Trình bày dữ liệu thông tin. Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu

Trong những năm gần đây, công ty Xerox đã định vị mình không phải là nhà sản xuất máy sao chép mà là một công ty xử lý tài liệu. Công ty ZM tự gọi mình là công ty giải quyết vấn đề sáng tạo. IBM tự nhận mình là một công ty tạo ra lợi ích kinh tế lâu dài cho khách hàng bằng cách kết hợp kiến ​​thức kinh doanh của mình với khả năng công nghệ rộng lớn. Công ty thiết bị văn phòng Steelcase cho biết họ bán kiến ​​thức và dịch vụ độc quyền giúp tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho mọi người tại nơi làm việc. Điều gì làm tăng thêm giá trị cho tất cả các công ty này? Đây chủ yếu là các giải pháp dựa trên kiến ​​thức: bí quyết kỹ thuật công nghệ, thiết kế sản phẩm, nghiên cứu marketing, xác định nhu cầu thực sự của khách hàng. Chính kiến ​​thức đã mang lại cho các công ty này lợi thế cạnh tranh bền vững.

Hãy xem xét sự khác biệt giữa kiến ​​thức và dữ liệu và thông tin. Các nhà quản lý bắt đầu nhận ra rằng đây là những điều khác nhau, đặc biệt rõ ràng sau khi tổ chức đã chi những khoản tiền đáng kể để tạo ra một cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin này hoặc cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin khác, hoặc đơn giản là chi những khoản tiền này cho việc tin học hóa mà không có bất kỳ tác động tương ứng nào.

Dữ liệu- là một tập hợp các sự kiện khách quan khác nhau. Ví dụ: trong các tập đoàn, đây là bản ghi có cấu trúc về các giao dịch (đặc biệt là dữ liệu về tất cả các giao dịch bán hàng: bao nhiêu, khi nào và ai đã mua, bao nhiêu và khi nào thanh toán, v.v.). Dữ liệu này không cho chúng ta biết lý do người mua đến đây và liệu anh ta có quay lại hay không.

Thông tin là một tập hợp dữ liệu có thứ bậc về các khía cạnh nhất định của thế giới thực. Thông tin là một luồng thông điệp, và kiến ​​thức được tạo ra từ luồng này; nó phụ thuộc vào quan điểm và niềm tin của người mang kiến ​​thức.

Thông tin là một loại tin nhắn, thường ở dạng tài liệu hoặc ở dạng video hoặc âm thanh. Nó có một người nhận và một người gửi. Nó thông báo, tức là "tạo hình" cho người nhận bằng cách thay đổi đánh giá hoặc hành vi của họ. Mức độ mà tin nhắn là thông tin được xác định bởi người nhận. Chính anh ta là người đánh giá mức độ thông báo của tin nhắn nhận được và mức độ nhiễu thông tin đơn giản.

Dữ liệu biến thành thông tin theo nhiều cách:

ồ bối cảnh hóa: chúng tôi biết dữ liệu này dùng để làm gì;

ồ đếm: chúng tôi xử lý dữ liệu theo phương pháp toán học;

ồ điều chỉnh: chúng tôi sửa lỗi và loại bỏ thiếu sót;

ồ nén: chúng tôi nén, tập trung, tổng hợp dữ liệu.

Kiến thức- một khái niệm sâu sắc và rộng hơn chỉ là dữ liệu hoặc thông tin. Mỗi doanh nghiệp, trong quá trình hoạt động của mình, sẽ thu thập dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và tạo ra kiến ​​thức mới. Thông thường, kiến ​​​​thức này liên quan đến công nghệ, nếu chúng ta đang nói về sản xuất vật chất, cũng như công nghệ làm việc với khách hàng và công nghệ để tương tác với nhau, nếu chúng ta đang nói về một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng. Nó cũng có thể là kiến ​​thức về môi trường của doanh nghiệp - về các xu hướng nhân khẩu học, kinh tế vĩ mô, xã hội, kinh tế vĩ mô, công nghệ và thị trường.

Sự khác biệt giữa kiến ​​thức và thông tin và dữ liệu: một ví dụ

Chrysler có một bộ sưu tập các tập tin máy tính được gọi là Sách Kiến thức Kỹ thuật, cung cấp dữ liệu và thông tin toàn diện về ô tô của công ty để bất kỳ nhà thiết kế ô tô mới nào sử dụng. Khi người quản lý nhận được dữ liệu về các cuộc kiểm tra va chạm đã thực hiện, anh ta đã từ chối đưa chúng vào hồ sơ mà không xử lý thích hợp. Ông đề nghị trả lời các câu hỏi sau:

o tại sao những thử nghiệm này được thực hiện;

o kết quả so với các bài kiểm tra tương tự khác của công ty này từ các năm khác và đối thủ cạnh tranh là gì;

o các kết luận và thử nghiệm đối với thiết kế ô tô và các bộ phận chính của nó là gì?

Những câu hỏi tương tự chuyển đổi thông tin thành kiến ​​thức; Hơn nữa, câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ tăng thêm giá trị cho thông tin, hay nói cách khác là tăng thêm giá trị. Trong thực tế, có những ví dụ ngược lại khi bằng cách thêm thông tin trống, không cần thiết, thông tin ban đầu sẽ mất giá trị. Có sự mất giá trị do các thông tin cần thiết bị mờ đi trong luồng thông tin nhiễu.

Kiến thức là sự kết hợp giữa kinh nghiệm, giá trị, thông tin theo ngữ cảnh, đánh giá của chuyên gia, cung cấp khuôn khổ chung để đánh giá và kết hợp kinh nghiệm và thông tin mới. Kiến thức tồn tại trong tâm trí của những người biết. Trong các tổ chức, nó không chỉ được ghi nhận trong văn bản mà còn được ghi lại trong các quy trình, thủ tục, định mức và trong thực tiễn nói chung.

