Các biện pháp ngữ nghĩa và thực dụng của thông tin. Lượng thông tin. Các biện pháp cú pháp, ngữ nghĩa và thực dụng của thông tin

Lượng thông tin được đo bằng số ký tự (bit) trong tin nhắn. TRONG hệ thống khác nhau Trong phép tính, một chữ số có trọng số khác nhau và đơn vị đo dữ liệu cũng thay đổi tương ứng. Ví dụ: thông báo "10111011" trong hệ nhị phân có khối lượng dữ liệu một = 8 bit và ở dạng thập phân - V = 8 con.

Để đo lường nội dung của thông tin, tức là số lượng của nó mỗi mức độ ngữ nghĩa, mức độ từ điển đồng nghĩa đã nhận được nhiều sự công nhận nhất, kết nối các thuộc tính ngữ nghĩa của thông tin với khả năng nhận biết thông điệp đã nhận được của người dùng. Từ điển đồng nghĩa - đây là bộ sách tham khảo được người dùng IS sử dụng

Đo lường thông tin thực dụng - giá trị của thông tin để người dùng đạt được mục tiêu của mình. Thước đo này là giá trị tương đối, được xác định bởi đặc thù của việc sử dụng thông tin trong một hệ thống thông tin cụ thể.

Giá trị của thông tin được xác định bởi số lượng cần thiết để đạt được mục tiêu của người dùng.

Nếu trước khi nhận thông tin, xác suất đạt được mục tiêu bằng P g và sau khi nhận được - P 2, thì giá trị của thông tin được xác định theo công thức Un(G,/G 2) theo Claude Shannon.

Một phương pháp xác định xác suất đo lường giá trị của thông tin để đạt được mục tiêu đã được đề xuất bởi M. Bongart và A. Kharkevich. Điều này có thể được hình thành như sau: nếu việc đạt được mục tiêu là có thể xảy ra và giá trị của xác suất này được biết trước khi nhận được thông tin cũng như sau khi nhận được thông tin thì thước đo giá trị của thông tin có thể được xác định bằng công thức

V=osh 2 (G/G),

Ở đâu V. - thước đo giá trị thông tin; G - xác suất đạt được mục tiêu trước khi nhận được thông tin; P là xác suất đạt được mục tiêu sau khi nhận được thông tin.

Giá trị của thông tin luôn gắn liền với người nhận cụ thể của nó, với mục tiêu cụ thể mà người đó muốn nhận ra và với cơ hội cụ thể việc thực hiện mục tiêu này.

Cần lưu ý các đặc tính sau của thông tin trong suốt vòng đời tái tạo của nó: khả năng tích lũy, khái quát hóa, hệ thống hóa, sao chép, mã hóa, nhắm mục tiêu, v.v. (Hình 1.1).

Cơm. 1.1. Vòng đời của thông tin thông qua việc cung cấp dịch vụ trong xã hội thông tin

Chúng ta hãy liệt kê một số đặc tính của thông tin: tính đầy đủ, độ tin cậy, giá trị, tính đầy đủ, tính phù hợp, tính rõ ràng, khả năng tiếp cận, tính không cạn kiệt, tính tích lũy, tính dễ hiểu, tính chủ quan.

Tính đầy đủ của thông tin mô tả chất lượng của thông tin và xác định tính đầy đủ của dữ liệu cho việc ra quyết định. Khái niệm về tính đầy đủ của thông tin gắn liền với nội dung (ngữ nghĩa) và tính thực dụng của nó. Là không đầy đủ, tức là Thông tin không đầy đủ để đưa ra quyết định đúng đắn và thông tin dư thừa làm giảm hiệu quả của các quyết định của người dùng.

Hình thức cũng là một yếu tố quan trọng trong việc hiển thị thông tin. Sản phẩm thông tin được trình bày dưới dạng đặc trưng cho một ngành, công ty hoặc bộ phận nhất định.

Độ tin cậy của thông tin - khả năng phản ánh các vật thể thực với độ chính xác cần thiết. Độ tin cậy của thông tin được đo bằng xác suất giá trị của một tham số được hiển thị bởi thông tin khác với giá trị thực của tham số này trong độ chính xác yêu cầu. Thông tin không đáng tin cậy được đặc trưng bởi nhiễu thông tin và nó càng cao thì độ tin cậy của thông tin càng thấp.

Giá trị của thông tin không thể trừu tượng được. Thông tin phải hữu ích và có giá trị đối với một nhóm người dùng nhất định. Giá trị của thông tin phụ thuộc vào những vấn đề nào có thể được giải quyết với sự trợ giúp của nó.

Sự đầy đủ của thông tin mô tả mức độ tương ứng của thông tin với thực tế. Thông tin đầy đủ là thông tin đầy đủ và đáng tin cậy.

Sự liên quan của thông tin - mức độ bảo tồn giá trị của thông tin đối với việc quản lý tại thời điểm sử dụng và phụ thuộc vào động lực thay đổi các đặc điểm của thông tin đó và vào khoảng thời gian đã trôi qua kể từ khi xuất hiện một số thông tin nhất định. Sự liên quan rất quan trọng khi làm việc trong một môi trường thay đổi liên tục. Cung cấp thông tin kịp thời trong bất kỳ lĩnh vực hoạt động nào của con người là một thời điểm quan trọng, bởi vì Thời kỳ nhất định theo thời gian nó có thể mất giá trị. Mỗi cấp độ tạo ra các sản phẩm thông tin riêng gắn liền với các khoảng thời gian nhất định.

Tính kịp thời của thông tin - nó đến không muộn hơn thời gian định trước, phù hợp với thời gian giải quyết nhiệm vụ được giao cho người dùng. Ví dụ, đối với kế toán, đây là các báo cáo hoạt động hàng ngày, hàng tháng, hàng quý và hàng năm.

Sự rõ ràng của thông tin - thông tin phải dễ hiểu đối với những người dự định sử dụng nó.

Sự sẵn có của thông tin là khả năng thu nhận và chuyển đổi thông tin. Đặc tính thông tin này bị ảnh hưởng đồng thời bởi cả sự sẵn có của dữ liệu và khả năng sử dụng các phương pháp thích hợp. Ví dụ, trong một hệ thống thông tin, thông tin được chuyển đổi thành dạng dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng. Đặc biệt, điều này đạt được bằng cách phối hợp hình thức ngữ nghĩa của nó với từ điển đồng nghĩa của người dùng.

Độ chính xác của thông tin - mức độ giống nhau của thông tin nhận được với trạng thái thực của đối tượng, quá trình, hiện tượng, v.v. Có: độ chính xác hình thức, được đo bằng giá trị đơn vị của chữ số có nghĩa nhỏ nhất của một số; độ chính xác thực tế được xác định bằng giá trị đơn vị của chữ số cuối cùng của số; độ chính xác tối đa, có thể thu được trong các điều kiện vận hành cụ thể của hệ thống; độ chính xác cần thiết, được xác định bởi mục đích chức năng của chỉ báo.

Tính chủ quan của thông tin. Thông tin có tính chất chủ quan, vì giá trị của nó được xác định bởi mức độ nhận thức của chủ thể (người nhận thông tin).

Thông tin hữu ích - một đặc tính làm giảm sự không chắc chắn của việc ra quyết định.

Chất lượng là đặc tính của sản phẩm thông tin. Hiệu quả của việc sử dụng thông tin quyết định tính đại diện, nội dung, tính đầy đủ, tính phù hợp, tính kịp thời, độ chính xác, độ tin cậy và tính bền vững.

Tính đại diện của thông tin - tính đúng đắn của việc lựa chọn và hình thành nó để phản ánh đầy đủ các thuộc tính của đối tượng. Điều quan trọng nhất ở đây là: tính đúng đắn của khái niệm trên cơ sở hình thành khái niệm ban đầu; giá trị của việc lựa chọn các tính năng thiết yếu và các mối liên hệ của hiện tượng được hiển thị. Việc không thể hiện được thông tin thường dẫn đến sai sót nghiêm trọng.

Cùng với hệ số nội dung phản ánh khía cạnh ngữ nghĩa, bạn cũng có thể sử dụng hệ số nội dung thông tin, được đặc trưng bởi tỷ lệ giữa lượng thông tin cú pháp và khối lượng dữ liệu.

Sự kiên trì của thông tin - khả năng đáp ứng những thay đổi trong dữ liệu nguồn mà không vi phạm độ chính xác cần thiết. Tính ổn định của thông tin, cũng như tính đại diện của nó, gắn liền với phương pháp lựa chọn và hình thành đã chọn. Tính phù hợp, kịp thời, chính xác và độ tin cậy của thông tin ảnh hưởng đến các thông số khác về hoạt động của hệ thống thông tin, bao gồm cả độ tin cậy của nó.

Khái niệm thông tin, dữ liệu, tri thức có liên quan. Trong nhiều tình huống, sự hiểu biết trực quan và giải thích các phạm trù này thường là đủ. Khó khăn trong việc định nghĩa chính thức các thuật ngữ “thông tin”, “dữ liệu”, “kiến thức” nằm ở cách sử dụng phổ biến các thuật ngữ này. Một lý do khác gây nhầm lẫn về thuật ngữ là ranh giới giữa các thuật ngữ này khá tùy tiện đối với hầu hết các chuyên gia.

Dữ liệu - đây là những mô tả cơ bản về các đối tượng, sự kiện, hành động và giao dịch, được ghi nhớ, phân loại và lưu trữ nhưng không được tổ chức theo bất kỳ cách nào.

Thông tin là dữ liệu được tổ chức theo cách nó có ý nghĩa và giá trị cụ thể đối với người dùng.

Kiến thức bao gồm dữ liệu hoặc thông tin được tổ chức và xử lý để truyền đạt sự hiểu biết, kinh nghiệm, học tập và chuyên môn cụ thể theo cách có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề hoặc thực hiện hành động.

Dữ liệu có thể được coi là một khái niệm cơ bản. Việc cố gắng xác định các khái niệm cơ bản dẫn đến nhu cầu xác định thêm các thuật ngữ được sử dụng.

Dữ liệu - đây là thông tin, chỉ số cần thiết để làm quen với ai đó, điều gì đó, để mô tả đặc điểm của ai đó, điều gì đó để đưa ra kết luận và quyết định nhất định; mối quan hệ, cụm từ và sự kiện của chúng, bằng cách chuyển đổi và xử lý mà người ta có thể thu được thông tin về các đối tượng, quá trình hoặc hiện tượng.

TRONG theo nghĩa rộng dữ liệu là sự kiện, văn bản, đồ họa, hình ảnh, âm thanh, tài liệu tương tự hoặc video. Chúng có thể thu được thông qua các phép đo, thí nghiệm, số học và các phép toán logic. Dữ liệu phải được trình bày dưới dạng phù hợp để lưu trữ, truyền tải và xử lý. Chúng là nguyên liệu thô để tạo ra thông tin.

Dữ liệu được chia thành có cấu trúc, không cấu trúc và phân tán. Vì vậy, dữ liệu là nguyên liệu thô, được cung cấp bởi nhà cung cấp dữ liệu và được người tiêu dùng sử dụng để tạo ra thông tin từ dữ liệu.

Dữ liệu theo quan điểm của mã chương trình là một phần, tập hợp các giá trị của các ô nhớ nhất định, việc chuyển đổi chúng được thực hiện bởi mã. Kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu trong hiện đại máy tính điện tử (máy tính) được thực hiện bằng phần cứng. Theo nguyên lý von Neumann, cùng một vùng bộ nhớ máy tính có thể đóng vai trò là dữ liệu và là mã thực thi.

Dữ liệu được trình bày trong máy tính cá nhânở dạng tệp, có hai loại - nhị phân (nhị phân) và văn bản; nhị phân được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng, văn bản được xử lý bằng phần mềm tiêu chuẩn.

Mô hình dữ liệu trong công nghệ và hệ thống thông tin là phương tiện trình bày thông tin trong hệ thống thông tin, phương pháp và công nghệ xử lý thông tin. Mô hình dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình được định nghĩa là cấu trúc dữ liệu, ràng buộc toàn vẹn và các thao tác thao tác dữ liệu.

Mô hình dữ liệu trong cơ sở dữ liệu (DB) là một tập hợp các phương pháp và công cụ để xác định cấu trúc logic của DB và mô hình hóa trạng thái động lĩnh vực chủ đề(Pro) trong cơ sở dữ liệu.

Theo truyền thống, cấu trúc dữ liệu được coi là kiến thức khai báo phản ánh O. Một chuỗi thao tác theo thứ tự có thể được thực hiện trên cấu trúc dữ liệu - một chương trình thực hiện một thuật toán cụ thể. Kết quả của một chương trình luôn là kiến thức khai báo và bản thân chương trình là kiến thức thủ tục. Kiểu dữ liệu là một khái niệm trừu tượng được xác định bởi một tập hợp các khả năng logic. Khi một kiểu dữ liệu trừu tượng và các hoạt động liên quan của nó được xác định, kiểu dữ liệu đó có thể được triển khai. Việc triển khai có thể là phần cứng, khi các mạch điện tử đặc biệt được phát triển để thực hiện các hoạt động cần thiết, vốn là một phần của chính máy tính. Hoặc nó có thể là một triển khai phần mềm, trong đó một chương trình bao gồm các lệnh phần cứng hiện có sẽ diễn giải các chuỗi bit theo cách được yêu cầu. Việc triển khai phần mềm bao gồm đặc tả về cách một đối tượng có dữ liệu thuộc loại mới được thể hiện bằng các đối tượng thuộc loại dữ liệu hiện có, cũng như đặc tả về cách nó hoạt động bằng cách sử dụng các thao tác được xác định cho đối tượng đó.

Sự chuyển đổi từ dữ liệu sang kiến thức là hệ quả của sự phát triển và phức tạp của các cấu trúc logic thông tin được xử lý trên máy tính.

Tri thức là một dạng tồn tại và hệ thống hóa các kết quả hoạt động nhận thức của con người. Đây là hình ảnh chủ quan của hiện thực khách quan, tức là sự phản xạ thế giới bên ngoài trong hoạt động của con người, dưới các hình thức ý thức và ý chí của mình. Kiến thức có thể khác nhau về mức độ trình bày (cụ thể và trừu tượng) và mức độ chi tiết của dữ liệu, đầy đủ hoặc không đầy đủ, đáng tin cậy hoặc không đáng tin cậy.

Kiến thức - đây là các quy luật của 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 giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực chủ đề.

Lĩnh vực chủ đề (O) là bộ phận hiện thực khơi dậy sự quan tâm đặc biệt của con người và nổi bật so với bức tranh chung về hiện thực khách quan xung quanh.

Khái niệm “kiến thức” có các nghĩa sau: 1) sự hiểu biết có được nhờ kinh nghiệm thực tế; 2) trạng thái nhận thức về việc sở hữu thông tin cụ thể, phạm vi nhận thức; 3) hành vi hiểu biết: nhận thức rõ ràng về sự thật; 4) điều gì đó có thể hiểu và ghi nhớ được (từ điển bách khoa của Webster). Có sự quan tâm đáng kể đến việc tích lũy kiến thức và công nghệ tự động hóa phân tích tiên đoán thông tin để phát hiện kiến thức mới. Đặc biệt, bằng chứng của điều này là những nỗ lực đi theo các khái niệm “xã hội thông tin” để đưa ra các thuật ngữ “quản lý tri thức” và “kinh tế tri thức”.

