Контрольные вопросы

1. Дайте определение понятию <информация>.

2. Расскажите общую схему системы передачи информации.

3. В чем разница между АВМ и ЦВМ?

4. Как Вы понимаете смысл дисциплины <информатика>?

5. Что такое АИС?

6. Раскройте понятие <информационная технология>.

7. Назовите этапы технологического процесса в информационных системах?

8. Дайте определение информационному ресурсу.

9. В чем состоят цель и задачи изучения дисциплины <Информатика>?

Глава 2 информатика как наука

Исходя из истории развития информатики, первостепенной задачей является формализация основных понятий информатики как науки. С этой целью в этой главе детально анализируются вводимые в теоретическую информатику категории и аксиомы, описываются свойства информатики, знание которых обязательно выпускнику технических вузов и факультетов. Вторая глава учебника продолжает начатое в первой главе формирование образа информатики в качестве одной из составляющих современного мировоззрения.

2.1. Категории информатики

Формирование новой фундаментальной науки требует решения трех основных задач: определения предметной области; создания системы основных понятий и аксиоматики; разработки математического аппарата.

Разработка математического аппарата необходима для решения прикладных проблем. Причем математический аппарат и инструментарий могут быть в какой-то мере заимствованы у смежных наук.

Самая трудная и решающая проблема - создание понятийного аппарата. Все попытки создать информатику как фундаментальную науку наталкивались именно на эту проблему, для решения которой требуется выйти за рамки традиционного шенноновского понимания информации. Особенно убогими выглядят учебники, учебные пособия и руководства по информатике для школ и специальных учебных заведений: в них отсутствуют новый понятийный аппарат, что сводит преподавание информатики к изучению программирования и основ электроники и вычислительной техники.

Информатика впитала в себя достижения ряда наук, особенно кибернетики, теории информации, теории систем, системотехники, семиотики, т.е. является в большой степени интегративной дисциплиной со всеми чертами метанауки.

Вся система категорий (понятий) информатики состоит из трех элементов:

1. Понятия, заимствованные информатикой из других наук.

2. Оригинальные понятия и аксиомы, отличающиеся принципиальной новизной.

3. Понятия более низких иерархий - субпонятия, раскрывающие содержание каждого из основных понятий информатики, как метанауки.

Назовем еще раз понятия информатики, заимствованные из ранее появившихся дисциплин. Это понятия: информация (в традиционном шенноновском смысле), информационный шум, избыточность, бит, байт и другие понятия математической теории связи.

Сюда можно добавить понятия кибернетики: цель, управляющая и управляемая подсистемы (объект и орган управления), прямая и обратная связи и др.

Система оригинальных понятий информатики вырастает из основного понятия - понятия / <информационный ресурс>, а именно информационный ресурс; социальная энтропия; полезная работа (отдача) ЭВМ; информационная среда; напряженность информационного поля; исходный и полный информационные потоки; автоматизированные информационные системы; информационные технологии; искусственный интеллект; информационно-динамический объект; творческая система; ТАС-модели; квант (единица) знания; социальный ( коллективный ) интеллект.

Раскроем более подробно понятийный аппарат информатики.

Информационный ресурс (ИР). Это основное понятие, являющееся предметом информатики. ИР имеет две неразделимые стороны: формально-логическую (информационную) и семантическую (когнитивную). Когнитивный (от лат. cognition - знание, познание) означает познаваемый, соответствующий познанию. Первый аспект этого понятия (формально-логическая сторона) формируется в результате обобщения практики компьютеризации и развития инженерии знаний. Сам термин <инженерия знаний> (Knowledge engineering) появился в США в 1977 г. на ранних этапах создания ИИ.

Развитие формально-логического направления в 70-е годы в основном было связанно с практикой создания интеллектуальных систем, главная особенность которых состоит в наличии у них базы знаний и механизма их вывода (<логической машины>). Потребовалось развитие формально-логических подходов, машинных языков, создание моделей представления знаний на основе логики предикатов первого порядка. Возникли обобщенные представления в области АИС, их природы, функций, общей структуры, сущности ИТ и их уровней и т.д.

