ИНФОРМАТИКА КАК ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ НАУКА
К.К. Колин, доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ
Состояние проблемы и ее актуальность. Исследования показывают, что в последнее десятилетие информатика как фундаментальная наука становится ключевой составляющей всей системы научного познания и будет в значительной степени определять пути формирования глобального информационного общества, основанного на знаниях. В связи с этим вполне понятен тот повышенный интерес к проблеме уточнения места информатики в системе наук, а также к ее фундаментальным основам, историко-философским, научно-методологическим и социально-культурологическим аспектам, который наблюдается сегодня как в сфере науки, так и в сфере образования.
В то же время в системе образования и подготовки научных кадров высшей квалификации, как в нашей стране, так и за рубежом, все еще доминирует инструментально-технологический подход к изучению проблем информатики, а ее фундаментальные аспекты часто рассматриваются в качестве второстепенных. А ведь эти аспекты, выключая научно-методологические, семиотические и философские основания информатики, являются сегодня наиболее актуальными, так как именно они необходимы для обеспечения фундаментальности подготовки научных кадров и специалистов самого различного профиля, формирования новой информационной культуры общества, адекватной вызовам 21-го века. Причина здесь заключается в том, что проблема позиционирования информатики в современной системе науки еще недостаточно исследована в системном плане, хотя актуальность таких исследований очевидна.
В последние годы в США и странах Западной Европы вновь активизировался интерес к научно-методологическим и образовательным аспектам информатики, которая рассматривается, с одной стороны, как составляющая триады «научная теория – научный эксперимент - информационные технологии, обеспечивающие проведение эксперимента», а, с другой стороны, как стратегически важное направление науки, необходимое для развития экономики, промышленности, высоких технологий, обеспечения национальной безопасности, профессионального образования и подготовки научных кадров. При этом акценты делаются, главным образом, на развитии методов информационного моделирования и вычислительного эксперимента, а фундаментальные основания информатики, ее общеобразовательные, философские и социально-культурологические аспекты рассматриваются в значительно меньшей степени.
В отечественной науке подход к проблемам информатики является существенно более комплексным и содержательно ориентированным. Однако все же следует признать, что и в нашей стране еще отсутствует четкое позиционирование информатики в системе науки, а научно обоснованные подходы к изучению проблем информатики в системе образования и подготовки научных кадров должным образом не используются. Особенно это стало заметно в последние годы, когда была введена новая Программа кандидатского экзамена по курсу «История и философия науки». Первый опыт использования этой Программы показал, что содержание ее разделов, связанных с изучением информатики как фундаментальной науки, нельзя признать удовлетворительным, так как оно не отражает современного состояния и основных тенденций развития этой науки. В то же время в Институте проблем информатики РАН уже имеются определенные научные результаты, которые могут быть использованы для решения этой проблемы.
^ Значение современных методов информатики для развития науки и техники. В последнее время в печати появился ряд сообщений, содержание которых свидетельствует о том, что интерес к использованию методов информатики в самых различных областях научных исследований и практических разработок быстро возрастает. Этот интерес проявляют не только отдельные ученые и научные организации, но также и некоторые важные правительственные структуры, как в России, так и за рубежом. Так, например, в 2005 г. Консультативный комитет по информационным технологиям при Президенте США представил ему аналитический доклад именно по этой проблеме. В докладе содержатся результаты анализа состояния дел по развитию информатики в США и показано, что здесь необходимо принимать решительные действия на федеральном уровне для предотвращения тех негативных тенденций, которые в настоящее время наблюдаются в американской науке и в системе образования [1].
В докладе особое внимание уделено методам информационного моделирования, которые в последние годы очень быстро развиваются и уже оформились в одно из перспективных направлений междисциплинарной сферы исследований, получившей в западных странах название Computational science (Вычислительная наука). Авторы доклада прогнозируют, что именно это направление и будет в 21-м веке критическим фактором дальнейшего развития науки, образования, а также высоких технологий, используемых как в промышленности, так и в социальной сфере общества. Они утверждают, что прогресс именно в этой области и должен обеспечить высокую конкурентную способность США в мировой экономике и их стратегическое превосходство перед другими странами в сфере высоких технологий.
В докладе показано, что развитие «вычислительной науки» создает сегодня уникальные возможности для проведения научных исследований. С использованием ее средств и методов ученые могут изучать самые разнообразные проблемы, исследование которых другими методами является неэффективным, а зачастую и просто невозможным.
Исключительно важная особенность вычислительной науки заключается в том, что ее методы востребованы практически во всех предметных областях науки и поэтому могут использоваться во всех сферах научного познания, привнося в них принципиально новые качества. Таким образом, вычислительная наука сегодня становится той междисциплинарной областью, которая может многократно повысить эффективность исследований практически во всех других направлениях фундаментальной и прикладной науки.
Однако эта универсальность представляет собой не только достоинство, но и уязвимое место самой вычислительной науки. Ведь все другие научные дисциплины могут использовать ее средства и методы, но ни одна из них не озабочена проблемами их дальнейшего развития. Именно поэтому здесь и необходимы специальные меры для развития данного стратегически важного междисциплинарного научного направления.
С этой целью в докладе предлагается проведение в США ряда новых крупномасштабных и долгосрочных национальных программ по сотрудничеству правительства, науки, образования и бизнеса в целях их кардинальной перестройки в направлении развития и более эффективного использования методов имитационного компьютерного моделирования практически во всех сферах социальной практики.
К сожалению, авторы доклада сосредоточили свое внимание лишь на инструментально-технологических аспектах использования средств и методов информатики в научных исследованиях и промышленных разработках и практически ничего не говорят о проблемах развития фундаментальных основ информатики, включая ее философские и мировоззренческие аспекты как междисциплинарного научного направления. Нам представляется, что в этом заключается принципиально важный и весьма существенный недостаток этого доклада, так как он не позволяет получить целостной картины состояния и перспектив развития информатики как науки.
^ Проблема структуризации предметной области информатики. В качестве одной из радикальных мер, которая, по замыслу авторов аналитического доклада, должна содействовать необходимому развитию Computational Science, как междисциплинарного направления, предлагается новая трактовка структуры ее предметной области. Эту область предлагается существенным образом расширить путем включения в нее также и предметной области Computer and Information Science. Иначе говоря, предлагается, наконец, объединить в составе одной предметной области как компьютерное, так и информационное направления в информатике, которые в США традиционно рассматривались в качестве самостоятельных научных направлений. Это, кстати говоря, существенным образом отличается от европейского и российского подходов к структуризации проблем информатики. Кроме того, в состав предметной области Computational Science предлагается также включить направление, связанное с инфраструктурой компьютинга (Computing Infrastructure). Этот термин обозначает всю область деятельности, связанной с использованием компьютеров.
Конечно, авторов рассматриваемого аналитического доклада можно понять. Им крайне необходим собирательный термин, который смог бы объединить основные направления исследований и разработок в области информатики и послужил бы своеобразным «брэндом» для дальнейшей популяризации этого направления в американском обществе. Однако нам представляется, что для этих целей гораздо более подходит термин Информатика, причем в его расширительной российской и европейской трактовке. Ведь этим термином мы сегодня обозначаем и компьютерную науку, и информационную науку, и всю область, связанную с использованием информационной техники и информационных технологий для социальных коммуникаций, проведения научных исследований, развития образования, экономики и культуры, а также всю информационную сферу деятельности, включая отрасль промышленного производства.
^ Современное состояние и научно-методологические аспекты развития информатики в России. Подход российских ученых к проблемам развития информатики всегда отличался существенно большей комплексностью. Ведь именно в нашей стране впервые были сформированы представления об информатике как о фундаментальной науке, имеющей важное междисциплинарное, научно-методологическое и мировоззренческое значение [4]. Именно Россия на 2-м Международном конгрессе ЮНЕСКО «Образование и информатика» (Москва, 1996г.) предложила новую концепцию изучения проблем информатики как фундаментальной науки и общеобразовательной дисциплины в системе опережающего образования. При этом была предложена также и новая структура образовательной области «Информатика» для системы образования и показано, что переход к этой структуре может стать важным шагом на пути интеграции фундаментальной науки и образования [10] . Именно в России, начиная с 1990 года, осуществляется развитие социальной информатики как перспективного направления в науке и образовании, которое должно стать научной базой для формирования информационного общества. При этом также разработана концепция и методология изучения проблем социальной информатики в системе высшего образования [5].
В последние годы в Российской академии наук активно разрабатываются также философские, семиотические и лингвистические основы информатики, формируются принципиально новые подходы к структуризации ее предметной области, которые учитывают не только актуальные и перспективные направления развития самой информатики, но и современные тенденции развития науки и образования [6,7]. Некоторые из этих проблем рассматриваются в специальном выпуске научных трудов ИПИ РАН, посвященном современным научно-методологическим проблемам информатики [2].
Что же касается собственно вычислительных аспектов информатики, то им в России всегда уделялось значительное внимание. При этом сформировалось научное направление, которое уже более 20 лет активно развивается российскими учеными и получило в нашей стране название вычислительного эксперимента. Основоположником этого направления является академик А.А. Самарский.
^ Эволюция представлений о предмете информатики в России и других странах. Представления о содержании предмета информатики как научной дисциплины, а также о месте информатики в системе научного знания несколько раз изменялись в процессе ее развития, причем, весьма радикально. Эволюция этих представлений достаточно подробно рассматривается в работах [2,7,9]. Хотелось бы отметить, что многие ведущие отечественные ученые, отдавая должное актуальности инструментально-технологических аспектов развития информатики, хорошо понимали, что ее проблематика не ограничивается только этими аспектами, а является гораздо более широкой. Так, например, академик А.П. Ершов в своей работе «Информатика: предмет и понятие» [3] специально отметил, что: « Термин «Информатика» уже в третий раз вводится в русский язык в новом, куда более широком значении – как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации. При таком толковании информатика оказывается более непосредственно связанной с философскими и общенаучными категориями, проясняется и ее место в кругу «традиционных» академических дисциплин».
Комментируя эту свою точку зрения на место информатики в системе научного знания, А.П. Ершов писал: «Сознавая некоторую относительность деления наук на естественные и общественные, мы все же относим информатику к естественнонаучным дисциплинам в соответствии с принципом вторичности сознания и его атрибутов и представлением о единстве законов обработки информации в искусственных, биологических и общественных системах. Отношение информатики к фундаментальным наукам отражает общенаучный характер понятия информации и процессов ее обработки».
Сегодня эта точка зрения на позиционирование информатики в системе науки приобретает в России и в ряде других стран мира все большее количество сторонников.
Приведенное выше определение предмета информатики, предложенное в России более 20 лет тому назад, характеризуют информатику как фундаментальную естественную науку, имеющую первостепенное значение для развития всего комплекса научных исследований, связанных с изучением свойств информации и информационных процессов в природе и обществе, а также способов и средств реализации этих процессов.
^ Современные представления о предмете информатики. В настоящее время в мировом научном и образовательном сообществах существуют три основные точки зрения на предмет и область исследований информатики. В соответствии с первой из них информатика все еще квалифицируется как комплексная техническая дисциплина, изучающая методы и средства автоматизированной обработки и передачи информации при помощи современных средств информатизации и, в первую очередь, с помощью ЭВМ и телекоммуникационных сетей. Именно эта точка зрения была доминирующей вплоть до 1995 года и определяла отношение к информатике, как в отечественной науке, так и в системе образования. Из этих же представлений, вероятнее всего, исходили и при формировании перечня научных специальностей ВАК, по которым сегодня в России подготавливаются и защищаются кандидатские и докторские диссертации в области информатики. Ведь вот уже более 20 лет как в этом перечне существует лишь всего одна научная специальность «Теоретические основы информатики», которая, конечно же, не может охватить всех ее современных научных проблем и аспектов.
