Слово «фребинар» я образовал от «ФРагменты» и «вЕБИНАРа». Это подобие тизера, но назвать видеоролик так, означает расписаться в отсутствии воображения ;) А так, вы сможете оценить вебинар до его покупки на сайте http://braginskyoleg.com/ Знания – форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. В широком смысле: знания – образ реальности субъекта в форме понятий и представлений. Знания – не то, что есть снаружи. Это то, что есть внутри. Знания в узком смысле – обладание проверенной информацией, ответами на вопросы, позволяющие решать конкретную поставленную задачу. Знания помогают людям рационально организовывать деятельность и решать вопросы. Решать поставленные задачи. В теории искусственного интеллекта: знания – совокупность утверждений о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правила логического вывода. Главное отличие знаний от данных – структурность и активность. Появление в базе знаний новых фактов или установление новых связей между ними может стать источником изменений в процессе принятия решений. Данные – фиксированная на носителе очередность информации в том виде, в каком она пришла. Это могут записи о совершенных покупках, о температуре в помещении. Знания – иерархия: одно проистекает из другого. Выделяют множество видов знания: научное, вненаучное, околонаучное, лженаучное, обыденное, интуитивное, религиозное и другие. Обыденно-практическое знание существует очень давно, предоставляет знания о природе, окружающей действительности. Обычно имеет форму здравого смысла, примет, назиданий, рецептов. Носит бессистемный и бездоказательный характер. Такое знание запоминается лучше всего. Научное знание основано на рациональности. Характеризуется объективностью, универсальностью, претендует на общезначимость. «Объективность» – не зависит от того, кто излагает или принимает знание. Солнце – звезда, вне зависимости, знаю я об этом или нет. «Универсальность» – могут пользоваться все, начиная от астрономов, заканчивая маленькими детьми. «Общезначимость» – люди признали, что данный факт важен, зафиксировали его. Вненаучное знание не является чей-то выдумкой. Оно создается по отличным от принятых методам, по своим эталонам заинтересованными группами людей. Жрецы Древнего Египта наблюдая за движением светил на небе, связывали его с урожаем. Иногда угадывали. Иногда нет. Непосредственные знания – продукт интуиции. Способность постижения истины прямым усмотрением без доказательного обоснования. Знания опосредованные – я опираюсь на догмы, аксиомы, научные факты. А бывает «инсайт» – рождение на пустом месте идеи. Появление идеи без опоры на что-либо. Это и есть проявление интуиции. Научное познание и художественное освоение мира не всегда осуществляется в развернутом, фактически и логически доказательном виде. Если я беру теорему и доказываю ее полностью – это наука. Но иногда я, предварительно решив большое количество типовых задач и моделей, сразу вижу ответ. Такое бывает у детей, школьников и студентов, которые наловчились решать примеры. Роль интуиции особенно велика там, где необходимо отойти от существующих методов познания для проникновения в неведомое. Если мы долго бьемся над решением задачи, у нас «замыливается» взгляд. Любой звук, запах, клочок информации может активировать интуицию, и мы получим давно искомый ответ. Интуиция не есть что-то сверхразумное. Интуиция – то, что мы пока недостаточно хорошо знаем. База знаний = база данных + правила обработки данных. База знаний подходит только к одной предметной области. Для того, чтобы понять, что такое предметная область, стоит представить ситуацию: мы проводим переговоры. Присутствуют специалисты пищевой промышленности и строители. Для одних крепление – крем между коржами торта, для других – металлические скобы для промышленного степлера. В различных предметных областях, а в нашем примере это строители и пищевики, одни и те же знания могут быть разными. База знаний – важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известны экспертные системы. Экспертные системы предназначены для поиска и решения проблем предметной области, основываясь на записях базы знаний и на пользовательском описании ситуации. Каждый из нас принимает решения, и иногда мы не можем объяснить, как это делается. Работа происходит на подсознательном уровне. Существует два способа извлечения знаний из эксперта для помещения в экспертную систему. В первом: наблюдаем за его деятельностью. На основе действий строим граф принимаемых решений и найденные закономерности помещаем в экспертную систему. В данном варианте тратим много ресурсов для извлечения информации. Второй способ: эксперт собственноручно обучает систему, спрашивающую его: не так ли ты поступишь в данной ситуации. После ряда итераций – экспертная система способна полностью заменить работу нескольких людей. До скорой встречи в Школе траблшутеров и да пребудут с вами знания!