Понятие, структура, классификация, особенности интеллектуальных систем.
Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы 3 базовые функции:
1. Представление и обработка знаний.
2. Рассуждение.
3. Общение.
Пользователь
Функциональные механизмы База знаний
Структурные знания – знания об операционной среде. Метознания – знания о свойствах знаний.
1. Биохимическое (все, что связано с мозгом);
2. Программно-прагматическое направление (написание программ, заменяющих функции).
1. Локальный (задачный) подход: для каждой задачи специальные программы, достигающие результаты не хуже человека.
2. Системный подход, основанный на знаниях –создание средств автоматизации, создание самих программ.
3. Подход использующий метод процедурного программирования – создание алгоритмов на естественных языках.
Основные разделы ИИТ:
1. Управление знаниями.
2. Формальные языки и семантика.
3. Квантовая семантика.
4. Когнитивное моделирование.
5. Конвергентные (сходящиеся) системы поддержки решений.
6. Эволюционные генетические алгоритмы.
7. Нейронные сети.
8. Муравьиные и иммунные алгоритмы.
9. Экспертные системы.
10. Нечеткие множества и вычисления.
11. Немонотонные логики.
12. Активные многоагентные системы.
13. Естественное языковое общение и перевод.
14. Распознавание образов, игра в шахматы.
Характеристики проблемных областей, где необходимо применение ИИС:
1. Качество и оперативность принятия решений.
2. Нечеткость целей.
3. Хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды.
4. Множественность взаимозаменяющих друг на друга факторов.
5. Слабая формализуемость.
6. Уникальность (нестереотипность) ситуации.
7. Латентность (скрытость) информации.
8. Девиантность реализации планов, а так же значимость малых действий.
9. Парадоксальность логики решений.
Неустойчивость, нецеленаправленность, хаотичность среды
Понятие данных, информации и знаний. Свойства знаний и отличие их от данных.
Информация – это:
· любые сведения, принимаемые и передаваемые, сохраняемые различными источниками;
· это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами;
· это значимые сведения о чём-либо, когда форма их представления также является информацией, то есть имеет форматирующую функцию в соответствии с собственной природой;
· это все то, чем могут быть дополнены наши знания и предположения.
Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:
· исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);
· представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;
· базы данных на машинных носителях информации.
Знание - в теории искусственного интеллекта и экспертных систем - совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
Для того чтобы поместить знания в информационную систему, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Поэтому при разработке информационной системы сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ.
Знания в ИС существуют в следующих формах:
· исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);
· описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархии фреймов и т. п.);
· представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;
· базы знаний на машинных носителях информации.
Знания являются более сложной категорией по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
Знания получаются в результате применения к исходным данным некоторых методов обработки, подключения внешних процедур.
ДАННЫЕ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ИНФОРМАЦИЯ
ИНФОРМАЦИЯ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ЗНАНИЯ
Характерная особенность знаний состоит в том, что они не содержаться в исходной системе. Знания возникают в результате сопоставления информационных единиц, нахождения и разрешения противоречий между ними, т.е. знания активны их появление или недостача приводит к реализации некоторых действий или появлению новых знания. Знания отличаются от данных наличием следующих свойств.
Свойства знаний (из лекций):
· Внутренняя интерпритируемость (данные+методанные). Методанные -структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими
· Наличие связей (внутренних, внешних), структура связи
· Возможность шкалирования (оценка соотношения между информационными единицами) – количественная
· Наличие семантической метрики (средства оценки плохо формализуемых информационных единиц)
· Наличие активности (неполнота, неточность побуждает их к развитию, пополнению).
Классификация знаний
Знание – форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Знание помогает людям рационально организовывать свою деятельность и решать различные проблемы, возникающие в её процессе.
Знание (в теории искусственного интеллекта и экспертных систем) – совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений.
Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.
Выделяют различные виды знания:
Научное,
Вненаучное,
Обыденно-практическое (обыденное, здравый смысл),
Интуитивное,
Религиозное, и др.
Обыденно-практическое знание носит несистемный, бездоказательный, бесписьменный характер. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научное знание, основанное на рациональности, характеризуется объективностью и универсальностью, и претендует на общезначимость. Его задача – описать, объяснить и предсказать процесс и явление действительности. Вненаучное знание продуцируется определённым интеллектуальным сообществом по отличным от рационалистических нормам, эталонам, имеют свои источники и средства познания.
Классификация знаний
I. по природе. Знания могут быть декларативные и процедурные .
Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет, в свою очередь, есть совокупность кафедр. Процедурные же знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.
II. по степени научности. Знания могут быть научными и вненаучными .Научные знания могут быть:
1) эмпирическими (на основе опыта или наблюдения);
2) теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей, аналогий, схем, отображающих структуру и природу процессов, т.е. обобщение эмпирических данных).
Вненаучные знания могут быть:
паранаучными знаниями – учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности.
лженаучными – сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки.
квазинаучными – они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки, где невозможна критика власть предержащих, где жестко проявлен идеологический режим. (В истории России периоды «триумфа квазинауки» хорошо известны: лысенковщина; фиксизм, и т.д.)
антинаучными – как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности.
псевдонаучными – представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий (истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс)
обыденно-практическими – доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно.
личностными – зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности. Коллективное же знание общезначимо (надличностно), предполагает наличие общей для всей системы понятий, способов, приёмов и правил построения. III. по местонахождению
Выделяют личностные (неявные, скрытые, пока неформализованные) знания и формализованные (явные) знания.
Неявные знания – знания людей, которые ещё не формализованы и не могут быть переданы другим людям.
Формализованные на некотором языке (явные) знания:
знания в документах;
знания на компакт-дисках;
знания в персональных компьютерах;
знания в Интернете;
знания в базах знаний;
знания в экспертных системах, извлечённые из неявных знаний людей-экспертов.
Отличительные характеристики знания все ещё являются предметом неопределённости в философии. Согласно большинству мыслителей, для того чтобы нечто считалось знанием, это нечто должно удовлетворять трем критериям:
a) быть подтверждаемым,
b) быть истинным,
c) заслуживающим доверия.
Похожая информация.
5.1. Отличия знаний от данных
Характерным признаком интеллектуальных систем является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, обрабатываемых ЭВМ.
Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:
Исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);
Представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;
Базы данных на машинных носителях информации.
Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания могут быть получены на основе обработки эмпирических данных. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый - поместить знания в программу, написанную на обычном языке программирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Нелегким делом являются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.
Второй способ базируется на концепции баз данных и заключается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в БЗ. База знаний легко пополняется и модифицируется. Она является автономной частью интеллектуальной системы, хотя механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке, а также средства ведения диалога накладывают определенные ограничения на структуру БЗ и операции с нею. В современных ИИС принят этот способ.
Следует заметить, что для того, чтобы поместить знания в компьютер, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Следовательно, при разработке ИИС сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ. Знания в ИИС существуют в следующих формах:
Исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);
Описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, фреймы и т. п.);
Представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;
Базы знаний на машинных носителях информации.
Что же такое знания? Приведем несколько определений.
Из толкового словаря С. И. Ожегова: 1) «Знание - постижение действительности сознанием, наука»; 2) «Знание - это совокупность сведений, познаний в какой-либо области».
Определение термина «знания» включает в себя большей частью философские элементы. Например, знание - это проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отображение в сознании человека.
Знание есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. В простейших ситуациях знания рассматривают как констатацию фактов и их описание.
Исследователями в области ИИ даются более конкретные определения знаний.
«Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области» .
«Знания - это хорошо структурированные данные или данные о данных, или метаданные» .
«Знания - формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода» .
В области систем ИИ и инженерии знаний определение знаний увязывается с логическим выводом: знания - это информация, на основании которой реализуется процесс логического вывода, т.е. на основании этой информации можно делать различные заключения по имеющимся в системе данным с помощью логического вывода. Механизм логического вывода позволяет связывать воедино отдельные фрагменты, а затем на этой последовательности связанных фрагментов делать заключение.
Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 5.1.).
Рис. 5.1. Процесс логического вывода в ИС
Под знанием будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид:
Если <условие> то <действие>.
Это определение есть частный случай предыдущего определения.
