Чем отличается знание от информации

Geum.ru

< ПредыдущаяОглавлениеСледующая>

Компания “Ксерокс” в последние годы позиционирует себя не как производитель копировальных аппаратов, а как компания по обработке документов. Компания “ЗМ” называет себя компаний по инновационному решению задач.

“ИБМ” идентифицирует себя как компания, создающая долгосрочные экономические преимущества для клиентов, объединяя свои знания в области бизнеса с широкими технологическими возможностями.

Компания Steelcase, которая производит конторское оборудование, утверждает, что она продает собственные знания и услуги, которые позволяют создать лучшие условия пребывания людей на своих рабочих местах.

Что добавляет стоимость в деятельность всех этих компаний? Это в основном решения, базирующиеся на знаниях: технические и технологические ноу-хау, дизайн продукта, маркетинговые исследования, выявление истинных нужд клиентов. Именно знания дают устойчивое конкурентное преимущество этим компаниям.

Рассмотрим, в чем отличие знаний от данных и информации. То, что это разные вещи, руководители начинают осознавать особенно ярко после того, как в организации потрачены значительные средства для создания той или иной базы данных, или информационной системы, или же просто эти средства потрачены на компьютеризацию, причем без соответствующего эффекта.

Данные — это совокупность различных объективных фактов. В корпорациях это, например, структурированные записи о трансакциях (в частности, данные обо всех продажах: сколько, когда и кто купил, сколько и когда заплатил и пр.). Эти данные не говорят о том, почему покупатель пришел именно сюда и придет ли он еще раз.

Информация — это иерархическая совокупность данных о тех или иных аспектах реального мира. Информация — это поток сообщений, а знание создается из этого потока, оно находится в зависимости от мнений и убеждений носителя знания.

Информация — это своего рода послание, обычно в форме документа или в видео- либо в аудиоформе. Она имеет получателя и отправителя. Она информирует, т.е.

“придает форму”, получателю путем изменения его оценок или поведения. Насколько послание является информацией, определяет получатель.

Именно он оценивает, насколько полученное сообщение информирует его, а насколько оно представляет собой просто информационный шум.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

o контекстуализация: мы знаем, для чего эти данные нужны;

o категоризация: мы разбиваем данные на типы и компоненты;

o подсчет: мы обрабатываем данные математически;

o коррекция: мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;

o сжатие: мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Знания — понятие более глубокое и широкое, чем просто данные или информация. Каждое предприятие в ходе своей деятельности осуществляет сбор данных, их структуризацию и генерирование нового знания.

Чаще всего это знание касается технологии, если речь идет о материальном производстве, а также технологии работы с клиентами и технологии взаимодействия друг с другом, если речь идет о предприятии, осуществляющем обслуживание клиентов.

Также это может быть знание относительно окружающей среды предприятия — о демографических, макроэкономических, социальных, макроэкономических, технологических и конъюнктурных трендах.

Отличие знаний от информации и данных: пример

У компании Chrysler имеется собрание компьютерных файлов, которые носят название “Книга инженерных знаний” и представляют собой исчерпывающие данные и информацию о создании автомобилей этой компании, которыми может пользоваться каждый разработчик новых автомобилей. Когда управляющий получил данные о проведенных крэш-тестах, то он отказался их поместить в файлы без соответствующей обработки. Он предложил ответить на следующие вопросы:

o почему эти тесты проводились;

o каковы результаты по сравнению другими аналогичными тестами данной компании других лет и конкурентов;

o какие выводы дачи тесты для конструкции автомобиля и его основных узлов?

Аналогичные вопросы трансформируют информацию в знания; более того, ответы на эти вопросы добавляют информации ценность, или, говоря другими словами, добавляют стоимость.

На практике встречаются противоположные примеры, когда путем добавления ненужной, пустой информации исходная информация теряет в своей цене.

Происходит потеря стоимости за счет размывания нужной информации в потоке информационного шума.

Знание

Источник: http://geum.ru/kurs/znaniya_sovremennyh_kompaniyah.php

Чем данные отличаются от информации

Большинство людей считают, что такие термины как «данные» и «информация» являются взаимозаменяемыми и означают практически одно и тоже. Тем не менее, существует четкое различие между ними.

По сути, в качестве данных может выступать любой символ, текст, слова, номер, картинки, звуки или даже видео, и, если, они не подверглись обработке, то остаются не восприимчивыми для человека. Тем не менее, информация, в свою очередь, — полезна.

Обычно она форматируется таким образом, что позволяет человеку понять суть излагаемого.

Обычно, в процессе обработки используется сложная вычислительная техника, например, ПК.

Конечно, не всегда есть возможность воспользоваться компьютером, тогда с помощью формул, сценариев программирования или других программных приложений, можно превратить данные в информацию, которую человек уже сможет понять.

Наглядный пример преобразования данных в информацию

Теория, это, конечно, хорошо, но практика, а точнее готовый пример элементарного характера, будет намного лучше. Собственно, вот:

Пример данных: Нестор Нестерович, RU, MSK, 92062, 4957854488;

Пример информации:

• Нестор Нестерович.
• Россия — Москва 92062.
• (495) 785-44-88.

Как видно из самого простого примера, данные, которые указаны в одну строчку, могут быть поняты не полностью, да и попросту это неудобно. С целью максимального упрощения с доступной логической последовательностью и применяется обработка данных.

Можно с большой долей уверенности утверждать, что данные — это сырая информация, которая нуждается в обработке определенным методом, в зависимости от потенциальной аудитории потребителей. Таким образом, можно сделать вывод, что данные — физическая величина, существующая здесь и сейчас, а информация — результат обработки предыдущей.

Стоит также понимать, что информация, независимо от вида ее предварительной обработки, после многократного повторения проверок становится знаниями.

Более основательным отличием, которое укажет на разницу между вышеупомянутыми терминами, является измеримая субстанция. Вот именно последней и является информация. Качество и количество получаемой информации может отличаться, исходя из качества полученных данных и принципа обработки. Если использовать сценарии программирования, то результат окажется самым исчерпывающим и достоверным.

Таковых всего три. Стоит также осознавать, что каждое из различий может меняться в зависимости от текущего времени и предпочтений самого получателя. К основным отличиям стоит отнести:

Условие возникновения. Информация может иметь место исключительно при условии имения источника данных и, конечно, же, самого получателя. Принцип возникновения, а точнее метод преобразования данных может быть следующим:

• Подсчет.
• Коррекция.
• Сжатие.
• Контекстуализация.
• Разбитие на категории.

Данные, в отличие от информации, могут быть зафиксированы только на определенном источнике сведениями. Если говорить о масштабных объемах, то данные значительно преобладают над количеством информации. Это связанно с непосредственным ростом сети Интернет.