Nguồn lực quan trọng nhất doanh nghiệp hiện đại, có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự gia tăng khả năng cạnh tranh của nó là kiến thức của công ty. Tri thức trở thành một yếu tố sản xuất quan trọng cùng với các nguồn lực, vốn và lao động.

Ngày nay chúng ta được bao quanh bởi một lượng thông tin khổng lồ. Số lượng luồng thông tin không ngừng tăng lên nhưng chúng ta lại thấy mình không thể sử dụng được chúng. Kiến thức có nhiều dạng khác nhau và do đó trở nên khó quản lý hơn.

Điều quan trọng cần lưu ý là sự khác biệt giữa kiến thức ngầm và kiến thức rõ ràng. Kiến thức ngầm (rất khó xác định) thường không được chính thức hóa và không thể phân tích, không góp phần tích lũy kinh nghiệm, kỹ năng, v.v. Kiến thức ngầm có thể được sở hữu bởi một cá nhân hoặc một nhóm người. Kiến thức rõ ràng sử dụng các thuật toán rõ ràng với dữ liệu, thông điệp, từ và số có liên quan.

Kiến thức của doanh nghiệp được chia thành bên ngoài và bên trong. Ví dụ, nhóm đầu tiên bao gồm kiến thức về khách hàng (kiến thức quan trọng nhất đối với hầu hết các doanh nghiệp), thông tin phân tích độc lập (báo cáo và xếp hạng tiếp thị, giá cả trên các sàn giao dịch chứng khoán quốc tế, động lực thay đổi chỉ số chứng khoán Mỹ, v.v.).

Nhóm thứ hai bao gồm kiến thức về các quy trình chính

tích lũy trải nghiệm tốt hơn khi thực hiện các nhiệm vụ cơ bản; về hàng hóa/dịch vụ; giải pháp tối ưu đáp ứng nhu cầu hiện tại của người dùng; kiến thức nhân viên

Xác định, tích lũy và sử dụng vốn trí tuệ; kinh nghiệm hiện có; kiến thức cá nhânđảm bảo sự hợp tác thành công; tài sản trí tuệ (cơ sở tri thức)

Kinh nghiệm quản lý dự án (ví dụ về các phương pháp hay nhất).

Quản lý kiến thức là một tập hợp các quá trình gắn liền với việc tạo ra, phổ biến, xử lý và sử dụng tri thức. Đây là một công nghệ để tìm kiếm và thu thập kiến thức mới, các phương tiện vận chuyển, cấu trúc, hệ thống hóa, phổ biến và tạo ra nó. Đây không phải là một sản phẩm phần mềm riêng biệt mà là một chiến lược toàn diện để quản lý một nhà nước, khu vực, doanh nghiệp, orien-van sử dụng tối đa tiềm năng trí tuệ của mình.

Quản lý tri thức (KM, tiếng Anh - quản lý tri thức)

Đây là một chiến lược doanh nghiệp, mục tiêu là xác định tất cả các thông tin hữu ích mà doanh nghiệp có, nghiên cứu kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng của nhân viên nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng và giảm thời gian phản ứng với động lực thị trường. KM là một thủ tục chính thức được thiết lập trong một công ty để làm việc với tài nguyên thông tin tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận kiến thức và tái sử dụng kiến thức đó thông qua CNTT hiện đại. Trong trường hợp này, tri thức được phân loại và phân loại theo bản thể luận của cơ sở dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc và cơ sở tri thức. Mục tiêu chính của KM là làm cho kiến thức có thể truy cập được và tái sử dụng được trong toàn tập đoàn.

Nguồn kiến thức khác nhau tùy theo ngành và ứng dụng, nhưng theo truyền thống, chúng bao gồm sách hướng dẫn, thư từ, tin tức, thông tin khách hàng, thông tin cạnh tranh và dữ liệu sản xuất.

Nhiều công nghệ được sử dụng để áp dụng hệ thống KM: email; cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu; hệ thống hỗ trợ nhóm; hệ thống truy xuất thông tin; mạng công ty và Internet; hệ thống chuyên gia và hệ thống cơ sở tri thức; hệ thống thông minh, v.v. Trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo Cơ sở tri thức được tạo ra cho các chuyên gia và các hệ thống dựa trên tri thức trong đó máy tính sử dụng các quy tắc suy luận để thu được câu trả lời cho các câu hỏi của người dùng.

Theo truyền thống, các nhà phát triển hệ thống KM chỉ tập trung vào nhóm riêng biệt người tiêu dùng, đặc biệt là các nhà quản lý làm việc với hệ thống thông tin điều hành (Điều hành Hệ thống thông tin). Hệ thống quản lý tri thức hiện đại tập trung vào việc duy trì hoạt động của doanh nghiệp.

Các doanh nghiệp hiện đang hướng tới việc sử dụng kho dữ liệu để tất cả nhân viên có thể sử dụng thông tin được phân phối cho kiến thức của họ.

Kho dữ liệu sẽ được thảo luận chi tiết trong Phần 7. Chúng khác với cơ sở dữ liệu truyền thống ở chỗ chúng được thiết kế để hỗ trợ quá trình ra quyết định thay vì thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Với điều kiện là tất cả dữ liệu được lưu trữ trong một kho lưu trữ duy nhất, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần dữ liệu riêng lẻ có thể chính xác và kết quả phân tích mang lại kiến thức mới. Một cách tiếp cận khác, được gọi là khai phá tri thức, được sử dụng để tìm kiếm dữ liệu cho những tri thức bổ sung ẩn giấu trong đó.

Trong khi kho dữ liệu chủ yếu chứa dữ liệu định lượng thì kho tri thức lại tập trung chủ yếu vào dữ liệu định tính. Hệ thống quản lý tri thức tạo ra tri thức phạm vi rộng cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, quy trình kinh doanh, bài báo, cơ sở dữ liệu bên ngoài, trang Web, v.v. Do đó, kho kiến thức tương tự như kho ảo, nơi kiến thức được phân phối giữa một số lượng lớn máy chủ.

Kiến thức có thể thu được từ các quy trình kinh doanh, khảo sát và các nguồn khác. Cơ sở tri thức (KB) có thể được thiết kế để duy trì trình tự thời gian của các hoạt động của doanh nghiệp, ví dụ như liên quan đến làm việc với khách hàng. Cơ sở tri thức có thể được sử dụng để hỗ trợ hoạt động hoặc tạo ra thông tin về toàn bộ doanh nghiệp. Cơ sở kiến thức về các giải pháp tối ưu tích lũy kiến thức thông qua việc sử dụng các bài kiểm tra khác nhau để tìm ra cách giải quyết vấn đề hiệu quả. Khi tổ chức đã có được kiến thức về giải pháp tốt nhất, quyền truy cập vào chúng có thể được mở cho nhân viên của tập đoàn.

Kiến thức thông minh là một lĩnh vực mới đang phát triển nhanh chóng và sử dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo, toán học và thống kê để tiếp thu kiến thức từ kho dữ liệu. G. Pyatetsky-Shapiro và V. Froley định nghĩa thuật ngữ “khám phá kiến thức” là việc thu thập một cách không hề tầm thường những thông tin chính xác, chưa được biết đến trước đây và có khả năng hữu ích từ dữ liệu. Phương pháp này bao gồm các công cụ và cách tiếp cận khác nhau để phân tích cả dữ liệu văn bản và dữ liệu số.

Mục tiêu chính của hệ thống trí tuệ tri thức là chuyển từ phương pháp truyền thống ra quyết định trực quan dựa trên thông tin không đầy đủ, quản lý dựa trên kiến thức.

Khám phá tri thức trong điều kiện hiện đạiđược thực hiện nhằm đạt được hai mục tiêu - giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn trong hoạt động cũng như đạt được lợi thế cạnh tranh. Hệ thống hiện đại Trí tuệ tri thức không chỉ cho phép giám sát thông tin mà còn mô hình hóa chiến lược của đối thủ cạnh tranh, xác định đối tác và nhà cung cấp của họ cũng như làm rõ các điều khoản hợp tác.

Nhiệm vụ chính của hệ thống trí tuệ tri thức là tìm kiếm và tổng hợp thông tin về đối thủ cạnh tranh, thị trường, sản phẩm, xu hướng kinh doanh, v.v. Ví dụ: hệ thống Odie (Trình trích xuất thông tin theo yêu cầu) liên tục quét khoảng một nghìn bài báo mới nhất để thu thập kiến thức về những thay đổi trong quản lý. Cũng có thể sử dụng chức năng theo dõi cấu trúc tin nhắn văn bản để thu thập thông tin về các loại sự kiện khác liên quan đến kinh doanh.

Một trong những lĩnh vực quan trọng và hứa hẹn nhất trong lĩnh vực hình thức hóa kiến thức, giúp có thể sử dụng kiến thức tích lũy để xử lý máy tính, là các ontology, được thảo luận trong Chương 9.

Mục tiêu của hệ thống quản lý tri thức (KMS) là tích lũy kiến thức có cấu trúc, chính thức hóa: các mô hình và nguyên tắc giúp giải quyết vấn đề thực tế. nhiệm vụ sản xuất. Mục tiêu chính của KMS là làm cho kiến thức có thể truy cập được và tái sử dụng được trong toàn tập đoàn. Chức năng của KMS: 1) thu thập kiến thức; 2) lưu trữ và xử lý kiến thức; 3) cung cấp kiến thức. Bản thể luận là sự mô tả chính xác về một khái niệm hóa. Trong KMS của công ty, các đặc tả bản thể có thể đề cập đến việc phân loại các nhiệm vụ xác định kiến thức cho hệ thống. Bản thể luận tạo thành một từ vựng được chia sẻ trên KMS để tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp, ghi nhớ và trình bày. Việc phát triển và duy trì các ontology trên toàn doanh nghiệp đòi hỏi nỗ lực không ngừng để phát triển. Đặc biệt, ontology là cần thiết để người dùng có thể làm việc với cơ sở dữ liệu về các giải pháp tối ưu liên quan đến nhiều vấn đề của doanh nghiệp và nhận ra giải pháp nào có thể hữu ích cho mình trong một tình huống cụ thể. Vì các doanh nghiệp hỗ trợ các loại hoạt động khác nhau nên một KMS yêu cầu sử dụng một số bản thể luận. Đối với các công ty đa quốc gia, ontology phải được dịch sang ngôn ngữ khác nhauđể tất cả nhân viên đều có thể sử dụng thông tin được lưu trữ trong cơ sở tri thức. Theo thời gian, các ngành sẽ tìm đến các nhóm hợp tác hoặc các hình thức đăng ký để duy trì tập trung một bản thể luận chung. Ngoài ontology, các thuộc tính mô tả bổ sung có tầm quan trọng lớn đối với việc sử dụng kiến thức. Ví dụ về các thuộc tính mô tả bao gồm nhân viên, doanh nghiệp và trạng thái thông tin. Về lý thuyết, tất cả các cơ sở kiến thức đều lưu trữ thông tin về một người liên hệ hoặc nhân viên, bao gồm tên, ngày liên hệ và vai trò của người liên hệ trong việc tạo ra kiến thức. Nhiều cơ sở tri thức lưu trữ thông tin của tổ chức, chẳng hạn như báo cáo về bộ phận nào đã phát triển dự án hoặc tri thức được thu thập. Tình trạng thông tin cũng là một thuộc tính mô tả điển hình và có thể bao gồm, ví dụ, chỉ dẫn về tình trạng của một hạng mục cụ thể: đã lên kế hoạch, đang sử dụng hiện nay hoặc đã lỗi thời. Nó cũng có thể cho biết thông tin chỉ được sử dụng nội bộ hay có thể được phân phối bên ngoài tổ chức.

Chất lượng và mức độ phù hợp của kiến thức phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như ai cung cấp kiến thức cho hệ thống. Vì chất lượng của tri thức thay đổi từ nguồn này sang nguồn khác nên các hệ thống thường lựa chọn tri thức để đảm bảo rằng nó đầy đủ và đáng tin cậy.

Lọc không phải lúc nào cũng được nhân viên công ty thực hiện. Lọc tin nhắn được sử dụng phổ biến nhất E-mail theo mức độ ưu tiên và danh mục. Ngoài ra, họ còn áp dụng Nhiều nghĩa, cho phép bạn giám sát chất lượng của cơ sở dữ liệu. Thông thường việc đánh giá phụ thuộc vào nhu cầu của nhân viên, nhóm làm việc cụ thể hoặc lợi ích của toàn doanh nghiệp.

Cơ sở tri thức thường chứa số lượng lớn thông tin, vì vậy hãy tìm kiếm thông tin cần thiết trở thành một chức năng cực kỳ quan trọng. Số đông phương pháp hiện đại công cụ tìm kiếm bao gồm các công cụ, công cụ tìm kiếm dự đoán và mô hình trực quan.

Một loạt các công cụ tìm kiếm nổi tiếng (Google, AltaVista, Excite, Infoseek, Lycos, WebCrawler, Yahoo!) được sử dụng để điều hướng thông tin trên Internet. Tất cả chúng đều có thể được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu nội bộ của công ty khi làm việc với các hệ thống quản lý tri thức.

Sử dụng các công cụ tìm kiếm thông minh, bạn có thể tìm thấy dữ liệu cần thiết trong môi trường thông tin Internet hoặc mạng công ty. Ví dụ: InfoFinder khám phá sở thích của người dùng bằng các tập hợp tin nhắn hoặc tài liệu được họ phân loại.

Dựa trên cú pháp tin nhắn, InfoFinder cố gắng xác định cụm từ khóa, giúp hiểu được nhiệm vụ của người dùng. Trong số các xu hướng mới trong việc thiết kế hệ thống tìm kiếm hệ thống quản lý tri thức hiệu quả, người ta có thể nêu bật phương pháp mô hình trực quan. Hai công cụ - Perspecta và InXight - hiện tại Các phương pháp khác nhau trực quan hóa kiến thức.

Perspecta tạo ra bối cảnh thông minh bằng cách sử dụng siêu thông tin được trích xuất từ tài liệu nguồn, bao gồm thông tin có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và tài liệu hoặc dữ liệu phi cấu trúc trong tài liệu văn phòng và trang Web,

Đối với các tài liệu phi cấu trúc, Perspecta có Công cụ phân tích tài liệu đặc biệt để thực hiện phân tích ngôn ngữ và tự động gắn thẻ tài liệu. Máy chủ ngữ cảnh thông minh phân tích thông tin quan sát được, xác định mối quan hệ giữa các tài liệu và xây dựng không gian thông tin đa chiều bằng ngôn ngữ đánh dấu đặc biệt (Ngôn ngữ đánh dấu không gian thông tin). Để tiết kiệm tài nguyên, dữ liệu được tải lên máy khách bằng Giao thức truyền tải truyền thông tin, một phần mở rộng của HTTP.

