Postoji mnogo definicija i pogleda na koncept "informacija". Na primjer, najopćenitija filozofska definicija je sljedeća: "Informacija je odraz stvarnog svijeta. Informacija je reflektirana raznolikost, odnosno kršenje uniformnosti. Informacija je jedno od osnovnih univerzalnih svojstava materije." U uskom, praktičnom tumačenju, definicija "informacije" je predstavljena na sljedeći način: "Informacija je sve informacije koje su predmet pohrane, prijenosa i transformacije."
Autor teorije informacija K. Shannon (1916) definirao je pojam informacije kao komunikaciju, komunikaciju, u čijem se procesu eliminira neizvjesnost. Shannon je početkom 1940-ih predložio jedinicu mjerenja informacija - bit. U teoriji, svakom signalu je dodijeljena apriorna vjerojatnost njegovog pojavljivanja. Što je manja vjerojatnost da će se pojaviti ovaj ili onaj signal, to više informacija nosi za potrošača (tj. što je vijest neočekivanija, to je informativnija).
Informacija je nula kada je moguć samo jedan događaj. S povećanjem broja događaja on se povećava i dostiže svoju maksimalnu vrijednost kada su događaji jednako vjerojatni. U ovom shvaćanju, informacija je rezultat izbora iz skupa mogućih alternativa. Međutim, matematička teorija informacija ne pokriva svo bogatstvo informacijskog sadržaja, budući da ne uzima u obzir sadržajnu stranu poruke.
Daljnji razvoj matematički pristup konceptu "informacije" zabilježen je u djelima logičara (R. Carnap, I. Bar-Hillel) i matematičara (A. N. Kolmogorov). U ovim teorijama pojam informacije nije povezan ni s oblikom ni sa sadržajem poruka koje se prenose komunikacijskim kanalom. Koncept "informacije" u u ovom slučaju definira se kao apstraktna veličina koja ne postoji u fizičkoj stvarnosti, kao što ne postoji imaginarni broj ili točka koja nema linearne dimenzije.
S kibernetički gledišta, informacija (informacijski procesi) je u svim samoupravnim sustavima (tehničkim, biološkim, društvenim). Istovremeno, jedan dio kibernetičara informaciju definira kao sadržaj signala, poruke koju kibernetički sustav prima iz vanjskog svijeta. Ovdje se signal identificira s informacijama, smatraju se sinonimima. Drugi dio kibernetike informaciju tretira kao mjeru složenosti struktura, mjeru organizacije. Ovako američki znanstvenik B. Wiener definira pojam "informacije", koji je formulirao glavne smjerove kibernetike, autor radova o matematičkoj analizi, teoriji vjerojatnosti, električnim mrežama i računskoj tehnologiji: informacija je oznaka sadržaja primljenog od vanjski svijet.
V fizika informacija djeluje kao mjera raznolikosti. Što je viši red (organizacija) objektnog sustava, to više sadrži "srodne" informacije. Stoga se zaključuje da je informacija temeljna prirodno-znanstvena kategorija, smještena uz kategorije kao što su "materija" i "energija", da je integralno svojstvo materije i da je stoga postojalo i postojat će zauvijek. Primjerice, francuski fizičar L. Brillouin (1889-1969), utemeljitelj pojasne teorije čvrstih tijela, autor radova o kvantnoj mehanici, magnetizmu, radiofizici, filozofiji prirodnih znanosti, teorija informacija informaciju definira kao negaciju entropije (entropija je mjera nesigurnosti koja uzima u obzir vjerojatnost nastanka i informacijski sadržaj određenih poruka).
Od 50-60-ih godina počinje se koristiti terminologija teorije informacija fiziologija(D. Adam). Pronađena je bliska analogija između kontrole i komunikacije u živom organizmu i uređajima informacijske tehnologije. Kao rezultat uvođenja pojma "osjetilne informacije" (tj. optički, akustični, okusni, toplinski i drugi signali koji dolaze u tijelo izvana ili nastaju unutar njega, a koji se pretvaraju u impulse električne ili kemijske prirode, prenosi neuralnim krugovima do središnjeg živčanog sustava i od njega do odgovarajućih efektora) pojavile su se nove mogućnosti za opisivanje i objašnjenje fizioloških procesa razdražljivosti, osjetljivosti, percepcije okoline od strane osjetilnih organa i funkcioniranja živčanog sustava.
U okviru genetika koncept genetske informacije formuliran je kao program (kod) za biosintezu proteina, materijalno predstavljenih polimernim lancima DNA. Genetske informacije sadržane su uglavnom u kromosomima, gdje su kodirane u specifičnom slijedu nukleida u molekulama DNA. Ova informacija se ostvaruje tijekom razvoja pojedinca (ontogeneza).
Dakle, sistematizirajući navedeno, možemo zaključiti da za inženjeri, biolozi, genetičari, psiholozi pojam "informacije" poistovjećuje se s onim signalima, impulsima, kodovima koji se promatraju u tehničkim i biološkim sustavima. 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 sastoji se od uređenih diskretnih ili kontinuiranih signala, kojima se bavi informacijska tehnologija.
S pravnim Sa stajališta, informacija se definira kao "skup različitih poruka o događajima koji se događaju u pravnom sustavu društva, njegovim podsustavima i elementima te u vanjskom okruženju tih pravnih informacija, o promjenama karakteristika informacijskih formacija i vanjskog okoliša, odnosno kao mjera organizacije društveno-ekonomskih, političkih, pravnih, prostornih i vremenskih čimbenika objekta. Otklanja nesigurnost u pravnim informacijskim formacijama, pojavama i procesima i obično se povezuje s novim, dosad nepoznatim pojavama i činjenicama."
