27. Роботы-сиделки, роботы-прислуги.
28. Космическая орбитальная станция.
29. Создание искусственных крупномасштабных рельефов.
Перспективы развития информационных технологий в России
Редакционная коллегия журнала «Информационные технологии» систематически обсуждает различные проблемы, направления и перспективы развития информационных технологий в России и в мире (№ 1, 1999). Рассмотрим основные.
По мнению профессора К.К. Колина, в последние годы в фундаментальной науке все более четко просматривается ряд перспективных направлений научных исследований, в которых уже получены принципиально новые результаты, дающие основание прогнозировать новый этап развития науки. Можно ожидать, что в ближайшие годы на основе результатов этих исследований будут пересмотрены многие современные представления об устройстве мира и сформирована новая научная парадигма. В числе вышеуказанных направлений, прежде всего, необходимо отметить следующие: исследования свойств физического вакуума; квантовая физика; квантовая генетика; общая физиология; синергетика; общая теория информации и информационных процессов в природе и обществе.
Многие из этих направлений науки связаны с новыми представлениями о природе информации как о всеобщем свойстве материи, которое является таким же фундаментальным проявлением реальности, как вещество и энергия. К.К. Колин говорит о начале совершенно нового этапа развития фундаментальной науки, который будет характеризоваться формированием и все более широким распространением нового фундаментального метода научного познания, который получил название информационного подхода.
Информационный подход органически дополняет уже существующие в науке и широко используемые методы системного и синергетического подходов. При этом он создает новые возможности для изучения в информационном ракурсе разнообразных явлений в природе и обществе, а также для изучения живой и неживой природы и, наконец, природы самого человека. Методологическая сущность информационного подхода заключается в том, что при изучении любого объекта, процесса или явления в природе и обществе в первую очередь выявляются и анализируются их информационные аспекты. При этом часто удается выяснить такие, ранее не замеченные свойства этих процессов или явлений, которые, оказываются принципиально важными для понимания глубинной сущности этих явлений, а также тенденций и закономерностей их дальнейшего развития. Он помогает исследователю быстрее выявить главные причины развития многих явлений природы, в глубине которых, как правило, оказываются скрытыми информационные процессы.
|
|
Таким образом, информационный подход активно содействует формированию вполне определенной философской позиции ученого, которая предполагает признание им весьма важного научного вывода о том, что окружающий нас мир оказался существенно более информационным, чем это было принято считать ранее.
Главный редактор журнала «Информационные технологии» проф. И. П. Норенков выделяет следующие направления:
В XXI веке человечеству предстоит решать постепенно обостряющиеся экологические, энергетические, социальные проблемы. Шансы на их успешное решение, как и других имеющихся сложных проблем проектирования и управления, связаны с применением ИТ, т.е. технологий, позволяющих прогнозировать развитие процессов на базе их математического моделирования и рекомендующих соответствующие решения. Комплексность и сложность моделей и методов в подобной интеллектуальной системе, ориентированной на цепочку «моделирование–прогнозирование–принятие решений», очевидна. Эта интеллектуальная система может стать регулирующим центром, распределяющим ограниченные ресурсы. И работать она будет в интересах тех групп людей, корпораций или стран, которые сумели создать реализованные в ней ИТ. Поэтому актуально уже сейчас формулировать задачи соответствующей стратегической инициативы, т. е. ориентироваться на создание элементов будущей интеллектуальной системы для моделирования, прогнозирования и принятия решений по глобальным экологическим, энергетическим, производственным, социальным проблемам, так как это в будущем станет вопросом национального выживания.
|
|
Директор Российского НИИ искусственного интеллекта РАН А.С. Нариньяни рассматривает различные направления развития ИТ на новейших достижениях искусственного интеллекта (ИИ).
В оценке ближайшей перспективы интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) он опирается на возможности развития трех измерений общей картины:
1) развитие аппарата знаний – ядра направлений, относимых к области искусственного интеллекта;
2) влияние перспективы развития этого аппарата на интеллектуализацию информационных технологий;
3) новые поколения приложений, определяемые прогрессом 1) и 2).
|
|
Развитие аппарата знаний. За сорок лет развития аппарата знаний (A3) не все его составляющие преодолели порог естественного отбора. Например, нечеткая математика и логическое программирование все более теряют свои позиции «в искусственном интеллекте», переходя на его периферию. Семантические сети, фреймы и продукционные правила подтвердили свое право на жизнь в качестве базовых компонентов общего A3, хотя продукционные правила начинает вытеснять мультиагентная архитектура, реализующая асинхронное и децентрализованное общество автономных активных объектов.
