Xeroxi ettevõte on viimastel aastatel positsioneerinud end mitte koopiamasinate tootjana, vaid dokumenditöötlusettevõttena. Ettevõte "ZM" nimetab end uuendusliku probleemide lahendamise ettevõtteks. IBM identifitseerib end ettevõttena, mis loob klientidele pikaajalist majanduslikku väärtust, ühendades oma äriteadmised laiaulatuslike tehnoloogiliste võimalustega. Kontoriseadmeid tootev Steelcase ütleb, et müüb oma teadmisi ja teenuseid, et luua inimestele parem töökeskkond. Mis annab kõigile neile ettevõtetele lisaväärtust? Need on peamiselt teadmistepõhised lahendused: tehniline ja tehnoloogiline oskusteave, tootedisain, turundusuuringud, klientide tegelike vajaduste väljaselgitamine. Just teadmised annavad neile ettevõtetele jätkusuutliku konkurentsieelise.

Mõelge teadmiste, andmete ja teabe erinevusele. Seda, et tegemist on erinevate asjadega, hakkavad juhid eriti selgelt mõistma pärast seda, kui organisatsioon on konkreetse andmebaasi või infosüsteemi loomiseks kulutanud märkimisväärseid vahendeid või lihtsalt need vahendid on kulutatud arvutistamiseks ja ilma vastava efektita.

Andmed on mitmesuguste objektiivsete faktide kogum. Ettevõtetes on need näiteks struktureeritud tehingukirjed (eelkõige andmed kogu müügi kohta: kui palju, millal ja kes ostis, kui palju ja millal maksis jne). Need andmed ei ütle, miks ostja siia tuli ja kas ta tuleb veel.

Teave on hierarhiline andmekogu reaalse maailma teatud aspektide kohta. Info on sõnumite voog ja sellest voost sünnib teadmine, see sõltub teadmiste valdaja arvamustest ja tõekspidamistest.

Teave on teatud tüüpi sõnum, tavaliselt dokumendi kujul või video- või helivormingus. Sellel on saaja ja saatja. Ta teatab, st. "kujundab" vastuvõtjat, muutes tema hinnanguid või käitumist. Selle, mil määral sõnum on teave, määrab saaja. Tema on see, kes hindab, kui palju saadud sõnum teda informeerib ja kui palju on see lihtsalt infomüra.

Andmed muudetakse teabeks mitmel viisil:

o kontekstualiseerimine: me teame, mille jaoks need andmed on mõeldud;

o loendama: töötleme andmeid matemaatiliselt;

o parandus: parandame vigu ja kõrvaldame puudused;

o kokkusurumine: tihendame, koondame, koondame andmeid.

Teadmised- mõiste on sügavam ja laiem kui lihtsalt andmed või teave. Iga ettevõte kogub oma tegevuse käigus andmeid, struktureerib neid ja genereerib uusi teadmisi. Enamasti puudutavad need teadmised tehnoloogiat, kui tegemist on materjalitootmisega, aga ka klientidega töötamise tehnoloogiat ja üksteisega suhtlemise tehnoloogiat, kui tegemist on klienditeenindusettevõttega. See võib olla ka teadmine ettevõtte keskkonnast - demograafilistest, makromajanduslikest, sotsiaalsetest, makromajanduslikest, tehnoloogilistest ja turusuundumustest.

Teadmiste erinevus teabest ja andmetest: näide

Chrysler haldab arvutifailide kogu, mida nimetatakse "Inseneriteadmiste raamatuks", mis sisaldab põhjalikke andmeid ja teavet ettevõtte sõidukite kohta, mida iga uus autodisainer saab kasutada. Kui juht sai kokkupõrketestide andmed, keeldus ta neid ilma nõuetekohase töötlemiseta failidesse panemast. Ta soovitas vastata järgmistele küsimustele:

o miks need testid tehti;

o millised on tulemused võrreldes selle ettevõtte teiste sarnaste testidega teistel aastatel ja konkurentidel;

o milliseid järeldusi annavad testid auto ja selle põhikomponentide disaini kohta?

Sarnased küsimused muudavad teabe teadmisteks; pealegi lisavad vastused neile küsimustele informatsioonile väärtust ehk teisisõnu lisaväärtust. Praktikas on vastupidiseid näiteid, kui ebavajaliku tühja info lisamisega kaotab algne info oma väärtuse. Infomüra voos vajaliku info hägustumise tõttu toimub väärtuse kaotus.

Teadmised on kogemuste, väärtuste, kontekstuaalse teabe, ekspertarvamuste kombinatsioon, mis annab üldise raamistiku uute kogemuste ja teabe hindamiseks ja kaasamiseks. Teadmised eksisteerivad nende peas, kes teavad. Organisatsioonides on see fikseeritud mitte ainult dokumentides, vaid ka protsessides, protseduurides, normides, üldiselt tegevuste praktikas.

Nii nagu teave tekib andmetest, tekivad teadmised teabest:

o võrdlused, ulatuse määratlused (kuidas ja millal saame selle nähtuse kohta teavet rakendada teisele, sarnasele);

o linkide loomine (kuidas see teave on seotud muu teabega);

o hindamine (kuidas saab seda teavet hinnata ja kuidas teised seda hindavad);

o ulatuse määratlemine (milline rakendus sellel teabel on teatud otsuste või toimingute puhul).

Andmete teabeks ja teabe teadmisteks muutmise protsess on näidatud joonisel fig. 14.1.

Riis. 14.1. Andmed, teave ja teadmised

Eristada individuaalset ja rühmateadmist. Traditsioonilised ideed lähtuvad sellest, et teadmised on üksikisikute eesõigus, samas kui rühm on selle rühma liikmete lihtne summa ja rühmateadmised on nende teadmiste summa.

