Quan điểm của tôi về DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), và cả Enlightenment (Giác ngộ).
Có nhiều tài liệu đề xuất các định nghĩa và phân biệt các khái niệm này, và hay nhắc đến câu thơ của T.S. Eliot như một suy tư về chúng. Chắc thời đó khái niệm Dữ liệu còn chưa phổ biến, nên ông chỉ nói về Thông tin, Tri thức và Trí tuệ, và liên tưởng chúng với việc con người bị cuộc sống hàng ngày cuốn đi mà quên mất Cuộc đời của mình:
Where is the Life we have lost in living? Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information? T.S. Eliot, “The Rock”, Faber & Faber 1934.
Sơ đồ dưới đây mô tả sự chuyển đổi liên tục về thứ bậc giữa các đối tượng (DIKW Continuum, Clark 2004)
Theo đó, trục tung Context thể hiện cấu tạo của đối tượng, từ trạng thái rời rạc, rõ ràng từng ‘cục’ chuyển dần sang gắn kết chặt chẽ, có tính động, và khó xác định ranh giới. Trục hoành Understanding thể hiện các mức độ của nhận thức, đi từ cóp nhặt đến thẩm thấu rồi dần chuyển sang thấu hiểu. Bản chất trục này giống với Bloom Taxonomy, đi từ các kỹ năng tư duy bậc thấp (LOT - Lower Order Thinking skills) lên các kỹ năng bậc cao (HOT - Higher Order Thinking).
Dữ liệu (data)
Dữ liệu là thứ cho trước (datum), ở dạng phi vật chất, được tiếp nhận dưới dạng ngôn ngữ, ký hiệu, biểu tượng, âm thanh,… Có thể tiếp nhận qua các giác quan hoặc máy móc (ví dụ tần số). Dữ liệu có thể tiếp nhận qua mắt, tai, sờ (chữ nổi), ngửi (thư viện mùi), không rõ có vị (nếm) hay không.
Dữ liệu với mọi người là như nhau, nên gọi là “thô”, khác với thông tin.
Nếu đối chiếu thang Bloom, thì Dữ liệu tương đương với Nhớ (Biết). Nhớ nhưng ko hiểu nghĩa, ở dạng ghi nhận những gì tiếp thu được.
Khi thử đưa ra định nghĩa về Dữ liệu, tôi đã nghĩ “dữ liệu là một dạng thông tin…”, tức là vô tình định nghĩa thông qua khái niệm thông tin! Điều đó chứng tỏ hai khái niệm này dễ lẫn lộn và không có ranh giới rạch ròi (nên gọi là continuum).
Thông tin (information)
Thông tin là Dữ liệu có ý nghĩa (meaning). Nếu theo định nghĩa này thì Thông tin có tính chất chủ quan, tức là có ý nghĩa với người này mà vô nghĩa với người khác. Tức là liên quan đến quá trình sense making (tìm ý nghĩa). Như vậy, với người này thì chỉ là Dữ liệu, với người khác lại là Thông tin.
Một sự phân biệt nữa là xem có hữu ích cho người dùng hay không, chứ không xét về việc có nghĩa hay không. Ví dụ, nhiệt độ trên sao Mộc là Dữ liệu có nghĩa, nhưng với đa số mọi người là vô ích, tức là không phải là Thông tin
Xét theo thang Bloom, Thông tin tương đương với Hiểu, hoặc giữa Biết và Hiểu.
Thông tin có thể hàm ý việc lược bỏ Dữ liệu, không phải cứ nhiều Dữ liệu thì Thông tin chính xác hơn.
Tri thức (Knowledge - còn dịch là Kiến thức)
Tri thức có thể coi là Thông tin được xử lý thành các quy tắc giúp ra quyết định hoặc làm gì đó ở hiện tại hoặc tương lai (khác với Dữ liệu và Thông tin là ở thời quá khứ). Tri thức có thể ở dạng hiển hiện explicit hoặc ẩn tacit (xem thêm bài này). Tri thức ẩn thì ko thể biểu diễn đầy đủ dưới dạng mã hóa, vì có một số thứ nằm trong đầu.