Измерение. Информация — величина поддающаяся подсчету. Данные измерить никоим образом нельзя.

Даже тот же самый подсчет запустит процесс преобразования данных в информационный массив. Как же измерить информацию? Все очень просто.

В сфере образования, это может быть изначальный уровень знаний и тот, который был сформирован после поступления / получения дополнительной информации.

Результат преобразования. Результат преобразования — это бесконечная цепочка, состоящая из получения данных и их же обработки в информационный массив с определенной степенью снижения первоначального объема данных.

Полученная информация может быть повторно подвергнута обработке, что, в свою очередь, переводит ее в разряд данных, а уже оттуда обратно в информацию, также с отметкой на снижение объема полученной информации и, соответственно, первоначальных данных.

Принцип такого преобразования идеально подходит для создания бизнес-плана. Последний нуждается в предварительном сборе огромного количества достоверных данных, как из средств массовой информации, так и печатных изданий.

Последующая обработка и подстановка данных под принцип функционирования модели рассматриваемого бизнеса позволит сократить первоначальный объем до необходимого, тем самым уже преобразовав их в информацию легко восприимчивую целевой аудиторией, например, биржей труда, банками, другими капиталовкладчиками.

Источник: http://vchemraznica.ru/chem-dannye-otlichayutsya-ot-informacii/

Чем знания отличаются от информации? — Производство

Отличия знаний и информации:

Знание:

– более субъективно (принадлежит субъекту).

– является объектом владения и не отделимы от человека.

Информация:

– объективна (существует независимо от человека).

– является наиболее демократичным источником власти (её может получить каждый).

– является наименее демократичным источником власти, т.к. доступ к ней не означает обладание.

– знания является объектом владения, а информация — объектом собственности.

ВАРИАНТ 2

Функции управления знаниями.

Функции УЗ:

· Создание

· приобретение

· выявление

· усвоение

· организация

· кодификация

· доступ

· использование

· добавление стоимости

Подходы к классификации знаний.

Методологический подход к созданию знаний по мнению ряда исследователей содержит два аспекта:

· Эпистемологический (с позиции теории познания)

· Онтологический (с позиции бытия: существование и хранение, технологии создания и движения знаний в различных структурных единицах организации — логистики знаний).

Эпистемология:

– рационализм знания образуется исключительно посредствам разума

– эмпиризм знания образуется посредствам чувственного восприятия

Эпистемологический подход к управлению знаниями:

Ø Неформализованные знания

Неформализованные знания — личное и зависящее от ситуации и поэтому с трудом поддающиеся формализации и распространению.

Ø Формализованные знания (координируемое, знание может быть передано средствами формального систематического языка).

Онтологический подход:

Онтологический подход предусматривает изучение процесса создания знания в организации по всем структурным уравням.

– индивидуальный

– групповой

– отдельский

– командный

– организационный

– межорганизационный.

Чем отличаются открытия от изобретений?

Изобретение — это специфический продукт творческой мысли, который одновременно охватывает проблемы науки и техники.

Открытие — новое достижение, совершаемое в процессе научного познанияприроды и общества; установление неизвестных ранее, объективно существующих закономерностей, свойств и явлений материального мира.

ОТЛИЧИЯ

изобретение — то, что раньше в природе не было, а человек придумал (изобретение паровоза).

открытие — то, что в природе существовало давно, но человек узнал только в результате познания этого явления (открытие электромагнетизма).

Чем отличается полезная модель от промышленного образца?

Полезная модель — устройство, отвечающее критериям новизны и промышленной применимости. Т.е. это техническое решения задачи. Полезная модель всегда является устройством, или частью устройства.

Срок действия патента на полезную модель: 10 лет, продление на 3 года.

Промышленный образец — это художественно-конструкторское решение изделия промышленного или кустарно-ремесленного производства, определяющего его внешний вид (т.е. новый и оригинальный внешний вид изделия).

Срок действия патента на промышленный образец: 15 лет, продление на 10 лет.

ВАРИАНТ 3

НТР и ее этапы.

НТР — коренной качественный переворот в производительных силах человечества, основанный на превращении науки в непосредственную производительную силу общества.

Первый этап начался в середине XX века и продолжился до 70-х годов. Основными направлениями этого этапа НТР стали атомная энергетика, электронно — вычислительная техника, ракетно — космическая техника, спутниковая связь, автоматизация (замкнутый цикл), появление новых материалов.

С 70-х годов начался второй этап научно — технической революции, продолжающийся до сих пор. Важной характеристикой второго этапа НТР стали новые технологии, которых не было в середине XX века.

К ним относятся лазерная технология, биотехнология, микроэлектроника, создание «искусственного интеллекта», волоконно — оптическая связь, генная инженерия, исследования космоса и др.

Важной характеристикой второго этапа НТР стала невиданная ранее информатизация общества на основе персональных компьютеров (появившихся в конце 70-х годов) и Всемирной системы общедоступных электронных сетей («Интернет»).

Что такое авторское право.

Авторское право — раздел гражданского права, регулирующий отношения, связанные с созданием и использованием произведений науки, литературы и искусства.

АП распространяется как на обнародованные, так и на необнародованные произведения, существующие в какой-либо объективной форме: письменной (рукопись, машинопись, нотная запись), устной (публичное произведение, исполнение), звуко- или видеозаписи (механической, магнитной, цифровой, оптической), изображения (рисунок, эскиз, картина, план, чертёж, кино-, теле-, видео- или фотокадр), объёмно-пространственной (скульптура, модель, макет, сооружение) и д.р.

Источник: https://student2.ru/proizvodstvo/1403716-chem-znaniya-otlichayutsya-ot-informacii/

Информация и знания — не одно и то же

Всякий, кто в своей жизни сдавал экзамены, сталкивался с тем фактом, что информация и знания — разные вещи, и ощущал, насколько мучительным может быть процесс превращения одного в другого.

Важно отметить, что этот процесс — не механический. Даже в столь простом случае, как подготовка по учебнику, он должен включать не только запоминание, но и понимание.

Хорошая память может помочь кое-как сдать какую-нибудь общественную дисциплину, поскольку для этого часто достаточно просто воспроизвести усвоенную информацию «близко к тексту», но не слишком помогает сдавать экзамены по точным наукам, где на основе усвоенной информации нужно уметь решать задачи.

В компьютерной области проблема запоминания в общем решена — запомнить «наизусть» можно любые количества информации, но проблема получения из этой информации знаний остается и часто только усугубляется при росте объема данных.

