Информация, знание и

УДК 681.3.06 – 519.852.6
Информация, знание и информатика:
концептуальные аспекты
А.А. Красилов
Корпорация "Галактика"
Москва, Россия
На концептуальном уровне обсуждаются основные понятия,
применяемых в широкой области деятельности человека в современных
условиях - это информация, знания, кибернетика, информатика, ее
законы и проблемы информатизации. Проводится сравнительный анализ
понятий. Рассматриваются цели, задачи, законы и возможности
информатики в соответствии с новым определением ее как науки.
Введение: проблемы интеллектуализации
С 2000 года все вычислительные машины (ВМ) оснащены интеллектуальными
системами, обеспечивающими решение проблем самими пользователями с помощью
готовых программ и без специалистов по программированию, без принудительного
использования формального языка (ФЯ). Программисты обязаны решать свои
проблемы таким образом, чтобы способствовать приближению пользователя к
разрешению его профессиональных проблем на ВМ своими силами. «Плохо
формализуемые» части задания возникают в процессе перевода запросов пользователя
на ФЯ программирования, эта процедура должна исключаться из арсенала
пользователя. Общение с ВМ должно выходить на уровень интеллектуального общения
людей. К этому непрерывно приближается программа Интеллсист [1], которая работает
на основе имеющихся знаний, представленных на языке профессиональной прозы
(ЯПП), и логически выводит новое знание, с помощью которого разрешается
исследуемая проблема. Корпорация "Галактика" имеет более 5000 пользователей
системы автоматизированного управления промышленными, торговыми, складскими и
другими предприятиями. Рост числа пользователей обеспечен, в частности, благодаря
высокой интеллектуальности программ системы. Однако аналогичные программные
комплексы не снабжены алгоритмами логического вывода нового знания для принятия
эффективного решения в управлении.
Новое знание можно вывести только логически из имеющихся знаний или при
помощи сбора фактов - этот тезис является естественным и для человека.
Далее предлагаются ответы на многие вопросы, среди которых основными
являются следующие:

что такое информация и знание,

как по-новому представлять знания,

для чего обрабатывать знания,

чем занимается информатика,

когда информатика становится полезной для других наук,

в чем различия нового определения информатики и имеющихся определений.
Слово "информатика" давно привлекает исследователей по машинной обработке
информации.
За
последние
четыре-пять
десятков
лет
информатика
прошла
официальный путь от названия научной дисциплины до названия науки. Возможно, что
информатика неофициально существует уже 300 и более лет, так как осознанная
обработка сообщений (знания) с помощью различных устройств существовала давно.
За последние 30-40 лет информатика более всего ассоциировалась с применением ВМ
для обработки научно-технической информации. Будем использовать это понятие
намного шире, поскольку для знаний, о которых пойдет разговор, открывается простор,
заполняемый последнее время весьма интенсивно. Все существовавшие определения
информатики порождались в соответствии с фактом, что для работы на ВМ
использовались,
главным
образом,
процедурные
и
фактографические
знания.
Рассмотрим использование различных видов знания и расширим определение
информатики. Первое, с чего начинается изучение понятия, - это построение его
определения. Определение информатики сформировано следующим образом [2]:
ИНФОРМАТИКА - ЭТО НАУКА ОБ ОПИСАНИИ, ОСМЫСЛЕНИИ,
ОПРЕДЕЛЕНИИ (ТОЛКОВАНИИ), ПРЕДСТАВЛЕНИИ,
ОБОБЩЕНИИ (ФОРМАЛИЗАЦИИ) И ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЗНАНИЙ
С ПРИМЕНЕНИЕМ СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ И
ПРОГРАММ ЕЕ РАБОТЫ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ НОВОГО ЗНАНИЯ
В РАЗЛИЧНЫХ СФЕРАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА.
Такое определение существенно отличается от известных в литературе по
информатике и является естественным развитием имеющихся определений. Это
определение отходит от определений, которые используют понятие обработки
информации, и основывается на кибернетическом понимании смысла обработки
информации.
Сопоставление кибернетики и информатики сводится к изучению двух
центральных понятий - информация и знание. Тщательное рассмотрение этих понятий
существенно уточняет понятие информатики. Важно также соотношение человек и
информатика, поскольку знание, в конечном счете, предназначено для человека.
Информатика возникла в недрах кибернетики. Она стала самостоятельной наукой, что
породило споры о субординации двух наук. Сопоставление теории познания
(гносеология или эпистемология) и информатики сводится к разделению их по
определениям, предмету, рассматриваемым ими методам и проблемам и по другим
атрибутам научной дисциплины. Теория познания - это раздел философии, в котором
изучаются закономерности и возможности познания человека, отношение знания
(наблюдений, ощущений, представлений, понятий, обобщений и применений) к
окружающему миру (объективной реальности), исследуются ступени и формы процесса
познания, условия и критерии его достоверности и реальной истинности. Информатика
как наука занимается методологией, технологией и опытом познания (анатомией
познавательной деятельности).
Информация и знание
Важно многообразие определений информации для понимания сущности этого
понятия. Информация - это совокупность сведений о предметах, явлениях или
процессах, представляющих интерес и подлежащих обработке, это сведения,
сообщенные кем-то или полученные в результате исследования, анализа или обучения..
Таково обычное и принятое определение, взятое из справочников. Информация - это
значения данных с определенными условностями. Таким является определение в
научной литературе. Физический смысл информации - это результат взаимодействия
материальных предметов, передаваемый по материальному каналу. Таково наше
определение.
Многообразие определения знания только уточняет сущность самого понятия.
Знание - это проверенный практикой результат познания действительности, верное
отражение ее, в конечном счете, в мышлении человека. Таково чуть-чуть измененное
определение знания, заимствованное из справочников и энциклопедий. Изменение
связано с введением в определение слов «в конечном счете», без этой добавки понятие
относилось бы только к человеку. В действительности знания представлены в книгах
или записях, следовательно их можно представить и ввести в память ВМ и подвергнуть
обработке. Знание - это зафиксированная информация в памяти человека, общества или
технического устройства. Таково обычное определение, иногда используемое в быту.
Формализованное определение знания гласит: знание - это представление фактов,
утверждений о фактах или правило получения утверждений о фактах из имеющихся
фактов [2]. Можно сформулировать и другие определения знания для уточнения этого
понятия. Мы будем придерживаться этого определения знания при обсуждении
проблем информатики.
Сравнительный анализ информации и знания естественным образом вытекает из
проблем проведения демаркационной линии между кибернетикой и информатикой.
Кибернетики правы, когда утверждают, что кибернетика занимается изучением
проблем обработки информации, решение которых определяет структуры систем
управления. Причем процессы обработки информации рассматриваются во времени,
отдельные фотографии процесса не играют главной роли. Информатики правы, когда
утверждают, что информатика занимается изучением проблем обработки информации,
решение которых определяет новое знание, а протекание процессов во времени не
может быть главенствующим. В таких рассуждениях уже просматриваются (может
быть частично) различия информации и знания.
Здесь явно выделяются различия двух наук по объектам и предметам изучения.
Кибернетика занимается изучением систем управления для получения нового знания о
таких системах, и как всякая наука, она должна выполнять главную функцию науки.
Информатика
занимается
изучением
систем
формирования
нового
знания
с
применением ВМ, и как всякая наука, она должна также выполнять главную функцию
науки: добывать новое знание о процессах, технологии и логике приобретения нового
знания. После этих вступительных утверждений можно проанализируем более
подробно различия информации и знания.
Сопоставление понятий информации и знания, представленное в таблице в
форме билистинга, точнее определяет эти понятия. Обобщить сравнения и выделить
главные различия можно следующим образом: информация - это поток сообщений,
передаваемых по материальному каналу для динамического воздействия на систему,
человека или общество, знание - это фиксированное сообщение, которое воздействует
на систему, общество или человека, в конечном счете. Конечно, при сравнении
информации и знания в настоящее время имеется еще много неясного, спорного или
взаимно противоречивого с позиций современного представления об этих понятиях.
Информация
Знание
1. Любое сообщение любой природы, поток
Отсортированное и зафиксированное
сообщений
сообщение
2. Связи между элементами сообщения не так Связи между элементами сообщения должны
существенны
допускать осмысленность
3. Статистически определенные сообщения
Важна точность определения сообщения
из-за их разнообразия
4. Допускается произвольное представление
Допускаются только точные представления
элементов
для получателя
5. Изучается для понимания процессов
Изучается для понимания процессов познания
обработки сообщений
сообщений
6. Важна динамика передачи сообщений во
Важно статическое представление итоговых
времени
сообщений
7. Имеется прямая связь с системой сигналов
Важна систематизация сообщений,
в системе управления
формируемая системой
Именно здесь можно найти признаки разделения двух наук информатики и кибернетики.
Имеющиеся определения информатики
Одно из первых упоминаний о понятии «информатика» появилось в середине
прошлого столетия. Интуитивное понимание этого термина постепенно приобретало
законченные формы. Рассмотрим некоторые примеры (появившиеся последовательно
во времени) определений и сопоставим их с нашим определением.
История развития определения информатики характеризуется следующими
примерами. Одно из первых определений информатики дано в [3]: «Информатика - это
научная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а
также закономерности всех процессов научной коммуникации и реферирование
научных статей». Это определение по своему существу трактует информатику как
технологию поиска нового знания в научных публикациях через реферирование. Такой
взгляд существенно обедняет всю научную деятельность, связанную с обработкой
текстов (и знания вообще). В связи с этим определением возникает несколько вопросов:

Что такое научная информация и научная коммуникация?

А всякая ли публикация является научной?

Какова цель изучения свойств научной информации и коммуникации?

Что получается при обработке ненаучной информации?

Следует ли ее обрабатывать?
Имеются и другие вопросы. Монография [3] не дает ответов на эти вопросы. Такое
определение
развивается
так.
Пожалуй,
главное
отличие
этого
определения
информатики по сравнению с новым определением состоит в том, что оно охватывает
только один вид знания, который именуется научной информацией. Но, как говорится,
за «А», должно последовать «Б».
Из всех поставленных вопросов ограничимся рассмотрением двух главных.
Первый вопрос находит ответ в том, что информатика рассматривает только ту
информацию, которая выходит из-под пера ученого. Не очень понятно в этом случае,
как рассматривать работы студента или результаты измерений. А ведь сведения об
открытой звезде являются научной информацией, и замеры некоторого предмета могут
быть научной информацией и т.п. Очевидно, что сегодня на ВМ обрабатывают
произвольные сведения, имеющие хотя бы малый смысл или не имеющие смысла.
Более того, подчас осуществляется обработка случайных сведений, а в результате
обработки получается научная информация. Этот пример явно находится в
противоречии с рецензируемыми определениями информатики.
Позитивно можно рассуждать таким образом. Слово "информатика" внедрилось в
области деятельности, связанной с обработкой научно-технической документации.
Обработка информации другого сорта (расчет или моделирование) осуществлялась в
математике и в технике. Со временем область использования слова "информатика"
расширялась и обогащалась новым содержанием. Первое, приведенное выше,
определение имело революционный характер, несмотря на возникающие в связи с ним
вопросы. Поиск нового слова для обозначения науки о применении ВМ не оправдано.
Распространим определение информатики на семь видов представлений знания. Это
распространение и послужило основанием для обобщения определения информатики.
По третьему вопросу нужно заметить, что в определении подразумевается цель
поиска нового знания. Но эта цель свойственна любой науке. Кроме общей цели каждая
научная дисциплина должна иметь собственную цель. Если рассматриваемое
определение предполагает цель составления рефератов, то вряд бы надо было
использовать слово "информатика" (авторы первого определения имели дело с
информационными системами). Все дальнейшее развитие вычислительной техники и
технологии ее применения показывает, что данное толкование термина информатика
весьма неудовлетворительно.
Позднее в [4] понятие информатики определено так: «Информатика - это отрасль
науки, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также вопросы,
связанные с ее сбором, хранением, поиском, переработкой, распространением и
использованием в различных сферах человеческой деятельности». Это определение
ставит вопрос приобретения знаний шире с точки зрения применения ВМ, но сужает
предмет исследования. К перечисленным вопросам, которые возникают при анализе
таких определений, необходимо добавить следующий вопрос: Каким образом выбрана
для определения информатики последовательность слов сбора, хранения и т.д. данных
или информации? Оба определения не указывают границ между кибернетикой и
информатикой. Поставленные выше вопросы будут вполне уместны и для многих
определений. Правда здесь понятие научной информации заменено более широким
понятием, кроме этого в определении не предопределяется цель этой отрасли науки.
Положительным моментом такого определения является то, что научная дисциплина
становится отраслью науки. Этот факт отражает существо бурного развития наших
представлений о новой технике для обработки информации. Различное понимание
новой науки вполне оправдано малым сроком применения ВМ. По мере расширения
сферы использования ВМ развивается и представление об информатике. Сегодня
можно сказать, что ВМ нашла применение во всех сферах деятельности человека,
поэтому возникла необходимость переосмысления определения понятия информатика.
К только что рассмотренному определению информатики можно поставить и
другие вопросы. В определении перечислены понятия, которые взаимозависимы:

чем сбор информации существенно отличается от поиска информации?

