Toată lumea știe ce sunt bazele de date și cum să le folosească. S-au creat o mare varietate de baze de date pe orice subiect și se extind constant, de la periodice științifice la ficțiune, de la opere de artă la directoare de numere de telefon.
Dar această educație esențială începe treptat să-și piardă semnificația anterioară. Acest lucru este valabil mai ales pentru periodicele științifice. Principala problemă a bazelor de date științifice este redundanța acestora. Orice interogare făcută pentru cuvintele cheie de căutare va returna astfel o cantitate mare link-uri care vizualizarea lor devine o lucrare separată. În același timp, multe materiale diferă atât de puțin, încât este dificil să se evalueze utilitatea unuia dintre ele pe fundalul celuilalt.
O cale de ieșire din această situație este crearea bazelor de cunoștințe sau baze de decizie: informații sistematizate care sunt procesate folosind alți algoritmi de căutare.
Care este principala diferență dintre baze de date și baze de cunoștințe? Baza de date este căutată printr-un cuvânt cheie, relativ vorbind - acesta este răspunsul la întrebarea „ce?”. De exemplu, să setăm interogarea de căutare „nanotuburi”. Baza de date va returna tot ceea ce se referă la această interogare: sinteza, oxidarea, biodegradarea și caracteristicile spectrale. Numărul de link-uri va depăși miile. Puteți căuta două, trei sau mai multe cuvinte cheie. Acest lucru va scurta arborele de legătură, dar le poate tăia pe cele pe care le doriți. Baza de cunoștințe este căutată pentru mai multe întrebări, de exemplu: „Ce?”, „Ce?”, „Cum?”. În acest caz, apare următorul moment. În prezent, milioane de articole și brevete au fost scrise în toate domeniile cunoașterii. Dar există doar aproximativ 30 - 35 de mii de soluții care îndeplinesc principiul bazei de cunoștințe. Creșterea numărului de decizii, spre deosebire de creșterea numărului de articole, este lentă. Marea majoritate a articolelor sunt doar mici nuanțe ale unei soluții. De exemplu: călirea metalelor. Decizie - ce: metal, decât: material de răcire, cum: rapid. Această soluție acoperă toate metalele și aliajele și toate tipurile de lichide sau gaze de stingere și toate metodele de alimentare cu agent frigorific. În plus, din această solicitare, se poate forma o bază de date, de exemplu, după tipurile de agent frigorific (apă, ulei, saramură), a doua prin metodele de alimentare cu material (pompe, scufundarea unei piese, pulverizarea unei soluții) și al treilea după grade de oțel. Se poate forma o bază suplimentară de legături pe procese secundare: oxidarea suprafeței metalice, îndepărtarea depunerilor de carbon după întărire, metode speciale de întărire. Căutarea într-o bază de cunoștințe este diferită de căutarea într-o bază de date, așa-numitele „resurse” sunt folosite pentru aceasta. Resurse în înțelegerea bazelor de cunoștințe sunt materiale, catalizatori, domenii și influențe care conduc la o soluție. Bazele de cunoștințe pot gestiona și întrebările de căutare. De exemplu, o interogare „a sintetiza un ester” introdusă în baza de date va fi interpretată numai prin cuvântul cheie „ester”. În baza de cunoștințe, puteți defini și termenii „sinteză”, „degradare”, „biodegradare” și algoritmi de căutare semantică pentru verbe.
Acum puțin despre dezavantajele acestui sistem. Bazele de date sunt reguli bine stabilite pentru formarea cuvintelor cheie, uniforme (cu mici variații) pentru toate publicațiile științifice și unificate cu algoritmi de căutare. Bazele de cunoștințe vor trebui create de la zero. Este multă muncă, deoarece pentru a izola resursele, aveți nevoie de o înțelegere completă a proceselor descrise în articol sau brevet, ceea ce este foarte complicat atunci când procesați articole multidisciplinare și brevete protejate de reinginerie. Al doilea dezavantaj este că acum sunt create baze de cunoștințe „pentru ingineri”, adică în principal pentru aplicații. Prin urmare, cercetarea fundamentală nu este inclusă în ele.