Не пытаясь дать формальное определение, перечислим очевидные отличия знаний от информации. Мы рискуем впасть в противоречие с определениями знаний, принятыми в сфере так называемого искусственного интеллекта, однако это не страшно — нас интересуют не умозрительные конструкции, а чисто практические применения.

Итак, знания отличают от информации следующие свойства.

Структурированность. Знания должны быть разложены по полочкам — это ясно. Для печатных знаний (книг, журналов, равно как и для компьютерных хранилищ) это означает удобную архитектуру и прозрачность хранилища знаний, т. е. наличие ясных названий и заголовков, удобного представления структуры (оглавлений, рубрикаторов).

Удобство доступа и усвоения. Для человека — это способность быстро понять и запомнить или, наоборот, вспомнить; для компьютерных знаний — средства доступа, т. е. поиск, краткие аннотации к документам, индексы и проч.

Лаконичность. Лаконичность позволяет быстро осваивать и перерабатывать знания и повышает «коэффициент полезного содержания». В данный список лаконичность была добавлена из-за всем известной проблемы шума и мусорных документов, характерной именно для компьютерной информации — Internet и электронного документооборота.

Непротиворечивость. «Хорошие» данные/знания не должны противоречить друг другу, что очевидно или по крайней мере желательно.

Однако для многих областей сбора знаний это изначально не так — на вход хранилища знаний может поступать разноречивая информация.

Задача собирателя знаний обнаружить противоречия и разрешить их на этапе сбора знаний либо присвоить разным элементам данных различную оценку достоверности.

Оценка достоверности. Безусловно, усваивая или используя знания, хочется знать, насколько они достоверны.

Хорошее хранилище знаний (учебник или база данных) должно иметь такую оценку для своих элементов.

Но мы оценку достоверности в этой статье рассматривать не станем, так как будем для простоты считать, что для интересующих нас полнотекстовых задач все тексты — это несомненные факты.

Процедуры обработки. Знания нужны для того, чтобы их использовать — строить новые знания, решать задачи и проч. Одно из главных применений знаний — возможность передачи знаний другим и способность делать выводы на их основе.

Для этого должны существовать процедуры обработки знаний. Способность делать выводы означает для машины наличие процедур обработки и вывода и подготовленность структур данных для такой обработки, т. е. наличие специальных форматов знаний.

Как отличить одно от другого?

Граница между информацией (данными) и знаниями нечеткая и зависит от воспринимающего субъекта.

Слух или туманный намек может для умного человека стать знанием или источником знаний, а для не любящего думать и ворох информации останется просто информацией, без превращения в знания.

Довольно часто можно встретить людей с хорошей памятью, но не имеющих привычки думать. Это показывает, что существует зависимость качества знаний от наличия и мощности процедур обработки.

Наилучший (вырожденный) пример информации, не превращающейся в знание, — иностранный язык. Наличие информации в иностранном тексте очевидно, однако в знание ее превратить невозможно, если не знать языка, или очень трудоемко, если пользоваться словарем.

Знакомый многим машинный переводчик — типичный пример автоматизированной процедуры извлечения знаний, дающей их существенный прирост, но при этом все равно крайне несовершенной. Переводчикчеловек — пример более совершенной процедуры извлечения знаний.

Откуда берется необходимость в извлечении знаний?

Зачастую текст и на родном языке может быть настолько же трудным для извлечения смысла, как и текст на чужом — например в силу смысловой загруженности, специальных терминов или большого объема.

Именно рост объемов компьютерной информации создает огромную потребность в извлечении знаний.

Вот хороший пример. Недавно автор вел переговоры с представителями одного из аналитических отделов российской спецслужбы, ситуация в котором довольно типична для сегодняшнего положения дел. Данный отдел получает в электронном виде до 10 Мбайт текстовой информации в день и должен дать свое заключение по ней.

Десять мегабайт — это десять толстых книг, треть БСЭ или три «Войны и мира». А в отделе работает менее десяти аналитиков! Такая же проблема у отделов безопасности банков, аналитических служб частных компаний и проч.

: информации слишком много, а обработать ее нужно обязательно в срок, и не дай Бог пропустить действительно критическую информацию.

Стоимость знаний.

В разведывательном деле любой кусочек даже тривиальной информации может стоить очень дорого, а в обычной жизни, и особенно в Internet, знания стоят намного дороже, чем просто информация.

Информации в Internet масса, и почти вся она бесплатна, а вот знаний немного.

Показательно, что существует довольно много служб в Internet, продающих структурированные данные — аналитические обзоры, собранную и препарированную прессу и т. п.

Эти же данные в разбросанном виде, по частям, практически на 100% доступны в Internet кому угодно — бесплатно. Т. е. деньги берутся этими службами именно за работу по превращению данных в знания.

Естественно, если знания настолько важны и стоят так дорого, их добычу хотелось бы автоматизировать. И человечество уже продвинулось по этому пути.

Мы дадим здесь краткий очерк возможностей компьютера по извлечению знаний из текстов. Если в других статьях данного номера речь в основном идет об управлении готовыми корпоративными, «внутренними», знаниями, то мы поговорим о внешних, неструктурированных, данных, преимущественно текстовых, и превращении их в знания.



Источник: https://infopedia.su/14x1474a.html

Задачи Data Mining. Информация и знания

Знания — совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых решается поставленная задача.

Итак, формирование информации происходит в процессе сбора и передачи, т.е. обработки данных. Каким же образом из информации получают знания?

Все чаще истинные знания образуются на основе распределенных взаимосвязей разнородной информации [19].

Когда информация собрана и передана для получения явно не определенного заранее результата, то вы получаете знания. Сама по себе информация в чистом виде бессмысленна.

Отсюда следует вывод, что информация — это чье-то тактическое знание, передаваемое в виде символов и при помощи каких-либо прикладных средств.

По определению Денхема Грэя, ” знания — это абсолютное использование информации и данных, совместно с потенциалом практического опыта людей, способностями, идеями, интуицией, убежденностью и мотивациями”.

Знания имеют определенные свойства, которые отличают их от информации [20].

1. Структурированность. Знания должны быть “разложены по полочкам”.
2. Удобство доступа и усвоения. Для человека — это способность быстро понять и запомнить или, наоборот, вспомнить; для компьютерных знаний — средства доступа к знаниям.
3. Лаконичность. Лаконичность позволяет быстро осваивать и перерабатывать знания и повышает “коэффициент полезного содержания”. В данный список лаконичность была добавлена из-за всем известной проблемы шума и мусорных документов, характерной именно для компьютерной информации — Internet и электронного документооборота.
4. Непротиворечивость. Знания не должны противоречить друг другу.
5. Процедуры обработки. Знания нужны для того, чтобы их использовать. Одно из главных свойств знаний — возможность их передачи другим и способность делать выводы на их основе. Для этого должны существовать процедуры обработки знаний. Способность делать выводы означает для машины наличие процедур обработки и вывода и подготовленность структур данных для такой обработки, т.е. наличие специальных форматов знаний.

