Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
ЭКЗАМ.doc
Скачиваний:
42
Добавлен:
01.03.2016
Размер:
1.1 Mб
Скачать

1.

Информация (от лат. informatio, разъяснение, изложение, осведомленность) — сведения о лицах, предметах, фактах, явлениях, процессах, событиях реального мира независимо от их представления.

Информация – сведения об объектах и явлениях определенной среды, их параметрах, свойствах, и состоянии, которые уменьшают степень неопределенности и неполноты имеющихся о них знаниях.

Информацию можно разделить на виды по различным критериям:

по способу восприятия:

  • Визуальная — воспринимаемая органами зрения.

  • Аудиальная — воспринимаемая органами слуха.

  • Тактильная — воспринимаемая тактильнымирецепторами.

  • Обонятельная — воспринимаемая обонятельнымирецепторами.

  • Вкусовая — воспринимаемая вкусовымирецепторами.

по форме представления:

  • Текстовая— передаваемая в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка.

  • Числовая— в виде цифр и знаков, обозначающих математические действия.

  • Графическая— в виде изображений, предметов, графиков.

  • Звуковая— устная или в виде записи и передачи лексем языка аудиальным путём.

по назначению:

  • Массовая— содержит тривиальные сведения и оперирует набором понятий, понятным большей частисоциума.

  • Специальная — содержит специфический набор понятий, при использовании происходит передача сведений, которые могут быть не понятны основной массе социума, но необходимы и понятны в рамках узкой социальной группы, где используется данная информация.

  • Секретная — передаваемая узкому кругу лиц и по закрытым (защищённым) каналам.

  • Личная(приватная) — набор сведений о какой-либо личности, определяющий социальное положение и типы социальных взаимодействий внутри популяции.

по значению:

  1. Актуальная — информация, ценная в данный момент времени.

  2. Достоверная — информация, полученная без искажений.

  3. Понятная — информация, выраженная на языке, понятном тому, кому она предназначена.

  4. Полная — информация, достаточная для принятия правильного решения или понимания.

  5. Полезная — полезность информации определяется субъектом, получившим информацию в зависимости от объёма возможностей её использования.

по истинности:

  • истинная

  • ложная

2.

Мера информации

  • Синтаксическая мера.

объем информации измеряется кол-вом символов в сообщении

единица измерения – бит\байт

кол-во (I) информации

Энтропия – степень неопределенности состояния системы

Формула Шеннона: H(α) =

Н – энтропия, N- число возможных состояний системы, Pi – вероятность того,что система находится в i-том состоянии, α – система, log – логарифм, ∑ - сумма.

Случаи, когда все состояния системы вероятны, то формула упрощается:

Формула Хартли: I= = n

m-основание системы исчисления, N- кол-во разрядов

  • Семантическкая мера:

Тезаурус – совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

семантическая мера - = 0, =∞

  • прогматическая мера:  – рассматриваются отношения между сообщениями и получателем – потребителем содержания сообщения (внешние свойства)

Мера

Ед.измерения

Примеры

Синтаксическая

энтропия

Бит, байт

Семантическая

тезаурус

Комп. сеть, ПК, пакеты прикладных программ

Прогматическая

Ценность, экономические показатели

Рентабельность, производительность, коэфицент амортизации

3.

Свойства информации:

  1. адекватность – это определенный уровень соответсвия создаваемого образа реальному объекту, процессу, явлению и т.д.

  2. достоверность - Информация достоверна, если она отражает истинное положение дел. Объективная информация всегда достоверна, но достоверная информация может быть как объективной, так и субъективной. Достоверная информация помогает принять нам правильное решение.

  3. полнота - Информацию можно назвать полной, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Неполная информация может привести к ошибочному выводу или решению.

  4. избыточность -

  5. объективность - Объективность информации характеризует её независимость от чьего-либо мнения или сознания, а также от методов получения. Более объективна та информация, в которую методы получения и обработки вносят меньший элемент субъективности.

  6. доступность - мера возможности получить ту или иную информацию

  7. актуальность - важность для настоящего времени, злободневность, насущность. Только вовремя полученная информация может быть полезна.

качество информации – совокупность св-в, обуславливающее её способность удовлетворять потребности людей.

доступность, актуальность, фостоверность.

4.

Информационные процессы:

  1. сбор

  2. передача

  3. накопление

  4. хранение

  5. обработка (преобразование)

  6. использование (представить информацию для удобного восприятия пользователю)

В результате исполнения информационных процессов осуществляются информационные права и свободы, выполняются обязанности соответствующими структурами производить и вводить в обращение информацию, затрагивающую права и интересы граждан, а также решаются вопросы защиты личности, общества, государства от ложной информации и дезинформации, защиты информации и информационных ресурсов ограниченного доступа от несанкционированного доступа.

6.

информационные технологии. классификация.

Технология – совокупность знаний о способах и средствах производственных процессов, при которых происходит качественное изменении объектов.

IT – это совокупность методов, процессов и программно-техническмх средств, обеспечивающих информационные процессы с целью повышения качетсва информации

Уровни изучения IT^

1.теоретический

2.исследовательсикй

3.прикладной

Классификация IT:

1.телекоммуникационные

2.мульти-медиа

3.управление БД

4.защита информации

5.САПР(система автоматизированного программирования)

6.проектирование информации

7.геоинформационные технологии

8.ERP (система управления предприятиями)

9.технология управления знанием

12. системы, основанные на знаниях:

6типов:

1.экспертные системы – это реализированный при помощи комп. технологий и основанный на знаниях программный продукт, главной ф-ией которой является формулировка решения проблемы.

моделируют процесс принятия решения свойственное человеческому мозгу

создаются языками программирования : losp, prolog

требования к реализации экспертных систем:

1.обратный вывод

2.выделение узкой предметной области

эксперт БД

механизм получения знаний

база знаний

механизм логического вывода

интерфейс пользователя

пользователь

достоинство:

1.быстрота принятия решения

2.возможность многократного решения типовых задач

3.раздельное использование БЗ и механизма лог.вывода

4.возможность модификации установленных заранее правил

5.возможность узнать как было получено решение

недостатки:

1.потребность в экспертных системах для подтверждения заключения

2.ориентация на узкую область знаний

3.механичность выводов, отсутствие творческих рекомендаций

4.трудоемкость в получении и организации знаний

области применения:

1.применяется там, где помогает сэкономить время

2.позволяет сэкономить деньги

3.обучение персонала

Решение легко формализуется на основе устойчивых правил

2.нейронные сети- попытки воспроизвести при помощи математики и комп-а работу клеток головного мозга

основная строительная единица – нейрон или нервная клетка

нейрон обрабатывает множество входных сигналов по опр алгоритму и выдающая выходные сигнала др. нейронами

элементы:

1.искуственные нейроны

2.математическая модель

3.програмно-типологическая организация

достоинства:

1.обучаемость (нейрон может выдавать разл. выходные материалы в зав.от того, какие данные были получены)

2.самоорганизация (связана с наличием весовых коэфицентов)

3.устойчивость к ошибкам

4.работа в режиме реального времени

недостатки:

1.время и обучение

2.дороговизна аппаратной реализации

3. сложность тиражируемости решений

области применения:

1.там ,где есть большой массив данных

2.неизвестный алгоритм

3.большое кол-во шумов

4.в медицине

5.распознование лиц, голосов, отпечатков пальцев

6. обработка звуковых сигналов

7. наведение целей

8.оценка кредитоспособности

3. генетические алгоритмы - программа, в которой создаются популяции особей представленные хромосомами

процессы:

1.воспросизведение (на базе родительских шаблонов создается новое поколение, цель – эволюция)

2.скрещивание (строки кода в случайном порядке разбиваются пополам и обмениваются с другими сроками)

3. мутация ( в случайном порядке изменяется 1 символ)

процесс генетического алгоритма явл. цикличным до достижения высокого уровня

в процессе популяции старые популяции уничтожаются

используется для решения логических задач

14. Классификация моделей:

1 способ: по назначению : познавательная, прагматическая, инструментальная

2 способ: по уровню моделирования: теоритическая, эмпирическая, аппроксимация (полуэмпирисечкая)

3 способ: по принадлежности к иерархическому уровню: микромодель, макромодель, метамодель

4 способ: по характеру взаимодействия с окр средой: открытая, закрытая

5 способ: по способу представления св-в объекта: аналитическая, алгоритмическая, имитационная

6 способ: по причинной обусловленности: детерминирующая (однозначно определяется набор выходных параметров для выходных параметров), стохастическая=вероятностная

7 способ: по отношению ко времени: статические, динамические

8 способ: по сфере применения : техническая, экономическая, военная, социальная

9 способ: по методологии применения: учебная, опытная, игровая, имитационная, научно- исследовательская

10 способ: по способу представления: материальная, компьютерная, некомпьютерная, невербальная, информационная, формализованная, неформализованная.

5)Основы классификации

и структурирования информации

Классификация-это система распределения объектов (предметов,явлений,процессов,понятий) по классам в соответствии с определенным признаком.

Пример, Всю информацию об университете можно классифицировать по многочисленным

информационным объектам, которые будут характеризоваться общими

свойствами:

• информация о студентах — в виде информационного объекта ≪Студент≫;

• информация о преподавателях — в виде информационного объекта ≪Преподаватель

• информация о факультетах — в виде информационного объекта ≪Факультет≫

Свойства информационного объекта определяются информационными параметрами,

называемыми реквизитами. Реквизиты представляются либо числовыми

данными (например, вес, стоимость, год), либо признаками (например, цвет, марка

машины, фамилия

Реквизит–это логически неделимый информационный элемент, списывающий определенное свойство объекта,процесса,явления

Пример, Информация о каждом студенте в отделе кадров университета систематизирована

и представлена посредством одинаковых реквизитов:

• фамилия, имя, отчество;

• пол;

• год рождения;

• место рождения;

• адрес проживания;

• факультет, где проходит обучение студент, и т. д.

Все перечисленные реквизиты характеризуют свойства информационного объекта

≪Студент≫.

Иерархическая система классификации

□ исходное множество элементов составляет 0-й уровень и делится в зависимости

от выбранного классификационного признака на классы (группировки), которые

образуют 1-й уровень;

□ каждый класс 1-го уровня в соответствии с характерным классификационным

признаком делится на подклассы, которые образуют 2-й уровень;

□ каждый класс 2-го уровня аналогично делится на группы, которые образуют

3-й уровень, и т. д.

В иерархической системе классификации каждый объект на любом уровне

должен быть отнесен к одному классу, который характеризуется конкретным значением

выбранного классификационного признака. Для последующей группировки

в каждом новом классе необходимо задать свои классификационные признаки и их

значения. Таким образом, выбор классификационных признаков будет зависеть от семантического содержания того класса, для которого необходима группировка на

последующем уровне иерархии. •

Количество уровней классификации, соответствующее числу признаков, выбранных

в качестве основания деления, характеризует глубину классификации.

Достоинства иерархической системы классификации:

□ простота построения;

□ использование независимых классификационных признаков в различных ветвях

иерархической структуры.

Недостатки иерархической системы классификации:

□ жесткая структура, которая приводит к сложности внесения изменений, так как

приходится перераспределять все классификационные группировки;

□ невозможность группировать объекты по заранее непредусмотренным сочетаниям

признаков.

Пример, Поставлена задача — создать иерархическую систему классификации

для информационного объекта ≪Факультет≫, котораяпозволилабыклассифицировать

информациюобовсехстудентахпоследующимклассификационным

признакам: факультет, накоторомучитсястудент, возрастнойсоставстудентов,

полстудента, дляженщин—наличиедетей.

Системаклассификации, представленнаянарис. 1.5, будетиметьследующиеуровни:

• 0-йуровень.Информационныйобъект≪Факультет≫.

• 1-йуровень. Выбираетсяклассификационныйпризнак—названиефакультета,

чтопозволяетвыделитьнесколькоклассовсразныминазваниямифакультетов,

вкоторыххранитсяинформацияобовсехстудентах.

• 2-йуровень. Выбираетсяклассификационныйпризнак—возраст, который

имееттриградации: до 20 лет, от 20 до 30 лет, свыше 30 лет. Покаждомуфакультету

выделяютсятривозрастныхподклассастудентов.

• 3-йуровень. Выбираетсяклассификационныйпризнак—пол.Каждыйподкласс

2-гоуровняразбиваетсянадвегруппы. Такимобразом, информация

остудентахкаждогофакультетавкаждомвозрастномподклассеразделяется

надвегруппы: мужчиныиженщины.

• 4-йуровень. Выбираетсяклассификационныйпризнак—наличиедетей

уженщин: есть, нет.

Созданнаяиерархическаясистемаклассификацииимеетглубинуклассификации,

равнуючетырем.__

Фасетная система классификации

Фасетная система классификации в отличие от иерархической позволяет выбирать

признаки классификации независимо как друг от друга, так и от семантического

содержания классифицируемого объекта. Признаки классификации называются

фасетами (Гасе! — рамка). Каждый фасет (Ф^) содержит совокупность

однородных значений данного классификационного признака. Причем значения

в фасете могут располагаться в произвольном порядке, хотя предпочтительнее

их упорядочение.

Пример. Фасет цвет содержит значения: красный, белый, зеленый, черный, желтый.

Фасет специальность содержит названия специальностей. Фасет образование

содержит значения: среднее, среднее специальное, высшее.

Схема построения фасетной системы классификации в виде таблицы представлена

на рис. 1.6. Названия столбцов соответствуют выделенным классификационным

признакам (фасетам), обозначенным Фь Ф2, ..., Ф„ ..., Ф„ (например:

цвет, размер одежды, вес и т. д.). Произведена нумерация строк таблицы. В каждой

клетке таблицы хранится конкретное значение фасета. Например, фасет цвет, обозначенный

как Ф2, содержит значения красный, белый, зеленый, черный и желтый.