Acum puțin despre profesioniști. Construirea unei baze de cunoștințe este un proces grozav de învățare. Un „produs secundar” este o creștere semnificativă a nivelului de cunoștințe al dezvoltatorilor și obținerea de specialiști de înaltă calificare care pot decide sarcini atribuite. Al doilea plus este că, cu un anumit algoritm de generare de interogări, baza de cunoștințe poate fi o sursă de soluții noi care nu au fost descrise și nu au fost încă create. De exemplu, atunci când se solicită călirea metalelor, baza de cunoștințe poate returna o listă de resurse care au proprietățile necesare (temperatură, fluiditate) și poate împinge pentru a crea noi soluții, cum ar fi călirea în topituri de polimeri, călirea cu oxidare simultană a suprafeței, spot și neuniform. stingere. Al treilea plus. Probabil, mulți nici măcar nu s-au gândit că esența proceselor descrise într-un articol științific sau într-un brevet este formulată în cel mult o sută de cuvinte. În același timp, volumul de articole este calculat pentru cel puțin câteva pagini, iar brevetele - până la câteva sute de pagini. Reciclarea materialului pentru sistemul de bază de cunoștințe va permite în viitor să nu pierdeți timpul citind detalii nesemnificative și diferențe față de analogi, care sunt cu siguranță descrise în materialele sursă.
Un mic rezumat. Bazele de cunoștințe sunt extrem de utile pentru dezvoltarea aplicată, mai ales la vârful științei. Ele vă permit să obțineți soluții gata făcute pentru o anumită sarcină. În același timp, crearea lor crește foarte mult nivelul profesional al dezvoltatorilor și le permite să obțină specialiști excelenți.
5.1. Diferențele dintre cunoștințe și date
O trăsătură caracteristică a sistemelor inteligente este disponibilitatea cunoștințelor necesare pentru a rezolva probleme într-o anumită zonă. Acest lucru ridică întrebarea firească a ceea ce este cunoștințele și cum diferă acestea de datele obișnuite procesate de computere.
Datele se numesc informații de natură reală care descriu obiecte, procese și fenomene din domeniul subiectului, precum și proprietățile acestora. În procesele de prelucrare computerizată, datele parcurg următoarele etape de transformare:
Forma originală a existenței datelor (rezultate ale observațiilor și măsurătorilor, tabele, cărți de referință, diagrame, grafice etc.);
Prezentarea în limbi speciale a descrierilor de date destinate introducerii și procesării datelor inițiale într-un computer;
Baze de date pe medii informatice.
Cunoașterea este o categorie de informații mai complexă decât datele. Cunoașterea descrie nu numai fapte individuale, ci și relațiile dintre ele, prin urmare cunoștințele sunt uneori numite date structurate. Cunoștințele pot fi obținute prin prelucrarea datelor empirice. Ele reprezintă rezultatul activității mentale a unei persoane care vizează generalizarea experienței sale dobândite ca urmare a activității practice.
Pentru a dota IIS cu cunoștințe, acestea trebuie prezentate într-o anumită formă. Există două modalități principale de a transmite cunoștințe sistemelor software. Primul este de a pune cunoștințele într-un program scris într-un limbaj de programare convențional. Un astfel de sistem va reprezenta un singur cod de program în care cunoștințele nu sunt plasate într-o categorie separată. În ciuda faptului că sarcina principală va fi rezolvată, în acest caz este dificil să se evalueze rolul cunoștințelor și să se înțeleagă cum este utilizată în procesul de rezolvare a problemelor. Modificarea și întreținerea unor astfel de programe nu este o sarcină ușoară, iar problema reînnoirii cunoștințelor poate deveni insolubilă.
A doua metodă se bazează pe conceptul de baze de date și constă în plasarea cunoștințelor într-o categorie separată, i.e. cunoștințele sunt prezentate într-un format specific și plasate în baza de cunoștințe. Baza de cunoștințe este ușor de actualizat și modificat. Este o parte autonomă a unui sistem inteligent, deși mecanismul de inferență implementat în blocul logic, precum și mijloacele de dialog, impun anumite restricții asupra structurii bazei de cunoștințe și operațiunilor cu aceasta. Această metodă este adoptată în IIS modern.