Для того чтобы уверенно оперировать понятиями ” информация “, “данные”, “знание”, необходимо не только понимать суть этих понятий, но и прочувствовать отличия между ними.

Однако, одной интуитивной интерпретации этих понятий здесь недостаточно. Сложность понимания отличий вышеупомянутых понятий — в их кажущейся синонимичности.

Вспомним, что понятие Data Mining переводится на русский язык при помощи этих же трех понятий: как добыча данных, извлечение информации, раскопка знаний.

Для начала сделаем попытку разобраться в этих терминах на простых примерах.

1. Студент, который сдает экзамен, нуждается в данных.
2. Студент, который сдает экзамен, нуждается в информации.
3. Студент, который сдает экзамен, нуждается в знаниях.

При рассмотрении первого варианта — студент нуждается в данных — возникает мысль, что студенту нужны данные, например, для вычислений. Информацией во втором варианте может выступать конспект или учебник. В результате их использования студент получает лишь информацию, которая в определенных случаях может перейти в знания. Третий вариант звучит наиболее логично.

Информация, в отличие от данных, имеет смысл.

Понятия ” информация ” и ” знания “, с философской точки зрения, являются понятиями более высокого уровня, чем “данные”, которое возникло относительно недавно.

Понятие ” информации ” непосредственно связано с сущностью процессов внутри информационной системы, тогда так понятие “знание” скорее ориентировано на качество процессов. Понятие “знание” тесно связано с процессом принятия решений.

Несмотря на различия, рассмотренные понятия, как уже отмечалось ранее, не являются разрозненными и несвязанными. Они есть часть одного потока: у истока его находятся данные, в процессе передачи которых возникает информация, и в результате использования информации, при определенных условиях, возникают знания.

В лекции уже отмечалось, что в процессе движения вверх по информационной пирамиде объемы данных переходят в ценность знаний. Однако большие объемы данных вовсе не означают и, тем более, не гарантируют получение знаний. Существует определенная зависимость ценности полученных знаний от качества и мощности процедур обработки данных.

Типичным примером информации, которую нельзя превратить в знание, является текст на иностранном языке. При отсутствии словаря и переводчика эта информация вообще не имеет ценности, она не может перейти в знание. При наличии словаря процесс перехода от информации к знанию возможен, но длителен и трудоемок.

При наличии переводчика информация действительно переходит в знания.

Таким образом, для получения ценных знаний необходимы качественные процедуры обработки. Процесс перехода от данных к знаниям занимает много времени и стоит дорого.

Поэтому очевидно, что технология Data Mining с ее мощными и разнообразными алгоритмами является инструментом, при помощи которого, продвигаясь вверх по информационной пирамиде, мы можем получать действительно качественные и ценные знания.

Источник: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/164?page=5

Энергетическое продвижение любого бизнеса.Улучшение всей моей жизни, гармония богатства, здоровья и и счастья — начинается здесь

В чем отличие знаний от информации.

Особенно, реальных универсальных знаний, которые применимы в любом деле.

Вы сейчас представить не можете, насколько глобально отличие.

Как земля, и муравей. Как микроб, и Высотный дом.

Но, все же, давайте проясним ближе к пониманию.

Весь интернет сейчас представляет собой — склад информации.

Каждый человек в интернете что-то пишет, где-то это берет, и Вы это можете читать.

Яркая обертка, красиво поданная сладкая для понимания статья, и человек попадает на крючок.

И тогда, передай дальше…

Какое понимание будет тогда, когда то, что вы прочитали — ошибочно?

Вот, именно!

Надо понимать отличие правды от неправды.

Когда положится на то, что говорят — пишут, получается, как раз поток ложной, противоречивой информации.

Используя эту информацию в своих коммерческих целях, Вы просто теряете время, и более того, можете потратить много средств на то, что в принципе работать не может.

Надо хотя бы знать — кто написал, что это за человек, откуда он это взял, и сам то он — так делает?

Это позволит приблизится к правде, и пониманию информации.

Но, читаем все подряд, » о — классно»

Информация для многих людей — смысл жизни, где-то что-то прочитать, и рассказать об этом.

И сейчас многие люди так используют интернет, и так зарабатывают.

Впрочем, и раньше так было, ведь люди доверчивы, а широкая улыбка им говорит только о том,

что человек искренен. Но, вряд ли всегда так есть.

А также, есть правда, есть ложь.

Когда, у человека нет понимания той темы, которую он пишет, правда вряд ли будет передаваться через его статьи, или

книги. Вместе с информацией человек аккуратно передает людям свой образ жизни, привычки, установки, стереотипы…

Кроме того, ложная информация, с помощью которой ловкие манипуляторы сознанием людей, делают деньги, она сама по себе пропитана страхом, стрессом, по той причине, что цель этой информации — нажива.

Где взять правду?

Ищите источники, они есть, когда это так, автор на виду, он знает, и вряд ли делает это из-за наживы.

Ведь все знания одинаковы в принципе.

Просто люди работают в разных сферах жизни, и оперируют разными тогда словами.

А смысл слов остается один, передать людям знания, и как можно правильнее.

Настоящие знания правды — выкованы веками, тысячелетиями, они кристально чисты.

Воспользовавшись знаниями правды жизни, человек начинает сам понимать суть предмета.

Когда мы говорим про энергию, здесь особенно просто получить информацию, и не более того.

Энергетика человека скрыта от людей, и доступна только тем людям, кто потратил годы жизни,

изучая и практикуя ее законы.

Различайте знания и информацию в любом деле.

В мире есть тысячи мастеров — владеющих знаниями во всех областях жизни.

Изучайте что-то одно, нет смысла делать все и сразу, во всех областях жизни.

Это вряд ли возможно, да и жизни не хватит, чтобы просто прочитать все, о чем пишут в интернете.

Добро пожаловать в мир энергии.

Белый Алканост.

Знания энергии позволяют взглянуть на жизнь иным взглядом, и понять правду.

Источник: http://light.alkanost.ru/prodv/inform/

Чем знание отличается от информации

27.09.2017 00:01:00

Компьютеры обрабатывают не идеи и не материальные объекты, а их знаки

Самое большое мегалитическое сооружение — Стоунхендж, если к нему применить системный подход, выглядит уже не столь загадочно. Фото Pixabay

Знание имеет качественно другую природу по сравнению с информацией и требует построения принципиально новых систем его обработки.

