Главная > Книга

1

Смотреть полностью

А.А.Красилов

ИНФОРМАТИКА

В СЕМИ ТОМАХ

Том 1. Основы информатики

(Введение в информатику)

Москва

1997 - 2003

ИНФОРМАТИКА

Том 1. Основы информатики

(Введение в информатику)

Том 2. Информатика смысла

(Машинная лингвистика)

Том 3. Концептуальная информатика

(Толковый словарь по информатике)

Том 4. Представление знаний

(Структуры данных)

Том 5. Основания информатики

(Теоретические основы)

Том 6. Методы информатики

(Изобретание, проектирование,

разработка и сопровождение)

Том 7. Интеллектуальные системы

(Системы решения проблем)

Альберт Александрович Красилов

УДК .800; 14; 519.95

Аннотация

Книга дает начальные сведения о новом определении информатики. Они необходимы для получения представлений о возможностях СВТ и человека, использующего или желающего использовать свой компьютер для принятия интеллектуальных решений на всех этапах деятельности по обработке знаний для получения нового знания. Уравнивание роли алгоритмического или процедурного знания с другими видами знаний обеспечивает возможность любому пользователю применять ВМ на основе своих общих и профессиональных знаний без привлечения программистов для решения задач, для разрешения вопросов или проблем и для проверки гипотез или положений.

The book gives initial information on new definition of informatics (computer science). They are necessary for reception of representations about opportunities of means of computer facilities and the person using or wishing to use the computer for acceptance of intellectual decisions at all stages of activity on processing knowledge for reception of new knowledge. Equalizing of a role of algorithmic or procedural knowledge with other kinds of knowledge provides an opportunity to any user to apply computer on the basis of general and a professional knowledge without attraction of programmers to the decision of tasks, for the sanction of questions or problems and for check of hypotheses or positions.

()

ОГЛАВЛЕНИЕ

Сокращения для терминов

Общее предисловие

Введение

0.1. Кибернетика и информатика

0.2. Предмет информатики

0.3. Информация и знание

0.4. Классификация знаний

0.5. Информатика и человек

0.6. Историческое значение информатики

0.7. Немного истории

Глава 1. Информатика - сфера деятельности человека

1.1. Чувственно воспринимаемое знание

1.2. Знание как результат общения людей

1.3. Фиксация знаний

1.4. Тиражирование знаний

1.5. Спецификация и обобщение знаний

1.5.1. Понятие спецификации

1.5.2. О методах спецификации.

1.5.3. Роль спецификации знаний

1.5.4. Спецификация для ИП

1.5.5. Критика имеющихся методов спецификаций

1.5.6. Теория - средство спецификации знаний в любой области

1.6. Применение знаний

1.7. Получение нового знания

Глава 2. Науки и информатика

2.1. Обработка знания

2.1.1. Что может делать машина

2.1.2. Классификация наук

2.2. Информатика и вычислительные машины

2.3. Цели информатики

2.4. Задачи информатики

2.5. Результаты применения информатики

2.6. Информационная индустрия

2.7. Игры с помощью вычислительных машин

Глава 3. Определение информатики

3.1. Имеющиеся определения

3.2. Анкета информатики

3.3. Г.В. Лейбниц - отец информатики

3.4. Историческое введение

3.5. Применение поколений ЭВМ

3.6. Значение информатики

3.7. О классификации (представления) знаний

Глава 4. Представление данных и знаний

4.1. Представление данных

4.2. Представление знаний

4.3. Сопоставление данных и знаний

4.4. Средства общения в системе человек-ВМ

4.5. Общее представление о порядке решения проблем

4.6. Процедуры применения информатики

4.7. Обучение в школе и в институте

Глава 5. Методология информатики

5.1. Определение методологии

5.2. Наука информатики - итоги

5.3. Технология применения ВМ

5.4. Прагматика и фольклор информатики

5.5. Методы изобретания, проектирования, разработки и сопровождения

5.6. Методы реализации проектов

5.7. Место информатики в системе наук, отраслей знания

Глава 6. Виды знаний и обзор применений

Раздел 1. Виды знаний

1.6.1. Лингвосемиотические знания

1.6.2. Семантические знания

1.6.3. Концептуальные знания

1.6.4. Фактографические знания

1.6.5. Теоретические знания

1.6.6. Алгоритмические знания

1.6.7. Кибернетические знания

Раздел 2. Куб информатики

2.6.1. Лингвосемиотические знания

2.6.2. Семантические знания

2.6.3. Концептуальные знания

2.6.4. Фактографические знания

2.6.5. Теоретические знания

2.6.6. Алгоритмические знания

2.6.7. Кибернетические знания

Глава 7. Законы и проблемы информатики

7.1. Закон накопления знаний

7.2. Закон взаимосвязи знаний

7.3. Основной закон технологии познания

7.4. Закон устойчивости знаний

7.5. Закон выделения существенного знания об объекте

7.6. Закон применимости знаний

7.7. Закон создания нового знания

7.8. Проблемы информатики

Литература

Приложение 1. Программы школьных и институтских занятий

Школьное преподавание информатики в 21 веке

Программа по информатике в средней школе.

Вузовское преподавание информатики.

Сокращения для терминов

АЛЗ - алгоритмические знания

БД - база данных

БЗ - база знаний

ВМ - вычислительная машина, осуществленная на какой-либо

физической, биологической или другой основе

ГЯ - граф языка

ЕЯ - естественный язык

ИИ - искусственный интеллект

ИИС - инструментарий интеллектуальной системы

ИМГР - интерпретатор машины грамматического разбора

Интеллсист - интеллектуальная система

ИП - интеллектуальное программирование

КИЗ - кибернетические знания

КОЗ - концептуальные знания

КС - контекстно-свободный

ЛИЗ - лингвосемиотические знания

ЛИПС - число шагов логического вывода в секунду

МГР - машина грамматического разбора

МАВ - машина аналитических выкладок

МЛ - математическая логика

МЛВ - машина логического вывода

ММ - математическая машина

МТ - машина Тьюринга

НЛ - модальная (неклассическая) логика

ОС - операционная система

ПЛ - пользовательская логика

ПП - процедурное программирование

ППП - пакет прикладных программ

ПС - прологовая система

ПЭВМ - персональная электронная вычислительная машина

САПР- система автоматизации проектирования

СВТ - средства вычислительной техники

СеГ - семантическая грамматика

СЕЗ - семантические знания

СиГ - синтаксическая грамматика

СИИ - системы искусственного интеллекта

СП - синтезированная программа

СУБД - система управления базой данных

СУБЗ - система управления базой знаний

т - том публикации Информатика

ТЕЗ - теоретические знания

ФАЗ - фактографические знания

ФРАК - формульный автокод

ФЯ - формальный язык

ЭВМ - электронная вычислительная машина

ЭС - экспертная система

ЯЛ - язык Лейбниц

ЯПП - язык профессиональной прозы

ASCII - American Standard Code Information Interchange

Позволь мне остаться в своем заблуждении.

Овидий

Общее предисловие

Проблема интеллектуализации. С 2000 года половина ВМ будут оснащены интеллектуальными системами, способными решать проблемы самими пользователями без специалиста по программированию, без потери части «плохо формализуемого» задания, без принудительного использования ФЯ. Программисты обязаны решать свои проблемы таким образом, чтобы способствовать приближению пользователя к разрешению его профессиональных проблем на ВМ своими силами. «Плохо формализуемые» части задания возникают в процессе перевода запросов пользователя на ФЯ программирования, эта процедура должна исключаться из арсенала пользователя (кроме программиста). Общение с ВМ должно выходить на уровень интеллектуального общения людей. К этому непрерывно приближается Интеллсист, которая работает на основе имеющихся знаний и логически выводит новое знание, с помощью которого разрешается исследуемая проблема.

Новое знание можно вывести только логически из имеющихся знаний или сбором фактов - это главный тезис для изложения всего материала книги по информатике, этот тезис является естественным и для человека. В процессе изложения будут приложены усилия для построения ответов на многие вопросы, среди которых основными являются следующие:

  • что такое знание,

  • как по-новому представлять знания,

  • для чего обрабатывать знания,

  • какова технология вывода нового знания,

  • чем занимается информатика,

  • когда информатика становится полезной для других наук,

  • почему информатика постепенно внедряется в практику применения СВТ,

  • в чем различия нового определения информатики и имеющихся определений информатики.

Пользуясь принятой современной терминологией можно сказать, что информатика занимается реализацией мягкого (или рассудительного) вычисления.

Распределение материала. Весь материал ответов на эти вопросы представлен в семи томах. Первый том является вводным, содержательно описывающим общие соображения о природе обработки информации на ВМ, о новом определении понятия информатика и различиях таких наук как кибернетика, информатика и программирование. Основная цель тома - описать и обосновать общее определение информатики, оконтурить области использования информатики. Новое определение возникло как обобщение имеющихся определений. В понятие информатика обычно вкладывалось содержание, которое отражало только применение вычислительной техники на основе алгоритмов и программ. Но ведь это только один из видов представления знания. Имеются еще 6 видов представлений знания, которые пока использовались как данные - основа для обработки с помощью программ. Если другие виды знания используются как программы, то и взгляд на информатику должен измениться. В результате такого взгляда мы изменяем само определение информатики.

Второй том ориентирован на один из атрибутов определения информатики - языковую основу в информатике. Здесь главным звеном в цепи обработки знаний с помощью вычислительной техники является определение смысла, передаваемого языковыми средствами. Подробно рассматривается семантическая грамматика русского языка, задающая правила «вычисления смысла». Кроме этого в томе рассматриваются средства «обучения» ВМ самим ФЯ. Рассмотрены также два ФЯ - язык Марков для записи порождающих грамматик и язык Лейбниц для внутреннего представления знаний. Знание их для пользователя необязательно, им должны владеть знаниеведы и системные программисты, специалисты, занимающиеся реализацией Интеллсист. Центральная часть тома - распознающая грамматика, которая приспособлена для решения задач выявления принадлежности текстов данному языку и построения транслирующих систем.

Третий том определяет понятия вообще и информатики в частности, что необходимо для передачи ВМ изначальных элементов смысла текстов со знаниями. Центральными объектами являются словари и лексиконы, вводимые в память Интеллсист в качестве начального знания о предметных и проблемных областях знания и составляющих первую часть БЗ. В основе знания лежит понятие, которое характеризуется именем (термином) и значением (смыслом). Значительная часть тома посвящена толковому словарю по информатике, который отличается от известных словарей и базируется на новом определении информатики.

Четвертый том содержит описание методов представления данных и знаний как вне ВМ, так (частично) и внутри нее. Язык Лейбниц, определенный формально в т.2, здесь получает неформальное описание, ориентированное на пользователя Интеллсист. Основное назначение тома - это демонстрация реальных средств человека в представлении знаний и согласование с ними машинных представлений. Приведенные примеры будут способствовать пониманию любым пользователем языка профессиональной прозы. Для пользователя важны два момента: умение работать за дисплеем и понимание языка профессиональной прозы. Это обстоятельство учтено при написании тома.

Пятый том излагает основания информатики - информатическую логику, на основе которой строятся методы решения логических уравнений, что составляет основу методов разрешения запросов (вопросов, задач, проблем) пользователя ВМ. Теоретические основы информатики явились базой для понимания механизмов обработки знания с целью получения нового знания. Центральные проблемы - определение, обработка знания и передача его для Интеллсист.

Шестой том является собранием методов поиска нового знания от изобретания, проектирования и разработки до сопровождения любого программного или ориентированного на знания продукта, в частности, с помощью которого осуществляется автоматический поиск новых данных и знания. Цель тома - изложить методы применения СВТ в условиях нового понимания информатики. Основа тома - методология применения ВМ каждым пользователем. Методы могут применяться и без использования ВМ, как говорят, вручную. Том является компиляцией известных методов, примененных с учетом нового определения информатики.

Седьмой, последний том посвящается Интеллсист, которая материализуют все изложенное в предыдущих томах. Новый взгляд на информатику определил новые машинные системы обработки знаний и получение нового знания на основе лексикона, БЗ и запроса пользователя, который может решать свои проблемы без привлечения программистов. Материализация ИЛ воплощена в машине логического вывода решения логического уравнения. В заключении рассматриваются некоторые философские аспекты информатики и выдвигаются самые общие проблемы исследований по информатике.

О списке цитируемой литературы. В конце каждого тома приведена библиография, которая послужила важным источником для построения цепи рассуждений и косвенным подтверждением излагаемого материала. В списке часто упоминается фамилия Красилов, что может вызвать известную реакцию. Это сделано умышленно для того, чтобы показать основания, на которых построена «Информатика», и других помыслов искать не следует. Ссылки на литературу даются в квадратных скобках по имени первого автора и двух цифр года издания.

Критерий интеллектуальности. Бурное развитие знаний в каждой отрасли наблюдается там, где используется главный фактор в научном прогрессе - это интеллектуальность. Применение ВМ в особенности должно по своей природе быть связанным с определенной мерой интеллектуальности. Критерием интеллектуальности являются максимальное приближение процессов общения и взаимодействия в системе человек-ВМ к процессам общения и взаимодействия в системе человек-человек. Общение и взаимодействие подразумевает использование ЕЯ, поддержку обмена информацией в понятиях человека, запись знаний в соответствии с правилами, используемыми в данной области, производство логического вывода и расчетов. Перечисленные факторы имеют более широкие возможности по сравнению с процедурным программированием для обнаружения правильного смысла и ошибок в записях человека (в особенности поиск смысловых ошибок) и выдачи результатов на ЕЯ. Выполнение таких общих требований должно характеризовать Интеллсист, а сами требования должны быть исходными условиями для создателей Интеллсист. Поэтому и описание информатики рассчитано на всех, кто желает воспользоваться силой СВТ и машинных БЗ для решения самых разнообразных задач при изобретании, проектировании, разработке и сопровождении предметов, явлений или процессов. Информатика действительно стала или должна стать доступной для всех без какого-либо исключения или ограничения - это истина XXI века.

Трудности. Наибольшая трудность в подборе и изложения материала состояла в том, чтобы обеспечить понимание его по возможности наибольшим числом пользователей, заинтересованных в применении СВТ или ВМ для решения своих профессиональных (в широком смысле этого слова) задач. Необходимо было избегать использования формализма и абстракций. Если все-таки формализм необходим (для программистов или математиков), то надо обеспечить максимальное согласование его с профессиональным языком. Окончательное понимание информатики станет возможным после применения Интеллсист во всех сферах деятельности человека от научных исследований, производственных расчетов до разрешения бытовых проблем.

Не весь излагаемый материал претендует на новизну. Этот факт подтверждается работой автора в программировании в течение 50 лет (1952 года). Обычно новый материал содержится лишь в небольшом количестве утверждений, которые всесторонне поясняются. Новым считается удачная подборка уже известного материала. К главной новизне следует отнести расширение понятия информатики от применения ВМ через программирование в сторону расширения понимания смысла, целей и задач информатики обработки знаний всех видов представления, которыми распоряжается человек. Остальные новации являются частными и представляют развитие уже имеющихся знаний, что можно усмотреть по литературе из предложенного списка. К частично новому материалу в информатике следует отнести:

  • новое определение информатики,

  • выделение семи видов представления знания,

  • представление и внедрение понятия термина,

  • семантическую грамматику русского языка,

  • понимание и обобщение логического уравнения,

  • информатическую логику,

  • методы решения логических уравнений,

  • отладку и экологию знания,

  • формальные языки Лейбниц и Марков,

  • распознающую грамматику,

  • новое понятие интеллектуальной системы,

  • понятие интеллектуального программирования,

  • реализация нового понимания синтеза программ,

  • программный комплекс инструментария ИП, доступного любому пользователю,

  • а также пути развития информатики.

Миф о семерке. Вы, читатель, уже обратили внимание на использование мифического числа 7. К этому числу обращались многие люди. Например, Н.К. Рерих так интерпретирует число 7 в перечне тайн Космоса:

первая тайна Космоса - Великий космический ритм Бытия и Небытия;

вторая тайна Космоса - вечное и неизменное Божественное начало Вселенной;

третья тайна Космоса - Великая иерархия Творческих сил Вселенной;

четвертая тайна Космоса - построение семи сфер Космической Материи;

пятая тайна Космоса - создание Солнечной системы;

шестая тайна Космоса - ступени Непрекращающейся жизни;

седьмая тайна Космоса - рождение нашей Планеты.

У Рериха имеется также 7 состояний Космической Материи:

  1. Мир Плотный (наш физический мир, в котором мы сейчас себя осознаем).

  2. Мир Нирваны (мир Духа).

  3. Мир Тонкий (мир чувств, эмоций и желаний).

  4. Мир Монадический (мир Божественной искры).

  5. Мир Огненный (мир Мысли).

  6. Мир Интуиции (мир Божества).

  7. Мир Божественный (мир Божественной воли).

Имеются и такие семерки:

  1. Мир физических вещей, окружающий нас мир.

  2. Мир осознанных переживаний, наши восприятия.

  3. Мир дефиниций, фиксации понятого.

  4. Мир медиа, кнопочной культуры.

  5. Мир логического содержания.

  6. Мир движений и энергий.

  7. Мир развития и продвижения вперед.

Указанные семерки хорошо согласуются между собой.

Исследование истории появления и применения знаний человеком привели нас к семи этапам познавательного процесса. Им и посвящены все 7 томов. Многократные попытки вырваться из этих объятий не дали положительных результатов. Будем надеяться на то, что цифра 7 найдет понимание у читателя.

Нами взята история познания мира человеком. Ее 7 этапов прослежены на большом числе реальных литературно-технических примерах (их 150). И независимо от другого взгляда на мифические числа было решено выдержать великолепную семерку. Каждый раз, как только используется семь позиций, читателю рекомендуется либо опровергать их, либо находить восьмую позицию. Эта игра полезна и результативна.

Благодарности.Трудно словами благодарить ту (научную, не совсем научную и художественную) литературу, которая существенно помогла мне придти к новому пониманию информатики. С огромным удовольствием и признательностью выражаю благодарность своим многочисленным учителям.

Мой первый учитель - учитель истории в средней школе Сергей Дмитриевич Надеждин, он уверенно внушил мне жизненные основы понимания среды, в которую я волею судеб попал или попаду.

Исторически вторыми учителями были профессора Ленинградского госуниверситета А.Д. Александров (дифференциальная геометрия), А.А. Марков (теория алгорифмов), В.И. Крылов (численные методы), И.П. Натансон (математический анализ), В.И. Смирнов (основы матанализа) и Л.В. Канторович (функциональный анализ). Всем перечисленным лицам весьма признателен за знания, послужившие основой для написания монографии «Информатика».

Третьими учителями были профессора вычислительного дела А.А. Ляпунов (основы программирования), А.П. Ершов (как можно проводить мозговой штурм на алгоритмы трансляции), Е.Е. Жоголев (как развивается программирование), В.М. Курочкин (развитие языков программирования) и многие другие. Их информатические науки нашли полное отражение в настоящей книге.

Четвертые учителя - это сотрудники по сорокалетней работе в Вычислительном Центре КБ-1, «Стрела» и «Алмаз»: Н.М. Сотский, П.П. Акимов, А.Д. Кудрявцев, Ю.К. Любимов, В.Л. Лейтес, А.Л. Горельков и многие-многие другие. С ними вместе создавались первые практические работы по информатике (поиск новых численных методов, первая программирующая программа, трансляторы многих ФЯ, операционные системы реального времени и др.).

П
ятые великие и любимые по жизни учителя - это мои родители Александр Васильевич Красилов и Валентина Алексеевна Красилова (Максимова), подарившие жизнь мне и трём моим братьям.

Шестые учителя по жизни - это мои любимые жена и дети: Ирина Николаевна Красилова (Мельникова), Николай Альбертович Красилов и Людмила Альбертовна Юмагулова (Красилова), они все стимулировали и поддерживали меня.

Седьмые учителя, это только на первый взгляд звучит странно, и только с возрастом осознаешь правдивость такого утверждения, - это студенты и аспиранты Московского Физико-Технического Института и других ВУЗов. Когда что-нибудь не понятно, надо стать учителем студентов и аспирантов. Понимание приходит обязательно. Именно благодаря 30-летнему общению с этими молодыми людьми и сложилось новое понимание информатики, за что я им глубоко признателен. Особая благодарность и признательность внуку Артему Ильмировичу Юмагулову за выполнение рисунков для монографии и символа Интеллсист «Цветик-семицветик знания» (семь потоков различных видов знания сливаются вместе, и образуется единый поток нового знания).

Доктор технических наук, профессор А.А. Красилов

Уча других, мы учимся сами.

Сенека

Введение

Слово информатика привлекает исследователей по машинной обработке информации давно. За последние четыре-пять десятков лет информатика прошла официальный путь от названия научной дисциплины до названия науки. Возможно, что информатика неофициально уже существует 300 и более лет, так осознанная обработка сообщений (знания) с помощью различных устройств существовала давно. В последние 3-4 десятка лет информатика более всего связывалась с применением ВМ для обработки научно-технической информации. Будем использовать это понятие намного шире, поскольку для знаний, о которых пойдет разговор, открывается простор, заполняемый последнее время весьма интенсивно. Постепенно будет дана возможность разобраться по всем аспектам применения понятия информатика. Итак, будем считать, что это понятие заимствовано из узкой области знаний по применению ВМ до самой широкой области знаний, где используется ВМ. Все существовавшие определения информатики порождались в соответствии с фактом, что для работы на ВМ использовались главным образом процедурные и фактографические знания. Рассмотрим использование различных видов знания, поэтому и расширяем определение информатики. Первое, с чего начинается изучение понятия - это построение его определения. Главная цель всего материала книги - описание, раскрытие, определение, осмысление, обоснование и синтез нового толкования понятия информатика. Ее определение сформировано следующим образом:

ИНФОРМАТИКА - ЭТО НАУКА ОБ ОПИСАНИИ, ОСМЫСЛЕНИИ,

ОПРЕДЕЛЕНИИ (ТОЛКОВАНИИ), ПРЕДСТАВЛЕНИИ,

ОБОБЩЕНИИ (ФОРМАЛИЗАЦИИ) И ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЗНАНИЙ

С ПРИМЕНЕНИЕМ СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ И

ПРОГРАММ ЕЕ РАБОТЫ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ НОВОГО ЗНАНИЯ

В РАЗЛИЧНЫХ СФЕРАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.

Это определение существенно отличается от известных в литературе по информатике, но является естественным развитием имеющихся определений. Это определение отходит от определений, которые используют понятие обработки информации, но является естественным развитием известного кибернетического понимания смысла обработки информации. Все подобные коллизии необходимо рассмотреть и как результат обосновать приведенное определение.

Сопоставление кибернетики и информатики сводится к изучению двух центральных понятий - информация и знание. Тщательное рассмотрение этих понятий существенно уточняет понятие информатики. Важно также соотношение человек и информатика, поскольку знание, в конечном счете, предназначено для человека. И последнее, информатика как «существо» можно сопроводить ответами на анкету (отчасти в шутливой форме). Краткая персоналия завершает введение. Такова программа введения к описательной информатике.

Определение информатики возникло в недрах кибернетики. Информатика стала самостоятельной наукой, что породило споры о субординации двух наук. Сопоставление теории познания (гносеология или эпистемология) и информатики сводится к разделению их по определениям, по предмету, по рассматриваемым ими проблемам и по другим атрибутам научной дисциплины. Теория познания - это раздел философии, в котором изучаются закономерности и возможности познания человеком, отношение знания (наблюдений, ощущений, представлений, понятий, обобщений и применений) к окружающему миру (объективной реальности), исследуются ступени и формы процесса познания, условия и критерии его достоверности и истинности. Информатика (как наука) занимается методологией, технологией и опытом познания (анатомией познавательной деятельности). По-видимому, только прямое сопоставление может более точно ответить на вопрос о различиях теории познания и информатики. Возможность проведения такого сопоставления предоставляется читателю, критика которого всегда полезна и плодотворна.

0.1. Кибернетика и информатика. Определение информатики и ее основных концепций невозможно рассматривать без анализа имеющегося задела, накопленного за три столетия, и в особенности за последние пять десятков лет бурного развития вычислительной техники. Начнем с напоминания определения кибернетики - прародительницы информатики. Совместное рассмотрение информатики и кибернетики важно для обеих наук. В современных исследованиях часто наблюдается смешение двух этих областей знания, порожденное изучением СВТ в рамках кибернетики, а вопросы ее применения также оставались в тех же рамках. Спор между кибернетиками и информатиками о границах наук является фактом и скорее всего он продлится еще долго. Нельзя проходить мимо такого спора, поскольку всякое разрешение имеющегося противоречия дает полезные результаты. Проблема сравнительного анализа достаточно сложна и не очень благодарна при попытках формулировки нового определения информатики. Попробуем провести сравнение только лишь для проведения водораздела между кибернетикой и информатикой.

Следуя Н. Винеру [Винер68], кибернетика определяется как наука о законах и закономерностях управления в живых и технических системах, а также в обществе, на основе обратной информационной связи. Бурное развитие кибернетики и расширение области ее применения привели к искажению такого понимания кибернетики. С появлением и развитием СВТ кибернетика распространила область своих интересов на проблемы применения этой техники. Со временем определение кибернетики модифицировалось следующим образом [Советский89]: «Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и переработки информации в технических, биологических, административных и социальных управляющих системах». В этом определении полностью исключен такой важный фактор как обратная информационная связь, как средство воздействия выходных сигналов на вход системы управления, а центральное понятие «управление» модифицировано в прилагательное «управляющая».

Естественный ход развития кибернетики привел к тому, что огромная область знаний, связанная с внедрением возможностей вычислительной техники, была освоена кибернетикой, а собственные проблемы управления несколько отодвинулись в сторону. Такая деформация понятия кибернетики естественна и сыграла существенную положительную роль в истории техники управления. Огромная область знаний, связанная с широким внедрением СВТ, была освоена кибернетиками. Это обстоятельство переместило акценты в определении кибернетики. Объект кибернетики остался прежним - управляющие системы, а предметом ее стала информация. Необходимо быть весьма благодарным и признательным за огромный труд кибернетиков по накоплению знаний для будущей информатики.

Всеобщее внимание научной общественности к проблемам кибернетики, к развитию вычислительной техники и к науке о вычислениях позволило постепенно видоизменить данное выше определение. Так уж часто случается, что в данной науке безмерно разрастается клубок проблем, который начинает охватывать проблемы, становящиеся далекими от исконных проблем самой науки. Это же случилось и с кибернетикой. Действительно, вычислительная техника рассматривает и изучает системы, которые интенсивно используют управление и обратную информационную связь с возможностью использования памяти для повышения качества управления. Такая деформация понятия кибернетики естественна и сыграла существенную положительную роль в истории техники управления.

Можно подвести такой предварительный итог. Кибернетика сделала свое дело, уделив львиную долю внимания двух-трех десятков лет процессам обработки информации. Трудно отрицать, что кибернетика связана с обработкой информации, так как управление возможно только на ее основе. Предметом кибернетики является система с обратной связью, а изучение методов обработки информации - ее проблемой. Кибернетика только на время отошла от важных назревших проблем изучения законов управления в живых организмах и в обществе. Сегодня важны человеческий фактор и социологические исследования. Связанные с ними проблемы слабо изучаются кибернетикой. Допускается, что высказанный здесь предварительный итог спорен или требует тщательного исследования.

Окончательное впечатление о результате сравнения кибернетики и информатики может сложиться после сравнения понятий знание и информация, которое приводится ниже. До этого сравнения можно сделать вывод о том, что новое определение информатики разрешает вопросы, возникающие при анализе данных выше определений. Явно сформулирована цель информатики - технология поиска нового знания на основе имеющегося; в новом определении не выделяется научная информация; результатом обработки знания является знание; перечень слов в новом определении будет обоснован в дальнейшем с исторической точки зрения, с точки зрения развития технологии приобретения человеком знаний. Использование в новом определении понятия знание может вызвать вопросы и нарекания в связи с тем, что оно присуще, мол, только человеку. Проблеме обоснования использования этого понятия будет посвящено достаточное число страниц.

0.2. Предмет информатики. Кибернетики правы в своих утверждениях о том, что кибернетика занимается системами обработки информации. Именно процессы обработки информации во времени необходимы для управления разнообразными системами. Обратная связь в системе передает информацию (сведения) о характеристиках состояния «субъекта» и объекта управления для выработки управляющих воздействий. Заметим, что передаваемая информация (по прямым и обратным связям) перерабатывается непрерывно, но каждые моментные результаты переработки весьма редко нужны для характеристики системы.

Кибернетики также правы в своих утверждениях, что кибернетические системы предназначены для добывания нового знания по результатам функционирования системы в форме количественных или качественных показателей. Однако анатомия и технология добывания знания (в особенности логического) собственно для кибернетика не представляет главного интереса. Технология обработки информации важна и выясняется по архитектуре системы. Новое знание для кибернетика выражается общими интегральными характеристиками состояний изучаемой системы.

Сопоставление кибернетики и информатики позволяет выделить главное - различие информации и знания: Если рассматривать кратко, то информация - это сообщение, передаваемое по материальному каналу для воздействия на систему, в частности, на человека; знание - это зафиксированное сообщение для запоминания и воздействия на человека, в частности, или на систему вообще. Подробнее анализ различий приведен ниже, в следующем пункте раздела. Рассмотрим несколько простейших примеров, достаточных для наглядной иллюстрации высказанных выше положений.

Пример первый. В память ВМ для начала вводится массив результатов измерений - это информация об экспериментах. После выполнения программы вычисления среднего значения для введенного массива чисел получается новое сообщение (среднее значение) о характеристике измеряемого предмета, о значении математического ожидания измеряемой величины или о времени обработки исходного массива. Любой результат - это знание о характеристике предмета, о математическом ожидании или о времени работы программы соответственно. Процессы вычисления среднего значения и все промежуточные результаты никого не интересуют в такой постановке проблемы использования ВМ человеком. При отладке программы интересны промежуточные значения, но они опять представляют знание о свойствах программы. Здесь трудно явно увидеть что-либо из кибернетики.

Второй пример. В память ВМ дважды вводится некоторая программа, и каждый раз получаются одинаковые (различные) результаты. После двойного прогона одной и той же программы получаются новые сведения о работе ВМ: она работает правильно (или неправильно). Здесь мы получаем новое знание о свойствах ВМ: работать без сбоев (или со сбоями) при выполнении программы некоторого класса. И опять, нас не интересуют ни процесс вычислений и ни результаты вычислений по программе. При локализации ошибки в работе ВМ будет поставлена другая проблема, отличная от той, которая устанавливает факт правильности или неправильности работы ВМ. Здесь уже можно найти кибернетические проблемы, так как пример говорит о поставке информации (свойства ВМ в данный момент) для принятия решения об управлении.

Третий пример. Инженер ВМ нажимает кнопку пуска ВМ и наблюдает за состоянием индикаторов. Результатом работы ВМ является знание о состоянии оборудования ВМ и готовности его выполнять программы. ВМ как система управления в такой ситуации не рассматривалась, и процессы обработки информации не принимались во внимание. Здесь более всего рассматривается кибернетическая проблема управления ВМ.

По данным примерам можно сделать вывод о том, что кибернетика и информатика имеют свои цели, задачи, предметы, объекты и пограничные проблемы, которые не допускают разделения двух наук пропастью, как и любые две другие науки. Имеются совместные или переходные проблемы, являющие собой отдельные работы и исследования на стыке.

Сделаем кардинальный поворот от предмета кибернетики (системы с обратной информационной связью) к предмету информатики. Примем для дальнейшего обсуждения следующие утверждения:

ПРЕДМЕТОМ ИНФОРМАТИКИ ЯВЛЯЕТСЯ ЗНАНИЕ.

ОБЪЕКТОМ ИНФОРМАТИКИ ЯВЛЯЕТСЯ СИСТЕМА ЧЕЛОВЕК-ВМ.

Такие утверждения могут показаться неожиданными, например потому, что знание исторически всегда подразумевает человека, а не ВМ. Этому можно возразить так: ВМ используется человеком и для человека непосредственно или в конечном счете. К этому следует добавить, что любые знания можно описать, осмыслить, определить, представить, обобщить и применить. Описать знания означает ввод их в память ВМ, осмыслить - обработать с целью получения свойств знания или нового знания, определить - систематизировать знания, представить - оформить в виде, пригодном для восприятия человеком или ВМ, обобщить - вывести наиболее общие закономерности знания и применить - построить процессы обработки знания. Исторически некоторые понятия, употребляемые на ранних стадиях исследований в кавычках, постепенно начинают употребляться без таковых. Например, слова «мыслить», «думать» и «знать», примененные к ВМ, начинают применяться без кавычек: ВМ мыслит, ВМ думает и ВМ знает.

Итак, мы подошли к необходимости сопоставления понятий информации и знания. Для большей точности в понимании понятий рассмотрим несколько определений.

0.3. Информация и знание. Важно многообразие определений информации для понимания сущности этого понятия. Информация - это совокупность сведений о предметах, явлениях или процессах, представляющая интерес и подлежащая обработке. Таково обычное и принятое определение, взятое из справочников. Информация - это значения данных с определенными условностями. Таким является определение в научной литературе. Физический смысл информации - это результат взаимодействия материальных предметов, передаваемый по материальному каналу. Таково наше определение. Все определения в совокупности позволяют произвести сопоставление информации и знание. Самое простое определения информации таково: информация - это поток сведений, сообщенный кем-то или полученный в результате исследования, анализа или обучения. Можно сформулировать и самое точное определение. Все другие вариации оставим пока в стороне от проведения сравнительного анализа информации и знания.

Поскольку знание является предметом информатики, а наши обычные представления о знании пока не совсем согласуются с понятием о системе человек-ВМ, необходимо рассмотреть проблемы различий понятий знания и информации. Прежде всего, следует заметить, что информация первична по отношению к знаниям, она несет все необходимое для знаний. Поэтому мы начнем с определения информации. Затем надо вспомнить понятие знание и произвести сравнительный анализ этих понятий. Такова ближайшая задача.

Многообразие определения знания только уточняет сущность самого понятия. Знание - это проверенный практикой результат познания действительности, верное отражение ее, в конечном счете, в мышлении человека. Таково чуть-чуть измененное определение знания, заимствованное из справочников и энциклопедий. Изменение связано с введением слов «в конечном счете» в определение, без этой добавки понятие будет относиться только к человеку. В действительности знания мы представляем в книгах или записями, следовательно, их можно представить и ввести в память ВМ и подвергнуть обработке. Знание - это зафиксированная информация в памяти человека, общества или технического устройства. Таково обычное определение, иногда используемое в быту. Формализованное определение знания гласит: знание - это представление фактов, утверждений о фактах или правило получения утверждений о фактах из имеющихся фактов. Можно сформулировать и другие определения знания для уточнения этого понятия. Для проведения сравнительного анализа данных выше формулировок вполне достаточно. Этого определения мы будем придерживаться при обсуждении проблем информатики.

Сравнительный анализ информации и знания естественным образом вытекает из проблем проведения демаркационной линии между кибернетикой и информатикой. Кибернетики правы, когда утверждают, что кибернетика занимается изучением проблем обработки информации, решение которых определяет структуры систем управления. Причем процессы обработки информации рассматриваются во времени, отдельные фотографии процесса не играют главных ролей. Информатики правы, когда утверждают, что информатика занимается изучением проблем обработки информации, решение которых определяет новое знание, а протекание процессов во времени не играет главных ролей. В таких рассуждениях уже просматриваются (может быть частично) различия информации и знания.

Здесь явно выделяются различия двух наук по объектам и предметам изучения. Кибернетика занимается изучением систем управления для получения нового знания о таких системах, как и всякая наука, она должна выполнять главную функцию науки. Информатика занимается изучением систем формирования нового знания в области применения ВМ, как и всякая наука, она должна также выполнять главную функцию науки: добывать новое знание о процессах, технологии и логике приобретения нового знания. После этих вступительных утверждений можно приступить к подробному анализу различий информации и знания.

Сопоставление понятий информации и знания, представленное в таблице в форме билистинга, точнее определяет эти понятия. Обобщить сравнения и выделить главные различия можно следующим образом: информация - это поток сообщений, передаваемых по материальному каналу для динамического воздействия на систему, человека или общество, знание - это фиксированное сообщение, которое воздействует на систему, общество или человека, в конечном счете. Конечно, при сравнении информации и знания в настоящее время имеется еще много загадочного, спорного или взаимно противоречивого с позиций современного представления об этих понятиях. Тем не менее, именно здесь можно найти признаки разделения двух наук информатики и кибернетики.

Информация

Знание

1. Любое сообщение любой природы, поток сообщений

Отсортированное и зафиксированное сообщение

2. Связи между элементами сообщения не так существенны

Связи между элементами сообщения должны допускать осмысленность

3. Статистически определенные сообщения из-за их разнообразия

Важна точность определения сообщения

4. Допускается произвольное представление элементов

Допускаются только точные представления для получателя

5. Изучается для понимания процессов обработки сообщений

Изучается для понимания процессов познания сообщений

6. Важна динамика передачи сообщений во времени

Важно статическое представление итоговых сообщений

7. Имеется прямая связь с системой сигналов в системе управления

Важна систематизация сообщений, формируемая системой

0.4. Классификация знаний. Разнообразие форм и способов представления и передачи знания почти не поддаются формализованной классификации из-за сложности формулировки признака классификации. Знания, получаемые от Природы, настолько разнообразны, что решение проблемы формулировки признаков и проведение классификации является научным результатом. К этому надо заметить, что одни формы или способы представления знаний могут переводиться в другие формы или способы представления. Однако мы дадим подходящую классификацию для некоторого упорядочивания знаний о знаниях. Для этого будем использовать признак, соответствующий семи этапам развития познания.

Итак, каждая классификация должна иметь признак, по которому каждое конкретное знание относится к той или иной форме и к тому или иному способу представления. Конечно, в первую очередь знания подразделяются по наукам, специализациям, направлениям исследований и т.п. Каждая наука характеризуется в первую очередь своим багажом знаний, отличающимся от совокупности знаний другой науки. Эта классификация фундаментальна и широко известна. Также хорошо известна разнообразная классификация знаний по назначению или использованию. В учебном процессе известна классификация знаний по влиянию на учащегося или по усвояемости учащимся. В вычислительном деле различают три средства представления знаний: предметное, символьное и графическое. Эти или аналогичные средства также могут представить классификацию в представлениях знаний. Признак классификации по средствам представления знаний важен и актуален для выбора технических средств установления взаимодействия в системе человек-ВМ.

В программировании важен признак сорта используемого языка представления знаний. Здесь используется, например такая классификация:

- языки профессиональной прозы,

- языки спецификаций,

- концептуальные языки,

- формальные языки,

- языки логических исчислений,

- алгоритмические языки (их классификация важна в информатике),

- системные языки для управления.

Классификация ориентирована на семь сортов языков для представления знаний. Она может показаться неправильной. Допускается, что она не соответствует чьему-то представлению. Пусть будет принята такая классификация. Она подчеркивает важность средств общения в системе человек-ВМ и широкой применимостью ЯПП в отличие от языков другого сорта.

В деятельности человека по применению СВТ важна классификация знаний по спецификации разработки:

- спецификация задания или проекта,

- описания разработок и ее спецификация,

- концепции разработки и руководства по применению,

- спецификация меню работ пользователя,

- спецификации логики разработки,

- спецификация подпрограмм и программ,

- спецификация комплекса разработки и применений.

Эта классификация ориентирована, скорее всего, на ФЯ или формализованные языки представления знаний. Она родилась в недрах программирования, а на ранних стадиях применения СВТ - в кибернетике.

Классификация по форме представления данных в широком смысле этого слова имеет такую структуру. Здесь под данными подразумеваем знания или средства для представления знаний (в примерах):

- тексты из символов,

- семантические сети или смысловые графы,

- фреймы из слотов или записи с именованными полями,

- отношения, таблицы или массивы,

- алгебраические формулы или утверждения для передачи фактов (и аксиом),

- правила вывода новых фактов, знания, представляемые продукциями,

- языки систем управления БД или БЗ.

Наконец, классификация по видам знаний является информатической, она главным образом и рассматривается:

- лингвосемиотические знания,

- семантические знания,

- концептуальные знания,

- фактографические знания,

- теоретические знания,

- алгоритмические знания,

- кибернетические знания.

Будем придерживаться именно такой классификации, поскольку она более всего ориентирована на пользователя. Каждый в своей области знания касается способа передачи знаний человеку. Задача информатики - приблизить общение с ВМ к формам, которые ближе всего к человеку.

В тексте еще будут представлены различные классификации. Если они так или иначе касаются знаний или познавательного процесса, то они будут содержать 7 пунктов (игра автора) в соответствии с указанной классификацией знаний по видам.

0.5. Информатика и человек. Появление ВМ связано с повседневной деятельностью человека по формированию нового знания в самых различных областях. Его деятельность связана не только с научным знанием, но и со всякого рода сообщениями различной природы, зафиксированными на материальных носителях. Формирование нового знания - сложнейший процесс, в котором человек с помощью органов чувств и усилителей возможностей органов чувств учится описывать предметы, явления, процессы или их свойства, осмысливать описания, определять новые понятия с соответствующими ему терминами, представлять факты и утверждения о фактах, обобщать и применять знания для построения систем формирования нового знания. Деятельность человека по формированию нового знания возможна и без ВМ (как это было до эры ЭВМ). С появлением ВМ человек имеет возможность ускорения процессов формирования нового знания, осмысления самих процессов и их автоматизации. ВМ играет роль усилителя процессов обработки знаний.

Необходимость использования ВМ вытекает и из простого сравнения возможностей человека и ВМ. Интересное сопоставление было произведено академиком А.Н. Колмогоровым. Человек интенсивно занимается изучением различных вещей. Каждая вещь состоит из частей. Чтобы изучить вещь необходимо, по крайней мере, изучить части этой вещи, а затем изучить связи частей. Возможности человека и ВМ можно изучить по количествам изученных ими числа частей и числа связей. А.Н. Колмогоров характеризует возможности человека и ВМ по изучению числа частей некоторого целого следующей таблицей.

Число, которое можно проанализировать

Число реально анализируемых частей

Число реально анализируемых связей

Малое число частей

N

N!

Среднее число частей

log N

N

Большое число частей

log log N

log N

Малое число частей характеризуется возможностью изучения не только частей вещи, но и всех связей всех частей. Среднее число частей вещи характеризуется возможностью изучения некоторых частей и небольшого количества связей. Большое число частей характеризуется невозможностью изучения весьма малого числа частей и малого числа связей. Логарифмические зависимости говорят более точно о соотношении малого, среднего и большого.

