Базы знаний в предпринимательской деятельности

База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта — это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, относящеюся к некоторой области знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.
Полноценные базы знаний содержат в себе не только фактическую информацию, но и правила вывода, допускающие автоматические умозаключения о вновь вводимых фактах и, как следствие, осмысленную обработку информации.
По мере развития рыночных отношений в экономике все большее значение приобретают проблемы принятия эффективных управленческих решений. Особенностями экономики в наши дни являются ее крупномасштабность, многогранность, изменчивость и трудность прогнозирования по накопленным данным. Эти факторы в немалой степени обусловили проникновение искусственного интеллекта, и в частности экспертных систем (ЭС), в решение экономических задач. Интерес к ЭС вызван, по крайней мере, двумя причинами.
Они ориентированы на решение широкого круга неформальных задач, решение которых до недавнего времени считалось малодоступным для ЭВМ.
С помощью ЭС специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения.

Систему искусственного интеллекта, построенную на основе глубоких специальных знаний о некоторой предметной области (полученных от экспертов-специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и нашли практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.
Особенности экспертных систем:
• компетентность - в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и специалисты-люди; при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;
• символьные рассуждения - знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразовании символьных наборов;
• глубина - экспертиза должна решать серьезные, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью знаний, которые экспертная система использует, или обилием информации; это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам;
• самосознание - экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.