Родовой признак знания, отличающий его от информации, — способность к порождению нового знания. Информационная система не выдаст ни по какому запросу ни одного лишнего бита нового знания.

Информационные процессы (ИП) происходят в мире знаков. Компьютеры обрабатывают не идеи и не материальные объекты, а их знаки.

Древнейшая из них — риторика

С середины ХХ века начала бурно развиваться информатика, которая резко повысила эффективность работы со знаковыми объектами.

В последние годы все более часто стали применяться когнитивные модели (КМ) и технологии, которые имеют дело с так называемыми когнитивными объектами. Другими словами, они обрабатывают знание.

С появлением соцсетей все большую значимость начинают играть модели и универсалии, основанные на науках о коммуникациях, и прежде всего на древнейшей из них — риторике.

Алгоритмы порождения нового знания были разработаны еще Аристотелем (силлогизмы). Увидеть эти модели может только тот, кто знаком с ними. Действительно, попав в лес, горожанин сумеет понять его жизнь из слышимых им звуков гораздо меньше, чем лесник или охотник.

Это заставляет более четко формулировать когнитивные модели, которые помогут лучше понимать происходящие процессы в современном информационном обществе.

Прежде всего требуется увидеть и осознать эти КМ. Начнем с модели, которая называется «бритва Оккама». Она гласит, что из многих моделей, объясняющих что-либо, истинной является самая простая.

Следует в самом начале определить еще одну базовую метамодель — в какой форме формализуются или выглядят закономерности в мире информатики. Ответ — в форме универсалий. Универсалия — это значит, что данная закономерность допускает исключения, оставаясь при этом верной.

Пример универсалии: если прыгнуть из самолета с парашютом и он не раскроется, то парашютисту грозит смерть.

Вопрос — опровергают ли эту универсалию достоверные сообщения о том, что каждый год десятки людей в таких случаях избегают смерти? Те, кто считает, что эта универсалия неправильная, будут ли прыгать без парашюта?

Мы живем в мире универсалий. Только в таких науках, как физика или математика, появление исключений вызывает революцию. Так, например, обнаружение фотоэффекта в конце XIX века вызвало революцию в классической физике и появление квантовой механики.

Это не значит, что в информатике универсалии не корректируются. Но отдельные исключения там не смертельны.

Другая базовая КМ — это системный подход, который часто сводится к определению, что такое система, и следующему за этим каскаду формул. Однако очень часто он эффективно работает и без формул. Достаточно рассмотреть, частью какой системы является проблемный объект.

Стоунхендж и системный подход

Сегодня, например, часто можно услышать про Стоунхендж. Это самый большой кромлех (мегалитическое сооружение, круговая композиция из вертикальных камней).

Утверждается, что Стоунхендж построили предки британцев несколько тысяч лет назад, так как они очень интересовались астрономией. Понятно — в отличие от более примитивных жителей континентальной Европы.

Попробуем применить и здесь наш системный подход.

Здесь мы снова используем наши две метамодели — «бритву Оккама» как поиск самого простого объяснения и еще одну метамодель — KBV (Knowledge Based Vision).

Системный вопрос: в каком мире, в какой климатической системе жили доисторические земледельцы — обитатели Британских островов? Ответ: на широте Киева. И сверху на них падало примерно то же, что и на древних и современных киевлян.

Но на британской земле из-за теплого океанического течения Гольфстрим последствия были совсем другие. Снег таял в течение суток. Дожди и снега из-за близости океана шли почти непрерывно день и ночь.

Все, о чем молили богов древние местные жители, — знать, когда наступит весна. Эту единственную дату, время весеннего солнцестояния, им и показывали кромлехи, которые были построены в каждой местности. Это еще раз проверили американские информатики, прокрутив координаты всех камней Стоунхенджа на компьютере.

Итак, наиболее сложным и нетривиальным системный подход выглядит там, где нет формул! Мы увидели разгадку кромлехов как универсалию, истинную в рамках модели «бритвы Оккама», используя для этого системный подход в рамках модели видения, управляемого знанием (KBV).

Феномен знакового мира

Такие результаты дает системный подход. Однако в современной информатике остается место и для других когнитивных моделей.

В каком мире происходят информационные процессы? Долгое время этот вопрос не был актуален. Информатики решали более практические задачи. Начнем с простого, как учит нас Оккам.

Посмотрим на школьника, играющего в компьютерную игру, вместо того чтобы делать уроки. Где происходят события этой игры? Классическая философия учит нас, что есть только два мира — материальный и идеальный.

События игры, конечно же, происходят не во внешнем мире и тем более не в голове школьника — иначе ему не нужен был бы компьютер.

Значит, они происходят в третьем мире — мире знаков, материализующихся, правда, на экране компьютера.

Феномен третьего, знакового мира был открыт Григорием Сковородой в конце XVIII века — во времена Екатерины II. Украинский философ использовал для открытия этого мира, конечно, не компьютерную игру, а Библию. Мир Библии — в мире знаков, ведь там говорится: «В начале было слово».

Но материализован этот мир в виде толстой книги. И опубликовано это открытие — что важно! — в одном из трактатов Сковороды. Но востребовано оно было лишь в середине XX века и переоткрыто американскими информатиками. Они так его и назвали — «третий мир».

Информация в мире универсалий

Семиотика, наука о знаках, традиционно делится на синтактику, семантику и прагматику. И здесь можно обнаружить много полезных универсалий и далее на их основе по-другому увидеть многие информационные процессы. Рассмотрим для примера машинный перевод (МП).

Пока что все системы МП строятся на базе синтактики. То есть они не знают семантики текстов, которые переводят. Простое английское предложение: I put my table on his table. Слово table имеет как минимум два перевода — «стол» и «таблица».

Современной системе МП ничего не стоит разобрать синтактику этого предложения. Но какое из двух значений ставить в перевод? Получается четыре варианта.

А сколько их будет после перевода последующих предложений? Тем не менее системы МП не всегда совершенно, но переводят.

Здесь мы видим еще одну важную универсалию: если очень нужно, то можно. Действительно, о МП начали мечтать еще в 60-е годы XX века, думая, что достаточно одолеть синтактику. Было придумано много усовершенствований, позволивших привести машинный перевод к приемлемому виду, — и он работает!

Обратимся к наиболее, казалось бы, гуманитарной науке — риторике. Ее законы были сформулированы еще более 2 тыс. лет назад, опять же Аристотелем. Какие универсалии риторики (или технологии) могли бы пригодиться в информатике? Начнем с простого — образа автора. Это совершенно не то, что есть автор.

