Особенности знаний, отличающие их от данных. Различие между знанием, информацией, сведениями и данными

Оставьте комментарий 6,950

Понятие, структура, классификация, особенности интеллектуальных систем.

Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы 3 базовые функции:

1. Представление и обработка знаний.

2. Рассуждение.

3. Общение.

Пользователь

Функциональные механизмы База знаний

Структурные знания – знания об операционной среде. Метознания – знания о свойствах знаний.

1. Биохимическое (все, что связано с мозгом);

2. Программно-прагматическое направление (написание программ, заменяющих функции).

1. Локальный (задачный) подход: для каждой задачи специальные программы, достигающие результаты не хуже человека.

2. Системный подход, основанный на знаниях –создание средств автоматизации, создание самих программ.

3. Подход использующий метод процедурного программирования – создание алгоритмов на естественных языках.

Основные разделы ИИТ:

1. Управление знаниями.

2. Формальные языки и семантика.

3. Квантовая семантика.

4. Когнитивное моделирование.

5. Конвергентные (сходящиеся) системы поддержки решений.

6. Эволюционные генетические алгоритмы.

7. Нейронные сети.

8. Муравьиные и иммунные алгоритмы.

9. Экспертные системы.

10. Нечеткие множества и вычисления.

11. Немонотонные логики.

12. Активные многоагентные системы.

13. Естественное языковое общение и перевод.

14. Распознавание образов, игра в шахматы.

Характеристики проблемных областей, где необходимо применение ИИС:

1. Качество и оперативность принятия решений.

2. Нечеткость целей.

3. Хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды.

4. Множественность взаимозаменяющих друг на друга факторов.

5. Слабая формализуемость.

6. Уникальность (нестереотипность) ситуации.

7. Латентность (скрытость) информации.

8. Девиантность реализации планов, а так же значимость малых действий.

9. Парадоксальность логики решений.

Неустойчивость, нецеленаправленность, хаотичность среды

Понятие данных, информации и знаний. Свойства знаний и отличие их от данных.

Информация – это:

· любые сведения, принимаемые и передаваемые, сохраняемые различными источниками;

· это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами;

· это значимые сведения о чём-либо, когда форма их представления также является информацией, то есть имеет форматирующую функцию в соответствии с собственной природой;

· это все то, чем могут быть дополнены наши знания и предположения.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

· исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

· представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

· базы данных на машинных носителях информации.

Знание - в теории искусственного интеллекта и экспертных систем - совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Для того чтобы поместить знания в информационную систему, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Поэтому при разработке информационной системы сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ.

Знания в ИС существуют в следующих формах:

· исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);

· описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархии фреймов и т. п.);

· представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;

· базы знаний на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания получаются в результате применения к исходным данным некоторых методов обработки, подключения внешних процедур.

ДАННЫЕ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ИНФОРМАЦИЯ

ИНФОРМАЦИЯ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ЗНАНИЯ

Характерная особенность знаний состоит в том, что они не содержаться в исходной системе. Знания возникают в результате сопоставления информационных единиц, нахождения и разрешения противоречий между ними, т.е. знания активны их появление или недостача приводит к реализации некоторых действий или появлению новых знания. Знания отличаются от данных наличием следующих свойств.

Свойства знаний (из лекций):

· Внутренняя интерпритируемость (данные+методанные). Методанные -структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими

· Наличие связей (внутренних, внешних), структура связи

· Возможность шкалирования (оценка соотношения между информационными единицами) – количественная

· Наличие семантической метрики (средства оценки плохо формализуемых информационных единиц)

· Наличие активности (неполнота, неточность побуждает их к развитию, пополнению).

Классификация знаний

Знание – форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Знание помогает людям рационально организовывать свою деятельность и решать различные проблемы, возникающие в её процессе.

Знание (в теории искусственного интеллекта и экспертных систем) – совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений.

Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Выделяют различные виды знания:

Научное,

Вненаучное,

Обыденно-практическое (обыденное, здравый смысл),

Интуитивное,

Религиозное, и др.

Обыденно-практическое знание носит несистемный, бездоказательный, бесписьменный характер. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научное знание, основанное на рациональности, характеризуется объективностью и универсальностью, и претендует на общезначимость. Его задача – описать, объяснить и предсказать процесс и явление действительности. Вненаучное знание продуцируется определённым интеллектуальным сообществом по отличным от рационалистических нормам, эталонам, имеют свои источники и средства познания.

