Сущностные основы информатики (стр. 7 )

На рис. 1.2.1 изображены пять графических моделей представления о системе через ее свойства и особенности. Сопоставьте и охарактеризуйте их. Какая модель, на ваш взгляд, лучше отражает суть дела и почему (см. рис. 1.1.2). Можете ли Вы предложить новые модели? Нарисуйте их.

1.2.2 Системные закономерности

Рассматривая определения термина “система”, увяжем их с ранее рассмотренными концепциями строения Вселенной. Приведем некоторые системные закономерности, характерные для иерархических систем и проявляющиеся тем сильнее, чем выше уровень иерархии системы (примером таких систем могут служить атом, молекула, клетка, особь, популяция, биоценоз, биосфера) [27].

1. Закономерность разнообразия. С увеличением уровня иерархии систем их разнообразие возрастает. Например, число типов атомов а » 102, молекул а » 104, видов животных а » 106, число биоценозов (совокупностей животных, растений и микроорганизмов с однородными (близкими) условиями жизни (озеро, луг, лес)) а » 108 и т. д.

2. Закономерность распространенности. Число N однотипных систем дан-ного вида (типа) в заданном пространстве убывает с увеличением их размеров.

3. Закономерность связи сложности и вариабельности. При некотором возрастании средней сложности структуры классов внутри них еще в большей степени возрастает вариабельность структур по отдельным типам систем, составляющим класс.

4. Закономерность устойчивости – способности системы противостоять внешним воздействиям для самосохранения. Устойчивость физических систем уменьшается, а биологических увеличивается с ростом их сложности (феномен Ферстера).

5. Закономерность эмергентности. Степень несводимости свойств системы к свойствам отдельных элементов, из которых она состоит, возрастает
в физико-биологической иерархии, по крайней мере, до уровня особи и убывает в более высоких уровнях иерархии.

6. Закономерность неидентичности. Степень отличия систем одного
и того же типа друг от друга возрастает с повышением их уровня иерархии.

Эти закономерности на примере таких систем, как атом, молекула, клетка, особь, популяция, биоценоз, биосфера, условно изображены на рис. 1.2.2.

Рассмотрение и изучение свойств систем является одним из важнейших элементов о б щ е й т е о р и и с и с т е м. Вторым важнейшим элементом ее являются так называемые предельные теоремы сложных систем. Под сложной будем понимать систему, представляющую собой иерархически организованную и целенаправленно функционирующую совокупность большого числа информационно связанных и взаимодействующих подсистем, характеризующихся неоднородностью своих элементов и связей, многообразием их свойств, признаков выделения. Сложная система характеризуется также такими свойствами, как уникальность (редкость аналогов), слабая предсказуемость поведения, целенаправленность, способность к самонастройке (определению
оптимальных, наилучших в каком-то смысле, параметров, структур и алгоритмов либо правил функционирования), самообучению (изменению алгоритмов или правил функционирования, поведения на основе накопленного опыта) и (или) самоорганизации (изменению своей структуры, организации), т. е. способностью к адаптации, самоприспособлению с целью сохранения работоспособности (жизнедеятельности) в условиях непредвиденного изменения ее свойств либо воздействий на нее окружающей среды (о понятии “сложная системы” см. [5]).

В отличие от физических законов, которые строятся на основе обработки экспериментальных данных и являются познавательными моделями реальных объектов, предельные законы сложных систем (системные законы) выводятся логически, на основе соответствующих положений и принципов, предполагающих некоторые допущения, модельные восприятия субъектами сложных систем, т. е. являются прагматическими виртуальными либо абстрактными моделями. Следовательно, никакие реальные объекты (предметы, явления, процессы) не могут опровергнуть или подтвердить системные законы, в том числе предельные, имеющие дедуктивный характер. Законы в этом не нуждаются, а отличие их от реальности свидетельствует не об их опровержении,
а только об их пригодности для описания именно этой реальности.

