Реферат: Информационная и компьютерная науки - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Информационная и компьютерная науки

Банк рефератов / Информатика, информационные технологии

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 37 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

28 РЕФЕРАТ по дисциплине: Информатика по теме Информационная и компьютерная науки СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕ НИЕ 1. Информационная наука 2. Компьютерная наука 3. Информационно - компьютерная наука Закл ючение СПИСО К ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ВВЕДЕНИЕ В соответствии с концепцией А. Соломоника научная парадигма любой «зрел ой» науки состоит из следующих четырех составляющ их , которые могут разрабатываться отдельно, но объе диняются в единую и цельную конструкцию: философские основания, аксиома тика, классификация объектов предметной области исследования и систем а терминов. При этом сам термин «научная парадигма» трактуется А. Соломоником в соответствии с теорией Т. Ку на. В рамках концепции Соломоника суть проблемы конвергенции можно вырази ть следующей фразой: описание парадигмы единой области знаний, охватыва ющей предметные области компьютерной и информационной наук, с общими фи лософскими основаниями, включая позиционирование этой области знаний в системе современного научного мировоззрения, с общей аксиоматикой, ед иной классификацией объектов, про цессов и явлений этой области знаний, общей и конвенциональной системой терминов. Что касается посл едней составляющей научной (с истемы терминов), то здесь необходимо учитывать объективно существующи е трудности перевода с одного естественного языка на другой. Например, в английском языке существует: information science , computer science , computer and information science , computational science — которые нередко пер еводятся на русский-язык одним словом «информатика». Приведе нные англоязычные словосочетания обозначают разные научные дисциплин ы и их приложения. Однако при переводе на русский язык, единым словом «инф орматика» содержательные отличия этих наук, различие их предметных обл астей и приложений не отражаются лексически. Кроме того, в английском и русском языках разные по смыслу базовые понятия информационной науки ( information science ), компьютерной науки ( computer science ), информационно-компьютерной науки ( computer and information science ) и вычислительной науки ( computational science ) также часто лексически выражены одним словом, что затрудняе т сравнительное описание предмет ных областей и приложений этих дисциплин. Например, слово « information » — «и нформация» — при его использовании в перечисленных предметных област ях может трактоваться по-разному. Для описания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, необходимо явно определит ь значения используемых терминов. Ключевой характер явного определени я системы терминов и смысла базовых понятий в любой области знаний отмет ил В.Ф. Турчип в своей книге «Феномен науки». Он писал: «Собственно говоря, ввести основные понятия — это и значит уже определить данную науку, ибо остается только добавить; описание мира с помощью этой вот системы понят ий и есть данная конкретная наука». Применяя это положение к предметной области обзора, можно сказать, что я вно зафиксировать базовые понятия и определить систему терминов для оп исания парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные облас ти компьютерной и информационной наук, — это и з на чит уже во многом определить ее научную парадигму. Это и является причиной того, что в обзоре акцентируется внимание на терминологии. Здесь возникает закономерный вопрос: а являются ли в настоящее время сам и компьютерная и информационная науки по отдельности «зрелыми» наукам и? Этот вопрос выходит за пределы настоящего обзора и заслуживает самост оятельного изучения. Однако можно отметить , что в 1980г. один из классиков информационной науки писал: «Ед ва ли теоретическая информационная наука уже существует. Я различаю рас сеянные обрывки теории, некоторые из которых имеют более или менее строй ный вид, но вс ё же они не склады ваются в единую область знаний. Поэтому общих допущений (явных или неявн ых), которые могли бы претендовать на теоретические основания, попросту не существует. Информационная наука рассматривает большое число прило жений, которые все больше требуют участия компьютера. Ни о каких основан иях она не может заявлять, если опирается только на здравый смысл в облас ти языковых и сследований, ком муникаций, отношений знаний и информации, на приложения компьютерных и т елекоммуникационных технологий. Однако состояние компьютерной науки н е намного лучше. В философском отношении информационная наука пребывае т в подвешенном состоянии, так как у нее нет теоретических оснований» . Что касается проблемы конвергенции компьютерной и информационной наук, то в обзоре предпринята попытка показать, с одной с тороны, что научная парадигма единой области знаний еще не сформировала сь, с другой стороны, что по отдельным позициям уже обозначился ряд предп осылок и факторов, стимулирующих процессы конвергенции. Здесь важно под черкнуть, что кроме внутренних предпосылок существует важный внешний ф актор, существенно влияющий на процессы конвергенции — достаточно чет кие и явно эксплицированные потребности в разработке научных основ соз дания новых поколений ИКТ. Одним из примеров явно обозначенных потребностей может служить 7-я Рамоч ная программа Европейского Союза, принятая на период 2007-2013 гг. В документах этой программы сформулировано восемь приоритетных направлений исслед ований и разработок, включая в качестве отдельного направления «Перспе ктивные ИКТ». Цели проектов, финансируемых в рамках приоритетного направления «Перс пективные ИКТ», в программе на 2007-2008 гг. сформулированы следующим образом: « Своевременная идентификация и обоснование новых тематических направл ений исследований и разработок, которые имеют большой научно-техническ ий потенциал и могут стать основой для разработки ИКТ следующих поколен ий. Эти проекты должны включать междисциплинарные исследования новых и альтернативных подходов к разработке ИКТ будущего и быть нацеленными н а фундаментальное переосмысление системы теоретических, прикладных, м етодологических и технологических принципов, подходов и понятий, испол ьзуемых сегодня в сфере ИКТ». Важно отметить, что в цитируемом документе можно найти идентификацию и о боснование целого ряда конкурсных тем в рамках приоритетного направле ния «Перспективные ИКТ», включая тему «ИКТ долговременного применения ». Сфера применения результатов исследований и разработок по конкурсной теме «ИКТ долговременного применения», ее цели и задачи сформулированы следующим образом; «Широкое распространение и применение ИКТ информац ионно-компьютерных и других цифровых систем в социально-значимых сфера х деятельности кардинально увеличивает требования к их надежности, без опасности и долговечности. Это требует новых решений для того, чтобы обе спечить доверие пользователей в процессе их использования, защитить от несанкционированного к ним доступа и сохранить их функциональность в т ечение долгого периода времени в условиях край не децентрализованной и быстрой смены поколений ИКТ, информационно-компьютерных и других цифро вых систем». Можно привести фо рмулировки только двух проблем в рамках темы «ИКТ долговременного прим енения»: (1) Разработать теоретические и прикладные основы с оздания долговечных систем, обес печивающих их эволюцию при минимизации затрат на их развитие в условиях многократной смены поколений программно-аппаратных и сетевых средств и/или форматов данных. Другими словами, долговечные системы должны быть способны к сохранению своей первоначальной социально-значимой функцио нальности в течение долгого периода времени и изменять ее в случае необх одимости. Методы сохранения и изме нения функциональных возможностей должны быть машинно-независимыми и должны обеспечивать устойчивую эволюцию долговечных систем. (2) Разработать новые подходы к пре дставлению и сохранению знаний, ориентированные н а долговременный и безотказный к ним доступ в условиях локальной генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграции, а также глобального использования систем пред ставления и сохранения знаний с учетом контекста и временной эволюции с истем. При этом должна быть обеспеч ена долговременная устойчивость систем представления и сохранения зна ний в условиях многообразия их использования и эв олюции семантики во времени. Таким образом, в документах 7-й Рамочной программы Европейского Союза че тко обозначена потребность в разработке научных основ создания ИКТ сле дующих поколений. Потребность в конкретных теоретических основаниях и ногда формулируется в косвенной форме и нередко является следствием пр иведенных формулировок актуальных исследовательских проблем. Например, фраза «локальная генерация отдельных «квантов» знаний» во вт орой проблеме подразумевает возможность членения знаний на «кванты» н екоторым способом, их представления в цифровой среде и обеспечение дост упа к сохраненным представлениям «квантов» знаний и отношениям между н ими. Эти вопросы рассматриваются в реферате , так как они являются ключевыми для определения предметно й области, относящейся одновременно к компьютерной и информационной на укам. Здесь можно отметить тол ько три вопроса, на которые необходимо ответить при описании любого вари анта парадигмы единой области знаний, охватывающей предметные области компьютерной и информационной наук, если ставится цель предложить вари ант парадигмы как теоретическую основу создания новых поколений ИКТ. Во-первых, допускает ли предлагаемый вариант парадигмы возможность чле нения системы знаний на «кванты», и если допускает, то является ли положе ние о возможности членения аксиомой или следствием других аксиом? Во-вторых, допускается только единственный способ членения системы зна ний или предполагается существование множества разных способов? В-третьих, учитывается ли эволюция системы знаний человека во времени, и если учитывается, то как этапы (стадии) эволюции отражаются в способе (спо собах) членения, или аксиоматически предполагается, что в предлагаемом в арианте парадигмы знания человека в разные моменты времени являются са мотождественными? Можно отметить , что фраза «эво люция семантики во времени» в формулировке второй проблемы имеет непос редственное отношение к третьему вопросу. Все три перечисленных вопрос а являются ключевыми (но далеко не единственными). На них необходимо дать ответы при описании любого варианта парадигмы, если она предлагается в к ачестве теоретической основы создания новых поколений ИКТ в трактовке новизны ИКТ в рамках 7-й Рамочной программы Европейского Союза. Ответы на поставленные вопросы затрагивают все четыре составляющих на учной парадигмы. Например, к философским основаниям парадигмы относитс я вопрос: «Являются ли знания человека в разные моменты времени самотожд ественными?» Вопрос о возможности членения знаний на «кванты» скорее вс его относится к аксиоматике этой области знаний. В классификации объект ов, процессов и явлений единой области знаний необходимо описать отноше ния между процессами генерации отдельных «квантов» знаний, их интеграц ии и использования. В системе терминов необходимо дать определение «ква нта» знаний и назвать этот «квант», например, концептом, понятием, значен ием или другим словом, которое и использовать далее как термин только в э том значении в рамках предлагаемого варианта парадигмы. Отметим, что в о бзоре «квант» системы знаний человека, понятие и концепт рассматривают ся как синонимы. Далее будет показано, что сформулированные проблемы рассматриваются и в компьютерной, и в информационной науках. Таким образом, в настоящее вре мя существуют внешние факторы конвергенции в виде приоритетных направ лений ИКТ и актуальных теоретических проблем, возникающих в процессе со здания новых поколений ИКТ и относящихся к предметным областям обеих на ук. Как видно из приведенных примеров, иногда в самих формулировках проб лем содержатся явно эксплицированные или косвенно сформулированные по требности в конкретных теоретических основаниях. Кроме внешних фактор ов далее рассматриваются исторические предпосылки конвергенции инфор мационной и компьютерной наук. Прежде чем завершить введение к обзору, можно остановиться на еще одном документе, появление которого привлекло внимание лиц, принимающих реше ния в сфере научно-технической политики, к необходимости создания новых поколений ИКТ в интересах обеспечения конкурентоспособности национал ьной экономики, в том числе к разработке теоретических основ создания но вых поколений ИКТ как ключевой составляющей общества, основанного на зн аниях ( knowledge - based society ). Речь идет об аналитическом отчете по вопросам об еспечения конкурентоспособности США в XXI в., подготовленным Консультативным комитетом по ин формационны м технологиям при Президенте США . Информацию об этом отчете можно найти в работе. В аналитическом отчете информационные технологии позиционируются как важная составляющая триады «научная теория — научный эксперимент - инф ормационные технологии, обеспечивающие проведение эксперимента», явля ющаяся основой процессов научного познания практически во всех област ях знаний. Чтобы выразить в явной форме сферу применения, роль и функции и нформационных технологий в триаде научного познания, авторы отчета опр еделяют междисциплинарную область исследований и разработок, которую называют « computational science » , что в этом обзоре переводится буквально как «вычислит ельная наука». Определение этой области исследований и разработок, предлагаемое в отч ете, имеет следующий вид: «Вычислит ельная наука — это быстро растущая мультидисципли н арная предметная область, в которой используются возможности передового компьютинга ( advanced computing ) для понимания и решения слож ных проблем. Вычислительная наука интегрирует три компонента: (1) алгоритмы (численные и нечислен ные), программное обеспечение для моделирования и и митирования, разработанные для решения проблем естественных, гуманитарных и инженерных наук; (2) информационно-компьютерная нау ка, которая разрабатывает и оптим изирует современные аппаратн ые, программные и сетевые средства, а также компоненты управления данным и, которые необходимы для решения вычислительно сложных проблем; (3) вычислительная инфраструктура, которая поддерживает решение научных и инженерных проблем, а также развитие инфо рмационно-компьютерной науки». В этом определении используется словосочетание и нформационно-компьютерная наука. Это словосочетан ие одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той лишь разницей, что тогда оно употре блялось им во множественном числе ( computer and information sciences ) . C 1983 г. Горн начал использовать этот термин в единственном числе. Таким образом, идея конвергенции была отражена С. Горном в самом названи и научной д исциплины — инфор мационно-компьютерная наука ( computer and information science ) — которая в аналитическом от чете по вопросам обеспечения конкурентоспособности США в XXI в. позиционируется как одна из трех составляющих вычислительной науки. Отметим, что трактовки информа ционно-компьютерной науки в этом отчете и в работах Горна отличаются. Оп исание и анализ трактовки Горна является одной из задач обзора. Структура предлагаемого обзора имеет следующий вид. Разделы 1 и 2 посвящены отдельным вопросам становления информационной и компьютерной наук со ответственно, а также форми рованию предпосылок их конвергенции. 1 . ИНФОРМАЦИОННАЯ НАУКА По мнению скандинавского учен ого, специалиста в области информационной науки Петера Ингверсена, изуч аемая им наука — дисциплина молодая. В своей работе « Information and information science » он подч еркивает, что самое раннее использование термина «информационная наук а» в научных кругах пришлось на 1958 г., когда был сформирован Institute of Information Scientists ( IIS ) в Великобритании. По планам ег о основателя, Джейсона Фаррадейна, предполагалось, что «использование т ермина «информационный ученый » поможет различать ученых, занимающихся информационной наук ой, и ученых-естествоиспытателей, поскольку сотрудники института имели дело в основном со сбором, хранением и обработкой научно-технической инф ормации». Сотрудники этого института специализировались в разных областях знани й, зачастую очень сильно отличающихся друг от друга. В круг их основных об язанностей входили организация информационного обслуживания и предос тавление научной информации исследователям из других институтов и про мышленных лабораторий. В своей работе Ингверсен подробно объясняет, почему сотрудники IIS называли себя информацион ными учеными: «Называя себя информационными учеными, они, очевидно, хоте ли подчеркнуть важность научного подхода к изучению информации и проце ссов научных коммуникаций. Их работа являлась продолжением предыдущих теоретических и эмпирических попыток исследовать проблемы организаци и, роста и распространении информации, которая была накоплена перед втор ой мировой войной». Чтобы проследить процесс становления информационной науки, Ингверсен обращался к ее истории и к предпосылкам, которые привели к формированию предметной области информационной науки. По его мнению, традиционно про фессионалы, занимающиеся хранением документальных и издательских форм представления научных результатов, были известны как документалисты (п озже — информационные ученые) и библиотекари: «Первые из упомянутых обы чным образом обучались какой-либо научной дисциплине и занимались прик ладными аспектами передачи научно-технической информации применитель но к своей дисциплине. Библиотекари обучались библиотечному делу (т.