В коммуникации — а это мир знаков — люди общаются через свои образы, профили, аватары и т.д. И сейчас, особенно в соцсетях, можно наблюдать интересные закономерности, как ведут себя люди в зависимости от своего профиля. И наоборот — конструирование профиля человека по его текстам, лайкам и т.п.

в Интернете оказалось важной задачей.

На основе вышеизложенного мы можем прийти к следующим выводам.

Информационные процессы происходят в мире знаков.

Строгие законы логики, математики, физики имеют непреходящее и неоспоримое значение. Но в знаковом мире, где реализуются ИП, действуют модели, имеющие свои отличительные особенности. Эти информационные процессы реализуются в мире универсалий, частью которых зачастую является человек и которые допускают исключения, не влияющие на их истинность.

В мире ИП эффективным и продуктивным является системный подход. Очень важно бывает понять и реализовать, в форме каких универсалий и других формализмов реализуется данный информационный процесс.

К проектированию, реализации и пониманию многих ИП применимы универсалии классической риторики — образ автора (участника ИП), методика изобретения по общим местам.

Для понимания и проектирования информационных процессов, происходящих в знаковом мире, следует сознательно применять законы семиотики — науки о знаках. То есть понимать и уметь формализовать их синтактику (состав, взаимосвязи — систему), семантику (значимость и функции их частей и целого ИП) и прагматику — доминанту и особенности их функционирования.

Источник: http://www.ng.ru/nauka/2017-09-27/11_7082_znanie.html

5.1 Отличия знаний от данных

5.1. Отличия знаний от данных

Характерным признаком интеллектуальных систем является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, об­рабатываемых ЭВМ.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной облас­ти, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

• исходная форма существования данных (результаты наблю­дений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

• представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

• базы данных на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда на­зывают структурированными данными.

Знания могут быть полу­чены на основе обработки эмпирических данных.

Они представ­ляют собой результат мыслительной деятельности человека, на­правленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый — по­местить знания в программу, написанную на обычном языке про­граммирования.

Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач.

Нелегким делом яв­ляются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.

Второй способ базируется на концепции баз данных и заклю­чается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в БЗ. Ба­за знаний легко пополняется и модифицируется.

Она является автономной частью интеллектуальной системы, хотя механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке, а также средства ведения диалога накладывают определенные ограниче­ния на структуру БЗ и операции с нею.

В современных ИИС при­нят этот способ.

Следует заметить, что для того, чтобы поместить знания в компьютер, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки ин­теллектуальной системы.

Следовательно, при разработке ИИС сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем зна­ния представляются определенными структурами данных, удоб­ными для хранения и обработки в ЭВМ.

Знания в ИИС сущест­вуют в следующих формах:

• исходные знания (правила, выведенные на основе практи­ческого опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением време­ни; функции, диаграммы, графы и т. д.);

• описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или про­дукционных правил, семантическая сеть, фреймы и т. п.);

• представление знаний структурами данных, которые пред­назначены для хранения и обработки в ЭВМ;

• базы знаний на машинных носителях информации.

Что же такое знания? Приведем несколько определений.

Из толкового словаря С. И. Ожегова: 1) «Знание — постиже­ние действительности сознанием, наука»; 2) «Знание — это сово­купность сведений, познаний в какой-либо области».

Определение термина «знания» включает в себя большей частью философские элементы. Например, знание — это проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отображение в сознании человека.

Знание есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. В простейших ситуациях знания рассматривают как констатацию фактов и их описание.

Исследователями в области ИИ даются более конкретные оп­ределения знаний.

«Знания — это закономерности предметной области (принци­пы, связи, законы), полученные в результате практической дея­тельности и профессионального опыта, позволяющие специали­стам ставить и решать задачи в этой области» [5].

«Знания — это хорошо структурированные данные или дан­ные о данных, или метаданные» [5].

«Знания — формализованная информация, на которую ссы­лаются или используют в процессе логического вывода» [3].

В области систем ИИ и инженерии знаний определение знаний увязывается с логическим выводом: знания — это информация, на основании которой реализуется процесс логического вывода, т.е.

на основании этой информации можно делать различные заключения по имеющимся в системе данным с помощью логического вывода.

Механизм логического вывода позволяет связывать воедино отдельные фрагменты, а затем на этой последовательности связанных фрагментов делать заключение.

Знания — это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 5.1.).

Рис. 5.1. Процесс логического вывода в ИС

Под знанием будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид:

если то .

Это определение есть частный случай предыдущего определения.

Однако признается, что отличительные качественные особенности знаний обусловлены наличием у них больших возможностей в направлении структурирования и взаимосвязанности составных единиц, их интерпретируемости, наличие метрики, функциональной целостности, активности.

Существует множество классификаций знаний. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. На абстрактном уровне рассмотрения можно говорить о признаках, по которым подразделяются зна­ния, а не о классификациях. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.

Процедурные знания — это описания действий, которые воз­можны при манипулировании фактами и явлениями для дости­жения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне разработаны специальные языки — языки описания знаний. Эти языки также делятся на языки процедурного типа и декларативного.

Все языки описания знаний, ориентированные на использование тради­ционных компьютеров фон-неймановской архитектуры, являют­ся языками процедурного типа.

Разработка языков декларатив­ного типа, удобных для представления знаний, является актуаль­ной проблемой сегодняшнего дня.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсут­ствии точных теоретических обоснований).

Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной пред­метной области обстоятельства.

Вторая категория знаний осно­вана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила, Факты — это знания типа «А — это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции, — это знания типа «ЕСЛИ А, ТО В».

Кроме фактов и правил существуют еще метазнания — знания о знаниях. Они необходимы для управления БЗ и для эффектив­ной организации процедур логического вывода.

Форма представления знаний оказывает существенное влия­ние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать не­возможно.

Поэтому в интеллектуальных системах требуется чет­ко разделить знания на те, которые предназначены для обработ­ки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой.

Поэтому при выборе модели представ­ления знаний следует учитывать такие факторы, как однород­ность представления и простота понимания. Однородность пред­ставления приводит к упрощению механизма управления знани­ями. Простота понимания важна для пользователей интеллекту­альных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС.

Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации зна­ний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требо­вания довольно сложно, особенно в больших системах, где неиз­бежным становится структурирование и модульное представле­ние знаний.

Решение задач инженерии знаний выдвигает проблему преобразования информации, полученной от экспертов в виде фактов и правил их использования, в форму, которая может быть эффективно реализована при машинной обработке этой информации. С этой целью созданы и используются в действующих системах различные модели представления знаний.

К классическим моделям представления знаний относятся логи­ческая, продукционная, фреймовая и модель семантической сети.

