Информатика. Систематический курс

Современное общество идет к глобальной информацион­ной цивилизации, в которой информация становится «средой обитания» человека, а информационная деятель­ность — главным фактором общественного развития.

В этих условиях общеобразовательный курс информати­ки выполняет следующие основные задачи.

В плане социализации — курс должен помочь обучаемым сохранить свою личность в окружающей их информацион­ной техносфере, помочь предотвратить скатывание к «тех­ногенному» человеку, выполняющему действия по заданной инструкции. Это предполагает:

•        получение знаний, позволяющих преодолеть психологи­ческий дискомфорт, возникающий в связи с необходимо­стью перерабатывать, осмыслять и оценивать огромные объемы информации;

•        понимание диалектики взаимоотношения действительно­го и виртуального миров, умение сохранить целостность своего «Я».

Вместе с тем курс информатики должен обеспечить овла­дение современными информационными технологиями, ко­торые являются необходимым инструментом профессиона­льной деятельности, а также необходимой ступенью для продолжения образования.

Эти задачи могут быть в значительной мере решены, если сформировать представления о ряде фундаментальных идей, которые «управляют» современным миром. Таких идей в сути только три: «формализация и моделирование», «авто­матизация », « управление ».

Кратко прокомментируем эти идеи.

Идея формализации, построения и изучения моделей — основа современного научного метода. Любая наука имеет дело с моделями. Казалось бы, при чем здесь информатика? Однако еще на заре становления европейской науки Г. В. Лейбницем была сформулирована мысль, что познание сути вещей равносильно раскрытию ее внутренней формы. Одной из основных задач информатики как раз и является всестороннее изучение этих форм, то есть информационных моделей.

Вторая и третья идеи непосредственно примыкают к первой.

Цель науки, как это хорошо известно, заключается не в созерцании, а в создании механизмов управления природой и обществом.

Управлять, разумеется, можно по-разному. Однако наибольшую значимость с точки зрения информати­ ки приобретает управление посредством автоматизации. В свою очередь, чтобы автоматизировать надо сначала форма­лизовать, то есть выделить некоторую форму, структуру. Та­ким образом, круг замкнулся, и мы снова возвращаемся к информационным моделям.

Эти основные идеи информатики представлены в преде­льно общем, почти философском ключе. В действительно­сти, они уже давно и прочно вошли в «прозу» нашей жизни. Например, что мы делаем, когда формулируем свои мысли, оформляем отчеты, заполняем всевозможные формуляры и пр. — по сути, строим информационные модели. Посылая младшего брата в магазин, вы стараетесь, по возможности, «автоматизировать» его действия, чтобы получить заданный результат. Наконец, садясь за компьютер, вывешивая объ­явление, вы в действительности, осуществляете «управле­ние».

Эти три идеи и легли в основу построения «Систематиче­ского курса».

В первой части учебника (10 класс) подробно изучались два направления: «Информация и информационные процес­сы» и «Моделирование и формализация», а также темы, не­посредственно связанные с автоматизацией информацион­ных процессов: «Компьютер как средство обработки информации»,  «Информационные технологии».

Во второй части (11 класс) акцент сделан на информаци­онных основах управления. Это, в свою очередь потребовало изучение информационных систем, которые, с одной сторо­ны являются «пространством» развертывания информаци­онных процессов, с другой являются основным понятием при изучении информационных основ управления.

Последняя глава учебника посвящена методам информа­тики, которые, собственного говоря, и связывают информа­тику с другими предметами и являются основой примене­ния компьютера к широкому спектру практических задач. К этим методам относятся, в первую очередь: системный анализ, информационное моделирование и компьютерный эксперимент. Учитывая, что методы системного анализа и информационного моделирования уже изучались в соответ-



ствующих главах, основное внимание уделяется именно компьютерному эксперименту.

Методические принципы построения учебника остаются прежними.

Каждая глава традиционно состоит из параграфов. Каж­дый параграф, независимо от содержания, разбивается на уровни усвоения. Уровень «понимать» предполагает знаком­ство с учебным материалом на уровне ассоциативных свя­зей. Уровень «знать» фиксирует то, что необходимо держать «в голове», и то, что «должно остаться, когда все остальное забудется». Наконец, уровень «уметь» предполагает владе­ния навыками решения различных задач — от типовых, до творческих. Последние составляют содержание уровня «Во­прос-проблема». Изучение параграфа всегда будет более эф­фективным, если его можно немного «оттенить», добавив ¦интересный факт» и посмотрев на него более широко (уро­вень «Расширь свой кругозор»).



1.1. Определение понятия система. Сущность системного подхода



Понятие «система» является вполне привычным и интуи­тивно понятным. Оно используется в различных областях знания и в самых разных контекстах. Содержание этого по­нятия так же, как и содержания понятий «информация», «модель»,  «управление», очень многогранно.

Понятие системы мы применяем:

•      к реальным физическим объектам (Солнечная система, молекула как система атомов, компьютер как совокуп­ность аппаратного и программного обеспечения);

•      к абстрактным объектам, являющимися продуктами тео­ретического обобщения (система счисления, система син­таксических правил русского языка, периодическая сис­тема элементов Д. И. Менделеева);

•      к процессам, включающим человеческую деятельность (система образования, система подготовки авиадиспетче­ров, система телевещания, система работы актера над со­бой К. С. Станиславского).

Общим для всех систем является то, что они состоят из элементов, эти элементы связаны между собой, все вместе они выполняют общие функции, что позволяет рассматри­вать их как единое целое.



Пример. Все следующие объекты можно рассматривать как систе­мы: кристалл как система атомов, живой организм как система живых клеток, компьютер, коллектив класса, промышленное предприятие, телекоммуникационная сеть, научная теория, Вселенная как система звёзд и планет.

Согласно общей теории систем любой реальный объект (предмет, явление, событие) можно рассматривать как сис­тему. В то же время любую систему можно рассматривать как самостоятельный объект. Возникает вопрос: может быть, понятия «объект» и «система» — синонимы? И да, и нет. Они употребляются в разных контекстах, отражают разные взгляды на объект.

Пример. Когда вы говорите:  «Пойду поработаю на компьютере» или «Компьютер — это не игрушка», то относитесь к компьютеру как к объекту. А в высказываниях «Основ­ными  устройствами   компьютера  являются  процессор, память, системная шина, устройства ввода-вывода» или «Компьютер — это совокупность аппаратного и програм­много обеспечения» компьютер рассматривается как си­стема. Нередко уже в названиях объектов отражается их систем­ный характер, то есть то, что они состоят из взаимосвязан­ных элементов.

Пример. Названия объектов, в которых отражен системный хар-рактер этих объектов: система отсчета, система охлажде­ния двигателя, банковская система, система социально­го обеспечения, операционная система ЭВМ, система не­равенств, сердечно-сосудистая система, система безопас­ности, автоматизированная система управления техно­логическим процессом (АСУТП), файловая система компьютера и так далее.

Чтобы какой-то объект можно было рассматривать как систему, необходимо прежде всего уметь выделять в нем основные составляющие его элементы и взаимосвязи между ними. Причем, связи между элементами могут имет различ­ную природу: физическую, химическую, биологическую, со­циальную и др.

Пример:

Название объекта-системы	Основные элементы	Основные взаимосвязи
Солнечная система	Солнце и планеты	Гравитационные взаимодействия
Промышленное предприятие	Цеха и отделы	Материальные, финансовые и ин­формационные потоки между цеха­ми и отделами
Система линейных уравнений	Отдельные уравнения	Присутствие одних и тех же пере­менных в различных уравнениях
Операционная система	Программные модули	Ссылки, обеспечивающие передачу управления от одного модуля к дру­гому

<


Совокупность выделенных отношений (взаимосвязей) между элементами системы принято называть структурой системы. Часто структура системы моделируется в виде гра­фа, вершины которого — элементы системы, а ребра — свя­зи между ними.

Пример. На рисунке 1.1.1 изображена структура фразы А.С.Пуш­кина

«Издревле сладостный союз Поэтов меж собой связует», где стрелками показаны непосредственные синтаксиче­ские зависимости.

На рисунке 1.1.2 изображена структура молекулы воды. На рисунке 1.1.3 изображена структура локальной сети, организованной по кольцевому принципу.



Рис. 1.1.1. Структура                 Рис. 1.1.2.              Рис. 1.1.3. Кольцевая

фразы                             Структура              структура локальной

молекулы воды                           сети

В рамках одной и той же системы в зависимости от реша­емой задачи (поставленной цели исследования) можно выде­лить различные структуры, то есть по-разному провести структуризацию.

Пример. Структурной единицей (элементом) предприятия может быть как цех, так и участок или рабочее место; соответ­ственно меняются и виды связей.

Пример. В системе «школа» можно выделить структуру управле­ния (модель этой структуры представлена на рисунке 1.1.4), структуру параллелей классов (рисунок 1.1.5), структуру профильных классов (рисунок 1.1.6) и др.



Рис. 1.1.4. Фрагмент структуры управления школой



Рис. 1.1.5. Структура «параллелей» школы

Профили		Ступени
Начальная школа	Среднее звено	Старшие классы
Общеобразовательные классы	1а 2а За 16 26 36	5а 6а 7а 8а 9а 56 66 76
Физико-математические классы		5в           86 96	10а 11а
Классы гуманитарного профиля		6в 7в 8в 9в	106
Классы, занимающиеся по профилю «Информационные техонлогии»	1в	8г9г	10в Ив

Ступени

Профили                        Начальная             Среднее              Старшие

школа                  звено                  классы

Общеобразовательные классы            1а 2а За       5а 6а 7а 8а 9а



16 26 36       56 66 76___________________

Физико-математические                                        5в           86 96         10а 11а

классы_____________________________________________________________

Классы гуманитарного                                                6в 7в 8в 9в         106

профиля                                                                  ___________________________

Классы, занимающиеся по                   1в                                8г9г          10в Ив

профилю «Информационные

техонлогии»_________________ |_______________________________________

Рис. 1.1.6. Структура профильных классов школы

Отличительной особенностью системы является наличие У нее таких качеств или функций, которые не свойственны ни одному ее элементу, ни одной ее подсистеме, взятым в отдель­ности. Это свойство системы называется эмерджентностью.

Пример. Если телевизор или радиоприемник разобрать на части, то они не смогут выполнять функции по приему и транс­ляции теле- и радиопередач.

Пример. Глаэы романа по отдельности не передают сюжета и за­мысла автора во всей его полноте.

Пример. Учительский коллектив, администрация школы, учеб­ники и учебные пособия, программы обучения, родите­ли, школьные помещения, оборудование кабинетов и т.д., взятые по отдельности, не могут обеспечить образо­вательный процесс.

Пример. Каждый из учеников вашего класса имеет свой харак­тер, индивидуальные особенности. У класса, как единого коллектива, тоже есть свой неповторимый «характер», присущие ему свойства и особенности, которые невоз­можно напрямую связать с особенностяим составляю­щих класс учеников. Это и есть одно из проявлений свойства эмерджентости.

Системы можно сравнивать между собой. Параметры, по которым оценивается система, выбираются в зависимости от целей сравнения. Оценки могут быть количественными и ка­чественными.

Пример. Два класса могут сравниваться по количеству учеников, успеваемости, по результатам спортивных состязаний и пр.



Пример. Компьютеры можно сравнивать по производительности, но­визне установленных программных средств, дизайну и пр.

Пример. Параметрами литературного произведения могут быть-" жанр, количество персонажей, динамизм действий, вы­раженность авторской позиции и пр.

Пример. Параметрами  справочной  системы  могут  быть:   коли­чество содержащихся в ней документов, удобство поль­зования, полнота отражения данной области действите­льности, периодичность ее обновления и пр. Если какой-то параметр системы изменяется, то это свиде­тельствует о протекании в ней каких-то процессов. Измене­ние значения параметра — это, по сути, результат процесса.

Пример. Успеваемость класса выросла. Это может свидетельство­вать, в частности, о возрастании интереса учеников к учебе.

Пример. Количество документов, содержащихся в справочной си­стеме, увеличилось. Это результат выполнения процедур ввода новых документов, их размещения в хранилище, изменения каталога системы.

Очевидно, что понятие «процесс» тесно связано с поняти­ем «изменение параметров системы». Это можно сформули­ровать следующим образом: под процессом понимается упо­рядоченная последовательность состояний системы. Упорядоченность чаще всего определяется в связи с вре­менными характеристиками, то есть изменением того или иного параметра с течением времени.

Изменение состава и структуры системы — удаление или добавление элементов или связей — это результат каких-то процессов. Заметим, что удаление элемента системы или по­явление нового всегда приводят к изменению взаимосвязей. Изменение взаимосвязей (например, ослабление или резкое усиление связи между какими-то элементами) влечет за со­бой изменение значений параметров системы.

Системы бывают самых разных видов:

•     материальные и информационные (абстрактные);

•     простые и сложные;

•     естественные и искусственные (конструктивные);

•     неорганические и органические;



•     статичные и динамичные;

•     детерминированные (вполне определенные) и стохастиче­ские (вероятностные);

•     замкнутые и открытые;

•     стационарные и нестационарные;

•     стабильные и нестабильные;

•     устойчивые и изменяющиеся;

•     развивающиеся и деградирующие.

Эти и другие аспекты изучаются в таких отраслях науч­ ного знания как системный анализ, общая теория систем, синергетика и пр.



Согласно общей теории систем любой реальный объект можно рассматривать как единое целое. В этом суть систем­ного подхода.

Объект становится для нас системой, когда мы рассмат­риваем его с какой-либо вполне определенной целью, дости­жение которой невозможно без анализа его состава, структу­ры и функций.

Система — это:

•     внутренне организованная целостность, элементы кото­рой взаимосвязаны так, что возникает, как минимум, одно новое интегративное качество, не свойственное ни одному из элементов этой целостности;

•     организованное множество структурных элементов, взаи­мосвязанных и выполняющих определенные функции;

•     любой объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как совокупность разнородных эле­ментов (объектов), объединенных для достижения опре­деленного результата.

Элемент системы — составная часть системы, объект, вы­полняющий определенные функции в системе и в рамках данной задачи не подлежащий дальнейшему делению на ча­сти. В зависимости от вида системы элементами системы мо­гут быть предметы, свойства, состояния, связи, отношения, этапы, циклы, уровни функционирования и развития.

Структура системы — внутренняя организация системы, способ взаимосвязи и взаимодействия элементов, составляю­щих систему.

Структуризация — выделение в системе элементов и свя­зей между элементами, то есть определение того, как эле­менты соотносятся друг с другом.



Подсистема — совокупность элементов системы (чаще всего с их взаимосвязями). Этот термин используется для обозначения самостоятельной (допускающей относительное обособление) части системы, цель которой подчинена цели функционирования системы в целом.

Декомпозиция системы — разбиение системы на подсис­темы.

Свойства системы;

1. Целостность и делимость. С одной стороны, система — это совокупность объектов, которые могут быть рассмот­рены как единое целое, мысленно ограниченное в про­странстве или времени. С другой стороны, в системе мо­гут быть выделены составляющие ее элементы. Удаление из системы элемента изменяет ее свойства.

2.         Структурность (взаимосвязность элементов). Характе­ристики системы, ее поведение зависят не только от свойств составляющих ее элементов, но и от способа их взаимосвязи, то есть от структуры системы.

3.         Неоднозначность соответствия «система — струк­тура системы». Поскольку структура — это только не­которая характеристика системы, то в зависимости от це­лей системы, можно выделить разные связи, признаки и свойства системы в качестве структурных. То есть в об­щем случае однозначного соответствия между системой и ее структурой нет.

4.    Интегративность. Системе присущи интегративные (системные) свойства, которые не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности, но зависят от их свойств.

5.         Иерархичность. При изменении цели (задач) исследова­ния каждый элемент или совокупность нескольких эле­ментов системы могут рассматриваться как новые систе­мы (подсистемы), а исследуемая система — как элемент более широкой системы (надсистемы).

6.         Взаимодействие со средой. Система проявляет свои свойства в процессе взаимодействия со средой.

Всестороннее исследование системы (особенно большой и сложной), как правило, требует построения множества мо­делей, каждая из которых описывает лишь определенный аспект системы.



Система характеризуется функциями, назначением, вхо­дами и выходами, внутренним состоянием.

Система оценивается определенным набором качествен­ных и количественных показателей — параметров системы.

Наиболее общие типы систем:

•  эмпирические, среди которых выделяют:

•     неживые (неорганические): физические, химические, геологические и другие системы; особый класс — тех­нические системы, создаваемые человеком;

•     живые (органические): все живые организмы от про­стейших биологических организмов до экосистемы Земли в целом;

•  абстрактные: системы понятий, системы умозаключений,

системы знаний и представлений, концепции, теории

и пр.

Процесс — упорядоченная последовательность состояний системы.

Изменение качественных или количественных характе­ристик, состава или структуры системы есть результат како­го-либо процесса, протекающего в системе.

Удаление элемента из системы или появление нового все­гда приводят к изменению системных связей.

Изменение связей между элементами влечет за собой из­менение параметров системы, то есть её качественных или количественных характеристик.



Задание 1

Сформулируйте сущность системного подхода применительно к изучению информатики.

Задание 2

Рассмотрите перечисленные в таблице объекты с позиции сис­темного подхода. Выделите их элементы и основные подсисте­мы в зависимости от цели исследования объекта. Заполните таблицу.

Объект	Цель исследования	Основные подсистемы	Элементы системы
Литературное произведение	Подготовить рукопись к типо­графской печати
Изучить возможность написания сценария по мотивам произведе­ния для будущего фильма
Парк	Оценить влияние на экологию прилегающей территории
Исследовать возможность прове­дения соревнований по спортив­ному ориентировнию
Виртуальный (электронный) магазин	Приобрести необходимый вам товар
Создать сайт — виртуальный ма­газин

<


Объект                          Цель исследования                Основные      Элементы

подсистемы     системы

Литературное        Подготовить рукопись к типо-

произведение           графской печати_______________                           __________

Изучить возможность написания

сценария по мотивам произведе-

________________ ния для будущего фильма

Парк                         Оценить влияние на экологию

прилегающей территории

Исследовать возможность прове­дения соревнований по спортив­ному ориентировнию

Виртуальный           Приобрести необходимый вам

(электронный)       товар

магазин                     Создать сайт — виртуальный ма-

газин

Задание 3

Определите структуры фраз; постройте модели структур:

а)   «Где дело само за себя говорит, к чему слова»;

б)  «Истинный друг познается в беде»;

в)   «Нет такой плохой книги, которая была бы совершенно беспо­

лезна» (Плиний старший);

г)   «Нет такого пустого писателя, который не нашел бы подобного

себе читателя»;

д)  «Завтра, завтра, всегда завтра — так проходит жизнь».

Задание 4

Определите для каждой из следующих систем, какое интегра-тивное свойство им присуще, то есть каким свойством (или фун­кцией) обладает система в целом, хотя ни один из элементов сис­темы им не обладает:

а)   автомобиль как совокупность отдельных узлов, деталей, горю­

чего и пр.;

б)   бассейн реки (например, Волги) как совокупность рек, впада­

ющих в них ручьев и пр.;

в)   программное средство (например, графический редактор) как

совокупность файлов — программных модулей;

г)   поселок как совокупность жителей, строений, особенностей

ланшафта и пр.

Задание 5

Известному польскому писателю-фантасту А. Азимову принад­лежит следующий замечательный пример композиции системы: «Тот кто надел на глаза шоры, должен помнить, что в комплект входят узда и кнут».

Приведите примеры из литературных произведений, когда ка­кой-либо объект рассматривается с точки зрения системного подхода.





Первые представления о системе возникли в античной фи­лософии и науке. У Платона и Аристотеля это проявилось в представлениях об упорядоченности и цельности бытия. Вплоть до середины XIX века понятие системы передавало смысл целого, единого. В XX веке произошло наполнение по­нятия системы новым содержанием. Были введены понятия биосферы (В. И. Вернадский), ноосферы (Э. Леруа, П. Тейяр де Шарден), самоорганизующихся систем (У. Эшби). Появля­ется кибернетика (Н. Винер) как наука об управлении и свя­зи в живом организме и машине. В физике, химии, биологии

изучаются сложные динамические системы. В физиологии и психологии возникает теория функциональных систем (И. М. Сеченов, П. К. Анохин). В лингвистике рассмотрение языка как системы приводит к появлению семиотики как на­уки о знаковых системах (Ф. де Соссюр). В конце 40-х годов зарождается общая теория систем (Л. Берталанфи, М. Меса-рович, В. М. Глушков), которая становится основой для раз­вития системотехники, структурного анализа и пр.

Приведем некоторые положения общей теории систем.

Системы как некие целостные, относительно самостояте­льные объекты могут существовать только в том случае, когда сила существенных (системообразующих) связей меж­ду элементами системы больше, чем сила связей этих же элементов с окружающей средой. Только в этом случае сис­тема может восприниматься и исследоваться как отдельный объект.

В общем случае каждый элемент системы обладает систе­мообразующими свойствами, свойствами, нейтральными по отношению к системе, а также системоразрушающими свой­ствами. Последние свойства при вхождении элемента в сис­тему обычно подавляются, но чаще всего не полностью. Именно они, наряду с воздействием внешних факторов, час­то становятся причиной разрушения системы.

Основным системостабилизирующим фактором является согласованность внутреннего устройства системы и среды. Это означает, в частности, включение системы как части в состав более общей системы.


Среда не сводится просто к набору случайных воздействий. Она рассматривается так­же как система, в которой действуют определенные законо­мерности.

Рассогласование взаимодействия системы и среды вы­ступает как системоразрушающий фактор, если оно выхо­дит за границы устойчивости системы. При этом разрыва­ются внутренние связи системы и она распадается на отдельный части. Если рассогласование не выходит за гра­ницы устойчивости системы, то происходит перестройка системы с целью достижения взаимосогласованности со средой.



Большой интерес в современных научных исследованиях вызывают так называемые самоорганизующиеся (самонас­таивающиеся) системы, которые способны переходить пу­тем последовательного изменения своих свойств к некото­рым устойчивым состояниям, несмотря на воздействия внешней среды (а иногда и благодаря им).

Наглядно процесс самоорганизации можно продемонстри­ровать с помощью так называемых клеточных автоматов, наи­более известный пример которых можно увидеть в игре «Жизнь», описанной в главе «Компьютерное моделирование».

Может ли система, находящаяся в хаотическом состоя­нии, самоупорядочиться?

На первый взгляд кажется невероятным, чтобы так про­сто, из случайной смеси каких либо элементов вдруг, сами собой, без вмешательства внешней организующей силы воз­никли сложные высокоупорядоченные структуры. По этому поводу один из персонажей трактата Цицерона «О природе богов» стоик Бальб восклицает: «Не понимаю, почему чело­веку ... не поверить ..., что если изготовить из золота или какого-либо другого материала в огромном количестве два­дцать одну букву, а затем бросить эти буквы на землю, то из них сразу получатся «Анналы» Эннея, так что их сразу можно будет и прочитать».

Для золотых букв, которые имел в виду Бальб, это дейст­вительно справедливо. Однако в предоставленной самой себе совокупности элементов, которое небезразличны друг к дру­гу, постепенно самопроизвольно возникают взаимосвязи, все более оптимальные с точки зрения действующих в них объективных причин межэлементного взаимодействия.


Иными словами, совокупность элементов склонна к само­упорядочиванию, к самоорганизации.

«Перво-наперво возник хаос...» — это положение является древнейшим космологическим постулатом, который в равной степени присущ как мифологии, так и самым современным научным концепциям. Из газопылевых туманностей образу­ются планетные системы. Бесформенные протоплазменные сгустки дают начало высокоупорядоченным организмам. Миру присуще движение от изначальной бесформенности к

обретению формы, от хаоса к порядку. Здесь, правда возни­кает вопрос — в течение какого времени это может произой­ти? Если, например, время возникновения упорядоченной Вселенной из хаоса больше ее возраста, то в этом можно уви­деть скорее отрицание, чем подтверждение идеи самооргани­зации. Идея самоорганизации, составляющая основу новой научной дисциплины синергетики, чрезвычайно популярна. Данная идея во многом позволяет сохранить традиционную естественно-научную картину мира.

Проблема возникновения порядка из хаоса, дилемма при­нудительной организации посредством внешнего организую­щего начала, с одной стороны, и естественной самоорганиза­ции, с другой, тесно связана с вопросами самодостаточности материального мира.

«Неужели же какому-нибудь здравомыслящему человеку может показаться, что все это расположение звезд, эту чу­десную красоту неба могли произвести туда и сюда мечущи­еся по воле слепого случая тельца? Или же какая-то другая природа, лишенная ума и разума, смогла это произвести? Да ведь даже для того, чтобы это понять, какого это, требуется величайший ум, и тем более — для того чтобы создать», — говорил уже упомянутый Бальб.

Ответ на этот вопрос кроется в нашем мировоззрении.

1.2. Системный анализ как метод научного познания



Мы начинаем рассматривать объект как систему, когда нам нужно познать, иследовать, описать его свойства, ха­рактеристики, функции. Именно тогда мы начинаем снача­ла мысленно разделять объект на составные части (анализи­ровать), а потом смотреть, как эти части соединены в объекте (синтезировать).



Анализ и синтез — две дополняющие друг друга мысли­ тельные операции, позволяющие человеку исследовать окружающий мир.

При исследовании объекта как системы на первом шаге — этапе анализа системы — осуществляется разбиение системы на подсистемы, то есть осуществляется декомпози­ция системы в соответствии с той целью, которую поставил перед собой исследователь. Каждая из подсистем рассматри­вается затем как система. Для неё определяются входы, вы­ходы, назначение, параметры. На втором этапе — этапе син­теза — устанавливаются отношения между подсистемами, связывающие входы и выходы каждой подсистемы со входа­ми и выходами других подсистем.

Пример Если для починки будильника его распилить, то снова собрать из полученных «кубиков» работающий будиль­ник вряд ли удасться. Как вы понимаете, операция рас­пиливания будильника на части не является операцией анализа.

Проанализируем некоторые объекты с позиций системно­го подхода.

Пример. Сердечно-сосудистая система:

элементы — сердце, артерии, вены, капилляры и так да­лее;

структура — взаимосвязь элементов в процессе движе­ния крови;

входы — кроветворные органы и органы, обеспечиваю­щие эластичность и другие показатели кровеносных со­судов;

выходы — органы, с помощью которых кровеносная сис­тема воздействует на организм, обеспечивая его жизне­деятельность;

целостность — определяется теми функциями, которые система выполняет в организме; это, в частности, достав­ка тканям питательных веществ и кислорода, удаление продуктов распада, обеспечение теплорегуляции и пр.

Пример. Абстрактная система — теория:

элементы — понятийный аппарат, исходные положения (аксиомы), выявленные закономерности, вытекающие из них следствия;

структура — правила вывода новых положений из уже известных;

входы — постановка исследовательской задачи; выходы — решение задачи;

целостность — определяется той методикой исследова­ния, которой придерживается исследователь.

Пример.


Электронно-вычислительная система:

элементы — устройства компьютера (аппаратное обеспе­чение), программы (программное обеспечение), данные;

структура — взаимосвязь устройств, определяющая ар­хитектуру компьютера; взаимосвязь устройств и про­грамм, а также программ между собой, обеспечиваемая операционной системой;

входы — устройства и программы, обеспечивающие ввод информации в систему;

выходы — устройства и программы, обеспечивающие вывод информации;

целостность — обуславливается функциями, выполняе­мыми системой по автоматизации информационных про­цессов.

Таким образом, целенаправленное изучение системы бу­дет эффективным в том случае, если каждая из подсистем, полученная в результате анализа, будет существенно проще для рассмотрения, чем исходная система, а число взаимо­связей между подсистемами получится минимальным и обо­зримым.

В научную терминологию прочно вошло понятие «сис­темный подход», с позиций которого в различных областях науки ведется исследование самых разнообразных объектов и явлений. Наиболее полно суть системного подхода сфор­мулирована В. Г. Афанасьевым, выделившим следующие аспекты этого подхода:

•     системно-элементный — получение ответа на вопрос, из чего (каких компонентов) образована система;

•     системно-структурный — раскрытие внутренней орга­низации системы, способа взаимодействия образующих ее элементов;

•     системно-функциональный — определение функций, выполняемых системой и образующими ее компонента­ми;

•     системно-комуникационный — раскрытие взаимосвязи данной системы с другими, как по горизонтали, так и по вертикали, иными словами, выявление входов и выходов системы;

•     системно-интегративный — определение механизмов, факторов сохранения, совершенствования и развития си­стемы;

•     системно-исторический — получение ответа, как воз­никла система, какие этапы в своем развитии проходила, каковы ее перспективы.



Каждый из этих аспектов определяет один из видов ана­лиза системы.

Пример. Рассмотрим электронные таблицы (ЭТ) как систему. Нас интересует в данном случае не то, что изображено на эк­ране дисплея, когда вы производите расчеты с помощью электронных таблиц, а ЭТ как программное средство. В рамках системно-элементного анализа мы можем вы­делить основные элементы системы. Для ЭТ основными элементами являются отдельные программные модули. Системообразующий элемент — головной модуль (для электронных таблиц Excel, например, это excel.exe), ко­торый на время работы размещается в оперативной памя­ти и организует вызов других модулей по мере их необхо­димости.

В рамках системно-структурного анализа мы можем выделить взаимосвязи между модулями ЭТ. Поскольку отдельные программные модули представляют собой процедуры, написанные на каком-либо языке програм­мирования, то связи между модулями задаются форма­льными параметрами, определенными в заголовках про­цедур, глобальными переменными и ссылками на другие процедуры.

В рамках системно-функционального анализа мы можем определить назначение и функции ЭТ, их возможности. К основным функциям большинства ЭТ относятся: вычис­ления по формулам, автозаполнение, форматирование, графическое представление данных, сортировка и филь­трация данных, подбор параметров и многое другое. В рамках системно-коммуникационного анализа необ­ходимо выделить связи с внешней средой, каковой вы­ступают операционная система и другие программные средства, с одной стороны, пользователь — с другой. Связь с пользователем определяется теми возможностя­ми, которые заложены в пользовательском интерфейсе. Например, при работе с Excel пользователь может внес­ти данные и формулы в ячейки таблицы, задать коман­ды с помощью панели инструментов, команд меню или «горячих клавиш». Связь с операционной системой осу­ществляется путем передачи управления тем процеду­рам ОС, которые необходимы для выполнения команд пользователя.


Связь с другими программными средства­ ми осуществляется, например, через буфер обмена дан­ными (при использовании технологии динамического об­мена данными), позволяющий переносить данные из текстового редактора или базы данных в ЭТ и обратно. Системно-интегративный анализ позволяет определить те модули, которые наиболее часто используются или не используются никем, а также модули, которые было бы желательно добавить, чтобы обеспечить пользователей необходимыми дополнительными возможностями.

Системно-исторический анализ позволяет проследить, как совершенствовались электронные таблицы. Появив­шись в 1983 году, уже к концу 80-х годов они вошли в число наиболее распространенных программных средств. В настоящее время они входят как важный компонент во все офисные пакеты, установлены практически на всех ПК.

При   рассмотрении объекта как системы необходимо:

1)    сформулировать цель исследования;

2)    выделить основные (системообразующие) элементы и подсистемы;

3)    определить, как они взаимосвязаны между собой;

4)    выявить основные функции каждой подсистемы и сис­темы в целом;

5)    определить входы и выходы системы и способы реаги­рования на внешние воздействия, то есть определить, каким образом объект взаимодействует с окружающей средой;

6)    выявить системообразующие факторы, обуславливаю­щие сохранение и/или развитие объекта как единого целого;

7)    определить системоразрушающие факторы;

8)    проанализировать этапы развития системы, ее перс­пективы.

Одним из методов системного анализа является модели­рование, в частности, информационное моделирование. Одна и та же система может быть рассмотрена и описана с разных точек зрения (исходя из разных целей), что выража­ется в выделении разных параметров, характеризующих эту систему. Иными словами, система может быть описана мно­жеством моделей.



Пример Система «водитель-автомобиль» может быть представле­на моделями, отражающими:

•  статическое состояние компонентов системы (внутрен­нее устройство двигателя, состав и расположение при­боров на панели управления);

•  энергетические процессы (термодинамический цикл в процессе сгорания топлива);

•  процесс управления (правила для водителя по управле­нию автомобилем).

Пример Система «человек-компьютер» может быть рассмотрена с точки зрения возможностей по обработке информации, предоставляемых человеку. Параметрами модели систе­мы с этой точки зрения будут производительность цент­рального процессора, объем оперативной памяти, состав периферийных устройств, состав и функции програм­много обеспечения и др. Эта же система может быть опи-

сана с точки зрения взаимодействия ее основных подсис­тем — параметрами в этом случае будут выступать тип пользовательского интерфейса, его «дружественность», опыт и квалификация человека, перечень задач, кото­рые он решает с помощью компьютера и др. Эта же сис­тема может быть описана с точки зрения ее взаимодейст­вия с окружающей средой, в частности, ее места и роли в глобальной компьютерной сети. Параметрами в этом случае являются: характер взаимодействия с сетью — возможно только обращение к ресурсам сети или предо­ставление ресурсов, размещенных на собственном сайте; наиболее часто используемые услуги сети (электронная почта, чат, поисковые системы и пр.); среднее время, проводимое в сети, и пр.

Основными объектами изучения современной науки все чаще выступают большие и сложные системы, то есть сис­темы, состоящие из большого числа элементов, с разнооб­разными связями между ними, выполняющими многочис-леные функции. Их всестороннее изучение требует объединения усилий исследователей разных специально­стей, интеграции знаний, накопленных в различных облас­тях науки и техники.

Пример. Сложной системой является отдельный человек, если рассматривать совокупность его духовных, нравствен­ных, психических, интеллектуальных, эстетических, физических, физиологических качеств.



Пример. Сложными являются практически все социальные систе­мы — нации, государства, партии, производственные и учебные коллективы.

Пример. К классу сложных систем относятся социотехнические (человеко-машинные) системы — производственные пред­приятия, система дорожного движения, система инфор­матизации общества.

Пример. Отдельный компьютер (как совокупность аппаратного и программного обеспечения) и компьютерные (телеком­муникационные) сети также относятся к классу слож­ных систем.

Изучение систем необходимо для того, чтобы:

•    понимать закономерности их развития и не выступать (вольно или невольно) разрушающим, дестабилизирую­щим фактором;

•    знать процессы, происходящие в системе для целенаправ­ленного управления развитием системы и предотвраще­ния нежелательных последствий;

• уметь планировать и осуществлять управляющие воз­действия на систему, с тем, чтобы значения ее парамет­ров были оптимальными с точки зрения выполнения присущих ей функций в рамках всеобщих систем, таких как общество, государство, биосфера, ноосфера, Вселен­ная, мироздание.

