+ 1. doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí nebo dle dohody. Spojení: jan.skrbek@tul.cz tel.:

Transkript

1 Informatika I - 6 Číselné soustavy, redundance, komprimace. Sémantická a pragmatická pravidla zpracování informací, znalosti, kompetence, hodnota informace, rozhodování. Přednáší: doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN Konzultace: pondělí nebo dle dohody Spojení: jan.skrbek@tul.cz tel.: Přednášky: posluchárna C1, úterý: li/su li + 1

2 Úrovně informace Technici/inženýři tvůrci počítačových systémů Administrativa novináři Manažeři lidé při rozhodování INFORMACE SIGNÁLY lidské poznání ZPRÁVY Sekvencím symbolů DATA je přiřazován obsah Sémantika vhodné signály prezentují symboly či sekvence symbolů Syntaxe zprávám je přiřazován význam (smysl) Pragmatika Fyzikální svět Myšlení - vytváření konceptuálních modelů světa Sémiotické pojetí informace INN

3 Informatika 1 Číselné soustavy Číselná soustava je množina určitých znaků s pravidly, která slouží k zobrazení čísel Elektronický počítač je zařízení, u něhož lze s výhodou rozlišit dva napěťové stavy, jež mohou reprezentovat hodnoty 0 a1 Desítková soustava je pro počítače nevhodná (lepší jsou číselné soustavy se základem mocnin 2) INN

4 Informatika 1 Poziční soustavy Pro zápis čísel používáme poziční soustavy, u kterých význam (hodnota) znaku závisí na jeho poloze v rámci čísla Nejrozšířenější jsou polyadické soustavy Jde o soustavy o základu z, kde z je celé číslo větší než 1, také se používá název název z-adické soustavy INN

5 Informatika 1 Z-adická soustava V z-adické číselné soustavě lze každé reálné číslo vyjádřit jako Takové číslo vyjadřujeme jako (a n a 1 ) z Příklad: 33 = 4* *7 0 = (45) 7 Soustava se základem 2 - dvojková, obdobně trojková,, šestnáctková, INN

6 Informatika 1 Z-adická soustava Pokud používáme soustavu o základu větším než 10, používáme jako znaky větší než 9 písmena abecedy Příklad 15 = F 16 řádová čárka si ve všech soustavách odpovídá - lze převádět samostatně obě části (celou i zlomkovou) INN

7 Informatika 1 Převod ze z-adické soustavy do desítkové Výsledek dostaneme pouhým vyčíslením z- adického čísla ve tvaru řady Příklad: = 3* *5 + 4*5 0 = = 1* * *2 + 1*2 0 = 9 3,21 4 = 3* * *4-2 = 3,5625 INN

8 Informatika 1 INFORMACE - Číselné soustavy Hexadecimální kód výsadní postavení základ = 16 - využívá 4 bitů do 1B lze zaznamenat 2 hexadecimální číslice!!! základní číselná soustava v počítačové technice INN

9 Informatika 1 INFORMACE - KÓDY dekadická číslo dvojkové číslo hexadecimální číslice A B C D E F INN

10 Informatika 1 INFORMACE - KÓDY Redundance - nadbytečnost (rezerva) detekce (či dokonce odstraňování) chyb v přenosu a zpracování informace usnadnění provádění základních operací s daty samoopravné kódy parita (příčná, podélná) - prodloužení bitového řetězce o nevýznamové bity INN

11 Informatika 1 INFORMACE - KÓDY Komprimace - užívání "úsporných" kódů, použití kódovacích algoritmů - i za cenu zvýšených nároků na dekódování dat. Vnitřní kódy technických zařízení či softwarových produktů - mnohdy dílčí problémy s převody - může v kombinacích způsobovat i závažnější problémy INN

12 Informatika 1 Úrovně informace INFORMACE ZPRÁVY DATA SIGNÁLY Fyzikální svět Myšlení - vytváření konceptuálních modelů světa 12

