信息vs知识：人类学习与AI规则提取

信息和知识 区别是什么，人类学习过程是什么，那怎么在llm中提取规则或者知识：规则库、决策树

一、信息与知识的核心区别

信息和知识是认知过程中两个不同层次的概念，核心区别在于**“关联性”“可应用性”和“结构化程度”**：

• 信息：是未经处理的原始数据、事实或符号，独立存在且缺乏上下文关联。它的价值在于**“传递事实”，但不直接指导行动。**
  例：“水的化学式是H₂O”“2023年北京平均气温14℃”“苹果是水果”——这些都是孤立的事实，属于信息。

• 知识：是信息经过加工、关联、验证后形成的“有意义的体系”，包含“是什么、为什么、如何用”的逻辑，能指导决策或行动。
  例：基于“水的化学式是H₂O”“水在标准大气压下100℃沸腾”“高温能杀菌”，形成“用沸水消毒餐具”的知识**（关联了信息，且有应用场景）。**

二、人类的学习过程：从信息到知识的转化

人类学习是一个**“主动加工信息、构建知识网络”**的过程，大致分为5个阶段：

1. 信息输入（感知）：通过感官（视觉、听觉等）接收原始信息（如看书、听课、观察现象）。
   例：学生在课堂上听到“三角形内角和是180°”（信息输入）。

2. 信息编码（记忆）：将信息转化为可存储的形式（如语言、图像、逻辑符号），短期记忆筛选后进入长期记忆。