Transformarea informațiilor în cunoștințe

Pe mine mă apucă și râsul când îi aud pe câte unii vorbind despre lucruri pe care nu le-au înțeles. Mă duc cu gândul la vremurile comuniste în care teoria o luase cu mult înaintea practicii. Și în zona informaticii se bate câmpii la greu. S-a vorbit de societatea informațională și totul a rămas pe hârtie. Lumea a trecut cu gândul la societatea bazată pe cunoaștere și s-au zis tot felul de chestii, aproape aberante, fără a exista nici baza și nici software pentru a face implementări cât de cât decente, pentru a ieși din stereotipurile date ca exemplu de o universitate de prin USA.
Pasul următor este societatea bazată pe înțelepciune, unde înțelepciunea este ceva rezultat din prelucrarea superioară a cunoștințelor. Un alt vis, foarte îndepărtat, din moment ce noi avem 40% din populație analfabetă funcțional și peste 60% dintre profesori nu au note de promovare la gradele didactice, adică ceva peste să zicem 6 sau 7, ca la milogi.

Dar să revin la oile mele, la transformarea informațiilor în cunoștințe.

Ceea ce dă ChatGPT nu prea miroase a transformare de informații în cunoștințe, ci o preluare de conținut digital existent cu prelucrări mecanice în cascadă, care prin rafinare să semene a un întreg și nimic altceva. Transformarea informațiilor în cunoștințe presupune un algoritm suficient de general care după niște prelucrări să realizeze punerea în corespondență a unor elemente de ordin cantitativ cu alte elemente de ordin calitativ.

Voi lua un exemplu. 

Se fac măsurători ale înălțimii unor persoane și se pun în corespondență cu nivelurile calitative scund, mediu, înalt, foarte înalt.

Se extrag elementele ce corespund persoanelor scunde.

Se extrag elementele ce corespund persoanelor cu înălțime medie.

Se extrag elementele ce corespund persoanelor înalte.

Se extrag elementele ce corespund persoanelor foarte înalte.

Se stabilește o regulă clară, dar convențională, pentru a stabili intervalul fiecărei categorii.

Intervalele trebuie să fie disjuncte.

Algoritmul este destul de general.

Se folosește pentru a stabili nivelurile unor parametri ce caracterizează starea de sănătate pentru tot felul de analize medicale, pentru a determina performanța persoanelor în raport cu includerea pe liste în vederea participării pe la competiții sportive sau profesionale.

Ca lucrurile să fie mai complicate, se construiește algoritmul pentru a realiza nomograme în vederea punerii în corespondență a grupelor de parametri cu diferite niveluri calitative.

Și în cazul prognozelor meteo se culeg foarte multe date din atmosferă la momentele T0, T1, T2, ..., Tn și se pun în corespondență cu efecte înregistrate pentru momentele T1, T2, ..., Tn, Tn+1. Se stabilesc niște tipare și după aceea, pentru măsurători actuale se fac prognoze, prezentând tipare selectate. Vor exista algoritmi de rafinare și de analiză a stabilității punerilor în corespondență.

Inteligența artificială de azi joacă și ea un rol în dezvoltarea de algoritmi de transformare a informațiilor în cunoștințe, dar nu face noi transformări de informații în cunoștințe.


(31 mai 2023)