Представление информации что это

Представление информации что это

Воспринимая информацию с помощью органов чувств, человек стремится зафиксировать ее так, чтобы она стала понятной и другим, представляя ее в той или иной форме.

Музыкальную тему композитор может наиграть на пианино, а затем записать с помощью нот. Образы, навеянные все той же мелодией, поэт мо­жет воплотить в виде стихотворения, хореограф выразить танцем, а художник — в картине.

Форма представления информации очень важна при ее передаче: если человек плохо слышит, то передавать ему информацию в звуковой форме нельзя; если у собаки слабо развито обоняние, то она не может работать в розыскной службе. В разные времена люди пе­редавали информацию в различной форме с помощью: речи, дыма, барабанного боя, звона колоколов, письма, телеграфа, радио, телефо­на, факса. Независимо от формы представления и способа передачи информации, она всегда передается с помощью какого-либо языка.
На уроках математики вы используете специальный язык, в основе которого — цифры, знаки арифметических действий и отношений. Они составляют алфавит языка математики. На уроках физики при рассмотрении какого-либо физического явления вы используете характерные для данного языка специальные символы, из которых составляете формулы. Формула — это слово на языке физики.
На уроках химии вы также используете определенные символы, знаки, объединяя их в «слова» данного языка.
Существует язык глухонемых, где символы языка — определенные знаки, выражаемые мимикой лица и движениями рук.
Основу любого языка составляет алфавит — набор однозначно оп­ределенных знаков (символов), из которых формируется сообщение. Языки делятся на естественные (разговорные) и формальные. Алфавит естественных языков зависит от национальных традиций. Формальные языки встречаются в специальных областях человеческой деятельности (математике, физике, химии и т. д.). В мире насчитывается около 10 000 разных языков, диалектов, наречий. Многие разговорные языки произошли от одного и того же языка. Например, от латинского языка образовались французский, испанский, итальянский и другие языки.

Информация становится понятной, если она выражена языком, на котором говорят те, кому предназначена информация.

В процессе развития человеческого общества люди выработали большое число языков. Примеры языков:

Язык –– это знаковая система, используемая для целей коммуникации и познания. Основой большинства языков является алфавит – набор символов, из которых можно составлять слова и фразы данного языка.

Все языки можно разделить на естественные и искусственные.

Естественными называются “обычные”, “разговорные” языки, которые складываются стихийно и в течение долгого времени. История каждого такого языка неотделима от истории народа, владеющего им. Естественный язык, предназначенный, прежде всего, для повседневного общения, имеет целый ряд своеобразных черт:

Основными функциями естественного языка являются:

Искусственные языки создаются людьми для специальных целей либо для определенных групп людей: язык математики, морской семафор, язык программирования. Характерной особенностью искусственных языков является однозначная определенность их словаря, правил образования выражений и правил придания им значений.

Любой язык –– и естественный и искусственный –– обладает набором определенных правил. Они могут быть явно и строго сформулированными (формализованными), а могут допускать различные варианты их использования.

Формализованный (формальный) язык –– язык, характеризующийся точными правилами построения выражений и их понимания. Он строится в соответствии с четкими правилами, обеспечивая непротиворечивое, точное и компактное отображение свойств и отношений изучаемой предметной области (моделируемых объектов).

В отличие от естественных языков формальным языкам присущи четко сформулированные правила семантической интерпретации и синтаксического преобразования используемых знаков, а также то, что смысл и значение знаков не изменяется в зависимости от каких-либо прагматических обстоятельств (например, от контекста).

Большинство формальных языков (созданных конструкций) строится по следующей схеме. сначала выбираетсяалфавит, или совокупность исходных символов, из которых будут строиться все выражения языка; затем описываетсясинтаксис языка, то есть правила построения осмысленных выражений. Буквами в алфавите формального языка могут быть и буквы алфавитов естественных языков, и скобки, и специальные знаки и т.п. Из букв, по определенным правилам можно составлять слова и выражения. Осмысленные выражения получаются в формальном языке, только если соблюдены определенные в языке правила образования. Для каждого формального языка совокупность этих правил должна быть строго определена и модификация любого из них приводит чаще всего к появлению новой разновидности (диалекта) этого языка.

Формальные языки широко применяются в науке и технике. В процессе научного исследования и практической деятельности формальные языки обычно используются в тесной взаимосвязи с естественным языком, поскольку последний обладает гораздо большими выразительными возможностями. В то же время формальный язык является средством более точного представления знаний, чем естественный язык, а следовательно, средством более точного и объективного обмена информацией между людьми.

Формальные языки часто конструируются на базе языка математики. Веком бурного развития различных формальных языков можно считать XX век.

С точки зрения информатики, среди формальных языков наиболее значительную роль играют формальный язык логики(язык алгебры логики) и языки программирования.

