1 Горохов Андрей Витальевич Данные Знания (этапы развития данных в

и информационных технологий

Теория систем и системный анализ

Лекция № 6

г. Йошкар-Ола

служащие для какого-н. вывода, решения.
Толковый словарь русского языка Ушакова.
Данные -

сведения:
- полученные путем измерения, наблюдения, логических или арифметических операций; и
- представленные в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и (автоматизированной) обработки.
Cловарь по естественным наукам.
ДАННЫЕ :
1) факты и характеризующие их числовые, количественные показатели: имена, даты событий, сведения об экономических процессах, местах действия;
2) сведения, обработанные специальным образом для принятия решений, информация.
Современный экономический словарь.

объекта или явления
Отраженное разнообразие
Сущность, сохраняющуюся при вычислительном изоморфизме
Семантику или прагматику

синтаксиса языка представления данных
Основное содержание отображения
Непременную субстанцию живой материи, психики, сознания
Результат гомоморфного отображения ПО в сигналы, характеристики, описания

Информацией называют:

Данные - информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи.
Данные - сведения, представленные в определенной знаковой системе и на определенном материальном носителе для обеспечения возможностей хранения, передачи, приема и обработки.

Данные в информатике

фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления.

Информация уменьшает степень неопределенности, неполноту знаний о лицах, предметах, событиях и т.д.

Научная информация - логически организованная информация, получаемая в процессе научного познания и отображающая явления и законы природы, общества и мышления.
Научно-техническая информация - документированная информация, возникающая в результате научного и технического развития, а также информация, в которой нуждаются руководители, научные, инженерные и технические работники в процессе своей деятельности, включая специализированную экономическую и нормативно-правовую информацию.

контекст; данные, как-либо оцениваемые приёмником информации (в частном случае, это

может быть человек). Как правило, получение информации связывают с уменьшением неопределенности существующего выбора; ответ на какой-либо заданный либо подразумеваемый вопрос. (При этом то, что для одних личностей (или с одной точки зрения) может быть данными, для других вполне может быть информацией).

Данные - различная информация, полученная специальным способом. Эта информация представлена в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и (автоматизированной) обработки. Обычно все данные хранятся в файлах.

Выделяют различные виды знания: научное, обыденное (здравый смысл), интуитивное, религиозное

и др. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость результатов, проверяемость, стремление к устранению ошибок и преодолению противоречий.
Знание — субъективный образ объективной реальности, то есть адекватное отражение внешнего и внутреннего мира в сознании человека в форме представлений, понятий, суждений, теорий.
Знание в широком смысле - совокупность понятий, теоретических построений и представлений.
Знание в узком смысле — данные, информация.
Знание (предмета) — уверенное понимание предмета, умение самостоятельно обращаться с ним, разбираться в нём, а также использовать для достижения намеченных целей.

данных (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире,

включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений. Правила использования включают систему причинно-следственных связей. Главное отличие знаний от данных состоит в их активности, то есть появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Осипов Геннадий Семенович д.ф.-м.н., профессор

Член-корреспондент АН СССР (1966), академик АН СССР (1984).
В 1986

при формировании предмета и методов современной информатики Г.С.Поспелов указал место методов и средств искусственного интеллекта в развитии новой информационной технологии (сборник "Кибернетика. Становление информатики". М., Наука, 1986).
Как свидетель и непосредственный участник развития методов искусственного интеллекта и их использования для применения ЭВМ, Г.С.Поспелов давал трезвую оценку истории в этой области, достигнутых к началу 90-х годов результатов и перспектив на будущее. Его мнения на этот счет, наряду с мнениями других крупнейших авторитетов, приведены в сборнике "Будущее искусственного интеллекта", ред.-сост. К.Е.Левитин, Д.А.Поспелов. М., Наука, 1991.

специалистов в области новых методов управления сложными системами, создания ЭВМ

новой архитектуры и проблем искусственного интеллекта.

Поспеловым Д.А. был впервые разработан подход к принятию решений, опирающийся на логико-лингвистические модели, послуживший теоретической основой ситуационного управления большими системами. Создана теория “наивных” псевдофизических логик, моделирующих рассуждения “здравого смысла” о времени, пространстве, действиях и т.п., позволившая в интеллектуальных системах рассуждать о закономерностях физического мира и действиях в нем. Создана формальная модель поступков, описывающих нормативное поведение, позволяющая роботам и другим системам искусственного интеллекта принимать целесообразные с точки зрения норм решения.