On veel üks, kaasaegne vaatenurk, mille kohaselt inimeste rühm moodustab uue terviku, millel on oma unikaalne spetsiifika. Selle esituse raames saab rääkida vastavalt grupikäitumisest ja grupiteadmistest. Seda uut esitust kasutatakse teadmusjuhtimise teaduses laialdaselt. Seega võivad teadmised olla mitte ainult üksikisikus, vaid ka inimeste rühmas. Siis öeldakse, et organisatsioon tervikuna teab midagi, grupp, meeskond jne teavad midagi.

Bill Gates kirjutab oma raamatus "Äri mõttekiirusel" vajadusest tõsta ettevõtte IQ-d. Selle all peab ta silmas mitte ainult tarkade töötajate hulka, vaid ka teadmiste kogunemist ettevõttes tervikuna ning info vaba liikumist, mis võimaldab töötajatel üksteise ideid kasutada.

Teadmised võivad olla otsesed või kaudsed. selgesõnalised teadmised saab väljendada sõnade ja numbrite kujul ning edastada vormistatud kujul andmekandjal. See kehtib seda tüüpi teadmiste kohta, mida edastatakse ettekirjutuste, juhiste, raamatute, erinevatel andmekandjatel, memode jne kujul.

Kaudsed teadmised põhimõtteliselt ei ole see vormistatud ja saab eksisteerida ainult koos selle omanikuga - isiku või isikute rühmaga.

Vaikivaid teadmisi on kahte tüüpi. Esimene on tehnilised oskused, mis avalduvad oma käsitöömeistrite poolt ja on reeglina paljude aastate praktika tulemus. Teine on uskumused, ideaalid, väärtused ja mentaalsed mudelid, mida me kasutame neile mõtlemata.

Vaikivad teadmised kujunevad ja arenevad positiivse ettevõttekultuuri loomise ja tugevdamise protsessis ning grupi interaktsiooni vahendite (retriidid, loomingulised rühmad jne) abil.

Kommertsettevõtete suhtumine eksplitsiitsetesse ja kaudsetesse teadmistesse on väga vastuoluline. Ühest küljest püüavad paljud ettevõtted muuta kaudseid teadmisi eksplitsiitseteks teadmisteks. Seda tehakse selleks, et ühelt poolt mitte sõltuda üksikisikutest ja teisest küljest dubleerida olulisi saavutusi. Samal ajal ei huvita neid ettevõtteid tõsiasi, et peamised konkurentsieelised on muutunud dubleerimiseks valmis kujul. Seetõttu püüavad paljud ettevõtted hoida osa oma konkurentsieelistest vormides, mida ei saa dubleerida (spetsiifilised koolitused, ettevõtte kultuur, eriteenuste süsteemid jne).

Nii eksplitsiitsete kui ka kaudsete teadmiste kandjaks võib olla mitte ainult konkreetne inimene, vaid ka organisatsioon. Seetõttu võib rääkida ka implitsiitsetest grupiteadmistest, mis on kollektiivsete reaktsioonide ja sisemiste interaktsioonide stabiilsete mudelite aluseks.

Lääne kirjanduses kasutatakse terminit "rutiinid" (rutiinid) mõnikord kaudsete rühmateadmiste tähistamiseks, mis on tegevused, mis korduvad vastavalt mustrile, organisatsiooni või ettevõtte tavapärastele käitumismustritele. Rutiinid on asjad, mis toimuvad automaatselt, ilma juhisteta ja valikumenetluse puudumisel; ometi ei saa rutiine kodifitseerida.

Vene keeles mõistetakse rutiini all rutiini, väljakujunenud tava, teatud režiimi, mustrit, kehtestatud reegleid inimeste tegevuse kohta. Samas on mõistel "rutiin" veel üks asi: see on inertne kord, s.t. selline kord, mis graviteerub vana, tuttava poole, on oma mahajäämuse tõttu immuunne uue, progressiivse suhtes. Juhtudel, kus rühma vaikivate teadmiste tähistamiseks kasutatakse terminit "rutiin", puuduvad jäikusega seotud konnotatsioonid.

Seega on isiklikud kaudsed teadmised ennekõike oskused. Samas on grupi kaudsed teadmised ennekõike rutiinid. Rutiinid ei eksisteeri isoleeritult, vaid moodustavad vastastikuse sõltuvuse. Mõned rutiinid võivad mõne rühma (organisatsiooni) liikme jaoks olla kaudsed ja teiste jaoks selgesõnalised. Seega on piirid eksplitsiitse ja implitsiitse teadmise vahel suhtelised, samuti saab rääkida implitsiitsete teadmiste astmest. Eksplitsiitsete ja kaudsete, individuaalsete ja rühmateadmiste suhe on esitatud tabelis. 14.1.

Tabel 14.1

Teadmiste suhe

Vaikivate teadmiste olemasolu organisatsioonis tingib vajaduse läheneda teadmusjuhtimisele ebatavaliselt. Traditsiooniliselt mõistetakse teadmusjuhtimise all erinevate andmebaaside ja teadmiste loomist, arendamist ja kasutamist. Vaikivate teadmiste olemasolu suunab tähelepanu inimestevahelise vahetu suhtluse vahenditele. Oluline on mitte ainult ja mitte niivõrd luua ettevõtte entsüklopeedia, mis salvestaks kõik, mida mõni töötaja teadis ja millega kokku puutus. Vaikivate teadmiste puhul on olulisem omada retsepti tundvate ja asjakohast kogemust omavate inimeste kontaktandmeid, luua suhtluskultuur, kasutades ajurünnakuid, koosolekuid, arutelusid ja sobivaid suhtlusvahendeid, nagu e-post, isiklikud saidid, telekonverentsid jne. .