Классификация знаний

I. по природе. Знания могут быть декларативные и процедурные .

Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет, в свою очередь, есть совокупность кафедр. Процедурные же знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

II. по степени научности. Знания могут быть научными и вненаучными .Научные знания могут быть:

1) эмпирическими (на основе опыта или наблюдения);

2) теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей, аналогий, схем, отображающих структуру и природу процессов, т.е. обобщение эмпирических данных).

Вненаучные знания могут быть:

 паранаучными знаниями – учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности.

 лженаучными – сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки.

 квазинаучными – они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки, где невозможна критика власть предержащих, где жестко проявлен идеологический режим. (В истории России периоды «триумфа квазинауки» хорошо известны: лысенковщина; фиксизм, и т.д.)

 антинаучными – как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности.

 псевдонаучными – представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий (истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс)

 обыденно-практическими – доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно.

 личностными – зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности. Коллективное же знание общезначимо (надличностно), предполагает наличие общей для всей системы понятий, способов, приёмов и правил построения. III. по местонахождению

Выделяют личностные (неявные, скрытые, пока неформализованные) знания и формализованные (явные) знания.

Неявные знания – знания людей, которые ещё не формализованы и не могут быть переданы другим людям.

Формализованные на некотором языке (явные) знания:

 знания в документах;

 знания на компакт-дисках;

 знания в персональных компьютерах;

 знания в Интернете;

 знания в базах знаний;

 знания в экспертных системах, извлечённые из неявных знаний людей-экспертов.

Отличительные характеристики знания все ещё являются предметом неопределённости в философии. Согласно большинству мыслителей, для того чтобы нечто считалось знанием, это нечто должно удовлетворять трем критериям:

a) быть подтверждаемым,

b) быть истинным,

c) заслуживающим доверия.

Похожая информация.

Данные и знания. Основные определения.

Информация, с которой имеют дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, декларативная информация - в данных, с которыми эти программы работают.

Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов - битов. Машинное слово для представления данных и машинное слово для представления команд, образующих программу, могут иметь одинаковое или разное число разрядов. Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц и выполнять операции над командами, как над данными. Содержимое памяти образует информационную базу. Машинное слово является основной характеристикой информационной базы, т.к. его длина такова, что каждое машинное слово хранится в одной стандартной ячейке памяти, снабженной индивидуальным именем - адресом ячейки. По этому имени происходит извлечение информационных единиц из памяти ЭВМ и записи их в нее. В языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых задается программистом.

Появление баз данных (БД) знаменовало собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления базами данных (СУБД), позволяют эффективно манипулировать с данными, при необходимости извлекать их из базы данных и записывать их в нужном порядке в базу.

По мере развития исследований в области ИС возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации. В ЭВМ знания так же, как и данные, отображаются в знаковой форме - в виде формул, текста, файлов, информационных массивов и т.п. Поэтому можно сказать, что знания - это особым образом организованные данные. В системах ИИ знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний, наравне с базой данных, - необходимая составляющая программного комплекса ИИ. Машины, реализующие алгоритмы ИИ, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории ИИ, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний.

Отличия между данными и знаниями:

1. внутренняя интерпретируемость знаний (например: данные – 243849..., знания – предложения естественного языка).

2. активность знаний. Если есть знания, то появления новых знаний может привести к изменению старых знаний и появлению новых.

3. связность знаний. Знания не интересны сами по себе, они интересны в совокупности (система знаний).

4. знания динамичны, а данные как правило статичны.

Интенсиональные знания определяются через понятие более высокого уровня с указанием специфических свойств. Экстенсиональные знания определяются через понятия более низкого уровня, обычно путем их простого перечисления. Как правило экстенсионалы хранятся в базах данных, а интенсионалы в базах знаний. Знания по способу представления различают на декларативные (описывается информация) и процедуральные (записаны в алгоритме). Основное направление движения в области представления знаний – большее использование декларативных знаний.

