Databaser och kunskapsbaser. Data, information och kunskap

Lämna en kommentar 6,950

5.1. Skillnader mellan kunskap och data

En karakteristisk egenskap intelligenta systemär tillgången på kunskap som är nödvändig för att lösa specifika problem ämnesområde. Detta väcker en naturlig fråga: vad är kunskap och hur skiljer den sig från vanliga data som behandlas av en dator?

Data är information av faktakaraktär som beskriver föremål, processer och företeelser inom ämnesområdet, samt deras egenskaper. I datorbehandlingsprocesser genomgår data följande transformationsstadier:

Den ursprungliga formen av existens av data (resultat av observationer och mätningar, tabeller, referensböcker, diagram, grafer, etc.);

Presentation på speciella språk av beskrivning av data avsedda för inmatning och bearbetning av initiala data till en dator;

Databaser på datorlagringsmedia.

Kunskap är en mer komplex kategori av information jämfört med data. Kunskap beskriver inte bara enskilda fakta, utan även relationerna dem emellan, varför kunskap ibland kallas för strukturerad data. Kunskap kan erhållas utifrån bearbetning av empiri. De är resultatet av en persons mentala aktivitet som syftar till att generalisera hans erfarenhet som erhållits som ett resultat praktiska aktiviteter.

För att förse IIS med kunskap måste den presenteras i en viss form. Det finns två huvudsakliga sätt att förmedla kunskap mjukvarusystem. Det första är att lägga kunskap i ett program skrivet på ett vanligt programmeringsspråk. Ett sådant system kommer att representera en singel programkod, där kunskap inte placeras i en separat kategori. Trots att huvudproblemet kommer att lösas är det i det här fallet svårt att bedöma kunskapens roll och förstå hur den används i processen att lösa problem. Modifiering och underhåll är inte lätt liknande program, och problemet med att fylla på kunskap kan bli olösligt.

Den andra metoden bygger på begreppet databaser och består i att placera kunskap i en separat kategori, d.v.s. kunskap presenteras i ett specifikt format och placeras i kunskapsbasen. Kunskapsbasen är lätt att uppdatera och modifiera. Det är en autonom del av ett intelligent system, även om den logiska slutledningsmekanismen implementerad i det logiska blocket, såväl som medlen för dialog, lägger vissa begränsningar på strukturen för kunskapsbasen och operationer med den. Denna metod används i modern IIS.

Det bör noteras att för att kunna lägga in kunskap i en dator måste den representeras av vissa datastrukturer som motsvarar den valda miljön för att utveckla ett intelligent system. Följaktligen, när man utvecklar ett informationsinformationssystem, ackumuleras och presenteras först kunskap, och i detta skede krävs mänskligt deltagande, och sedan representeras kunskapen av vissa datastrukturer som är bekväma för lagring och bearbetning i en dator. Kunskaper i IIS finns i följande former:

Initial kunskap (regler som härrör från praktisk erfarenhet, matematiska och empiriska beroenden som återspeglar ömsesidiga samband mellan fakta; mönster och trender som beskriver förändringar i fakta över tid; funktioner, diagram, grafer, etc.);

Beskrivning av initial kunskap med hjälp av den valda kunskapsrepresentationsmodellen (uppsättning logiska formler eller produktionsregler, semantisk webb, ramar, etc.);

Representation av kunskap genom datastrukturer som är avsedda för lagring och bearbetning på en dator;

Kunskapsbaser om datorlagringsmedia.

Vad är kunskap? Låt oss ge några definitioner.

Från förklarande ordbok S.I. Ozhegova: 1) "Kunskap - förståelse av verkligheten genom medvetande, vetenskap"; 2) "Kunskap är helheten av information, kunskap inom vilket område som helst."

Definitionen av termen "kunskap" omfattar mestadels filosofiska element. Till exempel är kunskap ett praktiskt beprövat resultat av insikt om verkligheten, dess korrekta reflektion i det mänskliga sinnet.

Kunskap är resultatet som erhålls genom att förstå omvärlden och dess föremål. I de enklaste situationerna betraktas kunskap som ett uttalande av fakta och deras beskrivning.