13 INFORMACE - SÉMANTICKÁ ÚROVEŇ Informatika 1 Zpráva - sekvencím symbolů Jak? je přiřazován obsah. Informujeme Vás o tom, že Váš syn Václav neprospívá z tělesné výchovy. S úctou ředitel školy Na základě sémantických pravidel! Význam datům přisuzuje vždy jejich příjemce (zde člověk) - v informačních technologiích označovaný jako uživatel. 13

14 INFORMACE - SÉMANTICKÁ ÚROVEŇ Informatika 1 Interpretace informace (přisouzení významu datům) - má individuální charakter a je subjektivní. je spojena se sémantickými pravidly 14

15 Informatika 1 Úrovně informace INFORMACE ZPRÁVY DATA SIGNÁLY Fyzikální svět Myšlení - vytváření konceptuálních modelů světa 15

16 VÝZNAM INFORMACE A JEJÍ HODNOTA Informatika 1 Mentální (myšlenkové) procesy - člověk jimi přisuzuje datům význam nejsou jednoznačné a zjevné, jako formalizované datové operace Vědomé a racionálního myšlení - důsledně směřuje k nějakému účelu podvědomé prvky - intuice, emoce, Interpretace informace (přisouzení významu datům) - má individuální charakter a je subjektivní. je spojena se pragmatickými pravidly 16

17 INFORMACE - PRAGMATICKÁ ÚROVEŇ Přisouzení významu datům - nutnost zvládnutí následujících úrovní: - syntaktická (datová) - sémantická (zprávy) - pragmatická (informace) Pro přisouzení významu datům nepostačí znát jejich obsah (zpráva), ale musíme je vztahovat k určitému záměru či účelu. Na základě pragmatických aspektů lze informaci využít! Informační proces Informatika 1 konkrétní rozhodnutí jednání (člověka, organizace) 17

18 Příklad: Superjackpot sportky Informatika 1 Praha, Superjackpot sportky s prémií po včerejším losování poprvé v historii překonal hranici 300 milionů Znalosti - Kolik bychom museli utratit za jistou výhru Počet všech možných kombinací, které mohou při losování Sportky se superjackpotem nastat, je přesně To znamená, že abychom s jistotou vyhráli, museli bychom vyplnit stejný počet sloupečků na tiketu Sportky. Na jednom tiketu je 10 sloupečků, museli bychom proto podat: = plných tiketů (sázenek). Jeden sloupeček stojí 16 Kč, hra Šance stojí 10 Kč. Plný tiket Sportky proto stojí Kč + 10 Kč = 170 Kč. Výše vypočtených téměř 14 milionů plně vyplněných sázenek vynásobíme jejich cenou a získáme: plných tiketů 170 Kč = Kč Informační proces konkrétní rozhodnutí jednání (člověka, organizace) 18

19 KOMPETENCE PRO PRÁCI S INFORMACEMI umožňuje interpretovat informaci (data) Informatika 1 je dána souhrnem znalostí, mentálních schopností, postojů a vzorů jednání Absence (nebo nedostatky) některé z úrovní vede ke snížení hodnoty informace, znehodnocení informačního procesu management Hodnota poskytované informace: schopnost reagovat na situaci, která je informací popsána. 19

20 INFORMACE A ZNALOSTI Informatika 1 Znalosti - chápání jako účelově orientované vědění o stavech reality a procesech v realitě Získáváme je především: historických současných budoucích Znalosti (v běžném životě) - systém individuálně osvojených vědomostí učením (které ovšem přesahuje tradičně chápanou "školní" dimenzi) zkušenostmi (jako důsledku praktické činnosti a jejích výsledků) 20

21 Informatika 1 Informace + kontext = znalost 21

22 závislost na kontextu Informatika 1 Inteligence (moudrost) porozumění principům Informace Porozumění vztahům Znalosti Porozumění vzorům Data/Fakta Porozumění 22

23 INFORMACE A ZNALOSTI Informatika 1 Potřeba znalostí roste úměrně dostupnosti informací, což umožňují zejména moderní informační technologie posun» organizace "založené na znalostech, učící se organizace,... 23