Системный подход является закономерным результатом развития методов научного познания. Системные представ­ления существовали в науке задолго до того, как этот тер­мин стал широко использоваться. Уже древние космогони­ческие мировоззренческие модели рассматривали окружаю­щий нас мир как нечто единое, взаимосвязанное. В истории развития таких наук, как астрономия, химия, физика, био­логия, география, обществоведение можно проследить, как исследователи постепенно стали все прочнее опираться на системный подход.

В современных научных иследованиях системный подход является одним из основных, наряду с такими подходами, как синергетический и информационный. В настоящее время он используется не только для получения новых знаний о за­кономерностях природы и общества, но в большей степени с целью применения научного знания для построения искусст­венных систем, создаваемых трудом и гением человека.



Особенно наглядно это проявляется в технике, где проек­тирование и создание сложных систем требует согласован­ной работы сотен тысяч элементов.



Системная методология — совокупность методов изуче­ния свойств различных классов системных задач, то есть за­дач, касающихся отношений в системе или отношений сис­темы с внешним окружением.

Системный подход — метод исследования какого-либо объекта как системы.

Анализ — выделение составных частей исследуемого объ­екта; переход от общего описания исследуемого объекта к выявлению его внутреннего строения, состава, определению свойств его отдельных элементов, отношений между элемен­тами и пр.

Синтез — составление целостного представления об объ­екте, конструирование новых объектов.

Успешное проведение анализа и синтеза часто позволяет обнаружить не известные ранее свойства объекта.

Целенаправленное изучение системы будет эффективным в том случае, если каждая из подсистем, полученная в резу­льтате анализа, будет существенно проще для рассмотрения, чем исходная система, а число взаимосвязей между подсис­темами получится минимальным и обозримым.

Виды системного анализа:

•     системно-элементный — получение ответа на вопрос, из чего (каких компонентов) образована система;

•     системно-структурный — раскрытие внутренней орга­низации системы, способа взаимодействия образующих ее элементов, построение структурной схемы;

•     системно-функциональный — определение функций, вы­полняемых системой и образующиим ее компонентами;

•     системно-комуникационный — раскрытие взаимосвязи данной системы с другими, как по горизонтали, так и по вертикали с точки зрения обмена информацией;

•     системно-интегративный — определение механизмов, факторов сохранения, совершенствования и развития си­стемы;

•     системно-исторический — получение ответа на вопрос, как возникла система, какие этапы в своем развитии про­ходила, каковы ее перспективы.



Основные этапы системного анализа:

1)      определение цели исследования объекта;

2)  выделение основных (системообразующих с точки зре­ния выбранной цели) элементов и подсистем;

3)  определение и моделирование стуктуры системы, то есть способов взаимосвязи элементов и подсистем между собой;

4)  выявление функций основных подсистем и системы в целом;

5)  определение входов и выходов системы, а также спосо­бов взаимодействия системы с окружающей средой, модели­рование процесса функционирования системы;

6)      выявление системообразующих факторов, обуславливаю­щие сохранение и/или развитие объекта как единого целого;

7)      определение системоразрушающих факторов и условий их нейтрализации;

8)  анализ этапов развития системы и ее перспектив.

В системном анализе широко используется моделирова­ние, в том числе информационное моделирование. Изучение систем необходимо для того, чтобы:

•   понимать закономерности их развития и не выступать

(вольно или невольно) разрушающим, дестабилизирую­

щим фактором;

•   знать процессы, происходящие в системе для целенаправ­

ленного управления развитием системы и предотвраще­

ния нежелательных последствий;

•   уметь планировать и осуществлять такие управляющие

воздействия на систему, чтобы значения ее параметров

были оптимальными с точки зрения выполнения прису­

щих ей функций в рамках таких всеобщих систем, как

Ноосфера, Вселенная, Мироздание.



Задание 1

Определите, в каких случаях осуществляется анализ или синтез, а в каких нет:

а) исследуется назначение каждого из пунктов меню графиче­

ского редактора, а затем с помощью этого редактора создается

изображение;

б)  при реставрации книга разделяется на отдельные листы, а за­

тем вновь переплетается;

в) при переводе с иностранного языка каждое слово предложе­

ния переводится на родной язык, а затем формулируется перевод



всего предложения;

г)  фраза разбивается на отдельные слова и словосочетания, а за­

тем с помощью их перестановки получают новое предложение

(например, «Казнить нельзя, помиловать» и «Нельзя помило­

вать, казнить»).

Задание 2

Современные историки и литературные критики с позиций сис­темного подхода подходят к изучению исторических событий и литературных произведений. Проведите системно-элементный анализ следующих объектов:

а) сказка Аксакова «Аленький цветочек»;

б) басня Крылова «Квартет»;

в)  роман И. С. Тургенева «Отцы и дети»;

г)  первая мировая война;

д) вторая мировая война;

е)  становление российской государственности.

Задание 3

Проведите системно-структурный анализ следующих объектов (выделите системообразующие элементы и связи):

а) учебник информатики;

б) персональный компьютер;

в) ваша семья;

г)  произведение, которое вы изучаете на уроках литературы;

д) город, в котором вы живёте.

Задание 4

Проведите системно-функциональный анализ приведенных ниже систем. Определите, зависят ли функции системы (объекта анализа) от функций ее составных элементов.

а) географический атлас;

б) текстовый редактор;

в)  водитель за рулем автомобиля;

г)  сеть Интернет;

д) программное обеспечение ПК.

Задание 5

Пусть система состоит из 20 элементов. Предположим, что каж­дый элемент связан с любым другим только одной связью. Сколь­ко будет всего взаимосвязей?

Каждый из 20 элементов связан с 19 остальными. Тогда всего связей 20 х 19 = 380.

Разобъем систему на 4 подсистемы по пять элементов в каждой. Если рассматривать подсистему как отдельный элемент, то чис­ло связей между подсистемами 4 х 3 = 12, число связей внутри каждой подсистемы — 5x4 = 20.В этом случае исследовать не­обходимо всего 12 + 4 х 20 = 92 связи (вместо 380). Таким образом, исследовать систему, разбив ее на подсистемы, как правило, легче. Проведите подобные расчеты, если:

а) в системе 20 элементов и она допускает разбиение на 5 подсис­

тем по 4 элемента в каждой;



б)  в системе 100 элементов и она допускает разбиение на 10 под­

систем по 10 элементов в каждой.



Если ученый является приверженцем системного подхода и никогда от него не отступает, может ли это обеспечить ис­тинность выводов, к которым он пришел в результате иссле­дования? Иными словами, всегда ли в результате системно­го подхода мы получаем достоверное знание?



Важность системного подхода была осознана в связи с за­конами сохранения массы и энергии.

Деятельность человека нуждается во все более возраста­ющем количестве вещества и энергии. Отсюда возник во­прос: является ли вещество и энергия неисчерпаемыми? От­ветом на него были два фундаментальных закона сохранения: закон сохранения вещества и закон сохранения энергии: суммарное количество энергии и вещества в зам­кнутой системе остаются постоянными.

Пример. По шероховатой поверхности движется тележка с гру­зом. Известно, что она обладает кинетической энергией. Через некоторое время она остановится. Можно предпо­ложить, что энергия исчезла. Однако, пользуясь зако­ном сохранения, применённым к системе «тележка-по­верхность», можно утверждать, что существует какой-то вид энергии, который позволяет сохранить неизменным общее количество энергии. Это тепловая энергия. Заме­тим, что раньше теплоту не считали энергией. Она рас­сматривалась как некая неразрушимая жидкость — флигостон, которую впитывают материальные тела как губки впитывают воду. Чем больше флигостона впитало тело, тем оно теплее. Однако в XIX веке было показано, что теплота — это один из видов энергии. Таким образом, введение нового вида энергии — тепло­вой — было сделано исключительно исходя из закона со­хранения энергии, то есть исходя из системных сообра­жений.

Пример. Другим  примером  является  история  открытия  новой элементарной частицы — нейтрино.

В 20-х годах прошлого века физики всего мира интен­сивно занимались изучением радиактивного распада тя­желых ядер атомов.


При этом оказывалось, что энергия ядра до распада не совпадала с энергией его «осколков». Чтобы обеспечить выполнение закона сохранения энер­гии 1930 г. физиком В. Паули было сделано предполо­жение, что недостающую энергию уносит неизвестная частица, которая потом и была найдена. Так было от­крыто нейтрино.

Законы сохранения массы и вещества выполняются во всех известных в настоящее время системах, однако их ис­тинного понимания нет до сих пор. Как иронично заметил один известны ученый, физики считают законы сохранения философским постулатом, а философы — эксперименталь­ным физическим фактом.

Законы сохранения вещества и энергии имеют исключи­тельно важные следствия для науки, политики и интеллек­туальной и духовной жизни общества. Например, если ци­вилизация ставит во главу угла непрерывное, все расширяющееся производство, она нуждается в постоянном притоке вещества и энергии, и, как следует из законов со­хранения, в постоянном расширении своих подсистем. В со­циально-экономическом плане это означает необходимость постоянно экспансии, сопровождающейся войнами, револю­циями и пр. История показывает, что подобные экспансии характерны для всех промышленно-развитых стран.



Уточним понятие сложной системы, поскольку систем­ный подход применяется чаще всего именно для исследова­ния систем такого рода.

К характерным особенностям сложных систем относят:

•        большое число взаимосвязанных разнородных элементов и подсистем;

•        многообразие структуры системы, обусловленное как раз­нообразием структур ее подсистем, так и многообразием способов объединения подсистем в единую систему;

•        сложность функций, выполняемых системой и направ­ленных на достижение цели ее функционирования;

•       взаимодействие с внешней средой и функционирование в условиях воздействия случайных факторов;



•       наличие управления, часто имеющего иерархическую структуру, а также разветвленной информационной сети и интенсивных информационных потоков;

•       отсутствие возможности получения полной и достоверной информации о свойствах системы в целом по результатам изучения свойств ее отдельных элементов;

•       наличие множества критериев оценки качества и эффек­тивности функционирования системы и ее подсистем. Важнейшими способами исследования сложных систем

являются:

•       синтез, который состоит в нахождении структуры и опре­деляющих параметров системы цо заданным ее свойст­вам;

•       анализ,    при   осуществлении   которого   по   известным структуре и параметрам системы изучается ее поведение, исследуются свойства системы и ее характеристики. Эти способы взаимосвязаны и используются совместно.

В частности, более сложные задачи синтеза чаще всего ре­шаются с использованием результатов решения задач ана­лиза. Основным инструментом решения задач анализа и синтеза системы является информационное моделирование системы.

1.3. Информационные системы. Автоматизированные информационные

системы



Понятия «информация», «информационный процесс», «информационная система» тесно взаимосвязаны. Невоз­можно определить, какое из этих понятий «первично» по от­ношению к остальным. Любая попытка определения каждо­го из них обычно невозможна без привлечения остальных.

Информация проявляется в информационных процессах, которые протекаеют только в рамках какой-либо системы.

Такие системы естественно назвать информационными (ИС). В последовательности изменения состояния ИС и проявля­ются информационные процессы.

Можно рассуждать иначе и считать, что информационная система — это система, некоторые элементы которой явля­ются информационными объектами (информацией), а неко­торые связи осуществляются благодаря протеканию инфор­мационных процессов.


То есть, наличие информации и информационных процессов позволяет «появиться», реали­зоваться и информационной системе.

Попытка дать строгое определение понятия «информаци­онная система» сразу же вызывает необходимость в строгом определении понятия «информация», которое, как вам изве­стно, современная наука еще не выработала.

Информатика изучает закономерности протекания ин­формационных процессов в системах различной природы, но в наибольшей степени предметом ее исследований явля­ются информационные процессы в технических и социотех-нических системах. Причем, эти закономерности важны с точки зрения возможности автоматизации этих процессов. Поэтому при рассмотрении информационных систем ограни­чимся рамками технических и социотехнических информа­ционных систем, причем преимущественно автоматизиро­ванных информационных систем.

Пример. Рассмотрим обычную и автоматическую стиральные ма­шины. Для стирки белья и ту и другую нужно подклю­чить к электрической сета. Но процесс стирки (наполне­ние машины водой, установка температуры, время вращения барабана и пр.) в первом случае полностью ре­гулируется человеком, а во втором — управляющей про­граммой, записанной на специальной перфокарте или микросхеме. Обычную стиральную машину вряд ли кто-нибудь назовет информационной технической систе­мой, а вот автоматической это название вполне подхо­дит.

Замечание 1.

Отметим различие терминов «автоматическая» и «авто­матизированная». Автоматически выполняется тот процесс, который, даже если начался по команде человека, в даль­нейшем протекает без его участия вплоть до завершения. Когда же речь идет об автоматизированном процессе, имеет­ся в виду, что человек может по мере необходимости вмеши­ваться, регулировать и направлять ход процесса.

Замечание 2.

Когда мы говорим, что данная система является инфор­мационной, это не значит, что все ее элементы и все связи только информационные. Элементы системы могут быть са­мой разной природы — вещественные, энергетические, информационные.


Чтобы систему можно было отнести к классу информационных, достаточно, чтобы некоторые ее элементы и/или некоторые связи носили информационный характер.

Пример. Телевизор — это относительно сложная техническая сис­тема. Но только подключенный к системе телевещания он становится подсистемой информационной системы.

Пример. Велосипед — техническая система. Велосипедист, ката­ющийся на велосипеде, составляет с ним простую социо-техническую информационную систему. Ее информаци­онный характер обусловлен тем, что в процессе езды велосипедист получает и обрабатывает информацию о со­стоянии внешней среды и самой системы (препятствия на дороге, наличие автомобилей или других велосипеди­стов, сила ветра, собственная усталость, исправность уз­лов велосипеда и пр.) и использует ее для регулирования и направления поведения системы.

Пример. Аппаратная часть компьютера — достаточно сложная техническая система, но только в совокупности с про­граммным обеспечением она представляет собой инфор­мационную техническую систему. Система, состоящая из компьютера и работающего с ним пользователя, отно­сится уже к классу информационных социотехнических систем.

Пример. Когда мы говорим о сети Интернет, как о большой и сложной социотехнической информационной системе, мы имеем в виду не только технические средства теле­коммуникации, но и информационные ресурсы сети, разработчиков, администраторов и пользователей сети.

В информатике термин «информационная система» испо­льзуется в более узком смысле. Под информационными по­нимают системы, предназначенные для хранения инфор­мации в специальным образом организованной форме, снабженные процедурами ввода, размещения, обработки, поиска и выдачи информации по запросам пользователей.

Далее, если не будет оговорено специально, мы будем рас­сматривать информационные системы, понимаемые в узком смысле. Сама идея таких ИС и некоторые принципы их ор­ганизации возникли задолго до появления ЭВМ.


Возможно-

сти компьютеров повышают эффективность использования информационных систем, значительно расширяют сферу их применения, позволяют автоматизировать основные проце­дуры по размещению, обработке и поиску информации в си­стеме.

Информационные системы, созданные на базе использо­вания возможностей компьютера, как правило, являются автоматизированными информационными системами (АИС).

В целом под автоматизированной информационной систе­мой понимается совокупность информационных массивов, технических, программных и языковых средств, предназна­ченных для сбора, хранения, поиска, обработки и выдачи данных по запросам пользователей.

Автоматизированные информационные системы приме­няется практически во всех сферах человеческой деятельно­сти: в управлении предприятием, учреждением, производст­вом; при организации научных исследований; в библиотеч­ном деле, в обучении, при выполнении конструкторских и проектных работ.

Автоматизированные информационные системы бывают самого разного вида. Приведем наиболее распространенные из них:

•     измерительные — используются для автоматического (с помощью специальных датчиков) сбора информации о состоянии и параметрах интересующего объекта. Без из­мерительных АИС не обходится сейчас работа ни одной атомной электростанции, ни одного вредного для челове­ка химического производства. Используются измеритель­ные АИС в медицине, метеорологии, сейсмологии, при организации космических полетов и так далее;

•     информационно-справочные (ИСС) — разнообразные электронные словари, электронные энциклопедии, элект­ронные записные книжки и пр.;

•     информационно-поисковые системы (ИПС) — наиболее известными среди которых являются всемирная паутина (WWW) с соответствующими поисковыми системами (Aport, Rambler, AltaVista, Yahoo! и др.) и юридические ИПС, предназначенные, преимущественно, для хране­ния документов официального характера, а именно, за­конов, положений, инструктивных писем, изданных за­конодательными и исполнительными государственными органами;



•     ИС, обеспечивающие автоматизацию документооборо­та и учета. Чаще всего эти системы используются для организации документооборота на предприятиях, но, на­пример, программные средства, обеспечивающие работу с пользователя компьютера с файлами, тоже могут быть от­несены к классу автоматизированных систем учета;

•     системы автоматизированного проектирования (САПР), содержащие наряду с другими компонентами бо­льшие массивы справочной технический информации (го­сударственные стандарты, санитарные нормы и правила, технические условия и пр.), алгоритмы проведения рас­четов определенных параметров и другую информацию;

•     системы   автоматизации   научных   исследований   —

снабжены средствами для построения информационных моделей самого разного вида;

•     экспертные системы (ЭС) и системы поддержки при­нятия решений (СППР). Их основу составляют базы зна­ний (БЗ) по конкретной предметной области. Данные сис­темы активно используются при планировании и составлении долгосрочных прогнозов в промышленности, для постановки диагноза в медицине, для выбора наибо­лее вероятной версии в юриспруденции и так далее;

•     автоматизированные системы управления (АСУ). Это широкий класс информационных сисстем, к которым от­носятся и системы управления отдельным технологиче­ским процессом (АСУТП) и системы управления всем предприятием (АСУП) и системы управления целой от­раслью общественного производства (АСУО);

•     геоинформационные системы (ГИС). В них информация об объектах упорядочена в соответствии с пространствен­ным размещением объектов, представленных чаще всего на географических картах;

•     обучающие АИС — всевозможные электронные учебни­ки, компьютерные тесты, обучающие программы, а так­же тренажеры, имитирующие работу какого-то устройст­ва (самолета, автомобиля и пр.).



Заметим, что деление автоматизированных информаци­ онных систем на виды достаточно условно, и реальная АИС может сочетать в себе возможности систем разного вида.

Пример. Тренажеры, созданные для обучения пилотов, имеют и измерительные датчики, и программы, моделирующие различные полетные условия, и необходимые справоч­ные системы.

Автоматизированная информационная система может ис­пользоваться как самостоятельно функционирующее средст­во, а также как составная часть (подсистема) другой АИС.

Пример. Библиотечные ИПС, системы резервирования авиа- и же­лезнодорожных билетов являются автономными автома­тизированными информационными системами. Система автоматизированного учета времени, отработан­ного сотрудником, является подсистемой автоматизиро­ванной системы начисления заработной платы, которая, в свою очередь, является подсистемой АИС бухгалтер­ского учета.

Автоматизированные информационные системы развива­ются в настоящее время быстрыми темпами, повышается объем их хранилищ, совершенствуются механизмы, расши­ряется перечень услуг, предоставляемых пользователю.

Пример. Если вы работаете с текстовым процессором Word 2000, то испытали на себе его «интеллектуальные» возможно­сти. Например, стоит набрать в начале абзаца «1.» и да­лее какой-то текст, и после нажатия клавиши ввода сис­тема предложит вам начало следующего абзаца — «2.». Иногда это бывает удобно. Если вы не хотели оформлять этот фрагмент текста списком, то вам потребуется пред­принять определенные действия, чтобы исправить по­следствия нежелательной «помощи».

Существует отдельное направление в развитии програм­много обеспечения — системы искусственного интеллекта.

Термин «искусственный интеллект» вызывает много на­реканий со стороны философов, психологов, педагогов. В этом направлении развивается робототехника, системы ав­томатизированного управления, поисковые системы глоба­льных компьютерных сетей и так далее. Результаты, полу­ченные при создании и эксплуатации систем искусственного интеллекта, используются сейчас во многих автоматизиро­ванных информационных системах.



Важнейшими подсистемами автоматизированных инфор­мационных систем являются базы и банки данных (БД и БнД), а относящиеся к классу систем искусственного интел­лекта — базы знаний (БЗ).



Информационная система, понимаемая в широком смыс­ле, — это система, некоторые элементы которой являются информационными объектами (тексты, графики, формулы, сайты, программы и пр.), а связи носят информационный характер.

Информационная система, понимаемая в узком смыс­ле, — это система, предназначенная для хранения информа­ции в специальным образом организованной форме, снаб­женная средствами для выполнения процедур ввода, размещения, обработки, поиска и выдачи информации по запросам пользователей.

Автоматизированная информационная система (ЛИС) — это совокупность информационных массивов, технических, программных и языковых средств, предназначенных для сбора, хранения, поиска, обработки и выдачи данных по за­просам пользователей.

Запрос — формализованное сообщение, поступающее на вход системы и содержащее условие поиска данных.

Автоматизированные информационные системы (АИС) — это информационные системы, работа которых направляет­ся и регулируется человеком, а основные процессы выпол­няются автоматически — по заданному алгоритму, без учас­тия человека.

Большинство современных автоматизированных инфор­мационных систем созданы на базе использования возмож­ностей, предоставляемых компьютером и компьютерными сетями.

Важными компонентами автоматизированных информа­ционных систем являются базы и банки данных (БД и БнД).

Важными компонентами автоматизированных информа­ционных систем, относящихся к классу систем искусствен­ного интеллекта, являются базы знаний (БЗ).

Виды автоматизированных информационных систем (АИС):

•     измерительные АИС;

•     информационно-справочные системы (ИСС);

•     информационно-поисковые системы (ИПС);

•      ИС, обеспечивающие автоматизацию документооборота и учета;



•      системы автоматизированного проектирования (САПР);

•      системы автоматизации научных исследований;

•      экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР);

•      автоматизированные системы управления (АСУ);

•      геоинформационные системы (ГИС);

•      обучающие АИС.



Задание 1

Приведите примеры технических систем и информационных технических систем. Выделите информационные компоненты последних.

Задание 2

В последнее время в системе образования все шире распростра­няется такая форма контроля знаний, как тестирование. В перс­пективе все тестирование планируется проводить при помощи компьютеров. Компьютерный тест — это небольшая автоматизи­рованная информационная система. Подумайте и сформулируй­те преимущества и недостатки использования такого рода авто­матизированной информационной системы в обучении.

Задание 3

Основываясь на определении информационной системы (в узком смысле), обоснуйте, что следующие системы являются автомати­зированными информационными системами:

а)  файловая система компьютера;

б)  текстовый редактор в совокупности с файлами, с которыми он

может работать;

в)  электронная энциклопедия;

г)   электронная почта;

д)  chat (IRC — параллельные беседы в Интернете).

Задание 4

Для управления файловой системой существуют специальные программы (Norton Commander, Dos Navigator, FarManager, Диспетчер файлов, Мой компьютер и др.) К какому виду инфор­мационных систем (измерительные, справочные и пр.) вы бы от­несли систему, включающую в себя файлы, каталог файлов, про­грамму управления файлами? Ответ обоснуйте.

Какие запросы могут возникнуть у пользователя к этой системе? Какие средства ему предоставлены для формулирования запроса? Приведите примеры запросов пользователя, формируемых сред­ствами программы управления файлами, установленной на ва­шем компьютере.



Задание 5

При сканировании текстов для их перевода из графического фор­мата в текстовый используются программы оптического распо­знавания символов (OCR), например, FineReader. Можно ли это программное средство отнести к классу систем искусственного интеллекта? Ответ обоснуйте.



Технические системы могут быть информационными или неинформационными. А могут ли социальные системы, то есть системы, основные элементы которых — отдельные люди или группы людей, не быть информационными? Ины­ми словами, существуют ли неинформационные социальные системы?



При поиске информации в Интернете часто возникает проблема, как сформулировать поисковый запрос. Ведь в любом языке много синонимов и многозначных слов, и включив в запрос ключевые слова, которые имеют много разных значений, вы можете получить ссылки на докумен­ты, в которых речь идет совершенно не о том, что интересу­ет вас.

В настоящее время разрабатываются системы, осуществ­ляющие интеллектуальный поиск и интеллектуальную об­работку текстов. Они характеризуются такими свойствами, как чувствительность к контексту и поиск «похожих» тек­стов и текстов, соответствующих смыслу (а не только форме) запроса — без обязательного наличия в них запрошенных слов. Эти системы и предлагают пользователю дополнитель­ную, не запрошенную явно информацию.

Для реализации этих свойств используются различные механизмы: нейросети, генетические алгоритмы, методы «коллективной фильтрации», системы эвристических пра­вил и др.

Такие системы могут использоваться по разному назначе­нию, в частности, для воспроизведения содержания докумен­тов в иных формах. Это, например, автоматическое рефери­рование, то есть выявление сути документа и краткое ее формулирование, или выделение основных положений доку­мента (тезисов), или отображение содержания документа в виде схемы понятий. С помощью этих систем можно выде­лить из текста информативные элементы различного вида — количественные показатели, собственные имена, особо ин­формативные фразы.


Эти системы помогут пользователю ин­формационной системы отсортировать документы в соответс-вии с решаемой задачей, распределить их по классам, определить, к какой категории относится документ и пр.



Вы знаете, что объекты могут быть естественными или искусственными (конструктивными, созданными человеком или группой людей). Соответственно можно говорить о есте­ственных и конструктивных системах, а также о естествен­ных и конструктивных информационных системах.

Достаточно распространеным в настоящее время являет­ся подход, в соответствии с которым естественные информа­ционные системы отождествляются с живыми системами. Иными словами, любая живая система — это система ин­формационная. Рассмотрим аргументы сторонников этого подхода.

Система сохраняет свою целостность, если связи между элементами системы сильнее, чем их связи с внешней сре­дой. Кроме того, любой системе присущи как системообра­зующие связи, так и системоразрушающие. В том случае, когда мощность системоразрушающих внешних воздейст­вий и системоразрушающих внутренних связей больше мощности системообразующих связей, система оказывается нестабильной и без дополнительных стабилизирующих фак­торов будет со временем разрушена, например, государство

в период кризиса. Возможным стабилизирующим фактором может быть наличие в системе соответствующих управляю­щих процесссов (и наличие подсистем, реализующих эти процессы), которые бы фиксировали системоразрушающие связи и результат их воздействия на систему и осуществля­ли бы соответствующие защитные, компенсирующие дейст­вия. Но для того, чтобы управлять некоторым объектом (си­стемой, процессом), нужно знать текущие значения его параметров, оптимальные значения параметров, необходи­мые для сохранения и развития ситемы, способ (алгоритм) приближения текущих значений параметров к оптималь­ным. Иными словами, для реализации управляющих функ­ций система должна принимать информацию, уметь ее обра­батывать, то есть система должна быть информационной.


То есть только информационные системы способны к самоуп­равлению, саморегуляции, адаптации к внешним и внутрен­ним воздействиям. Свойство саморегуляции присуще жи­вым системам, а вот естественные системы неживой природы, как считается, им не обладают.

Различают два способа обеспечения целостности систем: энергетический и негэнтропийный (информационный). При первом способе развития обеспечивается отбор и сохранение систем, обладающих большей энергией внутренних связей. При втором способе развития сохраняются те системы, кото­рые обладают многообразием способов поведения в ответ на разнообразные внешние воздействия, то есть наибольшим запасом негэнтропии (информации), возрастающим в про­цессе развития системы.



2.1. Программное обеспечение компьютера



Компьютер — это формальный исполнитель команд, ко­торые задает ему пользователь. Задать команды можно раз­ными способами. Например, можно ввести одну команду, подождать, пока она выполнится, затем ввести следующую и так далее. Мы так и поступаем, когда сохраняем файл, ко­пируем его на другой носитель или выводим на печать. Но то, что для нас является одной командой, для компьютера разворачивается в целую программу действий.

Пример Вы хотите посмотреть, что у вас есть на дискете. Это мож­но сделать с помощью дисковода, но учтите, что дисковод (НГМД — накопитель на гибких магнитных дисках или floppy-дисковод) «понимает» только такие элементарные операции, как включить/выключить двигатель дисково­да, установить читающие головки на определенную до­рожку, выбрать определенный сектор, прочесть информа­цию с дорожки диска и скопировать ее в оперативную память компьютера и т. д. Поэтому даже для чтения ин­формации с дискеты компьютер выполняет несколько де­сятков элементарных команд дисковода. И у каждого устройства есть свой набор команд, свой «язык».

Стоит также заметить, что ввод команд человеком зани­мает достаточно много времени по сравнению со скоростью их выполнения компьютером.


Чтобы избежать простоев процессора, неизбежных, когда команды вводятся пользова­телем «вручную», целесообразно подготовить сначала зада-

ние, включающее в себя серию последовательных команд, на каком-либо внешнем устройстве, а затем уже загружать это задание для его выполнения. Такое заранее подготовлен­ное задание, написанное на языке, понятном компьютеру, называется программой.

Уже при разработке первых ЭВМ были сформулированы основные принципы их работы. К ним относятся:

1.        Принцип программного управления работой ЭВМ. Ре­шение поставленной задачи реализуется в полном соот­ветствии с программой, которая заранее составлена и вве­дена в память компьютера. Программа — это последовательность команд.

2.        Принцип хранимой программы. Команды представля­ются в числовой форме и хранятся в том же запоминаю­щем устройстве, что и обрабатываемые с их помощью данные.

3.        Принцип условного перехода. Он означает возможность в процессе выполнения программы менять последовате­льность действий в зависимости от полученных промежу­точных результатов.

4.   Принцип использования двоичного кодирования. При­меняется для представления информации любого вида (в том числе и программ).

5.        Принцип иерархичности запоминающего устройства (ЗУ). Наиболее часто используемые программы и данные хранятся в быстром ЗУ сравнительно малой емкости (ОЗУ), а более редко используемые — в медленном, но го­раздо большей емкости (ВЗУ).

Таким образом, в основе работы любого компьютера ле­жит принцип программного управления.

Совершим краткий исторический экскурс.

Первоначально работа компьютера организовывалась так: заранее составлялась программа для решения каждой конкретной задачи. Команды этой программы последовате­льно вводились с пульта в память ЭВМ и затем выполня­лись.


После того, как программа завершала свою работу (за­канчивала вычисления) вводилась следующая программа и так далее. Когда быстродействие процессоров и объем опера­тивной памяти возрасли, такой метод стал существенной по­мехой на пути эффективного использования возможностей ЭВМ. Появились специальные устройства для подготовки программ и данных, в частности, перфораторы, позволяю­щие перенести составленную программу на перфокарты и

перфоленты, а вместо пульта для ввода программы в память ЭВМ стали использоваться устройства для быстрого считы­вания информации с этих носителей. Процесс ввода про­грамм ускорился. Затем несколько отдельных программ ста­ли объединять в пакеты заданий. Чтобы сообщить ЭВМ, что одна программа закончилась и начинается другая, появился язык управления заданиями.

С ростом быстродействия компьютера и появлением маг­нитных носителей (магнитных лент, магнитных барабанов, магнитных дисков) появилась возможность коллективного использования ресурсов компьютера. То есть несколько по­льзователей могли одновременно выполнять свои задачи и использовать по мере необходимости ресурсы ЭВМ — про­цессорное время, общую память на магнитных дисках, об­щие устройства вывода результатов (устройства печати) и пр. Возникла необходимость координировать их работу и, как результат, появились программы, обеспечивающие управление потоком заданий пользователей, управление ре­сурсами, защиту программ и данных и пр. Совокупность та­ких программ получила название операционной системы.

Совершенствовались и сами языки программирования. Чтобы пользователь мог составлять программу, ориентируясь не на конкретную ЭВМ, а на специфику решаемой задачи, разрабатывались такие среды программирования, которые позволяли составлять программы, где один оператор соответ­ствовал целому набору действий. Для выполнения таких про­грамм часть памяти отводилась для хранения основных про­граммных модулей самой среды программирования, с помощью которой программа пользователя переводилась на язык элементарных команд, понятных процессору.



Программисты составляли программы для решения са­мых разных задач. Из наиболее удачных и эффективных программ стали создаваться библиотеки прикладных про­грамм. Сначала в этих библиотеках хранились программы, необходимые для проведения тех или иных расчетов, но за­тем появились программные средства, позволявшие решать свои задачи пользователю, не знающему языков программи­рования. Да и сам круг задач расширился: кроме проведе­ния рассчетов можно было создавать базы данных, работать с текстовыми документами. С появлением графических дис­плеев и матричных принтеров появилась возможность рабо­тать с графикой. Дальнейший рост мощности компьютеров позволил полноценно обрабатывать звуковую информацию, создавать  мультимедийные  объекты.  То  есть  круг  при-

кладных программ расширился очень существенно и сей­час составляет значительную часть программного обеспе­чения.

Программное обеспечение современного компьютера очень разнообразно в соответствии с многообразием задач, решаемых пользователями с его помощью, и множеством операций, выполняемых устройствами компьютера. Все программные модули взаимосвязаны через управляющие (системные) программы. Часть модулей работает во взаимо­действии с пользователем, часть — автоматически. Каждая из программ выполняет свою функцию, а все вместе они обеспечивают автоматизированное выполнение информаци­онных процессов при решении задач пользователей. Таким образом программное обеспечение компьютера — это авто­матизированная информационная система, достаточно боль­шая и сложная.

Современные программы состоят, как правило, из боль­шого числа модулей, а потому вместо термина «программа» чаще используются термины «программное средство» (ПС) и «пакет программ».

Какие же виды программных средств можно выделить?

Прежде всего, это программы, необходимые для управле­ния работой самого компьютера как сложной системы. По­льзователь, как правило, может даже не знать, что это за программы, сколько их, что они делают.


Но большинство команд пользователя выполняется именно с их помощью. В совокупности они называются системным программным обеспечением (ПО). К нему традиционно относят:

•     программы начальной загрузки компьютера. Они хранят­ся в ПЗУ (постоянном запоминающем устройстве) и обес­печивают проверку работоспособности основных устройств компьютера после его включения и передачу управления операционной системе. Эти программы часто называют базовым ПО;

•     операционные системы (ОС), необходимые для управле­ния согласованной работой всех устройств и программ компьютера, выполнения команд пользователя;

•     операционные оболочки, предназначенные для обеспече­ния удобного для пользователя способа работы с приклад­ными программами и файлами;

•     драйверы устройств, обеспечивающие программную под­держку работы конкретных устройств (в последнее время входят в состав операционной системы).

Другой класс программного обеспечения — прикладное ПО. Именно оно предназначено для решения пользователем задач из самых различных предметных областей — матема­тики, лингвистики, делопроизводства, управления и так да­лее. Существуют самые разные класификации прикладного ПО. Приведем класификацию по типам решаемых задач.

