Что является для компьютера процедурными знаниями в единственном числе

Обновлено: 04.07.2024

Информацию и знания пытались классифицировать не один раз, но нам кажется, что действительно удачной можно считать только эту классификацию, состоящую всего из двух категорий. В отношении пользы, которую могут принести знания, можно использовать именно эти две категории, хорошо характеризующие идею, гипотезу, мысль, наблюдение и реальный факт, закономерность, правило, инструмент.

Провести границу между декларативными и процедурными знаниями особенно важно в наше время, когда объем информации очень быстро растет, часто это говорят в отношении декларативных знаний, не подозревая или игнорируя их реальную ценность. Декларативные и процедурные знания принципиально отличаются друг от друга по своим качествам. Очень подробно качества и тех, и других видов знаний изложены в таблице И. Л. Викентьева, приведенной ниже.

Что это? Как это бывало, бывает, случается? Я думаю по этому поводу, что… Мне кажется… Я чувствую, что это…

Философия, культурология, искусствоведение, художественная критика.

Трудозатраты на получение

Умно рассуждать, не действуя; писать глупые статьи и книги; защищать диссертации; выступать на халтурных конференциях; читать лекции невинным в предмете студентам.

Решать практические задачи или – в случае творческих задач – не гарантировано, но существенно повышать вероятность появления решений задач…

Проверяемость

Узко «заточены» на результат в какой-то области задач.

Зигмунд Фрейд написал более десяти работ по психологии. Максимальный резонанс на момент своего появления вызвала работа “Толкование сновидений”. Работа содержала огромное количество интересных и ценных идей, возможно, даже прорывных на тот момент для науки.

Зигмундом Фрейдом был позже написан на тему своих работ «Очерк истории психоанализа». Однако на сегодняшний день в современной психологии использование психоанализа (метода Фрейда) сводится к применению относительно незначительного количества идей.

Лесли Стивенсон в своей книге «Десять теорий о природе человека» пишет:

Генрих Саулович Альтшуллер, создатель и первый разработчик ТРИЗ (теории решения изобретательских задач), приемов РТВ (развития творческого воображения), ЖСТЛ (жизненной стратегии творческой личности), посвятил десятки лет изучению творчества.

Профессиональный изобретатель. Первое авторское свидетельство на изобретение получил в возрасте 17 лет (9 ноября 1943 г.). К 1950 г. число изобретений превысило десять. Наиболее значительное из них - газотеплозащитный скафандр (а.с. № 111144).

В период 1946-48 г.г. главной целью жизни стала разработка ТРИЗ (теории решения изобретательских задач). Основной постулат ТРИЗ — технические системы развиваются по определенным законам, и эти законы можно выявить и использовать для создания алгоритма решения изобретательских задач. Созданию и совершенствованию Алгоритма решения задач, а в конечном счете, созданию теории сильного мышления Г. С. Альтшуллер посвятил свою жизнь — около 50 лет. [3]

В результате проработки тысяч единиц патентного фонда и многолетней работы Г. С. Альтшуллер обнаружил и оформил в рабочий алгоритм основные приемы, использование которых увеличивает вероятность успешного решения изобретательской задачи. По некоторым оценочным данным, ТРИЗ на 15% увеличивает вероятность успешного творческого решения.

Можно назвать декларативные знания собирательными, описательными знаниями первого порядка. Процедурные и инструментальные знания, необходимые для выполнения определенной задачи, можно назвать знаниями второго порядка. Понимание разницы и значимости этой разницы в оценке информации, книг, литературы, методик или учений является незаменимым навыком, который обычно определяет переход от специалиста к профессионалу.

