Informace
V kontextu dat je informace jejich vysvětlení (interpretace). Informace vzniká, když data uspořádáme a použijeme tak, aby nám dávala smysl. Díky informacím můžeme lépe porozumět světu nebo se správně rozhodnout.
V odborné literatuře se používá tzv. DIKW pyramida (Data—Information—Knowledge—Wisdom), která popisuje, jak se z dat postupně stávají poznatky:
- Data – syrové, izolované údaje (čísla, znaky, signály)
- Informace – data zasazená do kontextu a uspořádaná tak, aby dávala smysl
- Znalost – informace pochopené, propojené s dalšími a uložené v paměti k opakovanému využití
- Moudrost – schopnost znalosti správně uplatnit při rozhodování v reálných situacích
Pro umělou inteligenci je tento rozdíl zásadní. Systémy strojového učení pracují s obrovským množstvím dat, ze kterých se učí rozpoznávat vzory. Výstupem modelu je obvykle informace (např. „na obrázku je s 92% pravděpodobností kočka"). Schopnost přeměnit informaci ve skutečnou znalost – tedy pochopení, proč to tak je a co z toho plyne – a v moudré rozhodnutí je však stále doménou člověka. To je jeden z důvodů, proč je u AI důležitá kritická interpretace výstupů a proč by neměly být její odpovědi přijímány bez ověření.