2. Знания и данные.

Данные – это отдельные факты предметной области, их свойства, в пригодном для машин, обработанном виде. Данными называют формализованную инфор­мацию, пригодную для последующей обработки, хранения и пе­редачи средствами автоматизации профессиональной деятельности

Данные могут находиться в разных состояниях и трансформироваться из одного вида в другой.

D1 – данные как результат наблюдений и измерений(RAW).

D2 – данные нематериальных источников информации.

D3 – модели, структуры данных в виде в виде таблиц, графиков.

D4 – данные на компе в каком либо языке описания.

D5 - … база данных.

Знания основаны на данных и получаются в результате их обработки, содержат в себе закономерности, опыт специалистов, позволяющий эффективно решать задачи из этой же предметной области. Знания – это формализованная информа­ция, на которую ссылаются и/или которую используют в процес­се логического вывода.

Z1 – знания в памяти человека, как результат его мышления и деятельности.

Z2 – материальные носители.

Z3 – поле знаний – это условное описание на каком-либо языке объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей их связывающих.

Z5 – полноценная база знаний на материальных носителях информации.

Основным элементом БЗ является понятие.

Существует множество способов определить понятие, но есть два достаточно общих подхода:

• Определение понятия через интенсионал – это определение его через соотнесение с объектом более высокого уровня.

• Определение понятия через экстенсионал – соотнесение с объектом более низкого уровня с указанием общих свойств.

Знания могут быть классифицированы следующим образом:

• поверхностные – это знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области

• глубинные знания – абстракции, аналогии и схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области.

Свойства «превращающие» данные в знания:

• Внутренняя интерпретация (интерпретируемость). Это свой­ство предполагает, что в ЭВМ хранятся, не только собственно (сами) данные, но и данные о данных, что позволяет содержа­тельно их интерпретировать.

• Внутренняя структура связей. Предполагается, что в качестве информационных единиц используются не отдельные данные, а их упорядоченные определенными отношениями структуры.

• Внешняя структура связей. Ситуативная связь.

• Шкалирование. Предполагает введение соотношений между различными информационными единицами и упорядочение информационных единиц путем измерения интенсивности отношений и свойств.

• Семантическая метрика. На практике довольно часто встречаются понятия, к которым неприменимы количественные шкалы, но существует потребность в установле­нии их близости (понятия «искусственный интеллект» и «искусственный разум»).

• Активность. Данное свойство принципиально отличает понятие «знание» от понятия «данные». Например, знания человека, как правило, активны, поскольку ему свойственна познавательная активность. В отличие от данных знания позволяют выводить (получать) новые знания. Будучи активными, знания позволяют человеку решать не только типовые, но и принципиально новые, нетрадиционные задачи.

Наука о знаниях называется эпистемологией. В рамках этой науки рассматриваются характер, структура и происхождение знаний.