Процедура классификации состоит в присвоении каждому объекту соответствующих

значений из фасетов. При этом могут быть использованы не все фасеты. Для

каждого объекта задается конкретная группировка фасетов структурной формулой,

в которой отражается их порядок следования:

= (Фь Ф2, Ф„ Ф/г)

Здесь Ф^ — г-й фасет; п— количество фасетов.

Достоинства фасетной системы классификации:

□ возможность достижения большой емкости классификации, то есть использования

большого количества признаков классификации и их значений для

создания группировок;

□ ВОЗМОЖНОСТЬ простой модификации всей системы классификации без изменения

структуры существующих группировок.

Недостатком фасетной системы классификации является сложность ее построения,

так как необходимо учитывать все многообразие классификационных

признаков.

Пример. Вернемся к примеру из подраздела ≪Иерархическаясистемаклассификации

≫идлясопоставленияразработаемфасетнуюсистемуклассификации.

Сгруппируемипредставимввидетаблицы (табл. 1.1) всеклассификационные

признакипофасетам:

• название факультета — фасет с пятью названиями факультетов;

• возраст — фасет с тремя возрастными группами;

• пол — фасет с двумя градациями;

• дети — фасет с двумя градациями.

Структурную формулу любого класса можно представить в виде.

К, = {Факультет, Возраст, Пол, Дети).

Присвоив конкретные значения каждому фасету, получим следующие классы:

• Кх = {Радиотехнический факультет, возраст до 20 лет, мужчина, есть дети);

• К2= {Коммерческий факультет, возраст от 20 до 30 лет, мужчина, детей нет);

• К^ = {Математический факультет, возраст до 20 лет, женщина, детей нет)

и т. д.

Дескрипторная система классификации

Для организации поиска информации, для ведения тезаурусов (словарей)

эффективно используется дескрипторная (описательная) система классификации,

язык которой приближается к естественному языку описания информационных

объектов. Особенно широко она применяется в библиотечной системе поиска.

Суть дескрипторного метода классификации заключается в следующем:

1. Отбирается совокупность ключевых слов или словосочетаний, описывающих

определенную предметную область или совокупность однородных объектов.

Причем среди ключевых слов могут быть синонимы.

2. Выбранные ключевые слова и словосочетания подвергаются нормализации,

то есть из совокупности синонимов выбирается один или несколько наиболее

употребимых.

3. Создается словарь дескрипторов, то есть словарь ключевых слов и словосочетаний,

отобранных в результате процедуры нормализации.

Пример. В качестве объекта классификации рассмотрим успеваемость студентов.

Ключевыми словами могут быть выбраны: оценка, экзамен, зачет, преподаватель,

студент, семестр, название предмета. Здесь нет синонимов, поэтому указанные

ключевые слова можно использовать как словарь дескрипторов.

В качестве предметной области выбираем учебную деятельность в высшем учебном

заведении. Ключевыми словами могут быть выбраны: студент, обучаемый,

учащийся, преподаватель, учитель, педагог, лектор, ассистент, доцент, профессор,

коллега, факультет, подразделение университета, аудитория, комната, лекция,

практическое занятие, занятие и т. д. Среди указанных ключевых слов встречаются

синонимы, например: студент, обучаемый, учащийся; преподаватель, учитель,

педагог; факультет, подразделение университета и т. д. После нормализации

словарь дескрипторов будет состоять из следующих слов: студент, преподаватель,

лектор, ассистент, доцент, профессор, факультет, аудитория, лекция, практическое

занятие и т. д.

Между дескрипторами устанавливаются связи, которые позволяют расширить

область поиска информации. Связи могут быть трех видов:

□ синонимические связи указывают некоторую совокупность ключевых слов как

синонимов;

□ родо-видовые связи отражают включение некоторого класса объектов в более

представительный класс;

□ ассоциативные связи соединяют дескрипторы, обладающие общими свойствами.

Пример, Синонимическая связь: студент — учащийся — обучаемый.

Родо-видовая связь: университет — факультет — кафедра.

Ассоциативная связь: студент — экзамен — профессор — аудитория.

Классификация информации

по разным признакам

Любая классификация всегда относительна. Один и тот же объект может быть

классифицирован по разным признакам или критериям. Часто встречаются ситуации,

когда в зависимости от условий внешней среды объект может быть отнесен

к разным классификационным группировкам. Эти рассуждения особенно актуальны

при классификации видов информации без учета ее предметной ориентации,

так как она часто может быть использована в разных условиях, разными потребителями,

для разных целей.

В табл. 1.2 приведена одна из схем классификации циркулирующей в организации

(фирме) информации. В основу классификации положено пять наиболееобщих признаков: место возникновения, стадия обработки, способ отображения,

стабильность, функция управления.

6) Информационные технологии. Классификация.

Информационная технология — это совокупность методов, производственных процессов и программно-технических средств, объединенных в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, обработку, хранение, распространение и отображение информации с целью снижения трудоемкости процессов использования информационного ресурса, а также повышения их надежности и оперативности. Информационные технологии в сфере экономики - это комплекс методов переработки разрозненных исходных данных в достоверную, оперативную информацию для принятия решений с помощью аппаратных и программных средств с целью достижения оптимальных рыночных параметров объекта управления. Цель информационной технологии – производство информации для ее анализа человеком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия. Информационные технологии характеризуются следующими основными свойствами:

предметом (объектом) обработки (процесса) являются данные,

целью процесса является получение информации,

средствами осуществления процесса являются программные, аппаратные и программно-аппаратные вычислительные комплексы,

процессы обработки данных разделяются на операции в соответствии с данной предметной областью,

выбор управляющих воздействий на процессы должен осуществляться лицами, принимающими решение,

критериями оптимизации процесса являются своевременность доставки информации пользователю, ее надежность, достоверность, полнота.

1. По методам и средствам обработки данных:

глобальные ИТ включают модели, методы и средства использования информационных ресурсов в обществе в целом;

базовые ИТ ориентированны на определенную область применения: производство, научные исследования, проектирование, обучение и т.д.;

конкретные ИТ задают обработку данных в реальных задачах пользователя.

2. По обслуживаемым предметным областям:

ИТ в бухгалтерском учете;

ИТ в банковской деятельности;

ИТ в налоговой деятельности;

ИТ в страховой деятельности;

ИТ в статистической деятельности и т.д.

3. По видам обрабатываемой информации (рисунок 1.1).

Предложенное выделение весьма условно, т.к. большинство этих информационных технологий позволяет поддерживать и другие виды информации. Например, в текстовых процессорах предусмотрена возможность выполнения примитивных расчетов. Табличные процессоры могут обрабатывать не только цифровую, но и текстовую информацию, а также обладают встроенным аппаратом генерации графиков.

4. По типу пользовательского интерфейса (рисунок 1.2).

Пользовательский интерфейс - взаимодействие компьютера с пользователем.

Эта классификация позволяет говорить о системном и прикладом интерфейсе.

Прикладной интерфейс связан с реализацией некоторых функциональных информационных технологий.

Системный интерфейс - набор приемов взаимодействия с компьютерами, которое реализуется операционной системой или ее надстройкой.

