本章是一些小小的概念, 涉及了数据与信息的定义, 及之间的关系与区别
我们会学习数据(Data), 信息(Information), 知识(Knowledge)的概念
当然, 你可以跳过本节, 因为考试不考, 此篇仅为单纯科普
数据的定义
数据(Data), 是一种符号表示, 包括图形符号, 数字, 字母等
传统意义上的数据有书上的文字, 草稿纸上的数字, 信息时代的数据有电脑中的音频, 图像, 文件等
数据仅为一种客观层面上的载体, 如果没有主观上的理解, 其完全没有意义, 举个例子:
- 你是位山顶洞人, 看见了从未来穿梭而来的草稿纸, 上面记载着爱因斯坦的相对论, 你无法理解
- 你是位现代的科学家, 接受过高等教育, 正在研究相对论, 你可以理解
上面的两种情况中:
记载在纸上的相对论的文字就是数据, 属于客观层面山顶洞人/科学家看见相对论的两种态度, 属于主观层面
没有主观层面上的理解, 数据便只是一张废纸, 毫无意义
信息的定义
虽然数据是客观的, 但你可以通过数据获取信息, 获取的信息因人而异, 因此过程是主观的 (想象山顶洞人与科学家的例子)
其实目前仍然没有对信息的具体定义, 毕竟这东西玄乎, 因观察角度, 研究目的等不同而存在不同的定义
信息论之父, 香农, 对此就有一套理解: "信息是用来消除随机不确定性的东西", 这通常被看作经典定义
比如, 当你向朋友描述一台电脑笔记本, 有以下不同版本:
- 这是一台电脑笔记本
- 这是一台屏幕大小为15.6英寸的电脑笔记本
- 这是一台屏幕大小为15.6英寸, 支持type-c接口的电脑笔记本
- 这是一台屏幕大小为15.6英寸, 支持type-c接口, 16GB内存的电脑笔记本
你会看到, 信息越多, 越能消除随机不确定性
信息的特征
我们通过香农对信息的定义, 与一个例子, 大概懂得了 "信息是用来消除随机不确定性的东西"
但我们还得了解更多关于"信息"的信息, 来完善"信息"的定义, 来加速理解
下面是信息的5个特征, 教科书上搬的:
载体依附性
信息不能独立存在, 它是虚的, 必须有载体
比如珍贵的古代文献, 有好多都失传了, 就是因为记载着信息的载体, 也就是书籍, 遭受损害, 导致信息丢失不损耗性 信息在传播的过程中, 是不会发生损耗的
时效性
信息往往反映的是某事物特定时间内的状况, 但事物会随着时间的推移而改变
比如 "太阳亮着" 这条信息, 一百万亿亿亿年后太阳绝壁熄灭了, 你敢说这条信息永远适用?共享性
信息可以被共享, 可以被重复利用, 不像能源那样会发生损耗
毕竟信息是虚的, 不是实物, 你QQ发的消息, 已经被人看到了, 撤回后那个人还是记得的可加工处理性/真伪性
信息能被加工, 比如要打仗了, 肯定要给地方一些假信息, 来迷惑敌人
在比如盲人摸象/管中窥豹, 都体现了真伪性价值性
比如天气预报让你出门避免被雨淋湿, 这就是价值
对不同的人, 同信息会产生不同的价值, 比如英国的天气预报对中国居民就没多大价值
知识的定义
不管有用无用的信息, 那都是信息, 但知识是有用的, 能够运用在实践中的信息, 是人类社会的经验总和 它能够被继承, 被传递, 这显而易见, 毕竟它本身就是信息的真子集, 人类就是依靠知识的继承而不断发展的
指的是人们已经掌握的能力
这部分很简单, 简单概述即可, 但请注意不要与下面的 智慧的定义搞错了
智慧的定义
一般指人们运用所掌握的信息, 知识, 在面对新事物时所发挥的能力
总结
以下是一个很好的, 对三者进行了区分的例子:
- 数据: 人们看到的3.1415926, 这是客观的数字, 是表达符号
- 信息: 人们知道圆周率就是3.1415926
- 知识: 人们知道如何求解圆的面积来解决现实问题
- 智慧: 刘徽在落后的时代背景下, 面对如何求解 pai 时创造了割圆术
这是我花了二十分钟写的, 毕竟只是简单地抄了下教科书, 考试也不考, 姑且就这样吧, 累了
您可以看之后的python语法, 数据结构, 算法, 内存等方面的文字, 等课上到了我应该就会更新...