Giống như thông tin phát sinh từ dữ liệu, kiến ​​thức cũng phát sinh từ thông tin bằng cách:

o so sánh, xác định phạm vi (làm thế nào và khi nào chúng ta có thể áp dụng thông tin về hiện tượng này cho hiện tượng khác, tương tự);

o thiết lập các kết nối (thông tin này liên quan như thế nào đến thông tin khác);

o đánh giá (thông tin này có thể được đánh giá như thế nào và người khác đánh giá nó như thế nào);

o xác định phạm vi (thông tin này áp dụng như thế nào đối với các quyết định hoặc hành động nhất định).

Quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và thông tin thành tri thức được thể hiện trên hình 2. 14.1.

Cơm. 14.1. Dữ liệu, thông tin và kiến ​​thức

Có sự khác biệt giữa kiến ​​thức cá nhân và kiến ​​thức nhóm. Các quan điểm truyền thống cho rằng kiến ​​thức là đặc quyền của các cá nhân, trong đó một nhóm chỉ là tổng hợp đơn giản của các thành viên trong nhóm đó và kiến ​​thức của nhóm là tổng hợp kiến ​​thức của họ.

Có một quan điểm hiện đại khác, theo đó một nhóm người hình thành nên một thực thể mới với nét đặc trưng riêng của họ. Trong khuôn khổ khái niệm này, chúng ta có thể nói về hành vi nhóm và kiến ​​thức nhóm tương ứng. Khái niệm mới này được sử dụng rộng rãi trong khoa học quản lý tri thức. Vì vậy, kiến ​​thức không chỉ có thể được tiếp thu bởi một cá nhân mà còn bởi một nhóm người. Sau đó, họ nói rằng toàn bộ tổ chức biết điều gì đó, một nhóm, một lữ đoàn, v.v. biết điều gì đó.

Bill Gates, trong cuốn sách Kinh doanh với tốc độ tư duy, viết về sự cần thiết phải tăng chỉ số IQ của công ty. Bằng cách này, ông không chỉ muốn nói đến số lượng nhân viên thông minh mà còn là sự tích lũy kiến ​​​​thức trong toàn công ty và luồng thông tin tự do, cho phép nhân viên được hưởng lợi từ ý tưởng của nhau.

Kiến thức có thể rõ ràng hoặc ngầm. Kiến thức rõ ràng có thể được thể hiện bằng chữ, số và có thể được truyền tải dưới dạng hình thức trên phương tiện truyền thông. Điều này đề cập đến những loại kiến ​​​​thức được truyền tải dưới dạng đơn thuốc, hướng dẫn, sách, trên các phương tiện khác nhau, dưới dạng bản ghi nhớ, v.v.

Kiến thức ngầm về nguyên tắc, nó không được hình thức hóa và chỉ có thể tồn tại cùng với chủ nhân của nó - một người hoặc một nhóm người.

Có hai loại kiến ​​thức ngầm. Đầu tiên là các kỹ năng kỹ thuật được thể hiện bởi các bậc thầy trong nghề của họ và theo quy luật, là kết quả của nhiều năm thực hành. Thứ hai là niềm tin, lý tưởng, giá trị và mô hình tinh thần mà chúng ta sử dụng mà không cần suy nghĩ về chúng.

Tri thức ngầm được hình thành và phát triển trong quá trình tạo dựng và củng cố văn hóa doanh nghiệp tích cực và thông qua các phương tiện tương tác nhóm (nghỉ dưỡng, nhóm sáng tạo, v.v.).

Thái độ đối với kiến ​​thức rõ ràng và kiến ​​thức ngầm của các doanh nghiệp rất mâu thuẫn. Một mặt, nhiều công ty cố gắng chuyển đổi kiến ​​thức ngầm thành kiến ​​thức rõ ràng. Việc này được thực hiện để một mặt không phụ thuộc vào cá nhân, mặt khác để nhân đôi những thành tựu đáng kể. Đồng thời, các công ty này không quan tâm đến việc thấy lợi thế cạnh tranh cốt lõi của họ được chuyển sang một hình thức sẵn sàng để sao chép. Đó là lý do tại sao nhiều công ty cố gắng duy trì một số lợi thế cạnh tranh của mình bằng những hình thức không thể trùng lặp (đào tạo cụ thể, văn hóa doanh nghiệp, hệ thống dịch vụ đặc biệt, v.v.).

Người mang cả kiến ​​thức rõ ràng và kiến ​​thức tiềm ẩn không chỉ có thể là một cá nhân cụ thể mà còn có thể là một tổ chức.. Do đó, chúng ta có thể nói về kiến ​​thức nhóm ngầm, vốn làm nền tảng cho các mô hình ổn định của phản ứng tập thể và tương tác nội bộ.

Trong văn học phương Tây, thuật ngữ “thường lệ” đôi khi được dùng để biểu thị sự hiểu biết ngầm của nhóm, là những hành động lặp đi lặp lại, những khuôn mẫu hành vi thường xuyên của một tổ chức, công ty. Các thói quen là những gì diễn ra tự động, không có hướng dẫn và không có quy trình lựa chọn; tuy nhiên, các thói quen không thể được mã hóa.

Trong tiếng Nga, thói quen được hiểu là thói quen, thói quen đã được thiết lập, một chế độ nhất định, một khuôn mẫu, những quy tắc đã được thiết lập liên quan đến hoạt động của con người. Đồng thời, khái niệm “thường lệ” còn có một ý nghĩa nữa: đó là một trật tự trơ, tức là. một trật tự hướng về cái cũ, quen thuộc, và do lạc hậu nên không thấm vào cái mới, tiến bộ. Trong trường hợp thuật ngữ “thường lệ” được sử dụng để biểu thị sự hiểu biết ngầm của nhóm thì không có ý nghĩa liên quan đến tính cứng nhắc.