В 30-50 годах XX века, учитывая, что к работе со знаниями привлекалось всё больше людей, ряд отдельных учёных и научных коллективов в Европе и США вернулись к этой проблеме. Было предложено несколько терминов и классификаций знаний, но лично мне больше нравится четыре термина:

- Декларативные / Declarative knowledge (Описательные знания) и

- Процедурные / Procedural knowledge (Алгоритмические знания) ,

основные характеристики которых я свёл в таблицу (в источнике, здесь преобразовано в список):

Сравниваемые параметры

  • Отвечают на вопросы
  • Где наиболее распространены
  • Трудозатраты на получение
  • Число разработчиков
  • Позволяют
  • Проверяемость
  • Фактическое применение
  • Известность / распространённость

Отвечают на вопросы

Декларативные / Описательные знания

  • Что это?
  • Как это бывало / бывает / случается?
  • Я чувствую / думаю, что…

Процедурные / Алгоритмические знания

  • Как это сделать?
  • Как это сделать оптимально?
  • Как исключить типовые ошибки ?

Где наиболее распространены

Декларативные / Описательные знания

  • Философия
  • Культурология
  • Искусствоведение
  • Художественная критика

Процедурные / Алгоритмические знания. Физика, химия, медицина, технические дисциплины, менеджмент

Трудозатраты на получение

Декларативные / Описательные знания. Не всегда, но часто: один или несколько вечеров, подборка книг и Internet

Процедурные / Алгоритмические знания. Отрабатываются годами, иногда десятилетиями – см.: Методика К.С. Станиславского

Число разработчиков

Декларативные / Описательные знания. Один или несколько человек

Процедурные / Алгоритмические знания. Основной разработчик может быть один, но в обкатке алгоритмов так или иначе участвуют десятки и сотни людей

Позволяют

Декларативные / Описательные знания. Умно рассуждать не действуя; писать глупые статьи и книги; защищать диссертации; выступать на халтурных конференциях; читать лекции невинным в предмете студентам

Процедурные / Алгоритмические знания. Решать практические задачи или – в случае творческих задач – не гарантировать, но существенно повышать вероятность их решения …

Проверяемость

Декларативные / Описательные знания. .

Процедурные / Алгоритмические знания. Принципиально проверяемы…

Фактическое применение

Декларативные / Описательные знания. Позволяют обзорно / неглубоко поговорить о всей теме – см. термин: «Гениальность»

Процедурные / Алгоритмические знания. Узко «заточены» на определённый класс задач

Известность / распространённость

Декларативные / Описательные знания. Повсеместно в крупных городах

Процедурные / Алгоритмические знания. Немногочисленные работы

Английский физик лорд Кельвин в курсе лекций, изданных в 1884 году, предложил свой «критерий понимания»: «Вопрос о том, понимаем ли мы или не понимаем природный процесс, сводится к другому вопросу, именно: способны ли мы построить механическую модель, которая воспроизводила бы процесс во всех его частях».

Цитируется по: Свасьян К.А., Становление европейской науки, М., «Evidentis», 2002 г., с. 351.

Если публикация Вас заинтересовала - поставьте лайк или напишите об этом комментарий внизу страницы.

Дополнительные материалы

Видео: Творческие техники и подходы

Уровень знания зависит исключительно от самого человека, а также его социальной жизни, психического состояния, эмоциональности. Знания можно воспринимать абсолютно по-разному. К тому же, их можно передавать другим, но без гарантии того, что они воспримут их также. В этой статье вы узнаете, в чем отличие декларативных и процедурных знаний, а также на какие вопросы они отвечают.



Отличия декларативных и процедурных знаний

Научиться отличать декларативные и процедурные знания очень важно в современном мире. Часто декларативными знаниями пренебрегают, сильно их недооценивая.

Особенности декларативных знаний

Такие знания еще называют описательными. Они представлены в памяти интеллектуальной системы и доступны к использованию после обращения к определенному полю памяти.

Декларативные знания отвечают на следующие вопросы:

  1. Что это?
  2. Как это происходит или происходило?
  3. Что я думаю относительно этого?
  4. Что мне кажется?
  5. Что я чувствую?

Подобные знания обычно относятся к философии, культурологии, искусствоведению. Получают их в интернете и из книг. Обычно все находится в свободном доступе. Часто разработчиками декларативных знаний являются несколько человек. Информация редко проверяется. Подобные знания можно использовать в статьях в журналах и газетах, на лекциях и семинарах, а также в книгах или диссертациях. Автор всегда может почувствовать себя умным и способным научным работником.

