Uma base de conhecimento (KB) é essencialmente uma coleção estruturada de informações, geralmente organizada de uma maneira que facilita a pesquisa, a recuperação e o entendimento. Aqui está um colapso do que consiste em:

1. Dados:

* Fatos: São informações básicas sobre entidades e seus relacionamentos. Por exemplo, "John é um estudante" ou "Paris é a capital da França".
* Regras: Estes expressam relações entre fatos e podem ser usados ​​para derivar novos conhecimentos. Por exemplo, "se alguém é estudante, então também é uma pessoa" ou "se estiver chovendo, o chão está molhado".
* Conceitos: São idéias ou categorias abstratas que representam grupos de entidades. Por exemplo, "animal", "veículo" ou "emoção".
* Relacionamentos : Estes definem como diferentes entidades ou conceitos estão conectados. Por exemplo, "tem um capital", "faz parte de" ou "causas".

2. Estrutura:

* Representação do conhecimento: A maneira pela qual os dados são organizados e representados na base de conhecimento. Os métodos comuns incluem:
* Redes semânticas: Os gráficos onde os nós representam conceitos e arestas representam relacionamentos entre eles.
* Sistemas de quadro: Os dados são organizados em quadros, que são estruturas de dados que representam objetos ou conceitos específicos.
* Programação lógica: Usa a lógica formal para representar o conhecimento como declarações lógicas.
* ontologias: Descrições formais de conceitos e relacionamentos dentro de um domínio específico.
* Metadados : Informações sobre os dados em si, como sua fonte, data de criação e validade.

3. Recursos de raciocínio:

* MOTOR DE INFERÊNCIA: Um sistema que usa a base de conhecimento para derivar novos conhecimentos aplicando regras lógicas e métodos de raciocínio.
* linguagem de consulta: Um idioma usado para fazer perguntas e recuperar informações da base de conhecimento.

4. Aplicações:

* Sistemas especializados: Usado para automatizar a tomada de decisões em domínios específicos, como medicina, finanças ou engenharia.
* Recuperação de informações: Usado para pesquisar e recuperar informações relevantes de grandes conjuntos de dados.
* Processamento de linguagem natural: Usado para permitir que as máquinas entendam e processem a linguagem humana.
* Robótica: Usado para permitir que os robôs entendam seu ambiente e tomem decisões.

Exemplos de bases de conhecimento:

* Wikipedia: Uma vasta base de conhecimento de artigos sobre vários tópicos.
* Gráfico de conhecimento do Google: Uma base de conhecimento em larga escala que alimenta a pesquisa do Google.
* dbpedia: Uma base de conhecimento extraída da Wikipedia.
* WordNet: Um banco de dados lexical de inglês que agrupa palavras em conjuntos de sinônimos.

Em essência, uma base de conhecimento atua como um repositório de informações que permite que as máquinas "pensem" e resolvam problemas ao raciocinar sobre o mundo.