Командный интерфейс - самый простой, обеспечивает выдачу на экран системного приглашения для ввода команды (в ОС MS DOS системное приглашение:С:\>, в ОС Unix - $).

WIMP - интерфейс . При его использовании на экране высвечивается окно, содержащее образы программ и меню действий. Для выбора одного из них используется указатель мыши.

SILK - интерфейс. При использовании этой информационной технологии на экране по речевой команде происходит перемещение от одних поисковых образов к другим по смысловым  (семантическим) связям.

Однопрограммная оперативная система - MS DOS.

Многопрограммные операционные системы:Unix, Windows 3.1 и выше, Dos 7.0 позволяют одновременно выполнять несколько приложений на рабочем месте одного пользователя. Различаются они алгоритмом разделения времени. Если однопрограммные операционные системы работают или в диалоговом или в пакетном режимах, то многопрограммные совмещают указанные режимы.

Многопользовательские системы - реализуется сетевыми операционными системами. Они обеспечивают удаленные сетевые технологии, а также пакетную и диалоговую технологии на рабочем месте пользователя.

Большинство обеспечивающих информационных технологии и функциональных информационных технологии могут быть использованы управленческим работником без дополнительных посредников (программистов). При этом пользователь может влиять на последовательность применения тех или иных технологий.

Пакетные ИС работают в пакетном режиме: вначале данные накапливаются, и формируется пакет данных, а затем пакет последовательно обрабатывается рядом программ. Недостаток этого режима - низкая оперативность принятия решений и обособленность пользователя от системы.

Экономические задачи, решаемые в пакетном режиме, характеризуются следующими свойствами:

алгоритм решения задач формализован, процесс ее решения не требует вмешательства человека;

имеется большой объем входных и выходных данных, значительная часть которых хранится  на магнитных носителях;

расчет выполняется для большинства записей входных файлов;

большее время решения задачи обусловлено большим объемом данных;

регламентность, т.е. задачи решаются с заданной периодичностью.

Диалоговые ИС работают в режиме обмена сообщениями между пользователями и системой (например, система продажи авиабилетов). Этот режим особенно удобен, когда пользователь может выбирать перспективные варианты из числа предлагаемых системой.

Диалоговый режим (интерактивный) является развитием пакетного режима. Если применение пакетного режима позволяет уменьшать вмешательство пользователя в процесс задачи, то диалоговый режим предполагает отсутствие жестко закрепленной последовательности операций обработки данных.

Сетевые технологии обеспечивают взаимодействие многих пользователей.

7)Информационное общество и информационная культура

 ИНФОРМАЦИОННАЯ КУЛЬТУРА- способность общества эффективно использовать информационные ресурсы и средства информационных коммуникаций, а также применять  для этих целей передовые достижения в области развития средств информатизации и информационных технологий.    ИНФОРМАЦИОННАЯ КУЛЬТУРА выражается в наличии у человека комплекса знаний, умений, навыков и рефлексивных установок во взаимодействии с информационной средой

Критерии информационной культуры человека

умение адекватно формулировать свою потребность в информации;

эффективно осуществлять поиск нужной информации во всей совокупности информационных ресурсов;

перерабатывать информацию и создавать качественно новую;

вести индивидуальные информационно-поисковые системы;

адекватно отбирать и оценивать информацию;

способность к информационному общению и компьютерную грамотность.

Всё выше перечисленное должно базироваться на осознании роли информации в обществе, знании законов информационной среды и понимании своего места в ней, владении новыми информационными технологиями.

Уровни реализации информационной культуры

Информационное общество — общество, в котором большинство работающих занято производством, хранением, переработкой и реализацией информации, особенно высшей ее формы — знаний.

Ученые считают, что в информационном обществе процесс компьютеризации даст людям доступ к надежным источникам информации, избавит их от рутинной работы, обеспечит высокий уровень автоматизации обработки информации в производственной и социальной сферах. Движущей силой развития общества должно стать производство информационного, а не материального продукта. Материальный же продукт станет более информационно емким, что означает увеличение доли инноваций, дизайна и маркетинга в его стоимости.

В информационном обществе изменятся не только производство, но и весь уклад жизни, система ценностей, возрастет значимость культурного досуга по отношению к материальным ценностям. По сравнению с индустриальным обществом, где все направлено на производство и потребление товаров, в информационном обществе производятся и потребляются интеллект, знания, что приводит к увеличению доли умственного труда. От человека потребуется способность к творчеству, возрастет спрос на знания.

Материальной и технологической базой информационного общества станут различного рода системы на базе компьютерной техники и компьютерных сетей, информационной технологии, телекоммуникационной связи.

ПРИЗНАКИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА

Осознание обществом приоритетности информации перед другим продуктом деятельности человека.

Первоосновой всех направлений деятельности человека (экономической, производственной, политической, образовательной, научной, творческой, культурной и т.п.) является информация.

Информация же является продуктом деятельности современного человека.

Информация в чистом виде (сама по себе) является предметом купли – продажи.

Равные возможности в доступе к информации всех слоев населения.

Безопасность информационного общества, информации.

Защита интеллектуальной собственности.

Взаимодействие всех структур государства и государств между собой на основе ИКТ.

Управление информационным обществом со стороны государства, общественных организаций.

Кроме положительных моментов прогнозируются и опасные тенденции:

все большее влияние на общество средств массовой информации;

информационныетехнологиимогут разрушить частную жизнь людей и организаций;

существует проблема отбора качественной и достоверной информации;

многим людям будет трудно адаптироваться к среде информационного общества.

существует опасность разрыва между "информационной элитой" (людьми,     занимающимися разработкой информационных технологий) и потребителями.

8)Информационные ресурсы, продукты и услуги

Ресурс-это запасы источники чего-нибудь

Такая трактовка приведена в словаре русского языка С. И. Ожегова. В индустриальном

обществе, где большая часть усилий направлена на материальное производство,

известно несколько основных видов ресурсов, ставших уже классическими

экономическими категориями:

□ материальные ресурсы — совокупность предметов труда, предназначенных для

использования в процессе производства общественного продукта, например:

сырье, материалы, топливо, энергия, полуфабрикаты, детали и т. д.;

□ природные ресурсы — объекты, процессы, условия природы, используемые

обществом для удовлетворения материальных и духовных потребностей людей;

□ трудовые ресурсы — люди, обладающие общеобразовательными и профессиональными

знаниями для работы в обществе;

□ финансовые ресурсы — денежные средства, находящиеся в распоряжении государственной

или коммерческой структуры;

□ энергетические ресурсы — носители энергии, например: уголь, нефть, нефтепродукты,

газ, гидроэнергия, электроэнергия и т. д.

В информационном обществе акцент внимания и значимости смещается с тра-

диционных видов ресурсов на информационный ресурс, который, хотя всегда

существовал, не рассматривался ни как экономическая, ни как иная категория;

никто специально о нем не говорил и тем более не вводил никаких определений.

Одним из ключевых понятий при информатизации общества стало понятие информационных

ресурсов, толкование и обсуждение которого велось с того момента,

когда начали говорить о переходе к информационному обществу Этому вопросу

посвящено довольно много публикаций, в которых отразились как разные мнения

и определения, так и разные научные школы, рассматривающие эти понятия.