Классификации знаний и их моделей

Существует много способов классифицировать знания. Остановимся на классификации по носителю знаний. Знания делятся на:

1. Формализованные

· справочные руководства,

· энциклопедии,

· знания в корпоративных информационных системах

2. Персональные

· навыки, связанные с ремеслом,

· спортивные навыки,

· способы мышления, анализа,

· способы выполнения работ

Формализованные знания обычно уже размещены на материальных носителях - книги, брошюры, сайты интернет/интранет, файлы данных, КИС (ERP). Эти способы организации знаний очень хороши и проверены временем. Мы вряд ли сможем их существенно улучшить, чтобы это отразилось на производительности или других экономических показателях вашей организации.

Персональные знания, напротив, обычно содержатся только в умах их носителей. Для того, чтобы сделать их достоянием организации, необходимо, чтобы знания активно передавались между сотрудниками. Для этого издавна существует наставничество, системы внутреннего корпоративного обучения.

Очень многие из персональных знаний могут быть формализованы. Это касается прежде всего методов и способов выполнения работ, принятых и оптимальных в вашей организации. В зависимости от этапа развития организации, методы выполнения работ развиваются от творческих, созданных на рабочих местах методом проб и ошибок до лучших практик в индустрии, закрепленных в документации о бизнес-процессе, ERP-системе и в политике организации.

Определения фрейма. Фрейм как список свойств и как сеть. Иерархия и наследование свойств

Фрейм – это некоторая структура представления знаний, которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного фактора, события или ситуации. Фрейм - это минимальное возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта. Минимальность означает, что при дальнейшем упрощении описания теряется его полнота, она перестает определять ту единицу знаний, для которой предназначено. Фрейм имеет определенную структуру, состоящую из множества элементов – слотов. Каждый слот в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом. Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА: (имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), … (имя N-го слота: значение N-гo слота).

Ту же запись представим в виде таблицы, дополнив двумя столбцами.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов, состоящие из выделенных вершин и связей. Верхний уровень фрейма представляет соответствующие понятия, а последующие уровни терминальные слоты, которые содержат конкретные значения. Иерархия объектов реализуется через аппарат исследования свойств, когда классы объектов определенного уровня наследуют строения классов фреймов более высокого уровня. Если объект, кот. описывается некоторой группой фреймов находится в концептуальной связи с верхним и нижним уровнями фреймов, то соотв. ему фреймы конструируются с учетом и иерархических отношений и при этом наследование свойств осущ. через слоты или фреймы с одинаковым именем.

Модуль 1 (1,5 кредит): Введение в экономическую информатику

Тема 1.1: Теоретические основы экономической информатики

Тема 1.2: Технические средства обработки информации

Тема 1.3: Системное программное обеспечение

Тема 1.4: Сервисное программное обеспечение и основы алгоритмизации

Экономическая информатика и информация

1.1. Теоретические основы экономической информатики

1.1.2. Данные, информация и знания

Основные понятия данных, информации, знаний.

К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия.

Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.

Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.

Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.

Существуют и другие определения информации, например, информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.

Знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.

Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач.

Неформальные знания – это знания и опыт специалистов в определенной предметной области.

Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному.

Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний.

Принятие решений – это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации.

Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке.

Рис. 1.

Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.

В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация.

Данные

Информация

Операции с данными

В ходе информационного процесса данные преобразуются из одного вида в другой. По мере развития НТП и общего усложнения связей в человеческом обществе трудозатраты на обработку данных неуклонно возрастают (постоянное усложнение условий управления производством и обществом + быстрые темпы появления и внедрения новых носителей/хранителей данных – увеличение объёма данных).

1. Сбор – накопление данных с целью обеспечения достаточной полноты информации для принятия решения;

2. Формализация – приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, чтобы сделать их сопоставимыми между собой, то есть повысить их уровень доступности;

3. Фильтрация – отсеивание «лишних» данных, в которых нет необходимости для принятия решений; при этом должен уменьшаться уровень «шума», а достоверность и адекватность данных должны возрастать;

4. Сортировка – упорядочение данных по заданному признаку с целью удобства использования; повышает доступность информации;

5. Группировка – объединение данных по заданному признаку с целью повышения удобства использования; повышает доступность информации;

6. Архивация – организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме; служит для снижения экономических затрат на хранение данных и повышает общую надежность информационного процесса в целом;

7. Защита – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведение и модификации данных;

8. Транспортировка – прием и передача (доставка и поставка) данных между удаленными участниками информационного процесса; при этом источник данных в информатике принято называть сервером, а потребителя – клиентом;

9. Преобразование – перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую. Пример: изменение типа носителя; книги – бумага, электронная форма, микрофотоплёнка. Необходимость в многократном преобразовании данных возникает также при их транспортировке, особенно если она осуществляется средствами, не предназначенными для транспортировки данного вида данных.

