Информационное обоснование третьей части презентации: информация о дальнейшем развитии классификации и концепции данных для третьей части презентации. Развитие классификации и концепции данных - краеугольный камень для развития концепции искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта.

Концепция данных и их классификация.

III. Третья часть презентации: состояние концепции данных и их классификации.
По сравнению со второй частью презентации - здесь уже попроще, своего рода небольшое органичное продолжение и развитие. Данные здесь следующие:

1. правила или аксиомы выводы;

2. правила генерации правил или аксиом выводы;

3. правила генерации правил генерации правил или аксиом вывода;

4. данные для моделей данных (включая, для Партнерской Системы ЗОРАН, данные для событий и данные для топосов).

Вот и все для третьей части презентации. В принципе, для ЛЮБОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ компьютерной системы концепция данных должна быть аналогична, в той или иной степени, описанной мною концепции данных. Особого интеллекта здесь пока еще нет, но некоторая интеллектуальность уже появляется!

II. Вторая часть презентации: состояние концепции данных и их классификации.
Ах, если бы все было так просто! И можно было бы ограничиться исключительно девятью типами или классами данных. Увы! Все не так! Уже на этапе реализации интеллектуальных функций начинаешь понимать, что концепция данных требует своего дальнейшего развития! На данном этапе наше детище - еще далеко не искусственная личность, еще далеко не искусственный разум, и даже отнюдь не искусственный интеллект. Пока это всего лишь обычная компьютерная программа, над созданием которой и идет основная работа! И, как и любая другая компьютерная программа, она должна уметь все то же самое. Здесь следует упомянуть еще и о том, что с точки зрения АСПЕКТА ДАННЫХ, все ЗНАНИЯ - это тоже ДАННЫЕ, точно так же, как и ПРАВИЛА их обработки, точно так же, как и различные КОМАНДЫ; отличаются же все они друг от друга семантикой, прагматикой, местоположением, процессными свойствами, ну и т. д. Если мы принимаем за аксиому возможность рассматривать систему искусственной личности, искусственного разума, искусственного интеллекта с разных точек зрения (имея в виду разные аспекты), то такая моя позиция не должна вас удивлять. Мы ведь описываем, даем определения сложным динамическим процессам; а это дело не только неблагодарное, но и зачастую попросту практически невозможное!
И вот даже на этом, еще только подготовительном этапе, начинаешь прекрасно понимать, что для правильной работы с девятью типами или классами данных, требуется еще огромное количество различных ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ типов или классов данных. Здесь, как и везде, я не стану выдавать всех своих секретов, скажу только, что пришлось немало потрудиться, чтобы получить имеющиеся результаты: четкую систему различных типов или классов данных, посредством которой относительно легко удалось практически реализовать систему интеллектуальных функций. Итак, чтобы сделать следующий шаг, понадобилось ввести следующие типы или классы вспомогательных данных (вроде бы перечислил все ключевые типы данных):

1. данные-правила преодоления парадоксов;

2. неправильные данные (с ошибками);

3. данные-правила распознавания типов или классов данных;

4. данные места хранения данных (их локализации);

5. данные обеспечения доступа к данным;

6. данные для модификации (изменения) и коррекции данных;

7. данные для сохранения данных;

8. данные для создания данных;

9. данные для уничтожения данных;

10. данные для копирования данных;

11. данные для вставки данных;

12. данные для перемещения данных;

13. данные для слежения за данными;

14. данные для расчета данных;

15. данные для анализа данных;

16. данные для сортировки данных;

17. данные для просмотра (вывода) данных.

Думаете, все? Как бы не так! Давайте-ка я тут вас немножко запутаю! Вот какими еще могут быть данные:

1. необходимыми;

2. достаточными;

3. простыми;

4. сложными;

5. статическими;

6. динамическими;

7. со структурой (структурными);

8. без структуры (бесструктурными);

9. конфликтными;

10. бесконфликтными;

11. связанными;

12. несвязанными;

13. ограниченными;

14. примитивными;

15. входными;

16. выходными;

17. промежуточными;

18. случайными;

19. закономерными;

20. неправильными (с ошибками - частный случай!).

Вот так вот! А здесь ведь еще даже и интеллектом ни капельки не пахнет!

I. Первая часть презентации: состояние концепции данных и их классификации.
Здесь все очень просто. Чисто волюнтаристически, я разбил все возможное множество данных на девять подмножеств. Так родилась моя классификация данных. Упреждая возможные вопросы, сразу же подчеркиваю, что моя классификация - это только моя классификация! Наверняка, могут быть и другие. Если хотите - попробуйте их создать, исходя из своего собственного волюнтаризма, "со своей колокольни". Было бы любопытно ознакомиться. А вот моя классификация данных; я выделяю следующие их типы или классы:

1. точные или четкие данные;

2. нечеткие или неточные данные;

3. неопределенные данные;

4. неполные данные;

5. зависимые данные;

6. многовариантные данные;

7. парадоксальные данные;

8. распределенные данные;

9. неявные данные.