Возникновение языков программирования приходится на начало 50-х годов XX века.

Языков программирования и их диалектов (разновидностей) насчитывается несколько тысяч. Классифицировать их можно по-разному. Некоторые авторы разбивают все многообразие языков программирования на процедурные и декларативные. В процедурных языках преобразование данных задается с помощью описания последовательности действий над ними. В декларативных языках преобразование данных задается посредством описания отношений между самими данными. Согласно другой классификации, языки программирования можно разделить на процедурные, функциональные, логические, объектно-ориентированные. Однако любая классификация несколько условна, поскольку, как правило, большинство языков программирования включает в себя возможности языков разных типов.Особое место среди языков программирования занимают языки, обеспечивающие работу систем управления базами данных (СУБД). Часто в них выделяют две подсистемы: язык описания данных и язык манипулирования

Теория кодирования – это раздел теории информации, связанный с задачами кодирования и декодирования сообщений, поступающих к потребителям и посылаемых из источников информации.

Теория кодирования близка к древнейшему искусству тайнописи – криптографии. Над разработкой различных шифров трудились многие известные ученые: философ Ф. Бэкон, математики Д.Кардано, Д. Валлис. Одновременно с развитием методов шифровки развивались приемы расшифровки, или криптоанализа.

В середине ХIХ в. ситуация изменилась. Изобретение телефона и искрового телеграфа поставило перед учеными и инженерами проблему создания новой теории кодирования. Первой ориентированной на технику системой кодирования оказалась азбука Морзе, в которой принято троичное кодирование (точка, тире, пауза).

Двоичное кодирование – один из распространенных способов представления информации. В вычислительных машинах, в роботах и станках с числовым программным управлением, как правило, вся информация, с которой имеет дело устройство, кодируется в виде слов двоичного алфавита.

Двоичный алфавит состоит из двух цифр 0 и 1.

Цифровые ЭВМ (персональные компьютеры относятся к классу цифровых) используют двоичное кодирование любой информации. В основном это объясняется тем, что построить техническое устройство, безошибочно различающее 2 разных состояния сигнала, технически оказалось проще, чем то, которое бы безошибочно различало 5 или 10 различных состояний.

К недостаткам двоичного кодирования относят очень длинные записи двоичных кодов, что затрудняет работу с ними.

ДВОИЧНОЕ КОДИРОВАНИЕ СИМВОЛЬНОЙ (ТЕКСТОВОЙ) ИНФОРМАЦИИ

При сравнении символов наиболее важными аспектами являются уникальность кода для каждого символа и длина этого кода, а сам выбор принципа кодирования практически не имеет значения.

Для кодирования текстов используются различные таблицы перекодировки. Важно, чтобы при кодировании и декодировании одного и того же текста использовалась одна и та же таблица.

Наиболее популярные таблицы перекодировки: ДКОИ-8, ASCII, CP1251, Unicode.

Исторически сложилось, что в качестве длины кода для кодирования символов было выбрано 8 бит или 1 байт. Поэтому чаще всего одному символу текста, хранимому в компьютере, соответствует один байт памяти.

Различных комбинаций из 0 и 1 при длине кода 8 бит может быть 28 = 256, поэтому с помощью одной таблицы перекодировки можно закодировать не более 256 символов. При длине кода в 2 байта (16 бит) можно закодировать 65536 символов.

В настоящее время большая часть пользователей при помощи компьютера обрабатывает текстовую информацию, которая состоит из символов: букв, цифр, знаков препинания и др.

т. е. для представления текстовой информации можно использовать алфавит мощностью 256 символов.

Суть кодирования заключается в том, что каждому символу ставят в соответствие двоичный код от 00000000 до 11111111 или соответствующий ему десятичный код от 0 до 255.

Одному и тому же двоичному коду ставится в соответствие различные символы.

Начиная с 1997 г. последние версии Microsoft Windows&Office поддерживают новую кодировку Unicode, которая на каждый символ отводит по 2 байта, а, поэтому, можно закодировать не 256 символов, а 65536 различных символов.

Для определения числового кода символа в кодировке Windows (СР1251) нужно при помощи мыши или клавиш управления курсором выбрать нужный символ, затем щелкнуть по кнопке Клавиша. После этого на экране появляется диалоговая панель Настройка, в которой в нижнем левом углу содержится десятичный числовой код выбранного символа.

Источник

Представление информации

Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике — основная цель — подбор представления конкретных и обобщенных знаний, сведений и фактов для накопления и осмысленной обработки информации в ЭВМ.

В Искусственном интеллекте (ИИ) основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний.

Некоторые вопросы, которые возникают в представлении знаний с точки зрения ИИ:

Было очень немного top-down обсуждения вопросов представления знаний и исследования в данной области is a well aged quiltwork. Есть хорошо известные проблемы, такие как «spreading activation, » (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и «классификация». Например помидор можно считать как фруктом, так и овощем.

