Bilgi ve veri arasındaki farklar. Veritabanları ve bilgi tabanları arasındaki temel fark nedir?

Veri ve bilgi genellikle tanımlanır, ancak iki terim arasında önemli bir fark vardır:

● Bilgi- insan beynindeki kavramlar ve nesneler (gerçekler, olaylar, şeyler, süreçler, fikirler) ile ilgili bilgi;

● Veri- İletim, yorumlama veya işleme için uygun işlenmiş bilgilerin sunumu (bilgisayar dosyaları, kağıt belgeler, bilgi sistemindeki kayıtlar).

Bilgi ve veri arasındaki fark şudur:

1) veriler, belirli ortamlarda depolanan olaylar ve fenomenler hakkında sabit bilgilerdir ve belirli sorunları çözerken veri işlemenin bir sonucu olarak bilgi ortaya çıkar.

Örneğin, veritabanları çeşitli verileri depolar ve belirli bir istek üzerine veri tabanı yönetim sistemi gerekli bilgileri sağlar.

2) veriler medyadır, bilginin kendisi değil.

3) Veri, ancak bir kişi ilgi duyduğunda bilgiye dönüşür. Bir kişi verilerden bilgi çıkarır, değerlendirir, analiz eder ve analizin sonuçlarına dayanarak bir veya başka bir karar verir.

Veriler birkaç şekilde bilgiye dönüşür:

Bağlamsallaştırma: Bu verilerin ne için olduğunu biliyoruz;

Sayma: verileri matematiksel olarak işliyoruz;

Düzeltme: hataları düzeltir ve boşlukları ortadan kaldırırız;

Sıkıştırma: Verileri sıkıştırır, konsantre eder, topluyoruz.

Böylece, bir konu hakkındaki bilginin belirsizliğini azaltmak için veri kullanmak mümkünse, o zaman veri bilgiye dönüşür. Dolayısıyla bilginin kullanılan veri olduğu söylenebilir.

4) Bilgi ölçülebilir. Bilgi içeriğini ölçmenin ölçüsü, alıcının cehalet derecesindeki bir değişiklikle ilişkilidir ve bilgi teorisi yöntemlerine dayanmaktadır.

2. Konu alanı- bu, veri tabanına yansıtmak istediğimiz veriler olan gerçek dünyanın bir parçasıdır. Konu alanı sonsuzdur ve hem temel kavramları hem de verileri içerir ve çok az veya hiç veri içermez. Bu nedenle, verilerin önemi konu alanının seçimine bağlıdır.

Etki Alanı Modeli... Etki alanı modeli, etki alanı hakkındaki bilgimizdir. Bilgi, hem bir uzmanın beyninde informal bilgi biçiminde olabileceği gibi, herhangi bir araçla formel olarak da ifade edilebilir. Deneyimler, etki alanı modelini temsil etmenin metinsel yolunun son derece etkisiz olduğunu göstermektedir. Özel grafik notasyonlar kullanılarak yapılan konu alanı açıklamaları, veritabanlarının geliştirilmesinde çok daha bilgilendirici ve faydalıdır. Konu alanını tanımlamak için çok sayıda yöntem vardır. En ünlüsü SADT yapısal analiz metodolojisi ve buna dayalı IDEF0, Heine-Sarson veri akış diyagramları, UML nesne yönelimli analiz yöntemi vb.dir. Alan modeli daha çok alanda meydana gelen süreçleri ve bu süreçler tarafından kullanılan verileri tanımlar . Daha fazla uygulama geliştirmenin başarısı, konu alanının ne kadar doğru modellendiğine bağlıdır.

3. Veri tabanı- nesnel bir biçimde sunulur, bir dizi bağımsız materyal (makaleler, hesaplamalar, düzenlemeler, mahkeme kararları ve diğer benzer materyaller), bu materyallerin bir elektronik bilgisayar (bilgisayar) kullanılarak bulunabileceği ve işlenebileceği şekilde sistematik hale getirilir.

Birçok uzman, “veritabanı yönetim sistemi” terimi yerine “veritabanı” teriminin kullanılmasında yaygın bir hataya işaret etmekte ve bu kavramların birbirinden ayrılması gerektiğine işaret etmektedir.

Veri

Bilgi

Veri işlemleri

Bilgi işlemi sırasında, veriler bir türden diğerine dönüştürülür. Bilimsel ve teknolojik ilerlemenin gelişmesi ve insan toplumundaki bağlantıların genel karmaşıklığı ile, veri işleme için işgücü maliyetleri giderek artmaktadır (üretim ve toplumu yönetme koşullarının sürekli karmaşıklığı + yeni taşıyıcıların ortaya çıkışının ve uygulanmasının hızlı hızı / veri depolama - veri hacminde bir artış).

1. Koleksiyon- karar vermek için yeterli bilgi eksiksizliğini sağlamak için veri toplanması;

2. Resmileştirme- farklı kaynaklardan gelen verileri birbirleriyle karşılaştırılabilir kılmak, yani erişilebilirlik düzeylerini artırmak için aynı forma getirmek;

3. Filtrasyon- karar vermek için gerekli olmayan "gereksiz" verilerin taranması; aynı zamanda "gürültü" seviyesi azalmalı ve verilerin güvenilirliği ve yeterliliği artmalıdır;

4. Sıralama- kullanım kolaylığı amacıyla belirli bir kritere göre veri sıralaması; bilginin kullanılabilirliğini artırır;

5. Gruplama- kullanılabilirliği geliştirmek için verileri belirli bir temelde birleştirmek; bilginin kullanılabilirliğini artırır;

6. Arşivleme- uygun ve kolay erişilebilir bir biçimde veri depolama organizasyonu; veri depolamanın ekonomik maliyetlerini düşürmeye hizmet eder ve bir bütün olarak bilgi sürecinin genel güvenilirliğini artırır;

7. Koruma- verilerin kaybolmasını, çoğaltılmasını ve değiştirilmesini önlemeye yönelik bir dizi önlem;

8. Taşıma- bilgi sürecindeki uzak katılımcılar arasında verilerin alınması ve iletilmesi (teslimat ve teslim); bilgisayar biliminde veri kaynağına genellikle sunucu, tüketiciye ise istemci denir;

9. Dönüşüm- verilerin bir formdan diğerine veya bir yapıdan diğerine aktarılması. Örnek: ortam türünü değiştirme; kitaplar - kağıt, elektronik form, mikrofilm. Özellikle bu tür verilerin taşınması için amaçlanmayan yollarla gerçekleştirilirse, verilerin birden fazla dönüştürülmesi ihtiyacı da taşımaları sırasında ortaya çıkar.