De remarcat faptul că pentru a introduce cunoștințe într-un computer, acesta trebuie să fie reprezentat de anumite structuri de date corespunzătoare mediului de dezvoltare ales pentru un sistem inteligent. În consecință, în dezvoltarea IMS, cunoștințele sunt mai întâi acumulate și prezentate, iar în această etapă, participarea unei persoane este obligatorie, iar apoi cunoștințele sunt reprezentate de anumite structuri de date care sunt convenabile pentru stocarea și procesarea într-un computer. Cunoștințele în IIS există sub următoarele forme:
Cunoștințe inițiale (reguli derivate din experiența practică, relații matematice și empirice care reflectă relațiile reciproce dintre fapte; modele și tendințe care descriu schimbarea faptelor în timp; funcții, diagrame, grafice etc.);
Descrierea cunoștințelor inițiale prin intermediul modelului de reprezentare a cunoștințelor ales (un set de formule logice sau reguli de producție, o rețea semantică, cadre etc.);
Reprezentarea cunoștințelor prin structuri de date care sunt destinate stocării și prelucrării într-un computer;
Baze de cunoștințe despre suporturile de date ale mașinii.
Ce este cunoașterea? Iată câteva definiții.
Din dicționarul explicativ al SI Ozhegov: 1) „Cunoașterea este înțelegerea realității de către conștiință, știință”; 2) „Cunoașterea este un set de informații, cunoștințe în orice domeniu”.
Definiția termenului „cunoaștere” include mai ales elemente filozofice. De exemplu, cunoașterea este un rezultat testat în practică al cunoașterii realității, reflectarea corectă a acesteia în mintea unei persoane.
Cunoașterea este rezultatul obținut prin cunoașterea lumii înconjurătoare și a obiectelor acesteia. În cele mai simple situații, cunoașterea este considerată ca o declarație de fapte și descrierea acestora.
Cercetătorii AI oferă definiții mai specifice ale cunoștințelor.
„Cunoașterea reprezintă regularitățile disciplinei (principii, conexiuni, legi), obținute ca urmare a activităților practice și a experienței profesionale, permițând specialiștilor să stabilească și să rezolve probleme în acest domeniu”.
„Cunoașterea este date bine structurate sau date despre date sau metadate.”
„Cunoașterea este informație oficializată la care se face referire sau se utilizează în procesul de inferență.”
În domeniul sistemelor AI și al inginerii cunoașterii, definiția cunoștințelor este legată de o inferență logică: cunoașterea este informație pe baza căreia este implementat procesul de inferență, adică. pe baza acestor informații, puteți trage diverse concluzii despre datele disponibile în sistem folosind inferența logică. Motorul de inferență vă permite să legați împreună fragmente separate și apoi să trageți concluzii cu privire la această secvență de fragmente înrudite.
Cunoașterea este informație formalizată care este referită sau utilizată în procesul de inferență (Fig. 5.1.).
Orez. 5.1. Procesul de inferență în IC
Prin cunoaștere înțelegem un set de fapte și reguli. Conceptul de regulă care reprezintă o cunoaștere este:
Dacă<условие>atunci<действие>.
Această definiție este un caz special al definiției anterioare.
Cu toate acestea, se recunoaște că trăsăturile calitative distinctive ale cunoașterii se datorează marilor lor oportunități în direcția structurării și interconectării unităților constitutive, interpretabilității acestora, prezenței unei metrici, integrității funcționale, activității.
Există multe clasificări ale cunoștințelor. De regulă, clasificările sunt folosite pentru a sistematiza cunoștințele unor domenii specifice. La nivel abstract de considerație, putem vorbi despre semnele după care se subdivizează cunoștințele, și nu despre clasificări. Prin natura sa, cunoștințele pot fi împărțite în declarative și procedurale.
Cunoașterea declarativă este o descriere a faptelor și fenomenelor, fixează prezența sau absența unor astfel de fapte și include, de asemenea, descrieri ale principalelor conexiuni și modele în care sunt incluse aceste fapte și fenomene.
Cunoștințele procedurale sunt o descriere a acțiunilor care sunt posibile atunci când manipulăm fapte și fenomene pentru a atinge obiectivele urmărite.
Pentru a descrie cunoștințele la nivel abstract, au fost dezvoltate limbaje speciale - limbaje pentru descrierea cunoștințelor. Aceste limbi sunt, de asemenea, împărțite în limbi procedurale și declarative. Toate limbajele de descriere a cunoștințelor orientate spre utilizarea calculatoarelor tradiționale ale arhitecturii von Neumann sunt limbaje procedurale. Dezvoltarea limbajelor declarative, convenabile pentru reprezentarea cunoștințelor, este o problemă urgentă a zilelor noastre.