Из предельных законов рассмотрим следующие: устойчивости (надежности), обратной связи, помехоустойчивости, управляемости и самоорганизации. Все они отражают проявление системного свойства эмергентности. Если эмергентность сложной системы усиливается с возрастанием ее сложности, то это приводит, во-первых, к появлению новых качеств, обусловленных эмергентностью, во-вторых, к сохранению качеств более простых систем, в-третьих, к перераспределению роли (важности, активности) этих качеств в функционировании (в жизни) системы, когда активность, влияние новых, “более эмергентных”, качеств возрастает с увеличением сложности системы. Именно эмергентные качества сложных систем являются объектами, которых касается действие системных законов. Отметим, что наиболее важные эмергентные качества сложных систем в порядке их активности имеют следующую иерархию: устойчивость, обратная связь, помехоустойчивость, управляемость и самоорганизация. Такое иерархическое упорядочение означает, что каждое последующее качество имеет смысл лишь при наличии предыдущего. Простейшее объяснение справедливости этого утверждения выглядит так [27]. Без наличия устойчивого образования из связанных между собой элементов вообще не имеет смысла говорить о существовании системы.
С усложнением системы устойчивость не обеспечивается без обратной связи.

Следующее проявление сложности системы, выражающееся в возможности принятия решений, немыслимо без правильной информированности системы о среде, помехоустойчивой ориентации в ней. Но без этого любые активные действия системы в среде (управляемость как следующий уровень сложной системы) оказываются малоэффективными.

Наконец, переход системы на следующий уровень сложности, проявляющийся в наличии самоорганизации, происходит в результате накопления опыта использования всех качеств системы во времени путем переработки этого опыта, коррекции своей структуры и поведения в зависимости от изменяющегося состояния среды.

Эти утверждения в определенной мере поясняют принципы усложняющегося поведения системы. Они выведены эмпирически и приводятся в порядке увеличения сложности систем (первый признак соответствует системам первого уровня сложности и сохраняет силу для систем более высоких уровней, хотя перестает там быть определяющим; второй признак начинает действовать для систем второго уровня и т. д.). Это следующие принципы:

–  вещественно-энергетического баланса (выполнения законов сохранения);

–  гомеостазиса – относительного динамического постоянства состава
и свойств системы за счет обратных связей;

–  индуктивного поведения, основанного на акте принятия решений путем индукции – перехода от частного к более общему, от наблюдения част-
ных фактов, результатов опытов к установлению общих положений, правил, решений;

–  перспективной активности (потребного будущего, преадаптации, опережающей реакции), характерен для сложных систем, не обладающих интеллектом, но имеющих уровень сложности (например, генетическую или приобретенную память растений), превышающий уровень сложности (в этом плане) среды (предполагается, что при этом система “помнит” исходы своих взаимодействий со средой до текущего момента времени и ожидает, что и завтра будет примерно то же, что и сегодня, т. е. такие системы могут заранее подготовить свою реакцию на возможные будущие воздействия среды);

–  опережающий рефлексии – опережающего отражения, свойственный объектам (системам), обладающим интеллектом (рис. 1.2.3) [5].

“Простейшее”, “первичное” из перечисленных ниже качеств – устойчивость – означает прежде всего наличие и “функционирование” в системе устойчивой структуры, т. е. устойчивого образования взаимосвязанных элементов. В более общем понимании устойчивость сложной системы во времени связана с постоянством структуры, вещественного состава, ее энергетического и информационного баланса, а также устойчивостью ее реакций на одни и те же внешние воздействия.

Для простых систем устойчивость касается прежде всего их поведения, проявляется в пассивной форме и характеризуется такими показателями, как прочность, сбалансированность, гомеостазис (возврат в равновесное состояние при выходе из него). Для сложных систем устойчивость касается в определенной мере структуры системы, проявляется в активной форме и характеризуется такими показателями, как надежность и живучесть.

Надежность – это пассивная форма структурной устойчивости, она отражает способность системы к сохранению своей структуры, несмотря на “гибель” отдельных ее элементов при их замене и (или) дублировании. Надежность определяется как свойство, качество системы, характеризующее выполнение системой ее функций с заданным качеством (заданными значениями характеристик, параметров) в определенных условиях в течение определенного (требуемого) интервала времени. Основными показателями надежности являются: вероятность безотказной работы в течение какого-то времени, среднее время безотказной работы (среднее время наработки до первого отказа или между отказами), интенсивность отказа, вероятность восстановления и т. д.

Живучесть обычно связывают с активным подавлением влияния вредных факторов и определяют как свойство, характеризующее способность системы активно противостоять воздействию внешних сил, длительное время сохранять работоспособность, свои характеристики и обеспечивать выполнение своих функций при определенных условиях функционирования (жизни, существования, эксплуатации). Понятие живучести расширяет понятие надежности, так как оно учитывает не только естественное старение элементов, но и их отказы в результате вредных воздействий активных “агентов” окружающей среды. Живучесть отражает способность системы сохранять функционирование (быть может, с ухудшением ее характеристик, параметров) при выходе из строя ее отдельных элементов.