Что же касается зарубежной науки, то в США, Канаде и многих других англоязычных странах русскоязычному термину «Информатика» сегодня соответствует, как минимум, четыре англоязычных термина и четыре сформировавшиеся области знания: Information science, Computer science, Computer Science and Information Science и Computational Science. При этом в «Computer science», само содержание которого подчеркивает компьютерную ориентацию данной области научных исследований и прикладных разработок, основное внимание уделяется инструментально-техническим аспектам, а не изучению собственно информационных процессов, которыми занимается другая наука, получившая в этих странах название «Information science».
Существует также и другая точка зрения, в рамках которой информатика рассматривается одновременно и как фундаментальная естественная наука, и как комплексная область практической деятельности. Эта точка зрения стала все больше распространяться в России, начиная с 1990 года, когда были опубликованы результаты исследований развития определений информатики и ее предметной области, проведенные в Институте проблем информатики РАН [8,9]. В этих работах была проанализирована эволюция представлений о предмете информатики и показано ее место в системе науки, междисциплинарное значение и взаимосвязи с другими научными дисциплинами.
Таким образом, предметная область информатики так, как ее сегодня понимают многие российские ученые, гораздо шире, чем предметная область той дисциплины, которую в странах Запада принято обозначать термином «Computer science». Иначе говоря, термин «Информатика» в России обозначает сегодня предметную область, которая включает одновременно проблематику и «Computer science», и «Information science», но не только эти науки.
Еще одна точка зрения, которая в последние годы приобретает все больше сторонников, как в России, так и за рубежом, связана с работами российских ученых А.П. Ершова, Ю.И. Шемакина, Ю.А. Шрейдера, А.Д. Урсула. Еще 20 лет назад они рассматривали информатику как формирующуюся новую фундаментальную науку, которая будет иметь первостепенное значение не только для всего естествознания, но и для гуманитарных наук. Этот прогноз российских ученых был основан на признании фундаментальности понятия информации, которая собственно и является важнейшим объектом изучения информатики как фундаментальной науки, а также на гипотезе, согласно которой информационные закономерности должны иметь общую основу для своего проявления, как в живой, так и в неживой природе, в том числе – и в искусственно созданных человеком технических системах.
Автор данной статьи является сторонником именно этой точки зрения, которую и отстаивает в своих работах, начиная с 1990 года [2,7-9].
^ Объект и предмет изучения в современной информатике. Основным объектом изучения для современной информатики являются информационные процессы, которые происходят в природе и обществе, а также методы и средства реализации этих процессов в технических, социальных, биологических и физических системах. Никакая другая научная дисциплина изучением данного объекта специально не занимается, хотя отдельные аспекты проявления информационных процессов в тех или иных информационных средах вполне может исследовать, и появившиеся в последние годы научные публикации это достаточно убедительно подтверждают. Поэтому современную информатику следует квалифицировать как вполне самостоятельную научную дисциплину.
^ Предметом изучения для информатики являются основные свойства и закономерности информационных процессов в природе и обществе, особенности их проявления в различных информационных средах (технической, физической, биологической и социальной), методы и средства их реализации, а также использование этих средств и методов в различных сферах социальной практики.
Таким образом, информатика является комплексной научной дисциплиной, имеющей исключительно важное практическое значение для дальнейшего развития общества, в особенности, на этапе его перехода к глобальному информационному обществу, основанному на знаниях.
^ Научная методология информатики. Информатика сегодня имеет свои собственные методы научного исследования, наиболее популярными из которых являются метод информационного моделирования и метод информационного подхода. Эти методы широко используются не только в самой информатике, но также и во многих других областях науки, т.е. они уже стали междисциплинарными, хотя развитие этих методов является одной из важных методологических проблем информатики.
Менее известен сегодня, но является весьма перспективным в ближайшем будущем, такой сравнительно новый метод информатики, как виртуальная реальность. Есть веские основания полагать, что использование этого метода может позволить ученым получить принципиально новые знания о природе и свойствах человеческой психики, а также о процессах мышления и сознания человека, т.е. существенным образом продвинуться в решении тех фундаментальных проблем, над которыми наука работает уже многие годы.
Практика показала, что использование методов информатики позволяет не только получать принципиально новые фундаментальные знания о природе, человеке и обществе, но также и формировать новое научное мировоззрение, и новую информационную культуру человека и общества. Следовательно, информатика сегодня должна квалифицироваться как самостоятельное направление фундаментальной науки, имеющее такое же значение, как физика, химия, биология, психология и другие фундаментальные науки.
При этом необходимо подчеркнуть, что информатика сочетает в себе как естественнонаучные, так и гуманитарные аспекты. Ведь уже сегодня не только ученые, но и общественно – политические деятели регулярно обсуждают проблемы становления общества и экономики, основанных на все более широком использовании знаний, а методы искусственного интеллекта и основанные на них практические разработки находят в последние годы все большее распространение.
^ Современные тенденции развития информатики. Выделение социальной информатики в качестве самостоятельного направления научных исследований, а не только прикладной области, было сделано российскими учеными еще в начале 90-х годов минувшего века [8,13]. Сегодня мы можем констатировать, что этот шаг был сделан весьма своевременно, так как он позволил системно и целенаправленно вести работы по данному научному направлению. В результате этих работ Россия занимает сегодня ведущее место в мире в части создания теоретических основ социальной информатики, структуризации ее предметной области и формирования системы основных научных понятий.
Впервые это важное направление развития информатики было представлено российскими учеными международному сообществу на 2-м Международном конгрессе ЮНЕСКО «Образование и информатика» (Москва, 1996г.), который стал крупным событием в истории не только образования, но и самой информатики.
Не менее важным шагом явилось и выделение в качестве самостоятельного научного направления биологической информатики как новой научной дисциплины, предметом исследования которой являются информационные процессы в биологических системах, живых организмах и растениях. Сегодня становится все более ясным, что влияние информационных процессов на развитие живой природы ранее явно недооценивалось. В последние годы в научной печати появился ряд публикаций об экспериментах, свидетельствующих о том, что здесь мы имеем дело с новыми, еще не изученными явлениями информационного взаимодействия, которые происходят в процессе функционирования и развития объектов живой природы [14]. Можно прогнозировать, что изучение этих явлений методами информатики позволит не только раскрыть новые фундаментальные закономерности реального мира, но и, возможно, использовать их при создании новых средств и комплексов технической информатики.
В последнее десятилетие в России были опубликованы работы, в которых была также аргументирована необходимость целенаправленного изучения информационных процессов в неживой природе [15,16]. В настоящее врямя это направление активно развивается и получило название физической информатики.
^ Комплексный характер проблем информатики. Необходимость комплексного исследования проблем информатики не только в рамках академического сектора науки, но также и в системе образования, достаточно подробно рассмотрены в работах [2,3,7-10]. Главный вывод, который можно сделать из анализа содержания этих работ, заключается в том, что наступает новый период развития информатики как междисциплинарного научного направления, которое будет выполнять интеграционные функции для других направлений науки, как естественнонаучных, так и гуманитарных. Проникновение идей и методов информатики в эти области диктуется сегодня потребностями и логикой развития самой фундаментальной науки, а также необходимостью решения ряда важных прикладных проблем. Следует ожидать, что это проникновение не только даст новый импульс для развития научных исследований на стыке информатики с другими науками, но также обогатит и саму информатику новыми идеями.
Указанная выше тенденция стала особенно заметно проявлять себя в России в последние годы, когда в научной печати был опубликован целый ряд статей и монографий, содержание которых свидетельствует о том, что идеи и методы фундаментальной информатики находят сегодня все большее распространение в теории систем, синергетике, общей физике, квантовой механике, теоретической биологии, физиологии, генетике, социологии и других научных дисциплинах.
Многообразие подходов к определению предмета и основных задач информатики как науки в настоящее время является вполне закономерным. В значительной степени оно обусловлено многообразием современных представлений об информации, которая является фундаментальным понятием современной науки, но до сих пор еще не имеет однозначного определения. Причина этого заключается в том, что феномен информации по-разному проявляет себя в различных информационных средах, т.е. в тех конкретных условиях, в которых протекают информационные процессы, закономерности и методы реализации которых и изучает информатика как фундаментальная наука. Поэтому в различных направлениях развития информатики (техническом, биологическом, социальном, физическом) анализируются лишь вполне определенные аспекты проявления феномена информации и информационных процессов, которые обусловлены тем или иным видом информационной среды.
Таким образом, именно фундаментальность понятия информации и ключевая роль информационных процессов в развитии живой и неживой природы и являются теми основными факторами, которые выдвигают информатику на уровень фундаментальных наук и ставят ее в один ряд с такими науками, как общая теория систем, синергетика, кибернетика, физика, химия, биология.Информатика в системе образования. Практически во всех современных энциклопедических словарях информатика определяется как комплексное междисциплинарное научное направление. Она оказывает большое влияние на многие другие области научных исследований, передавая им свою научную методологию, главными достижения которой сегодня следует считать методологию информационного моделирования, а также информационный подход к анализу различных объектов, процессов и явлений в природе и обществе. Именно поэтому изучение информатики как фундаментальной науки в системе образования имеет исключительно большое значение для формирования современного научного мировоззрения. К сожалению, следует констатировать, что такой подход к изучению информатики, хотя и продекларирован в документах ЮНЕСКО [4], в трудах Российской академии наук, а также в проектах новых государственных образовательных стандартов России, практически еще очень медленно внедряется в систему образования. Причина здесь не только в отсутствии хороших учебников по информатике для высшей и средней школы, но, главным образом, в консервативности мышления чиновников, работающих в сфере образования России, которые и сегодня все еще продолжают считать информатику вспомогательной технической дисциплиной о компьютерных технологиях и телекоммуникационных системах.
В настоящее время опубликовано значительное количество работ, где отмечается, что осмысление определяющей роли информации в эволюционных процессах природы и общества открывает совершенно новую, информационную Картину Мира, которая существенным образом отличается от традиционной вещественно-энергетической Картины мироздания, доминировавший в науке еще со времен Декарта и Ньютона до конца XX–го века. Можно ожидать, что формирование такой новой Картины Мира будет осуществлено в науке в ближайшие десятилетия и это должно стать основой формирования новой научной парадигмы, в которой информационным аспектам будет отведена существенно более важная роль по сравнению с тем, как это имеет место в настоящее время. Эта парадигма должна привести и к формированию новой парадигмы самой информатики, философские основы которой, конечно же, должны изучаться и в системе образования [6,8].
Заключение.
За последние годы информатика как наука прошла целый ряд этапов своего эволюционного развития. Сегодня она изучает не только информационные процессы и технологии в технических системах, но также основные закономерности и методы реализации информационных процессов в природе и обществе. Поэтому в настоящее время информатика должна квалифицироваться как такая же самостоятельная отрасль науки, как математика, физика, химия, биология и другие фундаментальные науки. При этом не следует забывать о междисциплинарном характере информатики, который имеет первостепенное значение для дальнейшего развития всего естествознания, а также гуманитарных и социальных наук.
Некоторые результаты такого подхода к проблемам информатики уже практически используются в системе высшего образования России. Так, например, разработаны и практически апробированы новые принципы изучения курса «Теоретические основы информатики» для гуманитарных ВУЗ’ов [11]. Издана монография, являющаяся учебным пособием по новому общеобразовательному курсу «Социальная информатика», рекомендованному ЮНЕСКО для перспективной системы образования [5]. Разработана программа учебного курса по изучению историко-философских проблем информатики для аспирантов педагогических университетов [12]. Однако нам представляется, что этого мало. России необходима комплексная Национальная программа развития информатики. Причем, она должна вобрать в себя не только те прогрессивные идеи, которые содержатся в новой американской компьютерной инициативе, но также и новые крупномасштабные мероприятия по развитию фундаментальных основ информатики, а также по внедрению этих результатов в систему образования.