InXight Software đã phát hành công cụ trực quan hóa của riêng mình, VizControl, cung cấp một số định dạng trực quan hóa. Mỗi người trong số họ phát triển phương pháp bối cảnh tập trung. Dữ liệu được hiển thị trên màn hình, đồng thời cấu trúc của tập dữ liệu lớn được bảo toàn.

Vận hành hệ thống quản lý tri thức đòi hỏi văn hóa thông tin chia sẻ kiến thức.

Khi sử dụng hệ thống quản lý kiến thức, doanh nghiệp có thể đảm bảo khả năng cạnh tranh của chính mình, điều này giúp đơn giản hóa việc tái sử dụng kiến thức hiện có và tạo ra kiến thức mới để đưa ra quyết định có chất lượng.

Để tạo ra hệ thống điều khiển, doanh nghiệp sử dụng các công nghệ và hệ thống như cơ sở tri thức và kho dữ liệu, hệ thống truy xuất thông tin thông minh, hệ thống thu thập dữ liệu, hệ thống chuyên gia, v.v. Một ví dụ về việc sử dụng KMS trong doanh nghiệp là hệ thống hỗ trợ dịch vụ khách hàng của người quản lý - Hệ thống quản lý mối quan hệ. KMS cung cấp kiến thức ở cả dạng thuận tiện cho nhận thức của chúng ta và dạng kỹ thuật số. Trong trường hợp đầu tiên, có thể tiếp cận kiến thức bằng cách sử dụng trình duyệt và hệ thống tìm kiếm thông minh. Nhưng đôi khi tri thức có sẵn ở dạng máy có thể được thiết kế làm cơ sở tri thức của hệ thống chuyên gia để hỗ trợ quyết định.

Mô hình biểu diễn tri thức (MPZ) là một hệ thống các hình thức (khái niệm và quy tắc) theo đó hệ thống thông tin cung cấp kiến thức trong bộ nhớ máy tính và thực hiện các hoạt động trên đó. EPM được chia thành logic (quy nạp, tính toán vị ngữ, v.v.) và heuristic (mạng, khung và sản xuất).

MPP có thể được chia thành khái niệm và thực nghiệm. Mô hình khái niệm sử dụng phương pháp heuristic để giải quyết vấn đề. Nó giúp bạn có thể nhận ra vấn đề và giảm thời gian phân tích sơ bộ. Công dụng thực tế mô hình khái niệm đòi hỏi phải chuyển đổi nó thành mô hình thực nghiệm. Kiến thức có thể được tích lũy dưới dạng các mô hình thực nghiệm, thường có tính chất mô tả. Những mô hình này có thể bao gồm từ một bộ quy tắc đơn giản đến mô tả đầy đủ về cách người ra quyết định giải quyết vấn đề.

MK là cần thiết để tạo ra các ngôn ngữ đặc biệt để mô tả kiến thức và thao tác với nó, hình thức hóa các thủ tục so sánh kiến thức mới với kiến thức hiện có, chính thức hóa các cơ chế rút ra logic của kiến thức mới từ kiến thức hiện có.

Kiến thức Giới thiệu chứa mô tả về các chủ đề, môi trường và mối quan hệ giữa chúng. Kiến thức được định nghĩa là những quy luật cơ bản cho phép một người giải quyết các vấn đề sản xuất, khoa học và kinh tế xã hội cụ thể, tức là. sự kiện, khái niệm, mối quan hệ, đánh giá, quy tắc, kiến thức thực tế và chiến lược ra quyết định. 1C truyền thống bao gồm kiến thức thuật toán có trong các chương trình. Những kiến thức này là một phần không thể thiếu của chương trình và được người xây dựng chương trình giới thiệu trước.

MPZ thường mâu thuẫn, không đầy đủ, không rõ ràng và cần được hình thức hóa, được thực hiện bằng logic đa giá trị, lý thuyết tập mờ, phương pháp xác suất và thống kê.

Nhu cầu nâng cao hiệu quả của doanh nghiệp và cải thiện hệ thống quản lý đã dẫn đến nhận thức rằng giá trị của một tổ chức không chỉ là tài sản, sản phẩm, tài sản mà còn là kiến thức, kinh nghiệm, trình độ của nhân viên, văn hóa, tức là. mọi thứ được bao hàm trong khái niệm “vốn trí tuệ”.

Tập đoàn Gartner tin rằng quản lý tri thức là một quy trình kinh doanh để quản lý tài sản trí tuệ của doanh nghiệp (Hình 1.2), gắn liền với chiến lược doanh nghiệp; yêu cầu văn hóa tổ chức và kỷ luật hỗ trợ chia sẻ kiến thức, hợp tác đa chức năng và khuyến khích đổi mới; sẽ giúp cải thiện quy trình kinh doanh và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Cơm. 1.2. Các loại hàm tri thức trong KMS

Khả năng sử dụng, phát triển kiến thức một cách hiệu quả và chuyển hóa nó thành các sản phẩm, dịch vụ mới đang trở thành yếu tố quan trọng tạo nên khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong xã hội thông tin.

KM cung cấp một cách tiếp cận tích hợp để tạo, thu thập, tổ chức, sử dụng và truy cập tài nguyên thông tin doanh nghiệp. Những tài nguyên này bao gồm cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức, tài liệu điện tử mô tả các quy tắc và thủ tục vận hành các quy trình kinh doanh, kiến thức và kinh nghiệm rõ ràng của nhân viên.

Quản lý tri thức trong doanh nghiệp bao gồm việc đánh giá các quy trình tổ chức, con người, nguồn lực và công nghệ và tạo ra các hệ thống thông tin chuyên biệt.

KM bao gồm mục tiêu quản lý, mục tiêu chiến thuật (giải quyết các vấn đề hiện tại của doanh nghiệp), mục tiêu chiến lược (tăng tiềm năng trí tuệ của doanh nghiệp và phát triển bền vững) và phương pháp quản lý, thu thập và phổ biến kiến thức.

Ngày nay, giá thành của hầu hết các sản phẩm và dịch vụ chủ yếu bị ảnh hưởng bởi “tài sản vô hình”, nghĩa là những tài sản dựa trên kiến thức. Chuyên gia bao gồm thông tin, quy trình kinh doanh, năng lực cá nhân của chuyên gia, v.v. là “tài sản vô hình”.

Tài sản trí tuệ của doanh nghiệp làm tăng khả năng cạnh tranh và giá trị thị trường của doanh nghiệp. Doanh nghiệp không chỉ phải bảo vệ bằng sáng chế và bản quyền của mình mà còn phải xác định và bảo vệ kiến thức của các chuyên gia, kiến thức về sản xuất hàng hóa/dịch vụ, khách hàng, đối thủ cạnh tranh, v.v.

Trong quá trình quản lý kiến thức, các chức năng sau được phân biệt: sáng tạo - chức năng tạo ra kiến thức mới hoặc sửa đổi kiến thức hiện có; nhận dạng là chức năng biến tri thức ngầm thành tri thức rõ ràng, tức là biến tri thức cá nhân thành tri thức được công bố rộng rãi; tổ chức - chức năng phân loại, phân loại kiến thức để định hướng, ghi nhớ, tìm kiếm và duy trì kiến thức; truy cập - chức năng chuyển giao và phổ biến kiến thức giữa những người sử dụng; cách sử dụng - Chức năng vận dụng kiến thức vào việc ra quyết định.

Các thành phần chính của quản lý tri thức là những người tiếp nhận, tạo ra và truyền tải tri thức; quy trình những gì được sử dụng để phổ biến kiến thức; hệ thống thông tin và công nghệ cung cấp công việc hiệu quả con người và các quy trình.

Công nghệ CPS cơ bản: công cụ mọi người làm việc cùng nhau, chẳng hạn như phần mềm và hệ thống quản lý tài liệu (phần mềm nhóm, quy trình làm việc); hệ thống dựa trên kiến thức và tiền lệ (Lý luận dựa trên trường hợp); hệ thống tìm kiếm, phân tích và định hướng kiến thức; các hệ thống cung cấp sự tương tác giữa VD và KB thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên.

Các thành phần chính của hệ thống điều khiển bao gồm: Kiến trúc hệ thống điều khiển; phương tiện liên lạc giữa người dùng và cơ sở dữ liệu; hệ thống tìm kiếm tài liệu; hệ thống ra quyết định và phát triển; hệ thống thu thập kiến thức từ dữ liệu; hệ thống chuyên gia kết hợp tất cả các thành phần trên thành một hệ thống quản lý tri thức.

Đối với doanh nghiệp, nhiệm vụ quản lý đồng bộ kiến thức về các chỉ tiêu vi mô và kinh tế vĩ mô là quan trọng. Tri thức phải được thể hiện trong hệ thống kinh tế có thể phản ánh: cấu trúc, hình thức, tính chất, chức năng và các trạng thái có thể có của các tiểu hệ thống sản xuất và phân phối; mối quan hệ giữa các thực thể kinh tế, các sự kiện có thể xảy ra mà họ có thể tham gia; quy luật kinh tế và chuẩn mực; tác động có thể có của hành động và điều kiện, nguyên nhân và điều kiện xảy ra sự kiện, điều kiện rủi ro; những ý định, mục tiêu, kế hoạch, thỏa thuận có thể có, v.v.

Tầm quan trọng của trình độ phát triển trí tuệ của người dân và chiều sâu kiến thức của đất nước được nhấn mạnh khi đưa ra chỉ số phát triển con người của Liên hợp quốc vào đầu những năm 90, trong đó, cùng với tuổi thọ và GDP bình quân đầu người, trình độ học vấn của người dân được giới thiệu.

Theo quan điểm này, kiến thức là một tập hợp thông tin hoàn chỉnh để các chuyên gia trực tiếp giải quyết một vấn đề. Kiến thức là khả năng tổ chức một quá trình và chỉ đạo nó để đạt được mục tiêu.

Thuộc tính của kiến thức: khả năng diễn giải - khả năng diễn giải chúng, điều này chỉ được thực hiện thông qua hoạt động của các chương trình có dữ liệu này; kết cấu - phân hủy vật thể phức tạpđến những cái đơn giản hơn và thiết lập mối liên hệ giữa các đối tượng phân loại; kết nối - khả năng tái tạo các mẫu sự kiện, hiện tượng và mối quan hệ nhân quả giữa chúng; sự tương thích tình huống của kiến thức; hoạt động - kiến thức đảm bảo việc sử dụng thông tin có mục tiêu (sự không đầy đủ của kiến thức quyết định việc bổ sung nó).

Thông tin và tri thức là một trong những nguồn tài nguyên quý giá nhất của xã hội. Vai trò của tài nguyên thông tin như một nguồn lực quan trọng cho sự phát triển sản xuất và kinh doanh sẽ tăng lên vì chúng đảm bảo nâng cao hiệu quả quản lý chiến lược, chiến thuật và vận hành dựa trên việc sử dụng các công nghệ mới nhất.

Tài nguyên thông tin. Tài nguyên thông tin làm giảm nhu cầu về đất đai, lao động và vốn, giảm tiêu thụ nguyên liệu thô và năng lượng và được sử dụng để phát triển các loại hình sản xuất mới.

Nguồn thông tin bao gồm tài liệu cá nhân và mảng văn bản, tài liệu trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, quỹ, ngân hàng dữ liệu, cơ sở tri thức, hệ thống thông tin khác). Nguồn thông tin là đối tượng của các mối quan hệ vật chất, pháp nhân, Những trạng thái.

Tài nguyên thông tin trên phương tiện máy tính là các mảng thông tin chuyên biệt dưới dạng cơ sở dữ liệu tự động, đồng thời là tài nguyên thông tin của các trang Web trên Internet.

Các nguồn thông tin có thể là của nhà nước và phi nhà nước, và như một phần tài sản, có thể thuộc sở hữu của công dân, cơ quan chính phủ, chính quyền địa phương và doanh nghiệp. Bạn có thể xem xét nguồn thông tin của một cá nhân, bộ phận, doanh nghiệp, quốc gia, tập đoàn quốc tế, v.v.

(IP) là thông tin có giá trị nhất định và có thể được một người sử dụng trong hoạt động kinh tế để đạt được một mục tiêu nhất định.

Sự sẵn có của nguồn thông tin - đây là mức độ tiếp cận dữ liệu và phương pháp xử lý chúng. Tính ổn định của nguồn thông tin phản ánh khả năng đáp ứng những thay đổi của dữ liệu nguồn mà không vi phạm độ chính xác cần thiết.

Sự đầy đủ của nguồn thông tin - đây là mức độ tương ứng với thực tế. Thông tin không đầy đủ có thể phát sinh khi tạo thông tin mới dựa trên dữ liệu không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy.

Tính đúng đắn của việc ra quyết định của người tiêu dùng thông tin phụ thuộc vào mức độ phù hợp của thông tin này với trạng thái thực của đối tượng. Không giống như các tài nguyên liên quan đến đối tượng vật chất, tài nguyên thông tin là vô tận và yêu cầu nhiều phương pháp phục hồi khác nhau.

Trong nền kinh tế thông tin, nguồn lực thông tin là nguồn giá trị gia tăng chính.

Có một số đặc điểm để phân biệt tài nguyên thông tin với các loại tài nguyên khác, đó là: chúng không bị hao mòn về mặt vật chất; vốn dĩ vô hình; việc sử dụng chúng giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ các loại tài nguyên khác, dẫn đến tiết kiệm; quá trình tạo và sử dụng chúng được thực hiện với sự trợ giúp của CNTT.

Các đặc điểm của IR bao gồm thực tế là chúng ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất mà không làm tăng nguồn lực truyền thống về mặt vật lý và đẩy nhanh quá trình tái sản xuất bằng cách giảm thời gian sản xuất và lưu thông.

Định nghĩa về IP được nêu trong Luật "Về Chương trình Tin học Quốc gia" của Ukraine, trong đó "nguồn thông tin là một tập hợp các tài liệu trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, ngân hàng dữ liệu, v.v.)."

Tuy nhiên, định nghĩa này không bao hàm toàn bộ phổ IR. Coi IR như một thành phần cơ sở hạ tầng thông tin, cần lưu ý rằng định nghĩa này không cụ thể, vì không rõ chúng ta đang nói đến loại tài liệu nào và liên quan đến chúng, đặc biệt là kiến thức của con người có thể ảnh hưởng đến quy trình kinh doanh và không được ghi lại trong bất kỳ tài liệu nào. đường.

có ý kiến khác (A.V. Oleinik, A.V. Sosnin, L.E. Nimansky): “Đây là những tài liệu riêng lẻ và những mảng tài liệu, là kết quả của trí tuệ, sự sáng tạo và hoạt động thông tin, cơ sở dữ liệu và ngân hàng dữ liệu, tất cả các loại kho lưu trữ, thư viện, bộ sưu tập bảo tàng và các loại khác, chứa thông tin và kiến thức được ghi trên phương tiện thích hợp" là đối tượng thuộc quyền sở hữu của mọi chủ thể Ukraine và có giá trị tiêu dùng (chính trị, kinh tế, văn hóa xã hội, quân sự). , lịch sử, thị trường, * thông tin).