Однако признается, что отличительные качественные особенности знаний обусловлены наличием у них больших возможностей в направлении структурирования и взаимосвязанности составных единиц, их интерпретируемости, наличие метрики, функциональной целостности, активности.
Существует множество классификаций знаний. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. На абстрактном уровне рассмотрения можно говорить о признаках, по которым подразделяются знания, а не о классификациях. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.
Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.
Процедурные знания - это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.
Для описания знаний на абстрактном уровне разработаны специальные языки - языки описания знаний. Эти языки также делятся на языки процедурного типа и декларативного. Все языки описания знаний, ориентированные на использование традиционных компьютеров фон-неймановской архитектуры, являются языками процедурного типа. Разработка языков декларативного типа, удобных для представления знаний, является актуальной проблемой сегодняшнего дня.
По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических обоснований). Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Вторая категория знаний основана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.
По типу представления знания делятся на факты и правила, Факты - это знания типа «А - это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции, - это знания типа «ЕСЛИ А, ТО В».
Кроме фактов и правил существуют еще метазнания - знания о знаниях. Они необходимы для управления БЗ и для эффективной организации процедур логического вывода.
Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой. Поэтому при выборе модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления знаниями. Простота понимания важна для пользователей интеллектуальных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС. Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации знаний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требования довольно сложно, особенно в больших системах, где неизбежным становится структурирование и модульное представление знаний.
Решение задач инженерии знаний выдвигает проблему преобразования информации, полученной от экспертов в виде фактов и правил их использования, в форму, которая может быть эффективно реализована при машинной обработке этой информации. С этой целью созданы и используются в действующих системах различные модели представления знаний.
К классическим моделям представления знаний относятся логическая, продукционная, фреймовая и модель семантической сети.
Каждой модели отвечает свой язык представления знаний. Однако на практике редко удается обойтись рамками одной модели при разработке ИИС за исключением самых простых случаев, поэтому представление знаний получается сложным. Кроме комбинированного представления с помощью различных моделей, обычно используются специальные средства, позволяющие отразить особенности конкретных знаний о предметной области, а также различные способы устранения и учета нечеткости и неполноты знаний.
Часто данные и информация отождествляются, однако между двумя терминами есть существенное различие:
● Информация - знания, касающиеся понятий и объектов (факты, события, вещи, процессы, идеи) в человеческом мозге;
● Данные - представление переработанной информации, пригодной для передачи, толкования, или обработки (компьютерные файлы, бумажные документы, записи в информационной системе).
Отличие информации от данных состоит в том, что:
1) данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач.
Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.
2)данные - это носители информации, а не сама информация.
3)Данные превращаются в информацию только тогда, когда ими заинтересуется человек. Человек извлекает информацию из данных, оценивает, анализирует ее и по результатам анализа принимает то или иное решение.
Данные превращаются в информацию несколькими путями:
Контекстуализация: мы знаем, для чего эти данные нужны;
Подсчет: мы обрабатываем данные математически;
Коррекция: мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;
Сжатие: мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.
Таким образом, если существует возможность использовать данные для уменьшения неопределенности знаний о каком-либо предмете, то данные превращаются в информацию. Поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные.
4)Информацию можно измерять. Мера измерения содержательности информации связана с изменением степени неосведомленности получателя и основана на методах теории информации.
2. Предметная область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.
Модель предметной области . Модель предметной области - это наши знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Из наиболее известных можно назвать методику структурного анализа SADT и основанную на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методику объектно-ориентированного анализа UML, и др. Модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.
3. Ба́за да́нных - представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).
Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий.
Экономическая информатика и информация
Основные понятия данных, информации, знаний.
К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия.
Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.
Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.
Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.
Существуют и другие определения информации, например, информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.
Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.
Знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.
Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач.
Неформальные знания – это знания и опыт специалистов в определенной предметной области.
Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному.
Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний.
Принятие решений
– это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации.
Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке.
Рис. 1.
Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.
В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация.
К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия.
Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.
Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.
Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.
Существуют и другие определения информации, например, информация - это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.
Знания - это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.
Знания - это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания - это интеллектуальный капитал.
Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач. Неформальные знания - это знания и опыт специалистов в определенной предметной области.
Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному. Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний.
Принятие решений - это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации. Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке.
Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений
Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.
В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация.