Như vậy, kiến ​​thức ngầm cá nhân trước hết là kỹ năng. Đồng thời, kiến ​​thức ngầm của nhóm trước hết là những thói quen. Các thói quen không tồn tại một cách biệt lập mà hình thành nên sự phụ thuộc lẫn nhau. Một số thói quen có thể được ngầm định đối với một số thành viên của một nhóm (tổ chức) và rõ ràng đối với những người khác. Như vậy, ranh giới giữa tri thức hiện và tri thức tiềm ẩn chỉ mang tính chất tương đối và chúng ta cũng có thể nói về mức độ ẩn ý của tri thức này. Tỷ lệ kiến ​​thức hiện và kiến ​​thức ẩn, kiến ​​thức cá nhân và kiến ​​thức nhóm được trình bày trong Bảng. 14.1.

Bảng 14.1

Tỷ lệ kiến ​​thức

Sự hiện diện của tri thức ngầm trong một tổ chức buộc chúng ta phải tiếp cận việc quản lý tri thức theo một cách khác thường. Theo truyền thống, quản lý kiến ​​thức đề cập đến việc tạo ra, phát triển và sử dụng các cơ sở dữ liệu và kiến ​​thức khác nhau. Sự hiện diện của kiến ​​thức ngầm chuyển sự chú ý sang các phương tiện giao tiếp trực tiếp giữa con người với nhau. Điều quan trọng không chỉ và không quá nhiều là tạo ra một bộ bách khoa toàn thư của công ty ghi lại mọi thứ mà bất kỳ nhân viên nào biết và gặp phải. Trong trường hợp kiến ​​thức ngầm, điều quan trọng hơn là phải có trong tay tọa độ của những người biết công thức và có kinh nghiệm liên quan, để tạo ra văn hóa giao tiếp bằng cách sử dụng các buổi động não, họp, phỏng vấn và các phương tiện giao tiếp thích hợp, chẳng hạn như e-mail, trang web cá nhân, hội nghị từ xa, v.v.

Các khái niệm cơ bản được sử dụng trong tin học kinh tế bao gồm: dữ liệu, thông tin và tri thức. Những khái niệm này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có những khác biệt cơ bản giữa các khái niệm này.

Thuật ngữ dữ liệu xuất phát từ dữ liệu từ - thực tế và thông tin (thông tin) có nghĩa là giải thích, trình bày, tức là. thông tin hoặc tin nhắn.

Dữ liệu là tập hợp thông tin được ghi lại trên một phương tiện cụ thể ở dạng phù hợp để lưu trữ, truyền tải và xử lý vĩnh viễn. Việc chuyển đổi và xử lý dữ liệu cho phép bạn có được thông tin.

Thông tin là kết quả của việc chuyển đổi và phân tích dữ liệu. Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu là dữ liệu là thông tin cố định về các sự kiện, hiện tượng được lưu trữ trên một số phương tiện nhất định và thông tin xuất hiện do quá trình xử lý dữ liệu khi giải quyết các vấn đề cụ thể. Ví dụ: nhiều dữ liệu khác nhau được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và theo một yêu cầu nhất định, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cần thiết.

Có những định nghĩa khác về thông tin, ví dụ, thông tin là thông tin về các đối tượng và hiện tượng của môi trường, các tham số, tính chất và trạng thái của chúng, làm giảm mức độ không chắc chắn và kiến ​​thức chưa đầy đủ về chúng.

Tri thức là thông tin đã qua xử lý được ghi lại và xác minh bằng thực tiễn, đã được sử dụng và có thể tái sử dụng cho việc ra quyết định.

Kiến thức là một loại thông tin được lưu trữ trong cơ sở kiến ​​thức và phản ánh kiến ​​thức của một chuyên gia trong một lĩnh vực chủ đề cụ thể. Kiến thức là vốn trí tuệ.

Tri thức chính thức có thể ở dạng văn bản (tiêu chuẩn, quy định) quy định việc ra quyết định hoặc sách giáo khoa, hướng dẫn mô tả cách giải quyết vấn đề. Kiến thức không chính thức là kiến ​​thức và kinh nghiệm của các chuyên gia trong một lĩnh vực chủ đề nhất định.

Cần lưu ý rằng không có định nghĩa chung về các khái niệm này (dữ liệu, thông tin, kiến ​​thức), chúng được diễn giải khác nhau. Các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin nhận được và kiến ​​thức hiện có.

Ra quyết định là việc lựa chọn phương án giải pháp tốt nhất, theo một nghĩa nào đó, từ một tập hợp các giải pháp có thể chấp nhận được dựa trên thông tin có sẵn. Mối quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và kiến ​​thức trong quá trình ra quyết định được thể hiện trong hình.

Mối quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và kiến ​​thức trong quá trình ra quyết định

Để giải quyết vấn đề, dữ liệu cố định được xử lý trên cơ sở kiến ​​thức hiện có, sau đó thông tin nhận được sẽ được phân tích bằng kiến ​​thức hiện có. Dựa trên phân tích, tất cả các giải pháp khả thi đều được đề xuất và kết quả của sự lựa chọn là một quyết định tốt nhất theo nghĩa nào đó sẽ được đưa ra. Kết quả của giải pháp bổ sung thêm kiến ​​thức.

Tùy thuộc vào phạm vi sử dụng, thông tin có thể khác nhau: khoa học, kỹ thuật, quản lý, kinh tế, v.v. Đối với tin học kinh tế, thông tin kinh tế được quan tâm.

5.1. Sự khác biệt giữa kiến ​​thức và dữ liệu

Một đặc điểm đặc trưng của hệ thống thông minh là sự hiện diện của kiến ​​thức cần thiết để giải quyết các vấn đề trong một lĩnh vực chủ đề cụ thể. Điều này đặt ra một câu hỏi tự nhiên: kiến ​​thức là gì và nó khác với dữ liệu thông thường được máy tính xử lý như thế nào?

Dữ liệu là thông tin có tính chất thực tế mô tả các đối tượng, quá trình và hiện tượng thuộc lĩnh vực chủ đề cũng như các thuộc tính của chúng. Trong quá trình xử lý máy tính, dữ liệu trải qua các giai đoạn biến đổi sau:

Hình thức tồn tại ban đầu của dữ liệu (kết quả quan sát và đo lường, bảng biểu, sách tham khảo, sơ đồ, đồ thị, v.v.);

Trình bày bằng các ngôn ngữ đặc biệt để mô tả dữ liệu nhằm mục đích nhập và xử lý dữ liệu ban đầu vào máy tính;

Cơ sở dữ liệu trên phương tiện lưu trữ máy tính.