век не веком катастрофы, как иногда его называют, а веком

предупреждения..." Н.Н. Моисеев Из книги "Современный рационализм"

Математического моделирование экономических систем

Отдел математического моделирования экономических систем
Отдел имитационных систем и исследования операций

Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН

Поспелов Игорь Гермогенович член-корреспондент РАН (2008)

Павловский Юрий Николаевич член-корреспондент РАН (1991)

определенными структурными правилами, которую ЭВМ может автономно использовать при решении

проблем по таким алгоритмам как логический вывод

Внутренняя интерпретация

ЗНАНИЯ

ДАННЫЕ

Наличие внутренней структуры связей

Шкалирование

Наличие внешней структуры связей

Устранение диссонансов

Погружение в пространство с семантической метрикой

Наличие логической модели данных

Фреймовая структура

Семантические сети

случае данное слово обозначает структуру, содержащую некоторую информацию.
Фрейм — в

системном анализе, искусственном интеллекте, инженерии знаний: структура, содержащая описание объекта в виде атрибутов и их значений.
Фрейм (HTML) — в языке HTML, веб-дизайне: область окна браузера для представления отдельной веб-страницы.

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (ребра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы.
Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединенных дугами. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

явления.
Шкалы семантических осей — набор оппозиций, при помощи которых размечаются семантические

оси.
Каждая семантическая ось обозначает определенное измеряемое качество изучаемого объекта или явления и, как правило, обозначается именем существительным. Для количественной оценки этого качества к нему приписывается набор оппозиций, обозначаемых, как правило, именами прилагательными, и называемых шкалами семантической оси. В пределах между полюсами оппозиции респондент располагает измеряемый объект, то есть, выставляет ему оценку по шкале семантической оси.
Семантические оси порождают семантическое пространство, координаты точек которого формализуют оценочные реакции математически. Другими словами, набор семантических осей образует базис семантического пространства. Размерность семантического пространства, теоретически может быть любой. На практике обычно используют от 2 до 5 различных семантических осей.
Семантическое пространство — математическая модель множества возможных оценочных реакций.
А именно, пусть X1, X2, … Xn — набор качеств, по которым производится оценка объекта или явления. Тогда семантическим пространством называется n-мерное векторное пространство, порожденное этими осями. Точки семантического пространства соответствуют совокупным оценкам: первая координата — первая оценка, вторая координата — вторая оценка и т. д. Предполагается, что семантическое пространство снабжено метрикой (как правило, евклидовой), что и позволяет исследователю проводить измерения выраженности той или иной оценки тем или иным респондентом.

знаний, убеждений, поведенческих установок относительно некоторого объекта или явления.
Словосочетание «когнитивный

диссонанс» происходит от английских терминов: «cognition» — знание + «dissonance» — несоответствие, разногласие.

Способ устранения смысловых конфликтных ситуаций.
Когнитивный диссонанс есть состояние, возникающее в ситуации, когда человек одновременно располагает двумя психологически противоречивыми "знаниями" (мнениями, понятиями) об одном объекте.

Леон Фестингер
(Leon Festinger; 1919 —1989)
американский психолог, автор теории когнитивного диссонанса

(правила)
Декларативные: «А есть А»
Процедурные: «если

то»

Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.
Процедурные знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

По источнику – текстовые и эвристика
(факты)

Текстовые: в явном виде содержатся в литературе
Эвристика: получены из личного опыта

Знания – хранимая в компьютере информация, формализованная в соответствии с определенными структурными правилами, которую вычислительная система может автономно использовать при решении задач по таким алгоритмам как логический вывод

с точки зрения решения задач

эмпирическими (на основе опыта или наблюдения);
теоретическими (на основе

анализа абстрактных моделей).
Теоретические знания — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Вненаучные знания могут быть:

паранаучными - знания несовместимые с имеющимся гносеологическим стандартом;
лженаучными - сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки;
квазинаучными - они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения;
антинаучными - как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности;
псевдонаучными - представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий;
обыденно-практическими - доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Люди, как правило, располагают большим объемом обыденного знания, которое производится повседневно и является исходным пластом всякого познания;
личностными - зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности.
«народной наукой» - особой формой вненаучного и внерационального знания, которая в настоящее время стала делом отдельных групп или отдельных субъектов: знахарей, целителей, экстрасенсов, а ранее шаманов, жрецов, старейшин рода.