Литература:
Колин К.К. Новая компьютерная инициатива США и задачи России в области развития информатики. //Alma mater (Вестник высшей школы), № 5, 2006. -С.26-29.
Колин К.К. Становление информатики как фундаментальной науки и комплексной научной проблемы. Сб. н. тр. //Системы и средства информатики. Спец. вып. Научно-методологические проблемы информатики. –М.: ИПИ РАН, 2006. – С.7-57.
Ершов А.П. Информатика: предмет и понятие. В кн. Кибернетика. Становление информатики. – М.: Наука, 1986. – С. 28-31.
Политика в сфере образования и новые информационные технологии. Национальный доклад России. 2-й Международный конгресс ЮНЕСКО «Образование и информатика» (Москва, 1996). – М.: ИИТО ЮНЕСКО, 1997.
Колин К.К. Социальная информатика: Учебное пособие для вузов. – М.: Академический Проект, 2003. – 432 с.
Колин К.К. Феномен информации и философские основы информатики. // «Alma mater» (Вестник высшей школы), № 11, 2004. - С. 33-38.
Колин К.К. Эволюция информатики. // Информационные технологии, № 1, 2005.
– С. 2-16.
Колин К.К. О структуре научных исследований по комплексной проблеме «Информатика». Сб. н. тр. «Социальная информатика». – М.: ВКШ при ЦК ВЛКСМ, 1990. – С. 19-33.
Колин К.К. Фундаментальные проблемы информатики. Сб. н. тр. «Системы и средства информатики». Вып. 7. – М.: Наука, 1995. – С. 5-20.
Колин К.К. О структуре и содержании образовательной области «Информатика». // Информатика и образование, № 10, 2000. – С. 5-10.
Колин К.К. Теоретические основы информатики: Учебно-методические материалы. – М.: Изд-во МГСУ, 2003. – 36 с.
Колин К.К. Историко-философское введение в проблемы информатики. Экспериментальная программа учебного курса для аспирантов педагогических университетов. – М.: Институт информатизации образования РАО, 2006. – 26с.
Урсул А.Д. Информатизация общества: Введение в социальную информатику. – М.: Академия общественных наук при ЦК КПСС, 1990. – 189с.
Судаков К.В. Информационный феномен жизнедеятельности. – М.: РМА ПО, 1999. -380с.
Кадомцев Б.Б. Динамика и информация. – М.: Редакция журнала «Успехи физических наук», 1997. – 400с.
Гуревич И.М. Законы информатики - основа строения и познания сложных систем. – М.: РИФ «Антиква», 2003. – 176с.
Статья опубликована в сборнике:
Методы и технологии информатизации управленческой деятельности: Сборник статей/ Под общ. Ред. А.Н. Данчула. – М.: Изд-во РАГС, 2007. – С.8-22.
www.ronl.ru
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ТИХООКЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
РЕФЕРАТ
по дисциплине: Информатика
по теме
Информационная и компьютерная науки
г. Арсеньев 2008
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. Информационная наука
2. Компьютерная наука
3. Информационно — компьютернаянаука
Заключение
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ВВЕДЕНИЕ
В соответствии с концепцией А. Соломоника научная парадигма любой «зрелой» науки состоит из следующих четырех составляющих, которые могут разрабатываться отдельно, но объединяются в единую и цельную конструкцию: философские основания, аксиоматика, классификация объектов предметной области исследования и система терминов. При этом сам термин «научная парадигма» трактуется А. Соломоником в соответствии с теорией Т. Куна.
В рамках концепции Соломоника суть проблемы конвергенции можно выразить следующей фразой: описание парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, с общими философскими основаниями, включая позиционирование этой области знаний в системе современного научного мировоззрения, с общей аксиоматикой, единой классификацией объектов, процессов и явлений этой области знаний, общей и конвенциональной системой терминов.
Что касается последней составляющей научной (системы терминов), то здесь необходимо учитывать объективно существующие трудности перевода с одного естественного языка на другой. Например, в английском языке существует: informationscience, computerscience, computerandinformationscience, computationalscience —которые нередко переводятся на русский-язык одним словом «информатика». Приведенные англоязычные словосочетания обозначают разные научные дисциплины и их приложения. Однако при переводе на русский язык, единым словом «информатика» содержательные отличия этих наук, различие их предметных областей и приложений не отражаются лексически.
Кроме того, в английском и русском языках разные по смыслу базовые понятия информационной науки (informationscience), компьютерной науки (computerscience), информационно-компьютерной науки (computerandinformationscience) и вычислительной науки (computationalscience) также часто лексически выражены одним словом, что затрудняет сравнительное описание предметных областей и приложений этих дисциплин. Например, слово «information» — «информация» — при его использовании в перечисленных предметных областях может трактоваться по-разному.
Для описания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, необходимо явно определить значения используемых терминов. Ключевой характер явного определения системы терминов и смысла базовых понятий в любой области знаний отметил В.Ф. Турчип в своей книге «Феномен науки». Он писал: «Собственно говоря, ввести основные понятия — это и значит уже определить данную науку, ибо остается только добавить; описание мира с помощью этой вот системы понятий и есть данная конкретная наука».
Применяя это положение к предметной области обзора, можно сказать, что явно зафиксировать базовые понятия и определить систему терминов для описания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, — это и значит уже во многом определить ее научную парадигму. Это и является причиной того, что в обзоре акцентируется внимание на терминологии.
Здесь возникает закономерный вопрос: а являются ли в настоящее время сами компьютерная и информационная науки по отдельности «зрелыми» науками? Этот вопрос выходит за пределы настоящего обзора и заслуживает самостоятельного изучения. Однако можно отметить, что в 1980г. один из классиков информационной науки писал: «Едва ли теоретическая информационная наука уже существует. Я различаю рассеянные обрывки теории, некоторые из которых имеют более или менее стройный вид, но всё же они не складываются в единую область знаний. Поэтому общих допущений (явных или неявных), которые могли бы претендовать на теоретические основания, попросту не существует. Информационная наука рассматривает большое число приложений, которые все больше требуют участия компьютера. Ни о каких основаниях она не может заявлять, если опирается только на здравый смысл в области языковых исследований, коммуникаций, отношений знаний и информации, на приложения компьютерных и телекоммуникационных технологий. Однако состояние компьютерной науки не намного лучше. В философском отношении информационная наука пребывает в подвешенном состоянии, так как у нее нет теоретических оснований».
Что касается проблемы конвергенции компьютерной и информационной наук, то в обзоре предпринята попытка показать, с одной стороны, что научная парадигма единой области знаний еще не сформировалась, с другой стороны, что по отдельным позициям уже обозначился ряд предпосылок и факторов, стимулирующих процессы конвергенции. Здесь важно подчеркнуть, что кроме внутренних предпосылок существует важный внешний фактор, существенно влияющий на процессы конвергенции — достаточно четкие и явно эксплицированные потребности в разработке научных основ создания новых поколений ИКТ.
Одним из примеров явно обозначенных потребностей может служить 7-я Рамочная программа Европейского Союза, принятая на период 2007-2013 гг. В документах этой программы сформулировано восемь приоритетных направлений исследований и разработок, включая в качестве отдельного направления «Перспективные ИКТ».
Цели проектов, финансируемых в рамках приоритетного направления «Перспективные ИКТ», в программе на 2007-2008 гг. сформулированы следующим образом: «Своевременная идентификация и обоснование новых тематических направлений исследований и разработок, которые имеют большой научно-технический потенциал и могут стать основой для разработки ИКТ следующих поколений. Эти проекты должны включать междисциплинарные исследования новых и альтернативных подходов к разработке ИКТ будущего и быть нацеленными на фундаментальное переосмысление системы теоретических, прикладных, методологических и технологических принципов, подходов и понятий, используемых сегодня в сфере ИКТ».
Важно отметить, что в цитируемом документе можно найти идентификацию и обоснование целого ряда конкурсных тем в рамках приоритетного направления «Перспективные ИКТ», включая тему «ИКТ долговременного применения».
Сфера применения результатов исследований и разработок по конкурсной теме «ИКТ долговременного применения», ее цели и задачи сформулированы следующим образом; «Широкое распространение и применение ИКТ информационно-компьютерных и других цифровых систем в социально-значимых сферах деятельности кардинально увеличивает требования к их надежности, безопасности и долговечности. Это требует новых решений для того, чтобы обеспечить доверие пользователей в процессе их использования, защитить от несанкционированного к ним доступа и сохранить их функциональность в течение долгого периода времени в условиях край не децентрализованной и быстрой смены поколений ИКТ, информационно-компьютерных и других цифровых систем». Можно привести формулировки только двух проблем в рамках темы «ИКТ долговременного применения»:
(1) Разработать теоретические и прикладные основы создания долговечных систем, обеспечивающих их эволюцию при минимизации затрат на их развитие в условиях многократной смены поколений программно-аппаратных и сетевых средств и/или форматов данных. Другими словами, долговечные системы должны быть способны к сохранению своей первоначальной социально-значимой функциональности в течение долгого периода времени и изменять ее в случае необходимости. Методы сохранения и изменения функциональных возможностей должны быть машинно-независимыми и должны обеспечивать устойчивую эволюцию долговечных систем.
(2) Разработать новые подходы к представлению и сохранению знаний, ориентированные на долговременный и безотказный к ним доступ в условиях локальной генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграции, а также глобального использования систем представления и сохранения знаний с учетом контекста и временной эволюции систем. При этом должна быть обеспечена долговременная устойчивость систем представления и сохранения знаний в условиях многообразия их использования и эволюции семантики во времени.
Таким образом, в документах 7-й Рамочной программы Европейского Союза четко обозначена потребность в разработке научных основ создания ИКТ следующих поколений. Потребность в конкретных теоретических основаниях иногда формулируется в косвенной форме и нередко является следствием приведенных формулировок актуальных исследовательских проблем.
Например, фраза «локальная генерация отдельных «квантов» знаний» во второй проблеме подразумевает возможность членения знаний на «кванты» некоторым способом, их представления в цифровой среде и обеспечение доступа к сохраненным представлениям «квантов» знаний и отношениям между ними. Эти вопросы рассматриваются в реферате, так как они являются ключевыми для определения предметной области, относящейся одновременно к компьютерной и информационной наукам. Здесь можно отметить только три вопроса, на которые необходимо ответить при описании любого варианта парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, если ставится цель предложить вариант парадигмы как теоретическую основу создания новых поколений ИКТ.
Во-первых, допускает ли предлагаемый вариант парадигмы возможность членения системы знаний на «кванты», и если допускает, то является ли положение о возможности членения аксиомой или следствием других аксиом?
Во-вторых, допускается только единственный способ членения системы знаний или предполагается существование множества разных способов?
В-третьих, учитывается ли эволюция системы знаний человека во времени, и если учитывается, то как этапы (стадии) эволюции отражаются в способе (способах) членения, или аксиоматически предполагается, что в предлагаемом варианте парадигмы знания человека в разные моменты времени являются самотождественными?
Можно отметить, что фраза «эволюция семантики во времени» в формулировке второй проблемы имеет непосредственное отношение к третьему вопросу. Все три перечисленных вопроса являются ключевыми (но далеко не единственными). На них необходимо дать ответы при описании любого варианта парадигмы, если она предлагается в качестве теоретической основы создания новых поколений ИКТ в трактовке новизны ИКТ в рамках 7-й Рамочной программы Европейского Союза.
Ответы на поставленные вопросы затрагивают все четыре составляющих научной парадигмы. Например, к философским основаниям парадигмы относится вопрос: «Являются ли знания человека в разные моменты времени самотождественными?» Вопрос о возможности членения знаний на «кванты» скорее всего относится к аксиоматике этой области знаний. В классификации объектов, процессов и явлений единой области знаний необходимо описать отношения между процессами генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграции и использования. В системе терминов необходимо дать определение «кванта» знаний и назвать этот «квант», например, концептом, понятием, значением или другим словом, которое и использовать далее как термин только в этом значении в рамках предлагаемого варианта парадигмы. Отметим, что в обзоре «квант» системы знаний человека, понятие и концепт рассматриваются как синонимы.
