Лекция: ЛЕКЦИЯ №5. МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ

Данные

Информатика рассматривает информацию как концептуально связанные между собой сведения, данные, понятия, изменяющие наши представления о явлении или объекте окружающего мира. Наряду с информацией в информатике часто употребляется понятие данные. Покажем, в чем их отличие.

Данные могут рассматриваться как признаки или записанные наблюдения, которые по каким-то причинам не используются, а только хранятся. В том случае, если появляется возможность использовать эти данные для уменьшения неопределенности о чем-либо, данные превращаются в информацию. Поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные.

Пример 5.1. Напишите на листе десять номеров телефонов в виде последовательности десяти чисел и покажите их вашему другу. Он воспримет эти цифры как данные, так как они не предоставляют ему никаких сведений.

Затем против каждого номера укажите название фирмы и род деятельности. Для вашего друга непонятные цифры обретут определенность и превратятся из данных в информацию, которую он в дальнейшем мог бы использовать.

Данные— это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

• данные как результат измерений и наблюдений;

• данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

• модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

• данные в компьютере на языке описания данных;

• базы данных на машинных носителях.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания — это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

• знания в памяти человека как результат мышления;

• материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

• поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

• знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее);

• базы знаний.

Часто используются такие определения знаний:

знания — это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия — это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания. Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример 16.1. Понятие «персональный компьютер». Его интенсионал: «Персональный компьютер — это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000 — 3000'».

Экстенсионал этого понятия: «Персональный компьютер — это Mac, IBM PC, Sinkler...»

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний — базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний — основа любой интеллектуальной системы.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

• поверхностные — знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

• глубинные — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.

Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, т.е. знания, «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.

Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

• продукционные;

• семантические сети;

• фреймы;

• формальные логические модели.