2. "Bilgi, veri, bilgi" kavramlarının ilişkisi. dikw modeli

Evrensel tanımlar yoktur.

Bilgi- yapay zeka ve uzman sistemler teorisinde - dünya, nesnelerin özellikleri, süreç kalıpları ve fenomenlerin yanı sıra kullanım kuralları hakkında bir dizi bilgi ve çıkarım kuralları (bir bireyden, toplumdan veya bir AI sisteminden) karar vermeleri için. Bilgi ve veri arasındaki temel fark, yapılarında ve faaliyetlerinde yatar; veri tabanında yeni gerçeklerin ortaya çıkması veya yeni bağlantıların kurulması, karar vermede bir değişiklik kaynağı olabilir.

Veri kalıcı depolama, iletim ve işleme için uygun bir biçimde belirli bir ortama kaydedilen bir bilgi topluluğudur. Verilerin dönüştürülmesi ve işlenmesi bilgi sağlar.

Bilgi veri dönüştürme ve analizinin sonucudur. Bilgi ve veri arasındaki fark, verilerin belirli ortamlarda depolanan olaylar ve olgular hakkında sabit bilgiler olması ve bilgilerin belirli sorunları çözerken veri işlemenin bir sonucu olarak ortaya çıkmasıdır. Örneğin, veritabanları çeşitli verileri depolar ve belirli bir istek üzerine veri tabanı yönetim sistemi gerekli bilgileri sağlar.

Sorunu çözmek veri mevcut bilgi temelinde işlenir, bilgi bilgi kullanılarak analiz edilir. Analize dayanarak çözümler öneriliyor, en iyisi kabul ediliyor ve bilgi yenileniyor.

Karar verme, alınan bilgiler ve mevcut bilgiler temelinde gerçekleştirilir. Karar vermek- bu, bir anlamda, mevcut bilgilere dayalı olarak kabul edilebilirler kümesinden bir çözüm seçeneği olan en iyinin seçimidir.

DIKW (İngilizce veri, bilgi, bilgi, bilgelik - veri, bilgi, bilgi, bilgelik), her seviyenin bir önceki seviyeye belirli özellikler eklediği bir bilgi hiyerarşisidir.

Modelin kendisi, kökenlerini filozof Mortimer Adler'in çalışmalarına kadar takip eder, ancak bilgi yönetimi teorisine uygulamada ilk kez Nicolas Henri tarafından resmileştirilmiştir. 1989'da bir eklenti olarak, Russell Ackoff bu modelin "anlama" katmanıyla genişletilmesini önerdi: anlamak, analiz ve önceden belirleme gerektirir, böylece bilgi ve bilgelik arasına yerleştirilebilir. Katmanların zamansal dağılımı ile ilgili olarak, bilginin yaşam döngüsüne kıyasla bilginin yaşam döngüsünün kısalığına işaret eder; anlayış süreksiz kabul edilir ve bilgelik sabit olarak alınır

En altta veri katmanı bulunur.

Bilgi bağlam ekler.

Bilgi "nasıl" ekler (kullanım mekanizması)

Bilgelik "ne zaman" ekler (kullanım koşulları)

Sürekli gelişmek, bir şeyler öğrenmek ve sürekli yeni bir şeyler öğrenmek isteyenler için bu kategoriyi özel olarak hazırladık. Kesinlikle seveceğiniz son derece eğitici, faydalı içeriğe sahip. Çok sayıda video, belki de okulda, kolejde veya üniversitede verdiğimiz eğitimle bile rekabet edebilir. Eğitici videoların en büyük güzelliği, en taze, en alakalı bilgileri sağlamaya çalışmalarıdır. Teknoloji çağında çevremizdeki dünya sürekli değişiyor ve basılı eğitim yayınlarının yeni bilgiler sağlayacak zamanı yok.

Videolar arasında okul öncesi çocuklar için eğitici videolar da bulabilirsiniz. Orada çocuğunuza harfler, sayılar, sayma, okuma vb. öğretilecektir. Katılıyorum, karikatürlere çok iyi bir alternatif. İlkokul öğrencileri için İngilizce öğretimi, okul konularını öğrenmede yardım da bulabilirsiniz. Daha büyük öğrenciler için, testlere, sınavlara hazırlanmaya yardımcı olacak veya belirli bir konudaki bilgilerini derinleştirmelerine yardımcı olacak eğitim videoları oluşturulmuştur. Edinilen bilgi, zihinsel potansiyellerini niteliksel olarak etkileyebilir ve ayrıca sizi mükemmel notlarla memnun edebilir.

Liseden mezun olmuş, üniversitede okuyan ya da okumayan gençler için birçok heyecan verici eğitici video var. Okudukları mesleğe ilişkin bilgilerini derinleştirmelerine yardımcı olabilirler. Veya bir meslek edinin, örneğin bir programcı, web tasarımcısı, SEO optimize edici vb. Üniversiteler şu ana kadar böyle bir meslek öğretmiyorlar, bu yüzden ancak en faydalı videoları toplayarak yardımcı olmaya çalıştığımız kendi kendine eğitim ile bu ileri ve ilgili alanda uzman olabilir.

Yetişkinler için bu konu da önemlidir, çünkü çoğu zaman meslekte yıllarca çalıştıktan sonra, bunun size ait olmadığı ve kendiniz için daha uygun ve aynı zamanda karlı bir şeye hakim olmak istediğiniz anlaşılır. Ayrıca bu insan kategorisi arasında genellikle kendilerini geliştirme, zamandan ve paradan tasarruf etme, hayatlarını optimize etme, çok daha iyi ve daha mutlu yaşamanın yollarını buldukları türden videolar vardır. Yetişkinler için de kendi işlerini kurma ve geliştirme konusu çok uygundur.

Ayrıca eğitim videoları arasında, hemen hemen her yaşa uygun, genel odaklı videolar var, içlerinde hayatın nasıl doğduğunu, hangi evrim teorilerinin var olduğunu, tarihten gerçekleri vb. öğrenebilirsiniz. Bir kişinin ufkunu mükemmel bir şekilde genişletir, onu çok daha bilgili ve hoş bir entelektüel muhatap yapar. Bilgi güç olduğu için istisnasız herkes için bu tür eğitici videoları izlemek gerçekten yararlıdır. Keyifli ve faydalı seyirler dileriz!

Zamanımızda, dedikleri gibi, “dalgada” olmak yeterlidir. Bu sadece haber değil, aynı zamanda kendi zihninizin gelişimi anlamına gelir. Gelişmek, dünyayı tanımak, toplumda aranmak ve ilgi görmek istiyorsanız bu bölüm tam size göre.

Veri ve bilgi

Bilgi

Veri

prosedürel bildirimsel

Konu alanı

Bilgi

Mantıklı sonuç

gerçekler Sezgisel

geri çekme mekanizması, mantıklı sonuç veya çıkış makinesi.

arayüz

Bilgi tabanı,

Geri çekme mekanizması,

Kullanıcı arayüzü.

Resmi bir sistem kavramı

Mantıksal modellerin temeli, bir dörtlü tarafından tanımlanan resmi bir sistem kavramıdır. m = (T, P, A, F).

Bir çok T farklı nitelikte birçok temel unsur vardır, örneğin, bazı sınırlı kelime dağarcığından kelimeler. Bir prosedür P olduğu varsayılır ( T) kümedeki keyfi bir elemanın üyeliğini kontrol etme T.

Bir çok P birçok sözdizimi kuralı vardır. Elementlerin yardımıyla T sözdizimsel olarak doğru ifadeler oluşturur, örneğin sözdizimsel olarak doğru ifadeler, sınırlı bir kelime dağarcığının kelimelerinden oluşturulur. Bir prosedür P olmalıdır ( r) olup olmadığını belirlemeyi mümkün kılar.

bazı ifadeler sözdizimsel olarak doğrudur.

sette r altkümesi A a priori doğru ifadeler (aksiyomlar). Bir prosedür P olmalıdır ( A) herhangi bir sözdizimsel olarak doğru ifadenin bir kümeye ait olup olmadığını kontrol etme A.

Bir çok F birçok anlamsal çıkarım kuralı vardır. Bunları öğelere uygulamak A, kuralları tekrar uygulayabileceğiniz yeni sözdizimsel olarak doğru ifadeler alabilirsiniz. F... Bu nasıl geri çekilmiş set bu resmi ifade sisteminde. P prosedürü varsa ( F), herhangi bir sözdizimsel olarak doğru ifadenin çıkarsanabilir olup olmadığını belirlemeyi mümkün kılan, o zaman karşılık gelen biçimsel sistem denir. çözülebilir.

Bilgi tabanında yer alan bilgi için, kümenin A Bilgi tabanına girilen tüm bilgi birimlerini oluşturur ve çıkarım kuralları yardımıyla bunlardan yenileri türetilir. türetilmiş bilgi... Başka bir deyişle, resmi bir sistem, bir dizi oluşturan yeni bir bilgi üreticisidir. geri çekilmiş bu sistemde bilgi.

Bu model, birçok yapının temelini oluşturur. tümdengelimli IIS... Bu tür sistemlerde bilgi tabanı, cümleler ve teori aksiyomları şeklinde tanımlanır ve çıkarım mekanizması, bilgi tabanında mevcut olanlardan yeni cümleler kurmaya yönelik kuralları uygular. Sistem, bilgi tabanında açıkça sunulmayan bir istek (cümle, teorem) şeklinde bu teorinin dilinde sorunun bir tanımını alır. Çıkarım mekanizmasının işlemine talebin ispatı (teorem) denir.

Sözdizimsel ve anlamsal kuralların oluşturulmasında çeşitli türlerdeki mantıkların kullanılması, mantıksal modeller üretir. farklı şekiller.

önermeler hesabı

Önermeler hesabı, doğru veya yanlış olabilen cümleleri inceler. Her cümle bir ifade değildir. Örneğin, soru cümlelerinin gerçekliği hakkında konuşmanın bir anlamı yoktur. Cümleler, bu cümlelerin doğru veya yanlış olduğu konusunda fikir birliğinin olmadığı ifadeler değildir. Görünüşe göre, herkes "matematiksel mantık büyüleyici bir konudur" ifadesine katılmayacak.

"Kar yağıyordu" cümlesi de bir açıklama değildir, çünkü gerçekliğini yargılamak için ne zaman ve nerede kar yağdığına dair ek bilgilere ihtiyaç vardır.

Gibi bağlantıları kullanarak cümleleri birleştirmek "ve", "veya","Eğer ... o zaman ...", yeni cümleler kurabilirsiniz.

Önermeler hesabında kullanılan beş mantıksal bağlaç vardır: olumsuzlama, bağlaç, ayrılma, ima ve eşdeğerlik.

Bağlaç (mantıksal VE) yalnızca kurucu ifadelerinin her ikisi de doğruysa doğrudur.

Ayrışma (mantıksal VEYA) yalnızca kurucu ifadelerinin her ikisi de yanlış olduğunda yanlıştır.

Sonuç (pakete karşılık gelir " Eğer ... o zaman ...») İlk işlenene öncül, ikincisine sonuç denir. Bir ima, yalnızca öncülü doğru ve sonucu yanlış olduğunda yanlıştır.

mantıksal işlem denklik pakete karşılık gelir " o zaman ve ancak o zaman". onun sonucu NS her iki ifade de aynı anda doğruysa veya aynı anda yanlışsa.

Mantıklı olumsuzlama tek bir ifade üzerinde gerçekleştirilir. İfade ve olumsuzlaması her zaman zıt doğruluk değerlerine sahiptir.

İfadeleri belirtmek için kullanılan sembollere denir. atomlar.

Önerme mantığında doğru şekilde oluşturulmuş formüller aşağıdaki gibi özyinelemeli olarak tanımlanır:

1) bir atom bir formüldür;

2) eğer A ve B- formüller, ardından formüller

ve Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B.

Burada demetler sembollerle gösterilir:

Ú - mantıksal VEYA(ayrılma);

Ù - mantıksal VE(bağlaç);

® - mantıksal NS(Ima);

"- mantıklı EŞ DEĞER(eş değer);

Ø - mantıksal olumsuzlama.

Tercüme formüle dahil edilen her atoma bir doğruluk değeri atanan formüle ( NS veya Uzanmak).

oluşan formül n farklı atomlar, 2 tane var n farklı yorumlar.