В последнее время стали рассматриваться другие показатели устойчивости систем, такие как связанность, целостность, перевоплощаемость и т. п. (см. например, [27]).

1.2.3 Предельные теоремы сложных систем

Рассмотрим два предельных системных закона. Чтобы не вводить новые понятия, изложим их в упрощенной редакции. Первый – это закон устойчи-
вости [27]. Предположим, что в момент времени t система состоит из n = n(t) элементов, каждый i-й из которых независимо от других в результате взаимодействия со средой погибает с вероятностью pi, т. е. выживает с вероятностью 1 – pi. При этом система может пополняться любым числом элементов (или воспроизводить их), в чем среда ей не мешает. Считается, что гибель системы наступает тогда, когда погибла (1 – q)-я доля ее элементов. Иными словами, полагаем, что система приобретает у среды время жизни t, откупаясь гибелью своих элементов, т. е. имеет место (n,t)-обмен, где 0 £ p £ 1, 0 £ q £ 1.

Каков при этом оптимальный (n, t0)-обмен, т. е. до какого минимального числа элементов n(t) должна пополнятся система, компенсируя погибшие
в предыдущей момент времени элементы, чтобы с вероятностью, сколь угодно близкой к единице, существовать сколь угодно длительное время t0?

Согласно п р е д е л ь н о м у з а к о н у у с т о й ч и в о с т и (иначе говоря, надежности, R-закону, от англ. reliability – устойчивость), оптимальный (n, t)-обмен имеет место при

(1.2.1)

Это равносильно утверждению, что для неограниченно долгого существования системы (ее бессмертия) необходим (но не достаточен), по крайней мере, логарифмический со временем t рост числа ее элементов ,
где – фундаментальная величина, зависящая от множества
{pi, } вероятностей гибели ее элементов. Конечные же системы (с фиксированным числом элементов) заведомо смертны.

Заметим, что, во-первых, устойчивость простых реальных систем основана на постоянстве их вещественных носителей и принципе (законе) обратной связи. Устойчивость же реальных сложных систем (в частности, биологических) имеет качественно иной характер: на фоне переменных вещественных носителей сохраняется их неизменная структура. Во-вторых, “пассивный” рост числа элементов не единственный способ обеспечения устойчивости биосистем. Он обеспечивает их надежность, в то время как активная форма устойчивости – живучесть – обеспечивается активным подавлением вредных “агентов” внешней среды.

Теперь рассмотрим д р у г о й п р е д е л ь н ы й з а к о н п о м е х о -
у с т о й ч и в о с т и. Предположим, что система должна различать некоторое число N важных для нее сигналов, поступающих из среды, в условиях, когда этому препятствуют шумы (помехи) среды или самой системы. Считаем, что система приобретает у среды (различает) некоторое число М сигналов, платя за это некоторым интервалом времени своего существования, т. е. в системе имеет место (t, M)-обмен. Каков в этом случае оптимальный (t, M0)-обмен? Другими словами, какое при фиксированном времени различения t максимальное число M0 почти достоверно различаемых сигналов? Этот обмен устанавливается предельным законом помехоустойчивости (I-законом, от англ.
information – информация). Оптимальный (t, M0)-обмен имеет место при

(1.2.2)

где – фундаментальная величина, зависящая от вероятностей и представляющая собой информационную пропускную способность системы (наибольшую, максимальную при заданных условиях скорость передачи информации в системе).

Формулировки других предельных системных законов требуют непростых знаний, которые читатель получит при изучении других дисциплин. Поэтому в данном курсе они не рассматриваются. Так, предельный закон управляемости (С-закон, от англ. controlability) базируется на аппарате теории игр. Комбинация R- и C-законов – RC-закон (закон живучести) – устанавливает оптимальные условия обмена элементов одной системы на возможно большее число элементов другой, чтобы сохранить жизнь. Биологическая интерпрета-
ция RC-закона иллюстрируется грубой аппроксимацией Г. Ферстера дан-
ных о распространенности клеток, принадлежащих организмам разных видов (рис. 1.2.4), где n – среднее число клеток особи данного вида, а N – число особей данного вида [27] .

1.2.4 Триединство информатики

Согласно рабочему определению, информатика представляет собой, с одной стороны, фундаментальную науку, с другой стороны, практическую науку, с третьей, – область практической деятельности человечества. Именно все три стороны в единстве составляют информатику, и отказ от рассмотрения хотя бы одной из них может привести к нарушению системного представления о ней (рис. 1.2.5). В связи с этим уместно вначале привести несколько современных воззрений на определение и понимание информатики.