Для человека пригодна характеристика N = 3, а для ВМ - N = 10. Это заключительное соотношение, которое можно подчеркнуть следующей таблицей:

Общее число и сложность объекта

Число частей для человека

Число частей для ВМ

Малое число частей

3

10

Среднее число частей

103

1010

Большое число частей

3

103

10

1010

Формирование нового знания связано с приобретением знания о знании. Новое знание можно приобретать ускоренно при освоении технологии создания знания. Именно этими проблемами занимается информатика с помощью ВМ. Заметим, что такими проблемами занимался и занимается человек и без применения ВМ. Технология формирования нового знания человеком послужила базой для реализации ее на ВМ в образе Интеллсист.

Развитие общества, внедрение новых технологий и запрос на новое знание определяются состоянием дел в обществе с информационным обслуживанием человека и с тенденцией информатизации общества. Соотношения затрат труда в сельском хозяйстве, промышленности и информационном обслуживании частично компенсирует наше любопытство в этом направлении. По крайней мере, в таком сравнении можно увидеть некоторую качественную картину. Данные ниже утверждения подтверждают это.

Развитие сельского хозяйства - это освобождение человека от голода и гарантия жизни. Можно сказать, что сельское хозяйство обеспечивает материальную свободу человека. Развитие промышленности - это освобождение человека от физических нагрузок. Оно обеспечивает физическую или энергетическую свободу. Развитие информационного обслуживания - это освобождение человека от умственных нагрузок. Оно обеспечивает информационную или интеллектуальную свободу.

Приобретение свободы человеком не означает его деградацию в каком-либо направлении: физиологическом, физическом или духовном. Получение свободы обеспечивает выбор более сложных путей материального, энергетического или информационного преобразования. Надо заметить, что каждое из перечисленных направлений не должно рассматриваться обособленно, они все тесно взаимосвязаны и взаимозависимы. Например, развитие информационного обслуживания успешно обеспечивает или поддерживает материальное развитие. В свою очередь материальное развитие влияет на развитие энергетики и т.п. Этому можно найти подтверждение в каждой отрасли деятельности человека.

Развитие информационного обслуживания в сравнении с развитием сельского хозяйства и промышленности можно обнаружить по известной таблице с процентными данными распределения трудовых ресурсов общества.

Таблица. Процент трудовых ресурсов общества

Отрасль

Сельское хозяйство

Промышленность

Информация

Год

1930

1980

1930

1980

1930

1980

СССР в %

60

20

25

50

15

30

США в %

15

5

60

20

25

75

Заметим, что резкое изменение соотношений в России наступило с 1990 года, когда начались резкая смена и развитие СВТ, а также переход на рыночные отношения.

Имеются и другие взгляды на перспективу развития и внедрение информатики в будущем. В 21 веке трудовые ресурсы общества будут распределены так: 5% использует промышленность, 2% - сельское хозяйство, 45% - информатика и 47% - услуги. В конце концов, пока для нас важна только общая тенденция развития информатики. А тенденция вполне ясная: информатика и информатизация становится все более важным фактором развития общества, не зависящим от культурного и социального состояния конкретного общественного образования.

По таким данным просматривается тенденция перекачки ресурсов из одних сфер деятельности человека в другие, наметился рост ресурсов в сфере информационного обслуживания. В этой сфере чрезвычайно важна роль человека и информатики как науки. Развитие информатики обосновано (если не в основном, то по существу) именно таким раскладом и тенденцией развития ресурсов человека.

0.6. Историческое значение информатики. Познавательный процесс человека осуществляется не только возможностями мозга, но и теми средствами, которыми человек располагает. В последнее время с появлением Интернета создалось впечатление, что эта система ответит на все вопросы. И действительно, Интернет обеспечивает поиск большого объема сведений по всем разделам знаний, если такие сведения имеются в компьютерах. Пользователь Интернета сталкивается с морем сведений, которое и создает впечатление полноты информации по всем вопросам. Однако Интернет не обеспечивает процесс познания непосредственно, если он не связан с логикой или с мышлением. Информатика занимается проблемами использования знаний для получения нового знания, которое еще не зафиксировано в Интернете. Интеллсист обеспечивает пользователя машинным мышлением на основе фундаментальных и профессиональных знаний и на основе этого решением различных заданий.

Большое значение информатике стали придавать только с появлением персональных или профессиональных компьютеров (ПЭВМ). Действительно, существовавшие до ПЭВМ большие ВМ были малодоступными для населения. Имелись отдельные средние школы, в которых расписание включало уроки по программированию (или как сейчас называют - по информатике). Распространение ПЭВМ привело к появлению в расписаниях школ и ВУЗов уроков по компьютерной грамотности, основам информатики и др. Компьютер в домашних условиях еще играет роль развлекателя. Но это важно для постепенного приобщения не программистов, а всех любознательных, к информатике. Теперь очередь за внедрением Интеллсист для самостоятельного и продуктивного программирования своих задач на своем профессиональном языке, для разрешения многих проблем, требующих логических рассуждений.

Интернет или Интеллсист? Так вопрос не ставится. Интернет - это сведения обо всех готовых фактах. Новым фактом является тот, который запасен в Интернете и с которым пользователь впервые встретился. Поиск необходимых сведений в Интернете связан с ключевыми словами, которые в большинстве случаев плохо отражают смысл вопроса, на который надо найти ответ. Интеллсист - это логический вывод новых фактов из имеющихся фактов. Вопрос можно сформулировать так. Что быстрее: найти ли новый для пользователя факт с помощью Интернета или вывести новый факт для пользователя с помощью БЗ и запроса для Интеллсист? А может быть испробовать оба пути и найти истину «посередине»? Каждая конкретная ситуация поможет определить путь, по которому следует идти. А может быть работает привычка? Все это опять надо определять самому пользователю! В любом случае мы имеем дело с информатикой - наукой о поиске нового знания.

0.7. Немного истории. Естественный интеллект родил человека, человек родил ИИ. История информатики продолжается в Интеллсист. Путь к Интеллсист длинен. Ни один раз здесь упоминается имя Лейбница. Можно условно сказать, что с него началась наука информатика, но об этом будет сказано ниже. Далее можно указать череду великих математиков и изобретателей, которые привели к сегодняшнему пониманию вычислительного дела. Историю информатики еще предстоит написать в будущем. Вспомним лишь некоторых ученых, чьи мысли явно присутствуют в данном изложении информатики. Среди них:

  • А.А. Марков (1903-1979) - основатель алгоритмики,

  • Э. Пост (1879-1954) - американский логик, соединивший основания математики и основы новой техники вычислений,

  • Алан Тьюринг (1912-1954) - английский математик, обосновавший возможности вычислительной техники,

  • Ада Лавлейс (1816-1852) - первая в мире программистка,

  • Джон фон Нейман (1903-1957) - основатель вычислительных структур, живущих по сей день,

  • С.А. Лебедев (1902-1974) - русский основоположник всей вычислительной техники и создатель первой ВМ…

И многие-многие другие, перечисление которых занимает печатное место, превосходящее описание информатики в семи томах. Однако несколько знаменательных событий отражено в приводимой ниже таблице. Так или иначе, они повлияли на становление и развитие информатики.

Что нового

Кто изобрел

Дата

Принцип исключенного третьего

Парменид

540-480 до н.э.

Доказательство от противного

Зенон Элейский

490-430 до н.э.

Аксиоматический дедуктивный метод

~Пифагор

6 в.до н.э.

Запись аксиоматического метода

Эвклид

275 до н.э.

Формальная логика

Аристотель

322 до н.э.

Манипулирование формулами

Виет

1591

Парадокс Сервантеса

Сервантес

1605

Координаты

Декарт

1619

Доказательства в элементарной геометрии

Эригон

1644

Доказательства в элементарной арифметике

Пелль, Лейбниц

1659

Логика как наука

Лейбниц

1666

Комплексные числа на плоскости

Вессель

1799

Теория действительных чисел

Абель

1829

Комплексные числа - пары вещественных

Гаус

1831

Манипулирование логическими формулами

Буль, де Морган

1847

Теория действительных чисел

Гаус

1855

Теория действительных чисел

Коши

1857

Манипулирование логическими формулами

Пирс

1867

Множество и его элементы

Кантор

1873

Манипулирование логическими формулами, двойственность операций логики

Шредер

1877

Символ следования в доказательствах

Фреге

1879

Имя, значение, смысл

Фреге

1879

Постулаты о порядке точек на прямой

Паш

1882

Упорядоченные множества

Кантор

1882

Определение математических понятий, понятие натурального числа

Фреге

1884

Определение математических понятий и арифметизация анализа

Дедекинд

1888

Символизм, система аксиом арифметики

Пеано

1889

Проблема разрешимости

Шредер

1895

Парадокс Бурали-Форти

Бурали, Форти

1897

Арифметизация анализа

Вейерштрасс

1897

Парадокс Кантора

Кантор

1899

Формалистическая школа, система аксиом определения пространства

Гильберт

1899

Парадокс Рассела

Рассел

1902

Парадокс Ришара

Ришар

1905

Интуиционистская школа

Брауэр

1908

Аксиоматическая теория множеств

Цермело

1908

Создание логистической школы

Рассел, Уайдхед

1910

Арифметизация анализа

Мерэ

1911

Теория множеств

Хаусдорф

1914

Арифметизация анализа

Кантор

1918

Многозначные логики

Лукашевич, Пост

1920

Непротиворечивость и полнота логики высказываний

Пост

1921

Аксиоматическая теория множеств

Френкель

1922

Аксиоматическая теория множеств

Сколем

1923

Непротиворечивость арифметики

Аккерман

1924

Аксиоматическая теория множеств

Нейман

1925

Непротиворечивость арифметики

Нейман

1927

Комбинаторная логика

Карри

1930

Интуиционистское исчисление

Гейтинг

1930

Теорема о неполноте

Гедель

1931

Постулаты оснований логики

Черч

1932

Модальное исчисление

Льюис, Лангфорд

1932

Понятие истины в языках

Тарский

1933

Синтаксис языка

Карнап

1934

Рекурсивные функции

Петер, Эрбран, Гедель

1934

Интуиционистское исчисление и правила логического вывода

Генцен

1934

Логика предикатов

Гильберт, Бернайс

1934

Тезис об алгоритмах, обще-рекурсивные функции

Черч

1936

Аксиоматическая теория множеств

Бернайс

1937

Вычислимость

Тьюринг

1937

Теорема о неполноте

Гедель

1938

Обще-рекурсивные функции

Клини

1938

Правила подстановки

Гильберт, Бернайс

1939

Рекурсивные функции

Марков

1947

Теория алгоритмов

Марков

1950

Теорема о неполноте

Новиков

1951

Списочные структуры

Ньюэлл, Шоу, Саймон

1956

Условные выражения

Мак-Карти

1963

Много нового и знаменательного появилось за второй половине двадцатого века - века атома, электроники и информатики.

Введение в историю информатики ставит вопросы, на которые можно найти ответы и в этом томе. Разумеется, что название тома уже указывает на описание ответов, а не на точный формальный или математический анализ для обоснования ответов. С таких позиций ответы рассматриваются в последующих томах Информатики.

Мое дело сказать правду, а не заставлять верить в нее.

Ж.Ж. Руссо

Глава 1. Информатика - сфера деятельности человека

Каждая познавательная деятельность человека от любопытства до изобретательности - самая важная его характеристика. Она проявляется во всем. С этим трудно не согласиться. Основное орудие познания - мозг человека. Именно, как мы говорим часто, мозговыми усилиями человек добивался хороших результатов при осмыслении воспринятого материала. Это необходимо человеку для обеспечения безопасной собственной жизни, для устойчивости человеческого вида. Будем считать, что высказанные положения для всего дальнейшего рассмотрения являются самыми важными. Имеются разнообразные средства для усиления мозговых усилий. Свяжем усиление мозговой деятельности человека с использованием всех СВТ и информатики.

Человек непрерывно решал проблемы усиления своих физических возможностей. Например, изобретение машин (в особенности паровых) позволило повысить за 100 лет мощность, расходуемую на одного жителя Земли, с 0.1 л.с. до 1000 л.с. (революционный скачек в 10 000 раз). Вслед за использованием средств усиления своих физических способностей человек изобрел средства усиления своих умственных способностей. Например, изобретение ВМ позволило повысить за 100 лет мощность, расходуемую на одного человека Земли, с 0.1 операций в секунду до 10000 операций в секунду (революционный скачек в 100000 раз). Это сравнение подчеркивает важность информатики в той же мере, как и развитие паровых машин - усилителей физических способностей человека. Проблему усиления своих умственных способностей человек решал непрерывно. Делал он это автоматически, часто не задумываясь ни над методами усиления, ни над результатами усиления. Его не особенно интересовали теоретическая и практическая проблемы знания о знании. Но эти проблемы стали важными при появлении СВТ. И это обеспечило переосмысление всей деятельности человека по обработке информации.

Познавательная деятельность человека была исторически связана со следующими предметами: знак, язык, понятие (письменность), книга, теория, наука и система. Эта череда понятий будет рассмотрена подробно (и последовательно), она явилась основой для построения схемы осмысления информатики, она составляет основу классификации элементов всей познавательной деятельности человека. Конечно же, познавательная деятельность человека была связана не только с указанными предметами. Дело в том, что на наш взгляд именно указанные предметы формируют ступени в истории развития познавательной деятельности. Рассмотрим последовательно ступени развития познавательной деятельности человека с точки зрения стимулирования этой деятельности на основе информатики. Выделение семи ступеней облегчает процесс систематизации познавательной деятельности человека.

В главе рассматривается семь ступеней познания, которые определяют технологию познания, технический (и технологический) процесс получения нового знания. Для информатики эти ступени способствуют формированию признаков классификации многих вещей. В частности, рассмотрим классификацию знания, проблем и задач, процедур моделирования и решения задач. Технология познания хорошо укладывается в естественное развитие человечества в его познавательной деятельности и его научного (и не только научного) знания. История познания подразделяется на этапы:

  • чувственное познание (знак и описания),

  • использование общения (язык и правила составления фраз),

  • запоминание и фиксация знания (понятие и письмо),

  • распространение знания (книга и другие публикации),

  • обобщение знания (теория и методология),

  • применение знания (алгоритм и действия в поиске знаний)

  • и формирование нового знания (система и средства формирования нового понимания).

Указанные в скобках понятия репрезентативны, далее им будут сопоставлены смысловые синонимы. Весь материал этого и остальных томов сопровождается такими центральными понятиями. В этой главе делается первый шаг в обоснование выбранных семи понятий.

Целесообразно вспомнить книгу [Рафаэл79], в которой достаточно убедительно рассматривается проблема глупости ВМ, каким образом можно построить разумные ВМ и как можно их использовать. Здесь будет сделан еще один шаг в направлении развития разума ВМ и построения технологии познания с помощью СВТ. Арифметический миф и миф о глупом компьютере разоблачаются в упомянутой книге описательно и с помощью рассуждений. Далее разоблачаются эти мифы с помощью математических и практических средств доказательства и убеждения существования разумной ВМ. Однако рассуждения должны предшествовать математике для большей наглядности и убедительности. После создания программ, которые «врут» или создают юмор при точной и правильной работе ВМ, можно сказать с уверенностью, что разумность и интеллектуализации ВМ достигла своего апогея. Эту проблему еще предстоит решать.

Одно общее для главы замечание необходимо сформулировать так. Имеются богатый материал исследований, большое число публикаций и огромное знание относительно семи указанных понятий. По своему существу эти знания как таковые имеют значение в информатике, они интенсивно используются, но не раскрываются подробно. В главе раскрываются новые знания относительно технологии обработки знаний на ВМ. Поэтому указанные понятия раскрываются только с таких позиций.

Знак - это ";first base of knowledge";.Н. Гудмен

1.1. Чувственно воспринимаемое знание

В процессе познания окружающего мира человек запоминал факты, увиденные, услышанные, почувствованные кожей, носом или внутренними ощущениями. Все, что запоминалось в голове человека, называлось им знанием. С древних времен человека интересовало все, что его окружает, что он чувствует. Об этом написано достаточно. Будем извлекать из этого положения только то, что является информатическим, что непосредственно относится к информатике. Из всего наблюдаемого человек выделяет отдельные предметы, явления или процессы (объекты), которые им обозначаются мысленно и на бумаге знаками, или отражаются в его мозгу новыми состояниями множества нервных клеток. Итак, примем, что с информатической точки зрения человек воспринимает предметы, явления или процессы через знаки.

В любой школе познание начинают с введения знаков или обозначений как основных элементов для построение сложных конструкций. Информатика является частью знаний человека, поэтому работа в информатике должна начинаться также с изучения знаков и применения их для построения информатических конструкций.

Знаки бывают самые разнообразные: сигналы, символы, искусственные знаки и самозначащие знаки (например, константа или собственное имя человека). Человек наблюдает перечисленные разновидности знаков. Можно рассмотреть и другие классификации знаков. Чаще всего человек наблюдает предметные знаки, так как через зрение и ощущения воспринимаются все предметы. Запоминающиеся в мозгу образы знаков сопоставляются с некоторыми символами, они могут быть вновь предметными или условными, представленными графически на бумаге. Некоторые знаки запоминаются графически, а некоторые - мыслимыми представлениями. Возможно, что здесь упомянуты все способы представлений знаков - предметные, графические или мыслительные. Если здесь рассмотрены не все формы знаков, то все дополнительные можно свести к указанным формам. Лебедев М. В. писал: «Чтобы понять знак, нужно его интерпретировать. Интерпретация знака - это операция, достигаемая при замене исходного знака другим знаком или - более обычно - набором знаков. Значение любого знака, в частности слова, неопределимо без обращения к вербальному коду. К тому же никакие отсылки к объектам не могут объяснить феномен значения, хотя и могут помочь установить отдельное значение имени. Кардинальное свойство знака - передавать значение - может быть сведено к понятию интерпретируемости или же переводимости знака, т.е. к возможности представить его содержание другими, более эксплицитными, развернутыми знаками.» Имеется определенная закономерность, состоящая в том, что любой знак может быть представлен в другой форме, возможно с потерей некоторых второстепенных его признаков, свойств или характеристик. Особенно это заметно, когда используются знаки людьми различных наций.

Имеется особая форма знаков - это сигналы. Сигнал (самый интересный объект кибернетики) сам по себе не представляет специального интереса для информатики. Но соответствующий ему (в представлении) знак, фотография или последовательность знаков являются объектом внимания информатики. Знаки в той или иной форме воспринимаются человеком или ВМ. Именно через знаки человек (или ВМ) воспринимает факты из окружающего мира.

Человек воспроизводит знаки либо как последовательности отдельных сигналов или символов, либо как изображения на бумаге линий или пятен, представленными некоторыми тонами или оттенками красок. Знаки интересуют человека как средство отражения структуры или состояния объектов из окружающего его мира. С помощью знаков человек начинает понимать мир, распознавать отдельные его стороны, накапливать его образы в голове или на некотором носителе образов знаков, определять и классифицировать совокупности знаков, производить операции со знаками и, наконец, конструировать новые знаки. Нужно заметить, что знаки могут мысленно расчленяться на части, которые также образуют знаки, или соединяться в наборы, которые в совокупности также могут отражаться в голове человека некоторым знаком. Эти процессы членения или соединения многообразны и сложны, но так или иначе они связаны со знаками самой различной природы. Через знаки человек осознает смысл или назначение предметов, явлений или процессов окружающего мира.

В основе сложных процессов познания человеком окружающего мира лежат материальные чувственно воспринимаемые объекты - знаки. Знаки классифицируются, интерпретируются и распознаются по существенным с точки зрения познания признакам (например, предметные, мысленные или языковые знаки, знаки-копии, знаки-признаки, символы, изображенные сигналы и др.) или по несущественным признакам (знаки качества, товарные, дорожные, астрономические и математические знаки). Знаки - это общие понятия для всех элементов процесса восприятия. Информатика имеет дело со знаками, которые обычно изучаются с помощью символов и которые передаются на вход ВМ или воспринимаются на выходе. Устройства «восприятия» знаков ВМ вначале ограничены были только такими устройствами, которые оперируют с простейшими символами, легко преобразуемые в сигналы. Развитие СВТ позволяют воспринимать на ВМ графические знаки, звуковые знаки через магнитофон, а, в конечном счете, воспринимать все в форме, в которой воспринимает их человек (в соответствии с органами чувств человека).

Можно выделить три главных способа осмысления представлений человека об окружающем мире с помощью знаков: мыслимое, символьное (или общее - графическое) и предметное. Мыслимое представление является наиболее распространенным для человека. Моделирование мыслимого представления является сложным логическим методом. В связи с этим следует оставить пока в тени такой способ представления сведений, а символьное представление подразделяется на самостоятельные способы: собственно символьные и графические. Символьное представление связано с абстракцией, с отвлечением от второстепенных свойств объектов. Будем рассматривать в основном символьные представления из-за имеющихся возможностей СВТ, из-за наличия хорошо развитого алгебраического и аналитического аппарата анализа результатов такого представления и из-за большой суммы знаний, которые используют символьные представления. Графическое (зрительное) представление только начинает использоваться в информатике в связи с развитием средств ввода и вывода таких представлений (графопостроители, сканеры и дисплеи). К настоящему времени накоплен малый по объему материал для построения абстракций в графических представлениях, использующих абстракции геометрии. В конечном счете, они переводятся в символьные представления, а процедуры обработки графического представления используют только их символьные аналоги или модели. Еще менее абстрагированы предметные (образные) представления, которые в настоящее время при использовании ВМ сводятся к графическому или символьному представлениям. Для информатики графическое и предметное представления являются проблемными и ждут новых методов восприятия, обработки и выдачи из памяти ВМ. Сигнальное представление свойственно как человеку, так и ВМ, оно используется более всего в кибернетике.

Реальные проблемы и задачи обычно формулируются смешанными средствами представления сведений об окружающем мире. Легко составить все смеси представлений, например, смеси предметного, графического и символьного: предметно-графическое, предметно-символьное, графико-символьное и предметно-графико-символьное. Пожалуй, эти семь способов представлений исчерпывают возможности человека в зрительном восприятии сведений из окружающего мира. Сигнальные и мыслимые представления могут быть сведены к указанным семи способам. В информатике пока эффективно используется символьное, менее распространено графическое и слабо затронуто предметное представления. Начала предметного представления внедряются в форме виртуальной реальности. Будем ориентироваться на эту ситуацию, подчеркивая важность символьного представления.

Разнообразие знаков породило разнообразие формы представления их в памяти человека (например, число естественных языков для передачи результатов восприятия более 3000, а число знаков значительно больше) и в памяти ВМ. В информатике имеют дело с разнообразными символами. Обычно их бывает недостаточно для передачи разнообразия знаков. Несмотря на ограниченное число символов, используемых в ВМ, для передачи всего разнообразия знаков обычно используются последовательности символов или их комбинации. Алфавиты символов зависят от способностей человека, сложившихся традиций или от удобства работы с представленными ими знаками. Человек имеет несколько органов чувств, воспринимающих внешние знаки в самых разнообразных формах. Современные технические средства ввода данных в память ВМ уступают возможностям человека, поэтому ввод данных может быть связан с переводами знаков в последовательности символов. Заметим, что перевод связан с потерей части знания. Например, передача в память ВМ некоторого знака может связываться с процессом описания его на ЕЯ или ФЯ, при этом отдельные графические штрихи могут быть опущены.

Знаки - это важный для человека предмет. Поначалу человек использует знаки для фиксации наблюдения и для общения с другим человеком, знаки определяют признаки (симптомы или приметы) объектов, знаки являются копиями, репродукциями или воспроизведением наблюдаемого, знаки представляют наглядный образ вещи, знаки передают движение или процессы. Затем знаки коллекционируются и классифицируются. Совокупность знаков составляет знаковые системы, которые вновь ассоциируют новые знаки. Такова информатическая характеристика знака, который при необходимости представляется символом или последовательностями символов.

Изучение знаков через символы осуществляется методами, которые известны в информатике. Источником для построения теории знаков и символов служат семиотика и лингвистика. Все достижения этих наук большей частью используются в информатике для решения собственных (внутренних) и внешних проблем. Например, составление словаря терминов - это проблема изучения знаков, воспринимаемых из внешнего по отношению к ВМ мира или внутреннего мира решаемой проблемы. Семиотические и лингвистические проблемы рассматриваются в информатике только частично. Но семиотика и лингвистика могут использовать информатику в полном объеме для разрешения своих проблем.

Знаки, представленные символами, используются для осмысления и определение внешних знаков, накопления фактов, построения теории знака, применения ее для определения новых знаков и др. Конечно, символы используются как средство ввода знаний из окружающего мира, ввода новых знаков для изучения и формирования нового знания. С помощью символов описывают внешний мир, излагают содержание и состояния реального мира, формулируют представления о мире. Все это используется для построения нового знания о мире через формирование нового знания о конкретных объектов.

Новое знание может быть выведено с помощью ВМ только из тех фактов и утверждений о фактах, которые были представлены и введены в нее в форме последовательностей символов. Символы используются как средство для вывода нового знания из уже имеющегося знания. Функции символов значительны и до конца еще не исследованы. Но две функции известны и считаются главными для информатики - это функция ввода имеющегося знания и вывода нового знания. Знания вводятся в виде последовательностей символов - текстов по уровням, которые именуются так: семиотический, понятийный, словарный, семантический, грамматический, командный и системный.

После такого вступительного обсуждения можно подвести некоторый итог. Первая ступень в технологии познания мира состоит в восприятии предметов, явлений или процессов, представленных знаками, для ввода их в память ВМ с помощью символов. Объекты отображаются разнообразными знаками, которые могут связываться в нечто единое, представляться в форме, пригодной для передачи человеку или ВМ (через символы или графику) и предназначенную для хранения, обработки и вывода нового знания. Деятельность человека, связанная с процессами ввода знаков с помощью символов, составляет первую ступень информатики, первую ступень технологии познания.

…все возникающие в естественном языке явления смысловой расплывчатости и неоднозначности могут быть сняты помещением требуемого элемента в соответствующий контекст… «все, что вообще может быть сказано, может быть сказано на естественном языке».

Г. Кюнг

1.2. Знание как результат общения людей

Знаки могут возникать в результате деятельности человека, например, когда он говорит. Эти знаки воспринимаются другим человеком или коллективом. Взаимная передача воспринятого каждым человеком знания играет важную роль в его жизни, в частности, для восприятия нового знания. Знаки стали (исторически) служить средством общения людей. Для передачи знания от человека человеку между знаками необходимо устанавливается связь. Как только установилась взаимосвязь знаков, так сразу можно сказать о том, что возник язык для более оперативного, а главное содержательного общения. Это основная концепция перехода от анализа знаков к установлению их взаимосвязи. В результате общения устанавливается смысл передаваемых знаков. Язык становится более богатым средством передачи смысла знания по сравнению с передачей знания знаками, обозначающими некоторые объекты. Язык фиксирует отношения между знаками и, следовательно, отношение между объектами (и наоборот). Фактическая сторона познавательной деятельности человека значительно выигрывает от использования языковых возможностей в передаче сведений от окружающего мира в память человека или ВМ и обратно.

Язык (знаковый, естественный или формальный) является средством для понимания не только окружающего мира, но и самого языка. Осмысление языка позволяет открыть новые средства для эффективного представления знаний о внешнем и внутреннем состоянии предметов, явлений или процессов окружающего мира. Связь между знаками, отражающая свойства реальных вещей, в языках сформулирована в форме грамматики этого языка. Формальная сторона назначения грамматики состоит в обобщении языка. Сама связь подобного сорта позволяет реализовать контроль над правильностью передачи смысла или содержания познаваемого. Язык общения людей обычно называют естественным. Работа с ВМ породила новые формы языков - ФЯ с ограниченным алфавитом, словарем или набором правил образования фраз. Такими ФЯ являются, например языки программ и данных. ФЯ возникли задолго до появления ВМ. К ФЯ относятся нотная грамота, языки формул и чертежей.

Следует иметь в виду, что языки также как и знаки можно классифицировать на сложившиеся исторически мыслимые, символьные, сигнальные, графические и предметные. Язык мыслей весьма загадочен. Так или иначе, в конечном счете, он выражается через языки других форм. Символьные языки появились вместе с развитием человеческой цивилизации. Сигнальные языки являются древнее символьных языков. Они раньше формировались, чем кибернетические средства, и использовались раньше, до изобретения первых кибернетических устройств, перерабатывающих информацию для управления. Графические языки появились с первыми наскальными изображениями человека разумного. Язык предметов служил основным средством общения прямоходящего человека. В современных условиях наиболее распространенными в информатике являются символьные языки (как в кибернетике - сигнальные языки). Это не значит, что другие сорта языков канули безвозвратно. С появлением новых СВТ (воспринимающих и воспроизводящих звук, вкус и др.) найдут широкое применение предметные и графические языки. Перспектива использования их шире, чем можно было бы представить сейчас с позиций современной информатики.

Независимо от форм и структуры язык понимается как набор (множество) последовательностей знаков (может быть точнее для информатики - символов), передающих некоторый конкретный смысл. Это весьма приближенное представление о языке, как о средстве передачи смысла, но здесь подчеркнута сущность, которая отражает стадию или ступень в познавательной деятельности человека. Определение языка заслуживает специального рассмотрения (см. т.2). Важно отметить здесь то, что язык способствует осмыслению, пониманию, осознанию, познанию, разбору, постижению, трактовке, уяснению, объяснению, комментированию, толкованию предметов, явлений и процессов реального мира. Это обстоятельство для информатики важнее всего остального, о чем говорилось в связи со знаками.

В настоящее время в мире насчитывается 3000 или более ЕЯ, диалектов или наречий и примерно столько же искусственных (формальных) языков для общения в системе человек-ВМ или среди специалистов данных предметной и проблемной областей. Такое обилие языков становится препятствием на пути развития самой познавательной деятельности человека. Унификация языковых средств важна и она происходит постепенно. Пути унификации не совсем ясны. Можно предполагать, что унификация языков в информатике будет связана с появлением и внедрением языков профессиональной деятельности, в основе которых используется профессиональная лексика. Это означает для ФЯ их постепенное приближение к ЕЯ при общении в системе человек-ВМ в пределах профессиональной деятельности, а не стремление к полному освоению ЕЯ и соответствующего ФЯ. Точнее, к полному освоению ЕЯ можно прийти через освоение всевозможных языков, используемых профессионалами. Этой проблеме будет отведено достаточно места в дальнейшем (см. т.2).

Информатика занимается изучением форм ЕЯ для разрешения, в частности, проблем лингвистики. Как принято говорить, здесь царство информатики лингвистики (или лингвистической информатики). В целом же информатика занимается изучением только ЯПП, ЕЯ или ФЯ, их синтаксиса, семантики и прагматики. Изучение таких языков связано с построением в информатике трансляторов ЯПП на некоторый ФЯ. Это основная тема лингвистической информатики.

Применение информатики лингвистики весьма широкое. Информатика занимается построением реальных программных систем общения непосредственного пользователя с ВМ. Непосредственный пользователь прекрасно владеет своим профессиональным языком. Поэтому доступ к ВМ обеспечивается языками особого сорта - языками меню, выраженными в лексиконе пользователя. Чтобы обеспечить ему доступ к средствам обработки информации необходимо, чтобы ВМ (или программная система) понимала соответствующий профессиональный язык, или ЯПП. Во-вторых, информатика лингвистики используется для решения внутренних проблем информатики (общение программных систем между собой) при создании новых программных систем эффективного обслуживания прямого пользователя. Решение таких проблем может быть важнее проблем, возникающих вне ВМ.

Так или иначе, но языковые средства обеспечивают прямого пользователя добротными способами восприятия имеющегося знания, а также генерацию нового знания в проблемной и предметной областях для пользователя-специалиста, профессионала. Новое знание может выдвинуть новые требования к формам представления знаний, может потребоваться новый ФЯ или дополнительная часть языка данного профессионала. Новое знание может быть связано с новыми языками, что является одной из форм выражения нового знания.

Изучение языков в информатике осуществляется давно как в целях передачи в память ВМ обрабатываемого материала, так и в целях изучения свойств самих языков. Для информатики важно изучение языков при построении трансляторов текстов на внутреннее представление обрабатываемой информации с максимальным сохранением смысла, при организации общения человека с ВМ и при представлении результатов обработки информации. Для достижения перечисленных целей используются самые разнообразные языки. Их классификация будет рассмотрена во втором томе.

Конечно, языки изучались для поиска нового знания. Каждый язык являлся предметом для исследований. Грамматика языка служила средством познания языка. Однако современная грамматика изучает правила для правильного построения текстов. Наступило время построения таких форм грамматик, которые содержат правила для получения смысла текстов. Эта проблема в особенности заострилась только при передаче знаний ВМ. Новые правила грамматики совместно с имеющимися правилами позволяют разрешить проблему автоматического понимания смысла текстов машиной. Человек понимает смысл чаще всего интуитивно.

Все сказанное образует второй этап или вторую ступень технологии познавательной деятельности человека. Наличие некоторого языка уже определяет собой форму представления знаний, эта форма предназначена для осмысления предметов, явлений или процессов окружающего реального мира. Вторая ступень прямо относится к информатической деятельности в самых активных формах поиска и реализации языковых средств общения в системе человек-ВМ.

1.3. Фиксация знаний

Следующий шаг в истории познавательной деятельности человека состоял в изобретении и использовании письменности (письма). С некоторых пор необходимым стало фиксировать знания для передачи его от человека к человеку. Было найдено единственное средство фиксации знаний - запоминание сообщений знаками (символами) на твердом носителе. Камень, бумага, магнитная лента и др. - все пригодилось для фиксации известного или нового знания. Символы и иероглифы, графика и рисунки, записанные на твердые носители, сохраняют знания на длительное время. Об истории письма также достаточно написано, здесь лишь устанавливается необходимая связь предметов, явлений или процессов с проблемами информатики лингвистики.

Средства любой письменности используются для представления знаний. Что дает письменность, чему явилась она основой? Для эффективности использования письма человечество выработало представление о понятии. Для передачи смысла темы в письме необходимо дать определение понятия: его имя (термин) и свойства, содержащие возможные значения (смыслы понятия) и данное или текущее значение, а также возможную связь с другими понятиями. Вес письма тем больше, чем точнее и емче сформулированное с его помощью определение понятия. В информатике огромная роль отводится смыслу и назначению понятия, с помощью которого в информатике составляются лексиконы - полное определение понятия. Конечно, некоторые понятия заведомо не определяются. Они остаются неизвестными до завершения исследований всего, что определяет или доопределяет понятие. В таком случае запрос пользователя связан с контекстным определением понятия.

Связь истории познания и использование ее в информатике может пониматься только через зафиксированные на твердом носителе знаки, используемые в соответствии с некоторым языком. Письмо успешно выполняет функцию фиксации знания, но главное назначение письма - утвердить, установить и закрепить точное предписание в понимании (определении) предмета, явления или процесса. Точное предписание или определение объекта возможно благодаря оформлению достаточного представления о свойствах и характеристиках предмета, явления или процесса. Письмо способствовало появлению средства для осмысления понятий через фиксацию их определений. Обычно понятие вводится в память ВМ с помощью его определения. Фиксация знания начинается с фиксации имени понятия и его толкования, а также его значения. Итак, фиксация знания используется для определения, распознавания, обоснования, открытия понятий.

Письменность определяется средством фиксации последовательностей знаков на некотором физическом носителе (камень, папирус, бумага, перфокарта, магнитный носитель и т.п.). Последовательность знаков составляется в соответствии с заданным языком. Она включает названия, имена, лексемы и абстрактные символы и слова естественного и формального языков. Информатика занимается проблемами ввода или передачи последовательностей знаков в и из памяти ВМ, обработкой введенной с помощью символов сведений или информации и выводом нового знания из этой информации. Письменность, используемая информатикой, унифицирована и не только в силу ограниченных возможностей СВТ, она полностью пригодна для исследования любых знаний, представленных письмом.

Форм для физического представления письма достаточно много. Пожалуй, их трудно перечислить. Информатика пока использует только бумажные и магнитные носители. Наступит момент, когда в информатике будут использовать все виды физических носителей, включая те, которые не может использовать человек (лазерные диски, светотехническая память на кристаллах и др.).

Письменность связана с теоретическими, техническими и технологическими проблемами кодирования. Действительно, средства обработки информации оперируют с кодами, не используемыми человеком непосредственно. Проблемы представления знаний являются информатическими, а проблемы их кодирования - кибернетическими. Они включают знаковое, табличное, формульное или программное кодирование и используют методы теории связи и передачи сигналов по каналам. Для понимания роли письма в информатике необходимо иметь в виду, что применение письменности связано с определением, распознаванием, обнаружением, измерением, выявлением или открытием понятий. Это центральная проблема той части информатики, которая связана с изучением средств фиксации знаний.

Третья ступень в познавательной деятельности человека состоит в применении письменности и определении знания о понятиях. Эта деятельность составляет третью ступень информатики. Письменность, обслуживающая естественные языки, является основной формой определения знаний, при этом возможно появление новых форм письменности, но ее информатическая сущность останется прежней.

Книгопечатание - это артиллерия мысли.

П. Буаст

1.4. Тиражирование знаний

Письмо в самом широком смысле этого слова доступно малому числу людей. Письмо доступно одному человеку, который держит его в своих руках. Развитие познавательных способностей человека, возможно, было только при обеспечении доступа многих или всех людей к письму. Переписывание (создание ручных копий) малоэффективно, необходима была автоматизация размножения написанного. Результатом поиска способа размножения знаний стала на первых порах книга, которая и обеспечила тиражирование знаний. Именно книга обеспечила длительное хранение знаний и доступ большинства людей к сохраняемым знаниям. Книги с некоторых пор стали не единственным средством тиражирования знаний. Сегодня имеются периодические издания, фотография, кино, телевидение и Интернет, которые выполняют функции книги значительно эффективнее и доступнее. Многие новые средства тиражирования знаний появятся и будут использованы в дальнейшем. Здесь условимся использовать понятие книги для обозначения всех имеющихся и возникающих способов тиражирования знаний.

Книга использует для передачи знаний, прежде всего знаки, соединенные в грамматически правильные и осмысливаемые последовательности. Содержание книги полностью соответствует предварительному письму. Но передача его из письма в книгу осуществляется ответственно и с многоступенчатым контролем над точностью и правильностью. Таким образом, книга в широком смысле слова обобщает три первых шага в познавательной деятельности человека и формирует следующий шаг. Книга - это средство накопления и распространения знаний. Оба действия важны в равной степени. Накопление знаний важно для перехода к следующему шагу, а второе действие - распространение знаний - важно для «увеличения вероятности вывода нового знания».

Издание книги потребовало развития средств и методов представления, показа, рисования, воспроизведения или отображения знаний. Самыми простыми примерами тому служат такие средства как тексты, рисунки, таблицы, графика, способы расположения печатного материала, методы классификации напечатанного материала, появление производных или вторичных публикаций и др. Средства представления должны удовлетворять требованиям, которые обеспечили бы быстрый и качественный поиск нового знания с помощью хранимых в книге знаний. В этом главный смысл и главное назначение книги для информатики как технологии обработки знаний. Конечно, здесь высказаны только информатические требования и соображения. Они никоим образом не претендуют на всеобщность.

Тиражирование знаний обеспечивает их длительное хранение и быстрый доступ к нему - вот главная часть определения понятия книги (радио, кино, телевидения, печатающих устройств и ВМ) с точки зрения информатики. ВМ обеспечила максимальную оперативность тиражирования и доступа к знаниям, что скачкообразно изменило представление об информатике, позволило сформулировать ее основы, методы и основания (обоснования). Сразу же возникли информационные и информационно-поисковые системы. Исторически видим, что с момента их создания стали обоснованно становиться и формироваться основы информатики. Несколько ниже будет обращено внимание на первые определения информатики, которые и были ориентированы на проблемы обработки «научной информации» или публикуемого материала.

Книги, кино и телевидение являются частью средств тиражирования знаний, но самое существенное средство тиражирования - это ВМ с ее возможностями хранения и доступа к знаниям на емких магнитных носителях. Когда ВМ стала связываться в сети ВМ, роль тиражирования знаний существенно возросла. Даваемые перечисления средств тиражирования в настоящее время трудно сделать полными. Перечисление и изучение таких средств не относится непосредственно к информатике, это скорее всего дело средств массовой информации. Информатика использует все имеющиеся средства тиражирования знаний в соответствии с требованиями решаемой на ВМ проблемы. Последнее составляет одну из внутренних проблем информатики.

Новое знание в данном случае добывается путем поиска сообщений, фактов или данных в справочниках или сборниках, вручную или с помощью ВМ. Несмотря на простоту постановки проблемы поиска нового знания информационно-поисковая работа становится все сложнее и сложнее при экспоненциальном росте объемов знания. Поэтому важна проблема поиска знаний по смыслу текстов, а не по ключевым словам. Проблема является информатической, судя по первым публикациям в информатике [Михайлов68а]. Поиск по смыслу возможен только тогда, когда определится алгоритм вычисления смысла текста, будет построена грамматика, состоящая из правил вычисления смысла фраз, и будут построены программы составляющие словари терминов по произвольному тексту.

Таким образом, четвертая ступень или четвертый этап развития познавательной деятельности человека связаны с книгой (со средствами тиражирования знаний) и с методами представления, сбора и накопления знаний для эффективного восприятия человеком и ВМ. Эта деятельность человека составляет также четвертую ступень информатики.

1.5. Спецификация и обобщение знаний

Исследование средств тиражирования и представления знаний привело к формированию методов сжатия (кодирования) и обобщения (формализации) информации, представляющей знания. Методы сжатия и обобщения вызваны необходимостью разрешения проблем сохранения увеличивающихся по объему знаний (главным образом фактов). Экспоненциальный рост объема знаний не позволяет небрежно относиться к знаниям (в особенности к фактам), их в любом случае человек стремится сохранять. Сжатие и обобщение может осуществляться поиском или формулировкой зависимостей, законов или закономерностей. Совокупность таких методов представлений знаний формально определяет теорию, а совокупность средств определения теории - представлениями теоретического знания. Каждая теория в сжатой форме представляет факты реального мира. Общий объем знаний растет непрерывно (обычно считается экспоненциально, см. гл.7) и выдвигает требования к представлению знаний на ВМ. Когда фактов накопилось такое количество, что запоминание их становится невозможным, необходим метод сжатого представления совокупности фактов. Для этого используется, например утверждения о множестве фактов или правиле получения представления факта из известных представлений. Утверждения о множестве фактов обычно выражаются правилами, законами или закономерностями, связывающими отдельные факты. Идея правил и методы сжатия и обобщения могут применяться и к самим утверждениям о фактах. Идея правил может использоваться рекурсивно. Такова общая постановка вопросов обобщения знания. Они тесно связаны с понятием спецификации знаний.