Tüm yorumlar için doğru olan formüle denir. genel olarak geçerli(Örneğin, A Ú Ø A).

Tüm yorumlarda yanlış olan formüle denir. kontrollü(Örneğin, A ÙØ A).

Doğru olduğu en az bir yorumu olan formüle denir. yapılabilir.

Eş değer doğruluk değerleri tüm yorumlar için çakışan formüller denir. Formülleri bir formdan diğerine dönüştürmek için eşdeğer ikameler kullanılabilir.

Önermeler hesabının formüllerinin dönüşümleri için aşağıdaki denklikler kullanılır:

1) A Ú Ø A = NS(NS);

A Ù Ø A = YANLIŞ(Uzanmak);

2) çift olumsuzlama kuralı

Ø (Ø A) = A;

3) A ® B = Ø A Ú B;

4) A « B = (A ® B) Ù ( B ® A);

5) değişme yasaları

A Ú B = B Ú A, A Ù B = B Ù A;

6) birlik yasaları

(A Ú B) Ú C =A Ú ( B Ú C), (A Ù B) Ù C = A Ù ( B Ù C);

7) dağıtım yasaları

A Ú ( B Ù C) = (A Ú B) Ù ( A Ú C), A Ù ( B Ú C) = (A Ù B) Ú ( A Ù C);

8) de Morgan yasaları

Ø( A Ú B) = Ø A Ù Ø B, Ø( A Ù B) = Ø A Ú Ø B;

9) A ® B = Ø B ® Ø A.

yüklemler hesabı

Çoğu durumda ifadeler hesabı aparatı, konu alanının tatmin edici bir açıklamasına izin vermez. Konu alanlarının önemli bir kısmı birinci dereceden yüklem hesabı ile açıklanabilir. Bunun için aşağıdakiler dikkate alınır:

a) bireysel bir nesneyi veya kavramı ifade eden sabitler;

b) farklı zamanlarda farklı nesneleri gösterebilen değişkenler;

c) en basiti sabitler ve değişkenler olan ve daha genel bir durumda, işlevsel bir sembol olan ve terimler olan türdeki ifadelerle temsil edilen terimler;

d) belirli bir konu alanındaki nesneler arasındaki ilişkileri temsil etmek için kullanılan yüklemler;

e) niceleyiciler - konu alanının nicel özelliklerini belirlemenin bir yolu.

yüklem Yalnızca doğruluk değerlerini alan mantıksal bir işlevdir" NS" veya " Uzanmak».

Bir yüklem, bir yüklem sembolünden ve onun argümanları olan karşılık gelen sıralı terimlerden oluşur. yüklem sembolü P nesneler arasındaki ilişkileri adlandırmak için kullanılır. o varsa n argümanlar denir n-yatak yüklem sembolü.

En basit (atomik) formül olan kayıt, ifadenin doğru olduğu anlamına gelir: nesneler P ile ilişkilidir.

Önermeler hesabındakiyle aynı mantıksal bağlaçları kullanma ( VE, VEYA, OLMAMALI, EŞDEĞER), daha karmaşık formüller oluşturabilirsiniz.

Formüller, değişkenlerin kapsamını tanımlamak için (evrensellik) ve (varlık) niceleyicilerini kullanır. Niceleyiciler, bir nesne kümesi hakkında ifadeler oluşturmaya ve bu küme için doğru olan ifadeleri formüle etmeye izin verir.

Yüklem hesabı formülleri (PPF'ler iyi yapılandırılmış formüllerdir) özyinelemeli olarak aşağıdaki gibi tanımlanır:

1. atom bir formüldür;

2. eğer A ve B Formüller, o zaman formüller ve

Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B;

3. eğer - bir formülse, formüller ve'dir.

Yüklem hesabındaki formüllerin yorumlanması, tüm sabitlere, işlevsel ve yüklem sembollerine değer aralıklarının atanmasıdır. Alan üzerinde yorumlanan formül NS, değerleri alır NS veya Uzanmak aşağıdaki kurallara göre:

a) Formüllerin değerleri verilmiş ise A ve B, daha sonra formüllerin doğruluk değerleri Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « Bönermeler hesabı için geçerli olan doğruluk tablolarından elde edilen;

b) formül değeri alır NS eğer her biri için NS anlamı var NS, aksi takdirde değeri Uzanmak.

c) formül değeri alır NS eğer en az biri NS anlamı var NS aksi halde değeri false olur.

formül A orada mantıksal sonuç formüller, ancak ve ancak formülün içerdiği herhangi bir yorum içinse doğru, formül A da doğrudur.

Önermeler hesabı için verilen eşdeğer dönüşümler için formüllere ek olarak, yüklem hesabında aşağıdakiler geçerlidir:

Ø($ ) = () (Ø );

Ø() = () (Ø ).

Çerçeve türleri

Bilişsel amaçlar için iki tür çerçeve arasında ayrım yapın: çerçeve - prototip ve çerçeve - örnek. Çerçeve - prototip bazı somut nesnelerin sınıfları olan soyut kalıplaşmış kavramlar hakkındaki bilgileri yansıtır. Prototip çerçeveleri yansıtır kasıtlı bilgi, yani incelenen nesneler sınıfında bulunan yasalar hakkında genelleştirilmiş bilgi. Çerçeveler - örnekler Konu alanının belirli gerçekleri hakkındaki bilgileri veya sözde genişlemeli bilgi. Çerçeve prototipinden çerçeve örneğine geçiş, çerçeve prototipinin atama prosedürü çıkarım mekanizmasının çalışması sırasında gerçekleştirildiğinde gerçekleştirilir.

Örnek olarak, DATE konseptinin prototipi olan basitleştirilmiş bir çerçeve diyagramını ele alalım:

<ДАТА> (<МЕСЯЦ><имя>)(<ДЕНЬ><целые числа {1,2,…, 31}>)

(<ГОД><функция>)(<ДЕНЬ НЕДЕЛИ><перечень {ПНД,ВТР,…,ВСК}>

<функция>)

Çerçevenin adı - prototip - DATE. MONTH yuvasında, değerin yerine İSİM yazılır, yani. slot değeri herhangi bir değişmez ifade olabilir. DAY yuvasının değeri tam sayılardır ve yuvada bunların bir listesi verilmiştir. YIL yuvası, aşağıdaki eylemleri gerçekleştirebilen bir işlevi belirtir. Giriş cümlesinde bir yıl belirtilmişse, örnek çerçevede slotun değer alanına girilir; yıl belirtilmemişse, eksik değer cari yıl ile doldurulur. Bu tür işlevlere varsayılan işlevler denir.

