對數據、信息、知識和智慧的研究與思考

顧大權，劉高飛

(解放軍理工大學 氣象學院，江蘇 南京 211101)

對數據、信息、知識和智慧的研究與思考

顧大權，劉高飛

(解放軍理工大學 氣象學院，江蘇 南京 211101)

數據、信息、知識和智慧的關系是一個四層結構，智慧在頂層，數據在底層。通過原始觀察及量度可獲得數據，經過處理、建立相互關系后形成信息。對信息歸納演繹和集成提煉得到知識。而智慧是源于又超越知識的一個創新性思維或行動。知道如何甄別信息需要知識，而知道如何運用知識則需要智慧。擁有了稀缺的信息，便可能擁有更多的價值;掌握了領先的知識，便可能具有更強的競爭力;具備了超常的智慧，便可能取得更大的成功。關鍵詞:數據;信息;知識;智慧

1 基本認識

數據、信息、知識和智慧四個常見的基本概念，它們之間既有聯系，又有區別，人們是比較熟悉和了解的，但有時也會把它們混淆。

對數據、信息、知識和智慧，可以進行簡單的定義和認識:

數據是原始的、未解釋的符號，是符號的記錄。譬如:日期、云、霧、空氣等。

信息是經過處理、具有意義的數據，是數據的關系。譬如:明日大霧、今夏有洪水等。

知識是含有觀點、發揮作用的信息，是信息的理解。譬如:霧大少駕、吸煙有害、水火無情等。

智慧是綜合經驗、進行創新的知識，是知識的運用。譬如:無欲則剛、水清無魚、難得糊涂等［1］。

2 相互關系

人們日常的工作和生活，在數據、信息、知識和智慧上可以有不同的體現。例如，商品銷售這個普通的活動，在數據、信息、知識和智慧上分別有以下不同的含義:商品銷售的種類價格;商品銷售的需求走向;商品銷售的具體運作;商品銷售的利益追求。可以看出，與數據相比信息更重要，與信息相比知識更重要，與知識相比智慧更重要。

數據、信息、知識和智慧的關系也可以是一個四層寶塔結構，智慧在頂層，而數據在底層。數據仿佛是蒼茫的大地，信息好比是被開采的礦石，知識就是提煉后的金屬，智慧則是經過加工的產品。

數據、信息比較富有，而知識相對貧乏，智慧更顯珍貴。

3 特征表達

用where、what、how、when四個疑問詞，可以更好地表達數據、信息、知識和智慧的特征。

數據:何處?表達原始記錄的數據存在何處?信息:什么?數據的意義和關系是什么?知識:如何?知識結構的概念、原理如何掌握?智慧:何時?利用知識產生智慧的機會在何時［2］?表達的強度和應答的難度呈增加趨勢。

4 相關特性

數據、信息、知識、智慧的具有的擴散性、關聯性和時效性是完全不同的;數據和信息很容易擴散，讓知識擴散需要努力，而智慧的擴散效果甚微;數據和信息易于被處理和接收，關聯性較弱，而知識和智慧的關聯性很強，所以難以掌握;絕大多數的數據和信息具有很強的時效性，會不斷被淘汰，而有些知識也常常會過時，唯有智慧才會永恒。

5 獲取途徑

數據、信息、知識與智慧的獲取途徑是不同的。

通過原始觀察及量度可獲得數據，數據也是外部環境的事實，是對客觀事物的抽象表示，數據可以共享。

信息可以直接或間接描述客觀世界，是人們在活動中進行交換的內容，信息可以交流。

知識來源于數據、信息的任一層次，是對信息的歸納演繹和集成提煉，也可以從現有知識中進行邏輯推理而得到，知識可以傳播。

智慧是知識的外在表現，源于又超越信息和知識的創新性思維，是一種個體獨創的謀略或行動，智慧可以壟斷［3］。

6 掌握方法

人們掌握數據的方法，采用機械式記憶就可完成。對于信息的掌握，除了采用機械記憶法之外，還需要有適當的理解。知識的掌握必須通過學習才能實現，而智慧無法通過學習直接獲取和掌握，只能自我生成。

知識大多為線性，以邏輯方式出現，可以用規則、公式等表現，注重的是因果關系。而智慧大多為非線性，有超乎人們意料之外的特點。人的大腦通常能處理一些線性問題，而非線性問題往往超過了大腦的處理能力。知識是被動的接納，智慧是主動的滲透。這就是為什么現代教育的主要任務是獲取知識，而不是獲取智慧的根本原因。

7 存儲介質

數據、信息、知識和智慧的存儲介質是有所區別的，可以簡稱為磁盤數據、網絡信息、書本知識和大腦智慧。

數據主要以數據庫形式存放在各種不同介質的存儲設備中，還有一些存放在紙張上和網絡中;數據經過處理后形成的信息，主要存儲在計算機網絡中，還有大量的信息表現在報刊、廣播、電視里;信息經過提煉形成的知識，主要存在于各類書本中，還存在于雜志、廣播、電視和網絡中;知識經過吸收與運用形成的智慧，主要存在于人們的大腦里，表現在人們的活動中［4］。

8 電腦處理

數據、信息、知識、智慧的表達必須滿足電腦可接受的計算形式，才能進行處理。

數據是電腦加工的基礎，運算中的參數、編輯中的字符、處理中的圖片等都可以被認為是數據，非常適合于計算機保存、傳遞和處理。

對數據進行組織、整理和分析，使其產生相關性，信息就很容易被數字化。數據庫技術是處理數據、信息的最好工具;搜索技術可以從大量數據中找到所需要的信息;可視化技術可以更好地實現信息的多維表達。

