Postoji mnogo definicija i pogleda na koncept "informacije". Tako je, na primjer, najopštija filozofska definicija sljedeća: "Informacija je odraz stvarnog svijeta. Informacija je reflektirana raznolikost, odnosno kršenje uniformnosti. Informacija je jedno od glavnih univerzalnih svojstava materije." U užem, praktičnom tumačenju, definicija pojma "informacija" je predstavljena na sljedeći način: "Informacija je sve informacije koje su predmet skladištenja, prijenosa i transformacije."
Autor teorije informacija, K. Shannon (1916), definisao je pojam informacije kao komunikaciju, komunikaciju, u čijem procesu se eliminiše nesigurnost. Shannon je kasnih 1940-ih predložio jedinicu mjerenja informacija - bit. Svakom signalu u teoriji je pripisana apriorna vjerovatnoća njegovog pojavljivanja. Što je manja vjerovatnoća pojave određenog signala, to on nosi više informacija za potrošača (tj. što je vijest neočekivanija, to je informativnija).
Informacija je nula kada je moguć samo jedan događaj. Kako se broj događaja povećava, on se povećava i dostiže svoju maksimalnu vrijednost kada su događaji jednako vjerovatni. S ovim razumijevanjem, informacija je rezultat izbora iz skupa mogućih alternativa. Međutim, matematička teorija informacija ne pokriva svo bogatstvo sadržaja informacija, jer ne uzima u obzir sadržajnu stranu poruke.
Dalji razvoj matematički pristup konceptu "informacije" je zabilježen u radovima logičara (R. Carnap, I. Bar-Hillel) i matematičara (AN Kolmogorov). U ovim teorijama, koncept informacije nije povezan ni sa formom ni sa sadržajem poruka koje se prenose putem komunikacionog kanala. Koncept "informacije" u ovaj slučaj definira se kao apstraktna veličina koja ne postoji u fizičkoj stvarnosti, kao što ne postoji imaginarni broj ili tačka koja nema linearne dimenzije.
OD kibernetički gledište informacija (informacioni procesi) je u svim samoupravnim sistemima (tehničkim, biološkim, društvenim). Istovremeno, jedan dio kibernetike definira informaciju kao sadržaj signala, poruke koju kibernetički sistem prima iz vanjskog svijeta. Ovdje se signal identificira sa informacijama, smatraju se sinonimima. Drugi dio kibernetike tumači informaciju kao meru složenosti struktura, meru organizacije. Ovako koncept "informacije" definiše američki naučnik B. Wiener, koji je formulisao glavne pravce kibernetike, autor radova o matematičkoj analizi, teoriji verovatnoće, električnim mrežama i kompjuterskoj tehnologiji: informacija je oznaka sadržaja primljeno iz spoljašnjeg sveta.
IN fizike informacije djeluju kao mjera raznolikosti. Što je urednost (organizacija) objektnog sistema veća, više „srodnih“ informacija sadrži. Iz ovoga se zaključuje da je informacija fundamentalna prirodna naučna kategorija, koja se nalazi pored kategorija kao što su "supstanca" i "energija", da je integralno svojstvo materije i stoga je postojala i postojaće zauvijek. Tako, na primjer, francuski fizičar L. Brillouin (1889-1969), osnivač zonske teorije čvrstih tijela, autor radova o kvantnoj mehanici, magnetizmu, radiofizici, filozofiji prirodnih nauka, teoriji informacija, definira informaciju kao negacija entropije (entropija je mjera neizvjesnosti koja uzima u obzir vjerovatnoću pojave i informativnost određenih poruka).
Od 1950-ih i 1960-ih, terminologija teorije informacija se koristi u fiziologija(D. Adam). Pronađena je bliska analogija između kontrole i komunikacije u živom organizmu i uređajima informacijske tehnologije. Kao rezultat uvođenja pojma "senzorne informacije" (tj. optički, akustični, gustatorni, termalni i drugi signali koji dolaze u tijelo izvana ili se proizvode unutar njega, a koji se pretvaraju u impulse električne ili hemijske prirode , koji se neuralnim krugovima prenose do centralnog nervnog sistema i od njega do odgovarajućih efektora), pojavile su se nove mogućnosti za opisivanje i objašnjenje fizioloških procesa razdražljivosti, osetljivosti, percepcije okoline čulnim organima i funkcionisanja nervnog sistema.
Kao dio genetika formulisan je koncept genetske informacije – kao program (kod) za biosintezu proteina, materijalno predstavljenih polimernim DNK lancima. Genetske informacije sadržane su uglavnom u hromozomima, gdje su šifrirane u određenom nizu nukleida u molekulima DNK. Ova informacija se ostvaruje tokom razvoja pojedinca (ontogeneza).
Dakle, sistematizirajući navedeno, možemo zaključiti da za inženjeri, biolozi, genetičari, psiholozi koncept "informacije" se poistovećuje sa onim signalima, impulsima, kodovima koji se posmatraju u tehničkim i biološkim sistemima. Radio tehničari, telemehaničari, programeri Pod informacijom se podrazumijeva radni fluid koji se može obraditi, transportirati, baš kao električna energija u elektrotehnici ili tekućina u hidraulici. Ovo radno tijelo se sastoji od uređenih diskretnih ili kontinuiranih signala kojima se bavi informaciona tehnologija.
OD legalno sa stanovišta, informacija se definiše kao „određeni skup različitih poruka o događajima koji se dešavaju u pravnom sistemu društva, njegovim podsistemima i elementima i u okruženju koje je izvan ovih pravnih informacionih formacija, o promenama karakteristika informacionih formacija. i spoljašnjeg okruženja, ili kao mera organizacije društveno-ekonomskih, političkih, pravnih, prostornih i vremenskih faktora objekta.Ona eliminiše nesigurnost u pravnim informacionim formacijama, pojavama i procesima i obično se povezuje sa novim pojavama i činjenicama koje su ranije bile nepoznate. nama."