Впервые термин “информатика” использован независимо во Франции и в СССР в начале 1960-х годов. Во Франции он появился (многие относят дату его появления к 1966 году) как термин informatique, т. е. как объединение терминов “информация” и “автоматика”. Он трактовался как область автоматизированной (т. е. с участием человека, не полностью автоматической) переработки информации в обществе, как наука, изучающая процессы передачи и обработки семантической информации. В англоязычных странах ему соответствует термин “computer science” – компьютерная наука.

В СССР этот термин введен профессором в 1963 году. Он означал в отличие от французского термина интегральную науку об информации, состоящую из трех основных частей – теории информационных элементов, процессов и систем. В первые два десятилетия французское и отечественное толкования термина “информатика” существенно различались.

С средины 1960-х годов в СССР чаще всего под информатикой понималась научная дисциплина, представляющая собой теорию научной информации и научно-информационной деятельности и изучающая структуру и свойства научной информации, закономерности научной коммуникации и научно-информационной деятельности. Так термин “информатика” трактовался в группе 05.25.00 перечня научных специальностей ВАК России до 2000 года. Сейчас это направление понимается как часть прикладной информатики, а именно социальной информатики. За рубежом до сих пор этот раздел информатики называют документалистикой, информационной наукой, социальной информатикой и т. п. Следует отметить, что под социальной информатикой чаще понимают обобщенную науку по отношению ко всему комплексу дисциплин социально-коммуникативной направленности.

В 1983 году на сессии годичного собрания Академии наук СССР было организовано отделение информатики и определено, что информатика – это “комплексная научная и инженерная дисциплина, изучающая все аспекты разработки, проектирования, создания, оценки функционирования машинизированных (основанных на ЭВМ) систем переработки информации, их применения и воздействия на различные области социальной практики” [12]. Информатика, как и математика, рассматривалась как “служанка наук”, как формальная (формализованная) дисциплина, занимающаяся разработкой общих методологических принципов построения информационных моделей (в связи с этим некоторые авторы толковали термин “информатика” как производный от слов “информация” и “математика”). Создание конкретных информационных моделей является задачей частных наук. Например, построение математических моделей – задача математики. Затем все чаще под информатикой стали понимать прикладную науку, изучающую закономерности процессов накопления, переработки и распространения информации, лежащих в основе информационного обслуживания (сервиса). Такое понимание информатики можно назвать “семантической информатикой” [12].

Приведем для сравнения несколько других определений термина “информатика” [25 – 32].

1. Информатика – “комплексная научная и технологическая дисциплина, изучающая прежде всего важнейшие аспекты разработки, проектирования, создания, “встраивания” машинных систем обработки данных, а также их воздействие на жизнь общества” (акад. [13]).

2. “Информатика как область знания – это наука обо всей сфере автоматизированной переработки и использования информации” (акад. [13]).

3. “Под информацией в кибернетике понимается любая совокупность сигналов, воздействий или сведений, которые некоторая система воспринимает от окружающей среды (входная информация), выдает в окружающую среду (выходная информация) или, наконец, хранит в себе (внутренняя, внутрисистемная информация)”. “Состав информатики – это три неразрывно и существенно связанные части: технические средства (hardware), программные (software) и алгоритмические (brainware)”. “Одной из проблем информатики является получение объективных оценок из совокупности субъективных”.

“Информатика внесла два основных метода в решение задачи прогно-
зирования (диагностирования) явлений, получаемых описательными науками: метод математического моделирования и метод распознавания образов” (акад. [28, 29]). Заметим, что речь идет о стройной формализации ранее существовавших методов.

4. Информатика – “название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации”. “Информатика как самостоятельная наука вступает в свои права тогда, когда для изучаемого фрагмента мира построена так называемая информационная модель”. Хотя общие методологические принципы построения информационных моделей могут быть предметом информатики, само построение и обоснование информационной модели является задачей частной науки. “Информационная модель – это то сопряжение, через которое информатика вступает в отношение с частными науками, не сливаясь с ними и в то же время не вбирая их в себя” (акад. [29]).