Informacije iz ekonomskim gledišta - to je strateški resurs, jedan od glavnih resursa za rast produktivnosti poduzeća. Informacija je temelj poduzetničkog manevra sa sadržajem i energijom, budući da je informacija koja omogućuje postavljanje strateških ciljeva i zadataka poduzeća i korištenje otvorenih mogućnosti; donositi informirane i pravovremene upravljačke odluke; koordinirati djelovanje različitih odjela, usmjeravajući njihove napore za postizanje zajedničkih ciljeva. Na primjer, trgovci R.D. Basel, D.F. Cox, R.V. Brown definira "informaciju" na sljedeći način: "informacije se sastoje od svih objektivnih činjenica i svih pretpostavki koje utječu na percepciju donositelja odluke o prirodi i stupnju neizvjesnosti povezane s danim problemom ili prilikom (u procesu upravljanja). Sve što je potencijalno će smanjiti stupanj neizvjesnosti, bilo da se činjenice, procjene, prognoze, generalizirane veze ili glasine trebaju smatrati informacijama."
V upravljanje Pod informacijom se podrazumijeva informacija o kontroliranom objektu, pojavama vanjskog okruženja, njihovim parametrima, svojstvima i stanju u određenom trenutku. Informacija je predmet menadžerskog rada, sredstvo potkrijepljivanja upravljačkih odluka, bez kojih je nemoguć proces utjecaja upravljačkog podsustava na kontrolirani i njihova interakcija. U tom smislu, informacija je temeljna osnova procesa upravljanja.
Vrijednost informacija za poslovanje identificiran D.I. Blumenau i A.V. Sokolov: "Informacija je proizvod znanstvene spoznaje, sredstvo proučavanja stvarnosti u okvirima koji dozvoljava metodologija jednog od informacijskih pristupa proučavanju objekata različite prirode (bioloških, tehničkih, društvenih). Pristup uključuje opis i razmatranje ovih objekata u obliku sustava koji uključuje izvor, kanal i prijemnik upravljačkih radnji, omogućujući njihovu smislenu interpretaciju". Ako pokušate kombinirati predložene pristupe, dobit ćete sljedeće:
Podaci nose informacije o događajima koji su se dogodili u materijalnom svijetu, budući da su registracija signala koji su nastali kao rezultat tih događaja. Međutim, podaci nisu isto što i informacija. Hoće li podaci postati informacija ovisi o tome je li poznat način pretvaranja podataka u poznate koncepte. Odnosno, da bi se iz podataka izdvojila informacija, potrebno je odabrati adekvatan način dobivanja informacija koji odgovara obliku podataka. Podaci koji sačinjavaju informaciju imaju svojstva koja na jedinstven način određuju adekvatnu metodu za dobivanje tih informacija. Štoviše, potrebno je uzeti u obzir činjenicu da informacija nije statičan objekt – ona se dinamički mijenja i postoji samo u trenutku interakcije podataka i metoda. Ostatak vremena je u stanju podataka. Informacija postoji samo u trenutku informacijskog procesa. Ostatak vremena sadržan je u obliku podataka.
Isti podaci mogu u trenutku potrošnje predstavljati različite informacije ovisno o stupnju adekvatnosti metoda koje s njima djeluju.
Podaci su po svojoj prirodi objektivni, jer su rezultat registracije objektivno postojećih signala uzrokovanih promjenama u materijalnim tijelima ili poljima. Metode su subjektivne. Umjetne metode temelje se na algoritmima (uređenim nizovima naredbi), koje sastavljaju i pripremaju ljudi (subjekt). Prirodne metode temelje se na biološkim svojstvima subjekata informacijskog procesa. Dakle, informacija nastaje i postoji u trenutku dijalektičke interakcije objektivnih podataka i subjektivnih metoda.
Prelazeći na razmatranje pristupa definiciji pojma "znanje", mogu se razlikovati sljedeća tumačenja. Znanje- ovo je:
- * vrsta informacije koja odražava znanje, iskustvo i percepciju osobe - stručnjaka (stručnjaka) u određenom predmetnom području;
- * skup svih trenutnih situacija u objektima ove vrste i načina prijelaza s jednog opisa objekta na drugi;
- * svjesnost i interpretacija određene informacije, uzimajući u obzir načine njezine najbolje uporabe za postizanje određenih ciljeva, karakteristike znanja su: unutarnja interpretabilnost, struktura, koherentnost i aktivnost.
Na temelju navedenih tumačenja razmatranih pojmova možemo konstatirati činjenicu da je znanje informacija, ali nisu sve informacije znanje. Informacija djeluje kao znanje otuđeno od svojih nositelja i socijalizirano za opću upotrebu. Drugim riječima, informacija je pretvoreni oblik znanja koji osigurava njegovo širenje i društveno funkcioniranje. Primajući informaciju, korisnik je intelektualnom asimilacijom pretvara u svoje osobno znanje. Ovdje se radi o takozvanim informacijsko-kognitivnim procesima povezanim s prezentacijom osobnog znanja u obliku informacija i rekreiranjem tog znanja na temelju informacija.
U transformaciju informacija u znanje uključeni su brojni zakoni koji reguliraju aktivnost mozga i različite mentalne procese, kao i različita pravila, uključujući poznavanje sustava 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 obrađivati informacije kako bi stekla nova znanja.
Dakle, s obzirom na gore navedeno, može se učiniti izlaz da su zabilježene percipirane činjenice okolnog svijeta podaci... Prilikom korištenja podataka u procesu rješavanja konkretnih problema, pojavljuje se informacija... Rezultati rješavanja problema, istinite, provjerene informacije ( inteligencija), generaliziran u obliku zakona, teorija, skupova pogleda i ideja, jest znanje.
Informacija- to su podaci o objektima i pojavama okoline, njihovim parametrima, svojstvima i stanjima, koji smanjuju postojeći stupanj nesigurnosti o njima, nepotpunosti znanja.
