Определить вид модели по всем признакам классификации:

1. Определить вид модели по всем признакам классификации:
а) Игрушечная машинка;
б) Алгоритм решения квадратного уравнения;
в) Периодическая таблица Менделеева;
г) Кулинарный рецепт;
д) Детская фотография;
е) Галерея фото, отражающая взросление;
ж) Бухгалтерский отчет.
2. Может ли фотография человека быть частично формализованной моделью?
3. Привести примеры:
а) Динамическая вероятностная модель;
б) Прогностическая неформализованная модель;
в) Табличная статическая формализованная модель;
г) Статическая воображаемая модель.
4. правильно ли определен вид модели?
а) Математическая точка – статическая воображаемая модель;
б) Идеальный газ – динамическая воображаемая модель;
в) График функции – наглядная информационная формализованная статическая модель;
г) План выпуска продукции – прогностическая табличная частично формализованная статическая модель.


1. Определить вид модели по всем признакам классификации:
а) Игрушечная машинка;
б) Алгоритм решения квадратного уравнения;
в) Периодическая таблица Менделеева;
г) Кулинарный рецепт;
д) Детская фотография;
е) Галерея фото, отражающая взросление;
ж) Бухгалтерский отчет.
2. Может ли фотография человека быть частично формализованной моделью?
3. Привести примеры:
а) Динамическая вероятностная модель;
б) Прогностическая неформализованная модель;
в) Табличная статическая формализованная модель;
г) Статическая воображаемая модель.
4. правильно ли определен вид модели?
а) Математическая точка – статическая воображаемая модель;
б) Идеальный газ – динамическая воображаемая модель;
в) График функции – наглядная информационная формализованная статическая модель;
г) План выпуска продукции – прогностическая табличная частично формализованная статическая модель.

Вопросы к экзамену по компьютерному моделированию

Вопросы к экзамену по компьютерному моделированию
(ОЗО Инф V)
1. Графические команды в Pascal. Построение графиков функций.
2. Определение понятия «модель» и «моделирование». Моделирование как метод познания.
3. Основные этапы компьютерного моделирования.
4. Классификация моделей. Примеры.
5. Особенности процесса моделирования. Оценка моделей.
6. Моделирование и формализация.
7. Изучение моделирования в курсе информатики в школе. Моделирование в преподавании физики.
8. Моделирование в математике. Моделирование предельного перехода.
9. Построение правильного n-угольника. Модель Архимеда вычисления числа .
10. Моделирование в биологии. Динамика однородной популяции. Исследование математической модели, нахождение стационарных состояний.
11. Моделирование в биологии. Модель «хищники-жертвы» Вольтерра. Исследование математической модели, нахождение стационарных состояний.
12. Клеточные автоматы: одномерные, игра «Жизнь».
13. Имитационная модель броуновского движения.
14. Модель прямоугольного бильярда.
15. Построение модели падения в среде с сопротивлением.
16. Построение баллистической модели без учета и с учетом сопротивления.
17. Модель движения планеты вокруг Солнца.
18. Модель теплопроводности стержня.
19. Модель колебания струны.

Компьютерные сети, Интернет и мультимедиа технологии

Вопросы к зачету по дисциплине
Компьютерные сети, Интернет и мультимедиа технологии
(факультет информатики, заочная форма)

1. Понятие компьютерной сети. История развития компьютерных сетей.
2. Классификация компьютерных сетей.
3. Элементы компьютерной сети. Носители для передачи данных. Кабельные носители для передачи данных: название, строение, характеристики.
4. Элементы компьютерной сети. Носители для передачи данных. Беспроводные носители для передачи данных: название, особенности каждого вида носителя, способы применения.
5. Элементы компьютерной сети. Сетевое и межсетевое оборудование: название, назначение.
6. Понятие интерсети. Адресация: виды адресации.
7. Понятие сетевого протокола, группы протоколов, стека протоколов. Схема работы стека протоколов при взаимодействии двух компьютеров.
8. Стандартизация: назначение, категории стандартов, основные организации.
9. Модель взаимодействия OSI: назначение, уровни модели и назначение каждого уровня.
10. Физическая топология компьютерной сети. Типы физической топологии сети: название, схема, характеристика.

Дидактическая интерпретация идей М. К. Мамардашвили на примере преподавания информатики и Starcraft 2

В. Ф. Юлов, С. М. Окулов

(г. Киров)

Дидактическая интерпретация идей М. К. Мамардашвили на примере преподавания информатики

О глобальном кризисе образования написано и наговорено так много, что нет смысла перечислять причины этого кризиса, успешно находимые исследователями. Оспорить утверждения типа: «развитие общества в постиндустриальную эпоху предъявило такие требования к человеку, которые вступили в противоречие с формами и методами воспитания, традиционными для доиндустриальных и классической индустриальной эпох», не предоставляется возможным. Ответов на наивные вопросы «почему?», «как?», «в какой мере?» обычно не находится. Но, как говорят, «дыма без огня не бывает», поэтому попробует обратиться к основаниям, а ими в педагогике являются принципы дидактики.

Сформулируем исходные тезисы.

· Интерпретация принципов дидактики с точки зрения философского наследия М. К. Мамардашвили продуктивна и перспективна, ибо вся его работа, так или иначе, связана с тем, чтобы понять, что такое есть «мыслящий человек». Более того, она неизбежна, из-за значимости этого наследия, синтезирующего философское осмысление реальности во второй половине XX столетия.

· Раскрытие связей триады: мыслящий человек (по М. К. Мамардашвили) Û принципы дидактики Û образовательный предмет «информатика», позволит наметить ответ на вопрос – «в чем состоит дидактический потенциал предмета?». (ИЛИ – Между дидактическим потенциалом нового образовательного предмета «информатика» и пониманием того, как человек мыслит, есть глубокая связь, подлежащая исследованию.)

Мы берем на себя смелость сделать один из первых шагов по пути выявления дидактических аспектов философских идей М. К. Мамардашвили, понимая при этом, что комплексное исследование проблемы еще впереди.

Схема раскрытия тезисов. В рассуждениях М. К. Мамардашвили есть некие сквозные линии, проходящие через все его работы, некий каркас. Первым шагом нашего построения является вычленение этого каркаса, а затем его соотнесение с принципами дидактики и особенностями деятельности при изучении информатики.

1. Мышление есть особое бытие человека. М. К. Мамардашвили, исследуя феномен сознания, придерживался монистической точки зрения на его природу. Ключевая идея его состоит в том, что проблему сознания следует рассматривать за рамками традиционной классической субъект-объектной парадигмы, он выводит его в другое пространство (не субъект-объектное). «Сознание – это не психический процесс в классическом психофизиологическом смысле слова»[1], «сознание может быть описано вне приурочивания этого сознания к определенному психическому субъекту, индивиду»[2]. «Мы вводим «сферу сознания» как понятие, разрешающее как раз те противоречия, к которым приводит применение понятий «субъект» и «объект». Противоречия, к которым приводит само различение объектной сферы как сферы натурально существующей – с одной стороны, и субъектной сферы как тоже натурально существующей, но имеющей какие-то психологические или псевдопсихологические качества и характеристики»[3]. По М. К. Мамардашвили, сознание нечто кардинально отличное от психики. «Человек … обладает сознанием. А это значит, что он имеет возможность переживать, испытывать как раз те вещи и состояния, которые естественным образом, в качестве продукта, скажем, какого-либо физиологического механизма, получить нельзя»[4]. Итак, сознание – это особого рода состояния, не выводимые из данных природой человеку психофизиологических свойств и качеств и не сводимые к ним. «Реактивность нашей психики – это одно, а её проработка человеком в преднаходимых им общественных культурных предметах … – другое»[5]. Суть гипотезы, исходной установки, М. К. Мамардашвили в том, что использование понятий «субъекта», «объекта» и соответствующей логики рассуждений, содержат в себе неразрешимые противоречия, изначально им присущие, то есть не имеющие решения в рамках данной же схеме. Первым следствием неразрешимости является схематичность объяснения того, как человек мыслит, а затем, применительно к педагогике, интерпретация того, как учить мыслить. Единственным логическим шагом при такой исходной установке, и М. К. Мамардашвили его естественно делает, вынести проблему сознания за пределы данной схемы. Сознание (и мышление) следует оценивать как общественный феномен, органически включенный в жизнедеятельность человека. Между мышлением и существованием человека нет какого-то «интервала». Мысль обладает всеми признаками бытия, взятыми с должными спецификациями. Нет сознания (мышления) – нет человека. Сознание, культура есть единая реальность, один мир, одна система и нет в этой системе никаких переходов из внешнего во внутреннее, от объекта к субъекту, и наоборот. «… Духовное телесно. Оно имеет протяженность, объем, уходящий куда-то в глубины и широты. Это своего рода коллективное «тело» истории и человека, предлагающее нам определенную среду из утвари и инструментов души и являющееся антропогенным пространством, целой сферой. Это среда усилия. Для того чтобы что-то создать – любое, в том числе, и в сфере духа, нужна работа, а работа всегда в конечном счете выполняется мускулами. Можно, если угодно, говорить о мускулах души, ума… Поэтому в человеческой и исторической реальности внешнее и есть внутреннее, а внутреннее и есть внешнее»[6].