В прикладном ПО можно выделить следущие группы про­граммных средств:

•     ПС для обработки текстов — текстовые редакторы, тек­стовые процессоры, редакционно-издательские системы, программы-переводчики, программы проверки орфогра­фии и синтаксиса, лингвокорректоры, программы опти­ческого распознавания символов и т. п.;

•     ПС для обработки числовой информации — электронные таблицы, пакеты математических программ, пакеты для статистической обработки данных и др.;

•     ПС для обработки графической информации — графиче­ские редакторы, аниматоры, программы деловой и пре­зентационной графики, средства работы с трехмерными и видеоизображениями и др.;



•     ПС для обработки звуковой информации — музыкальные и звуковые редакторы, синтезаторы звука, программы распознавания и синтеза речи и др.;

•     ПС, обеспечивающие работу в телекоммуникационных сетях — почтовые программы, поисковые системы, брау­зеры и др.;

•     ПС, обеспечивающие автоматизированное хранение ин­формации — системы управления базами данных (СУБД), специализированные информационно-поисковые системы (ИПС) и др.;

•     ПС, используемые в процессах управления и диагности­ки — различные типы автоматизированных систем управления (АСУ) и систем автоматического управления (САУ), системы поддержки принятия решений (СППР), экспертные системы (ЭС) и др.;

•     ПС, применяемые для проведения исследовательских и проектно-конструкторских работ — специализированные моделирующие программы, системы автоматирированно-го проектирования (САПР) и др.;

•     ПС, используемые в обучении — электронные учебники, тренажеры, тесты и др.;

•     игровые программы;

•     программы, созданные пользователем с помощью сред программирования.

С назначением и особенностями некоторых из этих про­граммных средств (текстовый и графический редакторы, электронные таблицы, почтовые программы) вы уже знако­мы. С некоторыми знакомство только предстоит. Но, навер­ное, нет сейчас ни одного человека, который бы успел осво­ить возможности и поработать со всеми программами перечисленных классов — так обширен их перечень.

Еще один класс программного обеспечения — специаль­ное ПО. Основное его отличие от системного ПО в том, что пользователь сам решает, будет ли он использовать эти ПС или нет, а отличие от прикладного ПО состоит в том, что специальные ПС используются не для решения задач из предметных областей, а для помощи пользователю в исполь­зовании компьютера.

Пример. Когда пользователь активно работает за компьютером, то ему часто приходится сохранять на винчестере нуж­ные файлы и удалять те, которые больше не требуются.


При удалении файла место, которое он занимал, осво­бождается. На это место в дальнейшем может быть запи­сан другой файл, но его размер может быть меньше. В результате многократного удаления/записи файлов на диске появляется много небольших «пустых» мест. Их размеры не позволяют записать на них новые файлы це­ликом, и если свободного места на диске немного, то файлы большого размера разбиваются на отдельные фрагменты и записываются по частям. В этом случае го­ворят, что информация записана фрагментарно (не не­прерывно). Обращение к таким файлам требует гораздо большего времени и, чтобы избежать этого, пользователь может провести дефрагментацию диска, то есть выпол­нить программу, которая расположит, если это возмож­но, файлы один за другим, собрав тем самым все свобод­ные участки в одну область.

В специальном ПО можно выделить инструментальное ПО и сервисное ПО. Инструментальное ПО — это всевоз­можные среды программирования, с помощью которых со­здается все многообразие программных средств. К сервисно­му ПО относятся:

•     антивирусные программы;

•     программы-архиваторы;

•     утилиты, расширяющие возможности ОС по управлению аппаратными и программными средствами (восстановле­ние ошибочно удаленных файлов, дефрагментация диска, попытка восстановления «испорченных» секторов диска и т. п.

Программное обеспечение компьютера постоянно совер­шенствуется. Появляются новые программы, позволяющие расширить круг решаемых задач. Существующие програм­мы модифицируются: устраняются замеченные ошибки, до­бавляются новые функции, пользовательский интерфейс (средства взаимодействия пользователя с программой) дела­ется более удобным. Для сложных программ составляются инструкции, пишутся обучающие версии, демонстрирую­щие приемы и правила работы и так далее. Все эти процессы называют сопровождением программ.

В предыдущих параграфах говорилось, что в одной и той же системе можно выделить различные подсистемы, по раз­ному провести структуризацию.



Одной из важных подсистем программного обеспечения является файловая система. В виде файлов хранятся и сами программы, и данные к ним, и результаты их работы.

Пример. Посмотрите каталог, в котором хранятся файлы тексто­вого редактора, с которым вы работаете. Среди файлов этого каталога есть загрузочные файлы, выполнение ко­торых загружает редактор в оперативную память и по­зволяет пользователю работать в нем. Есть файлы с дан­ными, например, различные шрифты или файлы помощи. Есть текстовые файлы, созданные с помощью этого редактора.

Вы уже знакомы с понятием файла, его свойствами и ха­рактеристиками. Кратко напомним лишь основные поло­жения.

Файл — это поименованная целостная совокупность за­писей на внешнем носителе. Иными словами, файл — это совокупность записей, логически взаимосвязанных между собой, хранящихся на внешнем носителе под определенным именем.

То, что файл — целостная совокупность записей, означа­ет, что, например, нельзя скопировать или удалить только половинку файла.

В определении подчеркивается, что файлы хранятся лишь на внешних носителях. Это, властности означает, что по отношению к оперативной памяти нельзя сказать, что информация в ней хранится в виде файлов.

То есть файловая система — это способ хранения инфор­мации на внешних носителях.



Одним из основных принципов работы компьютера явля­ется принцип программного управления, в соответствии с которым решение поставленной задачи реализуется в пол­ном соответствии с программой, которая заранее составлена и введена в память компьютера.

Программа — конечная последовательность описаний и команд, соответствующая правилам синтаксиса конкретного языка программирования. Выполнение ее на компьютере есть реализация решения поставленной задачи.

Сопровождение программы — исправление ошибок, вне­сение модификаций и проведение консультаций по програм­ме, находящейся в эксплуатации.

Программное обеспечение компьютера — совокупность программ, обеспечивающих согласованную работу всех под­систем компьютера и предоставляющих пользователю воз­можности решения прикладных задач.



Классификация программного обеспечения

Системное ПО	Базовое ПО
	Операционные системы
	Операционные оболочки
	Драйверы устройств
Специальное ПО	Инструментальное ПО	Среды программирования
	Сервисное ПО	Архиваторы
		Антивирусные программы
	Утилиты
Прикладное ПО	ПС для обработки тек­стовой информации	Текстовые редакторы, текстовые процессоры, редакционно-издатель-ские системы, программы-перевод­чики, программы проверки орфог­рафии и синтаксиса, лингвокорректоры, программы оп­тического распознавания символов и др.

	ПС для обработки число-	Электронные таблицы, пакеты мате-
	вой информации	матических программ, пакеты ста­тистической обработки данных и др.
	ПС для обработки графи-	Графические редакторы, анимато-
	ческой информации	ры, программы деловой и презента­ционной графики, средства работы с трехмерными и видеоизображения­ми и др.
	ПС для обработки звуко-	Музыкальные и звуковые редакто-
	вой информации	ры, синтезаторы звука, программы распознавания и синтеза речи и др.
	ПС, обеспечивающие ра-	Почтовые программы, поисковые
	боту в телекоммуника­ционных сетях	системы, браузеры и пр.
	ПС для автоматизиро-	Системы управления базами данных
	ванного хранения ин-	(СУБД), специализированные ин-
	формации	формационно-поисковые системы (ИПС) и др.
	ПС, используемые в про-	Различные типы автоматизирован-
	цессах управления и	ных систем управления (АСУ) и сис-
	диагностики	тем автоматического управления (САУ), системы поддержки приня­тия решений (СППР), экспертные системы (ЭС) и др.
	ПС, применяемые для	Специализированные моделирую-
	проведения исследовате-	щие программы, системы автомати-
	льских и проектно-кон-	рированного проектирования
	структорских работ	(САПР) и др.
	ПС, используемые в обу-	Электронные учебники, тренажеры,
	чении	тесты и др.
	Игровые программы
	Программы, созданные пользователем с помо­щью сред программиро­вания

<


Одной из важных подсистем программного обеспечения является файловая система.

Файловая система — это способ хранения информации на внешних носителях.

Файл — это поименованная целостная совокупность за­писей на внешнем носителе.

Файл — это совокупность записей, логически взаимосвя­занных между собой, хранящихся на внешнем носителе под определенным именем.

Атрибуты файла: имя, тип его содержимого, дата и время создания, фамилия создателя, размер, условия предо-

ставления разрешений на его использование, метод доступа, полный путь к файлу.

Имя файла состоит из двух частей — собственно имени и расширения, определяющего чаще всего тип записей, со-тсавляющих содержимое файла.

Информация о файлах содержится в каталогах, каждый из которых тоже имеет свое имя.

Путь к файлу — последовательное перечисление имен всех подкаталогов, в которых размещен файл.



Задание 1

Сформулируйте, как вы понимаете, что такое библиотека про­грамм, библиотека подпрограмм, программный модуль, пакет прикладных программ.

Задание 2

Вспомните программы, с которыми вам приходилось работать, и определите, к какому виду программного обеспечения относится каждая из них.

Задание 3

Расшифруйте следующую запись: A:\OLIMPIAD\ZADANIE\konkursl.exe

Задание 4

В документации к программному обеспечению вашего компью­тера или в специальной литературе найдите раздел, посвящен­ный утилитам. Какие задачи можно решить с их помощью? Под­готовьте доклад о назначении, возможностях и правилах работы какой-либо программы-утилиты.

Задание 5

Достаточно большое распространение получили в настоящее вре­мя всевозможные программые средства для автоматизации бух­галтерского учета и аудита (Бухгалтерия 1С, Инфо-бухгалтер и пр.). К какому из видов прикладного ПО их можно отнести?



Все программное обеспечение хранится на внешних носи­телях в виде файлов. Можно ли считать, что файловая сис­тема и программное обеспечение — это синонимы?

2.2. Системное программное обеспечение





Частью программного обеспечения, наиболее тесно взаи­модействующей с аппаратной частью компьютера, является системное программное обеспечение и, прежде всего, опера­ционная система.

Операционная система играет роль посредника между поль­зователем, аппаратным и программным обеспечением компь­ютера. Она предоставляет возможность запуска программ, поддерживает работоспособность устройств, предоставляет средства проверки и настройки различных компонентов. Чем большей гибкостью и многофункциональностью обладает операционная система, тем больше возможностей она предо­ставляет, тем удобнее работать с компьютером.

Операционная система (ОС) — это комплекс (набор) про­грамм, который обеспечивает взаимодействие всех устройств ЭВМ и предоставляет пользователю возможность осуществлять общее управление ЭВМ.

Главное назначение ОС — управление ресурсами, основ­ными из которых является аппаратура компьютера. ОС управляет вычислительным процессом и информационным обменом между процессором, памятью, внешними устройст­вами. Все устройства компьютера работают одновременно, и ОС предотвращает возникновение конфликтных ситуаций между компонентами вычислительной системы, способных привести к сбою в работе, потере или искажению информа­ции.

Основная причина необходимости ОС состоит в том, что элементарные операции для работы с устройствами компью­тера — это операции очень низкого уровня, поэтому дейст­вия, которые необходимы пользователю и прикладным про­граммам, состоят из нескольких сотен или тысяч таких элементарных операций.

Пример Имеется около десятка форматов дискет, и ОС должна уметь работать со всеми этими форматами. Для пользо­вателя работа с дискетами различного формата должна осуществляться одинаково.

Файл на дискете занимает определенные участки, при­чем пользователь не должен ничего знать о том, какие именно. Все функции по обслуживанию таблиц разме­щения файлов, поиску информации в них, выделению места для файлов на дискетах выполняются ОС.


Во время работы программы копирования может воз­никнуть несколько десятков различных ситуаций (на­пример, сбой при чтении, неготовность дисководов к чтению или записи, отсутствие места для копирования). Для всех этих ситуаций необходимо предусмотреть соот­ветствующие сообщения. ОС скрывает от пользователя эти сложные и ненужные

ему подробности и предоставляет ему удобный интерфейс

(способ взаимодействия) для работы.

ОС реализует много различных функций, в том числе:

•     создает рабочую среду и поддерживает пользовательский интерфейс;

•     обеспечивает  выполнение  команд  пользователя  и  про­граммных инструкций;

•     управляет аппаратными средствами компьютера;

•     обеспечивает   разделение   аппаратных   ресурсов   между программами;

•     планирует доступ пользователей к общим ресурсам;

•     обеспечивает выполнение операций ввода/вывода, хране­ния информации и управление файловой системой;

•     осуществляет восстановление информации в случае аппа­ратных сбоев и программных ошибок.

Развитие операционных систем всегда следовало за раз­витием аппаратуры.

Краткий исторический экскурс.

В первых вычислительных машинах (40-е годы) ОС не было. Пользователи имели полный доступ к машинному языку и все программы писали непосредственно в машин­ных кодах.

Большинство компьютеров второго поколения (50-е годы) работало в пакетном режиме. Программные средства, обслу­живающие пакетную обработку программ пользователей можно считать первыми ОС. Их задача сводилась к тому, чтобы, получив от оператора сразу несколько программ по­льзователей, быстро выполнить их одну за другой, тем са­мым устранив задержки при переходе от программы к про­грамме.

По мере роста мощности вычислительных систем опера­ционные системы стали создаваться как системы, коллек­тивного пользования с мультипрограммным режимом работы и как системы мультипроцессорного типа («муль-ти» — множественность, многократность).


В мультипрог­ раммных системах программы нескольких пользователей находятся в основной памяти компьютера, а центральный процессор быстро переключается с задачи на задачу. В муль­типроцессорной системе единый вычислительный комплекс содержит несколько процессоров, что повышает его вычис­лительную мощность.

Постепенно начали появляться методы, обеспечивающие независимость программирования от устройств конкретной ЭВМ. Были разработаны ОС с разделением времени, кото­рые предоставляли сразу нескольким пользователям воз­можность взаимодействовать с компьютером в диалоговом (интерактивном) режиме: пользователь печатает запрос компьютеру на своем терминале, компьютер обрабатывает этот запрос с максимально возможной скоростью и выдает (если требуется) ответ на терминал пользователя. Диалого­вый режим позволил в значительной степени повысить эф­фективность процесса разработки и отладки программ, дал возможность пользователю обнаруживать и исправлять ошибки за считанные секунды или минуты вместо того, что­бы ждать, пока будут получены результаты пакетной обра­ботки.

ОС третьего поколения (70-е годы) были многорежимны­ми. Некоторые из них обеспечивали работу сразу во всех из­вестных режимах:

•     в режиме пакетной обработки;

•     в режиме разделения времени;

•     в режиме реального времени и мультипроцессорном ре­жиме.

Названные системы были громоздкими и дорогостоящими; кроме того, они значительно усложняли процедуру использо-

вания ЭВМ, так как пользователю, для того, чтобы заставить такую ОС выполнять простейшие действия, необходимо было изучать сложнейшие языки управления заданиями, чтобы описать задание и требуемые для него ресурсы.

К началу 80-х годов проблема совместимости различных компьютерных систем стала одной из серьезных проблем, которую можно было решить с помощью нового подхода к построению операционных систем. Основу системы должно было составлять микроядро (microkernel), написанное спе­циально для данного процессора.


Все её прочие части следо­вало выделить в отдельные модули, не зависящие от типа процессора, которые взаимодействовали бы с ним и между собой. В результате обеспечивался несложный перенос опе­рационной системы и всего программного обеспечения с од­ного компьютера на другой. Эта идея быстро приобрела по­пулярность.

Заметим, что в отличие от поколений ЭВМ, когда каждое новое поколение полностью вытесняло предыдущее, каждое следующее поколение ОС улучшало и расширяло возможно­сти предыдущего.

С появлением персональных компьютеров возникли но­вые проблемы и у разработчиков ОС, так как необходимо было уместить широкую по набору выполняемых функций ОС в гораздо меньший объем памяти ПК. В этих целях фун­кции ОС были разделены. Наиболее часто используемые программы были помещены в ядро системы, постоянно на-ходщееся в оперативной памяти машины. Менее используе­мые программы или утилиты, предлагалось размещать на внешнем запоминающем устройстве (диске) и вызывать в ОЗУ по мере необходимости.

Большинство современных ОС для ПК являются многоза­дачными (мультипрограммными). Их преимущество состо­ит в том, что пользователь может одновременного работать с несколькими приложениями, а также совершать обмен дан­ными между приложениями. Основными недостатками яв­ляются большая требовательность к ресурсам компьютера, а также то, что при возникновении неисправимой ошибки в одном из приложений все приложения системы, как прави­ло, заканчивают свою работу, что может повлечь за собой потерю данных.

Пример. Набирая текст реферата в текстовом редакторе, вы, не

                 прерывая его работы, можете переключиться в электрон­

ные таблицы, провести там необходимые расчеты, резу­

льтаты которых затем скопировать в реферат, или войти

в Интернет, чтобы найти среди его ресурсов интересные факты. Причем переход от одного приложения к другому осуществляется щелчком мыши.

Операционные системы разделяются на два больших класса:



•     ОС общего назначения (стандартные), наиболее извест­ ные среди которых: MicroSoft DOS, MicroSoft Winows 95/98, Windows 2000 Professional, AT&T Unix, IBM OS/2, Apple MacOS, SunOS;

•     сетевые ОС, которые, наряду с функциями стандартных ОС, реализуют задачи, связанные с аппаратными ресурса­ми и файлами, находящимися в различных узлах сети. Наиболее известные среди них: Novell NetWare, UNIX, LUNIX, Windows NT, Windows ME (Millenium Edition), OS/2 LAN Server, OS/2 SMP, Solaris. Операционная система создается, как правило, в расчете

на определенные типы компьютеров и часто не может рабо­тать на другой аппаратной платформе. В свою очередь, при­кладные программы, особенно общего назначения, также создаются для работы под управлением конкретной ОС и ча­сто не могут использоваться с ОС другого типа.

Пример. Фирма IBM устанавливает на своих персональных компьютерах такие ОС, как MS DOS, Windows и их раз­новидности. Фирма Apple использует преимущественно MacOS для своих Macintosh PowerPC. Фирма Sun пред­лагает SunOS и Solaris. Система UNIX реализована для различных аппаратных платформ.

Посредниками между пользователем и программным обеспечением компьютера служат так называемые операци­онные оболочки.

Операционная оболочка делает более удобной работу по­льзователя с прикладными программами и файловой систе­мой. Эти оболочки предназначены для того, чтобы:

•     облегчить пользователю выполнение операций над фай­лами, таких как быстрый поиск, копирование, удаление и пр.;

•     сделать более удобным запуск на выполнение приложе­ний;

•     обеспечить возможность быстрого перехода от одного приложения к другому при многозадачном режиме рабо­ты и т. п.

Norton Commander — одна из наиболее известных оболо­чек, работавших под управлением DOS.

Сама MS DOS поддерживает командный пользователь­ский интерфейс, то есть для выполнения любой операции необходимо ввести с клавиатуры текст команды, состоящий из кода операции, параметров, задающих режим выполне­ния операции, и операндов, над которыми эта операция дол­жна производиться.



Пример. Для копирования файла primer.txt с диска а: на диск с;

необходимо задать команду: сору a:\primer.txt с: .

Интерфейс Norton Commander можно назвать фиксиро­ванным меню. Каждый пункт меню имеет свое строго фик­сированное положение на экране. Пользователь не может изменить ни состав, ни названия, ни расположение пунктов. Основные команды задаются с помощью функциональных клавиш (Fl, F2,...), остальные — с помощью ниспадающего меню (когда выбор какого-либо пункта меню приводит к по­явлению окна с уточняющими параметрами выполнения операции).

Пример  На рисунке 2.2.1. представлен образ экрана Norton Com­mander с активизированным окном ниспадающего меню.



Рис. 2.2.1. Экран Norton Commander

Заметим, что Norton Commander создавался еще в расчете на алфавитно-цифровые дисплеи и обрамление панелей и окон первоначально было сделано с помощью псевдографи­ки. Распространение графических дисплеев привело к появ­лению графического пользовательского интерфейса. Первы­ми ПК с графическим пользовательским интерфейсом были компьютеры Macintosh фирмы Apple, оснащеные операци-

онной системой MacOS. Графический интерфейс характерен и для семейства операционных систем Windows.

В графическом интерфейсе информация и команды пред­ставляются в виде пиктограмм, и пользователь выполняет те или иные операции, указывая на эти пиктограммы. При­чем, пользователь может выбрать только те пиктограммы, которые соответствуют нужным ему операциям, и размес­тить их на экране дисплея так, как ему удобно.

Пример  На рисунке 2.2.2 представлено несколько пиктограмм различного назначения.

Рис. 2.2.2

Примеры пиктограмм

Операционной оболочкой системы Windows является дис­петчер программ (Program Manager). Для работы с файлами используются специальные программы: Диспетчер файлов (File Manager), Мой компьютер, Far Manager и др.

К системному программному обеспечению относятся и драйверы устройств (device driver) — программы, обеспе­чивающие взаимодействие операционной системы с физиче­скими устройствами.


Драйвер обрабатывает прерывания об­ служиваемого устройства, поддерживает очередь запросов и преобразует запросы в команды управления устройством.

Раньше при подключении нового устройства пользователю самому необходимо было заботиться о том, чтобы драйвер этого устройства был в соответствующем каталоге ОС. Значи­тельная емкость современных винчестеров позволяет хранить драйверы большинства известных устройств и при подключе­нии нового устройства ОС может «подобрать» ему наиболее подходящий драйвер. В этом случае говорят, что ОС поддер­живает технологию Plag & Play (подключай и работай).



Операционная система (operating system): • важнейшая часть программного обеспечения компьюте­ра, представляющая собой комплекс управляющих и об­служивающих   программ,   обеспечивающих   максималь-

ную эффективность работы вычислительной системы за счет автоматического управления вычислительными про­цессами и ресурсами;

•    комплекс программ, входящих в общее программное обеспечение компьютера и поддерживающих процесс об­работки информации;

•    комплекс программ, обеспечивающий в системе выполне­ние других программ, распределение ресурсов, планиро­вание, ввод-вывод и управление данными;

•    комплекс программ, который обеспечивает взаимодейст­вие всех устройств компьютера, предоставляет пользова­телю средства взаимодействия с аппаратурой компьютера и его программным обеспечением и позволяет осуществ­лять общее управление ресурсами компьютера.

Функции ОС:

•    создание рабочей среды и обеспечение пользовательского интерфейса;

•    обеспечение выполнения команд пользователя и програм­мных инструкций;

•    управление аппаратными средствами компьютера;

•    обеспечение разделения аппаратных ресурсов между про­граммами;

•    планирование доступа пользователей к общим ресурсам;

•    обеспечение эффективного выполнения операций вво­да/вывода;



•    восстановление работоспособности системы в случае про­граммных ошибок и аппаратных сбоев;

•    для сетевые ОС — реализация задач, связанных с аппа­ратными ресурсами и файлами, находящимися в различ­ных узлах сети.

ОС управляет следующими основными ресурсами: про­цессорами, памятью, устройствами ввода/вывода, файловой системой.

Развитие операционных систем тесно связано с развити­ем аппаратного обеспечения ЭВМ.

Операционные системы разделяются на два больших класса:

•  ОС общего назначения (стандартные), наиболее извест­

ные среди которых: Microsoft DOS, Microsoft Winows

95/98, Windows 2000 Professional, AT&T Unix, IBM OS/2,

Apple MacOS, SunOS;

•  сетевые ОС, наиболее известные среди которых: Novell

NetWare, UNIX, LUNIX, Windows NT, Windows ME (Mil­

lenium Edition), OS/2 LAN Server, OS/2 SMP, Solaris.

Программы, созданные для работы с определенными се­мействами ОС, обычно не работают под управлением ОС дру­гого типа.

ОС скрывает от пользователя сложные и ненужные по­дробности работы подсистем компьютера и предоставляет ему удобный интерфейс для работы.

Интерфейс — совокупность аппаратных и/или програм­мных средств, обеспечивающих сопряжение различных устройств между собой, а также взаимодействие техниче­ских средств с человеком.

Пользовательский интерфейс — способ взаимодействия пользователя с конкретным программным средством. Виды пользовательского интерфейса:

•     командный;

•     фиксированное меню;

•     графический;

•     командный речевой (голосовой).

Операционная оболочка — это программное средство (или их совокупность), обеспечивающее работу пользователя с прикладными программами и файловой системой.

Функции операционной оболочки:

•     облегчение пользователю выполнения операций над фай­лами, таких как быстрый поиск, копирование, удаление и пр.;



•     обеспечение более удобного запуска на выполнение при­ложений;

•     обеспечение возможности быстрого перехода от одного приложения к другому при многозадачном режиме рабо­ты и т. п.

Наиболее популярные операционные оболочки для ОС фирмы Microsoft:

•     для DOS — Norton Commander, DOS-Navigator, Windows 3.x;

•     для Windows 95 и более поздних версий — Диспетчер программ (Program Manager) и программы управления файлами Far Manager, Мой компьютер и др.



Задание 1

Определите название операционной системы, установленной на вашем компьютере и ответьте на следующие вопросы:

1. К какому семейству ОС она относится?

2.   Относится ли она к классу многозадачных ОС?

3.   Какой тип пользовательского интерфейса она подерживает?

4.    Какой объем занимает на винчестере каталог, в котором хра­

нятся модули ОС?

Задание 2

Почему ОС — это информационная система. Обоснуйте.

Задание 3

Пользовательский интерфейс системы Windows поддерживает следующие типы меню: ниспадающее меню, выбор в котором осуществляется по ключевым словам, меню пиктограмм (или па­нель виртуальных кнопок), меню «горячих клавиш». Сформули­руйте, в чем могут состоять преимущества и недостатки исполь­зования меню каждого из этих типов.

Задание 4

Объясните, почему прикладное программное обеспечение дол­жно создаваться в расчете на конкретную ОС и, как правило, не может работать под управлением ОС другого семейства.

Задание 5

Перечислите известные вам сетевые ОС (если вам не приходи­лось работать в сети, обратитесь к специальной литературе). Какие, на ваш взгляд, функции должна обеспечивать операци­онная система, предназначенная для работы в сети (например, в сети Интернет)? Какие из этих функций наиболее сложны для реализации? Подгототьте доклад на эту тему.

Задание 6

Определите, какие операционные оболочки установлены на ва­шем компьютере. Если их несколько, сравните, в чем сходство и различие возможностей, предоставляемых ими пользователю, и их пользовательских интерфейсов.



Какая из операционных оболочек самая удобная для вас? Ответ обоснуйте.



На одном компьютере могут быть установлены несколько операционных систем. Можно ли и, если да, то в каком слу­чае использовать одни и те же приложения и одни и те же файлы данных при работе в различных ОС? Какие конфлик­тные ситуации могут при этом возникнуть?



Принято считать, что первую операционную систему для своего компьютера IBM-701 разработала Исследовательская лаборатория фирмы General Motors в начале 50-х годов. В 1955 году совместно с фирмой North Aviation Исследовате­льской лабораторией была создана операционная система для компьютера IBM-704.

Считается, что более или менее завершенную форму опе­рационной системы приобрели к середине 60-х годов в компьютерах третьего поколения. К числу исторически пер­вых операционных систем можно отнести системы DOS/360, OS/360, созданные фирмой IBM. Операционная система с разделением времени Compatible Time Sharing System, раз­работанная в Массачусетском технологическом институте в 1963 году, состояла примерно из 32 тысяч слов памяти по 36 битов каждое. Годом позже фирмой IBM была создана си­стема OS/360, состоящая более чем из миллиона машинных команд.

Разработчики фирмы IBM сделали все компьютеры Sys­tem/360 совместимыми по архитектуре, предусмотрели воз­можность применения на всех таких компьютерах одной и той же операционной системы — OS/360, и предусмотрели совместимость программного обеспечения при переходе от менее мощных машин к более мощным. То есть новые вер­сии операционных систем должны были работать и с при­кладными программами, созданными для более ранних вер­сий. Таким образом возникла ставшая сегодня практически стандартом концепция семейства совместимых компьюте-

ров. Но появление новых компьютеров определяет появле­ние новых операционных систем.

В 1975 году Г. Килдэл разработал операционную систему СР/М, которая долгое време считалась наиболее универсаль­ной, а её различные версии использовались в 1992 году бо­лее чем миллионом пользователей в мире.



Чуть позже Т. Петерсон написал ОС SCP86DOS для мик­ропроцессора 8086. Он слегка усовершенствовал распростра­ненную в то время систему СР/М и назвал свое произведе­ние QDOS — Quick and Diftu Operation System, что можно приблизительно перевести как «операционная система на скорую руку».

В 1980 году фирма IBM приступила к выпуску персональ­ных компьютеров, рассчитанных на пользователей, не под­готовленных в области информатики. Предоставить ОС вы­звался Билл Гейтс, президент малоизвестной в то время компании Microsoft. Фирма Microsoft купила у Т. Петерсо-на лицензию на QDOS, отбросила в сокращении первую бук­ву Q, а то, что осталось, переименовала в MS DOS (MicroSoft Disk Operating System — дисковая ОС). Операционная систе­ма DOS превратилась в стандартное программное обеспече­ние, а доходы от её продажи заложили основу финансового могущества Microsoft.



К числу основных характеристик операционных систещ относятся:

•     разрядность;

•     поддержка многопроцессорности;

•     многозадачность;

•     работа в реальном (все программы и данные располагают­ся в одной области ОП) или защищенном (программы и данные хранятся раздельно в соответствии с их важно­стью в системе) режиме;

•     поддержка многопользовательского режима;

•     переносимость, то есть возможность работать на компью­терах, базирующихся на различных центральных процес­сорах.

Приведем характеристики некоторых ОС.

СР/М — 8-разрядная, однопользовательская, однопроцес­сорная ОС. Предоставляет пользователю лишь самый необ­ходимый набор средств для управления ресурсами ПЭВМ, доступа к файловым системам и организации диалога.

MS DOS — 16-разрядная, однопользовательская, одно­процессорная ОС, позволяющая работать только в реальном режиме.

Windows NT — 32-разрядная, многопользовательская, многозадачная, переносимая, многопроцессорная ОС, рабо­тающая в защищенном режиме.


Имеет встроенные сетевые возможности.

OS/2 — 32-разрядная, многопользовательская, многоза­ дачная ОС, предназначенная для работы с процессорами се­мейства Intel. Работает в защищенном режиме, имеет встро­енные сетевые возможности.

UNIX — 32-разрядная, многопользовательская, многоза­дачная, переносимая ОС, располагающая встроенными сете­выми возможностями. Ориентирована на эффективную под­держку разработки программного обеспечения. Имеет развитую файловую систему, мощный командный язык, обеспечивает программирование доступа ко всем типам внешних устройств. Реализована для различных аппарат­ных платформ. Некоторые разновидности этой ОС: LINUX (Intel), AIX (IBM), A/UX (Macintosh), ULTRIX (DEC).

§ 2.3. Системы автоматизированного

хранения информации.

Базы данных. СУБД



Деятельность человека постоянно связана с накоплением информации об окружающей среде, ее отбором и хранением при решении различных задач. Информационные системы, основное назначение которых — информационное обеспече­ние пользователя, то есть предоставление ему необходимых сведений из определенной предметной области, помогают человеку решать задачи быстрее и качественнее.

Заметим, что очень часто одни и те же данные использу­ются для решения различных задач. Или же данные могут быть разные, но процедуры их размещения, хранения, поис­ка, обработки — одни и те же.

Любая информационная система предназначена для ре­шения некоторого класса задач, включает в себя как храни­лище данных, так и средства для реализации информацион­ных процедур.

Пример. Хранилищем данных является ваш классный журнал. Наименование этого хранилища данных — название ва­шего класса и номер учебного года. Например: «11 б класс 2002/2003 учебный год». Данными в нем являют­ся фамилии учеников класса, названия изучаемых пред­метов, фамилии преподавателей, даты проведения заня­тий, текущие, четвертные и годовые оценки, краткий перечень пройденного материала. Также данными могут быть сведения о родителях, домашние адреса, отметки о пропусках занятий.



С помощью журнала можно определить, сколько отлич­ников в классе, в каком месяце занятия пропускались учащимися наиболее часто, какой учебный материал оказался более трудным для учащихся и многое другое.

Как только ЭВМ стали использоваться для обработки боль­ших массивов данных, разработчики обнаружили, что для каждой программы разрабатывается своя структура данных, позволяющая оптимизировать вычислительный процесс. Очень скоро выяснилось, что это крайне неудобно, так как одни и те же данные приходилось неоднократно дублировать. Кроме того, если одни и те же данные использовались в раз­ных программах, то изменение даже одного элемента требо­вало внесения изменений в файлы всех программ, так как данные к программе находились в одном пакете (файле) с нею. При этом вполне можно было ошибиться. Для того, что­бы разные программы могли использовать одни и те же дан­ные, было предложено отделить данные от программ и хра­нить их в отдельных файлах. Воплощению этой идеи на практике способствовало появление и широкое распростране­ние устройств хранения информации прямого доступа — маг­нитных дисков, обладающих большой емкостью и высокой скоростью доступа к данным, их размещения и выдачи.

Данные, хранящиеся в запоминающих устройствах, структурированные таким образом, чтобы их могли исполь­зовать различные программы, получили название баз дан­ных (БД). Средства создания и управления этими данными

получили название систем управления базами данных (СУБД). Несколько баз данных, относящихся к одной облас­ти, и средства работы с ними образуют банк данных (БнД). Банк данных — это информационная система коллективного многоцелевого использования, обеспечивающая хранение данных, их обновление и выдачу по запросам пользователей.

Банки данных хранят сведения из самых разных облас­тей человеческой деятельности: это библиотечное и банков­ское дело, образование и медицина, управление предприяти­ем и государством, право, экология, транспорт, туризм и многое другое.


Количество информации, содержащейся в некоторых банках данных, измеряется миллиардами бай­тов. В частности Интернет можно рассматривать как гигант­ский банк данных.

База данных может входить в банк данных, а может ис­пользоваться автономно. База данных может содержать ин­формацию практически любого типа. Это может быть спи­сок клиентов магазина, личное дело космонавта, коллекция экслибрисов или собрание видеклипов любимого певца. Данные в одной базе данных обычно относятся к како-либо одной предметной области.

Данными в базе данных могут быть числовые величины, строки символов, текстовые документы, схемы, рисунки, аудио- и видеозаписи, то есть информация любого вида. Бо­лее точно можно сказать, что информация об объекте или отношениях объектов, выраженная в знаковой форме, обра­зует данные.

Пример. Автоматизированной базой данных является каталог файлов, хранящихся на диске. Все данные в нем отно­сятся к файлам, расположенным именно на этом носите­ле. Данными являются имена подкаталогов и файлов, время их создания, размеры, пароли доступа, логиче­ские и физические адреса размещения на носителе и др.