DAY OF THE WEEK yuvası ayrıca, bir giriş mesajını işlerken, arızayı kontrol etmek için otomatik olarak çağrılacak olan bir işlevi tanımlar.

kullanıcı tarafından belirtilen haftanın günü değerinin tutarlılığı veya

kullanıcı belirtmediyse bu değeri ayarlamak.

Somut bir çerçeve - bir DATE çerçevesi örneği şöyle görünebilir:

<ISA TARİH> (<МЕСЯЦ><ИЮНЬ>)(<ДЕНЬ><5>)

Etiket ISA bu çerçevenin örnek bir çerçeve olduğunu belirtir. Burada sadece 2 yuva doldurulur. Gerisi uygun prosedürler kullanılarak hesaplanabilir.

Slotta yer alan prosedürler iki türe ayrılır: prosedürler - cinler ve

prosedürler hizmetkardır.

Prosedürler - Şeytanlar ilgili çerçeveye her veri girildiğinde otomatik olarak etkinleştirilir - örnek veya çerçeveden silinir. Örneğin, yukarıdaki örnekte HAFTANIN GÜNÜ yuvasına yerleşik prosedür bir arka plan programı prosedür temsilcisidir. Bu tür prosedürler yardımıyla, veritabanlarının ve bilginin bakımı ile ilgili tüm rutin işlemler gerçekleştirilir.

Prosedürler - Hizmetliler yalnızca istek üzerine etkinleştirilir. Böyle bir prosedürün bir örneği, yalnızca kullanıcı bir yıl belirtmemişse çağrılan DATE prototip çerçevesindeki YEAR yuvasına yerleşik bir işlevdir.

Pirinç. 4.6 Çerçeve ağı

çerçeve başına Çocuk. Alt çerçeveden "aşk" yuvasının kalıtımı.

Talep 2. Öğrencilerin yaşı kaçtır?

Cevap: 6-17 - "yaş" yuvasının değeri Öğrenci çerçevesinden alınır. Alt çerçevedeki değer alınmaz, çünkü değer, hakkında sorunun sorulmakta olduğu "öğrenci" çerçevesinin kendisinde açıkça belirtilir.

İşlevsel amaca göre aşağıdaki çerçeve türleri ayırt edilir:

Çerçeveler nesnelerdir (yukarıdaki örnek);

Çerçeveler - işlemler (örneğin, "düzeltme cihazlarının sentez süreci" çerçevesi, yuvalar: model, hesaplama algoritması, parametreler vb.);

Çerçeveler - durumlar (örneğin, "Analog sensörün acil çalışması" çerçevesi, yuvalar: voltaj, akım vb.);

Çerçeveler - senaryolar (örneğin, "Yangın söndürme" çerçevesi, yuvalar: yangın yeri, söndürme araçları vb.).

Bilgi temsil çerçevesi modeli dillerde kullanılır FRL(Çerçeve Temsil Dili) ,KRL(Bilgi Temsil Dili) ve benzeri.

çıkarım özellikleri

Çerçeveleme dillerinde ana işlem, desen arama... Örnek, tüm yapısal birimlerin doldurulmadığı, ancak sistem belleğinde depolanan çerçeveler arasında yalnızca gerekli çerçevelerin bulunacağı bir çerçevedir. Bir örnek, örneğin, bir çerçevenin adını ve çerçevedeki belirli bir yuvanın adını, yuvanın değerini gösteren içerebilir. Bu model, sistem belleğinde modelde belirtilen yuvanın verilen adı ve verilen değeri olan bir çerçeveyi kontrol eder. Örnek, belirli bir slotun adını ve değerini içerebilir. Daha sonra model arama prosedürü, model ile aynı ada ve slot değerine sahip bir slot içeren tüm çerçevelerin alınmasını sağlamalıdır. Son olarak çerçeve adına bazı mantıksal işlevler, bazı yuva adları ve yuva değerleri verilebilir. Bu nedenle, bir çerçeve ağdaki çıkarım, eşleştirme işlemine dayanır.

Çerçeve dillerine özgü diğer prosedürler, yuvaları verilerle doldurma prosedürlerinin yanı sıra sisteme yeni prototip çerçeveleri (yani yeni bilgi) tanıtma ve bunlar arasında yeni bağlantılar sunma prosedürleridir.

FRL dilinde çerçeveler şeklinde "bloklar dünyası" ndan (Şekil 4.7) açıklamanın bir parçasını düşünün.

Pirinç. 4.7 "Dünyayı engelle"

(çerçeve (isim (Küp)) (uzunluk (BOŞ)) (Genişlik (EĞER-VARSAYILAN (uzunluk kullan))) (boy uzunluğu (EĞER-VARSAYILAN (uzunluk kullan)))) (F ram (isim (B 1)) (AKO (Küp)) (renk (kırmızı)) (uzunluk(80))) (f ram (isim (B 2)) (AKO (Küp)) (renk (Yeşil)) (uzunluk (65))))

yuva AKO nesneleri gösterir B 1 ve B 2 bir nesnenin alt türüdür Küp ve özelliklerini, yani uzunluk = genişlik = yükseklik miras alır. Prosedür - arka plan programı EĞER-VARSAYILAN varsayılan yuva değerlerini doldurur.

Diyelim ki bir robota "Pamidi destekleyen sarı nesneyi alın" emri verildi. Bilgi temsili dilinde soru şu şekilde yazılır:

(X nesnesi (renk (sarı)) (Y'yi basılı tutun (tip (piramit))))

Model eşleştirme programı, nesne açıklamaları için bilgi tabanını arar:

(çerçeve (isim (B 3)) (tip (engellemek)) (renk (sarı)) (boy (20 20 20)) (koordinat (20 50 0)) (tutmak (P 2)))

(çerçeve (isim(P 2)) (tip (piramit)) ...)

Alınan cevap: x = B 3, Y = P 2 ve robota bir komut verilir almak(B nesnesi 3).

Bilgiyi temsil etmek için bir model olarak çerçevelerin avantajları, hiyerarşi ve kalıtım özelliklerinden dolayı bilgi tabanını yapılandırma yeteneğidir. Dezavantajı ise çıkarımı organize etmenin karmaşıklığıdır.