е. ра боте в библиотеках). Для них передача информации в таких учреждениях, как библиотеки, часто символизирует и социальные, и значимые культурные асп екты. Несмотря на идентичные способы обработки документов и информации и похожее использование информационных технологий, разделение на две г руппы продолжало существовать и в послевоенное время во многих странах, например в Скандинавии и Соединенных Штатах. Результат этого разделени я можно увидеть в другом названии этой области знания: библиотечно-инфор мационная наука. В дополнение к этому, для библиотечного сообщества сама по себе библиотечная наука иногда рассматривалась в качестве научной а льтернативы информационной науке. Однако социокультурные коммуникаци и с помощью библиотек не могут существовать без процессов передачи инфо рмации». Поэтому Петер Ингверсен отдельно оговаривает, что «библиотечная наука — это информационная наука и исследовательские методы, примененные к к онкретному учреждению под названием «библиотека». Разделение на библи отечную и информационную науки является непродуктивным и носит искусс твенный характер. Наука не может быть целиком посвящена некоторому учре ждению; например, медицина не может быть представлена на концептуальном уровне как больничная наука». С одной стороны, такое разделение внесло свой вклад в кризис идентификац ии этой науки и фрагментировало стройное здание ее теории, построение ко торого потребовало нескольких десятилетий. С другой стороны, настаивая на большем числе социальных и гуманитарных аспектов, ассоциированных с передачей информации, библиотечное сообщество в 90-е гг. прошлого века спо собствовало эволюции в направлении консенсуса в информационной науке. В конечном счете, фокусирование только лишь на научных коммуникациях и п ередаче информации является слишком ограниченной основой для научной дисциплины. Влияние сообщества информационных ученых расширило концеп цию предметной области за счет информационных процессов в тех сферах че ловеческой деятельности, в которых знания и инфор мация играли жизненно важную роль, таких как коммер ческая деятельность и социокультурные коммуникации». В своем исследовании информационной науки и ее предмета Ингверсен обра щается к истокам и основаниям этой науки. Он зада вал ся вопросами: что же было движущей силой попыток, ос нования науки, занимающейся, главным образом, обработкой документов, и п очему было так интересно и даже необходимо серьезно изучать вопрос обес печения эффективной передачи желаемой и доступной информации от челов ека-генератора человеку-пользователю? Один из возможных ответов заключ ается в том, что информационная наука как область знания возникла вследс твие осознания проблем как физического, так и интеллектуального доступ а к чрезвычайно быстро растущему объему научных знаний (послевоенный ин формационный взрыв). Ингверсен полагает, что подобного рода ответы получили широкое распрос транение, но при этом они являются частично поверхностными. В приведенно м объяснении предполагается, что информацию можно приравнивать к докум ентам, таким как публикации и другие физические сущности, содержащие как ие-либо сообщения. Однако информация в информационной науке не обознача ет физические сущности вроде документов. Если что и произошло в течение XX столетия, так, в перву ю очередь, это впечатляющий «документальный взрыв» как в науке, так и в об ществе, что повлекло за собой усложнение доступа — и физического к доку ментам, и интеллектуального — для получения адекватной информации». Главный вывод, который делает Ингверсен о том, каким должно быть понятие информации в информационной науке, заключается в сл едующем. В пределах предметной области информационной н ауки понятие информации должно удовлет ворять двум требованиям. С одной стороны, информация является результат ом преобразования в знаковую форму когнитивных ст руктур человека-генератора. При этом учитывается м одель представления знаний, имеющихся у получателя этих знаковых форм. С другой стороны, это нечто такое, при восприятии и осознании чего имеющие ся знания получателя информации подвергаются вли янию и трансформируются . В результате, словосочетание «информационное обще ство» также подразумевает, что общество зависит от того, как оно использ ует информацию, а не только от того, как оно ее производит. Н еобходимо отметить, что в обз оре, в целях различения и сопоставления точек зрения разных ученых с исп ользованием лексически отличающихся выражений разных концептов, инфор мацию как результат преобразования в знаковую форму когнитивных струк тур человека будем называть знаковой информацией. Далее Ингверсен пишет: «... по существу, никому не требуется наука для обес печения доступа к документам. Если что-то и необходимо, то это улучшенные методы, позволяющие людям поспевать за ростом документов. Эта практичес кая работа уже почти пять тысяч лет выполняется архивариусами (хранител ями архивов), библиотекарями и документалистами. Они постоянно извлекал и пользу из информационных технологий, доступных им в каждый историческ ий период времени, начиная с глиняных табличек и