СодержаниеСодержание
Раздел I. Базовые понятия и определения информатики..........3
Тема 1................................3
Тема 2...........................10
Тема 3...........................16
Тема 4...........................18
Тема 5...........................18
Раздел II. Вычислительные системы.................23
Тема 6...........................23
Тема 7...........................28
Тема 8...........................29
Раздел III. Инструментальные системы для решения экономических задач...39
Тема 9...........................39
Тема 10............................44
Тема 11............................48
Тема 12............................52
Раздел IV. Перспективы развития информатики и вычислительной техники.54
Тема 13............................54
Список литературы........................56
Номер 74ВведениеРаздел I. Базовые понятия и определения информатики
Тема 1. Информация, данные и знания
Общая часть
? Понятие «информация» и ее определения.
ИНФОРМАЦИЯ (от лат. informatio - разъяснение, осведомление) - любые сведения и данные, отражающие свойства объектов в природных (биологических, физических и др.), социальных и технических системах и передаваемые звуковым, графическим (в том числе письменным) или иным способом без применения или с применением технических средств. С середины 20 века понятие "информация" стало общенаучной категорией, что было связано с введением количественной меры информации, разработкой теории информации, всеобщим распространением ЭВМ, становлением информатики. В более узком смысле ИНФОРМАЦИЯ - содержание сообщения, рассматриваемое в процессе его передачи, восприятия и использования. Возможность быстрой передачи и автоматизированной обработки огромных информационных массивов, возникшая благодаря появлению ЭВМ и развитию средств связи, привела к становлению принципиально новых технологий во многих областях человеческой деятельности. Появился ряд новых научных дисциплин, изучающих и обслуживающих процессы обработки информации.
Важность (ценность) какой-либо информации зависит от множества обстоятельств и, по существу, не поддается формализации. В то же время во многих случаях, в которых применим статистический подход к процессам получения и передачи информации, полезным оказывается введенное К. Шенноном (C. Shannon) представление о количестве информации, содержащемся в том или ином сообщении. Представление о количестве информации тесно примыкает к понятию энтропии. Связь между этими понятиями становится особенно содержательной, если учесть, что получение любой информации (например, в процессе измерения какой-либо физической величины) неизбежно связано с определенными затратами энергии и времени.
? Информация и данные. Информация и информационный процесс.
Как и всякий объект, информация обладает свойствами. Характерной отличительной особенность информации от других объектов природы и общества, является дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих её содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данным в ходе информационного процесса. По окончании процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, т.е. свойства методов могут переходить на свойства данных.
«Данные – диалектическая составная часть информации. Они представляют собой зарегистрированные сигналы.»
С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие свойства: объективность, полнота, достоверность, адекватность, доступность и актуальность информации.
Понятие объективности информации является относительным, это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективные элемент.
Полнота информации во многом характеризует её качество и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапазон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.
Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» - всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются определённым уровнем «информационного шума». Если полезный сигнал зарегистрирован более чётко, чем посторонние сигналы, достоверность информации может быть более высокой. При увеличении уровня шумов достоверность информации снижается. В этом случае при передаче того же количества информации требуется использовать либо больше данных, либо более сложные методы.
«Адекватность информации – степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов» .
Доступность информации – мера возможности получить ту или иную информацию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной.
Актуальность информации – степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям.
? Особенности знаний как формы представления информации.
Термин "знания" (знания в ИС – интеллектуальной системе) приобретает специфический смысл, связанный с определенной формой представления информации в ЭВМ, однако объектом внимания исследователей искусственного интеллекта является и знание в обычном смысле. Формирование базы знаний интеллектуальной системы (ИС) предполагает разработку знаковых структур, позволяющих фиксировать знания из области, для работы в которой предназначается система, и обеспечить выполнение необходимых операций с ними. Построение ИС предполагает также те или иные способы получения знаний, которые должны быть представлены в данной системе. Это могут быть способы получения знаний из книг и иных текстов, используемых в данной области, а также в ходе определенным образом организованной коммуникации с профессионалами (экспертами) в сфере, где будет применяться система. Решение такого рода задач (называемых задачами представления и приобретения знаний) оказалось связанным с вопросами о том, как вообще устроено знание, из чего оно состоит и каковы механизмы его функционирования, какие существуют виды знания, какую роль играет неявное знание в коммуникации и мышлении, что представляют собой когнитивные структуры индивида и логические механизмы рассуждений, - а также со множеством других вопросов относительно знания.
Блок вопросов: Информация и данные
2. Приведите основные операции над данными
«В ходе информационного процесса данные преобразуются из одного вида в другой с помощью методов. Обработка данных включает в себя множество различных операций. Основные операции, которые можно производить с данными:
• сбор данных – накопление информации с целью обеспечения достаточной полноты для принятия решений;
• формализация данных – приведения данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, чтобы сделать их сопоставимыми между собой, т.е. повысить их уровень доступности;
• фильтрация данных – отсеивание лишних данных, в которых нет необходимости для принятия решений; при этом должен уменьшатся уровень «шума», а достоверность и адекватность данных должны возрастать;
• сортировка данных – упорядочивание данных по заданному признаку с целью удобства использования; повышает доступность информации;
• архивация данных - организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме; служит для снижения экономических затрат по хранению данных и повышает общую надёжность информационного процесса в целом;
• защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных;
• приём передача данных между удалёнными участниками информационного процесса; при этом источник данных в информатике принято называть сервером, а потребителя – клиентом;
• преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую или из одной структуры в другую. Преобразование данных часто связано с изменением типа носителя.»