AI-forskare ger mer specifika definitioner av kunskap.

"Kunskap är lagarna för ett ämnesområde (principer, kopplingar, lagar), erhållna som ett resultat av praktiska aktiviteter och yrkeserfarenhet, vilket gör det möjligt för specialister att ställa och lösa problem inom detta område."

"Kunskap är välstrukturerad data, eller data om data eller metadata."

"Kunskap är formaliserad information som hänvisas till eller används i processen för logisk slutledning."

Inom området AI-system och kunskapsteknik är definitionen av kunskap kopplad till logisk slutledning: kunskap är information på grundval av vilken processen med logisk slutledning implementeras, d.v.s. baserat på denna information kan du göra olika slutsatser enligt de data som finns tillgängliga i systemet med logisk slutledning. Slutledningsmekanismen låter dig länka samman enskilda fragment och sedan dra en slutsats baserat på denna sekvens av relaterade fragment.

Kunskap är formaliserad information som hänvisas till eller används i processen för logisk slutledning (Fig. 5.1.).

Ris. 5.1. Slutledningsprocess i IS

Med kunskap menar vi en uppsättning fakta och regler. Konceptet med en regel som representerar en kunskap har formen:

Om<условие>Den där<действие>.

Denna definition är ett specialfall av den tidigare definitionen.

Det är dock känt att de särskiljande kvalitativa egenskaperna hos kunskap beror på förekomsten av stora möjligheter i riktning mot strukturering och sammanlänkning av ingående enheter, deras tolkningsbarhet, närvaron av mått, funktionell integritet och aktivitet.

Det finns många klassificeringar av kunskap. Med hjälp av klassificeringar systematiseras som regel kunskaper om specifika ämnesområden. På en abstrakt nivå av övervägande kan vi tala om de egenskaper som kunskap delas med, och inte om klassificeringar. Kunskap kan till sin natur delas in i deklarativ och procedurell.

Deklarativ kunskap är en beskrivning av fakta och fenomen, registrerar närvaron eller frånvaron av sådana fakta, och inkluderar även beskrivningar av de grundläggande samband och mönster i vilka dessa fakta och fenomen ingår.

Procedurkunskap är en beskrivning av handlingar som är möjliga när man manipulerar fakta och fenomen för att uppnå avsedda mål.

Att beskriva kunskap på abstrakt nivå, utvecklad speciella språk- språk för att beskriva kunskap. Dessa språk är också indelade i procedurspråk och deklarativa språk. Alla kunskapsbeskrivningsspråk som är orienterade mot användningen av traditionella von Neumann-arkitekturdatorer är procedurspråk. Utvecklingen av deklarativa språk som är bekväma för att representera kunskap är ett akut problem idag.

Enligt metoden för att förvärva kunskap kan den delas in i fakta och heuristik (regler som låter dig göra ett val i avsaknad av korrekt teoretiska motiveringar). Den första kunskapskategorin anger vanligtvis välkända omständigheter inom ett givet ämnesområde. Den andra kategorin kunskap bygger på egen erfarenhet en expert som arbetar inom ett specifikt ämnesområde, ackumulerat som ett resultat av många års praktik.

Baserat på typen av presentation delas kunskap in i fakta och regler. Fakta är kunskap av typen "A är A" sådan kunskap är typisk för databaser och nätverksmodeller. Regler, eller produkter, är kunskaper av typen "OM A, DÅ B".

Förutom fakta och regler finns även metakunskap – kunskap om kunskap. De är nödvändiga för kunskapshantering och för en effektiv organisation av logiska slutledningsprocedurer.

