Base de conocimientos

En informática , una base de conocimiento ( BC ) es un conjunto de oraciones, cada una expresada en un lenguaje de representación del conocimiento , con interfaces para generar nuevas oraciones y formular preguntas sobre el conocimiento existente, donde cualquiera de estas interfaces puede utilizar inferencias . ^{[ 1 ]} Es una tecnología empleada para almacenar datos estructurados complejos utilizados por un sistema informático . El uso inicial del término se relacionó con los sistemas expertos , que fueron los primeros sistemas basados ​​en el conocimiento .

El uso original del término base de conocimiento era para describir uno de los dos subsistemas de un sistema experto . Un sistema basado en el conocimiento consta de una base de conocimiento que representa hechos sobre el mundo y formas de razonar sobre esos hechos para deducir nuevos hechos o resaltar inconsistencias. ^{[ 2 ]}

El término «base de conocimiento» se acuñó para distinguir este tipo de almacenamiento de información del término « base de datos» , más común y extendido . Durante la década de 1970, prácticamente todos los grandes sistemas de información de gestión almacenaban sus datos en algún tipo de base de datos jerárquica o relacional . En este punto de la historia de la tecnología de la información , la distinción entre una base de datos y una base de conocimiento era clara e inequívoca.

Una base de datos tenía las siguientes propiedades:

• Datos planos: Los datos se representaban habitualmente en formato tabular, con cadenas de texto o números en cada campo.
• Múltiples usuarios: Una base de datos convencional necesita admitir más de un usuario o sistema conectado a los mismos datos al mismo tiempo.
• Transacciones : Un requisito esencial para una base de datos es mantener la integridad y la coherencia entre los datos a los que acceden usuarios concurrentes . Estas son las denominadas propiedades ACID : Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.
• Datos voluminosos y de larga duración: Una base de datos corporativa debía soportar no solo miles, sino cientos de miles o más filas de datos. Por lo general, dicha base de datos debía perdurar más allá del uso específico de cualquier programa individual; debía almacenar datos durante años e incluso décadas, en lugar de durante la vida útil de un programa.

Los primeros sistemas basados ​​en el conocimiento tenían necesidades de datos opuestas a los requisitos de las bases de datos. Un sistema experto requiere datos estructurados , no solo tablas con números y cadenas de texto, sino punteros a otros objetos que, a su vez, contienen punteros adicionales. La representación ideal para una base de conocimiento es un modelo de objetos (a menudo denominado ontología en la literatura sobre inteligencia artificial ) con clases, subclases e instancias.

Los primeros sistemas expertos tampoco requerían muchos usuarios ni la complejidad que implica exigir propiedades transaccionales a los datos. Los datos en los primeros sistemas expertos se utilizaban para llegar a una respuesta específica, como un diagnóstico médico, el diseño de una molécula o una respuesta a una emergencia. ^{[ 2 ]} Una vez que se conocía la solución al problema, no existía una necesidad crítica de almacenar grandes cantidades de datos en una memoria permanente. Una afirmación más precisa sería que, dadas las tecnologías disponibles, los investigadores hicieron concesiones y prescindieron de estas capacidades porque se dieron cuenta de que iban más allá de lo esperado y que podían desarrollar soluciones útiles a problemas no triviales sin ellas. Incluso desde el principio, los investigadores más perspicaces se percataron de los beneficios potenciales de poder almacenar, analizar y reutilizar el conocimiento. Por ejemplo, véase la discusión sobre la Memoria Corporativa en el trabajo inicial del programa Asistente de Software Basado en Conocimiento de Cordell Green et al. ^{[ 3 ]}

Los requisitos de volumen también eran diferentes para una base de conocimiento en comparación con una base de datos convencional. La base de conocimiento necesitaba conocer hechos sobre el mundo. Por ejemplo, para representar la afirmación de que "Todos los humanos son mortales", una base de datos normalmente no podría representar este conocimiento general, sino que necesitaría almacenar información sobre miles de tablas que representaran información sobre humanos específicos. Representar que todos los humanos son mortales y poder razonar sobre cualquier humano dado que es mortal es el trabajo de una base de conocimiento. Representar que George, Mary, Sam, Jenna, Mike,... y cientos de miles de otros clientes son todos humanos con edades, sexo, dirección, etc. específicos es el trabajo de una base de datos. ^{[ 4 ] [ 5 ]}