В области искусственного интеллекта, решение задач может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система Мицин использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

Содержание

История в информатике

В информатике (главным образом в области искусственного интеллекта) для структурирования информации, а также организации баз знаний и экспертных систем были предложены несколько способов представления знаний. Одно из них представление даных и сведений в рамках логической модели баз знаний, на основе языка логического программирования Пролог.

Под термином «Представление Знаний» чаще всего подразумеваются способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами, и в частности, представления, состоящие из явных объектов (‘класс всех слонов’, или ‘Клайд — экземпляр’), и из суждений или утверждений о них (‘Клайд слон’, или ‘все слоны серые’). Представление знаний в подобной явной форме позволяет компьютерам делать дедуктивные выводы из ранее сохраненного знания (‘Клайд серый’).

В 1970-х и начале 1980-х были предложены, и с переменным успехом опробованы многочисленные методы представления знаний, например эвристические вопросно-ответные системы, нейросети, доказательство теорем, и экспертные системы. Главными областями их применения в то время были медицинская диагностика (к примеру Мицин) и игры (например шахматы).

В 1980-х годах появились формальные компьютерные языки представления знаний. Основные проекты того времени пытались закодировать (занести в свои базы знаний) огромные массивы общечеловеческого знания. Например в проекте «

Эта работа привела к более точной оценке сложности задачи представления знаний. Одновременно в математической лингвистике, были созданы гораздо более объёмные базы языковой информации, и они, вместе с огромным приростом скорости и объёмов памяти компьютеров сделали более глубокое представление знаний более реальным.

Было разработано несколько языков программирования ориентированных на представление знаний. Пролог, разработанный в 1972 (см. http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html#mod), но получивший популярность значительно позже, описывает высказывания и основную логику, и может производить выводы из известных посылок. Ещё больше нацелен на представление знаний язык KL-ONE (1980-е).

В области электронных документов были разработаны языки явно выражающие структуру хранимых документов, такие как XML. Они облегчили задачи поиска и извлечения информации, которые в последнее время всё больше связаны с задачей представления знаний. Веб-сообщество крайне заинтересованно в семантической паутине, в которой основанные на XML языки представления знаний, такие как RDF, Карта тем и другие используются для увеличения доступности компьютерным системам информации, хранящейся в сети.

Связи и структуры

Сегодня широко используются гиперссылки, однако близкое понятие семантической ссылки ещё не вошло в широкое употребление. Со времён Вавилона использовались математические таблицы. Позже эти таблицы использовались чтобы представлять результат логических операций, например таблицы истинности использовались для изучения и моделирования Булевой логики. Табличные процессоры являются другим примером табличного представления знаний. Другими методами представлениями знаний являются деревья, с помощью которых можно показать связи между фундаментальными концепциями и их производными.

Относительно новый подход к управлению знаниями — визуальные способы представления, например разработанный компанией TheBrain Technologies Corp. «плекс». Они дают пользователю способ визуализировать как мысль или идея связана с другими идеями, позволяя перемещаться от одной мысли к другой для того, чтобы найти требующуюся информацию. Данный подход развивают несколько компаний. Другие визуальные инструменты поиска созданы компаниями Convera, Entopia, Inc., EPeople Inc., и Inxight Software Inc.

Хранение и обработка

Одной из проблем в представлении знаний является как хранить и обрабатывать знания в информационных системах формальным способом так, чтобы механизмы могли использовать их для достижения поставленных задач. Примеры применения здесь экспертные системы, Машинный перевод, компьютеризированное техническое обслуживание и системы извлечения и поиска информации (включая пользовательские интерфейсы баз данных).

Для представления знаний можно использовать семантические сети. Каждый узел такой сети представляет концепцию, а дуги используются для определения отношений между концепциями. Одна из самых выразительных и детально описанных парадигм представления знаний основанных на семантических сетях это MultiNet (акроним для Многослойные Расширенные Семантические Сети англ. Multilayered Extended Semantic Networks ).

Начиная с 1960-х годов, использовалось понятие фрейма знаний или просто фрейма. Каждый фрейм имеет своё собственное имя и набор атрибутов, или слотов которые содержат значения; например фрейм дом мог бы содержать слоты цвет, количество этажей и так далее.

Использование фреймов в экспертных системах является примером объектно-ориентированного программирования, с наследованием свойств, которое описывается связью «is-a». Однако, в использовании связи «is-a» существовало немало противоречий: Рональд Брахман написал работу озаглавленную «Чем является и не является IS-A», в которой были найдены 29 различных семантик связи «is-a» в проектах, чьи схемы представления знаний включали связь «is-a». Другие связи включают, например, «has-part».