Однако всего этого оказалось недостаточно для развития работ в области ИИ. Нужны были продвижения в содержательном (когнитивном) направлении: в создании моделей, использовании фреймов, семантических сетей. С этим связано формирование второго аспекта категории ИР, его когнитивной, содержательной стороны.

Таким образом, в основе методов использования представления знаний (первый аспект ИР) лежат главным образом математическая формализация и логическая полнота. Напротив, когнитивный подход (второй аспект ИР) основан на понимании процесса осознания чего-либо человеком, поэтому представлению знаний в данном случае свойственно скорее выразительность, чем математические изящество и скорость. В рамках когнитивно-содержательного направленияразвивается понимание зависимости от коммуникаций, информационных связей. Здесь главным объектом изучения выступает соотношение знания и информации, переход одного во второе, а также фазовый переход знания в социальную силу. В результате слияния формально-логического и когнитивно-содержательного направлений и рождается фундаментальное понятие информационного ресурса.

Социальная энтропия. Вторая фундаментальная категория информатики. Социальная энтропия - это мера отклонения от некоторого состояния, принимаемого за эталонное, оптимальное по критерию недоиспользования ИР. В теории информации Шеннона энтропия это мера неопределенности случайной величины любой природы. Сказать, что социальная энтропия - это недостаток знаний об объекте, было бы неточно. Недостатком знаний об объекте характеризуется энтропия субъекта, т.е. управляющей подсистемы. Но есть еще энтропия самого объекта как неопределенность его состояния - это не релевантность его структуры, а разброс функций и действий элементов объекта, что связано с недоиспользованием ИР.

Итак, социальная энтропия - новая категория информатики для характеристики управленческих процессов, уровня их осуществления. Энтропия - не просто мера упорядоченности организационных систем, а мера соответствия их состояния имеющимся целевым установкам. Чем выше информационный уровень функционирования народнохозяйственной системы, т.е. чем ниже энтропия, тем экономнее расходует она традиционные ресурсы производства: энергию, сырье, рабочую силу и особенно время. Преодоление энтропии производственных систем, т.е. отклонения их состояний от оптимального, важнее, чем дополнительное включение в хозяйственный оборот вещественно-энергетических и трудовых ресурсов. Причем улучшение показателей работы отдельных предприятий и даже отдельных отраслей может нивелироваться общей неупорядоченностью хозяйства, поэтому интенсификация производства означает снижение его энтропии. Социальная энтропия делится на внутреннюю (исходную) и внешнюю (добавленную). Первая связана с недоиспользованием ИР, вторая - с их недостатком. Такое деление социальной энтропии необходимо прежде всего для определения полезной работы (отдачи) ЭВМ, их КПД. Компенсация исходной энтропии осуществляется путем задействования имеющегося опыта, здравого смысла, а компенсация добавленной энтропии требует творческих прорывов, новаторских шагов.

Полезная работа (отдача) ЭВМ. Чтобы качественно и количественно определить отдачу ЭВМ, необходимо определить, что такое информационная работа вообще.

Информационная работа в полном цикле - это воздействие наблюдателя (управляющей подсистемы) на объект путем выработки и передачи сообщений, обусловливающих удержание объекта в имеющемся исходном состоянии, а также перевод его в новое состояние -достижение новой цели. Информационная работа имеет неэнтропийную природу.

Постановка новой цели объекту добавляет ему энтропию, снятие которой требует новой, дополнительной информационной работы. С другой стороны, информационная работа обеспечивает развитие объекта, перевод его в новое состояние. Иначе говоря, эта часть и определяет полезность информационной работы - внешнюю отдачу наблюдателя и, следовательно, ЭВМ.

Таким образом, полезная информационная работа наблюдателя, а значит и ЭВМ как орудия наблюдателя, есть остаток от работы, затраченной на компенсацию энтропии самого наблюдателя, его неупорядоченности и исходной энтропии объекта. Информационный потенциал целенаправленной системы можно увеличить путем снижения энтропии его управляющей подсистемы и исходной энтропии объекта. Информационную работу необходимо рассматривать в ее полном цикле.

Полный информационный цикл включает рождение информации, ее накопление, обработку, прием и использование для целей развития системы.