Formen för kunskapsrepresentation har en betydande inverkan på egenskaperna hos informationsinformationssystem. Kunskapsbaser är modeller för mänsklig kunskap. Dock all kunskap som en person attraherar i beslutsprocessen komplexa uppgifter, kan inte modelleras. Därför är det i intelligenta system nödvändigt att tydligt separera kunskap i sådana som är avsedda att bearbetas av en dator och kunskap som används av människor. Uppenbarligen måste kunskapsbasen ha en tillräckligt stor volym för att lösa komplexa problem, och därför uppstår problem med att hantera en sådan databas oundvikligen. När man väljer en kunskapsrepresentationsmodell bör man därför ta hänsyn till faktorer som enhetlighet i representationen och lätthet att förstå. Presentationens homogenitet leder till en förenkling av kunskapshanteringsmekanismen. Lätt att förstå är viktigt för användare av intelligenta system och experter vars kunskap är inbäddad i. Om formen för kunskapsrepresentation är svår att förstå, blir processerna för att inhämta och tolka kunskap mer komplicerade. Det bör noteras att det är ganska svårt att samtidigt uppfylla dessa krav, särskilt i stora system, där strukturering och modulär representation av kunskap blir oundviklig.

Att lösa kunskapstekniska problem medför problemet med att omvandla information som erhålls från experter i form av fakta och regler för deras användning till en form som effektivt kan implementeras genom maskinell bearbetning av denna information. För detta ändamål har olika kunskapsrepresentationsmodeller skapats och använts i befintliga system.

TILL klassiska modeller kunskapsrepresentationer inkluderar logiska, produktions-, ram- och semantiska nätverksmodeller.

Varje modell har sitt eget kunskapsrepresentationsspråk. Men i praktiken är det sällan möjligt att hantera inom ramen för en modell när man utvecklar ett informationsinformationssystem, förutom i de enklaste fallen, så representationen av kunskap visar sig vara komplex. Förutom den kombinerade representationen med hjälp av olika modeller, som ofta används särskilda medel, vilket gör det möjligt att spegla egenskaperna hos specifik kunskap om ämnesområdet, samt olika sätt eliminera och ta hänsyn till oklarheter och ofullständighet i kunskap.

Koncept, struktur, klassificering, funktioner hos intelligenta system.

Ett system kallas intelligent om det implementerar 3 grundläggande funktioner:

1. Representation och bearbetning av kunskap.

2. Resonemang.

3. Kommunikation.

Användare

Funktionella mekanismer Kunskapsbas

Strukturkunskap – kunskap om driftsmiljö. Metaknowledge är kunskap om kunskapens egenskaper.

1. Biokemisk (allt relaterat till hjärnan);

2. Programvara-pragmatisk riktning (skriva program som ersätter funktioner).

1. Lokalt (uppgifts-) tillvägagångssätt: för varje uppgift specialprogram som inte uppnår sämre resultat än människor.

2. Systemansats, baserat på kunskap - skapandet av automationsverktyg, skapandet av själva programmen.

3. Ett tillvägagångssätt som använder metoden för procedurprogrammering - att skapa algoritmer i naturliga språk.

Huvudsektioner av IIT:

1. Kunskapshantering.

2. Formella språk och semantik.

3. Kvantsemantik.

4. Kognitiv modellering.

5. Konvergenta (konvergerande) beslutsstödssystem.

6. Evolutionära genetiska algoritmer.

7. Neurala nätverk.

8. Myr- och immunalgoritmer.

9. Expertsystem.

10. Luddiga uppsättningar och beräkningar.

11. Ickemonotona logik.

12. Aktiva multiagentsystem.

13. Naturligt språkkommunikation och översättning.

14. Mönsterigenkänning, schackspel.

Karakteristika för problemområden där användningen av informationssystem är nödvändig:

1. Kvalitet och effektivitet i beslutsfattandet.

2. Otydliga mål.

3. Omgivningens kaotiska, fluktuerande och kvantiserade beteende.

4. Mångfald av faktorer som avlöser varandra.

5. Svag formaliserbarhet.

6. Unik (icke-stereotypisk) situation.

7. Latens (doldhet) av information.

8. Avvikelser i genomförandet av planer, samt betydelsen av små åtgärder.

9. Paradoxal beslutslogik.

Instabilitet, bristande fokus, kaotisk miljö

Begreppet data, information och kunskap. Kunskapens egenskaper och deras skillnad från data.