Informacije iz ekonomski gledište - ovo je strateški resurs, jedan od glavnih resursa za povećanje produktivnosti preduzeća. Informacija je osnova preduzetničkog manevra materijom i energijom, jer je informacija koja vam omogućava da postavite strateške ciljeve preduzeća i iskoristite mogućnosti koje se otvaraju; donositi informirane i pravovremene odluke upravljanja; koordinirati djelovanje različitih odjela, usmjeravajući njihove napore za postizanje zajedničkih ciljeva. Na primjer, trgovci R.D. Basel, D.F. Cox, R.V. Braun definiše pojam „informacije“ na sledeći način: „informacije se sastoje od svih objektivnih činjenica i svih pretpostavki koje utiču na percepciju donosioca odluke o prirodi i stepenu neizvesnosti povezane sa datim problemom ili mogućnošću (u procesu upravljanja). to će potencijalno smanjiti stepen neizvjesnosti, bilo da se radi o činjenicama, procjenama, prognozama, generalizovanim odnosima ili glasinama, treba smatrati informacijom.
IN menadžment Pod informacijom se podrazumijeva informacija o objektu upravljanja, fenomenima okoline, njihovim parametrima, svojstvima i stanju u određenom trenutku. Informacija je predmet menadžerskog rada, sredstvo potkrepljivanja menadžerskih odluka, bez kojih je nemoguć proces uticaja kontrolnog podsistema na kontrolisani i njihova interakcija. U tom smislu, informacija je temeljna osnova procesa upravljanja.
Važnost informacija za posao identifikovan D.I. Blumenau i A.V. Sokolov: „Informacija je proizvod naučnog saznanja, sredstvo za proučavanje stvarnosti u okvirima koji dozvoljava metodologija jednog od informacionih pristupa proučavanju objekata različite prirode (bioloških, tehničkih, društvenih). Pristup uključuje opis i razmatranje ovih objekata u obliku sistema koji uključuje izvor, kanal i prijemnik kontrolnih radnji koje omogućavaju njihovu smislenu interpretaciju. Ako pokušate kombinirati predložene pristupe, dobit ćete sljedeće:
Podaci nose informacije o događajima koji su se odigrali u materijalnom svijetu, jer su registracija signala koji su nastali kao rezultat ovih događaja. Međutim, podaci nisu isto što i informacija. Da li će podaci postati informacija zavisi od toga da li je poznat metod pretvaranja podataka u poznate koncepte. Odnosno, da bi se iz podataka izdvojila informacija, potrebno je odabrati adekvatan metod za dobijanje informacija koji odgovara obliku podataka. Podaci koji čine informaciju imaju svojstva koja na jedinstven način određuju odgovarajući metod za dobijanje ovih informacija. Osim toga, potrebno je uzeti u obzir činjenicu da informacija nije statičan objekt – ona se dinamički mijenja i postoji samo u trenutku interakcije podataka i metoda. U svim ostalim trenucima je u stanju podataka. Informacije postoje samo u trenutku procesa informacija. Ostatak vremena sadržan je u obliku podataka.
Isti podaci mogu predstavljati različite informacije u trenutku konzumacije, u zavisnosti od stepena adekvatnosti metoda koje sa njima deluju.
Podaci su po svojoj prirodi objektivni, jer su rezultat registracije objektivno postojećih signala uzrokovanih promjenama u materijalnim tijelima ili poljima. Metode su subjektivne. Veštačke metode se zasnivaju na algoritmima (uređenim nizovima komandi) koje kompajliraju i pripremaju ljudi (subjekt). Prirodne metode se zasnivaju na biološkim svojstvima subjekata informacionog procesa. Dakle, informacija nastaje i postoji u trenutku dijalektičke interakcije objektivnih podataka i subjektivnih metoda.
Okrenuvši se razmatranju pristupa definiciji pojma "znanje", mogu se razlikovati sljedeća tumačenja. Znanje- ovo:
- * vrsta informacija koje odražavaju znanje, iskustvo i percepciju osobe – specijaliste (stručnjaka) u određenoj predmetnoj oblasti;
- * skup svih trenutnih situacija u objektima date vrste i načina prelaska sa jednog opisa objekta na drugi;
- * svijest i interpretacija određene informacije, uzimajući u obzir načine njene najbolje upotrebe za postizanje konkretnih ciljeva, karakteristike znanja su: interna interpretabilnost, strukturiranost, povezanost i aktivnost.
Na osnovu navedenih tumačenja pojmova koji se razmatraju, možemo konstatovati činjenicu da je znanje informacija, ali nisu sve informacije znanje. Informacija djeluje kao znanje otuđeno od svojih nositelja i socijalizirano za opštu upotrebu. Drugim riječima, informacija je transformirani oblik znanja koji osigurava njegovo širenje i društveno funkcioniranje. Primajući informacije, korisnik ih putem intelektualne asimilacije pretvara u svoje lično znanje. Ovdje se radi o takozvanim informaciono-kognitivnim procesima povezanim sa predstavljanjem ličnog znanja u obliku informacija i rekonstrukcijom tog znanja na osnovu informacija.
Transformacija informacija u znanje uključuje niz obrazaca koji reguliraju aktivnost mozga, te različite mentalne procese, kao i različita pravila koja uključuju poznavanje sistema društvenih odnosa – kulturnog konteksta određenog doba. Zahvaljujući tome znanje postaje vlasništvo društva, a ne samo pojedinaca. Postoji jaz između informacija i znanja. Osoba mora kreativno obraditi informacije kako bi stekla nova znanja.
Dakle, s obzirom na gore navedeno, može se izlaz da su fiksne percipirane činjenice okolnog svijeta podaci. Prilikom korištenja podataka u procesu rješavanja konkretnih problema - pojavljuje se informacije. Rezultati rješavanja problema, istinite, provjerene informacije ( inteligencija), generalizovan u obliku zakona, teorija, skupova pogleda i ideja, jeste znanje.
Informacije- to su informacije o objektima i pojavama okoline, njihovim parametrima, svojstvima i stanjima, koji smanjuju stepen neizvjesnosti o njima, nepotpunost znanja.