А.С. Нариньяни выделяет еще один – стратегический горизонт использования аппарата знаний – это термин НЕ-факторы для обозначения комплекса свойств, характерных для человеческой системы знаний о реальном мире, но плохо представленных в формальных системах (неполнота, неточность, недоопределенность, некорректность и мн. др., в основном не только не изученных, но даже еще не открытых). НЕ-факторы образуют нечто вроде периодической системы элементов будущего аппарата знаний в модели реального мира.
Недоопределенность в настоящее время довольно основательно исследована, что привело к созданию технологии недоопределенных моделей. В то же время остальные НЕ-факторы, тесно связанные между собой и играющие не менее важную роль в приложениях, остаются практически не разработанными или вообще не известными. Представляется, что изучение прагматики отдельных НЕ-факторов, создание адекватных формальных аппаратов и организация их в единый комплекс сыграет для ИИТ не менее революционную роль, чем переход от алхимии к современной химии.
Развитие аппарата знаний оказывает постоянное влияние на формирование новых поколений информационных технологий от базового уровня до средств интеллектуализации. Здесь А.С. Нариньяни рассматривает следующие тенденции.
Конец эпохи алгоритма. Алгоритм с самого начала был основой программирования для компьютеров фон-Неймановской архитектуры. Однако, в течение последних 30 лет постоянно велись разработки альтернативных способов организации вычислительного процесса, в основном, связанные с исследованиями в области искусственного интеллекта и параллельного программирования для многопроцессорных систем. Качественный прогресс в решении этой проблемы обеспечили аппарат недоопределенных моделей и последние работы в области программирования в ограничениях, поскольку они строятся на децентрализованном, асинхронном, максимально параллельном управляемом по данным процессе вычислений. В качестве следующего шага этой революции возможен переход к управлению на основе событий, значительно повышающему уровень ассоциативного аппарата, организующего процесс управления по данным.
Технология активных объектов. Ключевым в перестройке всей информационной технологии в последние два десятилетия стало развитие объектно-ориентированного подхода. Однако, пока этот подход определил лишь фундамент будущей технологий, оставляя прежним алгоритмический характер управления процессом ее выполнения. Тем временем развитие управления по данным и далее управления на основе событий формирует следующее поколение ИИТ на основе автономных активных объектов, интегрирующих мультиагентную архитектуру, методы программирования в ограничениях и аппарат недоопределенных моделей.
Модели, а не Алгоритмы. Использование новой парадигмы ИИТ, ориентированной на модель, и прямое взаимодействие с нею во многих классах приложений доказывает свои преимущества уже сейчас. Ее принципиальное превосходство станет в ближайшие годы очевидным как благодаря ее дальнейшему развитию, так и все более широкому внедрению в массовые ИТ.
Параллельность. Нерешенность проблемы распараллеливания императивных программ уже два десятилетия образует непреодолимый барьер на пути широкого распространения многопроцессорных систем. За этот период software и hardware поменялись местами: уровень автоматизации проектирования аппаратных средств и стоимость элементной базы позволяют производить компьютеры с любым числом процессоров, однако адаптация современных и разработка новых программных продуктов остается задачей, решаемой только специалистами самого высокого класса и то лишь в некоторых частных случаях. В новой парадигме ИИТ параллельность перестает быть проблемой, а становится естественным свойством любой программной системы.
Компьютер не фон-Неймановской архитектуры. Реализация параллельной парадигмы потребует фундаментальной перестройки фон-Неймановской архитектуры современных машин. Управление по данным (а в перспективе – на основе событий) радикально меняет саму организацию вычислительного процесса, делая его децентрализованным и не зависящим от числа процессоров.