5.1. Teadmiste ja andmete erinevused

Arukate süsteemide iseloomulik tunnus on teatud ainevaldkonna probleemide lahendamiseks vajalike teadmiste olemasolu. Sel juhul tekib loomulik küsimus, mis on teadmine ja kuidas see erineb tavalistest arvutis töödeldavatest andmetest.

Andmed on tegelikku laadi teave, mis kirjeldab teemavaldkonna objekte, protsesse ja nähtusi ning nende omadusi. Arvutitöötlusprotsessides läbivad andmed järgmised teisenduse etapid:

Andmete olemasolu algvorm (vaatluste ja mõõtmiste tulemused, tabelid, kataloogid, diagrammid, graafikud jne);

Algandmete arvutisse sisestamiseks ja töötlemiseks mõeldud andmete kirjelduse esitamine erikeeltes;

Andmebaasid masinate andmekandjatel.

Teadmised on keerulisem teabekategooria kui andmed. Teadmised ei kirjelda mitte ainult üksikuid fakte, vaid ka nendevahelisi seoseid, mistõttu teadmisi nimetatakse mõnikord struktureeritud andmeteks. Teadmisi saab hankida empiiriliste andmete töötlemise kaudu. Need on inimese vaimse tegevuse tulemus, mille eesmärk on üldistada tema praktilise tegevuse tulemusena saadud kogemusi.

IIS-i teadmistega varustamiseks tuleb need esitada kindlal kujul. Tarkvarasüsteemidele teadmiste edastamiseks on kaks peamist viisi. Esimene on panna teadmised tavapärases programmeerimiskeeles kirjutatud programmi. Selline süsteem on ühtne programmikood, milles teadmisi ei paigutata eraldi kategooriasse. Hoolimata asjaolust, et põhiülesanne lahendatakse, on sel juhul keeruline hinnata teadmiste rolli ja mõista, kuidas neid probleemide lahendamise protsessis kasutatakse. Selliseid programme ei ole lihtne muuta ja hooldada ning teadmiste täiendamise probleem võib muutuda lahendamatuks.

Teine meetod põhineb andmebaaside kontseptsioonil ja seisneb teadmiste paigutamises eraldi kategooriasse, s.t. teadmised esitatakse kindlas formaadis ja paigutatakse teadmistebaasi. Teadmistebaasi on lihtne värskendada ja muuta. See on intelligentse süsteemi autonoomne osa, kuigi loogilises plokis rakendatud järeldusmehhanism ja ka dialoogi pidamise vahendid seavad teadmusbaasi struktuurile ja sellega toimimisele teatud piirangud. Seda meetodit kasutatakse kaasaegses IIS-is.

Tuleb märkida, et teadmiste arvutisse panemiseks peavad need olema esindatud teatud andmestruktuuridega, mis vastavad valitud intelligentse süsteemi arenduskeskkonnale. Järelikult IIS-i arendamisel akumuleeritakse ja esindatakse esmalt teadmised ning selles etapis on inimese osalus kohustuslik ning seejärel esindatakse teadmisi teatud andmestruktuuridega, mida on mugav arvutis salvestada ja töödelda. IIS-i teadmised on järgmistes vormides:

Esialgsed teadmised (praktilise kogemuse põhjal saadud reeglid, matemaatilised ja empiirilised seosed, mis kajastavad faktide omavahelisi seoseid; mustrid ja trendid, mis kirjeldavad faktide muutumist ajas; funktsioonid, diagrammid, graafikud jne);

Algteadmiste kirjeldamine valitud teadmiste esitusmudeli abil (loogiliste valemite või tootmisreeglite kogum, semantiline võrgustik, raamid jne);

Teadmiste esitamine andmestruktuuridega, mis on mõeldud arvutis salvestamiseks ja töötlemiseks;

Masina andmekandjate teadmistebaasid.

Mis on teadmine? Anname mõned määratlused.

S. I. Ožegovi selgitavast sõnaraamatust: 1) „Teadmised on tegelikkuse mõistmine teadvuse, teaduse kaudu“; 2) "Teadmised on teabe kogum, teadmised mis tahes valdkonnas."

Mõiste "teadmised" definitsioon hõlmab enamasti filosoofilisi elemente. Näiteks teadmine on tegelikkuse tunnetamise praktikas kontrollitud tulemus, selle õige peegeldus inimmõistuses.

Teadmised on ümbritseva maailma ja selle objektide tunnetamise tulemus. Kõige lihtsamates olukordades käsitletakse teadmisi faktide ja nende kirjeldusena.

Tehisintellekti teadlased annavad teadmistele täpsemaid määratlusi.

"Teadmised on praktilise tegevuse ja erialase kogemuse tulemusena saadud ainevaldkonna seaduspärasused (põhimõtted, seosed, seadused), mis võimaldavad spetsialistidel selles valdkonnas probleeme püstitada ja lahendada" .

"Teadmised on hästi struktureeritud andmed või andmed andmete kohta või metaandmed."

"Teadmised on formaliseeritud teave, millele viidatakse või mida kasutatakse järelduste tegemise protsessis".

AI süsteemide ja teadmustehnika valdkonnas on teadmiste definitsioon seotud järeldusega: teadmine on informatsioon, mille alusel järeldamisprotsess realiseeritakse, s.t. Selle teabe põhjal saab järeldamise abil teha erinevaid järeldusi süsteemis olemasolevatest andmetest. Järeldusmehhanism võimaldab teil ühendada eraldi fragmendid ja seejärel teha järelduse selle ühendatud fragmentide jada kohta.