чем переработка информации отличается от ее преобразования?

так
ли
уж
существенны
различия
между
словами
"распространение"
и
"использование"?
Перечисление слов в определении должно содержать ортогональные понятия для более
полного описания сферы применения определения. И последняя претензия к данному
определению.
Современное
определение
кибернетики
и
приведенное
выше
определение информатики почти совпадают. Возможно, что эти определения и
породили споры учёных относительно деятельности сфер работы двух наук.
Академик А.П. Ершов дает глубокий анализ смысла термина «информатика»,
играющего роль связующего звена между понятиями вычислительная техника и
автоматизация. Он пишет, что информатика обозначает «название науки, связывающей
нас знанием о применении вычислительной техники для нужд автоматизации». А.П.
Ершов анализирует историю введения слова «информатика» в русский язык.

Первое введение - «как неологизм, построенный по законам латинского
словообразования для обозначения научной дисциплины, связанной, прежде всего с
научно-технической информацией, а через нее - с другими системами накопления
информации из печатных источников и документов». Первое использование
термина связано с первым определением информатики, данным в книге [3].

Второе введение - «как калька с французского informatique, которая служит для
обозначения науки об ЭВМ и их применении, и очень скоро превратившаяся в
синоним английского Computer Science - наука о вычислительной технике (или
наука о вычислительном деле)». Второе использование термина связано с
появлением многих областей применения бурно развивающейся вычислительной
техники.

