Формы представления информации (сигнал, сообщение, знак, символ, данные, знания).

Если информация - категория нематериальная, то для ее существования и распространения в нашем материальном мире она должна быть обязательно связана с какой-либо материальной основой (носителем) - без нее информация не может проявиться, передаваться и сохраняться.

Материальным носителем будем называть материальный объект или среду, которые служат для представления или передачи информации. Материальным носителем информации может быть бумага, пергамент, шелк, камень, лазерный диск, а также воздух, вода, электромагнитное поле, луч света и пр. Отметим, что

• хранение информации связано с характеристикой носителя, которая не меняется с течением времени, а

• передача информации - наоборот, с характеристикой, которая изменяется с течением времени.

Другими словами,

• хранение информации связано с фиксацией состояния носителя, а

• передача - с процессом, который протекает в носителе.

Состояния и процессы могут иметь физическую, химическую, биологическую или иную основу - главное, что они материальны.

Сигнал (латин. signum – знак) ‑ физический процесс или явление, несущее сообщение о каком-либо событии, состоянии объекта либо передающий команды управления.

Изменение характеристики носителя, которое используется для представления информации, называется сигналом, а значение этой характеристики, отнесенное к некоторой шкале измерений, называется параметром сигнала.

Приведем пример. Процессы для передачи информации – волны (звуковые, радио-, световые-, электрический ток), параметры сигнала – частота, амплитуда и фаза волны (высота, громкость и фаза звука).

Различают сигналы:

аналоговые, сигнал, величина которого непрерывно изменяется во времени.

Аналоговый сигнал обеспечивает передачу данных путем непрерывного изменения во времени амплитуды, частоты либо фазы.

Аналоговые сигналы описываются непрерывными функциями времени, поэтому аналоговый сигнал иногда называют непрерывным сигналом.

К особенным свойствам непрерывного сигнала относят отсутствие избыточности. Из непрерывности пространства значений следует, что любая помеха, внесенная в сигнал, неотличима от самого сигнала и, следовательно, исходная амплитуда не может быть восстановлена.

Аналоговые сигналы используются для представления непрерывно изменяющихся каких-либо физических величин

дискретные , Дискретизация - это процесс перевода аналогового сигнала в дискретный сигнал. Процесс обратный этому, называется восстановление.

Непрерывный аналоговый сигнал заменяется здесь последовательностью коротких импульсов – отсчётов, величина которых равна значению сигнала в данный момент времени.

Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени.

Эти значения называются отсчетами, а Δ t называется интервалом дискретизации.

квантованные, При квантовании вся область значений сигнала разбивается на уровни, количество которых должно быть представлено в числах заданной разрядности.

Расстояния между этими уровнями называется шагом квантования Δ . Число этих уровней равно N (от 0 до N-1).

Каждому уровню присваивается некоторое число.

Отсчеты сигнала сравниваются с уровнями квантования и в качестве сигнала выбирается число, соответствующее некоторому уровню квантования.

Каждый уровень квантования кодируется двоичным числом с n разрядами.

Число уровней квантования N и число разрядов n двоичных чисел, кодирующих эти уровни, связаны соотношением n ≥ log2(N).

цифровые, Для того чтобы представить аналоговый сигнал последовательностью чисел конечной разрядности, его следует сначала превратить в дискретный сигнал, а затем подвергнуть квантованию.

В результате сигнал будет представлен таким образом, что на каждом заданном промежутке времени известно приближённое (квантованное) значение сигнала, которое можно записать целым числом.

Если записать эти целые числа в двоичной системе, получится последовательность нулей и единиц, которая и будет являться цифровым сигналом, которые в свою очередь могут быть синхронными и асинхронными.

Сообщения. Одиночный сигнал не может содержать много информации, поэтому для передачи информации используется ряд следующих друг за другом сигналов.

Последовательность сигналов и называется сообщением.

Сообщения - в теории коммуникации – предназначенные для передачи: высказывание, текст, изображение, физический предмет или поступок.

Сообщения состоят из словесных или невербальных сигналов.

Таким образом, от источника к приемнику информация передается в виде сообщений.

Следовательно, сообщение служит переносчиком информации, а информация является содержанием сообщения.

Соответствие между сообщением и содержащейся в нем информацией называется правилом интерпретации сообщения.

Это соответствие может быть однозначным и неоднозначным.

Знак – это элемент некоторого конечного множества отличных друг от друга сущностей.

Природа знака может быть любой – жест, рисунок, буква, сигнал светофора, определенный звук и т.д. и определяется как носителем сообщения, так и формой представления информации в сообщении.

Все множество знаков, используемых для представления дискретной информации, называется набором знаков. Набор есть дискретное множество знаков.

Набор знаков, в котором установлен порядок их следования, называется алфавитом. Алфавит – это упорядоченная совокупность знаков.

Порядок следования знаков в алфавите называется лексикографическим и предоставляет возможность устанавливать отношения больше – меньше: для двух знаков Г< Д, если порядковый номер у Г в алфавите меньше, чем у Д.

Знаки, используемые для обозначения фонем человеческого языка, называются буквами, а их совокупность – алфавитом языка.