В особенности следует обратить внимание на проблемы спецификации вообще и спецификации некоторого проекта в частности. Дело в следующем. Пользователь ВМ ставит или получает какое-либо задание (задачу, проблему), которое может быть представлено спецификациями работ, которые необходимо выполнить (техническое задание, проект и т.п.). Оно может быть представлено на ФЯ спецификаций, например программ. Разнообразие спецификаций велико. Условно в качестве примера можно сказать, что в т.2 рассмотрен общий подход к построению заданий в форме спецификаций. Язык Лейбниц предусматривает для задания разделы спецификаций типов данных, понятий, синонимов, знаний, запросов и др. Надо учитывать, что для Интеллсист спецификации строятся на фоне БЗ, которая является спецификацией класса заданий в данных предметной и проблемной областях.

Далее (в кн.6) будут представлены четыре этапа создания любого продукта: изобретание, проектирование, разработка и сопровождение. Здесь же рассмотрим понятие спецификации с точки зрения таких этапов процесса создания или синтеза информационного продукта. Понятие спецификации из-за его новизны в практике изобретания используется не всегда. Его начинают использовать только в процессе проектирования и определяют так. Спецификация - это подробное описание некоторой работы, подлежащей выполнению. Для программ, например, спецификация занимает промежуточное положение между требованиями Заказчика (или потенциального пользователя) и готовой программой. Дополнительные и уточняющие требования составляют уже часть спецификации. Если спецификация написана на некотором языке, для которого возможна достаточно эффективная интерпретация, прямое выполнение или автоматическое построение конечного продукта, то этап проектирования завершается написанием спецификации, а этап разработки - создание объекта - существенно сокращается. Имеющиеся спецификации уменьшают цену сопровождения продукта. Таково кратко положение о роли спецификации продукта (в частности, программ). А теперь чуть подробнее о спецификации.

1.5.1. Понятие спецификации. Роль спецификации отражается и в процессе сертификации продукта или его сопровождения, так как с помощью спецификации легче выяснить факт реализации той или иной функции продукта. Спецификация является частью соглашений между Заказчиком знания (или, в частности, программы) и его разработчиком. Соответствие знания спецификациям должно быть обосновано посредством доказательных рассуждений или демонстраций на примерах или тестах. Спецификация знаний важна в той же мере, что и спецификация любого продукта.

Таким образом, спецификация любого информационного продукта является ориентированным на человека представлением знаний о продукте (программе или проектируемом предмете), которые сопровождают его на всем жизненном цикле. И чем сложнее знания (по своему размеру или составу выполняемых функций) или решаемые проблемы, тем выше роль спецификации. Можно сослаться на пример усиления роли спецификации, она поддерживает риюз [Красилов91а] - многократное использование идей, методов и программ для новых разработок аналогичного продукта. С этой точки зрения ФЯ программирования слабо поддерживает риюз, он пригоден только для создания библиотек программ. Интересен и такой пример спецификации. Обычно в литературе, которая посвящена описанию новой теории, излагается лишь спецификация этой теории (ее исчисление).

Средства спецификации подразделяются по степени формализации (словесные, неформальные или формальные) и по методам представления исходных данных (например, простые или структурированные). Наиболее простым классом средств является класс словесных спецификаций, но этот класс сложен в реализации в силу сложности обработки текстов на ЕЯ. Другой крайний класс средств и методов спецификации - использование строгого формализма, которые являются весьма сложными при практическом использовании прямым пользователем ВМ. Этот класс обеспечивает контроль непротиворечивости реализации и спецификации. Его реализация сложна и малоэффективна. Для спецификации заданий в информатике используется ЯПП, построенной на основе языка Лейбниц.

После общего представления о спецификации можно чуть точнее сформулировать ее определение. Самое общее определение спецификации таково: Спецификация (буквально понимается как описание или получение требований) - это строгое формализованное описание свойств, характеристик или функций системы (объекта, программы, знаний, отчета и др.), ее связи с другими системами и соглашение об их использовании в контексте с другими системами. Общее определение обычно не устраивает пользователя, поскольку оно не определяет технических и полезных свойств методов и спецификаций вариантов (проектируемых) систем. Поэтому понятие спецификации постепенно будет уточняться применительно к БЗ или запросам. Уточнение производится через описание свойств частей спецификации (лексиконов и БЗ) и через их применения для решения конкретных задач. Многие сведения можно заимствовать из литературы [Агафонов87, Требования84], которая может помочь пользователю ближе познакомиться с положением вещей в области автоматизации спецификации и помогает разработчикам при реализации современной версии системы автоматизированной спецификации.

Общематематическое понимание спецификации (для разработчиков систем автоматизации работ перехода от спецификации к проектируемому объекту) можно почерпнуть в [Агафонов87]. В этой книге рассматриваются фундаментальные понятия таблицы, подстановки, графа, отношения и операции над объектами, являющимися значениями таких понятий. Кратко рассматриваются языковые средства спецификации программ. С точки зрения этой книги сложно подойти к разрешению проблем спецификации систем, несмотря на то, что графовое задание значений понятия в ней рассмотрены. Плохо в информатике проработан вопрос, связанный с метаязыковым описанием спецификаций. Это и сузило взгляды пользователей на проблемы спецификации. Лучше представлены проблемы общей спецификации систем в работе венгерских математиков [Деметрович89]. В ней уделено достаточно внимания вопросам метаязыкового описания проблем спецификации и применения их для спецификаций любых систем. Наконец, основной работой по практическим проблемам реализации идей спецификации систем является сборник статей [Требования84]. Будем ориентироваться на рекомендации этой работы. До настоящего времени в практике системных разработок все еще не удается освободиться от плохо определенных понятий и утверждений. Более того, процесс разработки системы зачастую начинается еще до полного понимания проблемы. Следствием этого нередко достигается низкий уровень надежности систем. В информатике Интеллсист все эти трудности связаны с задачей спецификации заданий через лексикон и БЗ. При этом значительная часть трудностей спецификации (и формализации) знаний устранена из-за применения ЯПП.

1.5.2. О методах спецификации. В силу имеющихся трудностей проблемы развитию средств и методов спецификации проблем или заданий уделяется в настоящее время большое внимание. Растет число языков спецификаций в различных отраслях или областях знаний, создаются средства поддержки разработки спецификаций и методики их использования. Теоретические и практические достижения в области исследования и создания средств и методов спецификации проблем различных классов отражены в многочисленных публикациях. К сожалению, в отечественной литературе эти вопросы освещены недостаточно. Основная проблема для информатики в области спецификаций состоит в унификации разнообразных средств. ЯПП способствует существенному продвижению к унификации и разрешению проблем спецификации.

Что такое спецификация Интеллсист как разработки? Одно из основных определений спецификации, которое имеется в Оксфордском словаре, гласит, что спецификация - это «подробное описание некоторой работы, подлежащей выполнению». Спецификация Интеллсист построена на основе описания нового определения информатики и ее оснований - ИЛ. Что же такое спецификация задания для Интеллсист? Рождается она для пользователей на этапах изобретания и проектирования лексикона и БЗ и занимает промежуточное положение между предварительными требованиями заказчика и готовым продуктом. Дополненные и уточненные требования - это уже спецификация. Если спецификация написана на языке, для которого возможна достаточно эффективная интерпретация или прямое выполнение, либо автоматическое построение (синтез) программ, то этап проектирования на этом и закончится, да и второй этап жизненного цикла программы - разработка - заметно сократится. Такой подход к созданию спецификаций заданий для Интеллсист и ее применений принят здесь, он базируется на инструментарии Интеллсист. Можно надеяться на то, что задание для Интеллсист (запрос) с одной стороны является спецификацией и, с другой стороны, оно завершает работу пользователя по получению разрешения задания.

Однако гораздо чаще переход от спецификации к БЗ или программе - это довольно сложный и длительный процесс, охватывающий и этап разработки. В ходе этого процесса спецификация на пути к БЗ или программе может претерпеть множество изменений, оставаясь спецификацией до тех пор, пока задание не сможет быть выполнено на ВМ или пока это исполнение не станет достаточно эффективным. Иногда полезно различать внешнюю спецификацию, обращенную к пользователю, заказчику или потребителю лексикона и БЗ, и внутреннюю спецификацию, обращенную также к пользователю и знаниеведу. Первая соответствует исходной спецификации, а вторую можно считать одной из промежуточных спецификаций, связанной с отладкой знаний. Благодаря такому положению спецификаций в разработке программ так называемые языки проектирования программ и языки разработки программ обычно либо оказываются языками спецификации, либо включают в себя такие языки. Языком же разработки БЗ является ЯПП. Разработка спецификаций БЗ с точки зрения пользователя Интеллсист значительно упрощается или вовсе отсутствует, когда применяется готовая БЗ вместе с лексиконом.

Исходная спецификация - это документ, который служит заданием на разработку БЗ. Из него разработчик программы (т.е. Интеллсист) должен извлечь все, что ему нужно знать о стоящей перед ним проблеме синтеза программы. Хорошая спецификация БЗ значительно уменьшает вероятность того, что будет логически запрограммирована «не тот» класс проблем. Такая ошибка особенно тяжела, если она обнаружена в конце разработки по результатам выполнения задания или применения БЗ. При проверке БЗ или запроса спецификация служит для выяснения того, решает ли программа исходную проблему. Спецификация является частью соглашения между заказчиком знаний и разработчиком. Соответствие спецификаций знаний или программы должно быть обосновано посредством доказательных рассуждений или демонстраций с помощью примеров или тестов. Такое же обоснование требуется при переходе к промежуточной спецификации на этапах проектирования и разработки знаний или программы. И все-таки, необходимо иметь в виду, что БЗ разрабатывается единожды для области знаний. Поэтому основное внимание должно уделяться разработкам запросов или заданий для Интеллсист, что по объему значительно меньше задания на программирование.

На этапе сопровождения БЗ спецификации класса задач или запросов облегчают внесение в них необходимых изменений, так как помогает разобраться в синтезированной программе и составляющих ее частях. Процесс внесения изменений одинаков по времени и по цене на всех этапах жизненного цикла знаний. Напомним, что внесение изменений в программу при ее сопровождении в 200 раз дороже внесения изменений на этапе проектирования. При внесении изменений желательно, чтобы структура знаний или программы (входящие в нее самостоятельные части, модули, процедуры, абстрактные типы данных и др.) были согласованы со структурой спецификации. Если изменения программы меняют решаемую программой проблему, то соответствующие изменения должны вноситься автоматически и в спецификацию модифицированной программы.

Таким образом, спецификация БЗ является как бы «ориентированным на человека» двойником логической программы, который сопровождает программу на всем ее жизненном пути. Роль этого двойника тем больше и важнее, чем больше и объемнее решаемая проблема. Особенно она важна для «сверхбольших» программных систем со сложной внутренней организацией. Заметим, что все сказанное относится к случаю разработки программ с помощью Интеллсист.

1.5.3. Роль спецификации знаний. Еще одна полезная и перспективная роль спецификаций связана с постепенным изменением характера программирования, с переходом от построения БЗ или программ «с нуля» или из «кирпичиков», предоставляемых современными языками программирования или ЯПП, к автоматическому построению программ из крупных блоков, готовых модулей. Спецификации нужны как понятные описания модулей, позволяющие использовать их, руководствуясь только их внешними описаниями и не вникая в их внутреннее устройство. Размер спецификаций проблем, возникающих в реальной жизни, обычно очень велик, и человек не в состоянии воспринять их полностью. Поэтому важно представлять спецификации в форме, пригодной для машинной обработки в особенности знаний, и развивать методы накопления, управления и документирования спецификаций с помощью вычислительных средств и Интеллсист. Инструментарий Интеллсист обеспечивает автоматизацию значительной части работ по разработке спецификаций знаний и программ.

Простейший путь автоматизации спецификации состоит в написании вербальных спецификаций и использовании для их обработки обычного текстового процессора. Однако возможности использования таких спецификаций чрезвычайно бедны, и, конечно, эти спецификации не могут служить информационными объектами в БД. Другая крайность - получение спецификаций строгим формальным способом с использованием математически точного формализма, обеспечивающих при необходимости полное определение семантики. Наиболее важными подходами в этом направлении являются, например, Венский метаязык, язык Aleph. Преимущество формальных спецификаций состоит в том, что потенциально программы могут автоматически генерироваться по их спецификациям, благодаря чему автоматически решается задача обеспечения непротиворечивости между спецификацией и программой. К спецификациям БЗ это не относится, поскольку любой формализм полезен только в качестве исходных данных, если требует того проблема.

Фундаментальная трудность использования формальных спецификаций состоит, с одной стороны, в том, что сам процесс приобретения знаний является в значительной мере итеративным и потому на начальных этапах семантически не формализуемым. На этапе обсуждения требований к разрабатываемой сложной системе обычно существуют лишь расплывчатые идеи, которые по своей природе являются временными. C другой стороны, автоматическая генерация программного кода по спецификациям системы едва ли является узким местом в стоящих ныне проблемах программирования. Однако этап разработки действительно непротиворечивых и полных спецификаций является задачей ключевой, имеющей к тому же значительно меньшую технологическую поддержку. Инструментарий Интеллсист поддерживает любую степень формализма и продуктивно его использует. Для программирования в этом случае необходим разумный компромисс между степенью формализации, ослабляющей связи спецификации с программой, и мощностью средств формирования и итеративной обработки спецификаций. Этой цели способствуют методологии «структурированных» спецификаций, которые хотя и используют формальные дескриптивные языки, безразличные к семантическому формализму, но в отличии от двух крайностей - вербальной и формальной спецификаций - представляют такие элементы спецификации, как информационные объекты БД. Этот путь обеспечивает эффективные средства обработки спецификаций и итеративно накапливаемых алгоритмических знаний. Одним из ранних примеров такого подхода является язык PSL - ФЯ спецификации проблем. Для Интеллсист таким языком является язык Лейбниц.

Основными механизмами структурированных спецификаций являются механизмы абстракций и объектно-ориентированные структуры данных. Они используются и в ряде других областей информатики, так как реализуются посредством современных абстрактных методов, известных под названием «концептуальное моделирование». Среди областей применения концептуального моделирования (представление знаний в системах ИИ, семантические модели данных, спецификации абстрактных типов данных в языках программирования) задача спецификации систем является наиболее близкой к концептуальным языкам, предложенным в контексте семантических моделей данных. БЗ прежде всего предусматривает концептуальное моделирование при разработках лексикона и логическое моделирование при автоматическом разрешении запросов.

Дальнейшее развитие структурированных методов спецификаций данных, программ и заданий обозначило необходимость использования т.н. «метасистем» спецификации или систем спецификации с «метауправлением». К системам с метауправлением в последнее время наблюдается сильное повышение интереса. Это происходит по двум причинам. Во-первых, существующие проблемно-ориентированные языки спецификаций (вместе с поддерживающим их программным обеспечением) эффективны только в достаточно ограниченных областях. Во-вторых, средства обработки спецификаций имеют в значительной мере сходную структуру и сходные основополагающие принципы. Это большое количество общих свойств обещает хорошую основу для разработки метасистем спецификации. Метасистемы будут обеспечивать все те же возможности, что и прежние узко специализированные методологии. Они, однако, независимы от языковых ограничений; пользователь сам вводит свой концептуальный мир и термины языка. При этом количество уровней метасистемы, соответствующее количеству используемых для описания объекта уровней абстракции, в принципе может быть произвольным. Однако установлено, что оптимальное их количество - не выше трех. И на практике различные существующие метасистемы имеют 2 либо 3 уровня. Для формализации процессов приобретения знаний также рассматриваются три метауровня: факты, утверждения о фактах и правила вывода новых фактов. Более глубокие уровни сводятся к указанным трем.

Поскольку ЯПП предусматривает ввод алгоритмического (и программного) знания, рассуждения о спецификации программ важно и для ИП. С точки зрения реализации наибольшая проблема состоит в построении языково-независимого набора программных средств (но зависимых от ЯПП). Этот набор должен быть построен на основе общей схемы, с которой впоследствии может быть связан любой потенциальный дескриптивный язык спецификации. Второй важный компонент метасистемы - метаинтерпретатор - обычно бывает более простым. Его главная функция состоит в генерации таблиц («метабазы данных»), которые управляют работой языково-независимой части во время обработки спецификаций. У него может быть несколько дополнительных возможностей, таких как генерация руководства пользователя, описывающего заданный на метауровне язык.

Спецификация является средством описания систем, которое относится к средствам высокого уровня и характеризуется следующими особенностями и даже преимуществами (если подвести итоги предварительного и достаточно краткого анализа понятия спецификации):

  • описание системы дается в понятиях задачи, а не средствами или методами ее решения;

  • спецификации обеспечивают верификацию и проверку реализации, сокращает циклы сопровождения и модификации системы;

  • спецификация облегчает построение системы и понимание задачи (она говорит о том, что надо делать и очень мало о том, как надо делать);

  • спецификация обеспечивает точность, формальность и однозначность описания системы, наглядность, ясность и читаемость свойств системы, а также в некотором смысле полноту описания;

  • каждая спецификация характеризуется своими средствами и своим языком, зависящим от лексикона разработки и сложности системы;

  • спецификация является промежуточным средством описания системы между ее эскизом и готовой продукцией;

  • спецификация является заданием на разработку системы, соглашением между заказчиком и разработчиком.

Указанные особенности и преимущества полностью относятся и к спецификации заданий для Интеллсист.

1.5.4. Спецификация для ИП. С позиций инструментария ИП спецификацию можно охарактеризовать математически следующим образом. Поиск ответа на вопрос или решение проблемы для Интеллсист сводится к решению логического уравнения дискретного вида: &Ki => Q или &Ki & Q (где Ki - простое знание, &Ki - БЗ и Q - запрос). Теперь для окончательной характеристики понятия спецификации класса заданий или запроса для ИП можно привести классификацию спецификаций. Они бывают:

  • предметные спецификации для описания представления области знания через введения всех характеристик термандов (за исключением стандартных из СеГ),

  • функциональные спецификации для описания управления или взаимодействия через введение всех характеристик термаций (за исключением стандартных из СеГ),

  • концептуальные спецификации для моделирования адекватности системы и ее описания, для реализации моделирования понятий,

  • машинно-ориентированные спецификации для использования готовых программ,

  • логические спецификации для проектирования взаимосвязей введенных понятий через описание и применение термандов и термаций,

  • эксплуатационные спецификации для выполнения задач сопровождения системы,

  • общесистемные спецификации для создания документации на БЗ (вручную или автоматически).

В соответствии с общепринятым определением метасистема (в нашем случае – это инструментарий для построения новых Интеллсист из имеющихся) предназначена для построения систем конкретного применения. Рассматривался один случай метасистемы, который был предназначен для создания системы автоматизированного формирования спецификаций (документов на программы) по совокупности определяемых в этой системе понятий. Метасистема разрабатывается как инструментарий программиста без знания программирования или ФЯ. Предлагаемая метасистема имеет более широкие возможности, чем те, которые вкладываются в конкретную ее реализацию. Использование метасистемы (для подробного ознакомления с подобными разработками читатель отсылается к работе [Деметрович89], как совершеннейшему аналогу) для генерации отчетов и программ представляет иллюстрацию для конечного пользователя, он может определить другое конкретное применение и рассмотреть проблему адаптации (путем определения новой или доопределения имеющейся БЗ) метасистемы под нужды пользователя. Такая возможность вытекает из свойств метасредств описывать только средства для спецификации, но не фиксировать сами средства.

Интерес к метасистемам обоснован широкими возможностями таких систем к адаптации и автоматизированной генерации новых конкретных систем спецификации или применений. Имеются еще две существенные причины, по которым метасистемы вообще становятся привлекательными. Одна причина - это проблемная ориентация систем, которая приводит к упрощенному взаимодействию с ней конечного пользователя на его ЯПП, что обеспечивает эффективность работ при создании главным образом проектов (а не разработок). Другая причина - это алгоритмы обработки спецификаций, которые носят общий характер, поэтому область применения построенных на базе таких алгоритмов систем является широкой, что обеспечивает массовость применений. Главным обстоятельством, породивших интерес к метасистемам, является размер проекта, который не может обрабатываться вручную из-за необозримости совокупного материала.

Аналогом метасистемы автоматизированной спецификации являются макросистемы программирования (макроассемблер, программные пакеты, генераторы программ и т.п.). Они широко используются и всесторонне развиваются. Исследуемая метасистема является новой по структуре, объектом переработки, алгоритмом автоматизации и др. Она ориентирована на повышение эффективности работы проектировщика. После применения метасистемы автоматизированной спецификации разработка системы может производиться автоматически по пользовательской БЗ. Свойства метасистем здесь даются для того, чтобы пользователь мог всячески применять подобные средства в разработках заданий для Интеллсист.

Метасистемы в ИП опираются на метаязык, который имеет такие разделы: описание понятия (термина и его главного свойства) и наборы его значений, значений данного типа; каждое значение является объектом, которые связаны между собой отношениями. Таков же подход в разработках программ. Для получения подробной и формальной информации по вопросам разработки программ можно обратиться к фундаментальной книге [Деметрович89]. Для Интеллсист метаязыком является язык Лейбниц.

1.5.5. Критика имеющихся методов спецификаций. Тем не менее, большинство работающих систем автоматизированной спецификации, которые реализованы за рубежом [Требования84], для современных условий использования ВМ (в особенности персональных ВМ) устарели, их копирование или воспроизведение было бы потерей сил и средств. Информатика сегодня предоставляет большое число средств интеллектуального использования ВМ, для обеспечения непосредственного доступа прямого пользователя ко всем вычислительным средствам. Интеллектуализация программирования и автоматический синтез программ стали основным требованием к программам сегодняшнего дня. Рассмотрим в форме критики недостатки имеющихся систем спецификаций, что составит требования для новых разработок, которые в большей степени относятся к Интеллсист, поскольку ИП с инструментарием Интеллсист выполняет, в частности, и эти требования.

Критика будет дана по следующим направлениям: ограниченность в понимании объекта в системе проектирования и разработки, узкое понимание связей объектов, почти полное отсутствие отношений объектов, предписанных пользователем, так как атрибут обычно существенно отличается от объекта и, наконец, структуры объектов и данных ограничены в изобразительных средствах систем автоматической спецификации. Основными понятиями языков спецификации являются объекты, атрибуты, связи, отношения и структуры. Далее рассмотрим использование этих понятий в языках спецификации именно в таком порядке. Критика направлена на учет имеющихся недостатков современных средств и методов спецификаций заданий в Интеллсист.

Общее определение объектов пользователя сводится к перечислению имеющихся или подразумевающихся его значений. Изредка для некоторых объектов имеются ссылки на типы данных, как на множество значений объектов. Это ограничение вызвано тем обстоятельством, что во времена появления систем спецификаций не существовало представления о новой деятельности, которую теперь называют инженерией знания. Теперь можно представить способы расширения понятия объекта так, как указано при анализе лексикона понятий (см. том 2). Число сортов, видов и типов «объектов» в ЯПП увеличено, что обеспечивает полный контроль всех данных и любых связей между ними.

Имеется многочисленное перечисление сортов связей. Например, связи бывают иерархические, рекурсивные, вложенные или охватывающие, имя-значение, операционные, концептуальные, скрытые (через посредника некоторого поколения) и др. Вводимые в анализируемых языках спецификаций связи бывают разве только иерархические, концептуальные или вложено охватывающие. Для современных систем необходимо учитывать по возможности все указанные выше сорта связей. Известно, что можно обойтись одним или двумя сортами связей, а другие сорта можно моделировать с помощью имеющимися. Проблема моделирования сложна и не разрешает многих проблем организации эффективной и надежной работы проектировщика или разработчика. В СеГ, на базе которой разработана Интеллсист, учтены все виды связей, используемых в ЕЯ.

В СеГ учтены не только все виды связей понятий, но также учтены всякие отношение объектов, в частности предписанные пользователем, атрибуты, существенно отличающиеся от объектов и, наконец, структуры также различной организации. Учет осуществлен в соответствии с накопленным знанием в ЕЯ.

1.5.6. Теория - средство спецификации знаний в любой области. Такая формулировка может быть неожиданным высказыванием, но она является сущностью любой БЗ. Теория охватывает малую часть представляемого знания, как и БЗ. Построить универсальную БЗ невозможно (нельзя объять необъятное). Совокупность теорий породили науку. Понятие науки - следующая ступень в познавательной деятельности человека. Общий смысл науки состоит в обеспечении достаточно плотного сжатия знаний и способами кодирования и декодирования представленного так знания. Может показаться (и наверняка показалось) странным такая формулировка смысла науки (или теории). Но ведь смысл сформулирован с информатической точки зрения. Имеется более ясная формулировка понятия науки и теории. Об этом будет сказано ниже.

Действительно, каждая наука определяется или характеризуется следующими атрибутами. Это:

  • сфера деятельности человека, функция которой состоит в выработке и теоретической систематизации объективных знаний о действительности;

  • средство для передачи знаний от человека к человеку, а также от человека к Интеллсист;

  • одна из форм общественного сознания, которая так или иначе отображается в БД и БЗ;

  • сумма знаний, лежащих в основе описания научной картины мира с точки зрения данной области;

  • цели, которые состоят в описании, объяснении и предсказании предметов, явлений или процессов деятельности на основе открываемых ею законов (в получении нового знания);

  • успешное применение знаний в любой деятельности, в частности в построении ответов на запросы пользователя Интеллсист;

  • деятельность по получению нового знания.

Кроме этого наука предполагает наличие в ней методов и способов исследований и классификаций накопленной суммы знаний и совокупности проблем, определяющих пути развития науки. При определении информатики как науки будем поступать в соответствии с этой схемой характеристики общего определения науки.

Со временем накопилось достаточное число (более 250) наук и научных отраслей знания (их тысячи), что составило основу для быстрого проникновения информатики почти во все эти науки и научные дисциплины. Можно с уверенностью говорить о том, что вместе с информатикой (как самостоятельной наукой) появились стыковые науки: информатика математики, информатика геологии, информатика химии, информатика лингвистики и т.п. Главная причина появления таких наук (исключая причину проникновения информатики в эту науку) использование ВМ и профессионального языка данной науки, со всеми особенностями представления (сжатия) и обобщения знаний.

Любая теория (как и любая наука) является носителем потенциально нового знания, которое можно извлечь (специальным способом декодирования новых фактов) из ее применения. Уклонимся от рассмотрения классификаций теорий, они известны в каждой науке, а в совокупности представляют собой огромный по размерам материал. Независимо от любой классификации теория поставляет информатике богатый материал для передачи знаний Интеллсист путем создания лексикона и БЗ. Применение теории и науки вообще неоценимо в информатике. Укажем лишь на тот факт, что теории являются основой для формирования лексикона данной науки и БЗ для решения задач или проблем в этой теории. Совокупность знаний данной теории или науки, являющихся сжатием и обобщением фактов, образует вид знаний, который именуется теоретическим видом знаний.

Подытожим кратко: пятый шаг в познавательной деятельности человека состоит в разработке средств систематизации и классификации, сжатии и обобщения знаний, эта деятельность человека составляет пятую ступень информатики. Знания в информатике начинаются со спецификаций или с запросов пользователей на разрешение его проблем. По спецификациям строятся лексиконы и БЗ, а точнее лексикон и БЗ являются спецификацией области знаний. Именно на их основе Интеллсист разрешает запросы пользователей.

1.6. Применение знания

Наука малоэффективна, если она не соединена с практикой. Это известный диалектический закон. Фундаментальное соединение науки с практикой происходило исторически в процессе первой научно-технической революции - в период коренного и качественного преобразования производительных сил на основе превращения науки в ведущий фактор развития общественного производства, она была связана с появлением и бурным развитием средств усиления физических способностей человека. В качестве примера усилителя можно указать на паровые двигатели, гидротурбины, электрические двигатели и машины с регуляторами. Эти же средства сыграли эпохальную роль при формировании кибернетики. Для нее регуляторы явились вершиной теоретического осмысления кибернетики, ориентирующейся на понятие обратной связи. Для развития процессов познавательной деятельности эта революция стала очередной ступенью в познавательной работе человека. Только осмысление теоретических основ фундаментальных наук позволило перейти к практическому освоению средств усиления физических способностей человека.

Сами теоретические основы не могли развиваться далее, пока не появились средства усиления физических способностей. И в этом смысл первой научно-технической революции. Нельзя указать дату начала появления или создания усилителей физических способностей человека. Тысячелетия, столетия или десятилетия вобрали в себя огромное число примеров конструирования и использования таких усилителей. Но можно достаточно точно указать время пика их развития. Применение науки или ее теорий (открытых ею законов и закономерностей) сводится к формированию наборов правил для выполнения действий, последовательное выполнение которых позволяет чисто механически решать практические проблемы (задачи) или классы проблем (задач). В связи с деятельностью человека по формированию искомых последовательностей правил появился новый вид знаний - алгоритмическое знание. Оно указывает на практические способы решения проблем преобразования энергии из одной формы в другую, получения новых материалов или новой информации для саморазвития, выполнения работы с высоким коэффициентом полезного действия, построения технологических процессов производства, установления правил поведения и взаимодействия. Появление (явное или неявное) понятия алгоритмического знания или алгоритма составляет сущность применения знаний.

Алгоритмические знания формализовались или окончательно оформились в теорию алгоритмов, которая поставила для информатики чрезвычайно полезные знания о способах применения вычислительной техники для получения нового знания. Сама же теория алгоритмов могла получить источник нового знания только при развитии информатики. Первая научно-техническая революция породила (скорее выявила) понятие алгоритма, реализованного в формах устройств регулирования непрерывными процессами в двигательных системах. Но существенный шаг теория алгоритмов сделала только при развитии дискретных процессов обработки сообщений (информации), в связи с появлением дискретных преобразователей информации.

Алгоритмы предназначены для применения знаний в различных сферах повседневной деятельности человека. Алгоритмы стали весьма актуальными после появления СВТ. Отлаженные программы ВМ являются формальными и точными представлениями алгоритмов. Если алгоритмы обычно записываются на языках профессиональной работы специалистов, то программы для ВМ пишутся на ФЯ. Содержательно понятие алгоритма определяется так: Алгоритм - это точное и общепонятное предписание для производства вычислений от варьируемых исходных данных до искомых результатов. Именно алгоритмы, развитие знаний о которых начиналось в недрах кибернетики, позволили выделить многие отрасли знания, постепенно образовывая самостоятельные (от кибернетики) дисциплины. Информатика является хорошим примером тому.

Алгоритмы после реализации (или их выполнения) формируют сообщения, которые представляют некоторое новое знание. Приведенные во введении три простых примера показывают, что повторное выполнение алгоритма также может поставлять новое знание о надежности ВМ или средств вычислений. Можно с уверенностью сказать, что алгоритмы - это источник нового знания. Сами по себе алгоритмы явились новым видом знания - алгоритмического. Важность этого вида знания сегодня трудно переоценить. Бурный рост из года в год спроса на алгоритмы (программы), не покрываемый ростом числа программистов, приводит нас к изобретению средств передачи знаний на ВМ без их алгоритмизации, к построению Интеллсист.

Разнообразие алгоритмов объясняется не только большим набором средств вычислительной математики, но и разнообразием ВМ и языков представления алгоритмов, диктующим, хотя и частично, способы применения операций ВМ для реализации алгоритмов. Основными средствами представления алгоритмов явились ФЯ. Почти каждая системная программа использовала свой язык представления исходных данных и результатов выполнения программы.

Любой алгоритм является результатом познания предмета, явления или процесса. Сами по себе алгоритмы сложны для понимания всеми так же, как сложно для освоения алгоритмическое знание, хотя на интуитивном уровне каждый человек прямо или косвенно соприкасается с алгоритмами (например, правилами поведения) и использует готовые программы. Познание алгоритмики (как технологии формирования алгоритмического знания) важно, но остается доступным только программистам - специалистам по подготовке программ на ФЯ. Интеллсист предназначена для автоматического построения алгоритмов по заданию пользователя, сформулированному на ЯПП. С помощью Интеллсист доступными становится и алгоритмы, и алгоритмическое знание. Доступность здесь понимается с позиции виртуальности. Алгоритм скрыт от пользователя, он выступает только своими внешними проявлениями в форме печати результатов работы. Подчас становятся неразличимыми ситуации прямого разрешения запроса пользователя и прогона программы по исходным данным пользователя.

Использование Интеллсист не исключает применение алгоритмов, программ и алгоритмического знания, представленного алгоритмами и программами. Более того, запрос или задание для Интеллсист может представлять собой программы на ЯПП или обращение к программам, написанным на ФЯ. Программист заинтересован в автоматическом синтезе программ, как и любой пользователь ВМ. Предполагается, что Интеллсист обеспечит комфортную работу и программисту. Итак, Интеллсист можно использовать как решатель заданий, как синтезатор программ и как инструмент программиста для создания программ сложной структуры. В последнем случае крайне необходимыми становятся БЗ Интерфейс для построения интерфейса программы с ее пользователем, БЗ Фундаментальные знания для учета различных констант, формул, правил аналитического преобразования фрагментов заданий и библиотека подпрограмм. Кроме этого программист должен пользоваться параметрами и режимами синтеза программ для построения эффективных программ.

Подведем итоги рассмотрений раздела о применении знаний Шестой шаг познавательной деятельности человека связан с реализацией алгоритмического знания, возможностей, заложенных в первой научно-технической революции по усилению физических способностей человека, а его деятельность по применению знаний составляет шестую ступень информатики в новом ее определении.

1.7. Получение нового знания

Знание характеризуется своей самоприменимостью и активностью: именно с помощью знания можно находить новое знание, знание воздействует на рычаги поиска нового знания. Накопленное знание обеспечивает возможность анализа этого знания для выработки знания о знании (самоприменимость знания) и формирования нового знания (активность знания). Кроме этого, указанные две характеристики взаимосвязаны: знание о знании составляет основу синтеза нового знания, а синтез нового знания невозможен без анализа накопленного знания. Исторически известные характеристики явлений в науке и технике явно проявились только в процессе реализации второй научно-технической революции - в период коренного и качественного преобразования производительных сил в связи с использованием средств усиления умственных способностей человека. Материальной базой средств усиления послужили устройства СВТ: электронные ВМ непрерывного и дискретного действия. Научную основу средств усиления составила кибернетика. Практическая основа кроется в замечательном свойстве знания - возможность его применения во всех сферах деятельности человека.

Новое знание можно синтезировать путем поиска в средствах тиражирования знаний, соединения исследования или изучения известного знания, наконец, можно обратиться в Интернет, где можно найти относительно новое знание, неизвестное данному пользователю. Для информатики важно в плотную меру изучить понятие нового знания. Проблема определения или толкования этого понятия довольно сложна. Человек сразу определяет новизну некоторого сообщения. Если он что-то не знал, то это является новым. Как формализовать это «сразу»? Формально определим понятие нового знания несколько позже. Неформально определим понятие так. Пусть нам ясно определение объема знания. Знание, отраженное каким-либо образом в имеющемся объеме, считается известным. Знание, которое отсутствует в данном объеме, является новым знанием. Следовательно, новое знание относительно. По отношению к одному объему знания данное знание является новым, а по отношению к другому - старым. Информатика занимается исследованием и созданием технологии формирования нового знания. Заведомо можно сказать, что получаемое решение задачи является новым знанием.

Неформальное определение понятия нового знания сообщает неявно о том, что получение нового знания возможно в результате работы системы. Этому можно найти всевозможные подтверждения. Материальная, энергетическая или информационная системы порождают новое знание. Конечно, это утверждение нельзя понимать абсолютно. Автомобиль не может генерировать нового знания. И это утверждение не абсолютно. В процессе работы автомобиля происходит старение или износ деталей, что составит новое знание о функционировании того или иного узла автомобиля. Пример показателен. Будем рассматривать информатические системы генерации нового знания. Новое знание представляется в тех же видах, что и накопленное знание. Этот факт работает в пользу интеллектуализации применения ВМ.

Хочется уточнить слова Л.Н. Толстого, сказавшего: «Знание - орудие, а не цель». Лучше сказать так: Знание - орудие для приобретения нового знания и цель главных устремлений человека. Построение лексиконов и БЗ, представляющих знания, является практической целью в ИП. Они создаются для синтеза нового знания.

Фундаментальной технической системой познания или создания нового знания явилась ВМ, независимо от области применения. Возникновение кибернетики и ее главного объекта исследований - системы обработки информации - в равной мере работают и на информатику. Информатика развилась в недрах кибернетики, ее объектом является системы человек-ВМ. Начальное назначение ВМ - производство расчетов по формулам - было переориентировано сразу же, образно говоря, после построения второй ВМ. Теперь назначением ВМ является выработка нового знания. ВМ - система нового информационного типа. Ее свойства и характеристики далеко не исчерпаны и едва ли будут исчерпаны в будущем. Такие системы, объединенные с другими системами или с человеком, будут описывать, осмысливать, определять, представлять, обобщать и применять знания для формирования нового знания по заказам человека или среды применения ВМ. Еще раз следует упомянуть, что объектом изучения информатики является система человек-ВМ.

Сегодня трудно найти область деятельности человека, где бы ни использовалась ВМ. Производство, сельское хозяйство, школьное или дошкольное учебное заведение, быт и культура - везде существуют СВТ для поиска нового знания по запросам производственника, учащегося или отдыхающего. Теперь многие понимают, что Интернет - это источник нового знания для каждого человека (если он находит искомые сообщения). Именно это обстоятельство побудило информатиков плотнее заняться интеллектуальным использованием ВМ для обеспечения доступа к ней любого пользователя. Исследуемым здесь средством выработки нового знания является Интеллсист, позволяющая использовать лексикон и БЗ для автоматического извлечения нового знания. Не все проблемы Интеллсист исследованы, о них говорится в томе 7.

Необходимость поиска или вывода нового знания не требует больших пояснений. В этом можно увидеть сущность человека. Важно отметить, что система человек-ВМ является кибернетической, она характеризуется (как любая система) обратной информационной связью. В отличие от Интернета, которая имеет весьма слабую обратную связь, Интеллсист только с помощью обратной связи (запрос-ответ) обеспечивает эффективный логический поиск нового знания на основе имеющегося. Новое знание приводит к синтезу нового знака, нового языка и т.п. Так возникает общая обратная связь процесса познания, которая отсылает нас на тот или иной шаг познавательной деятельности. В гл. 7 это утверждение будет сформулировано в форме закона.

Седьмой шаг в познавательной деятельности человека состоит в создании систем формирования нового знания с использованием всех предыдущих шагов, и эта деятельность составляет седьмую ступень информатики.

Общий итог первой главы - это установление того факта, что информатика является наукой по обоснованным в главе пунктам, информатика является необходимой сферой деятельности человека по исследованию и поиску нового знания с помощью ВМ. Деятельность человека по созданию нового знания может и не связываться с ВМ. Она может реализовываться «вручную». Эта деятельность состоит из семи исторически обоснованных шагов. Каждый шаг связан с соответствующим предметом, который имеет аналоги. Памятуя о том, что шаги информатики относятся к технологии приобретения нового знания, можно взять за основу семь шагов для квалификации или классификации любых процессов, связанных с познавательной деятельностью человека. Рассмотрим пример применения семи шагов. Пример может показаться выдуманным (натянутым). Тем не менее, возьмем в качестве рабочей гипотезы положение о семи шаговом рассмотрении любой познавательной работы. Для иллюстрации важности семерки рассмотрим понятие таланта.

Талант на одну треть состоит из инстинкта, на одну треть - из памяти и

на одну треть - из воли.

К. Досси

Возможны другие высказывания, которые могут оказаться более удовлетворительными. И вот пример. В средние ХХ века проповедник Бертольт в проповеди рассказал свою интерпретацию библейской истории пяти талантов. Попробуем продолжить эту историю до семи талантов. Она не будет противоречить интерпретации Бертольта и человеческому представлению о жизни, но существенно пополняет представления о жизни и познавательной работе. Наша интерпретация семи талантов такова:

Первый талант - собственная персона, которую могут наблюдать другие персоны и фиксировать в своем сознании, символами или графически факты, связанные с персоной. Этот талант отражает важные свойства человека - иметь чувства и уметь воспринимать все, что его окружает для расширения чувств и сферы восприятия.

Второй талант - наше положение в обществе персон, он реализует связи данной персоны с другими персонами, а без этой связи трудно представить понимание жизни. Этот талант отражает существенные свойства человека - знать язык общения и уметь им пользоваться.

Третий талант - наше понимание вещей (предметов, явлений или процессов) в окружающем мире, включая человека и его общество. Понимание вещей завершается формированием понятий об этих вещах. Этот талант породил продуктивную деятельность человека - ремесло (в общем смысле этого слова).

Четвертый талант - наше материальное и духовное (а также можно добавить и информационное) имущество, символизирующее накопление знаний, как отдельным человеком, так и всем обществом. Этот талант отражает накопление достояния человека - культуру.

Пятый талант - наш ум и его способность логически познавать окружающие предметы, явления или процессы. Этот талант порождает важную деятельность человека, представленную науками.

Шестой талант - наша работа (сама деятельность), связанная со способностями человека думать, делать и осмысливать сделанное, а также применять познанное. Этот талант фундаментально связан с различным производством (материалов, энергии и информации).

Седьмой талант - наша вселенная (абсолютная ценность), которая наблюдается, осмысливается, формируется в сознании, оформляется образами, обобщается, применяется и созидает новое. Этот талант составляет основы человеческого существования - быт.

Наука представляет собой сборник

оправдавших себя рецептов.

П. Валери

Глава 2. Науки и информатика

Энциклопедическое определение науки включает следующие утверждения. Наука - это сфера человеческой деятельности, в функции которой входит выработка и теоретическое обоснование, систематизация объективных законов о действительности. Наука является одной из форм общественного сознания, включающей деятельность по получению нового знания, результат научной деятельности - сумма знаний, лежащая в основе научной картины мира. Наука обозначает также отдельные отрасли знания. Непосредственная цель науки состоит в описании, объяснении и предсказании процессов и явлений действительности, составляющих предмет ее изучения, на основе открываемых ею законов. Кроме этого, наука предполагает наличие в ней методов исследования, совокупности проблем, определяющих пути ее развития. В соответствии с этим определением науки рассмотрим определение информатики.