Далее будет показано, что сформулированные проблемы рассматриваются и в компьютерной, и в информационной науках. Таким образом, в настоящее время существуют внешние факторы конвергенции в виде приоритетных направлений ИКТ и актуальных теоретических проблем, возникающих в процессе создания новых поколений ИКТ и относящихся к предметным областям обеих наук. Как видно из приведенных примеров, иногда в самих формулировках проблем содержатся явно эксплицированные или косвенно сформулированные потребности в конкретных теоретических основаниях. Кроме внешних факторов далее рассматриваются исторические предпосылки конвергенции информационной и компьютерной наук.
Прежде чем завершить введение к обзору, можно остановиться на еще одном документе, появление которого привлекло внимание лиц, принимающих решения в сфере научно-технической политики, к необходимости создания новых поколений ИКТ в интересах обеспечения конкурентоспособности национальной экономики, в том числе к разработке теоретических основ создания новых поколений ИКТ как ключевой составляющей общества, основанного на знаниях (knowledge-basedsociety). Речь идет об аналитическом отчете по вопросам обеспечения конкурентоспособности США в XXI в., подготовленным Консультативным комитетом по информационным технологиям при Президенте США. Информацию об этом отчете можно найти в работе.
В аналитическом отчете информационные технологии позиционируются как важная составляющая триады «научная теория — научный эксперимент — информационные технологии, обеспечивающие проведение эксперимента», являющаяся основой процессов научного познания практически во всех областях знаний. Чтобы выразить в явной форме сферу применения, роль и функции информационных технологий в триаде научного познания, авторы отчета определяют междисциплинарную область исследований и разработок, которую называют «computationalscience», что в этом обзоре переводится буквально как «вычислительная наука».
Определение этой области исследований и разработок, предлагаемое в отчете, имеет следующий вид: «Вычислительная наука — это быстро растущая мультидисциплинарная предметная область, в которой используются возможности передового компьютинга (advancedcomputing) для понимания и решения сложных проблем. Вычислительная наука интегрирует три компонента:
(1) алгоритмы (численные и нечисленные), программное обеспечение для моделирования и имитирования, разработанные для решения проблем естественных, гуманитарных и инженерных наук;
(2) информационно-компьютерная наука, которая разрабатывает и оптимизирует современные аппаратные, программные и сетевые средства, а также компоненты управления данными, которые необходимы для решения вычислительно сложных проблем;
(3) вычислительная инфраструктура, которая поддерживает решение научных и инженерных проблем, а также развитие информационно-компьютерной науки».
В этом определении используется словосочетание информационно-компьютерная наука. Это словосочетание одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той лишь разницей, что тогда оно употреблялось им во множественном числе (computerandinformationsciences). C 1983 г. Горн начал использовать этот термин в единственном числе.
Таким образом, идея конвергенции была отражена С. Горном в самом названии научной дисциплины — информационно-компьютерная наука (computerandinformationscience) — которая в аналитическом отчете по вопросам обеспечения конкурентоспособности США в XXI в. позиционируется как одна из трех составляющих вычислительной науки. Отметим, что трактовки информационно-компьютерной науки в этом отчете и в работах Горна отличаются. Описание и анализ трактовки Горна является одной из задач обзора.
Структура предлагаемого обзора имеет следующий вид. Разделы 1 и 2 посвящены отдельным вопросам становления информационной и компьютерной наук соответственно, а также формированию предпосылок их конвергенции.
1. ИНФОРМАЦИОННАЯ НАУКА
По мнению скандинавского ученого, специалиста в области информационной науки Петера Ингверсена, изучаемая им наука — дисциплина молодая. В своей работе «Informationandinformationscience» он подчеркивает, что самое раннее использование термина «информационная наука» в научных кругах пришлось на 1958 г., когда был сформирован InstituteofInformationScientists (IIS) в Великобритании. По планам его основателя, Джейсона Фаррадейна, предполагалось, что «использование термина «информационный ученый» поможет различать ученых, занимающихся информационной наукой, и ученых-естествоиспытателей, поскольку сотрудники института имели дело в основном со сбором, хранением и обработкой научно-технической информации».
Сотрудники этого института специализировались в разных областях знаний, зачастую очень сильно отличающихся друг от друга. В круг их основных обязанностей входили организация информационного обслуживания и предоставление научной информации исследователям из других институтов и промышленных лабораторий.
В своей работе Ингверсен подробно объясняет, почему сотрудники IIS называли себя информационными учеными: «Называя себя информационными учеными, они, очевидно, хотели подчеркнуть важность научного подхода к изучению информации и процессов научных коммуникаций. Их работа являлась продолжением предыдущих теоретических и эмпирических попыток исследовать проблемы организации, роста и распространении информации, которая была накоплена перед второй мировой войной».
Чтобы проследить процесс становления информационной науки, Ингверсен обращался к ее истории и к предпосылкам, которые привели к формированию предметной области информационной науки. По его мнению, традиционно профессионалы, занимающиеся хранением документальных и издательских форм представления научных результатов, были известны как документалисты (позже — информационные ученые) и библиотекари: «Первые из упомянутых обычным образом обучались какой-либо научной дисциплине и занимались прикладными аспектами передачи научно-технической информации применительно к своей дисциплине. Библиотекари обучались библиотечному делу (т.е. работе в библиотеках). Для них передача информации в таких учреждениях, как библиотеки, часто символизирует и социальные, и значимые культурные аспекты. Несмотря на идентичные способы обработки документов и информации и похожее использование информационных технологий, разделение на две группы продолжало существовать и в послевоенное время во многих странах, например в Скандинавии и Соединенных Штатах. Результат этого разделения можно увидеть в другом названии этой области знания: библиотечно-информационная наука. В дополнение к этому, для библиотечного сообщества сама по себе библиотечная наука иногда рассматривалась в качестве научной альтернативы информационной науке. Однако социокультурные коммуникации с помощью библиотек не могут существовать без процессов передачи информации».
Поэтому Петер Ингверсен отдельно оговаривает, что «библиотечная наука — это информационная наука и исследовательские методы, примененные к конкретному учреждению под названием «библиотека». Разделение на библиотечную и информационную науки является непродуктивным и носит искусственный характер. Наука не может быть целиком посвящена некоторому учреждению; например, медицина не может быть представлена на концептуальном уровне как больничная наука».
С одной стороны, такое разделение внесло свой вклад в кризис идентификации этой науки и фрагментировало стройное здание ее теории, построение которого потребовало нескольких десятилетий. С другой стороны, настаивая на большем числе социальных и гуманитарных аспектов, ассоциированных с передачей информации, библиотечное сообщество в 90-е гг. прошлого века способствовало эволюции в направлении консенсуса в информационной науке. В конечном счете, фокусирование только лишь на научных коммуникациях и передаче информации является слишком ограниченной основой для научной дисциплины. Влияние сообщества информационных ученых расширило концепцию предметной области за счет информационных процессов в тех сферах человеческой деятельности, в которых знания и информация играли жизненно важную роль, таких как коммерческая деятельность и социокультурные коммуникации».
В своем исследовании информационной науки и ее предмета Ингверсен обращается к истокам и основаниям этой науки. Он задавался вопросами: что же было движущей силой попыток, основания науки, занимающейся, главным образом, обработкой документов, и почему было так интересно и даже необходимо серьезно изучать вопрос обеспечения эффективной передачи желаемой и доступной информации от человека-генератора человеку-пользователю? Один из возможных ответов заключается в том, что информационная наука как область знания возникла вследствие осознания проблем как физического, так и интеллектуального доступа к чрезвычайно быстро растущему объему научных знаний (послевоенный информационный взрыв).
Ингверсен полагает, что подобного рода ответы получили широкое распространение, но при этом они являются частично поверхностными. В приведенном объяснении предполагается, что информацию можно приравнивать к документам, таким как публикации и другие физические сущности, содержащие какие-либо сообщения. Однако информация в информационной науке не обозначает физические сущности вроде документов. Если что и произошло в течение XX столетия, так, в первую очередь, это впечатляющий «документальный взрыв» как в науке, так и в обществе, что повлекло за собой усложнение доступа — и физического к документам, и интеллектуального — для получения адекватной информации».
Главный вывод, который делает Ингверсен о том, каким должно быть понятие информации в информационной науке, заключается в следующем. В пределах предметной области информационной науки понятие информации должно удовлетворять двум требованиям. С одной стороны, информация является результатом преобразования в знаковую форму когнитивных структур человека-генератора. При этом учитывается модель представления знаний, имеющихся у получателя этих знаковых форм. С другой стороны, это нечто такое, при восприятии и осознании чего имеющиеся знания получателя информации подвергаются влиянию и трансформируются. В результате, словосочетание «информационное общество» также подразумевает, что общество зависит от того, как оно использует информацию, а не только от того, как оно ее производит.
Необходимо отметить, что в обзоре, в целях различения и сопоставления точек зрения разных ученых с использованием лексически отличающихся выражений разных концептов, информацию как результат преобразования в знаковую форму когнитивных структур человека будем называть знаковой информацией.
Далее Ингверсен пишет: «… по существу, никому не требуется наука для обеспечения доступа к документам. Если что-то и необходимо, то это улучшенные методы, позволяющие людям поспевать за ростом документов. Эта практическая работа уже почти пять тысяч лет выполняется архивариусами (хранителями архивов), библиотекарями и документалистами. Они постоянно извлекали пользу из информационных технологий, доступных им в каждый исторический период времени, начиная с глиняных табличек и заканчивая пергаментом, бумагой и компьютерными методами». Отметим, что первое использование компьютерных технологий для поиска научных документов относится еще к 1960-м гг. прошлого века.
Главной движущей силой использования технологических инноваций была потребность в быстром получении документов, релевантных какой-либо цели или проблеме. Неудивительно, что методы решения проблем доступа к документам и, что более существенно, к потенциально значимой информации все больше определялись используемыми технологиями. Здесь важно отметить идею зависимости методов решения проблем доступа к информации от степени развития используемых технологий. Эта идея, имеющая прямое отношение к проблеме конвергенции, более подробно будет рассмотрена далее. С момента создания в 1958 г. IIS неоднократно предпринимались попытки установить основные направления исследований в информационной науке и определить ее границы с другими областями знания. Основная проблема заключалась в недостатке базовых философских подходов к описанию информационных процессов, кроме подразумеваемых рационалистических взглядов, унаследованных от физических наук. Причиной этому была неопределенность ее положения в системе научного познания. Ряд специалистов настаивали на том, что информационную науку необходимо рассматривать как составляющую естествознания. Поэтому они стремились сформулировать и действительно сформулировали фундаментальные «законы» информации, которые вследствие особенностей человеческого подхода к использованию информации для познавательных целей можно рассматривать лишь как индикаторы наличия информационных процессов. Однако важно отметить и эти попытки «форсированной научной эволюции» (основанной на желании совершенствоваться), поскольку без них данная область знания была бы поглощена близкими когнитивными дисциплинами еще в 1960-хгг. В своем исследовании информационной науки Ингверсен, говоря об истории развития этой области, резюмирует, что за период ее существования предпринимались попытки слияния с другими областями знаний, с тем, чтобы утвердить более весомую научную позицию в системе научного познания. Прослеживаются два основных направления:
(1)движение в направлении теории коммуникаций;
(2) попытка слияния с компьютерной наукой. В то же время ряд ученых приложили значительные усилия для сохранения независимости информационной науки с ее собственной индивидуальностью.