Podaci su skup informacija snimljenih na određenom mediju u obliku prikladnom za trajno pohranjivanje, prijenos i obradu. Transformacija i obrada podataka daje informacije. Postati informacija kada se koristi
2. Svojstva informacija: objektivnost, pouzdanost, potpunost, relevantnost, primjerenost, dostupnost.
Svojstva informacija:
- Objektivnost informacija. Objektivna – postojanje izvan i neovisno o ljudskoj svijesti. Informacija je odraz vanjskog objektivnog svijeta. Informacija je objektivna ako ne ovisi o metodama fiksiranja, nečijem mišljenju, prosudbi. Primjer. Poruka "Vani je toplo" nosi subjektivnu informaciju, a poruka "Napolju je 22°C" nosi objektivnu informaciju. Objektivne informacije mogu se dobiti pomoću servisiranih senzora i mjernih instrumenata. Reflektirajući se u umu osobe, informacije se mogu iskriviti ovisno o mišljenju, prosudbi, iskustvu, znanju o određenoj temi, te 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 pomažu nam donijeti pravu odluku. Netočne informacije mogu biti uzrokovane sljedećim razlozima:
- namjerno ili nenamjerno narušavanje subjektivnog svojstva;
- izobličenje kao posljedica smetnji i nedovoljno točna sredstva za njegovo fiksiranje.
Tvrtka Xerox posljednjih se godina pozicionirala ne kao proizvođač fotokopirnih uređaja, već kao tvrtka za obradu dokumenata. Tvrtka ZM sebe naziva inovativnim tvrtkama za rješavanje problema. IBM se identificira kao tvrtka koja stvara dugoročne ekonomske koristi za korisnike kombinirajući svoje poslovno znanje sa širokim tehnološkim mogućnostima. Steelcase, koji proizvodi uredsku opremu, tvrdi da prodaje vlastito znanje i usluge kako bi stvorio bolje radno mjesto za ljude. Što dodaje vrijednost aktivnostima svih ovih tvrtki? To su uglavnom rješenja temeljena na znanju: tehničko-tehnološko znanje, dizajn proizvoda, istraživanje tržišta, prepoznavanje stvarnih potreba kupaca. Upravo je znanje ono što ovim tvrtkama daje održivu konkurentsku prednost.
Razmotrimo koja je razlika između znanja i podataka i informacija. Da se radi o različitim stvarima, menadžeri počinju posebno jasno shvaćati nakon što je organizacija potrošila značajna sredstva za stvaranje određene baze podataka, odnosno informacijskog sustava, ili su jednostavno ta sredstva utrošena na informatizaciju, i to bez odgovarajućeg učinka.
Podaci je skup raznih objektivnih činjenica. U korporacijama su to, na primjer, strukturirani zapisi transakcija (posebno podaci o svim prodajama: koliko, kada i tko je kupio, koliko i kada je plaćeno itd.). Ovi podaci ne govore zašto je kupac došao ovdje i hoće li doći opet.
Informacija je hijerarhijska zbirka podataka o određenim aspektima stvarnog svijeta. Informacija je tok poruka, a iz tog toka se stvara znanje, ovisi o mišljenjima i uvjerenjima nositelja znanja.
Informacija je vrsta poruke, obično u obliku dokumenta ili videa ili audiozapisa. Ima primatelja i pošiljatelja. Obavještava, t.j. "daje oblik" primatelju mijenjajući njegove ocjene ili ponašanje. Koliko je poruka informacija, određuje primatelj. On je taj koji procjenjuje koliko ga primljena poruka informira, a koliko je samo informacijska buka.
Podaci se pretvaraju u informacije na nekoliko načina:
o kontekstualizacija: znamo čemu služe ovi podaci;
o računati: podatke obrađujemo matematički;
o ispravak: popravljamo greške i otklanjamo praznine;
o kompresija: komprimiramo, koncentriramo, agregiramo podatke.
Znanje- koncept je dublji i širi od samo podataka ili informacija. Svaka tvrtka u svom poslovanju prikuplja podatke, njihovo strukturiranje i generiranje novih znanja. Najčešće se to znanje odnosi na tehnologiju, kada je u pitanju materijalna proizvodnja, kao i na tehnologiju rada s kupcima i tehnologiju međusobne interakcije, kada je u pitanju servisna tvrtka. To može biti i znanje o okruženju poduzeća – o demografskim, makroekonomskim, društvenim, makroekonomskim, tehnološkim i tržišnim trendovima.
Razlikovanje znanja od informacija i podataka: primjer
Chrysler ima zbirku računalnih datoteka pod nazivom "Knjiga inženjerskog znanja" i pruža sveobuhvatne podatke i informacije o stvaranju Chryslerovih automobila, koje može koristiti bilo koji razvijač novih automobila. Kad je upravitelj primio podatke o provedenim testovima sudara, odbio ih je staviti u datoteke bez odgovarajuće obrade. Ponudio je da odgovori na sljedeća pitanja:
o zašto su ova ispitivanja provedena;
o kakvi su rezultati u usporedbi s drugim sličnim testovima ove tvrtke drugih godina i konkurenata;
o koji su zaključci davanja testova za dizajn automobila i njegovih glavnih komponenti?
Slična pitanja pretvaraju informacije u znanje; štoviše, 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 na vrijednosti. Dolazi do gubitka vrijednosti zbog zamućenja potrebnih informacija u protoku informacijske buke.
Znanje je kombinacija iskustva, vrijednosti, kontekstualnih informacija, stručne prosudbe, koja daje opći okvir za ocjenjivanje i uključivanje novih iskustava i informacija. Znanje postoji u glavama onih koji znaju. U organizacijama se ne bilježi samo u dokumentima, već iu procesima, procedurama, normama, općenito, u praksi aktivnosti.