Conform metodei de dobândire a cunoștințelor, aceasta poate fi împărțită în fapte și euristici (reguli care vă permit să faceți o alegere în absența unor justificări teoretice precise). Prima categorie de cunoștințe indică de obicei circumstanțe bine cunoscute în domeniul dat. A doua categorie de cunoștințe se bazează pe experiența proprie a expertului de lucru într-un domeniu specific, acumulată ca urmare a mulți ani de practică.
După tipul de reprezentare, cunoștințele sunt împărțite în fapte și reguli.Faptele sunt cunoștințe de tipul „A este A”, astfel de cunoștințe sunt tipice pentru bazele de date și modelele de rețea. Regulile sau produsele sunt cunoștințe de tipul „DACĂ A, ATUNCI B”.
Pe lângă fapte și reguli, există și meta-cunoașterea - cunoașterea despre cunoaștere. Ele sunt necesare pentru gestionarea bazei de cunoștințe și pentru organizarea eficientă a procedurilor de inferență.
Forma de reprezentare a cunoștințelor are un impact semnificativ asupra caracteristicilor IIS. Bazele de cunoștințe sunt modele de cunoaștere umană. Cu toate acestea, toate cunoștințele pe care o persoană le atrage în procesul de rezolvare a unor probleme complexe nu pot fi modelate. Prin urmare, în sistemele inteligente, este necesară împărțirea clară a cunoștințelor în cele care sunt concepute pentru a fi procesate de un computer și cunoștințe utilizate de oameni. Evident, pentru a rezolva probleme complexe, baza de cunoștințe trebuie să aibă un volum suficient de mare, în legătură cu care inevitabil să apară probleme de gestionare a unei asemenea baze. Prin urmare, atunci când se alege un model de reprezentare a cunoștințelor, ar trebui să se țină cont de factori precum omogenitatea reprezentării și ușurința de înțelegere. Omogenitatea prezentării conduce la o simplificare a mecanismului de management al cunoștințelor. Ușurința de înțelegere este importantă pentru utilizatorii de sisteme inteligente și experți, ale căror cunoștințe sunt încorporate în IMS. Dacă forma de reprezentare a cunoștințelor este greu de înțeles, atunci procesele de dobândire și interpretare a cunoștințelor devin mai complicate. Trebuie remarcat faptul că este destul de dificil să îndepliniți simultan aceste cerințe, mai ales în sistemele mari, unde structurarea și reprezentarea modulară a cunoștințelor devin inevitabile.
Rezolvarea problemelor de inginerie a cunoștințelor ridică problema conversiei informațiilor primite de la experți sub formă de fapte și reguli de utilizare a acestora într-o formă care poate fi implementată eficient prin prelucrarea automată a acestor informații. În acest scop, au fost create diverse modele de reprezentare a cunoștințelor și sunt utilizate în sistemele existente.
Modelele clasice de reprezentare a cunoștințelor includ modele logice, de producție, cadru și rețele semantice.
Fiecare model are propriul limbaj de reprezentare a cunoștințelor. Cu toate acestea, în practică, rareori este posibil să se descurce cu cadrul unui model atunci când se dezvoltă IMS, cu excepția celor mai simple cazuri, astfel încât reprezentarea cunoștințelor se dovedește a fi complexă. În plus față de reprezentarea combinată folosind diverse modele, instrumente speciale sunt de obicei folosite pentru a reflecta caracteristicile cunoștințelor specifice despre domeniul subiectului, precum și diverse modalități de a elimina și de a lua în considerare neclaritatea și incompletitudinea cunoștințelor.
Pentru persoanele care doresc să se îmbunătățească constant, să învețe ceva și să învețe constant ceva nou, am creat special această categorie. Are un conținut extrem de educativ, util, pe care cu siguranță îl vei iubi. Un număr mare de videoclipuri, poate, pot concura chiar și cu educația pe care ni-l dau la școală, la facultate sau la universitate. Cea mai mare frumusețe a videoclipurilor cu instrucțiuni este că încearcă să ofere cele mai proaspete și relevante informații. Lumea din jurul nostru în era tehnologiei este în continuă schimbare, iar publicațiile educaționale tipărite pur și simplu nu au timp să ofere informații proaspete.
