Системы классификации знаний, примеры. Классификация - распределение предметов, объектов и понятий по группам (классам) в соответствии с обнаруженными свойствами.
Основные системы классификации знаний: иерархическая, морфологическая, древовидная, реляционная.
Классификация может проявить себя не только как инструмент организации научных знаний, но и как фактор социального порядка, способствующий активизации социальных отношений.
Материя, вещество, энергия, информация, знания – связь понятий. Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи, т.е. информация считается объективной категорией. Понятие «материя» отождествлется понятием «система», в которую входят составными элеметами вещество, энергия, знания и информация. Эти элементы с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы. При взаимодействии эти элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия- носителем информации. Информационные процессы(связи) могут быть рассмотрены как форма практически реализуемых человеческих отношений, фактор социума и управления.
Информация, данные, знания – связь понятий. Информация – это знак некоего содержания, которое является предметом сообщения, направленного от источника к приемнику. Знания и данные – формы представления информации, призванные способствовать эффективности информационно-обменных процессов, приводящие информацию к удобному для передачи и восприятия виду. Знания - это данные более высокой организации, некая выявленная в исходных данных закономерность предметной области.
Традиционные и новые информационные технологии. Традиционная информационная технология реализуется на базе «жестких алгоритмов» (пакеты офисной информатизации). Новая информационная технология (НИТ) реализуется на базе «мягких алгоритмов» с использованием достижений искусственного интеллекта (обучающие системы). За НИТ - будущее социокультурного варианта информатизации, ибо новые информационные технологии учитывают специфику, максимально «подстраиваются» под конкретного пользователя.
Причины невозможности массовой информатизации общества без использования достижений в области искусственного интеллекта. Массовая информатизация общества невозможна без ЭВМ с интеллектуальным (дружественным) интересом, базирующемся на достижениях искусственного интеллекта (ИИ). От исследований в области ИИ отделилось направление инженерии знаний, занимающееся выявлением, структурированием, формализацией знаний для разработки интеллектуальных систем, систем, основанных на знаниях, или экспертных систем(ЭС). ЭС - это компьютерные системы, аккумулирующие знания экспертов и фундаментальные знания в той или иной предметной области, обладающие способностью к логическим выводам и выступающие в качестве электронных консультантов для лиц, принимающих решения. Системы, базирующиеся на знаниях различных предметных областей (базы знаний), сегодня пользуются огромным спросом в мире. Что же осталось в области исследований ИИ, так сказать, в узком смысле слова? 1. “Мягкие” вычисления. “Жесткие” вычисления - это работа по алгоритмам, “мягкие” же вычисления - это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. Таким образом, речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов. 2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная графика, а графика, порождающая новые решения(познавательная графика). Глаз оператора фиксирует некоторую закономерность светового пятна - это снимается далее с ЭВМ как заготовка будущего решения, т.е. когнитивная графика является визуальным изображением математики. 3. Виртуальная реальность. Средства информационной технологии и, в частности, человеко-машинного интерфейса, позволяют создать “виртуальный мир” - искусственное трехмерное пространство. Первой фирмой виртуальной реальности явилась VPL Research (США), основанная в 1984 г. Джероном Леньером, автором самого термина “виртуальная реальность”. 4. Моделирование человеческих рассуждений (прикладные семиотические[4] системы). Основная проблема в том, что человеческие рассуждения не есть система. Таким образом, работы по ИИ ведутся в двух взаимодополняющих областях: · в области создания компьютерных систем, обладающих не меньшими, чем человек способностями продуктивно манипулировать имеющимся объемом знаний и порождать новые знания. · в области раскрытия механизмов мышления, которыми обладает человек, с целью их последующего моделирования в компьютерной среде; В данной теме были рассмотрены категории и понятия теоретической информатики, без которых невозможен анализ информационных процессов в обществе, в дальнейших темах будут рассмотрены категории и понятия собственно социальной информатики.