Информатика занимает особое место в системе знаний, как, впрочем, и любая другая наука. Базируясь на проблемах применения ВМ, информатика соприкасается со всеми науками через явное применение СВТ в решении своих разнообразных проблем и проблем каждой конкретной науки. Именно поэтому нужно установить не только соотношение информатики и других наук, но и принципиально важную роль информатики по отношению к другим наукам. Заведомо ясно, что роль информатики велика, к этому постепенно пришли через применение СВТ.

Итак, каждая наука занимается изучением предметов, явлений и процессов для поиска нового знания. Цель информатики состоит в поиске нового знания с помощью СВТ. Информатика - это технология обработки накопленного знания и построения нового знания. Информатика изучает методы анализа знания о методах построения нового знания как своего собственного, так и знания других наук. Информатику как технологию следует понимать только потребительски. По своей внутренней сущности информатика является наукой, выросшей вначале из дисциплины, затем переведенной в разряд отрасли кибернетики, и, наконец, приобретшей статус самостоятельной науки со своими предметом и объектом изучения.

Рассмотрим постепенный подход к появлению информатика как науки. Для этого прежде необходимо уяснить цели и задачи информатики, ее применения, роль и назначение. Эти и некоторые другие вопросы развития понятия информатики, роль информационной индустрии, а также применение ВМ для развлечений, поясняются в данной главе. Все атрибуты науки будут рассмотрены, они должны убедить читателя в правильности вывода о назначении информатики.

2.1. Обработка знания

Основная проблема в деятельности ученого (не обязательно!) заключена в поиске и применении методов обработки знаний. Если имеется набор фактов, то возникает проблема обработки и обобщения фактов, установления закономерностей или законов. Если имеется некоторое утверждение о фактах, то важно установить его истинность или определить условия его истинности. Если имеется некоторая закономерность или закон, то возникает проблема установления их правильности, применимости и соответствия действительности. Сходные проблемы возникают и при любом использовании ВМ. Попробуем ответить на некоторые вопросы, связанные с применением ВМ в обработке знаний.

2.1.1. Что может делать машина. Самым интересным информатическим вопросом является вопрос о том, что может и чего не может делать машина. Программист-оптимист на вопрос отвечает так: «Машина может все!». Лозунг верен, если считать, что в машинах отсутствуют ограничения по памяти и быстродействию. Рациональным кажется ответ следующего содержания. Сравним возможности человека и машины. Возможности человека определяются путем опроса и анализа ответов. К машине можно применить аналогичный подход. Если машина успешно отвечает на вопросы, то ее интеллект можно сравнить с интеллектом человека. С таким подходом можно согласиться только частично. Необходимо при опросе учитывать время ожидания ответа. Но такое замечание не по существу. Существенным следует считать замечание относительно исходного знания у человека и у машины. Человек можно сказать всегда находится в более выгодных условиях по сравнению с машиной. Знания человека поддержаны учебой, библиотеками и ежедневными сведениями из средств массовой информации. Машине же знания сообщаются только в виде программы, БД и БЗ. Их информационная емкость ограничена. При равенстве исходных знаний у человека и машины можно переходить к разрешению интересного информатического вопроса.

Человек занимается интуитивно или осмысленно обработкой любых сведений для эффективного их сохранения, тиражирования, обобщения или получения новых сведений. Информатика занимается проблемами техники и технологии обработки знания. Чтобы понять сущность обработки знаний человеком или машиной, необходимо, прежде всего, понять, что такое знания и что такое обработка знаний. Общее упрощенное определение понятия знание, данное в энциклопедиях, известно каждому: знания - это сведения, проверенные практикой. Столь общее определение не пригодно для осмысления проблем применения ВМ и для обработки знаний. Если понятие знание будет формализовано на общечеловеческом уровне, то будет решена и проблема обработки знания.

Знание фундаментально связано с фактами. Простейшие факты определяют элементарные или простейшие знания. Это составляет исходную позицию для понимания формализации знания. Если можно выявить понятие простейшего факта, то можно понять и простейшее знание. Из простейших фактов можно составить сложные факты или утверждения о фактах. Начнем с простого. Каждый факт сообщает имя предмета, явления или процесса и текущее значение, сопоставленное этому имени. Имя или значение могут подразумеваться или пониматься из контекста. Каждый факт можно выделить из контекста письма или речи, тогда факт будет по существу содержать имя и значение. Конечно, несколько текстуально усложненные факты могут содержать «побочные» имена и значения. Все такие сведения должны исключаться при абстрагировании и формализации понятия факта.

Примем такое упрощение, что простейшее, примитивное или элементарное знание определяется как пара <имя, значение> и представляет собой формализм простейшего факта. В ЕЯ такая пара представляется фразой, с человеческой точки зрения - не формально. К этому представлению ближе всех подошел в математических и логических исследованиях Фреге [Фреге77]. Примем за истину данное определение факта вместе с одним замечанием: один и тот же факт может быть представлен неформально фразой и формально парой имя-значение. Все последующие построения будут базироваться на этом определении. Таким образом, определенные факты будут являться исходными кирпичиками, из совокупности и композиции которых будет строиться здание всего знания. В дальнейшем будем строить классификацию представлений элементарных знаний. Любое сложное знание строится из набора элементарных знаний и связок таких, как различные операции логики, арифметики, математического анализа и др. Связь имени и значения первична, связь элементарных знаний вторична.

Рассмотрим простой пример. Х + У изображает арифметическую операцию, которая включает <имя Х, его значение>, <имя операции «+», значение-результат выполнения операции> и <имя У, его значение>. Он ясен каждому, знакомому с арифметической операцией сложения. Два факта соединены операцией, выполнение которой приведет к получению нового факта <подразумеваемое имя результата сложения, значение результата>. 2 + 3 также является примером некоторого факта, но здесь использованы собственные имена, обозначающие сами значения. Здесь вместо указанных выше трех пар <имя, значение> рассматриваются пары <число 2, 2>, <имя операции «+», 5> и <число 3, 3> (число 2 и число 3 являются собственными именами).

Примеры показывают, что элементарное знание (факты) может (могут) подвергаться обработки известными операциями, в результате получаются новые факты. Процесс такой обработки бесконечен из-за бесконечности фактических данных и большого числа операций над фактами. В примерах приведена известная (и простая) операция сложения. В реальных задачах используются различные операции с различными типами данных, в том числе операции и данные, определенные пользователем. Примеры указывают на общий подход к обработке знания, в результате которого выводится новое знание. Все, что описано выше, может обрабатываться на ВМ. Это утверждение и будет постепенно обосновываться.

2.1.2. Классификация наук. Каждая наука является «хранилищем» знания. Практика изучения свойств наук выработала их классификацию. Ниже предлагается еще одна незначительно отличающаяся от классических и известных классификаций. Предлагаемая классификация интересна тем, что она базируется на семишаговой процедуре развития средств технологии познания. Все науки, а их более 250 наименований, группируются в кластеры. Каждый кластер имеет свой обобщенный предмет, свои цели и методы исследования. Традиционно выделяется семь кластеров наук. Указанные примеры наук могут подвергаться критике, например из-за того, что каждая наука в своем развитии обретает новые черты и свойства. Отметим, что предмет, объект и цели наук в кластере обобщены. Каждая конкретная наука имеет существенные или малосущественные отличия в предметах, объектах и целей, но общие признаки с информатической точки зрения сохраняются. Общий метод в кластере наук также сохраняется, несмотря на то, что в силу взаимного проникновения методов и методик из одной науки в другую несколько стираются характерные методические признаки конкретной науки.

1. Естествознание - совокупность наук, изучающая материальную природу (как предмет науки). Целью таких наук является познание материального мира во всем его многообразии. Основной метод исследования - наблюдение и эксперимент. Предметом изучения является знак в самом общем виде. Знания представляются главным образом текстами. Такие формулировки не составляют ограничения на ту или иную науку, эти формулировки указывают на примеры, поясняющие данный кластер наук. К естествознанию относятся, например, анатомия, археология, астрономия, биология, биология в земледелии (агробиология, агрономия, агрохимия), ботаника, вулканология, гематология, география, геодезия, геология (геонауки), гистология, гляциология, естествознание, геоморфология, земледелие, зоология, иммунология, кристаллография, лимнология, мерзлотоведение, метеорология, микология, микробиология, минералогия, одонтология, озероведение, океанография, палеонтология (и др. палео..), петрография, планетология, помология (сорта плодовых растений), потамология (о реках), почвоведение, приматология, сейсмология, серология, (сыворотка крови), формакология (формакогнозия, формация), фитопатология, эмориология, эпидемиология и др. науки.

2. Гуманитарные науки - совокупность наук, изучающих духовную природу человека по всем ее граням и проявлениям. Целью таких наук является познание связей внутри общества людей. Предметом изучения является язык в самом общем виде. Знания представляются главным образом (семантическими) сетями. Основной метод исследования - описание взаимодействия людей в обществе. К основным методам исследования относятся описание и изучение связей предметов, явлений и процессов. К гуманитарным наукам относятся, например, библиология, грамматика, графология, диалектология, иконика, индология, историография, история, лексикография, литературоведение, морфология (растений,..), педагогика, текстология (изучение текстов), филология, философия, фразеология, этимология, юриспруденция, языкознание и др. науки.

  1. Информатические науки - совокупность наук, изучающих применения СВТ в данной конкретной науке для получения нового знания в этой науке. Предметом изучения являются понятия и знания в данной науке. Знания представляются главным образом терминами для понятий и их отношениями, которые также представляются терминами. К информатическим наукам относятся, например, информатика геологии, информатика филологии, информатика математики, информатика кино, информатика конструирования техники и др. науки. В большинстве своем эти науки не оформились в самостоятельную дисциплину. История этих наук только начинается. Их цель состоит в определении искомых для данной науки понятий, их характеристик и закономерностей связи понятий определенными отношениями для выработки нового знания. Основной метод исследования - решение логических уравнений данного класса.

Проникновение информатики в любую науку изменяет облик этой науки, появляется возможность для ускорения исследований. Но это не означает, что информатика является либо частью данной науки, либо наукой всех наук (как это изредка бывает с появлением кажущейся универсальности в рамках той или иной науки). Информатика самостоятельна, поскольку она имеет свой предмет (знания) и свой объект для исследований (система человек-ВМ), свои цели и задачи, а ее влияние приводит к формированию научной дисциплины или науки на стыке двух наук информатики и конкретной науки.

4. Искусствознание - совокупность общественных наук, изучающих культуру человека и общества. Целью таких наук является познание форм и представлений предметов, явлений и процессов реального мира, изучение его свойств, признаков и характеристик. Предметом изучения являются средства тиражирования в самом общем виде (например, книги, кино, телевидение, издания). Знания представляются в памяти ВМ главным образом в БД. Основной метод исследования - кодирование и декодирование сообщений и измерения предметов, явлений и процессов. К искусствознанию относятся, например, архитектура, живопись, кино, музыка, театр, эстетика, этнография и др. науки.

5. Фундаментальные науки - совокупность наук, изучающих основные законы и закономерности природы и общества. Целью таких наука является познание внутренних и внешних законов и закономерностей. Предметом изучения является теория в самом общем виде. Знания представляются главным образом БЗ. Основной метод исследования - теоретический поиск (исследования) и логические рассуждения. К фундаментальным наукам относятся, например, аэродинамика, аэромеханика, баллистика, бионика, генетика, геометрия, биология, логика, математика, механика, статика, спекроскопия, термодинамика, физика, химия и др. науки.

6. Технологические науки - совокупность наук, изучающих изделия человека и способы их изготовления, а также управление производством, сопровождением и реализацией. Предметом изучения является алгоритмы в самом общем виде. Знания представляются главным образом заданиями и программами. К основным методам исследования относятся разработка, вычисления и конструирование. К техническим наукам относятся, например, авиация, автоматика, артиллерия, военные науки, гидравлика, гравиметрия, картология, машиноведение, машиностроение, металлография, радиотехника, светотехника, системотехника, судовождение, теплотехника, технология, техника, электроника, электротехника и др. науки.

7. Системологические науки - совокупность наук, изучающая системныепары и тройки: природа-человек, природа-изделие, природа-природа, человек-изделие, человек-чкловек, изделие-изделие, природа-человек-изделие с целью познания существа функционирования перечисленных систем. Предметом изучения является система в самом общем виде как совокупность взаимосвязанных частей. Знания представляются главным образом совокупностями текстов, сетей, терминов, БД и БЗ, программами. К основным методам исследования относятся изобретание, проектирование, разработка, эксплуатация, испытание, системный анализ и синтез. К системологическим наукам относятся, например, антропология, астронавтика, дефектология, кинология, кораблевождение, курортология, медицина, патология, психиатрия, психология, систематика, тапатология (о смерти), тератология (изучение уродства), физиология (растений, живых и др), эргономика (организация человек-ВМ), экология, экономика и др. науки.

Данная классификация наук весьма близка к общепринятой классификации. Ее расширение (обычно принято подразделять на пять классов) связано с новым определением информатики. Предложенная классификация выполняет назначение, которое диктуется представлениями знаний различных видов. Другие классификации (например, для сопоставления) не рассматриваются. Следует обратить внимание на тот факт, что такое подразделение наук является достаточно условным. Самым важным аргументом для этого является следующее. Каждая из указанных наук может «перейти» в другой кластер или класс, если в ней изменяются предмет и цели исследований. Такое часто происходит при зарождении новых наук на стыках двух и более наук. Информатические науки представляют пример этому.

2.2. Информатика и вычислительные машины

Информатика зародилась на интуитивном уровне с незапамятных времен. Информатика проявилась при фундаментальных исследованиях Лейбница, когда впервые была высказана мысль о работе с символами как с числами. Информатика вышла из кабинетов ученых с появлением ВМ широкого применения. Информатика в наши дни превратилась в науку, которую осваивают все науки в части проблем, касающихся данной науки. Надо сказать, что подобная прекрасная участь касается всех без исключения наук, они проходят такие же стадии своего развития. Эти рассуждения показывают роль ВМ по отношению к информатике. Информатика стала практикой в деятельности человека именно с появлением ЭВМ.

Следующий шаг в развитии информатики, использующей ВМ для формирования нового знания, состоит в сообщении или передачи ВМ интеллекта, в построении Интеллсист и, следовательно, в привлечении заинтересованного пользователя к самостоятельному решению своих собственных проблем без программистов. Сам программист выступает также заинтересованным пользователем ВМ, он естественным образом не привлекает программистов для решения своих программистских проблем, он вынужден использовать Интеллсист для надежного составления (автоматического синтеза) надежных программ. Но программистов чрезвычайно мало. И не в этом основная причина отрешения от программистов. Главная причина (она уже оговаривалась ранее) отрешения состоит в том, чтобы исключить промежуточное звено в цепи передачи знаний в память ВМ для решения проблем. Важная закономерность обязательно работает здесь: любая передача знаний, связанная с перекодированием в другие формы представления или переход к представлениям в других видах знания сопряжен с потерей части знания. Использование программиста связано с преобразованием знаний прямого пользователя в программы (алгоритмическое знание), следовательно, не исключается причина потери части знаний. Поэтому прямой пользователь будет решать свои проблемы точнее, если он будет передавать свои знания в том виде, которые ему привычнее или которым он обучен. Можно возразить: автоматический синтез также связан с преобразованием знаний из одного вида в алгоритмический вид. Дело в том, что пользователь сам принимает участие в формализации знаний по подсказке инструментария Интеллсист, сам отлаживает знания и сам (или по подсказке знаниеведа) устраняет противоречия отдельных элементов знания. Потеря какой-либо части знания при этом становится невозможной.

Информатика оказала огромное влияние на развитие вычислительной техники. СВТ развиваются качественно и количественно. Некоторые характеристики говорят об этом. Самая общая характеристика - снижение цены выполнения 100000 операций по данным из публикаций - составляет в 1955 - 1.26 $, 1964 - 0,12 $, 1979 - 0.01 $, 1982 - 0.005 $. Тенденция снижения стоимости операций восхитительна (за 30 лет цена снизилась в 200 - 400 раз).

Производство элементной базы растет, что видно по следующей таблице:

Год

1971

1972

1974

1981

1986

2001

Количество элементов в кристалле

2.3*10 3

1.0*10 4

7.0*10 4

4.5*10 5

1.0*10 6

1.0*10 7

Частота (МГц)

0.4

0.5

1.0

10.0

50.0

1000.0

Разрядность

8

8

16

32

64

64

Стоимость программного обеспечения растет по экспоненте, на что показывает приведенная ниже таблица:

Запоминающие устройства

(год)

Доллары

Кб

Кб программ

Число человеко-месяцев

Тыс. долларов

1975

100

3

1

0.5

20

1980

120

45

13

6.5

450

1985

250

500

20

7.0

875

Развитие СВТ можно охарактеризовать следующими данными. За 10 лет:

- стоимость машинной операции уменьшилась в 100 раз;

- стоимость ячейки памяти уменьшилась в 1000 раз;

- расход на индустрию ВМ увеличился в 4 раза;

- производительность ВМ выросла в 400 раз;

- емкость запоминающих устройств увеличилась в 4000 раз;

- мощность самолетов увеличилась в 1000 раз;

- мощность автомобилей увеличилась в 1000 раз;

- мощность электростанций увеличилась в 1000 раз.

Представляет интерес число программистов в мире, распределение которого представлено в таблице:

Год

1950

1960

1970

1980

1990

Число программи-стов

200

7000

100000

500000

3000000

Такой существенный прирост численности программистов стал возможен во время бума производства СВТ. Однако численность программистских сил пошла на спад в связи с невозможностью создания еще большей армии из программистов. Частично спасает положение, которое характеризуется увеличением объемов накопленного программного материала (алгоритмического знания). Реальный прирост численности программистов стабилизировался. Однако прирост находится на критическом пути, поскольку спрос на программы превышает потребление на 20-30% в связи с развитием СВТ и ростом рынка ВМ. Кардинальнее следует сказать, что наступило время, когда все должны стать программистами своих задач и проблем. Имеющаяся численность программистов достаточна для решения число программистских задач.

Интересен свежий график общего числа людей, занятых в научных исследованиях и высокотехнологичных разработках («Известия», 26 апреля 2001 года):

Страна

Число

Россия

1053

США

963

Япония

892

Китай

787

Индия

337

Англия

279

Из него видно, что в России подготовка программистов выше и качественнее, чем в любой другой стране.

Важны сравнительные данные числа средних и больших ВМ и ПЭВМ в мире:

Год

Число больших ВМ

Число ПЭВМ

1950

5000

0

1960

50000

0

1970

500000

100

1980

10000000

50000

1990

30000000

40000000

1995

100000000

Это далеко не полная характеристика развития СВТ и программирования. Огромный материал собран в [Громов85], из которого заимствованы некоторые приведенные данные. К этому добавим, что в 1997 году произведено 80000000 ПЭВМ, их производство увеличивается почти вдвое за один год.

Из такого небольшого анализа следует, что:

  1. каждый прямой пользователь должен иметь инструментарий автоматического составления программ по его заданию,

  2. необходимо менять взгляды на информатику как на одну из специализаций программистов, информатика для каждого - это наука о применении ВМ для обработки знаний,

  3. на бедствие с программированием необходимо смотреть как на аналог бедствия в телефонии (20-е года 20-го столетия),

  4. ВМ станет таким же «незаметным» прибором, как стал телефон или холодильник.

2.3. Цели информатики

Каждая наука ставит перед собой важные и промежуточные цели. Это же свойственно и информатике. Общая цель всех наук известна - получение нового знания о природе, человеке или обществе. Тем не менее, каждая наука имеет свою, присущую только ей, цель. Цель науки - это идеальное, мысленное предвосхищение результата деятельности человека. Таково самое общее определение понятия цели. Содержание цели зависит от объективных законов действительности, реальных возможностей и применяемых средств. Будем исходить из этого понятия цели, и применять его для определения целей информатики.

Как наука информатика имеет одну главную цель - применение ВМ для поиска нового знания. Предметом информатики является знание. Собственной целью информатики является знание о знании, представление знаний, структуре знания, видах знания, способах представления различных видов, обоснованности и правилах применения знаний. Точнее цель может быть сформулирована так: исследование технологий поиска нового знания с помощью ВМ в любой сфере деятельности человека. Здесь упоминаются слова «с помощью ВМ», которые можно и опустить, если имеется необходимость исследования истории зарождения и развития информатики или ручном применении методов. Наиболее точно цели информатики сформулированы в самом ее определении. Цель информатики, согласно определению, состоит в описании, осмыслении, определении, представлении, обобщении и применении знаний для поиска нового знания с применением СВТ. Здесь не указываются, какие конкретные знания используются или добываются. Эта абстракция весьма важна для понимания информатики. Информатика может способствовать поиску знаний в любой науке. Применение информатики в данной конкретной науке порождает информатику этой науки. В конечном счете, получается совокупность информатических наук по совокупности всех наук, в которых применяются СВТ.

Важная практическая цель информатики - это обеспечение пользователя бесплатными программами. Она достигается с помощью Интеллсист, поскольку система включает возможность синтеза программ по заданию пользователя. При этом не требуется знание ФЯ или привлечение программистов. Программы синтезируются либо по запросу, сформулированному описательно (так сказать на рассудительном языке), либо по запросу, представляющему запись алгоритма так, как это делается в школьных учебниках (с применением меток типа «Шаг 2», указанием переходов по метке «перейти к» и присваивания новых значений величинам, а также использованием готовых процедур).

Кроме общих целей рассмотрим несколько подробнее некоторые частные цели информатики, которые подразумеваются в ее определении.

Подцелью информатики является описание знаний. Легко понять, что каждая наука занимается описанием своего знания. Информатику отличает от других наук то, что имеется необходимость такого описания знания, чтобы оно было непротиворечивым и полным, пригодным для ввода его в память ВМ. Тексты с результатами исследований формируют в любой науке. Информатика требует ввода этих текстов в память ВМ. Любая наука использует часть ЕЯ и некоторые специальные языки для описания исследований, а информатика в большинстве своем - ФЯ, а в последнее время - ЯПП. Хорошо известны языки программирования, с помощью которых вводят в память ВМ процедурные представления знаний. В соответствии с видами знаний используются те или иные ФЯ. ЯПП обширнее ФЯ и доступнее для каждого пользователя. Это обстоятельство важно, поскольку оно обеспечивает ввод почти всех видов знания, представленного профессиональными средствами.

Современные средства ввода знаний в память ВМ с помощью ФЯ или ЯПП еще крайне бедны для некоторых видов представлений знаний. Можно указать на такие примеры слабой оснащенности средствами ввода знаний: ввод запахов, ощущений, да и зрительных образов. Перед информатикой в данном случае стоят большие проблемы обеспечения ввода знаний на основе новых физических принципов и для новых источников сообщений. В современных условиях познание законов природы осуществляется не только в кабинетной тиши, но и с помощью системы человек-ВМ, а при помощи новых средств, указанных выше, ввода сообщений станет возможно познание законов природы с помощью системы природа-ВМ в самом общем смысле этого понятия. Такова, например, конкретная цель информатики.

Для описания знаний используются знаки: символы, сигналы и различные изображения предметов и процессов. Описание знаний опирается не только на средства их представления, но и на средства их хранения. Пока современные средства хранения описаний еще недостаточны для решения любых полезных заданий ВМ. Оптимизм может поддерживаться фактом экспоненциального роста размеров памяти ВМ и расширением в связи с этим областей наук, чьи знания вводятся в ВМ. Хорошим примером расширения возможностей СВТ по памяти является система Интернет. Ее использование повысит интеллект любой программной системы.

Подцелью информатики является осмысление знаний. И такие подцели ставит любая наука большей частью на интуитивном уровне. Сущность указанной подцели для информатики состоит в исследовании технологии осмысления любых сообщений, независящих от данного лексикона, но использующих его при осмыслении знаний данной науки, но уже на процедурном (или алгоритмическом) уровне. Подцель осмысления знаний полагается на существование общих законов и закономерностей в процессах поиска и исследования связей предметов, явлений или процессов. При этом чрезвычайно важно понятие смысла текстов, которое реализуется в Интеллсист для машинного осмысления текстов. Конечно, технология построения процессов осмысления зависит от вида знания. Например, массив чисел может быть осмыслен путем аппроксимации их некоторой аналитической зависимостью, а библиотека подпрограмм может быть осмыслена только в результате использования ее в решениях конкретных заданий для ВМ.

Поскольку алгоритмы осмысления подчас требуют больших объемов памяти для установления всех взаимосвязей предметов, явлений или процессов, перед информатикой ставятся проблемы поиска оптимальных алгоритмов моделирования, оптимизации или распознавания. Можно сослаться на необходимость разработки новых структур ВМ и новых физических принципов для реализации перечисленных алгоритмов. И это действительно так. Для информатики имеется огромное поле деятельности в реализации рассматриваемой подцели.

Средством осмысления знаний является язык. ЕЯ, ЯПП и искусственные (ФЯ) языки позволяют отражать связи предметов, явлений или процессов, их свойств, характеристик или признаков. Отражения связей можно описать на некотором языке и ввести в ВМ для дальнейшей обработки. Осмысление начинается при грамматическом разборе текстов некоторого языка и завершается выполнением алгоритмов вычисления смысла текста. Алгоритмы грамматического разбора рассматриваются подробно в томе 2. После грамматического разбора начинается перевод исходных текстов в формальные представления, которые исследуются для решения проблем или поиска ответов на запросы. Решения и ответы выводятся из ВМ на ЕЯ, ЯПП или на искусственном языке.

Подцелью информатики является определение понятий. С этой подцелью можно разобраться при помощи Концептуальной информатики (см.т.3), где точно описано, что такое определение понятия, как его использовать в информатике для решения задач. Современная информатика накопила еще малый опыт работы с определениями. Это тем более относится к машинному формированию определений некоторых понятий. В большинстве случаев определения формируются человеком и вводятся в память ВМ в качестве исходных данных. Машинные методы формирования понятий и их определений еще находятся в зачаточном состоянии. Это обстоятельство привлекательно для информатиков широким полем деятельности. Некоторые методы применяются в современных Интеллсист.

С определением понятий тесно связаны цели и методы построения алгоритмов автоматического формирования определений. Автоматизация решения таких задач важна и поддержана пока малым числом программ.

Подцелью информатики является представление знаний. Здесь наиболее сложной проблемой является проблема трансляции внешнего представления знаний во внутреннее представление. Решение некоторых частных проблем рассматривается здесь и в томе 2. Достижение подцели связано с разрешением главной проблемы, которая состоит в формировании методов последовательной формализации знаний того или иного вида. В современной информатике чаще всего формализация знаний осуществляется вручную, например написание программ ВМ составляет один из способов такой последовательной формализации знаний процедурного типа. На пути к достижению подцели представления знаний практикой программирования выработаны приемы, которые основаны на последовательном применении формализации данных, что обеспечивает прямой доступ процессора ВМ к таким данным. Ясно, что этих приемов далеко недостаточно в представлениях знаний. Том 4 несколько откроет занавес таинственности методов представления данных, программ и знаний вообще.

Подцелью информатики является обобщение знаний. Обобщение связано с построением исчислений, которые являются средствами обобщения. Здесь, как и в концептуальной информатике, проблем больше, чем имеющихся методов, процедур и решений. В информатике полагаются на мозговую работу человека при возникновении необходимости построения и использования исчисления данного сорта. Однако в последнее десятилетие наблюдается прогресс и в этой области информатики. Появление ЭС открыло новые возможности ВМ и использование знаний, представленных достаточно близко к их естественному виду. Это выразилось в формировании направления проектирования и разработки Интеллсист, работающей на основе БЗ и выводящей ответ на проблемы пользователя. Такие системы рассмотрим в последнем седьмом томе.

Для информатики эта подцель является особенной. Поскольку человек использует мозговые усилия и пользуется подсказками из литературы, программа должна также ориентироваться на «собственные знания», представленные в ее памяти. Алгоритмы обобщения не всегда ясны, а их использование требует специальных способов и алгоритмов реализации.

Подцелью информатики является применение знаний. К этой подцели стремятся в информатике непрерывно. Здесь можно отметить почти все случаи использования ВМ, поскольку для решения задания на ВМ необходимо применять различные методы представления знаний. Для применения знаний используются алгоритмы. Эта подцель имеет неоценимое значение для практической информатики, для решения заданий с помощью ВМ. Интеллсист предназначена для решения заданий пользователя с применением БЗ как базовый метод ее работы.

Подцелью информатики является автоматическое извлечение нового знания. Эта подцель смыкается с общей целью любой науки, в которых процедура извлечения нового знания реализуется «вручную», а возможно и привлечением ВМ для достижения промежуточных целей. Для информатики подцель извлечения нового знания окрашена тем, что здесь важны технологические аспекты, а не новое знание конкретной области. Для извлечения нового знания используется некоторая система кибернетического типа (система, содержащая обратные информационные связи).

Все указанные подцели (можно назвать еще наборы подцелей) существенно дополняют главные цели информатики и раскрывают области деятельности в этой науке.

2.4. Задачи информатики

До сих пор рассматривались внешние задачи (по отношению собственно к информатике) применения знаний и методов информатики для разрешения заданий прямого пользователя ВМ. Информатика обогащена и внутренними задачами. Их и надо рассматривать по мере возможности. Некоторые из перечисляемых ниже задач уже решены, находятся в стадии решения или ожидается появление новых средств или методов для их решения.

Рассматриваются внутренние задачи информатики, которые необходимо классифицировать. Классификация задач связана с ответом на следующие вопросы:

  • что относится к пользователям или что они должны делать в информатике,

  • что является собственностью информатики по сравнению с другими науками или дисциплинами,

  • как обнаруживать непротиворечивость знания, как главного атрибута свойств знаний, которые любой человек считает истинными,

  • что такое экологически чистое знание, каков должен быть аппарат обеспечения чистоты знаний,

  • каковы задачи информатической логики - оснований информатики - как средства, на которой базируется информатика,

  • каково место информатики среди других наук и в деятельности человека,

  • как связана, взаимодействует и соотносится информатика и кибернетика, программирование и другие отрасли знания, возникшие в процессах применения ВМ для решения разнообразных задач.

Имеется много других вопросов, которые также прямо или косвенно рассматриваются при последовательном обосновании нового определения информатики. Перечислить все подобные вопросы не представляется возможным. Читатель сам может их сформулировать и поискать ответы на них в «Информатике».

Когда перед исследователем стоит проблема использования ВМ для ускорения исследований, сразу возникает серия задач перед информатикой. И прежде чем будут перечислены крупные задачи информатики, укажем на частные задачи, решаемые повседневно прямыми и косвенными пользователями ВМ. К числу частных задач информатики следует относить, например задачи программирования:

  • выбор термина или имени некоторого понятия;

  • выбор или формирование констант или исходных данных;

  • выбор или построение формул или зависимостей терминов;

  • ввод, сохранение или передача промежуточных результатов;

  • построение графа переходов от выполнения одной формулы к выполнению другой формулы с построением логических зависимостей для переходов;

  • выполнение правил некоторого языка представления программ.

Такие задачи решаются всякий раз, когда занимаются программированием. Данный перечень схематичен и упрощен, он приведен в качестве иллюстрации. Сложность реальных проблем и задач программирования будет показана в шестом томе.

Небольшое отступление. Можно было обратить внимание на различие в толковании понятий проблема и задача. Будем придерживаться следующего толкования. Проблемы информатики - это формулировки внутренних противоречий информатики, разрешение противоречий открывает новые возможности информатики. Задачи информатики - это формулировка внешних противоречий, приводящих к использованию методов и средств самой информатики.

Главная прикладная задача информатики - это разработка и внедрение средств автоматизации обработки знаний в системах типа «наука - техника - производство - распространение - потребление» с помощью ВМ. Причем обычно рассматриваются любые системы, связанные с материальным, энергетическим или информационным производством. Задачи информатики хорошо согласуются с целями информатики. Проведем такие сопоставления последовательно по семи группам.

С информатической точки зрения все наблюдения человека за предметами, явлениями и процессами реального мира должны завершаться решением задач описания предметов, явлений или процессов, а также их свойств, характеристик, признаков и отношений между ними. Что такое описание предметов? Под описанием предметов понимается сопоставление вещам последовательностей знаков (символов), отображающих сущность, строение или свойства этих предметов (по возможности с объективных позиций). Аналогично можно рассматривать описание явлений или процессов. Человек мысленно описывает видимое и отображает это в своей памяти. В информатике описания должны выполняться в формах, пригодных для ввода в ВМ и дальнейшей обработки. С такими задачами информатика успешно справляется при символьном представлении информации о наблюдениях. Другие формы представлений находятся в стадии развития вместе с развитием технических средств восприятия информации.

С информатической точки зрения все введенные (научные или ненаучные) сообщения должны подвергаться осмыслению для установления связей между частями сообщений. Поиск смысла сообщения - это вторая группа задач информатики. Наиболее известные методы поиска смысла сообщения в информатике состоят в синтаксическом, семантическом, прагматическом анализе, или кратко грамматический анализ. Результатом анализа являются сообщения, которые формируются в процессе анализа и представляют собой средство для решения конкретных (не информатических) заданий использования ВМ.

С информатической точки зрения осмысление сообщений должно завершаться определением понятий, содержащихся в исходном сообщении. В этом состоит содержание следующей группы задач информатики. Определение понятия связано с формированием имени, идеи, определения, термина, суждений, метода, системы и др. атрибутов понятия. Совокупность атрибутов определяет понятие и решает задачу информатики. По-видимому, не существует общего подхода, метода или алгоритма для решения подобных задач. Задача должна формулироваться конкретно и решаться она должна конкретно.

С информатической точки зрения наиболее разрешенными или продвинутыми задачами информатики являются задачи представления данных, чуть более сложной является задача представления знаний (фактов, структурных данных, таблиц, графиков, утверждений и др.). Кодирование в символах связано со многими кибернетическими задачами передачи, хранения и обработки сообщений (информации). Другие формы представления связаны с конкретными науками и с дальнейшими задачами решения проблем исследования знаний. Проблемы представления знаний в ИИ решаются в зависимости от конкретных задач систем ИИ. Такой подход не универсален, поэтому необходима работа по унификации методов представления знаний и данных, поддерживающих унификацию.

С информатической точки зрения наиболее сложными задачами являются задачи обобщения знаний. Возникновение абстракций, процессы абстрагирования, связаны с процессами сжатия информации. Здесь под сжатием информации понимается сведение групп фактов в утверждения о фактах, а групп утверждений - в правила получения новых фактов. Такое сжатие не сравнимо с информационным сжатием, не связанным со смыслом сведений. Критерий сохранения и передачи смысла является здесь основным.

Вторая группа задач диктуется определением информатики - реализовать поиск смысла введенных в память ВМ данных (фактов) и утверждений. Каждая такая задача расчленяется на подзадачи синтаксического, семантического и прагматического анализа вводимых данных или текстов для последующего синтеза новых сообщений. Вводимыми данными могут быть знания, представленные некоторым образом для эффективного анализа.

Более сложными являются задачи третьей группы - задачи формирования определения данных или представлений знания, определении имени, идеи, термина, метода, системы и т.п. Для таких задач трудно сформулировать общий подход к их решению.

Весьма актуальной группой задач информатики является группа задач представления данных (массивов чисел, графиков), фактов или утверждений о фактах. Все формы отражения вещей реального мира должны служить объективному представлению их в памяти ВМ.

Наиболее сложными задачами являются задачи обобщения данных и знаний, они же являются и самыми интересными для информатики. Например, задача автоматизации абстрагирования знаний предстоит еще понять и разрешить.

К шестой группе задач относятся задачи применения данных и знаний, представленных в памяти ВМ. Несмотря на то, что имеются общие приемы применения ВМ в различных областях, конкретные решаемые на ВМ задачи ставят трудные задачи схемы, техники и технологии применения ВМ. Например, задача формирования алгоритма сложна для использования ВМ.

Высшей задачей информатики является задача синтеза новых данных или нового знания. Эта задача завершает полный перечень групп и отдельных задач информатики. Не исключаются случаи комбинирования задач различных групп, тогда получаются новые задачи информатики.

Рассмотрим несколько конкретных задач в информатике для квалификации понятий задача и проблема. Программирование требует творческого подхода к решению следующих задач:

- выбрать (например, из таблицы) имя некоторого понятия или идентификатор,

- определить понятия или идентификатор,

- выбрать средства для представления данных и знаний,

- собрать данные для обработки или формирования утверждений,

- построить формулу численного или логического вычисления,

- построить граф переходов для распознавания пути вычислений,

- применить правила преобразования логических формул.

Эти семь конкретных задач возникают при составлении программ или БЗ и БД для работы ВМ при решении исходных проблем. С информатической точки зрения все наблюдения человека за предметами, явлениями и процессами реального мира должны завершаться решением задач описания этих объектов, исследованием полученных описаний или сбором знаний о них. Такие задачи решаются для осуществления ввода данных в широком смысле в память ВМ, а также для вывода результатов обработки сообщений (знаний).

Главные решаемые здесь задачи информатики состоят в следующем.

  • Провести критический анализ процедурного подхода к решению задач на ВМ. Состав, недостатков процедурного программирования определяет требования на разработку инструментария Интеллсист (т.т. 1, 6).

  • Определить, что логическое уравнение является главным формализмом любых задач, вопросов и проблем (т. 5). Понятие логического уравнения объединяет все понятия уравнений, которые введены в математике.

  • Выбрать язык записи задач, вопросов и проблем, им оказалась часть ЕЯ, которая, ориентирована на данную профессию – это ЯПП (т. 2). Записи заданий любого пользователя становятся возможными без привлечения формализма.

  • Построить такую грамматику ЯПП, чтобы стало возможным вычисление смысла текстов. Ею явилась семантическая грамматика русского языка (т. 2). Эта грамматика универсальна и легко переносится на другие языки. Главным объектом ЯПП явилось понятие, которое представляется термином и смыслом.

  • Построить метод решения логических уравнений, который после исследований определен и описан в информатической логике (т. 5). Эта логика объединяет все логики пользователя, в том числе и классические логики.

  • Построить метод получения альтернативных решений. Математика стремится доказать единственность решения задачи перед тем как приступать к практическому ее решению. Но практика чаще ставит задачи с неполным знанием, поэтому следует ожидать альтернативные решения. Их поставляет применение ИЛ и ее реализацию в Интеллсист (т. 5).

  • Построить метод автоматического синтеза программ по заданию пользователя. Решение этой задачи позволит сделать всех программистами без привлечения профессиональных программистов. Задачу решает Интеллсист аналогично тому, как это было сделано в критической ситуации, когда развитие телефонии создало кризис с телеграфистами (т. 7).

  • Построить метод печати решения логического уравнения в естественном виде, когда указывается имя (термин) и его полученное значение (смысл). Надо освободить пользователя от проблемы идентификации результата (т. 7).

  • Учесть фактор неопределенности знаний. Эта задача сводится к вводу в задание неопределенных понятий, которые должны по контексту доопределяться либо какими-то характеристиками, либо конкретными значениями. Это сделано в Интеллсист с понятиями, которые вводятся в задание как абстрактные (т. 4).

  • Разработать инструментарий для пользователя с доступным интерфейсом, не требующим емких руководств по применению. Инструментарий представлен в томе 7 фрагментарно, подробно он описан в руководстве пользователя по Интеллсист. Разработке инструментария предшествует описание технологии использования ВМ прямыми пользователями.

  • Разработать метод «программирования» классов задач. В ИЛ таким методом явилась разработка баз знаний, которые состоят из лексикона предметной области знания и законов связи понятий, введенных в лексикон. БЗ обеспечивают простой доступ к знаниям пользователя его специальности.

  • Сопоставить средства Интернет, БЗ и Интеллсист с позиции накопления и использования знаний. Результатом сопоставления являются следующие утверждения: Интернет – поиск запасенного и известного знаний, База знаний – запасенные знания в естественном виде и Интеллсист – поиск нового и ранее неизвестного знания путем логического вывода из известного знания.

  • Определить знания так, чтобы определение было понятно любому пользователю ВМ. Как подзадача – добиться простого средства и метода формализации для неформализованного знания (т.т. 3, 4).

Наконец, как результат всей совокупности исследований сформировать новое определение информатики (т. 1).

2.5. Результаты применения информатики

Применение любой науки важно для любой отрасли деятельности человека. Применение информатики за последние 10 лет (до 2000 года) стало не только актуальным, но и экспоненциально важным. Без информатизации нет сколько-нибудь существенного продвижения по линии прогресса. В результате применения ВМ возник бум в производстве ВМ, что вновь повлекло расширение областей применения ВМ. В этом самые важные результаты применения информатики. Они могут оцениваться количеством решенных задач, качеством получаемых данных, количеством и качеством получаемых продуктов в промышленности, сельском хозяйстве или информационном производстве. С такими оценками подходят к проблеме смены или приобретения новых СВТ. Такой подход важен для пользователя ВМ. Конечно же, такие общие оценки результатов применения информатики известны. Перед приобретением СВТ каждый оценивает результаты использования элементов или всех приобретаемых СВТ, а затем вкладывает свои ресурсы в СВТ. Поэтому будем рассматривать результаты применения информатики в прикладном смысле и его практическую оценку.

Пользовательскими оценками результатов применения информатики являются получаемые ими новые факты или утверждения о фактах, их полнота, достоверность, надежность, качество и возможность формирования новых проблем для продвижения в решении основной (производственной) проблемы (задачи или задания). Можно было бы составить длинный список результатов от применения информатики для пользователя. В этом нет необходимости, так как развитие СВТ и экспоненциальный спрос на них косвенно говорит о важности результатов. Здесь не возникают какие-либо сомнения. Можно с уверенностью сказать, что информатика говорит сама за себя.

Если в число пользователей включить информатиков, то результатом применения информатики является та программная продукция, которая обеспечивает пользователя новыми и более интеллектуальными программами. Спрос на программы существенно превышает предложение. Однако не всякая программа, разработанная информатиком или программистом, будет удовлетворять потенциального пользователя. Вот только несколько обычных претензий пользователя:

  1. окончательный анализ ложится на пользователя, отсутствует автоматический анализ результатов и выработка рекомендаций;

  2. стиль интерфейса не учитывает такие-то особенности обработки нашего административного управления;

  3. в программу заложены «не мои» стандарты (производства);

  4. не все данные обрабатываются программой;

  5. формулу расчетов необходимо изменить для учета такого-то фактора;

  6. программа оказалась емкой по времени;

  7. Ваша программа не ложится в нашу организационную систему или структуру.

