什么是数据、信息、知识和智慧?

简介: 2006年1月份左右,我曾经撰写了一篇涉及数据,信息,知识和智慧的文章,在科学网看到倪鹏云老师也在探讨这个问题,于是我将原文一些核心的内容整理出来形成这篇文章与大家进行探讨。 在知识管理中,有一个经典的知识阶层图,本文将以这个图作为阐述的顺序依据。

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【编者按:碎片化的信息/知识+碎片化的逻辑构成了人类的智能,碎片化的信息/知识+碎片化的逻辑+隐/显性的伦理构成了人类的智慧】

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2006年1月份左右,我曾经撰写了一篇涉及数据,信息,知识和智慧的文章,在科学网看到倪鹏云老师也在探讨这个问题,于是我将原文一些核心的内容整理出来形成这篇文章与大家进行探讨。

在知识管理中,有一个经典的知识阶层图,本文将以这个图作为阐述的顺序依据。

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第一,什么是数据?

我们经常说“ 水的温度是100℃,礼物的重量是500克,木头的长度是2米,大楼的高度100层“。通过水,温度,100℃,礼物,重量,500克,木头,长度,2米,大楼,高度,100层这些关键词,我们的大脑里就形成了对客观世界的印象。这些约定俗成的字符或关键词就构成了我们探讨的数据基础,我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级,不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物会出现不同的数据。例如,中国人会称每个星期的最后一天为”星期天“。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”. 数据的有范围性导致由此建立的信息世界,知识世界在不同的国家。不同的宗教,不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时,首先要统一关键词或数据的约定。

最后我们对数据进行这样的定义:数据是使用约定俗成的关键词,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

第二,什么是信息?

作为知识层次中的中间层,有一点可以确认,那就是信息必然来源于数据并高于数据。我们知道象7度,50米,300吨,大楼,桥梁这些数据是没有联系的,孤立的。只有当这些数据用来描述一个客观事物和客观事物的关系,形成有逻辑的数据流,他们才能被称为信息。除此之外,信息事实上还包括有一个非常重要的特性— 时效性。例如新闻说北京气温9摄氏度,这个信息对我们是无意义的,它必须加上今天或明天北京气温9摄氏度。再例如通告说,在会议室三楼开会,这个信息也是无意义的,他必须告诉我们是哪天的几点钟在会议室三楼开会。

注意信息的时效性对于我们使用和传递信息有重要的意义。它提醒我们失去信息的时效性,信息就不是完整的信息,甚至会变成毫无意义的数据流。所以我们认为信息是具有时效性的有一定含义的,有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。

第三,什么是知识?

信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西,但它的价值往往会在时间效用失效后开始衰减,只有通过人们的参与对信息进行归纳,演绎,比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结合,这部分有价值的信息就转变成知识。例如。北京7月1日,气温为30度。在12月1日气温为3度。这些信息一般会在时效性消失后,变得没有价值,但当人们对这些信息进行归纳和对比就会发现北京每年的7月气温会比较高,12月气温比较低,于是总结出一年有春夏秋冬四个季节,因此我们认为知识就是沉淀并与已有人类知识库进行结构化的有价值信息。

第四,什么是智慧?

我们经常看到一个人满腹经纶,拥有很多知识,但不通世故,被称做书呆子。也会看到有些人只读过很少的书,却能力超群,能够解决棘手的问题。我们会认为后者具有更多的智慧。因此我们认为智慧是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析,对比,演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为已有知识架构的一部分。

总结:根据这些定义我们尝试对知识管理提出一些建设性意见:

1、重视数据所使用关键词的统一性和完整性,这样才能避免组织内出现不同的信息和知识体系,避免成员在交流沟通时产生歧义和误会。

2、保持关键字集合的可扩展性,防止由于数据不全导致新信息和新知识无法产生。

3、重视信息的时效性,尽量在信息的时效性消失前挖掘出其有用的价值,并使之沉淀于已有的知识库中。

4、重视信息的可靠性和逻辑性,防止由于错误或逻辑混乱的信息加入到知识库中,降低知识库的质量。

5、关注知识库的结构化问题,尽量避免知识彼此割裂,甚至出现知识孤岛。通过不同领域知识的交叉融合,使它们连通起来,方便组织成员使用知识库时能够快速准确的定位需要的知识。

6、充分理解智慧是一种应用知识和信息处理问题的能力,在选择组织成员时应兼顾其拥有知识和运用知识能力之间的平衡。

原文发布时间:2019-12-09
本文作者:刘锋
本文来自云栖社区合作伙伴“人机与认知实验室”,了解相关信息可以关注“人机与认知实验室

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