Printre videoclipuri, puteți găsi și videoclipuri educaționale pentru copii preșcolari. Acolo, copilul dumneavoastră va fi învățat cu litere, cifre, numărare, citit etc. De acord, o alternativă foarte bună la desene animate. Pentru elevii de școală primară, puteți găsi și predare a limbii engleze, ajutor în studierea disciplinelor școlare. Pentru studenții mai mari, au fost create videoclipuri de instruire care le vor ajuta să se pregătească pentru teste, examene sau pur și simplu să-și aprofundeze cunoștințele într-o anumită materie. Cunoștințele dobândite le pot afecta calitativ potențialul mental și, de asemenea, vă pot mulțumi cu note excelente.
Pentru tinerii care au absolvit deja liceul, care învață sau nu învață la universitate, există multe videoclipuri educaționale interesante. Îi pot ajuta să-și aprofundeze cunoștințele despre profesia pentru care învață. Sau obțineți o profesie, de exemplu, un programator, web designer, SEO-optimizer etc. Universitățile nu predau până acum o astfel de profesie, așadar, poți deveni specialist în acest domeniu avansat și relevant doar prin autoeducare, în care încercăm să ajutăm prin colectarea celor mai utile videoclipuri.
Pentru adulți, acest subiect este de asemenea relevant, deoarece se întâmplă foarte des ca, după ce a lucrat în profesie ani de zile, se înțelege că acesta nu este al tău și vrei să stăpânești ceva mai potrivit pentru tine și în același timp profitabil. De asemenea, printre această categorie de oameni există deseori videoclipuri de tipul auto-îmbunătățirii, economisind timp și bani, optimizându-și viața, în care găsesc modalități de a trăi mult mai bine și mai fericiți. Pentru adulți, tema creării și dezvoltării propriei afaceri este, de asemenea, foarte potrivită.
De asemenea, printre videoclipurile educaționale există videoclipuri cu accent general care sunt potrivite pentru aproape orice vârstă, în ele puteți afla despre cum s-a născut viața, ce teorii ale evoluției există, fapte din istorie etc. Ele extind perfect orizonturile unei persoane, o fac un interlocutor intelectual mult mai erudit și mai plăcut. Este cu adevărat util să vizionezi astfel de videoclipuri educaționale pentru toată lumea, fără excepție, deoarece cunoașterea este putere. Vă dorim o vizionare plăcută și utilă!
În timpul nostru, este pur și simplu necesar să fim, așa cum se spune, „pe val”. Aceasta înseamnă nu numai știri, ci și dezvoltarea propriei minți. Dacă vrei să te dezvolți, să înveți despre lume, să fii solicitat în societate și să fii interesant, atunci această secțiune este pentru tine.
Date și cunoștințe. Definiții de bază.
Informațiile cu care se ocupă computerele sunt împărțite în procedurale și declarative. Informațiile procedurale sunt concretizate în programe care sunt executate în procesul de rezolvare a problemelor, informații declarative în datele cu care lucrează aceste programe.
Forma standard de reprezentare a informațiilor într-un computer este un cuvânt mașină, constând dintr-un număr de cifre binare - biți definiți pentru un anumit tip de computer. Un cuvânt mașină pentru reprezentarea datelor și un cuvânt mașină pentru reprezentarea instrucțiunilor care formează un program pot avea același număr sau diferit de biți. Același număr de biți din cuvintele mașină pentru comenzi și date le permite să fie considerate într-un computer ca unități de informație identice și să efectueze operații pe comenzi ca și pe date. Conținutul memoriei formează baza de informații. Cuvântul computer este principala caracteristică a infobazei, deoarece lungimea sa este astfel încât fiecare cuvânt al mașinii este stocat într-o celulă de memorie standard, prevăzută cu un nume individual - adresa celulei. Acest nume este folosit pentru a extrage unități de informații din memoria computerului și a le scrie în ea. În limbajele de programare de nivel înalt se folosesc tipuri de date abstracte, a căror structură este stabilită de programator.
Apariția bazelor de date (DB) a marcat un alt pas spre organizarea muncii cu informații declarative. Bazele de date pot stoca simultan cantități mari de informații, iar instrumentele speciale care formează un sistem de management al bazelor de date (DBMS) vă permit să manipulați eficient datele, dacă este necesar, să le extrageți din baza de date și să le scrieți în ordinea dorită în baza de date.
