Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, syarikat Xerox telah meletakkan dirinya bukan sebagai pengeluar mesin penyalin, tetapi sebagai syarikat pemprosesan dokumen. Syarikat ZM menggelarkan dirinya sebagai syarikat penyelesaian masalah yang inovatif. IBM mengenal pasti dirinya sebagai sebuah syarikat yang mencipta faedah ekonomi jangka panjang untuk pelanggan dengan menggabungkan pengetahuan perniagaannya dengan keupayaan teknologi yang luas. Syarikat peralatan pejabat Steelcase berkata ia menjual pengetahuan dan perkhidmatan proprietari yang membantu mencipta pengalaman yang lebih baik untuk orang di tempat kerja mereka. Apakah yang menambah nilai kepada semua syarikat ini? Ini terutamanya penyelesaian berdasarkan pengetahuan: pengetahuan teknikal dan teknologi, reka bentuk produk, penyelidikan pemasaran, mengenal pasti keperluan sebenar pelanggan. Pengetahuan yang memberikan syarikat ini kelebihan daya saing yang mampan.
Mari kita pertimbangkan perbezaan antara pengetahuan dan data dan maklumat. Pengurus mula menyedari bahawa ini adalah perkara yang berbeza terutamanya dengan jelas selepas organisasi membelanjakan dana yang besar untuk mencipta satu atau lain pangkalan data atau sistem maklumat, atau hanya membelanjakan dana ini untuk pengkomputeran, tanpa sebarang kesan yang sepadan.
Data- adalah koleksi pelbagai fakta objektif. Dalam syarikat, ini adalah, sebagai contoh, rekod transaksi berstruktur (khususnya, data tentang semua jualan: berapa banyak, bila dan siapa yang membeli, berapa banyak dan bila dibayar, dsb.). Data ini tidak memberitahu kami mengapa pembeli datang ke sini dan sama ada dia akan datang lagi.
Maklumat ialah himpunan hierarki data tentang aspek tertentu dalam dunia sebenar. Maklumat adalah aliran mesej, dan pengetahuan dicipta daripada aliran ini; ia bergantung kepada pendapat dan kepercayaan pembawa pengetahuan.
Maklumat ialah sejenis mesej, biasanya dalam bentuk dokumen atau dalam bentuk video atau audio. Ia mempunyai penerima dan penghantar. Ia memaklumkan, i.e. "memberi bentuk" kepada penerima dengan mengubah penilaian atau tingkah lakunya. Sejauh mana mesej itu adalah maklumat ditentukan oleh penerima. Dialah yang menilai berapa banyak mesej yang diterima memberitahunya, dan berapa banyak ia hanya bunyi maklumat.
Data bertukar menjadi maklumat dalam beberapa cara:
o kontekstualisasi: kami tahu untuk apa data ini;
o kira: kami memproses data secara matematik;
o pembetulan: kami membetulkan kesilapan dan menghapuskan ketinggalan;
o pemampatan: kami memampatkan, menumpukan, mengagregat data.
Pengetahuan- konsep yang lebih mendalam dan lebih luas daripada sekadar data atau maklumat. Setiap perusahaan, semasa menjalankan aktivitinya, mengumpul data, menyusunnya dan menjana pengetahuan baharu. Selalunya, pengetahuan ini melibatkan teknologi, jika kita bercakap tentang pengeluaran bahan, serta teknologi untuk bekerja dengan pelanggan dan teknologi untuk berinteraksi antara satu sama lain, jika kita bercakap tentang perusahaan yang menyediakan perkhidmatan pelanggan. Ia juga boleh menjadi pengetahuan mengenai persekitaran perusahaan - tentang trend demografi, makroekonomi, sosial, makroekonomi, teknologi dan pasaran.
Perbezaan antara pengetahuan dan maklumat dan data: contoh
Chrysler mempunyai koleksi fail komputer yang dipanggil Buku Pengetahuan Kejuruteraan, yang menyediakan data dan maklumat komprehensif tentang kereta syarikat untuk digunakan oleh mana-mana pereka kereta baharu. Apabila pengurus menerima data mengenai ujian ranap yang dilakukan, dia enggan memasukkannya ke dalam fail tanpa pemprosesan yang sewajarnya. Beliau mencadangkan untuk menjawab soalan berikut:
o mengapa ujian ini dijalankan;
o apakah keputusannya berbanding ujian lain yang serupa bagi syarikat ini dari tahun dan pesaing lain;
o apakah kesimpulan dan ujian untuk reka bentuk kereta dan komponen utamanya?
Soalan serupa mengubah maklumat kepada pengetahuan; Selain itu, jawapan kepada soalan ini menambah nilai kepada maklumat, atau, dengan kata lain, menambah nilai. Dalam amalan, terdapat contoh yang bertentangan apabila, dengan menambah maklumat kosong yang tidak perlu, maklumat asal kehilangan nilainya. Terdapat kehilangan nilai akibat kekaburan maklumat yang diperlukan dalam aliran bunyi maklumat.
Pengetahuan ialah gabungan pengalaman, nilai, maklumat kontekstual, penilaian pakar, yang menyediakan rangka kerja umum untuk menilai dan menggabungkan pengalaman dan maklumat baharu. Ilmu wujud dalam fikiran mereka yang mengetahui. Dalam organisasi, ia direkodkan bukan sahaja dalam dokumen, tetapi juga dalam proses, prosedur, norma, dan dalam amalan secara umum.
Sama seperti maklumat timbul daripada data, begitu juga pengetahuan timbul daripada maklumat melalui:
o perbandingan, menentukan skop (bagaimana dan bila kita boleh menggunakan maklumat tentang fenomena ini kepada yang lain, yang serupa);
o mewujudkan sambungan (bagaimana maklumat ini berkaitan dengan maklumat lain);
o penilaian (bagaimana maklumat ini boleh dinilai dan bagaimana orang lain menilainya);
o menentukan skop (bagaimana maklumat ini digunakan pada keputusan atau tindakan tertentu).
