техники НЭТИ–НГТУ посвящается
Предисловие
Известно, что нельзя построить прекрасное будущее, не зная прошлого или
пренебрегая им. Это касается не только социальных систем, но и развития нау-
ки и техники, тем более их динамично развивающихся областей.
Знание истории научной дисциплины или соответствующей области чело-
веческой деятельности позволяет выявлять приоритет, вклад в нее отдельных
личностей и народов, обнаруживать тенденции, направления развития и, сле-
довательно, корректно прогнозировать будущее, определять перспективные
или, наоборот, возможные тупиковые (в ближайшей перспективе) пути разви-
тия в соответствующих областях, формировать мировоззренческую культуру
занятых в этой сфере лиц.
Поэтому изучение студентами истории развития своей специальности, вне
сомнения, является важной составляющей единения гуманитарной и специ-
альной частей в образовательном процессе.
Желательно историю любого направления рассматривать с научных пози-
ций. Для этого необходимо, по крайней мере, выявить объект (то первичное,
на что направлено исследование), предметы (то, что будет исследоваться в объ-
екте), методы и понятия истинности результатов исследования.
Настоящее пособие посвящено истории развития области человеческой де-
ятельности, которая тесно связана с направлением подготовки студентов выс-
шей школы, неудачно названным «Информатика и вычислительная техника»,
а также описанию современного состояния и ближайшей перспективы разви-
тия методов, средств и технологий информатики.
В связи с этим в первой главе пособия именно информатика (в целом) и вы-
числительная техника (ВТ), как ее часть, и стали объектом исследования. В них
выделяются те предметы, которые будут рассмотрены далее, описаны приме-
няемые методы и обсуждаются вопросы истинности результатов.
Вторая глава посвящена концептуальным аспектам исторического исследо-
вания информатики с пояснением тех фрагментов исследования, которые даль-
ше не будут детализироваться, но понимание которых важно с точки зрения
принятых методологии и системного подхода в исследовании.
В рамках принятых ограничений основной результат изложен в третьей
и четвертой главах в виде хронологии создания и развития тех частей инфор-
матики, которые были выбраны в настоящем пособии как наиболее важные,
и сведений о лицах, внесших значимый вклад в информатику или способство-
вавших практическому применению и распространению ее средств и техноло-
гий. При этом в п. 4.1 приводятся не только фамилии лиц, но и краткие био-
графические сведения о тех, кто упомянут в главе 3, о ком удалось получить
проверенные сведения и кто оставил значительный след в начальной истории.
К сожалению жесткие ограничения на объем книги не позволили привести
сведения о других лицах, упомянутых в п. 4.2, 4.3, особенно внесших и внося-
щих вклад в информатику в последние годы и десятилетия. Автор рассчитывает
на понимание его в этом вопросе и постарается расширить в будущем биогра-
фические сведения о тех, кого читатели сочтут нужным к обязательному вклю-
чению прежде всего в главу 3, а затем уже в п. 4.1.
В вопросах, касающихся ближайших перспектив развития информатики,
автор исходил из следующих посылок. 1. Знание возможных перспектив раз-
вития, даже не совсем точных, итерационно корректируемых, лучше, чем их
незнание. 2. Отсутствие доказательства чего-то (кого-то) нельзя считать до-
казательством того, что это что-то (кто-то) не существует. 3. Чтобы правильно
предсказать будущее, надо знать непредсказуемое, т. е. принципиальные нов-
шества, которые там появятся.
Наконец, в приложениях приведены вспомогательные материалы, позво-
ляющие лучше уяснить и дополнить изложенное в основных главах.
Следует отметить, что при написании пособия в качестве исходных исполь-
зованы рекомендуемые студентам публикации, приведенные в списке литера-
туры, а также многочисленные книги, в том числе справочники и энциклопе-
дии, журналы, газеты, Интернет-публикации (в частности журналы «Открытые
системы», «Компьютерра», Lan, Computer world, Network world, «Сети» и др.).
Особо хочется обратить внимание читателя на следующие обстоятельства.
Во-первых, в русскоязычной литературе иностранные имена и фамилии
часто пишутся совершенно по-разному. В связи с этим в пособии русское на-
писание дается в наиболее часто встречаемом в русскоязычной литературе ва-
рианте, а в том случае, когда разные варианты встречаются одинаково часто
и не всегда легко отождествляются, приводятся разные редакции и, как пра-
вило, иностранный вариант имени и фамилии автора разработки. Случаются
и другие ситуации, в которых решение приходится принимать самому и либо
писать неудачное общепринятое, либо разные варианты. Например, в окруже-
нии фамилия Mauchly (Jhon William) произносилась как Мокли, а в русскоязыч-
ной литературе Мочли, Моучли, Маучли. Или славянское имя Ivan правильнее
по-русски писать Иван или Айвен, Russia — Раша или Россия, Paris — Пари,
Пэрис или Париж, emergent — эмерджентный (от англ. emergence — внезапно
возникший, внезапное появление) или эмергентный (от лат. emergo — выны-
ривать, являться, становится явственным, очевидным)? Лично я предпочитаю
давать русский или международный вариант, но иногда, по частоте встречаемо-
сти в русскоязычной литературе, приходится писать вариант, соответствующий
английскому (а не родному или русскому) произношению.
Во-вторых, в хронологии даны некоторые сведения, которые, на первый
взгляд, не относятся к информатике, но результаты которых способствовали
развитию идей, средств информатики (например, взятые из физики законы
Кулона, Ома, изобретение электрической дуги, ламп накаливания и т. п.), либо
сведения о лицах, способствовавших распространению средств информати-
ки (это руководители фирм, государств, преподаватели и т. п.). Это сделано,
с одной стороны и прежде всего, для того, чтобы показать, как развивалась,
реализовывалась и воплощалась в жизнь творческая мысль (например, лампы
накаливания → электрические лампочки → электронные лампы → триггер →
ЦВМ и т. д.). С другой — для того, чтобы студентам не только было легче при-
вязываться к датам, вспоминая известные им факты, но и самим проследить,
как развивались, перерождались идея, изобретение, открытие, сделанные
в одной области, при переходе к другой области техносферы, либо при переходе
от инженерного продукта через бизнес — проект к товару. В качестве приме-
ра приведем историю изобретения и широкого распространения флэш-памяти
(флэшки, fl ash — memory, сейчас USB Flash Drive) — разновидности полупро-
водниковой энергонезависимой перезаписываемой памяти ПППЗУ. Она была
изобретена в 1984 г. Фудзио Масуокой (Toshiba, Япония). Ее промышленное
производство (256 Кбит) началось в следующем году. Однако из-за плохого от-
ношения цена/объем она не пользовалась популярностью. После выступления
Ф. Масуоки в 1984 г. на конференции в Сан-Франциско (США) компания Intel
в 1988 г. выпустила свой первый вариант флэш-чипа NOR — типа, который
начали использовать в качестве дорогостоящего накопителя в оборудовании
самолетов. Только после того, как в 1990-е годы российский эмигрант из Пер-
ми с коллегами (Израиль) предложили технологию ее удешевления (удачный
бизнес-проект!) — сделать флэшку маленькой и записывать в нее данные че-
рез USB-порт ПК, венчурные фирмы Израиля профинансировали проект и как
продукт продали «Toshiba» и «Intel», обеспечив идеологам и изобретателям мно-
гомиллионные роялти. Название «флэш» придумал коллега Ф. Масуоки Сёдзи
Ариидзуми, вспомнив фотовспышку (англ. fl ash). Это пример доведения инже-
нерной разработки — продукта до товара.
Учитывая большой объем фактологических сведений, автор допускает воз-
можность наличия некоторых пропущенных им опечаток и неточностей, раз-
ного написания одних и тех же иностранных фамилий в русском варианте. По-
этому автор заранее благодарен всем, кто, обнаружив опечатки и неточности,
сообщит ему об этом, чтобы внести необходимые коррективы в текст в после-
дующем, а также при преподавании дисциплины.
Автор искренне благодарен рецензентам и всем, кто сообщил о замеченных
при издании упрощенного варианта пособия 2007 г. опечатках, неточностях,
внес конструктивные предложения по уточнению фактов, в частности доценту
кафедры «Компьютерные системы и сети» МГТУ им. Н. Э. Баумана, к.т.н., до-
центу К. С. Хомякову, а также А. Р. Гейнц за помощь в е-поиске биографических
данных и О. В. Малявко за большой вклад в трудный итерационный процесс
подготовки рукописи пособия к изданию.
Глава1
1.1. Вводные замечания и основные определения
Термин информатика впервые применил, по-видимому, Ф. Дрейфус
(Ph. Dreyfus; Термин l’informatique, Франция, Gestion, 1962. — Vol. 5. № 6 —
P. 240—241) для обозначения теории, методов и средств обработки данных
при помощи ЭВМ, а затем наш соотечественник профессор Федор Евге-
ньевич Темников в 1963 году, назвав таким образом интегральную науку
об информации, состоящую из трех составных частей — теорий: информа-
ционных элементов, процессов и систем. Почти параллельно и независи-
мо термин информатика (informatique) укореняется не только во Франции
как объединение терминов информация (information) и автоматика (automatique)
для обозначения области автоматизированной (т. е. с участием чело-
века, не полностью автоматической) переработки информации в обществе,
как наука, изучающая процессы передачи и обработки информации — се-
мантики (смыслового содержания) данных, но и в СССР (Михайлов А. И.,
Черный А. И., Гиляревский Р. С. Информатика — новое название теории
научной информации // Научно-техническая информация, 1966. — № 12).
В английском языке этому документально-библиографическому понима-
нию термина информатика соответствует термин information science, в не-
мецком Informationswissenschaft, во французском science de l’information, в то
время как компьютерной трактовке соответствует англоязычное computer
science — компьютерная наука.
Разное понимание термина информатика продолжалось около двух деся-
тилетий. Эволюция сближения толкования продолжается до сих пор. Не оста-
навливаясь на них (см. описание эволюции, например, в [3]), приведем то,
которым будем руководствоваться в настоящем пособии [3, 4]. Однако до это-
го приведем трактовку тех терминов, которые будут использоваться в даль-
нейшем. В компактном виде она дана в табл. 1.1 [3—5]. Прокомментируем эти
определения.
Что такое информатика?
Таблица 1.1. Исходные термины
Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Наблюдение (observation)
Метод исследования, основанный на целевом пассивном
однократном восприятии объекта в реальных условиях
(пассивный опыт)
Эксперимент (experiment)
Научно поставленный в учитываемых и/или регулируемых
естественных или искусственных условиях активный опыт
с исследуемым объектом или его моделью, допускающий
многократное повторение
Сигнал (signal) В теории эксперимента: «внутриобъектный» физический носитель (источник, поставщик) информации, недоступный непосредственному восприятию субъектом.