заканчивая пергаментом , бумагой и компьютерными методами » . Отметим, что первое использование компьютер н ых технологий для поиска научных докум ентов относится е ще к 1960-м гг. пр ошлого века. Главной движущей силой использования технологических инноваций была п отребность в быстром получении документов, релевантных какой-либо цели или проблеме. Неудивительно, что методы решения проблем доступа к докуме нтам и, что более существенно, к потенциально значимой информации все больше определял ись использ уемыми технологиями . Здесь важно отметить идею зав исимости методов решения проблем доступа к информации от степени разви тия используемых технологий. Эта идея, имеющая прямое отношение к пробле ме конвергенции, более подробно будет рассмотрена далее. С момента создания в 1958 г. IIS неоднократно предпринимались попытки установить основные н аправления исследований в информационной науке и определить ее границ ы с другими областями знания. Основная проблема заключалась в недостатк е базовых философских подходов к описанию информа ционных процессов, кроме подразумеваемых рационал истических взглядов, унаследованных от физических наук. Причиной этому была неопределенность ее положения в системе научного познания. Ряд спе циалистов настаивали на том, что информационную науку необходимо рассм атривать как составляющую естествознания. Поэтому они стремились сфор мулировать и действительно сформулировали фундаментальные «законы» и нформации, которые вследствие особенностей человеческого подхода к ис пользованию информации для познавательных целей можно рассматривать л ишь как индикаторы наличия информационных процессов. Однако важно отметить и эти попыт ки «форсированной научной эволюции» (основанной на желании с овершенствоваться), поскольку без них данная область знания была бы погл ощена близкими когнитивными дисциплинами еще в 1960-хгг. В своем исследовании информационной науки Ингверс ен, говоря об истории развития этой области, резюмирует, что за период ее с уществования предпринимались попытки слияния с другими областями знан ий, с тем, чтобы утвердить более весомую научную позицию в системе научного познания. Прослеживаются дв а основных направления: ( 1)движение в направлении теори и коммуникаций ; (2) попытка слияния с компьютерной наукой. В то же время ряд ученых приложили значительные у силия для сохранения независимости информационной науки с ее собствен ной индивидуальностью. 2. Компьютерная наука В начале реферата уже говорилось, что в английском языке существует как минимум четыре устойчивых словосочетания — information science , computer science , computer and information science , computational science , — которые нередко пер еводятся на русский язык одним словом «информатика». Кроме того, необход имо учитывать, что в английском языке смысл рассматриваемого в этом разд еле термина " computer science " — «компьютерная наук а» — за последние 40 лет существенно изменился. Например, проект Computing Curricula , в рамках которого б ыли подготовлены «Рекомендации по преподаванию программной инженерии и компьютерной науки в университетах», ведет свой отсчет с 1968 г., когда была опубликована первая версия реком ендаций. С тех пор эти рекомендации обновлялись примерно раз в десять ле т совместным комитетом по образованию под эгидой профессиональных асс оциаций Association for Computing Machinery ( ACM ) и IEEE Computer Society . В конце 1990-х гг. стало ясно, что область знаний, связанная с ИКТ, о чень сильно разрослась и ее трудно, если вообще возможно, полностью осве тить в рамках одного университетского курса. В связи с этим было принято решение о его разделении на четыре основные специальности — computer science (компьютерная наука), software engineering (программная инженерия), hardware engineering (проектирование аппаратных платформ) и information systems (информационные системы). После этого разделения предметная область компьютерной науки в проект е Computing Curricula стала включать следующие 14 ра зделов: дискретные структуры, основы программирования, алгоритмы и теор ия сложности, архитектура и организация ЭВМ, операционные системы, распр еделенные вычисления, языки программирования, взаимодействие человека и машины, графика и визуализация, интеллектуальные системы, управление информацией, социальные и профессиональные вопросы программирования, программная инженерия, методы вычислений. Естественно, что эти четыре специальности тематически частично пересе каются. Например, тему «Дискретные структуры» изучают в рамках специаль ности «Программная инженерия», а ряд тем «Программной инженерии» препо дается для студентов специальности «Компьютерная наука». Значительное число основополагающих работ, составляющих теоретически е основы компьютерной науки, относится к первой половине XX в. Среди ученых, которые глубоко исследовали теоретические вопросы, связанные с алгоритмами и их возмож ностями, были Клини, Черч, Тьюринг и Пост. Неформальное понятие алгоритма для решения некоторого класса задач подразумевает некоторый набор пра вил, с помощью которых решение любой указанной задачи этого класса может быть найдено в случае выполнения этого набора правил. Так подходит к опр еделению алгоритма Г. Эббин-хаус в своей статье «Машины Тьюринга и вычис лимые функции. Уточнение понятия алгоритма». Вплоть до 30-х гг. прошлого столетия понятие алгоритма оставалось интуити вно понятным, имевшим скорее методологическое описание, нежели математ ическое определение. В истории науки известно много ярких примеров алго ритмов. Среди них алгоритм Евклида нахождения наибольшего общего делит еля двух натуральных чисел или двух целочисленных многочленов, алгорит м Гаусса решения системы линейных уравнений, алгоритм