Informationen är:

· all information som tas emot och överförs, lagras olika källor;

· detta är hela uppsättningen information om världen omkring oss, om alla typer av processer som förekommer i den som kan uppfattas av levande organismer, elektroniska maskiner och andra informationssystem;

· Detta betydande information om något, när formen för deras presentation också är information, det vill säga den har en formateringsfunktion i enlighet med sin egen natur;

· detta är allt som kan läggas till våra kunskaper och antaganden.

· den ursprungliga formen av dataexistens (resultat av observationer och mätningar, tabeller, referensböcker, diagram, grafer, etc.);

· presentation på speciella språk av beskrivningar av data avsedda för inmatning och bearbetning av källdata till en dator;

· databaser på datorlagringsmedia.

Kunskap - i teorin artificiell intelligens och expertsystem - en uppsättning information och regler för slutledning (från en individ, ett samhälle eller ett AI-system) om världen, objektens egenskaper, mönster för processer och fenomen, såväl som reglerna för att använda dem för beslutsfattande . Huvudskillnaden mellan kunskap och data är deras struktur och aktivitet i databasen eller uppkomsten av nya kopplingar kan bli en källa till förändringar i beslutsfattandet.

För att kunna placera kunskap i ett informationssystem måste den representeras av vissa datastrukturer som motsvarar den valda miljön för att utveckla ett intelligent system. Därför när man utvecklar informationssystem Först genomförs ackumulering och presentation av kunskap, och i detta skede är mänskligt deltagande obligatoriskt, och sedan representeras kunskapen av vissa datastrukturer som är bekväma för lagring och bearbetning i en dator.

IP-kunskap finns i följande former:

· initial kunskap (regler som härrör från praktisk erfarenhet, matematiska och empiriska beroenden som återspeglar ömsesidiga samband mellan fakta; mönster och trender som beskriver förändringar i fakta över tid; funktioner, diagram, grafer, etc.);

· Beskrivning av initial kunskap med hjälp av den valda kunskapsrepresentationsmodellen (många logiska formler eller produktionsregler, semantiskt nätverk, hierarkier av ramar, etc.);

· representation av kunskap genom datastrukturer som är avsedda för lagring och bearbetning på en dator;

· kunskapsbaser om datorlagringsmedia.

Kunskap är en mer komplex kategori jämfört med data. Kunskap beskriver inte bara enskilda fakta, utan även relationerna dem emellan, varför kunskap ibland kallas för strukturerad data. Kunskap är resultatet av en persons mentala aktivitet som syftar till att generalisera hans erfarenhet som erhållits som ett resultat av praktisk aktivitet.

Kunskap erhålls genom att tillämpa vissa bearbetningsmetoder på källdata och koppla externa procedurer.

DATA + BEHANDLINGSPROCEDUR = INFORMATION

INFORMATION + BEHANDLINGSPROCEDUR = KUNSKAP

Funktion kunskapen är att den inte finns i originalsystem. Kunskap uppstår som ett resultat av att jämföra informationsenheter, hitta och lösa motsättningar mellan dem, d.v.s. kunskap är aktiv, dess uppkomst eller brist leder till genomförandet av vissa åtgärder eller uppkomsten av ny kunskap. Kunskap skiljer sig från data genom att ha följande egenskaper.

Kunskapens egenskaper (från föreläsningar):

· Intern tolkning (data + metoddata). Metodologisk - strukturerad data, som representerar egenskaperna hos de beskrivna enheterna i syfte att identifiera, söka, utvärdera och hantera deras

· Tillgänglighet av anslutningar (interna, externa), kommunikationsstruktur

· Möjlighet till skalning (bedömning av sambandet mellan informationsenheter) – kvantitativt

· Tillgänglighet för semantiska mått (ett sätt att bedöma dåligt formaliserade informationsenheter)

· Närvaron av aktivitet (ofullständighet, felaktighet uppmuntrar dem att utvecklas, fylla på).

Klassificering av kunskap

Kunskap– existensform och systematisering av resultat kognitiv aktivitet person. Kunskap hjälper människor att rationellt organisera sina aktiviteter och bestämma sig olika problem, som uppstår i dess process.