2. В теории связи и управления: физическое средство
хранения и передачи (переносчик) информации в пространстве и времени
Данные (data) Доступная для восприятия субъектом «внеобъектная»
совокупность (набор) символов, записей, чисел, изображе-
ний,…, в частности числовых или графических значений
отсчетов сигналов, хранящаяся на материальных носителях
(хранителях!) информации и рассматриваемая как носитель
(источник!) информации об объекте безотносительно к ее
содержательному смыслу, т. е. в отрыве от содержащейся
в ней информации
Знания (knowledges) Проверенные практикой, требующие постоянного до-
полнения и оценки истинности, результаты познания
действительности, модели, полезные сведения (гипотезы,
идеи, теории, выводы, понятия, законы, закономерности,
концепции, …): знания 1 (знания 1-го рода) — объекты (опе-
ранды) сбора, обработки, анализа — носители информации;
знания 2 (знания 2-го рода) — сама информация, семантика,
сведения о действительности, об объекте
Контент (content) Любое информационно значимое наполнение информаци-
онного ресурса
<Данные> = <data> Сигналы данные знания-1 контент = надные контент
Надные (tada) Сигналы данные знания-1
Протознания
(protoknowledges)
Часть информации, которая может быть преобразована
в знания об объекте согласно цели его исследования
Новости (news) 1. Новое, только что полученное сообщение, известие.
2. То содержательное, что является для субъектов новым,
ранее не известным
Информационный
мусор (informational
rubbish)
Содержащиеся в <данных> сведения, не имеющие полезной
для пользователя информации об исследуемом объекте,
но многократно увеличивающие издержки пользователя
1.1. Вводные замечания и основные определения 11
1 Точка зрения автора. В отличие от четко определяемых в математике понятий
с термином информация следует поступить так же, как с понятием материя в физике. Из
начально дается «рабочее» определение, а далее все усилия науки направляются на уточ-
нение понимания этого определения. Ведь до сих пор нет ясного окончательного ответа
на многие физические вопросы, например: «Что такое материя, а тем более темная мате
рия». Примем за исходное тот факт, что информация не сводится к материи, имеет совершенно отличные от материи свойства, такие, например, как невозможность проявления ее вне (информационного) взаимодействия материальных объектов, передача ее в этом взаимодействии без возможной потери для одного материального объекта при приобретении другим, относительная инвариантность к материальному носителю (независимость от носителя) и кодовому представлению; неаддитивность, некоммуникативность,
неассоциативность, несоответсвие между количеством и качеством, неисчезаемость
и неустареваемость, слабая зависимость ценности информации от затрат на ее получение;
безграничность (в отличие от ограниченных материальных ресурсов) и т. д. Под относи-
тельной инвариантностью информации понимается ее зависимость от сигнала как пер-
вичного физического (материального) носителя — источника (считывателя) информации
(рентгеновские лучи могут сосчитать и нести информацию о состоянии внутренних ор-
ганов, например, затемнение легких, как сигналы о состоянии этих органов, а оптические
лучи нет) или от кодового представления, а вот вид материального носителя кода, как
носителя-хранителя информации, содержащейся в них, уже не важен (будет ли рентге-
новский снимок на фотопленке, на бумаге, экране дисплея и т. д.), не важно (без учета
затрат, искажений, помехоустойчивости и т. п.) и как он будет адекватно закодирован, —
все равно, если качество изображения то же самое. С прагматической точки зрения со-
став информации в виде «новости ∨ знания ∨ протознания, программа, конструкция, …
∨ мусор» относителен. Например, новости да и некоторые знания воспринимаются как
полезная информация лишь при первом, втором их восприятии, а при частом повторении
становятся протознаниями для дальнейших задач или информационным мусором. Затем,
по мере познания, будем строить разные модели информации, ее места и роли во Вселен-
ной. Например, есть основание полагать, что при клонировании именно информация,
находящаяся в клетке, определяет будущее клона. А если так, то ее можно (если знать —
как!) извлечь, сосчитать, переписать в другой носитель, более удобный, чем клетка, для
хранения при последующей передаче, может быть, не одному, а многим клонам через ис-
кусственные изначально «информационно пустые» клетки. Отсюда следует, что вместо
одной меры количества информации будут введены несколько мер, отражающих разные
составляющие аспекты информации, как для составляющих вещества и энергии есть раз-
ные меры: размеров, массы, работы, мощности, температуры, давления и т. д.
Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Информация1
(information)
1. Совокупность полезных содержательных сведений,
имеющихся в <данных> об исследуемом объекте.
2. Сведения, смысл, программа действий, конструкций
и т. п., содержащиеся в сигналах, данных, знаниях, кон-
тенте, кодах как ее носителях.
3. Семантика сигналов, символьных сообщений, чисел,
записей, изображений.
4. Модели (знания, образы, программы, конструкции, …)
∨ протознания ∨ информационный мусор
Таблица 1.1. (продолжение)
12 Глава 1. Что такое информатика?
Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Сбор <данных>
(<data> collection)
Действия с <данными>, направленные на их съем, восприя-
тие, получение, передачу, накопление, …, не приводящие
(по своему назначению) к изменению имеющейся в них
информации, их смыслового содержания, семантики
Обработка надных,
контента
(tada and content processing)
Действия с надными и контентом, направленные на пре-
образование содержащейся в них и интересующей ис-
следователя информации к компактному, удобному для
хранения, передачи и анализа виду и приводящие к априори
ожидаемому изменению семантики, ценности, секретности,
избыточности, защищенности, эстетического содержания
и других особенностей информации, находящейся в них.
Обработка не добавляет информации
Анализ <данных> (над-
ных и контента)
(tada and content analysis)
Действия с <данными>, направленные на извлечение из них
имеющейся в них информации об исследуемом объекте,
на получение по имеющимся <данным> новых <данных>,
содержащих в себе извлеченную из первых информацию
об объекте, и на интерпретацию получаемой информации
Интерпретация резуль-
татов обработки и ана-
лиза надных и контента
(interpretation of tada
and content processing
and analysis results)
Истолкование, разъяснение смысла, значения результатов,
их «перевод» на язык, в термины, образы, …, доступные, по-
нятные пользователю (результатов)
Применение результа-
тов обработки и анали-
за надных и контента
(application of tada and
content processing and
analysis results)
Использование результатов пользователем для решения его
теоретических и практических задач
Технологический
процесс (technological
process)
Последовательность направленных на получение заданного
результата (продукта) физических и мысленных действий
(технологических операций), каждое их которых основа-
но на использовании каких-либо естественных процессов
(физических, химических, биологических и др.) и человече-
ской деятельности или работы заменяющих его (человека)
автоматов
Моделирование
(объекта-оригинала)
(modelling)
Метод исследования, основанный на замене исследуемого
объекта-оригинала его моделью, на работе с ней (вместо
объекта) и переносе полученных по модели результатов
на объект
Таблица 1.1. (продолжение)
1.1. Вводные замечания и основные определения 13
Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Модель (объекта-
оригинала) /model (of
object-original)/
Целевой вспомогательный объект — образ объекта-
оригинала, отражающий наиболее существенные для
достижения цели «исследования»1 закономерности, суть,
свойства, особенности строения и функционирования
объекта-оригинала
Измерение (количе-
ственное, численное,
метрологическое) (measurement,
measuring /
quantitative, numerical;
metrological/)
1. Опытное нахождение количественного значения (эк-
вивалента) физической величины с помощью специ-
альных средств путем сравнения измеряемой величины
с некоторой мерой, значение которой принято за еди-
ницу измерения.
2. Действия, связанные с нахождением числового значения
измеряемой физической величины в принятых единицах
измерения.
3. Преобразование множества значений физических вели-
чин в числовое множество или множества физических
величин в множество математических величин
Измерение (обобщенное
понятие, алгоритми-
ческое, символьное)
(measurement)
1. Алгоритмическая операция, в результате выполнения
которой наблюдаемому состоянию (материального)
объекта (процесса, явления) ставится в соответствие
определенное обозначение: число, номер или символ.
2. Действие по установлению соответствия определенно-
му состоянию наблюдаемого (исследуемого) объекта
(явления, процесса) символа (числа, номера) из выбран-
ной для регистрации этого состояния измерительной
шкалы.
3. Преобразование множества состояний физического
объекта в множество символов измерительной шкалы
Измерительная шкала
(measuring scale)
Множество обозначений (чисел, номеров, символов), ис-
пользуемых для регистрации состояния наблюдаемого
объекта
Сила измерительной
шкалы (measuring scale
strength)
Допустимое количество операций (действий) над данными,
выраженными в этой шкале
Вычисление (calculation,
computation,
computing)
1. Выполнение арифметических и логических операций.
2. Произведение арифметических действий над числами.
3. Преобразование одного множества чисел в другое мно-
жество чисел
Таблица 1.1. (продолжение)
1 Здесь и далее слово «исследование» понимается обобщенно, а именно как изуче-
ние, описание, управление, проектирование.
14 Глава 1. Что такое информатика?
Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Исчисление (calculus) Выражение в каком-либо числе, количестве1. .
2. Формализованный вывод логических утверждений.
3. Процесс образования синтаксически правильных
символических выражений из букв алфавита системы,
языка, которые ставятся в соответствие предметам
определенной области (например, объективного мира).
4. Преобразование одного множества выражений, утверж-
дений, знаний в другое
Идентификация (объекта) (identifi cation)
Часть (этап) моделирования объекта, связанная с построе-
нием математической модели объекта по эксперименталь-
ным надным
Оценивание (статистическое) (оценка — как
процедура) — estimation.
Оценка — функция наблюдений — estimator.
Оценка — численное
значение — estimate
1. Получение приближенного значения характеристик
или параметров случайных элементов (величин,
векторов, функций) по их реализациям (выборочным
надным, выборке из генеральной совокупности).
2. Математические операции определения значений
параметров и характеристик случайных элементов
путем вычисления их по выборке из генеральной сово-
купности
Имитация (объекта)
(от лат. imitatio — подражаю) (imitation)
Подражание, более или менее точное воспроизведение
свойств, строения или функционирования объекта, воспро-
изведения его в разнообразных вариантах.