Proses menukar data kepada maklumat, dan maklumat kepada pengetahuan ditunjukkan dalam Rajah. 14.1.
nasi. 14.1. Data, maklumat dan pengetahuan
Terdapat perbezaan antara pengetahuan individu dan kumpulan. Pandangan tradisional menganggap bahawa pengetahuan adalah hak individu, dengan kumpulan hanyalah jumlah mudah ahli kumpulan itu, dan pengetahuan kumpulan adalah jumlah pengetahuan mereka.
Terdapat satu lagi sudut pandangan moden, mengikut mana sekumpulan orang membentuk entiti baru dengan kekhususan uniknya sendiri. Dalam rangka konsep ini, kita boleh bercakap tentang tingkah laku kumpulan dan pengetahuan kumpulan, masing-masing. Konsep baru ini digunakan secara meluas dalam sains pengurusan pengetahuan. Oleh itu, pengetahuan boleh diperolehi bukan sahaja oleh individu, tetapi juga oleh sekumpulan manusia. Kemudian mereka mengatakan bahawa organisasi secara keseluruhan tahu sesuatu, kumpulan, briged, dan lain-lain tahu sesuatu.
Bill Gates, dalam bukunya Business at the Speed of Thought, menulis tentang keperluan untuk meningkatkan IQ korporat. Dengan ini, dia bermaksud bukan sahaja bilangan pekerja pintar, tetapi juga pengumpulan pengetahuan dalam syarikat secara keseluruhan dan aliran maklumat bebas, yang membolehkan pekerja mendapat manfaat daripada idea masing-masing.
Pengetahuan boleh bersifat eksplisit atau tersirat. Pengetahuan yang jelas boleh dinyatakan dalam perkataan dan nombor dan boleh dihantar dalam bentuk formal di media. Ini merujuk kepada jenis pengetahuan yang dihantar dalam bentuk preskripsi, arahan, buku, di pelbagai media, dalam bentuk memo, dll.
Pengetahuan tersirat pada dasarnya, ia tidak diformalkan dan hanya boleh wujud bersama pemiliknya - seseorang atau sekumpulan orang.
Terdapat dua jenis pengetahuan tersirat. Yang pertama ialah kemahiran teknikal yang ditunjukkan oleh ahli kraf mereka dan, sebagai peraturan, hasil daripada latihan selama bertahun-tahun. Yang kedua ialah kepercayaan, cita-cita, nilai dan model mental yang kita gunakan tanpa memikirkannya.
Pengetahuan tersirat dibentuk dan dibangunkan dalam proses mencipta dan mengukuhkan budaya korporat yang positif dan melalui cara interaksi kumpulan (retreat, kumpulan kreatif, dll.).
Sikap terhadap pengetahuan eksplisit dan tersirat di pihak firma perniagaan adalah sangat bercanggah. Di satu pihak, banyak firma berusaha untuk mengubah pengetahuan tersirat kepada pengetahuan eksplisit. Ini dilakukan agar, di satu pihak, tidak bergantung kepada individu, dan di pihak yang lain, untuk menduplikasi pencapaian penting. Pada masa yang sama, firma ini tidak berminat untuk melihat kelebihan daya saing teras mereka dipindahkan ke dalam bentuk sedia untuk pendua. Itulah sebabnya banyak syarikat cuba mengekalkan beberapa kelebihan daya saing mereka dalam bentuk yang tidak boleh diduplikasi (latihan khusus, budaya korporat, sistem perkhidmatan khas, dll.).
Pembawa kedua-dua pengetahuan tersurat dan tersirat boleh bukan sahaja orang tertentu, tetapi juga sebuah organisasi. Akibatnya, kita boleh bercakap tentang pengetahuan kumpulan tersirat, yang mendasari corak tindak balas kolektif dan interaksi dalaman yang stabil.
Dalam kesusasteraan Barat, istilah "rutin" kadangkala digunakan untuk menunjukkan pengetahuan kumpulan tersirat, yang merupakan tindakan berulang, corak tingkah laku biasa sesebuah organisasi atau firma. Rutin ialah perkara yang berlaku secara automatik, tanpa arahan dan tanpa adanya prosedur pilihan; bagaimanapun, rutin tidak boleh dikodkan.
Dalam bahasa Rusia, rutin difahami sebagai rutin, amalan yang ditetapkan, rejim tertentu, corak, peraturan yang ditetapkan mengenai aktiviti orang ramai. Pada masa yang sama, konsep "rutin" mempunyai satu lagi makna: ia adalah perintah lengai, i.e. perintah yang cenderung ke arah yang lama, biasa, dan, kerana kemundurannya, tidak tahan kepada yang baru, progresif. Dalam kes di mana istilah "rutin" digunakan untuk menunjukkan pengetahuan tersirat kumpulan, konotasi yang berkaitan dengan ketegaran tidak ada.
Oleh itu, pengetahuan tersirat peribadi adalah, pertama sekali, kemahiran. Pada masa yang sama, pengetahuan tersirat kumpulan adalah, pertama sekali, rutin. Rutin tidak wujud secara berasingan, tetapi membentuk saling bergantung. Sesetengah rutin mungkin tersirat untuk sesetengah ahli kumpulan (organisasi) dan eksplisit untuk yang lain. Oleh itu, sempadan antara pengetahuan tersurat dan tersirat adalah relatif, dan kita juga boleh bercakap tentang tahap keterdiaman pengetahuan ini. Nisbah pengetahuan tersurat dan tersirat, individu dan kumpulan dibentangkan dalam Jadual. 14.1.
Jadual 14.1
Nisbah pengetahuan
Kehadiran pengetahuan tersirat dalam organisasi memaksa kita untuk mendekati pengurusan pengetahuan dengan cara yang tidak konvensional. Secara tradisinya, pengurusan pengetahuan merujuk kepada penciptaan, pembangunan dan penggunaan pelbagai pangkalan data dan pengetahuan. Kehadiran pengetahuan tersirat mengalihkan perhatian kepada cara komunikasi langsung antara manusia. Adalah penting bukan sahaja dan bukan sahaja untuk mencipta ensiklopedia korporat yang merekodkan segala-galanya yang diketahui dan ditemui oleh mana-mana pekerja. Dalam kes pengetahuan tersirat, adalah lebih penting untuk mempunyai koordinat orang yang mengetahui resipi dan mempunyai pengalaman yang relevan, untuk mewujudkan budaya komunikasi menggunakan sesi sumbang saran, mesyuarat, taklimat dan cara komunikasi yang sesuai, seperti e-mel, laman web peribadi, telesidang dsb.