С принятием Федерального закона≪Обинформации, информатизацииизащите

информации≫большаячастьнеопределенностибыласнята. Руководствуясьне

научнойсторонойэтоговопроса, аскореепрагматическойпозициейпотребителя

информации, целесообразновоспользоватьсятемопределением, котороеприведено

вэтомзаконе. Темболеенельзянеучитыватьтотфакт, чтоюридическое

толкованиевовсехслучаяхявляетсядляпользователяинформацииопоройпри

защитеегоправ.

Информационные ресурсы-это отдельные документы и отдельные массивы документов,документы и массивы документов в информационных системах (библиотеках,архивах,фондах,банкахданных,других информационных системах)

Развитие мировых информационных ресурсов позволило:

□ превратить деятельность по оказанию информационных услуг в глобальную

человеческую деятельность;

□ сформировать мировой и внутригосударственный рынок информационных услуг;

□ образовать всевозможные базы данных ресурсов регионов и государств, к которым

возможен сравнительно недорогой доступ;

□ повысить обоснованность и оперативность принимаемых решений в фирмах,

банках, биржах, промышленности, торговле и др. за счет своевременного использования

необходимой информации.

Информационный продукт-это совокупность данных, сформированная производителем для распространения в вещественной или невещественной форме

Информационный продукт может распространяться такими же способами, как

и любой другой материальный продукт, с помошью услуг.

Услуга-это вид деятельности, направленный на удовлетворение человеческой потребности, в процессе которой не создается новый продукт, но изменяется качество существующего.

Информационная услуга-это услуга, ориентированная на удовлетворение информационных потребностей человека путем предоставления информационных продуктов

В узком смысле информационная услуга часто воспринимается как услуга,

получаемая с помощью компьютеров, хотя на самом деле это понятие намного

шире.

При предоставлении услуги заключается соглашение (договор) между двумя

сторонами — предоставляющей и потребляющей услугу. В договоре указываются

срок ее использования и соответствующее этому вознаграждение.

Перечень услуг определяется объемом, качеством, предметной ориентацией

по сфере использования информационных ресурсов и создаваемых на их основе

информационных продуктов.

Ретроспективный поиск информации — это целенаправленный по заявке пользователя

поиск информации в базе данных и пересылка результатов либо по почте

в виде распечаток, либо по электронной почте в виде файлов.

Предоставление первоисточника является традиционной услугой библиотечных

служб. Эта услуга предусматривает выдачу не только первоисточников, но и их

копий, полученных с помощью устройств различного принципа действия.

Традиционные услуги научно-технической информации осуществляются по предварительному

заказу и включают в себя:

□ подготовку обзоров в виде рукописей;

□ подготовку переводов текстов.

Дистанционный доступ к удаленным базам данных организуется в компьютерной

сети в диалоговом режиме. Популярность услуг дистанционного доступа

к базам данных нарастает быстрыми темпами и опережает все виды других услуг

благодаря

□ все большему числу пользователей, овладевших информационной технологией

работы в коммуникационной среде компьютерных сетей;

□ Высокой оперативности предоставления услуг;

□ возможности отказа от собственных информационных систем.

Традиционно основными пользователями услуг дистанционного доступа к базам

данных являются организации. Однако за последние годы наметилась тенденция

к существенному увеличению числа индивидуальных пользователей.

В основном эти услуги предоставляются специальными организациями, называемыми

вычислительными центрами коллективного пользования, располагающими

мощными ЭВМ с внешней памятью более сотен гигабайтов и лазерными

принтерами. Дистанционный доступ к базам данных может быть предоставлен по

подписке на основе абонементной платы или по договорам. Схема оплаты может

быть разная, но в основном это почасовая оплата, зависящая от объема получаемой

информации.

Услуги дистанционного доступа к базам данных можно классифицировать

следующим образом:

□ непосредственный доступ к базам данных может быть организован с локального

места пользователя только при условии его обученности работе в коммуникационной

среде, в противном случае следует воспользоваться услугами, предоставляемыми

специальными организациями;

□ косвенный доступ включает в себя организацию обучения пользователей, выпуск

бюллетеня новостей, организацию справочной службы, организацию

встреч с пользователем для выяснения интересующих его вопросов, рассылку

вопросников пользователям;

□ услуга загрузки (downloading) позволяетполучитьнасвойперсональныйкомпьютер

результатыпоискавцентральнойбазеданныхдлядальнейшегоиспользования

вкачествеперсональнойбазыданных;

□регулярный поиск предусматриваетрегулярноепроведениепоискавмассивах

однойилинесколькихцентральныхбазданныхипредоставлениерезультатов

поисканатерминалпользователювудобноедлянеговремя.

Всферуподготовкииоказанияинформационныхуслугвходят:

□связь (телефонная, телекоммуникационная), служащаядляпредоставления

информационныхуслугвформепередачиданных;

□обработкаданныхввычислительныхцентрах;

□программноеобеспечение;

□разработкаинформационныхсистем;

□разработкаинформационныхтехнологий.

9)Информатика: предмет и задачи. Структура информатики

Термин информатика возник в 60-х гг. во Франции для названия области, занимающейся

автоматизированной обработкой информации с помощью электронных

вычислительных машин. Французский термин informatigue(информатика) образован

путем слияния слов information(информация) и аиtomatigue(автоматика)

и означает буквально информационную автоматику, или автоматизированную

переработку информации. В англоязычных странах этому термину соответствует

синоним computerscience(наука о компьютерной технике).

Выделение информатики как самостоятельной области человеческой деятельности

в первую очередь связано с развитием компьютерной техники. Причем

основная заслуга в этом принадлежит микропроцессорной технике, появление

которой в середине 70-х гг. послужило началом второй электронной революции.

С этого времени элементной базой вычислительной машины стали интегральные

схемы и микропроцессоры, а область, связанная с созданием и использованием компьютеров,

получила мощный импульс в своем развитии. Термин ≪информатика≫

приобретаетновыйсмыслииспользуетсянетольковотношениикомпьютерной

техники, ноисвязываетсяспроцессамипередачииобработкиинформации.

Внашейстранеподобнаятрактовкатермина≪информатика≫утвердиласьс

моментапринятияв 1983 г. насессиигодичногособранияАкадемиинаукСССР

решенияоборганизацииновогоотделенияинформатики, вычислительнойтехники

иавтоматизации. Информатикатрактоваласькак≪комплекснаянаучнаяиинженерная

дисциплина, изучающаявсеаспектыразработки, проектирования, создания,

оценки, функционированияоснованныхнаЭВМсистемпереработкиинформации,

ихпримененияивоздействиянаразличныеобластисоциальнойпрактики≫.

Информатикавтакомпониманиинацеленанаразработкуобщихметодологических

принциповпостроенияинформационныхмоделей. Поэтомуметоды

информатикиприменимывсюду, гдесуществуетвозможностьописанияобъекта,

явления, процессаит. п. спомощьюинформационныхмоделей.