5. “Будучи фундаментальной наукой о процессах передачи и преобразования информации, информатика немыслима без развития методологии математического моделирования, отражающей прогресс всех основных компонентов информатики: вычислительной техники, программного обеспечения и алгоритмических средств”. “Основной принцип использования математических результатов состоит в том, что условия, обеспечивающие решение задачи в более простых и частных случаях, должны выполняться и для общих и сложных задач. Параллельно с этим рассмотрение физики явления дает качественную картину, с помощью которой проверяется и уточняется постановка задачи. Наконец, окончательная экспериментальная проверка позволяет судить
о правильности сделанных предположений и дать оценку алгоритму и полученному решению, в частности его точности. На всех этапах … математическая теория, физический эксперимент и численный эксперимент на ЭВМ должны применяться совместно и согласованно” (акад. [29]).

6. “Хотя информация и объективна по источнику, происхождению, она всегда и субъективна, поскольку обязательно предполагает наличие приемника, преобразователя и пользователя”. “Информация – это знание, но не все знание, которым располагает человечество, а лишь та его часть, которая используется для ориентировки, для активного действия, для управления, т. е. в целях сохранения качественной специфики, совершенствования и развития систем” (см. рис. 1.6) (акад. [29]).

7. “Информация – сведения, являющиеся объектом некоторых операций: передачи, распределения, преобразования, хранения или непосредственного использования”. “Энтропия – мера неопределенности случайной ситуации”. “Количество информации – мера уменьшения неопределённости ситуации вследствие того, что становится известным исход другой ситуации”. (Комитет научно-технической терминологии АН СССР [32]).

Итак, информатика триедина и представляет собой, с одной стороны, фундаментальную научную дисциплину, с другой стороны, прикладную научную дисциплину, с третьей – область практической деятельности человечества. Стержневыми, объединяющими, цементирующими эту троицу являются следующие ее объекты (предметы) изучения, исследования, создания или использования: а) собственно информация; б) информационные модели, процессы, технологии, средства, структуры, ресурсы, отношения с другими “инфор-мационными” объектами (включая субъекты) Вселенной. В общем виде предметами (объектами) исследования (внимания) информатики как науки являются познание, изучение сущности и закономерностей строения, функционирования, поведения, развития указанных выше объектов (предметов) исследования. При изучении частных разделов информатики как науки эти объекты будут уточнены и детализированы.

Целями изучения информатики, как и любой другой фундаментальной науки, являются познание, описание, объяснение и предсказание (на основе выявленных ею законов, закономерностей и построенных теорий) сущности, свойств, особенностей и закономерностей строения и “жизни” предметов (объектов) исследования по отношению к объектам (предметам) ее изучения.

Целью и объектом исследования информатики как прикладной науки является разработка теоретических основ создания и эффективного применения информационных моделей, технологий, систем, других информационных средств и ресурсов.

Наконец, предметами (объектами) информатики как области практической деятельности человечества являются разработка, изготовление, выпуск и разностороннее эффективное использование информационных моделей, технологий, систем, ресурсов, услуг, а также получение, изучение, анализ, передача, использование информации в нужном объеме, заданного качества, в требуемые сроки при минимальной себестоимости (рис. 1.2.6).

Резюмируя изложенное, можно условно сказать, что рассматриваемое триединство информатики отражает тот факт, что она использует, в частности, онтологию, гносеологию и виталогию. Онтология занимается изучением сущности, существа, общих закономерностей бытия, гносеология – исследованием способностей человека, т. е. естественного и искусственного интеллекта, познанием действительности, изучением источников, форм и методов научного познания, выяснением того, что считать истиной, и путей ее нахождения. Виталогия (от лат. vita – жизнь) – теория жизни и жизнедеятельности объектов – изучает такие аспекты объекта, как его синтез, управление, обеспечение функционирования, жизнеобеспечения, совершенствования, развития, эксплуатации, утилизации и т. п.

1.2.5 Структура информатики

Информатика как целое, состоящее из частей. Структура информатики. Рассматривая информатику как систему, необходимо выделить ее системообразующие факторы и свойства. В качестве системообразующих факторов информатики как науки и области практической деятельности выступают объекты, предметы, области и методы исследования, функционирования ее частей и ее как целого, а также средства и технологии. Поэтому в настоящем разделе используются лишь основные системные свойства информатики как целого, состоящего из частей (свойство структурированности С-2), как цельного, целостного (свойства С-1, С-3, С-4) и как части более общей системы (свойство С-5).

Рассмотрим компоненты информатики без связи их между собой. Согласно изложенному ранее, понятие “система” относительно. Это проявляется в нашем случае в том, что составные элементы информатики как системы можно вычленять, исследуя ее с разных сторон. Обсудим некоторые из них.

С одной стороны, информатика триедина и состоит из трех взаимосвязанных частей, две из которых представляют собой, в свою очередь, части фундаментальных и прикладных наук (как надсистем по отношению к информатике), а третья – это часть области практической деятельности человечества (рис. 1.2.6). Вычленение информатики как части фундаментальной или прикладной науки из всей науки или информатики как части области деятельности из всей деятельности человечества весьма важно. Во-первых, оно подчеркивает описанную ранее нематериальную особенность понятия системы, когда мы говорим не о материальности или нематериальности информатики как системы (то, что можно или нет “пощупать”, отличить от других), а о подходе к рассмотрению информатики как системы, к отнесению отдельных научных дисциплин и разделов человеческой деятельности к информатике с точки зрения превалирования в них объектов,

ОБЪЕКТЫ (ПРЕДМЕТЫ) ИНФОРМАТИКИ · собственно информация, информационные модели, процессы, технологии, средства, структуры, ресурсы, услуги, отношения с другими “неинформационными” объектами (включая субъекты) Вселенной

ПРЕДМЕТЫ (ОБЪЕКТЫ ВНИМАНИЯ) ИНФОРМАТИКИ: Как фундаментальной науки · познание, изучение сущности и закономерностей строения, функционирования, поведения, развития и других объектов (предметов) информатики; описание, объяснение и предсказание их свойств и особенностей Как прикладной науки · теоретические основы создания и эффективного применения объектов (предметов) информатики; Как области практической деятельности · разработка, изготовление, выпуск и разностороннее эффективное использование объектов (предметов) информатики, а также сбор, обработка, анализ, интерпретация, использование информации в нужном объеме заданного качества в требуемые сроки при минимальной себестоимости

МЕТОДЫ ИНФОРМАТИКИ: Общенаучные · анализ, синтез; аналогия, сравнение; индукция, дедукция, традукция; наблюдение, экспериментирование; формализация, абстрагирование; аксиоматические, гипотетические, эвристические, аналитические; Специфичные · алгоритмизация, моделирование, программирование (планирование); системные, имитационные; поиска, анализа, выбора вариантов, решений; обнаружения и исправления ошибок; распознавания образов; постановки и решения задач; естественнонаучные, эмпирические, аксиоматические (математические); инженерные, изобретательские, моделирующие, информационные и т. п. (см. [4]).

ПОНЯТИЕ ИСТИНЫ Истинным (верным) считается то, что получено с помощью корректных логических выводов и доказательств, подтверждено корректным физическим и/или машинным экспериментом, а также принципиально другими вариантами решений

Рис. 1.2.6. Объекты, предметы, методы исследования

и понятие истины в информатике

предметов, методов и/или понятий истины над другими, имеющими место в этой научной дисциплине или области деятельности. Во-вторых, свидетельствует о встроенности информатики в надсистему в качестве еe составной части.

С другой стороны, информатику можно рассматривать с точки зрения решаемых в ней задач, предметов, областей и методов исследования. Тогда ее укрупненно можно считать состоящей из следующих четырех частей: формальной, технической, технологической и прикладной, которые, в свою очередь, как подсистемы делятся на отдельные взаимосвязанные пересекающиеся недостаточно четко очерченные, отделяемые друг от друга части (рис. 1.2.7 в приложении).

Формальная информатика изучает и разрабатывает прежде всего теоретические основы сущности, закономерностей информации, теорию и практику методов и средств моделирования объектов разной природы, выявления, представления, запоминания, использования знаний; сбора, обработки, анализа и интерпретации <данных>, обнаружения закономерностей, распознавания образов; управления, диагностики, предсказания поведения и проектирования объектов; алгоритмизации и программирования и т. д.

Техническая информатика занимается теорией и практикой создания, применения и сопровождения аппаратных (технических) средств информатики – средств вычислительной и измерительной техники, связи, оргтехники, техники сбора, обработки, анализа и интерпретации <данных> и т. п. В определенном смысле на стыке технической информатики с формальной находится программирование, а технической и прикладной информатики – информационные системы (рис. 1.2.7).

Технологическая информатика включает в себя информационные технологии решения различных теоретических и прикладных исследовательских
и практических задач, технологии отдельных компонентов информатики в целом, причем технологии как фундаментальные и прикладные научные дисциплины и как реально действующие области деятельности, технологические процессы и обеспечивающие их средства.

