Основные области исследований информатики.

Отмечено, что история информатики связана с постепенным расширением области ее интересов. Возможность расширения диктовалась развитием компьютеров и накоплением моделей и методов их применения при решении задач различного типа. На протяжении полувековой истории информатики в ней неоднократно возникали и исчезали те или иные направления. В настоящее время в нее входят следующие основные области исследования:

1. теория алгоритмов (формальные модели алгоритмов, проблемы вычислимости, сложность вычислений и т.п.);

2. логические модели (дедуктивные системы, сложность вывода, нетрадиционные исчисления: индуктивный и абдуктивный вывод, вывод по аналогии, правдоподобный вывод, немонотонные рассуждения и т.п.);

3. базы данных (структуры данных, поиск ответов на запросы, логический вывод в базах данных, активные базы и т.п.);

4. искусственный интеллект (представление знаний, вывод на знаниях, обучение, экспертные системы и т.п.);

5. бионика (математические модели в биологии, модели поведения, генетические системы и алгоритмы и т.п.);

6. распознавание образов и обработка зрительных сцен (статистические методы распознавания, использование признаковых пространств, теория распознающих алгоритмов, трехмерные сцены и т.п.);

7. теория роботов (автономные роботы, представление знаний о мире, децентрализованное управление, планирование целесообразного поведения и т.п.);

8. инженерия математического обеспечения (языки программирования, технологии создания программных систем, инструментальные системы и т.п.);

9. теория компьютеров и вычислительных сетей (архитектурные решения, многоагентные системы, новые принципы переработки информации и т.п.);

10. компьютерная лингвистика (модели языка, анализ и синтез текстов, машинный перевод и т.п.);

11. числовые и символьные вычисления (компьютерно-ориентированные методы вычислений, модели переработки информации в различных прикладных областях, работа с естественно-языковыми текстами и т.п.);

12. системы человеко-машинного взаимодействия (модели дискурса, распределение работ в смешанных системах, организация коллективных процедур, деятельность в телекоммуникационных системах и т.п.);

13. нейроматематика и нейросистемы (теория формальных нейронных сетей, использование нейронных сетей для обучения, нейрокомпьютеры и т.п.);

14. использование компьютеров в замкнутых системах (модели реального времени, интеллектуальное управление, системы мониторинга и т.п.).

Формулировка предметной задачи. Задачная ситуация.

Одним из важнейших стратегических факторов развития современного общества является использование новых информационных технологий. Умение их применять в значительной степени определяет, наряду со знанием предметной области, эффективность решения научных и производственных задач. Информатика предоставляет методы и средства для решения задач другим областям. Отсюда - актуальность «правильного» взаимодействия специалистов разных профилей, участвующих в постановке и решении задачи при помощи ЭВМ.

Общая формальная схема процесса постановки и решения задачи состоит из:

1) формулирования предметной задачи;

2) формализации задачи;

3) выбора способа решения;

4) решения задачи на ЭВМ;

5) формального анализа результатов;

6) содержательной интерпретации результатов.

Предметную задачу формулирует специалист-предметник. Формализацией задачи занимаются системный аналитик и предметник. Выбор способа решения - за прикладным математиком. Решает задачу на ЭВМ технолог. Формальный анализ результатов производит системный аналитик. Интерпретацию - специалист-предметник.

Формулирование предметной задачи включает указание:

1) цели;

2) представлений о модели объекта исследования (поиска);

3) исходных данных;

4) ожидаемого результата (что он должен из себя представлять);

5) критериев оценки ожидаемого результата.

На практике часто возникают ситуации, когда задача не содержит тех или иных необходимых атрибутов. Случай, при котором известны цель, исходные данные и ожидаемый результат, называют задачной ситуацией.

Задачи, сформулированные на языке предметной области знаний (экологии, биологии, медицины, экономики) называются предметными задачами. Они отличаются степенью формализации: хорошо формализованные, слабо формализованные и неформализованные.

Формализация предметной задачи. Уровни формализации задач.

Формализация задачи состоит в переводе на формальный (математический) язык описания цели, определении объектов и свойств, способов вычисления свойств, формализации требований к результату, проверке согласованности требуемого результата с целью.

Процесс выбора способа решения задачи включает все этапы анализа данных и корректировки информации, а также определение алгоритма решения задачи, обеспечивающего получение требуемого результата.

На этапе решения задачи осуществляется в автоматизированном режиме преобразование схемы в технологическую (машинную) схему решения задачи и прохождение этой схемы на ЭВМ. Затем проводится формальный анализ полученных результатов, т.е. проверка соответствия результата критериям оценки результата.

Содержательная интерпретация результатов состоит в согласовании результатов с целью исследования, сформулированными требованиями к результату и принятии решения об использовании результатов либо об уточнении модельных представлений и формулировки задачи.

Общая схема постановки и решения предметных задач.

Цель

2) Представления о модели

3) Исходные данные

4) Результат

5) Критерий оценки

Понятие о модели.

Всякое представление информации о внешнем мире связано с построением некоторой модели.

Модель - материальный или идеальный аналог оригинала (объекта, явления или процесса), создаваемый для хранения и расширения знания о нем; совокупность свойств и отношений между ними, выражающих существенные стороны изучаемого объекта, явления или процесса.

Существует множество типов моделей и способов их классификации: по цели использования, областям применения, по сложности, целям моделирования и т.д. Модели внешнего подобия, такие как модели самолетов, машин, манекены и т.п., - используются для предварительных испытаний. Учебные схемы (глобус как модель планеты, модель кристаллической решетки и т.п.), тренажеры, имитирующие поведение реальных объектов в сложных ситуациях, служат для обучения. Функциональные модели или модели-эрзацы заменяют объекты при выполнении определенных функций (протезы, искусственный сердечный клапан и т.п.). Исследовательские модели - математические и имитационные - заменяют реальные объекты в ходе научных исследований. В зависимости от области применения модели могут быть естественнонаучными (например, F = m _* a), космогоническими (модель мира, времена года), общественного устройства (школа, общинно-родовые отношения, Римская республика, семья, мафия), литературными, компьютерными.

Информационные модели - модели, в которых изучаемое явление или процесс представлены в виде процессов передачи и обработки информации.

Среди информационных моделей наибольшее распространение получили языковые модели. Устройство языковой модели определяется устройством языка. Для ее построения нужно выделить существенные отношения в изучаемом явлении (объекте, процессе) и описать их средствами языка. По сути дела, каждый объект заменяется его именем, а связи между объектами обозначаются именами отношений.

Таким образом, при описании модели наше внимание сосредоточено не на отдельных элементах, а на системе - совокупности частей, элементов объекта (процесса) и отношениях между ними, придающих объекту (процессу) целостность. Такой перенос центра внимания называется системным подходом. Этот подход был впервые явно сформулирован в 1937 г. американским биологом Людвигом фон Берталанфи (Ludwig von Bertalanffy (1901-1972)).

В 1937 г. на философском семинаре Л. фон Берталанфи - американец немецкого происхождения, биолог Чикагского университета - выступил с докладом о системном подходе для определения понятия вид. Доклад был совершенно не понят, и автор «сложил все свои бумаги в ящик стола» Позднее, после войны, он достал свои старые записки, повторил свой доклад и обнаружил совершенно новый интеллектуальный климат. Что же он предложил? Никто из биологов не знает, что такое вид. Каждый знает, что есть собака, и есть ворона, и есть лещ, фламинго, жук, клоп... Все это знают, но определить, что это такое, никто не может, кроме узких специалистов-ученых. И почему животные одного вида и растения одного вида связаны каким-то образом между собой? Берталанфи предложил определение вида как открытой системы.