Odată cu dezvoltarea cercetării IP, a apărut conceptul de cunoaștere care a combinat multe caracteristici ale informațiilor procedurale și declarative. Într-un computer, cunoștințele, la fel ca datele, sunt afișate sub formă simbolică - sub formă de formule, text, fișiere, matrice de informații etc. Prin urmare, putem spune că cunoștințele sunt date organizate într-un mod special. În sistemele AI, cunoașterea este obiectul principal de formare, prelucrare și cercetare. Baza de cunoștințe, împreună cu baza de date, este o componentă necesară a pachetului de software AI. Mașinile care implementează algoritmi AI se numesc mașini bazate pe cunoaștere, iar subsecțiunea teoriei AI legate de construcția sistemelor expert se numește ingineria cunoașterii.
Diferențele dintre date și cunoștințe:
1.interpretabilitatea internă a cunoștințelor (de exemplu: date - 243849 ..., cunoștințe - propoziții în limbaj natural).
2. activitate de cunoaştere. Dacă există cunoștințe, atunci apariția unor noi cunoștințe poate duce la schimbarea cunoștințelor vechi și la apariția altora noi.
3. conectivitatea cunoaşterii. Cunoașterea nu este interesantă în sine, este interesantă în agregat (sistemul de cunoștințe).
4. cunoștințele sunt dinamice, iar datele sunt de obicei statice.
Cunoașterea intenționată este definită printr-un concept de nivel superior care indică proprietăți specifice. Cunoștințele extensive sunt definite prin concepte de nivel inferior, de obicei prin simpla enumerare a acestora. De regulă, extensiile sunt stocate în baze de date, iar intensiunile sunt stocate în baze de cunoștințe. Cunoștințele prin modul de prezentare se disting în declarative (informațiile sunt descrise) și procedurale (înregistrate în algoritm). Direcția principală de mișcare în domeniul reprezentării cunoștințelor este utilizarea mai mare a cunoștințelor declarative.
Clasificări ale cunoștințelor și modelele acestora
Există multe moduri de a clasifica cunoștințele. Să ne oprim asupra clasificării în funcție de purtător de cunoștințe. Cunoștințele sunt împărțite în:
1. Formalizată
Ghiduri de referință,
Enciclopedii,
Cunostinte in sisteme informatice corporative
2. Personal
Abilități legate de meșteșug,
abilități sportive,
Modalități de gândire, analiză,
Modalități de realizare a muncii
Cunoștințele formalizate sunt de obicei deja plasate pe medii tangibile - cărți, broșuri, site-uri Internet / intranet, fișiere de date, CIS (ERP). Aceste moduri de organizare a cunoștințelor sunt foarte bune și testate în timp. Este puțin probabil să le putem îmbunătăți semnificativ pentru a afecta productivitatea sau alți indicatori economici ai organizației dumneavoastră.
Cunoștințele personale, pe de altă parte, sunt de obicei conținute doar în mintea purtătorilor săi. Pentru a le face proprietatea organizației, este necesar ca cunoștințele să fie transferate activ între angajați. Pentru aceasta, sistemele interne de mentorat și de formare corporativă există de mult timp.
Multe cunoștințe personale pot fi formalizate. Acest lucru se aplică în primul rând metodelor și modalităților de realizare a muncii, acceptate și optime în organizația dumneavoastră. În funcție de stadiul de dezvoltare a organizației, metodele de lucru evoluează de la creative, create la locul de muncă prin încercare și eroare, la cele mai bune practici din industrie, consacrate în documentarea procesului de afaceri, în sistemul ERP și în politica organizației.
Definiții ale cadrelor. Cadrul este ca o listă de proprietăți și ca o rețea. Ierarhia și moștenirea proprietății
Un cadru este o anumită structură de reprezentare a cunoștințelor, care, atunci când este umplută cu valori adecvate, se transformă într-o descriere a unui anumit factor, eveniment sau situație. Un cadru este cea mai mică descriere posibilă a esenței oricărui fenomen, eveniment, situație, proces sau obiect. Minimalitatea înseamnă că, odată cu simplificarea suplimentară a descrierii, se pierde completitatea acesteia, încetează să determine unitatea de cunoaștere pentru care este destinată. Cadrul are o structură specifică, constând din multe elemente - fante. Fiecare slot, la rândul său, este reprezentat de o anumită structură de date, procedură sau poate fi asociat cu un alt cadru. Structura cadrului poate fi reprezentată după cum urmează:
NUMELE CADRU: (numele primului slot: valoarea slotului 1), (numele slotului al doilea: valoarea slotului al 2-lea), ... (numele slotului al 1-lea: valoarea slotului a 2-a).