Teadmised on formaliseeritud teave, millele viidatakse või mida kasutatakse järelduste tegemise protsessis (joonis 5.1.).

Riis. 5.1. Järelduste tegemise protsess IS-is

Teadmiste all peame silmas faktide ja reeglite kogumit. Teadmiste fragmenti esindava reegli kontseptsioonil on järgmine kuju:

Kui<условие>See<действие>.

See määratlus on eelmise määratluse erijuhtum.

Siiski tunnistatakse, et teadmiste eristavad kvalitatiivsed tunnused tulenevad nende suurtest võimalustest koostisosade struktureerimise ja seotuse suunas, nende tõlgendatavusest, mõõdikute olemasolust, funktsionaalsest terviklikkusest ja aktiivsusest.

Teadmiste klassifikatsioone on palju. Reeglina süstematiseeritakse klassifikaatorite abil teadmised konkreetsetest ainevaldkondadest. Abstraktsel kaalutlustasandil saame rääkida tunnustest, mille järgi teadmised jagunevad, mitte klassifikatsioonidest. Oma olemuselt võib teadmised jagada deklaratiivseteks ja protseduurilisteks.

Deklaratiivne teadmine on faktide ja nähtuste kirjeldus, fikseerib selliste faktide olemasolu või puudumise ning sisaldab ka peamiste seoste ja mustrite kirjeldusi, milles need faktid ja nähtused sisalduvad.

Protseduuriteadmised on tegevuste kirjeldus, mis on võimalikud faktide ja nähtustega manipuleerimisel kavandatud eesmärkide saavutamiseks.

Teadmiste kirjeldamiseks abstraktsel tasemel on välja töötatud spetsiaalsed keeled - teadmiste kirjeldamise keeled. Need keeled jagunevad ka menetlustüüpi ja deklaratiivset tüüpi keelteks. Kõik traditsiooniliste von Neumanni arhitektuuriarvutite kasutamisele keskendunud teadmiste kirjeldamise keeled on protseduurikeeled. Teadmiste esitamiseks sobivate deklaratiivsete keelte arendamine on tänapäeval aktuaalne probleem.

Teadmiste omandamise meetodi järgi võib need jagada faktideks ja heuristikaks (reeglid, mis võimaldavad teha valiku täpsete teoreetiliste põhjenduste puudumisel). Esimene teadmiste kategooria viitab tavaliselt ainevaldkonna üldtuntud asjaoludele. Teise kategooria teadmised põhinevad konkreetses ainevaldkonnas töötava eksperdi enda kogemustel, mis on kogunenud aastatepikkuse praktika tulemusena.

Vastavalt esitlusviisile jagunevad teadmised faktideks ja reegliteks.Faktid on “A on A” tüüpi teadmised, sellised teadmised on tüüpilised andmebaasidele ja võrgumudelitele. Reeglid või tooted on teadmised tüübist "KUI A, SIIS B".

Lisaks faktidele ja reeglitele on olemas ka metateadmine – teadmine teadmistest. Need on vajalikud teadmusjuhtimiseks ja järeldusprotseduuride tõhusaks korraldamiseks.

Teadmiste esitusviisil on oluline mõju IMS-i omadustele. Teadmusbaasid on inimteadmiste mudelid. Kuid kõiki teadmisi, mida inimene keeruliste probleemide lahendamise käigus tõmbab, ei saa modelleerida. Seetõttu on intelligentsetes süsteemides vaja teadmised selgelt eraldada nendeks, mis on mõeldud arvutiga töötlemiseks, ja teadmisteks, mida inimene kasutab. Ilmselgelt peab keerukate probleemide lahendamiseks teadmistebaas olema piisavalt mahukas ja seetõttu tekivad paratamatult probleemid sellise andmebaasi haldamisel. Seetõttu tuleks teadmiste esitusmudeli valikul arvesse võtta selliseid tegureid nagu esituse ühtsus ja mõistmise lihtsus. Esitluse homogeensus toob kaasa teadmusjuhtimise mehhanismi lihtsustamise. Arusaadavuse lihtsus on oluline intelligentsete süsteemide kasutajatele ja ekspertidele, kelle teadmised on IIS-i manustatud. Kui teadmiste esitusvormi on raske mõista, siis teadmiste omandamise ja tõlgendamise protsessid muutuvad keerulisemaks. Tuleb märkida, et neid nõudeid on üsna raske üheaegselt täita, eriti suurtes süsteemides, kus teadmiste struktureerimine ja modulaarne esitus muutub vältimatuks.

Teadmiste inseneri probleemide lahendamine tõstatab probleemi, kuidas ekspertidelt saadud teave faktide ja nende kasutamise reeglite kujul teisendada vormi, mida saab selle teabe masintöötluses tõhusalt rakendada. Selleks on loodud ja olemasolevates süsteemides kasutatud erinevaid teadmiste esitusmudeleid.

Teadmiste esituse klassikaliste mudelite hulka kuuluvad loogilised, tootmis-, raami- ja semantilised võrgumudelid.

Igal mudelil on oma teadmiste esituskeel. Praktikas on aga harva võimalik IIS-i arendamisel ühe mudeli raames läbi saada, välja arvatud kõige lihtsamad juhud, mistõttu teadmiste esitamine osutub keeruliseks. Lisaks kombineeritud esitusviisile erinevate mudelite abil kasutatakse tavaliselt spetsiaalseid tööriistu, et kajastada konkreetsete teadmiste tunnuseid ainevaldkonna kohta, samuti erinevaid viise, kuidas kõrvaldada ja võtta arvesse teadmiste hägusust ja ebatäielikkust.

Intelligentsete süsteemide kontseptsioon, struktuur, klassifikatsioon, tunnused.