Каждой модели отвечает свой язык представления знаний. Однако на практике редко удается обойтись рамками одной мо­дели при разработке ИИС за исключением самых простых случа­ев, поэтому представление знаний получается сложным.

Кроме комбинированного представления с помощью различных моде­лей, обычно используются специальные средства, позволяющие отразить особенности конкретных знаний о предметной области, а также различные способы устранения и учета нечеткости и не­полноты знаний.

Источник: https://studizba.com/lectures/10-informatika-i-programmirovanie/302-iskusstvennyy-intellekt/4019-51-otlichiya-znaniy-ot-dannyh.html

Что такое Информация и Знание — OUM.RU Здравый Образ Жизни

Точно также как «не все то золото, что блестит», не вся информация является для человека ценной и может быть интегрирована в систему знаний человека. Прежде чем углубиться в размышления на озвученную тему, давайте определимся с понятиями знания и информация. Ясно, что это не одно и то же. Трактовок обоих понятий очень много.

Зна́ние — совокупность данных о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений; форма систематизации результатов познавательной деятельности человека. Зна́ние в широком смысле — субъективный образ реальности в форме понятий и представлений. Зна́ние в узком смысле — обладание проверенной информацией (ответами на вопросы), позволяющей решать поставленную задачу.

Информация — сведения, воспринимаемые человеком как отражение фактов материального мира в процессе коммуникации и передаваемые людьми устным, письменным или другим способом. Включает обмен сведениями между людьми, человеком и автоматом, обмен сигналами в животном и растительном мире, передачу признаков на клеточном уровне (например, генетическая информация).

Информация используется для описания и определения различных предметов и ситуаций, в которых они развивались и существуют, получается в результате применения знаний к описанию и объяснению явлений на основе полученных данных, но это еще не делает ее знанием.

Процесс превращения информации в знания может быть очень сложным. Особенно, если информация разрозненна и не поддается какому-то анализу и систематизации. Важно отметить, что этот процесс — не механический и должен включать не только запоминание, но и понимание.

Знания, как правило, более-менее структурированы, а информация может иметь какую угодно структуру.

Способность человека понять и запомнить, проанализировать, а затем вспомнить какую-то информацию дает возможность интегрировать ее в систему своих знаний, придав входящей информации некую структурированность; “Хорошие” знания не должны противоречить друг другу, что очевидно или, по крайней мере, желательно. Задача собирателя знаний обнаружить противоречия и разрешить их на этапе сбора знаний либо присвоить разным элементам данных различную оценку достоверности. Безусловно, усваивая или используя знания, хочется знать, насколько они достоверны.

Граница между информацией и знаниями нечеткая и зависит от воспринимающего субъекта. Слух или туманный намек может для умного человека стать знанием или источником знаний, а для не любящего думать и ворох информации останется просто информацией, без превращения в знания.

Довольно часто можно встретить людей с хорошей памятью, но не имеющих привычки думать. Это показывает, что существует зависимость качества знаний от наличия и мощности процедур обработки. Наилучший (вырожденный) пример информации, не превращающейся в знание, — иностранный язык.

Наличие информации в иностранном тексте очевидно, однако в знание ее превратить невозможно, если не знать языка, или очень трудоемко, если пользоваться словарем.

Одно из главных применений знаний — возможность передачи знаний другим и способность делать выводы на их основе.

Он был, есть и будет всегда. Он сопровождает нас от рождения до смерти. Он реально воздействует на наши судьбы, судьбы народов, стран, планеты. Тот, кто умеет использовать его, имеет возможности влияния неограниченного и непредсказуемого. Имя ему “информационный голод”.

Также как и физиологический (потребность в еде), мы испытываем «информационный голод». Потребность мозга в постоянной информационной подпитке толкает нас просматривать ТВ и читать новости. Информация также как и еда дает нашей психике впечатления и питает энергией более тонкие тела, и, прежде всего, энергетическое тело.

Квант энергии, приходящей из внешней среды в организм живого существа и воспринимаемый как информация, способен вызвать усиление физиологических процессов и воздействовать на психику.

Определенный кусок информации, замкнувшись на вашу память, может породить невероятно большое количество новой информации, состоящей из ваших мыслей. Например, размышление о каком-то предмете или человеке. Процесс обработки информации сводится к замыканию ассоциаций — мышлению, т.е. постоянному сопоставлению внутренней и внешней информации.

Специалисты по нейронаукам из Дании исследовали связь выработки дофамина и предрасположенности человека к познанию нового. Познание нового является одним из самых сильных процессов с точки зрения выработки организмом дофамина. Но количество его вырабатывается все же не одинаково у разных людей. Для человека “исследователя по жизни” процесс познания — это объективно сильнейшее удовольствие.

А.Я. Аноприенко и С.Г.

Джура, Кандидаты технических наук, доценты, пишут в своей работе «Инстинкт Познания и космоантропный принцип»: «Залогом эффективного обеспечения гармонии всех уровней инстинктов является их третья категория (первая категория — животные инстинкты, вторая — социальные), которую можно определить как космическую или вселенскую, направленную на выживание и развитие всего космического порядка и, без особого преувеличения, всей Вселенной. Основным на третьем высшем уровне следует признать инстинкт Познания. Именно он является главной движущей силой человечества в его восхождении по ступеням эволюции. Именно он позволяет объяснить те высшие проявления жертвенности, которые намного превосходят и заглушают и голос плоти, и, зачастую, голос социума в его конкретной земной ситуации».

Реальный окружающий мир представляется в человеческом сознании в виде его информационного отражения — в виде модели мира, построенной на поступающей извне информации, с целью извлечения пользы своему существованию.

Человеческий мозг, в отличие от мозга животных, наделен не только способностью воспринимать и познавать окружающий мир посредством обработки информации, полученной через органы чувств, но и способностью к логическому анализу, позволяющему создавать и совершенствовать адекватную модель мира.

Основным предназначением человеческого мозга, как носителя разума является стремление к познанию истины — построению достоверной модели окружающего мира. По этой причине человеческий мозг всегда будет стремиться к цели своего предназначения — постижению тайны мироздания.

В человеке заложено желание познать сущность мироздания в цельности, но эта цельность не даётся ему, она трансцендентальна. Поэтому он пытается постичь её по частям, в узких рамках того или иного способа. Познавая природу, человек осознал себя как мыслящее, творящее существо.

«Информационный голод», как естественная потребность в информации, — извечный спутник познавательного процесса. Степень его утоления зависит от уровня духовного и интеллектуального развития каждого человека. Многие люди начинают свое утро не только с чашки кофе, но в первую очередь включают телевизор, радио, выходят в Интернет.

Порой они делают это не осознанно, как бы «автоматически», лишь бы что-то «говорило» просто так для фона. Обратите внимание на сограждан, которые ездят в общественном транспорте.

