Свойства информации

Качество информации – обобщенная положительная характеристика информации, отражающая степень ее полезности для пользователя.

Основные свойства информации с точки зрения потребителя.

1. Релевантность – способность информации соответствовать нуждам (запросам) пользователя.

2. Полнота – свойство информации исчерпывающе (для данного пользователя) характеризовать отображаемый объект и\или процесс.

3. Своевременность – способность информации соответствовать нуждам потребителя в нужный момент времени.

4. Достоверность – свойство информации не иметь скрытых ошибок.

5. Доступность – свойство информации, характеризующее возможность ее получения данным потребителем.

6. Защищенность – свойство, характеризующее невозможность несанкционированного использования или изменения информации.

7. Эргономичность – свойство, характеризующее удобство формы или объема информации с точки зрения данного потребителя.

8. Однозначность (адекватность) – свойство, характеризующее невозможность различной (неоднозначной) трактовки информации. Для систем использующих ЭВМ это свойство имеет очень большое значение.

При создании систем автоматизированной обработки информации для изучения свойств и особенностей информации и информационных потоков конкретной предметной области проводится синтаксический, семантический и прагматический анализ информации.

Синтаксический анализ позволяет установить важнейшие параметры информационных потоков, включая количественные характеристики для выбора комплекса технических и программных средств для их обработки.

Семантический анализ позволяет изучить информацию с точки зрения смыслового содержания ее отдельных элементов, находить способы языкового соответствия (язык человека - язык ЭВМ) при однозначном распознавании вводимых в систему сообщений.

Прагматический анализ позволяет определить степень полезности информации, выявить практическую значимость сообщений. Учитывая, что полезность информации является функцией времени и что одна и та же информация в разное время может быть полезной или бесполезной, принятые критерии оценки полезности увязываются с достоверностью и своевременностью поступающих сообщений.

Понятие знаний.

Знания рождаются и функционируют в обществе, проявляясь во всех информационно-коммуникативных интеллектуальных процессах. Они имеют различные формы существования и представления. Например, квалификация - это " живые" знания, неотделяемые от живых носителей (людей) и проявляющиеся в опыте, т.е. в умении человека осуществлять ту или иную полезную работу - физическую или интеллектуальную.

По определению Даниэла Белла «знание – это совокупность организованных высказываний о фактах или идеях, представляющих обоснованное суждение или экспериментальный результат, которая передается другим посредством некоторого средства коммуникации в некоторой систематизированной форме».

Денхем Грей трактует понятие знания как абсолютное использование информации и данных, совместно с потенциалом практического опыта людей, способностями, идеями, интуицией, убежденностью и мотивациями.

С появлением систем искусственного интеллекта появилось новое понятие - "база знаний", поэтому появилась необходимость соотнести понятия "данные и база данных" с понятиями "знания и база знаний".

Данные и структура базы данных в определенной степени отражает знания о предметной области и ее структуре. Можно выделить основные признаки знаний:

1. Одним из важных признаков знаний является структурированность, которую можно рассматривать как свойство декомпозиции сложных объектов на более простые и установление связей между простыми объектами, что означает использование отношений "часть-целое", "класс-подкласс", "род-вид" и т.п. Отношения подобного рода встречаются в иерархических, сетевых и реляционных базах данных.

2. Для такого признака знаний, как связность, практически нельзя найти аналогов среди названных выше баз данных. Знания наши связаны не только в смысле структуры, они отражают также закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними.

3. Человеку свойственна познавательная активность, т.е. знания человека активны. Это принципиально отличает знания от данных.

Если данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства, то знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

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 (empeiria – опыт) путем.

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 (см. далее);

• базы знаний [3].

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний – базы знаний (небольшой объем, 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 предметной области;

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

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 сосредотачивалась 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, написанные на языке представления знаний, приближенному к естественному и понятному неспециалисту [3].