Kunskap(i teorin om artificiell intelligens och expertsystem) - en uppsättning information och regler för slutledning (från en individ, samhälle eller ett AI-system) om världen, objektens egenskaper, mönster för processer och fenomen, samt reglerna för att använda dem för beslutsfattande.

Den huvudsakliga skillnaden mellan kunskap och data är deras struktur och aktivitet uppkomsten av nya fakta i databasen eller etableringen av nya kopplingar kan bli en källa till förändringar i beslutsfattandet.

Markera olika sorter kunskap:

Vetenskaplig,

Extra vetenskapligt,

Vanligt-praktiskt (vanligt, sunt förnuft),

Intuitiv,

Religiösa osv.

Vardaglig praktisk kunskap är osystematisk, ogrundad och oskriven. Vanlig kunskap fungerar som grunden för en persons orientering i omvärlden, grunden för hans vardagliga beteende och framsynthet, men innehåller vanligtvis fel och motsägelser. Vetenskaplig kunskap baserad på rationalitet kännetecknas av objektivitet och universalitet och gör anspråk på att vara universellt giltig. Dess uppgift är att beskriva, förklara och förutsäga verklighetens process och fenomen. Extravetenskaplig kunskap produceras av en viss intellektuell gemenskap enligt normer och normer som skiljer sig från rationalistiska de har sina egna källor och kunskapsmedel.

Klassificering av kunskap

I. av naturen. Kunskap kan vara deklarativ Och processuella.

Deklarativ kunskap innehåller bara en uppfattning om strukturen för vissa begrepp. Denna kunskap ligger nära data och fakta. Till exempel: högre läroanstalt det finns en uppsättning fakulteter, och varje fakultet är i sin tur en uppsättning institutioner. Procedurmässigt kunskap är av aktiv karaktär. De definierar idéer om medel och sätt att skaffa ny kunskap och testa kunskap. Dessa är algoritmer olika sorter. Till exempel: brainstormingsmetod för att hitta nya idéer.

II. enligt graden av vetenskap. Kunskap kan vara vetenskaplig Och extravetenskaplig. Vetenskaplig kunskap kan vara:

1) empirisk (baserat på erfarenhet eller observation);

2) teoretisk (baserat på analys av abstrakta modeller, analogier, diagram som återspeglar processernas struktur och natur, d.v.s. generalisering av empirisk data).

Utomvetenskaplig kunskap kan vara:

 paravetenskaplig kunskap - läror eller reflektioner om fenomen, vars förklaring inte är övertygande ur vetenskapliga kriteriers synvinkel.

 pseudovetenskapligt – medvetet utnyttja gissningar och fördomar.

 kvasi-vetenskapliga - de letar efter anhängare och anhängare, förlitar sig på metoder för våld och tvång. Kvasivetenskaplig kunskap frodas som regel under strikt hierarkisk vetenskap, där kritik av makthavare är omöjlig, där den ideologiska regimen är strikt manifesterad. (I Rysslands historia är perioderna av "kvasivetenskapens triumf" välkända: Lysenkoism; fixism, etc.)

 antivetenskaplig - som utopiska och medvetet förvrängande föreställningar om verkligheten.

 pseudovetenskaplig - representerar intellektuell aktivitet som spekulerar i en uppsättning populära teorier (berättelser om forntida astronauter, om Bigfoot, om monstret från Loch Ness)

 vardagligt-praktiskt - leverera grundläggande information om naturen och den omgivande verkligheten. Vanlig kunskap omfattar sunt förnuft, tecken, uppbyggelser, recept och personlig erfarenhet och traditioner. Även om den registrerar sanningen, gör den det osystematiskt och utan bevis.

 personlig – beroende på förmågan hos ett visst ämne och på egenskaperna hos hans intellektuella kognitiva aktivitet. Kollektiv kunskap är generellt giltig (transpersonlig), förutsätter närvaron av begrepp, metoder, tekniker och konstruktionsregler som är gemensamma för hela systemet. III. efter plats

Markera personlig(tyst, dold, ännu inte formaliserad) kunskap och formaliserad(uttrycklig) kunskap.