разложения много члена одной переменной на неприводимые множители. Перечисленные алгор итмы позволяли решать задачи путем указания и выполнения конкретных пр оцедур. Для решения подобных задач было достаточно интуитивного понима ния алгоритма. Однако в начале XX в. был сформулирован ряд алгоритмических проблем, решение которых потребова ло разработки и применения новых логических средств. Это связано с тем, ч то доказательство существования и разработку разрешающего алгоритма м ожно осуществить и с помощью интуитивного понимания алгоритма. Если же т ребуется доказать, что для решения задачи не существует алгоритма, то в этом случае необходимо то чное определение того, что такое алгоритм. Определение алгоритма было предложено в первой половине XX в. в двух формах: на основе понят ия рекурсивной функции и па основе описания процесса, осуществимого на а бстрактной машине. Был сформулирован тезис («тезис Тьюринга»), утверждаю щий, что любой алгоритм может быть реализован на соответствующей машине Тьюринга. Оба подхода, а также другие подходы (Маркова и Поста) привели к о дному и тому же классу алгоритмически вычислимых функций и подтвердили целесообразность использования тезиса Тьюринга для решения алгоритми ческих проблем. В настоящее время теория алгоритмов является краеугольным камнем фунд амента компьютерной науки. С ее помощью были уточнены такие понятия, как доказуемость, эффективность, разрешимость, перечислимость и другие. В этом разделе сначала будут рассмотрены отдельные вопросы становлени я компьютерной науки, а затем в ее предметной области будут обозначены т е тематические направления, которые являются ключевыми для конвергенц ии компьютерной и информационной наук. 3. Информационно-комп ьютерная наука Материал разд. 1 и 2 позволяет предположить, что одновременно с формирован ием и институционализацией информационной и компьютерной наук как сам остоятельных научных дисциплин и областей применения их результатов н аблюдалось развитие отдельных предпосылок их конвергенции. Отметим, чт о многоаспектное исследование проблемы конвергенции началось более 40 л ет назад. Термин «информационно-компьютерная наука», который вынесен в название этого раздела, одним из первых использовал американский ученый С. Горн в 1963 г., с той разницей, что тогда этот те рмин употреблялся во множественном числе. Единственное число использо валось ученым начиная с 1983 г. Однако уже в 1963 г. потенциальный результат конвергенции информационной и компьютерной наук позиционировался С. Горном как новая фундаментальна я область знаний, что нашло отражение в самом названии его работы — « a new basic discipline » . В течение двадцати лет им была опубликована серия статей о предметной об ласти и методологии информационно-компьютерной науки. В качестве смежн ых дисциплин С. Горн называет библиотековедение, теорию информационног о поиска, информационную науку, кибернетику, когнитивную психологию, иск усственный интеллект, семиотику, лингвистику и математику. Среди сфер пр именения результатов этой науки он выделяет разработку компьютеров, ме неджмент и сферу образования . В 1963 г. Горн предпринял попытку переч ислить вопросы, изучаемые информационно-компьютерной наукой: «(Примера ми основных вопросов исследования в этой области могут быть системы про граммирования, проектирование компьютерных систем, искусственный инте ллект, информационный поиск и т.д. Вероятностная информационная теория Ш еннона определенно принадлежит к этой области знания, но помимо нее суще ствует еще теория информации искусственных языков и ее обработки, которую также необходимо включить в предметную область этой науки. Одним из центральных вопросов этой новой дисциплины , скорее всего, станет синтез и анализ искусственных языков и их процессо ров». В отличие от авторов аналитического доклада, Горн в явном виде включает в перечень направлений, изучаемых информационно-компьютерной наукой, и скусственный интеллект, информационный поиск, синтез и анализ искусств енных языков. После перечисления этих вопросов, информационно-компьюте рная наука далее рассматривается им уже как учебная дисциплина и говори тся о необходимости описать способы различения новой области знаний от соседних с ней областей в учебном процессе. К примеру, каким образом абит уриент может узнать, относится ли сфера его интересов именно к этой ново й области знаний, а не к одной из уже устоявшихся дисциплин? Какое ему необ ходимо образование для того, чтобы углубиться в эту новую область? И в чем результат его обучения существенным образом будет отличаться оттого о бразования, которое потребовалось бы ему в другой области? В 60-х гг. прошлого века ощущалась потребность в оценке перспектив развити я этой повой дисциплины, в ее позиционировании среди существовавших уже тогда областей знаний и учебных дисциплин. Горн рассматривает эти вопро сы, отталкиваясь в своих рассуждениях от профессиональных интересов уч еных в этой области еще на, стадии получения ими образования: «Информаци онно-компьютерная наука рассматривает прагматические аспекты использ ования символов их пользователями и интерпретаторами в качестве еще од ного центрального вопроса таким же образом, как эти аспекты должны иссле доваться специалистами в области лингвистики, психологии, философии и и нженерных наук. Таким образом, студент, изучающий численный анализ, в процессе разработк и или анализа какого-либо алгоритма мыслит себя как математик, если его е динственный интерес заключается в доказательстве существования алгор итма или определения его точности. Но он является специалистом в области информационно-компьютерной науки, если рассматривает этот алгоритм пр агматически, например с точки зрения его реализации (обработки процессо ром), и интересуется эффективностью его работы, временными затратами, ра спределением памяти и т.