Через некоторое время и с затратами дополнительных ресурсов можно сказать, что программа постепенно эволюционировала и приобрела свойства, которые по большому счету удовлетворяют пользователя, хотя для конкретного пользователя важен учет его частных требований. Обычно результаты применения информатики должны удовлетворять большому числу качественных критериев. Если не оценивать интеллектуальность программ, то можно обнаружить, что значительная часть критериев работает на современные программы. Важно заметить, что одному из критериев интеллектуальности не удовлетворяют промышленные разработки программ. Этим критерием является наличие в программах логического вывода по правилам, которые формирует пользователь. Пожалуй, имеются программы моделирования человеческой деятельности (системы ИИ), ЭС и ПС (см. т.7), которые удовлетворяют этому критерию интеллектуальности. Интеллсист, имея определенные преимущества (о них также см. т.7) перед указанными системами, удовлетворяет критерию интеллектуальности в первую очередь.

Результаты применения информатики могут быть получены и без применения ВМ, вручную. Это важное обстоятельство. Знания человека велики. Он будет их применять без использования ВМ. Новое определение информатики ориентируется на случай «ручного» применения методов информатики. Если задача характеризуется малым объемом по памяти или времени решения, то применение ВМ будет малоэффективным. Ручная работа по переработки знаний также важна, как и переработка знаний с помощью ВМ. Многие методы информатики зародились до появления ВМ и успешно применялись во всех отраслях деятельности человека там, где необходимо было иметь дело со знаниями. Эта ситуация полностью сохранилась. Применение ВМ становится важным в том случае, когда вручную невозможно рассмотреть и исследовать большое количество предметов или их связей. Отход от обработки знаний вручную невозможен по природе человека. Например, обучение ребенка (косвенно) связано с применением информатики, оно реализуется вручную. Правда не всегда ясно, что является первичным: обучение, основанное на методах информатики, или практика обучения выявила методы информатики. Это и неважно, поскольку развитие образования или информатики чрезвычайно важно для человека почти в равной степени.

Результаты применения информатики наблюдаются в малом и в большом. В малом - это использование результатов применения ВМ для исследователя или производителя, в большом - использование результатов для развития общества.

2.6. Информационная индустрия

Информационное производство - это процесс создания информации, а также ее представлений. Как и в материальном производстве, в информационном производстве необходимо выделить две стороны собственно производства: производительные информационные силы - люди, участники информационного производства, и информационные производственные отношения - совокупность информационных отношений между людьми в процессе производства и потребления информации. При этом необходимо помнить, что СВТ предназначены для автоматизации материального, энергетического и информационного производства. В связи с такими определениями надо сделать замечание, что аналогия информационного производства с материальным производством на этом не кончается, этим аналогия только начинается. Читателю можно предложить самому развивать эту мысль.

На протяжении трех десятков лет использования СВТ можно было убедиться в высокой продуктивности подхода по аналогии в проблемах информационной индустрии. Сфера материального производства, которая развивалась и развивается более высокими темпами, чем другие сферы человеческой деятельности, является маяком для сферы информационного производства и терминологически, и в качестве ориентира для знаний о процессах, методологии и технологии обработки и распределения информации. В вычислительной технике и информатике уже давно используются, например такие понятия: нормы труда программиста, качество, надежность и эффективность программ и процессов программирования. Поэтому и определение информационного производства построено по аналогии с определением материального производства.

Аналогично понятию материальная экономика определяется понятие информационная экономика, как совокупности производственных отношений для данной общественно-экономической формации. Экономика каждой страны должна продуктивно распределять информационные ресурсы - средства, ценности, запасы, возможности, источники средств обработки, хранения, распределения и потребления информации с целью создания нового знания. Аналогия основывается на том положении, что информационное производство является общественной деятельностью человека, а отличие от материального производства имеется только в предмете производства.

Данное выше упрощенное определение информационной индустрии призвано заинтересовать читателя в сказанном и побудить его к серьезному изучению терминов, понятий, идей, законов и закономерностей информатизации общества. Важно было подчеркнуть, что информационная индустрия приобрела силу, пройти мимо которой теперь уже невозможно. Достаточно напомнить уже достигнутого уровня работ в информационной индустрии: системы автоматизированного управления производством (материальным, энергетическим или информационным), системы управления научными исследованиями, гибкие автоматизированные участки, информационно-поисковые системы и др. Заметим, что об информационной индустрии говорят обычно как о факте, а не потенциально как о перспективе.

Важно также заметить, что моделирование интеллектуальной работы человека не только актуально, но и бурно развивается. Эта информатическая работа важна как первостепенная задача привлечения новых прямых пользователей ВМ к прямому использованию информатики. Об этом весьма подробно будет сказано в последнем томе, поскольку методология ИП является новой.

Рассмотрение информационной индустрии важно для осмысления понятия информатизации, которое приобретает широкую известность и популярность именно в связи с всеобщим проникновением вычислительной техники во все сферы деятельности человека. Сущность информатизации состоит в ускорении накопления знаний всех видов и в обращении этого запаса на создание нового знания с помощью ВМ, в максимальном использовании знаний в практической деятельности человека, в развитии информатики каждой науки.

Информатизация охватывает многие отрасли знания, она не обходит и такую отрасль знаний как мышление. Информатический подход к процессам мышления связан с вопросами изучения формальных и неформальных сторон интеллектуальной деятельности и поведения. Информатизация общества знаменует новый этап второй научно-технической революции. Вот что сказано в статье А. Ракитова: «Компьютеризация и информатизация общества знаменует наступления нового этапа научно-технической революции. Его можно охарактеризовать как научно-технологический. Первая особенность этого этапа заключается в том, что научные знания используются не только для создания качественно новой техники, но и для разработки принципиально новых технологий... Другая особенность научно-технологического этапа состоит в резком возрастании роли человеческого фактора, творческой активности человека, принимающего ответственные решения... Человеческое творчество порождает новейшую технику и новые технологии, а они в свою очередь ведут к наращиванию интеллектуальных ресурсов человечества... ...информатизация сопоставима по своему всемирно-историческому значению с индустриализацией, которая началась примерно три столетия назад и неузнаваемо изменила не только производство, но и весь облик тогдашнего общества, образа жизни и содержания культуры».

2.7. Игры с помощью вычислительных машин

Человечество играет с самого своего зарождения. Трудно представить время из истории человечества, когда не было игр. Игры выполняют многие и многие полезные функции. От игры с мячом до игры в директора организации - вот диапазон этого вида деятельности человека. Информатика сразу же откликнулась на запросы прямого пользователя ВМ для реализации той или иной игры. Сегодня уже трудно оценить то время работы ВМ, которое расходуется на проведение игр. Даже суровый администратор не возражает, когда его сотрудники играют на ВМ, потому что игра является средством обучения и приобретения навыков общения с ВМ.

Генератором игровой ситуации обычно является человек - партнер ВМ. Задача каждого игрока состоит в поиске решения в условиях имеющейся ситуации. Цепочка локальных решений, соответствующих каждой конкретной ситуации, определяет итог игры - конечную (глобальную) цель. Это только понимание сути игры. Назначение игры согласуется с целями, но не совпадает с ними. Назначение можно сформулировать так:

  • получение удовлетворения или удовольствия, эмоциональной насыщенности, которая необходима для организации позитивного отдыха человека;

  • производство оценки своим способностям в некоторой области деятельности, технологически совпадающей или приближенной к ситуациям игры;

  • производство оценки способностей противника или соперника для сопоставления со своими способностями;

  • формирование понимания игры, ее сущности, свойств, красоты и других атрибутов для переноса таких факторов на другую (производственную) деятельность;

  • разработка концепции игры в качестве нового понимания сущности вещей и применение познанных концепций в своей деятельности;

  • ассоциированное обучение работе по своей специальности, в особенности это относится к информатике, игра способствует быстрому освоению работе с ВМ, за клавиатурой и дисплеем;

  • получение навыков в распознавании или в разборе ситуаций для переноса навыков в жизнь или свою деятельность;

  • стимулирование своей творческой способностей, технологии познания вещей или ситуаций.

В этом смысле можно сказать, что кино или театр являются играми, которые принимают все люди. Конечно, сегодняшние игры еще далеки до реализации ситуации кино или театра. По-видимому, недалеко то время, когда игра с ВМ будет эффективнее кино или театрального зрелища в силу того обстоятельства, что игра с ВМ делает человека участником зрелища, он потенциально вписан в сценарий игры и существенно влияет на реализацию сценария. С наступлением такого времени кино и театр будут выглядеть пассивнее для восприятия по сравнению с игрой на ВМ, потому что игрок имеет возможность изменять сценарий в своих интересах, оставаясь при этом вместе с любимыми артистами и в восхитительной обстановке.

Во время игры человек, кроме развлечения, приобретает знание, которые могут накапливаться и обрабатываться на ВМ для построения оценок качеств игрока. Конечно, после формирования плохих или даже средних оценок игрок может почувствовать неловкость (дискомфорт). Опубликование оценок может привести к резкой критике игры (или ее авторов). Следует помнить, что игра с ВМ - это действие, которое происходит между человеком и ВМ, а посему результаты игры (оценки игрока) могут остаться приватными или вообще недоступными для внешнего наблюдателя. Фактор приобретения знаний, навыков и умения в игре перекрывает все другие факторы. Необходимо также учитывать, что вслед за оценками качества человека последуют рекомендации на совершенствование (самосовершенствование) низко оцененных качеств. Конкретные характеристики или оценки качеств игрока могут остаться за кадром экрана дисплея.

Относительно игр с ВМ необходимо отметить следующее обстоятельство. Редкий учитель проводит свои уроки играючи. А ведь это чрезвычайно важно для эффективного обучения. Игры с учащимися - это мечта хорошего и отличного преподавателя. Игра с ВМ именно такую цель и преследует. Игра учит игрока играючи. С другой стороны, игры привлекательны своей развлекательностью. Это подкупает и завлекает в серьезную деятельность по получению нового знания.

Сами игры (как род деятельности человека) нуждаются в познании для построения более эффективных игр. Общее число игр сегодня превышает тысячи и тысячи. Подробное рассмотрение игр не представляется возможным. Познание игр можно начинать с классификации по различным признакам. Сориентируемся только на один признак - назначение игры. Классификация игр необходима для развития теории игры (такое название должно отличаться от названия теории игр). Развитие теории игры зависит от работ психологов и информатиков. Итак, рассмотрим нашу классификацию. Но предварительно заметим, что данная ниже классификация может статься неудовлетворительной по каким-либо соображениям. Это вполне допустимо. Классификация дается для привлечения внимания разработчиков игр к теории игры на ВМ или компьютерах.

ЗРЕЛИЩНЫЕ ИГРЫ. Обычно такие игры облачены в занимательные истории, в процесс которой можно вмешиваться, на процесс которой можно повлиять, изменять сопутствующие картинки на экране дисплея или даже самую историю. Простейшим примером такого сорта игры является игры с погонями, с взятием кладов или с путешествиями.

ДИНАМИЧЕСКИЕ ИГРЫ. Такие игры предназначены для тренировки эффективной реакции игрока на имеющиеся ситуации. Примерами динамических игр могут служить пинг-понг, хоккей, теннис, бильярд и др. Главным итогом машинных игр подобного рода является обучение выживанию или выработка навыков манипулирования клавишами на клавиатуре. Информатика разработала более других именно такие игры.

ИГРЫ В УГАДАЙКУ. Игры в угадывание известны были давно. Реализация таких игр на ВМ не уменьшила их привлекательности. Игроками используются классификации или догадки самой различной природы. В результате игры осуществляется поиск решения или определение неизвестного. Недавно была построена программа составления кроссвордов.

ИЗОБРАЗИТЕЛЬНЫЕ ИГРЫ. Для детей дошкольного возраста наиболее привлекательными являются игры на графическое и художественное изображение фигур на экране дисплея. Итог игры - выработка образного мышления.

ПОЗИЦИОННЫЕ ИГРЫ. К таким играм относятся шашки, шахматы, карты и др. Смысл игры подобного класса состоит в формировании позиций, которые приводят к победе. Игра расчленяется на шаги, между которыми предоставляется время на обдумывание позиции. Соперник (программа на ВМ) непрерывно повышает свою квалификацию так, что некоторые программы становятся победителями над чемпионами в таких играх между людьми.

ЭВОЛЮЦИОННЫЕ ИГРЫ. Этот класс игр наименее продвинут. Среди первых игр была игра «Жизнь», которая после задания исходной конфигурации клеток строила на каждом шаге по правилам жизни клеток новые конфигурации. Это преобразование шло до тех пор, пока не образовывалась устойчивая конфигурация. Затем эта игра вышла из употребления, так как число устойчивых конфигураций было малым, интерес пользователя прошел достаточно быстро. Была бы интересной игра с заданием генов, которые руководили бы развитием начального организма до некоторого достаточно устойчивого организма, но не с окончательной конфигурацией.

КОНСТРУКТОРСКИЕ ИГРЫ. ВМ используется для проектирования вещей любой природы в процессе игры. Играющий получает поощрения за правильный выбор пути конструирования вещи. Игра прекращается при достижении некоторой цели построения вещи (предмета, явления или процесса). Например, игра по заполнению «стакана» разноцветными квадратами завершается снижением уровня реакции играющего на построение троек, четверок и т.п. одноцветных фигур. Глобальный результат игры - выработка способностей по эффективной и быстрой оценке качества построенной системы.

Игры на ВМ еще крайне мало изучены, не все возможности машины использованы, не все способности человека проверяются; игры не исследованы психологами, преподавателями и информатиками, они еще не оценены с точки зрения конечного (положительного или отрицательного) влияния на человека-игрока. Для информатики здесь проблем не меньше, чем для психолога или преподавателя. Игры, наконец, не в полной мере используются для познания реального мира. Ведь игры используются главным образом для простейшего развлечения и выработки у игрока навыков и умения общения с ВМ, работы с клавиатурой, внимания и реакции на ситуации, возникающие на экране дисплея.

Правильный путь таков: усвой то,

что сделали твои предшественники, и иди дальше.

Л. Толстой

Глава 3. Определение информатики

Поскольку определение информатики уже дано во введении, ограничимся в этой главе комментариями по отношению к этому определению. Определение науки имеет большое число атрибутов. Относительно информатики как науки раскрыто только часть атрибутов. Уделим здесь внимание еще некоторым атрибутам определения науки информатики. Основная задача данного рассмотрения состоит в проведении сравнительного анализа этого определения с имеющимися определениями в литературе и в более полном раскрытии нового определения. Например, имеющееся перечисление в новом определении необходимо пояснить и обосновать. Итак, предмет главы - новое определение понятия информатики.

В каждой науке столько потенциала познания нового, сколько в ней информатики

3.1. Имеющиеся определения

Одно из первых упоминаний о понятии «информатика» появилось в середине нашего столетия. Интуитивное понимание этого термина постепенно приобретало законченные формы. Далее рассмотрим некоторые примеры (появившиеся последовательно по времени) определения и сопоставим их с нашим определением.

История развития определения информатики характеризуется следующими примерами. Одно из первых определений информатики дано в [Михайлов68]: «Информатика - это научная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также закономерности всех процессов научной коммуникации и реферирование научных статей». Это определение по своему существу трактует информатику как технологию поиска нового знания в научных публикациях через реферирование. Такой взгляд существенно обедняет всю научную деятельность, связанную с обработкой текстов (и знания вообще). В связи с этим определением возникает несколько вопросов:

  • Что такое научная информация и научная коммуникация?

  • А всякая ли публикация является научной?

  • Какова цель изучения свойств научной информации и коммуникации?

  • Что получается при обработке ненаучной информации?

  • Следует ли ее обрабатывать?

Имеются и другие вопросы. Монография [Михайлов68] не дает ответов на такие вопросы. Данное определение развивается так. Пожалуй, главное отличие данного определения информатики по сравнению с новым определением состоит в том, что оно охватывает только один вид знания, который именуется научной информацией. Но, как говорится, сказано «А», должно последовать «Б».

Позднее в [Советский89] понятие информатики определено так: «Информатика - это отрасль науки, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также вопросы, связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, распространением и использованием в различных сферах человеческой деятельности». Это определение ставит вопрос приобретения знаний шире по области применения ВМ, но сужает предмет исследования. К перечисленным вопросам, которые возникают при анализе таких определений, необходимо добавить следующий вопрос: Каким образом выбрана для определения информатики последовательность слов сбора, хранения и т.д. данных или информации? Оба определения не указывают границ между кибернетикой и информатикой. Поставленные выше вопросы будут вполне уместны и для многих определений. Правда понятие научной информации заменено более широким понятием, кроме этого в определении предопределяется цель отрасли науки. Положительным моментом такого определения является то, что научная дисциплина становится отраслью науки. Этот факт отражает существо бурного развития наших представлений о новой технике для обработки информации. Развитие определения новой науки вполне оправдано малым сроком применения ВМ, по мере расширения сферы использования ВМ развивается и представление о новой науке. Сегодня можно сказать, что ВМ нашла применение во всех сферах деятельности человека, поэтому возникла необходимость переосмысления определения понятия информатика.

К только что рассмотренному определению информатики можно сформулировать и другие вопросы. В определении перечисленные понятия, которые взаимозависимы:

  • чем сбор информации существенно отличается от поиска информации,

  • чем переработка информации отличается от ее преобразования,

  • так ли уж существенны различия между словами распространение и использование?

Перечисление слов в определении должно содержать ортогональные понятия для более полного описания сферы применения определения. И последняя претензия к данному определению. Современное определение кибернетики и приведенное здесь определение информатики почти совпадают. Возможно, что эти определения и породили споры ученых относительно сфер работы двух наук.

Академик А.П. Ершов дает глубокий анализ смысла термина «информатика», играющего роль связующего звена между понятиями вычислительная техника и автоматизация. Он пишет, что информатика обозначает «название науки, связывающей нас знанием о применении вычислительной техники для нужд автоматизации». А.П. Ершов анализирует историю введения слова «информатика» в русский язык.

  • Первое введение - «как неологизм, построенный по законам латинского словообразования для обозначения научной дисциплины, связанной, прежде всего с научно-технической информацией, а через нее - с другими системами накопления информации из печатных источников и документов». Первое использование термина связано с первым определением информатики, данным в книге [Михайлов68].

  • Второе введение - «как калька с французского informatique, которая служит для обозначения науки об ЭВМ и их применении, и очень скоро превратившееся в синоним английского Computer Science - наука о вычислительной технике (или наука о вычислительном деле)». Второе использование термина связано с появлением многих областей применения бурно развивающейся вычислительной техникой.

  • Третье введение - «как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации». Здесь рассматриваются и обосновываются несколько другое толкование термина «информатика». Новое определение укладывается в колею приведенных определений, не противореча им и завершая цепь определений. Информатика породила кластер наук - информатические науки. Именно это дает основание тому, что информатика становится действительно фундаментальной наукой.

Еще раз обратимся к фразе А.П. Ершова: «Сознавая некоторую относительность деления наук на естественные и общественные, мы все же относим информатику к естественнонаучным дисциплинам в соответствии с принципом вторичности сознания и его атрибутов и с представлением о единстве законов обработки информации в искусственных, биологических и общественных системах. Отнесение информатики к фундаментальным наукам отражает общенаучный характер понятия информации (знания - А.К.) и процессов ее обработки». Рассмотренная выше классификация наук и отнесение информатики в особый разряд наук несколько отличается от предложенных А.П. Ершовым. Фундаментальность информатики состоит в том, что она используется в недрах всех наук. Можно перефразировать известное высказывание о том, что в каждой науке столько науки, сколько в ней математики, в высказывание: в каждой науке столько потенциала познания нового, сколько в ней информатики.

Имеются достаточное число и других определений информатики, которые занимают промежуточное положение между данными выше определениями. Их рассмотрение потребовало бы значительные объемы текстов. Оставим проблему анализа определений историкам. Выделим из множества определений только те, которые обобщают их с различных точек зрения, и произведем сопоставление с новым определением.

Окончательное впечатление о результате сравнения кибернетики и информатики может сложиться после сравнения понятий знание и информация. До этого сравнения можно сделать вывод о том, что новое определение информатики разрешает вопросы, возникающие при анализе данных выше определений. Явно сформулирована цель информатики - технология поиска нового знания на основе имеющегося; в новом определении не выделяется понятие научной информации (любые сообщения любого сорта являются материалом для представления знаний и их обработки); результатом обработки знания является знание; перечень слов в новом определении уже обоснован с исторической точки зрения развития технологии приобретения знаний человеком. Использование в новом определении понятия знание может вызвать вопросы и нарекания в связи с тем, что оно присуще, мол, только человеку. Проблеме обоснования использования этого понятия будет посвящено достаточное число страниц.

Из всех поставленных вопросов ограничимся двумя главными. Первый вопрос находит ответ в том, что информатика (или информатики) рассматривает только ту информацию, которая выходит из-под пера ученого. Не очень понятно в этом свете как рассматривать работы студента или результаты измерений. А ведь сведения об открытой звезде является научной информацией, и замеры некоторого предмета могут быть научной информацией и т.п. По-видимому, сегодня на ВМ обрабатывают произвольные сведения, имеющие хотя бы малый смысл или не имеющие смысла. Более того, подчас осуществляется обработка случайных сведений, а в результате обработки получается научная информация. Этот пример явно находится в противоречии с рецензируемыми определениями информатики. Позитивно можно рассуждать таким образом. Слово информатика внедрилось в области деятельности, связанной с обработкой научно-технической документации. Обработка информации другого сорта (расчет или моделирование) осуществлялась в математике и в технике. Со временем область использования слова информатика расширялась и обогащалась новым содержанием. Первое, приведенное выше, определение имело революционный характер, несмотря на возникающие в связи с ним вопросы. Наступило время коренного переосмысливания области применения слова информатика. Поиск нового слова для обозначения науки о применении ВМ не оправдано никоим образом. Еще раз напомним, что первое определение зародилось на базе обработки научной информации с помощью алгоритмического знания. Распространим определение информатики на семь видов представлений знания. Это распространение и послужило основанием для обобщения определения информатики.

По второму вопросу нужно заметить, что в определении подразумевается цель поиска нового знания. Но эта цель свойственна любой науке. Кроме общей цели каждая научная дисциплина должна иметь собственную цель. Если рассматриваемое определение предполагает цель составление рефератов, то едва ли надо было бы использовать слово информатика (авторы первого определения имели дело с информационными системами). Все дальнейшее развитие вычислительной техники и технологии ее применения показывает, что данное толкование термина информатика весьма неудовлетворительно. Все высказанные вопросы ведут к новому осмыслению информатики как науки.

Для завершения краткого анализа имеющихся определений (к тому же не всех, а только выборочных, дающих историю развития) необходимо сформулировать в общих чертах требования к новому определению информатики, учитывающему современной состояние работ по применению ВМ во всех областях деятельности человека. Определение должно учитывать обработку любой информации (включая околонаучную или случайную), поступающую в память ВМ. Например, ввод информации с ошибками повсеместен в связи с обучением, сбоем средств формирования сообщений, искажением при наборе последовательностей символов, неправильным толкованием назначения или смысла толкования сообщений. Эта и другая информация должна перерабатываться так, чтобы в результате получилась научная информация, но может быть и ненаучная информация, но дающая новое знание. Определение должно обобщать накопленные знания о применении ВМ, оно должно быть независимым от области применения ВМ. Определение информатики должно отражать общие законы и закономерности обработки любых сообщений.

3.2. Анкета информатики

Сделаем перерыв в серьезной работе по осмыслению нового определения информатики и посмотрим с юмором на уже изученные свойства понятия. Каждый человек представляется с помощью анкеты, содержащей общие характеристики самого человека или его деятельности. Представим себе, что информатика - некоторое существо, имеющее свои характеристики и свою область деятельности. Что может отметить информатика в своей анкете?

В лучших традициях студенчества, в особенности студентов МФТИ, имеется игра в анкеты в шутливой или полушутливой форме. По аналогии с такими играми предложим анкету об обстоятельствах жизни информатики. Кроме вопроса и ответа на вопрос в анкете дается комментарий к ответу.

Пункт

Вопрос

Ответ

Комментарий

1

Имя

Информатика

Выше указывалось на историю понятия

2

Мать

Кибернетика

В недрах кибернетики развилась информатика

3

Отец

Готфрид Вильгельм Лейбниц

Это обстоятельство будет пояснено ниже

4

Сестра

Математика

Теоретические основы базируются на математических исчисленьях

5

Подруга

Ада Аугуста графиня Лавлейс, дочь

Байрона

Первая программистка в мире составила первую программу для машины Бэббиджа

6

Прародители

Знак, язык, понятие, книга, наука, алгоритм, система

Основные вехи развития познания человеком связаны этими предметами

7

Дата рождения

Конец XVII века

В этом веке напечатаны труды Лейбница с главными положениями о применении ВМ

8

Место рождения

Г.В. Лейбниц: «Новые опыты о человеческом разумении автора предустановленной гармонии

Здесь указан главный труд Лейбница по информатике

9

Национальность

Международная

Трудно отметить точку на Земле, где появилась информатика

10

Язык

Естественный, формальный и профессиональный

Такие классы языков используются в информатике

11

Образование

40 лет школы интенсивного применения ВМ

Именно за последние годы информатика оформилась в самостоятельную науку

12

Ученая степень

Кандидат в науку для всех наук

Информатика образовала кластер наук

13

Ученое звание

Наука

Теперь можно с уверенностью говорить о таком ее назначении

14

Социальное положение

Участник второй научно-технической революции

Информатика обеспечивает усилители умственных способностей человека

15

Предмет изучения

Знание

Самое важное место в определении информатики

16

Объект изучения

Система человек-ВМ

От взаимодействия человека с ВМ родилась информатика

17

Методы работы

Более 60 методов и приемов изобретания, проектирования, разработки и сопровождения объектов

Наиболее важное место для практики применения ВМ

18

Средства

СВТ и программы для ВМ

Техническая и программная основа информатики

19

Цель жизни

Описание, осмысление, определение, представление, обобщение и применение знаний для формирования нового знания

Таково определение информатики

20

Жизненное назначение

Усиление умственных способностей человека

Самое главное назначение информатики

21

Участие в выборных

Отделение информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН

Ныне порождены многочисленные фирмы по созданию программных продуктов

22

Место работы

РАН, Академия информатизации, школа, вуз и др.

Ныне - различные акционерные общества

23

Должность

Знаниевед

Это не прозаика, а новое важное дело

24

Зарплата

От 0.3 до 3 процентов национального дохода каждой страны

Рост обязателен для всех стран

25

Темпы роста

12-17% программ ежегодно

Таковы объективные обстоятельства

26

Родственники

США – Computer Science, Англия – Informatics, Франция – Informatique, Италия и Испания – Informatica,

Германия – Informatik, Голландия – informatika, Польша – informatyka, Россия – информатика.

27

Любимый цвет

Радуга

Все 7 цветов

В каждой шутке имеется доля правды. Этот принцип послужил основанием для формирования анкеты.

3.3. Г.В. Лейбниц - отец информатики

История информатики как наука открыта для начального исследования. В ней написаны только первые строчки. Она также богата как история любой другой науки. Она заслуживает самого пристального внимания, поскольку касается всех без исключения наук и прямых пользователей ВМ.

Г.В. Лейбниц является изобретателем трех фундаментальных вещей, полезных для формулировки и изучения информатики:

1. Осуществление в 1694 году проекта аналитической ВМ логических вычислений. Лейбниц говорил, что придет время, когда люди станут решать все спорные вопросы путем вычислений. Аналитическая машина была сделана для управления государством, что исторически тогда было не оправдано.

2. Создание основ математической вычислительной логики (определение равенства, введение логических операций и др.). Это изобретение можно оспаривать в части чисто логических исследований, вспоминая о фундаментальных логических трудах Аристотеля, который занимался рассудительной логикой.

3. Установление того, что с символами можно и надо оперировать также как с числами. Это подтверждается следующей цитатой из трудов Лейбница [Лейбниц]: «Ведь подобно тому, как в буквенной алгебре мы производим вычисления с числами вообще, выражениями в буквах, которые обозначают любые специальные числа, известные или неизвестные, так и здесь, применяя буквенные обозначения вместо этих чисел, мы докажем замечательные теоремы науки логики.

...Этим путем, если не во всем, то по крайней мере в бесчисленном множестве вещей, мы откроем и уже доказанное другими, и то, что другие когда-нибудь смогут доказать из уже известных определений и аксиом, а также экспериментов. И вот в чем наше преимущество: с помощью чисел мы сможет тотчас судить доказаны они или нет; и то, и другое смогли сделать с величайшим напряжением ума или случайно, мы достигаем с помощью лишь символов и точного, истинного аналитического метода; поэтому то, на что в ином случае потребовалось бы многие тысячелетия, мы сможем совершить за столетие».

Лейбниц - философ и математик - сумел подняться в своих работах по логическому моделированию интеллекта до понимания единства логических и арифметических операций и операций с символами - вот главнейший вывод, который можно сделать по прочтении его научных трудов [Лейбниц]. А три указанные выше кита заложили основу современной информатики.

В историю информатики должны войти даты жизни Лейбница, некоторые из них даны представительно ниже:

Дата

Событие

01 июля 1646

Рождение

1661..1666

студент Лейбцигского университета

1663

учеба в Йенском университете

1666

работа «Об искусстве комбинаторики», защита докторской диссертации

1668..1672

служба у барона Бойнебурга

1671

сочинение «Новая физическая гипотеза»

1672..1676

служба по дипломатическим поручениям в Париже

1673

член Лондонского королевского общества

1676

начало службы у ганноверских герцогов

1675

открытие дифференциального исчисления

1682

вывод признака сходимости ряда

1684

создание основ математического анализа и методов максимума и минимума

1684

изобретение знака дифференциала

1686

создание основ физики и механики, изобретение знака интеграла

1689..1690

поездка в Италию, сбор исторического материала

1691

изучение тяжелой нити, происхождения и эволюции Земли

1693

создание начала теории определений

1692..1694

выдвижение идеи геометрических вычислений

1694

создание логической машины

1695

обобщение понятия дифференциала

1696

решение задачи о бахистрохроне

1697

знакомство с Петром Первым

1700

член Парижской академии наук, президент Бранденбургского научного общества, член Берлинской академии наук

1702..1703

решение задачи интегрирования рациональных дробей

1704

сочинение «Новые опыты с человеческим разумением

1710

работа «Теодицея»

1711, 1712, 1716

встречи с Петром Первым

1712..1714

проживание в Вене

1714

работа «Монадология»

1714..1716

разработка основных философских проблем

14 ноября 1716

умер в Ганновере

Надо надеяться на то, что труды Лейбница еще предстоит изучать с различных точек зрения, но главным образом с точки зрения основания информатики. Мы назвали внутренний язык (формальное описание универсальной СеГ - семантической грамматики ЕЯ) представления знаний словом Лейбниц, отдавая должное его выдающимся результатам исследований в логике и информатике.

3.4.Историческое введение

История сохраняет памятники культуры. Надо думать, что она сохранила и памятники информатической культуры. Еще египетские жрецы изобретали средства автоматического преобразования информации. Нет нужды подробно рассматривать способы передачи сигналов кострами или звуками. Здесь кратко рассмотрим лишь некоторые исторические вехи развития информатики, начиная со времен Г.В. Лейбница и Б. Паскаля.

Значительным был вклад Б. Паскаля в информатику. Он проводил мысль, что арифметическая машина производит действия, которые приближаются к мысли больше, чем все, что делают животные. Им была построена машина в виде экспериментального образца. Имя Паскаля зафиксировано за весьма широко распространенным языком программирования.

Следующая историческая веха отмечена для информатики первой в мире программисткой, дочерью Байрона Адой Аугустой графиней Лавлейс, она составила первую в мире программу (в 1840 году) для ВМ Чарльза Беббиджа (26.12.1792 - 18.10.1871). Весьма важной оказалась мысль об именовании одного из языков программирования по имени - Ада [Джехани88].

Р. Хемминг так определил роль информатики:

- цель машинной обработки - понимание, а не числа;

- прежде чем решать задачу, подумай, что делать с ее решением.

Удивительные слова, они во многом повлияли на формирование нового определения информатики. В них содержится главная мысль - зачем и как применять ВМ. Новое определение информатики, используя эту мысль, выражает всю совокупность знаний о применении СВТ в деятельности человека.

В наше время русский логик и создатель теории алгоритмов А.А. Марков обосновал возможность и целесообразность применения конструктивной логики [Марков84] к программированию, им построена теория нормальных алгорифмов, что для информатики означает введение понятия алгоритмического знания. Первое время (да и поныне) под информатикой понимают сумму знаний, которая может быть выражена формулой: информатика = СВТ + алгоритм + программирование. Из нее следует, что информатика охватывает уже два вида знаний - научные публикации, алгоритмы и программы.

Андрей Петрович Ершов рассказывает: «Роль Алексея Андреевича Ляпунова в науке можно охарактеризовать очень просто. Он один из основателей советской школы информатики и кибернетики. Я горжусь тем, что мне довелось быть докладчиком на заседании первого в Советском Союзе семинара по кибернетике, на котором я рассказал о машинном моделировании условных рефлексов. Надо сказать, что тематика доклада очень выразительным способом сфокусировала в себе совокупность разнообразных интересов Алексея Андреевича. Он был создателем советской школы теоретического программирования, через которую прошли, по существу, все ученые, заложившие основы этой науки. Влияние Ляпунова на науку и ученых связано с его широкими интересами и глубокими познаниями во многих науках, оно объяснялось также и его личными качествами. При этом я имею в виду не только его гражданскую позицию как ученого, очень горячего, принципиального патриота и просто мужественного человека, но и его очень высокую демократичность, интеллигентность, не говоря уже о личном обаянии. Мне припоминается, с каким вниманием Алексей Андреевич относился к выбору правильного научного направления. Помню, однажды я написал техническую статью, и она у меня, как это сказать, получилась. Алексей Андреевич ощутил это мое упоение успехом, и хотя он эту статью одобрил и поддержал ее публикацию, тем не менее сказал: «Знаете, Андрей, Вы написали хорошую работу, но я Вам советую продвижение в этой области отложить до того времени, когда вам будет где-то ближе к 40 годам. А сейчас Вам нужно сосредоточить свое внимание на новых проблемах, на тех вещах, где путь к успеху не так очевиден и не так близок»». Мне также повезло быть докладчиком на семинаре Алексея Андреевича с темой о псевдослучайных числах и алгоритмах их программной генерации, быть его учеником на специальных курсах по программированию («О выработке псевдослучайных чисел на ЭВМ») и испытать шутливую критику по выбранному направлению в программировании. Многие программисты и ученые старшего поколения могут гордиться аналогичными высказываниями относительно гения советской кибернетики и информатики. И действительно, испытываешь огромное вдохновение от общения с Алексеем Андреевичем Ляпуновым при обсуждении темы доклада, от возможности сделать первый в жизни доклад на его первом в СССР семинаре по программированию в МГУ, от представившейся возможности учиться программированию на его первых в СССР лекциях в Москве в военной Академии.

Какое замечательное творение подарил для СССР академик Сергей Алексеевич Лебедев - первую ВМ, созданную подпольно. Информатика пробивала дорогу в жизнь с весьма большими трудностями. Мало кто верил в то, что наступает информационная революция в обществе людей. Здесь уместно вспомнить совсем анекдотичный случай. После конструирования первой ЭВМ в США была создана экспертная группа различных специалистов, которая должна была ответить на вопрос относительно того, сколько ЭВМ потребуется для США за 20 последующих лет. Эксперты пришли к заключению, что их потребуется 20 штук. Реально через 20 лет их было 20000.

Много знаний об информатике добыто в недрах кибернетики, она там и зародилась как наука. Поэтому исторические исследования должны быть тесно связаны с историей кибернетики за последние полвека. С точки зрения самостоятельности информатики, она имеет свою многовековую историю, которая является еще не вспаханным полем.

3.5. Применение поколений ЭВМ

Первая ЭВМ сразу же стала приносить огромную пользу в решении вычислительных задач. Ни у кого не вызвало сомнений в важности использования ЭВМ в промышленности и науке. Но мало кто тогда мог предвидеть такое широкое применение ЭВМ во всех отраслях деятельности человека. Развитие СВТ шло параллельно с расширением области применения ЭВМ. Рассмотрим кратко историю развития СВТ техники и параллельное расширение области применения ЭВМ. К настоящему времени по статистическим данным насчитывается уже 2300 областей применения ЭВМ.

Первое поколение ЭВМ, построенных на ламповых схемах с цифровыми устройствами печати и устройствами ввода с перфокарт и перфолент. Они применялось главным образом для математического моделирования физических предметов, явлений и процессов. ЭВМ стимулировала развитие численных методов, представлений функций и численных таблиц. Основная характеристика этого периода применения ЭВМ - разработка программ преобразования численных данных во внутренние представления и наоборот. Надо заметить, что в это же время реализовывались проекты релейных ВМ (США). Именно в это время родился анекдот: Выдайте мне 500 грамм спирта для промывки оптических осей.

Второе поколение ЭВМ было построено на полупроводниковой технике. В это время появляются устройства символьного ввода и вывода сообщений. Рост памяти по объему, в особенности внешней памяти на магнитных носителях, позволил решать с помощью ЭВМ новые классы задач - ведение учета документации и сопутствующей ей информации. Вместе с этими задачами решались задачи использования больших объемов памяти для хранения и быстрой выборки сообщений. Развивались методы сортировки и редактирования данных. Конечно, для каждого поколения имеются характерные области применения ЭВМ. Кроме этого, одновременно развивались и другие методы обработки сообщений. Всегда были пионерские работы по освоению новых областей применения ЭВМ. Именно в это время родились лозунги: «Перекуем магнитные барабаны на диски!» и «В каждой программе имеется хотя бы одна ошибка!».

Третье поколение ЭВМ было связано с появлением интегральных схем. К этому времени работа с текстами приобрела массовый характер. Практически воплотилась мечта В.Г. Лейбница об использовании ВМ для манипулирования символами точно так же, как они могут манипулировать с числами. Работа с текстами в частности была связана с преобразованиями формул и записей программ. ЭВМ стала применяться для формирования программ, которые должны выполняться на ЭВМ. Характерно для этого времени появление программ производства аналитических выкладок с формулами, синтеза текстов для изготовления разнообразных документов. Заметим также, что в это же время появились ВМ, построенных на других принципах (пневматические ВМ, например).

Четвертой поколение ЭВМ было связано с появлением больших интегральных схем, мини и микроЭВМ на их основе. К этому времени мини-ЭВМ применяются для решения кибернетических проблем управления станками, производствами и процессами. Учет параллелизма работы устройств, реального времени и внутренних часов стал основной проблемой программирования. Здесь можно усмотреть частичное воплощение другой мечты В.Г. Лейбница об использовании ВМ для управления государством.

Пятое поколение ЭВМ связано с появлением сверхбольших интегральных схем и микропроцессорных элементов. А в связи с этим в практику выполнения вычислительных работ стали проникать профессиональные или персональные ВМ. Они позволили внедрить ВМ во все сферы деятельности человека. Для больших ЭВМ жизнь поставила новые проблемы по построению систем моделирования естественного интеллекта (построение искусственного интеллекта), программирования интеллектуальных способностей человека, способностей человека мыслить. С математической точки зрения главным звеном проблем была проблема автоматического доказательства теорем. Это в свою очередь породило проблему ввода в память ЭВМ информации об исчисленьях, теориях и формулах. Теперь ЭВМ становится не простым решателем вычислительных проблем, а интеллектуальным средством для постановки и решения самых разнообразных задач. Персональным ВМ суждено следовать за большими ВМ по классам решаемых задач. В это время строятся глобальные проекты больших и интеллектуализированных ВМ. ПЭВМ становятся домашними, в то время достаточно неожиданно разрабатываются игровые программы различного стиля, назначения и интеллекта.

К шестому поколению ВМ можно отнести сети ВМ и многопроцессорные ВМ, призванные решать емкие по данным и программам задачи прогнозирования и моделирования явлений и процессов, происходящих в природе, экспериментах и в обществе. Сети развиваются быстрыми темпами: от локальных сетей до глобальных сетей на предприятии, в стране и между странами. Идет быстрое накопление текстовой и графической информации. Программы стали тиражироваться, образовался доступный рынок программ, который постепенно перерастает в рынок знаний для ВМ.

Этим не завершается развитием поколений ЭВМ, появление однокристальных процессоров приведет к разработкам вычислительных систем большого быстродействия и огромного параллелизма в выполнении операций. Данные перечисления приводят к следующим выводам:

  • любое применение ЭВМ связано с получением нового знания, ценность которого может быть различной и зависеть от типа решаемой проблемы;

  • историческое развитие применения ЭВМ связано с расширением областей применения и с выявлением новых сфер их использования;

  • вряд ли будут исчерпаны сферы применения ЭВМ, новые классы проблем будут возникать непрерывно;

  • поколения ЭВМ постепенно расширяют количественные и логические возможности ЭВМ для решения новых классов проблем;

  • общее стремление в развитии ВМ обрисовывается словами: информатизация и интеллектуализация любых производственных и научных процессов.

3.6. Значение информатики

Жизнь каждой информатической науки (или внедрение информатики в ту или иную науку) отражает использование информатики для конкретного применения СВТ. Поэтому тему применения информатики можно считать исчерпанной, учитывая также экспоненциальный спрос на ВМ и программы. Однако такой вывод является весьма поспешным. Применять информатику - это не значит зафиксировать факты использования ВМ для решения проблем конкретной науки. Каждая информатическая наука нуждается в знании методологии информатики и в преломлении ее для данной информатической науки. Значение информатики вытекает из ее смысла - обеспечить автоматизацию поиска нового знания. В этом нуждается каждая наука, не лишенная стремления к развитию.

Проблемы программирования, как и в любой другой науке, возникают в связи с обнаружением противоречий внутри процессов программирования и при взаимодействии его с другими средствами применения ВМ. По-видимому, некоторые различия понятий задача и проблема уже сформировались. Информатика находится в тех же условиях, что и любая другая наука. Но прежде чем рассматривать ее проблемы дадим толкование проблемы и задачи информатики.