2. Мышление – это усилия человека по нахождению и сохранению упорядоченности в той части ноосферы, которая связана с ним, как личностью. М. К. Мамардашвили полагал, что действие закона возрастания энтропии распространяется и на сознание. Наше сознание (мышление) обычно находится в вялом или хаотическом состоянии («поток сознания»). Однако социальная культура выработала способ формирования высокого информационного порядка. Речь идет о мышлении. Уже в глубокой древности люди научились создавать особую активность в «фиксированных точках интенсивности», размышляя о смерти, душе и других подобных темах. В таких точках-состояниях возникли рациональные смыслы, или знания. Длительное пребывание в одной «точке» весьма трудно в условиях непрерывного «потока сознания». Культура мышления и формировалась в виде усилий быть упорядоченной «смысловой структурой, или «ноогенной (разумной) машиной», которая противостоит энтропийному распаду и рассеянию. В акт мысли собранная личность впадает свободным усилием. Для мысли не нужно каких-то специальных органов, дополнительных к органам чувств и интеллекту. В этом смысле мышление, безусловно, выражает лишь свободу человека, его возможность самодействия. На такое способна та личность, которая хочет и может это сделать. Тут главным условием становится «собранность», то есть такое интегральное качество, которое выражает социальную сформированность индивида как существа, способного сомневаться, вопрошать, оперировать знаниями.

3. Машина мысли работает при наличии «сырья» и «материалов». Как возникают эти состояния, «состояния человека, который максимально долго находится в напряжении, в состоянии интенсивности восприятия и концентрации мышления»[7]? Что актуализирует в человеке эти состояния? «Сознание есть состояния, которые сопряжены или совмещены в человеке с символами, и становятся возможными у человека, попадающего в поле их силовых линий»[8]. Символы, а, следовательно, и состояния сознания существуют в культурном пространстве. «Те связи между людьми, которые возникают в соотнесенности с символом и потом – через него – друг с другом, есть особая социальная общность, которая природой и стихийным историческим процессом не рождается»[9]. Каждый символ определяет некую среду усилий (деятельности) и состояния сознания – это и есть усилия по созданию упорядоченности. Символ как бы сопрягает сознание и культуру. «Символы – орудия нашей интеллектуальной жизни. Они – вещи нашего сознания, а вовсе не аналоги, не сопоставления, не метафоры»[10]. Символ задает среду усилий (М. К. Мамардашвили – «держания себя»). Однако усилия как состояния сознания задаются не психофизиологическими механизмами, у них другой порождающий источник. Таким источником М. К. Мамардашвили считал специальные формы искусства, называя их «производящими машинами» или «приставками». «Своей организацией они вводят психического природного индивида в человеческое, в преемственность и постоянство памяти, в привязанности и связи, и это важно, потому что в природе не задан, не «закодирован», не существует естественный, само собой действующий механизм воспроизводства и реализации специфически человеческих отношений, желаний, эмоций, поступков, целей, форм и т. д. – короче, самого этого феномена как такового. Специальные продукты искусства – это как бы приставки к нам, через которые мы в себе воспроизводим человека»[11].

Попытаемся оценить дидактические принципы с идейной позиции М. К. Мамардашвили. Принципы, как утверждения, не следуют из неких законов, ибо научных законов, определяющих процесс образования, видимо, нет. Скорее, это общепринятая норма действий, выведенная на основе обширнейшего эмпирического материала, хотя в первоначальной формулировке Я. А. Коменского и других мыслителей XVII века они следовали из отражения философского осмысления действительности на просвещение. Методическая система обучения строится на основе принципов научности, системности, доступности, наглядности, сознательности и активности, связи теории с практикой и состоит из целей обучения, его содержания и форм, методов и средств обучения (организации процесса обучения). Цель – знания, умения, навыки (ЗУН) по конкретному предмету (из принципов научности, системности). Содержание следует из принципов научности, системности, связи теории с практикой. Организация процесса обучения – принцип системности, наглядности, доступности, сознательности и активности

Принцип научности. «Учебные предметы, имеющие в своей основе соответствующие науки (физика, химия, математика и т. п.), реализуют следующие педагогические задачи: раскрытие и изучение основ наук, их проблематики, применяемых методов; включение научных знаний и методов в систему мировоззрения ученика, вооружение его методами научного познания природы и общества»[12].

Выскажем, может быть, абсурдную мысль. Научность следует трактовать с точки зрения формирования ноосферы, как усилие человеческого разума, сознания в объяснении реальности и трактовать не по отдельным предметам, а идти от интегрированной оценки развития ноосферы в каждый исторический период (ключевые идеи, символы). И только за тем осуществлять «раскладывание» этой системы символов на отдельные составляющие под названием предметы и науки, определяя силовые линии каждого из них. В этом случае исключается взаимная «оторванность» предметов, оптимизируется содержание. Каждому частному достижения разума находится место в общей картине. Во второй половине XX столетия выработана новая научная концепция – «информация». Существенную роль при этом сыграл компьютер, как инструмент информационного взаимодействия. Но, как правило, внедрение новых инструментов оказывает существенное влияние на характер самой деятельности разумного существа. Поэтому следует выделить базовую деятельность с компьютером, базовую систему усилий, с помощью которой создаются возможности для других усилий мыслящего человека.

Принцип системности. Главное – логическая структура содержания. Он относится не только к содержанию обучения, но и к его процессуальной стороне.

?????

Принцип доступности. Требует учета особенностей уровня развития учащихся. Это относится к проектированию всех элементов образовательного процесса – от целей обучения и учебной программы, до содержания учебников и системы контроля. «Принцип доступности, называемый также принципом постепенного увеличения трудностей, относится со времени Я. Коменского к наиболее популярным принципам. За триста лет его понимание изменилось незначительно. Стремясь к тому, чтобы учеба была «легкой и приятной», Я. А. Коменский в других частях «Общей дидактики» рекомендовал путь от известного к неизвестному, от того, что близко, к тому, что далеко»[13].

Данный принцип как бы «настраивает» на изучение материала от одного результата к другому. «Результатное» мышление свойственно нашей школе. Поскольку оно берет только заключительные элементы мыследеятельности, данная форма легко усваивается и не вызывает особых трудностей как у учителей, так и у учащихся. Такая мысль способна демонстрировать свою логику, где господствуют связные переходы от одного образа к другому. Этой «железной» логике относительно легко научить, и она комфортно воспроизводится в ответах и экзаменах. Вся беда «результативного» мышления концентрируется в его безжизненности, ибо подлинной «души», которая придает ему динамику и дееспособность, у него нет. Логика результатов дает автоматические ходы мысли, над которыми думать не надо. Здесь господствует внешний авторитет («так положено рассуждать»), никак не вызывающий к собственному усилию ума. Рассуждения М. К. Мамардашвили о мышлении как «разумной машине» далеки от пресловутой механистичности. У него речь идет о высокоорганизованной культуре мысли, которая способна противостоять естественному хаосу (включая сюда лень, апатию, безволие и т. п.). В этой ситуации рекомендация М. К. Мамардашвили однозначна – нужно восстанавливать целостность мышления путем конструирования тех элементов, которые порождают результат. Восстановление целостности мышления достигается в педагогике при проблемном обучении.

Достижение проблемности в изучении информатики помимо традиционных способов, реализуемых в любом предмете, имеет новые составляющие. Например, при использовании среды программирования выясняется, что процесс разработки любой программы носит проблемный характер[14].

Принцип сознательности и активности. Обучение эффективно в том случае, когда ученик понимает, зачем он учится. В этом случае он действует сознательно и активно, что повышает эффективность всего образовательного процесса в смысле достижения целевых установок. В. Оконь говорит о принципе самостоятельности, или ограничении зависимости учащегося от учителя, и связывает с репродуктивным (несамостоятельным) и продуктивным (самостоятельным) мышлением.

Для «впадания» в акт мысли не требуется ничего кроме «собранности» личности, пребывание в акте мысли очень трудно. Семья и школа тем и занимаются, что целенаправленно «собирают» личности и формируют их способности к обучению. Однако факт остается фактом. Если до школы дети много и охотно спрашивают старших, ставят вопросы и ищут ответы, то в школе это вопрошание сходит на нет. Принуждение как фактор воздействия приносит свои плоды. Учителя знают лекарство от этой интеллектуальной болезни – требуется пробуждать интерес самих школьников, в частности и проблемными методиками, и индивидуализацией процесса обучения. Но последнее требует от учителя больших творческих затрат, сокращения количества школьников в классе и т. д., что не реализуемо в условиях массовой школы без соответствующего инструментария. Однако классно-урочная форма организация занятий в преподавании информатики не является препятствием индивидуализации процесса обучения и тем более использования проблемных методик[15]. Перенос части нагрузки в процессе урока на компьютер, например, эффективное использования возможностей тестирования решений, или проблемное наполнение, позволяющее распараллелить урок, освобождает учителя от рутинной работы и позволяет организовать практически индивидуальное общение с каждым школьником. Кроме того компьютер позволяет продлить пребывание, «держания себя» в акте мысли.

Принцип наглядности. Он основан на использовании особенностей физических органов чувств, прежде всего зрения. Его суть – лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Идея наглядного обучения начала распространяться в XVII веке, когда под влиянием демократических движений и Реформации резкой критике подверглась школа средневековья с её догматизмом и вербально-абстрактным стилем преподавания. Эту идею представляли известные просветители М. Монтегю (1533 – 1592) и Ф. Бэкон (1561 – 1626), В. Ратке (1571 – 1635), Я. Коменский (1592 – 1670). В. Оконь обобщает принцип: «Принцип наглядности можно определить как совокупность норм, которые исходят из закономерностей процесса обучения и касаются познания действительности на основе наблюдения, мышления и практики на пути от конкретного к абстрактному и обратно»[16].

Принцип говорит о том, как эффективно «вливать воду в сосуд». По М. К. Мамардашвили речь должна идти о том, что «вода должна сама вливаться в сосуд», а мы создаем условия для эффективности такого вливания. Акт понимания (познания) не переложим из одной голову в другую. Назначение принципа как бы «сужение воронки» (М. Мамардашвили) возникновения акта понимания в результате собственной деятельности школьника. Психологами установлено, что наглядность не единственный фактор достижения эффективности восприятия, требуется синтез образа, вербального представления и действия. В информатике, например при программировании, достигается это единство. Структурированная программа, её фрагменты воспринимаются как нечто целое, а не на уровне отдельных управляющих конструкций или типов данных, она имеет хороший гештальт. Элементы структуры (в частности, процедуры, функции) воспринимаются и как некий единый языковый знак, и как некий наглядный образ, и как некое действие (или действия). Таким образом, информатика, обладает принципиально новой возможностью по «сужению воронки».