Kiến thức là một loại thông tin phức tạp hơn so với dữ liệu. Kiến thức không chỉ mô tả các sự kiện riêng lẻ mà còn mô tả mối quan hệ giữa chúng, đó là lý do tại sao kiến ​​thức đôi khi được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Kiến thức có thể thu được dựa trên việc xử lý dữ liệu thực nghiệm. Chúng là kết quả của hoạt động tinh thần của một người nhằm khái quát hóa kinh nghiệm của anh ta có được nhờ hoạt động thực tế.

Để cung cấp cho IIS kiến ​​thức, nó phải được trình bày dưới một dạng nhất định. Có hai cách chính để truyền đạt kiến ​​thức vào hệ thống phần mềm. Đầu tiên là đưa kiến ​​thức vào chương trình viết bằng ngôn ngữ lập trình thông thường. Một hệ thống như vậy sẽ là một mã chương trình duy nhất trong đó kiến ​​thức không được xếp vào một danh mục riêng biệt. Mặc dù thực tế là vấn đề chính sẽ được giải quyết, nhưng trong trường hợp này rất khó để đánh giá vai trò của kiến ​​​​thức và hiểu cách nó được sử dụng trong quá trình giải quyết vấn đề. Sửa đổi và duy trì các chương trình như vậy không phải là một nhiệm vụ dễ dàng và vấn đề cập nhật kiến ​​thức có thể trở nên nan giải.

Phương pháp thứ hai dựa trên khái niệm cơ sở dữ liệu và bao gồm việc đặt kiến ​​thức vào một danh mục riêng biệt, tức là. kiến thức được trình bày theo một định dạng cụ thể và được đặt trong cơ sở kiến ​​thức. Cơ sở kiến ​​thức có thể dễ dàng cập nhật và sửa đổi. Nó là một phần tự trị của một hệ thống thông minh, mặc dù cơ chế suy luận logic được triển khai trong khối logic, cũng như các phương tiện đối thoại, áp đặt một số hạn chế nhất định đối với cấu trúc của cơ sở tri thức và các hoạt động với nó. Phương pháp này được áp dụng trong IIS hiện đại.

Cần lưu ý rằng để đưa kiến ​​thức vào máy tính thì nó phải được thể hiện bằng những cấu trúc dữ liệu nhất định tương ứng với môi trường đã chọn để phát triển hệ thống thông minh. Do đó, khi phát triển một hệ thống thông tin thông tin, kiến ​​thức trước tiên được tích lũy và trình bày, ở giai đoạn này cần có sự tham gia của con người, sau đó kiến ​​thức được thể hiện bằng các cấu trúc dữ liệu nhất định thuận tiện cho việc lưu trữ và xử lý trong máy tính. Kiến thức trong IIS tồn tại dưới các dạng sau:

Kiến thức ban đầu (các quy tắc rút ra từ kinh nghiệm thực tế, sự phụ thuộc toán học và thực nghiệm phản ánh mối liên hệ lẫn nhau giữa các sự kiện; mô hình và xu hướng mô tả những thay đổi của sự kiện theo thời gian; hàm số, sơ đồ, đồ thị, v.v.);

Mô tả tri thức ban đầu bằng mô hình biểu diễn tri thức đã chọn (nhiều công thức logic hoặc quy tắc sản xuất, mạng ngữ nghĩa, khung, v.v.);

Biểu diễn kiến ​​thức bằng các cấu trúc dữ liệu nhằm mục đích lưu trữ và xử lý trên máy tính;

Cơ sở kiến ​​thức về phương tiện lưu trữ máy tính.

Kiến thức là gì? Hãy đưa ra một vài định nghĩa.

Từ từ điển giải thích của S.I. Ozhegov: 1) “Tri thức là sự hiểu biết về thực tế bằng ý thức, khoa học”; 2) “Tri thức là tổng thể các thông tin, kiến ​​thức trong bất kỳ lĩnh vực nào.”

Định nghĩa của thuật ngữ “kiến thức” bao gồm hầu hết các yếu tố triết học. Ví dụ, kiến ​​thức là kết quả được thực nghiệm của nhận thức về thực tế, sự phản ánh chính xác của nó trong tâm trí con người.

Kiến thức là kết quả thu được từ sự hiểu biết về thế giới xung quanh và các đối tượng của nó. Trong những tình huống đơn giản nhất, kiến ​​thức được coi là một tuyên bố về các sự kiện và mô tả chúng.

Các nhà nghiên cứu AI đưa ra những định nghĩa cụ thể hơn về kiến ​​thức.

“Kiến thức là các quy luật của một lĩnh vực chủ đề (nguyên tắc, mối liên hệ, quy luật), có được nhờ hoạt động thực tế và kinh nghiệm nghề nghiệp, cho phép các chuyên gia đặt ra và giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực này.”

“Kiến thức là dữ liệu có cấu trúc tốt hoặc dữ liệu về dữ liệu hoặc siêu dữ liệu”.

“Kiến thức là thông tin được hình thức hóa được đề cập hoặc sử dụng trong quá trình suy luận logic”.

Trong lĩnh vực hệ thống AI và kỹ thuật tri thức, định nghĩa về tri thức được liên kết với suy luận logic: tri thức là thông tin trên cơ sở đó quá trình suy luận logic được thực hiện, tức là. Dựa trên thông tin này, có thể rút ra nhiều kết luận khác nhau từ dữ liệu có sẵn trong hệ thống bằng cách sử dụng suy luận logic. Cơ chế suy luận cho phép bạn liên kết các mảnh riêng lẻ lại với nhau và sau đó đưa ra kết luận dựa trên chuỗi các mảnh liên quan này.

Tri thức là thông tin được chính thức hóa được đề cập đến hoặc sử dụng trong quá trình suy luận logic (Hình 5.1.).