Kao što informacija proizlazi iz podataka, tako i znanje proizlazi iz informacija:
o usporedba, definiranje opsega (kako i kada možemo primijeniti informaciju o ovoj pojavi na drugu, sličnu);
o veze (kako se ove informacije odnose na druge informacije);
o evaluacije (kako se te informacije mogu vrednovati i kako ih drugi ocjenjuju);
o određivanje opsega (koju primjenu ove informacije imaju na određene odluke ili radnje).
Proces transformacije podataka u informaciju, a informacije u znanje prikazan je na sl. 14.1.
Riža. 14.1. Podaci, informacije i znanje
Razlikovati individualno i grupno znanje. Tradicionalni stavovi polaze od činjenice da je znanje prerogativ pojedinaca, dok je grupa samo jednostavan zbroj članova ove grupe, a grupno znanje je zbroj njihovog znanja.
Postoji još jedno, moderno gledište, prema kojem skupina ljudi tvori novu cjelinu sa svojim jedinstvenim specifičnostima. U okviru ovog koncepta može se govoriti o grupnom ponašanju, odnosno o grupnom znanju. Ovaj novi pogled naširoko se koristi u znanosti upravljanja znanjem. Dakle, znanje može biti ne samo za pojedinca, već i za grupu ljudi. Tada kažu da organizacija u cjelini nešto zna, grupa, tim itd. nešto zna.
Bill Gates u svojoj knjizi "Business at the Speed of Thought" piše o potrebi poboljšanja korporativnog IQ-a. Pritom ne misli samo na broj pametnih zaposlenika, već i na akumulaciju znanja u tvrtki u cjelini i slobodan protok informacija, koji zaposlenicima omogućuje korištenje ideja jedni drugih.
Znanje može biti eksplicitno ili implicitno. Eksplicitno znanje može se izraziti u obliku riječi i brojeva i može se prenijeti u formaliziranom obliku na medijima. To se odnosi na one vrste znanja koje se prenose u obliku recepata, uputa, knjiga, u raznim medijima, u obliku memoranduma itd.
Implicitno znanje u načelu nije formaliziran i može postojati samo zajedno sa svojim vlasnikom – osobom ili grupom osoba.
Postoje dvije vrste prešutnog znanja. Prvi su tehničke vještine koje pokazuju majstori svog zanata i u pravilu su rezultat dugogodišnje prakse. Drugi su uvjerenja, ideali, vrijednosti i mentalni modeli koje koristimo ne razmišljajući o njima.
Implicitno znanje se formira i razvija u procesu stvaranja i jačanja pozitivne korporativne kulture i korištenjem sredstava grupne interakcije (povlačenja, kreativne grupe i sl.).
Stav komercijalnih tvrtki prema eksplicitnom i implicitnom znanju vrlo je kontroverzan. S jedne strane, mnoge tvrtke nastoje prešutno znanje prevesti u eksplicitno znanje. To se radi kako bi, s jedne strane, ne ovisilo o pojedincima, a s druge, kako bi se umnožavala značajna postignuća. Istodobno, ove tvrtke nisu zainteresirane da se glavne konkurentske prednosti pretvore u oblik spreman za umnožavanje. Zbog toga mnoge tvrtke pokušavaju zadržati neke svoje konkurentske prednosti u oblicima koji se ne mogu duplicirati (specifične obuke, korporativna kultura, posebni sustavi usluga itd.).
Nositelj eksplicitnog i implicitnog znanja može biti ne samo određena osoba, već i organizacija... Posljedično, možemo govoriti o implicitnom grupnom znanju koje je u osnovi stabilnih modela kolektivnih reakcija i unutarnjih interakcija.
U zapadnoj literaturi, termin "rutine" ponekad se koristi za označavanje prešutnog grupnog znanja, što su ponavljajuće radnje, redoviti obrasci ponašanja organizacije ili tvrtke. Rutine su stvari koje se događaju automatski, bez uputa i u nedostatku selekcijskog postupka; međutim, rutine se ne mogu kodificirati.
U ruskom jeziku rutina se shvaća kao rutina, ustaljena praksa, određeni režim, predložak, utvrđena pravila u vezi s zanimanjem ljudi. Istovremeno, pojam "rutine" ima još jednu definiciju: to je inertan poredak, t.j. takav poredak koji gravitira starom, poznatom, zbog svoje zaostalosti, nepropusnom za novo, progresivnom. U onim slučajevima kada se izraz "rutina" koristi za označavanje grupnog prešutnog znanja, tada izostaju nijanse povezane s inercijom.
Dakle, osobno implicitno znanje je prije svega vještine. Pritom je grupno implicitno znanje, prije svega, rutina. Rutine ne postoje izolirano, već u međuovisnosti. Neke rutine mogu biti implicitne za neke članove grupe (organizacije), a eksplicitne za druge. Dakle, granice između eksplicitnog i implicitnog znanja su relativne, a možemo govoriti i o stupnju implicitnosti tog znanja. Omjer eksplicitnog i implicitnog, individualnog i grupnog znanja prikazan je u tablici. 14.1.
Tablica 14.1
Omjer znanja
Prisutnost prešutnog znanja u organizaciji tjera nas da upravljanju znanjem pristupimo na nekonvencionalan način. Tradicionalno, upravljanje znanjem se shvaća kao stvaranje, razvoj i korištenje različitih baza podataka i znanja. Prisutnost prešutnog znanja prebacuje pozornost na sredstva izravne komunikacije među ljudima. Važno je ne samo i ne toliko napraviti korporativnu enciklopediju u kojoj se bilježi sve što je netko od zaposlenika znao i naišao. U slučaju prešutnog znanja važnije je imati pri ruci koordinate ljudi koji poznaju recept i imaju relevantno iskustvo, stvoriti kulturu komunikacije korištenjem brainstorming sesija, sastanaka, "debriefinga" i odgovarajućih sredstava komunikacije, kao npr. kao e-pošta, osobne stranice, telekonferencije itd.
