Інформація, Дані, Знання,Мудрість, Премудрість як піраміда дефініцій (редагується)


Інформація як піраміда (автор - Круковський І.А.) 
У веб часто допускають помилки (на мій погляд) у тлумаченні відношень між поняттями "інформація", "дані", "знання", "мудрість". Часто пишуть, що "інформація" утворюється з "даних"; про мудрість до недавного часу писали мало, а про метамудрість і премудрість як правило не згадують. 

Це закладає грубі помилки у концепції автоматизації інформаційно-аналітичної роботи, систем Artificial Intelligence (#AI). 

Тому викладаю своє бачення дефініцій "інформація", "дані", "знання", "мудрість", "метамудрість", "премудрість" і співвідношення між ними, які базуються на загальноприйнятих визначеннях, починаючи з Закону України "Про інформацію". Зміст цих термінів розкривався у авторських публікаціях з 2003 року.

Інформація (Information) - це загальний термін, який визначає будь-які відомості та/або дані, які можуть бути збережені на матеріальних носіях або відображені в електронному вигляді чи у когнітивному полі мозка людини. Тобто інформація включає в себе  і "дані", і "знання", і "мудрість".

Дані (Data) - це нечіткий термін, який у теперішній час доцільно визначити узгоджено від таких термінів як: база даних (DataBase); сховище даних (Data WareHouse); кіоск або вітрина даних (Data Mart). Дані - це первинна інформація, яка підлягає подальшій обробці для отримання з них знань для підтримки прийняття рішень у різних сферах. Терміни "база даних", "сховище даних", "кіоск даних" з`явилися кілька десятиліть назад, тому у тлумаченні терміну "дані" раніше не пропонували строгого визначення. Проте, у #AI давно і чітко відрізняють дефініції "дані" і "знання" - ще в часи СРСР.

Слабоструктуровані дані - це нечіткий термін для визначення первинної інформації (текстові файли, ін.) до того, як вона потрапляє до баз даних

Структуровані дані - це термін для визначення первинної інформації, яка як правило міститься у базах даних різних типів; структуровані дані, як правило, можна використовувати безпосередньо у математичних та/або у логічних операціях, у таблицях, на графіках, у схемах. 

Знання (Knowledge) - це багатозначний термін для позначення результату аналітико-синтетичної (аналізу і синтезу) переробки первинної інформації (даних) і формування на цій основі нового типу більш цінної інформації. 

Часто пишуть, що знання - це результат узагальнення первинної інформації, проте це може бути і фільтрація і операції подібні до OLAP (консолідація, розкладання, узагальнення, деталізація, семантичне "обертання", "нарізання розкладання" на "семантичні скибочки" для порівняння, ін.), Data Mining (класифікація, кластеризація, пошук аномальних відхилень, асоціацій і послідовностей, ін.), Text Mining (додатково для задач Data Mining для текстів - це вилучення ключевих слів і словосполучень, анотування, вилучення понять, побудова семантичних мереж між поняттями, оцінка настроїв, ін.).   
 
Знання це також атрибути даних у базах даних. 

Знання - це також система правил якщо...то...інакше... для порівняння вхідних даних з наявними у базі  даних. 

До числа базових моделей структуризації знань можна віднести: Frame (фрейми), Production system (продукційна модель), Semantic Network (семантичні мережі)

Мною запропонована більш досконала для інформаційно-аналітичних систем гібридна модель FPS (Frame, Production Systems, Semantic network). Ще одна запропонована модель АВ+ВПП+РР (Атрибути, Викладання + Висновки,  Прогнози, Пропозиції + Рішення, Результати). Запропонована також модель модульно-уніфікованих число-лінгвістичних оцінок (ЧЛО)Також на основі традиційної для журналітики моделі Five Ws (Five Ws and one H, Six Ws) запропонована значно удосконалена модель Six Ws/BI, яка узгоджена з вимогами до Business Intelligence (OLAP, Data Mining). 

Приклад використання вказаних об`єднаних моделей знань: Експертна система на фреймах за допомогою продукційної системи правил забезпечує логічне виведення і візуалізацію початку семантичної мережі; продукційна система або семантична мережа також може забезпечити виконавчі дії управління віддаленими пристроями. Крім цього, результати логічного виведення та накопичені результати даних можуть аналізуватися за допомогою засобів Business Intelligence (OLAP, Data Mining, ін.).