По мнению А.С. Нариньяни, складывается перспектива потрясения «незыблемых основ» ИТ: алгоритм, фон-Неймановская архитектура, детерминированный и последовательный процесс навсегда уходят в историю, уступая место модели, мультиагентности и ассоциативно самоорганизующемуся недетерминированному параллельному процессу.
Следующее направление, рассмотренное А.С. Нариньяни, – приложения нового поколения.
Экономика и финансы. Естественной задачей компьютерной экономики является разработка моделей, адекватно описывающих связи и соотношения экономических параметров. Однако, использование расчетов требует от специалистов заботиться не столько о сходстве модели с оригиналом, сколько об ее адаптации к возможностям вычислительных методов. С формированием новой парадигмы традиционный барьер между «натуральным» и «виртуальным» моделированием будет становиться все более прозрачным как для экономики, так и для финансов, где возможность решать оптимизационные, обратные, регрессионные задачи на реальных моделях с реальными – недоопределенными – параметрами означает несравнимо более высокое качество тактических и стратегических решений.
Ресурсно-календарное планирование. Недоопределенные модели обеспечивают скачок качества и в этом, ключевом для автоматизации менеджмента, секторе прикладных продуктов. Временной график перестает быть жестким и детерминированным, превращаясь в коридор, позволяющий маневрировать по ресурсам и срокам в процессе выполнения плана. Временные и ресурсные параметры входят на равных в единую вычислительную модель, а разработка и оптимизация плана становятся несравнимо более простыми и эффективными. При изменении временной шкалы (часы, минуты, секунды...) этот аппарат способен обеспечивать управление сложными объектами и производственными процессами, технологиями двойного применения и другими областями приложений.
Активные объектно-ориентированные СУБД. Переход от реляционных СУБД к объектно-ориентированным существенно запаздывает по сравнению с прогнозами начала 90-х годов. Это связано как с инерцией эволюции крупных баз данных, так и с трудностями развития самого объектно-ориентированного подхода на основе традиционного императивного управления. Внедрение управления по данным позволит превращать современную СУБД реляционного типа в интеллектуальную активную объектно-ориентированную систему следующего поколения. Мощный виртуальный процессор обеспечит пользователю взаимодействие со сложными данными, объединяющими сотни таблиц и тысячи автономных функций, реализующих вычисления и проверку целостности информации, возможность использования неполных и неточных данных и др.
САПР и АСУ. Для этого сектора прикладных систем переход от алгоритма к модели радикально расширяет масштаб и технологию решения задач. Создав модель объекта проектирования, разработчик конкретной САПР получает возможность решать любые расчетные задачи, связанные с конструированием продуктов соответствующего типа. Не менее принципиальным будет влияние новой парадигмы ИИТ на перестройку функций систем комплексного управления предприятием, причем это связано не только с качественным ростом его основных составляющих – САПР, СУБД, ресурсно-календарного и финансового планирования, но и со всеми преимуществами децентрализованной архитектуры.
Естественный язык и голос. Этот сектор не имеет непосредственного отношения к тем компонентам нового этапа развития ИИТ, о которых говорилось выше. Однако он прямо связан с ближайшей перспективой самих ИИТ. Почти тридцать лет проблема понимания ЕЯ-текста компьютером находилась в тупике, поскольку упорно опиралась на базис «традиционной» синтаксически-ориентированной парадигмы. Однако в последнее десятилетие и здесь происходит «смена вех»: проблема ЕЯ-интерфейса для баз данных практически решена на основе семантически-ориентированного подхода, который начинает доказывать возможность и автоматического понимания текста в ограниченной предметной области.
Одновременно становится все более широким спектр приложений технологии распознавания голоса. Пока это направление ориентируется на чисто «фонетический» подход, повторяя ошибку, аналогичную «синтаксическим» методам анализа текста. Только интеграция фонетического распознавания и семантически-ориентированного анализа текста может раз и навсегда решить проблему массового ЕЯ-интерфейса с машиной: понимание текста позволит на порядки повысить качество средств voice recognition, а переход от уровня печатного текста к разговорной речи сделает взаимодействие с компьютером на естественном языке по-настоящему естественным.
Перспективы развития прикладных интеллектуальных систем А.С. Нариньяни также связывает и с другими важными прикладными направлениями, такими как интеллектуализация Internet, мощные гетерогенные экспертные системы, datamining, интеллектуальная индексация больших текстов, динамические модели, виртуальная реальность и мн. др.