Tyst kunskap– kunskap om personer som ännu inte har formaliserats och inte kan överföras till andra personer.

Formaliserad i vissa språkkunskaper:

 kunskap i dokument;

 kunskap om CD-skivor;

 kunskap i personliga datorer;

 Internetkunskap;

 kunskap i kunskapsbaser;

 kunskap i expert system, utvunnen från mänskliga experters tysta kunskap.

Särskiljande egenskaper kunskap är fortfarande en fråga om osäkerhet i filosofin. Enligt de flesta tänkare, för att något ska betraktas som kunskap, måste det uppfylla tre kriterier:

a) bekräftas,

b) vara sann,

c) pålitlig.

Relaterad information.

5.1. Skillnader mellan kunskap och data

Ett karakteristiskt drag hos intelligenta system är närvaron av kunskap som är nödvändig för att lösa problem inom ett specifikt ämnesområde. Detta väcker en naturlig fråga: vad är kunskap och hur skiljer den sig från vanliga data som behandlas av en dator?

Den ursprungliga formen av existens av data (resultat av observationer och mätningar, tabeller, referensböcker, diagram, grafer, etc.);

Presentation på speciella språk av beskrivning av data avsedda för inmatning och bearbetning av initiala data till en dator;

Databaser på datorlagringsmedia.

För att förse IIS med kunskap måste den presenteras i en viss form. Det finns två huvudsakliga sätt att förmedla kunskap till mjukvarusystem. Det första är att lägga kunskap i ett program skrivet på ett vanligt programmeringsspråk. Ett sådant system kommer att vara en enda programkod där kunskap inte placeras i en separat kategori. Trots att huvudproblemet kommer att lösas är det i det här fallet svårt att bedöma kunskapens roll och förstå hur den används i processen att lösa problem. Att modifiera och underhålla sådana program är ingen lätt uppgift, och problemet med att uppdatera kunskap kan bli olösligt.

Beskrivning av initial kunskap med hjälp av den valda kunskapsrepresentationsmodellen (många logiska formler eller produktionsregler, semantiskt nätverk, ramar, etc.);

Representation av kunskap genom datastrukturer som är avsedda för lagring och bearbetning på en dator;

Kunskapsbaser om datorlagringsmedia.

Vad är kunskap? Låt oss ge några definitioner.

Från S.I. Ozhegovs förklarande ordbok: 1) "Kunskap är förståelsen av verkligheten genom medvetande, vetenskap"; 2) "Kunskap är helheten av information, kunskap inom vilket område som helst."

Kunskap är resultatet som erhålls genom att förstå omvärlden och dess föremål. I de enklaste situationerna betraktas kunskap som ett uttalande av fakta och deras beskrivning.

AI-forskare ger mer specifika definitioner av kunskap.

"Kunskap är välstrukturerad data, eller data om data eller metadata."

"Kunskap är formaliserad information som hänvisas till eller används i processen för logisk slutledning."

Inom området AI-system och kunskapsteknik är definitionen av kunskap kopplad till logisk slutledning: kunskap är information på grundval av vilken processen med logisk slutledning implementeras, d.v.s. Baserat på denna information kan olika slutsatser dras från de data som finns tillgängliga i systemet med hjälp av logisk slutledning. Slutledningsmekanismen låter dig länka samman enskilda fragment och sedan dra en slutsats baserat på denna sekvens av relaterade fragment.

Kunskap är formaliserad information som hänvisas till eller används i processen för logisk slutledning (Fig. 5.1.).

Ris. 5.1. Slutledningsprocess i IS

Med kunskap menar vi en uppsättning fakta och regler. Konceptet med en regel som representerar en kunskap har formen:

Om<условие>Den där<действие>.

Denna definition är ett specialfall av den tidigare definitionen.

Procedurkunskap är en beskrivning av handlingar som är möjliga när man manipulerar fakta och fenomen för att uppnå avsedda mål.