д. Аналогично студент, изучающий процедуру адаптивного управления, описы вающую поведение животного в некоторой ситуации, позиционирует себя ка к психолог, если его главной задачей является выяснение того, обладает ли он хорошей моделью повед ения этого животного. Если его интересует проблема искусственного инте ллекта как одного из направлений информационно-компьютерной науки, то о н интересуется применимостью этой процедуры независимо от того, являет ся ли она моделью поведения животного или не является. Студент, занимающийся порождающей грамматикой, мыслит себя как лингвис т, если его больше всего интересует, действительно ли естественный язык работает так, а не иначе. Однако он думает как ученый в области информацио нно-компьютерной науки, если его занимает вопрос, каким образом можно ис пользовать эту грамматику в информационной системе. Лингвист может рас сматривать механизм стековой памяти, но с глубиной не более семи из-за ог раниченных возможностей локальной памяти человека, но для решения инфо рмационно-компьютерных задач такой глубины явно недостаточно». Рассмо трев в статье 1963 г. эти примеры, Горн п редлагает перечень тех дисциплин, которые должны преподаваться студен там, изучающим информационно-компьютерную науку, включая математику, фи зику, философию, лингвистику, психологию, вычислительную технику и компь ютерное программирование. Предложенный подход к изучению информационно-компьютерной науки уже т огда начал реализовываться в Пенсильванском университете. Через двадц ать лет, когда уже накопился большой опыт ее преподавания, Горн пишет, что его понимание концепции информационно-компьютерной науки заключается в том, что эта область знаний не является ветвью мат ематики, так как она должна соотносить себя с прагматическими вопросами , от которых математика не должна зависеть . Следует отметить, что процитированная статья начинается со следующей ф разы: «Позвольте мне. прежде всего, выбрать более короткое название, чем информационно-компьютерная наука. Я выбираю термин « информатика», созвучный французскому Informatique и немецкому Informalik . Он несет в себе идею информац ии, а оканчивается так же, как и математика, подразумевая формализованну ю теорию. Плохо то, что при использовании слова «информатика » теряется компьютерная составляющая в названии и, кроме того, оно не вызывает ассоциаций с какой-либо экспериме нтальной основой». Следовательно, Горн, используя в 1983 г . термин «информатика», подразумевает под ним именно информационно-комп ьютерную науку. Ученый обращается к истокам этой дисциплины, чтобы дать четкое определение информатике: «Все, что я до сих пор говорил о вычислен иях, ориентировано на практическую деятельность и связано с компьютеро м. Но сама теория вычислений уже сформировалась и существовала к тому вр емени, когда появились цифровые компьютеры. Специалисты в области симво льной логики уже исследовали логические пределы вычислений; была описа на универсальная машина Тьюринга и доказана неразрешимость проблемы о становки; Гедель продемонстрировал пределы формализма при помощи свои х теорем о неразрешимости; Черч, Клини и Кэрри проанализировали вычислен ия в теории рекурсивных функций и комбинаторной логике; Туэ и Пост, а в бол ее позднее время Марков, рассмотрели вычисления с синтаксической точки зрения. Поэтому, когда появились компьютеры, обсуждение лингвистики ест ественных языков Ноамом Хомским происходило в ракурсе вычислений. В рез ультате этих новых разработок появились лингвистические описания проц ессов программирования, математическая теория автоматов и формальные языки. Эти результаты, в свою очередь, повлияли на разработки языков прог раммирования и программируемых вычислительных машин. Теперь под информатикой мы понимаем нечто, связанно е с синтезом и анализом символьных выражений, а также синтез и анализ про цессоров, которые интерпретируют, транслируют и обрабатывают такие выр ажения. Если говорить более прозаично, то информатика занимается изучен ием, проектированием и использованием структур данных и их обработкой ». Главный вывод Горна о составе и статусе новой области знания, которым он завершает статью, состоит в следующем: « не следует отделять компьютерну ю науку от информационной науки, а следует пытаться отстаивать единую об ласть знаний — информатику. Любая попытка поощрить такое разделение по влечет за собой отделение практической деятельности от знаний, как это п роизошло с математикой Пифагора, риторикой софистов, метафизикой и орга ноном Аристотеля, грамматикой стоиков, логикой и грамматикой логически х позитивистов. Такое разделение будет причиной прекращения деятельно го кипения, которое поддерживается сплавом знаний и практической деяте льности». Проиллюстрировать последствия подобного отделения практической деят ельности от знаний можно было бы количественно с помощью диаграмм, подоб ных рис. 2, на которых доля компьютерной науки равна 4,55% для европейских пат ентов и 2,35% для патентов США за период 1992-1996 гг. Однако для полноты картины явн о не хватает исходных данных для выявления тренда изменений этих долей в о времени. Следует вернуться к проблеме конвергенции. Важным этапом в развитии идеи Горна, позиционирующей инфо рматику как единую область знаний и охватывающую предметные области ко мпьютерной и информационной наук, были работы Ю. А. Шрейдера. В статье «Инф ормация и знание» говорится, что не существует двух информатик (информац ионной науки и компьютерной науки), а есть два облика информатики. Первый из них (информационная наука) дополнительно нагружен представлениями о традиционном информационном обслуживании