2. Компьютерная наука
В начале реферата уже говорилось, что в английском языке существует как минимум четыре устойчивых словосочетания — informationscience, computerscience, computerandinformationscience, computationalscience, — которые нередко переводятся на русский язык одним словом «информатика». Кроме того, необходимо учитывать, что в английском языке смысл рассматриваемого в этом разделе термина «computerscience» — «компьютерная наука» — за последние 40 лет существенно изменился.
Например, проект ComputingCurricula, в рамках которого были подготовлены «Рекомендации по преподаванию программной инженерии и компьютерной науки в университетах», ведет свой отсчет с 1968 г., когда была опубликована первая версия рекомендаций. С тех пор эти рекомендации обновлялись примерно раз в десять лет совместным комитетом по образованию под эгидой профессиональных ассоциаций AssociationforComputingMachinery (ACM) и IEEEComputerSociety. В конце 1990-х гг. стало ясно, что область знаний, связанная с ИКТ, очень сильно разрослась и ее трудно, если вообще возможно, полностью осветить в рамках одного университетского курса. В связи с этим было принято решение о его разделении на четыре основные специальности — computerscience (компьютерная наука), softwareengineering (программная инженерия), hardwareengineering (проектирование аппаратных платформ) и informationsystems (информационные системы).
После этого разделения предметная область компьютерной науки в проекте ComputingCurricula стала включать следующие 14 разделов: дискретные структуры, основы программирования, алгоритмы и теория сложности, архитектура и организация ЭВМ, операционные системы, распределенные вычисления, языки программирования, взаимодействие человека и машины, графика и визуализация, интеллектуальные системы, управление информацией, социальные и профессиональные вопросы программирования, программная инженерия, методы вычислений.
Естественно, что эти четыре специальности тематически частично пересекаются. Например, тему «Дискретные структуры» изучают в рамках специальности «Программная инженерия», а ряд тем «Программной инженерии» преподается для студентов специальности «Компьютерная наука».
Значительное число основополагающих работ, составляющих теоретические основы компьютерной науки, относится к первой половине XXв. Среди ученых, которые глубоко исследовали теоретические вопросы, связанные с алгоритмами и их возможностями, были Клини, Черч, Тьюринг и Пост. Неформальное понятие алгоритма для решения некоторого класса задач подразумевает некоторый набор правил, с помощью которых решение любой указанной задачи этого класса может быть найдено в случае выполнения этого набора правил. Так подходит к определению алгоритма Г. Эббин-хаус в своей статье «Машины Тьюринга и вычислимые функции. Уточнение понятия алгоритма».
Вплоть до 30-х гг. прошлого столетия понятие алгоритма оставалось интуитивно понятным, имевшим скорее методологическое описание, нежели математическое определение. В истории науки известно много ярких примеров алгоритмов. Среди них алгоритм Евклида нахождения наибольшего общего делителя двух натуральных чисел или двух целочисленных многочленов, алгоритм Гаусса решения системы линейных уравнений, алгоритм разложения многочлена одной переменной на неприводимые множители. Перечисленные алгоритмы позволяли решать задачи путем указания и выполнения конкретных процедур. Для решения подобных задач было достаточно интуитивного понимания алгоритма.
Однако в начале XX в. был сформулирован ряд алгоритмических проблем, решение которых потребовало разработки и применения новых логических средств. Это связано с тем, что доказательство существования и разработку разрешающего алгоритма можно осуществить и с помощью интуитивного понимания алгоритма. Если же требуется доказать, что для решения задачи не существует алгоритма, то в этом случае необходимо точное определение того, что такое алгоритм.
Определение алгоритма было предложено в первой половине XX в. в двух формах: на основе понятия рекурсивной функции и па основе описания процесса, осуществимого на абстрактной машине. Был сформулирован тезис («тезис Тьюринга»), утверждающий, что любой алгоритм может быть реализован на соответствующей машине Тьюринга. Оба подхода, а также другие подходы (Маркова и Поста) привели к одному и тому же классу алгоритмически вычислимых функций и подтвердили целесообразность использования тезиса Тьюринга для решения алгоритмических проблем.
В настоящее время теория алгоритмов является краеугольным камнем фундамента компьютерной науки. С ее помощью были уточнены такие понятия, как доказуемость, эффективность, разрешимость, перечислимость и другие.
В этом разделе сначала будут рассмотрены отдельные вопросы становления компьютерной науки, а затем в ее предметной области будут обозначены те тематические направления, которые являются ключевыми для конвергенции компьютерной и информационной наук.
3. Информационно-компьютерная наука
Материал разд. 1 и 2 позволяет предположить, что одновременно с формированием и институционализацией информационной и компьютерной наук как самостоятельных научных дисциплин и областей применения их результатов наблюдалось развитие отдельных предпосылок их конвергенции. Отметим, что многоаспектное исследование проблемы конвергенции началось более 40 лет назад.
Термин «информационно-компьютерная наука», который вынесен в название этого раздела, одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той разницей, что тогда этот термин употреблялся во множественном числе. Единственное число использовалось ученым начиная с 1983 г. Однако уже в 1963 г. потенциальный результат конвергенции информационной и компьютерной наук позиционировался С. Горном как новая фундаментальная область знаний, что нашло отражение в самом названии его работы — «anewbasicdiscipline».
В течение двадцати лет им была опубликована серия статей о предметной области и методологии информационно-компьютерной науки. В качестве смежных дисциплин С. Горн называет библиотековедение, теорию информационного поиска, информационную науку, кибернетику, когнитивную психологию, искусственный интеллект, семиотику, лингвистику и математику. Среди сфер применения результатов этой науки он выделяет разработку компьютеров, менеджмент и сферу образования.
В 1963 г. Горн предпринял попытку перечислить вопросы, изучаемые информационно-компьютерной наукой: «(Примерами основных вопросов исследования в этой области могут быть системы программирования, проектирование компьютерных систем, искусственный интеллект, информационный поиск и т.д. Вероятностная информационная теория Шеннона определенно принадлежит к этой области знания, но помимо нее существует еще теория информации искусственных языков и ее обработки, которую также необходимо включить в предметную область этой науки. Одним из центральных вопросов этой новой дисциплины, скорее всего, станет синтез и анализ искусственных языков и их процессоров».
В отличие от авторов аналитического доклада, Горн в явном виде включает в перечень направлений, изучаемых информационно-компьютерной наукой, искусственный интеллект, информационный поиск, синтез и анализ искусственных языков. После перечисления этих вопросов, информационно-компьютерная наука далее рассматривается им уже как учебная дисциплина и говорится о необходимости описать способы различения новой области знаний от соседних с ней областей в учебном процессе. К примеру, каким образом абитуриент может узнать, относится ли сфера его интересов именно к этой новой области знаний, а не к одной из уже устоявшихся дисциплин? Какое ему необходимо образование для того, чтобы углубиться в эту новую область? И в чем результат его обучения существенным образом будет отличаться оттого образования, которое потребовалось бы ему в другой области?
В 60-х гг. прошлого века ощущалась потребность в оценке перспектив развития этой повой дисциплины, в ее позиционировании среди существовавших уже тогда областей знаний и учебных дисциплин. Горн рассматривает эти вопросы, отталкиваясь в своих рассуждениях от профессиональных интересов ученых в этой области еще на, стадии получения ими образования: «Информационно-компьютерная наука рассматривает прагматические аспекты использования символов их пользователями и интерпретаторами в качестве еще одного центрального вопроса таким же образом, как эти аспекты должны исследоваться специалистами в области лингвистики, психологии, философии и инженерных наук.
Таким образом, студент, изучающий численный анализ, в процессе разработки или анализа какого-либо алгоритма мыслит себя как математик, если его единственный интерес заключается в доказательстве существования алгоритма или определения его точности. Но он является специалистом в области информационно-компьютерной науки, если рассматривает этот алгоритм прагматически, например с точки зрения его реализации (обработки процессором), и интересуется эффективностью его работы, временными затратами, распределением памяти и т.д.
Аналогично студент, изучающий процедуру адаптивного управления, описывающую поведение животного в некоторой ситуации, позиционирует себя как психолог, если его главной задачей является выяснение того, обладает ли он хорошей моделью поведения этого животного. Если его интересует проблема искусственного интеллекта как одного из направлений информационно-компьютерной науки, то он интересуется применимостью этой процедуры независимо от того, является ли она моделью поведения животного или не является.
Студент, занимающийся порождающей грамматикой, мыслит себя как лингвист, если его больше всего интересует, действительно ли естественный язык работает так, а не иначе. Однако он думает как ученый в области информационно-компьютерной науки, если его занимает вопрос, каким образом можно использовать эту грамматику в информационной системе. Лингвист может рассматривать механизм стековой памяти, но с глубиной не более семи из-за ограниченных возможностей локальной памяти человека, но для решения информационно-компьютерных задач такой глубины явно недостаточно». Рассмотрев в статье 1963 г. эти примеры, Горн предлагает перечень тех дисциплин, которые должны преподаваться студентам, изучающим информационно-компьютерную науку, включая математику, физику, философию, лингвистику, психологию, вычислительную технику и компьютерное программирование.
Предложенный подход к изучению информационно-компьютерной науки уже тогда начал реализовываться в Пенсильванском университете. Через двадцать лет, когда уже накопился большой опыт ее преподавания, Горн пишет, что его понимание концепции информационно-компьютерной науки заключается в том, что эта область знаний не является ветвью математики, так как она должна соотносить себя с прагматическими вопросами, от которых математика не должна зависеть.
Следует отметить, что процитированная статья начинается со следующей фразы: «Позвольте мне. прежде всего, выбрать более короткое название, чем информационно-компьютерная наука. Я выбираю термин «информатика», созвучный французскому Informatique и немецкому Informalik. Он несет в себе идею информации, а оканчивается так же, как и математика, подразумевая формализованную теорию. Плохо то, что при использовании слова «информатика» теряется компьютерная составляющая в названии и, кроме того, оно не вызывает ассоциаций с какой-либо экспериментальной основой».
Следовательно, Горн, используя в 1983 г. термин «информатика», подразумевает под ним именно информационно-компьютерную науку. Ученый обращается к истокам этой дисциплины, чтобы дать четкое определение информатике: «Все, что я до сих пор говорил о вычислениях, ориентировано на практическую деятельность и связано с компьютером. Но сама теория вычислений уже сформировалась и существовала к тому времени, когда появились цифровые компьютеры. Специалисты в области символьной логики уже исследовали логические пределы вычислений; была описана универсальная машина Тьюринга и доказана неразрешимость проблемы остановки; Гедель продемонстрировал пределы формализма при помощи своих теорем о неразрешимости; Черч, Клини и Кэрри проанализировали вычисления в теории рекурсивных функций и комбинаторной логике; Туэ и Пост, а в более позднее время Марков, рассмотрели вычисления с синтаксической точки зрения. Поэтому, когда появились компьютеры, обсуждение лингвистики естественных языков Ноамом Хомским происходило в ракурсе вычислений. В результате этих новых разработок появились лингвистические описания процессов программирования, математическая теория автоматов и формальные языки. Эти результаты, в свою очередь, повлияли на разработки языков программирования и программируемых вычислительных машин. Теперь под информатикой мы понимаем нечто, связанное с синтезом и анализом символьных выражений, а также синтез и анализ процессоров, которые интерпретируют, транслируют и обрабатывают такие выражения. Если говорить более прозаично, то информатика занимается изучением, проектированием и использованием структур данных и их обработкой ».
Главный вывод Горна о составе и статусе новой области знания, которым он завершает статью, состоит в следующем: « не следует отделять компьютерную науку от информационной науки, а следует пытаться отстаивать единую область знаний — информатику. Любая попытка поощрить такое разделение повлечет за собой отделение практической деятельности от знаний, как это произошло с математикой Пифагора, риторикой софистов, метафизикой и органоном Аристотеля, грамматикой стоиков, логикой и грамматикой логических позитивистов. Такое разделение будет причиной прекращения деятельного кипения, которое поддерживается сплавом знаний и практической деятельности».