Podaci su skup informacija snimljenih na određenom mediju u obliku pogodnom za trajno skladištenje, prijenos i obradu. Transformacija i obrada podataka vam omogućava da dobijete informacije. Postati informacija kada se koristi
2. Svojstva informacija: objektivnost, pouzdanost, potpunost, relevantnost, adekvatnost, dostupnost.
Svojstva informacija:
- Objektivnost informacija. Objektivni – postojanje izvan i nezavisno od ljudske svijesti. Informacija je odraz vanjskog objektivnog svijeta. Informacija je objektivna ako ne zavisi od načina njenog fiksiranja, nečijeg mišljenja, prosuđivanja. Primjer. Poruka “Napolju je toplo” nosi subjektivne informacije, dok poruka “Napolju je 22°C” nosi objektivne informacije. Objektivne informacije mogu se dobiti uz pomoć servisiranih senzora, mjernih instrumenata. Odražene u svijesti osobe, informacije mogu biti iskrivljene ovisno o mišljenju, prosudbi, iskustvu, znanju o određenoj temi, i tako prestati biti objektivne.
- Pouzdanost informacija. Informacije su pouzdane ako odražavaju pravo stanje stvari. Objektivne informacije su uvijek pouzdane, ali pouzdane informacije mogu biti i objektivne i subjektivne. Pouzdane informacije nam pomažu da donesemo pravu odluku. Netačne informacije mogu biti uzrokovane sljedećim razlozima:
- namjerno ili nenamjerno narušavanje subjektivnog svojstva;
- izobličenja kao rezultat smetnji i nedovoljno preciznih sredstava za njegovo popravljanje.
Kompanija Xerox se posljednjih godina pozicionirala ne kao proizvođač fotokopirnih mašina, već kao kompanija za obradu dokumenata. Kompanija "ZM" sebe naziva kompanijom za inovativno rješavanje problema. IBM se identifikuje kao kompanija koja stvara dugoročnu ekonomsku vrednost za klijente kombinujući svoje poslovno znanje sa širokim tehnološkim mogućnostima. Steelcase, koji proizvodi uredsku opremu, kaže da prodaje vlastito znanje i usluge kako bi stvorio bolje radno mjesto za ljude. Šta dodaje vrijednost svim ovim kompanijama? To su uglavnom rješenja zasnovana na znanju: tehničko i tehnološko znanje, dizajn proizvoda, marketinško istraživanje, prepoznavanje stvarnih potreba kupaca. Upravo je znanje ono što ovim kompanijama daje održivu konkurentsku prednost.
Razmotrite razliku između znanja i podataka i informacija. Da se radi o različitim stvarima, menadžeri počinju posebno jasno da shvataju nakon što je organizacija potrošila značajna sredstva za kreiranje određene baze podataka ili informacionog sistema, ili su jednostavno ta sredstva utrošena na kompjuterizaciju, i to bez odgovarajućeg efekta.
Podaci je skup različitih objektivnih činjenica. U korporacijama su to, na primjer, strukturirani zapisi transakcija (posebno podaci o svim prodajama: koliko, kada i ko je kupio, koliko i kada je platio, itd.). Ovi podaci ne govore zašto je kupac došao ovdje i da li će doći ponovo.
Informacije je hijerarhijska zbirka podataka o određenim aspektima stvarnog svijeta. Informacije su tok poruka, a znanje se stvara iz tog toka, zavisi od mišljenja i uvjerenja nosioca znanja.
Informacija je vrsta poruke, obično u obliku dokumenta ili u video ili audio formi. Ima primaoca i pošiljaoca. Ona obavještava, tj. "oblikuje" primaoca mijenjajući njegove procjene ili ponašanje. U kojoj mjeri je poruka informacija, određuje primalac. On je taj koji procjenjuje koliko ga primljena poruka informiše, a koliko je to samo informaciona buka.
Podaci se pretvaraju u informacije na nekoliko načina:
o kontekstualizacija: znamo čemu služe ovi podaci;
o count: obrađujemo podatke matematički;
o korekcija: ispravljamo greške i otklanjamo propuste;
o kompresija: kompresujemo, koncentrišemo, agregiramo podatke.
Znanje- koncept je dublji i širi od samo podataka ili informacija. Svako preduzeće u toku svojih aktivnosti prikuplja podatke, njihovo strukturiranje i generisanje novih znanja. Najčešće se ovo znanje odnosi na tehnologiju, kada je u pitanju materijalna proizvodnja, kao i na tehnologiju rada sa kupcima i tehnologiju međusobne interakcije, kada je u pitanju servisno preduzeće. To može biti i znanje o okruženju preduzeća - o demografskim, makroekonomskim, društvenim, makroekonomskim, tehnološkim i tržišnim trendovima.
Razlika znanja od informacija i podataka: primjer
Chrysler ima kolekciju kompjuterskih datoteka pod nazivom "Knjiga inženjerskog znanja" koja pruža sveobuhvatne podatke i informacije o vozilima kompanije koje svaki novi dizajner automobila može koristiti. Kada je menadžer dobio podatke o crash testovima, odbio je da ih stavi u fajlove bez odgovarajuće obrade. Predložio je da se odgovori na sljedeća pitanja:
o zašto su ovi testovi obavljeni;
o kakvi su rezultati u poređenju sa drugim sličnim testovima ove kompanije u drugim godinama i konkurentima;
o kakvi su zaključci dali testovi za dizajn automobila i njegovih glavnih komponenti?
Slična pitanja pretvaraju informacije u znanje; štaviše, odgovori na ova pitanja dodaju vrijednost informacijama, ili, drugim riječima, dodaju vrijednost. U praksi postoje suprotni primjeri, kada dodavanjem nepotrebnih, praznih informacija, izvorna informacija gubi vrijednost. Dolazi do gubitka vrijednosti zbog zamućenja potrebnih informacija u protoku informacijske buke.