Информатика-это область человеческой деятельности, связанная с процессами преобразования информации с помощью компьютеров и их взаимодействием со средой применения

Часто возникает путаница в понятиях ≪информатика≫и≪кибернетика≫.

Кибернетика-это наука об общих принципах управления в различных системах: технических, биологических, социальных и др.

Информатика появилась благодаря развитию компьютерной техники, базируется

на ней и совершенно немыслима без нее. Кибернетика же развивается сама по

себе, строя различные модели управления объектами, хотя и очень активно использует

все достижения компьютерной техники. Кибернетика и информатика внешне

очень похожие дисциплины и различаются, скорее всего, в расстановке акцентов:

□ в информатике акцент делается на свойствах информации и аппаратно-программных

средствах ее обработки;

□ в кибернетике акцент делается на разработке концепций и построении моделей

объектов с использованием, в частности, информационного подхода.

Структура информатики

Информатику в узком смысле можно представить как состоящую из трех взаимосвязанных

частей — технических (hardware), программных (software) и алгоритмических

средств (brainware). В свою очередь, информатику в целом и каждую ее

часть обычно рассматривают с разных позиций (рис. 2.3): как производственную

отрасль, как фундаментальную науку, как прикладную дисциплину.

Информатика как производственная отрасльсостоит из однородной совокупности

предприятий разных форм хозяйствования, где занимаются производством

компьютерной техники, программных продуктов и разработкой современной

технологии переработки информации. Специфика и значение информатики какотрасли производства состоят в том, что от нее во многом зависит рост производительности

труда в других отраслях народного хозяйства. Более того, для нормального

развития этих отраслей производительность труда в самой информатике

должна возрастать более высокими темпами, так как в современном обществе

информация все чаще выступает как предмет конечного потребления: людям необходима

информация о событиях, происходящих в мире, о предметах и явлениях,

относящихся к их профессиональной деятельности, о развитии науки и самого

общества

Информатика как фундаментальная науказанимается разработкой методологии

создания информационного обеспечения процессов управления любыми объектами

на базе компьютерных информационных систем. Существует мнение о том,

что одна из главных задач этой науки — выяснение, что такое информационные

системы, какое место они занимают, какую должны иметь структуру, как функционировать,

какие общие закономерности им свойственны. В Европе можно выделить

следующие основные научные направления в области информатики: разработка

сетевой структуры, компьютерно-интегрированные производства, экономическая

и медицинская информатика, информатика социального страхования и окружающей

среды, профессиональные информационные системы.

Цель фундаментальных исследований в информатике — получение обобщенных

знаний о любых информационных системах, выявление общих закономерностей

их построения и функционирования.

Информатика как прикладная дисциплина занимается:

□ изучением закономерностей в информационных процессах (накопление, переработка,

распространение информации);

□ созданием информационных моделей коммуникаций в различных областях

человеческой деятельности;

□ разработкой информационных систем и технологий в конкретных областях

и выработкой рекомендаций относительно их жизненного цикла: этапов проектирования

и разработки, производства, функционирования и т. д.

Главная функция информатики заключается в разработке методов и средств

преобразования информации и их использовании с целью организации технологического

процесса переработки информации.

Задачи информатики состоят в следующем:

□ исследование информационных процессов любой природы;

□ разработка информационной техники и создание новейшей технологии переработки

информации на базе полученных результатов исследования информационных

процессов;

□ решение научных и инженерных проблем создания, внедрения и обеспечения

эффективного использования компьютерной техники и технологии во всех

сферах общественной жизни.

10)Теоретические основы управления знаниями

Что такое ≪управлениезнаниями≫, чтоможноинужноотноситькнему, что

включитьвэтопонятие, чтоисключить—наэтотсчетсуществуетмножествоточек

зренияимоделей. Нарис. 3.1 представленачетырехслойнаямодельпредметной

областиуправлениязнаниями.

Теоретическое и философское ядро управления знаниями составляют как философские,

так и естественнонаучные труды, исследования и произведения как

древних (в большей степени), так и современных мыслителей, которые старались

определить само понятие ≪знания≫, классифицироватьиупорядочитьвидыитипы

знаний, способыработысознаниями* Кфилософско-теоретическомуядруможно

отнеститрудытакихученых, какАристотель, Полоний, Платон, Маршал, Маймо-

нид, Гегель, Декарт, Кант, Поппель, Риль, Хайдеггер, Гадамер, Минскийидругие.

Кпроцессам управления знаниями относятся:

□ извлечение знаний, включая создание, исследование, накопление, проверку полезности

и применимости знаний;

□ организация знаний, включая моделирование, классификацию, калибровку

и интеграцию знаний;

□ поставка знаний, включая распространение, техническую поддержку, совместное

и повторное использование знаний.

Организационные, социальные и управляющие элементы составляют третий

слой четырехслойной модели. К этому слою относятся такие понятия, как знания

и память организации, корпоративная культура, конкурентные преимущества,

взаимодействие внутри и вне организации, интеллектуальный капитал, стратегии

использования и передачи знаний, обеспечение сохранности, надежности и приватности

знания, измерение знаний, использование знаний в социальных сообществах

и сетях, мотивация к использованию и созданию знаний у сообществ и индивидов,

а также архитектура, интеграция и жизненный цикл системы управления знаниями.

Поддерживающие элементы и технологии находятся во внешнем слое, и только

они непосредственно связаны с технической стороной организации и управления

знаниями. К этим элементам и технологиям можно отнести:

□ сетевую инфраструктуру, мобильную и кабельную;

□ хранилища данных, как структурированные и интеллектуальные, так и неструктурированные

индексированные (то есть в чистом виде базы данных);

□ приложения, обеспечивающие семантическое и онтологическое структурирование

знаний;

□ приложения, обеспечивающие безопасность, разделение доступа и шифрование

данных;

□ системы мета-знаний (экспертные системы, системы искусственного интеллекта),

обеспечивающие частичную или полную автоматизацию процесса

управления знаниями;

□ корпоративные распределенные системы и порталы, обеспечивающие взаимодействие

людей и знаний;

□ технологии извлечения и представления знаний;

□ программные агенты, обеспечивающие автоматизированное накопление знаний;__

Жизненный цикл управления знаниями напоминает жизненный цикл разработки

программного обеспечения. Различие состоит в том, что при каждой итерации

жизненного цикла программного обеспечения происходит улучшение функциональных

возможностей программы, а при каждой итерации жизненного цикла управления

знаниями происходит увеличение количества и качества знания в организации.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют собой результат

мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения

какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания-это выявленные закономерности предметной области (принципы,связи,законы), позволяющие решать задачи в этой области

При обработке на компьютере знания трансформируются аналогично этапам

преобразования данных.

1. Добыча (извлечение) знаний и их фиксация на материальных носителях информации

(таблицы, протоколы, учебники, методические пособия).

2. Разработка поля знаний — условного описания основных объектов предметной

области, их атрибутов, связывающих их закономерностей.

3. Описание знаний на языках представления знаний в соответствии с выбранной

моделью (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее).

4. Создание и поддержка базы знаний на машинных носителях.