Tài nguyên thông tin là một tập hợp có tổ chức các thông tin dạng văn bản, bao gồm cơ sở dữ liệu và kiến thức, kho dữ liệu, tệp trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, tài liệu văn phòng, v.v.). Chúng bao gồm viết tay, in và ấn phẩm điện tử, chứa thông tin quy định, hành chính, quản lý và các thông tin khác về các lĩnh vực hoạt động xã hội khác nhau (pháp luật, chính trị, lĩnh vực xã hội, v.v.).

Không phải lúc nào cũng có thể xác định rõ ràng kích thước tối ưu IR cần thiết và giá biên của chúng, tương ứng, tỷ lệ thông thường giữa chi phí biên để có được thông tin và lợi ích biên từ việc sử dụng thông tin đó.

Ở cấp độ vĩ mô, giá trị của thông tin tăng lên cùng với số lượng các thực thể kinh tế tham gia sử dụng nó. Đồng thời, giá có thể tăng do nhu cầu thông tin hiệu quả tăng lên.

Có tổ chức, khoa học kỹ thuật, kinh tế, tiếp thị, xã hội, môi trường, v.v. Một vấn đề quan trọng trong việc phát triển lý thuyết IR là phương pháp đo lường nó, phát triển các tiêu chí về hiệu quả và tối ưu hóa việc sử dụng nó.

Phân loại nguồn lực thông tin Trên cơ sở lãnh thổ, các IP sau sẽ được phân biệt: quốc tế - toàn cầu, không có ranh giới lãnh thổ; quốc gia - được sử dụng trên lãnh thổ của một quốc gia riêng biệt và thuộc về quốc gia đó; khu vực - được sử dụng trong khu vực; địa phương (địa phương, doanh nghiệp, tổ chức) - do tính chất tổ chức đặc thù của hệ thống đối với việc hình thành, lưu trữ và sử dụng IR trong các hệ thống thông tin phân tán.

Nguồn thông tin thế giới của A. Khoroshilov, S. Seletkov được chia thành các phần sau: thông tin kinh doanh; khoa học và kỹ thuật Và thông tin chuyên ngành; thông tin đại chúng cho người tiêu dùng. Thông tin doanh nghiệp lần lượt được chia thành các loại sau: Bor Zhova và thông tin tài chính báo giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ chiết khấu, thị trường hàng hóa và vốn được cung cấp bởi các sàn giao dịch, dịch vụ trao đổi đặc biệt và thông tin tài chính, công ty môi giới, v.v.; thông tin thống kê - thông tin số, kinh tế, nhân khẩu học, xã hội dưới dạng chuỗi thời gian, mô hình dự báo và ước tính do các cơ quan chính phủ cũng như các tổ chức tham gia nghiên cứu, phát triển và tư vấn cung cấp; thông tin thương mại về các công ty, xí nghiệp, tập đoàn, lĩnh vực công việc, điều kiện tài chính, giá sản phẩm và dịch vụ, kết nối, hoạt động, người quản lý; tin tức kinh doanh trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh.

Do thông tin tài chính và giao dịch chứng khoán liên tục thay đổi nên nó phải được cung cấp theo thời gian thực. Việc cung cấp thông tin về thị trường chứng khoán và tài chính phải kịp thời hơn so với thông tin thương mại. Tầm quan trọng của thông tin thương mại trên thị trường và điều kiện cạnh tranh cũng rất quan trọng. Những thông tin này được doanh nhân sử dụng trực tiếp khi giải quyết các công việc sau: lựa chọn nhà cung cấp, đối tác và đặt hàng; gia nhập thị trường với một sản phẩm mới; tìm kiếm người mua; sáp nhập và mua lại các công ty; nghiên cứu tiếp thị phân tích thị trường.

Thông tin khoa học, kỹ thuật và đặc biệt bao gồm thông tin thư mục tài liệu, thông tin tóm tắt và toàn văn về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng, cũng như thông tin chuyên môn dành cho luật sư, bác sĩ, kỹ sư, v.v.

Các tổ chức hoạt động trong thị trường dịch vụ thông tin cung cấp cho người tiêu dùng nhiều loại dịch vụ khác nhau, cụ thể là:

a) truy cập vào cơ sở dữ liệu theo chủ đề cụ thể, bao gồm cả cơ sở dữ liệu chuyên môn và kho dữ liệu ở chế độ tương tác và định kỳ;

b) cơ sở dữ liệu trên phương tiện cứng - đĩa mềm và CD;

c) tư vấn được cung cấp bởi các chuyên gia trong lĩnh vực nguồn thông tin;

d) đào tạo về cách tiếp cận các nguồn thông tin, v.v. Nhà cung cấp IP là các tổ chức thương mại,

các tổ chức nhà nước và công cộng, các cá nhân tư nhân tự đại diện cho mình là các tập đoàn thông tin, cơ quan, dịch vụ, trung tâm, trang web chuyên ngành.

Chẳng hạn, trong vai trò trung tâm thông tin có thể hoạt động như: trung tâm nơi cơ sở dữ liệu được tạo và lưu trữ cũng như nơi thông tin được tích lũy và chỉnh sửa liên tục; các trung tâm phân phối thông tin dựa trên các cơ sở dữ liệu khác nhau; dịch vụ viễn thông và dữ liệu; các dịch vụ đặc biệt nhận thông tin về một lĩnh vực hoạt động cụ thể để phân tích, khái quát hóa và dự báo, ví dụ, các công ty tư vấn, ngân hàng, sàn giao dịch chứng khoán; công ty thương mại; môi giới thông tin, v.v.

Nguồn IP mạnh mẽ hiện nay là mạng toàn cầu Internet. Dựa vào phương pháp trình bày thông tin, có thể phân biệt các loại nguồn thông tin sau trên Internet:

1) Các trang web (cổng thông tin), nơi người dùng có quyền truy cập vào các nguồn thông tin thông qua các liên kết đến các trang web;

2) hội nghị từ xa - một nguồn thông tin quan trọng; chúng được chia thành các phần về các chủ đề cụ thể;

3) cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu, - bao gồm khối lượng lớn thông tin khác nhau;

Theo hình thức sở hữu, nguồn lực thông tin là:

1) quốc gia - các nguồn lực, bất kể nội dung, hình thức, thời gian và địa điểm hình thành, các hình thức sở hữu, nhằm đáp ứng nhu cầu của công dân, xã hội, nhà nước, bao gồm:

2) tình trạng - đối tượng của quyền sở hữu nhà nước;

3) tiện ích - đối tượng của quyền sở hữu chung;

4) riêng tư - Đối tượng của quyền sở hữu tư nhân.

Theo khả năng sử dụng, nguồn thông tin là:

1) dùng một lần - sử dụng khi nhận được trong vòng thời gian ngắnđể ra quyết định một lần;

2) sử dụng liên tục - mua một lần và tái sử dụng;

3) định kỳ - đến sau một thời gian nhất định và được sử dụng một lần.

IR dùng một lần được sử dụng để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể trong một khoảng thời gian giới hạn, do đó việc tạo ra chúng có thể cần thêm kinh phí. Ví dụ: thông tin về trạng thái thị trường tại thời điểm phát hành sản phẩm mới có thể được tạo ra bởi các chuyên gia doanh nghiệp hoặc có thể được mua từ một doanh nghiệp chuyên biệt, nhưng thông tin này sẽ chỉ được sử dụng tại thời điểm quyết định các điều kiện. gia nhập thị trường trong khoảng thời gian nhất định.

Trong quá trình tổ chức xử lý IR định kỳ cần lưu ý trên cơ sở IR sơ cấp, một một số lượng lớn thông tin phân tích cần thiết cho việc ra quyết định của các nhà quản lý thuộc các lĩnh vực chức năng khác nhau ở mọi cấp quản lý.

Về hệ thống điều khiển, thông tin có thể là: đầu vào - nhận từ bên ngoài; ngày nghỉ - do doanh nghiệp cung cấp cho môi trường; nội bộ - Sản xuất và sử dụng trong doanh nghiệp, bộ phận.

Mục tiêu chính của tiêu chí phân loại này là phân bổ các vai trò trong việc tạo ra và quản lý IR và các luồng thông tin.

Tùy thuộc vào các giai đoạn của vòng đời IR, có:

MỘT) được phát triển - được đặc trưng bởi mức chi phí hiện tại cao;

b) sơ đẳng - được phân phối lần đầu tiên, trong một khoảng thời gian nhất định, có đặc điểm là giá cao do chi phí phát triển;

V) có thể nhân rộng - được sử dụng để phân phối lại, đặc trưng bởi cấp thấp chi phí sản xuất bản sao, đặc điểm chức năng nguồn thông tin xác định mức giá;

G) kho lưu trữ - được lưu trữ và sử dụng trong Quy trình sản xuất không đều đặn.

Tiêu chí phân loại này có ý nghĩa đặc biệt trong điều kiện IR là một sản phẩm thông tin.

Sản phẩm thông tin - thông tin dạng văn bản được chuẩn bị phù hợp với nhu cầu của người dùng và được trình bày dưới dạng sản phẩm. Sản phẩm thông tin được sản phẩm phần mềm, cơ sở dữ liệu và ngân hàng dữ liệu, v.v. Sản phẩm hệ thống thông tin là một IR, được đặc trưng bởi một số tính năng của một sản phẩm vật liệu cổ điển.

Giai đoạn trong vòng đời của sản phẩm xác định chi phí nguyên vật liệu và thời gian cho quá trình sản xuất, phạm vi công việc, tác động có thể có của việc sử dụng tại một thời điểm cụ thể và trạng thái trong hệ thống sản xuất. Ở mỗi giai đoạn của vòng đời IR, cần có các phương pháp quản lý riêng lẻ.

Theo mức độ thực dụng, chúng được chia thành: bắt buộc - nguồn lực mà không có thì không thể đưa ra quyết định; mong muốn - góp phần nâng cao chất lượng các quyết định được đưa ra, giảm mức độ không chắc chắn; quá mức - không ảnh hưởng đáng kể phán quyết hoặc gây khó khăn cho việc đưa ra quyết định do có quá nhiều thông tin. IR quá mức dẫn đến giảm hiệu quả sử dụng của chúng.

Ảnh hưởng ngày càng tăng của CNTT-TT đối với hoạt động kinh tế của doanh nghiệp đã dẫn đến việc thành lập các bộ phận tại các doanh nghiệp Ucraina có chức năng quản lý các luồng thông tin cả trong và ngoài tổ chức - các phòng ban công nghệ thông tin(hỗ trợ thông tin và phân tích), vai trò của nó sẽ tăng lên.

Chi phí để có được IR là: trả - yêu cầu đầu tư vốn có mục tiêu; miễn phí - được nhận dưới dạng sản phẩm phụ trợ trong hoạt động của doanh nghiệp hoặc được phân phối miễn phí.

Cái này dấu hiệu phân loại do nhu cầu quản lý nguồn tài chính cho việc tạo ra, cung cấp và sử dụng tài sản trí tuệ, Đặc biệt chú ý cần phải quan tâm đến vấn đề giá trị của thông tin.

Theo phương pháp lấy IP, có: chuyên biệt - việc nhận chúng được lên kế hoạch trước; có thể được đặt hàng từ các tổ chức hoặc bộ phận bên thứ ba của doanh nghiệp và được nhận trong một khoảng thời gian nhất định; phụ trợ (không chuyên dụng) - thu được dưới dạng sản phẩm bổ sung trong quá trình hoạt động kinh tế của doanh nghiệp hoặc từ môi trường; biên nhận của họ được cung cấp trước và được thực hiện có mục đích khi cần thiết; ngẫu nhiên - việc nhận của họ không được mong đợi hoặc lên kế hoạch trước.

sự tham gia vào chủ đề quản lý IR là: chức năng - việc hình thành, xử lý và sử dụng chúng được giả định theo danh sách các công việc, được thực hiện phù hợp với đặc điểm hoạt động; Ngoài ra - việc hình thành, xử lý và sử dụng chúng được coi là danh sách các công việc được thực hiện phù hợp với các đặc tính hiệu suất bổ sung.

Hai tiêu chí cuối cùng đặc trưng cho IR có tính đến việc tạo ra chúng và nhằm mục đích làm nổi bật thông tin sơ cấp và thứ cấp, có tính đến các nguồn lực dành cho việc thu thập nó.

Đằng sau sự phản ánh về phương tiện truyền thông vật chất IR là điện tử; trên phương tiện cứng (giấy, đĩa mềm, đĩa, ổ đĩa flash, v.v.); truyền thống. Nghiên cứu đang được thực hiện bằng cách sử dụng các loại phương tiện truyền thông mới về cơ bản: ảnh ba chiều, phân tử, tinh thể, v.v. Các công nghệ truyền thông được thiết kế để truyền tải nhiều loại thông tin khác nhau (dữ liệu, âm thanh, hình ảnh) nhận được từ nhiều phương tiện khác nhau thông qua các kênh tích hợp đang được cải thiện rất nhanh.

Theo phương thức sử dụng, IR là: để sử dụng trong phạm vi hẹp, giá trị của IR tăng lên dưới sức mạnh độc quyền; để sử dụng rộng rãi, tăng giá trị khi phân phối.

Theo Luật “Về thông tin” của Ukraine (Điều 53), “các nguồn thông tin của Ukraine bao gồm tất cả thông tin thuộc về nó, bất kể nội dung, hình thức, thời gian và địa điểm tạo ra”, hình thức sở hữu, nhằm đáp ứng nhu cầu của công dân, xã hội, nhà nước (Hình 1.3).

IR, được cung cấp bằng phương tiện điện tử, đạt được trạng thái mới về chất, có sẵn để tái tạo nhanh chóng các thông tin cần thiết và trở thành yếu tố quan trọng nhất trong sự phát triển kinh tế xã hội của xã hội.

Sự hình thành của IR và chúng sử dụng hệ thống trở thành đối tượng của lợi ích chính trị và kinh tế cả ở cấp quốc gia và quốc tế. Nguồn vốn khổng lồ được phân bổ hàng năm cho việc phát triển công nghệ hỗ trợ công nghệ thông tin.

Cần xác định các vấn đề về cung cấp nguồn lực thông tin phục vụ quản lý các quá trình kinh tế, an ninh quốc gia, các lĩnh vực xã hội và chính trị - xã hội. Nguồn thông tin trong quản lý các quá trình kinh tế bao gồm: cấp quốc gia, cấp ngành, cấp khu vực và cấp đơn vị kinh tế. Nhiệm vụ và mục tiêu quản lý ở mỗi cấp xác định thành phần và khối lượng IR cần thiết cũng như phương pháp sử dụng chúng.

cấp quốc gia quản lý giải quyết các vấn đề về giám sát, phân tích và dự báo kinh tế vĩ mô; bảo đảm an ninh kinh tế; kiểm soát các hoạt động của chính quyền tiểu bang, khu vực và địa phương. Giám sát hoạt động kinh tế của doanh nghiệp đòi hỏi phải truy cập kịp thời vào IP thích hợp. Hệ thống kiểm soát hoạt động của các cơ quan chính quyền nhà nước, địa phương và ngành cung cấp bản phân tích về chất lượng thực hiện các chức năng được giao, chi tiêu ngân sách và xác định các vi phạm.

cấp ngành quản lý giải quyết vấn đề đảm bảo tiến bộ khoa học công nghệ, tăng năng suất lao động, chất lượng sản phẩm, tăng khối lượng sản xuất. Các loại tài liệu tham khảo khoa học, kỹ thuật, tiếp thị và quy định của IR cung cấp giải pháp cho những vấn đề này.

cấp khu vực quản lý và yêu cầu về nguồn lực thông tin tương tự như cấp quốc gia.

IR An ninh quốc gia phải ngăn chặn các mối đe dọa đối với an ninh quốc gia: khủng hoảng trong các lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế (năng lượng, giao thông, hệ thống ngân hàng, v.v.); những khó khăn xã hội do thất nghiệp gia tăng và mức sống giảm sút; sự gia tăng quyền lực của các nhóm tội phạm; chuyển một phần quan trọng nguồn lực quốc gia sang kiểm soát vốn nước ngoài; sự tàn phá của khoa học và văn hóa quốc gia, sự suy giảm trình độ học vấn và văn hóa của người dân, sự truyền bá tư tưởng bạo lực, các phong trào tôn giáo bè phái khác nhau; dòng chảy các nguồn lực tài chính, trí tuệ và thông tin ra nước ngoài; phá sản cấp tiểu bang do nợ trong và ngoài nước tăng mạnh; mất lợi ích chiến lược trên trường quốc tế.

Nguồn lực thông tin trong quản lý các lĩnh vực xã hội, chính trị - xã hội cần đảm bảo giải quyết các nhiệm vụ sau:

1) điều tiết xã hội và giảm bớt sự phân tầng xã hội cũng như căng thẳng trong xã hội;

2) bảo trợ xã hội cho người dân (lương hưu, bảo hiểm xã hội, bảo hiểm thất nghiệp, bảo hiểm tai nạn lao động);

3) phân tích và quản lý dư luận;

4) bảo vệ không gian thông tin thống nhất quốc gia;

5) phát triển trình độ văn hóa và giáo dục của người dân. Nguồn lực chính của hệ thống xã hội là con người. Khái niệm cơ bản

Mục đích của nguồn thông tin trong lĩnh vực này là cung cấp sự bảo trợ xã hội và trình độ văn hóa, giáo dục và chính trị của người dân cũng cần thiết cho sự phát triển của xã hội. Nguồn thông tin chính về tình trạng IR của một người là: dữ liệu đăng ký cá nhân trong hệ thống bảo hiểm xã hội nhà nước; dữ liệu điều tra dân số; khảo sát mẫu hộ gia đình; thăm dò dư luận; dữ liệu xã hội (mức tiêu dùng, thu nhập và tiết kiệm theo nhóm dân số, chỉ số giá tiêu dùng, chi phí sinh hoạt, chi phí của giỏ tiêu dùng).

Nghiên cứu bản chất của IR ở cấp độ vĩ mô giúp hệ thống hóa các đặc tính chính của chúng, bao gồm: tính dễ nhân rộng và phân phối; sự liên quan; không có hạn chế về số lượng; tính cố định; sự tuyệt chủng; tính nhất quán trong quá trình sử dụng; hiệu quả (khả năng đạt được những thay đổi quan trọng); tính đại diện; nội dung; sự đầy đủ; tính kịp thời; sự chính xác; độ tin cậy; kết cấu; tính nhất quán, v.v.

Tài nguyên thông tin ở cấp độ vi mô nghĩa là thông tin có giá trị đối với doanh nghiệp và có giá trị như các tài nguyên vật chất khác. Nếu chúng ta xem xét sở hữu trí tuệ ở cấp độ vi mô thì chúng là sản phẩm trực tiếp của hoạt động trí tuệ của một bộ phận dân số lao động có trình độ của đất nước.

Nói cách khác, IR được xác định, về bản chất, với tất cả thông tin hữu ích cô ấy là gì tạo ra xã hội hoặc cộng đồng toàn cầu.

Cơ sở của IR thông minh là kết quả của hoạt động sáng tạo, nghiên cứu và phát triển khoa học (R&D), giúp tạo ra các sản phẩm công nghệ cao và sử dụng các ý tưởng khoa học kỹ thuật được ghi lại trong nhiều tài liệu và ấn phẩm khác nhau. IR hoạt động được phân biệt là một phần đặc biệt, tức là thông tin có sẵn để tìm kiếm, lưu trữ, xử lý tự động (chương trình, cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức, kho dữ liệu, tài liệu, v.v.) và để sử dụng rộng rãi.

Hiệu quả sử dụng tài nguyên thông tin được xác định bằng tỷ lệ phần hoạt động của chúng trên tổng khối lượng tài nguyên thông tin.

Trong xã hội thông tin, công nghệ thông tin được coi là nhân tố quan trọng tạo nên sự thay đổi về chất trong đời sống xã hội. Đồng thời, khá phù hợp với thực tế của nền văn minh hiện đại, có hai phương án khai thác công nghệ thông tin: một mặt là sử dụng tin học hóa trong công nghiệp và lĩnh vực xã hội, mặt khác là chuyển đổi sang các phương pháp hậu công nghiệp có tổ chức cao để tự thực hiện các quy trình thông tin.

Tương tác thông tin. Các phương thức truyền tải thông tin. Phân loại thông tin.

Khái niệm về thông tin. Thuộc tính của thông tin. Các hình thức trình bày thông tin.

Thông tin (từ tiếng Latin informatio - “giải thích, trình bày, nhận thức”) - thông tin về một cái gì đó, bất kể hình thức trình bày của nó.

Thông tin có thể được chia thành các loại theo các tiêu chí khác nhau:

bằng nhận thức:

Thị giác - được cảm nhận bởi các cơ quan thị giác.

Thính giác - được cảm nhận bởi cơ quan thính giác.

Xúc giác - được cảm nhận bởi các thụ thể xúc giác.

Khứu giác - được cảm nhận bởi các thụ thể khứu giác.

Vị giác - được cảm nhận bởi vị giác.

theo hình thức trình bày:

Văn bản - được truyền dưới dạng ký hiệu nhằm biểu thị các từ vựng của ngôn ngữ.

Số - ở dạng số và dấu hiệu biểu thị các phép toán.

Đồ họa - ở dạng hình ảnh, đồ vật, đồ thị.

Âm thanh - truyền miệng hoặc dưới hình thức ghi âm và truyền tải các từ vựng ngôn ngữ bằng phương tiện thính giác.

theo mục đích:

Khối lượng - chứa thông tin tầm thường và hoạt động với một tập hợp các khái niệm dễ hiểu đối với hầu hết xã hội.

Đặc biệt - chứa một tập hợp các khái niệm cụ thể; khi được sử dụng, thông tin được truyền đi có thể không thể hiểu được đối với phần lớn xã hội, nhưng cần thiết và dễ hiểu trong một khuôn khổ hẹp nhóm xã hội nơi thông tin này được sử dụng.

Bí mật - được truyền đến một nhóm người hẹp và thông qua các kênh kín (được bảo vệ).

Cá nhân (riêng tư) - một tập hợp thông tin về một người xác định địa vị xã hội và các loại tương tác xã hội trong dân số.

theo giá trị:

Cập nhật - thông tin có giá trị trong khoảnh khắc này thời gian.

Đáng tin cậy - thông tin thu được mà không bị bóp méo.

Có thể hiểu được - thông tin được thể hiện bằng ngôn ngữ rõ ràng với anh ấy nó được dự định dành cho ai.

Hoàn thành - thông tin đủ để đưa ra quyết định hoặc hiểu biết chính xác.

Hữu ích - tính hữu ích của thông tin được xác định bởi chủ thể nhận được thông tin tùy thuộc vào phạm vi khả năng sử dụng thông tin đó.

trong sự thật:

ĐÚNG VẬY

Trong khoa học máy tính, chủ đề nghiên cứu thông tin chính xác là dữ liệu: các phương pháp tạo, lưu trữ, xử lý và truyền tải chúng.

Truyền thông tin là quá trình truyền không gian từ nguồn đến người nhận (người nhận). Con người đã học cách truyền và nhận thông tin thậm chí còn sớm hơn cả việc lưu trữ nó. Lời nói là một phương thức truyền tải mà tổ tiên xa xưa của chúng ta đã sử dụng trong tiếp xúc trực tiếp (hội thoại) - đến nay chúng ta vẫn sử dụng nó. Để chuyển thông tin tới khoảng cách xa Các quy trình thông tin phức tạp hơn đáng kể phải được sử dụng.

Để thực hiện quá trình này, thông tin phải được định dạng (trình bày) theo một cách nào đó. Để trình bày thông tin, nhiều hệ thống ký hiệu khác nhau được sử dụng - bộ ký hiệu ngữ nghĩa được xác định trước: đồ vật, hình ảnh, chữ viết hoặc chữ in của ngôn ngữ tự nhiên. Thông tin ngữ nghĩa về bất kỳ đối tượng, hiện tượng hoặc quá trình nào được trình bày với sự trợ giúp của chúng được gọi là thông điệp.

Rõ ràng, để truyền tải một thông điệp đi xa, thông tin phải được truyền tới một loại phương tiện di động nào đó. Người vận chuyển có thể di chuyển trong không gian bằng các phương tiện, như trường hợp gửi thư qua đường bưu điện. Phương pháp này đảm bảo độ tin cậy hoàn toàn của việc truyền thông tin, vì người nhận nhận được tin nhắn ban đầu, nhưng cần thời gian truyền đáng kể. Kể từ giữa thế kỷ 19, các phương pháp truyền thông tin đã trở nên phổ biến bằng cách sử dụng chất mang thông tin lan truyền tự nhiên - rung động điện từ (dao động điện, sóng vô tuyến, ánh sáng). Các thiết bị thực hiện quá trình truyền dữ liệu từ hệ thống truyền thông. Tùy thuộc vào phương pháp trình bày thông tin, hệ thống thông tin liên lạc có thể được chia thành hệ thống tín hiệu (điện báo, telefax), âm thanh (điện thoại), video và hệ thống kết hợp (truyền hình). Hầu hết hệ thống phát triển Truyền thông trong thời đại chúng ta là Internet.

Đơn vị thông tin được sử dụng để đo lường các đặc điểm khác nhau liên quan đến thông tin.

Thông thường, việc đo lường thông tin liên quan đến việc đo dung lượng bộ nhớ máy tính (thiết bị lưu trữ) và đo lượng dữ liệu được truyền qua kênh kỹ thuật số thông tin liên lạc. Lượng thông tin ít được đo lường phổ biến hơn.

Bit (chữ số nhị phân tiếng Anh - số nhị phân; còn là cách chơi chữ: tiếng Anh bit - mảnh, hạt) - đơn vị đo lượng thông tin, bằng một chữ số trong hệ thống số nhị phân. Được chỉ định theo GOST 8.417-2002

Claude Shannon năm 1948 đề xuất sử dụng từ bit để biểu thị đơn vị thông tin nhỏ nhất:

Một bit là logarit nhị phân của xác suất xảy ra các sự kiện có khả năng xảy ra như nhau hoặc tổng các tích của xác suất bằng logarit nhị phân của xác suất xảy ra các sự kiện có khả năng xảy ra như nhau; xem entropy thông tin.

Bit - đơn vị đo lường cơ bản của lượng thông tin, bằng lượng thông tin có trong một trải nghiệm có hai kết quả có thể xảy ra như nhau; xem entropy thông tin. Điều này giống với lượng thông tin trong câu trả lời cho một câu hỏi cho phép bạn trả lời “có” hoặc “không” và không có gì khác (nghĩa là lượng thông tin cho phép bạn trả lời rõ ràng câu hỏi được đặt ra).

Thước đo cú pháp của thông tin

Sự xuất hiện của khoa học thông tin với tư cách là một khoa học có thể bắt nguồn từ cuối những năm 50 của thế kỷ chúng ta, khi kỹ sư người Mỹ R. Hartley cố gắng giới thiệu một thước đo định lượng cho thông tin được truyền qua các kênh truyền thông. Hãy xem xét một tình huống trò chơi đơn giản. Trước khi nhận được thông báo về kết quả của việc tung đồng xu, một người ở trong trạng thái không chắc chắn về kết quả của lần tung đồng xu tiếp theo. Tin nhắn của đối tác cung cấp thông tin loại bỏ sự không chắc chắn này. Lưu ý rằng số kết quả có thể xảy ra trong tình huống được mô tả là 2, chúng bằng nhau (xác suất như nhau) và mỗi lần thông tin được truyền đi loại bỏ hoàn toàn sự không chắc chắn phát sinh. Hartley lấy “lượng thông tin” được truyền qua một kênh liên lạc về hai kết quả như nhau và loại bỏ sự không chắc chắn bằng cách tác động đến một trong số chúng, dưới dạng một đơn vị thông tin được gọi là “bit”.

Đo lường ngữ nghĩa của thông tin

Một giai đoạn mới trong việc mở rộng lý thuyết về khái niệm thông tin gắn liền với điều khiển học - khoa học về điều khiển và giao tiếp trong các sinh vật sống, xã hội và máy móc. Giữ nguyên quan điểm của cách tiếp cận Shannon, điều khiển học hình thành nguyên tắc thống nhất giữa thông tin và kiểm soát, điều này đặc biệt quan trọng để phân tích bản chất của các quá trình xảy ra trong các hệ thống sinh học và xã hội tự quản, tự tổ chức. Khái niệm được phát triển trong các tác phẩm của N. Wiener giả định rằng quy trình điều khiển trong các hệ thống được đề cập là một quá trình xử lý (chuyển đổi) bởi một số thiết bị trung tâm thông tin nhận được từ các nguồn thông tin chính (thụ thể cảm giác) và truyền nó đến các bộ phận đó của cơ thể. hệ thống mà các phần tử của nó coi nó như một mệnh lệnh để thực hiện hành động này hoặc hành động kia. Sau hành động đó, các cơ quan thụ cảm sẵn sàng truyền thông tin về tình huống đã thay đổi để thực hiện một chu trình điều khiển mới. Đây là cách tổ chức một thuật toán tuần hoàn (chuỗi hành động) để quản lý và lưu thông thông tin trong hệ thống. Điều quan trọng là vai trò chính ở đây được thực hiện bởi nội dung thông tin được truyền bởi các thụ thể và thiết bị trung tâm. Theo Wiener, thông tin là “sự chỉ định nội dung nhận được từ thế giới bên ngoài trong quá trình chúng ta thích ứng với nó và sự thích ứng của các giác quan của chúng ta với nó”.

Đo lường thông tin thực dụng

Trong các khái niệm thực dụng về thông tin, khía cạnh này là trung tâm, dẫn đến nhu cầu tính đến giá trị, tính hữu ích, hiệu quả, tính kinh tế của thông tin, tức là. những phẩm chất của nó có ảnh hưởng quyết định đến hành vi của các hệ thống điều khiển học có mục đích, tự tổ chức, tự quản lý (sinh học, xã hội, con người-máy móc).