5.1. Perbezaan antara pengetahuan dan data
Ciri ciri sistem pintar ialah kehadiran pengetahuan yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah dalam bidang subjek tertentu. Ini menimbulkan persoalan semula jadi: apakah pengetahuan dan bagaimana ia berbeza daripada data biasa yang diproses oleh komputer?
Data ialah maklumat yang bersifat fakta yang menerangkan objek, proses dan fenomena kawasan subjek, serta sifatnya. Dalam proses pemprosesan komputer, data mengalami peringkat transformasi berikut:
Bentuk awal kewujudan data (hasil pemerhatian dan pengukuran, jadual, buku rujukan, rajah, graf, dll.);
Pembentangan dalam bahasa khas perihalan data yang bertujuan untuk input dan pemprosesan data awal ke dalam komputer;
Pangkalan data pada media storan komputer.
Pengetahuan adalah kategori maklumat yang lebih kompleks berbanding dengan data. Pengetahuan menerangkan bukan sahaja fakta individu, tetapi juga hubungan antara mereka, itulah sebabnya pengetahuan kadang-kadang dipanggil data berstruktur. Pengetahuan boleh diperolehi berdasarkan pemprosesan data empirikal. Mereka adalah hasil daripada aktiviti mental seseorang yang bertujuan untuk menyamaratakan pengalamannya yang diperoleh hasil daripada aktiviti praktikal.
Untuk menyediakan IIS dengan pengetahuan, ia mesti dibentangkan dalam bentuk tertentu. Terdapat dua cara utama untuk menyampaikan pengetahuan kepada sistem perisian. Yang pertama ialah memasukkan pengetahuan ke dalam program yang ditulis dalam bahasa pengaturcaraan biasa. Sistem sedemikian akan menjadi kod program tunggal di mana pengetahuan tidak diletakkan dalam kategori yang berasingan. Walaupun hakikat bahawa masalah utama akan diselesaikan, dalam kes ini adalah sukar untuk menilai peranan pengetahuan dan memahami bagaimana ia digunakan dalam proses menyelesaikan masalah. Mengubah suai dan mengekalkan program sedemikian bukanlah satu tugas yang mudah, dan masalah mengemas kini pengetahuan boleh menjadi tidak dapat diselesaikan.
Kaedah kedua adalah berdasarkan konsep pangkalan data dan terdiri daripada meletakkan pengetahuan dalam kategori yang berasingan, i.e. pengetahuan dibentangkan dalam format tertentu dan diletakkan dalam pangkalan pengetahuan. Pangkalan pengetahuan mudah dikemas kini dan diubah suai. Ia adalah bahagian autonomi sistem pintar, walaupun mekanisme inferens logik yang dilaksanakan dalam blok logik, serta cara dialog, mengenakan sekatan tertentu ke atas struktur pangkalan pengetahuan dan operasi dengannya. Kaedah ini diterima pakai dalam IIS moden.
Perlu diingatkan bahawa untuk memasukkan pengetahuan ke dalam komputer, ia mesti diwakili oleh struktur data tertentu yang sepadan dengan persekitaran yang dipilih untuk membangunkan sistem pintar. Akibatnya, apabila membangunkan sistem maklumat maklumat, pengetahuan mula-mula terkumpul dan dibentangkan, dan pada peringkat ini penyertaan manusia diperlukan, dan kemudian pengetahuan itu diwakili oleh struktur data tertentu yang mudah untuk penyimpanan dan pemprosesan dalam komputer. Pengetahuan dalam IIS wujud dalam bentuk berikut:
Pengetahuan awal (peraturan yang diperoleh daripada pengalaman praktikal, kebergantungan matematik dan empirikal yang mencerminkan perkaitan bersama antara fakta; corak dan trend yang menerangkan perubahan fakta dari semasa ke semasa; fungsi, rajah, graf, dsb.);
Penerangan pengetahuan awal melalui model perwakilan pengetahuan yang dipilih (banyak formula logik atau peraturan pengeluaran, rangkaian semantik, bingkai, dll.);
Perwakilan pengetahuan oleh struktur data yang bertujuan untuk penyimpanan dan pemprosesan pada komputer;
Asas pengetahuan pada media storan komputer.
Apakah pengetahuan? Mari kita berikan beberapa definisi.
Dari kamus penjelasan S.I. Ozhegov: 1) "Pengetahuan adalah pemahaman realiti dengan kesedaran, sains"; 2) "Pengetahuan ialah keseluruhan maklumat, pengetahuan dalam mana-mana bidang."
Takrif istilah "pengetahuan" merangkumi kebanyakannya unsur falsafah. Sebagai contoh, pengetahuan adalah hasil ujian amalan dari kognisi realiti, refleksinya yang betul dalam minda manusia.
Pengetahuan adalah hasil yang diperoleh dengan memahami dunia sekeliling dan objeknya. Dalam situasi yang paling mudah, pengetahuan dianggap sebagai pernyataan fakta dan huraian mereka.
Penyelidik AI memberikan definisi pengetahuan yang lebih khusus.
"Pengetahuan ialah undang-undang bidang subjek (prinsip, sambungan, undang-undang), yang diperoleh hasil daripada aktiviti praktikal dan pengalaman profesional, membolehkan pakar menetapkan dan menyelesaikan masalah dalam bidang ini."
"Pengetahuan ialah data yang tersusun dengan baik, atau data tentang data, atau metadata."
"Pengetahuan ialah maklumat rasmi yang dirujuk atau digunakan dalam proses inferens logik."
Dalam bidang sistem AI dan kejuruteraan pengetahuan, definisi pengetahuan dikaitkan dengan inferens logik: pengetahuan ialah maklumat yang berasaskannya proses inferens logik dilaksanakan, i.e. Berdasarkan maklumat ini, pelbagai kesimpulan boleh dibuat daripada data yang terdapat dalam sistem menggunakan inferens logik. Mekanisme inferens membolehkan anda memautkan serpihan individu bersama-sama, dan kemudian membuat kesimpulan berdasarkan urutan serpihan yang berkaitan ini.