Süsteemi nimetatakse intelligentseks, kui sellel on kolm põhifunktsiooni:

1. Teadmiste kujutamine ja töötlemine.

2. Arutluskäik.

3. Suhtlemine.

Kasutaja

Funktsionaalsete mehhanismide teadmistebaas

Struktuuriteadmised on teadmised tegevuskeskkonnast. Metateadmised on teadmised teadmiste omadustest.

1. Biokeemiline (kõik ajuga seonduv);

2. Programm-pragmaatiline suund (funktsioone asendavate programmide kirjutamine).

1. Lokaalne (ülesannete) lähenemine: iga ülesande jaoks spetsiaalsed programmid, mis ei saavuta inimesest halvemaid tulemusi.

2. Teadmistel põhinev süsteemne lähenemine - automatiseerimisvahendite loomine, programmide endi loomine.

3. Protseduurilise programmeerimise meetodit kasutav lähenemine - loomulikes keeltes algoritmide loomine.

IIT peamised osad:

1. Teadmusjuhtimine.

2. Formaalsed keeled ja semantika.

3. Kvantsemantika.

4. Kognitiivne modelleerimine.

5. Konvergentsed (konvergentsed) otsustustoetussüsteemid.

6. Evolutsioonilised geneetilised algoritmid.

7. Närvivõrgud.

8. Sipelga- ja immuunalgoritmid.

9. Ekspertsüsteemid.

10. Hägused hulgad ja arvutused.

11. Mittemonotoonsed loogikad.

12. Aktiivsed mitme agendi süsteemid.

13. Loomulikkeelne suhtlus ja tõlkimine.

14. Mustri äratundmine, malemäng.

Probleemsete piirkondade tunnused, kus IIS-i kasutamine on vajalik:

1. Otsuste tegemise kvaliteet ja tõhusus.

2. Hägused eesmärgid.

3. Meediumi käitumise kaootilisus, kõikumine ja kvantiseerimine.

4. Vahetatavate tegurite hulk.

5. Nõrk vormistatavus.

6. Olukorra ainulaadsus (mittestereotüüpsus).

7. Teabe latentsus (varjatus).

8. Hälbivus plaanide elluviimisel, samuti väikeste tegude tähtsus.

9. Otsuste loogika paradoksaalsus.

Ebastabiilsus, sihipärasuse puudumine, keskkonna juhuslikkus

Andmete, teabe ja teadmiste mõiste. Teadmiste omadused ja nende erinevus andmetest.

Teave on:

igasugune erinevatest allikatest saadud ja edastatud teave;

See on kogu info kogum meid ümbritseva maailma, kõikvõimalike selles toimuvate protsesside kohta, mida saavad tajuda elusorganismid, elektroonikamasinad ja muud infosüsteemid;

See on oluline teave millegi kohta, kui ka nende esitusvorm on teave, see tähendab, et sellel on vormindusfunktsioon vastavalt oma olemusele;

See on kõik, millega saab meie teadmisi ja eeldusi täiendada.

Andmed on tegelikku laadi teave, mis kirjeldab teemavaldkonna objekte, protsesse ja nähtusi ning nende omadusi. Arvutitöötlusprotsessides läbivad andmed järgmised teisenduse etapid:

· andmete olemasolu algvorm (vaatluste ja mõõtmiste tulemused, tabelid, kataloogid, diagrammid, graafikud jne);

· ARVUTI lähteandmete sisestamiseks ja töötlemiseks mõeldud andmete kirjelduse esitamine erikeeltes;

andmebaasid masinate andmekandjatel.

Teadmised – tehisintellekti ja ekspertsüsteemide teoorias – info- ja järeldusreeglite kogum (indiviidi, ühiskonna või tehisintellektisüsteemi jaoks) maailma, objektide omaduste, protsesside ja nähtuste mustrite, samuti reeglite kohta. nende kasutamise eest otsuste langetamiseks. Peamine erinevus teadmiste ja andmete vahel on nende struktuur ja aktiivsus, uute faktide ilmumine andmebaasi või uute seoste loomine võib muutuda otsuste tegemise muutuste allikaks.

Teadmise paigutamiseks infosüsteemi peavad need olema esindatud teatud andmestruktuuridega, mis vastavad intelligentse süsteemi jaoks valitud arenduskeskkonnale. Seetõttu infosüsteemi arendamisel esmalt kogutakse ja esindatakse teadmisi ning selles etapis on inimese osalus kohustuslik ning seejärel esindatakse teadmisi teatud andmestruktuuridega, mida on mugav arvutis salvestada ja töödelda.

IS-alased teadmised on järgmistes vormides:

Esialgsed teadmised (praktilise kogemuse põhjal saadud reeglid, matemaatilised ja empiirilised sõltuvused, mis kajastavad faktide omavahelisi seoseid; mustrid ja trendid, mis kirjeldavad faktide muutumist ajas; funktsioonid, diagrammid, graafikud jne);

algteadmiste kirjeldamine valitud teadmiste esitusmudeli abil (loogiliste valemite või tootmisreeglite kogum, semantiline võrgustik, raamihierarhiad jne);

Teadmiste esitamine andmestruktuuridega, mis on mõeldud arvutis salvestamiseks ja töötlemiseks;

teadmistebaasid masinate andmekandjatel.

Teadmised on keerulisem kategooria kui andmed. Teadmised ei kirjelda mitte ainult üksikuid fakte, vaid ka nendevahelisi seoseid, mistõttu teadmisi nimetatakse mõnikord struktureeritud andmeteks. Teadmised on inimese vaimse tegevuse tulemus, mille eesmärk on võtta kokku tema praktilise tegevuse tulemusena saadud kogemus.