Znanje je kombinacija iskustva, vrijednosti, kontekstualnih informacija, stručnih mišljenja, koja pruža opći okvir za procjenu i inkorporaciju novog iskustva i informacija. Znanje postoji u glavama onih koji znaju. U organizacijama je to fiksirano ne samo u dokumentima, već iu procesima, procedurama, normama, općenito, u praksi djelovanja.
Baš kao što informacija proizlazi iz podataka, znanje proizlazi iz informacija:
o poređenja, definicije obima (kako i kada možemo primijeniti informaciju o ovoj pojavi na drugu, sličnu);
o uspostavljanje veza (kako se ove informacije odnose na druge informacije);
o Evaluacija (kako se ove informacije mogu evaluirati i kako ih drugi procjenjuju);
o definiranje obima (koju primjenu ove informacije imaju na određene odluke ili radnje).
Proces transformacije podataka u informaciju i informacija u znanje prikazan je na Sl. 14.1.
Rice. 14.1. Podaci, informacije i znanje
Razlikujte individualno i grupno znanje. Tradicionalne ideje polaze od činjenice da je znanje prerogativ pojedinaca, dok je grupa samo prost zbir članova ove grupe, a grupno znanje je zbir njihovog znanja.
Postoji još jedno, moderno gledište, prema kojem grupa ljudi formira novi entitet sa svojim jedinstvenim specifičnostima. U okviru ove reprezentacije može se govoriti o grupnom ponašanju, odnosno o grupnom znanju. Ova nova reprezentacija se široko koristi u nauci upravljanja znanjem. Dakle, znanje može biti ne samo u pojedincu, već iu grupi ljudi. Onda kažu da organizacija u cjelini nešto zna, grupa, tim itd. nešto zna.
Bill Gates u svojoj knjizi "Poslovanje brzinom misli" piše o potrebi povećanja korporativnog IQ-a. Pod tim ne misli samo na broj pametnih zaposlenih, već i na akumulaciju znanja u kompaniji u cjelini i slobodan protok informacija, što omogućava zaposlenima da koriste ideje jedni drugih.
Znanje može biti eksplicitno ili implicitno. eksplicitno znanje može se izraziti u obliku riječi i brojeva i može se prenijeti u formalizovanom obliku u medijima. Ovo se odnosi na one vrste znanja koje se prenose u obliku recepata, uputstava, knjiga, na raznim medijima, u obliku dopisa itd.
Implicitno znanje u principu nije formalizovan i može postojati samo zajedno sa svojim vlasnikom – osobom ili grupom lica.
Postoje dvije vrste prećutnog znanja. Prvi su tehničke vještine koje ispoljavaju majstori svog zanata i po pravilu su rezultat višegodišnje prakse. Drugi su uvjerenja, ideali, vrijednosti i mentalni modeli koje koristimo ne razmišljajući o njima.
Prećutno znanje se formira i razvija u procesu stvaranja i jačanja pozitivne korporativne kulture i uz pomoć alata grupne interakcije (retreat, kreativne grupe, itd.).
Stav prema eksplicitnom i implicitnom znanju od strane komercijalnih firmi je veoma kontradiktoran. S jedne strane, mnoge firme nastoje prevesti implicitno znanje u eksplicitno. To se radi kako bi se, s jedne strane, ne bi ovisili o pojedincima, a s druge strane, kako bi se duplicirala značajna postignuća. Istovremeno, ove firme ne zanima činjenica da su glavne konkurentske prednosti prešle u formu spremnu za umnožavanje. Zbog toga mnoge kompanije pokušavaju zadržati neke od svojih konkurentskih prednosti u oblicima koji se ne mogu duplicirati (specifične obuke, korporativna kultura, posebni sistemi usluga itd.).
Nosilac eksplicitnog i implicitnog znanja može biti ne samo određena osoba, već i organizacija. Stoga se može govoriti i o implicitnom grupnom znanju, koje je u osnovi stabilnih modela kolektivnih reakcija i internih interakcija.
U zapadnoj literaturi, termin "rutine" (rutine) se ponekad koristi za označavanje implicitnog grupnog znanja, a to su radnje koje se ponavljaju prema obrascu, redovnim obrascima ponašanja organizacije ili firme. Rutine su stvari koje se dešavaju automatski, bez instrukcija i bez procedure odabira; ipak se rutine ne mogu kodificirati.
U ruskom jeziku, rutina se shvata kao rutina, ustaljena praksa, određeni režim, obrazac, utvrđena pravila u vezi sa aktivnostima ljudi. Istovremeno, koncept "rutine" ima još jednu stvar: to je inertan poredak, tj. takav poredak, koji gravitira starom, poznatom, zbog svoje zaostalosti imun je na novo, progresivno. U slučajevima kada se termin "rutina" koristi za označavanje grupnog prećutnog znanja, nema konotacija vezanih za rigidnost.
Dakle, lično implicitno znanje su, prije svega, vještine. Istovremeno, grupno implicitno znanje je, prije svega, rutina. Rutine ne postoje izolovano, već formiraju međuzavisnost. Neke rutine mogu biti implicitne za neke članove grupe (organizacije), a eksplicitne za druge. Dakle, granice između eksplicitnog i implicitnog znanja su relativne, a može se govoriti io stepenu implicitnog znanja. Odnos eksplicitnog i implicitnog, individualnog i grupnog znanja prikazan je u tabeli. 14.1.
Tabela 14.1
Odnos znanja
Prisustvo prećutnog znanja u organizaciji čini neophodnim pristup upravljanju znanjem na nekonvencionalan način. Tradicionalno, upravljanje znanjem se shvata kao kreiranje, razvoj i korišćenje različitih baza podataka i znanja. Prisustvo prećutnog znanja pomera pažnju na sredstva direktne komunikacije među ljudima. Važno je ne samo i ne toliko napraviti korporativnu enciklopediju koja bilježi sve što je bilo ko od zaposlenika znao i sa čime se susreo. U slučaju prećutnog znanja, važnije je imati kontakt podatke ljudi koji poznaju recept i imaju relevantno iskustvo, stvoriti kulturu komunikacije koristeći brainstorming, sastanke, debrifinge i odgovarajuće komunikacijske alate kao što su e-mail, osobne stranice, telekonferencije itd. .