Pengetahuan ialah maklumat rasmi yang dirujuk atau digunakan dalam proses inferens logik (Rajah 5.1.).
nasi. 5.1. Proses inferens dalam IS
Dengan pengetahuan yang kami maksudkan adalah satu set fakta dan peraturan. Konsep peraturan yang mewakili secebis pengetahuan mempunyai bentuk:
Jika<условие>Itu<действие>.
Takrifan ini ialah kes khas takrifan sebelumnya.
Walau bagaimanapun, adalah diakui bahawa ciri kualitatif pengetahuan yang tersendiri adalah disebabkan oleh kehadiran peluang besar ke arah penstrukturan dan kesalinghubungan unit konstituen, kebolehtafsiran mereka, kehadiran metrik, integriti fungsian dan aktiviti.
Terdapat banyak klasifikasi pengetahuan. Sebagai peraturan, dengan bantuan klasifikasi, pengetahuan tentang bidang subjek tertentu disusun secara sistematik. Pada peringkat pertimbangan yang abstrak, kita boleh bercakap tentang ciri-ciri yang mana pengetahuan dibahagikan, dan bukan tentang klasifikasi. Mengikut sifatnya, pengetahuan boleh dibahagikan kepada deklaratif dan prosedural.
Pengetahuan deklaratif ialah perihalan fakta dan fenomena, merekodkan kehadiran atau ketiadaan fakta tersebut, dan juga termasuk penerangan tentang kaitan dan pola asas di mana fakta dan fenomena ini dimasukkan.
Pengetahuan prosedural ialah penerangan tentang tindakan yang boleh dilakukan apabila memanipulasi fakta dan fenomena untuk mencapai matlamat yang dimaksudkan.
Untuk menerangkan pengetahuan pada tahap abstrak, bahasa khas telah dibangunkan - bahasa penerangan pengetahuan. Bahasa-bahasa ini juga dibahagikan kepada bahasa prosedural dan deklaratif. Semua bahasa penerangan pengetahuan yang berorientasikan penggunaan komputer seni bina von Neumann tradisional adalah bahasa prosedur. Perkembangan bahasa deklaratif yang sesuai untuk mewakili pengetahuan adalah masalah yang mendesak hari ini.
Mengikut kaedah memperoleh pengetahuan, ia boleh dibahagikan kepada fakta dan heuristik (peraturan yang membolehkan anda membuat pilihan tanpa adanya justifikasi teori yang tepat). Kategori pertama pengetahuan biasanya menunjukkan keadaan yang terkenal dalam bidang subjek tertentu. Kategori kedua pengetahuan adalah berdasarkan pengalaman sendiri seorang pakar yang bekerja dalam bidang subjek tertentu, terkumpul hasil daripada amalan bertahun-tahun.
Berdasarkan jenis perwakilan, pengetahuan dibahagikan kepada fakta dan peraturan. Fakta ialah pengetahuan jenis "A ialah A"; pengetahuan sedemikian adalah tipikal untuk pangkalan data dan model rangkaian. Peraturan, atau produk, ialah pengetahuan tentang jenis "JIKA A, MAKA B".
Selain fakta dan peraturan, terdapat juga metaknowledge – ilmu tentang ilmu. Ia adalah perlu untuk pengurusan pengetahuan dan untuk organisasi prosedur inferens logik yang berkesan.
Bentuk perwakilan pengetahuan mempunyai kesan yang besar terhadap ciri-ciri sistem maklumat maklumat. Pangkalan pengetahuan adalah model pengetahuan manusia. Walau bagaimanapun, semua pengetahuan yang digunakan oleh seseorang dalam proses menyelesaikan masalah yang kompleks tidak boleh dimodelkan. Oleh itu, dalam sistem pintar adalah perlu untuk memisahkan pengetahuan dengan jelas kepada yang bertujuan untuk diproses oleh komputer dan pengetahuan yang digunakan oleh manusia. Jelas sekali, untuk menyelesaikan masalah yang rumit, pangkalan pengetahuan mesti mempunyai jumlah yang cukup besar, dan oleh itu masalah mengurus pangkalan data sedemikian pasti timbul. Oleh itu, apabila memilih model perwakilan pengetahuan, faktor seperti keseragaman perwakilan dan kemudahan pemahaman perlu diambil kira. Kehomogenan pembentangan membawa kepada penyederhanaan mekanisme pengurusan pengetahuan. Kemudahan pemahaman adalah penting bagi pengguna sistem pintar dan pakar yang pengetahuannya tertanam dalam sistem maklumat maklumat. Sekiranya bentuk perwakilan pengetahuan sukar difahami, maka proses memperoleh dan mentafsir pengetahuan menjadi lebih rumit. Perlu diingatkan bahawa pada masa yang sama memenuhi keperluan ini agak sukar, terutamanya dalam sistem besar di mana penstrukturan dan perwakilan modular pengetahuan menjadi tidak dapat dielakkan.
Menyelesaikan masalah kejuruteraan pengetahuan menimbulkan masalah untuk menukar maklumat yang diterima daripada pakar dalam bentuk fakta dan peraturan untuk kegunaannya ke dalam bentuk yang boleh dilaksanakan dengan berkesan melalui pemprosesan mesin maklumat ini. Untuk tujuan ini, pelbagai model perwakilan pengetahuan telah dicipta dan digunakan dalam sistem sedia ada.
Model klasik perwakilan pengetahuan termasuk model rangkaian logik, pengeluaran, bingkai dan semantik.
Setiap model mempunyai bahasa perwakilan pengetahuannya sendiri. Walau bagaimanapun, dalam praktiknya, jarang mungkin untuk mengurus dalam rangka kerja satu model apabila membangunkan sistem maklumat maklumat, kecuali untuk kes yang paling mudah, jadi perwakilan pengetahuan ternyata rumit. Sebagai tambahan kepada gabungan perwakilan menggunakan pelbagai model, alat khas biasanya digunakan untuk mencerminkan ciri pengetahuan khusus tentang kawasan subjek, serta pelbagai cara untuk menghapuskan dan mengambil kira kekaburan dan ketidaklengkapan pengetahuan.
