Выше уже были приведены примеры того, как определялось понятие информации в трудах известных ученых – Н. Винера, А.И. Берга, В.М. Глушкова. Несмотря на различие этих определений, информация в них – как знак содержания, которое является предметом сообщения, направленного от источника к приемнику (например, источник – внешний мир, а приемник – субъект восприятия). Предметом сообщения может быть информация количественной (статистической), семантической и прагматической меры.
Знания и данные – формы представления информации, призванные способствовать повышению эффективности информационно-обменных процессов, приводящие информацию к удобному для передачи и восприятию виду.
Между понятиями «знания» и «данные» можно выделить отношения иерархии. Знания – результат преобразования данных. Одни и те же сведения могут выступать как данные, если в результате их преобразования получаются новые сведения, выступающие как знания, но могут пониматься и как знания, если они – продукт [54] преобразования первичных сведений. Например, при проведении социологического исследования объем сведений в анкетах содержит знания о выборочной совокупности. Вместе с тем после корреляционного анализа указанные сведения выступают как исходные данные для математических расчетов, приводящих к получению знания о взаимозависимости изучаемых свойств социального явления.
Таким образом, знания – это данные более высокой организации, достигаемой преобразованием исходных данных.
Структура исследований в области искусственного интеллекта. Научные исследования по искусственному интеллекту в настоящее время ведутся в двух взаимодополняющих областях:
в области раскрытия механизмов мышления человека с целью их последующего моделирования (фундаментальные исследования в области искусственного интеллекта);
в области создания технических (компьютерных) систем, обладающих не меньшими, чем человек, способностями продуктивно манипулировать имеющимся объемом знаний и порождать новые знания.
К области фундаментальных научных исследований искусственного интеллекта также относятся следующие понятия.
1. «Мягкие» вычисления. «Жесткие» вычисления – это работа по алгоритмам, «мягкие» же вычисления – это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. То есть речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.
2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная, а познавательная графика, которая порождает решения. Например, если оператор зафиксирует на экране закономерность в развитии светового пятна, являющегося визуальным отображением вычисления, – это «снимается» далее с ЭВМ как заготовка решения, т. е. когнитивная графика является визуальным изображением математики.
3. Виртуальная реальность.