Pojam, struktura, klasifikacija, karakteristike inteligentnih sistema.
Sistem se naziva inteligentnim ako ima 3 osnovne funkcije:
1. Predstavljanje i obrada znanja.
2. Obrazloženje.
3. Komunikacija.
Korisnik
Funkcionalni mehanizmi Baza znanja
Strukturno znanje je znanje o radnom okruženju. Meta-znanje je znanje o svojstvima znanja.
1. Biohemijski (sve što je vezano za mozak);
2. Programsko-pragmatični smjer (pisanje programa koji zamjenjuju funkcije).
1. Lokalni (zadatni) pristup: za svaki zadatak, posebni programi koji postižu rezultate ne lošije od osobe.
2. Sistematski pristup zasnovan na znanju - kreiranje alata za automatizaciju, kreiranje samih programa.
3. Pristup koji koristi metodu proceduralnog programiranja - kreiranje algoritama na prirodnim jezicima.
Glavni dijelovi IIT-a:
1. Upravljanje znanjem.
2. Formalni jezici i semantika.
3. Kvantna semantika.
4. Kognitivno modeliranje.
5. Konvergentni (konvergentni) sistemi za podršku odlučivanju.
6. Evolucijski genetski algoritmi.
7. Neuronske mreže.
8. Mravi i imuni algoritmi.
9. Ekspertni sistemi.
10. Fazni skupovi i proračuni.
11. Nemonotonske logike.
12. Aktivni sistemi sa više agenata.
13. Komunikacija i prevođenje prirodnog jezika.
14. Prepoznavanje uzoraka, igranje šaha.
Karakteristike problematičnih područja u kojima je neophodna upotreba IIS-a:
1. Kvalitet i efikasnost donošenja odluka.
2. Nejasni ciljevi.
3. Haotičnost, fluktuacija i kvantizacija ponašanja medija.
4. Mnoštvo zamjenjivih faktora.
5. Slaba formalizabilnost.
6. Jedinstvenost (nestereotipizacija) situacije.
7. Latencija (skrivenost) informacija.
8. Odstupanja u realizaciji planova, kao i značaj malih akcija.
9. Paradoksalnost logike odluka.
Nestabilnost, nedostatak svrsishodnosti, slučajnost okruženja
Koncept podataka, informacija i znanja. Svojstva znanja i njihova razlika od podataka.
Informacije su:
sve informacije primljene i prenesene, pohranjene iz različitih izvora;
To je čitav niz informacija o svijetu oko nas, o svim vrstama procesa koji se u njemu odvijaju, a koje mogu percipirati živi organizmi, elektronske mašine i drugi informacioni sistemi;
Ovo je značajna informacija o nečemu, kada je i oblik njihovog predstavljanja informacija, odnosno ima funkciju oblikovanja u skladu sa svojom prirodom;
To je sve čime se naše znanje i pretpostavke mogu dopuniti.
Podaci su informacija stvarne prirode koja opisuje objekte, procese i pojave predmetnog područja, kao i njihova svojstva. U procesima kompjuterske obrade podaci prolaze kroz sljedeće faze transformacije:
· izvorni oblik postojanja podataka (rezultati posmatranja i mjerenja, tabele, imenici, grafikoni, grafikoni, itd.);
· prikaz na posebnim jezicima opisa podataka namenjenih unosu i obradi početnih podataka u RAČUNARU;
baze podataka na mašinskim medijima za skladištenje.
Znanje – u teoriji umjetne inteligencije i ekspertnih sistema – skup informacija i pravila zaključivanja (za pojedinca, društvo ili AI sistem) o svijetu, svojstvima objekata, obrascima procesa i pojava, kao i pravilima da ih koriste za donošenje odluka. Osnovna razlika između znanja i podataka je njihova struktura i aktivnost; pojava novih činjenica u bazi podataka ili uspostavljanje novih odnosa može postati izvor promjena u donošenju odluka.
Da bi se znanje smjestilo u informacioni sistem, ono mora biti predstavljeno određenim strukturama podataka koje odgovaraju odabranom razvojnom okruženju za inteligentni sistem. Dakle, prilikom razvoja informacionog sistema prvo se akumulira i reprezentuje znanje, a u ovoj fazi je obavezno učešće osobe, a zatim se znanje predstavlja određenim strukturama podataka koje su pogodne za skladištenje i obradu u računaru.
Znanje u IS postoji u sljedećim oblicima:
Početno znanje (pravila izvedena iz praktičnog iskustva, matematičke i empirijske zavisnosti koje odražavaju međusobne odnose između činjenica; obrasci i trendovi koji opisuju promjene činjenica tokom vremena; funkcije, dijagrami, grafikoni, itd.);
opis inicijalnog znanja pomoću odabranog modela predstavljanja znanja (skup logičkih formula ili pravila proizvodnje, semantička mreža, hijerarhije okvira, itd.);
Predstavljanje znanja strukturama podataka koje su namijenjene za pohranu i obradu u računalu;
baze znanja o mašinskim medijima za skladištenje.
Znanje je složenija kategorija od podataka. Znanje ne opisuje samo pojedinačne činjenice, već i odnose među njima, zbog čega se znanje ponekad naziva strukturiranim podacima. Znanje je rezultat mentalne aktivnosti osobe usmjerene na sumiranje njegovog iskustva stečenog kao rezultat praktičnih aktivnosti.
Znanje se dobija kao rezultat primene nekih metoda obrade početnih podataka, povezivanjem eksternih procedura.
PODACI + OBRADA = INFORMACIJE
INFORMACIJE + POSTUPAK OBRADE = ZNANJE
Karakteristična karakteristika znanja je da ono nije sadržano u izvornom sistemu. Znanje nastaje kao rezultat poređenja informacionih jedinica, pronalaženja i rešavanja protivrečnosti među njima, tj. znanja su aktivna, njihova pojava ili nedostatak dovodi do sprovođenja određenih radnji ili nastanka novih znanja. Znanje se razlikuje od podataka po tome što ima sljedeća svojstva.