Konsep, struktur, klasifikasi, ciri sistem pintar.
Sistem dipanggil pintar jika ia melaksanakan 3 fungsi asas:
1. Perwakilan dan pemprosesan pengetahuan.
2. Penaakulan.
3. Komunikasi.
pengguna
Pangkalan Pengetahuan Mekanisme Fungsional
Pengetahuan struktur – pengetahuan tentang persekitaran operasi. Metaknowledge ialah pengetahuan tentang sifat-sifat pengetahuan.
1. Biokimia (semua yang berkaitan dengan otak);
2. Arah perisian-pragmatik (menulis program yang menggantikan fungsi).
1. Pendekatan tempatan (tugas): untuk setiap tugas terdapat program khas yang mencapai hasil tidak lebih buruk daripada seseorang.
2. Pendekatan sistematik berdasarkan pengetahuan - penciptaan alat automasi, penciptaan program itu sendiri.
3. Pendekatan menggunakan kaedah pengaturcaraan prosedur - mencipta algoritma dalam bahasa semula jadi.
Bahagian utama IIT:
1. Pengurusan pengetahuan.
2. Bahasa formal dan semantik.
3. Semantik kuantum.
4. Permodelan kognitif.
5. Sistem sokongan keputusan bertumpu (converging).
6. Algoritma genetik evolusi.
7. Rangkaian saraf.
8. Algoritma semut dan imun.
9. Sistem pakar.
10. Set kabur dan pengiraan.
11. Logik bukan monotonik.
12. Sistem berbilang agen aktif.
13. Komunikasi dan terjemahan bahasa semula jadi.
14. Pengecaman corak, bermain catur.
Ciri-ciri kawasan masalah di mana penggunaan sistem maklumat adalah perlu:
1. Kualiti dan kecekapan membuat keputusan.
2. Matlamat yang tidak jelas.
3. Tingkah laku persekitaran yang huru-hara, turun naik dan terkuantiti.
4. Kepelbagaian faktor yang menggantikan satu sama lain.
5. Kebolehformalan yang lemah.
6. Keunikan (non-stereotypicality) situasi.
7. Kependaman (ketersembunyian) maklumat.
8. Penyimpangan dalam pelaksanaan rancangan, serta kepentingan tindakan kecil.
9. Logik paradoks keputusan.
Ketidakstabilan, kurang tumpuan, persekitaran huru-hara
Konsep data, maklumat dan pengetahuan. Sifat pengetahuan dan perbezaannya daripada data.
Maklumat ialah:
· sebarang maklumat yang diterima dan dihantar, disimpan oleh pelbagai sumber;
· ini ialah keseluruhan set maklumat tentang dunia di sekeliling kita, tentang semua jenis proses yang berlaku di dalamnya yang boleh dilihat oleh organisma hidup, mesin elektronik dan sistem maklumat lain;
· ini adalah maklumat penting tentang sesuatu, apabila bentuk persembahannya juga maklumat, iaitu, ia mempunyai fungsi pemformatan sesuai dengan sifatnya sendiri;
· ini sahaja yang boleh ditambah kepada pengetahuan dan andaian kita.
Data ialah maklumat yang bersifat fakta yang menerangkan objek, proses dan fenomena kawasan subjek, serta sifatnya. Dalam proses pemprosesan komputer, data mengalami peringkat transformasi berikut:
· bentuk asal kewujudan data (hasil pemerhatian dan pengukuran, jadual, buku rujukan, rajah, graf, dll.);
· pembentangan dalam bahasa khas perihalan data yang bertujuan untuk input dan pemprosesan data sumber ke dalam komputer;
· pangkalan data pada media storan komputer.
Pengetahuan - dalam teori kecerdasan buatan dan sistem pakar - adalah satu set maklumat dan peraturan inferens (daripada individu, masyarakat atau sistem AI) tentang dunia, sifat objek, corak proses dan fenomena, serta sebagai peraturan untuk menggunakannya untuk membuat keputusan. Perbezaan utama antara pengetahuan dan data ialah struktur dan aktivitinya; kemunculan fakta baharu dalam pangkalan data atau penubuhan sambungan baharu boleh menjadi sumber perubahan dalam membuat keputusan.
Untuk meletakkan pengetahuan ke dalam sistem maklumat, ia mesti diwakili oleh struktur data tertentu yang sepadan dengan persekitaran yang dipilih untuk membangunkan sistem pintar. Oleh itu, apabila membangunkan sistem maklumat, pengetahuan mula-mula terkumpul dan dibentangkan, dan pada peringkat ini penyertaan manusia diperlukan, dan kemudian pengetahuan itu diwakili oleh struktur data tertentu yang mudah untuk penyimpanan dan pemprosesan dalam komputer.
Pengetahuan IP wujud dalam bentuk berikut:
· pengetahuan awal (peraturan yang diperoleh daripada pengalaman praktikal, kebergantungan matematik dan empirikal yang mencerminkan perkaitan bersama antara fakta; corak dan trend yang menerangkan perubahan fakta dari semasa ke semasa; fungsi, rajah, graf, dsb.);
· perihalan pengetahuan awal melalui model perwakilan pengetahuan yang dipilih (banyak formula logik atau peraturan pengeluaran, rangkaian semantik, hierarki bingkai, dll.);
· perwakilan pengetahuan oleh struktur data yang bertujuan untuk penyimpanan dan pemprosesan pada komputer;
· asas pengetahuan mengenai media storan komputer.
Pengetahuan adalah kategori yang lebih kompleks berbanding dengan data. Pengetahuan menerangkan bukan sahaja fakta individu, tetapi juga hubungan antara mereka, itulah sebabnya pengetahuan kadang-kadang dipanggil data berstruktur. Pengetahuan adalah hasil daripada aktiviti mental seseorang yang bertujuan untuk menyamaratakan pengalamannya yang diperoleh hasil daripada aktiviti praktikal.