A medida que los sistemas expertos pasaron de ser prototipos a sistemas implementados en entornos corporativos, los requisitos para su almacenamiento de datos comenzaron a superponerse rápidamente con los requisitos estándar de las bases de datos para múltiples usuarios distribuidos con soporte para transacciones. Inicialmente, la demanda se observó en dos mercados distintos pero competitivos. De las comunidades de IA y programación orientada a objetos surgieron bases de datos orientadas a objetos como Versant . Estos sistemas fueron diseñados desde cero para brindar soporte a las capacidades de la programación orientada a objetos, pero también para admitir servicios de bases de datos estándar. Por otro lado, los grandes proveedores de bases de datos, como Oracle, agregaron funcionalidades a sus productos que brindaban soporte para los requisitos de las bases de conocimiento, como las relaciones clase-subclase y las wikis de reglas.

Como cualquier centro de información, la base de conocimientos puede almacenar diversos tipos de contenido que se adaptan a diferentes públicos y tienen propósitos distintos. Por lo tanto, para comprender mejor los tipos de bases de conocimientos, analicémoslos desde dos perspectivas diferentes: propósito y contenido.

Bases de conocimiento internas frente a externas. Aquí podemos dividir nuestros centros de información en dos propósitos principales: externos e internos.

• Base de conocimientos interna: Este tipo de centro de conocimiento está diseñado para los empleados de la organización. Funciona como una wiki corporativa y puede crearse por diferentes motivos, pero principalmente para: la incorporación de nuevos empleados, la documentación de las políticas internas y la respuesta rápida a las consultas de los empleados.
• Base de conocimiento externa: Es lo opuesto a la base de conocimiento interna y se crea para clientes, clientes potenciales y, en ocasiones, para el público en general. El objetivo principal de esta base es reducir la carga de trabajo del servicio de atención al cliente, ofrecer un acceso sencillo a consejos útiles y mejorar la experiencia general del usuario. ^{[ 6 ]}

La siguiente evolución del término base de conocimiento fue Internet . Con el auge de Internet, los documentos, el hipertexto y el soporte multimedia se volvieron fundamentales para cualquier base de datos corporativa. Ya no bastaba con admitir grandes tablas de datos u objetos relativamente pequeños que residían principalmente en la memoria del ordenador. El soporte para sitios web corporativos requería persistencia y transacciones para los documentos. Esto dio origen a una disciplina completamente nueva conocida como Gestión de Contenido Web .

Otro factor que impulsó el soporte de documentos fue el auge de proveedores de gestión del conocimiento como HCL Notes (anteriormente Lotus Notes). La gestión del conocimiento, de hecho, precedió a Internet, pero con Internet se produjo una gran sinergia entre ambas áreas. Los productos de gestión del conocimiento adoptaron el término base de conocimiento para describir sus repositorios , pero el significado era muy diferente. En el caso de los sistemas basados ​​en conocimiento anteriores, el conocimiento se destinaba principalmente al uso de un sistema automatizado para razonar y extraer conclusiones sobre el mundo. Con los productos de gestión del conocimiento, el conocimiento estaba destinado principalmente a los humanos, por ejemplo, para servir como repositorio de manuales, procedimientos, políticas, mejores prácticas, diseños y código reutilizables, etc. En ambos casos, las distinciones entre los usos y tipos de sistemas estaban mal definidas. A medida que la tecnología se expandía, era raro encontrar un sistema que pudiera clasificarse claramente como basado en conocimiento en el sentido de un sistema experto que realizaba razonamiento automatizado y basado en conocimiento en el sentido de gestión del conocimiento que proporcionaba conocimiento en forma de documentos y medios que podían ser aprovechados por los humanos. ^{[ 7 ]}

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