Третье введение - «как название фундаментальной естественной науки, изучающей
процессы
передачи
и
обработки
информации».
Здесь
рассматривается
и
обосновывается несколько другое толкование термина «информатика».
Новое определение укладывается в колею приведенных определений, не противореча
им и
завершая цепь
определений. Информатика породила кластер наук
-
информатические науки. К нему относятся науки, которые применяют ВМ для
обработки знаний в конкретной области. Именно это дает основание считать, что
информатика становится действительно фундаментальной наукой.
Обратимся еще раз к высказыванию А.П. Ершова: «Сознавая некоторую
относительность деления наук на естественные и общественные, мы все же относим
информатику к естественнонаучным дисциплинам в соответствии с принципом
вторичности сознания и его атрибутов и с представлением о единстве законов
обработки информации в искусственных, биологических и общественных системах.
Отнесение информатики к фундаментальным наукам отражает общенаучный характер
понятия информации (знания - А.К.) и процессов ее обработки». Рассмотренная
классификация наук и отнесение информатики в особый разряд наук несколько
отличается от предложенных А.П. Ершовым. Фундаментальность информатики состоит
в том, что она используется в недрах всех наук. Можно перефразировать известное
высказывание о том, что в каждой науке столько науки, сколько в ней математики, в
высказывание: "в каждой науке столько потенциала познания нового, сколько в
ней информатики".
Имеются и друге определения информатики, которые занимают промежуточное
положение между данными выше определениями. Однако оставим проблему анализа
определений историкам.
Теперь можно сделать вывод о том, что новое определение информатики решает
вопросы, возникающие при анализе данных выше определений. Явно сформулирована
цель информатики - технология поиска нового знания на основе имеющегося; в новом
определении не выделяется понятие научной информации (любые сообщения являются
материалом для представления знаний и их обработки); результатом обработки знания
является знание; а перечень слов в новом определении уже обоснован с исторической
точки зрения развитием технологии приобретения знаний человеком. Использование в
новом определении понятия "знание" может вызвать вопросы и нарекания в связи с
тем, что оно присуще, мол, только человеку.
Для завершения краткого анализа имеющихся определений (к тому же не всех, а
только выборочных, отражающих историю развития) необходимо сформулировать в
общих чертах требования к новому определению информатики, учитывающему
современное состояние работ по применению ВМ во всех областях деятельности
человека. Определение должно учитывать обработку любой информации (включая
околонаучную или случайную), поступающую в память ВМ. Например, ввод
информации с ошибками повсеместен в связи с обучением, сбоем средств
формирования сообщений, искажением при наборе последовательностей символов,
неправильным толкованием назначения или смысла толкования сообщений. Эта и
другая информация должна перерабатываться так, чтобы в результате получилась
научная информация, но если и ненаучная информация, но дающая новое знание.
Определение должно обобщать накопленные знания о применении ВМ, оно должно
быть независимым от области применения ВМ. Определение информатики должно
отражать общие законы и закономерности обработки любых сообщений. Все эти
факторы учтены в новом определении.
Отцом информатики следует считать Г.В. Лейбница [4], который является
изобретателем трех фундаментальных вещей, полезных для формулировки и изучения
информатики:
1. Осуществление в 1694 году проекта аналитической ВМ логических вычислений.
Лейбниц говорил, что придет время, когда люди станут решать все спорные вопросы
путем вычислений. Аналитическая машина была сделана для
государством, что исторически тогда было не оправдано.
управления
2. Создание основ математической вычислительной логики (определение равенства,
введение логических операций и др.). Это изобретение можно оспаривать в части
чисто логических исследований, помня о фундаментальных логических трудах
Аристотеля, который занимался рассудительной логикой.
3. Установление того, что с символами можно и следует оперировать так же как с
числами. Это подтверждается следующей цитатой из трудов Лейбница [4]: «Ведь
подобно тому, как в буквенной алгебре мы производим вычисления с числами вообще,
выражениями в буквах, которые обозначают любые специальные числа, известные или
неизвестные, так и здесь, применяя буквенные обозначения вместо этих чисел, мы
докажем замечательные теоремы науки логики.
...Этим путем, если не во всем, то, по крайней мере, в бесчисленном множестве
вещей, мы откроем и уже доказанное другими, и то, что другие когда-нибудь смогут
доказать из уже известных определений и аксиом, а также экспериментов. И вот в чем
наше преимущество: с помощью чисел мы сможет тотчас судить, доказаны они или
нет; и то, и другое смогли сделать с величайшим напряжением ума или случайно, мы
достигаем с помощью лишь символов и точного, истинного аналитического метода;
поэтому то, на что в ином случае потребовались бы многие тысячелетия, мы сможем
совершить за столетие».
Лейбниц - философ и математик - сумел подняться в своих работах по
логическому моделированию интеллекта до понимания единства логических и
арифметических операций и операций с символами - вот главнейший вывод, который
можно сделать по прочтении его научных трудов [4]. А три указанные выше "кита"
заложили основу современной информатики.
Завершим
сопоставление
кибернетики
и
информатики.
Определение
информатики и ее основных концепций невозможно рассматривать без анализа
имеющегося задела, накопленного за три столетия, и в особенности за последние пять
десятков лет бурного развития средств вычислительной техники (СВТ). Начнем с
напоминания определения кибернетики - прародительницы информатики. Совместное
рассмотрение информатики и кибернетики важно для обеих наук. В современных
исследованиях часто наблюдается смешение двух этих областей знания, порожденное
изучением СВТ в рамках кибернетики, а вопросы ее применения также оставались в тех
же рамках. Спор между кибернетиками и информатиками о границах наук является
фактом и скорее всего он продлится еще долго. Нельзя проходить мимо такого спора,
поскольку всякое разрешение имеющегося противоречия дает полезные результаты.
Проблема сравнительного анализа достаточно сложна и не очень благодарна при
попытках формулировки нового определения информатики. Попробуем провести
сравнение только лишь для проведения водораздела между кибернетикой и
информатикой.
Следуя Н. Винеру, кибернетика определяется как наука о законах и
закономерностях управления в живых и технических системах, а также в обществе, на
основе обратной информационной связи. Бурное развитие кибернетики и расширение
области ее применения привели к искажению такого понимания кибернетики. С
появлением и развитием СВТ кибернетика распространила область своих интересов на
проблемы применения этой техники. Со временем определение кибернетики
модифицировалось следующим образом [5]: «Кибернетика - это наука об общих
законах получения, хранения, передачи и переработки информации в технических,
биологических, административных и социальных управляющих системах». В этом
определении полностью исключен такой важный фактор как обратная информационная
связь, как средство воздействия выходных сигналов на вход системы управления, а
центральное
понятие
«управление»
модифицировано
в
прилагательное
«управляющая».
Естественный ход развития кибернетики привел к тому, что огромная область
знаний, связанная с внедрением возможностей СВТ, была освоена кибернетикой, а
собственные проблемы управления были несколько отодвинуты в сторону. Такая
деформация
понятия
кибернетики
естественна
и
сыграла
существенную
положительную роль в истории техники управления. Огромная область знания,
связанная
с
широким
внедрением
СВТ,
была
освоена
кибернетиками.
Это
обстоятельство переместило акценты в определении кибернетики. Объект кибернетики
остался прежним - управляющие системы, а предметом ее стала информация. Следует
быть весьма благодарным и признательным за огромный труд кибернетиков по
накоплению знаний для будущей информатики.
Всеобщее внимание научной общественности к проблемам кибернетики, к
развитию СВТ и к науке о вычислениях позволило постепенно видоизменить ее
определение. Так уж получается, что в данной науке безмерно разрастается клубок
проблем, который начинает охватывать вопросы далекие от исконных проблем самой
науки. Это и случилось с кибернетикой. Действительно, вычислительная техника
рассматривает и изучает системы, которые интенсивно используют управление и
обратную информационную связь с возможностью использования памяти для
повышения качества управления. Такая деформация понятия кибернетики естественна
и сыграла существенную положительную роль в истории техники управления.
Можно подвести такой предварительный итог. Кибернетика сделала свое дело,
уделив львиную долю времени - два-три десятка лет - процессам обработки
информации. Трудно отрицать, что кибернетика связана с обработкой информации, так
как управление возможно только на ее основе. Предметом кибернетики является
система с обратной связью, а изучение методов обработки информации - ее проблемой.
Кибернетика только на время отошла от важных назревших проблем изучения законов
управления в живых организмах и в обществе. Сегодня важен человеческий фактор и
социологические исследования. Связанные с ними проблемы пока слабо изучаются
кибернетикой.
Однако,
вполне
можно
допустить,
что
высказанный
здесь
предварительный итог спорен или требует тщательного исследования.
Теперь важно обозначить предмет информатики. Кибернетики также правы в
своих утверждениях, что кибернетические системы предназначены для добывания
нового знания по результатам функционирования системы в форме количественных
или качественных показателей. Однако анатомия и технология добывания знания (в
особенности логического) собственно для кибернетика не представляет интереса.
Технология обработки информации важна и выясняется по архитектуре системы. Новое
знание для кибернетика выражается общими интегральными характеристиками
состояний изучаемой системы.
Рассмотрим несколько простейших примеров, достаточных для наглядной
иллюстрации высказанных выше положений.
Пример первый. В память ВМ для начала вводится массив результатов измерений
- это информация об экспериментах. После выполнения программы вычисления
среднего значения для введенного массива получается новое сообщение (среднее
значение) о характеристике измеряемого предмета, о значении математического
ожидания измеряемой величины или о времени обработки исходного массива. Любой
результат - это знание о характеристике предмета, о математическом ожидании или о
времени работы программы, соответственно. Процессы вычисления среднего значения
и все промежуточные результаты никого не интересуют в такой постановке проблемы
использования ВМ. При отладке программы интересны промежуточные значения, но
они опять представляют знание о свойствах программы. Здесь трудно явно увидеть чтолибо из области кибернетики.
Второй пример. В память ВМ дважды вводится некоторая программа, и каждый
раз получаются одинаковые (различные) результаты. После двойного прогона одной и
той же программы получаются новые сведения о работе ВМ: она работает правильно
(или неправильно). Здесь мы получаем новое знание о свойствах ВМ: работать без
сбоев (или со сбоями) при выполнении программы некоторого класса. И опять, нас не
интересуют ни процесс вычислений, ни результаты вычислений по программе. При
локализации ошибки в работе ВМ будет поставлена другая проблема, отличная от той,
которая устанавливает факт правильности или неправильности работы ВМ. Здесь уже
можно найти кибернетические проблемы, так как пример говорит о поставке
информации (свойства ВМ в данный момент) для принятия решения об управлении.
Третий пример. Инженер ВМ нажимает кнопку пуска ВМ и наблюдает за
состоянием индикаторов. Результатом работы ВМ является знание о состоянии
оборудования ВМ и готовности его выполнять программы. ВМ как система управления
в такой ситуации не рассматривалась, и процессы обработки информации не
принимались
во
внимание.
Здесь
рассматривается
кибернетическая
проблема
управления ВМ.
Из данных примеров можно сделать вывод о том, что кибернетика и информатика
имеют свои цели, задачи, предметы, объекты и пограничные проблемы, которые не
допускают разделения двух наук пропастью, как и любые две другие смежные науки.
Сделаем кардинальный поворот от предмета кибернетики (системы с обратной
информационной связью) к предмету информатики. Примем для дальнейшего
обсуждения следующие утверждения:
ПРЕДМЕТОМ ИНФОРМАТИКИ ЯВЛЯЕТСЯ ЗНАНИЕ.
ОБЪЕКТОМ ИНФОРМАТИКИ ЯВЛЯЕТСЯ СИСТЕМА ЧЕЛОВЕК-ВМ.
Поскольку знание
является
предметом
информатики,
а наши
обычные
представления о знании пока не совсем согласуются с понятием о системе человек-ВМ,
необходимо опять рассмотреть проблемы различия понятий знания и информации.
Прежде всего, следует заметить, что информация первична по отношению к знаниям,
она несет все необходимое для знаний. Такие утверждения могут показаться
неожиданными, например потому, что знание исторически всегда подразумевает
человека, а не ВМ. На это можно возразить так: ВМ используется человеком и для
человека непосредственно или в конечном счете. К этому следует добавить, что любые
знания можно описать, осмыслить, определить, представить, обобщить и применить.
Описать знания означает ввести их в память ВМ, осмыслить - обработать в целях
получения свойств знания или нового знания, определить - систематизировать знания,
представить - оформить в виде, пригодном для восприятия человеком или ВМ,
обобщить - вывести наиболее общие закономерности знания и применить - построить
процессы обработки знания. Исторически некоторые понятия, употребляемые на
ранних стадиях исследований в кавычках, постепенно начинают употребляться без
таковых. Например, слова «мыслить», «думать» и «знать», примененные к ВМ,
начинают применяться без кавычек: ВМ мыслит, ВМ думает и ВМ знает.
В заключение дадим краткую историческую справку. История информатики
отмечает, что первой в мире программисткой была дочь английского лорда Байрона
Ада Аугуста графиня Лавлейс, которая составила первую в мире программу (в 1840
году) для ВМ Чарльза Беббиджа (26.12.1792 - 18.10.1871). Она и была первым
информатиком. Весьма важной оказалась мысль об наименовании одного из языков
программирования по её имени - Ада.
Цели информатики
Каждая наука ставит перед собой также важные промежуточные цели. Это же
свойственно и информатике. Общая цель всех наук известна - получение нового знания
о природе, человеке или обществе. Тем не менее, каждая наука имеет свою, присущую
только ей цель. Цель науки - это идеальное, мысленное предвосхищение результата
деятельности
человека.
Содержание
цели
зависит
от
объективных
законов
действительности, реальных возможностей и применяемых средств. Будем исходить из
этого понятия цели и применять его для определения целей информатики.
Как наука информатика имеет одну главную цель - применение ВМ для поиска
нового знания. Собственной целью информатики является знание о знании, структуре
знания, способах представления различных видов знаний, обоснованности и правилах
применения знаний. Точнее цель может быть сформулирована так: исследование
технологий поиска нового знания с помощью ВМ в любой сфере деятельности
человека. Здесь упоминаются слова «с помощью ВМ», которые можно опустить, если
имеется необходимость исследования истории зарождения и развития информатики
или ручного применения методов. Наиболее точно цели информатики сформулированы
в самом ее определении. Цель информатики, согласно определению, состоит в
описании, осмыслении, определении, представлении, обобщении и применении знаний
для поиска нового знания с применением СВТ. Здесь не указываются, какие
конкретные знания используются или добываются. Эта абстракция весьма важна для
понимания информатики. Информатика может способствовать поиску знаний в любой
науке. Применение информатики в данной конкретной науке порождает информатику
этой науки. В конечном счете, получается совокупность информатических наук по
совокупности всех наук, в которых применяются СВТ.
Важная практическая цель информатики - это обеспечение пользователя
бесплатными программами. Она достигается с помощью Интеллсист, поскольку
система включает возможность синтеза программ по заданию пользователя. При этом
не
требуется
знание
ФЯ
или
привлечение
программистов
[6].
Программы
синтезируются либо по запросу, сформулированному описательно (так сказать на
рассудительном языке), либо по запросу, представляющему запись алгоритма так, как
это делается в школьных учебниках (с применением меток типа «Шаг 2», указанием
переходов по метке «перейти к» и присваивания новых значений величинам, а также
использованием готовых процедур).
Кроме общих целей рассмотрим несколько подробнее некоторые частные цели
информатики, которые подразумеваются в ее определении.
Подцелью информатики является описание знаний. Легко понять, что каждая
наука занимается описанием своего знания. Информатику отличает от других наук то,
что имеется необходимость так описывать знание, чтобы оно было непротиворечивым
и полным, пригодным для ввода его в память ВМ. Тексты с результатами исследований
формируют в любой науке. Информатика требует ввода этих текстов в память ВМ.
Любая наука использует часть ЕЯ и некоторые специальные языки для описания
исследований, а информатика в большинстве своем - ФЯ, а в последнее время - ЯПП
[7]. Хорошо известны языки программирования, с помощью которых вводят в память
ВМ процедурные представления знаний. В соответствии с видами знаний (их 7 [2])
используются те или иные ФЯ.
Современные средства ввода знаний в память ВМ с помощью ФЯ или ЯПП еще
крайне бедны для некоторых видов представлений знаний. Можно указать на такие
примеры слабой оснащенности средствами ввода знаний: ввод запахов, ощущений и
зрительных образов. Перед информатикой в данном случае стоят большие проблемы
обеспечения ввода знаний на основе новых физических принципов и для новых
источников сообщений. В современных условиях познание законов природы
осуществляется не только в кабинетной тиши, но и с помощью системы человек-ВМ, а
при использовании новых средств, указанных выше для ввода сообщений станет
возможно познание законов природы с помощью системы природа-ВМ в самом общем
смысле этого понятия. Хорошим примером расширения возможностей памяти СВТ
является система Интернет. Ее использование повысит интеллект любой программной
системы.
Подцелью информатики является осмысление знаний. И такие подцели ставит
любая наука большей частью на интуитивном уровне. Сущность указанной подцели
для информатики состоит в исследовании технологии осмысления любых сообщений,
не зависящих от данного лексикона, но использующих его при осмыслении знаний
данной науки, но уже на процедурном (или алгоритмическом) уровне. Подцель
осмысления знаний полагается на существование общих законов и закономерностей в
процессах поиска и исследования связей предметов, явлений или процессов. При этом
чрезвычайно важно понятие смысла текстов, которое реализуется в Интеллсист для
машинного осмысления текстов [7]. Конечно, технология построения процессов
осмысления зависит от вида знания. Например, массив чисел может быть осмыслен
путем аппроксимации их некоторой аналитической зависимостью, а библиотека
подпрограмм может быть осмыслена только в результате использования ее в решениях
конкретных заданий для ВМ. Средством осмысления знаний являются языки ЕЯ, ЯПП
и искусственные (ФЯ) языки, которые позволяют отражать связи предметов, явлений
или процессов, их свойств, характеристик или признаков. Отражения связей можно
описать на некотором языке и ввести в ВМ для дальнейшей обработки.
Подцелью информатики является определение понятий. С этой подцелью
поможет разобраться концептуальная информатика [1, 7], где точно описано, что такое
определение понятия, как его использовать в информатике для решения задач.
Машинные методы формирования понятий и их определений еще находятся в
зачаточном состоянии. Это обстоятельство привлекательно для информатиков
широким полем деятельности. С определением понятий тесно связаны цели и методы
построения алгоритмов автоматического формирования определений. Автоматизация
решения таких задач важна и поддержана пока малым числом программ.
Подцелью информатики является представление знаний. Здесь наиболее сложной
проблемой является проблема трансляции внешнего представления знаний во
внутреннее представление. Решение некоторых частных проблем рассматривается
здесь и в [1]. Достижение подцели связано с разрешением главной проблемы, которая
состоит в формировании методов последовательной формализации знаний того или
иного вида [7]. В современной информатике чаще всего формализация знаний
осуществляется вручную, например написание программ ВМ составляет один из
способов такой последовательной формализации знаний процедурного типа.
Подцелью информатики является обобщение знаний. Обобщение связано с
построением исчислений, которые являются средствами обобщения. Здесь, как и в
концептуальной информатике, проблем больше, чем имеющихся методов, процедур и
решений. В информатике полагаются на мозговую работу человека при возникновении
необходимости построения и использования исчисления данного рода. Однако в
последнее десятилетие наблюдается прогресс и в этой области информатики. Это
выразилось в формировании направления проектирования и разработки системы
Интеллсист, работающей на основе базы знаний (БЗ) и выдающей ответ на проблемы
пользователя. Для информатики эта подцель является особенной. Поскольку человек
использует мозговые усилия и пользуется подсказками из литературы, программа
должна также ориентироваться на «собственные знания», представленные в ее памяти.
Алгоритмы обобщения не всегда ясны, а их использование требует специальных
методов.
Подцелью информатики является применение знаний. К этой подцели стремятся в
информатике непрерывно. Для применения знаний используются алгоритмы. Эта
подцель имеет неоценимое значение для практической информатики, для решения
заданий с помощью ВМ. Интеллсист предназначена для решения заданий пользователя
с применением БЗ как базовый метод ее работы.
Подцелью информатики является автоматическое извлечение нового знания. Эта
подцель смыкается с общей целью любой науки, в которой процедура извлечения
нового знания реализуется «вручную», а возможно и привлечением ВМ для
достижения промежуточных целей. Для информатики подцель извлечения нового
знания окрашена тем, что здесь важны технологические аспекты, а не новое знание
конкретной области. Для извлечения нового знания используется некоторая система
кибернетического типа (система, содержащая обратные информационные связи).
Все указанные подцели существенно дополняют главные цели информатики и
раскрывают области деятельности в этой науке.
Для нового определения информатики важно высказывание Р. Хемминга,
который так определил роль информатики:

цель машинной обработки - понимание, а не числа;

прежде чем решать задачу, подумай, что делать с ее решением.
Удивительные слова, они во многом повлияли на формирование нового определения
информатики. В них содержится главная мысль - зачем и как применять ВМ. Новое
определение информатики, учитывая эту мысль, выражает всю совокупность знаний о
применении СВТ в деятельности человека.
Задачи информатики
До сих пор рассматривались внешние задачи (по отношению собственно к
информатике) применения знаний и методов информатики для решения заданий
прямого пользователя ВМ. Информатика обогащена и внутренними задачами. Их и
надо рассматривать по мере возможности. Некоторые из перечисляемых ниже задач
уже решены, либо находятся в стадии решения или ожидается появление новых средств
или методов для их решения.
Рассматриваются
внутренние
задачи
информатики,
которые
необходимо
классифицировать. Классификация задач связана с ответом на следующие вопросы:

что относится к пользователям или что они должны делать в информатике [1],

что является собственностью информатики по сравнению с другими науками или
дисциплинами,

как обнаруживать непротиворечивость знания как главного атрибута свойств
знаний, которые любой человек считает истинными [8],

что такое экологически чистое знание, каков должен быть аппарат обеспечения
чистоты знаний [9],

каковы задачи информатической логики - оснований информатики - как средства,
на которой базируется информатика [8],

каково место занимает информатика среди других наук и в деятельности человека,

как связаны, взаимодействуют и соотносятся информатика и кибернетика,
программирование и другие отрасли знания, возникшие в процессах применения
ВМ для решения разнообразных задач.
Имеется
много других вопросов, которые также прямо или
рассматриваются
при
последовательном
обосновании
нового
косвенно
определения
информатики. Перечислить все подобные вопросы не представляется возможным.
Небольшое отступление. Можно было обратить внимание на различие в толковании понятий
"проблема" и "задача". Будем придерживаться следующего толкования. Проблемы информатики - это
формулировки внутренних противоречий информатики, разрешение противоречий открывает новые
возможности информатики. Задачи информатики - это формулировка внешних противоречий,
приводящих к использованию методов и средств самой информатики.
Главная прикладная задача информатики - это разработка и внедрение средств
автоматизации обработки знаний в системах типа «наука - техника - производство распространение - потребление» с помощью ВМ. Причем обычно рассматриваются
любые системы, связанные с материальным, энергетическим или информационным
производством. Задачи информатики хорошо согласуются с целями информатики.
Проведем такие сопоставления последовательно по семи группам.
С информатической точки зрения все наблюдения человека за предметами,
явлениями и процессами реального мира должны завершаться решением задач
описания предметов, явлений или процессов, а также их свойств, характеристик,
признаков и отношений между ними. Что такое описание предметов? Под описанием
предметов понимается сопоставление вещам последовательностей знаков (символов),
отображающих сущность, строение или свойства этих предметов (по возможности с
объективных позиций). Аналогично можно рассматривать описание явлений или
процессов. Человек мысленно описывает видимое и отображает это в своей памяти. В
информатике описания должны выполняться в формах, пригодных для ввода в ВМ и
дальнейшей обработки. С такими задачами информатика успешно справляется при
символьном представлении информации о наблюдениях.
С информатической точки зрения все введенные (научные или ненаучные)
сообщения должны подвергаться осмыслению для установления связей между частями
сообщений. Поиск смысла сообщения - это вторая группа задач информатики.
Наиболее известные методы поиска смысла сообщения в информатике состоят в
синтаксическом, семантическом, прагматическом анализе, короче грамматическом
анализе. Результатом такого анализа являются сообщения, которые формируются в его
процессе
и
представляют
собой
средство
для
решения
конкретных
(не
информатических) заданий использования ВМ.
С информатической точки зрения осмысление сообщений должно завершаться
определением понятий, содержащихся в исходном сообщении. В этом состоит
содержание следующей группы задач информатики. Определение понятия связано с
формированием имени, идеи, определения, термина, суждений, метода, системы и др.
атрибутов понятия. Совокупность атрибутов [7] определяет понятие и решает задачу
информатики. По-видимому, не существует общего подхода, метода или алгоритма для
решения подобных задач. Задача должна формулироваться конкретно и решаться она
должна конкретно.
С информатической точки зрения наиболее разрешенными или продвинутыми
задачами информатики являются задачи представления данных, чуть более сложной
является задача представления знаний (фактов, структурных данных, таблиц, графиков,
утверждений и др.). Кодирование в символах связано со многими кибернетическими
задачами передачи, хранения и обработки сообщений (информации). Другие формы
представления связаны с конкретными науками и с дальнейшими задачами решения
проблем исследования знаний.
С информатической точки зрения наиболее сложными задачами являются задачи
обобщения знаний. Возникновение абстракций, процессы абстрагирования, связаны с
процессами сжатия информации. Здесь под сжатием информации понимается сведение
групп фактов в утверждения о фактах, а групп утверждений - в правила получения
новых фактов. Такое сжатие не сравнимо с информационным сжатием, не связанным со
смыслом сведений. Критерий сохранения и передачи смысла является здесь основным.
Высшей задачей информатики является задача синтеза новых данных или нового
знания. Эта задача завершает полный перечень групп и отдельных задач информатики.
Не исключаются случаи комбинирования задач различных групп, тогда получаются
новые задачи информатики.
Рассмотрим примеры нескольких конкретных задач в информатике для
квалификации понятий "задача" и "проблема". Программирование требует творческого
подхода к решению следующих задач:

выбрать (например, из таблицы) имя некоторого понятия или идентификатор,

определить понятия или идентификатор,

выбрать средства для представления данных и знаний,

собрать данные для обработки или формирования утверждений,

построить формулу численного или логического вычисления,

построить граф переходов для распознавания пути вычислений,

применить правила преобразования логических формул.
Эти семь конкретных задач возникают при составлении программ или БЗ и БД (база
данных) для работы ВМ при решении исходных проблем. С информатической точки
зрения все наблюдения человека за предметами, явлениями и процессами реального
мира должны завершаться решением задач описания этих объектов, исследованием
полученных описаний или сбором знаний о них. Такие задачи решаются для
осуществления ввода данных в широком смысле в память ВМ, а также для вывода
результатов обработки сообщений (знаний).
Главные решаемые задачи информатики состоят в следующем.

Провести критический анализ процедурного подхода к решению задач на ВМ.
Состав, недостатков процедурного программирования определяет требования на
разработку инструментария Интеллсист [6].

Определить, что логическое уравнение является главным формализмом любых
задач, вопросов и проблем [8]. Понятие логического уравнения объединяет все
понятия уравнений, которые введены в математике.

Выбрать язык записи задач, вопросов и проблем. Им оказала часть ЕЯ,
ориентированная на данную профессию, т.е. ЯПП [7]. Записи заданий любого
пользователя становятся возможными без привлечения формализма.

Построить грамматику ЯПП, обеспечивающую возможность вычисления смысла
текстов. Таковой явилась семантическая грамматика русского языка [7]. Эта
грамматика универсальна и легко переносится на другие языки.

Построить метод решения логических уравнений, который после исследований
определен и описан в информатической логике [8].

Построить метод получения альтернативных решений. Математика стремится
доказать
единственность
решения
задачи
перед
тем,
как
приступать
к
практическому ее решению. Но практика чаще ставит задачи с неполным знанием,
поэтому следует ожидать альтернативных решений. Их поставляет применение
информатической логики (ИЛ) и ее реализацию в Интеллсист [1, 8].

Построить метод автоматического синтеза программ по заданию пользователя.
Решение этой задачи позволит сделать всех пользователей программистами без
привлечения профессиональных программистов. Задачу решает Интеллсист
аналогично тому, как это было сделано в критической ситуации, когда развитие
телефонии породило кризис с телеграфистами [1, 6].

Построить метод печати решения логического уравнения в естественном виде,
когда указывается имя (термин) и его полученное значение (смысл). Надо
освободить пользователя от проблемы идентификации результата [1, 7].

Учесть фактор неопределенности знаний. Эта задача сводится к вводу в задание
неопределенных понятий, которые должны по контексту доопределяться либо
какими-то характеристиками, либо конкретными значениями. Это сделано в
Интеллсист с понятиями, которые вводятся в задание как абстрактные [8].

Разработать инструментарий для пользователя с доступным интерфейсом, не
требующим емких руководств по применению [1].

Разработать метод «программирования» классов задач. В ИЛ таким методом
явилась разработка БЗ, которые состоят из лексикона предметной области знания и
законов связи понятий, введенных в лексикон. БЗ обеспечивают простой доступ
пользователя к знаниям по его специальности [1, 8].

Сопоставить средства Интернет, БЗ и Интеллсист с позиции накопления и
использования
знаний.
Результатом
сопоставления
являются
следующие
утверждения: Интернет – поиск запасенного и известного знания, База знаний –
запасенные знания в естественном виде и Интеллсист – поиск нового и ранее
неизвестного знания путем логического вывода из известного знания.