Ders. Bir üretim sistemi kurmanın temelleri

Meta kuralları uygulama

Bazen, hangi kuralın etkinleştirilmesi gerektiğine karar vermek için, çatışmaları çözmek için genel bir strateji izlemek yerine özel bilgileri kullanmak istenir. Bu amaçla, bazı kural yorumlayıcılar, programcının programa meta-kurallar formüle etmesine ve tanıtmasına izin veren araçlar içerir. Meta-kurallar, her şeyden önce dikkate alınması gereken veya dahası takip edilmesi gereken uygulamalar listesinden bu kuralların seçiminin gerçekleştirildiği kuralları tanımlar.

Meta-kurallar, kurallar çemberini önemli ölçüde daraltmanıza izin verir - bazı kriterlere göre adaylar veya kuralların öncelik sırasını değiştirin. Meta-kurallar genellikle belirli bir konu alanındaki bilgileri kullanır. Bir örnek, sistemle ilgili aşağıdaki meta kuraldır

tıbbi teşhis konusu MİSİN.

METARULO 001

EĞER (1) enfeksiyon sınıfa aitse pelvik apse, ve

(2) tesislerde bahsedildiği kurallar var

enterobakteriler, ve

(3) tesislerde bahsedildiği kurallar var

gram pozitif boyama,

0,4'lük bir güvenle K, listelenen kurallardan ilkine öncelik verilmelidir.

Ders. Yapay zeka alanındaki temel kavramlar

"Yapay zeka" olarak adlandırılan bilim alanı, belirli bilimsel ve teknik problemlerin çözümünde uygulamak için insan etkinliğinin altında yatan temel mekanizmaları tanımlamayı amaçlar. “Akıllı” sistemler, insan varlığının imkansız olduğu veya yaşamı tehdit ettiği ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmıştır. Bu cihazların çok çeşitli olası durumlarla başa çıkması gerekecek. Bu durumları, oluşturulmakta olan sistemde sabit kodlanmış davranış algoritmalarını ortaya koymayı mümkün kılacak kadar ayrıntılı ve net bir şekilde önceden tanımlamak imkansızdır. Bu nedenle, yapay zeka ile donanmış sistemler, çevrelerinde şu anda gelişmekte olan belirli duruma dayalı olarak kendilerine verilen görevleri çözmek için uygun faaliyetler programları oluşturmalarına izin verecek adaptasyon mekanizmalarına sahip olmalıdır.

Problemin bu formülasyonu, araştırmacılar için daha önce teknik sistemlerin tasarımında ortaya çıkmayan özel görevler sunar. Bu görevler şunları içerir: zengin dış çevrenin tanımı ve sistem içindeki yansıması (bu göreve bilgi temsili görevi denir); bilgi bankasının yönetimi, yenilenmesi, çelişkilerin tespiti ve bilgi eksikliği; çeşitli alıcılar (görsel, dokunsal, işitsel vb.) yardımıyla dış çevrenin algılanması; bir kişi için evrensel bir iletişim aracı olarak hizmet eden doğal dilin anlaşılması; basılı metin ve sözlü konuşmanın algılanması ve mesajlarda yer alan bilgilerin bilgi temsili biçimine dönüştürülmesi; faaliyet planlaması, çözümü sistemin elindeki araçları kullanarak hedefe ulaşmak için planlar oluşturmasına izin verecek bir görevdir; birikmiş deneyime dayalı adaptasyon ve öğrenme.

Bu, yapay zeka sistemleri alanındaki uzmanların faaliyet alanıdır. Çok çeşitli disiplinlerin kavşağında yer alır: programlama ve psikoloji, teknoloji ve dilbilim, matematik ve fizyoloji.

Dolayısıyla, yapay zeka teorisi, bilginin nasıl çıkarılacağı, yapay sistemlerde nasıl temsil edileceği, sistem içinde nasıl işleneceği ve pratik problemleri çözmek için kullanılacağı bilgi bilimidir. Başka bir deyişle, yapay zeka çerçevesinde incelenen ve bu bilimin ana akımında oluşturulan sistemler, çalışmaları akıllı sistemlerin faaliyet gösterdiği dış dünyanın anlam ve faydasını yansıtan bilgiye dayanan sistemlerdir.

Dolayısıyla yapay zekanın temel sorunları bilginin temsili ve işlenmesidir. Bu sorunların çözümü, hem bilginin temsili için etkili modellerin, yeni bilgi edinme yöntemlerinin geliştirilmesinden hem de bu model ve yöntemleri uygulayan programların ve cihazların yaratılmasından oluşur.

Yapay zeka unsurları, akıllı bilgisayar yazılımı, otomatik kontrol sistemleri (ACS), tasarım otomasyon sistemleri (CAD), bilgi erişim sistemleri (ISS), veritabanı yönetim sistemleri (DBMS), uzman sistemler (ES), sistem karar desteği oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. (DSS), yani oluşturulan bilgi sistemlerinin zeka düzeyini artırmaya izin verir.

Yapay zeka alanındaki başarılar endüstride (alanların keşfi ve geliştirilmesi, uzay bilimleri, otomotiv, kimya vb.), ekonomide (finans, sigorta vb.), endüstriyel olmayan alanda (ulaşım, tıp, iletişim vb.), tarımda.

Yapay zeka araçları, doğrudan ve güvenilir çözüm yöntemlerinin bilinmediği problemlerin çözümü için model ve programların geliştirilmesine olanak tanır. Bu tür görevler, insanın yaratıcı etkinliği alanına aittir. Yapay zeka uzmanları, matematiksel teoremleri kanıtlamak, ekipmandaki hastalıkları veya arızaları teşhis etmek, ticari varlıkların finansal analizini yapmak, spesifikasyonlara dayalı programları sentezlemek, doğal dil metnini anlamak, bir görüntüyü analiz etmek ve içeriğini tanımlamak, bir robotu kontrol etmek vb.

Veri ve bilgi

Çalışılan disiplinin temel kavramlarının tanımlarını verelim ve "veri" ve "bilgi" kavramları arasındaki farkları ele alalım.

Bilgi- çevreden algılanan, çevreye verilen veya bilgi sistemi (IS) içinde saklanan bir dizi bilgi.

Veri- konu alanındaki nesneler, özellikleri ve ilişkileri hakkında resmileştirilmiş bir biçimde sunulan, bu alandaki olayları ve durumları yansıtan özel bilgiler.