Часть (этап) моделирования, связанная с искусственным
воспроизведением всех или части рабочих функций или
свойств моделируемого объекта с помощью модели (на мо-
дели)
Симуляция (от лат. simulation
— притворство)
(simulation)
Сознательно организованная ложная имитация объекта
Эмуляция (от англ.
emulation — подража-
ние)
1. Создание средствами данной операционной системы
(ОС) условий для работы компьютерных программ,
предназначенных для другой ОС.
2. Имитация функционирования всей или части одной
системы средствами другой системы без потери функ-
циональных возможностей и искажения получаемых
результатов
Гéнезис (объекта)
(genesis)
Определение состояния (объекта) в прошлом
Диагностика (объекта)
(diagnostics)
Определение состояния (объекта) в настоящем
Таблица 1.1. (продолжение)
1.1. Вводные замечания и основные определения Термин (английский
эквивалент)
Толкование термина
Прогнозирование
(объекта) (prediction,
forecasting)
Определение (предсказание) состояния (объекта) в будущем
Система (system) Модельное представление чего-либо или кого-либо (объ-
екта) в виде совокупности взаимосвязанных элементов,
объединенных для реализации общей цели, обособленных
от окружающей среды, взаимодействующих с ней как целое
и проявляющих при этом основные системные свойства
объекта
Метод (method) Правило или система стандартных правил, подходов, спосо-
бов, путей, приемов, действий, направленных на достиже-
ние цели или решение конкретной задачи
Алгоритм (algorithm) 1. Формальное представление, точное предписание (в виде
конечного набора правил), однозначно определяющее
содержание и последовательность чисто механически вы-
полняемых действий (алгоритмических операций), пере-
водящих исходные данные задачи в искомый результат.
2. Сам процесс решения поставленной задачи в виде такой
совокупности действий (операций), предпринимаемых
по строго определенным правилам, которая после по-
следовательного (пошагового) их выполнения приво-
дит к такому ее решению, когда результат однозначно
определяется исходными данными
Прежде всего рассмотрим понятие сигнал и связанные с ним примыкающие
понятия.
В теории эксперимента под сигналом понимается «внутриобъектный» (т. е.
порождаемый объектом), недоступный, как правило, непосредственному вос-
приятию субъектом физический (материальный) носитель (поставщик) инфор-
мации. В отличие от этого понятия в теории связи и управления под сигналом
понимается любой физический носитель (переносчик) информации как сред-
ство ее хранения, воздействия и передачи (перенесения) в пространстве и во
времени. В теории моделирования и в прикладной математике термин «сигнал»
иногда используется (что нельзя признать удачным!) не в смысле физической
реальности, действительности, а в смысле ее модели. Например, под случай-
ным сигналом понимается не сам физический носитель информации, моделью
которого является случайная функция (процесс или последовательность) либо
ее реализация, а именно описывающая его случайная функция либо ее реали-
зация (см., например, книгу Давенпорт В. Б., Рут В. Л. Введение в теорию слу-
чайных сигналов и шума. — М.: Изд-во иностр. лит., 1960, а также большинство
Таблица 1.1. (окончание)
16 Глава 1. Что такое информатика?
книг и статей по статистическому, в том числе спектральному анализу сигна-
лов). Иными словами, здесь неосознанно происходит подмена экспериментальной
реальности ее модельным представлением!
Близкое к понятию «сигнал» понятие данные. Под ними будем понимать лю-
бую доступную для восприятия субъектом «внеобъектную» (т. е. «оторванную»
от объекта, рассматриваемую «в отрыве» от него) совокупность символов, запи-
сей, изображений ..., хранящихся на материальных носителях (хранителях!) ин-
формации, рассматриваемых как носитель (источник!) информации об объекте
безотносительно к их содержательному смыслу, т. е. в отрыве от содержащейся
в них информации.
Условно говоря, сигналы как бы постоянно связаны с объектом, порож-
дающим информацию, являются его элементами, встроены в него. Данные же,
с одной стороны, уже оторваны от объекта, «порождающего» информацию,
с другой — рассматриваемые как синанды, т. е. операнды (объекты) синтакти-
ческих информационных технологических операций, отрываются нами от со-
держащейся в них информации, с третьей — получаются с бóльшим участием
субъекта. Данные как синанды сами по себе, а не по отношению к содержащей-
ся в них информации, могут выступать как объекты сбора, хранения, передачи,
приема и т. д. Их физическими носителями (хранителями!) являются: бумага,
диски, флэшки, картины, фотографии, другие процессы и вещества. В этом
смысле в информатике сигналы и данные рассматриваются не как физические,
а как семантические, содержательные носители информации.
Это же относится и к знаниям — проверенным практикой (или допускаю-
щим такую проверку) и выраженным в виде моделей (идей, гипотез, теорий,
выводов, понятий, образов, закономерностей, классификаций, методик, за-
ключений, концепций, парадигм и т. п.) результатам познания действитель-
ности, отражения ее в сознании, мышлении человека. Знания — это полезные
сведения, которые могут многократно использоваться людьми для решения тех
или иных задач, требующих постоянного дополнения и оценки истинности.
Как следует из изложенного, знания:
еще более оторваны от объекта, являются лишь одной из его 1) о моделей,
а не бытием, действительностью, реальностью, как сигналы, или ове-
ществленной опосредованной реальностью в виде данных;
2) они не могут появиться без активного участия субъекта — естественно-
го или искусственного интеллекта;
3) отличаются от данных внутренней интерпретируемостью, структури-
рованностью, способностью к означиванию и инициированию даль-
нейших действий.
Кроме того, знания, аналогично сигналам и данным, могут выступать как
синанды (знания 1-го рода) и как семанды (знания 2-го рода), представляющие
1.1. Вводные замечания и основные определения 17
собой соответствующую часть информации (рис. 1.1). Заметим, что семанды —
это операнды семантических операций, например, знания-2, протознания,
информационный мусор. При этом знания-2 представляют собой ту часть ин-
формации, которая отличается логической полнотой, ограниченностью набора
и (в завершенном варианте) проверенностью практикой, действием. Они вклю-
чают в себя всю имеющуюся у исследователя релевантную информацию о рас-
сматриваемом объекте.
Чтобы избежать путаницы между словами «данные» и <данные> как объеди-
нение сигналы ∨ данные∨ знания-1 (без контента), можно заменить последний тер-
мин на í , поступив так же, как в спектральном анализе заме-
нили одну характеристику " на другую, близкую по смыслу, но отличную
по сути .В английском варианте это будет заменой .
Рис. 1.1. Условное изображение связи синандов, информации и их реальных
проявлений с объектами и субъектами (степень насыщения цвета от-
ражает степень участия объекта или субъекта)
Прагманды – операнды прагматических операций
Семанды - операнды семантических операций
Вред
Польза
Нейтральность
Действия
Информация Знания(2)
Протознания
Данные
Синанды – операнды
синтактических операций
Среда
Среда
Объект
Информационный
мусор
Субъект
Объект
Анзния
Сигналы
18 Глава 1. Что такое информатика?
Можно поступить аналогично с терминами «знания-1» и «знания-2», со-
хранив термин знания только за знания-2 и заменив термин " Пытливый читатель спросит: «Зачем все это надо?» Ответ прост. Чтобы лиш-
ний раз напомнить о принципиальной разнице между понятиями «надные» =
сигнал данные анзния как носителями информации, с одной стороны, и са-
мой информацией, которая равнозначна понятиям новости знания протоз-
нания ∨ информационный мусор и содержится в них — с другой (см. разные оси
координат на рис. 1.1).
Информация об объекте — совокупность семантики, содержательных сведе-
ний, имеющихся в надных и контенте об исследуемом объекте. Она представля-
ет собой объединение новостей (новых для получателя семантических единиц),
моделей (знаний-2, программ, проектов, …), протомоделей (протознаний) и ин-
формационного мусора.
Релевантная информация об объекте — часть полезной (для получателя,
держателя) информации — совокупность сведений о рассматриваемом объек-
те, уменьшающая степень неопределенности о нем у ее получателя. В отличие
от знаний полезная информация может быть логически неполной, противоре-
чивой, не всегда достоверной и т. п. Иными словами, знания-2 — это полезная
информация, представленная в формализованном виде, очищенная от при-
месей и упакованная в форму, удобную для ее интеллектуального «перевари-
вания».
Протознания — это часть информации, из которой могут быть получены
новые (дополнительные, уточняющие или опровергающие предыдущие пред-
ставления об объекте) знания-2, в том числе из сигналов, данных и имеющих-
ся знаний-1 (анзний) о нем. Если знания можно разбить по уровням (1, 2, 3, …,
метазнания), то протознания имеют как бы свои уровни (0, –1, –2,…, хаóс)1.
Остальная часть информации — информационный мусор. Это содержащие-
ся в сигналах, данных, знаниях-1 (анзниях) и контенте сведения (семантика,
смысл, суть), в частности, за счет их избытка, лишенные полезных для поль-
зователя новостей, знаний и/или протознаний. Такие сведения многократно
увеличивают издержки пользователя (финансовые, временные, материальные,
интеллектуальные и пр.) при их анализе, интерпретации, извлечении из них
новостей и знаний. При этом уровень части информации, относимой к мусору,
зависит от ряда обстоятельств (сути решаемой задачи, «ширины» и «глубины»
требуемого решения, рассматриваемого объекта, средств извлечения знаний-2,
качества исходных <данных> и т. д.). В этом смысле сигналы, данные, анзния
и контент как носители полезной информации и информационного мусора
будем в дальнейшем условно обозначать одним словом <данные> = надные 1 Хаóс (др.-греч. chaos /χάος/ — зияние) — неразбериха, крайний беспорядок.
1.1. Вводные замечания и основные определения 19
контент, а операнды синтактических операций — уже упоминавшимся словом
синанды. Таким образом, под <данными> будем понимать надные и/или кон-
тент, где надные это текущие значения отсчетов сигналов, числа, факты, идеи,
выраженные в формализованном виде, обеспечивающем возможность их сбо-
ра, хранения, обработки, передачи, анализа и т. п.
Поясним отличие между терминами сигнал, данные, знания-1 (анзния) и ин-
формация на примере температуры тела (или давления, роста, массы, …) чело-
века. Температура тела человека является сигналом о состоянии его (человека)
здоровья, находится «внутри» человека («внутри объекта»), «живет» с ним, еже-
моментно представляя своим истинным значением состояние организма, свой-
ственное именно этому индивидууму, недоступна (без измерения!) кому-либо.
Чтобы информация, содержащаяся в этом сигнале о состоянии здоровья чело-
века, была доступна для применения, температуру надо измерить. В результате
измерения получаем данные, представляющие собой значения отсчетов сигна-
ла (измеренные, конечно, с какой-то погрешностью) в фиксированные моменты
времени (также измеряемые с погрешностью). Они также несут информацию
о состоянии здоровья пациента, но, во-первых, она уже, как правило, несколько
искажена за счет неточности измерения значений как самой температуры, так
и момента времени, к которому относится этот результат измерения, во-вторых,
оторвана от объекта. Что это значит? Во-первых, такое же значение температуры
могут в то же время иметь разные люди, в то время как температура конкретного
человека (ее динамика, значение, состояние) уникальна. Во-вторых, измерен-
ное значение характеризует состояние пациента в момент измерения, а не сей-
час, вчера, завтра, ежемоментно. В-третьих, результат может быть представлен
в разных шкалах, придуманных людьми, в том числе слабых типа усредненных
понятий: большая, маленькая, нормальная, весьма относительно отражающих
индивидуальные особенности человека. Для одного пациента нормой может
быть 36,7 °С, для другого — 36,5 °С, для третьего — 37,0 °С. Причем, эта норма —
усредненная в течение суток. Знаниями здесь могут быть усредненные сведения
о том, какому виду болезни какие значения температур могут соответствовать,
какова динамика поведения температуры при развитии болезни, ее ожидаемые
и реальные реакции на лекарства и т. д. При этом знания-1 — набор усреднен-
ных сведений об этом, собранных, хранящихся, например, в справочниках,
а знания-2 — конкретные сведения о состоянии наблюдаемого пациента, их от-
ражение в значениях температуры и многое другое, на основании которых врач
будет принимать решение о состоянии здоровья пациента.
Уяснив принципиальную разницу между понятиями «надные» и информа-
ция, следует отметить, что допустимо (но не желательно!) использовать их (что
часто и делается!) как синонимы. Это имеет место, когда из контекста ясно,
о чем идет речь, т. е. когда мы реально совершаем операции с надными, а имеем
20 Глава 1. Что такое информатика?
в виду информацию, в них содержащуюся. Заметим, кстати, что информация
в ряде таких операций может не претерпевать изменений. Поясним сказанное.
В процессе эксперимента мы получаем (измеряем, снимаем, воспринима-
ем), накапливаем, передаем, храним, упорядочиваем, структурируем, представ-
ляем (отображаем) и совершаем другие действия над надными, не приводящие
(по функциональному назначению этих действий) к изменению смыслового
содержания, ценности, секретности и других особенностей информации, со-
держащейся в них. Условно все эти действия (операции) можно, учитывая не-
которую некорректность замены совокупности различных по смыслу терминов
одним, определить одним обобщающим понятием — сбор надных (об объекте),
что в данном контексте эквивалентно (но не равнозначно!) словосочетанию сбор
информации (об объекте).
Заметим, что, если при сборе осуществляется отказ от всех возможных над-
ных в пользу специально получаемой их части — выборки, мы имеем дело с вы-
борочными методами исследования.
Аналогично, вместо терминов преобразование, сокращение объема, сжатие,
распознавание, кодирование, генерирование, защита и других операций над над-
ными, обозначающих формализованные действия, направленные на приведе-
ние интересующей исследователя информации, которая содержится в надных,
к более удобному, компактному для анализа виду (т. е. действия, связанные
с частичным, априори прогнозируемым изменением смысла, семантики, зна-
ний, ценности, полезности, важности, секретности, эстетического содержания
и других особенностей информации, содержащейся в этих надных), будем при-
менять термин обработка надных, что эквивалентно (в употребляемом контек-
сте) словосочетанию обработка информации. Например, при обработке выборки
результатом ее чаще всего являются выборочные характеристики, используе-
мые самостоятельно или как оценки характеристик всей генеральной совокуп-
ности. Подобная обработка надных называется их сверткой или сверткой ин-
формации [5].
Из изложенного ясно, что сбор и обработка надных или информации от-
носятся к синтактическим операциям. При сборе и обработке их компоненты
выступают как синанды. В этом и проявляется эквивалентность надных и ин-
формации.
Операции, связанные с извлечением информации из надных, с получением,
согласно поставленным целям, по имеющимся надным новых знаний (теорий,
идей, выводов, решений и т. п.), объединим понятием анализ надных или анализ
информации. Анализ является семантической операцией, в которой компонен-
ты выступают как семанды — операторы семантических операций. Заметим, что
иногда под анализом данных понимают такие процедуры получения сверток,
которые не допускают формального алгоритмического подхода [5].
1.1. Вводные замечания и основные определения 21
При обработке (как, впрочем, при сборе и обычном, сверточном, анализе)
надных содержащееся в них количество информации не может быть увеличено.
При этом происходит лишь преобразование информации к виду, более удоб-
ному (по сравнению с полученным во время или после сбора) для дальнейших
операций анализа, интерпретации и применения результатов обработки. Заме-
тим также, что анализу <данных> предшествует их сбор и обработка. Поэтому
словосочетание анализ <данных> или анализ информации часто будет использо-
ваться в расширенном понимании, объединяющем все операции с <данными>
или информацией. Мы постараемся при необходимости делать различие между
понятиями сбор, обработка и анализ.
Следующее важное понятие — интерпретация результатов обработки и ана-
лиза <данных> (надных, контента) и информации. Под ним понимается ис-
толкование, разъяснение смысла, значения, перевод результатов на язык, в тер-
мины, образы, доступные, понятные пользователю. Обратим внимание на два
обстоятельства. Во-первых, на некорректность словосочетания «интерпретация
сигналов» или интерпретация данных. Интерпретировать можно только инфор-
мацию, в частности, знания, т. е. то, что содержится в сигналах, данных, явля-
ется результатом их обработки, анализа, а не сами сигналы, данные, знания-1
как носители информации, знаний-2. Во-вторых, на то, что интерпретация от-
носится к семантическим операциям.
Под применением результатов обработки и анализа <данных> и информа-
ции будем понимать действия, связанные с использованием этих результатов
для решения теоретических и практических задач, реализацией технологии,
достижением конкретных целей, в которых сбор, обработка, анализ <данных>
и информации и интерпретация их результатов — лишь промежуточные, вспо-
могательные и необходимые технологические этапы, операции.
Действия, операции, связанные с применением результатов, относятся
к прагматическим, а любые используемые при этом операнды назовем прагман-
дами. К ним относятся польза, вред, нейтральность от применения результатов
сбора, обработки, анализа, интерпретации <данных> и информации. В связи
с этим заметим, что рис.1.1 отражает наиболее часто встречающуюся ситуацию,
когда синандами, семандами и прагмандами являются те операнды, которые
отложены по осям координат. В общем случае синандами, семандами и праг-
мандами в определенных ситуациях могут выступать любые компоненты <дан-
ных> и информации.
Следующее важное, недавно появившееся понятие — интеллектуальный
анализ <данных>. Интегрируя разные подходы к определению этого терми-
на, будем трактовать его как обобщенное понятие, связанное с извлечением
знаний-2 из <данных>.
22 Глава 1. Что такое информатика?
Интеллектуальный анализ <данных> (ИАД) есть одна из разновидностей
анализа <данных>. Отличительная особенность ИАД — использование есте-
ственного и/или искусственного интеллекта для выявления, получения допол-
нительной информации из тех же самых <данных> по сравнению с той, которая
получается при применении традиционных формализованных процедур как
технологических операций анализа. Под ним будем понимать анализ, связан-
ный, во-первых, именно с неформализованным извлечением знаний-2 об ис-
следуемом объекте, породившем <данные>, непосредственно из этих <данных>
(ИАД-1); во-вторых, с получением новых знаний-2 об объекте на базе извле-
ченных знаний-1,2, виртуальных1 <данных> об объекте и естественного и/или
искусственного интеллекта (ИАД-2); в-третьих, с поиском, выбором, синтезом
методов и средств обработки и анализа <данных> с учетом поставленных це-
лей исследования объекта (ИАД-3). При интеллектуальном анализе <данных>
(в условиях априорной неопределенности о них или о средствах и технологиях
работы с ними) обязательным является решение специфических задач и выпол-
нение соответствующих технологических операций, относящихся к задачам
и операциям искусственного или естественного интеллекта, таких, например,
как распознавание образов, моделирование, выбор вариантов, упорядочение
(ранжирование), получение выводов, сегментация, выявление ассоциаций
и исключений, снижение или увеличение размерности факторного простран-
ства и т. п.
Таким образом, просто анализ <данных> так же, как и их обработка, не вле-
чет за собой увеличения информации об объекте и/или условиях эксперимен-
тирования с ним, а подразумевает лишь извлечение имеющейся в <данных>
информации на базе априори известных формальных процедур (алгоритмов,
правил, ...). Интеллектуальный же анализ <данных> связан с добавлением ин-
формации об объекте и/или методах и средствах анализа, с привнесением ее
интеллектом в виде соответствующих гипотез, идей, моделей, образов, выво-
дов, заключений, закономерностей, … (в том числе полученных путем анализа),
адекватных цели исследования, объекту, условиям экспериментирования и т. д.
Понятно, что подобное вычленение (выделение) интеллектуального анализа
условно, поскольку анализ без интеллектуальных операций, хотя бы простей-
ших, четко формализованных, не может иметь места. Заметим, что любая фор-
мализация, структурирование, обработка <данных> привносит в них элементы
знаний, которые могут быть использованы для синтактических, семантических
и прагматических действий с <данными>. В сжатой форме задачи, решаемые
ИАД, представлены в [5].
1 Явно не существующих, но неявно присутствующих в имеющихся <данных>
и допускающих реальное появление, получение их при определенных условиях в силу
того, что информация, которую они несут (или могут нести), порождена (или может
быть порождена) исследуемым объектом.
1.1. Вводные замечания и основные определения 23
Наконец, коснемся важных для настоящего пособия понятий — алгоритм
и метод.
Обычно (см., например, [5]) под методом (от греч. methodos — путь к чему-
либо) понимают правило или систему стандартных правил, подходов, спосо-
бов, путей, приемов, действий, направленных на достижение цели или реше-
ние конкретной задачи. Алгоритм же (решения какой-либо задачи) понимается
двояко. Во-первых, это формальное представление, точное предписание (в виде
конечного набора правил), однозначно определяющее содержание и последова-
тельность чисто механически выполняемых действий (алгоритмических опера-
ций), переводящих исходные данные задачи в искомый результат. Во-вторых,
сам процесс решения поставленной задачи в виде такой совокупности действий
(операций), предпринимаемых по строго определенным правилам, которая по-
сле последовательного (пошагового) их выполнения приводит к такому ее реше-
нию, когда результат однозначно определяется исходными данными.