Reprezentăm aceeași înregistrare sub forma unui tabel, completat cu două coloane.
Valoarea slotului poate fi numele unui alt cadru; așa formează o rețea de cadre, constând din vârfuri și legături selectate. Nivelul superior al cadrului reprezintă conceptele corespunzătoare, iar nivelurile ulterioare ale sloturilor terminale, care conțin valori specifice. Ierarhia obiectelor se realizează prin aparatul de studiere a proprietăților, când clase de obiecte de un anumit nivel moștenesc structurile claselor de cadre de un nivel superior. Dacă obiectul, pisica. descris de un anumit grup de cadre este în legătură conceptuală cu nivelurile superioare și inferioare ale cadrelor, apoi resp. pentru el, cadrele sunt construite ținând cont și de relațiile ierarhice și, în același timp, moștenirea proprietăților este reală. prin sloturi sau cadre cu același nume.
Modulul 1 (1,5 credite): Introducere în Informatica Economică
Tema 1.1: Fundamentele teoretice ale informaticii economice
Tema 1.2: Mijloace tehnice de prelucrare a informaţiei
Subiectul 1.3: Software de sistem
Tema 1.4: Software-ul de service și elementele de bază ale algoritmizării
Informatica economica si informare
1.1. Fundamentele teoretice ale informaticii economice
1.1.2. Date, informații și cunoștințe
Concepte de bază de date, informații, cunoștințe.
Conceptele de bază care sunt utilizate în informatica economică includ: date, informații și cunoștințe. Aceste concepte sunt adesea folosite interschimbabil, dar există diferențe fundamentale între concepte.
Termenul de date provine din cuvântul data - fapt, iar informație (informatio) înseamnă explicație, prezentare, i.e. informație sau mesaj.
Date este o colecție de informații înregistrate pe un anumit suport într-o formă adecvată stocării, transmiterii și procesării permanente. Transformarea și prelucrarea datelor furnizează informații.
informație este rezultatul transformării și analizei datelor. Diferența dintre informații și date este că datele sunt informații fixe despre evenimente și fenomene care sunt stocate pe anumite medii, iar informațiile apar ca urmare a prelucrării datelor în rezolvarea unor probleme specifice. De exemplu, bazele de date stochează diverse date, iar la o cerere specifică, sistemul de management al bazei de date oferă informațiile necesare.
Există și alte definiții ale informațiilor, de exemplu, informațiile sunt informații despre obiectele și fenomenele mediului, parametrii, proprietățile și starea acestora, care reduc gradul de incertitudine și incompletitudinea cunoștințelor despre acestea.
Cunoştinţe- este vorba de informații prelucrate înregistrate și verificate prin practică, care au fost folosite și pot fi folosite în mod repetat pentru luarea deciziilor.
Cunoașterea este un tip de informație care este stocată într-o bază de cunoștințe și reflectă cunoștințele unui specialist într-un anumit domeniu. Cunoașterea este capital intelectual.
Cunoștințele formale pot fi sub formă de documente (standarde, norme) care reglementează luarea deciziilor sau manuale, instrucțiuni care descriu soluționarea problemelor.
Cunoștințele informale sunt cunoștințele și experiența specialiștilor într-un domeniu specific.
Trebuie remarcat faptul că nu există definiții universale ale acestor concepte (date, informații, cunoștințe), ele sunt interpretate în moduri diferite.
Luarea deciziilor se realizează pe baza informațiilor primite și a cunoștințelor disponibile.
A lua decizii- aceasta este alegerea celei mai bune, intr-un sens, o varianta de solutie din setul de admisibile pe baza informatiilor disponibile.
Relația dintre date, informații și cunoștințe în procesul decizional este prezentată în figură.
Orez. 1.
Pentru rezolvarea problemei, datele fixe sunt prelucrate pe baza cunoștințelor disponibile, apoi informațiile obținute sunt analizate folosind cunoștințele existente. Pe baza analizei, sunt propuse toate soluțiile fezabile și, în urma alegerii, se ia cea mai bună decizie, într-un anumit sens. Rezultatele soluției adaugă cunoștințe.
În funcție de domeniul de utilizare, informațiile pot fi diferite: științifice, tehnice, manageriale, economice etc. Pentru informatica economica intereseaza informatiile economice.