Cơm. 5.1. Quá trình suy luận trong IS

Bằng kiến ​​thức, chúng tôi muốn nói đến một tập hợp các sự kiện và quy tắc. Khái niệm quy tắc biểu diễn một phần tri thức có dạng:

Nếu như<условие>Cái đó<действие>.

Định nghĩa này là trường hợp đặc biệt của định nghĩa trước đó.

Tuy nhiên, người ta thừa nhận rằng các đặc điểm định tính đặc biệt của kiến ​​thức là do sự hiện diện của các cơ hội lớn theo hướng cấu trúc và liên kết giữa các đơn vị cấu thành, khả năng diễn giải của chúng, sự hiện diện của các thước đo, tính toàn vẹn chức năng và hoạt động.

Có nhiều cách phân loại kiến ​​thức. Theo quy định, với sự trợ giúp của việc phân loại, kiến ​​thức về các lĩnh vực chuyên môn cụ thể sẽ được hệ thống hóa. Ở mức độ xem xét trừu tượng, chúng ta có thể nói về các đặc điểm mà kiến ​​thức được phân chia chứ không phải về sự phân loại. Về bản chất, kiến ​​thức có thể được chia thành khai báo và thủ tục.

Tri thức khai báo là sự mô tả các sự kiện và hiện tượng, ghi lại sự hiện diện hay vắng mặt của các sự kiện đó và cũng bao gồm các mô tả về các mối liên hệ và mô hình cơ bản trong đó các sự kiện và hiện tượng này được đưa vào.

Kiến thức quy trình là sự mô tả các hành động có thể thực hiện được khi thao tác các sự kiện và hiện tượng để đạt được các mục tiêu đã định.

Để mô tả kiến ​​thức ở mức độ trừu tượng, các ngôn ngữ đặc biệt đã được phát triển - ngôn ngữ mô tả kiến ​​thức. Các ngôn ngữ này cũng được chia thành ngôn ngữ thủ tục và ngôn ngữ khai báo. Tất cả các ngôn ngữ mô tả tri thức hướng tới việc sử dụng máy tính kiến ​​trúc von Neumann truyền thống đều là ngôn ngữ thủ tục. Việc phát triển các ngôn ngữ khai báo thuận tiện cho việc biểu diễn tri thức đang là vấn đề cấp bách hiện nay.

Theo phương pháp tiếp thu kiến ​​​​thức, nó có thể được chia thành sự kiện và phương pháp phỏng đoán (các quy tắc cho phép bạn đưa ra lựa chọn trong trường hợp không có cơ sở lý thuyết chính xác). Loại kiến ​​thức đầu tiên thường chỉ ra những tình huống nổi tiếng trong một lĩnh vực chủ đề nhất định. Loại kiến ​​thức thứ hai dựa trên kinh nghiệm của chính chuyên gia làm việc trong một lĩnh vực chủ đề cụ thể, được tích lũy qua nhiều năm thực hành.

Dựa vào kiểu biểu diễn, tri thức được chia thành các sự kiện và quy tắc, các sự kiện là tri thức thuộc loại “A là A”, loại tri thức này đặc trưng cho cơ sở dữ liệu và mô hình mạng. Các quy tắc hoặc sản phẩm là kiến ​​thức thuộc loại “NẾU A, THÌ B”.

Ngoài các sự kiện và quy luật còn có siêu kiến ​​thức – tri thức về tri thức. Chúng cần thiết cho việc quản lý tri thức và tổ chức hiệu quả các thủ tục suy luận logic.

Hình thức biểu diễn tri thức có tác động đáng kể đến đặc tính của hệ thống thông tin. Cơ sở tri thức là mô hình tri thức của con người. Tuy nhiên, tất cả kiến ​​thức mà một người sử dụng trong quá trình giải quyết các vấn đề phức tạp đều không thể mô hình hóa được. Vì vậy, trong các hệ thống thông minh, cần phải phân biệt rõ ràng kiến ​​thức thành kiến ​​thức được máy tính xử lý và kiến ​​thức được con người sử dụng. Rõ ràng, để giải quyết các vấn đề phức tạp, cơ sở tri thức phải có khối lượng đủ lớn, và do đó các vấn đề về quản lý cơ sở dữ liệu như vậy chắc chắn sẽ nảy sinh. Do đó, khi lựa chọn mô hình biểu diễn tri thức, cần tính đến các yếu tố như tính đồng nhất của biểu diễn và tính dễ hiểu. Tính đồng nhất trong cách trình bày dẫn đến đơn giản hóa cơ chế quản lý tri thức. Sự dễ hiểu là điều quan trọng đối với người sử dụng hệ thống thông minh và các chuyên gia có kiến ​​thức được đưa vào hệ thống thông tin thông tin. Nếu hình thức biểu diễn tri thức khó hiểu thì quá trình tiếp thu và diễn giải tri thức trở nên phức tạp hơn. Cần lưu ý rằng việc đáp ứng đồng thời các yêu cầu này là khá khó khăn, đặc biệt là trong các hệ thống lớn, nơi việc biểu diễn kiến ​​thức theo cấu trúc và mô-đun là điều không thể tránh khỏi.

Việc giải quyết các vấn đề về kỹ thuật tri thức đặt ra vấn đề chuyển đổi thông tin nhận được từ các chuyên gia dưới dạng các sự kiện và quy tắc để họ sử dụng thành dạng có thể được thực hiện một cách hiệu quả thông qua việc xử lý thông tin này bằng máy. Với mục đích này, nhiều mô hình biểu diễn tri thức khác nhau đã được tạo ra và sử dụng trong các hệ thống hiện có.

Các mô hình biểu diễn tri thức cổ điển bao gồm các mô hình logic, sản xuất, khung và mạng ngữ nghĩa.