Любители слушать музыку — наслаждаются любимыми композициями, книголюбы — не отрываются от электронных читалок, любители компьютерных игр терзают клавиатуру на игровых устройствах, трудолюбы не расстаются даже в метро с ноутбуками…

Наше время характеризуется нездоровым сочетанием «информационного обжорства» и «интеллектуальной гиподинамии».

Чтобы иметь «сильное и мускулистое» мышление, нужно не столько поглощать новую информацию, сколько работать, прилагать самостоятельные умственные усилия. Но кушать — приятно, а работать — трудно.

Поглощение информации часто является развлечением и отдыхом, тогда как самостоятельное мышление — это всегда труд, и порой нелёгкий труд.

Продолжая эту тему, можно высказать идею о необходимости интеллектуальной нагрузки параллельно с информационной диетой, и даже о великой пользе информационного голодания (полная изоляция от живого общения; от воздействия средств массовой информации: радио, телевидения, прессы; от чтения любых книг и т.п.

) для психического и интеллектуального здоровья человека. Точно так же, как у каждого человека есть потребность в общении, имеется у него и потребность в одиночестве, потребность в уединении.

Если эта потребность развита ниже нормы, если человек не выдерживает встречи с самим собой — тогда мы говорим о личности незрелой, неразвитой, лишённой необходимой самодостаточности.

Правильным образом организованное, проведенное по научно обоснованной и экспериментально проверенной методике, дозированное информационное голодание может быть весьма полезным с точки зрения интеллектуального развития, личностного и духовного роста. Далеко не случайно, во всех духовных традициях существует практика пребывания в уединении (ретрит), от одного-трёх месяцев до нескольких лет, которая считается крайне важной с точки зрения изменения личности и осуществления духовного прорыва.

Человек в течение жизни накапливает огромный объём информации, большей своей частью плохо переработанной и не ассимилированной. Зашлакованность нашего внутрипсихического пространства неупорядоченной и неотработанной информацией далеко не безобидна.

В случае ярко выраженной патологии на уровне психики это проявляется как формирование различных патологических доминант — навязчивых мыслей, страхов и действий, различных заблуждений и бредовых идей.

Однако и в случае так называемого “практически здорового” человека происходит то же самое, только в более мягкой форме.

Для избавления от информационного мусора практикуйте Мауну и выезды на природу, где вы можете побыть в одиночестве, полезны такие ретриты, как Випассана.

Если ограничить поступающую информацию от органов чувств, тогда тонкие тела начнут замещать недостаток информации, отчего расширится ваше восприятие.

Дело в том, что операции связанные с обработкой информации и применением знания выполняет не только наше физическое тело (как многие думают мозг), но и более тонкие оболочки, невидимые нашему глазу.

Эти тела: Пранамайя-коша, ментальное тело, которое поддерживает умственную и физическую деятельность и сознание человека, Маномайя-коша, тоже ментальное тело, контролирует разум и нервную систему, Виджнянамайя-коша, оболочка «мудрости», составляющая понимание: ум согласовывает входные данные органов чувств, но понимание (виджняна) является высшей познавательной функцией. Мудрость — это знания, находящиеся вне сенсорного восприятия. Здесь располагается интеллект (буддхи) и ощущение своего «я» (ахамкара). В этой оболочке мы осуществляем прыжок к чистому сознанию.

Конечно же, для нормального развития личности в целом и интеллекта в частности, также необходимы полноценное информационное питание и полноценная собственная психическая и интеллектуальная активность.

В идеальном случае информация, приходящая к человеку, должна превращаться в целостное знание, помогающее сформировать наиболее полную картину окружающего мира и дающее понимание законов вселенной. В современном мире информации слишком много, но как таковых знаний в этом потоке значительно меньше.

Новости через СМИ — наиболее распространенная форма информации, которую поглощает большинство людей, как правило, несут лишь сообщения о каких-то событиях в жизни других людей, о различных происшествиях и тому подобном, но не рассказывают о том, как строить счастливую и праведную жизнь, как заниматься саморазвитием.

Вокруг очень много «развлекательной» прессы и литературы, которая занимает ваш ум, но никак не способствует развитию разума. Формирование привычки осознанно подходить к выбору «входящей» информации может за очень короткий промежуток времени кардинально изменить жизнь человека.

Произойдет своего рода «замещение» информации, что наверняка повлияет на преобразование или расширение картины мира в целом и трансформацию многих жизненно важных мысленных установок и целей.

Очень важным аспектом является то, какой круг общения выбирает человек. Мы социальные существа и общение является неотъемлемой частью нашей жизни. Людям просто нравится говорить и взаимодействовать, но совсем немногие задумываются о том, что «болтовня» попусту тратит их энергию и время.

Задумайтесь, зачем вашему собеседнику знать какую-то историю о вашей соседке тете Зине? Что это ему даст? Ничего, кроме того, что он потратит свое внимание на ту информацию, которая не будет способствовать его развитию.

Неужели обязательно говорить что-то, лишь бы не молчать? Вспомните, как при знакомстве человек старается выдать множество разной информации, пытаясь создать хорошее впечатление о себе. А ведь порой совместное молчание может дать вам гораздо больше, чем самое насыщенное общение.

Попробуйте, если никогда не использовали такую возможность! По собственному опыту могу сказать, чем больше занимаешься саморазвитием, тем меньше хочется общаться с кем попало, а «качество» общения начинает преобладать над «количеством».

Конечно, сложно, а порой просто невозможно полностью изолировать себя от ненужного информационного потока живя в мегаполисе, но мы можем использовать метод вытеснения ненужной информации, включая осознанность и применяя некий «информационный фильтр» в своей жизни.

Например, вместо того, чтобы слушать радио в машине вашего спутника, вставьте наушники с полезной на ваш взгляд лекцией или аудио — книгой, вместо какого-то канала на телевизоре с бесконечным потоком рекламы, включите себе специально выбранное видео и т.п.

Проявление здравомыслия и контроль поступающего информационного потока, а также регулярная практика «информационного голодания» являются необходимыми условиями для поддержания чистоты сознания, обретения высокого уровня мышления и широкого диапазона восприятия.

Я очень надеюсь, что среди информации, из которой состоит эта статья, вы найдете ту, которая дополнит ваши знания и поможет увереннее двигаться дальше по пути саморазвития! ОМ!

преподаватель йоги Ярославна Пучнина

Источник: https://www.oum.ru/yoga/samorazvitie-i-samosovershenstvovanie/informatsiya-i-znanie-v-chyem-raznitsa/

Потолочные воздушных фильтры для покрасочных камер reinberg.ru.