Контрольные вопросы
1. Как базовые информационные технологии применяются в современной библиотеке?
2. Приведите примеры прикладных и предметных информационных технологий, использующихся в деятельности библиотеки, музейном деле, в сфере образования.
3. Какие технические и технологические разработки могут служить иллюстрацией современных тенденций развития информационных технологий?
4. Какие направления развития информационных технологий, по вашему мнению, являются наиболее перспективными? Ответ обоснуйте.
Глава 4
ИнформационнЫе системы
4.1. Информационные системы: основные понятия
Информация – это новые сведения, которые могут быть использованы человеком для совершенствования деятельности и пополнения знаний. Сообщение – это форма представления информации. Информация считается полезной, если она уменьшает неопределенность решающего алгоритма. Тезаурус – это имеющиеся у получателя знания о конкретном предмете, т. е. некоторый свод слов, понятий, названий объектов, связанных смысловыми связями (семантикой).
Данные представляют собой сведения, факты, величины и их соотношения, преобразование и обработка которых позволяют получить информацию, т. е. знание о конкретно выделенных предмете, процессе, явлении или объекте. Данные – это «сырье» для создания информации. Количество семантической информации, извлекаемой получателем из поступающих сообщений, зависит от степени подготовленности его индивидуального тезауруса для восприятия этой информации.
Образование и опыт – основа знаний, подразделяющихся на три вида:
1) предметное, или фактографическое, знание – наборы количественных и качественных характеристик различных объектов;
2) алгоритмическое знание – знание методов, способов, процедур и действий, приводящих к конкретному результату;
3) понятийное или концептуальное знание – совокупность основных терминов, применяемых в той или иной сфере деятельности либо предметной области, понятий, скрывающихся за этими терминами, а также их свойств, взаимосвязей и зависимостей.
Система – это объективное единство закономерно связанных друг с другом предметов, явлений, сведений, а также знаний о природе, обществе и др. Каждый объект, чтобы его можно было считать системой, должен обладать четырьмя основными свойствами:
1) целостностью и делимостью;
2) наличием устойчивых связей;
3) организацией;
4) эмерджентностью (эффект синергии).
Система – это целостное образование, однако в ее составе могут быть выделены целостные объекты или элементы. Для системы первичным является признак целостности, т. е. она рассматривается как единое целое, состоящее из взаимодействующих частей, часто разнокачественных, но совместимых.
Свойство организации характеризуется наличием определенной организации, снижающей энтропию (степень неопределенности) системы по сравнению с энтропией системоформирующих факторов, определяющих возможность создания системы.
Эмерджентность предполагает наличие у системы таких свойств или качеств, которые не присущи ни одному из ее элементов в отдельности. Хотя свойства системы и зависят от свойств составных ее элементов, но не определяются ими полностью. Отсюда следует, что система не сводится к простой совокупности элементов и, декомпозируя систему на части, а также изучая каждую из них в отдельности, нельзя познать все свойства системы.
Одни и те же элементы в зависимости от принципа, используемого для объединения их в систему, могут образовывать различные по свойствам системы. Поэтому характеристики системы определяются не только и не столько свойствами составляющих ее элементов, сколько характеристиками связей между ними. Наличие взаимосвязей и взаимодействий между элементами определяет особое свойство сложных систем – организационную сложность. Добавление элементов в систему не только вводит новые связи, но и изменяет характеристики многих или всех прежних взаимосвязей, приводит к исключению некоторых из них или появлению новых.
Одним из главных средств преодоления организационной сложности системы является ее декомпозиция на части, каждая из которых содержит объекты, наиболее тесно взаимосвязанные друг с другом. Следовательно, декомпозиция системы на подсистемы производится по слабым связям в соответствии с технологическим, организационным, функциональным или иным признаками.