Декларативные знания дают возможность обобщенно говорить о какой-то теме, используя высказывания и некоторые примеры из личного опыта. В качестве примера можно взять работу Зигмунда Фрейда. Большинство его концепций можно использовать лишь в качестве дополнения обычного способа понимания людей.

Особенности алгоритмических познаний

Процедурные знания еще называют алгоритмическими. Они отвечают на следующие вопросы:

  1. Как лучше выполнить что-либо?
  2. Как избежать классических ошибок при выполнении?

Областью использования процедурных знаний являются технические дисциплины, физика, химия. Данная информация, в отличие от декларативной, может обрабатываться годами, а также она проходит тщательную проверку. Применять процедурные знания можно исключительно в одной из областей. С помощью процедурных знаний должны решаться практические задачи, или в случае творческого подхода должна повыситься вероятность решения. Охарактеризовать процедурные знания можно как немногочисленные и принципиально проверяемые работы.

Наилучшим примером в этом случае является изобретатель Генрих Саулович Альтшуллер, который решил следовать по этому пути еще будучи подростком. Альтшуллер создал алгоритм того, как увеличить решение изобретательской задачи.

Подводя итоги, можно сказать, что декларативные знания являются собирательными и описательными. Процедурные знания являются необходимыми для решения конкретных задач. Лишь научившись отличать эти два вида знаний, вы сможете перейти от специалиста к профессионалу. А чтобы любые знания усваивались лучше, необходимо постоянно тренировать мозг. Используйте для этого тренажеры Викиум.


Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия - это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания. Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример. Понятие «персональный компьютер» (ПК). Его интенсионал - «ПК» - это

ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $3000. Экстенсионал этого понятия: ПК - это IBM PC, Apple, Macintosh.

Другими словами интенсионал - это те общие понятия и отношения, которые характеризуют множество объектов, предметов, явлений.

Экстенсионал - конкретные характеристики каждого элемента этого множества понятий и отношений.

Понятие «знание» не имеет какого-либо исчерпывающего определения. Приведем несколько определений, отражающие мнения представителей различных направлений исследований в области ИИ.

Знания - это выявленные закономерности в предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Знания - совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об исследуемом объекте, предмете, проблеме и т.д.

Можно дать еще одно определение. Знания - это хорошо структурированные данные

(см. далее раздел Особенности знаний), или данные о данных, или метаданные.

С точки зрения ИИ и инженерии знаний определение знания необходимо увязать с логическим выводом. Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода.

Главное отличие знаний от данных состоит в их активности (см. далее раздел Особенности знаний), то есть появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Для хранения данных используются БД (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний – базы знаний (БЗ) (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). БЗ - основа любой интеллектуальной системы.

БЗ - совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы (модели) их представления.

БД фиксируют экстенсиональную семантику заданной проблемной области, состояние конкретных объектов, конкретные значения параметров для определенных моментов времени или временных интервалов. БЗ определяет интенсиональную семантику моделей и содержит описание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов. Абстрактная сущность - это понятие об обобщенном представителе некоторого класса объектов, высказывание о свойствах или отношениях между абстрактными объектами, это процедуры, задаваемые в терминах формальных параметров.

Если рассматривать знания с точки зрения решения задач в некоторой предметной области, то их удобно разделить на две большие категории - факты и эвристику.

Первая категория (фактуальные знания) указывает обычно на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства, поэтому знания этой категории иногда называются текстовыми, имея в виду их достаточную освещенность в специальной литературе или учебниках. Вторая категория знаний основывается на собственном опыте специалиста (эксперта) в данной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

Знания можно разделить на процедурные и декларативные.

Исторически первыми был процедурные (процедуральные) знания, т.е. знания «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. С развитием ИИ приоритет постепенно сместился, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний. Другими словами - произошел перенос центра тяжести с машинного представления процедур на машинное представление знаний.

Традиционно структуры данных понимаются как декларативные знания, несущие только функцию отображения проблемной области. Над определенными структурами данных осуществляется упорядоченная

Читайте также: