- •Информация. Ее свойства. Информационные ресурсы.
- •Основные направления исследований в информатике.
- •Количество и качество информации. Сигнал. Данные.
- •Теоретическая информатика, как направление информатики.
- •Кибернетика, как направление информатики.
- •Программирование, как направление информатики.
- •Искусственный интеллект, как направление информатики
- •Информационные системы.
- •Вычислительная техника, как направление информатики.
- •Информатика в обществе.
- •Количество информации. Энтропия.
- •Единицы измерения информации. Кодирование.
- •Алгоритмы и программы. Алфавит.
- •Блок-схема алгоритма. Граф.
- •Информационные системы.
- •История развития вычислительных систем.
- •Сети эвм. Организация лвс.
- •Глобальные сети эвм. Модем
Основные направления исследований в информатике.
Отмечено, что история информатики связана с постепенным расширением области ее интересов. Возможность расширения диктовалась развитием компьютеров и накоплением моделей и методов их применения при решении задач различного типа. На протяжении полувековой истории информатики в ней неоднократно возникали и исчезали те или иные направления. В настоящее время в нее входят следующие основные области исследования:
1. теория алгоритмов (формальные модели алгоритмов, проблемы вычислимости, сложность вычислений и т.п.);
2. логические модели (дедуктивные системы, сложность вывода, нетрадиционные исчисления: индуктивный и абдуктивный вывод, вывод по аналогии, правдоподобный вывод, немонотонные рассуждения и т.п.);
3. базы данных (структуры данных, поиск ответов на запросы, логический вывод в базах данных, активные базы и т.п.);
4. искусственный интеллект (представление знаний, вывод на знаниях, обучение, экспертные системы и т.п.);
5. бионика (математические модели в биологии, модели поведения, генетические системы и алгоритмы и т.п.);
6. распознавание образов и обработка зрительных сцен (статистические методы распознавания, использование признаковых пространств, теория распознающих алгоритмов, трехмерные сцены и т.п.);
7. теория роботов (автономные роботы, представление знаний о мире, децентрализованное управление, планирование целесообразного поведения и т.п.);
8. инженерия математического обеспечения (языки программирования, технологии создания программных систем, инструментальные системы и т.п.);
9. теория компьютеров и вычислительных сетей (архитектурные решения, многоагентные системы, новые принципы переработки информации и т.п.);
10. компьютерная лингвистика (модели языка, анализ и синтез текстов, машинный перевод и т.п.);
11. числовые и символьные вычисления (компьютерно-ориентированные методы вычислений, модели переработки информации в различных прикладных областях, работа с естественно-языковыми текстами и т.п.);
12. системы человеко-машинного взаимодействия (модели дискурса, распределение работ в смешанных системах, организация коллективных процедур, деятельность в телекоммуникационных системах и т.п.);
13. нейроматематика и нейросистемы (теория формальных нейронных сетей, использование нейронных сетей для обучения, нейрокомпьютеры и т.п.);
14. использование компьютеров в замкнутых системах (модели реального времени, интеллектуальное управление, системы мониторинга и т.п.).
Количество и качество информации. Сигнал. Данные.
Количество информации можно рассматривать как меру уменьшения неопределенности знания при получении информационных сообщений.
Рассмотренный выше подход к информации как мере уменьшения неопределенности знания позволяет количественно измерять информацию. Существует формула, которая связывает между собой количество возможных информационных сообщений N и количество информации I, которое несет полученное сообщение:N = 2i (1.1)
Бит. Для количественного выражения любой величины необходимо сначала определить единицу измерения. Так, для измерения длины в качестве единицы выбран метр, для измерения массы - килограмм и т. д. Аналогично, для определения количества информации необходимо ввести единицу измерения.
За единицу количества информации принимается такое количество информации, которое содержится в информационном сообщении, уменьшающем неопределенность знания в два раза. Такая единица названа битом.
Если вернуться к рассмотренному выше получению информационного сообщения о результатах зачета, то здесь неопределенность как раз уменьшается в два раза и, следовательно, количество информации, которое несет сообщение, равно 1 биту.
Производные единицы измерения количества информации. Минимальной единицей измерения количества информации является бит, а следующей по величине единицей - байт, причем:
1 байт = 8 битов = 23 битов.
В информатике система образования кратных единиц измерения несколько отличается от принятых в большинстве наук. Традиционные метрические системы единиц, например Международная система единиц СИ, в качестве множителей кратных единиц используют коэффициент 10n, где n = 3, 6, 9 и т. д., что соответствует десятичным приставкам "Кило" (103), "Мега" (106), "Гига" (109) и т. д.
В компьютере информация кодируется с помощью двоичной знаковой системы, и поэтому в кратных единицах измерения количества информации используется коэффициент 2n
Так, кратные байту единицы измерения количества информации вводятся следующим образом:
1 килобайт (Кбайт) = 210 байт = 1024 байт;
1 мегабайт (Мбайт) = 210 Кбайт = 1024 Кбайт;
1 гигабайт (Гбайт) = 210 Мбайт = 1024 Мбайт.
Качество информации
Качество информации является одним из важнейших параметров для потребителя информации. Оно определяется следующими характеристиками:
репрезентативность – правильность отбора информации в целях адекватного отражения источника информации. Например, в целях большей репрезентативности данных о себе абитуриенты стремятся представить в приемную комиссию как можно больше свидетельств, дипломов, удостоверений и другой информации, подтверждающей их высокий уровень подготовки, что учитывается при зачислении в ВУЗ;
содержательность – семантическая емкость информации. Рассчитывается как отношение количества семантической информации к ее количеству в геометрической мере. Это характеристика сигнала, про который говорят, что «мыслям в нем тесно, а словам просторно». В целях увеличения содержательности сигнала, например, используют для характеристики успеваемости абитуриента не полный перечень его аттестационных оценок, а средний балл по аттестату;
достаточность (полнота) – минимальный, но достаточный состав данных для достижения целей, которые преследует потребитель информации. Эта характеристика похожа на репрезентативность, однако разница состоит в том, что в данном случае учитывается минимальный состав информации, который не мешает принятию решения. Например, абитуриент – золотой медалист может не представлять в приемную комиссию свой аттестат: диплом, подтверждающий получение золотой медали, свидетельствует о полном наборе отличных оценок в аттестате;
доступность – простота (или возможность) выполнения процедур получения и преобразования информации. Эта характеристика применима не ко всей информации, а лишь к той, которая не является закрытой. Для обеспечения доступности бумажных документов используются различные средства оргтехники для их хранения, а для облегчения их обработки используются средства вычислительной техники;
актуальность – зависит от динамики изменения характеристик информации и определяется сохранением ценности информации для пользователя в момент ее использования. Очевидно, что касается информации, которая используется при зачислении, она актуальна, так как само обучение уже закончилось, и его результаты изменены быть не могут, а, значит, остаются актуальными;
своевременность – поступление не позже заранее назначенного срока. Этот параметр также очевиден недавним абитуриентам: опоздание с представлением позитивной информации о себе при поступлении может быть чревато незачислением;
точность – степень близости информации к реальному состоянию источника информации. Например, неточной информацией является медицинская справка, в которой отсутствуют данные о перенесенных абитуриентом заболеваниях;
достоверность – свойство информации отражать источник информации с необходимой точностью. Эта характеристика вторична относительно точности. В предыдущем примере получаемая информация недостоверна;
устойчивость – способность информации реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности.
Сигнал (в теории информации и связи) — материальный носитель информации, используемый для передачи сообщений в системе связи. Сигнал может генерироваться, но его приём не обязателен, в отличие от сообщения, которое должно быть принято принимающей стороной, иначе оно не является сообщением. Сигналом может быть любой физический процесс, параметры которого изменяются в соответствии с передаваемым сообщением.
Данные (калька от англ. data) — это представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.