Подсистемы, полученные посредством выделения из одной исходной системы, относят к подсистемам одного уровня или ранга. При дальнейшем делении получают подсистемы более низкого уровня. Такое деление называют иерархией. При функциональной декомпозиции системы на подсистемы необходимо помнить следующие правила:
• каждая подсистема должна обеспечивать реализацию единственной функции системы;
• выделенная в подсистему функция должна быть легко понимаема независимо от сложности ее реализации;
• связь между подсистемами может вводиться лишь при наличии связи между соответствующими функциями системы;
• связи между подсистемами должны быть по возможности простыми.
В целом подсистемы, непосредственно входящие в систему более высокого уровня, действуя совместно, должны выполнять все функции той системы, в которую они входят.
Совокупность информационных потоков, средств обработки, передачи и хранения данных, а также управленческого аппарата, выполняющего операции по переработке данных, составляет информационную систему управления объектом.
Следует отметить, что понятие ИС в настоящее время окончательно не сформировалось, и разные исследователи определяют его неоднозначно (см. таблицу 5).
Таблица 5
Основные определения понятия
«информационная система»
| Определение | Подход | Источник |
| Автоматизированная информационная система (АИС)представляет собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических средств и специалистов, предназначенную для обработки информации и принятия управленческих решений. | Кибернетический (управленческий), технологический | Г.А. Титоренко, с. 17–18 [25] |
| Информационная система– взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели. | Технологический, кибернетический | Н.В. Макарова, с. 62 [23] |
Продолжение таблицы 5
| Информационная система –это организационно-упорядоченная совокупность информационных ресурсов, технических средств, реализующих информационные процессы в традиционном или автоматизированном режиме для удовлетворения информационных потребностей пользователей. | Технологический, информационный | В.И. Ярочкин, с. 16, [36] | |
| В рамках информационного контура имеется и передается информация о целях управления, о состоянии управляемого процесса, об управляющих воздействиях. Информационный контур вместе со средствами сбора, передачи, обработки и хранения информации, а также с персоналом, осуществляющим эти действия с информацией, образует информационную системуданной организации. | Кибернетический, технологический | В.В. Годин, И.К. Корнеев, с. 9–10 [12] | |
| Информационную систему (ИС) можно определить как соединение информационных ресурсов, процессов и людей, которые собирают, преобразуют и распространяют информацию в организации... Обобщенной целью ИС является трансформация «сырьевых» ресурсов данных в информационные «продукты», необходимые конкретным пользователям. | Информационный, технологический | Г.М. Устинова, с. 6–7 [34] |
Автоматизированные информационные системы (АИС) включают в себя различные виды обеспечения:
• техническое обеспечение – комплекс технических средств, применяемых для функционирования АИС;
• математическое обеспечение – совокупность используемых экономико-математических методов, моделей и алгоритмов;
• программное обеспечение – совокупность общесистемного и прикладного программного обеспечения (ПО); общесистемное ПО включает операционные системы, трансляторы, утилиты, базы данных и др., а прикладное ПО – прикладные программы, реализующие функциональные запросы пользователей и различные модели описания пользователя, оператора, программиста и т. п.;
• информационное обеспечение – совокупность реализованных решений по объему, размещению и формам организации информации, циркулирующей в системе управления (нормативно-справочная информация, классификаторы технико-экономической информации, унифицированные документы, массивы данных, контрольные примеры, используемые при решении задач, и др.);
• организационно-методическое обеспечение – совокупность документов, регламентирующих деятельность персонала в условиях функционирования АИС, описывающих изменения организационной структуры управления объектом и связанных с АИС, множество инструкций (технологических, должностных, по эксплуатации и др.);
• лингвистическое обеспечение – совокупность информационных языков, методов индексирования, лингвистической базы (словарей, тезаурусов, рубрикаторов) и методов ее введения;
• правовое обеспечение – совокупность правовых норм, регламентирующих правоотношения при функционировании АИС и юридический статус результатов ее функционирования.
В совокупности комплекс технических средств, информационное и правовое обеспечение являются общими для всех задач, решаемых в АИС, а остальные виды используются применительно к конкретным задачам (их обычно в отдельные подсистемы не выделяют).
Системное проектирование автоматизированной информационной технологии (АИТ) отличается от построения моделей деятельности техникой структурирования и накопления данных, занесением данных в накопитель единожды и лишь в том месте, где они появляются. Задачи управления требуют умения использовать и обрабатывать большой объем информации, моделировать процессы и ситуации и структурировать материал для принятия решений.