Veriler, toplanmasını, depolanmasını ve daha fazla işlenmesini otomatikleştirmenize izin veren bir biçimde sunulur. Veri, yeni bilgilerin depolanması, iletilmesi, işlenmesi ve alınması için uygun bir biçimde bir bilgi kaydıdır.

Bilgisayarın uğraştığı bilgiler prosedürel ve bildirimsel olarak ayrılmıştır.

prosedürel bilgi, problem çözme sürecinde yürütülen programlar tarafından sunulur ve bildirimsel- bu programlar tarafından işlenen veriler.

Herhangi bir entelektüel aktivite, görevlerin ortaya konduğu ve çözüldüğü konu alanı bilgisine dayanır.

Konu alanı belirli bir dizi görevi çözmek için gerekli ve yeterli olan birbiriyle ilişkili bir dizi bilgi olarak adlandırılır. Konu alanı hakkında bilgi, nesnelerin, fenomenlerin, gerçeklerin tanımlarını ve ayrıca bunlar arasındaki ilişkiyi içerir.

Bilgi- bu, problem çözme, veri ve bilginin kendisini dönüştürme süreçlerinin gerçekleştirildiği ve mantıksal çıkarım sürecinde kullanılan, konu alanının özellikleri ve yasaları hakkında genelleştirilmiş ve resmileştirilmiş bilgilerdir.

Mantıklı sonuç- Bu, ilk gerçeklere, aksiyomlara ve çıkarım kurallarına dayanan yeni ifadelerin (kararların) üretilmesidir.

Belirli bir konu alanında çözülmesi gereken görevler açısından bilgi, 2 büyük kategoriye ayrılmıştır - gerçekler ve buluşsal yöntemler. Altında gerçekler genellikle bu konuda iyi bilinen gerçeği, koşulları anlar. Sezgisel- bunlar, çözümlerin sayısını sınırlayan ve karar sisteminin davranışının amaçlılığını sağlayan, ancak en iyi çözümün elde edileceğini garanti etmeksizin, resmi olmayan değerlendirmelere dayanan ampirik algoritmalardır. Bu tür bilgiler, belirli bir konu alanındaki bir uzmanın (uzman) deneyimine dayanır.

Problemlere çözüm bulma prosedürü (bilgi işleme stratejisi) kavramı, hamur bilgisi ile ilişkilidir. IIS'de bu prosedür denir geri çekme mekanizması, mantıklı sonuç veya çıkış makinesi.

Sistemin çalıştığı bilgi, bilgi tabanında (KB) saklanır.

IIS ile etkileşimi organize etmek için kullanıcı ile iletişim araçlarına sahip olması gerekir, yani. arayüz... Arayüz, IIS'nin ait olduğu konu alanındaki uzmanların profesyonel diline yakın, yeterince yüksek bir dilde bilgi tabanı ve çıkarım mekanizması ile çalışma sağlar. Ek olarak, arayüzün işlevleri, kullanıcının sistem eylemlerinin açıklamalarını almasına, soruna bir çözüm aramaya katılmasına ve bilgi tabanını güncellemesine ve düzeltmesine olanak tanıyan, kullanıcının sistemle diyaloğunu desteklemesini içerir. Böylece, IIS'nin ana bölümleri şunlardır:

Bilgi tabanı,

Geri çekme mekanizması,

Kullanıcı arayüzü.

Bilgiyi veriden ayıran özellikler

Örnek... Aile bağlarının konu alanı olarak hareket etmesine izin verin. Bu konu alanının nesneleri anne, anne gibi kavramlardır.

baba, kız, erkek, kadın vb.

Gerçeklerin bilinmesine izin verin:

Victor, Tanya'nın babasıdır.

Vladimir, Victor'un babasıdır.

Prolog dilinde bu gerçekler şöyle anlatılır:

baba (viktor, tanya).

baba (vladimir, viktor).

Burada "baba" bağıntı veya yüklemin adıdır ve "galip", "tanya" ve "vladimir" sabitlerdir.

İzin vermek x, Y, Z- değişkenler. Değişkenleri kullanma x ve Z, genel durumda, ilişkiyi yazabiliriz “ x baba mı Z»Prolog dilinde:

baba ( x, Z).

Üst yüklemi ve değişkenleri kullanma x, Y, Z, yeni bir "dede" ilişkisi formüle edeceğiz, yani:

Eğer x baba mı Z ve

Z baba mı Y

sonra x bir büyükbaba Y.

İlişkinin bu şekilde kaydedilme şekline "Eğer.... O zaman" denir. üretim kuralı, ürünler veya basitçe kural.

Prolog dilinde dede ilişkisi şu şekilde yazılır:

Büyük baba ( x, Y): - baba ( x, Z), baba ( Z, Y).

": -" karakteri "Eğer" olarak yorumlanır.

“Dede” ilişkisi örneğinde, “dede” kavramını “baba” kavramı üzerinden tanımlamanın genel bir kalıbı formüle edilmiştir. Tutum ne olursa olsun alınan "vladimir" adı hiçbir şeyi göstermez. Belki de bu bir kişinin adı veya bir şehrin adıdır. Benzer şekilde, sayısal veya diğer veriler, örneğin bir veri dosyasında aynı şekilde işlenir. Verilen, ilişkiyle birlikte alındığında bir anlam tanımlar ve böylece bilgiyi temsil eder.

Verilerden farklı oldukları bilginin özelliklerini ele alalım.

1. yorumlanabilirlik... Bilgisayar belleğinde saklanan veriler yalnızca ilgili program tarafından yorumlanabilir. Programsız veriler herhangi bir bilgi taşımazken, bilgi yorumlamaya sahiptir, çünkü hem verileri hem de bunlara karşılık gelen adları, açıklamaları, ilişkileri, yani. verilerle birlikte, sadece bilginin depolanmasına değil, aynı zamanda kullanılmasına da izin veren bilgi yapıları sunulmaktadır.

Başlıksız sunu

Veritabanı tanımı

Nesnel bir biçimde sunulan bir dizi bağımsız materyal (makaleler, hesaplamalar, düzenlemeler, mahkeme kararları ve diğer benzer materyaller), bu materyallerin elektronik bir bilgisayar (bilgisayar) kullanılarak bulunabileceği ve işlenebileceği şekilde sistematik hale getirilmiştir.