Một trong đại diện tiêu biểu Các lý thuyết thông tin thực dụng là một mô hình giao tiếp hành vi - mô hình hành vi của Ackoff-Miles. Điểm khởi đầu trong mô hình này là mong muốn mục tiêu của người nhận thông tin trong việc giải quyết một vấn đề cụ thể. Người nhận sẽ ở trong “trạng thái hướng đến mục tiêu” nếu anh ta phấn đấu vì điều gì đó và có những con đường thay thế có hiệu quả không đồng đều để đạt được mục tiêu. Một tin nhắn được truyền đến người nhận sẽ mang tính thông tin nếu nó thay đổi "trạng thái có mục đích" của người đó.

Vì “trạng thái hướng đến mục tiêu” được đặc trưng bởi một chuỗi các hành động có thể thực hiện được (các lựa chọn thay thế), tính hiệu quả của hành động và tầm quan trọng của kết quả, nên thông điệp được truyền đến người nhận có thể ảnh hưởng đến cả ba thành phần ở các mức độ khác nhau. Theo đó, thông tin được truyền tải khác nhau theo loại thành “thông báo”, “hướng dẫn” và “động viên”. Vì vậy, đối với người nhận, giá trị thực dụng của thông điệp nằm ở chỗ nó cho phép anh ta vạch ra chiến lược hành vi để đạt được mục tiêu bằng cách xây dựng câu trả lời cho các câu hỏi: phải làm gì, như thế nào và tại sao ở mỗi bước tiếp theo? Đối với mỗi loại thông tin, mô hình hành vi đưa ra thước đo riêng và giá trị thực dụng tổng thể của thông tin được xác định là hàm của sự khác biệt giữa các đại lượng này trong “trạng thái hướng mục tiêu” trước và sau khi thay đổi sang “mục tiêu” mới. trạng thái định hướng.”

Đơn vị lượng thông tin, được định nghĩa trong khuôn khổ các phương pháp tiếp cận xác suất và thể tích, là các loại thước đo cú pháp của thông tin được sử dụng theo cách tiếp cận tổng quát nhất, khi đối tượng xem xét không chỉ là thông tin theo nghĩa hẹp (ví dụ: được xử lý bởi một máy tính), nhưng tất cả các loại của nó, bao gồm cả thông tin xã hội.

thước đo cú pháp hoạt động với thông tin khách quan không thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa với đối tượng. Khối lượng dữ liệu trong một thông điệp thông tin được đo bằng số ký tự (bit). Trong các hệ thống số khác nhau, các chữ số có trọng số khác nhau và đơn vị dữ liệu cũng thay đổi tương ứng. Ví dụ như bit, nat, trit, dit. Trong khuôn khổ của phương pháp xác suất, thước đo cú pháp của lượng thông tin được xác định bởi mức độ thay đổi về độ không chắc chắn của trạng thái của hệ thống; trong khuôn khổ phương pháp tiếp cận thể tích, nó đặc trưng cho khối lượng thông tin.

Thước đo ngữ nghĩađược sử dụng để mô tả thông tin theo ý nghĩa của nó. Phân tích ngữ nghĩa giúp bộc lộ nội dung thông tin và chỉ ra mối quan hệ giữa ý nghĩa ngữ nghĩa của các yếu tố cấu thành nó. Kết hợp với khái niệm “từ điển đồng nghĩa”, thước đo ngữ nghĩa được gọi là thước đo từ điển đồng nghĩa thông tin. Biện pháp từ điển đồng nghĩa được Yu.I. Schneider đề xuất và trở nên phổ biến. Từ điển đồng nghĩa là tập hợp thông tin có sẵn cho người dùng hoặc hệ thống. Một định nghĩa khác không mâu thuẫn với định nghĩa đầu tiên: từ điển đồng nghĩa là sự hoàn chỉnh của một bộ dữ liệu có hệ thống về chủ đề thông tin. Trong quá trình xử lý thông tin, tùy thuộc vào mối quan hệ giữa nội dung ngữ nghĩa của thông tin và từ điển đồng nghĩa của người dùng, số lượng thông tin ngữ nghĩa, được người dùng cảm nhận và sau đó được anh ta đưa vào từ điển đồng nghĩa của mình. Người dùng nhận được lượng thông tin ngữ nghĩa tối đa khi thông tin đó rõ ràng đối với anh ta và mang thông tin mà trước đây anh ta chưa biết (không có trong từ điển đồng nghĩa). Lượng thông tin ngữ nghĩa thu được trong quá trình xử lý thông tin là một giá trị tương đối, vì cùng một thông điệp có thể có nội dung ngữ nghĩa đối với người dùng thành thạo và vô nghĩa (nhiễu ngữ nghĩa) đối với người dùng không đủ năng lực. Thước đo thông tin ngữ nghĩa có thể là hệ số nội dung, được định nghĩa là tỷ lệ giữa lượng thông tin ngữ nghĩa trên tổng khối lượng của nó.

Biện pháp thực dụng mô tả tính hữu ích (giá trị) của thông tin đối với người dùng để đạt được mục tiêu của mình. Thước đo này cũng mang tính giá trị tương đối, tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của người sử dụng và điều kiện của quá trình xử lý thông tin. Trong một hệ thống kỹ thuật, các đặc tính thực dụng của thông tin quyết định khả năng cải thiện chất lượng hoạt động của hệ thống.

Các hình thức trình bày thông tin trên máy tính. Hệ thống số

Cơ sở vật lý của công nghệ máy tính là tạo ra, xử lý và truyền tín hiệu điện. Tín hiệu điện được chia thành tương tự(liên tục) và điện tử(rời rạc). Tín hiệu số được sử dụng trong điện toán. Mỗi mức điện áp (dòng điện) được ấn định một số nhất định. Các thông số tín hiệu điện tương quan với các con số phản ánh mối liên hệ giữa công nghệ và toán học. Các máy tính hiện đại dựa trên hệ thống số nhị phân, trong đó chỉ có hai chữ số - 0 và 1. Sự lựa chọn có lợi cho hệ thống này là do nó dễ thực hiện hơn về mặt kỹ thuật so với hệ thống quen thuộc với con người. hệ thống thập phânĐang tính toán.

Thành phần chính của thiết bị điện tử máy tính là một bóng bán dẫn hoạt động ở chế độ phím. Ở chế độ này, bóng bán dẫn, tùy thuộc vào điện áp đặt vào nó, thực hiện hai trạng thái logic theo nguyên tắc chuyển mạch: mở - đóng hoặc bật - tắt. Hai trạng thái này so sánh 0 và 1 của hệ thống số nhị phân - những đối tượng toán học mà bất kỳ thông tin nào được máy tính xử lý đều được mã hóa. Ví dụ, ở mức đặc tính của tín hiệu điện, “không” có thể tương ứng với điện áp âm 5 volt và “một” đến cộng 5 volt. Hoặc – 15 V và + 15 V. Các giá trị tuyệt đối của điện áp, liên quan đến trạng thái logic 0 và 1, không có ý nghĩa quan trọng đối với việc xử lý thông tin của phần mềm và được xác định bởi các điều kiện hoạt động tối ưu của bảng điện tử. Trong các thiết bị lưu trữ dữ liệu, thông tin “số 0” và “số 1” có thể được triển khai khác nhau: ví dụ: trên đĩa từ, trạng thái 0 và 1 tương ứng với các hướng khác nhau của vectơ từ hóa; trong ổ đĩa Flash – sự vắng mặt hoặc hiện diện của điện tích trong một vùng cực nhỏ nhất định của một chất; trong chip RAM - một tụ điện chưa tích điện hoặc đã tích điện.

Vì vậy, cách biểu diễn bên trong của bất kỳ thông tin nào trong máy tính đều là nhị phân. Hệ thống số bát phân và thập lục phân cũng được sử dụng trong lập trình. Ngoài ra, vì người dùng máy tính là con người nên việc kết nối các hệ thống số nói trên với số thập phân là rất quan trọng.

Ký hiệu– một cách viết số được chấp nhận – được đặc trưng bởi số chữ số mà bất kỳ số nào có thể được biểu thị. Tất cả các hệ thống số có thể được chia thành hai loại: vị trí Và không có vị trí. Hệ thống số vị trí là hệ thống trong đó trọng số của các chữ số phụ thuộc vào vị trí của chúng trong bản ghi số. Số chữ số trong hệ thống vị trí được gọi là cơ sở hệ thống số. Dưới đây trong một khối được thu thập các định nghĩa quan trọng liên quan đến hệ thống số.

số– các ký hiệu dùng để viết số và tạo nên một số bảng chữ cái.

Con số– một số lượng nhất định được tạo thành từ các con số theo những quy tắc nhất định.

Ký hiệu- cách viết số bằng chữ số.

Hệ thống số vị trí– một hệ thống số trong đó trọng số của một chữ số phụ thuộc vào vị trí của nó trong bản ghi.

Phóng điện- vị trí của chữ số trong một số

Căn cứ- số chữ số dùng để viết số.

Máy tính sử dụng hệ thống số vị trí.

Hệ thống số

được sử dụng rộng rãi nhất trong tính toán

Căn cứ	Ký hiệu
	nhị phân
	bát phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
	số thập phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
	thập lục phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F

Một ví dụ về hệ thống số không có vị trí là hệ thống số La Mã. Hệ thống này sử dụng 7 ký tự (I, V, X, L, C, D, M), tương ứng với các giá trị sau: I – 1, V – 5, X – 10, L – 50, C – 100, D – 500, M – 1000. Thông thường chữ số La Mã được sử dụng khi đánh số các chương trong sách hoặc các thế kỷ trong lịch sử. Nhược điểm của hệ thống số không có vị trí, loại trừ khả năng sử dụng chúng trong tính toán, là thiếu các quy tắc chính thức để viết số và do đó, không thể thực hiện các phép tính số học trên chúng.

Hãy xem xét cách biểu diễn một số trong hệ thống số vị trí. Hãy bắt đầu với một ví dụ đơn giản. Để N – trọn con số. Nó có thể được trình bày dưới dạng một mục ngắn hoặc mở rộng. Ghi tóm tắt số:

N = (a n a n -1 …a 1 a 0) p

Ở đây a 0 , a 1 , … , a n -1 , an n lần lượt là các chữ số nằm ở vị trí 0, đầu tiên, … , (n-1)-th, thứ n trong bản ghi số. Việc đánh số vị trí hoặc chữ số bắt đầu từ 0 và đi từ phải sang trái. 0 là chữ số có nghĩa nhỏ nhất của số, có trọng số nhỏ nhất; n – chữ số có nghĩa nhất với trọng số lớn nhất. Số p là cơ sở của hệ thống số.

Ví dụ: Trong số N = (6874) 10, chữ số 4 là chữ số 0, 7 là chữ số thứ nhất, 8 là chữ số thứ hai, 6 là chữ số thứ ba. Trọng số của các chữ số tăng dần từ phải sang trái, từ đơn vị đến hàng nghìn: 4 các đơn vị – 7 hàng chục – 8 hàng trăm – 6 nghìn. 10 – cơ số của hệ thống số – cho biết số này được viết bằng hệ thống số thập phân quen thuộc với con người và được đọc là sáu nghìn tám trăm bảy mươi bốn.

Số N có thể được biểu diễn bằng ký hiệu mở rộng:

N = a n p n + a n-1 p n-1 + … + a 1 p 1 + a 0 p 0

Ở đây, số N được biểu thị dưới dạng tổng, mỗi số hạng của nó biểu thị tích của chữ số theo cơ số của hệ thống số, được nâng lên lũy thừa bằng số vị trí (chữ số) của chữ số này trong số:

con số  (căn cứ) số có chữ số

Quay lại ví dụ đã thảo luận ở trên, chúng ta đưa ra ký hiệu mở rộng của số N = (6874) 10:

(6874) 10 = 610 3 + 810 2 + 710 1 + 410 0 .

Gắn liền với hình thức viết số mở rộng là một phương pháp phổ biến để chuyển đổi các số từ bất kỳ hệ số nào sang số thập phân.

Ví dụ: bạn muốn chuyển đổi số thập lục phân (E7B) 16 sang hệ thống số thập phân.

Đầu tiên, chúng ta đánh số các chữ số của số - từ phải sang trái, từ ít quan trọng nhất đến quan trọng nhất. Chúng tôi tính đến việc đánh số các chữ số bắt đầu từ số 0.

Hãy xét đến sự tương ứng giữa các chữ số của hệ thập lục phân và số thập phân: E – 14, B – 11. Khi đó

Vậy bài toán đã được giải: (E7B) 16 = (3707) 10.

Một phương pháp tương tự được sử dụng để chuyển đổi số phân số. Các số ở bên phải dấu thập phân tương ứng với các chữ số có số âm.

N = (a n a n-1 …a 1 a 0 ,a -1 a -2 …a -k) p

Hãy xem xét bản dịch của phân số số bát phân(725.46) 8 đến hệ thống số thập phân.

Chúng tôi đánh số các danh mục.

Hãy thực hiện các phép tính và lấy kết quả theo hệ thập phân.

(725,46) 8 = 78 2 + 28 1 + 58 0 + 48 -1 + 68 -2 = 448 + 16 + 5 + 4/8 + 6/64 =

448 + 16 + 5 + 0,5 + 0,09375 = 469,59375

Vì vậy, (725,46) 8 = (469,59375) 10.

Việc chuyển đổi số từ hệ thập phân sang hệ thống số khác có phần khó khăn hơn.

Kỹ thuật này dựa trên sự tuần tự số nguyên phép chia với việc chọn số dư là chữ số của số mong muốn. Số ban đầu được chia cho cơ số của hệ thống số mà việc chuyển đổi được thực hiện. Kết quả của phép chia số nguyên là thương số, được biểu thị bằng một số nguyên và số dư. Phần còn lại này sẽ là chữ số có nghĩa nhỏ nhất của số mong muốn. Thương số thu được ở bước đầu tiên lại được chia cho cơ số của hệ thống số được yêu cầu, rồi thương số và số dư lại thu được. Phần còn lại được lưu dưới dạng chữ số tiếp theo của số mong muốn. Phép chia tiếp tục cho đến khi thương số tiếp theo nhỏ hơn cơ số của hệ số được yêu cầu. Thương số này sẽ là chữ số có ý nghĩa nhất của số mong muốn. Từ nó và phần dư thu được ở bước cuối cùng và bước trước đó, số cần tìm sẽ được hình thành.

Hãy xem xét kỹ thuật này với một ví dụ. Giả sử bạn cần chuyển số (894) 10 sang hệ thống số vách ngăn.

894: 7 = 127, số dư 5

127: 7 = 18, số dư 1

18: 7 = 2 , phần dư 4

Thương số cuối cùng - 2 - nhỏ hơn cơ số của hệ thống số mà việc chuyển đổi được thực hiện - 7. Bây giờ bạn có thể viết số cần thiết: (2415) 7.

Vì vậy, (894) 10 = (2415) 7.