Pojam, struktura, klasifikacija, značajke inteligentnih sustava.
Sustav se naziva inteligentnim ako implementira 3 osnovne funkcije:
1. Predstavljanje i obrada znanja.
2. Obrazloženje.
3. Komunikacija.
Korisnik
Funkcionalni mehanizmi Baza znanja
Strukturno znanje je znanje o radnom okruženju. Metološko znanje – znanje o svojstvima znanja.
1. Biokemijski (sve što je povezano s mozgom);
2. Programski i pragmatični smjer (pisanje programa koji zamjenjuju funkcije).
1. Lokalni (zadatni) pristup: za svaki zadatak posebni programi koji postižu rezultate koji nisu lošiji od osobe.
2. Sustavni pristup temeljen na znanju – izrada alata za automatizaciju, izrada samih programa.
3. Pristup korištenjem metode proceduralnog programiranja - stvaranje 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) sustavi za potporu odlučivanju.
6. Evolucijski genetski algoritmi.
7. Neuronske mreže.
8. Mravi i imunološki algoritmi.
9. Ekspertni sustavi.
10. Fazni skupovi i izračuni.
11. Nemonotone logike.
12. Aktivni sustavi s više agenata.
13. Komunikacija i prevođenje prirodnog jezika.
14. Prepoznavanje uzoraka, igranje šaha.
Karakteristike problematičnih područja u kojima je neophodna upotreba IIS-a:
1. Kvaliteta i učinkovitost donošenja odluka.
2. Nejasni ciljevi.
3. Kaos, fluktuacije i kvantizacija ponašanja okoline.
4. Mnoštvo čimbenika međusobno zamjenjivih.
5. Slaba formalizabilnost.
6. Jedinstvenost (nestereotipnost) situacije.
7. Latencija (tajnost) informacija.
8. Devijantna provedba planova, kao i važnost malih akcija.
9. Paradoks logike odlučivanja.
Nestabilnost, nedostatak fokusa, kaos okoline
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 cijeli skup informacija o svijetu oko nas, o svim vrstama procesa koji se u njemu odvijaju, a koje mogu percipirati živi organizmi, elektronički strojevi i drugi informacijski sustavi;
Riječ je o značajnim informacijama o nečemu, kada je i oblik njihove prezentacije informacija, odnosno ima funkciju oblikovanja u skladu s vlastitom prirodom;
· To je sve što se može nadopuniti našim saznanjima i pretpostavkama.
Podacima se naziva informacija stvarne prirode koja opisuje objekte, procese i pojave predmetnog područja, kao i njihova svojstva. U procesima računalne obrade podaci prolaze kroz sljedeće faze transformacije:
· Izvorni oblik postojanja podataka (rezultati promatranja i mjerenja, tablice, priručnici, dijagrami, grafikoni itd.);
· Prezentacija na posebnim jezicima opisa podataka namijenjenih unosu i obradi početnih podataka u računalu;
· Baze podataka na strojnim nosačima podataka.
Znanje - u teoriji umjetne inteligencije i ekspertnih sustava - je skup informacija i pravila zaključivanja (za pojedinca, društvo ili sustav umjetne inteligencije) o svijetu, svojstvima objekata, obrascima procesa i pojava, kao i pravilima za njihovo korištenje za donošenje odluka. Glavna razlika između znanja i podataka leži u njihovoj strukturi i aktivnosti; pojava novih činjenica u bazi podataka ili uspostavljanje novih veza može postati izvor promjena u donošenju odluka.
Kako bi se znanje stavilo u informacijski sustav, ono mora biti predstavljeno određenim strukturama podataka koje odgovaraju odabranom razvojnom okruženju za inteligentni sustav. Stoga se pri razvoju informacijskog sustava prvo akumulira i prezentira znanje, te je u ovoj fazi obvezno sudjelovanje osobe, a zatim se znanje predstavlja određenim strukturama podataka koje su pogodne za pohranu i obradu u računalu.
Znanje o IP-u postoji u sljedećim oblicima:
· Početno znanje (pravila proizašla iz praktičnog iskustva, matematičke i empirijske ovisnosti, koja odražavaju međusobne odnose između činjenica; obrasci i trendovi koji opisuju promjenu činjenica tijekom vremena; funkcije, dijagrami, grafikoni itd.);
· Opis početnog 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 računalnim medijima za pohranu podataka.
Znanje je složenija kategorija od podataka. Znanje ne opisuje samo pojedinačne činjenice, već i odnose među njima, pa se znanje ponekad naziva strukturiranim podacima. Znanje je rezultat čovjekove mentalne aktivnosti usmjerene na uopćavanje njegovog iskustva stečenog kao rezultat praktične aktivnosti.
Znanje se dobiva kao rezultat primjene nekih metoda obrade početnih podataka, povezujući vanjske postupke.
PODACI + POSTUPAK OBRADE = INFORMACIJA
INFORMACIJA + POSTUPAK OBRADE = ZNANJE
Karakteristična značajka znanja je da ono nije sadržano u izvornom sustavu. Znanje nastaje kao rezultat uspoređivanja informacijskih jedinica, pronalaženja i rješavanja proturječnosti među njima, t.j. znanja su aktivna, njihova pojava ili nedostatak dovodi do provedbe nekih radnji ili pojave novih znanja. Znanje se razlikuje od podataka po prisutnosti sljedećih svojstava.