Проблема информатики - это формулировка противоречия внутри информатики, разрешение противоречия открывает новые возможности информатики. Проделанный анализ процедурного программирования выявил дюжину недостатков, которые и выявили противоречия внутри информатики. На основе анализа противоречий появилась теория интеллектуальных систем. Задача информатики - это проблемы вне информатики, но требующие разрешения средствами или методами информатики. Внешние проблемы выражаются в стремлениях пользователей решать свои задачи с помощью ВМ. Проблемы информатики требуют специального рассмотрения. Задачи информатики разрешаются по мере развития СВТ и методов их применения.

Проиллюстрируем сказанное на двух примерах. Проблемой информатики является защита информации или сообщений от поломок, сбоев устройств ВМ или от несанкционированного доступа. Здесь можно выделить противоречие между точностью записи программы и данных и ошибочностью передачи информации в ВМ между различными устройствами памяти.

Информатика призвана, в частности, изучать и разрабатывать средства автоматизации в системах «наука - техника - производство - распространение - потребление». Это основная прикладная задача информатики и ее назначение не зависит от того, где применяется автоматизация: в материальном, энергетическом или информационном производстве. Заметим, что формулировка целей науки чаще всего указывает и на формулировку задач этой науки. Информатика в этом смысле не является исключением.

Значение информатики велико. Оно поясняется хотя бы тем обстоятельством, что число ВМ в год увеличивается в мире на почти сто миллионов единиц. Оно поясняется и тем, что рынок программ является равновеликим с рынком вещей. Оно поясняется тем, что информатика стала необходимой школьной и институтской дисциплиной. Оно косвенно поясняется количеством ВМ в быту. В настоящее время переоценить значение информатики невозможно.

3.7. О классификации (представления) знаний

Разнообразие форм и способов представления и передачи знания почти не поддаются формализованной классификации (по четко выделенному и единственному признаку). К этому надо заметить, что одни формы или способы представления знаний могут переводиться в другие формы или способы представления. Однако дадим подходящие классификации для некоторого упорядочивания знаний о знаниях. Это делается для исследования проблемы охвата имеющихся у человека средств передачи и хранения знаний, в частности, в память ВМ. ИП получит положительную оценку, если все или большинство способов применимы для решения задач с помощью Интеллсист.

Каждая классификация должна иметь признак, по которому каждое конкретное знание относится к той или иной категории или к тому или иному способу представления. Конечно, в первую очередь знания подразделяются по наукам, специализациям, направлениям исследований и т.п. Каждая наука характеризуется своим багажом знаний, отличающимся от совокупности знаний другой науки. Эта классификация фундаментальна и широко известна. Если информатика применяется в некоторой науке, то ее способы представления знаний реализованы. Также хорошо известна разнообразная классификация знаний по назначению. В учебном процессе известна классификация знаний по действенности или воздействию на учащегося или по усвояемости знаний учащимся.

В вычислительном деле различают три средства для представления знаний: символьное, графическое и предметное. Это или аналогичные средства подразделения также могут представить классификацию в представлениях знаний. В соответствии с предварительной договоренностью здесь рассматривается только символьное представление знаний. Признак классификации по средствам представления знаний важен для выбора СВТ взаимодействия в системе человек-ВМ.

В программировании важен признак сорта используемого языка представления знаний. Классификация языков является в то же время и классификацией способов представления знаний. Здесь используется, например такая классификация:

  • ЯПП как средство представления профессиональных знаний, которое не обязательно согласуются с подразделением знаний по наукам;

  • языки спецификаций или языки заданий в некотором смысле созвучны с языками профессиональной прозы по «внешним» признакам, но необходимо учитывать сущности знаний об объектах и знаний о том, что делать с объектами;

  • концептуальные языки связаны с определениями понятий, которые также могут классифицироваться по областям знаний и по форме формулировок;

  • формальные языки классифицируются по сложности, количеству охватываемых языков, областям применения и другим признакам;

  • языки логических исчислений подразделяются по составам операций, способам задания меры истинности и структурам самих исчислений (набором правил логического вывода или языкам правильно построенных формул);

  • алгоритмические языки (их классификация важна в информатике), количество которых оценивается числом 3000, имеют свою обширную классификацию;

  • системные языки для управления хорошо согласуются в смысле классификации с языками программирования, но, тем не менее, имеют свои признаки для подразделения на классы.

В деятельности человека по применению СВТ важна классификация знаний по спецификации разработки: реклама, описания разработок, пособия по применению, меню работ пользователя, спецификации элементов разработки, программы, комплекс самой разработки. Еще один метод классификации из большого числа важен - это классификация по форме представления данных в широком смысле этого слова, она имеет такую структуру. Здесь под данными подразумеваются знания или средства для представления знаний: тексты из символов, семантические сети, фреймы из слотов, отношения или таблицы, алгебраические формулы или утверждения для передачи фактов и аксиом, правила вывода нового знания или продукции, система управления базами данных или знаний.

Можно провести классификацию знание по степени противоречивости, независимости или полноты. Конечно, знания могут быть противоречивыми или нет, только две подобные характеристики важны, знания могут быть зависимыми или нет, такая классификация может оказаться полезной для некоторых целей оценки знания, знания могут быть полны или недостаточными, что может и не составить критерий классификации знаний. Полнота необходима для получения окончательного ответа на запрос, но и неполнота может дать положительные результаты при получении зависимостей понятий. Указанная классификация полезна в качестве рабочего момента в работе со знаниями.

Наконец, классификация по видам знаний является информатической, поэтому ее рассматриваем главным образом: лингвосемиотические знания, семантические знания, концептуальные знания, фактографические знания, теоретические знания, алгоритмические знания и кибернетические знания. Эта классификация уже представлена ранее как способ подразделения, не зависящий от области знаний напрямую.

Даже указанные классификации не исчерпывают всех возможных подразделений способов и форм представлений знания. ИП использует ЯПП, массивы, записи, файлы и таблицы, которые достаточны для представления всего многообразия представлений. Другие способы и формы представления потребуют некоторых усилий для преобразования (или формализации) в имеющиеся в ИП способы и формы. Расширение словаря терминов в связи с преобразованиями несложное дело. Проблему формализации упрощает применение меню инструментария Интеллсист и справочная подсистема.

Глава 4. Представление данных и знаний

За время существования ВМ практика выработала многочисленные приемы, методы и средства представления данных в памяти ВМ [Агафонов82, Берзтисс74, Грей89, Данные75, Джадд75, Касаткин79, Козлов59, Кондрашина79, Коэн75, Лозовский82, Мартин80, Мейер87, Минский79, Орлов70, Предстинт80, Предстсис89, Райан89, Роджерс80, Рыбина79, Сепилов80, Цикритзис85]. В указанных работах изложены все аспекты представления данных и сделаны заявки на методы представления знаний. Там рассмотрены только некоторые вопросы представления данных и знаний с позиций Интеллсист и классификации знаний. Общее положение таково: любой текст является либо данным для обработки (или ее результатом), либо записью знаний. Некоторые общие обзорные аспекты представления данных и знаний рассматриваются в данной главе.

4.1. Представление данных

Относительно представлений данных сделаем следующие предположения. Данные всегда выражают смысл некоторого понятия (обоснование этого положения дано в томе 2), в связи с которыми рассматриваются эти данные. Но данные также могут быть понятиями, этот факт может показаться неожиданным, но он важен и полезен. Практика человека выработала огромное число методов и приемов представления данных. Главная цель информатики состоит в сохранении всех этих методов и приемов для работы с ВМ. Трудность заключается в том, что практика человека является весьма разносторонней. В различных областях знания один и тот же смысл (некоторого или одного и того же понятия) может передаваться различными способами. Например, число 7 может быть представлено и словом семь. Все это порождает трудности, устранение которых возможно только при унификации средств и методов представления данных и в процессе разработки системы трансляции представлений во внутренний код.

Для представления простейших данных используются лексемы - исходные кирпичики, понимаемые и определяемые рекурсивно (числа, символы, строки, тексты и различные структуры из лексем). Для представления сложных данных используются конструкции выражений (например, дата и время, агрегаты и подпрограммы и файлы). Имеется достаточно средств и методов для представления смыслов различных понятий. Если понятие является чрезвычайно сложным, например - человек, то его смысл передается ВМ приближенно (с абстрагированием от некоторых свойств и признаков) в зависимости от требований конкретной области знания и решаемых задач. Всегда найдется композиция простейших или сложных методов для представления смысла понятий.

ФЯ обычно ориентированы на представления данных конкретных областей знания. В большинстве случаев они ориентированы на программирование различных задач. В информатике рассматривается СеГ, которая содержит компромисс областей знаний в отношении представления данных. Компромисс выражается в том, что СеГ ориентирован на ЕЯ, охватывая тем самым большинство областей знания. Более того, инструментарий ИП предусматривает средства для пополнения методов представления пользовательскими представлениями. Представление данных в ИП целиком ориентировано на используемый в ЕЯ арсенал представлений и на возможность творчества пользователя в представлениях его данных.

Существенным является вопрос представления конкретных данных в каждой области знания. Рассмотрим несколько примеров, по которым можно судить о проблеме представления в каждом конкретном случае. Числовые данные представляются традиционно с использованием точки вместо запятой для разделения целой и дробной частей числа, латинская буква «e» или «E» разделяет десятичное число (мантиссу) и порядок числа. Стандартная плоская геометрическая фигура представляется с помощью процедур или функций, например треугольник по трем точкам представляется как треугольник(х1, у1, х2, у2, х3, у3). Это более сложное данное по сравнению с числами. Дифференцирование функции F(x) представляется с помощью преобразования типа: diff(F(x)) для дифференциала или diff(F(x))/diff(x) для производной. Сведения о человеке представляются записью с многочисленными полями (паспорт, рост, вес и др.), причем перечни полей для различных целей будут различными.

Данные используются всюду. Первичными данными являются лексемы. Они используются для обозначения значений понятий, для заполнения массивов, таблиц и записей измерениями или результатами наблюдений. Они используются во фразах и утверждениях, как скрытые факты, распознаваемые по контексту. Они могут использоваться как части терминов для некоторых понятий. Они, наконец, используются в качестве констант в БЗ. Все допустимые лексемы определены в томе 2. Для начального знакомства с лексемами достаточно сослаться на тот факт, что числа, символы и строки используются повсеместно, они сохранили свой привычный облик в ЯПП. Возможно, что имеются минимальные различия, которые будут обнаружены при вводе знаний и запросов в Интеллсист. Например, 45 - известное представление целого числа, но вещественное число 4.5 отличается от традиционного представления 4,5. Это различие можно обосновать только одним желанием использовать запятую для разделения объектов в списках чисел.

Фундаментальные сорта данных, такие как графические или предметные для современных Интеллсист представляются с помощью последовательностей символов или файлом с кодами.

Обособленно целесообразно рассматривать такие данные как языки, а точнее надо сказать - грамматики, определяющие языки. Грамматики могут относиться и к новым данным, и к сложным объектам типа программы. Их используют во многих случаях: оформление результата, распознавание принадлежности к языку, трансляция текстов и др. О грамматиках приведены сведения подробнее в томе 2. Имеются такие данные, которые требуют не только новых структурных решений, но и изобретательского подхода. Конечно, в большинстве случаев надо действовать по аналогии. Достаточный материал о способах представления данных можно найти в томе 4. Там на большом числе примеров рассматриваются практически полезные аналоги для представления сложных данных.

4.2. Представление знаний

Практика построения систем ИИ выработала много методов представления знаний. Теория и опыт представления знаний для ИИ важен и должен полностью использоваться [Бенерджи71, Братко90, Восилюс80, Ефимов77, Искусс88, Искусс91, Левин91, Логический90, Логический98, Лорьер90, Нильсон85, ПоспеловГ85, Предстинт80, Справочник90, Тыугу77, Уинстон80, Хант78]. Среди них наиболее популярные методы именуются семантическими сетями, сетями Петри и фреймами. Основная причина слабой эффективности сетей и фреймов зиждется на том основании, что при их изобретении и применении используется СиГ с привлечением понятия связи объектов и их характеристик. Смысл результатов построения сетей и фреймов содержится в связях понятий (чаще всего слов) или частей речи грамматики ЕЯ. Попытка находить смысл текстов на основе СиГ малоэффективна и не приводит к повсеместному использованию этих методов. Связи понятий могут быть самые разнообразные и динамически возникать в процессах логического вывода или просто анализа текстов. Создается впечатление, что конкретные методы не могут распространяться широко из-за огромного разнообразия представления знаний в современных областях знаний.

Поменяем исходные положения, на которых основаны современные методы представления (например, семантические сети и фреймы) знаний. Основных положений только четыре. Первое положение: в основе всякого знания используется понятие, которое представляется в соответствии с теорией Фреге парой: <имя, значение>, которая для понятия выражает <наименование понятия, смысл понятия>. Имя служит идентификатором понятия, а значение - его смыслом. Значение может быть вполне определенным, не вполне определенным и вовсе неопределенным. Понятие является исходным кирпичиком для всякого построения знаний, выражаемых текстами или формулами. Все тексты составляются только из цепочек понятий. Второе положение: имя изображается термином и не обязательно только словами, а значение простыми и составными (структурными) лексемами. Термин может представляться словом (как принято в большинстве методов ИИ), числом, знаком, строкой или комбинацией указанных элементов. Третье положение: понятия в текстах «линейно» связаны друг с другом так, что некоторые понятия отображают объекты (предметы, явления или процессы), а некоторые - действия (связи понятий между собой). Некоторые объекты могут выступать действиями, а действия - объектами. Четвертое положение завершает перечень основ представления знаний. Оно состоит в том, что для каждого понятия ставится в соответствие множество значений, которые могут образовать пару из имени понятия и одного из значений. Эти и только эти положения определяют метод построения представлений знания. При этом не выделяются ни сети, ни фреймы (в явном виде). Такие и более сложные объекты могут быть представлены по выбору пользователя по широким правилам, имеющими возможности представления сетей и фреймов. Средства представления знаний разнообразны. Можно представить семантические сети, в узлах которых используются фреймы, а они могут содержать вновь семантические сети следующего уровня. Например, понятие «человек» настолько является сложным, что рекурсивное использование сетей и фреймов будет оправданным. Остальные положения и их применения будут изучены в следующем томе.

Пара <имя, значение>, или более обще <понятие, смысл>, интерпретируется по разному, в зависимости от изучаемого объекта. Вот некоторые примеры:

в СеГ (см. т.2) пара приобретает вид <термин, лексический элемент>,

в СиГ (см. т.4) - <текст, граф>,

в графической информатике (см. также т.4) - <изображение, текст>,

в биологических исследованиях - <человек, система>,

в лингвистических исследованиях - <язык, грамматика>.

Можно представить и другие варианты интерпретации пары. Важно то, что пара отражает общее понятие некоторой области знания, которое имеет две главные компоненты: наименование понятия и его смысл. Причем, тот или иной компонент пары может быть неопределенным. Кроме этой пары каждое понятие имеет еще многие сопровождающие его атрибуты, которые играют меньшую роль или реже используются. Примерами атрибутов понятия являются дата появления понятия, характеристика области смысла понятия и др. Здесь ограничимся только такой формой представления знаний. Заметим, что можно привлечь методы моделирования для перехода от одной формы пары к другой. Например, изображение моделируется понятием файла, граф, система и грамматика – структурными данными.

Итак, каждое понятие обладает свойством принимать значение (иметь смысл) из определенного и заданного (или неопределенного вовсе) множества значений. Такие множества (если хотите - наборы) называются типами данных (термин взят из ФЯ). Для них заведомо определены или определяются пользователем действия - операции с такими данными. Семантическая сеть и фрейм в указанных предположениях представляется как запись с полями так, что некоторые из полей являются ссылками на такой же структуры записи. В семантических сетях может использоваться несколько типов записей, тогда они будут содержать поля со ссылками на одну или несколько типов записей. С таким подходом к формализации знаний о понятиях пользователь получает широкое поле для поиска средств и методов представления знаний, как отдельных фактов, так и утверждений о фактах и правил вывода новых утверждений.

Особое место занимают представления фактов, которые являются «исходными данными» любого знания. Например, наборы фактов могут представляться таблицами, массивами или записями. Любой табличный документ является фактическим материалом для понятия с именем идентичным или совпадающим с наименованием таблицы. Любая последовательность экспериментальных данных также является массивом из фактов для некоторой величины. Любая совокупность конкретных характеристик (атрибутов) объекта является записью с полями, представляющими его характеристики. Все разнообразие представлений знания содержится в языке Лейбниц, как внутреннем представлении знания. Он охватывает не только известные в различных областях знаний способы представления, но потенциально содержит новые способы. Тексты на ЯПП должны соответствовать формализму языка Лейбниц.

Важным обстоятельством всякого представления знаний является наличие или отсутствие методов представления пользовательского знания. В языках представления знаний должны изображаться фиксированные (или известные) знания и способы формирования новых представлений. Условно можно сказать так: знания должны представляться известными и производными способами, которые позволяют создавать новые формы представлений. Для этого в грамматике языка должны содержаться правила для формирования новых способов. Их называют обычно пользовательскими. Пользователь сам вправе изобретать новые значения (смыслы) для своих понятий в широком диапазоне структур (если имеется в этом необходимость).

4.3. Сопоставление данных и знаний

Данные представляет каждый, если они заданы числами, строками или текстами. Знания можно представить, если пользователь знаком с представлениями знаний в ЯПП. Данные и знания представляются текстами в соответствии с правилами СиГ и СеГ (см. т.2). Это значит, что внешне данные и знания представляются одинаково, но различными последовательностями символов. Действительно, число - текст из цифр, термин - текст из букв, знаков и цифр, подпрограмма - текст из всего набора символов клавиатуры. Конечно, грамматики представлений данных и знаний различны для чисел, строк и подпрограмм. Все допустимые конструкции определяются в ЯПП. В этом кроется главное отличие и схожесть в представлениях данных и знаний, программ или текстов.

Ситуация представлений данных существенно усложняется при рассмотрении структурных данных (массивы, таблицы и записи). Сложность вытекает из практических запросов пользователей к хранению и манипулированию структурными данными (векторы, матрицы, записи, организация доступа, защита, контроль и др.). Запросы пользователя формируются в требования, которым обычно удовлетворяют СУБД [Информ75, Калиниченко90, Когаловский92, Крамм89, Лозовский82, Макаровский80, Мартин80, Мейер87, Минский79, Тиори85, Ульман90]. Здесь указан достаточно полный список литературы, в которой можно найти много полезного для представления данных сложной структуры. Этим вопросам здесь не уделяется специального внимания.

Еще более усложняется ситуация при рассмотрении знаний, отличных от фактов. Если проследить историю методов обработки знаний, то можно найти аналогию в развитии средств и методов представления знаний, методов представления данных. Даже не касаясь такой истории, сразу отметим, что знания всегда сложны по своей структуре, поэтому родилась идея построения СУБЗ (по аналогии с СУБД). Часто бытует мнение, что изобретение СУБЗ является лишней роскошью, поскольку можно воспользоваться средствами СУБД. Это действительно так, если проблема памяти и времени не возникает при построении и использовании Интеллсист. Точно так же можно сказать и о СУБД. Весь поток данных можно представить массивами, тогда проблема хранения данных решается без какой-либо СУБД. Но это не так, если иметь в виду объем знаний для практически полезных применений Интеллсист. Это не так, если стремиться к уменьшению затрат человеческих ресурсов, если игнорировать накопленный опыт построения СУБД.

Вот цепь рассуждений, приводящих к необходимости построения СУБЗ. Заметим, что каждое понятие - это точка на плоскости представлений в любой области знаний. Понятие может относиться либо к объекту, либо к действию. Понятие, представляющее действие, должно (по тексту записи знаний) ссылаться на ноль, одну или две точки (может быть несколько точек) в рассматриваемой области, в которую присоединяется точка, представляющее действие. Если по своей сути действие должно ссылаться на большее число точек, то все ссылки можно условно и для простоты выстроить в цепочку так, чтобы получилось двоичное дерево. Теперь сделаем скачок. Вся совокупность знаний - это лес двоичных деревьев. Такой лес и каждое дерево надо построить, достроить или обработать. Причем, в лесе не должно быть повторяющихся деревьев или частей дерева. Это важное обстоятельство, которое усложняет операции с деревьями. Среди операций СУБД имеются такие: внести данное, взять данное, упорядочить все данные по какому-то признаку, сравнить данные или применить арифметическую операцию к данным. Уже на этом материале можно увидеть различие в обработке данных и знаний. Поэтому моделирование представлений и обработку знаний средствами СУБД будет неэффективным на два-три порядка. Остановимся пока на такой аргументации в пользу создания СУБЗ и не использования СУБД для хранения и обработки знаний. СУБД не сбрасывается со счетов. СУБД является составной частью инструментария ИП для эффективного выполнения операций хранения, поиска и обработки фактического материала. Можно говорить о том, что СУБЗ в совокупности с СУБД определяют машину обработки знаний. В завершение обсуждения можно воспользоваться известным изречением, но чуть-чуть изменив его: СУБДу - СУБДово, СУБЗу - СУБЗово.

Сопоставление данных и знаний можно завершить указанием их главные признаки:

  • данные - это фиксированная или зафиксированная структура из символов,

  • знания - это динамическая структура связей понятий с другими понятиями и с данными любого сорта.

Данные могут меняться в каком-либо процессе, но их структура будет сохраняться неизменной. Каждое число состоит из некоторых цифр, которые записываются по фиксированной грамматике, определяющей структуру числа. Массив остается массивом, даже при вводе новых данных. Знания же непрерывно изменяются по структуре в процессе их ввода или обработки. Каждая сеть связей между понятиями (структура некоторого знания) может измениться с вводом дополнительного или нового знания, например при появлении внутренних противоречий. Информатика включает методы моделирования данных и процессов. Поэтому знания можно моделировать данными, но с потенциально возможными большими потерями по памяти или быстродействию, так как изменение одного лишь действия в записи знания может привести к пересмотру всех взаимосвязанных данных в СУБД.

С формальной точки зрения отличий в представлении данных и знаний нет никаких. Но формальная точка зрения не годиться в практических реализациях. Поэтому для Интеллсист пригодными являются СУБД для хранения данных и доступа к ним и СУБЗ для хранения знаний и быстрого доступа к ним. Необходимо различать внешние и внутренние представления, первые должны учитывать весь человеческий опыт, вторые - способы оптимального кодирования.

4.4. Средства общения в системе человек-ВМ

Первыми средствами общения на первых ВМ были двоичные и восьмеричные коды для данных и команд. Эффективность такого общения была минимальной. Затем появились алфавитно-цифровые устройства ввода и вывода, которые поддерживали общение с ВМ на мнемоническом языке, в основе которого использовался буквенно-цифровой идентификатор. В связи с этим стали возможными языки ассемблера в качестве средства общения. Перенос клавиатуры пишущей машинки в СВТ позволил вводить и печатать данные и программы на формальных языках. Клавиатура непрерывно совершенствовалась. Такова вкратце история развития средств общения в информатике.

С внедрением клавиатуры стали развиваться языки общения. Вначале грамматика ФЯ была описательной (как в ассемблерных языках, так и в Фортране). Затем появился формализм Бэкуса-Наура (конец 50-х годов), который привел к изучению и развитию порождающих грамматик. В 70-х годах появились распознающие грамматики [Красилов73г], охватывающие большие классы ФЯ, включая форматные языки типа Фортран. Общение на языках, поддержанными формальными грамматиками, стало контролируемым алгоритмически. Семантика и прагматика в описаниях грамматик ФЯ оставались описательными. Но это уже обеспечило автоматический контроль над правильностью текстов данных и программ. Сегодня в информатике характерно внедрение ЯПП в качестве средства общения пользователя с ВМ. Внедрение ЯПП и СеГ позволяет автоматизировать контроль смысловой стороны текстов (см. т.2).

Выше представлены методы общения, которые более всего удовлетворяли только программистов. Расширение круга прямых пользователей поставило задачи такого развития СВТ, которое обеспечило бы их не только языковыми средствами общения. Световое перо, мышь и джойстик позволили уменьшить общее число нажатий клавиш, так как переход курсора по экрану дисплея с их помощью осуществляется за одно нажатие клавиши (исполнения или фиксации). На этом развитие средств общения с ВМ не остановилось. Огромную роль сыграли пиктограммы на экране дисплея, которые выполняют функциональную роль. Подвод курсора к пиктограмме и одно нажатие клавиши (например, на мышке) приводит к выполнению определенной (картинкой пиктограммы) функции или процесса. Дальнейшим развитием этого метода общения стал сенсорный ввод команд на исполнение функций, обозначенной пиктограммой. Вместо подвода курсора осуществляется прикосновение пальцем на экране требуемой пиктограммы с последующим выполнением функции. На этом развитие средств общения не останавливается. Есть еще в запасе органы чувств человека, которые могут использоваться для повышения эффективности общения с ВМ.

Конечно, человек записывает знания текстами или рисунками, что сохраняет необходимость общения с ВМ на ЕЯ или ЯПП. Набор текстов с данными или высказываниями неосуществим только набором слов или терминов по словарям с применением курсора и сенсорных свойств экрана дисплея. В частном случае такой метод пригоден, он должен использоваться наилучшим образом, устранение его недопустимо. Клавиатура интенсивно используется во многих случаях (кассы, телетайпы, факсы). Она способствует вводу данных или высказываний в память ВМ. Для повышения эффективности текстового ввода (и вывода) необходим звуковой метод. Ввод с голоса станет всеобщим явлением, когда СВТ будут оснащены микрофонами и надежными, настраиваемыми анализаторами звука.

Приведен только показательный перечень методов ввода данных, высказываний и программ. Их применение зависит от обстоятельств, при которых применяется ВМ, и области знаний. Средства ввода целиком зависят от состояния и развития СВТ. Для человека звуковой ввод и звуковой вывод являются самыми распространенными. Для информатики этот путь является весьма перспективным. Именно здесь надо искать поле деятельности инженеров СВТ.

4.5. Общее представление о порядке решения проблем

Информатические науки - это раздел любой науки или самостоятельная наука, в которой используются СВТ для решения проблем, вопросов или задач этой науки. Традиционный современный метод состоит в подготовке задания и передаче его на вычислительный центр (или программистам) для реализации. В большинстве случаев программисты не являются специалистами в науке, поставляющей задания, но вынуждены заниматься формализацией знания и представлением их программами для ввода их в память машины вместе с исходными данными. Затем осуществляется совместная со специалистом работа по осмыслению результатов решения проблемы, вопроса или задачи. Все погрешности и избыточные затраты подхода «специалист - программист - специалист» известны. Эра такого подхода завершается: специалисты должны сами использовать СВТ, программисты должны решать только свои программистские проблемы. Следствием рождения нового периода использования информатики прямыми пользователями (без программистов) явилось формирование новых информатических наук.

Применение информатики в данной науке возможно, необходимо и крайне целесообразно. Практика использования ПЭВМ убедительно показала это. Широко известная технология применения ВМ через науки о программах и программировании становится малопригодной для нового периода информатики - периода расцвета информатических наук. Вступает в силу новая технология использования ВМ прямым пользователем, который обязан познать и использовать ИП.

Имеются естественные варианты новой технологии или применения ИП. Они вызваны различными состояниями программного обеспечения инструментария Интеллсист и условий его применения. Например, порядок работ со знаниями отличается, хотя и незначительно, от порядка работ с запросами, работа по разрешению запросов отличается от работы с синтезированной программой (запуск готовой программы связан со сменой исходных данных). Меню работ инструментария учитывает особенности каждой частной технологии. Однако можно выделить общие части технологии решения конкретных проблем.

Обобщенная технология решения заданий (от альфы до омега) состоит из следующих работ.

1. Сбор знания состоит в подборе учебника или пособия, вспоминании или сочинении концепций, соотношений и зависимостей. Кроме этого важен сбор текстов, графики (рисунков и др.), числового материала или комбинации их. Знания собираются методом постепенного накопления в БЗ. Совокупность записей, графиков или чисел образует текст на ЯПП. Если такая работа уже проделана, то работа по сбору знания считается выполненной. Работа по сбору сделана заведомо или знания закуплены готовыми в форме БЗ.

2. Ввод знаний в память ВМ с помощью клавиатуры, в результате чтения файла или по информационным каналам или сканером (и др. имеющихся средств кодирования или непосредственно из некоторой физической среды) – второй шаг. Возможно, что знания уже хранятся в таблицах, поддержанных СУБД, или в машинной библиотеке. Тогда работа по вводу знаний считается выполненной.

3. Анализ знания для выбора терминов и создание лексикона специальности на основе введенного знания или терминологического словаря (если не применяется БЗ) – третий шаг. Терминологический словарь должен содержать не только термины, но и его характеристики, тогда он будет именоваться лексиконом. Предварительное составление словарей из слов автоматизировано. Если лексикон создан и хранится в машинной библиотеке, то работа по третьему шагу можно считать выполненной.

4. Прогон записей знания через языковый процессор реализуется для контроля правильности записей и соответствия терминов записей лексикону ЯПП. Обычно такая работа называется орфографическим анализом (правильность использования терминов) или грамматическим анализом (правильность использования выражений из терминов). В инструментарии Интеллсист совокупность этих работ именуется правописанием или терминографией.

5. Прогон записей знания через подсистему заполнения БЗ (или дополнений для имеющейся БЗ)и проведение отладки знания образуют пятый шаг. Эта работа называется условно программированием классов проблем и экологией или отладкой знания. Работа по отладке знаний может производиться заведомо как работа над знаниями. БЗ может и просто пополняться при использовании ВМ для решения данной проблемы.

6. Формирование или выбор форм запросов используется для передачи конкретных проблемы, вопроса или задачи. Формы запросов (можно говорить о форме задания для ВМ) также могут быть заданы заведомо для подготовки условий решения классов проблем. Этому служат шаблоны или анкеты (аналог ЭС).

7. Главная работа заключается во вводе конкретного запроса (задания) в память ВМ для логического вывода ответа-решения. Запрос должен быть отлаженным, а процедура отладки запроса аналогична процедуре отладки знаний. Когда отладка знаний и запроса завершена, то прогон запроса завершается выдачей ответов или программы.

8. Анализ результатов решения проблемы осуществляется либо для перехода к новой проблеме, либо для исправления ошибок в знании или в запросе (информационная обратная связь) и повтора процесса решения данной проблемы, либо выход из цикла решения проблем для создания документации по полученным результатам. Анализ окончательных результатов обычно делается вручную. Не исключается случай применения Интеллсист для этих целей. Тогда создается новый запрос по обработке полученных результатов.

Необходимо учитывать следующих два основных обстоятельств. Выше представлены восемь шагов технологического процесса, которые кратко отражают только сущность работ по решению заданий (или фазы технологического процесса). Реальная работа состоит из множества технологических операций (см. том 6), из которых составляется реальный технологический процесс. Второе обстоятельство, о котором здесь уже упоминалось, состоит рассмотрении технологии решения проблем и задач как кибернетический процесс обработки знаний с обратными информационными связями, вызванными необходимостью исправления обнаруживаемых ошибок.

4.6. Процедуры применения информатики

Информатика опирается на алгоритмику. Любое взаимодействие в системе человек-ВМ характеризуется некоторым процедурой или алгоритмом, что обеспечивает точность и надежность пошагового применения ВМ. Каждая процедура состоит из конечного числа действий (или шагов). Насколько продуманными являются действия и их последовательность, настолько гарантирован успех работы системы человек-ВМ. Информатика (технология поиска нового знания) и ее методы сами подчиняются шагам общей технологии. Общие черты применения информатики рассматриваются здесь с целью привлечь внимание читателя к относительной простоте технологии, которая базируется на знакомых любому человеку (хотя бы интуитивно) шагах познания предметов, явлений и процессов реального мира. Технология познания является «ручной», она воплощается вручную. Каждый в отдельности шаг автоматизируем или является автоматическим. Но выбор каждого шага и переходы от одного шага к другому выполняется вручную. Общим для всех шагов является применение Интеллсист, если имеется БЗ, соответствующая данному шагу.

Среди процедур применения информатики можно отметить следующие действия. Они поддержаны инструментарием Интеллсист и охватывают широкую область применения ВМ:

- корреляционный анализ текстов по смыслу для построения предварительных или оценочных терминологических словарей;

- статистический анализ текстов для построения распределений слов и терминов, которые позволяют выделять существенное и малосущественное;

- решение проблем и задач по семи главным разделам, определяемым автоматически по запросам пользователя:

- построение новых Интеллсист (в особенности для решения задач, возникающих на стыках наук) как композиции имеющихся систем;

- формирование новых понятий по контексту БЗ и запросов или методов решения новых логических (и других) задач;

- автоматическое построение программ или их синтез по результатам логического вывода решений.

Здесь представлены только некоторые и самые общие процедуры применения информатики, значительно важнее знание классов задач, которые может решать Интеллсист. Ниже неформально расшифровываются действия (для администратора, занимающегося управлением знаниями), данные формально в разделе 4.5.

Важная особенность Интеллсист состоит в том, что при неполном знании она предложит составлять программу, сообщив в описании программы имена, для которых необходимо ввести исходные данные для получения конечных результатов. В связи с этим можно сказать, что знания вместе с запросом приводят к построению или синтезу программы, готовой для циклического запуска с различными вариантами исходных данных, что и составляет решения проблемы применения информатики для автоматического построения программ.

Процедура применения информатики складывается из следующих обобщенных шагов. Они во многом напоминают технологию решения проблем. Шаги в большинстве случаев выполняются выборочно и частично или в соответствии с ранее составленной (или шаблонной) последовательностью шагов. Перечисление шагов играет роль инструкции по применению информатики для специалистов, далеких от информатики.

Работа в информатике начинается с составления или отбора формулировок проблем или заданий, а возможно их спецификаций. Необходимо ответить на главный вопрос: чего мы хотим? Из общего вопроса вытекают частные, их надо разрешить на следующих шагах. Шаг может завершиться составлением общих задания, концепций или проекта.

Общее обследование проблематики данной области знания связано с описанием обстановки, «окружающей» исследуемые проблемы. Она сопрягается с исследованием конкретной области знания с ее источником, целями, назначениями и ресурсами для решения. Возможно разработанные ранее задания, концепции или проект получат уточнения или конкретизацию.

Одним из важных шагов является работа по составлению или отбору несущих знания утверждений. Здесь должна быть установлена тесная связь с литературными источниками или со специалистами, хорошо представляющими область проблематики. Важным результатов отбора знаний может явиться создание файлов со знаниями или заполненная БД с помощью некоторой СУБД.

Теперь можно приступать к анализу предметной области для формирования понятий о величинах, которые считаются известными или определяемыми в процессе решения заданий или разрешения проблем. Подбор терминов (термандов) может быть ручным или автоматизированным. Важной частью шага является формирование облика понятий, их структуры или областей значений. Опыт работ в обязательном порядке приведет к разработке лексикона и БЗ или к их приобретению.

После или параллельно с анализом предметной области проводится анализ проблемной области для формирования понятий об операциях над величинами (подбор термаций). Надо заметить, что некоторые операции могут попасть в разряд определяемых (например, в БЗ) или искомых (проведение исследования операций). И здесь должны быть созданы портреты операций, которые могут вызвать процедуру создания вспомогательных операций. В результате создается часть лексикона, содержащая описание операций.

После составления терминологического словаря для понятий предметной и проблемной областей можно приступить к выбору способов представления данных (главной и составной части фактов). Чаще всего будут использованы уже известные способы представления. Новые области знаний диктуют необходимость выработки новых представлений на основе известных правил построения лексем или структур из лексем. Могут потребоваться и вспомогательные средства для представления данных. В действительности сложные структуры данных включают подструктуры других данных. Этот процесс создания представлений рекурсивен.

Следующий шаг связан с выбором общего подхода к решению проблем или заданий. Необходимо ответить на вопросы:

  • Нужны ли методы решения?

  • Какие БЗ привлекать?

  • Как организовать процесс решения заданий?

  • Какие людские и технические ресурсы следует использовать?

  • И многие другие практические вопросы.

Результатом может быть организационная или управленческая структура из специалистов, обеспечивающая эффективное решение проблем.

Теперь можно приступать к выполнению процедур применения средств и методов для решения заданий. Они могут быть связаны с использованием готовой программы, с разработкой новых программ, с применением ИП и инструментария Интеллсист или с композицией указанных объектов. Это наиболее технически емкий шаг, требующий привлечения различных ресурсов, которые также должны окончательно планироваться на этом шаге.

Техническим шагом является процедура собственного применения выбранных средств и ресурсов. Работа на шаге сводится к выполнению руководств и инструкций по применению выбранных средств. Одним из главных атрибутов и результатов шага является расписание (график) выполнения конкретных работ, которое было, по-видимому, разработано на предыдущих шагах.

Важным является следующий шаг. Он состоит из исследования результатов применения информатики и полученного нового знания. Здесь принимается решение о правильности выбранных путей решения проблем, о ценности конкретных результатов применения СВТ, об использовании их в дальнейшей работе. Администратор должен оценить алгоритм управления знаниями и произвести необходимую его коррекцию. Как обычно после выполненных процедур или всех предыдущих шагов осуществляется формирование итоговых документов по всем результатам применения информатики. Здесь, как и на предыдущих шагах, определяются шаги для повторения процедур управления знаниями. Но при подведении итогов эта действие является более ответственным. Роль обратных связей известна, они призваны устранять прямые и косвенные ошибки в процедурах и определять пути развития процесса применения информатики и управления знаниями.

Также важным для процедур применения информатики является оценка их применения для развития информатики решения принятых проблем и заданий. Наверняка оценка будет положительной, поэтому ставится вопрос о путях продолжения применения информатики, о расширения области проблематики, о создании стандартных процедурах и приемов применения, о формировании шаблонных подходов для ускорения процессов обработки знаний. Можно еще сказать, что здесь принимаются окончательные формулировки технологии решения проблем и заданий в данной области знаний.

Шаги применения информатики представлены крупным планом. Следует вырабатывать множество мелких шагов и процедур, развивающих или уточняющих перечисленные процедуры. Конкретные условия применения информатики сделают процедуру детализации обязательной. Не существует универсальных или общих последовательностей процедур. Многое определяется имеющимися человеческими, материальными или информационными ресурсами.

4.7. Обучение в школе и в институте

Современные программы обучения информатике в школе сводятся к выработке у школьника знания о возможностях ВМ, использования игр и навыков по программированию. Общество своевременно поставило цель обучения информатике со школьной скамьи. Постепенно, по мере распространения компьютеров в быту, все начальные знания по информатике приобретаются еще до начала школьного обучения. Изучение информатики в последних двух-трех классах средней школы так, как это принято сегодня, становится малоэффективным по учебным программам, содержащим пункты из первой фразы настоящего абзаца. Новое определение информатики ставит несколько другие цели обучения информатике, поэтому она должна преподноситься школьнику семь лет. Программа из первой фразы должна перейти в разряд учебных программ по алгоритмике и программированию в специализированных школах, готовящих программистов.

Обучение информатике должно быть построено на других принципах и по другой учебной программе (см. Приложение 1). Предлагаемая там программа обучения ориентирована на новое определение информатики с целью реализации лозунга: «Учиться учиться» вместо талмудистского лозунга «Учиться, учиться и учиться». Информатика занимается, в частности, знанием о знании. Эта часть незначительна по объему. Из этого знания необходимым является определение понятия «знание» и очень небольшой окрестности этого понятия.

В соответствии с правилами построения семерки можно выделить семь категорий процесса обучения (см. например [Рафаэл79]) учащегося или Интеллсист:

1. Механическое заучивание или перекачка данных (в них знание) в память человека (или Интеллсист) с последующим извлечением их по мере необходимости. Для Интеллсист механическим заучиванием являются процесс заполнения таблиц различными данными и процесс заполнения БЗ сведениями о предметных и проблемных областях, они могут использоваться для выбора фактического материала и накоплением знания (чаще - фактов), на основе которых осуществляется логический вывод новых фактов.

2. Языковое обучение - это введение в память сведений о грамматиках ЕЯ, ЯПП или ФЯ. Для человека языковое обучение связано с повышением грамматической культуры (или грамотности). В Интеллсист предусмотрено введение порождающих и распознающих грамматик для решения задач генерации или распознавания текстов соответствующего языка.

3. Концептуальное обучение является наиболее трудным, и поэтому его относят к наименее понятному. Обучение понятиям составляет основу всякого познания реальной (в том числе и мыслимой) действительности. Учащегося средней школы более всего обучают именно понятиям и концепциям. Учащегося высшего учебного заведения обучают тому, как учиться и наборам понятий, и концепциям, и содержанию знания в ряде конкретных областей деятельности человека. Интеллсист ориентирована на разработку лексиконов и техническое формирование новых понятий из контекста известных.

4. Параметрическое обучение или использование имеющихся навыков для комбинирования ими при обучении, использование собраний фактов и взаимосвязей фактов про предметы, явления или процессы. Параметрическое обучение увязывает понятия и их допустимые или текущие значения. Такое обучение важно для человека, так как накопление сведений - основа для построения любого жизненного или технического процесса, оно осуществляется на базе любой литературы. Для Интеллсист обучение фактам является основой построения БЗ и запросов, которые также могут формироваться на базе литературы.

5. Обучение логическому мышлению или логическому выводу новых фактов из имеющихся фактов. Для человека такое обучение возможно только и при условии достаточного накопления понятий и фактов о них. Для Интеллсист логическое мышление является основным. Базой для логических построений является встроенная БЗ, стандартная или пользовательская БЗ вместе с лексиконом. Для Интеллсист лексикон и БЗ являются параметрами, которые могут меняться в зависимости от запросов на применения системы.

6. Обучение методам состоит в приобретении или прививании знаний о процедурах решения самых различных и жизненных или технических задач. Для Интеллсист обучение методам состоит во вводе логического и алгоритмического знания (описания подпрограмм) или его автоматическом синтезе в процессе логического вывода. Интеллсист ориентирована на техническое формирование новых алгоритмов и программ из контекста БЗ и запроса (синтез программ).