Pengetahuan diperoleh hasil daripada menggunakan kaedah pemprosesan tertentu kepada data sumber dan menyambungkan prosedur luaran.
DATA + PROSEDUR PEMPROSESAN = MAKLUMAT
MAKLUMAT + PROSEDUR PEMPROSESAN = PENGETAHUAN
Ciri ciri pengetahuan ialah ia tidak terkandung dalam sistem sumber. Pengetahuan timbul hasil daripada membandingkan unit maklumat, mencari dan menyelesaikan percanggahan antara mereka, i.e. pengetahuan adalah aktif; penampilan atau kekurangannya membawa kepada pelaksanaan tindakan tertentu atau kemunculan pengetahuan baru. Pengetahuan berbeza daripada data dengan mempunyai sifat berikut.
Sifat-sifat ilmu (daripada kuliah):
· Kebolehtafsiran dalaman (data + data kaedah). Metodologi - data berstruktur, yang mewakili ciri entiti yang diterangkan untuk tujuan pengenalpastian, carian, penilaian dan pengurusan mereka
· Ketersediaan sambungan (dalaman, luaran), struktur komunikasi
· Kemungkinan penskalaan (penilaian hubungan antara unit maklumat) – kuantitatif
· Ketersediaan metrik semantik (cara menilai unit maklumat yang kurang formal)
· Kehadiran aktiviti (ketidaklengkapan, ketidaktepatan menggalakkan mereka untuk berkembang, menambah).
Klasifikasi pengetahuan
Pengetahuan– satu bentuk kewujudan dan sistematisasi hasil aktiviti kognitif manusia. Pengetahuan membantu orang ramai mengatur aktiviti mereka secara rasional dan menyelesaikan pelbagai masalah yang timbul dalam proses tersebut.
Pengetahuan(dalam teori kecerdasan buatan dan sistem pakar) - satu set maklumat dan peraturan inferens (daripada individu, masyarakat atau sistem AI) tentang dunia, sifat objek, corak proses dan fenomena, serta peraturan untuk menggunakannya untuk membuat keputusan.
Perbezaan utama antara pengetahuan dan data ialah struktur dan aktivitinya; kemunculan fakta baharu dalam pangkalan data atau penubuhan sambungan baharu boleh menjadi sumber perubahan dalam membuat keputusan.
Terdapat pelbagai jenis pengetahuan:
saintifik,
Ekstra saintifik,
Biasa-praktikal (biasa, akal sehat),
Intuitif,
Agama, dsb.
Pengetahuan praktikal harian adalah tidak sistematik, tidak berasas, dan tidak bertulis. Pengetahuan biasa berfungsi sebagai asas untuk orientasi seseorang di dunia di sekelilingnya, asas untuk tingkah laku harian dan pandangan jauhnya, tetapi biasanya mengandungi kesilapan dan percanggahan. Pengetahuan saintifik berdasarkan rasionaliti dicirikan oleh objektiviti dan kesejagatan, dan mendakwa sah secara universal. Tugasnya adalah untuk menerangkan, menerangkan dan meramalkan proses dan fenomena realiti. Pengetahuan extrascientific dihasilkan oleh komuniti intelektual tertentu mengikut norma dan piawaian yang berbeza daripada yang rasionalistik; mereka mempunyai sumber dan cara pengetahuan mereka sendiri.
Klasifikasi pengetahuan
I. secara semula jadi. Ilmu boleh deklaratif Dan prosedural.
Pengetahuan deklaratif mengandungi hanya idea tentang struktur konsep tertentu. Pengetahuan ini dekat dengan data dan fakta. Sebagai contoh: institusi pendidikan tinggi ialah koleksi fakulti, dan setiap fakulti pula merupakan koleksi jabatan. Prosedur pengetahuan adalah bersifat aktif. Mereka mentakrifkan idea tentang cara dan cara mendapatkan pengetahuan baharu dan menguji pengetahuan. Ini adalah jenis algoritma yang berbeza. Contohnya: kaedah sumbang saran untuk mencari idea baharu.
II. mengikut tahap sains. Ilmu boleh saintifik Dan lebih saintifik.Pengetahuan saintifik boleh:
1) empirikal (berdasarkan pengalaman atau pemerhatian);
2) teori (berdasarkan analisis model abstrak, analogi, gambar rajah yang mencerminkan struktur dan sifat proses, iaitu generalisasi data empirikal).
Pengetahuan tambahan saintifik boleh:
pengetahuan parascientific - pengajaran atau refleksi tentang fenomena, penjelasan yang tidak meyakinkan dari sudut pandangan kriteria saintifik.
pseudoscientific – sengaja mengeksploitasi sangkaan dan prasangka.
quasi-scientific - mereka mencari penyokong dan penganut, bergantung pada kaedah kekerasan dan paksaan. Pengetahuan kuasi saintifik, sebagai peraturan, berkembang dalam keadaan sains hierarki yang ketat, di mana kritikan terhadap mereka yang berkuasa adalah mustahil, di mana rejim ideologi dimanifestasikan dengan ketat. (Dalam sejarah Rusia, tempoh "kejayaan quasi-sains" terkenal: Lysenkoism; fixism, dll.)
anti saintifik - sebagai utopia dan sengaja memutarbelitkan idea tentang realiti.
pseudoscientific - mewakili aktiviti intelektual yang membuat spekulasi mengenai satu set teori popular (cerita tentang angkasawan purba, tentang Bigfoot, tentang raksasa dari Loch Ness)
praktikal setiap hari - menyampaikan maklumat asas tentang alam semula jadi dan realiti sekeliling. Pengetahuan biasa termasuk akal sehat, tanda-tanda, peneguhan, resipi, pengalaman peribadi, dan tradisi. Walaupun ia merekodkan kebenaran, ia melakukannya secara tidak sistematik dan tanpa bukti.
peribadi – bergantung kepada kebolehan subjek tertentu dan pada ciri-ciri aktiviti kognitif inteleknya. Pengetahuan kolektif secara amnya sah (transpersonal), mengandaikan kehadiran konsep, kaedah, teknik dan peraturan pembinaan yang biasa kepada keseluruhan sistem. III. mengikut lokasi
Serlahkan peribadi(senyap, tersembunyi, belum formal) pengetahuan dan diformalkan pengetahuan (eksplisit).