För att beskriva kunskap på en abstrakt nivå har speciella språk utvecklats - kunskapsbeskrivningsspråk. Dessa språk är också indelade i procedurspråk och deklarativa språk. Alla kunskapsbeskrivningsspråk som är orienterade mot användningen av traditionella von Neumann-arkitekturdatorer är procedurspråk. Utvecklingen av deklarativa språk som är bekväma för att representera kunskap är ett akut problem idag.

Enligt metoden för att förvärva kunskap kan den delas in i fakta och heuristik (regler som gör att du kan göra ett val i avsaknad av exakt teoretisk motivering). Den första kunskapskategorin anger vanligtvis välkända omständigheter inom ett givet ämnesområde. Den andra kategorin av kunskap är baserad på den egna erfarenheten från en expert som arbetar inom ett specifikt ämnesområde, ackumulerad som ett resultat av många års praktik.

Baserat på typen av representation delas kunskap in i fakta och regler. Fakta är kunskap av typen "A är A" sådan kunskap är typisk för databaser och nätverksmodeller. Regler, eller produkter, är kunskaper av typen "OM A, DÅ B".

Förutom fakta och regler finns även metakunskap – kunskap om kunskap. De är nödvändiga för kunskapshantering och för en effektiv organisation av logiska slutledningsprocedurer.

Formen för kunskapsrepresentation har en betydande inverkan på egenskaperna hos informationsinformationssystem. Kunskapsbaser är modeller för mänsklig kunskap. Men all kunskap som en person använder i processen för att lösa komplexa problem kan inte modelleras. Därför är det i intelligenta system nödvändigt att tydligt separera kunskap i sådana som är avsedda att bearbetas av en dator och kunskap som används av människor. Uppenbarligen måste kunskapsbasen ha en tillräckligt stor volym för att lösa komplexa problem, och därför uppstår problem med att hantera en sådan databas oundvikligen. När man väljer en kunskapsrepresentationsmodell bör man därför ta hänsyn till faktorer som enhetlighet i representationen och lätthet att förstå. Presentationens homogenitet leder till en förenkling av kunskapshanteringsmekanismen. Lätt att förstå är viktigt för användare av intelligenta system och experter vars kunskap är inbäddad i. Om formen för kunskapsrepresentation är svår att förstå, blir processerna för att inhämta och tolka kunskap mer komplicerade. Det bör noteras att det är ganska svårt att samtidigt uppfylla dessa krav, särskilt i stora system där strukturering och modulär representation av kunskap blir oundviklig.

Klassiska modeller för kunskapsrepresentation inkluderar logiska, produktions-, ram- och semantiska nätverksmodeller.

Varje modell har sitt eget kunskapsrepresentationsspråk. Men i praktiken är det sällan möjligt att hantera inom ramen för en modell när man utvecklar ett informationsinformationssystem, förutom i de enklaste fallen, så representationen av kunskap visar sig vara komplex. Förutom att den kombinerade representationen använder olika modeller, används vanligtvis specialverktyg för att spegla egenskaperna hos specifik kunskap om ämnesområdet, samt olika sätt att eliminera och ta hänsyn till vaghet och ofullständighet i kunskap.

Kunskap och information är viktiga komponenter i våra liv. Dessa termer kan inte helt identifieras med varandra. Låt oss överväga vad som menas med var och en av dem och hur kunskap skiljer sig från information.

Definition

Kunskap– systematiserade tillförlitliga idéer om objekt och verklighetsfenomen. Kunskap används av människor för att rationellt organisera sina aktiviteter och lösa nya problem.

Information– information om begrepp, fakta, händelser etc. i överföring och acceptans av vilka personer eller speciella anordningar som kan delta. Djur kommunicerar med varandra särskild information med hjälp av signaler. Det finns också genetisk information som överförs från en organism till en annan.

Jämförelse

Den grundläggande faktorn som gör det möjligt att identifiera skillnaden mellan kunskap och information är att kunskap förvärvas endast genom subjektiv förståelse. Information är oberoende och når inte alltid upp till medvetenhetsstadiet.