Svojstva znanja (iz predavanja):
· Interna interpretabilnost (podaci + podaci metode). Metodološki - strukturirani podaci koji predstavljaju karakteristike opisanih entiteta u svrhu njihove identifikacije, pretraživanja, procjene, upravljanja
Prisutnost veza (unutarnje, vanjske), struktura veze
Mogućnost skaliranja (procjena omjera između informacijskih jedinica) – kvantitativno
Prisutnost semantičke metrike (sredstva za procjenu loše formaliziranih informacijskih jedinica)
· Prisutnost aktivnosti (nepotpunost, netočnost potiče ih na razvoj, nadopunjavanje).
Klasifikacija znanja
Znanje- oblik postojanja i sistematizacija rezultata ljudske spoznajne aktivnosti. Znanje pomaže ljudima da racionalno organiziraju svoje aktivnosti i rješavaju različite probleme koji se javljaju u njegovom procesu.
Znanje(u teoriji umjetne inteligencije i ekspertnih sustava) - skup informacija i pravila zaključivanja (od pojedinca, društva ili AI sustava) o svijetu, svojstvima objekata, obrascima procesa i pojava, kao i pravila za koristeći ih za donošenje odluka.
Glavna razlika između znanja i podataka leži u njihovoj strukturi i aktivnosti; pojava novih činjenica u bazi podataka ili uspostavljanje novih veza može postati izvor promjena u donošenju odluka.
Postoje različite vrste znanja:
znanstveni,
neznanstveni,
Uobičajeno-praktično (obično, zdravorazumski),
intuitivno,
Religiozni, itd.
Obična praktična znanja su nesustavna, nepotkrijepljena, nenapisana. Obično znanje služi kao osnova za orijentaciju čovjeka u svijetu oko sebe, temelj za njegovo svakodnevno ponašanje i predviđanje, ali obično sadrži pogreške i proturječnosti. Znanstveno znanje utemeljeno na racionalnosti karakterizira objektivnost i univerzalnost te tvrdi da je opće valjano. Njegova je zadaća opisati, objasniti i predvidjeti proces i fenomen stvarnosti. Neznanstveno znanje proizvodi određena intelektualna zajednica prema standardima koji se razlikuju od racionalističkih normi, a imaju svoje izvore i sredstva spoznaje.
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 aktivne prirode. Definiraju ideje o sredstvima i načinima stjecanja novih znanja, provjeravanja znanja. To su različite vrste algoritama. Na primjer: metoda brainstorminga za pronalaženje novih ideja.
II. po stupnju znanstvenosti. Znanje može biti znanstvenim i izvanznanstveni.Znanstvena znanja mogu biti:
1) empirijski (temeljen na iskustvu ili opažanju);
2) teorijski (temeljen na analizi apstraktnih modela, analogija, shema koje odražavaju strukturu i prirodu procesa, tj. generalizaciju empirijskih podataka).
Izvanznanstvena znanja mogu biti:
paraznanstvena znanja – učenja ili razmišljanja o pojavama čije objašnjenje nije uvjerljivo sa stajališta kriterija znanstvenog karaktera.
pseudoznanstveni – namjerno iskorištavanje nagađanja i predrasuda.
kvaziznanstveni - traže pristaše i pristaše, oslanjajući se na metode nasilja i prisile. Kvaziznanstvena spoznaja, u pravilu, cvjeta u uvjetima strogo hijerarhijske znanosti, gdje je nemoguća kritika onih na vlasti, gdje se ideološki režim kruto manifestira. (U povijesti Rusije dobro su poznata razdoblja "trijumfa kvazi-znanosti": lisenkoizam, fiksizam itd.)
antiznanstveni – kao utopijske i namjerno iskrivljujuće ideje o stvarnosti.
pseudoznanstveni - predstavljaju intelektualnu aktivnost koja spekulira o skupu popularnih teorija (priče o drevnim astronautima, o Bigfootu, o čudovištu iz Loch Nessa)
svakodnevna praktična – pružanje elementarnih informacija o prirodi i okolnoj stvarnosti. Svakodnevno znanje uključuje zdrav razum, predznake, pouke, recepte, osobno iskustvo i tradicije. Iako popravlja istinu, ne sustavno i bez dokaza.
osobni – ovisno o sposobnostima pojedinog subjekta i o karakteristikama njegove intelektualne spoznajne aktivnosti. Kolektivno znanje je općenito značajno (transpersonalno), ono pretpostavlja prisutnost koncepata, metoda, tehnika i pravila izgradnje zajedničkih za cijeli sustav. III. po lokaciji
Dodijeliti osobnim(implicitno, skriveno, a ipak neformalizirano) znanje i formalizirana(eksplicitno) znanje.
Implicitno znanje- znanja ljudi koja još nisu formalizirana i ne mogu se prenijeti na druge ljude.
Formalizirano na nekom jeziku (eksplicitnom) znanju:
znanje u dokumentima;
poznavanje CD-a;
poznavanje osobnih računala;
znanje o internetu;
znanje u bazama znanja;
znanje u ekspertnim sustavima, izvučeno iz prešutnog znanja ljudskih stručnjaka.
Osobenosti znanja su još uvijek predmet dvosmislenosti u filozofiji. Prema većini mislilaca, da bi se nešto smatralo znanjem, mora ispunjavati tri kriterija:
a) biti provjerljiv,
b) budi istinit,
c) pouzdan.
Slične informacije.
Podaci- ovo je također znanje, ali znanje vrlo posebne vrste. U prvoj aproksimaciji, podaci su rezultat jezičnog bilježenja jednog opažanja, eksperimenta, činjenice ili situacije. Primjeri podataka mogu biti:
a) “na taj i taj datum, takvu i tu godinu, u trenutku kada je na određenom području padala kiša” (meteorološki podaci)”;
b) “cijena trgovačkog drva tog i tog dana u toj i toj godini, prema informacijama s te i takve burze, bila je toliko dolara po toni” (podaci o trgovini);
c) “manjak državnog proračuna u toj i toj zemlji bio je u toj i toj godini toliko milijardi dolara” (financijski podaci);
d) "u tom i tom trenutku automatski laboratorij koji je krenuo prema Jupiteru odstupio je od izračunate putanje za toliko stupnjeva, toliko tisuća kilometara u tom i tom smjeru" (podaci iz sfere svemirske tehnologije).