Проте, знання можуть містится і у слабоструктурованій інформації, наприклад, у книзі. 

"Знання", як похідна інформація від "даних" - подібні до 1-ї похідної у математиці. 

Для оцінки можливості та особливосте автоматизації інформаційно-аналітичної роботи, систем #AI (artificial intelligence) важливо знати, що розрізняють Implicit Knowledge, Explicit Knowledge, Tacit Knowledge.

Відомо, що іноді знання приходять як інсайти (озаріння). На мій погляд, можна визначити знання-інсайти двох типів. 

Інсайти, озаріння 1-го типу - це результат слабопізнаного процесу переробки мозком людини первинної інформації. Як правило - такі інсайти це наслідок тривалої напруженої роботи експертів. 

Приклад інсайту 1-го типу характеризується знаменитим вигуком "Еврика" Піфагора. 

Інсайти, озаріння 2-го типу - як результат слабопізнаного процесу надходження до мозку людини інформації від оточуючого людей непізнаного інформаційного поля або/та "від Бога". 

Приклади інсайтів 2-го типу: реальні передбачення Вольфа Месинга; символічні передбачення Нострадамуса; передбачення у легенді про Одісея "безумної Касандри", яка "бачила Трою у вогні"; ін. Тому багато видатних керівників іноді зверталися до різних "чаклунів", "нумерологів" і т.п. Для прикладу, радянський диктатор-атеїст (бувший випускник семінарії) Йосип Сталін (Джугашвілі) звертався до Вольфа Месінга, хоча передбачцвання Месінга виходили за як рамки атеїзма так і за рамки релігії.

Мудрість (Wisdom) - це термін для позначення знань, які отримані за результатами тривалого накопичення, аналізу і синтезу інформації (даних і знань) про велику кількість подій і процесів у даній сфері. Мудрецем можна вважати людину, яка знає результати всіх помилкових і правильних рішень у сфері, де вона вважається мудрою людиною. у результаті їх аналізу і синтезу. Для практики корисно вважати, що "мудрість" - це третинна інформація, якщо первинною інформацією вважати "дані", а вторинною інформацією вважати "знання". Якщо "знання" подібні до 1-ї похідної від "даних", то "мудрість" подібна до 2-ї похідної від "даних".

Мета мудрістю (Meta Wisdom) можна вважати знання, що у перспективі може статися так, як до цього ніколи не було у минулому досвіді у базі даних і у базі знань. Тобто, метамудрість - це розуміння того, що помилково приймати рішення лише на основі попереднього досвіду. Мета мудрість повертає реально існуючу можливість невдачі навіть у наукові, у мудрі прогнози. 

Також метамудрістю можна вважати результати аналізу великої кількості накопичених рішень. 

Премудрість  - це "страх Божий", страх людини перед покаранням за неповагу до Бога, цей страх повинен утримувати людину від великих гріхів. Дане визначення дав мені знайомий дипломований вчений-богослов

Приклад для ілюстрації ролі втрати людьми премудрості. Можливо це легенда, проте відомо, що коли люди майже закінчили будівництво Вавілонської башти до неба, то забули про повагу до Бога і почали жбурляти у його напрямку каміння та дрючки. За це люди були покарані - Бог змішав їх мови і тому вони не змогли будувати далі. Цей приклад дуже метафорично корисний для практики: 1) Бога треба поважати; 2) добре мати спільну мову; 3) щоб побудувати щось велетенське, людям треба поважати Бога і мати спільну мову.


ПРИМІТКА

Необхідно зазначити щодо відомих термінів "розвідувальні дані", "розвіддані" які використовуються у радянських та пострадянських фільмах для позначення інформації, яка подається кінцевому користовачу (військовому і політичному керівництву). Очевидно, що використання терміну у вказаному контексті вносить певну плутанинину у сучасне тлумачення термінів "інформація", "дані", "знання", "мудрість", "метамудрість", "премудрість". Ймовірно, варто використовувати термін "розвідувальна інформація", "інформація", "первинна інформація".

Коментарі