7. Обучение конструированию является особой формой изобретания. Особенность заключена в том, что обучаемый должен иметь дело с разнообразной информацией: с текстами, таблицами, записями, геометрическими и графическими изображениями и понятиями, пространственным представлением и со многими другими объектами, чтобы формировать системы построения нового знания. Для Интеллсист все представления ограничены грамматикой ЯПП. Косвенные возможности ЯПП не ограничены ничем, поскольку любую информацию можно задать одним из имеющихся методов. Однако препятствиями могут оказаться шаги формализации, например геометрических или графических изображений и понятий, пространственных представлений. До ввода указанных сведений потребуются усилия для выбора грамматических средств и методов представления графических рассуждений и алгоритмов. Рисунок, созданный графической программой или введенный со сканера, представляется файлом с известным форматом. Для обработки рисунка необходимо создать описание операций преобразования. Можно указать и на другие трудности.

С позиций информатики (или работы с Интеллсист) все семь категорий обучения реализуются с помощью ВМ. Они задействованы, хотя и размыто, в инструментарии Интеллсист. Одну какую-либо категорию выделить почти невозможно. Но обучение в этом случае автоматизировано. Учащемуся необходимо только усвоить не очень сложные шаги формализации и порядок выполнения подсказываемых системой работ.

Обучение в школе и институте постепенно пересматривается в направлении использования ВМ для обработки знаний. В связи с такой тенденцией пересматриваются программы обучения. Ниже в приложении приведены программы обучения информатике в школе и в вузе, слабо зависящие от непосредственного программирования на ВМ. Программы предусматривают обучение понятиям «знание», «обработка знаний» и «знание о знании». Некоторые программы являются уже действующими, другие ждут своего печатного и учебного подтверждения.

Глава 5. Методология информатики

Методологии информатики посвящен шестой том. Основанием для пояснения методологии информатики в этом томе является методология программирования, которая использована для иллюстрации имеющимися средствами сущности понятия. Методология информатики несколько шире методологии программирования в связи с тем, что в программировании используются главным образом алгоритмические знания. Основная цель настоящей главы - дать введение в методологию информатики с учетом других видов знания, а не только в связи с абстракцией от программирования. Достичь такой цели чрезвычайно сложно, поэтому необходимо делать некоторое снисхождение и снять часть ответственности с автора. Выполнить эту работу хотя бы частично представляется уже значительным шагом в развитии знаний об информатике.

Вначале распространим понятие методологии на информатику, а затем рассмотрим влияние различных видов знания на формирование методологии. Проблемы, задачи и назначение методологии подробно рассматриваются в т.6, здесь же даются общие очертания областей, которые относятся к методологии.

5.1. Определение методологии

Как и любая наука, информатика характеризуется определенной деятельностью по обработке знаний. Структура логической организации, методы и средства - это необходимые и самые важные составные части определения методологии вообще и методологии информатики, в частности. Логическая организация для информатики - это ее математические основания, которые рассматриваются в пятом томе, методы рассматриваются в шестом томе, а средства - в томе 7. Половина списка литературы, приведенного в конце каждого тома, так или иначе, касается проблем использования средств в методологии информатики. Выделяются новые (и как нам кажется интересные) программные средства для расширения области решения проблем методологии информатики (в т. 7 представлен инструментарий Интеллсист как новое средство реализации). Таким новым средством является ИП.

Во многих справочниках методология науки определяется как учение о принципах построения, формах и способах научного познания предметов, явлений и процессов. Методология информатики определяется согласно и аналогично этому определению. Принципы формирования определения методологии информатики состоят в том, что она технически определяет этапы в информатической деятельности: изобретание, проектирование, разработка и сопровождение. Формы в определении методологии информатики - это повторяющиеся из этапа в этап фазы работ, и, наконец, способы научного познания определяются списком работ или операций для реализации на каждой фазе каждого этапа. Данное подразделение (интерпретация) понятий принцип, форма и способ на первый взгляд кажется условным, но оно выражает иерархическое построение методологии информатики. Здесь принята такая схема определения методологии информатики, будем придерживаться этой схемы. В таком подходе к формированию методологии информатики можно усмотреть процедуру самоприменимости [Марков84]. Методология – это знание о процессе, который должен формироваться в результате анализа области знания о деятельности человека, которая может рассматриваться как проблема, разрешаемая по методологии информатики.

Наука – это первая сторона методологии (в том числе и информатики). Совокупность последовательности операций обработки знаний - технология методологии - образует вторую сторону (вторую составную часть) методологии информатики. Третья сторона - прагматика, фольклор, сказания и др. - определяется нами неявно (но повсеместно). Итак, три составные и взаимосвязанные части в целом определяют методологию информатики: наука, технология и прагматика. Две первые составные части рассмотрим чуть-чуть подробнее, третья составная часть сложна для отдельного изложения, поэтому она будет изредка встречаться по тексту в виде фрагментов прагматики. В томе 6 приведена другая расширенная схема расшифровки для понятия методологии информатики, включающая 7 сторон. Пока для обсуждения можно принять данную выше расшифровку из трех сторон.

Определение методологии информатики тесно переплетается с определением информатики как науки. К тому же, рассмотрение понятия науки предпринимается для сопоставления определений науки и информатики, чтобы осмыслить насколько можно себя считать правым, именуя информатику наукой. Для этого сделаем перебор атрибутов определения науки и атрибутов информатики как деятельности человека. Осмысление информатики как науки необходимо для переноса всего полезного от такого сопоставления на практику использования информатики. Это важно сделать, сославшись на авторитет кибернетики. Перефразируя замечательные слова академика А.И. Берга, сказанные им в докладе на Президиуме АН СССР относительно кибернетики, можно сказать про информатику следующее:

...Ее методами человечество пользовалось всегда, но, только не применяя этого термина, если можно так выразиться, - бессознательно, подобно тому, как оно пользуется весьма давно речью при обмене сообщениями, причем в большинстве случаев люди говорят прозой, а некоторые этого не знают.

...Задачей информатики является повышение эффективности деятельности человека во всех случаях, когда ему необходимо получение неизвестного или нового знания.

...Содержание информатики заключается в описании, осмыслении, определении, представлении, обобщении и применении знания с целью получения нового знания для достижения поставленной цели (возможно, что в этом процессе принимает участие ВМ).

...Особое внимание следует обратить на то, что теоретическая база информатики, находящая все более широкое применение в самых разнообразных науках, между которыми, казалось бы, нет ничего общего, основывается на одних и тех же общих для всех наук закономерностях.

...Наступило время, когда проблемы вычислительной техники и ее применения надо ставить на третье место после проблем энергетики и продовольствия.

...Вместо того чтобы плестись в хвосте событий, боясь всего нового и прогрессивного из соображений «как бы чего-нибудь не вышло», следовало бы вспомнить заслуги русской и советской школ математиков и инженеров, своими замечательными трудами создавшими базу для науки об общих принципах автоматизации в получении нового знания: П.Л. Чебышева, А.Н. Крылова, А.А. Маркова, С.А. Лебедева, А.А. Ляпунова, А.П. Ершова, Б.Н. Наумова и др., имеющих огромные заслуги в области теории и практики информатики, теории алгоритмов и программирования, теории и практики создания разнообразных СВТ.

...Мы имеем также многочисленные молодые кадры, отлично подготовленные для дальнейшего развития и решения проблем информатики. Поэтому необходимо принять меры по укреплению русской школы информатики и повышению ее влияния на процессы внедрения передовых методов получения нового знания с помощью вычислительной техники в окружающем нас мире для успешного развития нашего народного хозяйства.

В этих словах содержатся не только все атрибуты науки и ее методологии, но и указываются назначение и значение конкретной науки (информатики), ее роль в обществе.

5.2. Наука информатики - итоги

Область знания имеет право считаться наукой, если имеется теоретическое обоснование методов, приемов и способов добывания нового знания. В информатике математически точным обоснованием и основанием является ИЛ - логика решения логических уравнений, составляющих основу для формулировок всех проблем, задач, вопросов и заданий вообще. ИЛ достаточно подробно представлена в томе 5.

Всякая наука, говоря схематически, является собранием методов. В информатике, а вначале в программировании и теории изобретательства, накопилось огромное число методов от описания алгоритмов до сопровождения программных систем во всем диапазоне применений ВМ. Поскольку информатика связана с одной стороны с обработкой знаний, а с другой стороны применением ВМ, то методы программирования должны быть распространены на информатику. Поскольку информатика связана с поиском нового знания, а с другой стороны применением ВМ в теории изобретательства, то методы изобретательства должны быть распространены на информатику. Общее число методов программирования и теории изобретательства, слабо отличающихся от них методов информатики, превосходит сотню. Значительная часть методов информатики представлена в томе 6, они применяются на всех этапах, во всех фазах и работах от изобретания до сопровождения объектов (в том числе и программ).

Чтобы информатика стала наукой, необходимо было пройти сорокапятилетний путь практической работы на ВМ от прямого кодирования до применений ЕЯ. Уже неоднократно рассматривались атрибуты науки вообще и наличие этих атрибутов в информатике. Здесь только проводится констатация того факта, что информатика стала наукой со своими целями, задачами, методами их решения, проблемами и законами, которые кратко рассматриваются в гл.7.

Наиболее важным оказалось новое определение информатики. Поскольку информатика стала применяться во всех или почти во всех науках, могло возникнуть подозрение или желание объявить информатику наукой наук. Это ложный путь, как и путь всякого сверхэнтузиазма. Некоторая критика таких подозрений и желаний дана также в разделе 5.7 ниже. Новое определение информатики не является откровением, но результатом внимательного изучения имеющихся определений, большой практикой работы в информатике и анализа тенденций развития вычислительного дела. Пожалуй, точкой прицеливания явилось понимание того, что на ВМ обрабатываются знания, а не информация с точки зрения целей применения ВМ. Только встроенная в техническую систему ВМ занимается обработкой информации (возможно, что некоторое знание передается на дисплеи для фиксации состояния обработок). Если не интересны фиксируемые конкретные сообщения, то ВМ, как кибернетическая система, может или должна рассматриваться как средство обработки информации. Отрешившись от взгляда на ВМ как на кибернетическую систему, строится естественный вывод о применении ВМ как средства для обработки знаний.

Так вкратце обосновывается главная сторона методологии информатики - наука. Она стала существенной только при построении обоснования и явной реализации его в Интеллсист. Остальные атрибуты науки вообще постепенно рассматриваются во всех томах Информатики.

5.3. Технологияприменения ВМ

Каждая технология складывается из последовательных шагов выполнения работ и подработ. Технология в информатике, вытекающая почти автоматически из технологии программирования, также характеризуется последовательностью шагов. Относительно этой фразы целесообразно сделать замечание. Так как технология информатики охватывает различные виды знаний, то она содержит в себе и технологию программирования (для программистов), которая связана более всего с алгоритмическим знанием. Некоторые образцы технология приводятся в томе 6. В частности, технология обработки знаний имеет в качестве прототипа и примера технологию составления программ, если ее понимать как последовательность работ:

  • написание проекта,

  • разработка представлений данных и алгоритмов, программ, интерфейсов,

  • отладка текстов и данных,

  • прогон программ,

  • исправления ошибок после обнаружения и усовершенствование программ путем добавления новых функций,

  • написание пользовательской документации на программы,

  • тиражирование и внедрение.

Технология применения для обработки знаний ВМ должна почти полностью соответствовать технологии обработки знаний человеком. Добиться соответствия можно после учета процедур трудовой деятельности человека: генерация идей (или изобретений), создание проекта, разработка по проектному заданию и сопровождение продукции созданного объекта. Четыре раздела технологии формирования нового знания сохранены для информатики (подробнее см. т.6). Каждый раздел подразделяется на фазы, а каждая фаза – на работы. Конкретная совокупность работ образует технологию формирования нового знания. С технологией программирования ранее информатики поступили именно таким образом. Этот прецедент оказался уместным (и естественным). В программировании новым знанием является программа – представление алгоритмического знания, воспринимаемого ВМ. Оно не всегда находится в соответствии с запросом пользователя. Путем отладки программ (алгоритмического знания) несоответствие минимизируется.

В каждом тексте имеется хотя бы одно лишнее слово!

Любую грамматику можно упростить без ущерба делу!

Понятие имеет цену только после его описания!

Факты, факты, факты - это только начало!

Теория хороша только в применении!

В каждой программе имеется хотя бы одна ошибка!

Система в прагматике - это новая теория!

Программистский фольклор

5.4. Прагматика и фольклор информатики

Ограничения всегда существовали во всем и для всего. Именно ограничения отчасти и порождают проблемы, вопросы и задачи. Часть методологии информатики, которая рассматривает ограничения в использовании ВМ, называется прагматикой информатики. С одной стороны, прагматика накладывает «неприятные» ограничения, которые надо обходить, с другой стороны, прагматика является замечательным фильтром правильности знаний. Без прагматики невозможно поддерживать соответствие знаний реальному миру предметов, явлений и процессов.

Практика применения информатики связана с появление практически полезных представлений знания, методов и приемов обработки знаний. Они не всегда поддаются изучению или обобщению. В таких случаях говорят о фольклоре в информатике. Фольклор играет важную роль в методологии. Фольклор - это итог эмоциональной окраски в работе пользователя или реакция его на «раздражающие» воздействия работ меню инструментария Интеллсист, вызванные неэффективностью цепи работ. Он полезен по существу и эффективно способствует разработке изменений в работах инструментария, направленных на повышение эффективности во взаимодействии пользователя с Интеллсист. Многократное применение Интеллсист вырабатывает поток сведений обратной связи от пользователей к разработчикам Интеллсист. Поток сведений (замечаний, предложений или стенаний на неудобство) составляет так необходимый фольклор. Он является замечательным источником новых методов, средством передачи опыта аналогичных разработок и исследований, мерилом соответствия методов информатики реальным явлениям и процессам (аналогичная прагматике ситуация возникает не только в информатике). Использование фольклора должно быть обязательным для всестороннего учета реальных фактов или свойств и применений фактов.

Прагматику и фольклор объединяют уже указанные приемы использования вещей реального мира для получения достоверного результата и для разрешения запросов пользователя. Они выражаются в информатике описанием правил формирования, представлений и оформления знаний и запросов, составляют неотъемлемую часть семантики представлений знания. Прагматика больше ориентирована на контроль текстов и данных, а фольклор - на использование практического опыта применения ВМ. Таково сходство и различие в этих составных частях методологии информатики.

Проблемы прагматики вытекают из всего сказанного: первая проблема связана с выделение средств и методов для подготовки контроля над правильностью использования практически полезных ограничений, вторая проблема связана с реализацией самого контроля и выявления прагматических ошибок в текстах и данных. Практика создания систем обработки знаний показывает, что эти проблемы всегда разрешаются и способствуют правильному использованию возможностей ВМ и Интеллсист. Примерами прагматических ограничений являются число используемых терминов, максимальная размерность массивов, мощность типа данных. Большая часть ограничений практически приемлема (так уж они выбираются по опыту), некоторые ограничения можно обойти, что может вызвать раздражение у пользователя. Все ограничения связаны с возможностью памяти и быстродействия ВМ, что является временным, поскольку параметры ВМ растут из года в год.

Проблемы фольклора несколько отличны от проблем прагматики. Они связаны с накоплением опыта в работах над знаниями и запросами, затем со сбором и систематизацией практического опыта для применения в программах и представлениях знания. Накопление опыта ставит новую главную проблему, которая состоит в реализации обобщений (опыта) и построении новых методов и средств обработки знаний с помощью Интеллсист. Разрешение обеих проблем объективно требует весьма значительного времени на исследования. Здесь едва ли можно найти общий рецепт формирования и использования фольклора. Самыми раздражительными для пользователя являются ошибки в самой программной системе, вместе с ее ограничительными параметрами надежности. Несмотря на утверждение, что «В каждой программе имеется хотя бы одна ошибка!», для каждого пользователя это не утешительно. Поэтому инструментарий Интеллсист предусматривает различные меры для смягчения (в утешение) вредных последствий обнаруживаемых ошибок. В частности в этом выражается ориентация программы на пользователя.

Методы разрешения проблем прагматики и фольклора большей частью известны и (если можно так выразиться) регулярны. Их разрешение позволяет реализовать уменьшение влияния ограничений на решаемые задачи и защиту знаний и данных от внутренних и внешних ошибок. Методы разрешения проблем фольклора отсутствуют или носят интуитивный (накапливающийся) характер, поскольку они могут формироваться только по результатам внедрения и эксплуатации программных систем. Их нетрадиционное разрешение будет способствовать появлению новых методов обработки знаний.

5.5. Методы изобретания, проектирования, разработки и сопровождения

Методы информатики подробно рассматриваются далее в томе 6. Здесь же дается своеобразное введение в методы информатики как составной части ее методологии. Жизненный цикл каждого объекта (предмета, явления или процесса) целесообразно расчленить на 4 стадии или этапа в соответствии с характеристикой жизни любого объекта. Вначале появляется идея, которая исследуется и реализуется виртуально или в опытном экземпляре. Процесс проработки идеи именуется изобретанием. По оценке идеи строится вывод о целесообразности ее практической разработки (1 стадия). Эта стадия получила название изобретания. Затем объект с учетом внешних и внутренних факторов проектируется до зримого практического продукта (процесс проектирования) с оценкой всех экономических характеристик производства, внедрения и продажи (2 стадия). Эта стадия получила название проектирования. Проектирование завершается созданием документации производства, внедрения и продажи объекта, которая используется для организации и ведения производства объекта. Вся деятельность по созданию схем и документов называется разработкой (3 стадия). Наконец, продажа и эксплуатация объекта связана с деятельность, которая обеспечивает жизнь объекта у потребителя (4 стадия). Этот процесс именуется сопровождением объекта.

Каждая стадия (часто их называют этапами) жизненного цикла объекта подразделяется на фазы, которые в свою очередь подразделяются на работы. Это членение жизненного цикла создания объекта напоминает иерархию работ и подработ, в вершине которой стоит работа «Создание жизненного цикла объекта». Каждая ветвь иерархии завершается конкретной работой с известными исходными данными и способом получения выходного результата. Каждая фаза представляется совокупностью конкретных работ. Список потенциальных работ, связанных с жизненным циклом объекта, весьма огромен. Рассмотрение списка работ возможно только в пределах данной специальности или даже специализации. В дальнейшем будут упоминаться только те работы, без которых сложно понимать описание информатики. Каждому специалисту известен список работ, с которыми ему приходится сталкиваться при реализации своих обязанностей. Значительно меньше по количеству число методов по сравнению с числом работ. Именно методы и рассматриваются подробнее в томе 6.

Общая внешняя характеристика методов именно информатики такова.

Первая характеристика. Каждый метод относится к тому или иному этапу (или к той или иной стадии) создания жизненного цикла объекта. Это не значит, что он используется только на данном этапе, метод может использоваться и на других этапах. Но метод приписан к этапу только в силу его эффективности на данном этапе и малой эффективности его на других этапах.

Вторая характеристика. Подавляющее число методов известны, а их собрание составляет справочную коллекцию. Пусть это обстоятельство не смущает читателя, поскольку напоминание о существовании метода всегда считалось полезным делом. Здесь нет и намека на приоритетность в методологии или показ нового изобретения.

Третья характеристика. Многие методы чуть-чуть модифицированы под угол зрения запросов информатики, связи с процессами обработки знаний с помощью ВМ. Это касается методов, которые тщательно разработаны в программировании. Их природа и модификация естественна в информатике, так как сами методы программирования не являются предметом информатики, но успешно могут использоваться в информатике.

Четвертая характеристика. Методы излагаются кратко в надежде на важность второй характеристики и возможность обращения к литературным источникам за большей информацией о методах.

Все методы указывают на приемы использования информатики с целью создания мыслимого или реального объекта на основе имеющегося знания и конкретного запроса пользователя. С этой точки зрения можно сформировать информатику жизненного цикла объекта на основе начального знания о методах и всей проблематики жизни объекта. Это обстоятельство важно для указания главного логического критерия оценки информатики - самоприменимости информатики для информатики. БЗ «жизненный цикл предмета, явления или процесса» составляет основу для реализации самоприменимости информатики.

Перечисленные в томе 6 методы информатики составляют только образец для развития методологии информатики. Все методы касаются только символьного представления знаний. Остаются слабо затронутыми графические и предметные представления знаний. Здесь поле деятельности вспахано только частично, но проделана обширная практическая работа, нежели собраны теоретические обобщения. Им еще предстоит длинный и трудный путь формирования информатики графики и информатики предметов. Первые результаты в создании таких разделов информатики нашли практическое воплощение и применение в практике применения ВМ. Полученный эффект весьма высок. Для формирования таких разделов информатики необходимо развитие СВТ, обеспечивающее тесную и быструю связь ВМ с окружающей средой и природой, которую человек имеет через органы чувств.

5.6. Методы реализации проектов

Существует большой разнообразие методов разработки проекта [Базилевич89, Боэм85, Брукс79, Гантер81, Информатика4, Красилов88б, Системы85, Тамм85, Таунсенд90, Тиори85, Фокс82, Фридмен86, Шоу81]. В этом разделе только коснемся вопросов использования ИП в процессах создания проектов. Применение ИП в проектировании само приведет к определенному стилю работы на ВМ.

Интеллсист ориентирована и на реализацию проектов, цель которых может состоять из построения точных ответов на вопросы о свойствах данного проекта или программного комплекса. Разрешение запросов - это только прелюдия к серьезной работе над проектами. Если БЗ отлажена и полна, если запрос не требует разъяснений, то серия запросов пользователя в подавляющем большинстве будет приводить к полезному результату. Проблемы в таких случаях не возникают, тогда понятие проекта не имеет подавляющего значения. Работа над проектами начинается тогда, когда созданы или имеются условия неполноты знаний. На ранних стадиях проектирования (может быть еще на этапе изобретания) знания в области исследования незначительны. Это естественная ситуация, иначе вопросы исследования не поднимались бы. В связи с этим процесс проектирования тесно связан с процессом многократного применения Интеллсист для последовательного накопления знаний. Сбор имеющихся знаний - это начальный этап работ над проектом. Прогон запросов через Интеллсист с неполной БЗ позволяет обнаружить недостающие знания, доопределить некоторые понятия (подчас автоматически, самой Интеллсист) и воспринять вопросы от Интеллсист для выявления путей поиска нового знания. Каждый ответ на запрос представляет собой новое знание, которое продвигает проект к цели.

Этап изобретания для ИП должен оснащаться БЗ «Изобретание» в соответствии с теорией решения изобретательских задач [Альтшуллер73, 79]. В такой БЗ в дополнение к профессиональной БЗ имеются свои лексикон, аксиомы, законы и методы. На ранних стадиях создания проекта процессы изобретания играют почти главную роль, поэтому обращение к знаниям по изобретательству может устранить многие проблемы самой разработки. БЗ «Изобретание» и «Интерфейс» являются определяющими на первом этапе работы над проектом.

На начальной стадии проектирования исследователь располагает техническим предложением или техническим заданием. Содержание таких документов может быть противоречивым. Анализ самих документов предполагает применение Интеллсист для выявления имеющихся противоречий. Ведь отладка знаний является частью работ по проектированию. Использование абстрактных величин является рядовым делом для выявления некоторых или всех характеристик понятий, используемых в документах. Их прогон через Интеллсист позволит решать задачи уточнения хотя бы некоторых характеристик используемых понятий. Подобный анализ проекта реализуется с каждым вводом запросов в не зависимости от состояния проекта. Ведь получение новых альтернатив совместных фактов (и только фактов) может явиться подтверждением правильности проекта.

Также на начальной стадии проектирования можно применять многозначные логики для получения приближений к истине (см. т.5). При этом знания документов можно также уточнить путем определения путей максимального приближения к истине. Здесь основные результаты будут выражаться в категориях возможности и необходимости, состояний доработки или исключения лишних работ. И опять предстоят многократные прогоны через Интеллсист различных изменяющихся, варьируемых или улучшающихся запросов. В результате прогонов пополнятся лексикон и БЗ. Экологическая отладка (поиск противоречий) знаний и постепенное приближение к истине помогут отработать технические предложения или задания, пополнить лексикон и БЗ новыми понятиями и связями понятий. Надо обратить внимание на то, что синтез программ можно исключить из процессов применения Интеллсист. Для программ еще отсутствуют исходные данные. Сам запрос от Интеллсист исходных данных может подсказать работы по сбору исходных данных.

При последовательном изменении запросов и уточнении БЗ могут формироваться планы исследований или работ, которые должны выполняться на этапе разработки. С этих позиций Интеллсист можно рассматривать как интеллектуальную информационно-поисковую систему. На этом этапе применение Интеллсист продолжается для построения программ или решения конкретных подзадач. Здесь можно ослабить применение многозначных логик и больше обращать внимание на локальные противоречия. Работа становится конкретнее и частично исследовательской. Однако объемы времени разрешения запросов и расхода памяти могут постепенно увеличиваться. Этап разработки увеличивает частоту применения Интеллсист по различным направлениям. Осуществляется продвижение к реализации проекта. Результатом проектирования могут быть либо конкретные новые данные, либо конкретные программы для прогона их с конкретными исходными данными.

Конечно, описанная последовательность работ с проектом представлена кратко. Практика реализации процедур проектирования будет выглядеть значительно сложнее. В связи с регулярным применением Интеллсист может возникнуть необходимость классификации проектов по новому признаку, признаку способа применения Интеллсист. Каждый проект требует своего подхода в применении Интеллсист, поэтому может возникнуть определенный типаж самих проектов с позиции ИП.

Если в результате проектирования строится, например БЗ, набор шаблонов решения задач или анкета для диагностики, то БЗ, библиотека шаблонов или анкеты будут результатами проектирования. Они передаются пользователям для практических применений. Если в результате проектирования сроятся методы (аналитические зависимости), то сформированная БЗ будет результатом проектирования для практического применения. Если в результате проектирования должна быть построена программная система, то кроме БЗ необходимо синтезировать программу с учетом БЗ «Интерфейс» для построения интерфейса пользователь - программная система. Такие три направления создания проекта намечаются в соответствии со свойствами Интеллсист по получению результатов логического вывода ответа на запрос.

5.7. Место информатики в системе наук, отраслей знания

Информатика занимается разработкой и применением методологии обработки знаний с помощью ВМ. Это обстоятельство выделяет информатику в отдельную самостоятельную науку, которая успешно «сопрягается» со всеми науками с двух сторон. Первая сторона соприкосновения - использование достижений информатики во всех сферах деятельности человека, по всем наукам, дисциплинам, отраслям знаний, по всем специальностям и специализациям. Вторая сторона - использование всех языковедческих и гуманитарных наук, непосредственно занимающихся многими и различными исследованиями в областях сбора, познания, понимания, толкования, обобщения и обработки знаний. Из-за применимости информатики во всех науках следует сделать такой шаг в рассуждениях о судьбе самой информатики. Информатика не может быть гуманитарной наукой, поскольку она базируется на точных понятиях данных, алгоритмов и теорий. Информатика не может быть фундаментальной наукой, поскольку ее предметом не являются математические, физические или другие абстракции, хотя математические абстракции могут рассматриваться в рамках информатики для применения ВМ в решении математических задач. В информатике такие абстракции используются только в период создания алгоритмов и программ. Примерно по таким же причинам информатику не следует относить к другим разрядам наук. Информатика занимает самостоятельную нишу, поскольку она применима в любой науке (в том числе и к себе). Ниша заполнена такими дисциплинами или направлениями как информатика конкретной науки: информатика истории, информатика биологии, информатика геологии, информатика физики, информатика математики, информатика техники, информатика кибернетики и т.п. Кластер таких наук образует нишу, в которую входит информатика, являясь средством решения задач каждой науки из кластера.

Любая наука не может быть наукой наук. Можно изучать понятие науки, но это не значит, что такие исследования не приводят к решению проблем конкретной области знания. У каждой науки свои цели, предмет и объект изучения, свои методы и средства, своя область знания, свои проблемы. Может создаться впечатление о том, что информатика решает задачи каждой конкретной науки. Это далеко не так. Информатика использует знания конкретной науки для применения ВМ в решении задач и проблем этой науки. Информатика занимается технологией разрешения проблем и решения задач на основе знаний конкретной науки и запросов ее специалистов. Информатика помогает каждой науке, если знания введены в память ВМ, но не подменяет ее. Например, средствами информатики решена некоторая проблема данной науки. Проблема и ее решение не принадлежат информатике, они пополняют знания в области данной науки и ей принадлежат. Специалист использовал свои накопленные знания и применил их для построения нового знания с помощью методов информатики.

За время существования ЭВМ или ВМ специалисты многих наук убедились в полезности и важности их использовании. Кибернетика сделала свое дело в практических разработках и внедрении СВТ. Алгоритмика и программирование (как самостоятельные отрасли знания) проложили дорогу к практическому использованию ВМ. Процессы автоматической обработки знаний (текстов, записей, графики, таблиц и др.) на ВМ породили вначале новое направление (в кибернетике), затем дисциплину и, наконец, самостоятельную науку, которую теперь именуют информатикой. Предмет и объект информатики не совпадают с предметами и объектами других наук, методы и приемы (методология вообще) являются новыми и не совпадают с методологиями тех наук, из которых родилась информатика. Интуитивное представление об информатике существовало со времен Лейбница. Ручная обработка знаний существовала со времен появления первых же наук. Только с появлением индустрии СВТ и широким распространением процессов применения ВМ в различных отраслях знаний смогла появиться и оформиться информатика как наука.

Надо заметить, что информатика использует (как любая наука) все последние достижения многих наук: математики, лингвистики, программирования, теории творчества, когнитологии и психологии. Так поступают все науки, информатика не является исключением. Но наступил момент, когда достижения информатики стали использоваться во всех науках или областях знаний. Из привычного представления об информатике как дисциплины программирования и решения задач осуществлен выход на самостоятельную дорогу. Этот переход стал возможным только после осмысления факта применения ВМ для обработки знаний или их представлений.

Глава 6. Виды знаний и обзор применений

В начальной стадии развития информатики рассматривалась проблема обработки так называемой научной информации. Затем информатика занялась обработкой алгоритмического знания. Наступил момент рассмотрения всех доступных человеку видов знания. Классификация знаний по видам и определение информатики хорошо согласуются между собой и с глобальной историей развития познания мира человеком. Эта тема является главной в настоящем разделе.

Познание начинается с удивления.

Аристотель

Раздел 1. Виды знаний

Видам знаний (точнее говорить о видах представления знаний) уделяется много места в силу следующих обстоятельств. Все виды знаний представляются текстами, таблицами и рисунками. Однако, некоторые представления знаний существенно отличаются друг от друга. Знак выражает многое и малое. Буква русского алфавита и китайский иероглиф передают различные порции знания, отличные от такого способа передачи знаний как язык. Английский язык и язык Паскаль также передают различные знания, но они могут передавать и одно и то же знание, если известен взаимный перевод текстов на этих языках. Два одинаковых термина понятий, но в разных ЯПП, могут содержать различные знания даже с точки зрения концепций. Факты можно толковать различно в зависимости от их представлений знаками, языками или понятиями.

Любое знание представимо некоторым способом - это закон информатики. Способы представления зависят от этапа его освоения. В соответствии с этапом освоения знания представления знаний подразделяется на семь видов. Каждый вид представления знаний рассмотрим в отдельности. Для простоты будем именовать вид представления знаний видом знания.

Имеется еще один закон информатики: каждый вид знания может быть представлен другим видом знания. Этот важный закон обеспечивает возможность понимания любых предметов, явлений или процессов. Но каждый вид знания доступен человеку с определенной эффективностью и надежностью. Например, если попытаемся построить описательную математику, то на ее освоение кем-либо потребовалось бы значительное время. Практика исследований математических предметов выработала свои формы представления математических знаний. Конечно, можно попробовать и представить юридические исследования формулами, но вряд ли юристы будут в восторге от такого представления знания. Однако будем стремиться представить записи исследований юриста логическими формулами для эффективной работы Интеллсист. Эти примеры показывают, что имеются различные виды знаний с точки зрения их представления. В каждой науке имеются свои средства представления отраслевых знаний, в которых содержатся логичные рассуждения или логические формулы.

Итак, каждая наука имеет свой фундаментальный способ представления знаний. Однако все виды знаний имеют общие черты при их представлении для ввода в память ВМ, которые способствуют применению ВМ для решения проблем данной науки. Бурное распространение СВТ среди практически всех наук доказывает такое утверждение. Общими свойствами всех видов знаний занимается информатика. В связи с этим целесообразно рассмотреть все виды знаний настолько подробно, насколько позволяет современное состояние информатики.

Приводим таблицу сопоставления видов знаний, назначения вида знаний и наименование области человеческого знания. Эта таблица способствует некоторому предварительному пониманию видов знания и является оглавлением текста раздела.

Виды знания

Назначение знания

Области наук

Лингвосемиотические

Описывать предметы, явления и процессы

Естественные науки, естествознание

Семантические

Осмысливать знания

Гуманитарные науки

Концептуальные

Определять понятия

Информатические науки

Фактографические

Представить данные

Искусствоведческие науки

Теоретические

Обобщить и формализовать знания

Фундаментальные науки

Алгоритмические

Применить знания

Технические и технологические науки

Кибернетические

Формировать знания

Системологические науки

Большая часть таблицы известна в науковедении. Эти знания рассмотрены под углом зрения нового определения информатики и учета новых направлений применения информатики. Очень важно помнить, что развитие наук приводит к тому, что в каждой науке появляются разделы, которые можно относить к другому кластеру наук. Например, куда отнести аксиоматику биологии (проникновение математики в биологию)? Возможно, что такая аксиоматика является частью биологии, а возможно, она является частью математики. Второй вариант сомнителен. Тем не менее, подобные вопросы возникают. Важно считать за аксиому, что в каждой науке присутствуют знания всех видов, которые подробнее рассматриваются ниже.

Виды знаний существенно не различаются методами их представления. Однако можно выделить ведущие методы по каждому виду. Сопоставление видов знаний и способов представления даны ниже в таблице. Еще раз следует заметить, что такая привязка видов знаний и методов их представления не является строгой. Во-первых, каждый вид знания может использовать разнообразные методы и, во вторых, каждый метод представления может переводиться в другой метод в соответствии с законами информатики.

Виды знания

Основные методы их представления

Лингвосемиотические

Тексты, рисунки и графика

Семантические

Грамматики языков представления знаний, семантические сети

Концептуальные

Определения понятий, логические выражения

Фактографические

Массивы, записи, фреймы и таблицы

Теоретические

Аксиомы и правила логического вывода

Алгоритмические

Алгоритмы и программы

Кибернетические

Графы и структуры на графах

Рассмотрим виды знаний последовательно.

6.1. Лингвосемиотические знания

Судя по таблице к лингвосемиотическим знаниям (ЛИЗ) относятся описания предметов, явлений или процессов, их свойств и характеристик. ЛИЗ ассоциируются с понятием знака, его изучения и коллекционирования, они являются результатами фиксации характеристик наблюдений в природе и обществу. Именно в силу этого ЛИЗ доступны каждому. ЛИЗ также являются пригодными для ввода их в память ВМ. (Может быть устройства ввода были приспособлены прежде всего и более всего для ввода таких знаний.) Символы и их последовательности являются главными средствами ввода любых знаний в память ВМ и, в особенности, ЛИЗ. Последовательности символов представляют тексты на некотором языке. С помощью ВМ тексты могут храниться, редактироваться, форматироваться, накапливаться и печататься.

Синонимом лингвосемиотического знания является физическое знание, которое описывает реальный мир, мир задачи или мир программы. К ЛИЗ относятся и декларативные знания, представляющие описание фактов, данных или параметров некоторой вещи. Смысл синонимии наименований видов знаний порождается тем обстоятельством, что существует значительное количество классификаций знаний и наименований внутри каждой конкретной классификаций. В связи с новым определением информатики возникает соответствующая ему классификация. Принять или не принять такую классификацию определяет пользователь Интеллсист, которая ориентирована на нее. Но представленная здесь классификация выдерживается во всех дальнейших рассуждениях и исследованиях.

Описательная форма представления знаний свойственна естествознанию. Предписание естествознанию описательности не означает, что этим наукам недоступны формализм математики, машинная обработка информации или философские размышления. Как звучит закон информатики в приложении к естествознанию - знания естественных наук могут быть представлены с помощью знаний других видов. Этому часто находят подтверждения.

В основе ЛИЗ лежит понятие знака. Знак, как материальный чувственно воспринимаемый предмет, сам отражает предметы, явления или процессы, их свойства или отношения. Они могут формироваться в последовательности, вполне четко очерчиваться и копироваться, обобщаться и применяться для познания других знаков. Знаки могут члениться на части или составлять в совокупности с другими знаками некоторый новый знак. Для обработки на ВМ знаки представляются символами, например, знак может быть поименован. Все данные характеристики знака важны для понимания ЛИЗ, как по существу, так и применительно к естественным наукам.

Изучением знаков и знаковых систем занимается семиотика [Степанов71]. Информатика занимается кодированием, обработкой и декодированием сообщений или знаков, что обеспечивает связь человека с ВМ. Информатика использует теории и методы семиотики для реализации методов описания знаний при вводе их в память ВМ. В свою очередь семиотика может воспользоваться методами информатики для решения своих собственных проблем. Некоторые информатические проблемы семиотики будут рассмотрены во втором томе (можно также говорить об информатической семиотике или семиотической информатике). Вообще, соотношение информатики и других наук устанавливается при использовании ВМ в данной науке, информатика занимается исследованием проблем решения задач конкретной науки.

Для передачи знаний от человека к человеку используется средства такой науки как лингвистика путем построения последовательностей символов (знаков), составляющих ЕЯ общения людей. К таким средствам стремится и информатика при организации взаимодействия в системе человек-ВМ. Исторически общение с ВМ было вначале кодовым (использование последовательностей цифр), затем осуществлен переход на символьный метод общения (использование текстов), а в последнее время развивается графический метод (использование графики и картинок) общения наравне с общением символами. Для всех методов общения используются коды (внутреннее представление) знаков (внешнее представление) или сами знаки, изобретенные информатикой.

ЛИЗ являются самыми главными для многих пользователей, поскольку они служат средством фиксации фактов или описаний объектов. Интеллсист в первую очередь ориентирована на ввод знаний текстами. Из текстов извлекаются знания по смыслу текстов (см. т.2). Можно вполне обосновано сказать, что весь мир в знаках. Будем рассуждать так. Каждый народ или специальность ориентируется на конечный алфавит символов (знаков). Из символов составляются слова, которые суть знаки некоторого предмета, явления или процесса. То же можно сказать и о последовательности слов, и о текстах и т.п. Такое положение соответствует законам информатики и реальным ситуациям.

6.2. Семантические знания

Семантические знания (СЕЗ) связаны с процессами понимания смысла (содержания) предметов, явлений и процессов, их свойств и характеристик. Смысл вещей познается самыми разнообразными методами и приемами. Некоторые из них важны и актуальны, а некоторые могут быть временно второстепенными и незаметными. Важно отметить, что СЕЗ являются результатом наблюдения соотношений и связей предметов, явлений или процессов, представленных своими образами - знаками (сигналами или символами), которые группируются в последовательности. Следование знаков отражает соотношения и связи, которые выражают (новое) знание о соотношениях и связях исследуемых предметов, явлений или процессов. Наконец, набор последовательностей знаков, сигналов или символов образует язык, а язык является средством для выражения смысла, средством общения в системе человек-ВМ.

Синонимом семантических знаний являются прагматические знания, которые определяют практический смысл исследуемого предмета, явления или процесса, ментальные знания, которые представляют отношения предметов, явлений или процессов. Имеется еще достаточный набор синонимов, соответствующих по смыслу СЕЗ. Простыми рассуждениями можно подойти к выводу о том, что они все могут называться СЕЗ.

Форма представления знаний, позволяющая осмысливать вещи, свойственна гуманитарным наукам: истории, литературе, языкознанию, философии и др. Гуманитарные науки также могут изучать знания других видов, в частности, информатику при использовании ВМ для решения своих проблем. Наоборот, информатику может интересовать гуманитарные науки при формировании методов познания, например, языков, истории информатики или сущности ее законов. Гуманитарные науки связаны с поиском смысла вещей, поэтому в методологии таких наук информатика может позаимствовать многие полезные методы для расширения технологии познания вещей.

Итак, в основе СЕЗ лежит понятие языка. Универсальное понятие языка в форме совокупности последовательностей знаков вообще-то верно, но неудовлетворительно. Совокупности ограниченных последовательностей (например, слов) ограничены тем, что наступает момент, когда язык станет недостаточным для передачи некоторого нового смысла. Огромные совокупности слов приводят к проблемам хранения в ограниченной памяти и доступа к словам (к элементам совокупности) или их поиска. Проблемы больших словарей разрешаются после формирования грамматики языка, средства обеспечения эффективного доступа к элементам и надежного хранения языка. Язык как множество слов, представленное набором или в соответствии с грамматикой, является кладезем знаний, с помощью которых решаются многие задачи и проблемы. Инструментарий Интеллсист предусматривает ввод СЕЗ в БЗ для решения задач порождения текстов или для распознавания принадлежности текстов некоторому языку.

Осмыслению текстов способствуют составные части грамматики языка: синтактика (правила формирования последовательностей знаков), семантика (правила получения значений) и прагматика (правила наложения ограничений на конструкции языка). Они, полная совокупность правил синтаксиса, семантики и прагматики, обеспечивают получение значения языковых единиц - слов или комбинации слов. Для знания важным является познание смысла последовательности знаков с помощью грамматики языка. Процедура познания смысла последовательности знаков является информатической, а выражение смысла в некоторой форме - научная основа данной науки. Технология познания - дело информатики, результат познания - дело конкретной науки, а СЕЗ - представление исходных данных и результата познания.

Над формальными или естественными языками могут выполняться определенные операции, иначе никто не смог бы познать сами языки. Сложность языков делает невозможным выполнение операций вручную. Только с помощью ВМ можно реализовывать многие операции над языками. Области использования ВМ в формировании, представлении, обобщении и применении языков неисчерпаемы. Это верно даже в силу такого обстоятельства: число ЯПП столько же, сколько отраслей знания выработало человечество, к этому необходимо добавить число языков, появляющихся на стыках отраслей знания, что и порождает операции с языками.

СЕЗ используется при построении моделей предметов, явлений или процессов. Моделирование является технологией познания вещей. Моделирование с помощью ВМ ныне признано как наиболее эффективная процедура получения нового знания. Языковое моделирование является одним из главных элементов в процессах познания, поскольку только языковые атрибуты обеспечивают понимание процессов моделирования не только при реализации общения в системе человек-ВМ, но и во всех остальных частях процессов моделирования. Языковым моделированием (как предметом) занимается лингвистика. Информатической стороне дела применения ВМ для лингвистических проблем посвящен раздел информатики «Машинная лингвистика» (см. т.2).