Фреймовые структуры хорошо подходят для представления знаний, представленных в виде схем и стереотипных когнитивных паттернов. Элементы подобных паттернов обладают разными весами, причем большие весы назначаются тем элементам, которые соответствую текущей когнитивной схеме (schema). Паттерн активизируется при определённых условиях: Если человек видит большую птицу, при условии что сейчас активна его «морская схема», а «земная схема» — нет, он классифицирует её скорее как морского орлана, а не сухопутного беркута.

Фреймовые представления объектно-центрированы в том же смысле что и Семантическая сеть: Все факты и свойства, связанные с одной концепцией, размещаются в одном месте, поэтому не требуется тратить ресурсы на поиск по базе данных.

Скрипт это тип фреймов, который описывает последовательность событий во времени; типичный пример описание похода в ресторан. События здесь включают ожидание места, прочитать меню, сделать заказ, и так далее.

Различные решения в зависимости от их семантической выразительности могут быть организованы в так называемый семантический спектр (англ. Semantic spectrum ).

Язык и нотация

Некоторые люди считают, что лучше всего будет представлять знания также как они представлены в человеческом разуме, который является единственным известным на сегодняшний день работающим разумом, или же представлять знания в форме естественного языка. Доктор Ричард Баллард, например, разработал «семантическую систему, базирующуюся на теории», которая не зависит от языка, которая выводит цель и рассуждает теми же концепциями и теориями что и люди. Формула, лежащая в основе этой семантики: Знание=Теория+Информация. Большинство распространенных приложений и систем баз данных основаны на языках. К несчастью, мы не знаем как знания представляются в человеческом разуме, или как манипулировать естественными языками также как это делает человек. Одной из подсказок является то, что приматы знают как использовать интерфейсы пользователя point and click; таким образом интерфейс жестов похоже является частью нашего когнитивного аппарата, модальность которая не привязана к устному языку, и которая существует в других животных кроме человека.

Поэтому для представления знаний были предложены различные искусственные языки и нотации. Обычно они основаны на логике и математике, и имеют легко читаемую грамматику для облегчения машинной обработки. Обычно они попадают в широкую область онтологий.

Нотация

Последней модой в языках представления знаний является использование Синтаксический анализ и вывод этих языков представления знаний, за счёт Удобочитаемости для человека.

Логика первого порядка и язык Пролог широко используется в качестве математической основы для этих систем, чтобы избежать избыточной сложности. Однако даже простые системы основанные на этой простой логике можно использовать для представления данных которое значительно лучше возможностей обработки для нынешних компьютерных систем: причины раскрываются в теории вычислимости.

Языки

Примеры искусственных языков которые используются преимущественно для представления знаний:

Методы и формализмы

Методы и формализмы представления знаний название раздела I.2.4 в Компьютерной классификации ACM.

Данная секция расположена под:

Она включает следующие темы:

См. также

References

Ссылки

Инженерия знаний

Полезное

Смотреть что такое «Представление информации» в других словарях:

Представление информации — это воспроизведение (преподнесение, презентация) информации в любом виде, в том числе на материальном носителе. Источник: Приказ Роспатента от 25.07.2011 N 87 О введении в действие Руководства по экспертизе заявок на изобретения … Официальная терминология

представление информации — [Интент] Тематики автоматизированные системы EN view … Справочник технического переводчика

представление информации в виде электронной таблицы — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN spreadsheet presentation … Справочник технического переводчика

Клиаратизированное представление информации — Клиаратизированное представление информации: представление информации в виде, обеспечивающем повышенный уровень ее понимания при восприятии и использовании. Источник: ГОСТ Р 43.0.4 2009. Национальный стандарт Российской Федерации.… … Официальная терминология

клиаратизированное представление информации — 3.10 клиаратизированное представление информации: Представление информации в виде, обеспечивающем повышенный уровень ее понимания при восприятии и использовании. Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

заблаговременное представление (информации) — — [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN early disclosure … Справочник технического переводчика

Представление знаний — Представление знаний вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике с подбором … Википедия

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ — образ раннее воспринятого предмета или явления (П. памяти, воспоминание), а также образ, созданный продуктивным воображением; форма чувств. отражения в виде нагляднообразного знания. В отличие от восприятия П. поднимается над непо средств … Философская энциклопедия

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ — ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ направление методологии науки и системных исследований, изучающее прагматические характеристики научного знания, т. е. зависимость организации знания от требований деятельности, в которую его предполагается включить.… … Философская энциклопедия

представление — ПРЕДСТАВЛЕНИЕ наглядный чувственный образ предметов и ситуаций действительности, данный сознанию и, в отличие от восприятия, сопровождающийся чувством отсутствия того, что представляется. Различают П. памяти и воображения. Наиболее… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

Источник