Pengetahuan tersirat– pengetahuan tentang orang yang belum diformalkan dan tidak boleh dipindahkan kepada orang lain.
Diformalkan dalam beberapa bahasa (eksplisit) pengetahuan:
pengetahuan dalam dokumen;
pengetahuan tentang CD;
pengetahuan tentang komputer peribadi;
Pengetahuan Internet;
pengetahuan dalam asas pengetahuan;
pengetahuan dalam sistem pakar, diekstrak daripada pengetahuan tersirat pakar manusia.
Ciri-ciri ilmu yang tersendiri masih menjadi persoalan yang tidak menentu dalam falsafah. Menurut kebanyakan pemikir, untuk sesuatu yang dianggap sebagai pengetahuan, ia mesti memenuhi tiga kriteria:
a) disahkan,
b) benar,
c) boleh dipercayai.
Maklumat berkaitan.
MATA ASAS
1. Dalam kehidupan seharian, orang sering menggunakan istilah "maklumat", meletakkan makna yang mudah - "mesej". Apabila mereka berkata: "Kami tidak mempunyai maklumat yang mencukupi", "Saya memberi maklumat!", "Ini adalah maklumat saintifik", maka secara intuitif istilah "maklumat" bermaksud pelbagai makna yang agak luas: "badan pengetahuan", " data”, “konsep”, “ pembentangan”, "berita", "maklumat".
Tiada rumusan saintifik yang diterima umum bagi istilah "maklumat" lagi. Pilihan yang dicadangkan mengalami ketidaklengkapan, selalunya kabur dan tidak tepat. Dalam hal ini, dalam sains adalah kebiasaan untuk membina definisi dengan menyenaraikan dan menerangkan sifat-sifat objek atau fenomena.
Mari kita pertimbangkan sifat asas maklumat. Sebagai definisi awal yang berfungsi, kami akan mengambil definisi yang paling biasa: maklumat ialah sebarang maklumat (1). Di sini perkataan "maklumat" dan "maklumat" dianggap sebagai sinonim. Walau bagaimanapun, terdapat banyak situasi di mana maklumat tidak memberikan maklumat. Oleh itu, A.P. Chekhov dalam cerita "Guru Kesusasteraan" memasukkan ke dalam mulut wira, guru Ippolit Ippolitovich, frasa yang telah menjadi simbol keberanian komunikatif: "Volga mengalir ke Laut Kaspia, dan kuda makan oat dan jerami. ” Maklumat ini adalah benar, tetapi ia tidak mengandungi maklumat. Perkara penting dalam memahami intipati fenomena yang dikaji: mesej ini tidak membawa maklumat, ia mengandungi fakta yang diketahui.
Tidak semua maklumat adalah bermaklumat, tetapi hanya maklumat yang membawa sesuatu yang penting, baharu dan berharga untuk penerima. Penerima mesejlah yang memutuskan sama ada untuk menganggap mesej itu bermaklumat atau tidak. Memandangkan perkara di atas, kita boleh menjelaskan rumusan sebelumnya: maklumat ialah maklumat yang sama ada mempunyai kepentingan (nilai) untuk penerima atau memperolehnya (2). Mari kita jelaskan beberapa kedudukan:
maklumat wujud dalam keadaan tertentu, ia berkaitan dengannya, terdapat sumber maklumat, objek pemberi maklumat yang boleh menyebarkan beberapa maklumat;
maklumat mempunyai nilai yang tidak sama dari sudut pandangan pengguna yang menerimanya;
penerima maklumat membuat pilihan, membahagikannya kepada bermaklumat dan tidak berguna (yang terakhir dipanggil hingar).
Maklumat dalam komunikasi manusia sentiasa masuk akal, berdasarkan jurang pengetahuan antara penutur.
Pakar perhubungan awam atau wartawan mesti memahami bahawa mesejnya akan dianggap sebagai bermaklumat hanya apabila ia relevan atau mengemukakan fakta dengan cara baharu dan secara ketara menimbulkan minat.
Adalah sah untuk bercakap tentang nilai subjektif maklumat. Tidak semua orang akan menganggap maklumat yang sama sebagai bermakna kepada mereka. Maklumat tentang kadar pertukaran mata wang dunia mempunyai nilai yang signifikan (bermaklumat) bagi seorang ahli perniagaan, bagi pemilik mata wang, tetapi mereka yang tidak terlibat dalam urus niaga pertukaran asing akan melayannya dengan acuh tak acuh. Maklumat secara fungsional berkaitan dengan matlamat penerima. Dalam pemahaman biasa, kedatangan mesej dikaitkan dengan peristiwa tertentu. Ia adalah peristiwa yang menjadi sumber mesej yang mengandungi atau tidak mengandungi maklumat.
Proses pertukaran maklumat memainkan peranan penting dalam kehidupan mana-mana makhluk. Keupayaan untuk menghantar atau menerima maklumat dalam erti kata yang paling luas adalah kriteria kehidupan. Mesej tentang perubahan keadaan dalam persekitaran kewujudan dikesan oleh organisma hidup sebagai baik atau berbahaya, memerlukan tindak balas tertentu. Konsep maklumat adalah sangat komprehensif sehinggakan sesetengah saintis memasukkannya ke dalam definisi kehidupan, contohnya N. Wiener.
Maklumat terlibat dalam tindakan komunikasi dengan dunia luar. Komunikasi adalah sambungan, pertukaran maklumat.
Oleh itu, komunikasi, maklumat, daya hidup adalah konsep bulatan yang sama.
Satu lagi sifat maklumat. Setelah kehilangan kebaharuannya, maklumat hilang. Kami tidak membaca semula buku asas, kerana segala-galanya di dalamnya diketahui dan tidak bermaklumat
Oleh itu beberapa kesimpulan awal:
maklumat adalah tidak diketahui, tidak pasti,
maklumat subjektif hilang selepas ia dirasakan oleh pengguna.