Информационная среда. Это понятие связано с понятием информационной работы в ее полном цикле. Информационная среда - это весь набор условий для технологической переработки и эффективного использования знаний в виде информационного ресурса. К информационной среде относятся аппаратные средства, программное обеспечение, телекоммуникации, уровень подготовки кадров специалистов и пользователей, формы стимулирования, контроля, методы и формы управления, документопотоки, процедуры, регламенты, юридические нормы и т.д. Причем в информационную среду входит не только управляющая подсистема, но и объект. В информационную среду входят рассматриваемые как элементы единой системы все факторы, Бездействующие на информационные процессы и информационные системы в течение всего жизненного цикла от проектирования до использования. Категория информационной среды означает новое понимание информационно-управленческого процесса и самой информации.

Информационно-управленческий процесс в его полном виде не просто сообщение данных, а функционирование ИР - информдинамики, связанной с функционированием всей информационной среды, всех ее элементов, среди которых активными являются люди, а пассивными - технические средства и другие материальные ресурсы Такой подход очень важен при создании интегрированных АСУ.

С позиций понятия информационной среды удобно дать понятия информационного процесса и информационной технологии. Под информационным процессом понимается функционирование всех элементов информационной среды и всех факторов, обеспечивающих появление новых знаний, их передачу, переработку, использование и воздействие на объект рассматриваемой системы. В соответствии с этим под информационной технологией следует понимать не только основанную на ЭВМ вычислительную систему, но и всю автоматизированную среду получения, передачи, переработки, использования знаний в виде информации и их воздействия на объект.

Существуют понятия социальной, экономической, производственной, интеллектуальной, информационной и вычислительной сред. Все это среды социальных систем, разные ракурсы их рассмотрения. Если понятие интеллектуальной среды характеризует условия функционирования всего потенциала знаний (овеществленной формации), то понятие информационной среды более узкое и отстоя только к условиям функционирования социальной информации, знаний в виде сообщений. Что касается вычислительной или программно-вычислительной среды, то она является элементом информационной среды.

Следующими фундаментальными понятиями информатики как науки о движущей силе информации в социальных системах являются понятия информационного поля и его напряженности. В кибернетической самоорганизующейся системе управляющая система осуществляет целеполагание для объекта и удерживает его в заданном целевом русле функционирования и развития. Взаимодействие целевого, проектируемого и исходного состояний кибернетической системы, а также ее элементов осуществляется посредством информационных полей, напряженности которых создаются либо постановкой объекту цели, либо ухудшением исходного состояния системы, т.е. появлением дополнительных ограничений в ее динамике.

Напряженность информационного поля - это та сила, побудительный мотив, с которым объект и его среда действуют на управляющую подсистему, вызывая ее действия по снятию возникшей новой энтропии, обеспечению достижения объектом новой цели или перевода всей системы в новое целевое состояние в течение определенного времени. Сила и степень напряженности информационного поля зависят от двух факторов: разницы энтропий целевого и исходного состояний системы (энтропийного пространства) и времени достижения новой цели (энтропийного времени).

К физическим полям применяются пространственно-временные оценки. К информационным полям (области отражения материального мира) такие физические величины, как пространство и время, неприменимы, ибо мысль не имеет пространственно-временных границ. Поэтому для информационных полей и вводятся такие характеристики, как <энтропийное пространство> и <энтропийное время>.

Механизм действия информации в общем виде таков: напряженность информационного поля вызывает энергию в каждом элементе управляющей подсистемы, направленную на выработку и передачу информации. Затем информация развязывает энергию объекта, направленную на достижение системой нового целевого состояния. Общий объем информационной работы управляющей подсистемы ограничен разницей энтропий проектируемого и исходного состояний системы. Интенсивность информационной работы (ее объем в единицу времени) зависит от напряженности информационного поля рассматриваемой системы. Общий недостаток компьютеризации (низкая отдача ЭВМ) связан с тем, что машины внедряются в среду с низкой или даже нулевой напряженностью информационного поля.