Tri thức thể hiện rằng thông tin đã được tiêu hóa (nội hóa): người có tri thức có thể kể ra bằng từ ngữ của mình, ko phải học vẹt. Tri thức được thể hiện ra (viết ra, ví dụ bản hướng dẫn) có thể gọi là thông tin, và chỉ trở thành Tri thức khi chui vào đầu một người.
Ví dụ về Tri thức ẩn: Bí kíp võ công được viết ra thì không đủ để luyện tập mà phải có sư phụ. Nguyên nhân ko phải chỉ là giấu, mà còn ko thể diễn đạt hết.
Nếu người ngoài nghe qua, thì có cảm giác Tri thức là rất rõ ràng và có thể chuyển giao dễ dàng. Nhưng thật ra nó giống như đám mây, nhìn từ xa rất rõ, nhưng lại gần thì thấy ranh giới mờ mịt, có khi chui vào trong rồi mà không biết.
Trí tuệ nhân tạo (AI) tuy gọi vậy nhưng ý là có Tri thức chứ ko phải là có Trí tuệ. AI khác với các hệ thống thông tin thông thường ở chỗ biết áp dụng Tri thức vào tình huống mới.
Xét theo thang Bloom, thì Tri thức là cả Understanding và Application.
Tri thức có thể bao gồm việc loại bỏ bớt Thông tin. Một ví dụ của việc nhiều thông tin cản trở tri thức: báo cáo của công ty được nhồi quá nhiều các loại thông tin (hay dữ liệu) và không làm rõ được thông điệp là gì. Việc show ra nhiều thông tin dường như làm cả bên báo cáo lẫn bên nghe cảm thấy yên tâm, tuy không làm rõ và không hiểu ý chính.
Trí tuệ (wisdom)
Trí tuệ nằm ở phần ẩn (tacit) của tri thức, giúp nhìn ra các pattern trong khi người khác không nhìn thấy, đoán định được tương lai. Ví dụ khả năng nhìn người - thường đòi hỏi vốn sống đủ lớn. Hay khả năng ‘đọc’ được địa hình, thời tiết, khả năng tìm đường của các pathfinder. Khả năng đánh giá một thông tin là thật hay fake.
Là phần ẩn, nên Trí tuệ rất khó truyền dạy cho người khác. Phải có thời gian sống bên nhau đủ lâu và phải có duyên, có căn.
Xét theo thang Bloom, thì Trí tuệ là Tư duy bậc cao (HOT)
Trí tuệ có thể bao gồm việc loại bỏ bớt kiến thức, để hiểu thấu, sắc nhọn. Trí tuệ có thể giúp nhận định tình hình (bậc Evaluation trong thang Bloom) trong điều kiện rất ít thông tin: “ngồi lều tranh mà biết việc thiên hạ”. “Tri giả bất bác. Bác giả bất tri” - người sáng suốt hiểu đạo thì tri thức ko cần rộng, người nào tri thức rộng thì ko sáng suốt hiểu đạo (Đạo Đức Kinh)
Giái ngộ (Enlightenment)
Giác ngộ là bậc cao hơn Trí tuệ. Thấu hiểu ý nghĩa tối thượng bằng trực cảm, nên ko thể truyền đạt. Mức này được coi là siêu việt, thành Tiên thành Phật.
Minh họa dưới đây là hai so sánh ẩn dụ giúp hiểu rõ hơn về DIKW Continuum. Hình trên là quá trình chuyển đổi về mức độ linh hoạt (từ 1 cục cứng sang chất lỏng rồi khí rồi các trường). Hình dưới là chuyển đối về mức độ phân chia, ngày càng mờ mịt không rõ ranh giới.
Tham khảo thêm: Jonathan Hey. The Data, Information, Knowledge, Wisdom Chain: The Metaphorical link.