Таким образом, для алгоритмов характерны следующие особенности:
дискретность процедур — расчлененность определяемого алгоритмом про-
цесса решения на отдельные элементарные акты (действия, операции), воз-
можность выполнения которых не вызывает сомнения и выполнение каждого
из которых возможно только после завершения всех операций на предыдущем
этапе (шаге);
определенность (общепонятность и детерминированность) действий —
жесткая, четко определенная последовательность элементарных операций, вы-
полнения шагов, когда, во-первых, совокупность промежуточных результатов-
операндов на любом шаге однозначно определяется операндами, имевшимися
Рис. 1.2. Условное изображение связи методов и алгоритмов: — отдельные эле-
ментарные алгоритмические операции; , , , — набор последова-
тельности элементарных операций, реализующих метод (подалгоритм)
Исходные
данные
Резуль -
таты
М е т о д ы ( М)
(← реализации методов →)
М1.1
М1.2
М1.3
М2.1 М3.1 Мi.1 Мn.1
М2.2
М3.2
М3.3
М3.4
Мi.2
Мi.j
Мn.2
( ← алгоритмические операции → )
Мn.k
Мn.j
24 Глава 1. Что такое информатика?
на предыдущем шаге, во-вторых, когда ни у кого не возникает возможности
различно толковать путь решения задачи;
направленность — если способ получения последующих операндов из пред-
ыдущих не приводит к результату, то указывается, что следует считать результа-
том (применения) алгоритма;
Таблица 1.2. «Рабочие» определения базовых терминов информатики
Термин Определение термина
Информатика Научная дисциплина, охватывающая совокупность фунда-
ментальных и прикладных направлений, и область практиче-
ской деятельности, занимающиеся исследованием сущности,
свойств, закономерностей информации и решением проблем
создания, внедрения и исследования технологий, процессов,
средств сбора, передачи, обработки, анализа, интерпретации
и применения <данных> и информации, а также решением
разнообразных задач использования информации, инфор-
мационных технологий, средств, ресурсов и структур в есте-
ственных и искусственных материальных объектах, живых
и неживых организмах и сообществах
Информационные
ресурсы
Различные формализованные знания (теории, идеи, изобрете-
ния), данные (в том числе документы), технологии и средства их
сбора, обработки, анализа, интерпретации и применения, а так-
же обмена между источниками и потребителями информации
Информационная
технология
Совокупность научных дисциплин, занимающихся изучени1. -
ем, созданием и применением методов, способов, действий,
процессов, средств, правил, навыков, используемых для
получения новой информации (сведений, знаний), сбора,
обработки, анализа, интерпретации, выделения и примене-
ния надных, контента и информации с целью удовлетворе-
ния информационных потребностей народного хозяйства
и общества в требуемом объеме и заданного качества.
2. Совокупность самих этих методов, способов, действий
и т. д.
Информационный
процесс
Последовательность действий по сбору, передаче, обработке,
анализу, выделению и использованию с различной целью
информации (и/или ее носителей) в ходе функционирования
и взаимодействия материальных объектов
Информационный
технологический
процесс
Компонент информационной технологии как практического
инструмента рецептурной деятельности, часть производствен-
ного процесса, состоящая из последовательности согласован-
ных технологических операций, связанных со сбором и об-
работкой <данных> как носителей информации, выделением
из них необходимых сведений, новостей, знаний, их накопле-
нием, анализом, интерпретацией и применением
1.2. Составные части информатики 25
элементарность — когда правило получения последующих операндов
из предыдущих должно быть простым и локальным;
результативность (сходимость) — нахождение искомого результата после
выполнения конечного числа шагов;
однозначность — единственность результата процесса при заданных исхо-
дных данных;
массовость — применимость для различных исходных данных и для классов
задач.
Из изложенного следует, что условно соотношение между методом и алго-
ритмом решения конкретной задачи в виде последовательности операций мож-
но представить в виде рис. 1.2.
На рисунке Mi, j — j-ая разновидность метода, реализующего i-ую алгорит-
мическую операцию.
Понятно, что если названия метода и алгоритма в точках ветвления совпа-
дают, то полное наименование всего алгоритма решения задачи будет состав-
ным из n названий, отражающих каждую операцию, если, конечно, это длин-
ное наименование не будет заменено эквивалентным коротким.
Теперь приведем нашу трактовку термина информатика. Она, а также трак-
товки других важных для дальнейшего терминов, приведены в табл. 1.2.
1.2. Ñîñòàâíûå ÷àñòè èíôîðìàòèêè
Комментируя приведенный термин, отметим триединство информатики.
Оно заключается в том, что, во-первых, информатика состоит из трех взаимос-
вязанных, влияющих друг на друга частей: фундаментальной науки, приклад-
ной науки и области практической деятельности. Во-вторых, все три эти части
имеют дело с одними и теми же объектами, указанными на рис. 1.3.
Выделение триединых частей информатики отражает один из подходов
к выявлению ее составных частей.
Второй подход связан с выделением частей информатики как разделов фун-
даментальной учебной дисциплины (в [3, 4] это обозначено кавычками, т. е. тер-
мином «информатика»). Эти составные части представлены рис. 1.4. и 1.5.
Заметим, что не все разделы, изображенные на рис. 1.4, отражены с одина-
ковой степенью детализации. Пример важной для дальнейшего понимания де-
тализации представлен на рис. 1.6.
Следующий подход связан с выделением в информатике ее различных
средств, в том числе обеспечивающих подсистем автоматизированных инфор-
мационных систем (АИС), технологий, методов, технологических операций,
прикладных задач и приложений и т. п. Пример такого состава информатики
26 Глава 1. Что такое информатика?
ОБЪЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ
• СОБСТВЕННО ИНФОРМАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ, ПРОЦЕССЫ,
ТЕХНОЛОГИИ, СРЕДСТВА, СТРУКТУРЫ, РЕСУРСЫ, УСЛУГИ, ОТНОШЕНИЯ
С ДРУГИМИ ИНФОРМАЦИОННЫМИ И «НЕИНФОРМАЦИОННЫМИ» ОБЪЕКТА-
МИ (ВКЛЮЧАЯ СУБЪЕКТЫ) ВСЕЛЕННОЙ
ПРЕДМЕТЫ (ВНИМАНИЯ) ИНФОРМАТИКИ:
ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ НАУКА • СУЩНОСТЬ, СОСТАВ, СВОЙСТВА, ПРАВИЛА
И ЗАКОНОМЕРНОСТИ СТРОЕНИЯ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ, ПОВЕДЕНИЯ, РАЗ-
ВИТИЯ И Т. П. ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАТИКИ; ПОЗНАНИЕ, ИЗУЧЕНИЕ, ОПИСА-
НИЕ, ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОИСХОЖДЕНИЯ, ОБЪЯСНЕНИЕ И ПРЕДСКАЗАНИЕ
ИХ СТРОЕНИЯ, СВОЙСТВ И ОСОБЕННОСТЕЙ
ПРИКЛАДНАЯ НАУКА • ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ И ЭФФЕКТИВ-
НОГО ПРИМЕНЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАТИКИ
ОБЛАСТЬ ПРАКТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ • РАЗРАБОТКА, ИЗГОТОВЛЕНИЕ, ВЫПУСК
И РАЗНОСТОРОННЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАТИ-
КИ, А ТАКЖЕ СБОР, ПЕРЕДАЧА, ОБРАБОТКА, АНАЛИЗ, ИНТЕРПРЕТАЦИЯ, ПРИ-
МЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ НОСИТЕЛЕЙ В НУЖНОМ ОБЪЕМЕ ЗАДАННОГО
КАЧЕСТВА В ТРЕБУЕМЫЕ СРОКИ ПРИ МИНИМАЛЬНОЙ СЕБЕСТОИМОСТИ
МЕТОДЫ ИНФОРМАТИКИ:
ОБЩЕНАУЧНЫЕ • АНАЛИЗ, СИНТЕЗ; АНАЛОГИЯ, СРАВНЕНИЕ; ИНДУКЦИЯ,
ДЕДУКЦИЯ, ТРАДУКЦИЯ, АБДУКЦИЯ; НАБЛЮДЕНИЕ, ЭКСПЕРИМЕНТИРОВА-
НИЕ; ФОРМАЛИЗАЦИЯ, АБСТРАГИРОВАНИЕ; АКСИОМАТИЧЕСКИЕ, ГИПОТЕ-
ТИЧЕСКИЕ, ЭВРИСТИЧЕСКИЕ, АНАЛИТИЧЕСКИЕ; ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНЫЕ,
ЭМПИРИЧЕСКИЕ, АКСИОМАТИЧЕСКИЕ (МАТЕМАТИЧЕСКИЕ); ИНЖЕНЕРНЫЕ;
ИЗОБРЕТАТЕЛЬСКИЕ; МОДЕЛИРУЮЩИЕ; ИНФОРМАЦИОННЫЕ И Т. П.
