Тенденция развития Систем Управления Базами Данных

Современные СУБД можно делить на универсальные и специализированные.

Универсальные предназначены для использования в различных предметных областях.

Специализированные – для описания конкретных систем.

В последнее время признание получают объектно-ориентированные СУБД, появлению которых помогли объектно-ориентированное програмирование и использование компьютера для обработки информации, воспринимаемой человеком.

В прошлом понятие «автоматизация обработки информации» означало лишь простые процедуры: сбор, регистрация, обработка, передача, хранение информации и её выдача. Развитие возможностей компьютеров позволило начать переход к обработке нетрадиционных данных: графика, рисунок, текст, звуки, видео и др. . Возрасла роль интеграции информации, необходимость обмена информацией из различных СУБД и др. функциями.

По мнению специалистов, основное направление в развитии СУБД – разработка универсальных СУБД. Так же рассматривается: -улучшение графического интерфейса -возможность работы в локальном режиме -расширение спец. средств -наличие собственных языков програмирования -применение объектной технологии

Интеграция БД тредует разработки проблем параллельной обработки на многопроцессорных вычислительных системах. В таком случае СУБД делятся на: 1) Без раздела рессурса (за каждым процессом закреплены конкретные области памяти)

2) С совместным использованием дискового пространства (все процессы делят память между собой)

СУБД совершенствуется и развивается вместе с расширением функциональных возможностями, архитектурой СУБД и качеством внешнего интерфейса. Развитие БД, СУБД и интернета происходит в направлении расширения их «интеллекта» за счет развитя и применения интеллектуальных программ, что приводит к созданию баз знаний по предметным областям и глобальной БЗ.

Системы искусственного интеллекта

История исследования и раэработок систем искусственного интеллекта может делиться на 4 периода:

1. 60-е – начало 70-х - попытки смоделировать общие интеллектуальные процессы

2. 70-е - исследования и разработка подходов к формальному представлению знаний

3. 80-е - разработка спец. интеллектуальных систем, имеющих практическое значение

4. 90-е - работы по созданию ЭВМ 5-го поколения

Методы искусственного интеллекта применяют при решении задач распознавания образов, моделирования игр, понимания естесственного языка, выявление и представление знаний экспертов в экспертных системах и др.. Во всех этих направлениях главные трудности связаны с тем, что недостаточно изучены и понятныпринципы человеческой интеллектуальной деятельности.

Базы знаний. При изучении интеллектуальных систем необходимо выяснить, что представляют собой знания и в чём их отличие от БД. Основной особенностью интеллектуальых систем является то, что они основаны на знаниях, точнее, на конкретном их представлении. Знание – хранимая информация, формализованная в соответствии с правилами, которую ЭВМ может использовать при логическом выводе алгоритмов.

Представления знаний: 1) продукционная и логическая модель 2) семантические сети 3) фреймы

Продукционные правила – наиболее простой способ представления знаний. Он основан на представлении знаний в форме правил («ЕСЛИ – ТО»)

Знания, представленные в ИС (интеллектуальной системе), образуют БЗ. В ИС входит механизм выводов, позволяющий получать новые знания на основе знаний из БЗ.

Простота и наглядность представления знаний с помощью продукций обусловила егго применения во многих системах.

Семантическая сеть – ориентированный граф, вершины которого есть понятия, а дуги – отношения между ними. Такие сети способны отображать структуру знаний во всей сложности их взаимосвязей, увязать в единое целое их объекты и свойства.