Mỗi mô hình có ngôn ngữ biểu diễn tri thức riêng. Tuy nhiên, trên thực tế, hiếm khi có thể quản lý trong khuôn khổ một mô hình khi phát triển hệ thống thông tin, ngoại trừ những trường hợp đơn giản nhất nên việc biểu diễn tri thức trở nên phức tạp. Ngoài việc biểu diễn kết hợp bằng nhiều mô hình khác nhau, các công cụ đặc biệt thường được sử dụng để phản ánh đặc điểm của kiến ​​thức cụ thể về lĩnh vực chủ đề, cũng như nhiều cách khác nhau để loại bỏ và tính đến tính mơ hồ, chưa đầy đủ của kiến ​​thức.

Trước khi tiếp tục xem xét các vấn đề về quản lý tri thức, điều quan trọng là phải xác định các khái niệm chính của lĩnh vực này: “dữ liệu”, “thông tin”, “kiến thức”.

Các tài liệu về quản lý tri thức trình bày các cách tiếp cận khác nhau để giải thích nó. Không giả vờ phân tích toàn diện, chúng tôi sẽ cố gắng phác thảo một số điểm quan trọng.

Dưới dữ liệu quan sát không theo thứ tự, con số, từ ngữ, âm thanh, hình ảnh đều được hiểu. Đây là tập hợp các yếu tố rời rạc, khách quan về các sự kiện. Hơn nữa, trong bối cảnh tổ chức, dữ liệu được hiểu là bản ghi có cấu trúc về các hành động hoạt động. Các tổ chức thường lưu trữ dữ liệu trong hệ thống thông tin mà chúng đến từ nhiều bộ phận và dịch vụ khác nhau.

Khi dữ liệu được tổ chức, sắp xếp, nhóm lại, phân loại, nó sẽ trở thành thông tin. Nó được hiểu là một tập hợp dữ liệu được sắp xếp cho một mục đích cụ thể mang lại ý nghĩa cho nó.

Tin nhắn- đây là văn bản, dữ liệu số, hình ảnh, âm thanh, đồ họa, bảng biểu, v.v.

Sự thông minh– thực tế đồng nghĩa với khái niệm “Thông điệp”. Chúng thường có tính chất gia đình.

Kiến thức nó được hiểu là thông tin sẵn sàng để sử dụng hiệu quả, hiệu quả và có ý nghĩa. Nó là tập hợp các kinh nghiệm, giá trị, thông tin theo ngữ cảnh được chính thức hóa và sự hiểu biết của chuyên gia tạo thành cơ sở để đánh giá và tích hợp các trải nghiệm và thông tin mới. Nó được hình thành và áp dụng trong tâm trí con người, và trong các tổ chức, nó thường được ghi nhớ không chỉ trong các tài liệu và kho lưu trữ mà còn trong các thủ tục, quy trình, cách làm việc và chuẩn mực của tổ chức.

Bảng này cung cấp các định nghĩa khác nhau về kiến ​​thức dựa trên việc xem xét tài liệu.

Hầu hết các định nghĩa được thảo luận đều nhấn mạnh rằng kiến ​​thức là một khái niệm rộng hơn, sâu hơn và phong phú hơn so với thông tin. Họ đại diện sự kết nối trôi chảy của các yếu tố khác nhau – kinh nghiệm, giá trị, thông tin và hiểu biết chuyên môn- và liên tục thay đổi; chúng trực quan; là đặc điểm của con người và là một phần không thể thiếu của bản chất con người với tính chất khó đoán của nó.

Khái niệm, cấu trúc, phân loại, đặc điểm của hệ thống thông minh.

Một hệ thống được gọi là thông minh nếu nó thực hiện được 3 chức năng cơ bản:

1. Trình bày và xử lý tri thức.

2. Lý luận.

3. Giao tiếp.

Người dùng

Cơ chế kiến ​​thức cơ chế chức năng

Kiến thức về cấu trúc – kiến ​​thức về môi trường vận hành. Siêu kiến ​​thức là kiến ​​thức về các thuộc tính của kiến ​​thức.

1. Sinh hóa (mọi thứ liên quan đến não);

2. Hướng phần mềm thực dụng (viết chương trình thay thế chức năng).

1. Cách tiếp cận cục bộ (nhiệm vụ): đối với mỗi nhiệm vụ, có những chương trình đặc biệt đạt được kết quả không thua kém một người.

2. Cách tiếp cận có hệ thống dựa trên kiến ​​thức – tạo ra các công cụ tự động hóa, tự tạo ra các chương trình.

3. Cách tiếp cận sử dụng phương pháp lập trình thủ tục - tạo thuật toán bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Các phần chính của IIT:

1. Quản lý tri thức.

2. Ngôn ngữ hình thức và ngữ nghĩa.

3. Ngữ nghĩa lượng tử.

4. Mô hình nhận thức.

5. Hệ thống hỗ trợ quyết định hội tụ (hội tụ).

6. Thuật toán di truyền tiến hóa.

7. Mạng lưới thần kinh.

8. Thuật toán kiến ​​và miễn dịch.

9. Hệ thống chuyên gia.

10. Tập mờ và phép tính.

11. Logic không đơn điệu.

12. Hệ thống đa tác nhân tích cực.

13. Giao tiếp và dịch thuật ngôn ngữ tự nhiên.

14. Nhận dạng mẫu, chơi cờ.

Đặc điểm của các lĩnh vực có vấn đề cần sử dụng hệ thống thông tin:

1. Chất lượng và hiệu quả của việc ra quyết định.

2. Mục tiêu không rõ ràng.

3. Hành vi hỗn loạn, biến động và lượng tử hóa của môi trường.

4. Nhiều yếu tố thay thế nhau.

5. Khả năng chính thức hóa yếu.

6. Tính duy nhất (không khuôn mẫu) của tình huống.

7. Độ trễ (ẩn) của thông tin.

8. Sai lệch trong việc thực hiện kế hoạch, cũng như ý nghĩa của những hành động nhỏ.

9. Logic nghịch lý của các quyết định.

Sự bất ổn, thiếu tập trung, môi trường hỗn loạn

Khái niệm dữ liệu, thông tin và tri thức. Thuộc tính của kiến ​​thức và sự khác biệt của chúng với dữ liệu.