С напряженностью информационного поля связаны другие понятия информатики, такие, как исходный информационный поток импульс, полный информационный поток, информационная цепная реакция и др. Исходным информационным потоком называется поток от главного, верхнего элемента управляющей подсистемы (наблюдателя) к каждому элементу управляющей подсистемы. Полный информационный поток - это поток, воздействующий на объект за период его перехода в новое целевое состояние.

Очень важно отметить такую фундаментальную категорию, как информационно-динамический объект (ИДО), который представляет собой АИС, управляющая подсистема которой выступает в виде творческой системы, создающей новые состояния объекта. То есть ИДО - это системы социальной природы, в которых осуществляется обмен энергетическими (трудовыми) затратами в виде информационной работы и в виде физической работы. Речь идет о соотношении <силовых> и <мозговых> усилий в рамках какого-либо образования: будь то организация, предприятие, технология.

Если объект (например, предприятие) становится информационно-динамической системой, то он становится открытым по отношению к сфере знаний; в нем традиционный производственный цикл от сырья до изделия преобразуется в научно-производственный - от идеи до продукта, а его управляющая подсистема должна стать творческой системой.

Таким образом, ИДО можно определить как целенаправленные системы, в которых осуществляется обмен энергией (вещественноэнергетическими и трудовыми затратами) в виде информационной и физической работы.

Теперь мы подошли к очень важному понятию - категории искусственный интеллект (ИИ). Слово <интеллект> (от лат. Intellectus) означает ум, рассудок, разум, мыслительная способность человека. Учение об интеллекте развивается по трем направлениям. Первое из них, приведшее к появлению самого термина <искусственный интеллект>, связано с теорией эвристического поиска и созданием машинных <решателей задач>, относящихся к разряду творческих. Второе направление связано с разработкой роботов, автономно действующих в реальной среде и решающих нетривиальные задачи, поставленные человеком. Третье - главное - направление связано с коренной интеллектуализацией ЭВМ путем оснащения их программно-техническими средствами высокого уровня, способными делать логические выводы.

Не вдаваясь в подробный анализ научных и инженерных изысканий, отметим главное: искусственный интеллект ориентирован на создание методов дублирования (разумеется, в пределах доступного) функций живых интеллектуальных систем искусственными системами.

Современная социологическая концепция рассматривает человека как единственный субъект труда, творчества, общения. Кибернетические автоматы, собирающие и передающие данные, имеющие память, реализующие сигналы обратных связей, занимают промежуточное положение в информационно-коммуникативных процессах общественной практики, являются средством познавательной организационной работы людей. Такое же промежуточное положение занимают и машины, или автоматы, наделенные функциями интеллекта, несмотря на их способность к логическому выводу и самостоятельному оперированию базами знаний, т.е. способность к обработке семантической информации. Автоматы могут больше <знать>, чем конкретный человек (иметь более емкую память), быстрее вычислять, фильтровать данные, делать выборки и даже формально-логические выводы, осуществлять промежуточное целеполагание, накапливать знания (собирать дополнительные данные об окружающем мире, сжимать информацию). Но познать мир в содержательном аспекте, углублять понимание действительности, снимать неопределенность своего существования искусственные системы не могут. В этом смысле термин <искусственный интеллект> весьма условен и не совсем удачен. Необходимо также очертить границы рассмотрения этого термина: искусственный интеллект - не синоним искусственного разума.

Инструментарием, носителем искусственного интеллекта являются ЭВМ, роботы, экспертные системы, телекоммуникации. Что касается ЭВМ, то их нельзя понять вне связи с функциями человека в творческом процессе. Сами по себе ЭВМ не создают новую информацию, не увеличивают интеллектуальный потенциал человека (это прерогатива людей), а лишь сохраняют, трансформируют, переносят знания и тем самым увеличивают интеллектуальную отдачу людей.

Природу ЭВМ и их социальную роль можно осветить лишь путем соотнесения их с категорией ИР. Если соотносить ЭВМ с категорией <знание> в традиционно-философском смысле, то трудно избежать двух крайностей: с одной стороны - фетишизации ЭВМ, связанной с представлением о них как о думающих, мыслящих машинах, гносеологически (от греч. Gnosis - знание, учение) отражающих мир, т.е. равноправных интеллектуальных партнерах человека, а в перспективе могущих даже превзойти его, стать <умнее>, а с другой недооценки ЭВМ, связанной с представлением о них как о сверхарифмометрах, информационных мельницах, не прибавляющих знаний, не обеспечивающих интеллектуального прогресса общества. И тот, и другой взгляд на ЭВМ ошибочны.