Блок вопросов: Занятия как форма представления информации
2. Какие модели используются при представлении знаний?
Одной из наиболее важных проблем, характерных для систем, основанных на знаниях, является проблема представления знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы.
Приняв за основу тезис о том, что информация является одним из универсальных свойств материи, мы можем рассматривать информацию как форму отражения, при которой структура некоторой системы А представлена элементами системы В в виде структуры А1, то есть в виде модели системы А. Такое отражение мы можем назвать моделированием.
При проектировании модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. «Однородное представление приводит к упрощению механизма управления логическим выводом и упрощению управления знаниями. Представление знаний должно быть понятным экспертам и пользователям системы. В противном случае затрудняются приобретение знаний и их оценка. Однако выполнить это требование в равной степени, как для простых, так и для сложных задач довольно трудно. Обычно для несложных задач останавливаются на некотором среднем (компромиссном) представлении, но для решения сложных и больших задач необходимы структурирование и модульное представление» .
Структуризацией называется процесс внутренней интерпретации данных и знаний путем установления внутренних и внешних структур связей. Сетевой структурой называется такая структура, в которой любой элемент может быть связан с любым другим элементом и порожденный элемент имеет более одного исходного.
Все разнообразие моделей представления знаний можно разбить на два типа: логические и эвристические.
В основу логических моделей представления знаний положено понятие формальной системы, в которой существующие отношения между единицами знаний выражаются с помощью только синтаксических правил.
Эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности предметной области.
Рассмотрим некоторые из типичных моделей представления знаний.
Логическая модель представления знаний.
Логическая модель используется для представления знаний в системе логики предикатов первого порядка и выведения заключений с помощью силлогизма. Основное преимущество использования логики предикатов для представления знаний заключается в том, что обладающий хорошо понятными математическими свойствами мощный механизм вывода может быть непосредственно запрограммирован. С помощью этих программ из известных ранее знаний могут быть получены новые знания.
Продукционная модель представления знаний.
В модели правил знания представлены совокупностью правил вида “ЕСЛИ – ТО”. Системы с базами знаний, основанные на этой модели, называются продукционными системами. Эти системы бывают двух диаметрально противоположных типов – с прямыми и обратными выводами. Типичным представителем первого типа является система MYCIN, используемая для решения задач диагностического характера, а типичным представителем систем второго типа – OPS, используемая для решения проектирования задач.
Представление знаний фреймами.
Фреймовая модель, или модель представления знаний, основанная на фреймовой теории М. Минского, представляет собой систематизированную модель памяти человека и его сознания.
Теория фреймов - это парадигма для представления знаний с целью использования этих знаний компьютером. Впервые была представлена Минским в 1975 году, как попытка построить фреймовую сеть, или парадигму с целью достижения большего эффекта понимания. С одной стороны он пытался сконструировать базу данных, содержащую энциклопедические знания, но с другой стороны, хотел создать наиболее описывающую базу, содержащую информацию в структурированной и упорядоченной форме. Эта структура позволила бы компьютеру вводить информацию в более гибкой форме, имея доступ к тому разделу, который требуется в данный момент. Минский разработал такую схему, в которой информация содержится в специальных ячейках, называемых фреймами, объединенными в сеть, называемую системой фреймов. Новый фрейм активизируется с наступлением новой ситуации. Отличительной его чертой является то, что он одновременно содержит большой объем знаний и в то же время является достаточно гибким для того, чтобы быть использованным как отдельный элемент базы данных. Термин «фрейм» был наиболее популярен в середине семидесятых годов, когда существовало много его толкований, отличных от интерпретации Минского.
Представление знаний семантическими сетями.
Одним из способов представления знаний является семантическая сеть. Изначально семантическая сеть была задумана как модель представления структуры долговременной памяти в психологии, но впоследствии стала одним из основных способов представления знаний в инженерии знаний.ЛитератураСписок литературы
1. Богумирский Б. Эффективная работа на IBM PC в среде Windows 95. – СПб, Питер, 1998.
2. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. - СПб.: Символ-Плюс, 1999.
3. Журнал «Мир ПК», 1999, №5
4. Журнал «Мир ПК», 2002, №8
5. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика. — М.: Наука, 1991.
6. Информатика. Базовый курс. / Под ред. С.В. Симоновича. – СПб: Питер, 2002.
7. Информационные технологии. Учебное пособие. Под ред. А. К. Волкова. М.: ИНФРА-М, 2001.
8. Кибернетика. Становление информатики, под ред. И.М. Макарова. М., 1986.
9. Острейковский В.А. Информатика: Учебник для ВУЗов. – М.: Высшая школа, 1999.
10. Программное обеспечение и операционные системы. Учебное пособие/ Губарев В. Г. Ростов н/Д: Феникс, 2002.
11. Технология Microsoft, “Мир ПК”, № 2, 1999 г
12. Шемакин Ю.И. Знания и информация в самоорганизации систем. М., ИПУ, 1998.
13. Шемакин Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем – М,,Академический проект, 2003.
14. МS Ехсеl 97 (2000). Шаг за шагом,- Есоm, 2002.
|
|