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой

объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения

знаний — базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные

массивы). База знаний — основа любой интеллектуальной системы.

Создание баз данных может быть в значительной степени автоматизировано, а

информационные системы, основанные на базах данных, часто могут быть полностью

автоматическими.

Пример. Процесс покупки товаров в магазине самообслуживания может быть

автоматизирован полностью. Покупатель сам выбирает нужные ему товары,

при выходе датчики считывают информацию с электронных меток и на табло

отображается информация о счете. В случае, когда платеж производится при помощи

электронной банковской карты, участие продавца может быть исключено

полностью: после платежа специальное устройство дистанционно деактивирует

метки, обеспечив покупателю беспрепятственный выход из магазина.

В этом случае процесс сбора данных совершается автоматически, а процесс принятия

решения о совершении покупки поддается полной алгоритмизации.

В отличие от баз данных базы знаний требуют участия высококвалифицированного

персонала на всех этапах работы с ними, как во время создания, так и во

время использования в информационных системах.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

□ поверхностные знания — это знания о видимых взаимосвязях между отдельными

событиями и фактами в предметной области;

□ глубинные знания представляют собой абстракции, аналогии, схемы, отображающие

структуру и процессы в предметной области.

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными

знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих

работать с глубинными знаниями.

Близко к предыдущему подразделение знаний на эксплицитные и тацитные:

□ эксплицитные знания — это формализованные (описанные формальным языком)

знания, предназначенные для передачи и отчужденные от носителя знаний;

□ тацитные знания — это неформализованные (не поддающиеся описанию)

знания, являющиеся результатом личного опыта и интуиции, неотчуждаемые

от носителя знаний.

Основной задачей аналитика, занимающегося созданием базы знаний, является

перевод знаний из тацитной в эксплицитную форму.

Кроме того, знания можно разделить напроцедурные и декларативные. Исторически

первичными были процедурные знания, то есть знания, ≪растворенные≫

валгоритмах. Ониуправлялиданными.Дляихизменениятребовалосьизменять

программы. Однакосразвитиемискусственногоинтеллектаприоритетданныхпостепенно

изменялся, ивсебольшаячастьзнанийсосредоточиваласьвструктурах

данных (таблицы, списки, абстрактныетипыданных).

Сегоднязнанияприобреличистодекларативнуюформу, тоестьзнаниямисчитаются

предложения, записанныенаязыкахпредставлениязнаний, приближенных

кестественномуязыку, ипонятныенеспециалистам.

Модели представления знаний.

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различ­

ных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим

классам:

□ продукционные модели;

□ семантические сети;

□ фреймы;

□ формальные логические модели.

Продукционная модель — модель, основанная на правилах, представляющих

знания в виде предложений типа: если (условие), то (действие). База знаний при

использовании продукционной модели представляет собой совокупность такого

рода правил, записанных на формальном языке.

Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осу­

ществляется поиск в базе знаний, а под действием — операции, выполняемые при

успешном исходе поиска. Действия могут быть промежуточными, выступающи­

ми далее как условия, и терминальными, или целевыми, завершающими работу

системы.

Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода.

Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели

для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании

которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.

Пример, Имеется фрагмент базы знаний из двух правил, первого (П1) и второго

(П2):

П1: Если «котировки на акции падают» и «состояние рынка нестабильное», то

«покупать».

П2: Если «биржевые индексы падают», то «состояние рынка нестабильное».

Предположим, в систему поступили данные — «котировки на акции падают»

и «биржевые индексы падают».

Прямой вывод — исходя из данных, получить ответ.

Первый проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «состояние нестабильное»).

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт «состояние нестабильное».

Второй проход.

ШагЗ. Пробуем П1, работает, активируется цель «покупать», которая и выступает

как совет, который дает ЭС.

Обратный вывод — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил

и данных.

Первый проход.

Шаг 1. Цель — «покупать»: пробуем П1 — данных «состояние нестабильное» нет,

они становятся новой целью, и ищется правило, где цель в правой части.

Шаг 2. Цель «состояние нестабильное»: правило П2 подтверждает цель и акти­вирует ее.

Второй проход.

ШагЗ. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных

системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой степенью

модульности, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма

логического вывода.

12.Системы, основанные на знаниях

Живые существа в зависимости от положения на эволюционной лестнице об­

ладают большими или меньшими интеллектуальными способностями. Интеллек­

туальные возможности пчелы, птицы, дельфина и человека различаются во много

раз. Тем не менее про каждое из этих существ можно сказать, что оно имеет воз­

можность индивидуального выбора и принятия собственного решения. Это и есть

один из признаков интеллекта.

В приложениях, построенных на основе искусственного интеллекта, делается

попытка воспроизвести поведение живых существ средствами компьютерных

систем. При этом инженер по знаниям решает довольно сложную задачу: он

должен встроить в компьютерные программы поведение, свойственное живым

существам.

Используя ряд методологий, которые включают в себя экспертные системы,

нейронные сети, системы, основанные на прецедентах, генетические алгоритмы,

интеллектуальные агенты и добычу данных, мы можем заставить компьютерные

системы действовать сходно с живыми существами, воспроизводя небольшое ко­

личество аспектов интеллектуального поведения, таких как

□ принятие решений, диагностика, планирование систем и ситуаций с использо­

ванием экспертных систем или нейронных сетей;

□ прогнозирование развития сложных систем с помощью генетических алгоритмов;

□ изучение предыдущего опыта (иногда единственного примера) и принятие на

его основе решения по текущей ситуации средствами систем, основанных на

прецедентах;

□ распознание рукописного ввода или графического изображения путем модели­

рования в нейронных сетях;

□ установление причинно-следственных связей между наборами данных с помо­

щью механизмов извлечения данных (тем самым можно идентифицировать при­

чинно-следственные связи в реальном мире, из которого эти данные поступили);

86

Глава 3. Теоретические основы управления знаниями

□ симуляция самостоятельного поведения компьютерной программы, реализуе­

мая с помощью технологии интеллектуальных агентов.

Например, юридические информационные системы могут предлагать подходя­

щие решения, основанные на примерах из прошлого опыта, используя механизм

прецедентной аргументации (такие системы будут работать эффективно при пре­

цедентной правовой системе, в которой решения принимаются с }Д 1етом прошлых

судебных решений по сходным делам).

Системы, основанные на знаниях, — это компьютерные программы, спроек­

тированные таким образом, чтобы воспроизводить работу экспертов в заданных

областях знания.

Есть семь основных типов систем, основанных на знаниях.

1. Экспертные системы моделируют процесс принятия решения, свойственный

человеческому мозгу. Они используются для того, чтобы действовать подобно

экспертам-людям, помогая руководителям или специалистам принять решение,

основываясь на экспертных знаниях. Типичные области применения экспертных

систем — планирование, составление расписаний, диагностика. Хотя экспертные

системы служат для того, чтобы воспроизвести процесс принятия решений,

свойственный человеку, алгоритмы и правила, на основе которых принимаются

решения, являются статическими. Это значит, что экспертная система не может

самостоятельно модифицировать логику своей работы и не является самообу­

чающейся.