Проиллюстрировать последствия подобного отделения практической деятельности от знаний можно было бы количественно с помощью диаграмм, подобных рис. 2, на которых доля компьютерной науки равна 4,55% для европейских патентов и 2,35% для патентов США за период 1992-1996 гг. Однако для полноты картины явно не хватает исходных данных для выявления тренда изменений этих долей во времени.
Следует вернуться к проблеме конвергенции. Важным этапом в развитии идеи Горна, позиционирующей информатику как единую область знаний и охватывающую предметные области компьютерной и информационной наук, были работы Ю. А. Шрейдера. В статье «Информация и знание» говорится, что не существует двух информатик (информационной науки и компьютерной науки), а есть два облика информатики. Первый из них (информационная наука) дополнительно нагружен представлениями о традиционном информационном обслуживании специалистов-ученых и инженеров в области их профессиональных интересов. Второй облик (компьютерная наука) неправомерно искажен чисто программистскими проблемами, не специфичными для информатики. Специфические же проблемы информатики оказываются там, где возникают задачи информационного представления знаний в удобной для обработки, передачи и творческого реконструирования знаний в результате усилий пользователя. В этой же работе Ю.А. Шрейдер формулирует ряд положений научной парадигмы информатики; «информация есть общественное достояние, она в принципе социальна, в то время как знание, вообще говоря, соотнесено с конкретной личностью, с тем, кто им владеет и непосредственно пользуется. Информация должна пройти через «когнитивный экран» тех, для кого она представляет ценность. Так возникает необходимость считаться не только с существованием мира объективированного социализированного знания, т.е. информации как превращенной формы знания, но и с феноменом личностного знания. Тождественность информации и знания при этом исключается, но информация как превращенная форма знания сохраняет следы своего происхождения. Наиболее принципиальные вопросы информатики всегда возникали на стыке информации и знания, там, где речь шла о превращении одного в другое. Далее Шрейдер пишет о пропасти, разделяющей информацию и знания как сущности разной природы.
Заключение
Обзор многолетней истории проблемы конвергенции информационной и компьютерной наук позволяет сделать следующие выводы.
Во-первых, приведенные положения из работ Горна и Шрейдера являются ключевыми для описания научной парадигмы информатики как информационно-компьютерной науки, но не включают всех необходимых ее составляющих, в том числе аксиоматику, классификацию объектов, процессов и явлений этой области знаний, а также систему терминов.
Во-вторых, процессы понимания, осознания и экспликации знаний в настоящее время по-прежнему остаются во многом невыясненными. В информационной науке они исследуются как когнитивные и креативные процессы, с которыми неразрывно связаны процессы генерации информации, социальных коммуникаций и понимания информации. В этой науке знания человека (в том числе ментальная информация Брукса) и информация (знаковая информация Ингверсена и языковая информация Фаррадейна) соотносятся между собой как сущности разной природы.
В-третьих, в компьютерной науке в качестве базовых понятий используются, как правило, «символы абстрактного алфавита», в явном виде не соотнесенные со знаниями человека и ментальной информацией Брукса, а также со знаковой информацией Ингверсена и языковой информацией Фаррадейна. Например, в классической работе Тьюринга слова «знания» и «информация» не используются, а рассматриваются лишь линейные символьные выражения. Однако в этой работе отмечается, что в одной ячейке может располагаться линейная последовательность символов, трактуемая как единый сложный символ, и проводится аналогия между сложными символами и словами европейских языков.
Таким образом, имеется непустое пересечение множества символьных выражении «языка» компьютерной пауки и множества слов естественных языков информационной науки, являющихся знаковой информацией, т.е. знаковыми формами представления знаний и главной сущностью социокультурньтх коммуникаций. Это объектное пересечение (т.е. пересечение объектов исследования в компьютерной и информационной науках) относится одновременно к предметным областям обеих наук. Однако эти объекты в компьютерной науке трактуются и обрабатываются как абстрактное множество символьных выражений, а в информационной науке эти же объекты трактуются и обрабатываются как множества конкретных слов естественных языков с их собственными планами выражения и содержания. Для интеграции двух подходов к трактовке и обработке этого объектного пересечения необходима новая научная парадигма информационно-компьютерной науки. Научная парадигма информационно-компьютерной науки, которая будет предлагать ответы на поставленные вопросы, должна включать описание системы аксиом и теоретических оснований этой науки. При этом с единых концептуальных позиций должны быть описаны и классифицированы множество абстрактных символов компьютерной науки и множество конкретных знаковых систем (в том числе естественные языки) информационной науки. Должны быть описаны отношения между этими множествами символов и знаков на стыке абстрактного и конкретного, включая процессы превращения одного в другое, а также процессы локальной генерации отдельных «квантов" знаний, их интеграции в цифровой среде и глобального использования в среде социальных коммуникаций на символьно-знаковой основе.
В завершение необходимо отметить, что настоящий обзор был подготовлен при поддержке РФФИ и в соответствии с правилами Фонда должен включать также описание результатов проектов по тематике обзора, финансируемых по грантам РФФИ. Однако авторам не удалось найти публикаций с изложением результатов проектов РФФИ, посвященных проблеме конвергенции информационной и компьютерной наук, а также вопросам определения количественных индикаторов взаимных связей информационной и компьютерной наук с ИКТ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Зацман И.М., Кожунова О.С. «Предпосылки и факторы конвергенции информационной и компьютерной наук» // Информатика и её применение.-2008.- Т. 2. Вып. 1.- С. 77-97
www.ronl.ru
ГОУ ВПО «Курский Государственный Медицинский Университет»
Кафедра Информатики и вычислительной техники
Реферат по информатике на тему
«Информатика как наука: развитие и перспективы»
Выполнил: студент 1-го курса
Ларин Сергей
Проверил: Артеменко
Виктор Сергеевич
Курск, 2009
План
Введение
1. Появление и развитие
1.1 Этап иероглифической символики
1.2 Этап абстрактной символики
1.3 Этап картографии, технической графики и информационной визуализации и аудирования
1.4 Этап книгопечатания
1.5 Этап технической (индустриальной) революции 19 в.
1.6 Этап математизации и формализации знаний
1.7 Этап информатизации, информационно — логического представления знаний
1.8 Этап автоформализации знаний
2. Структура
2.1 Теоретическая информатика
2.2 Математическая логика
2.3 Теория информации
2.4 Системный анализ
2.5 Кибернетика
2.6 Биоинформа́тика
2.7 Программирование
3. Кибернетика и информатика
Заключение
Литература
Введение
Прогресс невозможен без систематизации, накопления, передачи и сохранения знаний. Наши предки на каменных поверхностях пещер, на глиняных дощечках, на пергаменте и папирусе, пытались передать и сохранить свои знания для потомков. Заметим, что осуществлять строительство, проводить научные исследования, заниматься торговлей и т.д. очень трудно на основе лишь собственного ума и жизненного опыта. По мере накопления человечеством знаний стали актуальными вопросы сохранения, тщательного отбора и систематизации имеющейся информации. Так постепенно человечество пришло к науке, называемой информатикой.
Информа́тика (ср. нем. Informatik, фр. Informatique, англ. computer science — компьютерная наука — в США, англ. computing science — вычислительная наука — в Великобритании) — наука о способах получения, накоплении, хранении, преобразовании, передаче и использовании информации. Она включает дисциплины, так или иначе относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования. Было бы уместным привести слова известного нидерландского ученого Эдсгер Дейкстра: «Информатика не более наука о компьютерах, чем астрономия — наука о телескопах». И действительно – эта сравнительно молодая наука, поистине велика по своим масштабам развития – всего за полвека она приобрела статус практически мировой науки, без которой сейчас не сможет работать ни одно предприятие, да что уж там – ни одна экономика любой страны не сможет существовать без этой науки. Сегодня информатика стала также и мировой индустрией. Кризис, затронувший все сферы жизни никак не смог повлиять на сферу информационных технологий. Самые богатые люди мира по версии журнала «Forbes» задействованы в сфере информационных технологий. Попробуем разобраться в истории этой науки, её структуре, а так же в перспективах её развития.
1. Появление и развитие информатики
1.1 Этап иероглифической символики
Изначально носителем информации была речь. Развитие речи, языка — объективный процесс в развитии общества. Как отмечал Ф. Энгельс, “развивающиеся люди развились до того, что им стало необходимо что-то сказать друг другу”. Труд сыграл свою роль в развитии человека. Речь (как отражение мыслительных процессов) повлияла на развитие человека не в меньшей степени. Язык обладает в среднем 20% избыточностью, т.е. любое сообщение можно было бы без потери информации сократить на 1/5, однако при этом резко уменьшается помехоустойчивость и воспринимаемость информации. К самым ранним знаковым системам относятся: приметы, гадания, знаменья, язык, изобразительное искусство, музыка, графика, пластика, танец, пантомима, архитектурные сооружения, костюм, народные ремесла, обряды. Первые примеры информационной символики были предоставлены в каменном веке в виде пиктографического письма (рисунков) на камне. В бронзовом веке появились изображения повторяющихся систем понятий – идеограмм, которые с конца IV века до н.э. превратились в рисуночное иероглифическое письмо. В то же время, благодаря развитию производства и торговли совершенствуется числовая символика, которая вначале возникла в виде счета из двух цифр 1 и 2. Все остальные количества обозначались понятием “много”. Дальнейшее развитие счета произошло, благодаря нашим физиологическим особенностям наших рук — пальцам (счёт с 5 до 10). Клинописная запись счета появилась в Вавилоне в III тыс. до н.э. Далее появились различные способы записи счета, например, вавилонская, критская, арабская, латинская и др. Вавилонская система счета позволяет вести запись чисел в пределах 1 млн. и выполнять действия с простыми дробными числами. В 5-4 в. до н.э. на острове Крит применяется удобная для записи десятичная символика счета. Древние римляне положили в основу алфавита счисления иероглифическое обозначение пальцев рук (все символы этой системы счисления можно изобразить с помощью пальцев рук). Ко времени расцвета римской культуры, эти значки были заменены похожими на них латинскими. Затем у индусов арабы заимствовали искусство быстрого счета (налицо признаки автоматизации вычислений) и значки для записи чисел, т.е. цифры, которые в VII-VIII в. до н.э. распространились и на европейском континенте.
1.2 Этап абстрактной символики
Иероглифическое письмо, хоть и является древнейшим, сохранилось до наших дней в ряде регионов (Китай, Япония, Корея). Его сохранению способствовало удобство, наглядность и то, что народы этих стран были этнически однородны и из-за особенностей культуры, традиций, географического положения слабо мигрировали. В Средиземноморье же были предпосылки совершенствования письма: различные языковые формы, развитые межнациональные торговые связи, относительно нестабильная политическая обстановка в государствах и миграция населения. Поэтому здесь за короткий исторический период завершился переход от иероглифической системы письма к абстрактной и более удобной для чтения системы клинописи на сырых глиняных табличках (III-II в. до н.э.). Следующий период создания последовательного слогового письма на глиняных табличках — вавилонский. Вавилонский язык впервые в истории начинает выполнять международные функции в дипломатии и торговле, т.е. приобретает коммуникационные и терминообразующие функции. Новым этапом явилось создание в X-IX в. до н.э. финикийского алфавита. Этап перехода к алфавитной системе завершился в VIII в. до н.э. созданием на основе финикийского письма греческого алфавита, который впоследствии стал основой всех западных письменных систем. Усовершенствованием этой информационной символики стало введение во II-I в. до н.э. в Александрии начал пунктуации. Развитие письменной символики завершается в Европе в XV в. созданием пунктуации современного вида. Появляется древнегреческая научная терминология, благодаря которой началось устранение излишней информационной избыточности (она как будет показано ниже — и благо, и вред). В период Возрождения древнегреческие и латинские языки послужили основой для создания терминологических систем в различных областях знаний. Это период расцвета не только культуры, искусства, поэзии, но и таких способов актуализации знаний, как виртуализация связей и отношений, например, архитектурные сооружения и др. Математическая символика продолжает качественно развиваться благодаря фундаментальным открытиям математики таким, как, например, создание совершенной алгебраической символики (XIV-XVII в.), введение знаков операций (XV в.), введения знаков равенства, бесконечности (XVII в.), появления знаков степени, дифференциала, интеграла, производной (XVII в.) и др.