Да, ЭВМ не мыслят в диалектическом смысле, не познают мир, не могут и в обозримой перспективе не смогут по-настоящему синтезировать знания, давать принципиально новое видение мира, зарождающегося у человека в сфере подсознания. Но это не значит, что ЭВМ во взаимодействии с людьми не увеличивают интеллектуальный потенциал человека в обществе. Они это делают через информацию, через использование ИР. Коммуникации - источник знаний, а именно ЭВМ радикально воздействуют на интеллекгуальные коммуникации, и в этом их главное назначение. Компьютеры вместе .с современными коммуникационными средствами резко увеличивают возможности информатизации знаний и гносеологизации информационных сообщений. Они резко увеличивают возможности и эффективность познавательной деятельности людей.

ЭВМ в виде ИИ рождают социальный интеллект как единую целенаправленную творческую систему. Социальный интеллект - не просто одно из важных понятий теоретической информатики. Это категория, посредством которой информатика смыкается с общественными науками. Подход к обществу я его отдельным подсистемам и звеньям с позиций социального (коллективного) интеллекта - это принципиально новый подход, отвечающий современному этапу развития цивилизации.

Проблема социального интеллекта имеет многосторонний характер. Наряду с общими философскими, политэкономическими, психологическими аспектами она имеет технологический аспект, связанный с разработкой и социальным использованием ЭВМ, особенно ИИ, элементом которого выступают базы знаний (БЗ), экспертные системы (ЭС). Технологический аспект в настоящее время имеет решающее значение для формирования и эффективного функционирования социального интеллекта.

Встраивание ЭВМ как ИИ в социальные системы подводит к пониманию того, что ИИ исторически формируется как подсистема единого социального (коллективного) разума. Этот разум, его структуры, механизмы функционирования и т.д. должны формироваться под воздействием систем ИИ и вместе с ним. Это и есть в строгом смысле слова процесс информатизации общества.

Важно понимать и другое: системы ИИ в их развитом виде не могут выступать подсистемами индустриального общества. В индустриальном обществе, хотим мы того или нет, ИИ всегда будет оставаться инородным телом, функционировать при низком уровне отдачи. Нужны другие социальные структуры, формы жизнедеятельности, приоритеты, чтобы ИИ заработал в полную силу. Это структуры информационного общества, реализующего принципы построения и функционирования социального интеллекта.

До последнего времени индивидуальные и общечеловеческие знания оставались и все еще остаются вне баз данных. Лишь поверхностное, рутинное, легко поддающееся формализации в области интеллектуального потенциала включалось в машинные системы. Между тем рост совокупного объема знаний и усложнение общественных связей ведут к тому, что отдельные люди теряют возможность получать нужные им знания, а общество лишается ценнейших индивидуальных знаний.

ИИ с его компьютерными и телекоммуникационными системами формирует коллективный разум, создает единый социальный интеллект, интегральный эффект которого выше суммы эффектов, входящих в систему индивидуальных интеллектов.

Все это означает, что дальнейшее развитие теории ИИ, выработка путей его эффективного использования зависят от разработки проблем социального интеллекта, который становится основной предпосылкой функционирования систем машинного разума.

Таким образом, вырисовывается новый подход к проблеме ИИ: ИИ - это система, мобилизующая и усиливающая социальный интеллект, которая может эффективно функционировать лишь как подсистема общественного интеллекта.

Непосредственным толчком к выработке нового подхода к ИИ, его понимания как искусственного аналога социального интеллекта послужили разработки пятого поколения ЭВМ в начале 80-х годов. В Японии, а затем сразу же в США, Западной Европе и с опозданием в 3-4 года в СССР были опубликованы проекты создания вычислительной системы (ВС) пятого поколения, реализующей функции интеллекта, включая функцию абстрактного мышления. Главными элементами этой <социальной машины> являются:

• <супермозг науки> - центральный процессор с быстродействием свыше 10 млрд. оп/с;

• базы знаний - зафиксированные в машинной памяти важнейшие общие и специальные знания, накопленные за всю историю и находящиеся в автоматизированном режиме;

• персональные ЭВМ как массовый вид техники, которыми оснащаются рабочие места инженеров, ученых, управленцев, доступные практически каждой семье;

• искусственная рабочая сила в виде миллионов роботов последних поколений, заменяющих рабочих;

• современные по качеству и количеству телекоммуникации.