Teadmised saadakse algandmetele mõningate töötlemismeetodite rakendamise, väliste protseduuride ühendamise tulemusena.

ANDMED + TÖÖTLEMINE = TEAVE

TEAVE + TÖÖTLEMINE = TEADMISED

Teadmise iseloomulik tunnus on see, et see ei sisaldu algses süsteemis. Teadmised tekivad infoühikute võrdlemise, nendevaheliste vastuolude leidmise ja lahendamise tulemusena, s.o. teadmised on aktiivsed, nende ilmumine või puudumine toob kaasa teatud tegevuste elluviimise või uute teadmiste tekkimise. Teadmised erinevad andmetest järgmiste omaduste poolest.

Teadmiste omadused (loengutest):

· Sisemine tõlgendatavus (andmed + meetodi andmed). Meetodiandmed - struktureeritud andmed, mis on kirjeldatud üksuste tunnused nende tuvastamise, otsimise, hindamise, haldamise eesmärgil

Linkide olemasolu (sisemine, välimine), suhtluse struktuur

Skaleerimise võimalus (infoühikute vahekorra hindamine) – kvantitatiivne

Semantilise mõõdiku olemasolu (vahend halvasti vormistatud teabeühikute hindamiseks)

Tegevuse olemasolu (puudulikkus, ebatäpsus julgustab neid arenema, täiendama).

Teadmiste klassifikatsioon

Teadmised- inimese kognitiivse tegevuse eksistentsi ja süstematiseerimise vorm. Teadmised aitavad inimestel oma tegevust ratsionaalselt korraldada ja lahendada erinevaid selle käigus tekkivaid probleeme.

Teadmised(tehisintellekti ja ekspertsüsteemide teoorias) - info- ja järeldusreeglite kogum (indiviidi, ühiskonna või tehisintellekti süsteemi jaoks) maailma, objektide omaduste, protsesside ja nähtuste mustrite, samuti reeglite kohta. nende kasutamise eest otsuste langetamiseks.

Peamine erinevus teadmiste ja andmete vahel on nende struktuur ja aktiivsus, uute faktide ilmumine andmebaasi või uute seoste loomine võib muutuda otsuste tegemise muutuste allikaks.

Teadmisi on erinevat tüüpi:

teaduslik,

teadusväline,

Tavaline-praktiline (tavaline, terve mõistus),

intuitiivne,

Religioossed jne.

Tavalised praktilised teadmised on mittesüstemaatilised, tõestamata, kirjutamata. Tavateadmised on aluseks inimese orienteerumisele teda ümbritsevas maailmas, tema igapäevase käitumise ja ettenägelikkuse aluseks, kuid sisaldavad enamasti vigu ja vastuolusid. Ratsionaalsusel põhinevat teaduslikku teadmist iseloomustab objektiivsus ja universaalsus ning see pretendeerib universaalsusele. Selle ülesandeks on kirjeldada, selgitada ja ennustada tegelikkuse protsessi ja nähtust. Teadusväliseid teadmisi toodab teatud intellektuaalne kogukond ratsionalistlikest erinevate normide ja standardite järgi ning sellel on oma allikad ja tunnetusvahendid.

Teadmiste klassifikatsioon

I. olemuselt. Teadmised võivad olla deklaratiivne Ja protseduuriline.

Deklaratiivsed teadmised sisaldavad ainult ettekujutust teatud mõistete struktuurist. See teadmine on lähedane andmetele, faktidele. Näiteks: kõrgkool on teaduskondade kogum ja iga teaduskond omakorda osakondade kogum. protseduuriline teadmised on aktiivsed. Nad määratlevad ideid uute teadmiste saamise, teadmiste testimise vahendite ja viiside kohta. Need on erinevat tüüpi algoritmid. Näiteks: ajurünnaku meetod uute ideede leidmiseks.

II. vastavalt teaduse astmele. Teadmised võivad olla teaduslik Ja mitteteaduslik.Teaduslikud teadmised võivad olla:

1) empiiriline (kogemuse või vaatluse põhjal);

2) teoreetiline (põhineb abstraktsete mudelite, analoogiate, protsesside struktuuri ja olemust kajastavate skeemide analüüsil, s.o empiiriliste andmete üldistusel).

Teadusvälised teadmised võivad olla:

 parateaduslikud teadmised - õpetused või mõtisklused nähtuste üle, mille selgitamine ei ole teaduslike kriteeriumide seisukohalt veenev.

 pseudoteaduslik – oletuste ja eelarvamuste sihilik ärakasutamine.

 kvaasiteaduslikud – nad otsivad toetajaid ja poolehoidjaid, tuginedes vägivalla- ja sunnimeetoditele. Kvaasiteaduslikud teadmised õitsevad reeglina rangelt hierarhilises teaduses, kus võimulolijate kritiseerimine on võimatu, kus ideoloogiline režiim avaldub jäigalt. (Venemaa ajaloos on hästi tuntud "kvaasiteaduse võidukäigu" perioodid: lõssenkoism, fiksism jne.)

 antiteaduslik – kui utoopiline ja teadlikult moonutav ettekujutus tegelikkusest.

 pseudoteaduslik – kujutab endast intellektuaalset tegevust, mis spekuleerib populaarsete teooriate kogumiga (lood iidsetest astronautidest, Bigfootist, Loch Nessi koletisest)

 tavaline-praktiline - looduse ja ümbritseva reaalsuse kohta elementaarse teabe edastamine. Tavalised teadmised hõlmavad tervet mõistust ja märke, konstruktsioone ja retsepte, isiklikke kogemusi ja traditsioone. Kuigi see tabab tõde, ei tee see seda süstemaatiliselt ja tõestamatult.

 isiklik – olenevalt konkreetse subjekti võimetest ja tema intellektuaalse kognitiivse tegevuse omadustest. Kollektiivne teadmine on üldiselt tähenduslik (transpersonaalne), eeldab ühtse mõistete, meetodite, tehnikate ja ehitusreeglite süsteemi olemasolu. III. asukoha järgi

Eraldada isiklik(implitsiitne, varjatud, kuid vormistamata) teadmised ja vormistatud(selgesõnaline) teadmine.