специалистов-ученых и инжен еров в области их профессиональных интересов. Второй облик (компьютерна я наука) неправомерно искажен чисто программистскими проблемами, не спе цифичными для информатики. Специфические же проблемы информатики оказ ываются там, где возникают задачи информационного представления знаний в удобной для обработки, передачи и творческого ре конструирования знаний в результате усилий пользователя . В этой же работе Ю. А. Шрейдер формулирует ряд положений научной парадигмы информатики; «информация есть общественное достояние, она в принципе со циальна, в то время как знание, вообще говоря, соотнесено с конкретной лич ностью, с тем, кто им владеет и непосредственно пользуется. Информация до лжна пройти через «когнитивный экран» тех, для кого она представляет цен ность. Так возникает необходимость считаться не только с существование м мира объективированного социализированного знания, т.е. информации ка к превращенной формы знания, но и с феноменом личностного знания. Тождес твенность информации и знания при этом исключается, но информация как пр евращенная форма знания сохраняет следы своего происхождения. Наиболее принципиальные вопросы информ атики всегда возникали на стыке информации и знания, там, где речь шла о пр евращении одного в другое. Далее Шрейдер пишет о пропасти, разделяющей информацию и знания как сущности разной природы . Заключение Обзор многолетней истории проблемы конвергенции и нформационной и компьютерной наук позволяет сделать следующие выводы. Во-первых, приведенные положения из работ Горна и Шрейдера являются ключ евыми для описания научной парадигмы информатики как информационно-ко мпьютерной науки, но не включают всех необходимых ее составляющих, в том числе аксиоматику, классификацию объектов, процес сов и явлений этой области знаний, а также систему терминов. Во-вторых, процессы понимания, осознания и экспликации знаний в настояще е время по-прежнему остаются во многом невыясненными. В информационной н ауке они исследуются как когнитивные и креативные процессы, с которыми н еразрывно связаны процессы генерации информации, социальных коммуника ций и понимания информации. В этой науке знания человека (в том числе мент альная информация Брукса) и информация (знаковая информация Ингверсена и языковая информация Фаррадейна) соотносятся между собой как сущности разной природы . В-третьих, в компьютерной науке в качестве базовых понятий используются , как правило, «символы абстрактного алфавита», в явном виде не соотнесен ные со знаниями человека и ментальной информацией Брукса, а также со зна ковой информацией Ингверсена и языковой информацией Фаррадейна. Напри мер, в классической работе Тьюринга слова «знания» и «информация» не исп ользуются, а рассматриваются лишь линейные символьные выражения. Однак о в этой работе отмечается, что в одной ячейке может располагаться линей ная последовательность символов, трактуемая как единый сложный символ, и проводится аналогия между сложными символами и словами европейских я зыков. Таким образом, имеется непустое пересечение множе ства символьных выражении «языка» компьютерной пауки и множества слов естественных языков информационной науки, являющи хся знаковой информацией, т.е. знаковыми формами представления знаний и главной сущностью социокультурньтх коммуникаций. Это объектное пересе чение (т.е. пересечение объектов исследования в ком пьютерной и информационной науках) относится одно временно к предметным областям обеих наук. Однако эти объекты в компьюте рной науке трактуются и обрабатываются как абстрактное множество симв ольных выражений, а в информационной науке эти же объекты трактуются и о брабатываются как множества конкретных слов естественных языков с их с обственными планами выражения и содержания. Для интеграции двух подход ов к трактовке и обработке этого объектного пересечения необходима нов ая научная парадигма информационно-компьютерной науки. Научная парадигма информационно-компь ютерной науки, которая будет предлагать ответы на поставленные вопросы, должна включать описание системы аксиом и теоретических оснований это й науки. При этом с единых концептуальных позиций должны быть описаны и к лассифицированы множество абстрактных символов компьютерной науки и м ножество конкретных знаковых систем (в том числе естественные языки) инф ормационной науки. Должны быт ь описаны отношения между этими множествами символов и знаков на стыке а бстрактного и конкретного, включая процессы превращения одного в друго е, а также процессы локальной генерации отдельных «квантов" знаний, их интеграции в цифровой среде и глобального использов ания в среде социальных коммуникаций на символьно-знаковой основе. В завершение необходимо отметить, что настоящий обзор был подготовлен п ри поддержке РФФИ и в соответствии с правилами Фонда должен включать так же описание результатов проектов по тематике обзора, финансируемых по г рантам РФФИ. Однако авторам не удалось найти публикаций с изложением рез ультатов проектов РФФИ, посвященных проблеме конвергенции информацион ной и компьютерной наук, а также вопросам определения количественных ин дикаторов взаимных связей информационной и компьютерной н аук с ИКТ. СПИС ОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Зацман И. М., Кожунова О. С. «Предпосылки и факторы конвергенции информационной и комп ьютерной наук» // Информатика и её прим е нение.-2008.- Т. 2. Вып. 1.- С. 77-97
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Во Вселенной бездельников нет – Земле и той приходится вертеться!
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по информатике и информационным технологиям "Информационная и компьютерная науки", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru