г) По философским проблемам информатики

1. Альтернативные точки зрения на предмет информатики (Р. Хемминг, Г. Саймон, Д. Кнут, М. Минский, Ст. Шапиро, А. Ершов)

2. Рационалистическая традиция в европейской философии и ее влияние на становление на становление современной информатики

3. Исследования по основаниям математики в к XIX – первой пол. XX вв. и их влияние на становление формальных методов в информатике.

4. Теорема К. Геделя о неполноте арифметики. Ее философское и методологическое значение в контексте исследований по кибернетике и информатике.

5. Понятие вычислимости. Разнообразие подходов к уточнению понятия «алгоритм», их предпосылки. Философско-методологические выводы из трудов А. Черча, А. Тьюринга, А. Маркова.

6. Основные понятия и принципы кибернетики. Оформление философско-методологической базы кибернетики в трудах Н. Винера, Р. Эшби, С. Бира.

7. Качественные и количественные характеристики информации и проблема их отражения в теориях информации (К. Шеннон, А. Колмогоров, Р. Карнап, Ю.А. Шрейдер)

8. Проблема времени и причинности кибернетике и информатике.

9. Может ли машина мыслить? Сравнительный анализ точек зрения А. Тьюринга и Дж. Серля.

10. «Функционализм» и «гипотеза физической символьной системы» Г. Саймона как философско-методологическая база сильной программы «искусственного интеллекта».

11. Сравнительный анализ теоретико-множественного, системного и синергетического подходов к изучению сложных объектов.

12. Инженерия знаний. Основные подходы к построению баз знаний и их философско-методологические принципы.

13. Влияние современных информационных технологий на сферы культуры и образования.

14. Развитие информационных технологий и будущее земной цивилизации (К. Дриккер, Н. Моисеев, В. Турчин)

15. Критика программы «сильного искусственного интеллекта» в работах Х. Дрейфуса, Дж. Серля, Э. Ильенкова, Р. Пенроуза.

16. Понятие «информационного общества», этапы становления и основные содержательные характеристики.

17. Этические проблемы разработки и применения современных информационных технологий.

18. Понятие «виртуальной реальности». Роль компьютерной виртуальной реальности в науке, образовании и повседневной коммуникации.

19. Методы формализации, моделирования и вычислительного эксперимента. Их роль в исследованиях по информатике. Концепция автоформализации знаний Г.Р. Громова.

20. Программы создания «искусственного интеллекта»: философские, методологические и частно-научные предпосылки.

1. Альтернативные точки зрения на предмет информатики (р. Хемминг, г. Саймон, д. Кнут, м. Минский, Ст. Шапиро, а. Ершов)

В литературе выделяют несколько подходов к уточнению предмета информатики. Описательные подходы характерны тем, что в определение произвольным образом включают все разделы ИТ. Подход прагматический, однако является неудовлетворительным, если собираемся говорить о философских проблемах информатики.

Указать интеллектуальное ядро информатики не так просто. Рассмотрим проблемное поле. Сферу исследований часто связывают прежде всего с вычислительными машинами. С другой стороны, многие результаты были получены задолго до появления ВТ: теория машин Тьюринга, символическая логика, теория алгоритмов, методы обработки информации etc.

Еще одна проблема — проблема соотношения гуманитарного и естественнонаучного в информатике. Ершов: информатика — фундаментальная естественнонаучная дисциплина.

Фундаментальная философская проблема — имеют ли место быть информационные процессы только в живой природе, или в неживой природе это тоже возможно?

Точки зрения на computer science:

1. Хемминг

Не существует точного определения той или иной научной области, информатику он понимает как прикладную математику. Разница между фундаментальными и прикладными дисциплинами в том, что фундаментальные дисциплины изучают вопрос о том, что возможно/невозможно, а прикладные — критерий выбора из множества возможных путей того, который в большей степени соответствовал бы плохо сформулированным критериям.

Т.о., математика — поставнока и решение задачи. Информатика — исследование связи между математической моделью/результатами и реальностью. Специфика интеллектуального труда информатиков в том, что требуется не ‘черно-белое мышление математики’, а способность к взешенным суб'ективным суждениям, в которых учитывается возможное противоречие между результатами и моделями.

Фундаментальность работ зависит не от проблемы, а от того, как полученный результат будет использоваться далее.

2. Кнут

Информатика занимается изучением алгоритмов. Алгоритмы — некое интеллектуальное ядро информатики. Но ее не следует рассматривать как часть математики — их можно разграничить в подходах к предмету и в самих предметах исследования. Математика в большей или меньшей степени имеет дело с теоремами, бесконечными процессами etc., информатика — с алгоритмами, конечными конструкциями, динамическими соотношениями.

Информатика — универсальный инструмент мышления (наряду с математикой и естественными науками). Новый идеал научного знания:

Наука — это та часть наших знаний, которую мы сумели понять настолько хорошо, что можем обучить этому компьютер. Там, где мы не достигли такого понимания, речь идет о профессиональном искусстве. Переход от искусства к науке — то, что мы поняли, как автоматизировать предметную область (с) Кнут

3. Саймон и Ньюэлл

Информатика — экспериментальная наука.

Каждая новая построенная машина есть эксперимент. Строя машину, мы задаем вопросы природе и получаем ответ посредством наблюдения и анализа поведения машины.

Каждая новая программы есть эксперимент. Мы задаем вопрос природе, и поведение программы дает нам подсказки к ответу.

4. Марвин Минский

Информатика как наука обладает весьма мощным педагогическим потенциалом, т.к. на специалистах в области информатики лежит ответственность за выработку и распространение моделей самого процесса обучения. Помочь людям учиться == помочь ом строить в своем сознании различные виды вычислительных моделей.

В основе информатики лежат 2 важные педагогические идеи:

идея вычислительного процесса

идея отладки вычислительного процесса