Kaudsed teadmised- teadmised inimestest, mis pole veel vormistatud ja mida ei saa teistele inimestele üle kanda.

vormistatud mõnes keeleoskus (selgesõnaline):

 teadmised dokumentidest;

 CD-alased teadmised;

 teadmised personaalarvutitest;

 Interneti tundmine;

 teadmised teadmistebaasides;

 teadmised ekspertsüsteemidest, mis on ammutatud inimekspertide kaudsetest teadmistest.

Teadmiste eristavad omadused on filosoofias endiselt ebakindlad. Enamiku mõtlejate arvates peab midagi teadmisteks käsitlemiseks vastama kolmele kriteeriumile:

a) olema kontrollitav,

b) olema tõsi,

c) usaldusväärne.

Sarnane teave.

PEAMISED SÄTTED

1. Igapäevaelus kasutavad inimesed sageli mõistet "informatsioon", pannes sellesse lihtsa tähenduse - "sõnum". Kui nad ütlevad: "Meil pole piisavalt teavet", "Ma annan teavet!", "See on teaduslik teave", tähendab mõiste "teave" intuitiivselt üsna laia tähenduste hulka: "teadmiste kogum", " andmed“, „kontseptsioonid“, „etendused“, „uudised“, „teave“.

Mõiste "teave" kohta pole veel üldtunnustatud teaduslikku sõnastust. Pakutud valikud on ebatäielikud, sageli ebamäärased ja ebatäpsused. Sel juhul on teaduses tavaks ehitada definitsioon loetledes, kirjeldades objekti või nähtuse omadusi.

Mõelge teabe põhiomadustele. Esialgse töömääratlusena võtame kõige tavalisema: teave on igasugune teave (1). Siin käsitletakse sõnu "teave" ja "teave" sünonüümidena. Siiski on üsna palju olukordi, kus teave ei kanna teavet. Niisiis paneb A. P. Tšehhov loos “Kirjanduse õpetaja” kangelase, õpetaja Ippolit Ippolitovitši suhu kommunikatiivse banaalsuse sümboliks saanud fraasi: “Volga voolab Kaspia merre ning hobused söövad kaera ja heina. .” See teave on tõeline tõde, kuid see ei sisalda teavet. Oluline punkt uuritava nähtuse olemuse mõistmisel: see sõnum ei kanna informatsiooni, see sisaldab üldtuntud fakti.

Mitte kogu info ei ole informatiivne, vaid ainult see, mis kannab saaja jaoks midagi olulist, uut, väärtuslikku. Sõnumi saaja otsustab, kas pidada sõnumit informatiivseks või mitte. Eelnevat arvesse võttes saame täpsustada eelmist sõnastust: teave on selline teave, mis kas omab vastuvõtja jaoks tähendust (väärtust) või omandab selle (2). Selgitame mõnda punkti:

teave eksisteerib teatud tingimustel, see on nendega seotud, on teabeallikas, informantobjekt, mis võib mõnda teavet levitada;

teave on seda aktsepteerivate kasutajate seisukohalt ebavõrdne;

teabe saaja teeb valiku, jagades need informatiivseteks ja kasututeks (viimaseid nimetatakse müraks).

Informatsioon inimestevahelises suhtluses on alati mõttekas, tuginedes kõnelejate vahelisele teadmistevahele.

Suhtekorraldaja või ajakirjanik peab mõistma, et tema sõnumit tajutakse informatiivsena alles siis, kui see on asjakohane või esitab fakte uudsel viisil, äratab oluliselt huvi.

Teabe subjektiivsest väärtusest rääkimine on õigustatud. Kõik inimesed ei taju sama teavet nende jaoks tähendusrikkana. Teave maailma valuutade kursi kohta on ärimehe, valuuta omaniku jaoks olulise väärtusega (informatiivne), kuid need, kes valuutatehingutega ei tegele, on nende suhtes ükskõiksed. Teave on funktsionaalselt seotud saaja eesmärkidega. Tavamõistes on sõnumi saabumine seotud teatud sündmustega. Sõnumi allikaks on sündmused, mis sisaldavad või ei sisalda teavet.

Teabevahetuse protsess mängib iga olendi elus olulist rolli. Info edastamise või vastuvõtmise võime kõige laiemas tähenduses on elu kriteerium.Teate eksistentsikeskkonna tingimuste muutumisest tuvastab elusorganism soodsa ja ohtlikuna, mis nõuab teatud reaktsioone. Info mõiste on nii kõikehõlmav, et mõned teadlased lisavad selle ka elu definitsiooni hulka, näiteks N. Wiener.

Teave osaleb välismaailmaga suhtlemises. Suhtlemine on suhtlemine, see on infovahetus.

Seega on suhtlus, informatsioon, elujõud ühe ringi mõisted.

Teine teabe omadus. Uudsuse kaotanud teave kaob. Me ei loe aabitsat uuesti, kuna kõik selles sisalduv on teada, väheinformatiivne

Siit mõned hüpoteetilised järeldused:

teave on tundmatu, määramatu,

subjektiivne teave kaob pärast seda, kui kasutaja seda tajub.

Ebakindlust ja informatiivsust ühendavad matemaatilised sõltuvused, mida suurem on ebakindlus, seda informatiivsem on sõnum.

