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论人工智能和数据库技术的融合

本文为了促进数据库技术与人工智能的融合和共同发展,从人工智能和数据库不同的研究层次出发,详细地剖析了人工智能与数据库技术之间存在的紧密系。在以往的研究中,人工智能大多偏重于理论,而数据库偏重于应用。但实际上,人工智能从发展初期就与数据库有着非常紧密的联系。虽然我们大家都以为人工智能就是计算机程序、算法和硬件等物联网相关知识，数据不经常提起。但是数据库确实任何系统的基础，人工智能也不例外。任何一个智能系统都要借助于计算机来实现,而在实现智能系统的计算机中,知识库都是以数据库的形式存在的。不仅如此,近几年来,随着数据库在应用中的不断深化,提出DBMS应当能够自动有效的管理超大规模数据库,并能够以数据驱动的方式自动为决策者提供决策,也就是使DBMS对数据的管理更加智能化。因此,数据库技术很自然地就同人工智能的某些方面的研究不谋而合,如机器学习、自然语言理解、智能检索等。这就给了我们一些启示,即可以把人工智能领域中的研究成果移植到数据库中,或者把数据库技术引入到人工智能领域,使二者得到完美结合,从而促进二者的共同发展。

2.人工智能的概述

人工智能(AI),英文单词artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和有哪些信誉好的足球投注网站方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

实际应用机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能有哪些信誉好的足球投注网站,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等。学科范畴人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,研究范畴自然语言处理,知识表现,智能有哪些信誉好的足球投注网站,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式应用领域智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂安全问题目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。

3.数据库技术发展与现状

数据库技术是计算机软件的一个重要分支,从开始的层次数据库、网状数据库和关系数据库到数据库管理系统(DBMS),以至目前的分布式DBMS,数据库技术不断地取得突破性进展,已成为一门相对成熟的技术。目前,大多DBMS使用的都是关系数据模型。但是,随着应用领域的不断扩展,人们发现关系数据库中存在许多限制和不足,这使得目前的数据库系统难以满足应用的需求。因此,许多有志之士开始致力于研究新的数据库技术,以弥补关系模型的不足。研究主要分为两个方向:其一是改造和扩充原有的关系数据库模型;其二是建立新的数据库模型。目前,沿第一个方向的研究进展较大,已经出现了很流行的商业化产品,如ORACLE,SYBASE,SQLSERVER等等,这些数据库系统仍采用关系模型,但是它们的DBMS的体系结构己作了很大的修改,如加入多线程,数据库引擎,客户/服务器等等,有些甚至还支持分布式处理功能。所有这些技术在一定程度上缓解了关系数据库系统与应用之间的矛盾。但是,这些改进也只能适用于小型或中型系统,对于那些超大型系统或者是那些具备海量数据的系统,这些改良的DBMS仍显得力不从心。因此,更多的研究投向了第二个方向。本节