1.3 Этап картографии, технической графики и информационной визуализации и аудирования
Особая форма представления, визуализации знаний — карты, отображающие явления природы и общества в виде информативных образов и знаков. Первые карты, дошедшие до наших дней, были составлены в Вавилоне (III-I тыс. до н.э.). Карта мира была впервые составлена Птолемеем во II в. до н.э. Создание новых картографических проектов и технологий их составления происходит в конце XVI в. Возникновение технической графики относится ко времени появления ранней письменности и развивается в связи с сооружением сложных объектов (замечательные пирамиды, дворцы, шахты, водопроводные системы) в III-II тыс. до н.э. Дальнейшее развитие техническая графика получила в эпоху Возрождения в связи с конструированием сложных машин и механизмов, например, военного характера и возведением крупных городов. Значительно позже развиваются элементы виртуализации связей и отношений в картинах многих известных художников (Дюрер, Эшер и др.). В эпоху Возрождения также предпринимаются попытки не только визуализации, на и аудирования, искусственного создания звуков (озвучивания информации). Появились модели говорящих машин. Например, в 1770 г. в Петербургской Академии наук сотрудник Санкт-Петербургского университета Краценштейн смоделировал акустические резонаторы, имитирующие голос человека. Затем, позже, Вольфганг фон Кемпелен разработал, а Уитстон построил «говорящие меха», создававшие воздушный поток для возбуждения вибрирующих язычков, игравших роль голосовых связок. В 1876 г. Александр Грейам Белл получил американский патент на устройство, названное телефоном.
Бумажный этап развития информатики можно отсчитывать, видимо, с X в., когда бумага стала производиться на предприятиях в странах Европы. Эпоха Возрождения сыграла исключительную роль в развитии не только литературы и искусства, но и информатики, особенно, её гуманитарных основ и приложений. С расширением торговли и ремесел появились городские почты: с XV в. – частная почта, с XVI в. – королевская почта. Благодаря этим стабильным коммуникациям информационная деятельность начинает расширяться, появляются первые университеты (Италия, Франция), которые начинают играть роль центров хранения и передачи информации, центров культуры и знания. Классическое университетское образование базируется на фундаментальности, универсальности, гармонизации образования, методов и средств актуализации информации.
1.4 Этап книгопечатания
Книгопечатание было изобретено в Германии в XV в. как массовая деятельность и стало началом нового научного этапа в естествознании (станок Гуттенберга, 1440-1450). Главным качественным достижением того времени стало возникновение систем научно-технической терминологии в основных отраслях знаний, появились журналы, газеты, энциклопедии, географические карты. Происходило массовое тиражирование по пространству информации на материальных носителях, что приводило к росту профессиональных знаний и развитию информационных технологий. “Книгопечатание явилось могучим орудием, которое охраняло мысль личности, увеличило ее силу в сотни раз” (В.И. Вернадский).
1.5 Этап технической (индустриальной) революции 19 в.
Книгопечатание развивало науки, способствовало систематизации и формализации знаний по отраслям. Эти знания можно было теперь быстро тиражировать (налицо появление ещё одного важного свойства информации). Знания стали доступны многим, в том числе и территориально удаленным друг от друга, а также удаленным по времени участникам трудового процесса (усиливаются пространственно-временные свойства информации). Появляются признаки параллелизма в передаче и актуализации информации, знаний. Начала раскручиваться спираль технической цивилизации: текущее знание – текущее общественное производство – новое знание – новое общественное производство. Печатный станок резко повысил пропускную способность социального канала обмена знаниями. Новый этап в развитии информатики, связанный с технической революцией 19 в., ассоциируется с началом создания регулярной почтовой связи, как формы стабильных международных коммуникаций. Затем возникли фотография (1839 г.), телеграф (1832 г.), телефон (1876 г.), радио (1895 г.), кинематограф (1905 г.), беспроволочная передача изображения (1911 г.), промышленное телевидение (1920 г.), цифровые фотография и телевидение, сотовая связь, IP-телефония (конец XX-го века).
1.6 Этап математизации и формализации знаний
С развитием промышленной революции становится все более острой потребность в создании системы описания и использования профессиональных знаний, введения фундаментальных и профессиональных понятий, формирования основных элементов технологии формализации профессиональных знаний. Первые признаки этого процесса восходят к временам, когда жрецы отказались от контроля над всем и всеми и перешли к индивидуальной специализации (появились первые специалисты — звездочеты, лекари и др.). Наиболее успешно развивается в этот период процесс формализации астрономических знаний – появляются книги с астрономическими формулами, таблицами, а на их базе разрабатываются навигационные инструменты, что позволяло передавать профессиональные знания и умения, например, за несколько лет обучать профессионально мореплавателя. Возможность процесса отчуждения профессиональных знаний от их носителей до самого последнего времени определялась возможностью формализации профессиональных знаний математическими методами и аппаратом. Области профессиональных знаний, которые оказались более формализуемыми, получили название точных или естественных наук – математика, физика, биология, химия и др. Остальные области образовали гуманитарные науки. Процесс формализации знаний, как правило, сводился к попыткам выделения из всего многообразия сведений в некоторой области человеческой деятельности небольшой части, логически определяющей достаточно многое (система аксиом и правила вывода). Отправитель и получатель информации (знаний) пользовались некоторым общим набором правил для их представления и восприятия — формализмом представления знаний. Мысль, которую нельзя выразить формализмом (языком), не может быть включена в информационный обмен, в обмен знаниями. В отраслях науки формируются специфические языковые системы, среди которых особенно важен язык математики, как информационная основа системы знаний в точных, естественных науках. Свои языки имеют химия (язык структурных химических формул, например), физика (язык описания атомных связей, например), биология (язык генетических связей и кодов) и т.д. Нынешний этап развития информатики характерен созданием и становлением языка информатики.
1.7 Этап информатизации, информационно — логического представления знаний
С появлением ЭВМ впервые в человеческой истории стал возможен способ записи и долговременного хранения профессиональных знаний, ранее формализованных математическими методами (алгоритмов, программ, баз данных, эвристик и т.д.). Эти знания, а также опыт, навыки, интуиция могли уже использоваться широко и без промежуточного воздействия на человека влиять на режим работы производственного оборудования. Процесс записи ранее формализованных профессиональных знаний в форме, готовой для воздействия на механизмы (автоматы), получил изначально название программирование. Эту деятельность часто отождествляют с искусством. Рост численности людей, занятых в информационной сфере, был вызван постоянным усложнением индустриального общества и связей в нём. В начале 70-х годов начал наблюдаться информационный кризис. Он проявился в снижении эффективности информационного обмена: резко возрос объём научно-технической публикации; специалистам различных областей стало трудно общаться; возрос объём используемой неопубликованной информации; возникли сложности в восприятии, переработке информации, выделении нужной информации из общего потока и др. Если машины и системы автоматизации в сфере материального производства постоянно совершенствовались и, соответственно, производительность труда там росла, то в сферу обработки информации средства автоматизации проникали с большим трудом. Численность людей в информационной сфере к началу 80-х годов в большинстве развитых стран составляло около 60% от общего числа занятых в производстве и продолжало расти, т.е. ЭВМ применялась там, где существовала формальная постановка задач, алгоритм. Кроме этого, ЭВМ использовалась для хранения и обработки больших наборов данных по стандартным процедурам. В то же время, область профессионально-человеческой деятельности, которая поддается пока формализации, алгоритмизации, а, следовательно, — и автоматизации с помощью ЭВМ, составляет только небольшую часть формализованных знаний, большая часть айсберга знаний пока плохо формализована и плохо структурирована. Общую структуру накопленных человечеством профессиональных знаний можно представить в виде пирамиды. Пирамида – это универсальная и замечательная структура — инвариант многих развивающихся процессов (возможно, этим объясняется тяга к построении пирамид в древности). В основании этой пирамиды лежит слой знаний, в данный момент практически недосягаемый, в частности, неотделимый от их авторов (существующий, например, на уровне подсознания) и не формализуемый. Следующий слой – это простые (“ремесленнические”) знания, которые могут быть переданы по принципу “делай как я”. Выше расположены знания, доступные для объяснения, но не всегда формально описываемые. Затем идут формально описываемые знания. Самый верхний, относительно меньший по объёму слой составляют аксиоматически построенные теории.
1.8 Этап автоформализации знаний
Этот этап тесно связан с развитием когнитологии, персональных компьютеров и вычислений, делающих возможным формальное описание (а, следовательно, актуализацию, передачу, хранение, сжатие) исследователями накопленного знания, опыта, профессиональных умений и навыков. Развиваются когнитивные методы и средства, позволяющие строить решения проблем “по ходу решения, на лету”, особенно эффективно в тех случаях, когда исследователю неизвестен путь решения. Развиваются методы виртуализации и визуализации. Этот этап очень важен для информатики, ибо он стал позволять решать межпредметные задачи, как правило, плохо структурируемые и формализуемые, а также позволил использовать типовые инструментальные системы. Используется когнитивная графика – графика, порождающая новые решения, а также “виртуальный мир” – искусственное трехмерное пространство (одну из осей координат можно условно считать “пространственной”, другую — “временной”, третью — “информационной”) и визуальные среды (например, Visual-среды).
2. Структура
2.1 Теоретическая информатика
Теоретическая информатика – это научная область, предметом изучения которой являются информация и информационные процессы; в которой осуществляется изобретение и создание новых средств работы с информацией. Как любая фундаментальная наука, теоретическая информатика (в тесном взаимодействии с философией и кибернетикой) занимается созданием системы понятий, выявлением общих закономерностей, позволяющих описывать информацию и информационные процессы, протекающие в различных сферах (в природе, обществе, человеческом организме, технических системах).
2.2 Математическая логика
Математическая логика (теоретическая логика, символическая логика) — раздел математики, изучающий доказательства и вопросы оснований математики. «Предмет современной математической логики разнообразен.» Согласно определению П. С. Порецкого, «математическая логика есть логика по предмету, математика по методу». Согласно определению Н. И. Кондакова, «математическая логика — вторая, после традиционной логики, ступень в развитии формальной логики, применяющая математические методы и специальный аппарат символов и исследующая мышление с помощью исчислений (формализованных языков).» Это определение соответствует определению С. К. Клини: математическая логика — это «логика, развиваемая с помощью математических методов». Так же А. А. Марков определяет современную логику «точной наукой, применяющей математические методы». Все эти определения не противоречат, но дополняют друг друга.
Применение в логике математических методов становится возможным тогда, когда суждения формулируются на некотором точном языке. Такие точные языки имеют две стороны: синтаксис и семантику. Синтаксисом называется совокупность правил построения объектов языка (обычно называемых формулами). Семантикой называется совокупность соглашений, описывающих наше понимание формул (или некоторых из них) и позволяющих считать одни формулы верными, а другие — нет.
2.3 Теория информации
Теория информации (математическая теория связи) — раздел прикладной математики, определяющий понятие информации, её свойства и устанавливающий предельные соотношения для систем передачи данных. Как и любая математическая теория, оперирует с математическими моделями, а не с реальными физическими объектами (источниками и каналами связи). Использует, главным образом, математический аппарат теории вероятностей и математической статистики.
Основные разделы теории информации — кодирование источника (сжимающее кодирование) и канальное (помехоустойчивое) кодирование. Теория информации тесно связана с криптографией и другими смежными дисциплинами.