I den kognitiva processen befinner sig kunskap och information i olika skeden. För det första finns det en uppfattning om information som överförs av en viss källa: en bok, Internet, en lärare... Efter förståelse resulterar informationen i kunskap. Den som har kunskap kan fungera som en ny informationskälla.

Det är alltså endast information som sänds och tas emot, men kunskap kan inte överföras. För att bli kunskapens ägare är det nödvändigt att uppfatta nödvändig information och ta det genom ditt eget medvetande.

Till exempel har en matematiklärare kunskap inom sitt ämnesområde. Genom att förklara för klassen hur man löser ett problem förmedlar han inte direkt kunskap, utan är en källa till information. Elever kommer att kunna utveckla kunskap endast när de inte bara lyssnar på läraren, utan också förstår och inser vad han försöker förmedla till dem.

När man överväger skillnaden mellan kunskap och information bör det noteras att det inte kan finnas ett överskott av kunskap. När allt kommer omkring strävar en person efter att bara förstå vad som verkligen är viktigt och nödvändigt för honom. Information kan komma i överskott, människor känner sig ofta övermättade med den. Av den totala mängden information används en liten del för att få kunskap.

Det är kunskap som är kriteriet för en persons utbildning. Det räcker trots allt inte att bara sätta dig in i informationen, du behöver också göra en hel del mentalt arbete.

Skillnader mellan kunskap och data

Information, data, kunskap

Information finns i tre former: som data ( Data), själva informationen ( Information) och kunskap ( Kunskap).

Vid datorbehandling av information förstås initialdata som data, och måste presenteras i en form som kan lagras, bearbetas och överföras.

Data– registrerade observationer som det här ögonblicket tid påverkar inte beslutsfattandet.

Data presenteras vanligtvis i en form som gör att den kan användas för datorbehandling och överföring, det vill säga är kodad och kan lagras.

Exempel på data: ordbok - en ordnad uppsättning textdata, encyklopedi - en ordnad uppsättning data, fri text (artikel, sammandrag).

Information kan extraheras från data.

Information– detta är bearbetade uppgifter som presenteras i en form som lämpar sig för beslutsfattande av mottagaren.

Exempel på information: tolkning av ett ord utdraget ur en ordbok, betydelsen av en term utdragen från ett uppslagsverk.

Information är innehållet, betydelsen av data eller fakta som används för att fatta ett beslut.

Kunskap– fakta, rapporter om miljö, rutiner och regler för att manipulera fakta, samt information om när och hur dessa procedurer och regler ska tillämpas.

Generellt sett är kunskap ett prövat resultat av kunskap om verkligheten, en typ av information som speglar kunskapen hos en person, en specialist inom ämnesområdet.

Kunskapen skiljer sig: det finns deklarativa (fakta) och processuella (regler). Deklarativ är kunskap om vissa fenomen, händelser, objekts egenskaper (”jag vet att...”). Procedurmässigt är kunskap om de åtgärder som måste vidtas för att uppnå ett mål ("jag vet hur ...").

Skillnader mellan kunskap och data

1. Tolkning. Lagrade data kan endast tolkas av en människa eller ett program. Uppgifterna innehåller ingen information. Kunskapen innehåller både data och deras beskrivning (tolkningsregler).

2. Tillgänglighet för klassificeringslänkar. Data har inte effektiv beskrivning kopplingar mellan olika typer data. Kunskap är strukturerat eftersom det är möjligt att etablera överensstämmelse mellan kunskapsenheter.

3. Tillgänglighet av situationsanknytningar. Samband beskriver många nuvarande situationer objekt. Uppgifterna är svåra att analysera. Utifrån kunskapens struktur och sammansättning utifrån situationen är det möjligt att konstruera kunskapsanalysprocedurer.

Metoder för att bestämma mängden information
(mätmetoder)

Inom informationsteorin har det bevisats att information tillåter kvantifiering det vill säga kan mätas objektivt.

För detta är det naturligtvis nödvändigt att göra antaganden: under vissa förhållanden kan de kvalitativa egenskaperna hos information försummas. Mängden information kan sedan mätas numeriskt, därav mängden information som finns i olika meddelanden kan jämföras.