Следует отметить, что знаки сами по себе не образуют данных, несущих информацию о предметной области. Они должны быть структурно оформлены в виде записей, а каж­дое поле записи (в которое помещается знак) должно иметь однозначную интерпретацию с точки зрения, предметной об­ласти, для которой создается база данных.

Пример Пусть в базе данных отражены сведения о сотрудниках предприятия. Дата 15 июня 1997 года сама по себе ничего не значит. Это может быть и дата поступления какого-то специалиста на данное предприятие, или дата рождения его ребенка, или дата получения диплома о повышении

квалификации, или дата приказа о вынесении выговора или поощрения. Только если известно «место» этой даты в базе данных, то есть к кому и к чему она относится, можно расссматривать ее как элемент данных.

Для любой базы данных можно говорить о ее логической и физической организации.



Физическая организация — это способ представления, размещения и хранения даных на носителе (ориентирована на техническое устройство).

Логическая организация представляет собой модель структуры всей совокупности данных (ориентирована на че­ловека). По сути, это способ объединения данных в записи, это «взгляд» на данные с точки зрения их использования в прикладных программах.

Наиболее распространенными способами логической ор­ганизации данных в БД являются табличный (реляцион­ный), древовидный (иерархический), сетевой (графовый). Каждый способ имеет свои преимущества и недостатки. Вы­бор способа представления данных зависит от особенностей предметной области и тех задач, которые предполагается ре­шать с помощью этих данных.

Пример Данные о сотрудниках учреждения, необходимые отделу кадров или бухгалтерии, удобно представлять в виде таблиц.

№	ФИО	Год рождения	Факультет	Кафедра	Должность
25	Илюшин И. И.	1978	эконом.	БУиА	ассистент
26	Ипатов С. С.	1959	технолог.	тмм	профессор
27	Кедров К. К.	1964	архитект.	пгс	доцент

Данные о структуре управления удобно представлять в виде дерева (рис 2.3.1).

Рис. 2.3.1

Пример иерархической модели данных

Данные о курсах, читаемых для студентов разных специ­альностей удобно представлять в виде сетевого графа (рис. 2.3.2.).

Рис. 2.3.2

Пример сетевой модели данных

Система управления базами данных обычно поддержива­ет какую-нибудь одну из моделей организации данных, то есть с их помощью можно создать базу данных вполне опре­деленного типа.

Наиболее распространены реляционные СУБД. Это такие известные программные средства, как dBASE, Ребус, Lotus, FoxPro, Clipper, Access, Paradox и многие другие.

К СУБД иерархического типа можно отнести многие сис­темы управления файлами, в частности Norton Commander, Far Manager, Диспетчер файлов и пр. Большинство СУБД, предназначенных для создания и ведения библиотечных баз данных, также имеют иерархический тип.



СУБД сетевого типа используются преимущественно в ав­томатизированных системах управления и системах управ­ления корпоративными бизнес-процессами. Сетевой тип ло­гической организации данных в наибольшей степени отражает наличие самых разнообразных связей (сырьевых, кадровых, информационных, финансовых и пр.) между эле­ментами производственного процесса.

Рассмотрим несколько подробнее реляционные БД.

Элементами табличной структуры данных являются за­пись, поле, реквизит. Поля могут быть различных типов: символьного, числового, логического, типа даты, графиче­ского и пр.

Рис. 2.3.3

Элементы табличной структуры данных

Пример. В таблице представлен фрагмент стуктуры одной из баз данных магазина по продаже компьютерной техники. Чтобы продавец мог ответить на любой вопрос покупате­лей, необходимо достаточно полно описать поступивший товар. В этом случае перечисленных полей явно недоста­точно и число полей необходимо увеличить. Но если по­лей слишком много, то записи становятся труднообозри­мыми. Чтобы этого избежать часто создают несколько взаимосвязанных баз данных.

1	2	3	4	5	6	7	8
№	Наиме­нование товара	Фирма-произво­дитель	Дата поступл. партии	Объем партии	Цена изделия	Наличие гарантии	Гаран­тийный срок

1|2Гз|4|5|б|         7         I         8    ~

№   Найме-      Фирма-     Дата          Объем       Цена           Наличие     Гаран-

нование     произво-   поступл.   партии     изделия     гарантии    тийный

товара       дитель       партии___________________________________ срок_____

Поле 1 — номер по порядку. Часто используется как

уникальный ключ записи.

Поля 2, 3 предназначены для записи символьных строк.

Поле 4 — поле даты.

Поля 5, 8 — поля числового типа.

Поле б — поле денежного типа.

Поле 7 — поле логического типа.

Кроме типа логической организации данных СУБД ха­рактеризуются своими функциями. К основным функциям относятся: создание, редактирование, реструктурирование базы данных, поиск, выборка, сортировка записей.



Современная СУБД должна обеспечивать работу прило­жений и пользователей с информационной моделью:

•     на ЭВМ разной архитектуры с установленными на них различными операционными системами;

•     в компьютерных сетях разных типов, работающих по раз­личным протоколам;

•     с различными графическими и символьными системами представления информации.

Все операции над базой данных находятся в ведении ад-: министратора базы. Именно администратор анализирует структуру предметной области, выбирает соответствующий тип СУБД, разрабатывает структуру базы данных — опреде­ляет количество, состав и наименования полей таблицы, на­полняет базу конкретными данными, следит за регулярным обновлением данных, разграничивает доступ к БД пользова­телей, ведет статистику обращения к базе данных, помогает пользователю в случае необходимости сформулировать за­прос и т. п.

При создании и ведении базы данных необходимо учиты­вать следующие требования:

•     адекватность информации состоянию предметной облас­ти. Информация, хранимая в БД, должна полно и точно отражать объекты описываемой предметной области, их свойства и отношения. Отсюда вытекает необходимость периодического внесения изменений в данные — добавле­ния описания для новых объектов, корректировки для изменившихся, удаления для «выбывших»;

•     надежность функционирования. Это одно из важнейших требований, предъявляемых к любой системе;

•     быстродействие и производительность. Быстродействие определяется временем ответа на запрос пользователя, которое зависит не только от быстродействия компьюте­ра, но и от физической организации данных, сложности запроса, алгоритмов поиска и т. п. Производительность определяется количеством запросов, выполненных в еди­ницу времени;

•     простота и удобство использования;

•     непротиворечивость данных;



•     защита информации как от случайных искажений и уничтожения, так и от несанкционированного доступа;

•    возможность расширения. Структура базы данных дол­

жна допускать реорганизацию, то есть добавление полей,

изменение порядка их отображения на экране и пр.

Пользователь базы данных может обратиться к ней с за­

просом, в котором может использовать такие операции над

записями, как поиск записей с заданным содержимым опре­

деленных полей, упорядочивание записей по тому или иному

полю, определение количества записей, удовлетворяющих за­

данному условию и пр. Запрос — это формализованное сооб­

щение, содержащее условие (простое или сложное) на поиск

данных и указание о том, что необходимо проделать с най­

денными данными.

В большинстве современных СУБД предусмотрен диало­говый режим формулировки запроса, то есть пользователь выбирает соответствующие пункты меню специальных диа­логовых окон или заполняет так называемую таблицу рек­визитов, где указывает наименования и диапазон значений полей, которые его интересуют.

Пример. Чтобы с помощью описанной выше базы данных магази­на узнать, товар на какую сумму поступил в первом квартале 2002 года, в запросе надо указать, что отбира­ются только те записи, для которых значение реквизи­тов 4-го поля лежат в интервале от 1.01.2002 до 31.03.2002, и что затем надо суммировать произведения значений 5-го и 6-го полей.

Чтобы определить, какая часть поступивших процессо­ров фирмы Intel подлежит гарантийному обслуживанию, необходимо в запросе указать, что реквизит 2-го поля от­бираемых записей должен совпадать со строкой «процес­сор», реквизит 3-го поля должен совпадать со строкой «Intel», реквизит 7-го поля должен быть равен True (ис­тина) и что затем надо разделить количество отобранных записей, удовлетворяющих всем указанным условиям, на общее количество записей.

Банки данных получают все большее распространение. Их интерфейсы становятся все более дружественными, а их применение в больших информационных системах, напри­мер, в Интернете, способствует существенному расширению круга пользователей сетей, обеспечивая им доступ к инфор­мации практически в любой отрасли науки, техники, куль­туры, а в идеале — к знаниям, накопленным человечеством за время его существования.





База данных (database) — множество данных, организо­ванных для быстрого и удобного поиска и извлечения.

База данных — поименованная совокупность хранимых в запоминающих устройствах, специальным образом органи­зованных, взаимосвязанных данных, отражающих состоя­ние предметной области.

База данных — совокупность данных, организованных ив'определенным правилам, предусматривающим общие принципы описания, хранения и обработки, независимая от прикладных программ.

База данных является информационной моделью предмет­ной области.

Существуют два уровня организации базы данных — фи­зический и логический.

Физическая организация базы данных — это способ представления, размещения и хранения даных на носителе.

Логическая организация базы данных есть модель струк­туры совокупности данных, способ объединения данных в записи.

Система управления базами данных (database manage­ment system) — совокупность программ и языковых средств, предназначенных для создания, ведения и использования баз данных.

В состав СУБД входят:

•     управляющие программы, обеспечивающие взаимосвязь с операционной системой, обработку команд пользователя, очередность их выполнения, контроль завершения опера­ций и пр.;

•     обрабатывающие программы, включая трансляторы с языков описания данных, языков запросов и языков про­граммирования, редакторы, отладчики;

•     сервисные программы, обеспечивающие удобный для по­льзователя интерфейс;

•     прикладные программы,  выполняющие обработку най­денных   системой  данных,   вычисления,   формирование выходных документов по заданной форме и пр. Запрос к базе данных — это формализованное сообщение,

содержащее условие (простое или сложное) на поиск данных и указание о том, что необходимо проделать с найденными данными.

Способы логической организации базы данных — реля­ционный (табличный), иерархический (древовидный), сете­вой.



Банк данных (databank) — автоматизированная инфор­мационная система централизованного хранения и коллек­тивного многоцелевого использования данных.

В состав банка данных входят СУБД, одна или несколько баз данных, справочник баз данных, библиотека запросов, библиотека прикладных программ.

Рис. 2.3.4

Компоненты и способы организации банков данных

Администратор баз данных — специалист (или группа специалистов), контролирующий проектирование и исполь­зование баз данных.

В функции администратора БД входят:

•      разработка модели предметной области  и  определение структуры БД;

•      изменение структуры БД;

•  обеспечение эффективной работы БД в данной организа­

ции;

•  контроль за целостностью БД и ее своевременным обнов­

лением;

•      регистрация подключения к системе новых пользовате­лей;

•      контроль за полномочиями пользователей;

•      обеспечение надежности функционирования;

•      защита от несанкционированного доступа.



Задание 1

Разработайте структуру базы данных, в которой бы хранились достаточно подробные сведения о ваших друзьях и знакомых. Не забудьте включить туда сведения о адресах (в том числе e-mail), телефонах, днях рождения, увлечениях и пр. Какой тип логиче­ской организации данных (табличный, сетевой или иерархиче-

ской) в наибольшей степени соответствует данной предметной области? Какие задачи вы можете решить с помощью этой базы данных, если она будет наполнена? Как часто вам придется ее об­новлять? Что вам потребуется сделать, если вы решите перенес­ти ее на компьютер? Какую СУБД вы выберете для ее создания и ведения и почему?

Задание 2

Если на вашем компьютере установлена СУБД, то:

а) определите, к какому типу она относится;

б) определите, базы данных каких предметных областей созданы

и используются с ее помощью;

в) исследуйте интерфейс и выясните способы создания, наполне­



ния и редактирования базы данных;

г)  выясните, какой язык запросов поддерживает СУБД;

д) откройте существующую БД, сформулируйте запрос и проана­

лизируйте полученный результат.

Задание 3

Создайте и заполните базу данных «Расписание занятий». Если на вашем компьютере СУБД не установлена, используйте для этой цели электронные таблицы.

Задание 4

Для создания автоматизированного каталога вашей школьной библиотеки можно воспользоваться СУБД реляционного или иерархического типа. Заметим, что систематический каталог, которым вы пользуетесь в школьной библиотеке, построен по иерархическому типу.

Разработайте структуры базы данных «Каталог библиотеки» в расчете на реляционную СУБД и на иерархическую СУБД.

Задание 5

При создании структуры базы данных часто можно не только указать тип каждого поля, но и диапазон возможных значений. Например, если создается база данных «Учащиеся школы», то на значения поля «Год рождения» можно наложить ограниче­ние, чтобы возраст учащихся был от 6 до 18 лет. Для кого такого рода ограничения предназначены в большей сте­пени — для администратора БД или ее пользователя? Выполне­ние какого требования к БД обеспечивают эти ограничения? От­вет обоснуйте.



Есть ли разница между понятиями «информация» и «данные» по отношению к базам данных?

Есть ли разница между тезаурусом некоторой предметной области и банком данных этой же области?

Примечание. Тезаурус (общественный, коллективный, индивидуальный) — упорядоченная совокупность знаний о данной предметной области, которыми на определенный мо­мент располагает общество, коллектив или индивидум.



Использование модели данных при работе с БД неизбеж­но по нескольким причинам.

Во-первых, модель дает общий язык пользователям, рабо­тающим с данными.

Во-вторых, модель может обеспечить предсказуемость ре­зультатов работы с данными. Работающий с базой может предвидеть, какого сорта он получит результат в результате выполнения его запроса.

За время существования разработок программных систем предложено много различных моделей разной степени рас­пространенности .



Реляционная модель и СУБД.

Не будучи хронологически первой, наиболее популярной с начала 80-х годов была и до сих пор остается реляционная модель данных.

В реляционной модели считается, что все данные ИС представлены в виде таблиц.

В рамках реляционной теории имеется список операций, которые можно осуществлять над таблицами таким обра­зом, чтобы в результате выполнения операции снова полу­чить реляционную базу данных. Обычно это следующие опе­рации:

•  базовые операции:

•    ограничение — исключение из таблицы некоторых строк;

•    проекция — исключение из таблицы некоторых столб­цов;

•    декартово произведение — из двух таблиц получается третья по принципу декартова произведения двух мно­жеств строк;

•    объединение — объединение множеств строк двух таб­лиц;

•    разность — разность множеств строк двух таблиц;

•    присвоение — именованной таблице присваивается зна­чение выражения над таблицами;

•  производные операции:

•    группа операций соединения;

•    пересечение — пересечение множеств строк двух таб­лиц;

•    деление — позволяет отвечать на вопросы типа: «какие студенты посещают все курсы?»;

•    разбиение — позволяет отвечать на вопросы типа: «ка­кие пять служащих в отделе наиболее оплачиваемы?»;

•    расширение — добавление новых столбцов в таблицу;

•    суммирование — в новой таблице с меньшим, чем в ис­ходной, числом строк, строки получены как агрегиро­вание (например, суммирование по какому-то столбцу) строк исходной.

Помимо основных таблиц, изначально присутствующих в БД, приведенные операции позволяют получать выводимые таблицы — «представления».

Другие модели.

Реляционная модель данных, несмотря на ее достоинст­ва, совсем не идеальна. В ряде случаев она не позволяет ясно (или вовсе не позволяет) отразить особенности предмет­ной области.



Моделью данных, привлекающей внимание с конца 80- х годов, является объектная, или объектно-ориентирован­ная модель. Основными понятиями, с которыми оперирует эта модель, являются следующие:

•     объекты, обладающие внутренней структурой и однознач­но идентифицируемые уникальным внутрисистемным ключом;

•     классы, являющиеся, по сути, типами объектов;

•     операции над объектами одного или разных типов, назы­ваемые методами;

•     инкапсуляция структурного и функционального описа­ния объектов, позволяющая разделять внутреннее и внешнее описания (в терминологии предшествовавшего объектному модульного программирования — модуль­ность объектов);

•     наследуемость внешних свойств объектов на основе соот­ношения « класс-подкласс ».

К достоинствам объектно-ориентированной модели отно­сят:

•      возможность для пользователя системы определять свои ''сколь угодно сложные типы данных (используя имею­щийся синтаксис и свойства наследуемости и инкапсуля­ции);

•      наличие наследуемости свойств объектов;

•  повторное использование программного описания типов

объектов при обращении к другим типам, на них ссылаю­

щимся.

К объектно-ориентированным СУБД относятся ONTOS, GemStore, UniSQL и др.

Еще одной моделью данных, имеющей конкретную реа­лизацию (InfoModeller), является модель объектов-ролей, предложенная еще в начале 70-х годов, но востребованная лишь недавно. В отличие от реляционной модели в ней нет атрибутов, а основные понятия — это объекты и роли, опи­сывающие их. Роли могут быть как «изолированные», при­сущие исключительно какому-нибудь объекту, так и суще­ствующие как элемент какого-либо отношения между объектами. Модель служит для понятийного моделирова­ния, что отличает ее от реляционной модели. Имеются и другие отличия и интересные особенности: например, для нее помимо графического языка разработано подмножество естественного языка, не допускающее неоднозначностей, и, таким образом, пользователь (заказчик) не только общает­ся с аналитиком на естественном языке, но и видит пред­ставленный на том же языке результат его работы по фор­мализации задачи. (Можно заметить, что многие пользователи, в отличие от аналитиков, с трудом разбира­ются в описывающих их деятельность рисунках и схемах.) Модель «объектов-ролей» сейчас привлекает большое вни­мание специалистов, однако до промышленных масштабов ее использования, сравнимых с двумя предыдущими, ей пока далеко.



Взаимосвязь моделей данных.

Упомянутые модели данных равносильны в том смысле, что все, выразимое в одной из них, выразимо в остальных. Выбор той или иной модели обусловлен тем, насколько удобно использовать эту модель проектировщику-человеку для работы с реальными жизненными задачами и насколько эффективно можно реализовать работу с конкретной моде­лью на ЭВМ.

§ 2.4. Географические информационные

системы



Пример. Когда вы знакомитесь с новым для вас человеком, то один из первых вопросов часто связан с тем местом, где он родился, где живет. По ответу — названию географи­ческого региона — вы многое можете предположить о характере и привычках нового знакомого, и этот прогноз будет не беспочвенным.

Место обитания накладывает определенный отпечаток на человека. В народной мудрости это отражается в появлении устойчивых словосочетаний: сибирский характер, южный темперамент, северная сдержанность.

Пример. Если человек из Тюменской области, то он, скорее всего, сможет многое рассказать о нефтедобыче и тайге, если из Волгоградской — об истории Сталинградской битвы и особенностях выращивания бахчевых культур.

Это лишь небольшие примеры, которые демонстрируют, что география тесно взаимосвязана с историей, экономикой, политикой, культурой, демографией, геологией и многими другими сферами научной и практической деятельности.

Зная географическое положение какого-либо населенного пункта Земли, можно сделать выводы об уровне жизни насе­ления, структуре занятости, основных экологических проб­лемах, исторически сложившихся традициях и пр.

Существуют профессии, для которых карта — основной и часто единственный источник полной, точной и вполне до­стоверной информации. Это, например, штурманы, воен­ные, строители.

Пример. Возьмем проектировщиков шоссейных дорог. Сколько расчетов и прикидок нужно выполнить им только для того, чтобы выбрать лучший вариант прокладки дороги между двумя населенными пунктами! В этих расчетах приходится учитывать и рельеф местности (крутизна подъемов и спусков), и типы грунта, и требуемый объем земляных работ, и растительность на трассе (за порубку леса или отчуждение пашни полагается платить), и мно­гое другое.


Информацию для расчетов можно получить, или, как говорят географы, снять с крупномасштабной карты местности.

Все реальные материальные объекты (реки и холмы, рощи и плотины) или события, связанные с объектом (полет самолета, изменение русла реки, разрастание города), име­ют координаты на поверхности Земли и их можно отобра­зить на карте. Известно, что карта — это очень наглядный способ описания территории.

В наше компьютеризированное время было бы удивитель­но, если бы компьютеры не использовались и для отображе­ния карт. С компьютерной картой, которую называют циф­ровой (или электронной), работать более интересно, чем с бумажной картой. Компьютерная карта имеет по сравнению с бумажной много дополнительных и полезных свойств: её можно легко масштабировать на экране компьютера, дви­гать в разные стороны, на ней легко рисовать и удалять объ­екты, можно печатать в привлекательном виде любые фраг­менты территории, выбрав объект мышью, запрашивать у компьютера имеющуюся информацию об объекте и т. п.

Первое основное направление применения цифровых карт на практике — автоматизация решения сложных и громоздких вычислительных задач в областях проектирова­ния и строительства, транспорта и связи, экологии и чрез­вычайных ситуаций и пр.

Второе направление — оперативное отображение обстанов­ки. Прежде всего это важно в военном деле, но не только. На­блюдать за постоянно меняющейся обстановкой должны дис­петчеры аэропортов, сотрудники органов гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций и многие другие.

С постоянно меняющейся обстановкой связано и третье направление использования цифровых карт. Речь идет об издании обычных бумажных карт. До сих пор подготовка к изданию даже не очень сложной карты была делом весьма трудоемким — требовалось вручную нанести на пластик ее изображение. Затем, при переизданиях, тем же путем вно-

сились произошедшие изменения. Наличие цифровой карты делает этот процесс почти автоматическим. Стоит только указать, какими условными знаками изображать объекты местности, как карта будет готова к выводу.


Картографу останется только подправить, подчистить (опять-таки на эк­ране) полученное изображение.

Научить машину читать карту — значит представить карту в виде, который легко и просто представлялся бы в памяти ЭВМ и был бы доступен анализу с помощью тради­ционных машинных операций. Здесь можно поступить так же, как в случае обработки изображений, то есть предста­вить карту в виде частой прямоугольной сетки точек, каж­дая из которых кодируется соответствующим цветом, и за­ложить всю последовательность этих кодов в память ЭВМ. Казалось бы, сделать это совсем нетрудно. Но научить ЭВМ анализировать совокупность разноцветных точек (ее стали называть растровой картой) именно как карту не удалось. В сущности, проблема машинного чтения карты не менее сложна, чем одна из главных задач искусственного интел­лекта — распознавание образов.

Другой путь — вместо изображения карты ввести в ЭВМ список всех изображенных на ней объектов, причем каждый из них должен обозначаться кодом, характеризующим тип объекта (например, река, лес, дом, дорога), и числами, опре­деляющими его координаты.

Хорошо, если объект невелик по размеру и его положение можно передать парой координат. А если он (например, река) представляет на карте длинную извилистую линию? Значит, вслед за кодом должна выстраиваться длинная цепочка коор­динат, определяющих положение некоторых точек этой реки. А как часто должны стоять эти точки? Понятно, что чем чаще, тем лучше, но память ЭВМ небеспредельна. Зна­чит, необходимо расставлять эти точки так, чтобы получить расположение объекта с некоторой точностью.

Этот способ компьютерного представления и хранения карты называют цифровой картой в векторной форме, или просто векторной картой.

По способу представления координат объекты векторной карты делятся на точечные (те, которые можно представить одной парой координат), линейные (для их представления по­требуется цепочка координат, определяющих расположение объектов) и площадные (они также представляются цепочкой координат, которые определяют границы этих объектов).



Какие объекты включаются в цифровые карты, целиком зависит от того, для решения каких задач создается карта.

Пример. Если вам надо найти кратчайшие дороги между города­ми, то для этого вполне достаточно цифровой карты, со­стоящей из изображений населенных пунктов и дорог. А для обнаружения мест наиболее частых аварий город­ского водопровода потребуется подробная карта подзем­ных коммуникаций.

Каждый, кто видел обычную топографическую карту, хо­рошо представляет себе, насколько она сложна. Как правило, один лист такой карты содержит изображения десятков ты­сяч объектов. И если нужна достаточно полная цифровая карта такого масштаба, то координаты объектов придется представлять последовательностями, каждая из которых, в свою очередь, может содержать тысячи многозначных чисел.

Поначалу цифровые карты изготавливали с помощью планшетов-кодировщиков. Оператор как бы обводил объек­ты положенной на планшет бумажной карты считывающим устройством, и координаты этих объектов автоматически за­носились в память машины. Чтобы создать цифровую карту таким способом, требовалось иногда до полугода работы.

Потом появились программы-векторизаторы. Помните растровые карты, о которых шла речь выше? Так вот, векто­ризаторы способны выделить и представить в виде последо­вательностей координат линии или пятна, содержащиеся на растре, а иногда и установить, что эта линия или пятно означают. Векторизаторы сняли с человека значительную часть работы, но все равно — создать цифровую карту по всем правилам может лишь человек.

Сами по себе цифровые карты никакого эффекта дать не могут. Увидеть их на экране дисплея и поработать с ними можно лишь с помощью специальных программ. Комплек­сы программных средств, позволяющих решать прикладные задачи с помощью цифровых карт, в сочетании с наборами самих карт называются географическими информационны­ми системами, или геоинформационными системами (ГИС). Отметим, что ГИС как программное обеспечение от­носится к категории сложнейших.



Как осуществляется работа пользователя с геоинформа­ционной системой?

Работая с ГИС, вы выводите на экран компьютера одну или несколько интересующих вас карт (схем, планов и так далее). Пользователь легко может менять детальность изображения, увеличивая или уменьшая отдельные элементы карты.

Пример. Выбрав на карте города нужное здание, вы можете выве­сти его крупным планом и рассмотреть пути подъезда к зданию.

Обычно имеется возможность управлять тематическим составом изображаемой информации.

Пример. На карте полезных ископаемых можно «отключить» ви­димость ненужных в данный момент видов ископаемых ресурсов и речной сети, оставив между тем видимой до­рожную сеть.

Указав объект на карте, можно получить информацию о нем.

Пример. Указав объект недвижимости, можно узнать его стои­мость, имя владельца, состояние объекта и пр. Выбрав находящееся поблизости промышленное предприятие, можно получить данные о его профиле, влиянии на эко­логию района и так далее.

Ряд геометрических характеристик объектов (длину ули­цы, расстояние между городами, площадь лесного массива) можно измерять непосредственно на экране, пользуясь сред­ствами ГИС.

Можно использовать ГИС как поисковую систему. В этом случае пользователь составляет запрос, в котором перечис­ляет интересующие его свойства объектов, а система выде­ляет на карте подходящие объекты.

Пример. Можно потребовать показать на карте земельные участ­ки площадью не менее 10 соток, расположенные не да­лее 3 км от железнодорожной станции и одновременно не далее 1 км от близлежащих водоемов.

Специальные средства позволяют проводить аналитиче­скую обработку данных, а в более сложных случаях — моде­лирование реальных событий. Результаты обработки можно увидеть на экране компьютера.

Пример. Специалисты могут оперативно спрогнозировать воз­можные места разрывов на трассе трубопровода, просле­дить на карте пути распространения загрязнений и оце­нить вероятный ущерб для природной среды, вычислить объем средств, необходимых для устранения последст­вий аварии.


Наиболее сложные технологические реше­ния включают в себя экспертную поддержку и позволя­ ют получать на выходе обоснованное заключение, пригодное для принятия конкретных решений.

Все, что пользователь видит на экране, при необходимо­сти может быть выведено на печатающее устройство и полу­чено в виде твердой копии, либо сохранено в виде стандарт­ного файла изображения и использовано впоследствии в качестве иллюстрации.

В определённом смысле в основе построения ГИС лежит СУБД. Однако, вследствие того, что пространственные дан­ные и разнообразные связи между ними плохо описываются реляционной (табличной) моделью, полная модель данных в ГИС имеет сложный смешанный характер. А вот информа­ция о свойствах объектов (называемая ещё семантической) часто представляется реляционными таблицами.

Большинство прикладных геоинформационных систем предназначены не для домашнего использования, а для ра­боты в крупных организациях и учреждениях, коллективам которых необходимо оперативно обрабатывать большие объёмы пространственной информации. В такой ситуации ГИС должна обеспечивать возможность работы с одним на­бором геоинформационных данных нескольким пользовате­лям (чаще всего в пределах локальной компьютерной сети). При решении геоинформационных задач городского масш­таба возникает необходимость обеспечить доступ к общим пространственным и семантическим данным разным пред­приятии и городским службам. Решение же геоинформаци­онных задач глобального характера возможно при использо­вании ГИС, размещенных не на одном, а на нескольких мощных компьютерах. В настояще время широко разраба­тываются геосистемы, использующие возможности Интер­нета.

Наиболее популярные ГИС: Arclnfo, Arcview, MGE, Geo-rnedia, Maplnfo, SICAD, Autodesk. Среди ГИС, работающих в среде Интернет специалисты отмечают такие средства для web-картографирования: ArcView Internet Map Server, Ma-pObjects IMS, MapXsite, MapXtreme, MapGuide, GeoMedia Web Map и др.



Отметим, что если вы поклонник компьютерных игр, то с ГИС вам приходилось не раз работать. Примером ГИС (хотя и очень упрощённой) можно считать игру SimCity, где игра­ющий строит город, а программа имитационного моделиро­вания территории показывает состояние различных город­ских служб и ресурсов (в том числе людских).

Рис. 2.4.1

Пример

цифровой

карты



Географические информационные системы (геоинформа­ционные системы, ГИС) — это комплексы программных средств, позволяющие решать прикладные задачи с помо­щью цифровых карт, в сочетании с наборами самих карт.

Геоинформационные системы призваны обеспечить эф­фективную обработку информации о самых разнообразных объектах на территории. Они предназначены для сбора, хра­нения, поиска и манипулирования данными о территориа­льных объектах.

Геоинформационные системы — это компьютерные сис­темы, позволяющие эффективно работать с пространственно распределенной информацией. Они являются расширением концепции баз данных, дополняют их наглядностью пред­ставления и возможностью решать задачи пространственно­го анализа.

Цифровая карта в векторной форме — построенная по четко зафиксированным правилам последовательность объ­ектов, представленных своими кодами и координатами.

Цифровые карты, являющиеся основой ГИС, обеспечива­ют: • точную привязку, систематизацию, отбор и объединение

всей поступающей и хранимой информации (единое ад­ресное пространство);

•     комплексность и наглядность информации для принятия решений;

•     возможность динамического моделирования процессов и явлений;

•     возможность автоматизированного решения задач, свя­занных с анализом особенностей территории;

•     возможность оперативного анализа ситуации в экстрен­ных случаях.

Построение ГИС основывается на идеях баз данных с раз-вивитием этих идей.

Модель данных в ГИС имеет сложный смешанный харак­тер: атрибутивная (семантическая) информация об объектах часто представляется реляционными таблицами, а про­странственные данные организуются специальным образом (послойным, объектно-ориентированным и пр.


— различ­ным для разных ГИС).

Основные направления применения ГИС:

•     автоматизация решения сложных и громоздких вычисли­тельных задач (проектирование, строительство, транс­порт, связь, экология, чрезвычайные ситуации, создание кадастров земель и природных ресурсов и т.п.);

•     оперативное отображение обстановки (военное дело, дис­петчерские аэропортов, органы гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций и др.);

. • издание обычных бумажных карт;

•     историческое, социологическое, демографическое и др. исследования изменений, происходящих на данной тер­ритории;

•     имитационное моделирование пространственных процес­сов;

•     управление производственными процессами в рамках ав­томатизированных систем управления (АСУ). Возможности, предоставляемые пользователю ГИС:

•     масштабирование карты на экране компьютера;

•     дополнение и удаление объектов с карты;

•     печать в заданом виде любых фрагментов территории;

•     запрещение или разрешение в зависимости от решаемой задачи вывода на экран объектов определённого класса.

•     вывод атрибутивной информации об объекте (его свойств, характеристик и пр.);

•     обработка информации об объектах статистическими ме­тодами и отображение результатов такого анализа непо­средственным «наложением» их на карту.



Задание 1

Ответьте на вопросы:

а) Какой компонент геоинформационных систем можно рассмат­

ривать как системообразующий?

б) Почему эти системы получили название географических?

Пусть вся информация, которую мы можем получить об объек­

тах, представленных на цифровой карте, носит только историче­

ский характер. Можно ли по аналогии назвать систему, основой

которой является эта карта, исторической информационной сис­

темой?



в)  Верно ли, что нельзя найти реальный материальный объект

или событие, связанное с объектом, которые бы не имели коор­

динат на поверхности Земли и которые нельзя было бы отобра­

зить на карте?

Задание 2

Данные, накапливаемые человечеством о реальных объектах и событиях нашего мира, в той или иной мере содержат «простран­ственную» составляющую (постоянные или переменные про­странственные координаты).

Для каких из перечисленных ниже объектов и явлений это утверждение справедливо?

а)  поля и рощи;

б)   граждане государства;

в)  здания и сооружения;

г)   транспортные магистрали;

д)  инженерные коммуникации;

е)  движущийся поезд, летящий самолёт и плывущий пароход;

ж)   деталь и изделие, перемещаемые на территории заводского

цеха;

з)научная теория; и) компьютерная сеть; к) грозы и снегопады.

Задание 3

Автомобилисты практически всегда имеют в салоне атлас дорог. По оценкам специалистов в недалеком будущем он будет заменен компьютером, на дисплее которого этот атлас можно будет на­блюдать даже в процессе движения.

Опишите, как вы себе представляете электронный атлас автомо­бильных дорог. Не забудьте, что автомобиль кроме электронного

атласа должен быть оснащен системами глобального позициони­рования.

Системы глобального позиционирования (GPS) — спутниковые системы, благодаря сигналам от которых небольшие специаль­ные наземные приёмники показывают координаты своего место­нахождения.

Задание 4

С помощью электронного глобуса можно сравнить координаты границ частей света между собой.

Вы знаете, что северная граница США находится на широте Кие­ва, а южная оконечность Африки симметрична отностельно эк­ватора острову Крит?

Придумайте другие географические головоломки, которые можно легко решить с помощью цифровых карт Земли. Определите, ка­кими средствами для решения этих задач должны обладать ГИС, какие возможности они должны предоставлять пользователю.

Задание 5

В среде ГИС удобно отображать генпланы заводов, поэтажные планы цехов, помещений, технологические схемы движения из­делий между технологическими подсистемами, моделирование технологических процессов, развёрнутых в пространстве и т.


п. Определите, для решения каких задач могут использоваться та­кого рода карты. Приведите примеры, когда использование ГИС в управлении предприятием дает значительные преимущества по сравнению с использованием для этих же целей СУБД тради­ционного типа.



Географические информационные системы появились в 1960-х годах XX века как инструменты для отображения географии Земли и расположенных на ее поверхности объ­ектов. При этом использовались компьютерные базы дан­ных. Следы самой первой геоинформационной системы те­ряются в недрах Министерства обороны США, сотрудники которого использовали ГИС для того, чтобы ракета, летя­щая в сторону противника, попала в этого самого противни­ка как можно точнее. Правда, существует и альтернативная версия: согласно ей, первая ГИС была создана в Канаде и первоначально использовалась в основном для целей земле­устройства.

