7. Данные.

В информатике Данные — это результат фиксации, отображения информации на каком-либо материальном носителе, то есть зарегистрированное на носителе представление сведений независимо от того, дошли ли эти сведения до какого-нибудь приёмника и интересуют ли они его.

Данные — это и текст книги или письма, и картина художника, и ДНК.

Данные, являющиеся результатом фиксации некоторой информации, сами могут выступать как источник информации. Информация, извлекаемая из данных, может подвергаться обработке, и результаты обработки фиксируются в виде новых данных.

Данные могут рассматриваться как записанные наблюдения, которые не используются, а пока хранятся.

8. Знания.

Знание — в теории искусственного интеллекта и экспертных систем — совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Параллельно с развитием структуры компьютеров происходит развитие информационных структур для представления данных. Знания имеют более сложную структуру чем данные.

Знания

З1. Знания находятся в человеческой памяти.

З2. Знания материализованные.

З3. Совокупность З1 и З2.

З4. Знания на языке представления знаний.

З5. Базы знаний.

Данные

Д1. Результат наблюдения над объектами или данными в памяти человека.

Д2. Фиксация данных на материальном носителе.

Д3. Модель данных.

Д4. Данные на языке описания данных.

Д5. БД.

Обычно рассматривают 1,3,5.

Знания задаются двумя способами:

Экстенсионально – через набор конкретных фактов, касающихся данной предметной области.

Интенсионально – через свойства данной предметной области и систему связи между атрибутами.

Свойства знаний:

1. Внутренняя интерпретируемость знаний – каждая информационная единица (и.е.) должна иметь уникальное имя, по которому ИИС будет находить ее и отвечать на запросы, в которых упомянуто ее имя.

2. Структурируемость – и.е. должна обладать гибкой структурой, т.е. для них должен выполнятся «принцип матрешки» каждая и.е. может быть включена а состав другой и.е. и наоборот.

3. Связность – в информационной базе между и.е. должна быть предусмотренная возможность восстановления различных взаимосвязей. При этом различают следующие связи (отношения):

a. связи структуризации – задается иерархия в и.е.;

b. функциональные отношения – описывают информацию о функциях;

c. казуальные отношения – используются для задания причинно-следственной связи;

d. семантические связи – все остальное.

4. Семантическая метрика – позволяет задать отношения, которые характеризуют ситуационную близость между и.е., другими словами определяет ассоциативную связь.

5. Активность знаний – с момента появления компьютеров используемые в них и.е. разделены на данные и команды. Данные пассивны, а команды – активны.

Классификация знаний

Поверхностные – совокупность эмпирических ассоциаций и причинно-следственных отношений между понятиями предметной области.

Глубинные – абстракции, образы, аналогии в которых отражается понимание структуры предметной области, назначение и взаимосвязь отдельных понятий.

Жесткие знания позволяют получать однозначные четкие рекомендации при заданных начальных условиях. Мягкие знания допускают множественные, «размытые» решения и различные варианты рекомендаций.