Принцип связи теории с практикой. Исходной является установка на то, что практика есть критерий истины, источник познания и область приложения теоретических результатов. Рекомендуют не отчуждать теоретического обучения детей от их практической жизни. Практика – не есть область применения изученной теории, она всегда её продолжение. В ходе практической деятельности ученик расширяет и углубляет свои теоретические представления, «наращивает теорию». По В. Оконю, теория есть комплекс утверждений, объясняющих данную область действительности, а также механизмы её преобразования, практика же – материальная деятельность людей, преобразующая действительность в соответствии с их потребностями. Таким образом, идет жесткое различение – теории, она идеальна, и практики, она материальна. …Получается, что знания как основное условие мышления, есть набор идеальных «картинок», образов, каким-то образом «влитых» (как вода в сосуд) в головы школьника.

С точки зрения М. К. Мамардашвили, от такого представления нужно отказаться. Картинная модель не выражает бытийственного характера мысли, её жизненной активности. Знания в размышлении своим действием обеспечивают все сложные формы жизни личности, они не висят где-то, а бытийствуют в человеке. Нет как таковой теории и практики, есть среда усилий (деятельности) человека по осознанию определенной части ноосферы. В конкретной педагогической работе следует уходить от фактографического изложения материала, а рассматривать усилия человеческого разума по выработке этого фактографического материала, объясняющего, создающего порядок (упорядоченность) в понимании реальности. Информатика, по отношению к другим предметам, имеет некое преимущество, а именно, компьютер, как инструмент (производящую машину) генерации усилий. При наличии такого инструмента следует отказаться от жесткой разбивки на теоретические и практические уроки. Каждое положение предмета должна рассматриваться через призму усилий, другими словами через деятельность с использованием компьютера.

Таким образом, говоря об информатике как учебном предмете, требуется определить.

1. Культурную среду предмета или пространство культуры предмета информатики (содержательное наполнение среды обучения). Это пространство должно быть «соткано» (составлять цельность) из фундаментальных символов, интегрированных с общекультурными символами, и базовой деятельности в информатике.

2. «Поле силовых линий» каждого символа пространства культуры, методы и формы введения школьника в каждое из силовых полей.

3. Деятельность учителя с максимальным использованием компьютера становится «производящей машиной», способствующей генерации усилий (поддержания в акте мысли) конкретного школьника, по осмыслению реальности, выраженной в каждом символе.

---

[1] Мамардашвили М. К., Пятигорский А. М. Символ и сознание. М.: Школа «языки русской культуры», 1997. С. 43.

[2] Там же. С. 44.

[3] Там же. С. 45.

[4] Мамардашвили М. К. Как я понимаю философию. М.: Прогресс, 1990. С. 43.

[5] Там же. С. 88.

[6] Мамардашвили М. К. Как я понимаю философию. М.: Прогресс, 1990. С. 184.

[7] Мамардашвили М. К. Кантианские вариации. М.: Аграф, 2000. С. 9.

[8] Мамардашвили М. К. Как я понимаю философию. М.: Прогресс, 1990. С. 43.

[9] Мамардашвили М. К. Лекции по античной философии. М.: Аграф, 1997. С. 111.

[10] Мамардашвили М. К. Как я понимаю философию. М.: Прогресс, 1990. С. 18.

[11] Там же. С. 88.

[12] Хуторской А. В. Современная дидактика. СПб.: Питер, 2001. С. 79.

[13] Оконь В. Введение в общую дидактику. М.: Высшая школа, 1990. С. 196.

[14] Окулов С. М. Когнитивная информатика. Киров, 2003.

[15] Окулов С. М. Развитие интеллекта школьника. Попытка теоретического осмысления практических результатов обучения информатике. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2004.

[16] Оконь В. Введение в общую дидактику. М.: Высшая школа, 1990. С. 188.

Нашел интересный сайт по Starcraft 2. Много информации о терранах, протоссах. зергах! Читать приятно и интересно

Задание 1. Информатика как наука и как вид практической деятельности. Место информатики в системе наук.

Задание 1. Информатика как наука и как вид практической деятельности. Место информатики в системе наук.

История развития информатики
Информатика – молодая научная дисциплина, изучающая вопросы, связанные с поиском, сбором, хранением, преобразованием и использованием информации в самых различных сферах человеческой деятельности. Генетически информатика связана с вычислительной техникой, компьютерными системами и сетями, так как именно компьютеры позволяют порождать, хранить и автоматически перерабатывать информацию в таких количествах, что научный подход к информационным процессам становится одновременно необходимым и возможным.
До настоящего времени толкование термина “информатика” (в том смысле как он используется в современной научной и методической литературе) еще не является установившимся и общепринятым. Обратимся к истории вопроса, восходящей ко времени появления электронных вычислительных машин.
После второй мировой войны возникла и начала бурно развиваться кибернетика как наука об общих закономерностях в управлении и связи в различных системах: искусственных, биологических, социальных. Рождение кибернетики принято связывать с опубликованием в 1948 г. американским математиком Норбертом Винером, ставшей знаменитой, книги “Кибернетика или управление и связь в животном и машине”. В этой работе были показаны пути создания общей теории управления и заложены основы методов рассмотрения проблем управления и связи для различных систем с единой точки зрения. Развиваясь одновременно с развитием электронно-вычислительных машин, кибернетика со временем превращалась в более общую науку о преобразовании информации. Под информацией в кибернетике понимается любая совокупность сигналов, воздействий или сведений, которые некоторой системой воспринимаются от окружающей среды (входная информация X), выдаются в окружающую среду (выходная информация У), а также хранятся в себе (внутренняя, внутрисистемная информация Z), рис. 1.