Cơ sở logic của máy tính

Đại số logic. Câu lệnh logic

Người tiền nhiệm và một phần không thể thiếuđại số, theo các quy tắc hoạt động của các thiết bị máy tính kỹ thuật số, là đại số của logic. Đại số này hoạt động với các mệnh đề logic, nội dung của nó có thể được đánh giá là tương ứng với thực tế (đúng) hoặc không nhất quán với thực tế (sai).

Một phát biểu logic là một câu tuyên bố mà tính đúng hay sai của nó có thể được đánh giá.

Ví dụ về các câu đúng: “nước là chất lỏng”, “mùa xuân sẽ đến sau mùa đông”, “số 48 lớn hơn số 6 8 lần”. Ví dụ về các phát biểu sai: “Sông Kama chảy vào hồ Baikal”, “chim sẻ là diều hâu”, “số 2 lớn hơn số 3”.

Trong câu đầu tiên, động từ được dùng ở thể mệnh lệnh. Một câu khuyến khích không thể là một câu phát biểu logic.

Câu thứ hai không phải là một phát biểu logic do sự vô lý của các khái niệm “diện tích một đoạn” và “chiều dài của hình lập phương”.

Câu thứ ba mang tính chất nghi vấn nên cũng không thể là một câu nói logic.

Câu thứ tư là một câu phát biểu logic và sai.

Câu đầu tiên là một tuyên bố hợp lý. Điều đó là sai, vì trên thực tế hành tinh gần Mặt trời nhất là Sao Thủy.

Câu thứ hai không phải là câu tường thuật mà là câu cảm thán nên không phải là một câu logic.

Câu thứ ba có thể là một tuyên bố hợp lý nếu thông tin chứa đựng trong đó đủ để đánh giá tính đúng hay sai của nó. Tuy nhiên, không thể đánh giá liệu số X có thuộc khoảng đã chỉ định hay không, vì bản thân số này chưa được biết. Vì vậy, câu thứ ba cũng không phải là một câu phát biểu logic.

Đại số Boolean. Các phép toán logic cơ bản

Các thiết bị logic máy tính được thiết kế trên cơ sở bộ máy toán học của đại số Boolean, được đặt theo tên của nhà toán học người Anh George Boole, người đã đưa ra các khái niệm và quy tắc cơ bản của nó. Đây là đại số của các biến nhị phân, hằng và hàm chỉ nhận hai giá trị - đơn vị(trong đại số logic nó tương ứng với giá trị TRUE) và số không(trong đại số logic - FALSE).

Các phép toán cơ bản của đại số Boolean là đảo ngược, sự liên kết, phân ly. Tên tiếng Nga của họ lần lượt là sự phủ định, phép nhân logic, phép cộng logic. Mặt khác - hoạt động KHÔNG, VÀ, HOẶC.

Ký hiệu các phép toán logic của đại số Boolean

A và B là những câu lệnh logic.

Bảng chân lý được sử dụng để biểu diễn trực quan và thực hiện các phép tính logic.

Dưới đây là bảng chân trị của các phép toán logic cơ bản.

Đảo ngược

Đảo ngược là một hàm của một đối số, đó là câu lệnh logic A. Nếu A sai thì Ā đúng và ngược lại.

Sự kết hợp và sự tách rời

Sự kết hợp và phân tách là chức năng của hai hoặc nhiều đối số. Kết quả của chúng là một câu lệnh logic phức tạp (tổng hợp), tùy thuộc vào giá trị của các đối số của hàm, lấy giá trị 1 hoặc 0. Bảng chân lý phải bao gồm tất cả các kết hợp có thể có của các giá trị đối số - logic đơn giản hoặc phức tạp các câu lệnh. Có 2 n tổ hợp như vậy, trong đó n là số đối số. Trong trường hợp đơn giản nhất, khi chúng ta thao tác với hai câu lệnh logic A và B, bảng chân lý sẽ trông như thế này.

Sự phân chia liên từ

Tranh luận	Kết quả	Tranh luận	Kết quả

Đối với số lượng đối số tùy ý, có hai quy tắc đúng.

1. Nếu trong số các đối số liên từ Nếu có ít nhất một đối số luôn lấy giá trị 0 (FALSE), thì kết quả của phép kết hợp, bất kể giá trị của các đối số còn lại, cũng là 0 (FALSE).

2. Nếu trong số các đối số sự chia cắt Nếu có ít nhất một đối số luôn lấy giá trị 1 (TRUE), thì kết quả của phép phân tách, bất kể giá trị của các đối số còn lại, cũng là 1 (TRUE).

Các bảng chân lý sau đây xác nhận các quy tắc này.

Một số phát biểu trong ngôn ngữ thông thường của con người có thể được so sánh với các chức năng logic. Ví dụ, câu phát biểu “Để đạt điểm xuất sắc trong một kỳ thi đòi hỏi Làm sao sự sẵn có của tín chỉ thực hành, vậy sau đó kiến thức tốt về tài liệu lý thuyết” tương ứng với sự kết hợp. Trích dẫn: “Để có làn da rám nắng, bạn cần phải dành vài ngày trên bãi biển dưới nắng nóng.” hoặc thăm phòng tắm nắng nhiều lần” tượng trưng cho sự tách biệt. Một ví dụ khác về sự phân biệt: “Để giảm cân, bạn cần phải làm việc chăm chỉ hơn và ăn ít hơn”. Hãy để chúng tôi minh họa tuyên bố cuối cùng bằng một bảng chân lý.

Các câu biểu thị một liên từ thường tương ứng với cấu trúc “ MỘTVàB», « Làm saoMỘT,vậy sau đóB», « MỘTcùng vớiB"; đại diện cho sự phân chia – “ MỘThoặcB" Có thể có ngoại lệ: ví dụ là câu được phân tích ở cuối trang trước.

Những công trình như " hoặcMỘT,hoặcB», « MỘThoặcB», « hoặcMỘT,hoặcB» tương ứng với một chức năng được gọi là sự phân chia chặt chẽ. Sự khác biệt của nó so với phép tách thông thường là nó chỉ bằng 1 nếu giá trị của các đối số của nó khác nhau. Ký hiệu của phân tách chặt chẽ là –A  B, tên gọi khác của nó là khác biệt,loại trừ HOẶC (XOR trong ngôn ngữ lập trình), phép cộng modulo 2. Dưới đây là bảng chân lý cho phép phân biệt chặt chẽ.

Sự phân chia nghiêm ngặt (không tương đương)

Trong đại số logic hiện đại, hai phép toán cơ bản hơn được định nghĩa - sự tương đương Và hàm ý.

Tương đương (tương đương, tương đương) là một chức năng trái ngược với sự phân ly chặt chẽ. Nó đánh giá là TRUE khi tất cả các đối số của nó là đúng hoặc sai. Ký hiệu của nó: A  B.

Sự tương đương (tương đương)

Hàm ý là một chức năng của hai đối số logic. Ký hiệu của nó là: A  B. Bảng chân trị của hàm “hàm ý” như sau.

hàm ý

Ý nghĩa này có thể được thể hiện thông qua các phép toán cơ bản của đại số Boole: A  B = A  B.

Trong các ngôn ngữ lập trình, các giá trị tương đương tương ứng với hàm EQV và hàm ý - IMP.

Các chức năng “tương đương” và “ngụ ý” cũng có thể tương quan với các tuyên bố riêng lẻ của tiếng Nga. Sự tương đương tương ứng với các phát biểu như: “ MỘT tương đương B» ; « MỘT khi đó và chỉ khi nào B» ; « MỘT cần và đủ cho B" Những hàm ý tương ứng với cách xây dựng: “ Nếu như MỘT, Cái đó B» ; « B, Nếu như MỘT» ; « B cần thiết cho MỘT» ; « MỘT đủ cho B» ; « MỘT chỉ khi B» ; « B vậy khi nào MỘT". Một ví dụ kinh điển về hàm ý là câu “Nếu trời mưa thì trên trời sẽ có mây”. Hãy biểu thị MỘT= "Trời đang mưa" B= “Có những đám mây trên bầu trời” và tạo bảng chân lý.


			“Trời không mưa, trời không mây” - một ngày nắng trong, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY
			“Trời không mưa, trên trời có mây” - một ngày khô hanh, nhiều mây, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY
			“Trời đang mưa, trời không mây” - điều này không xảy ra, Tuyên bố phức hợp SAI
			“Trời đang mưa, trên trời có mây” - một ngày mưa nhiều mây, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY

Cần phải nhấn mạnh rằng việc hình thức hóa lời nói trong ngôn ngữ của con người là rất hạn chế. Hầu hết các cụm từ và câu trong tiếng Nga, cả thông tục và văn học, hoàn toàn không phải là những câu phát biểu theo quan điểm đại số của logic. Điều này là do sự hiện diện của nhiều sắc thái của văn bản và lời nói không thể nắm bắt được trong khuôn khổ logic hình thức, với màu sắc cảm xúc và tính chủ quan của các phán đoán, cũng như với một thực tế bất di bất dịch là có nhiều sự thật tương đối hơn trên thế giới. những cái tuyệt đối. Do đó, các thí nghiệm về mối tương quan giữa các hoạt động của logic hình thức với các phát biểu của ngôn ngữ con người chỉ có thể áp dụng cho các câu được nhận thức rõ ràng nêu rõ các sự kiện đơn giản và tổng quát nhất.

Vì vậy, cơ sở của đại số hiện đại của logic là năm phép toán logic cơ bản: nghịch đảo, kết hợp, phân tách, hàm ý, tương đương. Tất cả các phép toán khác có thể được biểu diễn bằng sự kết hợp của ba phép toán của đại số Boolean: nghịch đảo, kết hợp và tách.

Khi phân tích các câu lệnh logic phức tạp, cần nhớ mức độ ưu tiên của các phép toán logic: nếu không có dấu ngoặc đơn, phép phủ định được thực hiện trước, sau đó theo thứ tự ưu tiên giảm dần là kết hợp, phân tách chặt chẽ, phân tách, hàm ý và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, sự tương đương. Dấu ngoặc đơn có thể thay đổi thứ tự này.

Trong công nghệ kỹ thuật số, các vi mạch được xây dựng trên các phần tử logic AND-NOT và NOR-NOT đã trở nên phổ biến. Về mặt công nghệ, chúng được thực hiện đơn giản nhất. Thậm chí đã có những nỗ lực xây dựng những chiếc máy tính chỉ bao gồm những thành phần này. Liên kết với chúng là hai đại số nhị phân nữa – đại số Schaeffer và đại số Peirce. Thao tác AND-NOT được gọi là “Cú đánh Schaeffer”, thao tác OR-NOT được gọi là “Mũi tên xuyên thủng”. Kí hiệu: A  B và A  B. Theo quan điểm của đại số Boole, cả hai phép toán này đều là phép ghép.


A  B = A  B	A  B = A  B

Bảng chân lý cho các hàm này:

Cú đánh của Schaeffer Arrow Peirce

Tranh luận	Kết quả	Tranh luận	Kết quả

Ký hiệu trong công nghệ số.

Thông tin - nó là gì? Nó dựa trên cái gì? Nó theo đuổi những mục tiêu gì và hoàn thành những nhiệm vụ gì? Chúng tôi sẽ nói về tất cả điều này trong bài viết này.

thông tin chung

Nó được sử dụng trong trường hợp nào? phương pháp ngữ nghĩađo lường thông tin? Bản chất của thông tin được sử dụng, khía cạnh nội dung của tin nhắn nhận được được quan tâm - đây là những dấu hiệu cho thấy việc sử dụng nó. Nhưng trước tiên, hãy giải thích nó là gì. Cần lưu ý rằng phương pháp đo lường thông tin ngữ nghĩa là một cách tiếp cận chính thức khó khăn và chưa được hình thành đầy đủ. Nó được sử dụng để đo lượng ý nghĩa trong dữ liệu đã được nhận. Nói cách khác, lượng thông tin nhận được là cần thiết trong trong trường hợp này. Cách tiếp cận này được sử dụng để xác định nội dung của thông tin nhận được. Và nếu chúng ta đang nói về một cách đo lường thông tin theo ngữ nghĩa, chúng ta sử dụng khái niệm từ điển đồng nghĩa, có mối liên hệ chặt chẽ với chủ đề đang được xem xét. Nó đại diện cho cái gì?

Từ điển đồng nghĩa

Tôi xin giới thiệu ngắn gọn và trả lời một câu hỏi về phương pháp ngữ nghĩa để đo lường thông tin. Ai đã giới thiệu nó? Người sáng lập điều khiển học, Norbert Wiener, đã đề xuất sử dụng phương pháp này, nhưng nó đã nhận được sự phát triển đáng kể dưới ảnh hưởng của người đồng hương A. Yu. Schrader của chúng tôi. Tên dùng để chỉ toàn bộ thông tin mà người nhận thông tin có. Nếu bạn so sánh từ điển đồng nghĩa với nội dung của tin nhắn đã nhận được, bạn có thể biết được nó đã giảm bớt sự không chắc chắn đến mức nào. Tôi muốn sửa một lỗi thường ảnh hưởng đến nhiều người. Vì vậy, họ tin rằng phương pháp đo lường thông tin theo ngữ nghĩa đã được Claude Shannon giới thiệu. Người ta không biết chính xác quan niệm sai lầm này nảy sinh như thế nào, nhưng ý kiến \u200b\u200bnày là không chính xác. Claude Shannon đã giới thiệu một phương pháp thống kê để đo lường thông tin, “kế thừa” của nó là phương pháp ngữ nghĩa.

Phương pháp đồ họa để xác định lượng thông tin ngữ nghĩa trong tin nhắn nhận được

Tại sao bạn cần vẽ một cái gì đó? Đo lường ngữ nghĩa sử dụng khả năng này để truyền đạt một cách trực quan tính hữu ích của dữ liệu bằng đồ họa dễ hiểu. Điều này có ý nghĩa gì trong thực tế? Để giải thích tình trạng của sự việc, một mối quan hệ được vẽ dưới dạng biểu đồ. Nếu người dùng không có kiến thức về bản chất của tin nhắn đã nhận (bằng 0), thì lượng thông tin ngữ nghĩa sẽ có cùng giá trị. Có thể tìm được không giá trị tối ưu? Đúng! Đây là tên của một từ điển đồng nghĩa, nơi có lượng thông tin ngữ nghĩa tối đa. Hãy xem xét một ví dụ nhỏ. Giả sử một người dùng nhận được một tin nhắn được viết bằng một ngôn ngữ nước ngoài xa lạ hoặc một người có thể đọc những gì được viết ở đó, nhưng đây không còn là tin tức mới đối với anh ta nữa vì tất cả những điều này đều đã được biết. Trong những trường hợp như vậy, họ nói rằng tin nhắn không chứa thông tin ngữ nghĩa.