Seega on teabel kaks vastuolulist omadust:

see on teatud hulk andmeid, mis eksisteerivad objektiivselt, sõltumatult, on mõõdetavad (näiteks andmed arvutis; maht, trükitud märkide arv raamatus);

infoväärtus, nende andmete kasulikkuse määrab see, et need on inimestele arusaadavad, nad saavad oma teadmisi laiendada ja täpsustada. Seetõttu on konkreetsete andmete "informatiivsuse" hindamine subjektiivne; see oleneb konkreetse indiviidi teadmiste hulgast. See, et suhe 2x2 = 4 on esimese klassi õpilase jaoks tõeline avastus, kuid mõne aja pärast muutub see teave tema jaoks igapäevaseks.

XX sajandil. Seoses teaduslike teadmiste arenguga on info mõiste oluliselt süvenenud. Infot hakati käsitlema millekski iseseisvaks uue teaduse küberneetika raames, mis uurib juhtimisprotsesse. Küberneetika tõestab, et informatsioon on kaasatud mistahes stabiilsust ja ellujäämist tagavate süsteemide (elusorganismid või automaatsed seadmed) juhtimis- ja arendusprotsessidesse. Esialgsetele küberneetilistele ideedele toetudes püüavad filosoofid anda laialdast põhjendust oma arusaamadele teabe kui filosoofilise kategooria omadustest. Filosoofiateaduses on välja kujunenud kaks juhtivat ideed, mis selgitavad erineval viisil informatsiooni omadusi ja selle omadusi.

Ühe koolkonna järgijad (B. V. Birjukov, I. B. Novink, A. D. Ursul jt) kvalifitseerivad teabe mis tahes materiaalsete objektide omaduseks. Selle suuna järgijate sõnul (neid nimetatakse mõnikord ka stam ja atribuutideks) saab teavet ammutada mis tahes materiaalsest eluobjektist ja elutust loodusest. Mateeriat peetakse "surnud teabe" hoidlaks. Teave sisaldub objektiivselt, kuid varjatud Hadeses. Loodusobjektide kompositsioonis on alati teatud struktuur (osade kogum, kui tingimata arvestatakse koostisosade vahelisi seoseid), mida saab teada. Seetõttu nimetatakse sellist teavet varjatud, struktuurseks (mõnikord seotuks). Teavet saab ammutada ainult vaatleja, inimene. Ta töötleb seda, kodeerib ja kodeerib ümber, et edastada teavet objektilt subjektile. Seega on info aktiivselt ja otstarbekalt kasutatav teadmiste osa (3).

Tegevuse tähendus seisneb otseses või kaudses (näiteks läbi inimestevahelise kontakti suhtlemises vms) suhtluses teadmiste objektiga. Teave muutub nõutavaks ainult siis, kui on olemas mõistlik olend, teabe saaja, kes on võimeline mõistma salvestatud sõnumi sisu. Informatsioon uueneb, kui tunnetav, mõtlev subjekt ilmub, mõjutab tema meeleorganite retseptoreid, põhjustab vastavaid reaktsioone, otsuste langetamist ja osaleb käitumise juhtimises. See protsess (informatsiooni väljavõtmine) on individuaalne. Näiteks imetleb kunstnik modelli silmade värvis erilist varjundit ja arst näeb samades silmavärvides ohtliku haiguse tunnuseid.

Enne teadmusjuhtimise probleemide käsitlemist on oluline määratleda selle valdkonna põhimõisted: "andmed", "teave", "teadmised".

Teadmusjuhtimise kirjanduses on välja toodud erinevad lähenemised nende tõlgendamisele. Ilma täiemahuliseks analüüsiks pretendeerimata proovime välja tuua mõned olulised punktid.

Under andmeid mõistetakse järjestamata vaatlusi, numbreid, sõnu, helisid, pilte. See on sündmuste diskreetsete objektiivsete tegurite kogum. Samal ajal käsitletakse andmeid organisatsioonilises kontekstis tegevuste struktureeritud kirjetena. Organisatsioonid salvestavad andmeid tavaliselt infosüsteemidesse, mis saavad andmeid erinevatelt osakondadelt ja teenustelt.

Kui andmeid korraldatakse, järjestatakse, rühmitatakse, kategoriseeritakse, muutub see teavet. Seda tõlgendatakse kui andmete kogumit, mis on järjestatud kindla eesmärgiga, andes neile tähenduse.

Sõnum- see on tekst, digitaalsed andmed, pildid, heli, graafika, tabelid jne.

Intelligentsus- praktiliselt sünonüüm mõistele "Sõnumid". Enamasti on need koduloomad.

Teadmised tõlgendatakse kui produktiivseks kasutamiseks valmis, tõhusat, tähendusega varustatud teavet. See on formaliseeritud kogemuste, väärtuste, kontekstuaalse teabe, ekspertide arusaamade kogum, mis on aluseks uue kogemuse ja teabe hindamisele ja integreerimisele. See kujuneb ja rakendatakse inimeste mõtetes ning organisatsioonides on see sageli kinnistunud mitte ainult dokumentides ja hoidlates, vaid ka organisatsiooni protseduurides, protsessides, toimimisviisides ja normides.

Kirjanduse ülevaate põhjal on tabelis toodud erinevad teadmiste definitsioonid.

Enamikus käsitletud definitsioonides on rõhutatud, et teadmine on laiem, sügavam ja rikkalikum mõiste kui informatsioon. Nad esindavad erinevate elementide mobiilne ühendus - kogemus, väärtused, informatsioon ja asjatundlik arusaam- ja muutuvad pidevalt; nad on intuitiivsed; inimestele iseloomulikud ja on oma ettearvamatusega inimloomuse lahutamatu osa.