Наконец, прикладную информатику составляют научные дисциплины
и области практической деятельности, занимающиеся исследованием закономерностей функционирования, основами построения, разработкой и применением информационных систем различного назначения (операционно-техноло-гически ориентированных и объектно ориенированных), рассмотрением отношений “Информатика и общество”, “Информатика и природа”, информационных процессов в природе и обществе, их сущности, структур и закономерностей, возможностей модификации и применения, а также появления и развития новых интегрированных научных фундаментальных и прикладных дисциплин, таких как биокибернетика, бионика, биогеоценология и др. К операционно-технологически ориентированным системам относятся измерительные (ИИС); вычислительные (ИВС); управленческие (УИС) – организационные, например, автоматизированные системы управления предприятием (АСУП), районом и т. п., и технологические – автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), технологической подготовки производства (АСТПП) и т. п.; исследовательские – автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), автоматизированные системы комплексных испытаний (АСКИ); проектно-конструкторские – системы автоматизированного проектирования (САПР); справочные (СИС); связи (ИСС); обучающие (ОИС) и т. д. К объектно-ориентированным информационным системам относятся экономические (в том числе банковские, финансовые), юридические (правовые), медицинские, офисные и др.

Рассматривая информатику с точки зрения методов ее исследования,
в ней необходимо выделить, к примеру, следующие части-методы: аксиоматические (математические), инженерные, эмпирические (экспериментальные), информационные, системные и др. [4]. По основным группам операций информационных технологических

Гносеологические (исследовательские)

Про- извод- ственные

Обеспечи-вающие

Логостические

Управленческие

Сервисные

Ком- муника-ционные

Рис. 1.2.8. Фрагмент структуры информатики

процессов мы уже вычленяли сбор, обработку, анализ, интерпретацию и применение информации.

С точки зрения прикладных задач и обеспечивающих их средств, технологий в информатике можно выделить следующие элементы: гносеологические (познавательные, исследовательские), логостические (обучающие), управленческие, производственные, коммуникационные, сервисные и обеспечивающие их функционирование.

Эти задачи, в свою очередь, делятся на подзадачи, зачастую имеющие самостоятельное значение. Например, из управленческих можно выделить такие задачи, как планирование, регулирование, учет, прогнозирование, контроль, принятие решений, исполнение и т. п., из исследовательских – диагностика, генезис, прогнозирование, моделирование, познание, из производственных – проектирование, изготовление, испытание, сопровождение, маркетинг и т. д.

Наконец, среди средств информатики, обеспечивающих функционирование подсистем информационных систем (ИС), можно выделить следующие: аппаратные (технические), математические, программные, лингвистические, информационные, технологические, логостические, метрологические, организационно-экономические, правовые (юридические), эргономические (рис. 1.2.8).

Рассмотрим эти средства (подсистемы) на примере информационных систем.

Средства аппаратного (технического) обеспечения – это комплекс технических средств сбора, обработки, анализа, интерпретации и применения <данных> и информации, используемых для функционирования ИС.

Средства математического обеспечения – это совокупность средств модельного (различные модели, в том числе математические) и алгоритмического (методы, алгоритмы, правила и т. п.) обеспечения, позволяющих выполнять формализацию и решение задач согласно назначению ИС.

Средства программного обеспечения –комплекс взаимосвязанных системных и прикладных программ регулярного применения, которые управляют работой технических средств и других подсистем в требуемых режимах, реализующих решение функциональных задач (обеспечивающих функционирование подсистем), а также осуществляют взаимодействие человека со всеми средствами ИС.

Средства лингвистического обеспечения – совокупность языковых средств и трансляторов, используемых для повышения эффективности функционирования ИС и обеспечивающих общение человека с другими подсистемами ИС.

Средства информационного обеспечения – совокупность всех унифицированных систем (баз, массивов) <данных> (переменных, постоянных и полупостоянных), документов, единой системы классификации, кодирования, методологии построения и управления ими, схем информационных потоков, необходимых для выполнения ИС своих функций.

Средства технологического обеспечения – совокупность методических и руководящих материалов, охватывающих общесистемные методики, руководящие материалы, нормативно-справочные документы, стандарты, инструкции, приемы, методы и вспомогательные средства для выполнения всех операций технологического процесса постановки и решения задач пользователя с помощью ИС, а также устанавливающих состав, правила отбора и эксплуатации ИС.

Средства логостического обеспечения – совокупность знаний, примеров, задач, методик и т. п., обеспечивающих обучение пользователя умению работать и приобретение им первоначальных навыков работы с ИС и в их составе.

Средства метрологического обеспечения – совокупность стандартов, методик и средств тестирования, определения работоспособности ИС, точности и достоверности получаемых с ее помощью результатов.