СПЕЦИФИЧНЫЕ • АЛГОРИТМИЗАЦИЯ, МОДЕЛИРОВАНИЕ, ПРОГРАММИРОВА-
НИЕ (ПЛАНИРОВАНИЕ); СИСТЕМНЫЕ; ИМИТАЦИОННЫЕ; ПОИСКА, АНА-
ЛИЗА, ВЫБОРА ВАРИАНТОВ, РЕШЕНИЙ; ОБНАРУЖЕНИЯ И ИСПРАВЛЕНИЯ
ОШИБОК; РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ; ПОСТАНОВКИ И РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
ПОНЯТИЕ ИСТИНЫ (ИСТИННОСТИ)
ИСТИННЫМ (ВЕРНЫМ) СЧИТАЕТСЯ ТО, ЧТО ПОЛУЧЕНО С ПОМОЩЬЮ КОР-
РЕКТНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ВЫВОДОВ И ДОКАЗАТЕЛЬСТВ, ПОДТВЕРЖДЕНО КОР-
РЕКТНЫМ ФИЗИЧЕСКИМ И/ИЛИ МАШИННЫМ ЭКСПЕРИМЕНТОМ, А ТАКЖЕ
ПРИНЦИПИАЛЬНО ДРУГИМИ ВАРИАНТАМИ РЕШЕНИЙ
Рис. 1.3. Объекты, предметы, методы исследования и понятие истины в инфор-
матике
1.2. Составные части информатики 27
Рис. 1.4. Пояснение структуры информатики: а) схемное изображение триединства информатики; б) средства информатики —
подсистемы информационных систем различного назначения; в) состав информатики как научной дисциплины
СРЕДСТВА ИНФОРМАТИКИ
Аппаратные (технические)
Математические (модель-
ные + алгоритмические)
Программные
Информационные
Лингвистические
Технологические
Метрологические
Логостические
Правовые
Организационно-
экономические
Эргономические
Гуманитарные аспекты информатики
(история развития, мировоззрение, этические, эстетические аспекты информатики;
философия информации и информатики; прагматические аспекты /польза, вред, …/)
ФОРМАЛЬНАЯ
ИНФОРМАТИКА
ТЕХНИЧЕСКАЯ
ИНФОРМАТИКА
ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ
ИНФОРМАТИКА
ПРИКЛАДНАЯ
ИНФОРМАТИКА
Теоретическая (ма-
тематическая) ин-
форматика
Измерительная
техника
Информационные
технологии (общие
вопросы)
Информационные
системы, в том числе
интеллектуальные
(вычислительные,
измерительные, ис-
следовательские, об-
разовательные, про-
ектные, связи, спра-
вочные, управленче-
ские, …)
Информология Вычислительная
техника. Средства
программирования Технологии разделов
информатики (поста-
новки задач, сбора,
обработки и анализа
<данных>, моделиро-
вания, проектирования,
программирования,
управления, связи,
образования,
творчества, …)
Семиотика
Системология:
кибернетика Техника связи
синергетика Техника
самореферентика управления Информатика и об-
щество (социальная
информатика, инфор-
мационное общество,
индустрия информа-
тики, информатиза-
ция, информацион-
ная безопасность, …)
автопоэтика
Теория моделиро-
вания
Техника
проектирования
Теория искусствен-
ного интеллекта
Организационная
техника
Теория програм-
мирования Другие
компоненты
технической
информатики
Интегрированныетех-
нологии
Информатика и при-
рода (информацион-
ные процессы в жи-
вой и неживой при-
роде, биокибернети-
ка, биосинергетика,
бионика, биогеоцео-
логия, …)
Теоретические ос-
новы других разде-
лов информатики
Технологии
производства
средств информатики
Правовые аспекты информатики
(информационное право, компьютерная преступность, интеллектуальное право)
Сущностные аспекты информатики
(информация и Вселенная; модели, моделирование; методы, методология; системы; алгоритмы, …)
Организационно-экономические аспекты информатики
(квалиметрия и экономические показатели информации,
средств и технологий информатики)
Фундаментальная наука
Прикладная наука
Область практической
деятельности
а) в)
б)
28 Глава 1. Что такое информатика?
Рис. 1.5. Условное изображение структуры информатики в виде карты: — формальная информатика; — техническая
информатика; — технологическая информатика; — прикладная информатика
Теоретическая
информатика
Искусственный
интеллект ,
когнитология
Програм -
Семиотика Киберне - мирование
тика
Синер -
гетика
Информология
Измерительная
техника
Информационные
технологии
Технологии
разделов
информатики
Информатика
и
общество
Информатика
и
природа
Информационные
системы
Техника сбора , обработки ,
анализа < данных >, связи ,
управления , проектирования ,
…, оргтехника
Вычислительная
техника
Саморефе -
рентика
Технология производства
Интегри - средств информатики
рованные
технологии
Автопоэтика
1.2. Составные части информатики 29
СИСТЕМОЛОГИЯ — ТЕОРИЯ СИСТЕМ — НАУКА О СИСТЕМАХ
ОБЪЕКТЫ СИСТЕМОЛОГИИ: ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ, ВИДЫ, СТРУКТУРЫ
И СВОЙСТВА СИСТЕМ
ПРЕДМЕТЫ ВНИМАНИЯ СИСТЕМОЛОГИИ1 == СУЩНОСТЬ, ПРИН-
ЦИПЫ, ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ, СУЩЕСТВОВАНИЯ, ПОВЕ-
ДЕНИЯ, ЭВОЛЮЦИИ СИСТЕМ; ОПИСАНИЕ, ОБЪЯСНЕНИЕ И ПРЕДСКАЗАНИЕ ИХ
СВОЙСТВ И ОСОБЕННОСТЕЙ (ИХ ПОЗНАНИЕ, ИЗУЧЕНИЕ, СИНТЕЗ)
КИБЕРНЕТИКА — НАУКА ОБ УПРАВЛЕНИИ, СВЯЗИ И ПЕРЕДАЧЕ ИНФОР-
МАЦИИ В ЖИВЫХ (БИОЛОГИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ) И НЕЖИВЫХ ОБЪЕКТАХ
(СИСТЕМАХ) + Д2
ОБЪЕКТЫ КИБЕРНЕТИКИ: УСТОЙЧИВЫЕ УПРАВЛЯЕМЫЕ СИСТЕМЫ; ОБ-
ЩИЕ ПРИНЦИПЫ, ЦЕЛИ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ, СВЯЗИ И ПЕРЕДАЧИ
ИНФОРМАЦИИ; ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД; МЕХАНИЗМЫ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕН-
НОГО И САМОКОНТРОЛИРУЕМОГО ПОВЕДЕНИЯ В ЕСТЕСТВЕННОЙ И ИСКУССТВЕН-
НОЙ ПРИРОДЕ, ЖИВЫХ ОРГАНИЗМАХ И ОБЩЕСТВЕ; ПРОБЛЕМЫ ПОНИМАНИЯ
РАЗУМА И ЕГО РОЛИ В УПРАВЛЕНИИ
ПРЕДМЕТЫ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ КИБЕРНЕТИКИ == ОБЩИЕ ДЛЯ
ВСЕХ ЦЕЛЕВЫХ УСТОЙЧИВЫХ УПРАВЛЯЕМЫХ СИСТЕМ ОСОБЕННОСТИ И ЗАКОНЫ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ; ОГРАНИЧЕНИЯ, СВОЙСТВЕННЫЕ УПРАВЛЯЕМЫМ СИСТЕ-
МАМ, ИХ ВЫЯВЛЕНИЕ И ПОЗНАНИЕ ПРОИСХОЖДЕНИЯ; ОБРАТНЫЕ СВЯЗИ, ГОМЕО-
СТАЗ (РАВНОВЕСИЕ), УСТОЙЧИВОСТЬ СИСТЕМ, ИХ ВЫЯВЛЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ;
ПУТИ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСНОВ КИБЕРНЕТИКИ; ЛИНЕЙНАЯ РАВНО-
ВЕСНАЯ ТЕРМОДИНАМИКА СИСТЕМ; ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
СИНЕРГЕТИКА3 — НАУКА О САМООРГАНИЗАЦИИ В ЖИВЫХ (БИОЛОГИЧЕ-
СКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ) И НЕЖИВЫХ ОБЪЕКТАХ (КАК СИСТЕМАХ) + Д2
ОБЪЕКТЫ СИНЕРГЕТИКИ: НЕЛИНЕЙНЫЕ НЕУСТОЙЧИВЫЕ НЕРАВНОВЕСНЫЕ
(НАХОДЯЩИЕСЯ ВДАЛИ ОТ СОСТОЯНИЙ РАВНОВЕСИЯ), ОТКРЫТЫЕ (СПОСОБНЫЕ
ОБМЕНИВАТЬСЯ С ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ ВЕЩЕСТВОМ, ЭНЕРГИЕЙ И ИНФОРМА-
ЦИЕЙ), КОГЕРЕНТНЫЕ (ИМЕЮЩИЕ СОГЛАСОВАННОЕ ПРОТЕКАНИЕ ПРОЦЕССОВ),
ДИССИПАТИВНЫЕ (НЕОБРАТИМЫЕ ВО ВРЕМЕНИ, РАССЕИВАЮЩИЕ МАТЕРИЮ)
СИСТЕМЫ, ИХ СОСТОЯНИЯ, УСЛОВИЯ СУЩЕСТВОВАНИЯ; ДИНАМИЧЕСКИЙ ХÁОС;
ПРОБЛЕМЫ РОЖДЕНИЯ И РАЗВИТИЯ МАТЕРИИ, РАЗУМА, МЫШЛЕНИЯ
Рис. 1.6. Некоторые понятия формальной информатики
1 == означает: идет перечисление объектов, далее добавляется …, их познание,
описание, изучение, анализ, синтез, …
2 Д — область практической деятельности человечества с объектами и предметами
данной науки.
3 От synergos — «вместе действующий», буквально «энергия совместных действий».
30 Глава 1. Что такое информатика?
ПРЕДМЕТЫ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ СИНЕРГЕТИКИ ==
ПРИНЦИПЫ И МЕХАНИЗМЫ ОРГАНИЗАЦИИ И САМООРГАНИЗАЦИИ,
ВОЗНИКНОВЕНИЯ, РАЗВИТИЯ, САМОУСЛОЖНЕНИЯ И РАЗРУШЕНИЯ СИСТЕМ,
ПОЯВЛЕНИЯ НОВЫХ КАЧЕСТВ У ЦЕЛОГО, КОТОРЫМ НЕ ОБЛАДАЮТ ЕГО ЧАСТИ;
ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ И ГРАНИЧНЫЕ УСЛОВИЯ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ
ВОЗНИКНОВЕНИЕ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ СИСТЕМ, ИХ СТРУКТУР,
ФУНКЦИЙ, КАЧЕСТВ; ЭВОЛЮЦИЯ, РАЗВИТИЕ, ПЕРЕХОДЫ ОТ ХАÓСА
К ПОРЯДКУ И, НАОБОРОТ, ОТ ПОРЯДКА К ХАÓСУ; ТОЧКИ БИФУРКАЦИИ
(СОСТОЯНИЯ СИСТЕМЫ, ПОСЛЕ НАСТУПЛЕНИЯ КОТОРЫХ ВОЗМОЖНО
МНОЖЕСТВО ВАРИАНТОВ ЕЕ ДАЛЬНЕЙШЕГО РАЗВИТИЯ), ИХ УСТАНОВЛЕНИЕ
И АНАЛИЗ, НАХОЖДЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ; АТТРАКТОРЫ
(НАИБОЛЕЕ РЕАЛЬНЫЕ ТРАЕКТОРИИ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ В ФАЗОВОМ
ПРОСТРАНСТВЕ ПОСЛЕ ТОЧЕК БИФУРКАЦИИ, ОТНОСИТЕЛЬНО УСТОЙЧИВЫЕ
СОСТОЯНИЯ, «ПРИТЯГИВАЮЩИЕ» К СЕБЕ МНОЖЕСТВО ТРАЕКТОРИЙ
РАЗВИТИЯ); НЕЛИНЕЙНАЯ НЕРАВНОВЕСНАЯ ТЕРМОДИНАМИКА СИСТЕМ;
ПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
РЕФЕРЕНТИКА — НАУКА О РЕФЛЕКСИИ, В ТОМ ЧИСЛЕ САМОРЕФЛЕКСИИ
(САМООСОЗНАНИИ), В ЖИВЫХ СИСТЕМАХ + Д1
ОБЪЕКТЫ РЕФЕРЕНТИКИ: ОСОЗНАЮЩИЕ СЕБЯ, ССЫЛАЮЩИЕСЯ
НА СЕБЯ, САМОСООБЩАЮЩИЕСЯ, КОНТИНГЕНТНЫЕ2, САМООБУЧАЮЩИЕСЯ
СИСТЕМЫ (САМОРЕФЕРЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ); ИЗ ВЫЯВЛЕНИЕ, ПОЗНАНИЕ, …
ПРЕДМЕТЫ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ РЕФЕРЕНТИКИ3 == ПРИНЦИ-
ПЫ, МЕХАНИЗМЫ, ЗАКОНЫ ОПЕРАЦИОННОЙ ЗАМКНУТОСТИ И КОНТИНГЕНТ-
НОСТИ: МОДЕЛИ СИСТЕМ, СРЕДЫ, ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С НЕЙ СИСТЕМЫ, ИХ
ЕДИНЕНИЕ
Рис. 1.6. Некоторые понятия формальной информатики (продолжение)
1 Д — область практической деятельности человечества с объектами и предметами
данной науки.