2. Нейронные сети моделируют работу человеческого мозга на биологическом

уровне (на уровне поведения отдельных клеток мозга, нейронов). Это означает,

что нейронные сети обладают встроенной способностью к самообучению: они

могут учиться распознавать шаблоны, а затем на основе шаблонов распознавать

образы. Благодаря способности к самообучению, нейронные сети могут быть

в некоторой степени использованы для решения задач прогнозирования на ос­

нове прошлого опыта (например, для прогнозирования суточного распределения

затрат электроэнергии в энергосистеме).

3. Системы, основанные на прецедентах, моделируют человеческую способность

принимать решение по аналогии с уже имеющимися прецедентами. Такого рода

системы часто используют в службах технической поддержки, где схожие про­

блемные ситуации повторяются многократно у разных клиентов.

4. Системы, построенные на генетических алгоритмах, как явствует из названия,

моделируют процесс развития биологических организмов на клеточном уровне.

Такого рода алгоритмы предназначаются для поиска одного лучшего из множе­

ства приемлемых вариантов решения проблем с большим количеством опреде­

ляющих параметров. Поскольку биологический организм в процессе развития

непрерывно решает задачу оптимизации всех своих параметров и установления

равновесия с окружающей средой, постольку системы, основанные на генетиче­

ских алгоритмах, могут применяться для решения задач оптимизации сложных

многофакторных систем и прогнозирования вариантов их развития.

3.4. Системы, основанные на знаниях

87

5. Интеллектуальные агенты — это программы, для которых задана конечная цель,

но они могут самостоятельно выбирать пути достижения этой цели, гибко изме­

няя алгоритм своего поведения. Большинство интеллектуальных агентов явля­

ются фоновыми программами, ведущими черновую работу, и выходят на перед­

ний план только тогда, когда нужно передать пользователю результат. В качестве

примеров интеллектуальных агентов можно назвать интернет-роботы поисковых

систем, которые непрерывно просеивают миллионы страниц различных сай­

тов, чтобы поддерживать данные поисковой машины в актуальном состоянии.

6. Системы добычи данных. Термин «добыча данных» используют для того, чтобы

описать процесс обнаружения знаний путем нахождения ранее неизвестных

взаимосвязей между данными. В базах, в которых хранятся большие массивы

данных, можно выявить неявные закономерности, имеющие практическую

пользу Например, анализируя продажи в супермаркете, можно выяснить, что

летом в один и тот же временной интервал резко возрастает продажа лимонада,

мороженного и семечек. Эти товары надо расположить в торговом зале рядом

и обеспечить их бесперебойное поступление. Такие меры позволят значительно

увеличить продажу этих продуктов.

13.Понятия модели и моделирования. Компьютерное и имитационное моделирование.

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой

древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техниче­

ское конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию,

биологию и, наконец, общественные науки. Постепенно стала осознаваться роль

моделирования как универсального метода научного познания. Большие успехи

и признание практически во всех отраслях современной науки получило моде-

7.1. Представление о назначении и особенностях моделирования 203

лирование в XX в. Термин «модель» широко используется в различных сферах

человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения

моделей. Моделирование является одной из форм отражения действительности.

Моделирование тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия,

гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает в себя и построение

абстракций, и умозаключения по аналогии, и разработку научных гипотез. Главная

особенность моделирования состоит в опосредованном познании с помощью объ-

ектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания,

который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого из­

учает интересующий его объект. Понятие модели широко используется не только

в науке и технике, но и в искусстве, и в повседневной жизни.

Возможности моделирования, то есть переноса результатов, полученных в ходе

построения и исследования модели, на оригинал, основаны на том, что модель

в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает,

имитирует) некоторые интересующие исследователя свойства объекта. Примени­

тельно к естественным и техническим наукам принято различать следующие виды

моделирования:

□ Концептуальное моделирование. При таком моделировании совокупность уже

известных фактов или представлений относительно исследуемого объекта или

системы истолковывается с помощью некоторых специальных знаков, символов,

операций над ними или с помощью естественного или искусственного языка.

□ Физическое моделирование. В этом случае модель и моделируемый объект

представляют собой реальные объекты или процессы единой или различной

физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и мо­

дели имеют место некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести

физических явлений.

□ Структурно-функциональное моделирование. Моделями являются схемы (блок-

схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специ­

альными правилами их объединения и преобразования.

□ Математическое (логико-математическое) моделирование. Моделирование,

включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики.

□ Имитационное (программное) моделирование. Логико-математическая модель

исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования систе­

мы, реализованный в виде программного комплекса.

Перечисленные виды моделирования не являются взаимоисключающими и мо­

гут применяться при исследовании сложных объектов либо одновременно, либо

в некоторой комбинации. Кроме того, в определенном смысле концептуальное

и структурно-функциональное моделирование неразличимы, так как блок-схемы,

конечно же, вполне можно считать специальными знаками с установленными

операциями над ними.

Компьютерное моделирование

Традиционно под моделированием на компьютере понималось лишь имитацион­

ное моделирование. К настоящему времени компьютер используется практически

для всех видов моделей за исключением физического моделирования. Например,

при математическом моделировании выполнение одного из основных этапов — по­

строения математических моделей по экспериментальным данным — в настоящее

время просто немыслимо без компьютера. В последние годы, благодаря развитию

графического интерфейса и графических пакетов, широкое развитие получило

компьютерное, структурно-функциональное моделирование. Положено начало

использованию компьютера даже при концептуальном моделировании, например,

с целью построения систем искусственного интеллекта.

Таким образом, понятие «компьютерное моделирование» значительно шире

традиционного понятия «моделирование на ЭВМ» и нуждается в уточнении, учи­

тывающем сегодняшние реалии.

Имитациооное моделирование

Особенности имитационного моделирования

Все имитационные модели представляют собой модели типа «черного ящика».

Это означает, что они обеспечивают выдачу входного сигнала системы, если на ее

взаимодействующие подсистемы поступает входной сигнал. Поэтому для получе­

ния необходимой информации или результатов необходимо осуществлять «прогон»

имитационных моделей, а не «решать» их. Имитационные модели не способны

формировать решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических мо­

делях, а могут служить лишь средством анализа поведения системы в условиях,

которые определяются экспериментатором.

Поскольку необходимо и желательно приспосабливать средство или метод

к решению задачк, а не наоборот, возникает вопрос: в каких случаях имитационное

моделирование полезно?

Исследователь должен рассмотреть целесообразность применения имитацион­

ного моделирования при наличии любого из приведенных ниже условий:

□ Формализация модели невозможна либо еще не разработаны аналитические

методы решения сформулированной математической модели. К этой категории

относятся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрением

очередей.

□ Аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны

и трудоемки, что имитационное моделирование позволяет получить более про­

стое решения задачи.

□ Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие

недостаточной математической подготовки имеющегося персонала. В этом

случае следует сопоставить затраты на проектирование, испытания и работу на

имитационной модели с затратами, связанными с приглашением специалистов

со стороны.

2 20