Рис. 1. Общая схема обмена информацией между системой и внешней средой
Развитие кибернетики в нашей стране встретило идеологические препятствия. Как писал академик А.И.Берг, “... в 1955-57 гг. и даже позже в нашей литературе были допущены грубые ошибки в оценке значения и возможностей кибернетики. Это нанесло серьезный ущерб развитию науки в нашей стране, привело к задержке в разработке многих теоретических положений и даже самих электронных машин”. Достаточно сказать, что еще в философском словаре 1959 года издания кибернетика характеризовалась как “буржуазная лженаука”. Причиной этому послужили, с одной стороны, недооценка новой бурно развивающейся науки отдельными учеными “классического” направления, с другой – неумеренное пустословие тех, кто вместо активной разработки конкретных проблем кибернетики в различных областях спекулировал на полуфантастических прогнозах о безграничных возможностях кибернетики, дискредитируя тем самым эту науку.
Дело к тому же осложнялось тем, что развитие отечественной кибернетики на протяжении многих лет сопровождалось серьезными трудностями в реализации крупных государственных проектов, например, создания автоматизированных систем управления (АСУ). Однако за это время удалось накопить значительный опыт создания информационных систем и систем управления технико-экономическими объектами. Требовалось выделить из кибернетики здоровое научное и техническое ядро и консолидировать силы для развития нового движения к давно уже стоящим глобальным целям.
Подойдем сейчас к этому вопросу с терминологической точки зрения. Вскоре вслед за появлением термина “кибернетика” в мировой науке стало использоваться англоязычное “Computer Science”, а чуть позже, на рубеже шестидесятых и семидесятых годов, французы ввели получивший сейчас широкое распространение термин “Informatique”. В русском языке раннее употребление термина “информатика” связано с узко-конкретной областью изучения структуры и общих свойств научной информации, передаваемой посредством научной литературы. Эта информационно-аналитическая деятельность, совершенно необходимая и сегодня в библиотечном деле, книгоиздании и т.д., уже давно не отражает современного понимания информатики. Как отмечал академик А.П. Ершов, в современных условиях термин информатика “вводится в русский язык в новом и куда более широком значении – как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации. При таком толковании информатика оказывается более непосредственно связанной с философскими и общенаучными категориями, проясняется и ее место в кругу “традиционных” академических научных дисциплин”.
Попытку определить, что же такое современная информатика, сделал в 1978 г. Международный конгресс по информатике: “Понятие информатики охватывает области, связанные с разработкой, созданием, использованием и материально-техническим обслуживанием систем обработки информации, включая машины, оборудование, математическое обеспечение, организационные аспекты, а также комплекс промышленного, коммерческого, административного и социального воздействия”.
Информатика как единство науки и технологии
Информатика – отнюдь не только “чистая наука”. У нее, безусловно, имеется научное ядро, но важная особенность информатики – широчайшие приложения, охватывающие почти все виды человеческой деятельности: производство, управление, науку, образование, проектные разработки, торговлю, финансовую сферу, медицину, криминалистику, охрану окружающей среды и др. И, может быть, главное из них – совершенствование социального управления на основе новых информационных технологий.
Как наука, информатика изучает общие закономерности, свойственные информационным процессам (в самом широком смысле этого понятия). Когда разрабатываются новые носители информации, каналы связи, приемы кодирования, визуального отображения информации и многое другое, конкретная природа этой информации почти не имеет значения. Для разработчика системы управления базами данных (СУБД) важны общие принципы организации и эффективность поиска данных, а не то, какие конкретно данные будут затем заложены в базу многочисленными пользователями. Эти общие закономерности есть предмет информатики как науки.
Объектом приложений информатики являются самые различные науки и области практической деятельности, для которых она стала непрерывным источником самых современных технологий, называемых часто “новые информационные технологии” (НИТ). Многообразные информационные технологии, функционирующие в разных видах человеческой деятельности (управлении производственным процессом, проектировании, финансовых операциях, образовании и т.п.), имея общие черты, в то же время существенно различаются между собой.
Перечислим наиболее впечатляющие реализации информационных технологий, используя, ставшие традиционными, сокращения.
АСУ – автоматизированные системы управления – комплекс технических и программных средств, которые во взаимодействии с человеком организуют управление объектами в производстве или общественной сфере.
АСУТП – автоматизированные системы управления технологическими процессами. Например, такая система управляет работой станка с числовым программным управлением (ЧПУ), процессом запуска космического аппарата и т.д.
АСНИ – автоматизированная система научных исследований – программно-аппаратный комплекс, в котором научные приборы сопряжены с компьютером, вводят в него данные измерений автоматически, а компьютер производит обработку этих данных и представление их в наиболее удобной для исследователя форме.
АОС – автоматизированная обучающая система. Есть системы, помогающие учащимся осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебные материалы и т.д.
САПР-система автоматизированного проектирования – программно-аппаратный комплекс, который во взаимодействии с человеком (конструктором, инженером-проектировщиком, архитектором и т.д.) позволяет максимально эффективно проектировать механизмы, здания, узлы сложных агрегатов и др.
Структура современной информатики
Оставляя в стороне прикладные информационные технологии, опишем составные части современной информатики. Каждая из этих частей может рассматриваться как относительно самостоятельная научная дисциплина; взаимоотношения между ними примерно такие же, как между алгеброй, геометрией и математическим анализом в классической математике – все они хоть и самостоятельные дисциплины, но, несомненно, части одной науки.
Теоретическая информатика – часть информатики, включающая ряд математических разделов. Она опирается на математическую логику и включает такие разделы как теория алгоритмов и автоматов, теория информации и теория кодирования, теория формальных языков и грамматик, исследование операций и другие. Этот раздел информатики использует математические методы для общего изучения процессов обработки информации.
Вычислительная техника – раздел, в котором разрабатываются общие принципы построения вычислительных систем. Речь идет не о технических деталях и электронных схемах (это лежит за пределами информатики как таковой), а о принципиальных решениях на уровне, так называемой, архитектуры вычислительных (компьютерных) систем, определяющей состав, назначение, функциональные возможности и принципы взаимодействия устройств. Примеры принципиальных, ставших классическими решений в этой области – неймановская архитектура компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ старших поколений, архитектура параллельной (многопроцессорной) обработки информации.
Программирование – деятельность, связанная с разработкой систем программного обеспечения. Здесь отметим лишь основные разделы современного программирования: создание системного программного обеспечения и создание прикладного программного обеспечения. Среди системного – разработка новых языков программирования и компиляторов к ним, разработка интерфейсных систем (пример – общеизвестная операционная оболочка и система Windows). Среди прикладного программного обеспечения общего назначения самые популярные – система обработки текстов, электронные таблицы (табличные процессоры), системы управления базами данных. В каждой области предметных приложений информатики существует множество специализированных прикладных программ более узкого назначения.
Информационные системы – раздел информатики, связанный с решением вопросов по анализу потоков информации в различных сложных системах, их оптимизации, структурировании, принципах хранения и поиска информации. Информационно-справочные системы, информационно-поисковые системы, гигантские современные глобальные системы хранения и поиска информации (включая широко известный Internet) в последнее десятилетие XX века привлекают внимание все большего круга пользователей. Без теоретического обоснования принципиальных решений в океане информации можно просто захлебнуться. Известным примером решения проблемы на глобальном уровне может служить гипертекстовая поисковая система WWW.
Искусственный интеллект – область информатики, в которой решаются сложнейшие проблемы, находящиеся на пересечении с психологией, физиологией, лингвистикой и другими науками. Как научить компьютер мыслить подобно человеку? – Поскольку мы далеко не все знаем о том, как мыслит человек, исследования по искусственному интеллекту, несмотря на полувековую историю, все еще не привели к решению ряда принципиальных проблем. Основные направления разработок, относящихся к этой области – моделирование рассуждений, компьютерная лингвистика, машинный перевод, создание экспертных систем, распознавание образов и другие. От успехов работ в области искусственного интеллекта зависит, в частности, решение такой важнейшей прикладной проблемы как создание интеллектуальных интерфейсных систем взаимодействия человека с компьютером, благодаря которым это взаимодействие будет походить на межчеловеческое и станет более эффективным.
Место информатики в системе наук
Рассмотрим место науки информатики в традиционно сложившейся системе наук (технических, естественных, гуманитарных и т.д.). В частности, это позволило бы найти место общеобразовательного курса информатики в ряду других учебных предметов.
По определению А.П.Ершова информатика - “фундаментальная естественная наука”. Академик Б.Н.Наумов определял информатику “как естественную науку, изучающую общие свойства информации, процессы, методы и средства ее обработки (сбор, хранение, преобразование, перемещение, выдача)”.
Уточним, что такое фундаментальная наука и что такое естественная наука. К фундаментальным принято относить те науки, основные понятия которых носят общенаучный характер, используются во многих других науках и видах деятельности. Нет, например, сомнений в фундаментальности столь разных наук как математика и философия. В этом же ряду и информатика, так как понятия “информация”, “процессы обработки информации” несомненно имеют общенаучную значимость.
Естественные науки – физика, химия, биология и другие – имеют дело с объективными сущностями мира, существующими независимо от нашего сознания. Отнесение к ним информатики отражает единство законов обработки информации в системах самой разной природы – искусственных, биологических, общественных.

Рис. 2. К вопросу о месте информатики в системе наук
Однако, многие ученые подчеркивают, что информатика имеет характерные черты и других групп наук – технических и гуманитарных (или общественных).
Черты технической науки придают информатике ее аспекты, связанные с созданием и функционированием машинных систем обработки информации. Так, академик А.А.Дородницын определяет состав информатики как “три неразрывно и существенно связанные части: технические средства, программные и алгоритмические”. Первоначальное наименовании школьного предмета “Основы информатики и вычислительной техники” в настоящее время изменено на “Информатика” (включающее в себя разделы, связанные с изучением технических. программных и алгоритмических средств). Науке информатике присущи и некоторые черты гуманитарной (общественной) науки, что обусловлено ее вкладом в развитие и совершенствование социальной сферы. Таким образом, информатика является комплексной, междисциплинарной отраслью научного знания, как это изображено на рис. 2.
Информатика имеет существенные социальные аспекты. Информатика включает комплекс промышленного, коммерческого, административного и социального воздействия». Информатизация, т.е. процесс проникновения информационных технологий во все сферы жизни и деятельности общества, сильно влияет на социальную сферу. В настоящее время в общественном устройстве развитых стран появились черты информационного общества, во все сферы жизни и деятельности членов которого включены средства информатики в качестве орудий интеллектуального труда, переработки любой информации, моделирования реальных и прогнозируемых событий, управления производством, обучения и т.д.
Информатизация сильнейшим образом влияет на структуру экономики ведущих в экономическом отношении стран. В числе их лидирующих отраслей промышленности традиционные добывающие и обрабатывающие отрасли оттеснены максимально наукоемкими производствами электроники, средств связи и вычислительной техники — так называемой сферой высоких технологий. Темпы развития сферы высоких технологий и уровень прибылей в ней превышают в 5-10 раз темпы развития традиционных отраслей производства.
Правовые аспекты информатики связаны с тем, что деятельность программистов и других специалистов, работающих в сфере информатики, все чаще выступает в качестве объекта правового регулирования. Некоторые действия при этом могут быть квалифицированы как правонарушения (преступления). Регулированию подлежат вопросы собственности на информацию, охрана авторских прав на компьютерные программы и базы данных, гарантии сохранения конфиденциальности и секретности определенных видов информации и многое другое. Информатизация социальной сферы, распространение информационных сетей породили как новые виды преступности, так и многочисленные правовые проблемы, правовое регулирование многих из которых далеко от завершения.
В Российской Федерации (как и в других странах) действуют специальные правовые акты, регламентирующие отношения в сфере информации. К ним, в частности, относятся:
• Закон Российской Федерации «О правовой охране программ для электронно-вычислительных машин и баз данных» (1992 г.),
• Указ Президента Российской Федерации «Об основах государственной политики в сфере информатизации» (1994 г., изменения и дополнения — 1995 г.),
• Закон Российской Федерации «Об информации, информатизации и защите информации» (1995 г.),
• Закон Российской Федерации «Об участии в международном информационном обмене» (1996 г.),
• Постановление Правительства Российской Федерации «О сертификации средств защиты информации» (1995 г.),
• Постановление Правительства Российской Федерации «О государственном учете и регистрации баз и банков данных» (1996 г.),
• Постановление Правительства Российской Федерации «О государственном учете и регистрации баз и банков данных» «Об утверждении положения о государственной системе научно-технической информации (1997 г.)
и другие.
Этические аспекты информатики чрезвычайно важны. Далеко не все правила, регламентирующие деятельность в сфере информатики, можно свести в правовым нормам. Очень многое определяется соблюдением неписаных правил поведения для тех, кто причастен к миру компьютеров. Как и в любой другой большой и разветвленной сфере человеческой деятельности, в информатике к настоящему времени сложились определенные морально-этические нормы поведения и деятельности.
Этика — система норм нравственного поведения человека. Всякий раз, собираясь совершить сомнительный поступок в сфере профессиональной деятельности, человек должен задуматься, соответствует ли он этическим нормам, сложившимся в профессиональном сообществе.

Задание 2. Информация и управление. Управление в кибернетических системах.