2 Контингентность — рефлективность познающего наблюдателя и наблюдения
за наблюдателями. Рефлексия — главные отношения в системе, определяющие ее иден-
тичность, назначение, смысл. Операционная замкнутость — избирательное восприятие
нужных сигналов из среды для запуска рекурсий. Автономность — отсутствие влияния
входных воздействий. Самореферентность — способность системы ссылаться на себя,
когда среда становится внутренним миром системы.
3 == означает: их выявление, познание, происхождение, …, описание, объяснение,
предсказание строения, свойств и особенностей.
1.2. Составные части информатики 31
дан на рис. 1.7. Во избежание неоднозначной трактовки терминов, касающихся
средств информатики, приведем их определения на примере АИС [3].
Средства аппаратного (технического) обеспечения — это комплекс техниче-
ских средств сбора, обработки, анализа, интерпретации и применения надных
и информации, используемых для функционирования ИС.
Средства информационного обеспечения — совокупность всех унифициро-
ванных систем (баз, массивов) надных (переменных, постоянных и полупосто-
янных), контента, документов, единой системы классификации, кодирования,
методологии построения и управления ими, схем информационных потоков,
необходимых для выполнения ИС своих функций.
Средства лингвистического обеспечения — совокупность языковых средств
и трансляторов, используемых для повышения эффективности функциониро-
вания ИС и обеспечивающих общение человека с другими подсистемами ИС.
Средства логостического обеспечения — совокупность знаний, примеров, за-
дач, методик ..., обеспечивающих обучение пользователя умению и приобрете-
ние им первоначальных навыков, необходимых для работы с ИС и в их составе.
Средства математического обеспечения — это совокупность средств модель-
ного (различные модели, в том числе математические) и алгоритмического (ме-
тоды, алгоритмы, правила и т. п.) обеспечения, позволяющих выполнять фор-
мализацию и решение задач согласно назначению ИС.
АВТОПОЭТИКА — НАУКА О САМОВОСПРОИЗВОДСТВЕ ОБЪЕКТОВ
(КАК СИСТЕМ) + Д
ОБЪЕКТЫ АВТОПОЭТИКИ: АВТОНОМНЫЕ, ОПЕРАЦИОННО
ЗАМКНУТЫЕ («НЕЗАВИСЯЩИЕ» ОТ СРЕДЫ), САМОСОТВОРЯЮЩИЕСЯ,
САМОВОСПРОИЗВОДЯЩИЕСЯ СИСТЕМЫ С НЕИЗМЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ
(АВТОПОЭТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ)
ПРЕДМЕТЫ ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ АВТОПОЭТИКИ ==
ПРИНЦИПЫ, МЕХАНИЗМЫ, ЗАКОНЫ АВТОНОМНОСТИ, СОХРАНЕНИЯ СВОЕЙ
ОРГАНИЗАЦИИ, ПРОИЗВОДСТВА И ПОТЕРИ СОБСТВЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ В СЕТИ
СОБСТВЕННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
СИСТЕМОТЕХНИКА — ЧАСТЬ ПРИКЛАДНОЙ СИСТЕМОЛОГИИ — НАУКА
О РАЗРАБОТКЕ (ПРОЕКТИРОВАНИИ, СОЗДАНИИ, ИСПЫТАНИИ) И ЭКСПЛУАТАЦИИ
ИСКУССТВЕННЫХ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ И ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ
ТЕКТОЛОГИЯ — НАУКА ОБ ОРГАНИЗАЦИИ В СИСТЕМАХ РАЗНОЙ ПРИРОДЫ
Рис. 1.6. Некоторые понятия формальной информатики (окончание)
32 Глава 1. Что такое информатика?
Рис. 1.7. Фрагмент структуры информатики
Проектные,
гносеологические
Метрологи- (исследовательские)
ческие
Техноло-
гические
Информа-
ционные
Лингви-
стические
Програм-
мные
Эргоно-
мические
Правовые
Матема-
тические
Организаци-
онно-эконо-
мические
Логости-
ческие
Аппаратные
(техничес-
кие)
Циклы и
этапы
методов
информатики
Области
приложений
Прикладные
задачи
Информаци-
онные техно-
логические
операции
Системных
Математических Эмпирических
Инженерных
Информационных
(модельных)
Применения
Сбора Анализа
Обработки
Интерпретации
Комму-
никаци-
онные
Сервисные Управленческие
Логостические
Обеспечи-
вающие
Произ-
водствен-
ные
Промышлен-
ность
Юриспруден-
ция
Образование Здравоохранение
Другие Наука
Эконо-
мика
Сельское
хозяйство
СРЕДА
1.2. Составные части информатики 33
Средства метрологического обеспечения — совокупность стандартов, мето-
дик 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 экс-
плуатации ИС;
б) экономических параметров, методов организации исследования, про-
изводства, 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 до-
кументальному оформлению выходных результатов ИС.
Средства правового обеспечения — совокупность правовых норм и норматив-
ных документов, определяющих юридический статус и функционирование ИС
и юридически регламентирующих правила, порядок получения, преобразова-
ния и использования результатов, вырабатываемых ИС и в ИС.
Средства программного обеспечения — комплекс взаимосвязанных систем-
ных и прикладных программ регулярного применения, которые управляют
работой технических средств и других подсистем в требуемых режимах, реа-
лизующих решение функциональных задач (обеспечивающих функциониро-
вание подсистем), а также осуществляющих взаимодействие человека со всеми
средствами ИС.
Средства технологического обеспечения — совокупность методических
и руководящих материалов, охватывающих общесистемные методики, ру-
ководящие материалы, нормативно-справочные документы, стандарты, ин-
струкции, приемы, методы и вспомогательные средства для выполнения всех
операций технологического процесса постановки и решения задач пользова-
теля с помощью ИС, а также устанавливающих состав, правила отбора и экс-
плуатации ИС.
Средства эргономического обеспечения — совокупность методов и средств,
создающих оптимальные условия для эффективного взаимодействия пользо-
вателя с различными подсистемами ИС.
Следует еще раз обратить внимание на условность вычленения указанных
подсистем: зачастую трудно отделить одну из подсистем от другой, например,
только аппаратные средства отделить от программных или программные от ал-
горитмических и т. д. Здесь, как и всюду, речь может идти лишь о превалиро-
вании какой-либо подсистемы в выполнении функций системы. Сложность
вычленения частей информатики можно условно представить, изображая ин-
34 Глава 1. Что такое информатика?
форматику в виде карты (см. рис. 1.5), леса или, что адекватнее, биогеоценоза.
В первых двух случаях каждую часть информатики (например, как на рис. 1.5,
формальную, техническую, технологическую и прикладную информатику)
можно рассматривать как состоящую из своих частей. Допустим, хвойные де-
ревья 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 с многих сторон, рассматривая разделы, средства, техноло-
гические операции, задачи и их составные части, так же, как в таком биогеоце-
нозе, как роща, рассматривать деревья, кустарники, траву; цветы, ягоды; птиц,
зверей, насекомых; воду, воздух, почву; корни, стебли, ветки, листья; их место,
роль, взаимодействие в биоценозе как системе. Попробуйте сами сопоставить
элементы информатики подобным элементам рощи.
В заключение сделаем важное замечание относительно наименования
образовательного направления «Информатика и вычислительная техника».
Как следует из изложенного, понятие «информатика», точно также как «фи-
зика» и «математика», является сборным, обобщенным, объединяющим не-
сколько отдельных, условно независимых дисциплин (например, рис. 1.5) че-
рез свои объекты, предметы, методологию и/или понятие истинности. В связи
с этим писать «Информатика и ВТ» то же самое, как писать «Физика и механи-
ка» (или термодинамика, электричество, магнетизм и т. д.) либо «Математика
и дифференциальное исчисление (или арифметика, алгебра, аналитическая
геометрия, теория вероятностей и т. п.), т. е. писать наименование, указывая
целое и одну его часть. Более удачная запись типа «Информатика: ВТ». Однако
согласно государственному образовательному стандарту это, с одной сторо-
ны, не вся информатика, с другой — не только ВТ. Это же касается и других
неудачных названий образовательных направлений. На наш взгляд, лучше
было бы ввести либо одно направление «Информатика», либо «Формальная
информатика» (вместо «Прикладная математика и информатика»), «Техниче-
ская информатика», «Прикладная информатика» и «Гуманитарное обеспече-
ние информатики» (см. их содержание на рис. 1.4 и подробнее в [4])), а в других
направлениях ввести специальности или специализации типа «Агроинформа-
тика», «Юридическая информатика», «Экономическая информатика», «Био-
информатика» и т. д.
1.3. Объекты исторического исследования в пособии
Итак, как следует из п. 1.2, историю развития информатики можно рассма-
тривать с разных позиций: истории термина, ее составных частей, например,
средств и технологий, приложений и т. д. Очевидно, что подробное рассмо-
трение всех аспектов истории развития всех частей информатики — отдель-
1.3. Объекты исторического исследования в пособии 35
ная сложная задача. Более того, поскольку при каждом подходе к выделению
разных частей информатики трудно их четко разграничить, сложно корректно
вычленить только какую-то отдельную часть. Это тем более непросто сделать
в историческом исследовании последних достижений, в котором хотелось бы
выделить наиболее значимые, эпохальные, революционные вклады в развитие
информатики, поскольку это связано с анализом тенденций развития, прогно-
зом будущих новейших решений и вкладом в них текущих, недавно получен-
ных. Выходом из этого является удачный охват множества тех фактов, которые,
на взгляд исследователя, проявятся в будущем. По мере возможностей в книге
применен именно этот прием.