Phát triển mang tính lịch sử

Điều này đáng lẽ phải được thảo luận cao hơn một chút, nhưng vẫn chưa quá muộn để bắt kịp. Phương pháp ngữ nghĩa để đo lường thông tin được Ralph Hartley giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1928. Trước đây người ta đã đề cập rằng Claude Shannon thường được coi là người sáng lập. Tại sao lại có sự nhầm lẫn như vậy? Thực tế là, mặc dù phương pháp đo lường thông tin ngữ nghĩa được Ralph Hartley giới thiệu vào năm 1928, nhưng chính Claude Shannon và Warren Weaver mới là người khái quát hóa nó vào năm 1948. Sau đó, người sáng lập điều khiển học, Norbert Wiener, đã hình thành ý tưởng về phương pháp từ điển đồng nghĩa, phương pháp này đã nhận được sự công nhận lớn nhất dưới dạng thước đo do Yu. I. Schneider phát triển. Cần lưu ý rằng để hiểu được điều này, cần phải có trình độ kiến \u200b\u200bthức khá cao.

Hiệu quả

Phương pháp từ điển đồng nghĩa mang lại cho chúng ta điều gì trong thực tế? Đó là một sự xác nhận thực sự cho luận điểm rằng thông tin có một tính chất như tính tương đối. Cần lưu ý rằng nó có giá trị tương đối (hoặc chủ quan). Để có thể đánh giá khách quan thông tin khoa học, khái niệm từ điển đồng nghĩa phổ quát đã được đưa ra. Mức độ thay đổi của nó cho thấy tầm quan trọng của những tri thức mà nhân loại tiếp nhận được. Tuy nhiên, không thể nói chính xác đó là kết quả cuối cùng(hoặc trung gian) có thể được lấy từ thông tin. Hãy lấy máy tính làm ví dụ. Công nghệ máy tính được tạo ra trên cơ sở công nghệ đèn và trạng thái bit của từng phần tử kết cấu và ban đầu được sử dụng để thực hiện các phép tính. Giờ đây hầu hết mọi người đều có thứ gì đó hoạt động dựa trên công nghệ này: radio, điện thoại, máy tính, TV, máy tính xách tay. Ngay cả tủ lạnh, bếp nấu và chậu rửa hiện đại cũng chứa một số thiết bị điện tử, cơ sở của chúng là thông tin về việc giúp một người sử dụng các thiết bị gia dụng này dễ dàng hơn.

Cách tiếp cận khoa học

Phương pháp đo lường thông tin ngữ nghĩa được nghiên cứu ở đâu? Khoa học máy tính là ngành khoa học giải quyết các khía cạnh khác nhau của vấn đề này. Điểm đặc biệt là gì? Phương pháp này dựa trên việc sử dụng hệ thống “đúng/sai” hoặc hệ thống bit “một/không”. Khi một thông tin nhất định đến, nó sẽ được chia thành các khối riêng biệt, được đặt tên giống như các đơn vị lời nói: từ, âm tiết và những thứ tương tự. Mỗi khối nhận được giá trị nhất định. Hãy xem xét một ví dụ nhỏ. Hai người bạn đang đứng gần đó. Người ta quay sang người thứ hai với dòng chữ: “Ngày mai chúng ta có một ngày nghỉ.” Mọi người đều biết khi nào là ngày để nghỉ ngơi. Vì vậy, giá trị của thông tin này là bằng không. Nhưng nếu người thứ hai nói rằng ngày mai anh ấy sẽ làm việc, thì đối với người thứ nhất, đó sẽ là một điều bất ngờ. Thật vậy, trong trường hợp này, có thể các kế hoạch mà một người đã thực hiện, chẳng hạn như đi chơi bowling hoặc lục lọi trong xưởng, sẽ bị gián đoạn. Mỗi phần của ví dụ được mô tả có thể được mô tả bằng cách sử dụng số một và số không.

Hoạt động với các khái niệm

Nhưng những gì khác được sử dụng ngoài từ điển đồng nghĩa? Bạn cần biết điều gì khác để hiểu cách đo lường thông tin theo ngữ nghĩa? Các khái niệm cơ bản có thể được nghiên cứu sâu hơn là hệ thống ký hiệu. Chúng được hiểu là phương tiện biểu đạt ý nghĩa, chẳng hạn như các quy tắc diễn giải các dấu hiệu hoặc sự kết hợp của chúng. Hãy xem một ví dụ khác từ khoa học máy tính. Máy tính hoạt động với các số 0 và số 1 thông thường. Về cơ bản nó thấp và điện cao thế, được cung cấp cho các thành phần thiết bị. Hơn nữa, họ truyền tải những số 1 và số 0 này một cách vô tận. Làm thế nào công nghệ có thể phân biệt giữa chúng? Câu trả lời cho điều này đã được tìm thấy - sự gián đoạn. Khi thông tin tương tự này được truyền đi, sẽ thu được nhiều khối khác nhau như từ, cụm từ và ý nghĩa riêng lẻ. Trong lời nói của con người, các khoảng dừng cũng được sử dụng để chia dữ liệu thành các khối riêng biệt. Chúng vô hình đến mức chúng ta tự động nhận thấy hầu hết chúng. Trong văn bản, dấu chấm và dấu phẩy được sử dụng cho mục đích này.

Đặc điểm

Chúng ta cũng hãy đề cập đến chủ đề về các thuộc tính mà phương pháp đo lường thông tin ngữ nghĩa có. Chúng ta đã biết rằng đây là tên của một phương pháp đặc biệt nhằm đánh giá tầm quan trọng của thông tin. Chúng ta có thể nói rằng dữ liệu được đánh giá theo cách này sẽ khách quan không? Không, điều đó không đúng. Thông tin mang tính chủ quan. Hãy xem xét điều này bằng cách sử dụng một trường học làm ví dụ. Có một học sinh xuất sắc vượt chương trình đã được phê duyệt, và một học sinh trung bình học những gì được dạy trên lớp. Đầu tiên, hầu hết thông tin trẻ nhận được ở trường sẽ ít được quan tâm vì trẻ đã biết thông tin đó và chưa nghe/đọc nó lần đầu tiên. Vì vậy, ở mức độ chủ quan, nó sẽ không có giá trị lắm đối với anh ấy (có lẽ do một số nhận xét của giáo viên mà anh ấy nhận thấy khi trình bày môn học của mình). Trong khi một người bình thường chỉ nghe được thông tin mới từ xa, thì đối với anh ta, giá trị của dữ liệu được trình bày trong bài học còn lớn hơn rất nhiều.

Phần kết luận

Cần lưu ý rằng trong khoa học máy tính, phương pháp đo lường thông tin ngữ nghĩa không phải là lựa chọn duy nhất để giải quyết các vấn đề hiện có. Sự lựa chọn nên phụ thuộc vào mục tiêu đặt ra và các cơ hội hiện có. Do đó, nếu bạn quan tâm đến chủ đề này hoặc có nhu cầu về nó, thì chúng tôi thực sự khuyên bạn nên nghiên cứu nó chi tiết hơn và tìm hiểu xem còn tồn tại những phương pháp đo lường thông tin nào khác ngoài ngữ nghĩa.

Chuyên đề 2. Cơ bản về biểu diễn và xử lý thông tin trên máy tính

Văn học

1. Tin học kinh tế: Sách giáo khoa/Ed. LÀ. Odintsova, A.N. Romanova. – M.: Sách giáo khoa đại học, 2008.

2. Khoa học máy tính: Khóa học cơ bản: Sách giáo khoa/Ed. S.V. Simonovich. – St.Petersburg: Peter, 2009.

3. Khoa học máy tính. Khóa học tổng quát: Sách giáo khoa/Đồng tác giả: A.N. Guda, MA Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Chernov; Dưới sự chung chung biên tập. TRONG VA. Kolesnikova. – M.: Dashkov và K, 2009.

4. Tin học dành cho nhà kinh tế: Sách giáo khoa/Ed. Matyushka V.M. - M.: Infra-M, 2006.

5. Tin học kinh tế: Nhập môn phân tích kinh tế hệ thống thông tin - M.: INFRA-M, 2005.

Các biện pháp thông tin (cú pháp, ngữ nghĩa, thực dụng)

Có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đo lường thông tin, nhưng phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất là thống kê(xác suất), ngữ nghĩa và P thực dụng phương pháp.

Thống kê Phương pháp đo lường thông tin (xác suất) được phát triển bởi K. Shannon vào năm 1948, người đã đề xuất coi lượng thông tin là thước đo độ không chắc chắn về trạng thái của hệ thống, trạng thái này bị loại bỏ do nhận được thông tin. Biểu thức định lượng của độ không đảm bảo được gọi là entropy. Nếu sau khi nhận được một tin nhắn nhất định, người quan sát đã có được thông tin bổ sung về hệ thống X, thì độ không chắc chắn đã giảm. Lượng thông tin bổ sung nhận được được xác định là:

lượng thông tin bổ sung về hệ thống ở đâu X, nhận được dưới dạng tin nhắn;

Độ không đảm bảo ban đầu (entropy) của hệ thống X;

Độ không đảm bảo hữu hạn (entropy) của hệ thống X, xảy ra sau khi nhận được tin nhắn.

Nếu hệ thống X có thể ở một trong những trạng thái rời rạc, số lượng trạng thái đó N và xác suất tìm thấy hệ thống trong mỗi trạng thái đó bằng nhau và tổng xác suất của tất cả các trạng thái bằng 1, khi đó entropy được tính bằng công thức của Shannon:

entropy của hệ X ở đâu;

MỘT- cơ số logarit, xác định đơn vị đo thông tin;

N– số trạng thái (giá trị) mà hệ thống có thể có.

Entropy là một đại lượng dương và vì xác suất luôn nhỏ hơn một và logarit của chúng âm nên dấu trừ trong công thức của K. Shannon làm cho entropy dương. Do đó, cùng một entropy nhưng có dấu ngược lại được lấy làm thước đo lượng thông tin.

Mối quan hệ giữa thông tin và entropy có thể được hiểu như sau: thu được thông tin (sự gia tăng của nó) đồng thời đồng nghĩa với việc giảm thiểu sự thiếu hiểu biết hoặc sự không chắc chắn về thông tin (entropy)

Do đó, phương pháp thống kê sẽ tính đến khả năng xuất hiện của thông báo: thông báo ít có khả năng được coi là có nhiều thông tin hơn, tức là. Ít nhất mong đợi. Lượng thông tin đạt giá trị tối đa nếu các sự kiện có khả năng xảy ra như nhau.

R. Hartley đề xuất công thức sau để đo lường thông tin:

Tôi=log2n ,

Ở đâu N- số lượng các sự kiện có thể xảy ra như nhau;

TÔI– thước đo thông tin trong bản tin về sự xuất hiện của một trong các N sự kiện

Việc đo lường thông tin được thể hiện ở khối lượng của nó. Thông thường điều này liên quan đến dung lượng bộ nhớ máy tính và lượng dữ liệu được truyền qua các kênh liên lạc. Một đơn vị được coi là lượng thông tin mà tại đó độ không đảm bảo đo giảm đi một nửa; đơn vị thông tin đó được gọi là chút .

Nếu logarit tự nhiên () được dùng làm cơ số của logarit trong công thức Hartley thì đơn vị đo thông tin là tự nhiên ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Nếu số 3 được dùng làm cơ số của logarit thì - đối xử, nếu 10 thì - như vậy (Hartley).

Trong thực tế, đơn vị lớn hơn thường được sử dụng nhiều hơn - byte(byte) bằng 8 bit. Đơn vị này được chọn vì nó có thể được sử dụng để mã hóa bất kỳ ký tự nào trong số 256 ký tự của bảng chữ cái bàn phím máy tính (256=28).

Ngoài byte, thông tin còn được đo bằng nửa từ (2 byte), từ (4 byte) và từ kép (8 byte). Thậm chí các đơn vị đo lường thông tin lớn hơn cũng được sử dụng rộng rãi:

1 Kilobyte (KB - kilobyte) = 1024 byte = 210 byte,

1 Megabyte (MB - megabyte) = 1024 KB = 220 byte,

1 Gigabyte (GB - gigabyte) = 1024 MB = 230 byte.

1 Terabyte (TB - terabyte) = 1024 GB = 240 byte,

1 Petabyte (PByte - petabyte) = 1024 TB = 250 byte.

Năm 1980, nhà toán học người Nga Yu. Manin đề xuất ý tưởng xây dựng Máy tính lượng tử, liên quan đến đơn vị thông tin đó xuất hiện như qubit ( bit lượng tử, qubit ) – “bit lượng tử” là thước đo lượng bộ nhớ trong một dạng máy tính có thể có về mặt lý thuyết sử dụng môi trường lượng tử, chẳng hạn như spin electron. Một qubit không thể có hai giá trị khác nhau (“0” và “1”) mà là một số giá trị, tương ứng với sự kết hợp chuẩn hóa của hai trạng thái quay mặt đất, điều này mang lại số lớn hơn sự kết hợp có thể. Như vậy, 32 qubit có thể mã hóa khoảng 4 tỷ trạng thái.

Cách tiếp cận ngữ nghĩa. Biện pháp cú pháp là không đủ nếu bạn không cần xác định khối lượng dữ liệu mà là lượng thông tin cần thiết trong tin nhắn. Trong trường hợp này, khía cạnh ngữ nghĩa được xem xét, cho phép chúng tôi xác định nội dung của thông tin.

Để đo lường nội dung ngữ nghĩa của thông tin, bạn có thể sử dụng từ điển đồng nghĩa của người nhận (người tiêu dùng). Ý tưởng về phương pháp từ điển đồng nghĩa được đề xuất bởi N. Wiener và được phát triển bởi nhà khoa học trong nước A.Yu của chúng tôi. Schrader.

Từ điển đồng nghĩa gọi điện nội dung thông tin mà người nhận thông tin có. Việc liên kết từ điển đồng nghĩa với nội dung của tin nhắn nhận được cho phép bạn tìm hiểu xem nó làm giảm mức độ không chắc chắn đến mức nào.

Sự phụ thuộc của khối lượng thông tin ngữ nghĩa của tin nhắn vào từ điển đồng nghĩa của người nhận

Theo sự phụ thuộc được trình bày trên biểu đồ, nếu người dùng không có bất kỳ từ điển đồng nghĩa nào (kiến thức về bản chất của tin nhắn nhận được là = 0) hoặc sự hiện diện của một từ điển đồng nghĩa như vậy không thay đổi do việc đến của thông báo (), thì lượng thông tin ngữ nghĩa trong đó bằng 0. Từ điển đồng nghĩa tối ưu () sẽ là từ điển trong đó khối lượng thông tin ngữ nghĩa sẽ đạt mức tối đa (). Ví dụ: thông tin ngữ nghĩa trong một tin nhắn đến trên bằng một ngôn ngữ nước ngoài xa lạ sẽ không có, nhưng tình huống tương tự sẽ xảy ra trong trường hợp nếu tin nhắn không còn là tin tức nữa, vì người dùng đã biết mọi thứ.

Biện pháp thực dụng thông tin xác định tính hữu dụng của nó trong việc đạt được mục tiêu của người tiêu dùng. Để làm được điều này, chỉ cần xác định xác suất đạt được mục tiêu trước và sau khi nhận được tin nhắn rồi so sánh chúng là đủ. Giá trị của thông tin (theo A.A. Kharkevich) được tính bằng công thức:

xác suất đạt được mục tiêu trước khi nhận được tin nhắn là bao nhiêu;

Xác suất đạt được mục tiêu là trường nhận được tin nhắn;