Кибернетика (от греч. kybernetike — искусство управления, от kybernáo — правлю рулем, управляю) — наука об управлении, связи и переработке информации.
Предмет кибернетики
Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. В общей (или теоретической) кибернетике такие системы рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе. Высокий уровень абстракции позволяет кибернетике находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы, например технических, биологических и даже социальных.
Абстрактная кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество.
Элементы абстрактной кибернетической системы представляют собой объекты любой природы, состояние которых может быть полностью охарактеризовано значениями некоторого множества параметров. Для подавляющего большинства конкретных приложений кибернетики оказывается достаточным рассматривать параметры двух родов. Параметры 1-го рода, называемые непрерывными, способны принимать любые вещественные значения на том или ином интервале. Параметры 2-го рода, называемые дискретными, принимают конечные множества значений.
С помощью последовательностей дискретных параметров можно представить любое целое или рациональное число. Вместе с тем дискретные параметры могут служить и для оперирования величинами качественной природы, которые обычно не выражаются числами. Для этой цели достаточно перечислить и как-то обозначить все различимые состояния соответствующей величины. Тем самым область приложений кибернетических систем и кибернетики в целом расширяется далеко за пределы строго «математизированных» областей знаний.
Состояние элемента кибернетической системы может меняться как самопроизвольно, так и под воздействием тех или иных входных сигналов, получаемых им извне (из-за пределов рассматриваемой системы), либо от других элементов системы. В свою очередь каждый элемент системы может формировать выходные сигналы, зависящие в общем случае от состояния элемента и воспринимаемых им в рассматриваемый момент времени входных сигналов. Эти сигналы либо передаются на др. элементы системы (служа для них входными сигналами), либо входят в качестве составной части в передаваемые за пределы системы выходные сигналы всей системы в целом.
Организация связей между элементами кибернетической системы носит название структуры этой системы. Различают системы с постоянной и переменной структурой. Изменения структуры задаются в общем случае как функция от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом.
Таким образом, описание знаков функционирования системы задается тремя семействами функций: функций, определяющих изменения состояний всех элементов системы, функций, задающих их выходные сигналы, и, наконец, функций, вызывающих изменения в структуре системы. Система называется детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все эти функции, или хотя бы часть их, представляют собой случайные функции, то система носит название вероятностной, или стохастической. Полное описание кибернетической системы получается, если к указанному описанию знаков функционирования системы добавляется описание ее начального состояния, т. е. начальной структуры системы и начальных состояний всех ее элементов.


Классификация кибернетических систем
Кибернетические системы различаются по характеру циркулирующих в них сигналов. Если все эти сигналы, равно как и состояние всех элементов системы, задаются непрерывными параметрами, система называется непрерывной. В случае дискретности всех этих величин говорят о дискретной системе. В смешанных, или гибридных, системах приходится иметь дело с обоими типами величин.
Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математического аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, для дискретных систем — теория алгоритмов и теория автоматов. Еще одной базовой математической теорией, используемой как в случае дискретных, так и в случае непрерывных систем (и развивающейся соответственно в двух аспектах), является теория информации.
Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами. Первый фактор — это так называемая размерность системы, т. е. общее число параметров, характеризующих состояния всех ее элементов. Второй фактор — сложность структуры системы, определяющаяся общим числом связей между ее элементами и их разнообразием. Простая совокупность большого числа не связанных между собой элементов с повторяющимися от элемента к элементу простыми связями, еще не составляет сложной системы. Сложные (большие) кибернетические системы — это системы с описаниями, не сводящимися к описанию одного элемента и указанию общего числа таких (однотипных) элементов.
Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несет в себе ту или иную информацию, то всякая открытая кибернетическая система, равно как и элементы любой системы (открытой или замкнутой), может рассматриваться как преобразователь информации. При этом понятие информации рассматривается в очень общем смысле, близком к физическому понятию энтропии.
ЭВМ как преобразователи информации
Из числа сложных технических преобразователей информации наибольшее значение для кибернетики имеют ЭВМ. В более простых вычислительных машинах — цифровых электромеханических или аналоговых — перенастройка на различные задачи осуществляется с помощью изменения системы связей между элементами на специальной коммутационной панели. В современных универсальных ЭВМ такие изменения производятся с помощью «запоминания» машиной в специальном устройстве, накапливающем информацию, той или иной программы ее работы.
В отличие от аналоговых машин, оперирующих с непрерывной информацией, современные ЭВМ имеют дело с дискретной информацией. На входе и выходе ЭВМ в качестве такой информации могут выступать любые последовательности десятичных цифр, букв знаков препинания и др. символов. Внутри машины эта информация обычно представляется (или, как говорят, кодируется) в виде последовательности сигналов, принимающих лишь два различных значения.
В то время как возможности аналоговых машин (равно как и любых других искусственно созданных устройств) ограничены преобразованиями строго ограниченных типов, современные ЭВМ обладают свойством универсальности. Это означает, что любые преобразования буквенно-цифровой информации, которые могут быть определены произвольной конечной системой правил любой природы (арифметических, грамматических и др.) могут быть выполнены ЭВМ после введения в нее составленной должным образом программы. Эта способность ЭВМ достигается за счет универсальности ее системы команд, т. е. элементарных преобразований информации, которые закладываются в структуру ЭВМ.
Свойство универсальности современных ЭВМ открывает возможность моделирования с их помощью любых др. преобразователей информации, в том числе любых мыслительных процессов. Такая возможность ставит ЭВМ в особое положение: с момента своего возникновения они представляют основное техническое средство, основной аппарат исследования, которым располагает кибернетика.
Управление в кибернетических системах
В рассмотренных до сих пор случаях изменение поведения ЭВМ определялось человеком, меняющим программы ее работы. Можно, однако составить программу изменения программы работ ЭВМ и организовать ее общение с внешней средой через соответствующую систему рецепторов и эффекторов. Таким образом, можно моделировать различные формы изменения поведения и развития, наблюдающиеся в сложных биологических и социальных системах. Изменение поведения сложных кибернетических систем есть результат накопления обработанной соответствующим образом информации, которую эти системы получили в прошлом.
В зависимости от формы, в которой происходит «запоминание» информации, различают два основных типа изменения поведения систем — самонастройку и самоорганизацию. В самонастраивающихся системах накопление опыта выражается в изменении значений тех или иных параметров, в самоорганизующихся — в изменении структуры системы. Как указывалось выше, это различие является до некоторой степени условным, зависящим от способа разбиения системы на элементы. На практике обычно самонастройка связывается с изменениями относительно небольшого числа непрерывных параметров. Что же касается глубоких изменений структуры рабочих программ ЭВМ (которые можно трактовать как изменения состояний большого числа дискретных элементов памяти), то их более естественно рассматривать как пример самоорганизации.
Целенаправленное изменение поведения кибернетических систем происходит при наличии управления. Цели управления сильно меняются в зависимости от типа систем и степени их сложности. В простейшем случае такой целью может быть поддержание постоянства значения того или иного параметра. Для более сложных систем в качестве целей возникают задачи приспособления к меняющейся среде и даже познания законов таких изменений.
Наличие управления в кибернетической системе означает, что ее можно представить в виде двух взаимодействующих блоков — объекта управления и управляющей системы. Управляющая система по каналам прямой связи через соответствующее множество эффекторов передает управляющие воздействия на объект управления. Информация о состоянии объекта управления воспринимается с помощью рецепторов и передается по каналам обратной связи в управляющую систему.
Описанная система с управлением может, как и всякая кибернетическая система, имеет также каналы связи (с соответствующими системами рецепторов и эффекторов) с окружающей средой. В простейших случаях среда может выступать как источник различных помех и искажений в системе (чаще всего в канале обратной связи). В задачу управляющей системы входит тогда фильтрация помех. Особо важное значение эта задача приобретает при дистанционном (телемеханическом) управлении, когда сигналы передаются по длинным каналам связи. Основной задачей управляющей системы является такое преобразование поступающей в систему информации и формирование таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) целей управления.
По виду таких целей и характеру функционирования управляющей системы различают следующие основные типы управления.
Одним из простейших видов управления является программное управление. Цель такого управления состоит в том, чтобы выдать на объект управления ту или иную строго определенную последовательность управляющих воздействий. Обратная связь при таком управлении отсутствует. Наиболее простым примером подобного программного управления является светофор-автомат, переключение которого происходит в заданные заранее моменты времени. Более сложное управление светофором (при наличии счетчиков подъезжающих машин) может включать простейший «пороговый» сигнал обратной связи: переключение светофора происходит всякий раз, когда количество ждущих автомашин превысит заданную величину.
В более сложных следящих системах задача состоит в поддержании (возможно более точном) некоторой фиксированной функциональной зависимости между множеством самопроизвольно меняющихся параметров и заданным множеством регулируемых параметров. Примером может служить система, непрерывно сопровождающая лучом прожектора маневрирующий произвольным образом самолет.
В системах оптимального управления основной целью является поддержание максимального (или минимального) значения некоторой функции от двух групп параметров, называемой критерием оптимального управления. Параметры первой группы (внешние условия) меняются независимо от системы, параметры второй группы являются регулируемыми, т. е. их значения могут меняться под воздействием управляющих сигналов системы.
Простейший пример оптимального управления - задача регулирования температуры комнатного воздуха при дополнительном условии учета изменений его влажности. Величина температуры воздуха, дающая ощущение наибольшего комфорта, зависит от его влажности. Если влажность все время меняется, а система может управлять лишь изменением температуры, то естественно в качестве цели управления поставить задачу поддержания температуры, которая давала бы ощущение наибольшего комфорта. Это и будет задача оптимального управления. Системы оптимального управления имеют большое значение в задачах управления экономикой.
При большом числе изменяемых параметров связей случайный поиск устойчивых режимов может занимать слишком много времени. В таком случае применяются те или иные способы ограничения случайного перебора, например разбиение параметров связей на группы и осуществление перебора лишь внутри одной группы (определяемой по тем или иным признакам). Такого рода системы называют обычно мультиустойчивыми. Большое разнообразие ультраустойчивых и мультиустойчивых систем дает биология. Примером может служить система регулирования температуры крови у человека и теплокровных животных.
Задача группировки внешних воздействий, необходимая для успешного выбора способа самонастройки в мультиустойчивых системах, входит в число задач узнавания, или, иначе, задач распознавания образов. Для определения типа поведения (способа управления) у человека особую роль играют зрительные и звуковые образы. Возможность их распознавания и объединения в те или иные классы позволяет человеку создавать абстрактные понятия, являющиеся непременным условием сознательного познания действительности и началом абстрактного мышления. Абстрактное мышление позволяет создавать в управляющей системе (в данном случае в человеческом мозге) модели различных процессов, осуществлять с их помощью экстраполяцию действительности и определять свои действия на основе такой экстраполяции.
Таким образом, на высших уровнях иерархии управляющих систем задачи управления оказываются тесно переплетенными с задачами познания окружающей действительности. В чистом виде эти задачи проявляются в абстрактных познающих системах, также являющихся одним из классов кибернетических систем.
Функции человека и машины в системах управления
Хорошо изученной сферой применения кибернетических методов является технологическая и производственная сфера, управление промышленным предприятием. Задачи, возникающие в управлении предприятием среднего и большого масштаба, уже весьма сложны, но допускают решение с использованием электронно-вычислительных машин. Системы управления хозяйством предприятий или территорий (регионов, городов), использующие ЭВМ для переработки и хранения информации, получили название автоматизированных систем управления (АСУ). По своему характеру такие системы являются человеко-машинными, т.е. наряду с использованием мощных компьютеров предполагающими наличие в них человека с его естественным интеллектом. В человеко-машинных системах предполагается следующее разделение функций человека и машины: машина хранит и перерабатывает большие массивы информации, осуществляет информационное обеспечение принятия решений человеком; человек принимает управленческие решения.
Чаще в человеко-машинных системах компьютеры выполняют рутинную, нетворческую, трудоемкую переработку информации, освобождая человеку время для творческой деятельности. Однако целью развития компьютерной (информационной) технологии управления является полная автоматизация деятельности, включающая частичное или полное освобождение человека от необходимости принятия решений. Это связано не только со стремлением разгрузить человека, но и с тем, что развитие техники и технологий привело к ситуациям, когда человек в силу присущих ему физиологических и психических ограничений просто не успевает принимать решения в реальном масштабе времени протекания процесса, что грозит катастрофическими последствиями. Примеры - необходимость включения аварийной защиты ядерного ректора, реакция на события, проистекающие при запусках космических аппаратов и т.д.
Система, заменяющая человека, должна будет обладать интеллектом, в какой-то мере подобным человеческому - искусственным интеллектом. Исследовательское направление в области систем искусственного интеллекта также относится к кибернетике, однако вследствие его важности для перспектив всей информатики в целом мы рассмотрим его в отдельном параграфе.

Пикапы Mitsubishi L200 и Nissan Navara в наших реалях

Пикапы Mitsubishi L200 и Nissan Navara в наших реалях

Даже учитывая то, что для многих собственный автомобиль все еще представляется роскошью, в чаще всего покупка автомашины как средства передвижения или транспортирования небольших грузов – это вынужденная мера. Производителей автомобилей по всему миру – большое количество, все они предлагают множество похожих или уникальных марок и моделей, имеющих свои плюсы и минусы. Задача определиться с выбором – довольно нетривиальная, в расчет учитывают множество факторов: стоимость, технические характеристики, отзывы пользователей, стоимость узлов и агрегатов и многие прочие. Список критериев можно продолжать, но однозначно не последним в таком списке находится функциональность авто, способность соответствовать предъявленным целям и задачам. Безусловно, человек выбирает себе автомобиль согласно своим нуждам и потребностям.

Среди большого количества типов авто внедорожник занимает почетное место: мощь, проходимость и другие качества дают ему серьезное преимущество в тех областях, где эти свойства просто необходимы. А для любителей удобного передвижения и активного отдыха большую ценность являют собой пикапы. Мода на pick-up'ы в отечественных кругах потребления только зарождается, в то время как на Западе давно уже оценили однозначные плюсы такого автомобиля. Содержа в себе мотор внедорожника, емкость грузовика и удобство легкового авто, пикапы просто незаменимы для охотников,рыбаков, дачников . К примеру, в Австралии пользуется большим спросом Nissan Navara. С приводом на все колеса, с двойной кабиной и дизельным мотором, Nissan Navara отлично удовлетворяет всем потребностям, которые диктуют условия жизни в этом регионе. Для любителей ралли отлично подойдет «боевой» джип Mitsubishi L200. Эстетичный дизайн, неприхотливость и проходимость, а также многие раллийные победы предков являются автомобилю Mitsubishi L200 прекрасным подспорьем при выборе пикапа.

Если говорить о кроссоверах и пикапах, нельзя не сказать пару слов о кунгах. Кунг (или по-английски хард топ – жесткий верх) – это просто сокращенное сочетание «Кабина УНиверсальная Герметичная». Множество технических решений в современных машинах приходят из военной отрасли, и кунг не является исключением. Конструкция такого типа кабины состояла на вооружении Советской Армии для защиты перевозимого оборудования, грузов, личного сочтава от попадания отравляющих веществ. Однако рано или поздно все военные разработки перемещаются в область гражданского машиностроения, и появление герметичной многофункциональной кабины в этих уже упомянутых выше моделях пикапов как Mitsubishi L200 и Nissan Navara стало толчком к широкому применению кунга.

В настоящее время монтаж такой кабины на личный легковой автомобиль – это возможность доработать его под сногофункциональный пикап или кроссовер. Тюнингованный под кунг внедорожник будет отличаться на проезжей части, имея к тому же повышенную функциональность - хорошая герметичность позволит уберечь его от проникновения грязи и влаги, а дополнительная конструкция позволит приспособить автомобиль для перевозки различных грузов. Применяемые материалы и технологии позволяют достигнуть высокой надежности и прочности кабины без заметного увеличения веса всего авто. Улучшить герметичность кабины можно и с помощью внутренней отделки шумо- и теплозащитными материалами, для увеличения безопасности в пути устанавливают спойлер со стоп-сигналом – методов для модернизации большое количество, российские автолюбители богаты на выдумку. Но стоит заметить, что установка кунга – это непростой трудоемкий процесс, который можно доверить только только профессионалам. Для того, чтобы получить отличный вариант пикапа с герметичным кузовом, нужны опытные специалисты. Поэтому лучшим решением является приобретение изготовленного на заводе пикапа-кунга Mitsubishi L200 или Nissan Navara.

ВОПРОС № 1: Подходы к измерению количества информации. Мера Шеннона.

ОТВЕТ:
Мера информации по Шеннону
В середине XX века (1948 г.) американский инженер-связист Клод Шеннон предложил ввести меру количества информации с помощью статистической формулы энтропии.
Заметим, что понятие "информация" обычно трактуется как "сведения", а передача информации осуществляется с помощью связи. Связь между количеством информации и энтропией послужила ключом к решению ряда научных проблем.

Например: При бросании монеты выпадает орел или решка, это определенная информация о результатах бросания. При бросании кости получаем информацию о выпадении определенного количества очков (например, трех). В каком случае мы получаем больше информации?

Вероятность W выпадения герба равна 1/2, вероятность выпадения трех очков - W=1/6. Реализация менее вероятного события дает больше информации: чем больше неопределенность до получения сообщения о событии (бросание монеты, кости), тем большее количество информации поступает при получении сообщения. Информация I связана с числом равновероятных возможностей P - для монеты P=2, для кости P=6.
При бросании двух костей получаем вдвое больше информации, чем при бросании одной кости: информация независимых сообщений аддитивна, а числа равновероятных возможностей перемножаются. Значит, если имеются два набора равновероятных событий P1 и P2 , то полное число событий
P=P1*P2, (1)
а количество информации I складывается, т. е.

I(P)=I(P1*P2)=I(P1)+ I(P2). (2)

Известно, что правилам (1) и (2) подчиняются логарифмические функции, т. е. зависимость количества информации I от числа равновероятных событий должна иметь вид

I=A*log(P)

где постоянная А и основание логарифма могут быть выбраны по соглашению. В теории информации условились полагать А=1, а основание логарифма двум, т. е.

I=log2(P). (3)

При бросании монеты получается информация (Р=2), которую примем за единицу информации I=1:
log2(2)=1 бит
Бит - двоичная единица информации (binary digits), она оперирует двумя возможностями: да или нет, числа в двоичной системе записываются последовательностью нулей и единиц.
В общем виде формула (3) принимает вид:
. (4)

Величина (4) названа Шенноном информационной энтропией.
Такой подход к количественному выражению информации далеко не универсален, т. к. принятые единицы не учитывают таких важных свойств информации, как ее ценность и смысл.
Абстрагирование от конкретных свойств информации (смысл, ценность ее) о реальных объектах, как в дальнейшем выяснилось, позволило выявить общие закономерности информации.
Предложенные Шенноном для измерения количества информации единицы (биты) пригодны для оценки любых сообщений (рождение сына, результаты спортивного матча и т. д.). В дальнейшем делались попытки найти такие меры количества информации, которые учитывали бы ее ценность и смысл. Однако тут же терялась универсальность: для разных процессов различны критерии ценности и смысла. Кроме того, определения смысла и ценности информации субъективны, а предложенная Шенноном мера информации объективна.
Например, запах несет огромное количество информации для животного, но неуловим для человека. Ухо человека не воспринимает ультразвуковые сигналы, но они несут много сведений для дельфина и т. д. Поэтому предложенная Шенноном мера информации пригодна для исследования всех видов информационных процессов, независимо от "вкусов" потребителя информации.
ВОПРОС № 2: Правовые аспекты информатики.
ОТВЕТ:
На этом шаге мы рассмотрим правовые аспекты информатики.
Деятельность программистов и других специалистов, работающих в сфере информатики, все чаще выступает в качестве объекта правового регулирования. Некоторые действия при этом могут быть квалифицированы как правонарушения (преступления).
Правовое сознание в целом, а в области информатики особенно, в нашем обществе находится на низком уровне. Все ли знают ответы на следующие вопросы:
• можно ли не копируя купленную программу предоставить возможность пользоваться ею другому лицу;
• кому принадлежит авторское право на программу, созданную студентом в ходе выполнения дипломной работы;
• можно ли скопировать купленную программу для себя самого, чтобы иметь резервную копию;
• можно ли декомпилировать программу, чтобы разобраться в ее деталях или исправить ошибки;
• в чем состоит разница между авторским и имущественным правом.
Есть, конечно, такие вопросы, ответы на которые очевидны: нельзя создавать вирусы, нельзя хулиганить в сетях, нельзя в некоммерческих телеконференциях запускать коммерческую информацию, нельзя вскрывать и искажать защищенную информацию в чужих базах данных и т.д., т.е. совершать поступки, которые могут быть объектом уголовного преследования. Но на многие вопросы ответы отнюдь не очевидны, а иногда казуистически запутаны, причем не только в нашей стране. Остановимся на правовом регулировании в области информатики в России более подробно.
Авторское право распространяется на любые программы для ЭВМ и базы данных (как выпущенные, так и не выпущенные в свет), представленные в объективной форме, независимо от их материального носителя, назначения и достоинства. Авторское право распространяется на программы для ЭВМ и базы данных, являющиеся результатом творческой деятельности автора. Творческий характер деятельности автора предполагается до тех пор, пока не доказано обратное.
Предоставляемая настоящим Законом правовая охрана распространяется на все виды программ для ЭВМ (в том числе на операционные системы и программные комплексы), которые могут быть выражены на любом языке и в любой форме, и на базы данных, представляющие собой результат творческого труда по подбору и организации данных. Предоставляемая правовая охрана не распространяется на идеи и принципы, лежащие в основе программы для ЭВМ и базы данных или какого-либо их элемента, в том числе идеи и принципы организации интерфейса и алгоритма, а также языки программирования.
Авторское право на программы для ЭВМ и базы данных возникает в силу их создания. Для признания и осуществления авторского права на программы для ЭВМ и базы данных не требуется опубликования, регистрации или соблюдения иных формальностей. Авторское право на базу данных признается при условии соблюдения авторского права на каждое из произведений, включенных в базу данных.
Автором программы для ЭВМ и базы данных признается физическое лицо, в результате творческой деятельности которого они созданы.
Если программа для ЭВМ и база данных созданы совместной творческой деятельностью двух и более физических лиц, то, независимо от того, состоит ли программа для ЭВМ или база данных из частей, каждая из которых имеет самостоятельное значение, или является неделимой, каждое из этих лиц признается автором такой программы для ЭВМ и базы данных.
Автору программы для ЭВМ или базы данных или иному правообладателю принадлежит исключительное право осуществлять и (или) разрешать осуществление следующих действий:
выпуск в свет программы для ЭВМ и базы данных;
воспроизведение программы для ЭВМ и базы данных (полное или частичное) в любой форме, любыми способами;
распространение программы для ЭВМ и баз данных;
модификацию программы для ЭВМ и базы данных, в том числе перевод программы для ЭВМ и базы данных с одного языка на другой;
иное использование программы для ЭВМ и базы данных.
Однако, имущественные права на программы для ЭВМ и базы данных, созданные в порядке выполнения служебных обязанностей или по заданию работодателя, принадлежат работодателю, если в договоре между ним и автором не предусмотрено иное. Таким образом, имущественное право на программу, созданную в ходе дипломного проектирования, принадлежит не автору, а вузу - по крайней мере, пока между ними не будет заключено специальное соглашение.
Имущественные права на программу для ЭВМ и базу данных могут быть переданы полностью или частично другим физическим или юридическим лицам по договору. Договор заключается в письменной форме и должен устанавливать следующие существенные условия: объем и способы использования программы для ЭВМ или базы данных, порядок выплаты и размер вознаграждения, срок действия договора.
Лицо, правомерно владеющее экземпляром программы для ЭВМ или базы данных, вправе без получения дополнительного разрешения правообладателя осуществлять любые действия, связанные с функционированием программы для ЭВМ или базы данных в соответствии с их назначением, в том числе запись и хранение в памяти ЭВМ, а также исправление явных ошибок. Запись и хранение в памяти ЭВМ допускаются в отношении одной ЭВМ или одного пользователя в сети, если иное не предусмотрено договором с правообладателем. Также допускается без согласия правообладателя и без выплаты ему дополнительного вознаграждения осуществлять следующие действия:
адаптацию программы для ЭВМ или базы данных;
изготавливать или поручать изготовление копии программы для ЭВМ или базы данных при условии, что эта копия предназначена только для архивных целей и при необходимости (в случае, когда оригинал программы для ЭВМ или базы данных утерян, уничтожен или стал непригодным для использования) для замены правомерно приобретенного экземпляра.
Лицо, правомерно владеющее экземпляром программы для ЭВМ, вправе без согласия правообладателя и без выплаты дополнительного вознаграждения выполнять декомпилирование программы для ЭВМ с тем, чтобы изучить кодирование и структуру этой программы при следующих условиях:
информация, необходимая для взаимодействия независимо разработанной данным лицом программы для ЭВМ с другими программами, недоступна из других источников;
информация, полученная в результате этого декомпилирования, может использоваться лишь для организации взаимодействия независимо разработанной данным лицом программы для ЭВМ с другими программами, а не для составления новой программы для ЭВМ, по своему виду существенно схожей с декомпилируемой программой.
Свободная перепродажа экземпляра программы для ЭВМ и базы данных допускается без согласия правообладателя и без выплаты ему дополнительного вознаграждения после первой продажи или другой передачи права собственности на этот экземпляр.
Выпуск под своим именем чужой программы для ЭВМ или базы данных, а также незаконное воспроизведение или распространение таких произведений влечет за собой уголовную ответственность.
В настоящее время уголовное законодательство РФ не в полной мере учитывает все возможные компьютерные преступления. Вообще же, в законодательной практике многих стран отмечены различные виды компьютерных преступлений и разработаны методы борьбы с ними.
Компьютерные преступления условно можно разделить на две большие категории.
Преступления, связанные с вмешательством в работу компьютеров.
Преступления, использующие компьютеры как необходимые технические средства.
Можно выделить следующие виды компьютерной преступности 1-го вида:
несанкционированный доступ в компьютерные сети и системы, банки данных с целью шпионажа или диверсии (военного, промышленного, экономического), с целью, так называемого, компьютерного хищения или из хулиганских побуждений;
ввод в программное обеспечение так называемых "логических бомб", срабатывающих при определенных условиях (логические бомбы, угрожающие уничтожением данных, могут использоваться для шантажа владельцев информационных систем, или выполнять новые, не планировавшиеся владельцем программы, функции, при сохранении работоспособности системы; известны случаи, когда программисты вводили в программы финансового учета команды, переводящие на счета этих программистов денежные суммы, или скрывающие денежные суммы от учета, что позволяло незаконно получать их);
разработку и распространение компьютерных вирусов;
преступную небрежность в разработке, изготовлении и эксплуатации программно-вычислительных комплексов, приведшую к тяжким последствиям;
подделку компьютерной информации (продукции) и сдача заказчикам неработоспособных программ, подделка результатов выборов, референдумов;
хищение компьютерной информации (нарушение авторского права и права владения программными средствами и базами данных).
Среди компьютерных преступлений 2-го вида, т.е. использующих компьютер как средство преступления, следует отметить преступления, спланированные на основе компьютерных моделей, например, в сфере бухгалтерского учета.
Для современного состояния правового регулирования сферы, связанной с информатикой, в России в настоящее время наиболее актуальными являются вопросы, связанные с нарушением авторских прав. Большая часть программного обеспечения, использующегося отдельными программистами и пользователями и целыми организациями, приобретена в результате незаконного копирования, т.е. хищения. Назрела потребность узаконить способы борьбы с этой порочной практикой, поскольку она мешает, прежде всего, развитию самой информатики.

1. Подходы к измерению количества информации. Мера Хартли.

Современная наука о свойствах информации и закономерностях информационных процессов называется теорией информации. Содержание понятия "информация" можно раскрыть на примере двух исторически первых подходов к измерению количества информации: подходов Хартли и Шеннона: первый из них основан на теории множеств и комбинаторике, а второй - на теории вероятностей.
Информация может пониматься и интерпретироваться в различных проблемах, предметных областях по-разному. Вследствие этого, имеются различные подходы к определению измерения информации и различные способы введения меры количества информации.
Количество информации - числовая величина, адекватно характеризующая актуализируемую информацию по разнообразию, сложности, структурированности (упорядоченности), определенности, выбору состояний отображаемой системы.
Если рассматривается некоторая система, которая может принимать одно из n возможных состояний, то актуальной задачей является задача оценки этого выбора, исхода. Такой оценкой может стать мера информации (события).
Мера - непрерывная действительная неотрицательная функция, определенная на множестве событий и являющаяся аддитивной (мера суммы равна сумме мер).
Меры могут быть статические и динамические, в зависимости от того, какую информацию они позволяют оценивать: статическую (не актуализированную; на самом деле оцениваются сообщения без учета ресурсов и формы актуализации) или динамическую (актуализированную т.е. оцениваются также и затраты ресурсов для актуализации информации).
Существуют различные подходы к определению количества информации. Наиболее часто используются следующие два способа измерения информации: объёмный и вероятностный.
Объёмный подход
Используется двоичная система счисления, потому что в техническом устройстве наиболее просто реализовать два противоположных физических состояния: намагничено / не намагничено, вкл./выкл., заряжено / не заряжено и др.
Объём информации, записанной двоичными знаками в памяти компьютера или на внешнем носителе информации, подсчитывается просто по количеству требуемых для такой записи двоичных символов. При этом невозмож¬но нецелое число битов.
Для удобства использования введены и более крупные, чем бит, единицы коли¬чества информации. Так, двоичное слово из восьми знаков содержит один байт информации, 1024 байта образуют килобайт (кбайт), 1024 килобайта – мегабайт (Мбайт), а 1024 мегабайта - гигабайт (Гбайт).
Энтропийный (вероятностный) подход
Этот подход принят в теории информации и кодирования. Данный способ измерения исходит из следующей модели: получатель сообщения имеет определённое представление о возможных наступлениях некоторых событий. Эти представления в общем случае недостоверны и выражаются вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределённостей называется энтропией. Энтропия характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности вероятности наступления этих событий.
Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшилась эта мера после получения сообщения: чем больше энтропия системы, тем больше степень её неопределённости. Поступающее сообщение полностью или частично снимает эту неопределённость, следовательно, количество информации можно измерять тем, насколько понизилась энтропия системы после получения сообщения. За меру количества информации принимается та же энтропия, но с обратным знаком.
Другими, менее известными способами измерения информации являются:
Алгоритмический подход. Так как имеется много различных вычислительных машин и языков программирования, т.е. разных способов задания алгоритма, то для определённости задаётся некоторая конкретная машина, например машина Тьюринга. Тогда в качестве количественной характеристики сообщения можно взять минимальное число внутренних состояний машины, требующихся для воспроизведения данного сообщения.
Семантический подход. Для измерения смыслового содержания информации, т.е. её количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера (тезаурус - совокупность сведений, которыми располагает пользо¬ватель или система), которая связывает семанти¬ческие свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение.
Прагматический подход. Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели.

В основе всей теории информации лежит открытие, сделанное Р. Хартли в 1928 году, и состоящее в том, что информация допускает количественную оценку.
Подход Р. Хартли основан на фундаментальных теоретико–множественных, по существу комбинаторных основаниях, а также нескольких интуитивно ясных и вполне очевидных предположениях.
Если существует множество элементов и осуществляется выбор одного из них, то этим самым сообщается или генерируется определенное количество информации. Эта информация состоит в том, что если до выбора не было известно, какой элемент будет выбран, то после выбора это становится известным. Необходимо найти вид функции, связывающей количество информации, получаемой при выборе некоторого элемента из множества, с количеством элементов в этом множестве, т.е. с его мощностью.
Если множество элементов, из которых осуществляется выбор, состоит из одного–единственного элемента, то ясно, что его выбор предопределен, т.е. никакой неопределенности выбора нет - нулевое количество информации.
Если множество состоит из двух элементов, то неопределенность выбора минимальна. В этом случае минимально и количество информации.
Чем больше элементов в множестве, тем больше неопределенность выбора, тем больше информации.
Количество этих чисел (элементов) в множестве равно:
N = 2i

Из этих очевидных соображений следует первое требование: информация есть монотонная функция от мощности исходного множества.
Выбор одного числа дает нам следующее количество информации:
i = Log2(N)
Таким образом, количество информации, содержащейся в двоичном числе, равно количеству двоичных разрядов в этом числе.
Это выражение и представляет собой формулу Хартли для количества информации.
При увеличении длины числа в два раза количество информации в нем также должно возрасти в два раза, несмотря на то, что количество чисел в множестве возрастает при этом по показательному закону (в квадрате, если числа двоичные), т.е. если
N2=(N1)2,
то
I2 = 2 * I1,
F(N1*N1)= F(N1) + F(N1).
Это невозможно, если количество информации выражается линейной функцией от количества элементов в множестве. Но известна функция, обладающая именно таким свойством: это Log:
Log2(N2) = Log2(N1)2= 2 * Log2(N1).
Это второе требование называется требованием аддитивности.
Таким образом, логарифмическая мера информации, предложенная Хартли, одновременно удовлетворяет условиям монотонности и аддитивности. Сам Хартли пришел к своей мере на основе эвристических соображений, подобных только что изложенным, но в настоящее время строго доказано, что логарифмическая мера для количества информации однозначно следует из этих двух постулированных им условий.
Пример. Имеются 192 монеты. Известно, что одна из них - фальшивая, например, более легкая по весу. Определим, сколько взвешиваний нужно произвести, чтобы выявить ее. Если положить на весы равное количество монет, то получим 3 независимые возможности: а) левая чашка ниже; б) правая чашка ниже; в) чашки уравновешены. Таким образом, каждое взвешивание дает количество информации I=log23, следовательно, для определения фальшивой монеты нужно сделать не менее k взвешиваний, где наименьшее k удовлетворяет условию log23k log2192. Отсюда, k 5 или, k=4 (или k=5 - если считать за одно взвешивание и последнее, очевидное для определения монеты). Итак, необходимо сделать не менее 5 взвешиваний (достаточно 5).

2. Социальные аспекты информатики.
Термин “социальные аспекты” применительно к большей части наук, тем более фундаментальных, звучит странно. Вряд ли фраза “Социальные аспекты математики” имеет смысл. Однако, информатика – не только наука.
И впрямь, мало какие факторы так влияют на социальную сферу обществ (разумеется, находящихся в состоянии относительно спокойного развития, без войн и катаклизмов) как информатизация. Информатизация общества – процесс проникновения информационных технологий во все сферы жизни и деятельности общества. Многие социологи и политологи полагают, что мир стоит на пороге информационного общества. В. А. Извозчиков предлагает следующее определение: “Будем понимать под термином “информационное” (“компьютеризированное”) общество то, во все сферы жизни и деятельности членов которого включены компьютер, телематика, другие средства информатики в качестве орудий интеллектуального труда, открывающих широкий доступ к сокровищам библиотек, позволяющих с огромной скоростью проводить вычисления и перерабатывать любую информацию, моделировать реальные и прогнозируемые события, процессы, явления, управлять производством, автоматизировать обучение и т.д.”. Под “телематикой” понимаются службы обработки информации на расстоянии (кроме традиционных телефона и телеграфа).
Последние полвека информатизация является одной из причин перетока людей из сферы прямого материального производства в, так называемую, информационную сферу. Промышленные рабочие и крестьяне, составлявшие в середине XX века более 2/3 населения, сегодня в развитых странах составляют менее 1/3. Все больше тех, кого называют “белые воротнички” – людей, не создающих материальные ценности непосредственно, а занятых обработкой информации (в самом широком смысле): это и учителя, и банковские служащие, и программисты, и многие другие категории работников. Появились и новые пограничные специальности. Можно ли назвать рабочим программиста, разрабатывающего программы для станков с числовым программным управлением? – По ряду параметров можно, однако его труд не физический, а интеллектуальный.
Информатизация сильнейшим образом влияет на структуру экономики ведущих в экономическом отношении стран. В числе их лидирующих отраслей промышленности традиционные добывающие и обрабатывающие отрасли оттеснены максимально наукоемкими производствами электроники, средств связи и вычислительной техники (так называемой, сферой высоких технологий). В этих странах постоянно растут капиталовложения в научные исследования, включая фундаментальные науки. Темпы развития сферы высоких технологий и уровень прибылей в ней превышают в 5-10 раз темпы развития традиционных отраслей производства. Такая политика имеет и социальные последствия – увеличение потребности в высокообразованных специалистах и связанный с этим прогресс системы высшего образования. Информатизация меняет и облик традиционных отраслей промышленности и сельского хозяйства. Промышленные роботы, управляемые ЭВМ, станки с ЧПУ стали обычным оборудованием. Новейшие технологии в сельскохозяйственном производстве не только увеличивают производительность труда, но и облегчают его, вовлекают более образованных людей.
Казалось бы, компьютеризация и информационные технологии несут в мир одну лишь благодать, но социальная сфера столь сложна, что последствия любого, даже гораздо менее глобального процесса, редко бывают однозначными. Рассмотрим, например, такие социальные последствия информатизации как рост производительности труда, интенсификацию труда, изменение условий труда. Все это, с одной стороны, улучшает условия жизни многих людей, повышает степень материального и интеллектуального комфорта, стимулирует рост числа высокообразованных людей, а с другой – является источником повышенной социальной напряженности. Например, появление на производстве промышленных роботов ведет к полному изменению технологии, которая перестает быть ориентированной на человека. Тем самым меняется номенклатура профессий. Значительная часть людей вынуждена менять либо специальность, либо место работы – рост миграции населения характерен для большинства развитых стран. Государство и частные фирмы поддерживают систему повышения квалификации и переподготовки, но не все люди справляются с сопутствующим стрессом. Прогрессом информатики порожден и другой достаточно опасный для демократического общества процесс – все большее количество данных о каждом гражданине сосредоточивается в разных (государственных и негосударственных) банках данных. Это и данные о профессиональной карьере (базы данных отделов кадров), здоровье (базы данных учреждений здравоохранения), имущественных возможностях (базы данных страховых компаний), перемещении по миру и т.д. (не говоря уже о тех, которые копят специальные службы). В каждом конкретном случае создание банка может быть оправдано, но в результате возникает система невиданной раньше ни в одном тоталитарном обществе прозрачности личности, чреватой возможным вмешательством государства или злоумышленников в частную жизнь. Одним словом, жизнь в “информационном обществе” легче, по-видимому, не становится, а вот то, что она значительно меняется – несомненно.