Определить знания так, чтобы определение было понятно любому пользователю
ВМ. Как подзадача – добиться простого средства и метода формализации для
неформализованного знания [7].
В результате всей совокупности исследований сформировалось новое определение
информатики.
Результаты применения информатики
Применение информатики за последние 10 лет (до 2000 года) стало не только
актуальным, но и экспоненциально важным. Без информатизации нет сколько-нибудь
существенного продвижения по линии прогресса. В результате применения ВМ возник
бум в производстве ВМ, что вновь повлекло расширение областей применения ВМ. В
этом самые важные результаты применения информатики. Они могут оцениваться
количеством решенных задач, качеством получаемых данных, количеством и качеством
получаемых продуктов в промышленности, сельском хозяйстве или информационном
производстве. С такими оценками подходят к проблеме смены или приобретения новых
СВТ. Такой подход важен для пользователя ВМ. Конечно же, такие общие оценки
результатов применения информатики известны. Перед приобретением СВТ каждый
оценивает результаты использования элементов или всех приобретаемых СВТ, а затем
вкладывает свои ресурсы в СВТ.
Пользовательскими оценками результатов применения информатики являются
получаемые ими новые факты или утверждения о фактах, их полнота, достоверность,
надежность, качество и возможность формирования новых проблем для продвижения в
решении основной (производственной) проблемы (задачи или задания). Можно было
бы составить длинный список результатов от применения информатики для
пользователя. В этом нет необходимости, так как развитие СВТ и экспоненциальный
спрос на них косвенно говорит о важности результатов. Здесь не возникает какие-либо
сомнения.
Если в число пользователей включить информатиков, то результатом применения
информатики является та программная продукция, которая обеспечивает пользователя
новыми и более интеллектуальными программами. Спрос на программы существенно
превышает предложение. Однако не всякая программа, разработанная информатиком
или программистом, будет удовлетворять потенциального пользователя. Вот только
несколько обычных претензий пользователя:
- окончательный анализ ложится на пользователя, отсутствует автоматический анализ
результатов и выработка рекомендаций;
- стиль интерфейса не учитывает определенные особенности обработки
административного управления;
- в программу заложены «не мои» стандарты (производства);
- не все данные обрабатываются программой;
- формулу расчетов необходимо изменить для учета того или иного фактора;
- программа оказалась емкой по времени;
- ваша программа не укладывается в нашу организационную систему или структуру.
Через некоторое время после затрат дополнительных ресурсов можно сказать, что
программа постепенно эволюционировала и приобрела свойства, которые по большому
счету удовлетворяют пользователя, хотя для конкретного пользователя важен учет его
частных
требований.
удовлетворять
Обычно
множеству
результаты
качественных
применения
информатики
критериев.
Если
не
должны
оценивать
интеллектуальность программ, то можно обнаружить, что значительная часть
критериев работает на современные программы. Важно заметить, что одному из
критериев
интеллектуальности
не
удовлетворяют
промышленные
разработки
программ. Этим критерием является наличие в программах логического вывода по
правилам, которые формирует
преимущества
[1]
перед
пользователь. Интеллсист,
указанными
интеллектуальности в первую очередь.
системами,
имея определенные
удовлетворяет
критерию
Результаты применения информатики могут быть получены и без применения
ВМ, вручную. Это важное обстоятельство. Знания человека велики. Он будет их
применять без использования ВМ. Новое определение информатики ориентируется на
случай «ручного» применения методов информатики. Если задача характеризуется
малым объемом памяти
или
времени
решения, то
применение ВМ
будет
малоэффективным. Переработка знаний вручную также важна, как и переработка
знаний с помощью ВМ. Многие методы информатики зародились до появления ВМ и
успешно применялись во всех отраслях деятельности человека там, где необходимо
было иметь дело со знаниями. Эта ситуация полностью сохранилась. Применение ВМ
становится важным в том случае, когда вручную невозможно рассмотреть и
исследовать большое количество предметов или их связей. Отход от обработки знаний
вручную невозможен по природе человека. Например, обучение ребенка (косвенно)
связано с применением информатики, оно реализуется вручную. Правда не всегда ясно,
что является первичным: обучение, основанное на методах информатики, или практика
обучения выявила методы информатики. Это и неважно, поскольку развитие
образования или информатики чрезвычайно важно для человека почти в равной
степени. Результаты применения информатики наблюдаются в малом и в большом. В
малом - это использование результатов применения ВМ для исследователя или
производителя, в большом - использование результатов для развития общества.
Информационная индустрия
Информационное производство - это процесс создания информации, а также ее
представления. Как и в материальном производстве, в информационном производстве
необходимо выделить две стороны собственно производства: производительные
информационные силы - люди, участники информационного производства, и
информационные производственные отношения - совокупность информационных
отношений между людьми в процессе производства и потребления информации. При
этом необходимо помнить, что СВТ предназначены для автоматизации материального,
энергетического и информационного производства. В связи с такими определениями
надо сделать замечание, что аналогия информационного производства с материальным
производством на этом не кончается, этим аналогия только начинается. Читателю
можно предложить самому развивать эту мысль.
На протяжении трех десятков лет использования СВТ можно было убедиться в
высокой продуктивности подхода аналогии к решению проблем информационной
индустрии. Сфера материального производства, которая развивалась и развивается пока
более высокими темпами, чем другие сферы человеческой деятельности, является
маяком для сферы информационного производства и терминологически, и в качестве
ориентира для знаний о процессах, методологии и технологии обработки и
распределения информации. В вычислительной технике и информатике уже давно
используются, например, такие понятия, как нормы труда программиста, качество,
надежность и эффективность программ и процессов программирования. Поэтому и
определение информационного производства построено по аналогии с определением
материального производства.
Аналогично понятию "материальная экономика" понятие "информационная
экономика" определяется как совокупность производственных отношений для данной
общественно-экономической
формации.
Экономика
каждой
страны
должна
продуктивно распределять информационные ресурсы - средства, ценности, запасы,
возможности, источники средств обработки, хранения, распределения и потребления
информации в целях создания нового знания. Аналогия основывается на том
положении, что информационное производство является общественной деятельностью
человека, а отличие от материального производства имеется только в предмете
производства.
Данное выше упрощенное определение информационной индустрии призвано
заинтересовать читателя в сказанном и побудить его к серьезному изучению терминов,
понятий, идей, законов и закономерностей информатизации общества. Важно было
подчеркнуть, что информационная индустрия приобрела силу, пройти мимо которой
теперь уже невозможно. Достаточно напомнить о уже достигнутом уровне работ в
информационной индустрии: системы автоматизированного управления производством
(материальным,
энергетическим
или
информационным),
системы
управления
научными исследованиями, гибкие автоматизированные участки, информационнопоисковые системы и др. Заметим, что об информационной индустрии говорят обычно
как о факте, а не как о потенциальной перспективе.
Рассмотрение информационной индустрии важно для осмысления понятия
информатизации, которое приобретает широкую известность и популярность именно в
связи с всеобщим проникновением вычислительной техники во все сферы деятельности
человека. Сущность информатизации состоит в ускорении накопления знаний всех
видов и в обращении этого запаса на создание нового знания с помощью ВМ, в
максимальном использовании знаний в практической деятельности человека, в
развитии информатики каждой науки.
Информатизация охватывает многие отрасли знания, она не обходит и такую
отрасль знаний, как мышление. Информатический подход к процессам мышления
связан с вопросами изучения формальных и неформальных сторон интеллектуальной
деятельности и поведения. Информатизация общества знаменует новый этап второй
научно-технической
революции.
Вот
что
сказано
в
статье
А.
Ракитова:
«Компьютеризация и информатизация общества знаменуют наступление нового этапа
научно-технической
революции.
Его
можно
охарактеризовать
как
научно-
технологический. Первая особенность этого этапа заключается в том, что научные
знания используются не только для создания качественно новой техники, но и для
разработки
принципиально
новых
технологий...
Другая
особенность
научно-
технологического этапа состоит в резком возрастании роли человеческого фактора,
творческой
активности
человека,
принимающего
ответственные
решения...
Человеческое творчество порождает новейшую технику и новые технологии, а они в
свою очередь ведут к наращиванию интеллектуальных ресурсов человечества...
...информатизация сопоставима по своему всемирно-историческому значению с
индустриализацией, которая началась примерно три столетия назад и неузнаваемо
изменила не только производство, но и весь облик тогдашнего общества, образ жизни и
содержание культуры».
Появление
ВМ
связано
с
повседневной
деятельностью
человека
по
формированию нового знания в самых различных областях. Эта деятельность
относится не только к научному знанию, но и ко всякого рода сообщениям,
зафиксированным на материальных носителях. Формирование нового знания сложнейший процесс, в котором человек с помощью органов чувств и усилителей
возможностей органов чувств учится описывать предметы, явления, процессы или их
свойства, осмысливать описания, определять новые понятия в соответствующих
терминах, представлять факты и утверждения о фактах, обобщать и применять знания
для построения систем формирования нового знания. Деятельность человека по
формированию нового знания возможна и без ВМ (как это было до эры ЭВМ). С
появлением ВМ человек имеет возможность ускорения процессов формирования
нового знания, осмысления самих процессов и их автоматизации. ВМ играет роль
усилителя процессов обработки знаний.
Необходимость использования ВМ вытекает и из простого сравнения
возможностей человека и ВМ. Интересное сопоставление было произведено
академиком
А.Н.
Колмогоровым.
Человек
интенсивно
занимается
изучением
различных вещей. Каждая вещь состоит из частей. Чтобы изучить вещь необходимо, по
крайней мере, изучить части этой вещи, а затем изучить связи частей. Возможности
человека и ВМ можно сравнивать по количеству изученных ими числа частей и числа
связей. А.Н. Колмогоров характеризует возможности человека и ВМ по изучению
числа частей некоторого целого в следующей таблице.
Число, которое можно
Число реально
Число реально
проанализировать
анализируемых
анализируемых
частей
связей
N
N!
Среднее число частей
log N
N
Большое число частей
log log N
log N
Малое число частей
Малое число частей характеризуется возможностью изучения не только частей
вещи, но и всех связей всех частей. Среднее число частей вещи характеризуется
возможностью изучения некоторых частей и небольшого количества связей. Большое
число частей характеризуется невозможностью изучения весьма малого числа частей и
малого числа связей. Логарифмические зависимости говорят более точно о
соотношении малого, среднего и большого.
Для человека пригодна характеристика N = 3, а для ВМ - N = 10. Это
заключительное соотношение, которое можно иллюстрируется в следующей таблице:
Общее число и
Число частей для
сложность объекта
человека
Малое число частей
Среднее число частей
3
10 3
Число частей для ВМ
10
10 10
3
Большое число частей
10 3
10
10 10
Формирование нового знания связано с приобретением знания о знании. Новое
знание можно приобретать ускоренно при освоении технологии создания знания.
Именно этими проблемами занимается информатика с помощью ВМ. Технология
формирования нового знания человеком послужила базой для реализации ее на ВМ в
виде Интеллсист.
Развитие общества, внедрение новых технологий и запрос на новое знание
определяются состоянием информационного обслуживания человека и тенденцией
информатизации общества. Соотношение затрат труда в сельском хозяйстве,
промышленности и информационном обслуживании частично компенсирует наше
любопытство в этом направлении. По крайней мере, в таком сравнении можно увидеть
некоторую качественную картину. Приведем данные, подтверждающие это.
Развитие сельского хозяйства - это освобождение человека от голода и гарантия
жизни. Можно сказать, что сельское хозяйство обеспечивает материальную свободу
человека. Развитие промышленности - это освобождение человека от физических
нагрузок
и
обеспечение
физической
или
энергетической
свободы.
Развитие
информационного обслуживания - это освобождение человека от умственных нагрузок
и обеспечение информационной или интеллектуальной свободы.
Приобретение свободы человеком не означает его деградацию в каком-либо
направлении: физиологическом, физическом или духовном. Получение свободы
обеспечивает выбор более сложных путей материального, энергетического или
информационного преобразования. Надо заметить, что каждое из перечисленных
направлений не должно рассматриваться обособленно, они все тесно взаимосвязаны и
взаимозависимы. Например, развитие информационного обслуживания успешно
обеспечивает или поддерживает материальное развитие. В свою очередь материальное
развитие влияет на развитие энергетики и т.п. Этому можно найти подтверждение в
каждой отрасли деятельности человека.
Развитие информационного обслуживания по сравнению с развитием сельского
хозяйства и промышленности можно проследить в таблице, содержащей процентные
данные распределения трудовых ресурсов общества в СССР и США.
Отрасль Сельское хозяйство Промышленность
Информация
Год
1930
1980
1930
1980
1930
1980
СССР в %
60
20
25
50
15
30
США в %
15
5
60
20
25
75
Заметим, что существенное изменение соотношений в России наступило с 1990 года,
когда началось быстрое развитие СВТ, а также переход на рыночные отношения.
Имеются и другие взгляды на перспективу развития и внедрения информатики в
будущем. К 2020 году трудовые ресурсы общества будут распределяться так: 5% будут
заняты в сфере промышленности, 2% - сельского хозяйства, 45% - информатики и 47%
- услуг. В конце концов, пока для нас важна только общая тенденция развития
информатики. А тенденция вполне ясная: информатика и информатизация становятся
все более важным фактором развития общества, не зависящим от культурного и
социального состояния конкретного общественного образования.
По таким данным просматривается тенденция перекачки ресурсов из одних сфер
деятельности человека в другие, наметился рост ресурсов в сфере информационного
обслуживания. В этой сфере чрезвычайно важна роль человека и информатики как
науки. Развитие информатики обосновано (если не в основном, то по существу) именно
таким раскладом и тенденцией развития ресурсов человека.
Законы информатики
Становление информатики как науки связано с осмыслением основных законов и
закономерностей, которые выявились в процессе информатической деятельности.
Законы информатики существуют на интуитивном и описательном уровнях и требуют
специального исследования. Рассмотрим формулировки некоторых законов, чтобы
обеспечить информацию к размышлению. Формулировка законов основана на
следующих предположениях:

непрерывное проникновение человека в реальный мир через его наблюдение и
описание,

человек обладает способностями связывать между собой знаки, слова и факты,

экспоненциально увеличивающееся число публикаций по всем отраслям знания (и
по информатике),

усиление умственных способностей человека связано с ВМ,

устранение второстепенных фактов (процесс осмысления знания) - путь к
обобщению знания,