S tehnološke točke gledišta, neki stručnjaci obično definiraju pojam "podaci" kao informacije koje se pohranjuju u bazama podataka i obrađuju aplikacijskim programima, ili informacije predstavljene kao slijed znakova i namijenjene za obradu u računalu, t.j. podaci obuhvaćaju samo onaj dio znanja koji je formaliziran u tolikoj mjeri da se na njima mogu provoditi formalizirani postupci obrade različitim tehničkim sredstvima.
Podaci su informacije prikazane u formaliziranom obliku prikladnom za automatsku obradu uz moguće sudjelovanje osobe. Podaci su informacije snimljene (kodirane) na jeziku stroja... Podaci su pojedinačne činjenice koje karakteriziraju objekte, procese i pojave u predmetnom području, kao i njihova svojstva.
Postoji razlika između informacija i podataka; Podaci se mogu promatrati kao znakovi ili zabilježena opažanja koja se iz nekog razloga ne koriste, već samo pohranjuju. Stoga, u ovaj trenutak vrijeme, ne utječu na ponašanje, donošenje odluka. Međutim, podaci se pretvaraju u informaciju ako postoji takav utjecaj.
Na primjer, glavni skup podataka za računalo sastoji se od značajki koje ne utječu na ponašanje. Sve dok se ti podaci ne organiziraju na odgovarajući način i ne odraze u izlaznom obliku kako bi menadžer postupio u skladu s njima, oni nisu informacija. Oni ostaju podaci sve dok ih zaposlenik ne kontaktira u vezi s provedbom određenih radnji ili u vezi s nekom odlukom koju je dužan poduzeti.
Podaci se pretvaraju u informaciju kada se shvati njihovo značenje. Također možete reći da kada postane moguće koristiti podatke za smanjenje nesigurnosti o nečemu, podaci se pretvaraju u informaciju.
Životni ciklusi podataka
Poput materije i energije, podaci se mogu prikupljati, obraditi, pohraniti i preoblikovati. Međutim, oni imaju neke osobitosti. Prije svega, podaci se mogu stvarati i nestajati. Tako, na primjer, podaci o nekoj izumrloj životinji mogu nestati kada se izgori grumen ugljena s njegovim otiscima. Podaci se mogu izbrisati, izgubiti točnost itd. Podaci se mogu okarakterizirati životnim ciklusom (slika 1.9), u kojemu su od primarne važnosti tri aspekta – podrijetlo, obrada, pohrana i dohvat.
Reprodukcija i korištenje podataka može se provoditi u različitim točkama njihovog životnog ciklusa i stoga nisu prikazani na dijagramu.
Riža. 1.9. Životni ciklus podataka
Prilikom obrade na računalu, podaci se transformiraju, uvjetno prolazeći kroz sljedeće faze:
1) podaci kao rezultat mjerenja i promatranja:
2) podatke o materijalnim medijima (tablice, protokoli, priručnici);
3) modeli podataka (strukture) u obliku dijagrama, grafikona, funkcija;
4) podatke u računalu na jeziku opisa podataka;
5) baze podataka na računalnim medijima.
Modeli podataka
Model podataka jezgra je svake baze podataka. Pojava ovog pojma početkom 70-ih godina dvadesetog stoljeća povezana je s djelima američkog kibernetista E.F. Codd, koji je odražavao matematički aspekt modela podataka koji se koristi u smislu strukture podataka. U vezi s potrebama razvoja tehnologije obrade podataka u teoriji automatiziranih informacijskih banaka (ABI) u drugoj polovici 70-ih godina pojavio se instrumentalni aspekt modela podataka, sadržaj ovog pojma uključivao je ograničenja nametnuta podacima. strukture i operacije s njima.
U modernoj interpretaciji model podataka definira se kao skup pravila za generiranje struktura podataka u bazama podataka, operacija na njima, kao i ograničenja integriteta koja određuju dopuštene veze i vrijednosti podataka, slijed njihove promjene.
Dakle, model podataka je skup struktura podataka, ograničenja integriteta i operacija manipulacije podacima. Na temelju toga može se formulirati sljedeća radna definicija: model podataka je zbirka struktura podataka i operacija njihove obrade.
Trenutno postoje tri glavne vrste modela podataka: hijerarhijski, mrežni i relacijski. Hijerarhijski model podataka organizira podatke u obliku strukture stabla i predstavlja implementaciju logičkih veza: generičkih odnosa ili odnosa "cjelina - dio". Na primjer, struktura visokog učilišta je hijerarhija na više razina (vidi sliku 1.10).
Riža. 1.10. Primjer hijerarhijske strukture
Hijerarhijska (slična stablu) baza podataka sastoji se od uređenog skupa stabala; točnije, iz uređenog skupa od nekoliko instanci istog tipa stabla. U ovom modelu, izvorni elementi pokreću druge elemente, a ti elementi zauzvrat daju sljedeće elemente. Svako dijete ima samo jednog roditelja. Organizacijske sheme, popisi materijala, sadržaj u knjigama, projektni planovi, rasporedi sastanaka i mnogi drugi skupovi podataka mogu se prikazati hijerarhijski.
Glavni nedostatak ovog modela je: a) složenost prikaza odnosa između objekata tipa "više prema mnogo"; b) potreba za korištenjem hijerarhije koja je tijekom projektiranja položena u osnovu baze podataka. Potreba za stalnom reorganizacijom podataka (a često i nemogućnost te reorganizacije) dovela je do stvaranja općenitijeg modela – mreže.