Svojstva znanja (sa predavanja):
· Interna interpretabilnost (podaci + podaci metode). Podaci o metodi - strukturirani podaci, koji su karakteristike opisanih entiteta za potrebe njihove identifikacije, pretraživanja, evaluacije, upravljanja
Prisustvo veza (internih, eksternih), struktura komunikacije
Mogućnost skaliranja (procjena odnosa između informacionih jedinica) - kvantitativno
Dostupnost semantičke metrike (sredstva za procjenu loše formaliziranih informacijskih jedinica)
Prisutnost aktivnosti (nepotpunost, nepreciznost podstiče ih na razvoj, dopunjavanje).
Klasifikacija znanja
Znanje- oblik postojanja i sistematizacije rezultata ljudske kognitivne aktivnosti. Znanje pomaže ljudima da racionalno organizuju svoje aktivnosti i rešavaju različite probleme koji se javljaju u njegovom procesu.
Znanje(u teoriji vještačke inteligencije i ekspertnih sistema) - skup informacija i pravila zaključivanja (za pojedinca, društvo ili AI sistem) o svijetu, svojstvima objekata, zakonima procesa i pojava, kao i pravila za njihovo korištenje za donošenje odluka.
Osnovna razlika između znanja i podataka je njihova struktura i aktivnost; pojava novih činjenica u bazi podataka ili uspostavljanje novih odnosa može postati izvor promjena u donošenju odluka.
Postoje različite vrste znanja:
naučni,
vannaučno,
Obično-praktično (obično, zdravorazumski),
intuitivno,
Religiozni, itd.
Obična praktična znanja su nesistematska, nedokazana, nenapisana. Obično znanje služi kao osnova čovjekove orijentacije u svijetu oko sebe, osnova njegovog svakodnevnog ponašanja i predviđanja, ali obično sadrži greške i kontradikcije. Naučno znanje zasnovano na racionalnosti karakteriše objektivnost i univerzalnost i tvrdi da je univerzalno. Njegov zadatak je da opiše, objasni i predvidi proces i fenomen stvarnosti. Vannaučno znanje proizvodi određena intelektualna zajednica prema normama i standardima drugačijim od racionalističkih i ima svoje izvore i sredstva saznanja.
Klasifikacija znanja
I. po prirodi. Znanje može biti deklarativno I proceduralni.
Deklarativno znanje sadrže samo ideju o strukturi određenih pojmova. Ovo znanje je blisko podacima, činjenicama. Na primjer: visokoškolska ustanova je skup fakulteta, a svaki fakultet je, pak, skup odjela. proceduralni znanje je aktivno. Definišu ideje o sredstvima i načinima sticanja novih znanja, testiranja znanja. Ovo su različite vrste algoritama. Na primjer: metoda brainstorminga za pronalaženje novih ideja.
II. prema stepenu nauke. Znanje može biti naučnim I nenaučne.Naučna znanja mogu biti:
1) empirijski (na osnovu iskustva ili posmatranja);
2) teorijski (zasnovan na analizi apstraktnih modela, analogija, shema koje odražavaju strukturu i prirodu procesa, odnosno generalizaciju empirijskih podataka).
Vannaučna znanja mogu biti:
paranaučna znanja – učenja ili razmišljanja o pojavama čije objašnjenje nije uvjerljivo sa stanovišta naučnih kriterija.
pseudonaučne – namjerno iskorištavanje nagađanja i predrasuda.
kvazinaučne – traže pristalice i pristalice, oslanjajući se na metode nasilja i prinude. Kvazinaučno znanje, po pravilu, cveta u strogo hijerarhijskoj nauci, gde je kritika vlastodržaca nemoguća, gde se ideološki režim rigidno manifestuje. (U istoriji Rusije dobro su poznati periodi "trijumfa kvazi-nauke": lisenkovizam; fiksizam itd.)
antinaučne – kao utopijske i namjerno iskrivljujuće ideje o stvarnosti.
pseudonaučne - predstavljaju intelektualnu aktivnost koja spekuliše o ukupnosti popularnih teorija (priče o drevnim astronautima, o Bigfootu, o čudovištu iz Loch Nessa)
obično-praktično - pružanje elementarnih informacija o prirodi i okolnoj stvarnosti. Uobičajeno znanje uključuje zdrav razum, i znakove, i pouke, i recepte, i lično iskustvo, i tradicije. Iako hvata istinu, to ne čini sistematski i nedokazano.
lični – u zavisnosti od sposobnosti određenog subjekta i od karakteristika njegove intelektualne kognitivne aktivnosti. Kolektivno znanje je generalno značajno (transpersonalno), pretpostavlja postojanje zajedničkog sistema pojmova, metoda, tehnika i pravila građenja. III. po lokaciji
Dodijeli lični(implicitno, skriveno, a ipak neformalizovano) znanje i formalizovan(eksplicitno) znanje.
Implicitno znanje- znanje o ljudima koje još nije formalizovano i ne može se prenijeti na druge ljude.
formalizovan na nekom (eksplicitnom) znanju jezika:
poznavanje dokumenata;
znanje na CD-u;
poznavanje personalnih računara;
Poznavanje Interneta;
poznavanje baza znanja;
znanje u ekspertnim sistemima izvučeno iz implicitnog znanja ljudskih stručnjaka.
Distinktivne karakteristike znanja su još uvijek pitanje neizvjesnosti u filozofiji. Prema većini mislilaca, da bi se nešto smatralo znanjem, ono mora da zadovolji tri kriterijuma:
a) biti provjerljiv,
b) budi istinit,
c) pouzdan.
Slične informacije.