В начале 70-х годов ГИС использовались для вывода ко-ординатно-привязанных данных на экран монитора и для печати карт на бумаге, чем значительно облегчили жизнь специалистам, прежде занятым традиционной бумажной картографией.

В 80-х годах появились системы управления пространст­венными базами данных, целью которых было связать сис­темы управления базами данных и компьютерное картогра­фирование. В этих системах пользователь уже мог, указав на объект на карте, получить некую содержательную инфор­мацию. Спрос на тематическую картографическую информа­цию заставил обратить внимание на проблему сбора данных. Результатом стала интегрированная среда: данные дистан­ционного зондирования, цифровая модель местности, карта дорог, геологическая карта и все прочие виды и типы карт мирно сосуществовали в рамках одной системы.

Одна из самых внушительных программ цифрового кар­тографирования осуществляется сегодня Федеральной служ­бой геодезии и картографии России. С 1993 года ведется ра­бота по созданию цифровых топографических карт, то есть наиболее полных и точных карт, территории нашей страны.





К основным направлениям развития современных ГИС относят:

1)       интеграцию систем пространственного позиционирова­ния (GPS) и ГИС;

2)   интеграцию ГИС с реляционными и сетевыми базами данных;

3)   сетевые технологии, web-картографирование и ГИС-по-Интернет.

Пользователям требуются новые ГИС, позволяющие рабо­тать с пространственными данными в полевых условиях, од­ним из свойств работы в которых является определение гео­графических координат объекта, его высоту над уровнем моря, скорость, направление движения и другие параметры. Все эти данные должны интегрироваться в ГИС в реальном масштабе времени.

Системы географического позиционирования (GPS) — спутниковые системы, благодаря сигналам от которых небо­льшие специальные наземные приёмники легко могут пока­зывать координаты своего местонахождения. С помощью GPS объект может определить свои координаты на местнос­ти с погрешностью от сотен метров до миллиметров. Такими приемниками оснащаются самолеты и морские суда, их бе­рут с собой в поход туристы.

Легко представить, как комфортно чувствуют себя штур­маны кораблей (в том числе речных), где есть GPS-приёмник и ГИС с картой морей и рек. Нет никакой нужды определять своё местоположение по звёздам.

Если приёмник GPS связать с автомобильной ГИС, на ко­торой отображена карта, то водителю на экране автомобиль­ного компьютера можно наблюдать своё местоположение и направление движения. Если в ГИС ещё и задан планируе­мый маршрут, то весь такой комплекс может даже преду­преждать водителя, когда ему нужно свернуть и куда.

Наиболее быстро разивающимся направлением развития ГИС является использование сетевых технологий, web-кар­тографирование и ГИС-по-Интернет. Объединение двух технологий, неспроста, видимо, появившихся практически одновременно, привело к тому, что ГИС обрела принципиа­льно новые возможности. Программный продукт, возник­ший в результате слияния ГИС и Интернета носит название ГИС-по-Интернет и отличается от стандартных ГИС тремя принципиальными моментами:



•     ГИС-по-Интернет может использоваться несколькими по­льзователями одновременно;

•     данные могут храниться не на одной машине, а на неско­льких, что позволяет резко увеличить максимальный объем хранимых данных и, кроме того, использовать для анализа данные из нескольких источников одновременно;

•     ГИС и ее пользователи могут находится на сколь угодно большом расстоянии друг от друга.

Эти отличия от традиционной геоинформационной систе­мы являются значительными преимуществами и позволяют использовать ГИС в принципиально новом качестве: из ин­струмента пространственного анализа ГИС превращается в инструмент управления пространственно распределенными проектами.

2.5. Системы искусственного интеллекта



Попытки формализовать мышление человека, построить адекватную модель рассуждений, выявить способы творче­ского разрешения проблемных ситуаций предпринимались учеными с древних времен. Платон, Аристотель, Сенека, Р. Декарт, Г. В. Лейбниц, Дж. Буль, Н. Лобачевский и мно­гие другие исследователи стремились описать мышление как набор некоторых элементарных правил и операций, смоделировать интеллектуальную деятельность.

Искусственный интеллект (ИИ) как самостоятельное научное направление появился во второй половине XX века. Во многом это было связано с развитием кибернетики, кото­рая изучает управление и связь в сложных системах, в том числе управление (а также самоуправление, самоорганиза­цию) в такой системе, как человек, и в социальных систе­мах. Управление связано с принятием решений на основе анализа, сравнения, переработки информации, выдвижени­ем предположений, доказательством правильности гипотез, то есть с теми операциями, которые традиционно относятся к области интеллектуальной деятельности.

Исследования в области ИИ развиваются по двум основ­ным направлениям. Это связано с тем, что ответить на во­прос, что такое интеллектуальная система, можно двояко.



С одной стороны, систему можно считать интеллектуаль­ной, если процесс ее «рассуждений», способы формирования разумного поведения подобны естественному мышлению. В этом случае искуственный интеллект создается на основе скурпулезного изучения и моделирования принципов и кон­кретных особенностей функционирования биологических объектов.

С другой стороны, систему можно считать интеллектуа­льной, если достигнутый ею результат подобен результату, который в тех же условиях получает человек. Что касается внутренних механизмов формирования поведения, то разра­ботчик ИИ вовсе не должен копировать особенности «живых аналогов ».

Первое направление, которое чаще называют искусст­венным разумом, использует данные о нейрофизиологиче­ских и психологических механизмах интеллектуальной дея­тельности. Разработчики стремятся воспроизвести эти механизмы с помощью технических устройств.

Второе направление, называемое машинным интеллек­том, рассматривает продукт интеллектуальной деятельно­сти человека (решение задач, доказательство теорем, игры со сложной стратегией и пр.), изучает его структуру и стре­мится воспроизвести этот продукт средствами вычислитель­ной техники. Успехи этого направления тесно связаны с развитием компьютеров и искусством программирования.

Оба направления активно используют методы моделиро­вания — имитационного и структурного, математического и компьютерного и др.

Пример. В замечательной книге «Маленькая энциклопедия о большой кибернетике» В. Пекелис, описывая исследо­вания в области бионики, задает вопрос: мог ли чело­век пройти мимо заманчивой идеи — создать своими руками то, что уже создала природа? Тем более, что он подмечает много преимуществ в творениях природы перед своими собственными созданиями. При этом уче­ные стремятся не к слепому подражанию, не к заимст­вованию всех характеристик биологических объектов, а к критическому, строгому отбору только полезных для техники свойств. Моделировать деятельность жи­вых организмов интересно и нужно, особенно те функ­ции, которые повышают гибкость, надежность, эконо­мичность системы или процесса.



Самой сложной биологической системой, выполняющей разнообразные функции по переработке сигналов и управле­нию, издавна признана нервная система. Многие ее особен­ности связаны со структурными особенностями нервных клеток — нейронов и нейронной сетью, поэтому они нередко являются объектами моделирования при иследованиях в об­ласти искусственного интеллекта.

Кора больших полушарий головного мозга человека со­держит около 14 миллиардов нейронов, образующих слож­нейшее переплетение связей. Устройство и законы функцио­нирования самого нейрона также очень сложны, что позволяет использовать для его описания только упрощен­ные модели. Такие модели носят название нейроноподобных сетей. Используются они для построения систем управления различными робототехническими устройствами. Нейронопо-

добные сети являются устройствами параллельной обработ­ки информации и имеют преимущества при построении сис­тем, предназначенных для работы в реальном масштабе вре­мени.

Пример. Первый в нашей стране транспортный робот ТАИР с сете­вой системой управления был построен еще в 1975 году. Он мог целенаправленно двигаться в естественной среде (в парке), объезжать препятствия, избегать опасных мест, поддерживать внутренние параметры в заданных преде­лах. При этом робот достигал цели с минимальными энергетическими и временными затратами. Нейронопо-добная сеть, составляющая основу управления, содержа­ла 100 узлов и отвечала за шесть видов деятельности: рас­познавание и оценку ситуации, решения, маневры верхнего и нижнего уровня, элементарные двигательные действия. Исследования ТАИРа и его «последователя» — лабороторного робота МАЛЫШ, обладающего более раз­витой системой технического зрения и нейроноподобной сетью, обрабатывающей данные восприятия, стали осно­вой построения промышленного транспортного робота широкого назначения ГРУЗ-2Т.

Существующие и разрабатываемые в настоящее время ро­боты значительно отличаются друг от друга по своему назна­чению и функциональным возможностям.


Некоторые из них имеют системы восприятия визуальной, аудиальной, такти­льной информации из внешней среды и системы воздействия на внешние объекты — различные манипуляторы, захваты, толкатели и пр. Многие роботы снабжаются системами, обес­печивающими их перемещения — это колесные, плавающие, летающие, шагающие платформы и аппараты. Роботы, снаб­женные системами целеполагания и планирования действий, а также системами коммуникации с человеком-оператором относятся к классу роботов с искуственным интеллектом. Разработка таких роботов ведется в настояще время.

Особое внимание в исследованиях по машинному интел­лекту уделяется проблемам распознавания образов и орга­низации речевого «общения».

Одна из удивительнейших способностей человека — спо­собность узнавать. Едва бросив взгляд, мы узнаем, что перед нами кот или собака, корабль или бабочка, буква «ч» или «у». Узнаем, как правило, безошибочно, будь то сам «ориги­нал» или его уменьшенное или увеличенное изображение. Способностью узнавать человек обладает испокон веков. И все-таки до сего времени ученые в точности не знают, как же человек узнает.

Пример. Попробуйте объяснить, по каким формальным призна­кам вы отличаете кота от собаки. Спутаете ли вы их, если оба они спят, свернувшись клубочком? По каким признакам вы их отличите теперь?

Ученые считают, что восприятие окружающего мира в форме образов дают возможность человеку (и животным) бо­лее экономно использовать память.

Задачи распознавания образов очень разнообразны. Наи­более простые из них решаются, например, в программах оптического распознавания символов (OCR — optical charac­ter recognition), предназначенных для ввода печатного или рукописного текста, в частности, с помощью сканера. Распо­знавание символов, даже будучи «наиболее простым» в классе задач распознавания образов, тем не менее достаточ­но сложны для их формализованного описания.

Пример На рис. 2.5.1. приведены различные изображения буквы «А».


У них разные начертание, цвет, наклон. Какие формальные признаки, присущие только этой букве и никакой другой, можно выделить? Просто ли перевести их на строгий алгоритмический язык?

Рис. 2.5.1

Изображения буквы «А»

В робототехнике распознавание образов осуществляется системами технического зрения. Они используются в систе­мах технического контроля для обнаружения дефектов в за­готовках и изделиях, в станках с программным управлени­ем при управлении позиционированием деталей, сборкой, сваркой и т. п. В широко разрабатывающихся сейчас алго­ритмах по распознаванию и «пониманию» сложных сцен, включающих несколько произвольно расположенных в про­странстве трехмерных объектов, используется информация о расположении и конфигурации теней, полутонов, об осо­бенностях отражения света материалами различных текстур (металл, дерево, ткань) и т. п.

Автоматическое распознавание речи необходимо для со­здания средств речевого ввода команд и текстов, автомати­ческого перевода, реферирования текстов, построения спра­вочных и информационно-поисковых систем. Синтез речи является одним из функциональных узлов различных робо­тов связи.

Пример. Существуют системы, которые могут сообщение, при­сланное по электронной почте, преобразовать в «голосо­вое» и передать по нужному телефону в заданный проме­жуток времени.

Другие системы по названному телефонному номеру (входящему в зараннее определенный список) обеспечи­вают услуги выдачи адресов, маршрутов проезда и т. п.

Интересна история исследований по машинному интел­лекту.

Практически с момента появления ЭВМ появился инте­рес к автоматизации решения трудноформализуемых задач, в частности, процесса доказательства теорем, к познанию за­кономерностей творческой деятельности.

С самого начала использования ЭВМ для решения задач стало ясно, что одними точными математическими метода­ми не обойтись. Для многих задач, которые люди умеют ре­шать (играть в шахматы, сочинять стихи, строить научные теории), точных методов не существует.


В этом случае мож­ но попробовать воспроизводить компьютерными средствами те правила и приемы, которыми пользуется человек при ре­шении аналогичных задач. Эти специфические для человека правила и приемы называются эвристиками, а методы ре­шения задач, опирающиеся на них, эвристическими мето­дами.

Компьютеры позволяют изучать эвристическую деятель­ность человека с помощью моделей. Среди них важную роль занимают игры, особенно, шахматы, которые выступают «пробным камнем» моделирования мышления. В процессе шахматной игры человек анализирует множество условий и оценивает множество возможностей: на 64 клетках шахмат­ной доски возникает огромное число комбинаций фигур. Ко­нечно, человек перебирает не все возможные варианты, он пользуется выработанной стратегией. Аналогичные модели перебора множества возможных вариантов возникают при решении самых разнообразных задач, например, при поиске пути в лабиринте или определение стратегии размещения ценных бумаг.

На компьютере модели поведения человека в ситуации вы­бора из множества вариантов, реализуются с помощью эври­стического программирования. Главное в эвристической программе — стратегия поиска решений. В процессе выполне­ния программы машина по результатам промежуточных дей­ствий как бы судит о своей деятельности, дополнительно соби­рает необходимую ей информацию. Эвристические программы

не рассматривают вариантов бесперспективного поиска, а ищут решение только в том направлении, где оно возможно.

Эвристическое программирование используется при созда­нии систем искусственного интеллекта, называемых решате­лями задач. Обычно программы-решатели строятся для за­дач, связаных с преобразованием ситуаций, когда заданы исходная и желаемая ситуация, а также набор операторов или действий, которые могут строго определенным образом изменять ситуации. Чаще всего решатели используются как составная часть систем автоматизации управления сложны­ми объектами, в частности, роботами.



К системам ИИ относятся и системы машинного перево­да, которые включают в себя лингвистические описания входного и выходного языков, базы данных — словари, ал­горитмы, на основе которых осуществляется непосредствен­но перевод. Первые системы машинного перевода осуществ­ляли перевод пословно, не «вникая» в смысл предложения. Предназначены они были для перевода технической доку­ментации, патентов и т. п. Развитые системы машинного перевода работают по многоэтапной схеме. Основные эта­пы — это анализ переводимого (исходного) текста и синтез перевода. Перевод осуществляется обычно пофразно.

Этапы анализа таковы:

•     выделение из текста очередной фразы;

•     лексический анализ — выделение слов и частей речи;

•     поверхностный синтаксический анализ — выделение чле­нов предложения;

•     глубинный синтаксический анализ, учитывающий смыс­ловые связи между словами.

В результате анализа строится внутреннее представление фразы, отражающее ее смысл.

Синтез перевода включает следующие этапы:

•     подбор слов выходного языка для передачи внутреннего представления фразы;

•     расстановка слов в нужном порядке с извлечением из сло­варя внешней лексической формы слов;

•  формирование окончательного вида переведенной фразы.

Почему машинный перевод относится к классу систем ис­

кусственного интеллекта?  Одна из причин  —  многознач­

ность большинства естественных языков, когда смысл фра­

зы можно определить только из контекста.

Пример. Можно ли однозначно понять и перевести следующие фразы вне контекста?

«Не валяй дурака»; «Вот где собака зарыта»; «Остался с носом»;  «Он на этом собаку съел».

Одной из ключевых проблем создания систем ИИ являет­ся проблема представления и использования знаний о той предметной области, в которой система решает те или иные задачи. Общий круг задач, решаемых в этой связи, относит­ся к разделу ИИ, называемому инженерией знаний. Важ­ным элементом любой системы управления являтся база знаний.


Идея баз знаний сформировалась в ходе исследова­ний по созданию принципов и методов работы с большими базами данных. Оказалось, что эффективность использова­ния баз данных может быть существенно повышена, если связывать хранящуюся информацию не только за счет форм (таблиц, списков, деревьев), но и за счет тех отношений, ко­торые существуют между фактами. Причем, отношения эти должны быть не случайными, ситуативными, а отражать су­щественные связи объекта. Такие базы данных получили название интеллектуальных баз данных или баз знаний.

Знания о предметной области и способах решения задач из нее могут быть декларативные и процедурные. Декла­ративные знания описывают объект (отвечают на вопросы типа: «Что есть X?», «Как связаны X и Y?», «Почему X?»). Процедурные знания описывают последовательность дейст­вий, которые могут использоваться при решении задач (от­вечают на вопросы типа: «Как сделать X?»).

Базы знаний строятся на основе моделей, разработанных в когнитивной психологии (психологии познания). Основ­ных моделей три: логическая, сетевая, продукционная.

Логическая модель широко использует аппарат матема­тической логики. Декларативные знания представляются в виде формул, а использование логических операций позво­ляет записать процедурные знания.

Пример. Суждение «Я обязательно поеду на матч, если достану билет или меня пригласит товарищ и если не будет до­ждя» можно записать следующим образом:

(A v В) л чС => D. Здесь:

А — «Я достану билет»; В = «Меня пригласит товарищ»; С = «Будет дождь»; D = «Я поеду на матч»; v — логическая операция «или»;

л — логическая операция «И»; -1 — логическая операция «НЕ»; => — логическая операция «ЕСЛИ..., ТО...». Возможна и такая форма записи: ( ИМЕТЬ (я, билет) v ПРИГЛАСИТЬ (товарищ, я) ) л -, ИМЕТЬ МЕСТО (дождь) => ПОЙТИ (я, матч).

В основе сетевой модели лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними.


Знания, пред­ ставленные таким образом, носят название семантические сети.

Пример. Фраза «девочка ищет в комнате большой красный мяч, который лежит под письменным столом» может быть представлена в виде семантической сети, изображенной на рис. 2.5.2.

Рис. 2.5.2

Семантическая сеть

Заметим, что блок-схемы алгоритмов также представля­ют собой семантические сети. Вершины этих сетей — проце­дуры, а дуги означают действие «перейти к процедуре» («пе­редать управление процедуре»).

Понятия, входящие в сеть, описываются в виде фреймов. Фрейм — это минимально возможное (так, чтобы не «поте­рялся» сам объект) описание сущности какого-либо явле­ния, процесса, ситуации. Компоненты фрейма называются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки слотов, при­чем исключение из фрейма любого слота делает его непол­ным, иногда бессмысленным.

Пример

Описание фрейма	«Заполненный» фрейм
(фрейм-прототип)	(фрейм-экземпляр)
Битва = <кто?> <с кем?> <ког-	Битва 1 = <СССР> <Германия>
да?> <где?> <результат>	<декабрь 1941> <Сталинград> <победил>
	Битва2 = <Иван Царевич>
	<Кощей Бессмертный> <утром>
	<в чистом поле> <победил>
Книга = <Автор(ы)> <назва-	Книга1 = <Стругацкий А., Стругацкий Б.>
ние> <жанр> <издательство>	<Понедельник начинается в субботу>
<год издания> <кол-во стр.>	<Фантастические повести> <Москва: Дет-
	ская литература> <1987> <496>

Описание фрейма                                  «Заполненный» фрейм

______ (фрейм-прототип)__________________ (фрейм-экземпляр)____________

Битва = <кто?> <с кем?> <ког-     Битва1 = <СССР> <Германия>

да?> <где?> <результат>                   <декабрь 1941> <Сталинград> <победил>

Битва2 = <Иван Царевич> <Кощей Бессмертный> <утром>



______________________________ <в чистом поле> <победил>_______________

Книга = <Автор(ы)> <назва-          Книга1 = <Стругацкий А., Стругацкий Б.>

ние> <жанр> <издательство>       <Понедельник начинается в субботу>

<год издания> <кол-во стр.>         <Фантастические повести> <Москва: Дет-

______________________________ екая литература> <1987> <496>___________

Основу продукционной модели составляют множества продукций — правил вывода. В наиболее простом виде про­дукция записывается как стандартное выражение, включа­ющее в себя конструкцию «если..., то...». Это выражение носит название ядра продукции. Например: «Если ввел не­верный символ, нажми клавишу «—>». Кроме ядра в про­дукцию» как правило, входит еще условие. Оно определяет те ситуации, в которых можно использовать указанное пра­вило. Только что рассмотренная продукция будет более определенной, если к ней добавить условие «Вводится текст с клавиатуры компьютера».

Пример

Форма продукции	Продукция
(краткая)
Имя продукции:	Определение вида треугольника:
При выполнении усло-	Известно, что а, Ь, с — длины сторон треугольника;
вия С имеет место: если А, то В	если а2 + Ъг = с2, то треугольник прямоугольный
Поведение при пожаре:
	Вы находитесь дома и у вас есть телефон и телефон
	работает;
	если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожар-
	ную команду по телефону 01

Форма продукции                                              Продукция

______ (краткая)______________________________________________________

Имя продукции:                  Определение вида треугольника:

При выполнении уело-     Известно, что а, Ь, с — длины сторон треугольника;

вия С имеет место:              если а2 + Ъг = с2, то треугольник прямоугольный______

если А, то В                         Поведение при пожаре:

Вы находитесь дома и у вас есть телефон и телефон работает;



если в доме вспыхнул пожар, то вызывайте пожар-

______________________ ную команду по телефону 01______________________

Наиболее динамично развивающимися системами искус­ственного интеллекта являются экспертные системы и си­стемы поддержки принятия решений.

Экспертная система (ЭС) — вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конк­ретной предметной области и которая в пределах этой облас­ти способна принимать решения, качество которых соответ­ствует решениям, принимаемым экспертами-людьми.

Пример. Человека с самого начала не устраивала возможность за­давать компьютеру лишь вопросы типа: «Чему равен си­нус 10 радиан?» Хотелось бы получать ответы на вопро­сы: «Что случилось с этим больным?»; «Имеет ли смысл бурить скважину в этом месте?»; «Были ли случаи по­добного применения патентного права?»; «Каково моле­кулярное строение этого вещества?»; «Почему падает спрос на эту продукцию?».

Экспертные системы имеют в своем составе обширную базу данных — факты выбранной предметной области, а также базу знаний, в которой отражены профессиональные навыки и умения специалистов высокого уровня в данной области.

Основу квалификации эксперта, кроме формализованных знаний, составляют трудноформализуемые эвристические приемы, догадки, интуитивные суждения и умения делать выводы, которые сам эксперт может не вполне осознавать. Поэтому создание экспертных систем — длительный и сложный процесс. Заполнение базы знаний — наиболее тру­доемкий этап. Разработку структуры и наполнение базы знаний осуществляет инженер по представлению знаний. Он работает в тесной связи с одним или несколькими эксперта­ми. Вместе они подробнейшим образом определяют, какими должны быть правила вывода, как они взаимосвязаны меж­ду собой, по возможности устраняют противоречия в мнени­ях экспертов, находят аналогии, вырабатывают метаправи­ла (то есть правила, описывающие, каким образом другие правила должны быть использованы или модифицированы), строят разветвленные сети логических выводов и многое другое.



Экспертная система должна обладать следующими свой­ствами:

•     должна иметься способность рассуждения при неполных и противоречивых данных;

•     дожна иметься способность объяснять цепочку расужде-ний понятным для пользователя способом;

•     факты и механизмы вывода должны быть четко отделены друг от друга;

•     система должна быть «самообучающейся», то есть выво­ды, полученные при решении задачи, должны включать­ся в базу знаний для решения других задач;

•     на выходе ЭС должна выдавать не таблицу чисел или гра­фики на экране, а четкий совет;

•     быть экономически выгодной.

Пример. Одна из самых известных в мире консультационных ЭС — MYCIN, предназначенная для медицинской диа­гностики инфекционных заболеваний крови, сопостав­ляет с помощью правил симптомы исследуемой болезни с симптомами болезней, накопленных в базе знаний. Врач отвечает на запросы ЭС о симптомах болезни, а за­тем, получив достаточно фактов, ЭС помогает врачу по­ставить диагноз и дает рекомендации по лечению.

На рис. 2.5.3 представлена типовая структура экспертной системы.

Рис. 2.5.3

Структура

экспертной

системы



Искусственный интеллект (artificial intelligence) — вос­произведение отдельных умственных действий компьютер­ными средствами.

Системы искусственного интеллекта — технические сис­темы, воспроизводящие отдельные аспекты человеческого интеллекта, реализованные в компьютерных программах посредством специальных логических систем.

Основные направления исследований в области искусст­венного интеллекта:

•     моделирование биологических систем;

•     моделирование умственной деятельности.

Сферы применения систем искусственного интеллекта:

•     робототехника;

•     экспертные системы;

•     создание универсальных решателей задач;



•     перевод с одного языка на другой, реферирование тек­стов;

•     создание интеллектуального интерфейса, обеспечивающе­го удобный диалог пользователя с компьютером. Основные задачи, решаемые системами искусственного

интеллекта;

•     распознавание образов;

•     распознавание звуков, в частности речи;

•     синтез речи;

•     анализ и синтез текстов;

•     представление и использование знаний о предметной об­ласти;

•     моделирование рассуждений;

•     объяснение выбора действий;

•     прогнозирование развития процесса;

•     диагностика критических ситуаций;

•     оптимизация процессов и др.

Ключевым термином искусственного интеллекта являет­ся термин «знание».

База знаний (knowledge base) — семантическая модель, предназначенная для представления в компьютере знаний, накопленных человеком в определенной предметной облас­ти. Является основной составной частью интеллектуальных и экспертных систем.

Информация в базе знаний — это все необходимое для по­нимания, формирования и решения проблемы.

Компоненты базы знаний — факты (данные) из предмет­ной области; специальные эвристики или правила, которые позволяют получать новые факты при решении проблемы; метаправила (правила о правилах) для решения проблем и получения выводов.

Основные модели представления знаний:

•  логическая (на основе использования математической ло­

гики);

•       сетевая (семантические сети);

•       продукционная (на основе правил вывода и условий их применения).

Семантическая сеть — представление знаний посредст­вом графа (сети), вершины (узлы) которого соответствуют понятиям, действиям или объектам предметной области, а соединяющие их дуги отражают отношения между узлами.



Фрейм — описание свойств вершин (узлов) семантиче­ской сети.

Фрейм — минимально возможное описание всех основ­ ных свойств объекта, соответствующего вершине сети. Свой­ства описываются атрибутами (слотами) и их значениями.

Правило вывода — определение рекомендаций, указаний или стратегий поведения в формате «если (условие), то (дей­ствие)» или «если (предпосылка), то (заключение)».

Эксперт — человек, который за годы обучения и практи­ки научился чрезвычайно эффективно решать задачи, отно­сящиеся к конкретной предметной области.

Экспертная система (expert system) — система искусст­венного интеллекта, основанная на знаниях. Она в пределах данной предметной области способна принимать решения, качество которых соответствует решениям, принимаемым экспертами-людьми.

В разработке ЭС принимают участие эксперты и инжене­ры по представлению знаний (инженеры по знаниям).

Компонентами ЭС являются:

•       подсистема приобретения знаний;

•       база знаний;

•       машина вывода (логический блок);

•       подсистема объяснений;

•       подсистема совершенствования вывода (блок самообуче­ния);

•       рабочая память, в которой хранятся текущие рабочие ги­потезы и управляющая информация.



Задание 1

К области искусственного интеллекта относится машинный син­тез осмысленных текстов. Он используется:

•     для налаживания удобного для человека диалога с машиной. Задача — научить ЭВМ воспринимать и «понимать» тексты, указания, команды, вопросы, сформулированные на естест­венном языке, а также адекватно отвечать на них также на естественном языке;

•     для исследования закономерностей художественного творче­ства. Задача — научить ЭВМ «сочинять» стихи, сказки, бас­ни, рассказы.

Сформулируйте, в чем сходство в подходах к решению этих за­дач и в чем различие.


Какие, по вашему мнению, основные про­цедуры должны выполняться в том и другом случае?

Задание 2

Приведите пример декларативных и процедурных знаний, кото­рыми вы обладаете в областях, относящихся:

а) к квадратным уравнениям;

б)  к законам Ньютона.

Подсказка: декларативные знания: «Квадратное уравнение — это многочлен...»; процедурное знание: «Чтобы определить кор­ни квадратного уравнения...»

Задание 3

а) Создайте фрейм-экземпляр текущего занятия по следующему

фрейму-прототипу:

Урок = <дисциплина> <класс> <преподаватель> <день> <но-мер урока> <аудитория>.

б)   Определите слоты фрейма (разработайте фрейм-прототип),

описывающего учебник.

Задание 4

Подготовте реферат на тему «Использование экспертных систем в ...». В качестве предметных областей можно выбрать: военное дело, геологию, инженерное дело, информатику, компьютерные системы, космическую технику, лингвистику, математику, ме­дицину, метеорология, промышленность, сельское хозяйство, управление производстом, физику, химию, электронику, юрисп­руденцию.

Примечание. В списке перечислены те области знания, для кото­рых существуют реально функционирующие ЭС.

Задание 5

Поясните, как вы понимаете фразу, высказанную известным ис­следователем в области информатики Д. А. Поспеловым: «рань­ше ЭВМ «понимали», как надо выполнить введенную в них про­грамму, но «не понимали», что они при этом делают, а с появлением интеллектуальных систем ЭВМ научились «пони­мать», как построить нужную для решения поставленной задачи программу и что эта программа делает».



1.              Можно ли считать машину думающей, если она может читать газету и делать краткий обзор ее содержания?

2.              Можно ли считать техническую систему интеллектуаль­ной, если после некоторого времени «общения» с ней (че­рез посредника) человек не может определить, с кем он общался — с человеком или с машиной?





Первая программа ИИ — «Логик-теоретик», которая до­казывала теоремы в символьной логике, появилась в 1956 году в институте Карнеги (США). Ее авторы А. Ньюэлл, Г. Саймон и Дж. Шоу основывались на идее о том, что мыш­ление следует понимать как механизм для обработки инфор­мации, а решение задач человеком осуществляется путем целесообразного выбора из множества конкурирующих между собой альтернатив. После «Логика-теоретика» авто­ры попытались создать Общий решатель задач. Поставлен­ная цель не была достигнута: оказалось, что класс доступ­ных задач оказался весьма узок. Тем не менее эта программа надолго вошла в арсенал средств искусственного интеллекта, на ее основе отрабатывались приемы эвристиче­ского программирования, была создана база для совершен­ствования решателей задач.

Термин «искуственный интеллект» впервые ввел Дж. Маккарти, автор многих ярких работ по программиро­ванию. Он же организовал первую конференцию по ИИ и начал теоретическую работу, которая привела к созданию языка символьного программирования Лисп (Lisp), ставше­го базовым языком для создания программного обеспечения для систем искусственного интеллекта.

Первые роботы, системы управления которых были по­строены на основе нейроноподобных сетей (на уровне отде­льных нейронов) были разработаны в 60-х годах XX века Л. Сутро, У. Килмером, Дж. Олбусом и др.

Первые машинные стихи появились в 60-х годах XX века. Вот два примера машинных стихотворений:

Пока жизнь создает ошибочные,         Добрый реет шелест,

совершенно пустые образы,         Плачет пустота,

Пока медленное время течет               Слушают качели,

мимо полезных дел,                      И поет беда.

А звезды уныло кружатся в небе,         Стань покорно горе,

Люди не могут смеяться.                      Томно лишь летит,

И прозрачно море, Тайно шелестит. И бежит земная Незаметно тень, Медленно лесная Славит влажный день.

Теоретическую основу моделей представления знаний (а также основу разработки большинства компьютерных язы­ков) заложил Н.


Хомский, который предложил новую систе­ му понимания языка, называемую формальной граммати­кой, которая позволяет описать структуру фраз, текстов

Фреймы впервые были определены М. Минским в 1974 году как структуры, группирующие данные по объединяю­щему их смыслу.

Семантические сети как модели представления знаний были предложены Р. Квиллингом в 70-х годах.

Одна из первых экспертных систем была разработана для химических исследований в середине 60-х годов. Проект DENDRAL был предназначен для определения пространст­венных структур органических молекул.

Одна из первых успешно действующих ЭС в области компьютерных систем и электроники XCON появилась толь­ко в конце 70-х годов. Современные разработки ЭС в этой об­ласти связаны с проектированием конфигурации компьюте­ров, с диагностикой неисправностей, с управлением процессом производства компьютеров.



Термин «интеллект» традиционно считается психологи­ческим термином. Наиболее тесно он связан с термином «ра-

зум». Интеллект рассматривается как психологическая основа разумного, рационального поведения. В общем виде интеллект — это система психических механизмов, которые обеспечивают возможность построения «внутри» индивиду­ума субъективной картины окружающего мира и происхо­дящих в нем процессов. С психологической точки зрения назначение интеллекта — создавать порядок из хаоса на основе приведения в соответствие потребностей индивида с объективными требованиями реальности. Все те области че­ловеческой деятельности, где надо что-то узнать, сделать что-то новое, принять решение, понять, объяснить, от­крыть, предсказать — все это сферы действия интеллекта. По одному из определений, интеллект — это способность адекватно отражать ситуацию, адекватно этому отражению принимать решение и адекватно этому решению действо­вать.

В психологии мышления существуют следующие наибо­лее распространенные модели интеллектуальной творческой деятельности:

•     лабиринтная модель. Суть ее такова: переход от исход­ных данных задачи к ее решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей.


Не все пути ведут к желаемой цели, многие из них заводят в тупик, из кото­рого надо уметь возвращаться к тому месту, где потеряно правильное направление. Решение всякой творческой за­дачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага;

•     ассоциативная модель. Решение неизвестной задачи так или иначе основывается на уже решенных задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Ассоциатив­ные связи могут возникать не только по похожести, но и по контрасту, по смежности (совпадению ситуаций или времени) и пр. Широко используется в системах распо­знавания;

•     модельная гипотеза. Согласно ей, мозг человека содер­жит модель проблемной ситуации, в которой ему надо принять решение. Для решения используется вся сово­купность знаний человека о данной проблемной области. Основные процедуры здесь — представление знаний, рас­суждения.

В психологии проблема интеллекта далека от своего ре­шения. Почему один соображает медленно, но верно, тогда как другой — быстро, но бестолково? Почему умные, каза­лось бы, люди подчас ведут себя на редкость глупо? Почему то, что сейчас большинству кажется логичным, оказывается абсурдным потом? Почему все годами наблюдают одно и то же явление, но только один, наконец, изумляется и делает великое открытие? Почему ребенок иногда демонстрирует явное отставание в интеллектуальном развитии, а спустя годы попадает в категорию интеллектуально одаренных? Вряд ли в обозримом будущем ученые смогут однозначно от­ветить на эти и подобные вопросы.

Интересны наблюдения, сделанные М. А. Холодной, из­вестным российским психологом, отражающие факт проти­воречивого отношения к интеллектуально одаренным лю­дям как на государственно-идеологическом, так и на обыденно-житейском уровне. Государство как обществен­ный институт, призванный заниматься организацией жиз­ни своих граждан нередко настороженно относится к лю­дям, интеллектуально одаренным, отдавая свои симпатии другим типам одаренности (спорсменам, певцам, поэтам, модельерам и т.


п.).

Интеллектуальный потенциал общества является важ­ нейшим основанием его прогрессивного развития. Интел­лектуальное высокотехнологичное производство — один из решающих факторов экономического развития. Интеллек­туальная собственность становится ключевой формой собст­венности. Интеллектуальное творчество как важная сторона духовной жизни является социальным механизмом, проти­востоящим регрессу. Продуктом интеллектуального творче­ства выступают идеи. Слой идей в общественной атмосфере подобен озоновому в обычной земной атмосфере, и столь же важна его роль. И, наконец, развитие интеллекта — гаран­тия личной свободы и самодостаточности человека. Чем в большей мере человек использует интеллект в анализе и оценке происходящего, тем в меньшей мере он поддается любым попыткам манипулирования им извне.



Мы рассматриваем интересующий нас объект как систе­му, строим его различные модели, выявляем, какие инфор­мационные процессы в нем протекают — и все это для того, чтобы лучше узнать свойства, характеристики, принципы и закономерности поведения (функционирования) объекта. А зачем нам все это нужно знать? Либо чтобы использовать окружающие нас предметы и явления для удовлетворения наших потребностей, либо чтобы избежать вредного воздей­ствия. И в том и в другом случае мы должны уметь управ­лять объектом, чтобы он «действовал» в желаемом для нас направлении.

Управление есть совокупность процессов, большинство из которых связано с получением, анализом, преобразованием информации. То есть в управлении велика роль информаци­онных процессов. А потому знание информационных основ управления способствует повышению качества управления, обеспечивает принятие эффективных управленческих реше­ний и адекватный выбор средств их реализации.

Реальные системы управления отличаются большой сложностью и большим разнообразием. Сложность проблем такова, что она требует всемерного использования современ­ных средств и методов обработки информации и применения вычислительной техники для автоматизации процессов при­нятия и анализа управленческих решений.



Общие закономерности и принципы управления в систе­ мах различной природы изучаются кибернетикой. Именно в кибернетике было убедительно показано, что общая модель управления справедлива для всех систем. Такая общность позволяет успешно описывать функционирование различ­ных систем едиными формальными средствами и использо­вать системы одной природы (например, искусственные) для моделирования и изучения других систем (например, социа­льных). Это подчеркивает важную роль моделирования. Мо­делирование является одним из основных методов исследо­вания в кибернетике.

Таким образом, изучение основ кибернетики или инфор­мационных основ управления как в фокусе собирает все зна­ния, полученные вами на уроках информатики — знание сущности и свойств информации, информационных процес­сов, формализации, моделирования, алгоритмизации, средств и технологий автоматизации и многого другого.

Исторически сложилось так, что информатика «вышла» из кибернетики, стала решать задачи, которые впервые по­ставила перед собой кибернетика. Но кибернетика, уступив пальму первенства информатике, стала ее венцом, объектом приложения всех достижений, полученных в информатике.

§ 3.1 Общие принципы управления



Слово «управление» в современном мире употребляется столь же часто, как и слово «информация». Однако, чтобы детально разобраться в сущности данного понятия, требуют­ся определенные усилия.

Пример. Автомобиль привезет пассажиров в нужное место, если водитель будет правильно им управлять. Компьютер поможет решить вам практически любую учебную задачу, если уметь управлять им. При эффективном управлении коллектив школы может добиться хороших показателей.

Грамотное управление страной, как правило, приводит к миру и повышению благосостояния ее жителей. Во всех этих примерах можно выделить:

•       объект управления (автомобиль, компьютер, коллектив школы, население страны);

•       управляющую систему (водитель, пользователь компью­тера, администрация школы, правительство), которая ча­сто носит название «субъект управления»;



•       цель управления ( добраться до нужного места, получить ответ задачи, повысить успеваемость, повысить благосос­тояние населения);

•       управляющие воздействия (поворот руля и нажатие педа­лей, последовательность команд, поощрения и наказа­ния, приказы и законы);

•  реакцию объекта управления на управляющее воздейст­

вие (перемещение автомобиля, сообщения о выполнении

команд компьютером, рост количества хороших оценок,

увеличение статистических показателей благосостояния).

Итак,  основными  компонентами  управления  являются

цель управления, субъект и объект управления, среда, в ко­торой осуществляется деятельность субъекта и объекта, управляющее воздействие, прямая и обратная связь, резуль­тат управления. Рассмотрим их более подробно.

Пример. Рассмотрим простейшую ситуацию. Человеку необходи­мо попасть из точки А на берегу реки в точку В на дру­гом берегу. В его распоряжении есть лодка, которой он умеет управлять.

Рис. 3.1.1

Управление лодкой

В этом примере:

•     цель — попасть в точку В;

•     субъект управления — человек;

•     объект управления — лодка;

•     внешняя среда — река;

•     промежуточный результат — лодка находится в точке М. Все эти вместе взятые компоненты образуют систему

управления.

Субъект управления, в данном случае человек, ставит пе­ред собой вполне определенную цель, в данном случае пере­правиться на другую сторону реки. С точки зрения управле­ния, достижение цели есть изменение состояние системы — переход из начального состояния (человек в точке А) в ко­нечное состояние (человек в точке В). При этом воздействие внешней среды — течение реки — влияет на выбор управля­ющего воздействия.

Процесс управления состоит в том, что имея информаци­онную модель конечного состояния системы, субъект управ­ления воздействует на управляемый объект — лодку.


Однако в процессе управления ему приходится считаться с течением реки. Для этого он периодически оценивает текущее состоя­ние системы, например, свое положение в точке М, и сравни-

вает его с желаемым состоянием. В зависимости от результа­та сравнения субъект управления вырабатывает очередное управляющее воздействие.

Безусловно, здесь мы имеем дело с некоторой моделью процесса управления. Всякая модель, с одной стороны, яв­ляется результатом формализации, с другой — базируется на некоторых предположениях. Отметим базовые предполо­жения данной модели:

•     цели управления, поставленные субъектом или получен­ные им извне, не меняются в процессе управления (по крайней мере в течение определенного времени);

•     цели управления можно выразить на языке состояний объекта управления. Более того, если состояние объекта можно описать через значения совокупности количест­венных параметров, цель управления нередко формули­руется как достижение объектом некоторых фиксирован­ных значений этих параметров;

•     объект управления в общем случае не может влиять ни на цели управления, ни на принятие решений субъектом и выработку управляющих воздействий;

•     управляющие воздействия вырабатываются субъектом на основе анализа информации о текущем состоянии объек­та, которая позволяет оценить, насколько велика разни­ца между текущим и желаемым (целевым) состоянием;

•     управляющее воздействие может иметь различную при­роду, но в общем случае оно является материальным или информационным;

•     сущность и способы реализации управляющих воздейст­вий могут быть самыми различными, в общей модели управления они, как правило, не уточняются;

•     внешняя среда может не оказывать никакого влияния на процесс управления (быть нейтральной), может способст­вовать достижению цели и может оказывать негативное воздействие на процесс управления.



В этих предположениях общая схема управления выгля­дит так, как показано на рис. 3.1.2.

Подобная схема есть адекватная модель процесса управ­ления для многих систем.

Основное положение кибернетики таково: общие принци­пы и закономерности управления справедливы для сис­тем различной природы. Эта общность проявляется преж­де всего в том, что управление по своей сути есть совокупность  информационных  процессов.  Осуществление



Рис. 3.1.2. Два варианта общей схемы управления

процесса управления сопряжено с передачей, накоплением, хранением и переработкой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, про­грамму деятельности и пр. Управление невозможно без того, чтобы объект управления (будь то машина или автоматиче­ская линия; предприятие или войсковое соединение; живая клетка, синтезирующая белок, или мышца; текст, подлежа­щий переводу, или набор символов, преобразуемый в худо­жественное произведение) и управляющее устройство (мозг и нервная ткань живого организма или управляющий авто­мат) обменивались между собой информацией.

Пример. Перед конструкторским бюро поставлена цель - спроек­тировать новый самолет, который мог бы перевозить тя­желее грузы и пассажиров на большие расстояния. ЭтД общая цель конкретизируется путем установки пара­метров будущего самолета, то есть параметров той систе­мы, которую представляет собой самолет: дальность по­лета без дозаправки не менее, скажем, 7000 км, грузоподъемность — 20 т, скорость — 800 км/час, высо­та подъема — 12000 м.

Субъект управления — главный конструктор — выдает управляющие воздействия в виде идей, планов, прика­зов Ш т. п. Объектом управления в данном случае явля­ются члены конструкторского бюро. Обратная связь осу­ществляется на основе схем, чертежей, моделей самолета и его отдельных узлов, которые конструктор­ское бюро предоставляет главному конструктору.

Чтобы достигнуть поставленной цели, субъект управле­ния должен получать информацию о текущем состояний управляемого объекта, анализировать ее, принимать реше­ние на основе обработки этой информации, прогнозировать последствия принимаемого решения, определять способы доведения управляющих воздействий до объекта и многое другое.



Итак, основой управления являются информационные процессы. Управление предполагает постоянный сбор ин­формации о состоянии управляемой системы и среды, в ко­торой эта система функционирует. Определение количества и состава информации, необходимой для выработки управ­ляющих воздействий, скорости ее поступления, средств пе­редачи информации, средств достижения быстроты и надеж­ности информационных сигналов приобретает первостепен­ное значение.

При управлении большими и сложными системами вы­полнение требований обоснованности, оперативности, прак­тичности решений возможно лишь благодаря автоматиза­ции процесса их подготовки, принятия и реализации на основе электронно-вычислительной техники с ее огромной памятью, быстродействием, точностью и другими возможно­стями, которые она предоставляет в распоряжение органа управления.

В любом процессе управления всегда происходит взаимо­действие двух подсистем — управляющей и управляемой. Если они соединены каналами прямой и обратной связи, то такую систему называют замкнутой или системой с об­ратной связью. По каналу прямой связи передается сигна-

лы (команды) управления, вырабатываемые в управляющей системе. Подчиняясь этим командам, управляемый объект осуществляет свои рабочие функции. В свою очередь, объект управления соединен с управляющей системой каналом об­ратной связи, по которому поступает информация о состоя­нии управляемого объекта. В управляющей системе эта ин­формация используется для выработки новых управляющих воздействий.

Но иногда бывает так, что нарушается нормальное функ­ционирование канала прямой или обратной связи. В этом случае система управления становится разомкнутой. Разо­мкнутая система оказывается неспособной к управлению. И в этом случае вряд ли можно ожидать достижения заданной цели деятельности.

Пример. Работа прямого канала связи нарушается, например, в следующих случаях:

•     учитель объясняет ученикам задание, которое они должны выполнить, но громкий шум за окнами за­глушает его голос;



•     вы набираете на клавиатуре команду компьютеру, но соединительный провод поврежден;

•     водитель хочет снизить скорость автомобиля, но тор­моза отказали;

•     телевизионный ролик призывает избирателей голосо­вать за какого-либо кандидата, но зрители переклю­чают телеканал.



Рис. 3.1.3. Схема нарушения работы прямого канала связи

Примеры,  ситуаций,   когда  обратная  связь  нарушена, либо отсутствуют каналы обратной связи:

•   информация, отображаемая на дисплее компьюте­

ра — важный канал обратной связи в системе «поль-

зователь-компьютер». Если дисплей выходит из строя, то использовать компьютер становится крайне затруднительно;

•     бухгалтерские отчеты о деятельности подразделений предприятия играют роль одного из каналов обратной связи в управлении предприятием. Искажение дан­ных в них или задержка сдачи может привести к фи­нансовым потерям;

•     светофор на перекрестке не способен воспринимать информацию о текущем состоянии движения на этом перекрестке, например, с какой стороны скопилось больше машин.



Рис. 3.1.4. Схема нарушения работы обратного канала связи

Принцип замкнутой системы управления, или принцип управления с обратной связью, лежит в основе действия бо­льшинства современных систем автоматического управле­ния, в том числе компьютера.

Для организации процесса управления широко использу­ются  методы  информационного  моделирования.   Строятся модели объекта управления, чтобы лучше знать его свойства и эффективные способы воздействия на него. Моделируется работа каналов прямой и обратной связи. Моделируется воз­можная реакция объекта управления в ответ на то или иное управляющее воздействие. Для нормальной работы система управления должна располагать следующими данными: • целью управления, которую можно рассматривать как модель желаемого (идеального) состояния объекта управ­ления;

•    моделью фактического состояния объекта для сравнения ее с идеальной моделью и нахождения отклонений;



•    информацией о способе устранения отклонений фактиче­ского состояния модели от идеального;

•    моделью будущего функционирования объекта, то есть моделью его реакции в ответ на управляющее воздейст­вие, рассчитаной так, чтобы цель достигалась оптималь­ным образом.

Пример. Рассмотрим процесс разработки какого-либо програм­много средства как систему управления коллективом разработчиков. Цель управления — создать систему, ко­торая бы решала весь спектр задач, для которых она раз­рабатывается, обеспечивала удобную работу пользовате­ля, использовала по возможности минимальные ресурсы компьютера. Чтобы эта цель была достигнута, необходи­мо сначала построить (и в процессе работы постоянно уточнять) модель деятельности пользователя при работе с этим средством, модель того, какой пользовательский интерфейс будет наиболее адекватен тем задачам, кото­рые будет решать пользователь (техническое задание на проект), модель деятельности самого коллектива разра­ботчиков, например, в виде сетевого графика работ, мо­дель возможного поведения конкурентов и пр.

Основные принципы управления справедливы для всех систем управления. Они широко используются и при орга­низации процесса обучения.

Пример. В 60-х годах в образовании появилась идея так называе­мого «программированного обучения», которое должно осуществляться в соответствие с общей схемой управле­ния. Суть его в следующем.

Ученику предъявляется некоторая порция учебной ин­формации, которую он должен осмыслить. После этого ему предлагается проверочный тест и новая порция ин­формации и так далее. Учебный материал, разбитый на такие порции, называется «линейной программой». Бо­лее сложно устроены «разветвленные программы» обу­чения. Если ученик неправильно выполняет тест, ему предлагается подсказка (т. е. активно используется об­ратная связь) и порция дополнительной учебной инфор­мации. Только после успешного выполнения теста он может вернуться к основному изложению.





Кибернетика — наука об общих принципах и закономер­ностях управления в живых и неживых системах, в искусст­венных системах и обществе.

Кибернетика — наука об управлении, связи и переработ­ке информации.

Основное положение кибернетики: общие принципы и за­ кономерности управления справедливы для систем различ­ной природы.

Под управлением понимают совокупность действий, осу­ществляемых человеком, группой людей или автоматиче­ским устройством, направленных на поддержание или улуч­шение работы управляемого объекта в соответствии с имеющейся программой (алгоритмом функционирования) или целью управления.

Управление — воздействие управляющей системы на объект управления с целью сведения к минимуму различий между значениями параметров, достигаемыми при реальной деятельности объекта, и значениями параметров, определяе­мыми целью его деятельности.

Управление по своей сути есть совокупность информаци­онных процессов. Осуществление процесса управления со­пряжено с передачей, накоплением, хранением и переработ­кой информации, характеризующей управляемый объект, ход процесса, внешние условия, программу деятельности и пр. Управление невозможно без того, чтобы объект управле­ния и управляющая система обменивались между собой ин­формацией.

Так как основой управления являются информационные процессы, то определение количества и состава информа­ции, необходимой для выработки управляющих воздейст­вий, скорости ее поступления, средств передачи информа­ции, средств достижения быстроты и надежности информа­ционных сигналов имеет важное значение.

Компоненты системы управления:

•      объект управления;

•      управляющая система — субъект управления;

•      цель управления;

•     информация о состоянии объекта управления;

•     каналы прямой и обратной связи;

•     внешняя среда, в которой находится и с которой взаимо­действует система управления.



Как правило, управляющая система и объект управления соединены каналами прямой и обратной связи. В этом слу­чае систему управления называют замкнутой или системой с обратной связью.

Назначение прямой связи — передача управляющих воз­действий от управляющей системы к объекту управления.

Назначение обратной связи — передача информации о состоянии объекта управления и значениях параметров его функционирования управляющей системе.

Основные функции обратной связи:

•     контроль степени достижения цели управления;

•     регулирование управляющих воздействий.

В случае, когда нарушается нормальное функционирова­ние канала прямой или обратной связи, система управления становится разомкнутой.

Разомкнутая система оказывается неспособной к эффек­тивному управлению, и в этом случае вряд ли можно ожи­дать достижения заданной цели деятельности.

Принцип замкнутой системы управления, или принцип управления с обратной связью, лежит в основе действия бо­льшинства современных систем автоматического управле­ния, в том числе компьютера.

Управление осуществляется на основе информационных моделей, к числу которых, в частности, относятся:

•     цели управления (которые чаще всего представляются как модели желаемого идеального состояния объекта);

•     модели текущего состояния объекта управления, строя­щиеся на основе информации, передаваемой по каналам обратной связи;

•     модели возможных реакций объекта на управляющее воздействие;

•     критерии эффективности решений, принимаемых субъек­том управления, и модели способов оценки эффективно­сти управляющих воздействий;

•     модели функционирования каналов прямой и обратной связи и другие.

Эффективность управления во многом зависит от адек­ватности используемых моделей действительности (реально­му состоянию дел).

Системообразующим элементом процесса управления яв­ляются управляющие воздействия как результат принятия управленческих решений.



Управляющее воздействие может быть:

•        материальным (вещественным или энергетическим);

•        информационным.



Задание 1

Опишите известные вам системы управления персонального компьютера. Попытайтесь выстроить их в некоторую иерархию (систему подчинения).

Задание 2

Рассмотрите школьный урок как систему управления.

Задание 3

Перечислите информационные процессы, которые составляют основу управления, и информационные модели, которые необхо­димо построить и исследовать в процессе управления (при подго­товке ответа используйте общую схему управления).

Задание 4

Заполните таблицу:

Система	Объект управле­ния	Субъект управле­ния	Цель управле­ния	Виды управляющих воздействий	Характер обратной связи
Школа
Дискотека
Графический редактор
Спутник
Муравейник

Объект       Субъект        Цель             Виды         Характер

Система        управле-      управле-    управле-   управляющих    обратной

_______________ ния______ ния_____ ния____ воздействий____ связи

Школа_____________________________________________________

Дискотека___________________________________________________

Графический

редактор____________________________________________________

Спутник____________________________________________________

Муравейник_________________________________________________

Задание 5

Вы с одноклассниками хотите создать сайт своей школы и посто­янно его обновлять. Рассмотрите эту ситуацию с позиций управ­ления. Как вы сформулировали бы цель вашей работы? Какие информационные модели вам желательно было бы построить до начала работы? Как вы организовали бы обратную связь?



Изменятся ли общие принципы управления, если «разре­шить», чтобы цель управления могла изменяться в процессе управления и чтобы объект управления мог влиять на про­цесс принятия управленческого решения? Можно ли в этом случае говорить о такой характеристике управления, как его эффективность?





Представления об управлении — основы кибернетики- появились давно. История же вхождения термина «киберне­тика» в научный обиход достаточно противоречива.

Греческое слово xuPePVC0

(гиберно) означает «губер­нию» — административную единицу, населенную людьми. Соответственно, слово x^PepveT (гибернет), или по-русски «губернатор», — управляющий ресурсами и людьми, насе­ляющими его губернию. Но для греков слово xuPspvco озна­чало нечто большее, чем единицу административного деле­ния. Гиберно — это объект управления, содержащий людей. Воинская часть — это гиберно. Корабль с командой и пасса­жирами — это гиберно, где капитан является гибернетом. А вот корабль сам по себе как некоторая техническая система уже не гиберно, и лоцман — не гибернет.

В других европейских языках также можно найти аналоги греческого термина. Например, во французском языке слово gouvernement означает «правительство», gouverneur — «гу­бернатор, управляющий» и так далее.

Когда же этот термин вошел в научную лексику? Скорее всего, в середине XIX века. В 1843 году в Познани выходит на польском языке книга профессора философии Б. Трентов-ского «Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом». Кибернетика рассматривается им как система взглядов, которой должен обладать управляющий для того, чтобы эффективно управлять коллективом людей. Руководитель — кибернет, по терминологии Б. Трентовско-го, —   должен  уметь   использовать   различные   взгляды   и

стремления подчиненных ему людей на общее благо, направ­лять деятельность так, чтобы из противоречивых стремлений рождалось бы единое поступательное движение.

В 1911-29 годах появляется трехтомный труд русского ученого А. А. Богданова «Всеобщая организационная наука (Тектология)», где он рассматривает общность форм органи­зации социальных систем и систем живой природы. С име­нем А. А. Богданова связано представление об открытых си­стемах, то есть системах, активно взаимодействующих с окружающей средой, которые не могут существовать без об­мена с ней материей и энергией (мы бы добавили — инфор­мацией).


Он рассматривает структуру системы не как нечто застывшее, а как результат непрерывной борьбы противоре­чий, как непрерывную смену состояний равновесия.

Наконец, в 1948 г. Н. Винер издает книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». Именно с этой книги слово «кибернетика» прочно вошло в налгу жизнь, а сам Винер стал считаться родоначальником современной ки­бернетики. Изучая системы связи и управления, исследуя био­логические системы, в которых процессы управления и прин­цип обратной связи играют весьма большую роль, Н. Винер дает представление об общих принципах построения и функ­ционирования управляющих систем, о решающей роли ин­формации во всех этих системах вне зависимости от их приро­ды. (По книге Н. Н. Моисеева «Люди и кибернетика».)

§ 3.2. Виды управления



Управление встречается в самых различных ситуациях. Различны объекты и цели управления, его средства и меха­низмы. Очевидно, что видов управления тоже много. Рас­смотрим лишь некоторые из них.

Приведем краткую классификацию видов управления:.

•     по степени автоматизации: автоматическое, автомати­зированное, неавтоматизированное управление;

•     по учету фактора времени: управление в реальном мас­штабе времени, опросное (выборочное) управление, управление с задержкой;

• по виду управляющих воздействий: управление посред­ством команд, управление через алгоритм, управление на основе системы правил и пр.

В неавтоматизированных системах управления чело­век сам оценивает, как под влиянием внешних воздействий изменяются траектория, скорость или режим работы управ­ляемого объекта и при помощи органов управления компен­сирует возникающие в работе объекта отклонения.

Пример. Переправляясь на лодке через реку, вы сами следите за тем, насколько быстро вас относит течение, и в зависи­мости от этого сами выбираете курс. Токарь, вытачивая деталь на обычном станке, сам опре­деляет последовательность выполнения операций, ско­рость резания, вид резца и пр.



Путешественник на воздушном шаре постоянно отсле­живает высоту, направление и скорость полета и регули­рует их с помощью подручных средств.

Автоматическим называется такое управление, которое осуществляется без непосредственного участия человека. Когда говорят об автоматическом управлении, то обычно имеют в виду управление техническими системами — стан­ками, приборами, механизмами.

В системах автоматического управления (САУ) все операции, связанные с процессами управления (получение информации о поведении и состоянии управляемого объек­та, обработка этой информации, формирование управляю­щих команд, выполнение этих команд соответствующими органами управления), осуществляются автоматически, без непосредственного участия человека, но в соответствии с за­ложенными в САУ программами. САУ объединяет управляе­мый объект и автоматическое управляющее устройство.

Пример. САУ самолета состоит из собственно самолета и автопи­лота, общая схема которого приведена на рис. 3.2.1. В качестве датчиков (чувствительных элементов) испо­льзуются гироскопы для определения углов поворота от­носительно осей, высотомеры и приборы для измерения скорости набора высоты или снижения. Сигналы с выходов датчиков часто бывают очень слабые, поэтому они поступают сначала на усилительные устрой­ства и только затем к исполнительному блоку (рулевым машинам), который приводит в действие рули самолета или его элероны.

Рис. 3.2.1.

Общая схема работы автопилота

Пример. Примером системы автоматического управления являет­ся зенитное орудие, управляемое радаром (рис. 3.2.2). Принципы его действия всесторонне изучались во время Второй мировой войны, и результаты этих исследований сыграли важную роль в выработке теоретических поло­жений кибернетики.

Рис. 3.2.2

Схема

автоматического управления зенитным орудием

Отметим, что любая система регулирования имеет блок, который именуется блоком выработки сигнала и который вполне можно рассматривать как блок принятия решения. В автопилоте, например, это гироскоп, по сигналу которого вырабатывается команда поворота рулей или элеронов, ком­пенсирующая отклонения.


В зенитной установке — вычис­лительное устройство. В сложных современных системах ре­гулирования в этом блоке нередко присутствует компьютер. Итак, система автоматического управления включает в себя датчики, усилительные устройства, блок принятия ре­шения, исполнительные механизмы. Используются САУ для контроля, защиты, регулирования и управления.

Электронные контролеры на производстве следят за раз­мерами и качеством изготавливаемых деталей, температу­рой, давлением, напряжением тока, концентрацией раство­ров, учитывают количество выпущенной продукции, сортируют и отбраковывают продукцию и выполняют мно­гие другие функции.

Простейший пример автоматической защиты — элект­рические пробки, которые в случае короткого замыкания в квартире отключают ток, чтобы исключить возможность по­жара. В автоматической защите нуждаются практически все технические системы: электродвигатели и турбины, станки и генераторы, химические установки и линии электропе­редач.

В большинстве технологических процессов и при работе многих машин главное поддерживать на заданном уровне контролируемую величину температуры, давления, скоро­сти, влажности, химического состава, напряжения электри­ческого тока и пр. Для этой цели и служат регуляторы. В автоматике различных промышленных установок чаще все­го теперь применяют электронные регуляторы.

Если несколько станков, машин и механизмов работают совместно, то системы автоматического управления обеспе­чивают их согласованную работу — управляют переключе­нием электропитания, включением станка, только когда об­рабатываемая деталь уже установлена на станине и пр.

В современные САУ, работающие с объектами большой сложности, может входить блок имитационного моделиро­вания, с помощью которого прогнозируется зависимость ра­боты объекта управления от характера управляющих воз­действий. Кроме того, часто возникает задача постепенной адаптации модели объекта, заложенной в САУ, и алгорит­мов управления объектом к индивидуальным особенностям объекта.


Такие САУ называются адаптивными или обучаю­щимися.

САУ становятся все более «интеллектуальными», так как в них все чаще используются структурные и программные решения, характерные для систем искусственного интел­лекта: база знаний, моделирование рассуждений экспертов, планирование поведения. Это постепенно сближает САУ с системами искусственного интеллекта.

Автоматизированные системы управления (АСУ) за­нимают промежуточное положение между автоматическими и неавтоматизированными системами. Особенность этих си­стем состоит в том, что сбор и обработка информации, необ-

ходимой для выработки управляющих воздействий, осуще­ствляется автоматически, при помощи соответствующей аппаратуры и компьютеров, а решение, необходимое в воз­никшей ситуации, принимает человек. Более подробно эти системы мы рассмотрим в следующем параграфе.

Управление, при котором темп подачи управляющих воздействий на объект управления согласован со скоростью протекания процессов в этом объекте, называется управле­нием в реальном масштабе времени. Если в качестве управляющей системы используется ЭВМ, то она должна об­ладать таким быстродействием, чтобы за время получения информации о состоянии объекта управления плюс время выработки управляющего воздействия состояние объекта не изменилось.

Если состояние объекта изменяется достаточно медлен­но по сравнению со временем выработки управляющего воздействия, то информация о его состоянии запрашива­ется управляющей системой через определенные проме­жутки времени. Если в качестве управляющей системы используется ЭВМ, то она в этом случае может управлять несколькими объектами. Период запроса выбирается так, чтобы могли быть обработаны все объекты, управляемые данной ЭВМ.

Если состояние объекта изменяется значительно быстрее времени выработки управляющего воздействия, информа­ция о состоянии объекта поступает в управляющую систему с задержкой, уже устаревшей. Управление в этом случае возможно лишь на основе прогностических моделей поведе­ния объекта.


Эффективность такого управления весьма условна и зависит во многом от того, насколько используе­мые модели адекватны реальному поведению объекта.

Когда мы говорим о способах управления в зависимости от вида управляющих воздействий, то наиболее знакомы­ми являются «командное» управление и управление на основе системы установленных правил.

Пример. «К ноге!», «Сидеть!», «Рядом!», «Апорт!», «Дай лапу!» — с помощью этих команд владелец собаки управляет ее поведением. Следующая команда дается только тогда, когда предыдущая выполнена.

При форматировании выделенного фрагмента текста в текстовом редакторе пользователь ПК также выдает команды по одной: «установить кегль 14», «выбрать шрифт Times», «центрировать заголовок» и так далее.

С точки зрения системы управления, такой способ очень удобен, поскольку каждая новая команда дается с учетом того, в каком состоянии находится объект в данную минуту и каково воздействие среды именно сейчас. То есть обратная связь используется в полном объеме. Но ситуаций, когда та­кое управление возможно и эффективно, не так уж много.

В обществе (в социальных системах) чаще всего управле­ние осуществляется через установление правил поведения отдельных лиц, коллективов, общества в целом.

Пример. Конституция государства лежит в основе управления де­ятельностью всех государственных органов. Кодекс законов о труде регулирует поведение работода­телей и наемных работников.

При   общении   люди   руководствуются   сложившимися нравственными нормами и традициями. Управление школой осуществляется на основе устава школы.

Управление футбольным матчем происходит в соответст­вии с футбольными правилами.

Так же как в системах автоматического регулирования, в системах управления, основанных на соблюдении правил, должны быть контролирующие органы, органы, принимаю­щие решения в случае нарушения правил, органы, коррек­тирующие поведение, отклоняющееся от норм.

Системы правил бывают двух видов. Первые — запреща­ющие — предупреждают, чего не надо делать, вторые — раз­решающие — устанавливают, какие действия разрешены в данной ситуации.



Управление на основе системы правил (наряду с алгорит­мическим) реализуется в системах искусственного интеллек­та, в частности, в экспертных системах. Как правило в них используются и запрещающие, и разрешающие правила. Именно применение их в совокупности позволяет нередко отыскать неожиданное, оригинальное решение проблемы.

Распространенным является и управление через задание алгоритма. Основное отличие этого способа управления от командного состоит в том, что при разработке алгоритма не­обходимо заранее предусмотреть возможные воздействия внешней среды и смоделировать поведение объекта в разных условиях.

Наиболее известными примерами алгоритмического управления является работа компьютера, станков с число­вым программным управлением, программируемых автома­тов.

О том, что работа компьютера осуществляется на основе алгоритмов, вам хорошо известно. Но алгоритмический стиль деятельности характерен и для людей. Как правило алгоритмы, «управляющие» деятельностью специалиста, формируются в процессе обучения и совершенствуются в процессе профессиональной деятельности.

Пример. При начислении заработной платы бухгалтер выполняет вполне определенную последовательность действий (ана­лиз тарифных ставок, анализ табеля рабочего времени, расчет среднедневного заработка и пр.). Общий алгоритм деятельности врача менее строгий, но также вполне определенный (выслушать жалобы больно­го, выявить симптомы, назначить анализы, установить диагноз, назначить лечение).

Среди технических систем, способных приспосабливать­ся к изменению внешних воздействий, выделяют самонаст­раивающиеся, самоорганизующиеся и самообучающиеся системы.

Примером самонастраивающейся системы является те­левизор, у которого есть функция автоматической настрой­ки каналов.

Существуют самонастраивающиеся станки с программным управлением. Их управляющее устройство следит за отклоне­ниями в размерах изготавливаемых деталей, автоматически вносит изменения в программу, по которой работает станок, чтобы свести брак к минимуму.


Самонастраивающиеся систе­ мы могут успешно действовать только в рамках предусмот­ренных в программе внешних воздействий.

Самоорганизующиеся системы — это системы, в кото­рых предусмотрена реакция на непредвиденные обстоя­тельства.

Первым примером самоорганизующейся системы высту­пил гомеостат У.-Р. Эшби. Вы сами сможете легко смодели­ровать простейшую самоорганизующуюся систему, написав несложную программу.

Пример. Представим память компьютера в виде одномерного мас­сива. Заполним его случайным образом цифрами от 0 до 9. Пусть теперь значения, записанные в ячейках памя­ти, (элементы массива) попарно перемножаются, и для полученного произведения цифра, стоящая в его млад­шем разряде, записывается в ячейку вместо первого со­множителя. Запустим программу. Вы знаете, что произ­ведение только двух нечетных чисел является нечетным числом, а при умножении четного числа на четное и чет-

ного числа на нечетное получается четное число. Можно сделать предположение, что при многократном повторе­нии операции попарного умножения в массиве будет все больше четных чисел — четные имеют больше шансов «выжить». Они будут постепенно замещать в памяти ма­шины числа нечетные. Со временем, проводя «в жизнь» свое целенаправленное поведение, программа вытеснит из памяти все нечетные числа.

Самообучающиеся автоматы способны к поиску новой информации, которую они записывают в свою память. Само­обучение может проходить по методу проб и ошибок или по методу обучения на примерах. В первом случае заранее раз­рабатывается система «поощрений», когда действие автома­та удачно, и «наказаний» при неудачах. Во втором случае автомату «предъявляются» несколько объектов (значков, звуков, ситуаций и пр.), относящихся к разным классам, распознавать которые автомат должен научиться. В процес­се обучения, последовательно воспринимая и сравнивая между собой объекты, автомат находит сходство в объектах, принадлежащих одному классу, и различие — в объектах разных классов.



Пример. Попробуйте поиграть роль автомата, самообучающегося на примерах. На рисунке 3.2.3 изображено 8 фигурок. Известно, что их можно разделить на два класса, но при­знак, по которому фигурку можно отнести к первому или ко второму классу, неизвестен. Вам необходимо этот признак сформулировать для первого (номера классов над фигурками) и второго (номера классов под фигурка­ми) вариантов разбиения на классы (признак может быть простым или сложным).



Рис. 3.2.3. Пример на выявление признаков класса объектов

Исследование и воспроизведение процедур обучения рас­познаванию в искуственных системах важно для создания систем искусственного интеллекта в робототехнике. Эти процедуры являются важнейшим компонентом в програм­мах распознавания образов.



Виды управления:

•   по степени автоматизации:

•      автоматические;

•      автоматизированные;

•      неавтоматизированные;

•   по учету фактора времени:

•      управление в реальном масштабе времени;

•      опросное (выборочное) управление;

•      управление с задержкой;

•   по виду управляющих воздействий:

•      управление посредством команд;

•      управление через алгоритм;

•      управление на основе системы правил;

•      управление посредством малых резонансных воздейст­вий в точках бифуркации (неравновесия).

В неавтоматизированных системах управления чело­век сам оценивает, как под влиянием внешних воздействий изменяется состояние управляемого объекта, и при помощи органов управления компенсирует возникающие отклоне­ния.

В системах автоматического управления (САУ) все операции, связанные с процессами управления (получение информации о поведении и состоянии управляемого объек­та, обработка этой информации, формирование управляю­щих команд, выполнение этих команд соответствующими органами управления), осуществляются без непосредствен­ного участия человека, но в соответствии с заложенными в САУ программами.



САУ — это совокупность управляемого объекта и автома­тического управляющего устройства.

Компонентами САУ являются:

•      датчики (чувствительные элементы);

•      усилительные устройства;

•      блок принятия решений;

•      исполнительные механизмы.

САУ используются для контроля, защиты, регулирова­ния и управления работой технических устройств.

Особенность автоматизированных систем управления состоит в том, что сбор и обработка информации, необходи­мой для выработки управляющих воздействий, осуществля­ется автоматически, при помощи соответствующей аппара­туры и компьютеров, а решение, необходимое в возникшей ситуации, принимает человек.

Управление, при котором темп подачи управляющих воз­действий на объект управления согласован со скоростью протекания процессов в этом объекте, называется управле­нием в реальном масштабе времени.

Если состояние объекта управления изменяется медленно (скорость изменения невелика), то управление обычно стро­ится на основе периодического опроса состояния объекта (а не постоянного отслеживания).

Если скорость протекания процессов в объекте управле­ния высока, а информация о его состоянии поступает к управляющей системе с задержкой, то управляющее воздей­ствие вырабатывается на основе прогностических моделей поведения объекта.

Большинство технических систем управляются или через задание отдельных команд или с помощью зараннее разра­ботанных алгоритмов (программ).

В случае, если управляющие воздействия представляют собой отдельные команды, то принцип обратной связи испо­льзуется непосредственно, в наиболее явном виде.

Управление в большинстве социальных систем осуществ­ляется на основе системы правил, законов, норм.

Правила бывают двух видов: запрещающие — преду­преждают, чего не надо делать, и разрешающие — устанав­ливают, какие действия разрешены в данной ситуации.



Управление на основе системы правил (наряду с алгорит­мическим) реализуется в системах искусственного интел­лекта, в частности, в экспертных системах.

Если управляющее воздействие задается в виде алгорит­ма, то при его разработке необходимо заранее предусмотреть возможные воздействия внешней среды и смоделировать по­ведение объекта в разных условиях.

Алгоритмический стиль управления характерен для ра­боты компьютера, станков с числовым программным управ­лением, программируемых автоматов.

Алгоритмический стиль составляет основу деятельности специалистов многих профессий.



Задание 1

Определите, к какому виду управления (по разным основаниям классификации) относится каждая из следующих ситуаций (на­пример, вывод документа на принтер под управлением ОС — ав­томатическое, в реальном масштабе времени, алгоритмическое управление):

а)  копирование каталога с винчестера на дискету с помощью про­

граммы управления файлами;

б)  управление полетом радиоуправляемой модели самолета;

в)  работа автоматической стиральной машины в соответствии

с заложенной программой;

г)  управление полетом космического спутника;

д)  управление энергетической системой района.

Задание 2

Приведите примеры из живой природы, которые в точности ко­пируют схему управления, состоящую из зенитного орудия и связанного с ним радара. (На самом деле все складывалось как раз наоборот: система управления в живой природе послужила прототипом технической системы).

Задание 3

Определите, какой вид управления (в реальном масштабе време­ни, опросное управление или управление с задержкой) реализу­ется в каждом из следующих примеров:

а)  вы проверяете знания с помощью компьютерного теста и после

каждого ответа сразу же узнаете, правильный ли он;

б)  учитель сообщает вам результаты контрольной работы, кото­

рую вы писали на прошлой неделе;

в)  при закреплении пройденного материала учитель дает каждо­

му индивидуальное задание;

г)  робот обходит препятствие;



< д) операционная   система   управляет   работой   периферийных ( устройств;

е)  продажа железнодорожных билетов производится с помощью

автоматизированной системы управления.

Приведите свои примеры управления техническими и социаль­ными системами в реальном масштабе времени, опросного управления и управления с замедленной реакцией.

Задание 4

Приведенные в данном параграфе основания классификации ви­дов управления далеко не полны. Попробуйте подобрать назва­ние основания классификации так, чтобы приведенные ниже примеры относились к разным видам управления. Как можно назвать эти виды управления?

а)       управление скоростью движения автомобиля осуществляется

v    при нажатии педали газа или педали тормоза. Громкость звуча­

ния радиоприемника регулируется поворотом ручки громкости;

б)  движение радиоуправляемых моделей регулируется с помо­

щью электромагнитных волн, посылаемых пультом-передатчи­

ком. Громкость звучания телевизора и переключение каналов

регулируется с помощью дистанционного пульта управления;

в)  управление коллективом предприятия осуществляется на

основании приказов и распоряжений. Родители регулируют по­

ведение детей с помощью просьб, похвал и запретов.



Можно ли считать, что гравитационное взаимодействие «управляет» движением космических тел (например, что притяжение Солнца «управляет» движением Земли)? Спра­ведлива ли для этой ситуации общая схема управления?



Первые системы автоматического управления, вернее, си­стемы автоматического регулирования появились в середине XIX века. Наиболее известная из них — центробежный ре­гулятор Уатта, предназначенный для регулирования числа оборотов вала паровой машины (см. рис. 3.2.4). Именно в этом механизме было впервые реализованно управление без вмешательства людей, появился новый взгляд на принципы управления.

На стыке кибернетики и теории систем автоматического регулирования возникло научное направление, называемое гомеостатикой (homeo — постоянство, statis — состояние).



Рис. 3.2.4

Регулятор Уатта как пример изящества и простоты системы с обратной связью

Все живые организмы могут существовать только при условии постоянства значений жизненно важных парамет­ров, например, температуры тела, кровяного давления и т. п. Это свойство организмов называется гомеостазисом. Значения параметров не являются строго постоянными — они регулируется центрами нервной системы в определен­ных границах в зависимости от состояния организма в дан­ный момент времени и воздействий окружающей среды.

Пример. У человека в нормальных условиях поддерживается иемпература тела 36,6 °С, а при болезни, чтобы лучше противостоять инфекции, она повышается (повышение температуры на 1 °С увеличивает скорость биохимиче­ских реакций почти в 3 раза).

Не только живые организмы, но и многие другие слож­ные системы — экологические, социальные, производствен­ные, экономические — в той или иной степени гомеостатич-ны. У каждой из них есть свои жизненно важные параметры, значения которых необходимо поддерживать в определенных границах при допустимых изменениях окру­жающей среды.

Впервые самоорганизующийся регулятор, способный под­держивать постоянство значения выходного параметра при больших изменениях значений входных параметров, создал У.-Р. Эшби. Он назвал его гомеостатом, и с тех пор это поня­тие стало широко использоваться в теории автоматического регулирования.

Основной принцип гомеостатики — принцип управляемо­го противоречия. Противоречия, возникающие внутри сис­темы не устраняются, а используются, чтобы привести сис­тему в нужное состояние. Именно так работает организм человека.

Пример. Нормальный уровень «густоты» крови поддерживается в результате одновременного воздействия двух противо­борствующих факторов: тромбоциты способствуют свер­тыванию крови, а тучные клетки, вырабатывающие ге­парин, разжижают ее. Клетки околощитовидной железы увеличивают содержание кальция в крови, а С-клетки щитовидной железы делают все возможное, чтобы каль­ция в крови было меньше.



Ожидается, что исследования в области гомеостатики по­зволят:

•     создать модели для более глубокого понимания различ­ных патологий в организме человека и животных;

•     создать имитационные модели возникновения катастроф в экологических и социальных ситемах;

•  разработать методы конструирования высоконадежных

самоприспосабливающихся систем регулирования работы

ответственных технических объектов;

•  применить гомеостатические принципы управления в ней-

рокибернетике и системах искусственного интеллекта;

•   разработать методы анализа поведения малых человече­

ских коллективов.

§ 3.3. Автоматизированные системы управления



Управление осуществляется в любых системах, но есть такие системы, где управление — это профессия. Руководи­тель, управляющий, директор, начальник, менеджер, заве­дующий, администратор — все это специалисты по управле­нию.

К чему сводится управленческая деятельность? Обычно к сбору, анализу, выработке, передаче, хранению и перера­ботке информации. Иными словами, это определение целей работы предприятия или организации, наблюдение за хо­дом производства, контроль качества продукции, составле­ние производственной документации, размножение, рас­сылка, регистрация и сортировка документов, организация

связи между отделами производства, взаимодействие с бир­жевыми и банковскими организациями.

Современное производство отличается сложностью, мно­гообразием связей, форм и методов. Чтобы производство было эффективным, потоки информации — плановые и от­четные документы, производственную документацию, ин­формацию о банковских операциях — необходимо обрабаты­вать безошибочно и в самые сжатые сроки. Своевременно и правильно обработанная информация становится важным производственным ресурсом. Использование компьютеров и информационных технологий на всех этапах управления способно повысить его эффективность и качество.

Автоматизированная система управления (АСУ) — комплекс технических и программных средств, обеспечива­ющий в тесном взаимодействии с отдельными специалиста­ми или коллективами управление объектом в производст­венной, научной или общественной сфере.



Основное преимущество АСУ перед «ручными» методами управления состоит в том, что для принятия необходимых решений управленческому персоналу предоставляется более полная, своевременная и достоверная информация в удоб­ной для восприятия форме. АСУ осуществляет автоматизи­рованный сбор и обработку информации, хранение ее в па­мяти ЭВМ, использование нормативно-справочной, исход­ной, промежуточной и выходной информации. Использова­ние систем поддержки принятия решений, экспертных сис­тем, систем автоматизированного проектирования дает воз­можность получать новую информацию. Это еще одна функ­ция АСУ.

Качество управления непосредственно связано с приме­нением математических методов в управлении, внедре­ние которых без компьютера, как правило, невозможно из-за большого объема вычислений.

Пример. Решение задачи составления оптимальной последователь­ности запуска деталей в производство содержит п\ вари­антов, где п — количество видов деталей. При п = 10 чис­ло возможных вариантов запуска достигает 3 600 000. Но в производстве нередко насчитывается до нескольких со­тен видов деталей!

К математическим методам в первую очередь относятся оптимизационные методы, статистическая обработка инфор­мации, математическое моделирование и др.

АСУ различают по выполняемым функциям и результа­там деятельности. По функциям АСУ подразделяются на:

•  административно-организационные:

•     системы управления предприятием (АСУП);

•     отраслевые системы управления (ОАСУ);

~Ш системы    управления    технологическими    процессами (АСУТП):

•     гибкие производственные системы (ГПС);

•     системы подготовки производства (АСУПП);

•     системы контроля качества продукции (АСК);

•     системы управления станками  с числовым програм­мным обеспечением (ЧПУ);

•  интегрированные системы, объединяющие перечислен­



ные виды АСУ в различных комбинациях (например,

АСУП-ГПС и так далее).

По результатам деятельности различают АСУ инфор­мационные, информационно-советующие, управляющие, са­монастраивающиеся, самообучающиеся.

Из всех типов автоматизированных систем АСУП наибо­лее сложная как по структуре, так и по выполняемым функ­циям. В настоящее всемя такие системы все чаще называют системами управления бизнес-процессами предприятия.

Управление производством на предприятии — трудное и ответственное дело, требующее согласованной работы конст­рукторов, технологов, снабженцев, производственников, сбытовиков, экономистов и других специалистов.

Каковы же основные принципы автоматизации управле­ния предприятием?

Прежде всего — принцип комплексности. АСУ обеспе­чивают полный цикл управления, начиная от подготовки и планирования производства и заканчивая сбытом готовой продукции и формированием финансовой и бухгалтерской отчетности. Отчетность же, в свою очередь, через обратную связь замыкается на функцию планирования. В задачи управления входят разработка и производство новых видов изделий, определение технологических маршрутов и подго­товка программ для станков с ЧПУ, расчет пропускной спо­собности оборудования и оценка портфеля заказов, расчет планов производства, потребностей во всех видах ресурсов, учет процесса производства, контроль за расходом сырья и комплектующих, расчет издержек производства и основных технико-экономических показателей (прибыли, рентабель­ности, себестоимости, производительности труда и пр.).

Типовая система автоматизации управления предприяти­ем включает в себя:

•     составление проектов и контроль за их исполнением;

•     управление складскими ресурсами;

•     оптимизацию движения различных производственных потоков:

•     материальных — движение сырья, материалов, инстру­ментов, готовой продукции;

•     денежных — взаиморасчеты между подразделениями, расчеты с поставщиками и клиентами;



•     информационных — доведение распоряжений до конк­ ретных исполнителей, контроль за своевременностью обновления данных в системе и их непротиворечиво­стью;

•     технологических (АСУТП);

•     управление загрузкой мощностей предприятия;

•     разработку новых изделий, включая техническую доку­ментацию;

•     финансовый анализ и бухгалтерский учет;

•     оформление заказов и контроль за их своевременным ис­полнением;

•     анализ изменений, происходящих как внутри, так и вне предприятия и предупреждение о внештатных ситуациях и пр.

Общая схема действия АСУ представлена на рис. 3.3.1.



Рис. 3.3.1. Схема организационно-административного управления

в условиях АСУ

Одной из главных задач системы автоматизации управле­ния предприятием является эффективый анализ измене­ний, происходящих как внутри, так и вне предприятия. Анализ дает возможность составить прогнозы дальнейшего развития, на основании которых руководство предприятия может принимать решения об организационных или произ­водственных изменениях. Для анализа обычно используют­ся значительные объемы накопленных данных за различные отрезки времени.

Другая важная особенность АСУ заключается в том, что она не является лишь одним из пассивных инструментов ве­дения бизнеса. Грамотно организованная система активно способствует совершенствованию бизнеса. Поэтому одно из важнейших условий построения системы — гибкость, что позволяет настраивать ее в соответствии со спецификой кон­кретного предприятия. Система, с одной стороны, должна гармонично учитывать в сложившиеся на предприятии тра­диции, а с другой стороны стимулировать его руководство к переходу на новые технологии и методы работы.

Отметим, что внедрению АСУ на предприятии предшест­вует долгая и кропотливая работа по исследованию особен­ностей предприятия, сложившейся системы управления, выявлению сильных и слабых сторон деятельности и пр.


Проект по автоматизации управления включает в себя не только определенное количество автоматизированных рабо­чих мест специалистов и комплект программного обеспече­ния, но прежде всего предложения по реорганизации управления предприятием. Как правило, внедрение АСУ неизбежно влечет за собой изменение существующих орга­низационных структур и методов управления, требует бо­лее четкой регламентации документооборота, упорядочива­ния нормативов, совершенствования организации произ­водства и труда. Выбор и внедрение проекта АСУ сопоста­вимы с приобретением, например, новой производственной линии или строительством цеха.

Программное обеспечение — важный компонет АСУ. Современное программное обеспечение АСУП бывает уни­версальным, которое можно использовать на крупных пред­приятиях для любого типа производственного процесса, либо типовым для средних и малых предприятий данной отрасли производства.

Еще один важный компонент — это информационное обеспечение АСУ. Оно охватывает множество документов, необходимых для управления производством, — правовую,

нормативную, техническую, конструкторскую, технологиче-скую, учетную документацию и схемы ее движения, различ' ные классификаторы, кодификаторы и другие информаци' онные массивы.

Информационная база АСУ — это система показателей, описывающих объекты управления: характеристики и свой' ства зданий, сооружений, оборудования, сырья и материа­лов, выпускаемой продукции, кадрового потенциала, по­ставщиков, клиентов, производственные показатели и т. п.

В информационной базе информация не только накапли­вается и хранится, но и обрабатывается, нередко с использо­ванием методов искусственного интеллекта. Это позволяет в рамках информационной базы решить многие задачи, свя­занные с поиском, слиянием, обобщением информации. Ин­формационная база АСУ — основа безбумажной технологий управления.

Основными элементами АСУ являются автоматизирован­ные рабочие места специалистов, объединенные в локаль­ную корпоративную вычислительную сеть.



Автоматизированное рабочее место (АРМ) — рабочее место специалиста, оснащенное компьютером или комплек-сом специализированных устройств, соответствующим про­граммным обеспечением, которые позволяют автоматизиро­вать часть выполняемых специалистом производственых операций.

Пример. АРМ бухгалтера — это компьютер с установленным на нем дакетом бухгалтерских программ с выходом на банк учетных данных предприятия.

АРМ конструктора (рис. 3.3.2) не обходится без специа­лизированных устройств и программ работы с графикой, а также нормативно-справочных ИПС. АРМ технолога-контролера включает кроме всего проче­го приборы контроля и автоматической регистрации па­раметров технологического процесса.

В интегрированных АСУП АРМ специалистов объедине­ны нередко в технологические цепочки, так что выходная информация конструктора является входной для технолога. В свою очередь выходная информация технолога становится управляющей программой для автоматического оборудова­ния и входной информацией для контролера и так далее. -у Перечислим преимущества, которые дает предприятию системный подход к автоматизации управления: • необходимая оперативность контроля и гибкость управле­ния предприятием;



Рис. 3.3.2. Программное средство автоматизированного проектирования — элемент АРМ конструктора

•  возможность получения непротиворечивых и полных

данных о финансово-экономическом состоянии предприя­

тия;

•  обеспечение оперативного доступа к аналитической ин­

формации о работе предприятия со стороны служб управ­

ления в процессе принятия решений;

•  наличие автоматизированной системы ведения отчетной

документации и автоматизацию документооборота в це­

лом;

•  снижение трудоемкости по составлению всевозможных

отчетов и справок, выполнению типовых расчетов;

•     возможность статистического анализа показателей рабо­ты предприятия и определение на его основе мероприя­тий по совершенствованию производственной деятельно­сти и сокращению материальных потерь;



•     внедрение обоснованного рационального планирования;

•     использование современных методологий управления предприятием;

•     улучшение условий труда управленческого аппарата;

•  наличие нескольких уровней защиты информации от не­

санкционированного доступа и многоуровневое разграни­

чение привилегий доступа;

•  возможность автоматизации деятельности международ­

ных компаний, подразделения которых работают с раз­

личными план-счетами, валютами, с учетом различных

нормативных и правовых отношений.

Информационные основы управления_______________________________ 141

АСУ только предоставляет преимущества. Реализовать их — задача людей. А потому особое внимание при внедре­нии АСУ уделяется именно человеческому фактору. Любая из технических систем — лишь механизм для повышения эффективности управления, принятия правильных страте­гических и тактических решений на основе своевременной и достоверной информации, выдаваемой компьютером.



Управленческая деятельность во многом связана со сбо­ром, анализом, выработкой, передачей, хранением и преоб­разованием информации.

Своевременно и правильно обработанная информация становится важным производственным ресурсом.

Использование компьютерных информационных техно­логий на всех этапах управления способно повысить эффек­тивность и качество управления.

Автоматизированные системы управления (АСУ) — ком­плекс технических и программных средств, обеспечиваю­щий в тесном взаимодействии с отдельными специалистами или коллективами управление объектом в производствен­ной, научной или общественной сфере.

Основное преимущество АСУ перед традиционными мето­дами управления состоит в том, что для принятия необходи­мых решений управленческому персоналу предоставляется более полная, своевременная и достоверная информация в удобной для восприятия форме.

По функциям АСУ подразделяются на следующие виды:

•  административно-организационные:



•  системы управления предприятием (АСУП);

•  отраслевые системы управления (ОАСУ);

•  системы управления технологическими процессами (АСУТП):

•     гибкие производственные системы (ГПС);

•     системы подготовки производства (АСУПП);

•     системы контроля качества продукции (АСК);

•     системы  управления  станками  с  числовым  програм­мным обеспечением (ЧПУ);

•  интегрированные  системы,   объединяющие  перечислен­

ные виды АСУ в различных комбинациях.

По результатам деятельности различают АСУ информа­ционные, информационно-советующие, управляющие, само­настраивающиеся , самообучающиеся.

Автоматизированная система управления предприятием (АСУП) — наиболее сложная как по структуре, так и по вы­полняемым функциям автоматизированная система управ­ления.

Основные принципы автоматизации управления предпри­ятием — комплексность и гибкость.

Принцип комплексности заключается в том, что АСУ обеспечивает полный цикл управления, начиная от подго­товки и планирования производства и заканчивая сбытом готовой продукции и формированием финансовой и бухгал­терской отчетности. Отчетность же, в свою очередь, через обратную связь замыкается на функцию планирования.

Принцип гибкости позволяет рассматривать АСУ не как пассивный инструмент ведения бизнеса, но как средство его совершенствования. АСУП, с одной стороны, должна гармо­нично учитывать сложившиеся на предприятии традиции, а с другой стороны — стимулировать его руководство и специ­алистов к переходу на новые технологии и методы работы.

Внедрение АСУП направлено на:

•     повышение эффективности принимаемых решений, осо­бенно в части оптимального использования всех видов ре­сурсов и потенциальных возможностей производства;

•     повышение производительности труда инженерно-техни­ческих и управленческих стуктур за счет выполнения основного объема расчетных, учетных и поисковых задач на ЭВМ.



Важные компоненты АСУ — аппаратное обеспечение, программное обеспечение, информационное обеспечение, математическое обеспечение.

Информационное обеспечение АСУ охватывает всю доку­ментацию (правовую, нормативную, техническую, конст­рукторскую, технологическую, учетную), представленную в электронном виде и необходимую для управления производ­ством, а также схемы ее движения.

Основными элементами АСУ являются автоматизирован­ные рабочие места специалистов, объединенные в локаль­ную корпоративную вычислительную сеть.

Автоматизированное рабочее место — рабочее место специалиста, оснащенное компьютером или комплексом специализированных    устройств,    соответствующим    про-

граммным обеспечением, которые позволяют автоматизи­ровать часть выполняемых специалистом производственых операций.

Одна из основных целей автоматизации — возможность для каждого сотрудника, относящигося к любому подразде­лению, получения информации в то время и в той форме, которые ему необходимы.

Особое внимание при внедрении АСУ уделяется человече­скому фактору.

Любая из технических систем — лишь механизм для по­вышения эффективности управления, принятия правиль­ных стратегических и тактических решений на основе свое­временной и достоверной информации, выдаваемой компьютером. Этот механизм полезен только при правиль­ном, целесообразном использовании его человеком.



Задание 1

Многие школы сегодня внедряют автоматизированные системы управления. Это, например, системы автоматизированного со­ставления расписания или АРМ завуча. Если в вашей школе есть такие системы, выясните и опишите их назначение, состав, фун­кции, преимущества.

Задание 2

Автоматизация делопроизводства и документооборота — важ­ные подсистемы АСУП. Именно с них чаще всего и начинается разработка и внедрение автоматизированной системы управле­ния.

Обоснуйте, почему от эффективности функционирования этих подсистем зависит эфективность всей системы управления пред­приятием.



Задание 3

Представьте, что вы — руководитель небольшой хлебопекарни и хотите на своем предприятии внедрить АСУП. Для   рабтников   каких   специальностей   вы   будете   создавать АРМы? Какое техническое обеспечение вам для этого понадобит­ся? Какие из известных вам прикладных программ найдут себе

применение в этой системе? Какие информационные базы при­дется разработать? Какими методами вы будете определять на­правления основных информационных потоков? Какие основ­ные трудности вы предвидите?



28 марта 1979 года на атомной станции «Тримайл Айленд» произошла авария. Отказал крошечный клапан пневматической системы, это привело к прекращению цир­куляции воды в системе водяного охлаждения реактора, а потом и к неуправляемому разогреву урановой активной зоны реактора. Потребовалось несколько дней напряжен­нейшей работы, чтобы взять ситуацию под контроль.

Когда комиссия расследовала, почему авария, которую, казалось бы, несложно было устранить, едва не вылилась в трагедию, оказалось, что основной причиной были неправи­льные действия операторов. А произошло это потому, что АСУ станции была разработана без учета человеческих воз­можностей. В течение первых нескольких минут сработало 100-200 предупредительных аварийных сигналов: звенели зуммеры, включались и выключались насосы, отпирались и запирались вентили. В зале управления не утихала бурная деятельность множества людей. На операторов обрушилась такая лавина информации (показания дисплеев, предупре­дительные сигналы, данные распечаток и т. п.), что было со­вершенно невозможно выявить неисправность и правильно выбрать меры по ее устранению. Операторы просто не могли уследить за всем, что происходило — это было выше челове­ческих сил.

Урок, вынесенный из этой аварии, очевиден: пока конст­рукция технической системы (особенно автоматизирован­ной) не будет во всех деталях продумана так, чтобы все происходящее в ней было абсолютно понятно обслуживаю­щему персоналу, пока информация не будет представлена в форме, удобной для восприятия человеческим глазом и мозгом, а не машиной, любая неполадка в автоматизиро­ванной системе управления может сделать ее полностью не­управляемой.





Термин «АСУ» появился в середине 60-х годов. Первона­ чально АСУ строились на базе высокопроизводительных (для своего времени) ЭВМ. Для их размещения и обеспече­ния работы создавались вычислительные центры (ВЦ), для которых необходимы были обученный персонал, специально оборудованные помещения, определенный микроклимат. При таких ВЦ создавались службы АСУ (иногда численно­стью до 200-300 человек). Обработка информации велась централизовано.

С появлением персональных ЭВМ АСУ стали создаваться на базе автоматизированных рабочих мест (АРМ), объеди­ненных в локальную вычислительную сеть (ЛВС).

В нашей стране разработка и внедрение АСУ во многие сферы производства широко проводились в 60-70-х годах. На предприятиях создавались вычислительные центры на базе больших ЭВМ (мэйнфреймов). Работали целые науч­но-исследовательские институты АСУ. В вузах создавались факультеты АСУ, призванные подготовить квалифициро­ванных специалистов для этой области. Выдвигалась даже идея создания Общегосударственной автоматизированной системы сбора и обработки информации для учета, планиро­вания и управления народным хозяйством. К сожалению, возможности техники и технологии не соответствовали в то время уровню решаемых задач. Идея АСУ опередила свое время. Но хорошие идеи все равно рано или поздно вопло­щаются в жизнь. Изменение названия (вместо АСУ сейчас чаще используют название «корпоративные системы управ­ления бизнес-процессами предприятия», но оно еще только приживается) обусловлено не изменением целей и функций АСУ, а скорее реализацией этих же целей на вычислитель­ной технике нового поколения — персональных компьюте­рах и компьютерных сетях. И если Интернет — это глобаль­ная сеть, предназначенная в основном для обеспечения «коммуникации без границ», то сети Интранет (Intranet) — техническая база АСУ нового поколения.

О значении АСУ в экономической жизни говорят следую­щие факты.

В странах с развитой экономикой в той или иной мере ав­томатизированы все предприятия, на которых работает свы­ше 500 человек.



Во многих странах на государственном уровне практиче­ски полностью автоматизировано управление в сфере нало­гового учета. Широко распространена автоматизация в бан­ковской системе. Высоки уровни автоматизации бухгалтерского учета и финансового анализа. Успехи транс­портного обслуживания также во многом обязаны автомати­зации управления.

Сегодня невозможно производство без полной автомати­зации управления технологическими процессами в отрас­лях, связанных с современными «высокими технологиями». Это, в частности, относится к производству компьютеров, космической и робототехники, синтезу новых материалов и т. п.

§ 3.4. Самоуправляющиеся системы

У информатики как науки счастливая судьба — многие ее теоретические разработки сразу же внедряются в практику и получают широкое распространение. Таковыми являются ме­тоды кодирования информации и информационно-поисковые системы, методы автоматической обработки информации и системы искусственного интеллекта. АСУ — это также при­мер практического применения сразу многих достижений те­оретической информатики. Но у любой науки есть сферы перспективных теоретических исследований, часто их назы­вают фундаментальными исследованиями. Эти исследования проводятся не для того, чтобы результаты сразу же реализо-вывать в виде какого-нибудь нового устройство или способа деятельности, а для того, чтобы познать новое.

Человек очень любознателен, и больше всего его интере­суют вопросы: «Как устроен этот мир?», «Почему это проис­ходит именно так?», «Что лежит в основе наших поступ­ков?». Вопросы, о которых пойдет речь в этом и следующих параграфах, относятся к числу фундаментальных исследова­ний кибернетики и информатики. Проблемы самоуправляю­щихся, устойчивых, самоорганизующихся систем занимают сейчас умы многих исследователей.

Стоит отметить, что нередко решение сугубо теоретиче­ских фундаментальных проблем оказывалось крайне необ­ходимым и полезным для решения задач практических.





Сложные технические системы могут быть самонастраи­вающимися, самоорганизующимися, самообучающимися, но для всех них характерно наличие более или менее авто­номной управляющей системы — субъекта управления.

Является ли субъект необходимым компонентом управле­ния? Существуют различные точки зрения.

Пример. Гениальный русский писатель Лев Толстой, описывая «стиль управления» Кутузова во время Бородинской бит­вы, исходил из того, что все события разворачивались в определенной мере сами собой и роль главнокомандующе­го сводилось к тому, чтобы не мешать общему течению событий. Напротив, Наполеон все время активно влиял на события и, в конечном счете, проиграл войну.

Пример. Бактерия попадает в среду, содержащую ядовитый для нее пенициллин. В ответ она начинает выделять особое вещество — фермент пеницелиазу, который его разру­шает. Как только бактерия разрушит весь пенициллин, синтез фермента прекратится.

Пример. Человек начинает бег. Пульс у него немедленно учаща­ется, в результате снабжение мышц кислородом увели­чивается и они получают больше энергии для своей рабо­ты.

Пример. Особое значение в биологии имеют особый вид реак­ции — гомеостаз, поддерживающий постоянство внут­ренней среды организма, например, температуру. Скорость различных физиологических процессов в рас­тительном мире зависит от температуры: обычно ско­рость удваивается при каждом повышении температуры на 10 СС. При температуре замерзания воды процессы жизнедеятельности замирают, а с повышением темпера­туры идут быстрее. Когда достигается некоторая крити­ческая точка, скорость снова падает, так как начинается распад некоторых веществ, а при дальнейшем повыше­нии температуры организм погибает. Большинство растений и животных относятся к числу холоднокровных и температура их тела близка к темпе­ратуре окружающей среды. По мере снижения темпера­туры активность их падает. Птицы и млекопитающие способны поддерживать температуру тела на постоянном уровне (35-38 °С) независимо от температуры окружаю-



148

Глава 3

щей среды. Терморегуляция осуществляется на основе принципа обратной связи. Если температура тела снижа­ется, то выработка тепла возрастает, например, за счет дрожи. Уменьшаются теплопотери, например, путем уменьшения циркуляции крови в сосудах, лежащих не­посредственно под кожей. Если температура тела повы­шается, то возрастает отдача тепла, например, в виде пота.

Пример. Как известно, в образовании этноса существенную роль играет принцип комплиментарности, заключающийся в неосознанной симпатии к одним людям и антипатии к другим. Например, викинги не брали в поход тех, кого считали ненадежными, трусливыми, сварливыми или недостаточно свирепыми. Все это было очень важно, ибо при военных действиях на каждого человека должна была пасть максимальная нагрузка и ответственность за свою жизнь и жизнь товарищей.

Эти и другие примеры наводят на мысль, что управление в ряде случаев может осуществляться без присутствия субъ­екта управления — автономной (не относящейся к объекту управления) управляющей системы. В этом случае возника­ют вопросы:

•     Каков механизм самоуправления, в чем его отличие от «традиционного» управления?

•     Каким образом задается и поддерживается цель управле­ния, коль скоро в этом не участвует субъект?

Механизм самоуправления существенным образом отли­чается от механизма управления, представленного на схеме из § 3.1. При самоуправлении элементы системы воздейст­вуют друг на друга, стремясь стать субъектами управления. При этом возможны следующие ситуации:

•     воздействие одного из элементов становится доминирую­щим и он становится «обычным» субъектом управления;

•     элементы уничтожают друг друга и, возможно, всю систе­му;

•     цели, преследуемые отдельными элементами системы, корректируются и наступает определенное динамическое равновесие.

Анализ последней ситуации приводит к мысли, что при самоуправлении глобальные, перспективные, стратегиче­ские цели могут быть поставлены, но они не могут быть реа­лизованы, поскольку длительное «сохранение» таких целей может «отслеживаться» только управляющей системой (субъектом управления).


Тогда цели функционирования от-

дельных элементов системы подчиняются общей цели. В процессе самоуправления, при достижении равновесия, как правило, происходит понижения уровня целей до тактиче­ских, иногда даже - сиюминутных.

Пример Предстаете себе компанию друзей, которая решила вмес­те провести свободное время. До этого решения у каждого могли быть свои цели. Одному хотелось пойти в спортзал, другому — прочитать интересную статью в новом журна­ле и так далее. Как будет развиваться ситуация в том слу­чае, когда в компании есть признанный лидер, и в том, когда такового нет, вы можете предположить сами.

Следует отметить, что управление отличается от взаимо­действия тем, что в процессе управления реализуются ка­кие-либо цели. В этом смысле притяжение планет к Солнцу является взаимодействием, а не управлением, поскольку здесь нет явно выделенной цели. С другой стороны, повыше­ние пульса у бегущего человека трудно объяснить каким-ли­бо прямым взаимодействием, но зато здесь можно выделить определенную цель — сохранение жизни.

В случае отсутствия субъекта управления будет правиль­нее говорить не о «достижении цели», а о «преследовании цели», поскольку преследовать цель можно как осознанно (при наличие субъекта), так и неосознанно (когда речь идет о самоуправлении). В дальнейшем, во избежании путаницы, мы будем говорить о достижении цели только по отноше­нию к субъекту управления, а преследование цели — по от­ношению к самоуправлению.

Таким образом, процесс самоуправления описывается иной моделью, чем процесс управления, в котором участву­ет субъект. Основные моменты формализации, лежащие в основе модели самоуправления, следующие:

•     элементы объекта управления оказывают управляющие воздействия на другие элементы объекта, то есть распре­деляют между собой функции субъекта управления;

•     в процессе самоуправления цели элементов (как субъек­тов управления) могут быть скорректированы;



•     управляющие воздействия отдельного элемента определя­ ются той информационной моделью всей системы управ­ления, которая у него сложилась;

•     информационные модели у различных элементов могут не совпадать друг с другом.

Общая схема самоуправляющейся системы изображена на рис. 3.4.1.

Рис. 3.4.1

Общая схема

самоуправляемой

системы

Примечание. Механизм самоуправления, согласно Н. Ви­неру, может быть объяснен на основе понятия информации, циркулирующей в системе. В данной схеме понятие инфор­мации конкретизировано до понятия информационной моде­ли: в основе механизма самоуправления лежит информаци­онная модель, в соответствии с которой живое существо или созданный человеком механизм осуществляет взаимодейст­вие с системой.