Поскольку в пособии рассматривается история развития информатики
как направления высшего образования, называемого в России «Информатика
и ВТ», в качестве объектов исследования выбраны прежде всего типовые (се-
рийные) средства ВТ, причем преимущественно аппаратные (технические),
этапные факты технологий человеческого общения (коммуникаций), а также
фрагментарно, без детализации, объекты, отражающие самые важные части
информатики как учебной дисциплины.
Предметы исследования — это прежде всего хронология развития, основ-
ные идеи построения средств и технологий, внесшие наиболее значимый вклад
в развитие рассматриваемых объектов исследования, исторически сформиро-
вавшиеся разновидности (классы, роды, виды) объектов, а также частичные
сведения об ученых.
Оказывается, что даже при исследовании простого, на первый взгляд, во-
проса — хронологии развития какого-то типа средств возникает проблема ис-
тинности. В частности, не всегда ясно, что считать датой рождения изучаемого
объекта: зарождение идеи, дата ее публикации, дата подачи заявки (приори-
тета) или получения патента, дата приема в эксплуатацию или серийного вы-
пуска и т. д.
Мы под истинными будем считать даты: подтвержденные документально
(патентом, обнародованием, началом серийного выпуска и т. п.), а также обще-
принятые, признаваемые большинством ученых.
Принятый метод исследования базируется на системном подходе, анализе
и сопоставлении сведений из разных источников, на анализе тенденций разви-
тия и применении стандартных методов исследования типа анализа, аналогии
и сравнения [4]. Под системным подходом к исследованию объектов здесь по-
нимается методологическая концепция, основанная на стремлении построить
целостную картину исследуемого объекта как системы, как единого цельного
целого «организма» с учетом всех важных для данного исследования составля-
ющих объекта (его внутренних элементов как целостности), связей между ними
и их внешних связей с другими объектами и окружающей средой. На практике
36 Глава 1. Что такое информатика?
системный подход реализуется через системные исследования, включающие,
в частности, анализ и синтез. Системный подход — как особая, внутренне еди-
ная исследовательская позиция, направленная на ясное развернутое выраже-
ние процедур системного представления исследуемых объектов и способов их
исследования, отличается от элементного (элементаристского) подхода к пред-
ставлению объектов. По охвату исследуемого объекта системный подход мо-
жет реализовываться в рамках единичного или комплексного исследования.
Комплексность означает охват как можно большего для исследования множе-
ства особенностей строения и «жизни» (функционирования) объекта в среде,
а системность базируется на рассмотрении объекта со всех сторон как систе-
мы. Система — это модель объекта как цельной (состоящей из одного куска,
не составной) целой (единой, полной, внутренне сохраняемой без каких-либо
изъятий, не раздробленной при рассмотрении снаружи, но делимой на части
при внутреннем рассмотрении с учетом взаимосвязи ее частей) совокупности
взаимосвязанных элементов, объединенных для реализации общей цели1, обо-
собленных от окружающей среды, взаимодействующих с ней как целостное
(внутренне единое, автономное, не зависимое от среды, не делимое при наруж-
ном рассмотрении, не исчерпываемое конечным набором своих представлений,
не предполагающее взаимодействия своих элементов, частей) целое и прояв-
ляющих при этом системные свойства. Важнейшим свойством системы (т. е.
«перенесенным», включенным в систему как целевой образ (модель) объекта,
свойством объекта-оригинала) является синергетическое свойство эмергент-
ности (эмерджентности) — несводимости свойств системы к совокупности
свойств частей, из которых она состоит, и невыводимости из них. Наличие
свойства эмергентности в реальном объекте означает, что результат поведения
объекта (как системы) дает эффект, отличный от (аддитивного) сложения (не-
зависимого объединения, соединения) любым способом результатов поведения
всех входящих в объект (систему) частей (элементов).
Всесторонность и системность в совокупности означают направленность
исследования на объект как на целое, на его «нутро» и «вне» объекта, на его
историю и цели, на их количественное и качественное оценивание и пр.
Отличительные особенности системного подхода:
изучаемый объект рассматривается при модельном представлении 1) его
как система, описание и исследование отдельных элементов которой
не выступают как самоцель, а выполняются с учетом их места в «це-
лом»;
1 Здесь под целью системы подразумевается то желаемое состояние или желаемые
значения параметров объекта, которые он должен достигнуть с точки зрения модель-
ного представления его как системы (в указанном выше смысле), в том числе при вы-
делении его элементов и включении их в систему как элементов, обеспечивающих до-
стижение этой цели.
1.3. Объекты исторического исследования в пособии 37
2) исследование объекта не отделяется от условий его существования,
функционирования. Объект сам рассматривается как часть некоего
«целого»;
3) один и тот же исследуемый элемент рассматривается как обладающий
разными характеристиками, функциями и даже принципами (по)строе-
ния. При исследовании особое внимание уделяется иерархичности стро-
ения объекта;
4) при системном подходе на первое место выступают не только механиз-
мовые (конструктивные) и причинные объяснения функционирования
объекта, но и целесообразность включения в его состав отдельных эле-
ментов (пример подхода, при котором выявляются только конструктив-
ные, реже причинные объяснения, — подход при разработке физиче-
ских законов);
5) допускается возможность внутренней самоорганизуемости исследуемо-
го объекта (т. е. наличия у него некоторого множества индивидуальных
характеристик и степеней свободы и, как следствие, альтернатив пове-
дения), рассмотрения объекта как источника преобразования самого
себя;
6) выявление целей исследований и определение подлежащих решению
задач, проблем производится на основании анализа общей цели, исхо-
дя из общей идеи решения проблемы, когда альтернативы сравниваются
в первую очередь по критерию затрат (стоимость, эффективность).
Иными словами, системный подход — это методология познания частей
и целостности объекта на основании рассмотрения объекта как целого в отли-
чие от классического элементного подхода, ориентированного на познание объ-
екта как целого через его части (элементы). При системном подходе стремятся
к познанию сложного через простые системные модели, в отличие от описания
объекта переходом от простых моделей элементов объекта к сложным моделям
всего объекта. Примером классического элементного подхода является исполь-
зуемый до недавнего времени подход во всех естественно-научных дисципли-
нах. В отличие от элементного подхода в системных методах исследования ис-
пользуется не только модель объекта, но и модели среды и ситуации, в которых
находится исследуемый объект, изучаются прежде всего не столько свойства,
особенности строения, правила функционирования и другие элементы объек-
та, сколько его системные особенности (свойства, строение, функционирова-
1 Не следует отождествлять понятия «задача» и «проблема» (от гр. próblёma — за-
дача, сложный вопрос, требующий изучения и разрешения, противоречивая ситуация).
Чаще всего полагается, что проблема возникает на пути решения задачи. Но когда ре-
шается поставленная проблема, могут появляться как бы вторичные задачи на пути ре-
шения (преодоления) проблемы. В отличие от проблемы, когда мы говорим «задача», мы
знаем, как ее поставить и решить.
38 Глава 1. Что такое информатика?
ние, …) как «целого», то, что делает объект целым, обеспечивает его эмерджент-
ность. Сам объект считается тем более сложным, чем сильнее проявляется его
свойство эмерджентности, т. е. чем меньше исследуемые особенности строения
объекта, его свойства, правила и условия функционирования выводятся, сле-
дуют, обуславливаются особенностями, свойствами строения и функциони-
рования его элементов. При этом чаще речь идет не о сложности объекта как
такового, а о сложности его поведения, связей его элементов.
Таким образом, в основе системного подхода лежит учет целей, назначения
исследований, модельное рассмотрение исследуемых объектов как систем, ори-
ентация исследования на раскрытие целостности объекта и встроенности его
в окружение (в среду), на выявление и упорядочение многообразия элементов
и связей в нем, на сведение полученных результатов в единую картину, наиболее
полно отражающую объект с точки зрения целей исследования. В системном
подходе центр («тяжести») исследования — это схватывание особой сущности
«целого», мыслимого как «многое», в выделении особых целостных (системных)
свойств, позволяющих считать некоторый объект (его структуру) не конгло-
мератом разрозненных частей, а именно системой. Познать «целое» — значит
раскрыть его (объекта как целого) сущность, состав, структуру, функции, ин-
тегративные системные факторы, историю объекта как «целого». В заключе-
ние заметим, что в изложенном контексте понятие система — не физическое,
а модельное. Как известно (см., например, [3, 5]), модель есть целевой вспомо-
гательный объект-образ объекта-оригинала, призванный отображать самые
важные для субъекта (с точки зрения поставленной им цели (задачи) исследова-
ния) закономерности, свойства и особенности строения и функционирования
объекта-оригинала. Модельность понятия система проявляется в следующем.
Во-первых, в его относительности: нечто (исследуемый объект) может быть си-
стемой относительно данного системообразующего (в частности, приводящего
к эмерджентности) отношения или свойства его при данном целевом рассмотре-
нии, но не быть системой относительно другого отношения или свойства, дру-
гой сути. Во-вторых, применяя понятие система к какому-то объекту, мы выра-
жаем не только сущность объекта, но и наше отношение к сущности, строению,
свойствам и поведению объекта. В-третьих, понятие система (поскольку это
модель) может относиться как к объектам реального мира, так и к их моделям.
В связи с этим уместно отметить, что слово система часто используется в дру-
гом, «физическом», а не «модельном» смысле как некоторый реальный объект,
состоящий из взаимосвязанных элементов. Например, в терминах «солнечная
система», «реальная система управления», «иммунная система» и т. д. следует
всегда выявлять, в каком смысле — «физическом» или «модельном» — использу-
ется это слово в конкретном случае.
1.4. Вопросы для самопроверки 39
Обратим внимание на то, что важно не только объявить о применении си-
стемного подхода, но и определить (указать) при практическом применении его,
как он реализуется, в частности определить, к какому классу относится систем-
ное представление (как его модель) исследуемого объекта (например, какая это
система — простая или сложная; кибернетическая, синергетическая, саморе-
ферентная или автопоэтическая; статическая или динамическая; линейная или
нелинейная; открытая или закрытая и т. п.) и какие системные свойства объекта
наиболее значимы для конкретного исследования (см., например, [6, 7]).