Thông tin là:

· mọi thông tin được nhận và truyền đi, lưu trữ bởi nhiều nguồn khác nhau;

· đây là toàn bộ tập hợp thông tin về thế giới xung quanh chúng ta, về tất cả các loại quá trình xảy ra trong đó mà các sinh vật sống, máy điện tử và các hệ thống thông tin khác có thể cảm nhận được;

· đây là thông tin có ý nghĩa về một sự vật nào đó, khi hình thức trình bày của nó cũng là thông tin, tức là nó có chức năng định dạng phù hợp với bản chất của nó;

· đây là tất cả những gì có thể được bổ sung vào kiến ​​thức và giả định của chúng ta.

Dữ liệu là thông tin có tính chất thực tế mô tả các đối tượng, quá trình và hiện tượng thuộc lĩnh vực chủ đề cũng như các thuộc tính của chúng. Trong quá trình xử lý máy tính, dữ liệu trải qua các giai đoạn biến đổi sau:

· Dạng tồn tại dữ liệu ban đầu (kết quả quan sát và đo lường, bảng biểu, sách tham khảo, sơ đồ, đồ thị, v.v.);

· trình bày bằng các ngôn ngữ đặc biệt mô tả dữ liệu dành cho đầu vào và xử lý dữ liệu nguồn vào máy tính;

· Cơ sở dữ liệu trên phương tiện lưu trữ máy tính.

Kiến thức - trong lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và hệ thống chuyên gia - là một tập hợp thông tin và quy tắc suy luận (từ một cá nhân, xã hội hoặc hệ thống AI) về thế giới, tính chất của các vật thể, mô hình của các quá trình và hiện tượng. như những quy tắc để sử dụng chúng cho việc ra quyết định. Sự khác biệt chính giữa kiến ​​thức và dữ liệu là cấu trúc và hoạt động của chúng; sự xuất hiện của các dữ kiện mới trong cơ sở dữ liệu hoặc việc thiết lập các kết nối mới có thể trở thành nguồn gốc của những thay đổi trong việc ra quyết định.

Để đưa kiến ​​thức vào hệ thống thông tin, nó phải được thể hiện bằng các cấu trúc dữ liệu nhất định tương ứng với môi trường đã chọn để phát triển hệ thống thông minh. Vì vậy, khi phát triển hệ thống thông tin, kiến ​​thức trước tiên được tích lũy và trình bày, ở giai đoạn này cần có sự tham gia của con người, sau đó kiến ​​thức được thể hiện bằng một số cấu trúc dữ liệu thuận tiện cho việc lưu trữ và xử lý trong máy tính.

Kiến thức về IP tồn tại dưới các dạng sau:

· kiến ​​thức ban đầu (các quy tắc bắt nguồn từ kinh nghiệm thực tế, sự phụ thuộc toán học và thực nghiệm phản ánh mối liên hệ lẫn nhau giữa các sự kiện; mô hình và xu hướng mô tả những thay đổi trong sự kiện theo thời gian; chức năng, sơ đồ, đồ thị, v.v.);

· mô tả kiến ​​thức ban đầu bằng mô hình biểu diễn kiến ​​thức đã chọn (tập hợp các công thức logic hoặc quy tắc sản xuất, mạng ngữ nghĩa, phân cấp khung, v.v.);

· Biểu diễn kiến ​​thức bằng cấu trúc dữ liệu nhằm mục đích lưu trữ và xử lý trên máy tính;

· Cơ sở kiến ​​thức về phương tiện lưu trữ máy tính.

Kiến thức là một phạm trù phức tạp hơn so với dữ liệu. Kiến thức không chỉ mô tả các sự kiện riêng lẻ mà còn mô tả mối quan hệ giữa chúng, đó là lý do tại sao kiến ​​thức đôi khi được gọi là dữ liệu có cấu trúc. Kiến thức là kết quả của hoạt động tinh thần của một người nhằm khái quát hóa kinh nghiệm của anh ta có được nhờ hoạt động thực tế.

Kiến thức thu được là kết quả của việc áp dụng các phương pháp xử lý nhất định đối với dữ liệu nguồn và kết nối các thủ tục bên ngoài.

DỮ LIỆU + QUY TRÌNH XỬ LÝ = THÔNG TIN

THÔNG TIN + QUY TRÌNH XỬ LÝ = KIẾN THỨC

Đặc điểm đặc trưng của tri thức là nó không có trong hệ thống nguồn. Kiến thức nảy sinh là kết quả của việc so sánh các đơn vị thông tin, tìm ra và giải quyết những mâu thuẫn giữa chúng, tức là. kiến thức mang tính tích cực, sự xuất hiện hay thiếu hụt của nó dẫn đến việc thực hiện một số hành động nhất định hoặc dẫn đến sự xuất hiện của kiến ​​thức mới. Kiến thức khác với dữ liệu ở chỗ có các đặc tính sau.

Thuộc tính kiến ​​thức (từ bài giảng):

· Khả năng diễn giải nội bộ (dữ liệu + dữ liệu phương pháp). Dữ liệu có cấu trúc - phương pháp luận, thể hiện các đặc điểm của các thực thể được mô tả nhằm mục đích nhận dạng, tìm kiếm, đánh giá và quản lý chúng

· Sẵn có các kết nối (nội bộ, bên ngoài), cơ cấu truyền thông

· Khả năng mở rộng quy mô (đánh giá mối quan hệ giữa các đơn vị thông tin) – định lượng

· Tính sẵn có của các số liệu ngữ nghĩa (một phương tiện đánh giá các đơn vị thông tin được hình thức hóa kém)

· Sự hiện diện của hoạt động (sự không đầy đủ, thiếu chính xác khuyến khích chúng phát triển, bổ sung).

Phân loại kiến ​​thức

Kiến thức- Là hình thức tồn tại và hệ thống hóa các kết quả hoạt động nhận thức của con người. Kiến thức giúp con người tổ chức các hoạt động của mình một cách hợp lý và giải quyết các vấn đề khác nhau nảy sinh trong quá trình này.