Символ -. Сами по себе знак или буква не несут никакого смыслового содержания.

Однако такое содержание им может быть приписано – в этом случае знак будет называться символом.

Например, напряжение в физике принято обозначать буквой U – следовательно, U в формулах является символом физической величины «напряжение».

Другим примером символов могут служить пиктограммы, обозначающие в компьютерных программах объекты или действия.

Таким образом, понятия " знак", " буква" и " символ" нельзя считать тождественными.

Понятия знака и алфавита можно отнести только к дискретным сообщениям.

Данные [data] – сведения, полученные путем измерения, наблюдения, логических или арифметических операций и представленные в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и (автоматизированной) обработки.

В процессах сбора, обработки и использования данные расчленяются на отдельные элементарные составляющие — элементы данных или элементарные данные (иногда их тоже называют просто данными).

Элементарные данные могут быть выражены целыми и вещественными числами, словами, а также булевыми величинами, способными принимать лишь два значения — “истина” (1), “ложь” (0).

Экономические данные можно подразделить на два особенно важных класса — условно-постоянные и переменные.

• Первые — это всякого рода расценки, нормативы, нормы, сведения о производительности оборудования и т. д.
Обычно в автоматизированных системах управления они либо хранятся в массивах картотек, либо вводятся в память машины один раз и при необходимости включаются в расчет самой машиной.
Условно-постоянными они называются потому, что время от времени обновляются.

• Переменные же данные (сведения о выработке рабочих, о сдаче деталей и продукции, о тех же запасах на складе и многие др.) после расчета, как правило, изымаются из памяти компьютера.

И те и другие данные хранятся в базах данных (БД).

База данных [data base] — совокупность хранимых в памяти компьютера данных, относящихся к определенному объему или кругу деятельности, специально организованных, обновляемых и логически связанных между собой.

Они представляют собой своеобразную информационную модель объекта.

База данных, размещенная и работающая на одном компьютере, называется локальной, а на нескольких связанных между собой компьютерах — распределенной базой данных.

Знания – это вид информации, отражающий опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

Для знаний характерны:

– внутренняя интерпретируемость,

– структурируемость,

– связанность,

– взаимная активность.

Знания подразделяются на:

Декларативные знания - знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти.
Обычно декларативные знания используются для представления информация о свойствах и фактах предметной области.
По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.

Процедурные знания - знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить.
Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.
По форме представления процедурные знания противопоставляются декларативным знаниям.

Эвристические знания - знания, накапливаемые интеллектуальной системой в процессе ее функционирования, а также знания, заложенные в ней априорно, но не имеющие статуса абсолютной истинности в данной проблемной области.

Обычно эвристические знания связаны с отражением в базе знаний неформального опыта решения задач.

Экспертные знания - знания, которыми располагает специалист в некоторой предметной области.

Знания о предметной области - совокупность сведений о предметной области, хранящихся в базе знаний интеллектуальной системы.

Знания о предметной области подразделяются на:

– факты, относящиеся к предметной области;

– закономерности, характерные для предметной области;

– гипотезы о возможных связях между явлениями, процессами и фактами;

– процедуры для решения типовых задач в данной предметной области.

Знания, как правило, хранятся в Базе Знаний (БЗ).

База знаний (БЗ) [Knowledge base] - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.

Модель представления знаний - формализм, предназначенный для отображения статических и динамических свойств предметной области. Различают универсальные и специализированные модели представления знаний. В искусственном интеллекте основными универсальными моделями представления знаний являются: семантические сети, фреймы, продукционные системы и логические модели.

Система управления базами знаний - комплекс программных, языковых и интеллектуальных средств, посредством которого реализуется создание и использование базы знаний.

База знаний является основным компонентом экспертных и интеллектуальных систем.

Экспертные системы.

Экспертная система (ЭС) [Expert system] - система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения.

Экспертная система состоит из: базы знаний, механизма логического вывода, интеллектуального интерфейса и подсистемы объяснений.

База знаний ЭС содержит формальное описание знаний экспертов, представленное в виде набора фактов и правил.

Механизм вывода ЭС или решатель — это блок, представляющий собой программу, реализующую прямую или обратную цепочку рассуждений в качестве общей стратегии построения вывода.

С помощью интеллектуального интерфейса экспертная система задает вопросы пользователю и отображает сделанные выводы, представляя (объясняя) их обычно в символьном виде.

9. Интеллектуальные системы.

Под Интеллектуальной Системой (ИС) понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.

Адаптивная система - это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний.

Под алгоритмом функционирования понимается последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.

Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.

К сфере решаемых интеллектуальной системой задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

Ø в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи называют интеллектуальными задачами);

Ø в них используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;

Ø в них предполагается наличие выбора (нужно делать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности).

Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач. Признаки интеллекта применительно к интеллектуальным системам:

ИС должна уметь в наборе фактов распознать существенные.

ИС способна из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д.

ИС должна быть способна к самооценке - обладать рефлексией, то есть средствами для оценки результатов собственной работы.

С помощью подсистем объяснения ИС может ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат.

ИС должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.

⇐ Предыдущая123456789Следующая ⇒

Поделиться: