วันศุกร์ที่ 29 พฤษภาคม พ.ศ. 2552

Data Vs Information Vs Knowledge

ในวิชาเกี่ยวกับการจัดการเทคโนโลยีส่วนใหญ่คำถามแรกที่ต้องโดนทิ้งให้คิดการคือ Data กับ Information ต่างกันอย่างไร โดยคำตอบส่วนใหญ่ก็ออกมาเป็นดังนี้

Data คือ สิ่งที่เกิดขึ้นและยังไม่ผ่านกระบวนการเพื่อหาความหมาย
Information คือ Data ที่ผ่านกระบวนการประมวลผลแล้ว

นอกจากนั้นเรียนเพิ่มเติมไปกว่านั้น ยังมี Knowledge สูงกว่านั้นยังมี Wisdom อีก

โดยส่วนใหญ่วิชาที่ให้ความสำคํญกับ Data มากๆ เป็นเรื่องวิชา ออกแบบฐานข้อมูล (Database design) ซึ่งเราต้องคิด ค้นหา ตลอดว่าในระบบแต่ละระบบต้องมี Data อะไรบ้าง และกลุ่มของ Data นั้นเป็นอย่างไร ใครควรอยู่ด้วยกัน ความสัมพันธ์ของ Data ของเป็นในรูปแบบไหน ซึ่งนับเป็นฐานข้อมูลที่จะนำไปสร้าง Information Knowledge Wisdom ต่อไปในแต่ละองค์ ในระดับเทคโนโลยีก็มีเครื่องมือประเภท DBMS เป็นตัวจัดการข้อมูลเหล่านี้ทำหน้าที่จัดเก็บ แสดงผล

ต่อมาเรื่อง Information เป็นเรื่องของระบบที่นำข้อมูลเหล่านี้มาผ่านกระบวนรูปแบบต่าง เช่น ผ่านคำถามง่ายๆ จนไปถึงการใช้หลักสถิติ และสมการคณิตศาสตร์เข้ามาช่วย โดย เทคโนโลยีด้าน Information นั้น มีได้แก่ พวก BI, Data mining เป็นต้น

ซึ่งเหนือจาก Information แล้ว ผมมองว่าเป็นเรื่องของคน ที่ต้องนำสิ่งที่ได้จาก Information เป็นKnowledge เพื่อแก้ไขปัญหาต่อไป ซึ่งอาจมีเครือ่งมือจัดการ Knowledge บ้าง แต่ Knowledge ที่เป็นตัวอักษร ไม่สามารถมีประโยชน์ ถ้าไม่มีใครนำไปอ่านหรือทำเข้าใจกับมัน

ซึ่งเห็นไ้ด้ว่าสุดท้ายเทคโนโลยีอาจใช้ได้แค่ช่วยมนุษย์ในความสะดวกขึ้นได้ แต่ถ้าไม่มีใครนำ Information จากเทคโนโลยีไปใช้ สุดท้ายมันก็เป้น Information ที่มีอยู่มากมายในโลกแล้วไม่เกิดประโยชน์ใดๆ ขึ้นมา ดังสุภาษิตไทยที่ว่า "ความรู้ท่วมหัว เอาตัวไม่รอด"

แถมท้่ายจาก http://www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm ในความหมายระดับของ ความรู้

(Ackoff,1989)

Data... data is raw. It simply exists and has no significance beyond its existence (in and of itself). It can exist in any form, usable or not. It does not have meaning of itself. In computer parlance, a spreadsheet generally starts out by holding data.

Information... information is data that has been given meaning by way of relational connection. This "meaning" can be useful, but does not have to be. In computer parlance, a relational database makes information from the data stored within it.

Knowledge... knowledge is the appropriate collection of information, such that it's intent is to be useful. Knowledge is a deterministic process. When someone "memorizes" information (as less-aspiring test-bound students often do), then they have amassed knowledge. This knowledge has useful meaning to them, but it does not provide for, in and of itself, an integration such as would infer further knowledge. For example, elementary school children memorize, or amass knowledge of, the "times table". They can tell you that "2 x 2 = 4" because they have amassed that knowledge (it being included in the times table). But when asked what is "1267 x 300", they can not respond correctly because that entry is not in their times table. To correctly answer such a question requires a true cognitive and analytical ability that is only encompassed in the next level... understanding. In computer parlance, most of the applications we use (modeling, simulation, etc.) exercise some type of stored knowledge.

Understanding... understanding is an interpolative and probabilistic process. It is cognitive and analytical. It is the process by which I can take knowledge and synthesize new knowledge from the previously held knowledge. The difference between understanding and knowledge is the difference between "learning" and "memorizing". People who have understanding can undertake useful actions because they can synthesize new knowledge, or in some cases, at least new information, from what is previously known (and understood). That is, understanding can build upon currently held information, knowledge and understanding itself. In computer parlance, AI systems possess understanding in the sense that they are able to synthesize new knowledge from previously stored information and knowledge.

Wisdom... wisdom is an extrapolative and non-deterministic, non-probabilistic process. It calls upon all the previous levels of consciousness, and specifically upon special types of human programming (moral, ethical codes, etc.). It beckons to give us understanding about which there has previously been no understanding, and in doing so, goes far beyond understanding itself. It is the essence of philosophical probing. Unlike the previous four levels, it asks questions to which there is no (easily-achievable) answer, and in some cases, to which there can be no humanly-known answer period. Wisdom is therefore, the process by which we also discern, or judge, between right and wrong, good and bad. I personally believe that computers do not have, and will never have the ability to posses wisdom. Wisdom is a uniquely human state, or as I see it, wisdom requires one to have a soul, for it resides as much in the heart as in the mind. And a soul is something machines will never possess (or perhaps I should reword that to say, a soul is something that, in general, will never possess a machine).



Ackoff, R. L., "From Data to Wisdom", Journal of Applies Systems Analysis, Volume 16, 1989 p 3-9.

ไม่มีความคิดเห็น:

แสดงความคิดเห็น