och kanter representerar förhållanden mellan dem.
* ramsystem: Data är organiserade i ramar, som är datastrukturer som representerar specifika objekt eller koncept.
* logikprogrammering: Använder formell logik för att representera kunskap som logiska uttalanden.
* ontologier: Formella beskrivningar av koncept och relationer inom en specifik domän.
* metadata: Information om själva uppgifterna, till exempel dess källa, skapande datum och giltighet.
3. Resonemangsfunktioner:
* inferensmotor: Ett system som använder kunskapsbasen för att härleda ny kunskap genom att tillämpa logiska regler och resonemetoder.
* Query Language: Ett språk som används för att ställa frågor och hämta information från kunskapsbasen.
4. Applikationer:
* expertsystem: Används för att automatisera beslutsfattande inom specifika domäner som medicin, finans eller teknik.
* Informationshämtning: Används för att söka och hämta relevant information från stora datasätt.
* Naturlig språkbehandling: Används för att göra det möjligt för maskiner att förstå och bearbeta mänskligt språk.
* robotik: Används för att göra det möjligt för robotar att förstå deras miljö och fatta beslut.
Exempel på kunskapsbaser:
* wikipedia: En enorm kunskapsbas av artiklar om olika ämnen.
* Google Knowledge Graph: En storskalig kunskapsbas som driver Google-sökning.
* dbpedia: En kunskapsbas extraherad från Wikipedia.
* WordNet: En lexikal databas med engelska som grupperar ord i uppsättningar av synonymer.
I huvudsak fungerar en kunskapsbas som ett arkiv med information som gör det möjligt för maskiner att "tänka" och lösa problem genom att resonera om världen.