24 INFORMACE A ZNALOSTI Informatika 1 Polarita vnímání světa rozdílný charakter informace z různých úhlů pohledu Strukturní informace ("vnitřní") - vztah k vlastnostem reality, které jsou (relativně) stálé a mají obecný charakter. Vymezují celé třídy stejných objektů - typy entit - a jejich strukturu. Signální informace ("vnější") - spojení s vnějšími projevy konkrétní reality, které vnímáme jako projevy jednotlivých objektů - výskytů entit - mají často kvantitativní, objektivní charakter. 24

25 INFORMACE A ZNALOSTI - ROZHODOVÁNÍ Informatika 1 Rozhodování vztah ke konkrétní situaci snaha využívat aktuální informace rozumíme tím nejnovější informace, které věrně (z hlediska našich potřeb) popisují reálný svět je vhodné si uvědomit, že aktuální informace popisuje nějakou konkrétní situaci či stav systému, která již nastala a má charakter signální informace... 25

26 Informatika 1 TVORBA A UŽITÍ ZNALOSTÍ PŘI INTERPRETACI DAT A VYUŽITÍ INFORMACE (Pasivní) učení (teaching) prostřednictvím přenosu informací/dat Individuální LIDSKÉ ZNALOSTI (Aktivní) učení (se) (learning) - tvorba a rozvoj znalostí a zkušeností DATOVÉ ZDROJE Filtrace dat: vyhledávání a výběr vhodných dat INTERPRETACE: přisouzení významu vybraným datům v určitém kontextu Závěry/využití: určité rozhodnutí, konkrétní jednání Výsledné ČINNOSTI Mentální procesy interpretace dat a zhodnocení informací 26

27 INFORMACE A ZNALOSTI Informatika 1 Rozlišujme znalost tacitní a explicitní (toto rozlišení přispívá lepšímu porozumění podstatě znalosti): Explicitní znalost - účelově formované poznatky Explicitní znalost je možné komunikovat mezi lidmi i využívat v počítačovém zpracování (s použitím formalizovaných přístupů). Explicitní znalosti jsou rozhodující složkou expertních systémů. V současnosti se adekvátní postupy staly integrální součástí informačních systémů a dalších aplikací podporujících podnikání, a explicitní znalost je často vyhledávána či odvozována (např. Business Intelligence). Tacitní znalost - poznání (ze zkušenosti) a učení se (od jiných) Tacitní znalosti jsou vždy realizovány ve spontánních procesech lidského mozku konkrétního člověka (organismu, pozorovatele, příjemce). Pozn.: Namísto přívlastku tacitní se často používá pojem implicitní znalost. Koresponduje polarizaci implicitní explicitní, ale hlavně odkazuje k vnitřním procesům, které nejsou zjevné a ve většině případů ani vyslovitelné. Takové pojetí znalosti souvisí s komplexní činností nervového systému a zahrnuje nejen kognitivní aspekty, ale také hodnotová hlediska (vázaná na emoce) a senzomotorické složky (pohybové reakce na smyslové podněty). 27

28 Kognitivní aktivity zaměřují poznání (pozornost) na relevantní situaci kognitivní aktivity jedince, které mění jeho znalosti v procesu učení se (způsob) POZNÁNÍ závisí na znalosti příjemce - pozorovatele imlicitní & individuální ZNALOST i DATA výběr capta interpretace Data nejsou omezována na jazykovou formu, ale znamenají rozlišenou rozmanitost hmoty a nebo energie jsou přijímána všemi receptory pozorovatele aktivity směřující do FYZICKÉ, SOCIÁLNÍ, EKONOMICKÉ. PROSTŘEDÍ 28

29 Informatika 1 INFORMACE A ZNALOSTI Individuální znalosti - představují informace obecného (strukturního) charakteru. Zákonitý výskyt řady neurčitostí, subjektivních soudů, hodnot» přesto (či právě proto) znalosti umožňují interpretovat aktuální informace (t.j. rozhodovat a řešit problémy) Bez znalostí zůstávají informace pouhými daty bez informačního obsahu a hodnoty!!! 29

30 Informatika 1 Sada dat není informace Sada informací není znalost Sada znalostí není moudrost Suma moudrosti ještě nemusí být pravda Neil Fleming,