Информатическое исследование СЕЗ состоит в поиске методов максимального приближения средства общения в системе человек-ВМ к средствам ЕЯ. Главная трудность осуществления перехода к ЕЯ состоит в том, что окончательная его формализация неосуществима из-за емкости грамматики и словарного запаса, которые непрерывно изменяются и в целом количественно растут. Динамическое состояние ЕЯ находится в противоречии со статическими свойствами ФЯ, используемых во многих информатических исследованиях. Разрешение противоречия должно привести к стиранию существенных границ между ЕЯ и ФЯ. Конечно же, и развитие быстродействия и объемов памяти СВТ должно существенно сказаться на сокращении времени разрешения противоречия в свойствах ЕЯ и ФЯ.

Фундаментальная программа развития средств общения в системах человек-ВМ находится на этапе расцвета. Она реализуется сразу по нескольким направлениям. Сами направления будут рассмотрены при анализе и классификации методов программирования. Сейчас же упомянем лишь отдельные направления. Вслед за внедрением ФЯ высокого уровня (например, Фортран, Алгол, Ада, Си и Паскаль), которые обеспечили введение в записи алгоритмов понятия идентификатора (имени вещи) - главного и фундаментального понятия, являющегося расширением понятия слова, сегодня внедряются языки меню, обеспечивающие работу на ВМ по подсказкам, и языки пиктограмм, делающим подсказку наглядной. ФЯ (языки программирования высокого уровня, меню и пиктограмм) внешне становятся неразличимыми с ЕЯ, жестов или картинок. В таких рассуждениях необходимо учитывать, что и ЕЯ специалистов (ЯПП) «заполняются» духом и средствами ФЯ. Это происходит из-за проникновения идеи использования нескольких видов знания в данной науке.

СЕЗ вслед за освоением ЛИЗ становится главными, поскольку они связаны с увязыванием фактов и построением утверждений о фактах. Интеллсист ориентирована на языковые средства передачи знаний как на метод их описания. Главным языковым средством представления знаний и запросов является ЯПП. ФЯ выступают в Интеллсист либо как внутренние языки, либо как исходные данные для обработки. Для Интеллсист важно определить смысл фраз и текстов, поэтому в ней используется грамматика нового вида СеГ - семантическая грамматика определенного национального языка. СеГ формально описан в т. 2 и неформально пояснен в т.4.

6.3. Концептуальные знания

Концептуальные знания (КОЗ) включают в себя сведения об определениях понятий (предметов, явлений и процессов или их свойств и характеристик), что составляет еще одну ступень в познании вещей. КОЗ ассоциируется с понятием письма. Попробуем обнаружить ассоциацию. Определение понятия - это фиксация конкретного знания с помощью некоторого физического (в конечном счете) носителя информации. Такую же функцию выполняет письмо. Что-либо, представленное письменно, становится для многих законодательным, если можно так выразиться. Доверия написанному тексту больше, поскольку оно продумано и проверено многими способами. (Надо сразу же отбросить бюрократическую точку зрения на важность письменного документа, так как речь идет о содержании написанного, а не о форме или необходимости представления содержимого.) Можно сказать так, что написанное представляет концепции, а концепция обретает форму законности, если она представлена письменно. Можно усилить утверждение, концепция тогда становится концепцией, если она зафиксирована на каком-либо физическом носителе. В последних утверждениях использовано слово «концепция», под которым подразумевается слово «понятие». Совершенно то же можно сказать о составляющих концепции - понятиях. Здесь эти слова условно являются синонимами.

Синонимом концептуальных знаний являются

  • предметные знания, которые описывают исследуемые предметы, явления или процессы,

  • понятийные знания, которые описывают понятия,

  • терминологические знания, которые представляют термины и их характеристики.

В Интеллсист использовано понятие «лексикон», которое объединяет все указанные (и не указанные) синонимы.

КОЗ свойственны информатическим наукам. Прежде всего, поговорим об информатических науках. К ним относятся все науки об использовании ВМ для решения конкретных проблем конкретной науки. Каждая наука может использовать информатику для своих целей - целей решения конкретных проблем. Основная задача информатики науки состоит в создании одной (по крайней мере) или нескольких БЗ. Это значит, что информатика конкретной науки должна заниматься разработкой терминологических словарей, лексиконов и аксиоматических утверждений о свойствах предметов, явлений или процессов этой конкретной науки. При этом в качестве основного языка используется ЯПП этой специальности, но методология познания заимствуется у информатики. Всю совокупность знания и всю исследовательскую деятельность по применению ВМ можно именовать информатикой конкретной науки. Например, если ВМ используется для решения математических проблем, то такую деятельность следует отнести к информатике математики (это отлично от математики информатики, которая рассматривается в томе 5); если ВМ используется для решения биологических проблем, то эту деятельность можно отнести к информатике биологии и т.п. Науки такого сорта называются информатическими.

Концепция - это определенные способы познания вещей, трактовка ее свойств, основная точка зрения, ведущая идея для понимания вещи, конструктивный принцип в каком-либо виде деятельности. Можно указать еще несколько интерпретаций концепции, а по сказанному создалось впечатление о совокупности знаний, связанных с концепцией. Этого достаточно для понимания сущности КОЗ. Концепции создаются на основе понятий. Для подтверждения ассоциации концепция-информатика можно рассмотреть еще смысл понятия. Понятие - это форма мышления, отражения существенных сторон, отношений и связей друг с другом вещей в процессе познания. Понятие самым подробным образом будет рассмотрено в томе 3. Поскольку элементарной составной частью концепции является понятие, то ему отводится центральное место. В конце концов, все концепции выражаются через понятия. Понятие является основой определения концепции.

Изучением концепций и понятий занимаются многие науки. Информатика отражает только нечто общее для всех таких наук. Общим для них является:

- приемы описания определяемых или вводимых в рассмотрение вещей,

- анализ форм определения понятий и использование концепции в качестве составной части для передачи связей понятий,

- методы сбора сведений о понятиях и концепциях,

- методы автоматического выделения концепций или понятий,

- способы формализации определений и концепций через использование понятий,

- методы применения определений понятий в Интеллсист, а через них и концепций,

- методология конструирования новых понятий и концепций,

Концепции и понятия начинают жить после фиксации их определений в виде некоторой записи. Статичность записи реализует точность передачи смысла определений и их сохранность [Шенк80]. В частности, поэтому КОЗ связывается с письмом.

Вслед за СЕЗ важными становятся КОЗ, поскольку без формирования понятий, как основной смысловой единицы, невозможно «вычислить» смысл всего текста. Интеллсист использует два сорта определений каждого понятия: определение для человека в качестве подсказки и определение через характеристики понятия для МЛВ при разрешении запросов пользователя. Запросы к Интеллсист могут относиться к использованию определений понятий и к формированию самих определений.

6.4. Фактографические знания

Факты - это база всякого познания, утверждения о фактах (развитие понятия факта) - это продолжение базы познания, наконец, правила вывода утверждений о фактах - это высший уровень познания. Можно продолжить подобные построения, рассматривая понятие метаправила. В этом уже нет особой необходимости, поскольку правила для правил ничего принципиально нового не дают. Правило можно рассматривать как утверждение, которое можно получать по некоторому правилу. Рекурсивное понимание правил может улучшить характеристики процессов применения правил, но принципиально нового для информатики получить сложно. Совокупность фактов именуется фактографическим знанием (ФАЗ). Факты являются исходными данными для логического вывода нового знания (в конечном счете, новых фактов) по БЗ. Синонимами фактографических знаний являются прагматические знания, фактологические знания.

Факты (утверждения и правила) являются сведениями о вещах, результатами некоторой деятельности и фиксацией эмпирического знания. Факты описываются, осмысливаются, определяются, копируются в записях, формализуются и применяются для получения новых фактов (утверждений и правил). Отметим главное достоинство фактов - тиражируемость. По ассоциации видно главное средство тиражирования - книгу, если под этим понимать также кино, газеты, радио и др. Для тиражирования важны методы и средства представления знаний.

Представлениями знания занимаются изобразительные науки, среди них: живопись, архитектура, музыка и др. Информатика этих наук развита чрезвычайно слабо в силу сложности разрешения проблем частичной или полной формализации знания в этих науках. Имеющееся убеждение в том, что духовная сторона человека не может быть формализована, останавливает многие поисковые работы в области использования ВМ в искусствознании. Это обстоятельство скорее можно интерпретировать так. Память и быстродействие ВМ еще чрезвычайно ограничены для решения проблем искусствознания, поэтому первые попытки использования ВМ в таких областях были весьма неудачными [Моль75]. Теперь же ВМ с огромным успехом используется в композиции музыки, в компьютерных играх самого различного назначения, в которых применяются художественные сюжеты.

Интеллсист ориентируется на фактический материал, который может быть задан таблицами, массивами или простыми фактами, сопоставлениями термина понятия и значения понятия.

6.5. Теоретические знания

Совокупность фактов вырабатывает теорию. Это проверено обширной практикой. Формальные теории определяются как множества формул в некотором языке. Множество формул определяется (кроме языка) набором аксиом (истинных формул) и набором правил вывода истинных формул из аксиом. Каждая истинная формула отражает знания о вещах. Истинная формула является формальной записью факта или утверждения о фактах. Совокупность знаний, представленных истинными формулами составляет теоретические знания (ТЕЗ), которые представляют собой обобщение фактов и утверждений о фактах.

ТЕЗ свойственны фундаментальным наукам - математике, физике, химии и т.п., которые используют формулы для выражения знаний. В основе таких наук (как и ТЕЗ) лежат процедуры обобщения и абстрагирования, отвлечения от второстепенного и выделения главного в чистом виде. Любая формализация знаний приводит к созданию выражений некоторого ФЯ. Хорошо известными формализациями являются различные ФЯ математики, программирования и др. дисциплин

Теория является системой основных идей в некоторой предметной области знаний, формой научного знания, представляющую целостную картину о закономерностях или существенных связях действительности. Теории вообще не существует. Она работает в некоторой предметной области, которая представляет описание части реального мира, где действует человек. Теория весьма конкретна (совокупность исходных или выведенных формул). Именно это гарантирует нам при вводе ТЕЗ в память ВМ достоверность используемого знания. Интеллсист имеет свое обоснование, выражаемое в ИЛ аксиомами и правилами логического вывода решений логических уравнений (см. т. 5).

6.6. Алгоритмические знания

Алгоритмические знания (АЛЗ) являются относительно новым видом знания. Можно сказать так, что АЛЗ как вид появился в 30-х годах вместе с появлением теории алгоритмов (машин Тьюринга и Поста). Основным носителем АЛЗ являются алгоритмы, которые реализуют некоторые теоретические положения, выраженные совокупностью обоснованных теоретически правил. Алгоритмы реализуют соединение теории с практикой, они оживляют теорию. Синонимом алгоритмического знания являются процедурные знания.

АЛЗ составляют основу прикладных технических и технологических наук: техника некоторой отрасли деятельности, технологии некоторого производства, программирование всякого сорта (в том числе и программирование на ВМ) и др. Ни одна техническая наука не может обойтись без программ проектирования и разработки, без программ применения ВМ, без информатики. Общее назначение прикладных наук - это организация применения знаний, имеющихся в данной науке, в других науках и в информатике.

Алгоритм - это форма отражения части реального мира, их главная особенность. В информатике это положение используется всюду: разработка алгоритмов и программ связывается с моделированием предмета, явления или процесса. Если в алгоритмической модели некоторой вещи имеются какие-либо нарушения (отход от реальной действительности), то тем самым вносится в алгоритм смысловая ошибка. Такое положение используется при отладке программ или алгоритмов. Алгоритм, как модель, отличается от физической модели многими преимуществами: дешевизна, оперативность изменения при получении модификаций алгоритма или программы, простота документирования, многократное использование при минимальных дополнительных затратах. Здесь перечислена только часть преимуществ, другие известны или проявляются сразу же при реализации алгоритма. Общепризнанно, что самым дешевым и эффективным моделированием является математическое.

Понятие алгоритма непрерывно изменяется вместе с изменением средств его реализации в сторону непрерывного совершенствования. Алгоритмы на интуитивном уровне его понимания известны были с точки зрения истории человечества весьма давно. Они возникли вместе с автоматическими регуляторами, которые были отдельными удачными изобретениями. И только в период первой научно-технической революции алгоритмы стали приобретать важную жизненную роль. Алгоритмы стали «вшиваться» в машины и технические системы для непрерывного управления их работой. Алгоритмы в таком случае обладали свойствами непрерывности и своеобразной нечеткостью. К этому надо добавить, что повышение точности работы алгоритма связано с большими затратами оборудования и других ресурсов. В 30-х годах этого столетия появилась идея построения дискретных алгоритмов для управления машинами и техническими системами. Собственно идея дискретного алгоритма существовала также давно (алгоритм Евклида). Массовое внимание к дискретным алгоритмам и массовая их реализация началась вместе с появлением вычислительной техники. Понятие алгоритма установилось только в своей основе, появилась теория алгоритмов, определяющая природу, смысл и содержание алгоритма как единицы знания.

Интеллсист должна ориентироваться на АЛЗ. Имеется два метода передачи АЛЗ для Интеллсист: описание алгоритмов текстами (по шагам) и восприятие алгоритмов на некотором ФЯ программирования. Исключение этого способа ввода АЛЗ устранило бы важную характеристику любой науки - это преемственность знаний.

6.7. Кибернетические знания

Активная сторона знания выявляется при построении систем поиска или выработки нового знания, систем управления и вообще систем как совокупности взаимосвязанных и взаимозависимых элементов. Синтез нового знания является главной мозговой деятельностью человека. Знания всех видов (чаще всего в совокупности) используются для этих целей. Синтез нового знания возможен только при построении некоторой системы. Отдельно взятые знаки, языки, понятия, факты, теории и в некотором смысле изолированные от перечисленного алгоритмы не могут обеспечить получение нового знания. Совокупное использование перечисленных предметов, объединенных в систему, может привести к формированию нового знания. Знания о системах формирования нового знания будем называть кибернетическими (КИЗ). Имя кибернетические дано знаниям о системах выработки нового знания в силу того, что именно кибернетика стала интенсивно заниматься сущностью систем, работающих от информации, здесь отмечается связь информатики и кибернетики. Кибернетические знания характеризуются структурами потоков данных, операций и управления. Со структурами связаны все атрибуты определения информатики: системы наблюдают (природа, человек, общество), их осмысливают и изучают, используя подходящие языки, создают систему понятий, собирают сведения и факты, обобщают и классифицируют, разрабатывают алгоритмы обработки сведений и строят новые системы либо из имеющихся систем, либо оригинальные системы.

Система - это набор элементов, находящихся в отношении и связи друг с другом и образующие определенную целостность и единство. Каждой конкретной науке соответствуют свои специфические системы. Но у всякой системы имеется общее кибернетическое назначение (обработка информации с обратной информационной связью) и общее информатическое назначение - выработка нового знания. В частности, новым знанием может быть сама новая система или результат ее функционирования. Общим информатическим свойством каждой системы является ее интеллектуальность. Мерой интеллектуальности системы является степень новизны вырабатываемого системой нового знания.

Системы интересовали человека издавна. Изучение и интенсивное использование систем началось в период второй научно-технической революции. Интеллектуальность систем повысилась существенно благодаря использованию СВТ, теории алгоритмов и кибернетики. Совокупность наук, изучающих все стороны и свойства систем, будем называть системологией (или системознанием). К системологии относятся человековедение, системотехника, культурология и др. Учения таких наук направлены на познание технических систем, социальных систем, человека, сообщества животных и отдельных живых форм, экономических и энергетических систем. Изучение систем осуществляется по следующим направлениям:

  • профессиональное направление характерно для конкретных наук (изучение лексикона),

  • информатическое направление свойственно информатике (изучение методологии познания).

  • теоретическое направление свойственно точным наукам (изучение законов)

  • прикладное направление свойственно практике (изучение приложений)

  • кибернетическое направление свойственно кибернетике (изучение управления),

КИЗ сами являются предметом познания. Информатическое направление в изучении систем является малоизученным. Каждое новое продвижение в познании КИЗ знаменуется появлением новых информационных и интеллектуальных систем. В седьмом томе этому вопросу будет отведено достаточно места. Там же можно будет убедиться в том, что информатические системы неисчерпаемы.

Раздел 2. Куб информатики

Вид знания зависит от способа его представления, назначения и применения. Виды знаний находятся в полном соответствии с историческим развитием процессов познания и принятой нами символикой этапов развития. Виды знаний также хорошо согласуются с отраслями знаний и комплексами однородных наук. Каждый может обратить внимание на один очень важный для информатики закон, который говорит о возможности преобразования одного вида знаний в другой вид знания. Информатика столкнулась с этим законом при решении задач на ВМ. Действительно, знаниями о решении задачи обладает постановщик задачи (заказчик, прямой пользователь и т.п.). Он передает имеющиеся знания программисту, который составляет программу и решает поставленную задачу. Одни и те же знания были представлены описательно, например, и алгоритмически (процедурно или программно). Если перевод знаний заказчика осуществлен программистом правильно (или достаточно точно), то общая цель получения результата достигнута. В данном случае привлекательна сама возможность представления знаний двумя видами. Можно рассмотреть другие случаи перевода знаний одного вида в другой. Через возможность перевода представлений знаний можно увидеть фундаментальную связь всех видов знаний. Настоящий раздел посвящен анализу сопоставлений и переводов одних видов знаний в другие.

Для сопоставления видов знаний используется куб информатики. Он позволяет определить деятельности в информатике в процессах перехода от одного способа к другому способу представления знаний. Куб информатики - это исследование каждого данного вида знания при использовании его в процессе перехода от одного вида к другому. Объем куба информатики определяется данной фразой для семи видов знания: 7*7*7 = 343 ячейки. В каждой ячейке помещается деятельность в информатике и ссылка на публикацию (представительно) для начального поиска подробных сведений о такой деятельности. Приведенная ссылка на публикацию не обязательно является ведущей. Заметим, что деятельность не ограничена областью знаний с именем «Информатика», а распространяется на все конкретные области знания. Куб информатики описан ниже в семи пунктах (для каждого вида представлений знания). Мы рассматриваем куб информатики, но можно, по-видимому, построить аналогичный куб для любой другой науки, он является замечательным средством классификации знаний любой конкретной науки. Основная задача любой науки состоит в получении нового знания, а информатика занимается изучением технологии получения нового знания. Следовательно, куб информатики можно использовать для систематизации представлений знания конкретной науки. И в первую очередь куб информатики важен для самой информатики.

Появление куба информатики связано с игрой в 7. После формулировки этапов развития познания возникла мысль анализа классификаций, имеющих какое-либо отношение к процессам познания. По литературным источникам был собран материал по классификации, который и послужил в качестве исходных данных в игре. Из 150 семерок были выбраны те, которые непосредственно относились к информатике. Они послужили исходным материалом для построения куба информатики. Сущность куба информатики представлена той или иной работой в информатике, которая связана с переходом от одного вида знаний к другому.

Следует напомнить обозначения для изображения куба информатики. Каждый пункт раздела содержит одну «плоскость» или разрез куба, соответствующую одному виду знания. Размер разреза 7*7 = 49 строчек. Каждый вид знания из семи условно обозначим, как это сделано ранее, аббревиатурой:

лингвосемиотические знания - ЛИЗ,

семантические знания - СЕЗ,

концептуальные знания - КОЗ,

фактографические знания - ФАЗ,

теоретические знания - ТЕЗ,

алгоритмические знания - АЛЗ,

кибернетические знания - КИЗ.

Каждая строчка содержит наименование информатической работы и ссылку на одну из представительных публикаций. Некоторые ссылки помечены вопросительным знаком. Это означает, что автору не удалось подобрать какую-либо ссылку. Некоторые ссылки указаны словом «математика». Это означает, что читатель сам может легко найти подходящую ссылку. Объем куба велик, тем не менее, поместить в него все конкретные работы в информатике не представляется возможным. Может быть предложена уточненная или иная классификация. Предлагаемый ниже куб послужит образцом для разработки классификаций в других науках.

2.6.1. Лингвосемиотические знания

Знания, представленные одним видом могут быть перекодированы в другой вид, находясь в области одного способа представления. В основе лингвосемиотических знаний лежит понятие знака, представленного символом. Из знаков группируются последовательности (слова, тексты). Информатика занимается вводом, обработкой и печатью последовательностей символов. С этими процессами связаны конкретные работы, которые можно точно систематизировать в таблице.

«Лингвистическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Называние знака

Арбиб68

СЕЗ

Описание смысла знака

Ветров68

КОЗ

Описание понятия знака (слова)

Марков84

ФАЗ

Анализ словаря знаков

Бирюков65

ТЕЗ

Описание исследования знака

Бирюков65

АЛЗ

Создание программ исследования знака

Дуда76

КИЗ

Системы знаков

Бродская81

СЕЗ

ЛИЗ

Именование связи (синтактика)

Скороходько74

СЕЗ

Описание смысла связи (стилистика)

Ыйм80

КОЗ

Описание понятия связи (значения)

Ыйм78

ФАЗ

Граф языка связи

Красилов73г

ТЕЗ

Описание исследования связи

Кондрашина79

АЛЗ

Создание программы исследования связи

Мартин75

КИЗ

Системы связи

Винер68

КОЗ

ЛИЗ

Называние понятия (создание термина)

Першиков91

СЕЗ

Описание смысла понятия (толкование)

Красилов94а

КОЗ

Описание понятия «понятие»

Гетманова95

ФАЗ

Составление словаря терминов (лексикона)

Красилов99а

ТЕЗ

Описание исследования понятия

Лейчик77

АЛЗ

Программы исследования понятия и лексикона

Апресян74

КИЗ

Документирование понятия

Черный76

ФАЗ

ЛИЗ

Называние текста

Пиотровский75

СЕЗ

Описание смысла текста (аннотирование)

Бектаев74

КОЗ

Описание понимания текста

Виноград76

ФАЗ

Создание библиотеки текстов

Джадд75

ТЕЗ

Описание исследования текста

Красилов73г

АЛЗ

Создание программы исследования текста

КотовРГ79

КИЗ

Системы анализа текста

Пиотровский75

ТЕЗ

ЛИЗ

Именование теории

Бидер76

СЕЗ

Описание смысла теории (проблемная область)

Клини78

КОЗ

Описание понимания теории

Гильберт82

ФАЗ

Описание конкретной теории

Клини73

ТЕЗ

Описание исследования теории

Расева72

АЛЗ

Создание программы исследования теории

Маслов86

КИЗ

Документирование теории

Марков84

АЛЗ

ЛИЗ

Называние языка программирования

Красилов78б

СЕЗ

Описание смысла языка программирования

Семантика80

КОЗ

Описание понимания языка программирования

Красилов99в

ФАЗ

Описание библиотеки программ

Библиотека81

ТЕЗ

Описание исследования языка программирования

Братчиков75

АЛЗ

Создание программы исследований языка

Ловицкий80

КИЗ

Документирование языка программирования

Красилов78в

КИЗ

ЛИЗ

Называние системы

Крайзмер68

СЕЗ

Описание смысла системы

КотовРГ79

КОЗ

Описание понимания системы

Мальковский80

ФАЗ

Описание конкретной системы

Изерман84

ТЕЗ

Описание исследования системы

Ершов72б

АЛЗ

Создание программы исследования системы

Бусленко78

КИЗ

Документирование системы

Коллинз86

2.6.2. Семантические знания

Группировка знаков в последовательности предполагает наличие связей между знаками. Набор последовательностей знаков (слов) образует язык. По такому определению языка трудно понять, что язык связан с мышлением, что он является средством передачи знания. Для малого набора слов (например, 30) наступает момент, когда задача передачи нового знания на этом языке становится непреодолимой проблемой. Если набор слов велик (например, 1000000), то возникает проблема хранения и доступа к такому языку. Связывание слов по правилам становится необходимым. Роль связывания выполняется с помощью грамматики языка, которая устанавливает законы и правила формирования допустимых слов или их последовательностей или распознавания принадлежности языку данного слова или их последовательностей.

Известные грамматики ЕЯ являются синтаксическими и включают законы и правила построения слов и их последовательностей. Нами рассмотрена семантическая грамматика ЕЯ для поиска смысла слов или их последовательностей. Существенной частью любой грамматики является ее раздел семантика, которая содержит методы и приемы определения смысла последовательностей слов. С языками и их семантикой связаны семантические знания. Семантические знания связаны с СиГ, с ценностью, осмысленностью, способами передачи знаний последовательностями слов, а также с построением моделей и моделированием слов и их последовательностей. «Семантическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ знака

Закревский85

СЕЗ

Исследование ценности знака

Колмогоров65

КОЗ

Осмысление знака

Файн82

ФАЗ

Передача знака

Высоцкий70

ТЕЗ

Моделирование знака

Выч67

АЛЗ

Осмысление программы работ

Гудман81

КИЗ

Создание модели знака

Ефимов77, Фу77

СЕЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ смысла

Бидер76

СЕЗ

Изучение смысла и денотата

Фреге77

КОЗ

Понимание смысла

Красилов99в

ФАЗ

Представление смысла

Рубашкин89

ТЕЗ

Моделирование смысла

Анохин73

АЛЗ

Классификация вариантов смысла

Сильдмяэ80

КИЗ

Создание модели смысла

Богодист74

КОЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ понятия

Братчиков75

СЕЗ

Изучение ценности понятия

Колмогоров65

КОЗ

Осмысление понятия

Рыбина79

ФАЗ

Передача понятия

Бордовский91

ТЕЗ

Моделирование понятия или класса

Рыбина79

АЛЗ

Обработка понятия

Агафонов87

КИЗ

Создание модели понятия

Красилов99б

ФАЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ текста

Ингерман69

СЕЗ

Изучение ценности данных (и текстов)

Гавурин63

КОЗ

Осмысление фактов по текстам

Сильдмяэ80

ФАЗ

Осмысление данных (и текстов)

Берзтисс74

ТЕЗ

Моделирование сцен

Бродская81

АЛЗ

Обработка данных (и текстов)

Обработка89

КИЗ

Создание модели текста или данного

Ефимов77

ТЕЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ теории

Гильберт79

СЕЗ

Изучение ценности теории

Гильберт79

КОЗ

Осмысление теории

Расева72

ФАЗ

Накопление теорий

Справочная82

ТЕЗ

Моделирование абстракции

Агафонов82

АЛЗ

Моделирование теории

Справочная82

КИЗ

Создание модели теории

Справочная82

АЛЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ алгоритма

Братчиков75

СЕЗ

Изучение ценности преобразований

Боэм85

КОЗ

Осмысление алгоритма

Марков84

ФАЗ

Коллекции алгоритма

Красилов73а

ТЕЗ

Теория алгоритмов

Марков84

АЛЗ

Методы программирования

Мейер82

КИЗ

Модели управления

Анализ84

КИЗ

ЛИЗ

Синтаксический анализ системы

математика

СЕЗ

Изучение ценности информации

Гавурин63

КОЗ

Осмысление системы

Виноградов86

ФАЗ

Коллекции систем

Головкин80

ТЕЗ

Системы языков

Саломаа86

АЛЗ

Идентификация системы

Цыпкин84

КИЗ

Создание модели системы

Бусленко78

2.6.3. Концептуальные знания

Любая грамматика предполагает наличие метаязыка - средства для описания языка. В связи с этим возникает необходимость формирования понятий, вначале (до формирования грамматики) не входящих в язык. Новыми понятиями, например, являются понятия словаря и лексикона, которые являются грамматическими и, в конечном счете, входят в состав исходного языка. Цепь таких рассуждений может пониматься рекурсивно. Описание метаязыка вновь может породить необходимость построения метаметаязыка, метапонятий для понятий и т.п. Отметим, что такая рекурсия почти ничего нового не привносит. Главным здесь является слово и смысл понятия.

Понятие - это форма мышления, отражающая существенные свойства, связи и отношения предметов, явлений или процессов (объектов). Концепция - это определенный способ понимания и трактовки объектов, основная точка зрения, руководящая идея для их освещения, ведущий замысел, конструктивный принцип и т.п. Использование ВМ и информатики также связано с представлением и пониманием понятий и концепций их формирования. На основе представлений и понимания строятся алгоритмы и программы обработки данных и знаний, в результате которой формируются новые понятия и концепции. «Концептуальная» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид

знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Названия (слова)

Бирюков65

СЕЗ

Термин (из слов и знаков)

Красилов99в

КОЗ

Изучение определения знака

Марков84

ФАЗ

Изучение словаря терминов

Першиков91

ТЕЗ

Семиотические исследования

Степанов71

АЛЗ

Изучение символа (ограничителя)

Марков84

КИЗ

Формирование системы знаков

Степанов71

СЕЗ

ЛИЗ

Формирование имени

здесь

СЕЗ

Формирование значения знака

здесь

КОЗ

Формирование семантической сети знаков

Вагин86

ФАЗ

Пара текст-смысл

Бидер76

ТЕЗ

Исследование контекста

Маркус70

АЛЗ

Исследование выражений

Яхно80

КИЗ

Исследование сетей для системы знаков

Касаткин81

КОЗ

ЛИЗ

Изучение морфемы

математика

СЕЗ

Изучение семантики

Красилов99в

КОЗ

Изучение идеи (мысли)

Пойа76

ФАЗ

Изучение лексики

Апресян74

ТЕЗ

Изучение термина понятия

Красилов99в

АЛЗ

Изучение формул (утверждений)

Шанин65

КИЗ

Изучение системы

Анализ84

ФАЗ

ЛИЗ

Исследование лексем

Апресян74

СЕЗ

Исследование связей предметов

математика

КОЗ

Исследование словаря

Мальковский80

ФАЗ

Анализ знаний

Дюбуа90

ТЕЗ

Исследование знаний в текстах

Красилов99в

АЛЗ

Структуры данных – факты

Макаровский80

КИЗ

Исследование сообщения

математика

ТЕЗ

ЛИЗ

Описаний предметов

математика

СЕЗ

Смысл в описании предметов

Рубашкин89

КОЗ

Понятие определения

здесь

ФАЗ

Понятие количественных характеристик

математика

ТЕЗ

Понятие теории

Гильберт79

АЛЗ

Понятие программы

Дробушевич78

КИЗ

Понятие систем передачи информации

Винер68

АЛЗ

ЛИЗ

Обработка обозначений предметов

математика

СЕЗ

Обработка языка алгоритмов

Касьянов86

КОЗ

Обработка спецификаций алгоритмов

Деметрович89

ФАЗ

Обработка записей алгоритмов

Ингерман69

ТЕЗ

Обработка алгоритмов

Красилов73б

АЛЗ

Обработка операторов языка

Красилов56а

КИЗ

Понятие архитектуры ВМ

Коуги85

КИЗ

ЛИЗ

Структура фактов

Здесь

СЕЗ

Структура связей фактов

Здесь

КОЗ

Структура понятия

Красилов99в

ФАЗ

Совокупности фактов

математика

ТЕЗ

Метасистема фактов

?

АЛЗ

Структура операционной системы

Колин75

КИЗ

Структура знаний

Дюбуа90

2.6.4. Фактографические знания

При построении понятий или концепций используются факты, как база всякого познания. Понятие факта определено в томе 3 и формализовано в томе 5. Факты эмпирически собираются в любой науке и помещаются в книгах, справочниках, энциклопедиях, учебниках и т.п. Главными достоинствами таких форм представления знания являются массовость (как по размерам хранилищ знаний, так и по доступности их людям) и пропаганда знания. Для Интеллсист факты являются исходными данными при разрешении запросов пользователей. На фактах строятся сложные конструкции, которые в свою очередь могут истолковываться как факты, процесс изучения фактов может пониматься рекурсивно.

«Фактографическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

КИЗ

ЛИЗ

Таблицы знаков

ASCII

СЕЗ

Представление знаков

математика

КОЗ

Представление понятий

Рыбина79

ФАЗ

Представление фактов

Минский79

ТЕЗ

Представление знаний

Минский78

АЛЗ

Представление операций над знанием

Красилов99б

КИЗ

Представлений системы знаний

Минский78

СЕЗ

ЛИЗ

Представление связей знаков и слов

СЕЗ

Представление смысла

Кузнецов80

КОЗ

Представление понятия смысла

Красилов99в

ФАЗ

Представление набора связей

математика

ТЕЗ

Исследование представлений связей

математика

АЛЗ

Операции над связями

Мальцев90

КИЗ

Системы связей

математика

КОЗ

ЛИЗ

Концепция знака

Бирюков65

СЕЗ

Концепция структуры смысла

Рубашкин89

КОЗ

Концепция структуры понятия

?

ФАЗ

Концепция структур данных

Берзтисс74

ТЕЗ

Концепция теории

Гильберт79

АЛЗ

Концепция алгоритма

Марков84

КИЗ

Концепция системы

Матеммод89

ФАЗ

ЛИЗ

Базы данных

Ульман90

СЕЗ

Семантика данных и знаний

Красилов99в

КОЗ

Моделирование данных

Цикритзис85

ФАЗ

Словари систем

Мальковский80

ТЕЗ

Теория данных

Цикритзис85

АЛЗ

Алгоритмы обработки данных

Вирт85

КИЗ

Системы данных

Макаровский80

ТЕЗ

ЛИЗ

Таблица решений

Хамбли76

СЕЗ

Представление смысла теорий

КОЗ

Представление понятия теории

Клини78

ФАЗ

Базы знаний

Калиниченко90

ТЕЗ

Набор теорий

Гильберт82

АЛЗ

Библиотека алгоритмов

Библиотека81

КИЗ

Кодирование теорий

математика

АЛЗ

ЛИЗ

Таблицы действий и решений

Хамбли76

СЕЗ

Представление смысла программы

Кнут76

КОЗ

Представление понятия алгоритма

Марков84

ФАЗ

Набор и словари операций

ТЕЗ

Исследование алгоритмов и языков

Пратт79

АЛЗ

Алгоритмы обработки знаний

Осуга89

КИЗ

Кодирование программ

Боэм85

КИЗ

ЛИЗ

Именование систем

Мальковский80

СЕЗ

Представление смысла систем

Сильдмяэ80

КОЗ

Представление понятий о системах

Заде74

ФАЗ

Изобретание

Альтшуллер73

ТЕЗ

Исследование представлений систем

математика

АЛЗ

Алгоритмы обработки знаний

Вирт85

КИЗ

Системы обработки знаний

Красилов99б

2.6.5. Теоретические знания

Составление словарей и лексиконов и в особенности фактов привело к выработке абстрактных понятий, изучением которых заняты почти все науки. Изучение абстрактных понятий привело к формированию теорий - обобщенных фактов и правил оперирования с такими фактами. Совокупность теорий привело к пониманию теоретического знания. Фундаментальные науки характеризуются теоретическими знаниями, которые необходимо вводить в Интеллсист для точной и быстрой обработки знаний. Теория включает в себя кроме абстрактных фактов описание и определение объектов предметных и проблемных областей.

«Теоретическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Теория знака

математика

СЕЗ

Теория семантики

Математика

КОЗ

Теория термина

?

ФАЗ

Теория фактов

т. 5

ТЕЗ

Метатеории смысла

Рубашкин89

АЛЗ

Теория алгоритмов обработки знаков

?

КИЗ

Теория знаковых систем

Степанов71

СЕЗ

ЛИЗ

Семиотическая обработка

математика

СЕЗ

Семантическая обработка

т. 7

КОЗ

Теория определений понятий

т. 3

ФАЗ

Теория данных и структур данных

Макаровский80

ТЕЗ

Метатеории обработки данных и знаний

?

АЛЗ

Исчисления языков программирования

математика

КИЗ

Формальные языковые системы

Хомский62

КОЗ

ЛИЗ

Теория имени понятия

математика

СЕЗ

Теория смысла понятия

Красилов99в

КОЗ

Теория метапонятий

?

ФАЗ

Теория коллекций фактов

математика

ТЕЗ

Теория грамматик

Гросс71

АЛЗ

Теория правил (преобразования)

математика

КИЗ

Теория лексиконов

?

ФАЗ

ЛИЗ

Теория слова и термина

математика

СЕЗ

Теория синтаксиса

Братчиков75

КОЗ

Теория коллекций понятий

?

ФАЗ

Теория прагматики

?

ТЕЗ

Теория библиотек

?

АЛЗ

Теория алгоритмической обработки

Кнут76

КИЗ

Теория числовых систем

Феферман71

ТЕЗ

ЛИЗ

Логика знаков

Марков84

СЕЗ

Логика смысла

Красилов99в

КОЗ

Логика понятий

Гетманова95

ФАЗ

Логика абстракций

Шенфильд75

ТЕЗ

Информатическая логика

Красилов94б

АЛЗ

Логика алгоритмов

КотовВЕ91

КИЗ

Логика систем

Смальян81

АЛЗ

ЛИЗ

Теория имени и значений

Фреге77

СЕЗ

Теория языков

Гросс71

КОЗ

Теория концепций

?

ФАЗ

Теория значений

Фреге77

ТЕЗ

Теория структур

Берзтисс74

АЛЗ

Теория программ

Холстед81

КИЗ

Теория систем

Смальян81

КИЗ

ЛИЗ

Теория общения в системе

Александров78

СЕЗ

Теория контекста

?

КОЗ

Теория формализации

?

ФАЗ

Теория искусственного интеллекта

Справочник90

ТЕЗ

Теория интеллектуальных систем

Красилов91в

АЛЗ

Теория алгоритмического знания

КотовВЕ91

КИЗ

Теория синтеза знаний

Красилов94а

2.6.6. Алгоритмические знания

Теория мертва, если она не соединена с практикой, с практической деятельностью человека. Из теории можно извлечь правила, по которым конструируются новые факты, представляющие искомый результат для пользователя Интеллсист. Теория позволяет чисто механически (обоснованно) решать конкретные задачи практики или даже решать классы однотипных задач. Процедура перехода от теоретического знания к практическим правилам решения задач завершается построением алгоритмов. Каждый алгоритм представляет знания о способе решения задачи, а вся совокупность алгоритмов составляет алгоритмическое знание.

Реализация алгоритма на ВМ представляется программой - основой для применения СВТ во всех сферах деятельности человека.

«Алгоритмическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Кодирование

Курбаков68

СЕЗ

Перекодирование

математика

КОЗ

Распознавание символа

Красилов75а

ФАЗ

Таблицы кодов

ASCII

ТЕЗ

Первичная обработка информации

математика

АЛЗ

Преобразование символов

математика

КИЗ

Диалог пользователя и ВМ

Красилов81б

СЕЗ

ЛИЗ

Изучение контекста

?

СЕЗ

Семантическое преобразование

Касьянов86

КОЗ

Семантический анализ

Дейкало84

ФАЗ

Обработка семантической информации

Красилов99в

ТЕЗ

Использование смысла сообщений

Красилов99в

АЛЗ

Алгоритмы интерпретации смысла

Красилов99в

КИЗ

Консультирующие системы

Эксперт89

КОЗ

ЛИЗ

Поиск информации по ключу

Информ75

СЕЗ

Поиск информации по смыслу

Красилов99в

КОЗ

Машина грамматического разбора

Красилов83б

ФАЗ

Алгоритмы обработки данных

Выч78

ТЕЗ

Алгоритмы распознавания

Розенфельд72

АЛЗ

Алгоритмы классификации

Классификация80

КИЗ

Алгоритмы информационно-поисковые системы

Скороходько68

ФАЗ

ЛИЗ

Редактирование данных и текстов

Ван Дейк78

СЕЗ

Алгоритмы обработки знаний

Красилов94а

КОЗ

Лексический анализ текстов

Бектаев74

ФАЗ

Статистическая обработка

Алексеев68

ТЕЗ

Обоснование фактов

Ивин96

АЛЗ

Формальные языки

Гросс71

КИЗ

Система сбора знаний

Осуга89

ТЕЗ

ЛИЗ

Теория обработки данных

Шураков81

СЕЗ

Теория построения языковых моделей

Хомский61

КОЗ

Теория определений

Красилов99в

ФАЗ

Теория баз данных

Калиниченко90

ТЕЗ

Банк теорий

?

АЛЗ

Методы программирования

Гантер81

КИЗ

Теоретическое программирование

Ершов77

АЛЗ

ЛИЗ

Обработка алгоритмов

Янов58

СЕЗ

Обработка семантики текстов

Семантика80

КОЗ

Концептуальная обработка

Тыугу84

ФАЗ

Библиотеки алгоритмов и программ

Библиотека81

ТЕЗ

Методология программирования

Турский81

АЛЗ

Преобразование алгоритмов

Ахо79

КИЗ

Алгоритмы синтеза программ

Красилов85в

КИЗ

ЛИЗ

Файловые системы

Джадд75

СЕЗ

Спецификация смысла текстов

Красилов99в

КОЗ

Спецификация понятий

Красилов99б

ФАЗ

Спецификация систем данных

Агафонов87

ТЕЗ

Системное программирование

Вирт77а

АЛЗ

Системы синтеза алгоритмов

Спецификация

КИЗ

Системы информационного управления

Тамм85

2.6.7. Кибернетические знания

«Кибернетическая» деятельность в информатике связана с выполнением работ, которые сведены в таблицу.

Вид знания

Вид знания

Процедура

Литература

ЛИЗ

ЛИЗ

Системы анализа знаков

Скороходько74

СЕЗ

Системы анализа смысла

Бектаев74

КОЗ

Системы анализа понятий

Рыбина79

ФАЗ

Системы анализа знаний

Брябрин81

ТЕЗ

Системы анализа теории

Нечаев75

АЛЗ

Системы анализа алгоритмов

Марков84

КИЗ

Системы анализа систем

Анализ84, Бар88

СЕЗ

ЛИЗ

Системы обучения

Бешенков97

СЕЗ

Системы перевода

Кулагина79

КОЗ

Системы распознавания

Гренандер83

ФАЗ

Системы анализа массивов данных

математика

ТЕЗ

Системы прогнозирования и распознавания

математика

АЛЗ

Системы анализа программ

Брукс79

КИЗ

Информационные системы

Информ75

КОЗ

ЛИЗ

Системы классификации

Классификация80

СЕЗ

Вопросно-ответные системы по смыслу

Красилов91в

КОЗ

Системы восприятия

Бродская81

ФАЗ

Системы управления базами данных

Вирт77а

ТЕЗ

Системы принятия решений

Заде74

АЛЗ

Системы анализа совокупностей алгоритмов

Вирт85

КИЗ

Системы формирования законов

Моисеев85