Podaci- ovo je takođe znanje, ali znanje veoma posebne vrste. U prvoj aproksimaciji, podaci su rezultat lingvističke fiksacije jednog opažanja, eksperimenta, činjenice ili situacije. Primjeri podataka mogu biti:
a) „na taj i taj datum, tu i tu godinu, u trenutku kada je u određenom području padala kiša“ (meteorološki podaci)“;
b) “cijena komercijalnog drveta tog i tog dana te i te godine, prema informacijama te i te berze, iznosila je toliko dolara po toni” (podaci o trgovini);
c) „deficit državnog budžeta u toj i toj zemlji iznosio je tolike milijarde dolara u toj i toj godini“ (finansijski podaci);
d) „u tom i tom trenutku automatska laboratorija koja je krenula ka Jupiteru odstupila je od izračunate putanje za toliko stepeni, toliko hiljada kilometara u tom i tom pravcu“ (podaci iz oblasti svemirske tehnologije).
Sa tehnološke tačke gledišta, neki stručnjaci koncept „podataka“ obično definišu kao informacije koje se čuvaju u bazama podataka i obrađuju aplikativnim programima, ili informacije predstavljene kao niz znakova i namenjene za obradu u računaru, tj. podaci obuhvataju samo onaj deo znanja koji je formalizovan do te mere da se na njima mogu sprovesti formalizovani postupci obrade korišćenjem različitih tehničkih sredstava.
Podaci su informacije predstavljene u formalizovanom obliku pogodnom za automatsku obradu uz moguće učešće osobe. Podaci su informacije napisane (kodirane) na jeziku mašine. Podaci su zasebne činjenice koje karakterišu objekte, procese i pojave u predmetnoj oblasti, kao i njihova svojstva.
Postoji razlika između informacija i podataka; Podaci se mogu smatrati znacima ili zabilježenim zapažanjima, koja se iz nekog razloga ne koriste, već samo pohranjuju. Stoga, u ovog trenutka vrijeme nemaju utjecaja na ponašanje, na donošenje odluka. Međutim, podaci se pretvaraju u informaciju ako postoji takav uticaj.
Na primjer, glavni dio podataka za računar sastoji se od karakteristika koje ne utiču na ponašanje. Sve dok ovi podaci nisu pravilno organizovani i reflektovani u izlazu kako bi menadžer mogao da reaguje na njih, oni nisu informacija. Oni ostaju podaci sve dok im se zaposleni ne obrati u vezi sa provođenjem određenih radnji ili u vezi sa nekom odlukom koju je dužan donijeti.
Podaci se pretvaraju u informaciju kada se shvati njihovo značenje. Također se može reći da kada je moguće koristiti podatke za smanjenje neizvjesnosti u vezi s nečim, podaci se pretvaraju u informaciju.
Životni ciklusi podataka
Kao materija i energija, podaci se mogu prikupljati, obraditi, pohranjivati i mijenjati u obliku. Međutim, oni imaju neke posebnosti. Prije svega, podaci se mogu kreirati i uništavati. Tako, na primjer, podaci o nekoj izumrloj životinji mogu nestati kada se izgori komad uglja s njegovim otiscima. Podaci se mogu izbrisati, izgubiti tačnost itd. Podaci se mogu okarakterisati životnim ciklusom (slika 1.9), u kojem su tri aspekta od primarnog značaja – porijeklo, obrada, skladištenje i pronalaženje.
Reprodukcija i upotreba podataka mogu se vršiti u različitim fazama njihovog životnog ciklusa i stoga nisu prikazani na dijagramu.
Rice. 1.9. Životni ciklus podataka
Kada se obrađuju na računaru, podaci se transformišu, konvencionalno prolazeći kroz sledeće faze:
1) podaci kao rezultat mjerenja i posmatranja:
2) podatke o materijalnim medijima (tabele, protokoli, imenici);
3) modeli podataka (strukture) u obliku dijagrama, grafikona, funkcija;
4) podatke u računaru na jeziku opisa podataka;
5) baze podataka na mašinskim medijima.
Modeli podataka
Model podataka je srž svake baze podataka. Pojava ovog pojma početkom 70-ih godina dvadesetog stoljeća povezana je s radom američkog kibernetičara E.F. Codd, koji je odražavao matematički aspekt modela podataka koji se koristi u smislu strukture podataka. U vezi sa potrebama razvoja tehnologije obrade podataka u teoriji automatizovanih informacionih banaka (ABI), u drugoj polovini 70-ih godina pojavio se instrumentalni aspekt modela podataka, sadržaj ovog pojma je uključivao ograničenja nametnuta podacima. strukture i operacije sa njima.
U modernoj interpretaciji model podataka definira se kao skup pravila za generiranje struktura podataka u bazama podataka, operacije na njima, kao i ograničenja integriteta koja određuju dozvoljene veze i vrijednosti podataka, redoslijed njihove promjene.
Dakle, model podataka je skup struktura podataka, ograničenja integriteta i operacija manipulacije podacima. Na osnovu toga možemo formulisati sljedeću radnu definiciju: model podataka je skup struktura podataka i operacija njihove obrade.
Trenutno postoje „tri glavna tipa modela podataka: hijerarhijski, mrežni i relacioni. Hijerarhijski model podataka organizira podatke u obliku strukture stabla i predstavlja implementaciju logičkih veza: generičke relacije ili relacije "cijela - dio". Na primjer, struktura visokoškolske ustanove je hijerarhija na više nivoa (vidi sliku 1.10).
Rice. 1.10. Primjer hijerarhijske strukture
Hijerarhijska (slična stablu) baza podataka se sastoji od uređenog skupa stabala; tačnije, iz uređenog skupa višestrukih instanci istog tipa stabla. U ovom modelu, početni elementi rađaju druge elemente, a ti elementi zauzvrat dovode do sljedećih elemenata. Svaki podređeni element ima samo jedan podređeni element. Organizacione strukture, spiskovi materijala, sadržaj u knjigama, planovi projekta, rasporedi sastanaka i mnogi drugi skupovi podataka mogu biti predstavljeni na hijerarhijski način.