2. Связь понятий «информация, данные, знания». Модель dikw

Универсальных опеределений нет.

Зна́ние - в теории искусственного интеллекта и экспертных систем - совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Для решения задачи данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, информация анализируется с помощью знаний. На основе анализа предлагаются варианты решения, принимвается лучшее, пополняет знания.

Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний. Принятие решений – это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации.

DIKW (англ. data, information, knowledge, wisdom - данные, информация, знания, мудрость) - информационная иерархия, где каждый уровень добавляет определённые свойства к предыдущему уровню.

Сама модель ведет свои истоки от работ философа Мортимера Адлера, однако впервые в приложении к теории управления знаниями она была формализована Николя Анри. В качестве дополнения в 1989 г. Расселом Акоффом было предложено расширение этой модели слоем «understanding» (понимание): понимание требует анализа и предопределения, благодаря чему оно помещено между знанием и мудростью. Относительно временного распределения слоев он указывает на краткость жизненного цикла информации по сравнению с жизненным циклом знания; понимание считается непостоянным, а мудрость принимается за константу

В основании находится уровень данных.

Информация добавляет контекст.

Знание добавляет «как» (механизм использования)

Мудрость добавляет «когда» (условия использования)

Глава 1 Основные понятия

В этой книге описываются методы обработки информации, представленной в различной форме - в виде «данных», «знаний», «структур» и т. д. В основе анализа всех этих видов информации лежат две процедуры: процедура обнаружения закономерностей, содержащихся в представленной информации, и процедура использования обнаруженных закономерностей для предсказания значения одной части информации по известным значениям другой ее части. Но прежде чем переходить к описанию этих процедур, нужно пояснить смысл употребляемых в книге терминов, в частности таких распространенных, как данные, знания, гипотеза, закономерность и т. п.

§ 1. Чем отличаются «данные» от «знаний»?

Исходная информация, которую нужно обрабатывать, чаще всего имеет вид числовых таблиц (матриц), состоящих из строк и столбцов. Строки отражают информацию об изучаемых объектах или явлениях, а столбцы отражают свойства (признаки, характеристики) этих объектов или явлений. Природа объектов может быть любой - это могут быть физические тела, живые организмы, сигналы, отдельные социальные процессы, заводы, виды спорта, месторождения и т. д. Понятно, что набор признаков, описывающих эти объекты, будет в каждом случае своим и должен отражать их наиболее важные свойства.

На пересечении -й строки и -го столбца указывается значение -го признака у -го объекта. Такой факт (например, что -й дом имеет высоту 12 м) считаем атомарной частью данных о конкретном -м объекте. Полные данные об -м объекте содержатся в совокупности всех элементов -й строки. Информация же о всех заданных свойствах всех изучаемых объектов, записанная в таблице «объект-свойство», и называется таблицей данных. Таким образом, данные представляют собой совокупность отдельных конкретных фактов.

Пусть в таблице данных представлены описания большого количества жилых домов, а нас интересуют только три свойства этих домов: из какого материала они построены, в какой цвет покрашены их стены и какой они высоты. После изучения таблицы данных мы можем обнаружить некоторые закономерности. Например, выясняется, что все панельные дома, окрашенные в серый цвет, имеют высоту от 15 до 25 м, панельные зеленые дома - от 8 до 16 м, а кирпичные, вне зависимости от цвета стен, имеют высоту меньше 10 м. Обозначим признак «вид строительного материала» через . Этот признак принимает два понятных значения: (панель) или (кирпич). Признак «цвет стен», обозначаемый через принимает значения: = серый, = зеленый или = любой. Признак «высота» может принимать любое числовое значение от нуля до 30 м. Тогда обнаруженные закономерности можно сжато записать в виде таких логических высказываний:

Эти высказывания не содержат информации в виде конкретных характеристик каждого отдельного дома, но зато отражают наши знания о некоторых обобщенных характеристиках всех домов, описанных в таблице данных.

Так выглядит переход от данных к знаниям. Знания представляют собой краткое обобщенное описание основного содержания информации, представленной в данных. Знания могут быть представлены в различной форме. В дальнейшем мы будем пользоваться приведенной выше формой в виде логических правил типа «если... то...».