Veritabanı, bir veri şemasına göre depolanan ve veri modelleme araçlarının kurallarına göre manipüle edilen veriler topluluğudur.

Bir veri tabanı, bu verilerin özelliklerini ve aralarındaki ilişkiyi tanımlayan kavramsal bir yapıya uygun olarak düzenlenen bir veri topluluğu ve bir veya daha fazla uygulama alanını destekleyen böyle bir veri topluluğudur.

Veritabanı, belirli kurallara göre düzenlenen ve bilgisayar belleğinde tutulan, belirli bir konu alanının mevcut durumunu karakterize eden ve kullanıcıların bilgi ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılan bir veri setidir.

Veritabanı, herhangi bir işletmenin uygulama yazılım sistemleri tarafından kullanılan bir dizi kalıcı (kalıcı olarak depolanan) veridir.

Veritabanı, bir organizasyonun bilgi ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış, mantıksal olarak ilişkili verilerin (ve bu verilerin bir açıklaması) paylaşılan bir kümesidir.

Bilgi tabanı

Bilgisayar bilimi ve yapay zeka araştırmalarında bir bilgi tabanı (KB), bilgiyi (meta veri) manipüle etmek için geliştirilmiş özel bir veri tabanı türüdür. Bilgi tabanı, belirli bir amaç için sibernetik bir cihaz (veya kişi) tarafından kullanılmak üzere belirli bir bilgi alanını kapsayan yapılandırılmış bilgiler içerir. Modern bilgi tabanları, bilgi erişim sistemleriyle birlikte çalışır, bir sınıflandırma yapısına ve bilgiyi temsil etmek için bir formata sahiptir.

Tam teşekküllü bilgi tabanları, yalnızca olgusal bilgileri değil, aynı zamanda yeni tanıtılan olgular hakkında otomatik çıkarımlara ve bunun sonucunda bilginin anlamlı şekilde işlenmesine izin veren çıkarım kurallarını da içerir. Bilgi temellerini ve bilgiyle çalışma yöntemlerini inceleyen yapay zeka bilimi alanına bilgi mühendisliği denir.

Bir bilgi tabanında bir dizi kavramı ve bunların ilişkilerini temsil etmenin hiyerarşik bir yoluna ontoloji denir. Belirli bir bilgi alanının ontolojisi, belirli nesnelerin özellikleri hakkındaki bilgilerle birlikte bilgi tabanı olarak da adlandırılabilir.

farklılıklar

Bilgi tabanı, bir konu alanını tanımlayan ve bu konu alanından, yanıtları veritabanında açıkça bulunmayan soruları yanıtlamanıza olanak tanıyan anlamsal bir modeldir. Bilgi tabanı, akıllı ve uzman sistemlerin ana bileşenidir.

Veritabanı, uygulama programlarından bağımsız olarak, genel tanımlama, depolama ve işleme ilkelerini sağlayan belirli kurallara göre düzenlenen ilgili veriler topluluğudur. Veritabanı, konu alanının bir bilgi modelidir. Veritabanlarına bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) kullanılarak erişilir

Temel özellikler

Temel tanımlar. Bilgisayarların uğraştığı bilgiler prosedürel ve bildirimsel olarak ikiye ayrılır. Prosedürel bilgiler, problem çözme sürecinde yürütülen programlarda, bu programların çalıştığı verilerde bildirimsel bilgilerde yer alır. Bir bilgisayarda bilgi gösteriminin standart biçimi, belirli bir bilgisayar türü için tanımlanmış bir dizi ikili basamak - bitlerden oluşan bir makine sözcüğüdür. Verileri temsil etmek için bir makine kelimesi ve bir programı oluşturan talimatları temsil etmek için bir makine kelimesi aynı veya farklı sayıda bit içerebilir. Komutlar ve veriler için makine sözcüklerinde aynı sayıda bit, bunların bir bilgisayarda özdeş bilgi birimleri olarak kabul edilmesine ve komutlar üzerinde veriler üzerinde olduğu gibi işlemler gerçekleştirmesine olanak tanır. Belleğin içeriği bilgi tabanını oluşturur. Bilgisayar kelimesi, bilgi tabanının ana özelliğidir, çünkü uzunluğu, her makine kelimesi, hücrenin adresi olan bireysel bir adla sağlanan bir standart bellek hücresinde depolanacak şekildedir. Bu ad, bilgi birimlerini bilgisayar belleğinden çıkarmak ve içine yazmak için kullanılır. Üst düzey programlama dillerinde, yapısı programcı tarafından belirlenen soyut veri türleri kullanılır. Veritabanlarının (DB) ortaya çıkışı, bildirimsel bilgilerle çalışmayı organize etme yolunda başka bir adımı işaret etti. Veritabanları aynı anda büyük miktarda bilgiyi depolayabilir ve bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) oluşturan özel araçlar, gerektiğinde verileri etkin bir şekilde değiştirmenize, bunları veritabanından çıkarmanıza ve istediğiniz sırayla veritabanına yazmanıza olanak tanır. IP araştırmasının gelişmesiyle birlikte, prosedürel ve bildirimsel bilginin birçok özelliğini birleştiren bilgi kavramı ortaya çıktı. Bir bilgisayarda bilgi, tıpkı veriler gibi, sembolik biçimde gösterilir - formüller, metinler, dosyalar, bilgi dizileri vb. Dolayısıyla bilginin özel bir şekilde organize edilmiş veriler olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zeka sistemlerinde bilgi, oluşumun, işlemenin ve araştırmanın ana nesnesidir. Veritabanı ile birlikte bilgi tabanı, AI yazılım paketinin gerekli bir bileşenidir. AI algoritmalarını uygulayan makinelere bilgi tabanlı makineler denir ve AI teorisinin uzman sistemlerin inşasıyla ilgili alt bölümüne bilgi mühendisliği denir. veri ve bilgi arasındaki farklar: 1. bilginin içsel yorumlanabilirliği (örneğin: veri - 243849 ..., bilgi - doğal dil cümleleri) 2. bilgi etkinliği. Bilgi varsa, yeni bilginin ortaya çıkması eski bilginin değişmesine ve yenilerinin ortaya çıkmasına neden olabilir. 3. bilginin bağlanabilirliği. Bilgi tek başına ilginç değildir, toplamda ilginçtir (bilgi sistemi). 4. bilgi dinamiktir ve veriler genellikle statiktir.