Glavni nedostatak ovog modela je: a) složenost prikaza odnosa između objekata tipa „mnogo-prema-više“; b) potreba da se koristi hijerarhija koja je bila osnova baze podataka tokom projektovanja. Potreba za stalnom reorganizacijom podataka (a često i nemogućnost te reorganizacije) dovela je do stvaranja općenitijeg modela – mrežnog.
Mrežni pristup organizaciji podataka je proširenje hijerarhijskog pristupa. Ovaj model se razlikuje od hijerarhijskog po tome što svaki podređeni element može imati više od jednog nadređenog elementa. Primjer mrežnog modela podataka prikazan je na slici 1.11.
Budući da mrežna baza podataka može direktno predstavljati sve vrste odnosa svojstvenih podacima odgovarajuće organizacije, tim podacima se može kretati, istraživati i ispitivati na različite načine, tj. mrežni model nije vezan samo jednom hijerarhijom. Međutim, da biste postavili upit do mrežne baze podataka, potrebno je duboko ući u njenu strukturu (da imate pri ruci shemu ove baze podataka) i razvijete vlastiti mehanizam za navigaciju kroz bazu podataka, što je značajan nedostatak ovaj model baze podataka.
Rice. 1.11. Primjer mrežne strukture
Jedan od nedostataka modela podataka o kojima smo gore govorili je da u nekim slučajevima, sa hijerarhijskom i mrežnom reprezentacijom, rast baze podataka može dovesti do kršenja logičke reprezentacije podataka. Takve situacije nastaju kada se pojave novi korisnici, nove aplikacije i tipovi zahtjeva, uzimajući u obzir druge logičke odnose između elemenata podataka. Ovi nedostaci su izbjegnuti relacijskim modelom podataka.
Relaciona baza podataka je takva baza podataka u kojoj se svi podaci prikazuju korisniku u obliku pravokutnih tablica vrijednosti podataka, a sve operacije na bazi podataka se svode na manipulacije tablicama.
Tabela se sastoji od kolona (polja) i redova (zapisa); ima ime koje je jedinstveno unutar baze podataka. Tabela odražava tip stvarnog svijeta objekta (entiteta), a svaki red predstavlja određeni objekt. Dakle, tabela Sportske sekcije sadrži informacije o svoj djeci uključenoj u datu -sportsku sekciju, a njeni redovi predstavljaju skup vrijednosti atributa za svako određeno dijete. Svaka kolona tablice je skup vrijednosti određenog atributa objekta. Kolona Težina, na primjer, je zbirka svih težinskih kategorija djece uključene u sekciju. Kolona Rod može sadržavati samo dvije različite vrijednosti: "muški". i "žene". Ove vrijednosti se biraju iz skupa svih mogućih vrijednosti za atribut objekta, koji se naziva domenom. Dakle, vrijednosti u stupcu Težina se biraju iz skupa svih mogućih težina djece.
Svaka kolona ima ime koje se obično piše na vrhu tabele. Ove kolone se nazivaju polja stolovi. Prilikom dizajniranja tabela unutar određenog DBMS-a, moguće je za svako polje odabrati svoje tip, one. definirati skup pravila za njegov prikaz, kao i odrediti operacije koje se mogu izvršiti nad podacima pohranjenim u ovom polju. Skupovi tipova mogu se razlikovati za različite DBMS.
Ime polja mora biti jedinstveno unutar tabele, ali različite tabele mogu imati polja sa istim imenom. Svaka tabela mora imati najmanje jedno polje; Polja se nalaze u tabeli prema redosledu kojim se njihova imena pojavljuju kada se tabela kreira. Za razliku od polja, stringovi nemaju imena; njihov redosled u tabeli nije definisan, a broj nije logički ograničen. Linije se pozivaju evidencije stolovi.
Pošto redovi u tabeli nisu poređani, nemoguće je odabrati red po njegovoj poziciji - među njima nema "prvog", "drugog", "poslednjeg". Svaka tabela ima jednu ili više kolona, vrednosti u kojima jedinstveno identifikuju svaki njen red. Takav stupac (ili kombinacija kolona) naziva se primarni ključ. U tabeli Sportske sekcije, primarni ključ je kolona Puno ime. (Sl. 1.12).
Takav izbor primarnog ključa ima značajan nedostatak: nemoguće je dodati dva djeteta u sekciju sa istom vrijednošću polja Puno ime, što nije tako rijetko u praksi. Zbog toga se često uvodi veštačko polje za numerisanje zapisa u tabeli. Takvo polje, na primjer, može biti broj u dnevniku za svako dijete, što može osigurati jedinstvenost svakog unosa u tabeli. Ako lice tablice zadovoljava ovaj zahtjev, poziva se stav(odnos).
Rice. 1.12. Relacioni model podataka
Relacijski modeli podataka općenito mogu podržati četiri tipa relacija između tabela:
1) Jedan na jedan(primjer: jedna tabela čuva informacije o školarcima, druga sadrži informacije o vakcinaciji učenika).
2) Jedan prema mnogima(primjer: jedna tabela čuva podatke o nastavnicima, druga sadrži podatke o učenicima kojima su ovi nastavnici razredni starešine).
3) Mnogi prema jednom(kao primjer možemo ponuditi prethodni slučaj, posmatrajući ga s druge strane, odnosno sa strane tabele u kojoj su pohranjeni podaci o školarcima).
4) Mnogi mnogima(primjer: jedna tabela pohranjuje narudžbe za isporuku robe, a druga sadrži firme koje ispunjavaju ove narudžbe, a nekoliko firmi se može kombinovati da ispune jednu narudžbu /
Relaciona reprezentacija podataka ima niz prednosti. To je razumljivo korisniku koji nije specijalista u oblasti programiranja, omogućava vam jednostavno dodavanje novih opisa objekata i njihovih karakteristika, te ima veliku fleksibilnost u obradi zahtjeva.
Pitanja i zadaci
1. Definirajte pojam "podaci".
2. Šta je životni ciklus podataka?
3. Koje modele podataka poznajete?
4. Navedite prednosti i nedostatke svakog modela podataka.
INFORMACIONI PROCESI