Средства организационно-экономического обеспечения – совокупность: а) методов и средств, регламентирующих взаимодействие пользователя и работников с подсистемами ИС и между собой в процессе разработки и эксплуатации ИС; б) экономических параметров, методов организации исследования производства, технологического процесса и труда с использованием ИС, схем взаимодействия задач функционирования системы объект – ИС – субъекты – пользователи, определяющих эффективность, достижение объектом и/или субъектом заданных целей при применении ИС; в) документов, устанавливающих порядок, форму выдачи, требования к документальному оформлению выходных результатов ИС.

Средства правового обеспечения – совокупность правовых норм и нормативных документов, определяющих юридический статус и функционирование ИС и юридически регламентирующих правила, порядок получения, преобразования и использования результатов, вырабатываемых ИС и в ИС.

Средства эргономического обеспечения – совокупность методов и средств, создающих оптимальные условия для эффективного взаимодействия пользователя с различными подсистемами ИС.

Следует еще раз обратить внимание на условность вычленения указанных подсистем: зачастую трудно отделить одну подсистему от другой, например, только аппаратные средства отделить от программных или программные от алгоритмических и т. д. Здесь, как и всюду, речь может идти лишь о превалировании какой-либо подсистемы в выполнении функций системы. Сложность вычленения частей информатики можно условно представить, изображая информатику в виде карты (см. рис. 3.7), леса или, что адекватнее, биогеоценоза. В первых двух случаях каждую часть информатики, например, как на рис. 3.6, формальную, техническую, технологическую и прикладную информатику, можно рассматривать состоящими из своих частей. Допустим, хвойные деревья подразделяются на ели, кедры, сосны, пихты и т. п., цветы – на розы, гвоздики, фиалки и т. д. Если же информатику сравнить с биогеоценозом, то ее можно представить в этом случае с разных сторон, рассматривая разделы, средства, технологические операции, задачи и их составные части, так же, как в таком биогеоценозе, как роща, рассматривать деревья, кустарники, траву; цветы, ягоды; птиц, животных, насекомых; воду, воздух, почву; корни, стебли, ветки, листья, их место, роль, взаимодействие в биоценозе как системе. Попробуйте сами сопоставить элементы информатики подобным элементам рощи.

Информатика как целостность. Таким образом, информатика есть
целое, состоящее из частей, и в то же время нечто целостное. Именно так выступает информатика в отношении к другим объектам и окружающей среде. Об этом, в частности, свидетельствует рассмотрение информатики в составе номенклатуры учебных (образовательных) и научных специальностей [4, табл. 15.1 – 15.3, рис. 15. 1]. Если речь идет об образовательных направлениях и научных специальностях, то информатика в них рассматривается как нечто целостное. Причeм эта целостность интерпретируется в каждом конкретном случае по-разному, в зависимости от того, с какой стороны мы ee рассматриваем. Это четко просматривается в упомянутых таблицах и рисунке, на которых вычленены приоритетные и наиболее важные связи соответствующих направлений и специальностей с частями информатики.

Ситуация здесь аналогична той, когда мы рассматриваем конкретного человека как некую целостность через призму нашего интереса к нему: как работника, отца, общественного деятеля, лидера, любителя анекдотов или песен и т. п.

Информатика как наука выступает как целостность (правда, не всегда
с четко очерченными границами) в отношении с другими “устоявшимися” науками (физикой, химиeй, биологией, историей и т. п.). Аналогично информатика выступает как целостность с такими другими областями деятельности, как сельское хозяйство, здравоохранение, производство и т. п., хотя, безусловно, при тщательном исследовании легко обнаруживаются их общие, как бы сросшиеся части, поскольку нельзя представить себе какую-либо современную область деятельности человечества без использования средств информатики. Например, вычленяя такие области деятельности, как сельское хозяйство или здравоохранение как отрасли, можно ли их отделить от используемых в них средств информатики? Вычленение может быть только условное по предметам, объектам и методам исследования, производства, применения. Кстати, именно по связанной совокупности объектов, предметов, методов и понятия истины информатика рассматривается и выступает как целостность по отношению к другим наукам и областям деятельности.

Информатика как часть надсистемы. Информатика как часть более общей системы – надсистемы – также должна рассматриваться с разных сторон. Информатика, с одной стороны, сильно связанная с другими область деятельности, с другой – объект изучения и применения любого грамотного человека современного общества. Элементы информатики – инструменты жизнеобеспечения и деятельности многих лиц, коллективов, в ближайшее время, по-видимому, необходимый атрибут жизни всего человечества.