Kiến thức(trong lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và hệ thống chuyên gia) - một tập hợp thông tin và quy tắc suy luận (từ một cá nhân, xã hội hoặc hệ thống AI) về thế giới, tính chất của các vật thể, mô hình của các quá trình và hiện tượng, cũng như các quy tắc sử dụng chúng cho việc ra quyết định.

Sự khác biệt chính giữa kiến ​​thức và dữ liệu là cấu trúc và hoạt động của chúng; sự xuất hiện của các dữ kiện mới trong cơ sở dữ liệu hoặc việc thiết lập các kết nối mới có thể trở thành nguồn gốc của những thay đổi trong việc ra quyết định.

Có nhiều loại kiến ​​thức khác nhau:

Có tính khoa học,

Ngoài khoa học,

Thông thường-thực tế (thông thường, lẽ thường),

Trực giác,

Tôn giáo, v.v.

Kiến thức thực tế hàng ngày là không có hệ thống, không có căn cứ và không được viết ra. Kiến thức thông thường làm cơ sở cho sự định hướng của một người trong thế giới xung quanh, là cơ sở cho hành vi hàng ngày và tầm nhìn xa của anh ta, nhưng thường chứa đựng những sai sót và mâu thuẫn. Kiến thức khoa học dựa trên tính hợp lý được đặc trưng bởi tính khách quan và phổ quát, và được cho là có giá trị phổ quát. Nhiệm vụ của nó là mô tả, giải thích và dự đoán quá trình, hiện tượng của hiện thực. Tri thức ngoài khoa học được tạo ra bởi một cộng đồng trí thức nhất định theo những chuẩn mực, tiêu chuẩn khác với những cộng đồng duy lý; họ có nguồn gốc và phương tiện tri thức riêng.

Phân loại kiến ​​thức

Tôi. theo bản chất. Kiến thức có thể được khai báo Và thủ tục.

Kiến thức khai báo chỉ chứa ý tưởng về cấu trúc của các khái niệm nhất định. Kiến thức này gần với dữ liệu và sự kiện. Ví dụ: một cơ sở giáo dục đại học là một tập hợp các khoa và mỗi khoa lần lượt là một tập hợp các khoa. thủ tục kiến thức có tính chất tích cực. Họ xác định các ý tưởng về phương tiện và cách thức tiếp thu kiến ​​thức mới và kiểm tra kiến ​​thức. Đây là những loại thuật toán khác nhau. Ví dụ: phương pháp động não để tìm ra ý tưởng mới.

II. theo trình độ khoa học. Kiến thức có thể được có tính khoa học Và siêu khoa học.Kiến thức khoa học có thể là:

1) thực nghiệm (dựa trên kinh nghiệm hoặc quan sát);

2) lý thuyết (dựa trên việc phân tích các mô hình trừu tượng, các phép loại suy, sơ đồ phản ánh cấu trúc và bản chất của các quá trình, tức là khái quát hóa dữ liệu thực nghiệm).

Kiến thức ngoài khoa học có thể là:

 kiến ​​thức cận khoa học - những lời dạy hoặc suy ngẫm về các hiện tượng mà việc giải thích chúng không thuyết phục theo quan điểm tiêu chí khoa học.

 giả khoa học – cố tình khai thác những phỏng đoán và thành kiến.

 gần như khoa học - họ đang tìm kiếm những người ủng hộ và ủng hộ, dựa vào các phương pháp bạo lực và ép buộc. Kiến thức gần như khoa học, như một quy luật, phát triển mạnh mẽ trong điều kiện khoa học có thứ bậc chặt chẽ, nơi không thể chỉ trích những người nắm quyền, nơi chế độ tư tưởng được thể hiện nghiêm ngặt. (Trong lịch sử nước Nga, người ta đã biết rõ các thời kỳ “chiến thắng của gần như khoa học”: Chủ nghĩa Lysenko; chủ nghĩa cố định, v.v.)

 Phản khoa học - là những ý tưởng không tưởng và cố tình bóp méo hiện thực.

 giả khoa học - đại diện cho hoạt động trí tuệ suy đoán dựa trên một tập hợp các lý thuyết phổ biến (câu chuyện về các phi hành gia cổ đại, về Bigfoot, về quái vật từ hồ Loch Ness)

 thực tế hàng ngày - cung cấp thông tin cơ bản về thiên nhiên và thực tế xung quanh. Kiến thức thông thường bao gồm lẽ thường, các dấu hiệu, sự xây dựng, công thức nấu ăn, kinh nghiệm cá nhân và truyền thống. Mặc dù nó ghi lại sự thật nhưng nó ghi lại một cách thiếu hệ thống và không có bằng chứng.

 Cá nhân – tùy thuộc vào khả năng của một đối tượng cụ thể và vào đặc điểm hoạt động nhận thức trí tuệ của đối tượng đó. Tri thức tập thể nói chung có giá trị (transpersonal), giả định trước sự hiện diện của các khái niệm, phương pháp, kỹ thuật và quy tắc xây dựng chung cho toàn bộ hệ thống. III. theo vị trí

Điểm nổi bật riêng tư(ngầm, ẩn, chưa chính thức hóa) kiến ​​thức và được chính thức hoá(rõ ràng) kiến ​​thức.

Kiến thức ngầm– kiến ​​thức của người dân chưa được hình thức hóa và không thể truyền đạt cho người khác.

chính thức hóa trong một số kiến ​​​​thức ngôn ngữ (rõ ràng):

 Kiến thức về tài liệu;

 kiến ​​thức về đĩa CD;

 Kiến thức về máy tính cá nhân;

 Kiến thức về Internet;

 Tri thức trong cơ sở tri thức;

 Tri thức trong các hệ chuyên gia, được rút ra từ tri thức ngầm của các chuyên gia con người.

Những đặc điểm riêng biệt của tri thức vẫn là vấn đề chưa chắc chắn trong triết học. Theo hầu hết các nhà tư tưởng, để một cái gì đó được coi là kiến ​​thức thì nó phải thỏa mãn ba tiêu chí:

a) được xác nhận,

b) đúng,

c) đáng tin cậy.

Thông tin liên quan.