Mrežni pristup organiziranju podataka proširenje je hijerarhijskog pristupa. Ovaj model se razlikuje od hijerarhijskog modela po tome što svako dijete može imati više od jednog roditelja. Primjer mrežnog podatkovnog modela prikazan je na slici 1.11.
Budući da mrežna baza podataka može izravno predstavljati sve vrste veza svojstvene podacima odgovarajuće organizacije, tim se podacima može kretati, ispitivati i ispitivati na sve moguće načine, tj. mrežni model nije povezan samo jednom hijerarhijom. Međutim, da bi se sačinio upit za umreženu bazu podataka, potrebno je duboko ući u njenu strukturu (imati pri ruci shemu ove baze podataka) i razviti vlastiti mehanizam za navigaciju kroz bazu podataka, što je značajan nedostatak ovaj model baze podataka.
Riža. 1.11. Primjer mrežne strukture
Jedan od nedostataka modela podataka o kojima smo gore raspravljali je da u nekim slučajevima, uz hijerarhijski i mrežni prikaz, rast baze podataka može dovesti do kršenja logičkog prikaza podataka. Takve situacije nastaju kada se pojave novi korisnici, nove aplikacije i vrste upita, kada se uzmu u obzir drugi logički odnosi između stavki podataka. Relacijski model podataka izbjegava ove nedostatke.
Relacijska baza podataka je ona u kojoj se svi podaci prikazuju korisniku u obliku pravokutnih tablica vrijednosti podataka, a sve operacije na bazi podataka svode se na manipulaciju tablicama.
Tablica se sastoji od stupaca (polja) i redaka (zapisa); ima ime koje je jedinstveno unutar baze podataka. Tablica odražava vrstu objekta u stvarnom svijetu (entitet), a svaki njezin redak je određeni objekt. Dakle, tablica sportskih odjeljaka sadrži informacije o svoj djeci uključenoj u danu sportsku sekciju, a njezini retki predstavljaju skup vrijednosti atributa za svako određeno dijete. Svaki stupac u tablici je zbirka vrijednosti za određeni atribut objekta. Stupac Težina, na primjer, zbirka je svih težinskih kategorija djece u odjeljku. Stupac Spol može sadržavati samo dvije različite vrijednosti: "muž". i "žene". Ove vrijednosti se biraju iz skupa svih mogućih vrijednosti za atribut objekta, koji se naziva domena. Dakle, vrijednosti u stupcu Težina biraju se iz skupa svih mogućih težina djece.
Svaki stupac ima naziv, koji se obično piše na vrhu tablice. Ovi stupci se nazivaju margine tablice. Prilikom oblikovanja tablica unutar određenog DBMS-a moguće je za svako polje odabrati svoje vrsta, oni. definirati za njega skup pravila za njegovo prikazivanje, a također definirati one operacije koje se mogu izvesti nad podacima pohranjenim u ovom polju. Skupovi tipova mogu se razlikovati od DBMS-a do DBMS-a.
Naziv polja mora biti jedinstven u tablici, međutim različite tablice mogu imati polja s istim imenom. Svaka tablica mora imati barem jedno polje; polja su raspoređena u tablici u skladu s redoslijedom njihovih naziva kada je kreirana. Za razliku od polja, nizovi nemaju imena; njihov redoslijed u tablici nije definiran, a broj nije logički ograničen. Linije se zovu zapisima tablice.
Budući da redovi u tablici nisu poredani, nemoguće je odabrati red prema njegovoj poziciji - među njima nema "prvog", "drugog", "posljednjeg". Svaka tablica ima jedan ili više stupaca čije vrijednosti jedinstveno identificiraju svaki njezin redak. Takav stupac (ili kombinacija stupaca) naziva se primarni ključ. U tablici Sportskog odjeljka primarni ključ je stupac Naziv. (slika 1.12).
Takav izbor primarnog ključa ima značajan nedostatak: nemoguće je upisati dvoje djece u odjeljak s istom vrijednošću polja punog imena, što u praksi nije tako rijetko. Zato se često uvodi umjetno polje za numeriranje zapisa u tablici. Takvo polje, na primjer, može biti broj dnevnika za svako dijete, što može osigurati jedinstvenost svakog zapisa u tablici. Ako tablica osobe zadovoljava ovaj zahtjev, zove se stav(odnos).
Riža. 1.12. Relacijski model podataka
Relacijski modeli podataka obično mogu podržavati četiri vrste odnosa između tablica:
1) Jedan na jedan(primjer: jedna tablica pohranjuje podatke o školarcima, druga sadrži podatke o cijepljenju školaraca).
2) Jedan prema Mnogima(primjer: jedna tablica pohranjuje podatke o učiteljima, druga sadrži podatke o učenicima kojima su te učitelji razrednici).
3) Mnogi prema Jednom(kao primjer možemo ponuditi prethodni slučaj, promatrajući ga s druge strane, odnosno sa strane tablice u kojoj se pohranjuju podaci o učenicima).
4) Mnogi mnogima(primjer: jedna tablica pohranjuje narudžbe za isporuku robe, a druga pohranjuje tvrtke koje ispunjavaju te narudžbe, a nekoliko tvrtki se može kombinirati kako bi ispunile jednu narudžbu /
Relacijska prezentacija podataka ima niz prednosti. To je razumljivo korisniku koji nije stručnjak za područje programiranja, omogućuje jednostavno dodavanje novih opisa objekata i njihovih karakteristika, te ima veliku fleksibilnost u obradi zahtjeva.
Pitanja i zadaci
1. Dajte definiciju pojma "podaci".
2. Što se naziva životnim ciklusom podataka?
3. Koje modele podataka poznajete?
4. Navedite prednosti i nedostatke svakog modela podataka.
INFORMACIJSKI PROCESI
