Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - [37]
Саймон А.Р. утверждает, что "системы баз данных традиционно были пассивными… С другой стороны, активные системы баз данных предусматривают возможности, позволяющие:
· содержать логику обработки (до некоторой степени) в самой базе данных так, чтобы она управлялась СУБД, а не прикладным программным обеспечением приложений;
· обеспечивать некоторую форму мониторинга событий и условий, которые воздействуют на данные и могут инициировать обработку, управляемую базой данных;
· включать в систему базы данных также некоторое средство, с помощью которого эти события и условия могли бы запускать логику внутри базы данных" [352, стр. 311-312].
Таким образом, в активных базах данных "три возможности – логика, триггеры для этой логики и средства мониторинга для активизации триггеров – выносятся из программ приложений в саму базу данных, обеспечивая более тесную связь системных данных и операций над данными, чем это было принято в традиционных пассивных управляемых СУБД системах. В создании активных сред помогает несколько основных конструкций базы данных: ограничения, утверждения, хранимые процедуры и триггеры" [352, стр. 312]. Отметим, что аналогичные возможности есть и у миварного информационного пространства.
Более того, в качестве одной из основных перспектив стратегических технологий Саймон А.Р. пишет: "Среды активных баз данных представляют собой некоторую комбинацию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и управления данными" [352, стр. 319]. В качестве способа представления бизнес-правил в контексте активных БД Саймон А.Р. описывает "используемые в области искусственного интеллекта правила продукций, которые имеют форму «образец – > действие». Такая модель называется правилами, основанными на образцах. Ее смысл состоит в том, что данное правило запускается (активизируется), когда его образец соответствует данным в рабочей памяти, и что специфицированное действие будет модифицировать рабочую память. Возможны альтернативные варианты, когда образец может рассматриваться как условие или предикат" [352, стр. 319]. Далее следует замечательная фраза: «во многих отношениях языки правил в этих областях (искусственный интеллект и базы данных) концептуально подобны, и это наводит на мысль, что когда-либо в будущем эти две области достигнут тесной интеграции» [352, стр. 319]. «Будут или не будут … развиваться элементы „истинной“ интеграции ИИ с базами данных … технология активных баз данных … будет проходить долгий путь к достижению этих целей. … активные базы данных открывают двери на пути к пока еще неуловимому будущему интеллектуальных баз данных с высоким уровнем технологии искусственного интеллекта» [352, стр. 320-321]. Подчеркнем, что это будущее уже наступило и реализовано оно именно в миварном подходе и разработанном с использованием этого подхода ПК «УДАВ» [50, 134, 303].
В книге [11] подробно рассмотрены структуры данных и алгоритмы, которые являются фундаментом современной методологии разработки программ. Для нас особый интерес представляет определение абстрактного типа данных как математической модели с совокупностью операторов, определенных в рамках этой модели. «Две характерные особенности процедур – обобщение и инкапсуляция – … отлично характеризуют абстрактные типы данных» [11, стр. 23]. Для создания новых принципов организации и структурирования данных для реально работающих многомерных эволюционных прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия решения важным является оценка времени выполнения различных программ. Отметим, что трактовки оценки времени выполнения программ в [11, стр. 28-36] и в [244, стр. 227-239] значительно отличаются.
Кузнецов С.Д. в [245] рассматривает фундаментальные модельно-языковые аспекты современной технологии баз данных, описывает современные модели и языки баз данных, включая: реляционные модели данных, объектно-ориентированный, объектно-реляционный и истинно реляционный подходы. При описании возможности работы с базой данных в семантической модели и для прямой реализации таких СУБД «наиболее близко находятся современные объектно-ориентированные СУБД, модели данных которых по многим параметрам близки к семантическим моделям (хотя в некоторых аспектах они более мощны, а в некоторых – более слабы)» [245, стр. 144]. Там же рассмотрены «некоторые черты одной из наиболее популярных семантических моделей данных – модели „сущность-связь“ (часто ее называют кратко ER-модель). На использовании ER-модели основано большинство современных подходов к проектированию баз данных… Моделирование предметной области базируется на использовании графических диаграмм…» [245, стр. 144]. В работе [72] показаны формальные представления структур представления данных ER-модели и миварного информационного пространства.
4.2. Понятие миварного пространства унифицированного представления данных и правил и принципы организации и структурирования в нем данных
Варламов О.О. в [72] вводит понятие миварного (многомерного информационного варьирующегося) пространства и показывает, что миварный подход является обобщением и развитием продукционного подхода, сетей Петри и других формализмов, применяемых для логической обработки данных.