2.4 Системный анализ
Системный анализ — научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов. Системный анализ возник в эпоху разработки компьютерной техники. Успех его применения при решении сложных задач во многом определяется современными возможностями информационных технологий. Н.Н. Моисеев приводит, по его выражению, довольно узкое определение системного анализа [1]: «Системный анализ — это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных систем — технических, экономических, экологических и т.д. Результатом системных исследований является, как правило, выбор вполне определенной альтернативы: плана развития региона, параметров конструкции и т.д. Поэтому истоки системного анализа, его методические концепции лежат в тех дисциплинах, которые занимаются проблемами принятия решений: теории операций и общей теории управления».
2.5 Кибернетика
Кибернетика (от греч. kybernetike — «искусство управления», от греч. kybernao — «правлю рулём, управляю», от греч.КхвеснЮфзт — «кормчий») — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.
В теории информации термин кибернетика впервые был предложен Норбертом Винером в 50-х годах.
2.6 Биоинформа́тика
Биоинформа́тика или вычисли́тельная биоло́гия — одна из дисциплин биологии, развивающая использование компьютеров для решения биологических задач. Под биоинформатикой понимают любое использование компьютеров для обработки биологической информации. На практике, иногда это определение более узкое, под ним понимают использование компьютеров для обработки экспериментальных данных по структуре биологических макромолекул (белков и нуклеиновых кислот) с целью получения биологически значимой информации.
Термины биоинформатика и вычислительная биология часто употребляются как синонимы, хотя последний чаще указывает на разработку алгоритмов и конкретные вычислительные методы. Считается, что не всякое использование вычислительных методов в биологии является биоинформатикой, например, математическое моделирование биологических процессов — это не биоинформатика.
2.7 Программи́рование
Программи́рование — процесс и искусство создания компьютерных программ и/или программного обеспечения с помощью языков программирования. Программирование сочетает в себе элементы искусства, фундаментальных наук (прежде всего информатика и математика), инженерии, спорта и ремесла.
В узком смысле слова, программирование рассматривается как кодирование алгоритмов на заданном языке программирования. Под программированием также может пониматься разработка логической схемы для ПЛИС, а также процесс записи информации в ПЗУ. В более широком смысле программирование — процесс создания программ, то есть разработка программного обеспечения.
3. Кибернетика и информатика
Современная кибернетика началась в 1940-х годах как междисциплинарные исследования, соединяющее области систем управления, теории электрических цепей, машиностроения, логического моделирования, эволюционной биологии, неврологии. Системы электронного управления берут начало с работы инженера Bell Telephone Laboratories Harold S. Black в 1927 году по использованию отрицательной обратной связи, для управления усилителями. Идеи также имеют отношения к биологической работе Ludwig von Bertalanffy в общей Теории Систем.
Ранние применения отрицательной обратной связи в электронных схемах включали контроль артиллерийских установок и радарной антенны во время Второй Мировой Войны. Jay Forrester, аспирант в Лаборатории Сервомеханизмов в Массачусетском технологическом институте, работавший во время Второй Мировой Войны с Gordon S. Brown, над совершенствованием систем электронного управления для американского Флота, позже применил эти идеи к общественным организациям, таким как корпорации и города как первоначальный организатор Школы Индустриального Управления Массачусетского технологического института в MIT Sloan School of Management. Forrester известен как основатель Системной Динамики. W. Edwards Deming, гуру комплексного управления качеством, для которого Япония назначила свою главный послевоенный индустриальный приз, был молодым специалистом в Bell Telephone Laboratories в 1927 и, возможно, был под влиянием сетевой теории (по-русски — Сетевой анализ). Deming сделал «Понимающие Системы» одним из четырёх столпов того, что он описал как «Глубокое Знание» в его книге «Новая Экономика».
Многочисленные работы возглавляли соединение в этой области. В 1935 российский физиолог Анохин Пётр Кузьмич издал книгу, в которой было изучено понятие обратной связи («обратная афферентация»). Исследование и математическое моделирование регулирующих процессов стали продолжительным исследовательским усилием, и две ключевых статьи были опубликованы в 1943. Этими работами были «Поведение, Цель и Телеология» Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener, и Julian Bigelow; и работа «Логическое Исчисление Идей, Постоянных в Возбуждённой Деятельности» Warren McCulloch и Walter Pitts.
Кибернетика как дисциплина была твёрдо установлена Wiener, McCulloch и другими, такими как W. Ross Ashby и W. Grey Walter. Walter был одним из первых, кто построил автономные роботы в помощь исследованию поведения животных. Вместе с США и Великобританией, важным географическим местоположением ранней кибернетики была Франция.
Весной 1947, Wiener был приглашён на конгресс по гармоническому анализу, проведённому в Nancy, Франция. Мероприятие было организовано Bourbaki, французским научным обществом, и математиком Szolem Mandelbrojt (1899—1983), дядей всемирно известного математика Benoît Mandelbrot.
Во время этого пребывания во Франции Wiener получил предложение написать сочинение на тему объединения этой части прикладной математики, которая найдена в исследовании Броуновского движения и в телекоммуникационной инженерии. Следующим летом, уже в Соединённых Штатах, Wiener решил ввести неологизм кибернетика в свою научную теорию. Название Кибернетика было придумано, чтобы обозначить исследование «целенаправленных механизмов» и было популяризировано через его книгу Кибернетика, или исследование контроля и коммуникации животного и машины. (Hermann & Cie, Париж, 1948). В Великобритании это стало центром для Ratio Club.
В начале 1940-ых Джон фон Нейман, более известный по его работам в математике и информатике, внёс уникальное и необычное дополнение в мир кибернетики: клеточные автоматы фон Неймана, и их логическое продолжение Универсальный Конструктор фон Неймана. Результатом этих обманчиво простых мысленных экспериментов стало понятие самовоспроизводства, который кибернетика приняла как основное понятие. Понятие, что те же самые свойства генетического воспроизводства относились к социальному миру, живым клеткам, и даже компьютерным вирусам, является дальнейшим доказательством несколько удивительной универсальности кибернетических исследований.
Wiener популяризировал социальные значения кибернетики, проведя аналогии между автоматическими системами (такими как регулируемый паровой двигатель) и человеческими институтами в его бестселлере The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society (Houghton-Mifflin, 1950).
В то время как не мало исследовательских организаций сосредоточились на кибернетике, Биологическая Компьютерная Лаборатории в университете Иллинойса, Urbana-Champaign, под руководством Heinz von Foerster, была главным центром кибернетических исследований в течение почти 20 лет, начиная с 1958 г..
В течение прошлых 30 лет кибернетика прошла цикл взлётов и падений, становясь всё более значимой в области искусственного интеллекта и биологических машинных интерфейсов (то есть киборгов), и когда это исследование лишилось поддержки, область в целом сбилась со своего основного направления.
В 1970-ых новая кибернетика проявилась во многих областях, сначала в биологии. Некоторые биологи под влиянием кибернетических понятий (Maturana и Varela, 1980; Varela, 1979; Atlan, 1979), осознали, что кибернетические метафоры программы, на которых базировалась молекулярная биология, представляли собой концепцию автономии невозможную для живого существа. Следовательно, этим мыслителям пришлось изобрести новую кибернетику, более подходящую для организаций, которые человечество обнаруживает в природе — организации, которые он самостоятельно не изобрёл. Возможность того что эта новая кибернетика могла также составлять социальные формы организации, оставалась объектом дебатов среди теоретиков на самоорганизации в 1980-ых.
В политологии Проект Cybersyn попытался ввести кибернетически административно-командную экономику в течение начала 1970-ых. В 1980-ых, в отличие от её предшественника, новая кибернетика интересуется взаимодействием автономных политических фигур и подгрупп, и практического и рефлексивного сознания предметов, создающих и воспроизводящих структуру политического сообщества. Основное мнение — рассмотрение рекурсивности, или само-зависимости политических выступлений, как в отношении выражения политического сознания, так и путями, в которых системы создаются на основе себя.
Geyer и van der Zouwen в 1978 обсуждали много особенностей появляющейся «новой кибернетики». Одна особенность новой кибернетики — то, что она рассматривает информацию как построенную и восстановленную человеком, взаимодействующим с окружающей средой. Это обеспечивает эпистемологическое основание науки, рассматривая это как зависимое от наблюдателя. Другая особенность новой кибернетики — свой вклад к соединению «микромакро-промежутка». Таким образом, это связывает человека с обществом. Geyer и van der Zouwen также отметили, что переход от классической кибернетики к новой кибернетике приводит к переходу от классических проблем к новым проблемам. Эти изменения в размышлении включают, среди других, изменения от акцента на управляемой системе, к управляющей, и фактору, который направляет управляющие решения. И новый акцент на коммуникации между несколькими системами, которые пытаются управлять друг другом.
Недавние усилия в истинном направлении кибернетики, системы контроля и поведения на стадии становления, в таких смежных областях, как теория игр (анализ группового взаимодействия), и Metamaterials (исследование материалов со свойствами вне ньютоновых свойств их составляющих атомов), системы обратной связи в эволюции, и метаматериал (изучение материалов со свойствами за Ньютоновскими свойства их составных атомов), привели к возрождению интереса в этой всё более актуальной области.
Объектом кибернетики являются все управляемые системы. Системы, не поддающиеся управлению, в принципе, не являются объектами изучения кибернетики. Кибернетика вводит такие понятия, как кибернетический подход, кибернетическая система. Кибернетические системы рассматриваются абстрактно, вне зависимости от их материальной природы. Примеры кибернетических систем — автоматические регуляторы в технике, ЭВМ, человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество. Каждая такая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов (элементов системы), способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Кибернетика разрабатывает общие принципы создания систем управления и систем для автоматизации умственного труда. Основные технические средства для решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому возникновение кибернетики как самостоятельной науки (Н. Винер, 1948) связано с созданием в 40-х гг. 20 в. этих машин, а развитие кибернетики в теоретических и практических аспектах — с прогрессом электронной вычислительной техники.
Кибернетика является междисциплинарной наукой. Она возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии. Ей присущ анализ и выявление общих принципов и подходов в процессе научного познания.
Заключение
Деятельность отдельных людей, групп, коллективов и организаций сейчас все в большей степени начинает зависеть от их информированности и способности эффективно использовать имеющуюся информацию. Прежде чем предпринять какие-то действия, необходимо провести большую работу по сбору и переработке информации, ее осмыслению и анализу. Отыскание рациональных решений в любой сфере требует обработки больших объемов информации, что подчас невозможно без привлечения специальных технических средств.
Возрастание объема информации особенно стало заметно в середине XX в. Лавинообразный поток информации хлынул на человека, не давая ему возможности воспринять эту информацию в полной мере. В ежедневно появляющемся новом потоке информации ориентироваться становилось все труднее. Подчас выгоднее стало создавать новый материальный или интеллектуальный продукт, нежели вести розыск аналога, сделанного ранее. Именно поэтому стало все больше и больше уделяться внимания информационным технологиям. В своем реферате я раскрыла историю и этапы развития информатики, её структуру, а также один из важнейших разделов информатики – кибернетику.
Литература
1. Юрий Лифшиц. Курс лекций Современные задачи теоретической информатики
2. Образовательный проект «Информатика в России»
3. Сайт для учителя информатики в школе. Компьютер в школе
4. Информатика и информационные технологии в образовании на портале RusEdu
5. Материалы по теоретическим основам информатики на сайте «Учитесь.ру»
6. Энциклопедия информационных технологий
7. Статьи по информатике и информационным технологиям из научных библиотек
8. Виктор Штонда, Статья «О компьютерных науках»
9. А. А. Разборов Theoretical Computer Science: взгляд математика // Компьютерра. — 2001. — № 2
www.ronl.ru