Ketidakpastian dan kandungan maklumat dikaitkan dengan hubungan matematik: lebih besar ketidakpastian, lebih bermaklumat mesej.
Jadi, maklumat mempunyai dua sifat bercanggah:
ini ialah jumlah data tertentu yang wujud secara objektif, bebas dan boleh diukur (contohnya, data dalam komputer; volum, bilangan aksara bercetak dalam buku);
Nilai maklumat dan kegunaan data ini ditentukan oleh fakta bahawa ia akan dapat difahami oleh orang ramai dan akan dapat mengembangkan dan menjelaskan pengetahuan mereka. Oleh itu, menilai "kandungan maklumat" data tertentu adalah subjektif; ia bergantung kepada jumlah pengetahuan individu tertentu. Adalah fakta bahawa nisbah 2x2 = 4 adalah penemuan sebenar untuk pelajar gred pertama, tetapi selepas beberapa ketika maklumat ini menjadi biasa baginya.
Pada abad ke-20 Sehubungan dengan perkembangan ilmu saintifik, konsep maklumat telah mendalam dengan ketara. Maklumat mula dilihat sebagai sesuatu yang bebas dalam rangka sains baharu, sibernetik, yang mengkaji proses pengurusan. Cybernetics membuktikan bahawa maklumat mengambil bahagian dalam proses kawalan dan pembangunan mana-mana sistem (organisma hidup atau peranti automatik) yang memastikan kestabilan dan kelangsungan hidup. Berdasarkan idea sibernetik asal, ahli falsafah cuba memberikan justifikasi yang luas untuk pandangan mereka tentang sifat maklumat sebagai kategori falsafah. Dalam sains falsafah, dua idea utama telah muncul yang menerangkan dengan cara yang berbeza sifat-sifat maklumat dan ciri-cirinya.
Penganut satu sekolah (B.V. Biryukov, I.B. Novnk, A.D. Ursul dan lain-lain) melayakkan maklumat sebagai hak milik mana-mana objek material. Menurut pengikut arah ini (mereka kadang-kadang dipanggil atribut stam dan), maklumat boleh diekstrak dari mana-mana objek material yang hidup dan alam semula jadi. Perkara dianggap sebagai repositori "maklumat mati". Maklumat itu terkandung secara objektif, tetapi dalam Hades yang tersembunyi. Sebagai sebahagian daripada objek semula jadi, sentiasa ada struktur tertentu (satu set bahagian, apabila sambungan antara bahagian komponen semestinya diambil kira), yang boleh dikenali. Oleh itu, maklumat sedemikian dipanggil tersembunyi, struktur (kadang-kadang berkaitan). Hanya seorang pemerhati, seseorang, boleh mengeluarkan maklumat. Dia memprosesnya, mengekod dan mengekodnya semula untuk memindahkan maklumat dari objek ke subjek. Jadi, maklumat adalah bahagian pengetahuan yang digunakan secara aktif dan bertujuan (3).
Makna aktiviti terletak pada interaksi langsung atau tidak langsung (sebagai contoh, melalui hubungan interpersonal dalam komunikasi, dsb.) dengan objek pengetahuan. Maklumat menjadi dalam permintaan hanya jika terdapat makhluk yang bijak, penerima maklumat, mampu memahami kandungan mesej yang disimpan. Maklumat dikemas kini apabila subjek yang menyedari, berfikir muncul, mempengaruhi reseptor derianya, menyebabkan reaksi yang sesuai, membuat keputusan, dan terlibat dalam pengurusan tingkah laku. Proses ini (pengambilan maklumat) adalah individu. Sebagai contoh, seorang artis mengagumi warna khas dalam warna mata seorang pengasuh, dan seorang doktor melihat tanda-tanda penyakit berbahaya dalam warna mata yang sama ini.
Sebelum meneruskan mempertimbangkan isu pengurusan pengetahuan, adalah penting untuk menentukan konsep utama bidang ini: "data", "maklumat", "pengetahuan".
Kesusasteraan mengenai pengurusan pengetahuan membentangkan pendekatan yang berbeza untuk tafsirannya. Tanpa berpura-pura menjadi analisis skala penuh, kami akan cuba menggariskan beberapa perkara penting.
Di bawah data pemerhatian tidak teratur, nombor, perkataan, bunyi, imej difahami. Ini ialah satu set faktor objektif yang diskret tentang peristiwa. Selain itu, dalam konteks organisasi, data ditafsirkan sebagai rekod berstruktur tindakan aktiviti. Organisasi biasanya menyimpan data dalam sistem maklumat di mana ia datang dari pelbagai jabatan dan perkhidmatan.
Apabila data disusun, disusun, dikumpulkan, dikategorikan, ia menjadi maklumat. Ia ditafsirkan sebagai koleksi data yang disusun untuk tujuan tertentu yang memberi makna.
Mesej- ini ialah teks, data digital, imej, bunyi, grafik, jadual, dsb.
Kepintaran– boleh dikatakan sinonim dengan konsep "Mesej". Mereka paling kerap bersifat domestik.
Pengetahuan ia ditafsirkan sebagai maklumat yang sedia untuk digunakan secara produktif, berkesan, dan dilengkapi dengan makna. Ia merupakan koleksi pengalaman rasmi, nilai, maklumat kontekstual dan pemahaman pakar yang membentuk asas untuk menilai dan menyepadukan pengalaman dan maklumat baharu. Ia dibentuk dan diterapkan dalam minda orang, dan dalam organisasi ia sering termaktub bukan sahaja dalam dokumen dan repositori, tetapi juga dalam prosedur organisasi, proses, cara melakukan sesuatu dan norma.
Jadual menyediakan pelbagai definisi pengetahuan berdasarkan tinjauan literatur.
Kebanyakan definisi yang dibincangkan menekankan bahawa pengetahuan adalah konsep yang lebih luas, mendalam dan kaya berbanding dengan maklumat. Mereka mewakili sambungan cair elemen yang berbeza – pengalaman, nilai, maklumat dan pemahaman pakar- dan sentiasa berubah; mereka intuitif; adalah ciri manusia dan merupakan sebahagian daripada intipati manusia dengan ketidakpastiannya.