通過對數據、信息進行歸納、演繹、比較等處理，使其有價值的部分變成知識，處理知識的人工智能方法日臻完善。專家系統技術是一個比較成熟的知識應用工具。數據挖掘技術可以從大量信息中找到所需的知識。語義本體技術可以使資源信息變成結構化的、可計算的知識［5］。

智慧是應用知識的一種能力表現，難以用數學的方法進行描述。通過電腦處理智慧，目前為止還僅僅是人們的一種美好的愿望［6］。

9 關系轉換

數據、信息、知識和智慧之間的關系，可以形成兩個不同方向的轉化過程，衰退過程和遞進過程。

任由數據、信息、知識和智慧的自由傳播和擴散，它們將會從頂層向底層轉化，是一個不斷衰退的過程，智慧傳播為知識，知識普及為信息，信息變化為數據，數據衰退為噪音。如果對數據、信息、知識和智慧進行有序的加工和處理，它們可以從底層向頂層轉化，是一個不斷遞進的過程，從噪音中分揀出來數據，數據轉化為信息，信息升級為知識，知識升華為智慧。數據、信息、知識和智慧都可以表現為廣義知識，數據是一種未解釋的、淺層的顯性知識，信息是一種有潛在意義的、隱含的知識，而智慧是一種具有效用的、深層次的隱性知識。從數據到智慧，既是逐步提升的不同層次的知識，它們也可以互相滲透、進行轉換。

10 質疑信息

信息曾經稀缺，被人們珍惜;但它現在卻非常充足，信息海洋可能會把人們淹沒。人們有時厭惡信息，卻又離不開它;想擺脫信息，卻又被纏縛得越來越緊。對于信息的不對稱，人們曾經向往知情權，但在信息煙塵社會里，人們又向往不知情權。

大量已經過時的或者相互矛盾的信息垃圾，正在嚴重污染著人們的大腦、干擾著人們的判斷［7］。科技進步把人們從數據中解放出來帶入信息社會。給人類帶來極大方便的計算機網絡，使得不良信息泛濫，又給人們類帶來不小的麻煩。

11 反思知識

當代存在著知識有余而智慧不足的矛盾。一方面，人類借助于知識的力量，通過對大自然的開發和利用，創造了高度的物質文明。另一方面，由于缺乏大智慧的指引，人類又陷入了生態失衡和價值錯位的危機中。知識越來越成為純粹工具合理性的化身，越來越與人的德性和品格相脫離。

人類在現代知識的武裝下，在全球化市場的協調下，擁有巨大的整體力量。如果知識被濫用和誤用，那么就會足以徹底破壞地球的平衡，使地球變得越來越不可居住，把自己逐步推向滅亡［9］。知識既能造福于人，也能成為一種損害乃至毀滅人類的武器，擁有強大的知識是件好事，但必須擁有相當的智慧，才能避免并解決人類面臨的種種危機。

12 需要智慧

人類的發展不僅需要知識做后盾，更需要智慧做指引。

1988年1月，全世界諾貝爾獎獲得者云集巴黎舉行會議。會議宣言的第一句話就是“如果人類要在21世紀生存下去，就必須向2500年前回首，去吸取孔子的智慧［8］。”

盡管有人身處信息海洋，擁有知識寶庫，但不夠成功，是因為缺乏智慧。不滿足現狀，日益思索進取，此時需要智慧。在信息過剩的時代，甄別信息、利用信息需要知識。知道如何運用信息需要知識，而知道如何運用知識則需要智慧。擁有了稀缺的信息，便可能擁有更多的價值。掌握了領先的知識，便可能具有更強的競爭力。具備了超常的智慧，便可能取得更大的成功。

［1］王莉.語義網、社會網絡計算與Web資源共享［M］.北京:電子工業出版社，2011.

［2］G.貝林杰，D.卡斯特羅 A.米爾斯.數據、信息、知識、智慧［J］.國外社會科學，2007(6):105 －107.

［3］萬希.論企業的數據、信息、知識和智力之間的關系［J］.內蒙古社會科學(漢文版)，2005(3):114－118.

［4］Gene Bellinger，Durval Castro，Anthony Mills.Data，Information，Knowledge，and Wisdom［EB/OL］.［2004 －05 － 04］.Http://www.systemsthinking.org/dikw/dikw.htm.

［5］Helmut Nagy.Knowledge Management and the Semantic Web.2009.

［6］劉鋒.數據，信息，知識智慧分析與對比［EB/OL］.(2006－01 －11)［2012 －04－09］.http://blog.sina.com.cn/s/blog_591a83bf010001fe.html.

［7］張躍虎.知識、智慧與直覺［J］.廣東技術師范學院學報，2003(1):7－10.

［8］樊翠英，張亞勇.知識與智慧矛盾的哲學反思［J］.河北理工學院學報，2003，11(3):4.

Research and Thinking on Data，Information，Knowledge and Wisdom

GU Da-quan，LIU Gao-fei

(Institute of Meteorology，PLA University of Science and Technology，Nanjing 211101，China)

The relation among data，information，knowledge and wisdom is a four-layer structure，wisdom is on the top and data is on the ground.Data can be obtained by observations and measurements，and information is obtained by data processing and relationship establishment，Knowledge can be obtained by information enactment and summary，while wisdom is a creative thinking and action from knowledge.Separating information needs knowledge and using knowledge needs wisdom.Having rare information makes one have greater value.Getting leading knowledge makes one have a stronger competitiveness.Having super wisdom makes one have greater success.

data;information;knowledge;wisdom

TP911.2

A

1009－3907(2012)04－0399－03

2012-03-09

顧大權(1959-)，江蘇南京人，教授，主要從事信息技術的教學與科研工作。

責任編輯:吳旭云