Творческая система. Интеллектуальные системы - это информационные комплексы, оснащенные ИИ. Они могут быть полного и неполного информационного цикла, т.е. могут творить новое состояние объекта, а могут выполнять и усеченные функции связи, обработки знаний и т.д. Творческими системами называются интеллектуальные системы полного цикла, обеспечивающие фазовый переход знаний в силу, творящие объект. Творческие системы - это высшая форма информационных систем полного цикла. АСУ сложными системами, объединяющие АСУП, АСУТП, САПР, АСНИ, т.е. интегрированные АСУ, можно назвать прообразами творческих систем. Но они не могут обеспечить достаточно эффективное управление ИДО, потому что в них энергетические и информационные части предприятий организационно оторваны друг от друга. Поэтому в качестве управляющих подсистем ИДО могут выступать информационно-организованные системы высшего уровня, реализующие комплексные технологии выработки и конечного использования ИР, превращение его в силу.

Творческие системы (Creative Systems) не просто творят новые знания, не просто дают новое представление об объекте, новые управленческие решения - это могут делать информационные системы неполного цикла, - а творят, созидают новые состояния объектов - предприятий, учреждений, технологий, хозяйственных комплексов, т.е. обеспечивают их развитие. Эти системы обеспечивают автоматизированный, высокопроизводительный процесс перевода знаний (книг, статей, патентов, квалификации людей) в ИР, т.е. в конкретные программы и решающие алгоритмы.

Творческие системы в полной мере могут проявить себя при высоком уровне технического обеспечения, основанного на ИИ, персональных ЭВМ и современных коммуникациях. За счет стыковки систем управления с научными исследованиями, систем автоматизации с проектированием, систем управления с производственными процессами обеспечиваются гибкость функционирования объединения, возможность быстрого перехода на выпуск новых видов продукции, повышение производительности труда, резкое сокращение цикла <наука - производство>.

Квантификация знаний. Умственная (интеллектуальная) деятельность всегда была областью, где нет метрики, где фигурируют лишь качественные, трудно определимые понятия. Фундаментальное значение информатики состоит в том, что она позволяет ввести количественно определимые понятия в умственную (познавательную и организационную) деятельность, т.е. позволяет квантифицировать знания. Сама по себе возможность квантификации знаний имеет огромное значение для человеческой цивилизации.

Информационный ресурс - это знание, ставшее информацией. Поэтому знание обладает всеми характеристиками ИР: достоверностью, надежностью, релевантностью, четкое определение которых дается в теории информации (математической теории связи). Однако семантика сообщений, их содержание в классической теории информации не учитывается. Таким образом, для квантификации знаний, если они представлены в виде информации, применим весь арсенал статистической теории связи - ее понятия, соотношения и такие информационные единицы, как бит и байт.

Содержательный аспект знаний в виде информации можно учесть с помощью единицы семантической информации - ранжированного бита. Ранжированный бит - это информационная единица, отражающая величину системной, социальной ценности конкретного сообщения. Различие знаний (весов) информационных единиц количественно можно установить экспертным путем.

Информационный ресурс - это отчуждаемые знания, становящиеся сообщениями, - выступает в пассивной и активной формах. К пассивной относятся такие формы существования знаний, когда они не связаны или слабо связаны с конкретными предметными областями (книги, статьи, патенты, банки данных). Активные формы существования ИР : модель, алгоритм, программа, проект. Каждая из этих четырех активных форм ИР может иметь разные степени общности, научно-технический уровень и завершенность (комплектность).

В функциональном отношении модели представления знаний делятся на три вида: тезисные, аналитические и синтетические. Эти три вида моделей представления знаний получили название ТАС-модели.