технология приобретения нового знания осознается все более и более (по времени),

систематизация является важным исходным орудием познания.
Именно эти положения вместе с новым определением информатики дают основание
для формулировки ее законов. Некоторые законы информатики даны в литературе [2,
3]. Другие публикации содержат высказывания о законах информатики, главным
образом, только предположительные и относящиеся к программированию, они требуют
обсуждения и сопоставления с излагаемыми ниже законами.
Заметим, что законы информатики связаны с законами диалектики. Это
обстоятельство не должно смущать никого в силу того факта, что логические законы
диалектики, обобщенные Гегелем и его предшественниками, в равной мере служат и
процессам познания, и методологии приобретения нового знания. Связь законов
конкретной науки и диалектики обязательна, она является определяющей: законы
диалектики подсказывают конкретной науке, какими должны быть ее законы. Правы
были древние философы, фиксируя, в конечном счете, ложь или истину как вершину
логических рассуждений. Неопределенные, возможные и другие рассуждения являются
промежуточными и требующими дальнейшего анализа и синтеза сведений до тех пор,
пока не будет выяснено значение окончательного суждения - ложь это или истина.
Известными являются законы информатики, которые в шутливой форме
устанавливают правила применения прагматической информатики. Среди них имеются
такие законы:
Закон поиска: Начинать поиски надо с самого неподходящего места.
Закон Марианна: Находишь всегда то, что не искал.
Закон Мерфи: Если неприятность (со знаниями - А.К.) может случиться, она
случается.
Закон Нейсэра: Можно сделать защиту (знаний - А.К.) от дурака, но только от
неизобретательного.
Закон письма: Стоит запечатать письмо (и не только письмо, но и файл - А.К.),
как в голову приходят свежие мысли.
Закон Джоунса: При печатании книги (текстов знаний) в нее всегда вкрадется
несколько ошибок, которые никто не заметит.
Закон Блоха: Открыв сигнальный экземпляр на произвольной странице, автор
тут же наткнется на самую грубую ошибку.
Подобные законы не только практически верны, но и порождают новые мысли о роли
информатики в жизни. Далее по порядку рассмотрим законы информатики.
1. Закон накопления знаний. Замечено давно, что знания накапливаются
непрерывно, так что с ростом объема знания темпы роста объема знаний повышаются.
Основная проблема, возникающая при сопоставлении объема знаний и темпом его
роста, состоит в том, что нам мало известно о понятии объема знания и как его
измерять. Рассмотрение фактического материала, приведенного в [3], подсказывает
меру для измерения объема знаний в публикациях. Объем знаний в указанной
монографии характеризуется числом научных работников, числом статей и научных
журналов за данный период и т.п. Интеллсист позволяет оценить объем знания по
количеству элементарного знания в БЗ. Обилие конкретных единиц измерения объема
знаний позволяет абстрагироваться от таких конкретных единиц. Будем считать, что
имеется некоторая конкретная единица измерения объема знаний. Она зависит от вида
и специализации знаний.
Анализ практического материала указывает на экспоненциальный рост объема
знания. Эта зависимость выражает первый закон информатики:
СКОРОСТЬ НАКОПЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ПРОПОРЦИОНАЛЬНА
ОБЪЕМУ НАКОПЛЕННОГО ЗНАНИЯ.
Запись закона можно рассмотреть математически. Пусть V - объем знаний,
измеряемый в некоторых единицах, зависит от времени t, тогда сформулированный
закон выражается следующим дифференциальным уравнением: dV(t) = A * V(t) * dt
где A - коэффициент пропорциональности, который оценивается эмпирически или
статистически и выражает период кратного увеличения объема знаний. Приведенное
дифференциальное уравнение имеет решение задачи Коши при начальных условиях
V(0) = Vo: V(t) = V(0) exp(A*t). Решение можно проанализировать всесторонне.
Например, период удвоения объема знаний выражается следующей формулой: T2 = ln 2
/A. Следовательно, оценка коэффициента пропорциональности может производиться с
помощью соотношения: A = ln 2 /T2
Например, рассмотрим число публикуемых статей по годам [3]:
Год
Число
статей
1940
1579
1950
3298
1960
4393
1970
12011
1980
18383
Статистически приблизительно определим период удвоения числа статей:
T2 = ln 2/0.0615 ~ 11 лет,
число публикаций = exp(0.0615*T - 111.95).
Закон роста объема знаний важен при исследованиях процессов познания
предметов, явлений или процессов реального мира. Но вот возникает интересный
вопрос: как объяснить многие явления, связанные с экспоненциальным ростом объема
знания? До каких пор будет расти число научных работников или число статей? Ответы
содержатся в следующем пояснении. Имеется общий закон вещей. Он состоит в том,
что число каждой вещи изменяется в соответствии с графиками (см. рис.). Рассмотрим
систему координат, вдоль оси абсцисс которой располагается масштаб времени
(например, года), а вдоль оси ординат - масштаб числа данной вещи или числа
потребителей (N). Вначале данной вещи не было. Некоторой дате соответствует N=0.
Начинается
развитие
вещи:
конечно,
возникает
идея
о
вещи,
строятся
экспериментальный образец (N=1) и опытное производство. Затем наступает бум (если
имеется спрос на эту вещь): налаживается серийное производство и общее
потребление. Вот здесь для N наблюдается экспоненциальный рост (в этом месте
работает первый закон информатики для каждой конкретной единицы измерения
объема
знаний).
Средняя
часть
графика
с
названием
«насыщение
вещью»
подразумевает общее потребление, осмысление вещи (или фактическая оценка
ценности вещи) и появление новых идей. Значения N стабилизируются, затем
начинается постепенное падение (уменьшение) значения N. Наконец, последняя часть
графика (самая продолжительная по времени) именуется «старением» и включает
последовательные шаги: падение спроса, переоценку вещи и появление музейного
экспоната. В зависимости от назначения вещи «хвост» графика либо падает до нуля,
либо останавливается на уровне пропорциональности численности потребителей (со
спадом за пределами графика). График 1 представляет появление идеи, которая не
нашла своего воплощения в жизни, график 2 является характерным для подавляющего
числа объектов, а график 3 относится к объектам, которые не могут в обозримом
будущем исчезнуть из употребления (к таким объектам относятся, например, ложки,
посуда, одежда). Рисунок проясняет некоторые вопросы относительно первого закона
информатики. Дело в том, что закон отражает в частности бум. Знание не является
исторической вещью, поэтому спад объема знаний может быть только при замене
одного способа хранения другим. Бум знаний приводит к новым методам сжатия
представлений знания. Знание особая вещь, его объем выражается в различные годы
различными единицами. Развитие средств познания способствует смене единицы
измерения такой «вещи» как знание.
2. Закон взаимосвязи знаний. Второй закон информатики естественным образом
вытекает из законов диалектики развития деятельности человека. Знания не могут быть
разрозненными. Ведь в мире все взаимосвязано, а знания - отражение реального мира.
Отсюда и формулировка второго закона:
ЗНАНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ ИЛИ КОНКРЕТНЫХ НАУК
НАХОДЯТСЯ ВО ВЗАИМОСВЯЗИ, ВЗАИМОЗАВИСИМОСТИ
И ВЗАИМОВЛИЯНИИ ДРУГ НА ДРУГА, ОНИ МОГУТ ПЕРЕВОДИТЬСЯ
ИЗ ОДНОГО ВИДА ПРЕДСТАВЛЕНИЙ В ДРУГОЙ.
Действительно, знания каждого вида могут быть представлены через знания
другого вида, и каждый вид знания может использоваться для представления знаний
конкретной науки. Конечно, количественное значение эффективности применения
знаний может оказаться весьма малым. Это практическое обстоятельство должно
всегда учитываться в конкретной работе. Так же выражается и взаимосвязь знаний.
Например, один и тот же факт (элементарное знание) может иметь семь
представлений:

«ему исполнилось пять лет»,

«он стал подранком в пять лет»,

«пять лет - это младенческий возраст человека»,

«по описи в колонке года стоит цифра 5»,

«лет = 5»,

«его 5 лет можно получить путем вычисления разности текущего года и года
рождения»,

«в семье он был единственным, когда ему исполнилось 5 лет».
Примеры не совсем «чистые» с точки зрения представления знаний по видам.
Взаимозависимость видов и форм представлений знаний проявляется в том, что
независимо от способов и форм представлений они отражают общую картину части
или всего реального мира. Взаимовлияние выражается в том, что новое знание
находится на всех средствах старого или известного знания. Взаимозависимость,
взаимовлияние формально [7] выражаются в том, что любое рассуждение составляется
из терминов двух сортов: терманды и термации. Терманды отображают объекты, а
термации их взаимосвязь, взаимозависимость и взаимовлияние. Этот закон (как и все
другие) может быть выражен сжато, т.е. математически.
3. Основной закон технологии познания. Информатика рассматривается как
технология создания нового знания. Всякая технология состоит из последовательностей
операций над исходными вещами до получения конечного искомого объекта.
Информатика включает операции последовательного преобразования данных и знаний
до получения конечных значений данных или нового знания. Закон технологии
познания включает обобщенные технологические операции познания, которые
выстраиваются в последовательность:
ЗНАК
ЯЗЫК
ПОНЯТИЕ
ФАКТ
ТЕОРИЯ
- СРЕДСТВО ФОРМИРОВАНИЯ ЯЗЫКА,
- СРЕДСТВО ФОРМИРОВАНИЯ ПОНЯТИЯ,
- СРЕДСТВО ДЛЯ НАКОПЛЕНИЯ ФАКТОВ,
- СРЕДСТВО ДЛЯ ОБОБЩЕНИЯ ЗНАНИЙ В ТЕОРИЮ,
- СРЕДСТВО ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ЗАКОНОВ
И ПРАВИЛ ДЛЯ СОЗДАНИЯ АЛГОРИТМОВ,
АЛГОРИТМ
- СРЕДСТВО ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМ,
СИСТЕМА
- СРЕДСТВО ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ НОВЫХ ЗНАКОВ.
Этот закон может применяться всюду. Его действие ограничено только областью
познания или процессом поиска нового знания. За основу была взята семерка понятий
информатики, которые перечислены в законе.
4. Закон устойчивости знаний. «Знание - сила» - это великое высказывание
Бэкона (в 1594 году) принято всеми поколениями людей к руководству. Знание в голове
одного человека «порождает» силу веры или духа. Знание приобретает силу для
общества, если используется закон информатики:
ЗНАНИЕ МОЖЕТ БЫТЬ ПРЕДСТАВЛЕНО, ЗАФИКСИРОВАНО,
ТИРАЖИРОВАНО И ПЕРЕДАНО.
Многие согласятся с фактами, указанными в законе. Сам закон кажется
очевидным с позиции современных технических возможностей. Однако о нем надо
вспоминать для будущего и развития информатики. Закон стимулирует поиск новых
путей, методов и средств распространения знаний. Сила закона состоит в том, что,
появившись однажды, знание станет известным всем заинтересованным в нем. Можно
и так показать интерпретацию устойчивости знания. Если знания не фиксируются, не
передаются и не тиражируются (нарушение закона информатики), то оно обязательно
появится в другом месте, у другого человека, и оно будет зафиксировано. С другой
стороны, если знание зафиксировано, то нельзя пренебрегать любыми средствами
поиска имеющегося знания до реализации поиска (как может показаться) нового
знания. Поэтому спрос на знание увеличивается, возникает рынок знаний. С развитием
СВТ или их производства, увеличивается спрос (а за ним и предложение) на знания,
сохраняемые на магнитных носителях. В этом усматриваются основы применения
закона. Закон использует следующие понятия:

«зафиксировано», которое имеет смысл отображения любого знания в мозгу
человека или на некоторых физических носителях,

«представлено» и «передано», которые имеют активный смысл сохранения знания в
подходящем для применения виде и для пояснения возможности передачи знания
другому человеку или некоторому устройству,

«тиражировано», которое указывает на возможности получения многих (по
требованию) экземпляров зафиксированного знания.
Все эти понятия сконцентрированы в одном законе, поскольку они выполняют одну
общую функцию устойчивости знаний, полученных каким-либо образом (поиском,
выводом или озарением).
5. Закон выделения существенного знания об объекте. Выше упоминалась
мысль
о
невозможности
сохранения
всего
фактического
материала
(вся
воспринимаемая и мыслимая совокупность фактов - сам реальный мир). Для освоения
фактов необходимы средства сжатия сведений до таких размеров, чтобы хватило места
в ограниченной памяти (ВМ или человека). Сжатие базируется на возможности
обобщения и абстрагирования от чего-либо второстепенного. Действительно, все факты
находятся во взаимосвязи. Можно смело говорить о том, что каждый факт связан с
каждым другим прямо или косвенно. Многочисленные связи фактов для данной
области
исследования
не
представляют
интереса,
ими
можно
пренебречь.
Последовательные шаги устранения связей - это путь для порождения абстракций.
Абстрактных фактов становится меньше, чем исходных, но они сохраняют знания.
Абстракция тесно связана с обобщением. В результате таких процессов познания
появляется возможность построения утверждений о фактах или правил построения всех
абстрагированных и обобщенных фактов. Всё сказанное можно представить сжато и
обобщенно в форме закона информатики:
ЗНАНИЕ МОЖНО ОБОБЩИТЬ И АБСТРАГИРОВАТЬ.
Этим, как и другими законами пользовались и пользуются всегда. Практическое
значение этого закона велико. Все известные законы порождались именно по такому
закону информатики, все они служат средством сжатия сведений (фактов) о реальном
или воображаемом мире. В каждой специальности имеются свои средства сжатия
сведений. В особенности их много в математике: аппроксимация графических или
табличных данных, составление различных уравнений относительно некоторых
объектов, их свойств или зависимостей, аналитическое представление зависимостей
или разложение функции в ряд для получения и использования первых членов
разложения. Благодаря действию этого закона сформировались все фундаментальные
науки, построены многочисленные теории.
Следует различать (или выносить в отдельный раздел информатики) сжатие
текстов и сжатие знаний. Однако первое и второе можно отнести к действию закона
информатики. Но первое решает задачи ускорение передачи исходных сведений, не
зависящих от их смысла и не изменяющих его, второе же - распространяет смысл, а,
следовательно, «изменяет» исходный смысл, на сведения, которые еще являются не
известными явно.
6. Закон применимости знаний. Знания обладают важным свойством способствовать поиску нового знания. Закон применимости является обратным по
отношению к пятому закону. Если знания могут быть сжаты, то они могут быть
декодированы, раскрыты. Предположим, что
факты собраны и
спрессованы
(формализованы и обобщены), тогда их можно декодировать или извлечь:
ЛЮБЫЕ НЕПРОТИВОРЕЧИВЫЕ ЗНАНИЯ
ЯВЛЯЮТСЯ ПРИЕМЛЕМЫМИ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ.
Здесь имеется одно важное обстоятельство. В процессе обобщения фактов
«захватываются» еще не исследованные факты. При декодировании можно извлечь не
только «захваченный» факт, но можно говорить и извлекать прогнозируемые факты,
которые логически оправданы и станут новыми по отношению к исследованным и
закодированным фактам.
Конечно, имеются простые знания, состоящие из конечного набора фактов,
которые не обобщены и не абстрагированы. В этом случае сложно ставить вопрос о
применении рассматриваемого закона. Хотя, если число фактов велико, то поиск
искомого факта из числа известного конечного числа фактов требует определенных
затрат и усилий. Так работают все информационно-поисковые системы, так же, как в
частности работает Интернет.
Закон применимости знаний сильнее диалектического закона о познаваемости
предметов, явлений или процессов. Его активность состоит в том, что любая БЗ
применима
для
поиска
нового
знания.
Этот
закон
обладает
свойством
результативности, а не свойством отвечать на вопрос о возможности получения
результата.
7. Закон создания нового знания. Следующий закон содержится в определении
информатики. Из определения взята формула обязательного действия для любого
познавательного процесса, для любой технологии познания. Этот закон снабжает нас
оптимизмом относительно неизбежности поиска нового знания:
ЛЮБЫЕ ПРЕДМЕТЫ, ЯВЛЕНИЯ ИЛИ ПРОЦЕССЫ
МОГУТ БЫТЬ ОЗНАЧЕННЫМИ, ОСМЫСЛЕННЫМИ,ОПРЕДЕЛЕННЫМИ,
ПРЕДСТАВЛЕННЫМИ, ОБОБЩЕННЫМИ, ПРИМЕНЕННЫМИ
ДЛЯ СОЗДАНИЯ УСЛОВИЙ ФОРМИРОВАНИЯ НОВЫХ
СВЕДЕНИЙ О ПРЕДМЕТАХ, ЯВЛЕНИЯХ ИЛИ ПРОЦЕССАХ.
Оптимизм закона базируется на диалектическом законе о возможности и
неизбежности познания предметов, явлений и процессов. Вопрос возможности или
невозможности познания предмета, явления, процесса или их свойств перед
Интеллсист не ставится. Познание всегда возможно, но в пределах знаний,
помещенных в БЗ, лексикон и запрос пользователя [1]. Отсутствие возможности
наступает
тогда,
когда
на
запрос
поступает
отрицательный
ответа
из-за
противоречивости знаний или когда ответ не полон из-за недостаточности знаний.
Интеллсист способна указать на противоречивость и недостаточность знания в базе.
Если база пополняется, то имеется возможность получения полного ответа.
Каждый, кто принимает решение, использует имеющиеся знания и знания,
полученные при изучении обстановки, в которой принимается решение в результате
выведенного нового знания. Эти и подобные рассуждения подсказывают действия
сформулированного закона информатики. Всегда можно получить или логически
вывести новое знание из имеющегося знания.
Краткая формулировка законов информатики вызвана новыми взглядами на
развитие путей применения ВМ и малой их исследованностью. Некоторый опыт
подсказывает, что исследование законов информатики может привести к рождению
новых методов обработки знаний. Основная проблема в исследованиях связана с
отсутствием различных мер для количественного измерения объемов знаний.
Проблемы информатики
Развитие науки связано с наличием в ней внутренних противоречий или
парадоксов, которые порождают проблемы и о которых пойдет разговор в этом разделе.
Проблемы информатики, как и ее законы, сформулировать чрезвычайно сложно из-за
того, что материалов для таких обобщений информатика накопила еще чрезвычайно
мало. Однако попробуем сформулировать ее проблемы. Это сделано для порождения
дискуссии в информатике.
Проблема информатики - это формулировка противоречия внутри информатики,
разрешение
которого
открывает
новые
возможности
информатики.
Задача
информатики - это проблемы вне информатики, требующие разрешения средствами
или
методами
информатики.
Проблемы
информатики
требуют
специального
рассмотрения. Задачи информатики разрешаются по мере развития СВТ и методов их
применения. Данный ниже анализ проблем относится к информатике в части обработки
знаний, представленных текстами.
Проиллюстрируем сказанное на двух примерах. Проблемой информатики (правда,
не только информатики) является защита информации или сообщений от поломок,
сбоев устройств ВМ или несанкционированного доступа. И еще, можно выделить
противоречие между точностью записи программы и данных и ошибочностью
передачи информации в ВМ между различными устройствами памяти.
Появление СВТ не завершает развития информатики, но лишь создает ее основы.
Именно эти средства привели к порождению пропасти проблем, которые необходимо
разрешать по мере их выявления. Рассмотрим некоторые проблемы информатики для
иллюстрации сказанного. Любая наука интересна составом своих и смежных проблем.
Информатика в этом смысле не является исключением.
Первой проблемой является проблема описания понятия "знание" и его значения
для человека и ВМ. Например, как определить объем знаний, тождественны ли понятия
о знании, реализованные в памяти ВМ и имеющиеся в памяти человека. Многообразие
определений понятий - это замечательное свойство для их познания, но логическая
непротиворечивость множества определений понятий остается проблемой. Трудно
согласиться с тождественным пониманием знания для человека и ВМ. Сложность
понимания заключена в том, что человек от природы имеет безусловные и условные
рефлексы, которые являются отображением знания об окружающем реальном мире, а
ВМ может только моделировать подобные рефлексы. Конечно же, отображение знаний
в памяти ВМ не совпадает с отображением знания в памяти человека. Это ведь главное
препятствие для отождествления понятия знание у человека и у ВМ. С другой стороны,
какой вопрос разрешается, таким и надо делать подход к разрешению этой проблемы.
Человек и ВМ - это две сущности, их отождествление приводит всегда к ошибкам.
Вторая проблема, также связанная с понятием "знание" и состоит в понимании
количественной и качественной оценок знания или его объема. Ее разрешение
позволяет определить относительное качество знаний. Учитель всегда «знает» как
оценить знания ученика. Он выработал сопоставительные методы оценки знания своим
многолетним опытом. Обобщение такого метода оценки знания (экспертная оценка)
возможно,
однако
здесь
можно
также
усмотреть
и
определенную
меру
неоднозначности, или отсутствие объективности. Всякие методы оценки знаний
полезны, если четко определены области применения оценок.
Мы выделяем особую рубрику проблем, связанных с нашими формулировками
видов знания [7], критерия отнесения того или иного знания к тому или иному виду. На
первый взгляд кажется, что видов знания столько же, сколько наук или научных
дисциплин. Действительно, каждая наука выработала свой язык для представления
знаний. Язык и вид знания сопоставимы и могут быть идентифицированы с позиций
представления знаний. Однако проблема (третья проблема) формулировки видов
знания все-таки выдвигается, поскольку остается проблема полноты охвата фактов
реального мира, поставляющего для человека новые знания, новые генераторы знания,
новое понимание знания о знании.
Проблемы информатики тесно соприкасаются с проблемами СВТ. Решение
многих внешних (да и внутренних) проблем информатики связано с параметрами
памяти, быстродействия, средств и методов представления емких знаний и с методами
обработки знаний. Обычно интересующие нас параметры отстают от запросов
прикладной информатики. Практика применения ВМ быстрее ставит новые внешние
проблемы (четвертая проблема) нежели вычислительная техника обеспечивает ее
необходимыми ресурсами памяти и быстродействия, а также средствами представления
и обработки знания. Здесь «работает» также известное в технике противоречие
состояния техники и ее использования.
Имеется
огромная
совокупность
конкретных
проблем
моделирования,
программирования на всех этапах жизненного цикла знаний и программ (и вещей
вообще), максимально сохраняющих точность исходных знаний. Методология
изобретания, проектирования, разработок и сопровождения предметов, явлений или
процессов находится на начальной стадии развития, хотя получены значительные
результаты в этой области, но в особенности отстает в своем развитии методология
автоматического изобретания и, в особенности, в части внедрения и практического ее
применения. Не только память и быстродействие создают проблемы информатики.
Проблемы (пятая проблема) заключены еще и в имеющемся разнообразии средств и
методов ввода-вывода знаний. Примерами отставания в развитии СВТ являются факты
отсутствия средств и методов ввода и вывода знаний звуком, запахом и другими
подобными средствами (по числу органов чувств у человека). Для современной
информатики важен непосредственный ввод знания об окружающем нас мире в
качестве фактического материала.
Высказанные проблемы порождают еще одну – шестую проблему - проблему
автоматизации постановки задач и проблем. Практические постановки таких проблем
возникают при оперативном планировании деятельности человека или робота, при
возникновении дискомфорта внутренних или внешних противоречий. Внешние
сообщения об обстановке являются исходными знаниями для автоматической
формулировки запросов на принятие решений. Это только пример автоматической
постановки вопросов и запросов на получение нового знания. Можно возразить, мол,
такие проблемы не новы. Может быть это и так, когда вся совокупность внешних
ситуаций заложена в память ВМ. В таких случаях создается видимость разрешения
проблем для автоматизации постановки задач и проблем. Легко убедиться в том, что
здесь имеется поле "невспаханных" проблем. Ярким примером таких проблем является
задача выработки вопросов подследственному при вводе его ответов на предыдущие
вопросы.
К методологии информатики необходимо особо добавить седьмую проблему
разработки методов прогнозирования знаний (когда будем знать что-либо о таком-то
предмете, таком-то явлении или таком-то процессе, как уточнить имеющееся знание,
что будем знать через заданное время и др.), методов ускоренного установления
полноты знания. Предвидение является главной функцией любой науки, в том числе и
информатики. Можно утешаться тем обстоятельством, что решение проблем поиска
нового знания частично покрывает проблему прогноза знания. Но ведь в результате
поиска нового знания получается конкретное знание, выраженное новыми фактами.
Прогнозирование знаний не завершается формированием конкретного знания, оно
должно завершаться установлением общих закономерностей, характеризующих
совокупное знание, новыми утверждениями о фактах или правилами вывода новых
фактов. И опять частично эта проблема решается с помощью Интеллсист, когда в
качестве решений она выдает формулы [1].
Главная проблема (восьмая) описания нового определения информатики состоит
в подтверждении семишагового рассмотрения процессов познания реального мира и
принятых семи ступеней в любых рассуждениях о знании. Семерка пунктов может
показаться «пунктом» в плохом или в хорошем смысле. Тем не менее, каждый вправе
подвергнуть сомнению или безусловному опровержению постановку такой проблемы.
Тогда надо пытаться найти восьмой шаг познания.
Информатика призвана изучать и разрабатывать средства автоматизации в
системах «наука - техника - производство - распространение - потребление». Это
основная задача информатики, и она не зависит от того, где применяется
автоматизация: в материальном, энергетическом или информационном производстве.
Чрезвычайно сложно перечислить весь набор внутренних частных проблем
информатики, так как число используемых ВМ для решения задач почти равно числу
людей. Пренебрежение применением ВМ может привести к невосполнимым потерям.
Интересен момент использования знаний по предмету или научному направлению
«Управление знаниями» [10]. Это направление является прямой иллюстрацией ручного
применения законов и методов информатики. В конце концов, знание предназначено
для человека, им и его знаниями необходимо управлять. Применение средств
автоматизации поиска нового знания работает на человека в проблеме управления
знаниями. Так некоторые опрошенные компании указали следующие проблемы,
связанные с игнорированием информатики и неиспользованием ведущих сотрудников
по информатике: Потеря или неиспользование знаний:

о передовом опыте в специфической области составляет 50% прибыли,

при нарушении отношений с ключевыми клиентами-поставщиками - 45%,

при потере важной для ведения бизнеса информации - 10%,

при существенной потере прибыли - 15%.
Эти данные относятся к проблемам новой отрасли знаний - Управление знаниями - и
касаются результатов, получаемых от изменений трудового состава фирмы. Тем не
менее, указанные результаты переносимы на задачи использования ВМ для обработки
знаний. Обработка знаний и применение Интеллсист также означает возможность
отвечать на следующие вопросы: как быстро вводить новых сотрудников в курс дела?
как объединять знания отдельных подразделений? как интенсифицировать процесс
генерации новых идей? как накапливать знания и распространять их по всей
организации? как фиксировать знания ценных сотрудников, которые всегда могут
покинуть вашу организацию?
Фразы, заимствованные из области Управления знаниями, также годятся для
оценки значения применения, например, программного комплекса "Галактика" в
решении задач управления и в информатике вообще. Вот эти фразы. Что касается
повышения сложности работ, то в работе большого количества людей наблюдается
глобальная
тенденция
от
простого
исполнения
директив
руководства
и
документированных процедур к гибким, сложным проектам, требующим генерации
идей, синтеза решений и планов действий на основе анализа данных и знаний. Это
требует, как правило, совместной работы в группах, обсуждения возможных путей
решения проблем, передачи опыта в процессе работы. При этом был дан следующий
прогноз: «К 2005 г. работа менеджеров и людей, занимающихся интеллектуальным
трудом, более чем на 50% определяется динамически самими сотрудниками на основе
событий и знаний (с вероятностью 0,8)».
Здесь уместно сравнить роль систем Интернет и Интеллсист. С помощью
Интернет прямой пользователь имеет доступ к громадному корпусу отработанных по
ключам (но не по смыслу!) знаний, на основе выборки и логического размышления
пользователь принимает решение (или решает актуальную задачу). С помощью
Интеллсист прямой пользователь имеет доступ к небольшому отработанному корпусу
знаний, на основе которого он может автоматически получать решения на его запросы
(или решать свою актуальную задачу).
К семи фундаментальным типам процессов обработки знаний по определению
информатики относятся следующие:
1. Доступ: действия, с помощью которых знания посылаются, запрашиваются или
обрабатываются конкретным пользователем.
2. Понимание: действия, с помощью которых знания оформляются.
3. Определение: действия, с помощью которых знания формируются как
начальные или исходные для формирования утверждений.
4. Поиск: представление неявных знаний в явной форме, что делает возможным
сбор индивидуальных знаний для коллективного использования в организации в форме
коллекций фактов.
5. Систематизация: классификация и кластеризация знаний в БЗ в целях их
последующего целенаправленного извлечения; поддержание целостности данных за
счет реализации соответствующих процессов решения задач.
6. Использование: применение знаний в работе, принятии решений и реализации
возможностей
через
запросы
прямого
пользователя.
Использование
является
рекурсивным процессом в том плане, что в результате генерируется обратная связь в
форме ошибок и вопросов системы, влияющая на процессы остальных типов, и эта
обратная связь используется в процессе обработки знаний во всех остальных формах
деятельности.
7. Создание: действия по получению и оценке результатов, которые представляют
новое знание, получаемое на основе БЗ и запросов пользователя.
Можно перефразировать архитектуру Управления знаниями для представления
архитектуры обработки знаний: (1) восприимчивость, (2) представимость, (3)
понятность, (4) компетентность, (5) инновации, (6) применяемость и (7)
эффективность. Такая архитектура используется для выработки собственной
стратегии обработки знаний человеком. Те же 7 позиций формируются в двух
несколько отличных отраслях знаний: управление и обработка. Реально управление
знаниями и обработка знаний представляют собой систематический процесс создания и
преобразования индивидуального или коллективного опыта таким образом, чтобы эти
знания могли бы быть перенесены в процессы, услуги и продукты, предлагаемые
организацией, для того чтобы увеличивалась ее общая продуктивность. Однако эти
знания, пока они зависят от владеющих ими людей, несмотря на то, что они
поддерживаются некоторыми технологическими решениями, не являются продуктом
для области Управления знаниями. Они становятся продуктом, если введены в БЗ и
используются с помощью Интеллсист.
Аналогично результатам исследований управления знаниями можно выделить
также две тенденции в развитии современных организаций, повышающие роль
обработки знаний. Это:

уменьшение уровня иерархий в организациях,

увеличение соотношения "персонал/менеджеры",
а, значит, все чаще в организациях работают самоуправляемые группы и сотрудники,
знания как материальная ценность составляет интеллектуальный капитал, что является
существенной частью рыночной цены организаций; глобализация и виртуализация
компаний, вследствие которых обработка знаний рассматривается как технология,
поддерживающая целостность корпоративной культуры и философии. В результате,
исследований по управлению знаниями был сделан следующий прогноз, который
можно применить и к обработке знаний: “К 2005 г. организации, которые не создадут
своих проектов на основе БЗ и Интеллсист [1], будут на 30-40% отставать от
конкурентов в скорости выпуска новых продуктов, услуг и конкурентных инициатив (с
вероятностью 0,8)”.
Заключение
Перефразируя замечательные слова академика А.И. Берга, сказанные им в
докладе на Президиуме АН СССР относительно кибернетики, можно сказать и про
информатику следующее:
...Ее методами человечество пользовалось всегда, но, только не применяя этого
термина, если можно так выразиться, - бессознательно, подобно тому, как оно
пользуется весьма давно речью при обмене сообщениями, причем в большинстве
случаев люди говорят прозой, а некоторые этого не знают.
...Задачей информатики является повышение эффективности деятельности
человека во всех случаях, когда ему необходимо получение неизвестного или нового
знания.
...Содержание информатики заключается в описании, осмыслении, определении,
представлении, обобщении и применении знания в целях получения нового знания для
достижения поставленной цели (возможно, что в этом процессе принимает участие
ВМ).
...Особое внимание следует обратить на то, что теоретическая база информатики,
находящая все более широкое применение в самых разнообразных науках, между
которыми, казалось бы, нет ничего общего, основывается на одних и тех же общих для
всех наук закономерностях.
...Наступило время, когда проблемы СВТ и ее применения надо ставить на третье
место после проблем энергетики и продовольствия.
...Вместо того чтобы плестись в хвосте событий, боясь всего нового и
прогрессивного из соображений «как бы чего-нибудь не вышло», следовало бы
вспомнить заслуги русской и советской школ математиков и инженеров, своими
замечательными трудами создавшими для науки базу общих принципов автоматизации
в целях получения нового знания: П.Л. Чебышева, А.Н. Крылова, А.А. Маркова, С.А.
Лебедева, А.А. Ляпунова, А.П. Ершова, Б.Н. Наумова и др., имеющих огромные
заслуги в области теории и практики информатики, теории алгоритмов и
программирования, теории и практики создания разнообразных СВТ.
...Мы имеем также многочисленные молодые кадры, отлично подготовленные для
дальнейшего развития и решения проблем информатики. Поэтому необходимо принять
меры по укреплению русской школы информатики и повышению ее влияния на
процессы внедрения передовых методов получения нового знания с помощью
вычислительной техники в окружающем нас мире для успешного развития нашего
народного хозяйства.
В этих словах содержатся не только все атрибуты науки и ее методологии, но и
указываются назначение и значение конкретной науки (информатики), ее роль в
обществе.
ЛИТЕРАТУРА
1. Красилов А.А., Григорьев Р.Д. Программный комплекс «INTELLSYST». Основы
использования.
/Руководство
пользователя
по
инструментарию
интеллектуального программирования. Система Интелсис. //Препринт корп.
«Галактика», 1999, 250 с.
2. Красилов А.А. Основы информатики. Определение и концепции. //Учебное
пособие, МФТИ, - Долгопрудный, 1990, - 80 с.
3. Михайлов А.И., Черный А.И., Гиляревский Р.С. Основы информатики. - М., Наука,
1968, - 756 c.
4. Советский энциклопедический словарь. - М., Советская энциклопедия, 1989, 1632 с.
5. Лейбниц Г.В. Собрание сочинений. - М., Мысль. Т.1. 1982, - 638с. Т.2. 1983, - 688 с.
Т.3. 1984, - 735 с. Т.4. 1989, - 556с.
6. Красилов А.А., Григорьев Р.Д. Интеллектуальное и автоматическое
программирование. Международный форум по информации. - М., ВИНИТИ, том
28, № 2, с. 30-38
7. Красилов А.А. Язык и знание. Семантическая грамматика русского языка.
//Научно-техническая информация, серия 2, № 10, ВИНИТИ, 2000, с 21-33.
8. Красилов А.А. Informatical Logic, Logical Equation Decision and Intellectual
(Nonproduction) Systems in CAD. EAST-WEST International Conference "Information
Technology In Design", Part 1, Moscow, Russia, 5-9 Sept. 1994, pp.196-198
9. Красилов А.А. Ecology of Knowledge and Intellectual Systems. //XV IFIP World
Computer Congress, 31.08-04.09, Vienna-Budapest, 1998
10. Gartner Group: Knowledge Management Scenario: Trends and Directions for 1998-2003,
1999