Актуальность проблемы хранения и оперативного поиска данных привела к понятию единого информационного хранилища данных, применяемого прежде всего в системах поддержки принятия решений (СППР), которые пользуются информацией, собранной с помощью компьютерных сетей из множества систем обработки данных (СОД).
Так как данные в различных СОД могут быть по-разному структурированы, не согласованы между собой, иметь разную степень достоверности, иметь ошибки при вводе и обработке, то без предварительной обработки использовать их в информационных хранилищах нецелесообразно. Информационные хранилища для СППР должны обладать рядом специфических свойств и обеспечивать:
а) хранение информации в хронологическом порядке (без поддержания хронологии нельзя решать задачи прогнозирования и анализа тенденций, являющиеся одними из основных в СППР);
б) оперативность и достоверность информации (без согласования данных этого обеспечить нельзя).
В целом создание информационных хранилищ связано с решением следующего круга проблем глобального плана:
• использование данных из различных информационных систем, электронных архивов, каталогов и справочников, статистических сборников, которые реализованы на основе различных программных и аппаратных средств, требует построения единой функционально согласованной информационной системы;
• указанная система должна иметь распределенное решение с обеспечением физического разделения узлов компьютерной сети, в которых происходят как операционная обработка информации, так и анализ данных;
• использование всеми категориями пользователей метаданных обусловливает применение адекватных средств их представления с учетом уровня подготовки конкретного пользователя (для СППР и аналитических систем база метаданных крайне нужна пользователю так же, как, к примеру, путеводитель для туриста в незнакомом городе).
Помимо структуры и взаимосвязей данных пользователь должен знать:
• источники получения данных и степень их достоверности;
• периодичность обновления данных (когда данные были обновлены и когда они будут вновь обновляться);
• собственников данных, чтобы определить, какие действия нужно предпринять для доступа к этим данным;
• статистическую оценку запросов, оценку времени и объем полученного ответа.
4.2. Информационные системы: разновидности,
особенности структуры и реализации
Программное обеспечение (ПО), возникнув в 50-е гг. XX в., сильно изменилось, начиная с программ, выполняющих простые логические и арифметические операции, и кончая сложными системами управления предприятием. В развитии программного обеспечения всегда выделялись два основных направления, связанных с выполнением вычислений, накоплением и обработкой данных.
Грамотное применение управленческих и экономических информационных технологий обусловливает существенное увеличение прибыли, хотя и требует при этом значительных финансовых расходов, новых знаний в сферах информатизации и компьютеризации. Поэтому вопросы оптимизации ресурсов и повышения экономической эффективности применения информационных технологий и систем приобретают важное значение.
Хотя информационные системы – обычные программные продукты, однако они существенно отличаются от типовых прикладных программ и систем. В зависимости от предметных областей ИС сильно различаются по своим функциям, архитектуре, способам и средствам реализации. Общими функциями ИС являются:
• сбор, хранение и обработка информации на базе микропроцессорных средств, среды хранения и доступа к данным;
• ориентация на конечного пользователя, не обладающего высокой квалификацией в применении и эксплуатации компьютеров и оргтехники.
Поэтому клиентские приложения ИС обязаны иметь простой, удобный, «дружественный» интерфейс, предоставляющий конечному пользователю необходимые для работы функции, но не позволяющий ему выполнять незапланированные действия.
При создании ИС решаются две основные задачи:
• разработка базы данных для хранения и структурирования необходимой информации;
• разработка графического интерфейса пользователя клиентских приложений.
Неотъемлемая часть любой ИС – система управления базой данных (СУБД), зависящая от масштаба информационной системы: в малых ИС используют локальные СУБД, в корпоративных ИС – мощные клиент-серверные СУБД, поддерживающие многопользовательский режим.
На практике наиболее широко распространены реляционные СУБД – хорошо отлаженные, развитые, сопровождаемые системы, поддерживающие стандарт SQL-92 (Oracle, Informix, Sybase, DB2, MS SQL Server). Также растет популярность объектно-ориентированных СУБД – ObjectStore, Objectivity, Jasmin и др., но пока преобладание реляционных СУБД очевидно.