Пример. В человеческом обществе понятие «преследование цели» близко к понятию мотива. Существуют различные пси­хологический модели человеческих мотивов. По Адаму Смиту, проводившему исследования в начале XIX века на английских предприятиях, человек всегда стремится улучшить свое экономическое положение. По Лоуренсу и Ларошу, люди стремятся повторять то по­ведение, которое уже приводило к ожидаемому результа­ту.

По Маслоу, человек стремится удовлетворить потребно­сти в строгой иерархической последовательности: физио­логические потребности —> потребности безопасности и защищенности —> социальные потребности —> потребно­сти уважения —> потребности самовыражения. По МакКеланду, потребности имеют три основных со­ставляющих: власть, успех и причастность. По Вруму, мотивация складывается из достижения ожи­даемых результатов, вознаграждения, ценности послед­него.

Существует и другая, не менее обоснованная точка зре­ния на то, является ли субъект необходимым компонентом управления. Заключается она в том, что самоуправляю­щаяся система является не более чем абстрактной схемой, более или менее приближенной к действительности.


В реа­ льности же во всяких самоуправляющихся системах можно выявить субъект управления, возможно, скрытый.

Пример. Считается, что рынок является самоуправляющейся сис­темой. Послушаем, что говорит по этому поводу Н. Ви­нер. «...Во многих странах распространено мнение, при­знанное в Соединенных штатах официальным догматом, что свободная конкуренция является гомеостатическим процессом, то есть что на вольном рынке эгоизм торгов­цев, каждый из которых стремиться продать как можно дороже и купить как можно дешевле, в конце концов приведет к устойчивой динамике цен и будет способство­вать наибольшему общественному благу. Это мнение связано с очень «утешительным» воззрением, что част­ный предприниматель, стремясь обеспечить свою собст­венную выгоду, является в некотором роде обществен­ным благодетелем и поэтому заслуживает больших наград, которыми общество его осыпает. К сожалению, факты говорят против этой простодушной теории. Ры­нок — игра, находящая свое подобие в семейной игре под названием «Монополия». Она строго подчинена тео­рии игр, которую разработали фон Нейман и Моргенш-терн...Это рыночная игра, в которую играют вполне ра­зумные, но совершенно беззастенчивые дельцы... Побуждаемые своей собственной алчностью, отдельные игроки образуют коалиции; но эти коалиции обычно не устанавливаются каким-нибудь одним определенным об­разом и обычно кончаются столпотворением измен, ре­негатства и обманов. Это точная картина высшей дело­вой жизни и тесно связанной с ней политической, дипломатической и военной жизни. Даже самого блестя­щего маклера ждет разорение. Но, допустим, что макле­рам это надоело и они согласились жить в мире между собой. Тогда награда достанется тому, кто, выбрав удач­ный момент, нарушит соглашение и предаст своих парт­неров...» (Н.Винер. Кибернетика/ Русск. перевод. М.: Наука, 1983, с. 240-241). В реальных системах, близких к самоуправляющимся, наблюдаются явления, делающие их крайне неустойчивы­ми.


Уже давно замечено, что значения многих параметров самоуправляющихся систем подвержены более или менее значительным колебаниям, циклам.

Пример. В развитии экономики выявлены различные циклы, со­стоящие из периода подъема и периода спада, названные именами их первооткрывателей-экономистов. Выстроив циклы по увеличению длительности, заметим, что их пе­риоды примерно удваиваются: цикл Китчина (3-4 года), цикл Жюглара (6-8 лет), цикл Лабруса (10-12 лет), цикл Кузнеца (20-24 года), цикл Кондратьева (40-60 лет) и, наконец, вековая тенденция. Применительно к Европе отмечены четыре последовате­льных цикла Кондратьева: [1790 (1810-1817) 1844-1855], [1850 (1870-1875) 1890-1896], [1890 (1914-1920) 1940], [1940 (1969-1972) 1980]. Первая и последняя даты каждого из этих циклов отмечают нача­ло подъема и окончание спада. Дата в круглых скобках отмечает кульминационный момент, точку кризиса, где начинается нисходящая ветвь цикла (разумеется, при­ближенно). Аналогично отмечены четыре последователь­ных вековых цикла: [1250 (1350) 1507-1510], [1510 (1650) 1733-1743], [1740 (1817) 1896], [1896 (1974?) ...]. Как и у любого другого цикла, определение исходной точки оказывается довольно приблизительным, прини­мая во внимание плавные очертания волны. От года к году вековая тенденция едва ощутима, но как только одно столетие сменяет другое, она оказывается важней­шим действующим лицом.

Поскольку всякая система стремится к устойчивому со­стоянию, неустойчивое состояние самоуправляющейся сис­темы может разрешиться следующим образом:

•     переходом к традиционной системе управления, рассмот­ренной в § 3.1;

•     разрушением системы;

•     переходом к принципиально новым (для даной системы) формам управления.

Третья возможность будет подробно рассмотрена в следу­ющих параграфах. Что касается первых двух возможностей, то они исследованы достаточно подробно.

Пример. В художественной культуре существуют очень яркие об­разы разрушения самоуправляющихся систем.


Одним из них является роман-антиутопия лауреата но­белевской премии У. Голдинга «Повелитель мух» и сня­ тый по нему классический фильм. В нем показано, как сотня нормальных детей, попавших без взрослых на тро­пический остров, решает воспроизвести политический строй «как у взрослых» — с выборами парламента, пре­зидента, то есть через создание самоуправляемой систе­мы. В конечном итоге эта система рухнула и образова­лась жесткая диктатура.

Другим, столь же ярким примером является известный фильм Ф. Феллини «Репетиция оркестра». Восстав про­тив дирижера, оркестранты создали общий хаос, кото­рый привел к разрушению и гибели. Только вернувшись к музыке и вспомнив про дирижера, они спасли себя.



Самоуправление — это способ управления объектом, ког­да нет автономной от него управляющей системы.

Цель самоуправляющейся системы формируется внутри нее, а не задается извне.

Управление может осуществляться без управляющей сис­темы — субъекта управления, независимого от управляемо­го объекта, в следующих случаях:

•  один из элементов объекта управления оказывает управ­

ляющее воздействие на другие элементы, то есть берет на

себя функции субъекта управления;

' • в процессе самоуправления цели отдельных элементов (как субъектов управления) корректируются в процессе взаимодействия с другими элементами.

В последнем случае уровень целей, стоящих перед объек­том в целом, понижается.

Механизм самоуправления, согласно Н. Винеру, может быть объяснен на основе понятия обмена информацией, цир­кулирующей в системе, между элементами системы.

В основе механизма самоуправления лежат информаци­онные модели, на основе которых живое существо или со­зданный человеком механизм (как элемент системы) осуще­ствляет взаимодействие с системой в целом и в ее рамках с внешней средой.

Модель самоуправления основывается на следующих предположениях:

•  элементы объекта управления оказывают управляющие

воздействия на другие элементы, то есть распределяют



между собой функции субъекта управления;

•  у каждого элемента системы есть индивидуальные цель и

модель ситуации, причем информационные модели у раз­

личных элементов могут не совпадать друг с другом.

•       в процессе самоуправления цели элементов (как субъек­тов управления) могут быть скорректированы и, как пра­вило, корректируются в процессе взаимодействия;

•       управляющие воздействия отдельного элемента определя­ются той информационной моделью всей системы управ­ления, которая у него сложилась.

В реальных системах, близких к самоуправляющимся, значения многих параметров подвержены более или менее значительным колебаниям и периодически возникающим сотояниям неустойчивости.

Поскольку всякая система стремится к стабильности, не­устойчивое состояние самоуправляющейся системы может привести к:

•       переходу к традиционной системе управления;

•       разрушению системы;

•       переходу к принципиально новым (для данной системы) формам управления.



Задание 1

Компьютер является очень сложной информационной системой, включающей в себя различные подсистемы. Какие информаци­онные подсистемы компьютера можно отнести к самоуправляю­щимся? Ответ обоснуйте.

Задание 2

Приведите примеры самоуправляющихся систем в природе, тех­нике, обществе.

Задание 3

Какие из следующих систем являются самоуправляющимися:

а)  живой организм;

б)  автопилот самолета;

в)  робот;

г)  компьютер;

д)  человеческое общество?

Задание 4

Сформулируйте основные отличия управляемых и самоуправля­ющихся систем.

Задание 5

В разных ситуациях коллектив вашего класса можно рассматри­вать как управляемую или как самоуправляющуюся систему. Определите для этих двух случаев, в чем разница между целями, которые преследуются, и целями, которые могут быть достигну­ты. Приведите примеры целей того и другого типа.


Какое «функционирование» данной системы — управляемое или самоуправляющееся — более эффективно для достижения каж­дой из предложенных вами целей?

Задание 6

Педставьте с помощью какой-нибудь программы деловой графи­ки (например, Мастера диаграмм) данные, приведенные в при­ мере об экономических циклах. Проанализируйте, совпадают ли периоды экономического спада с известными вам исторически­ми событиями.



Как известно, в живой природе и в человеческом обще­стве многие процессы имеют циклическую природу. Напри­мер, солнечная активность имеет период колебания в 11 лет. Иногда эти циклы связывают между собой, например, пери­одичность социальных катаклизмов объясняются периодич­ностью некоторых астрономических явлений. Правомерно ли подобное сопоставление?



В пользу идеи о самоорганизации материи (как, впрочем, и в пользу ее отрицания) можно привести множество приме­ров.

Наглядно процесс самоорганизации можно продемонст­рировать с помощью так называемых «клеточных автома­тов», наиболее известным примером которых является игра «Жизнь», программу которой вы можете составить и сами.

Представим себе поле, разбитое на клетки. Для простоты возьмем поле небольшого размера, например 5x5 клеток.

Предположим, что каждая клетка может находиться в од­ном из двух состояний: быть закрашенной или нет.

Пусть в начальный момент времени половина клеток была закрашена, причем эти клетки случайным образом распределены по всему полю (рис. 3.4.2 о). Предположим далее, что в некоторый момент времени клетка изменяет свое состояние на противоположное, если большинство кле­ток из ее непосредственного окружения составляют клетки альтернативного типа и, напротив, она остается такой же какой и была, если в ее окружении преобладают, или даже не составляют меньшинства, клетки того же типа, что и у нее. Повторяя этот процесс снова и снова, можно приди к некоторой структуре, которая уже не будет подвергаться да­льнейшим изменениям. В данном примере, это уже происхо­дитв четвертом «поколении» клеток (рис. 3.4.2 г).



Рис. 3.4.2. Пример развития колонии случайно распределенных клеток в игре «Жизнь

Происходит это потому, что клетки в ходе игры «инфор­мируют» друг друга о своем состоянии и реагируют на эту информацию в соответствие с установленными правилами.

В связи с эти возникает чрезвычайно важный вопрос. Предопределен ли исход самоорганизующегося процесса и можно ли в принципе предугадать итоговый результат?

В самоорганизующихся системах, особенно на ранних этапах эволюции, возникают ситуации неустойчивого состо­яния системы, от которых развитие может пойти в различ­ных направлениях в зависимости от случайных факторов.

Например, в приведенной выше модели из закрашенных и не закрашенных клеток можно выделить объективную за­кономерность — разноименные клетки «притягиваются» друг к другу. Однако, даже несмотря на объективный харак­тер этой закономерности в каждый конкретный момент вре­мени существует альтернатива притяжения клеток А и Б, либо, скажем, клеток А и С. В результате образуется либо

устойчивая пара АВ, либо устойчивая пара АС, что, в свою очередь, может привести к развитию системы по одной из двух непересекающихся линий.

В этом плане поучительным является анализ многих ис­торических событий: являются ли они исторически неиз­бежными или определяются действиями случайных (или це­ленаправленных) сил, приложенных к системе в точке неустойчивого состояния.

Как правило, «исторически неизбежные» события всегда имеют альтернативу, и какая из них осуществится — во многом дело случая или личностного фактора. Человек с во­левыми качествами может самым решительным образом влиять на дальнейшее развитие системы, независимо от имеющихся в его распоряжении средств, если его усилия бу­дут приложены в нужном месте и в нужное время.

§ 3.5. Устойчивость систем с позиций управления



В нашем восприятии мира представления об устойчиво­сти носят основополагающий характер. Человек может изу­чать и работать с теми объектами, которые ощутимо сохра­няются во времени или повторяются.


Без наличия определенной устойчивости не может существовать созна­ние, да и вообще живой организм.

Как вы знаете, любой объект можно рассматривать с точ­ки зрения его внешнего вида, структуры и поведения. Ока­зывается, именно структура объекта в наибольшей степени «отвечает» за его устойчивость. Любой объект можно рас­сматривать как систему, а потому необходимо определить, что же такое устойчивость систем.

Считается, что данная система устойчива, или структур­но устойчива, если при достаточно малых изменениях в ее структуре поведение системы становится в некотором смыс­ле аналогичным поведению исходной системы. Разумеется, в каждом конкретном случае мы должны точно определить, что подразумевается под выражением «достаточно малые» и «аналогично».

Пример. Солнечная система, является устойчивой системой. Эта устойчивость объясняется доминирующим действием Солнца, подавляющим взаимное притяжение планет. Вместе с тем, это действие позволяет планетам двигать­ся. Если бы притяжение было бы очень сильным, плане­ты бы просто бы упали на Солнце.

Предположим теперь, что мы имеем систему притягива­ющихся друг к другу планет без учета притяжения Солнца. В простейшем случае, когда у нас только три планеты, мы приходим к знаменитой и очень сложной задаче «трех тел»: как будет вести себя система из трех тел, между которыми существует сила притяжения, об­ратно пропорциональная квадрату расстояния между ними? Оказывается — очень непросто, и до конца эта за­дача не решена до сих пор.

Пример. Другим астрономическим примером служит внутренняя устойчивость звезды. Она обеспечивается взаимодейст­вием двух противоположных процессов: сжатия вещест­ва под влиянием гравитации и его расширения за счет кинетической энергии, приобретенной в ядерных реак­циях. Сжатие повышает плотность и температуру, что ведет к усилению термоядерной реакции. Полученная при этом кинетическая энергия вещества ведет к расши­рению вещества, а, значит, к понижению температуры и плотности.


Тогда уменьшается интенсивность термо­ядерных реакций и гравитационные силы сжимают ве­щество. Устойчивость звезды реализуется в виде слож­ных колебаний.

Пример. Для исследования проблем устойчивости известный спе­циалист по кибернетике У.-Р. Эшби создал модель слож­ной системы — гомеостат, состоящей всего из четырех блоков, связанных между собой определенными связями (рис. 3.5.1). В каждом из них имелся поворачивающий­ся под действием электрического тока магнит, положе­ние которого влияло на величину электрического тока, подаваемого на другие блоки. Когда включали эту систе­му, все магниты начинали поворачиваться под действи­ем токов от других блоков. Эти движения изменяли ве­личину протекающего через магниты тока, который в свою очередь изменял движение магнитов. При этом могло быть два случая: либо после некоторого переходного процесса все электромагниты оказались в некотором устойчивом состоянии и движение прекраща­лось, либо система не находила устойчивого состояния и один из электромагнитов выходил за пределы нормаль­ного отклонения. В схеме в этом случае происходили случайные переключения, и поиски равновесия возоб-



Рис. 3.5.1. Схема гомеостата У.-Р. Эшби

новлялись. В конце концов после нескольких случайных переключений система самостоятельно находила состоя­ние равновесия.

Различные внешние возмущающие воздействия на гоме-остат — перестановки упоров, изменение связей, неболь­шие поломки — не нарушали его способности перехо­дить в устойчивое состояние.

Интересна оценка Н. Винера результатов этих экспери­ментов: «Я полагаю, что блестящая идея Эшби о целе­устремленном механизме, добивающемся своих целей через процесс научения, является не только одним из крупных философских достижений современности, но также ведет к весьма полезным техническим выводам в решении задач автоматизации. Мы не только можем придавать целевую направленность машине, но в подав­ляющем большинстве случаев машина, сконструирован­ная для того, чтобы избегать аварийных ситуаций, будет отыскиввать цели, которые она может осуществить».



При изучении устойчивости динамических систем очень важным является понятие аттрактора (to attract — притя­гивать), т. е. такого состояния динамической системы, к ко­торому она стремится, «притягивается». Это состояние мо­жет быть описано множеством, которое также называют аттрактором.

Пример. Простым примером динамической системы, иллюстри­рующей понятие аттрактора, является маятник. Обыч­ный движущийся маятник под действием сил трения в конце концов останавливается в точке, которая и есть в данном случае аттрактор, поскольку именно эта точка в процессе движения «притянула к себе» маятник. Если описать движение маятника в прямоугольной сис­теме координат, где по одной оси откладывается угол от­клонения маятника от вертикали, а по другой — ско­рость изменения этого угла (в математике это называется фазовой плоскостью), то получим постепен­ное приближение маятника к аттрактору — началу ко­ординат (рис. 3.5.2).

Рис. 3.5.2

Движение обычного маятника

-г

::>°л. ¦¦->¦

Пример. По другому ведет себя динамическая система, состоящая из часового механизма, маятника и груза на цепочке. Если раскачать маятник сильным толчком, то он начнет сильно раскачиваться, замедляясь затем до некоторого стабильного режима колебаний. На фазовой кривой этот режим изображается окружностью, которая в данном случае и является аттрактором (рис. 3.5.3).

Рис. 3.5.3

Движение маятника часов

Управляющие воздействия должны, с одной стороны, обеспечивать достижение поставленной цели, с другой — не нарушать относительной устойчивости системы, если система является изначально устойчивой. Если же напротив, система изначально является неустойчивой (например, государство в момент кризиса), то управление с необходимостью должно привести систему к относительно устойчивому состоянию.

И системы, управляемые субъектом, и самоуправляющие­ся системы могут быть устойчивыми или неустойчивыми.

Устойчивость системы управления может быть достигну­та разными очень разными путями, иногда очень простыми и остроумными.



Пример. Известно, что на военном флоте с давних времен устные команды и распоряжения, дословно повторяются теми, к кому они относятся. Например, офицер командует: «поднять якорь», а матрос отвечает «есть поднять якорь». Этим простым приемом достигается значитель­ная надёжность в управлении сложной системой — ко­раблем. При шуме ветра и волн матрос мог неправильно понять приказ, и его дублирование позволяло офицеру это проконтролировать.

По-видимому, самым эффективным средством повыше­ния устойчивости управляемых и самоуправляющихся сис­тем — это усиление влияния субъекта управления.

Пример. Как известно, в 1929 году в США и многих странах Запад­ной Европы разразился глубочайший экономический кри­зис, получивший название Великой депрессии. Решающая роль в его преодолении принадлежала государству (субъ­екту управления). Например, военные расходы правитель­ства США в 1941 году увеличились на 105% (по сравне­нию с 1940 г.), в 1942 году - на 175%, а в 1943 году еще на 50%. В 1944 году расходы правительства США даже с поправкой на рост цен были в 6,5 раза выше, чем в 1940 году. Именно военные расходы встряхнули экономику США и вывели ее из трясины Великой депрессии.

Если цели управления и управляющие воздействия субъ­екта управления хорошо согласованы, состояния неустойчи­вости системы практически не возникают, поскольку субъ­ект, как правило, с помощью обратных связей оперативно реагирует на первые признаки неустойчивости и стабилизи­рует систему. Иное дело самоуправляющаяся система или система, в которой субъект управления фактически не вы­полняет своих управленческих функций. В таких системах часто возникают кризисные ситуации. С точки зрения тра­диционной схемы управления эти состояния крайне нежела­тельны. Но существует и такая точка зрения, что в кризисах заложен эффективный инструмент управления.

Фундаментальной значение в этом случае приобретают так называемые точки бифуркации (от французского bifurcation — раздвоение), то есть такие точки, в которых система стано­вится неустойчивой и ее дальнейшее развитие возможно в разных направлениях в зависимости от случайных факторов.



Пример. Пусть к балке, изображенной на рисунке 3.5.4. прило­жена переменная сила F. Какое-то время балка нахо­дится в устойчивом состоянии, а затем, при некотором значении F0 прогибается. При этом, в какую сторону она прогнется — вправо или влево — зависит от случай­ных факторов. Значение силы F0 и определяет точку би­фуркации. Возможное развитие системы показано на графике.



Рис. 3.5.4. Прогибание балки под воздействием силы

Как свойство точек бифуркации используется в процессе управления? Предположим, что существует субъект, кото­рый поставил перед собой цель прогнуть балку в определен­ную сторону.

Будем считать, что балка является достаточно прочной и прямое управляющее воздействие, необходимое для изгиба­ния балки является очень большим и, возможно, недости­жимым для субъекта.

Однако, зная свойства точек бифуркации, можно карди­нально поменять стратегию управления. Можно, используя тот факт, что на балку действует сила F, в точке бифурка­ции FQ, подействовать на нее малой силой и добиться желае­мого результата.

Пример. Управление с использованием так называемых малых резонансных воздействий в точках бифуркации известно очень давно. Как свидетельствует история, рядом с вла­стным лицом, не отличающимся умом или сдержанно­стью, всегда находится некто, кто в критические момен­ты (то есть точки бифуркации) дает ему советы, направляя его волю в определенную сторону. История сохранила для нас имена многих таких людей: шут Шико при французском короле Карле IX (по версии А. Дюма), Э. И. Бирон при русской императрице Анне Иоанновне, философ Сенека при римском императоре Нероне и др.

Управление через малые резонансные воздействия в неу­стойчивых ситуациях может быть более эффективным, чем директивное (авторитарное) и демократическое (коллектив­ное) управление. В социальных системах тому немало под­тверждений. Возможно, поиски возможности реализации такого рода управления в технических системах приведут к интересным открытиям.





Система называется структурно устойчивой, если при до­статочно малых изменениях в ее структуре поведение систе­мы становится в некотором смысле аналогичным поведению исходной системы.

При изучении устойчивости динамической системы очень важным является понятие аттрактора — такого состояния системы, к которому она стремится, «притягивается». Это состояние может быть описано множеством, которое также называют аттрактором.

Понятие аттрактора является обобщением понятия рав­новесия.

Фундаментальное значение в изучении поведения систе­мы и ее устойчивости имеют точки бифуркации, то есть та­кие точки, в которых система становится неустойчивой и направление ее дальнейшего развития зависит от случайных факторов.



Задание 1

Приведите примеры устойчивых и неустойчивых систем, извест­ных вам из курсов физики, химии, биологии.

Задание 2

Определите, какие факторы (внутренние и внешние) могут вли­ять на устойчивость системы. Может ли управление быть одним из таких факторов?

Задание 3

Разработайте схему управления транспортным потоком после выпадения обильных снегопадов, приводящую транспортную систему к стабильному работоспособному состоянию.

Задание 4

Определите, являются ли следующие системы устойчивыми:

а) метроном;

б) экосистема в пруду для разведения рыбы;

в) стая обезьян;

г) система управления железнодорожным транспортом;

д) система образования.

(Cffi    вопрос-проблема

1. Как следует из доклада ООН о развитии человечества

за 1998 год, три самых богатых человека в мире имеют сово­

купное личное состояние, превышающее валовой продукт

48 наименее развитых стран, 225 самых богатых людей пла­

неты имеют совокупное состояние более чем 1 трл долларов,

а 3/5 из 4,4 млрд жителей развивающихся стран лишены

канализации, 1/3 — чистой воды, 1/5 — медицинского об­

служивания. Американцы тратят на косметику 8 млрд дол­

ларов в год. По оценкам ООН, 6 млрд. долларов хвалило бы

для того, чтобы дать всем детям мира начальное образова­



ние. Европейцы съедают мороженого на 11 млрд долларов в

год, хотя 9 млрд долларов хватило бы на то, чтобы обеспе­

чить чистой водой и надежной канализацией всех нуждаю­

щихся в мире. Американцы и европейцы тратят 17 млрд

долларов на корм для домашних животных, но 13 млрд хва­

тило бы, чтобы обеспечить элементарную медицинскую по­

мощь всех нуждающихся по всему миру.

Можно ли такую цивилизацию считать устойчивой систе­мой? Каковы возможные перспективы её развития?

2. Чем, по вашему, является массовая культура — искус­

ством или инструментом управления?



Как показали исследования американского экономиста Д. Стиглера (Нобелевская премия по экономике 1982 года), в самоуправляемых системах большинство прогнозов оказы­ваются неточными, а решения принимаемые на их основе — неэффективными. Например, ни одно из постановлений пра­вительства США, которое в течении ряда лет пыталась регу­лировать экономику, не дало ожидаемых результатов. Более того, эти результаты были прямо противоположными тем, которые ожидали. Причина была в том, что в условиях неу­стойчивого развития системы схема: «управляющее воздей­ствие — желаемый результат» не работает. Управление ста­новится эффективным в том случае, когда главное не сила, а правильная организация воздействия на систему. Слабые, но правильно организованные, соответствующие структуре и тенденциям ее развития воздействия, оказывают более за­метное влияние на систему, чем сильные, но прямые управ­ляющие воздействия. Такие воздействия получили название «слабых резонансных воздействий». Характерно, что наблю­датель, находящейся «внутри» системы, слабые резонанс­ные воздействия практически не замечает, даже если они имеют искусственный характер.



Рассмотрим простейшую модель кругооборота капитала в какой-нибудь банковской системе.

Пусть в эту систему входит три банка: А, В, С, которые продают и покупают акции. Чтобы избежать больших чи­сел, будем считать, что стоимость всех акций ограничена единицей.



Предположим следующее:

•     банк А продает некоторые акции по цене X.

•     банк В, купив эти акции, в силу сложившихся обстоя­тельств вынужден продавать их по цене 1-Х.

•     банк С, покупая акции у банков А и В, продает их по цене Х(1-Х).

•     банк А, реагируя на такое изменение цены акций сам на­чинает продавать их по цене Х(1-Х), умноженной на не­который коэффициент к, то есть по цене кХ(1-Х).



Рис. 3.5.5. Схема кругооборота капитала в условной банковской системе

При фиксированном коэффициенте к мы имеем систему, поведение которой зависит от значения к. Таким образом, к можно рассматривать как управляющее воздействие на дан­ную систему.

Данная модель может быть реализована на компьютере. Тогда зависимость поведения системы от значения к можно детально исследовать с помощью компьютерного экспери­мента (подробно об этом см. параграф главы 4, посвящен­ный компьютерному эксперименту).

В итоге получается следующая картина.

При к < 3 переменная X стремиться к некоторому фикси­рованному значению Х0. В этом случае, аттрактор данной системы состоит из одной точки. Это — стабильное состоя­ние системы.

При малом увеличении к (немного больше 3) значение X начинает колебаться между двумя значениями. Аттрактор системы теперь уже состоит из двух точек Х0 и X,. Эта со­стояние системы уже не стабильно, хотя его еще можно счи­тать устойчивым. При этом, некоторое значение к0 опреде­ляет точку бифуркации: систему в точке к0 можно привести к стабильному состоянию со значением Х0 и X, с помощью малого дополнительного воздействия.

При увеличении к свыше к0 количество точек аттрактора возрастает и система, соответственно, становится менее и менее устойчивой.

Наконец, при к больших некоторого значения Ц перемен­ная X начинает принимать бесконечное число значений. Си­стема полностью теряет устойчивость. Образуется хаос.

Анализ приведенного примера подсказывает две основ­ные стратегии управления.



1.   Управляя только параметром к, добиться стабильного состояния системы. В этом случае можно ориентироваться на традиционную схему управления, приведенную в §1 дан­ной главы. Субъектом управления, в этом случае выступает банк А, а целью управления — создание стабильной банков­ской системы.

2.   Попытаться повысить свои доходы, используя нестаби­льность системы. Для этого необходимо зафиксировать зна­чение к0 параметра к. Система перейдет в самоуправляемое состояние с двумя возможными значениями параметра X: Х0 и Хг Путем малого постороннего воздействия необходи­мо «подтолкнуть» систему к «выбору» нужного значения X. После этого можно объявить X результатом «правильно ор­ганизованного» самоуправления. Далее можно попытаться улучшить результат и перейти к точке бифуркации kr По­следствия этого шага определяется известной пословицей: «либо пан, либо пропал», поскольку в случае ошибки управ­ления система превращается в хаос.

Данный пример показывает, какую роль в управлении играют точки бифуркации. Эти точки можно выявлять, что­бы избежать их и сохранить систему в стабильном состоя­нии, но можно создавать специально, исходя из опеделен-ных целей управления. Более того, в любой реальной системе речь идет не об отдельной ситуации неустойчивости, а о целом каскаде бифуркаций.

Управление через нестабильное состояние системы с не­обходимостью подразумевает наличие, как минимум, двух взаимосвязанных управляющих воздействий:

•     воздействие, создающее каскад бифуркаций;

•     слабое целенаправленное (резонансное) воздействие в точ­ках бифуркаций.

В общем виде, схема управления системой через ее неста­бильность выглядит так, как показано на рис. 3.5.6.

Воздействие, создающее каскад бифуркаций направлено, как правило, на разрыв системных связей между управляв-



Рис. 3.5.6. Схема создания ситуаций нестабильности в самоуправляющейся системе

мым объектом и другими объектами системы.


Потеряв или существенно ослабив системные связи, объект становится «подвижным» и очень чувствительным даже к слабым управляющим воздействиям.

Как известно, системные связи могут иметь материаль­ный или информационный характер. В последнем случае речь идет об общности информационных моделей, которыми руководствуются объекты системы в своей деятельности. Дестабилизирующее воздействие направлено, как правило, на разрушение именно этих, информационных связей, то есть на деформацию всей информационной системы.

В неустойчивом состоянии слабое воздействие на систему может быть абсолютно незаметно для объекта управления. В этом случае он оказывается похожим на падающий камень, который по выражению философа Б. Спинозы (1632-77) ду­мает, что он падает по своей воле. Это значит, что управляю­щее воздействие, равно как и его цель оказываются для объ­екта управления, во многом, анонимными.

Глава 4



Методы исследований в информатике



Большинство знаний об окружающем нас мире мы полу­чаем в результате научных исследований.

Всякая научная дисциплина характеризуется своими объектом, предметом и методами исследования.

Объект исследования в информатике — информационные смысловые свойства материи, способы ее организации на основе информационного взаимодействия объектов.

Предметом исследования в информатике являются ин­формационные процессы, протекающие в системах различ­ной природы и возможность их автоматизации.

Методы исследования — способы деятельности, обеспечи­вающие достижение цели. Научный метод предназначен для достижения трех целей: описания, понимания и предсказа­ния.

Более конкретно можно сказать, что в информатике изу­чаются закономерности получения, представления, преоб­разования и применения информации с использованием средств автоматизации. Именно поэтому в курсе информати­ки изучаются:

•  информационные   системы   и   информационные   модели

(получение информации и ее представление);

•  информационные процессы и информационные техноло­



гии (преобразование информации);

•  информационные основы управления (применение инфор­

мации).

В любом исследовании важно не только то, что исследу­ется, но и то, как это исследуется, важно иметь представле­нии о методах исследования, а также о специфике примене­ния общенаучных методов в данной области знания.

Общими для всех наук методами исследования являются наблюдение, теоретический анализ, эксперимент, в том чис­ле вычислительный, моделирование и др.

В информатике основными методами исследования явля­ются:

•  системно-информационный анализ как частный случай

системного анализа;

•        информационное моделирование как частный случай мо­делирования;

•        компьютерный эксперимент как частный случай вычис­лительного эксперимента.

§ 4.1. Системный анализ

и информационное моделирование

как методы научного познания



Знания, как правило, не являются человеку в готовом виде. Их приобретение есть долгий и трудоемкий процесс. Общий метод познания, выработанный наукой, основан на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке. Он может быть назван гипотетико-теоретиче-ским методом. С основными его положениями вы знакомы из курсов физики, химии, обществознания. Напомним, в чем заключается его суть.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и эк­спериментов формируется гипотеза, то есть предположе­ние о природе или о закономерностях какого-либо явления.

Эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теорети­ческую — на соответствие модели явления ему самому, и эк­спериментальную — на отсутствие противоречий с извест­ными экспериментальными фактами.

Таким образом, эксперимент используется, как источник возникновения гипотез (рис. 4.1.1) и как средство проверки гипотез (рис 4.1.2).

Рис. 4.1.1

Эксперимент как источник возникновения гипотез

Рис. 4.1.2

Эксперимент как средство проверки гипотез

Пример. Знаменитым экспериментом, положившим начало совре­менным физическим представлениям о мире, был экспе­римент Майкельсона-Морли по определению относите­льной скорости света.


Этот эксперимент подтвердил гипотезу, что скорость света — постоянная величина, которая не зависит от скорости движения источника све­та.

Пример. Выдающийся швейцарский психолог Ж. Пиаже, в тече­ние долгого времени проводивший эксперименты по установлению законов формирования человеческого ин­теллекта, высказал предположение, что маленький ребе­нок воспринимает скорость движения иначе, чем взрос­лые: не как расстояние, пройденное за данное время. Подтверждением этой гипотезы служит следующий экс­перимент.

Ребенку показывают две трубки разной длины (рис. 4.1.3). В разговоре он правильно отмечает, что одна из них длин­нее другой. Теперь через трубки пропускают куколок на палочках. Вводят их туда одновременно, и их движение рассчитано таким образом, что и выходят они из трубок в одно время. Ребенок считает, что куколки двигались с одинаковой скоростью, поскольку вышли из трубок одно­временно.

Рис. 4.1.3

Иллюстрация к эксперименту Ж. Пиаже

Примечание. Подумайте, отличались бы ответы детей, если бы ситуация с трубками и игрушками моделирова­лась на экране дисплея или обычного телевизора.

Пример. Пусть вы умеете работать в графическом и текстовом ре­дакторах и начинаете изучать электронные таблицы. Если вам известно, что пользовательский интерфейс этих программ похож, то вы можете заранее предполо-

жить (выдвинуть гипотезу), что назначение многих тер­минов, пиктограмм, горячих клавиш будет таким же, как и у уже изученных вами программ. В процессе прак­тической работы это предположение подтвердится или опровергнется.

Пример. Интересные эксперименты можно провести с геометри­ческими объектами.

Используя пластилин, можно показать, что из «бубли­ка» (в математике он называется тором) можно сделать чашку с ручкой (рис. 4.1.4 а). В то же время попытка сделать такую же чашку из «кренделя» (рис. 4.1.4 б) не удается. Можно сформулировать гипотезу, что это сде­лать невозможно. Доказать ее довольно сложно - для этого нужно использовать методы специальной матема­тической дисциплины, которая называется топологией.



Рис. 4.1.4

Изготовление чашки из пластилина

Примечание. Подумайте, как можно было бы организо­ вать этот эксперимент на компьютере. Как вы думаете, доверие к результатам экспериментов (манипуляций) на компьютере такое же, как при реальном использовании пластилина?

Многие эксперименты в наше время проводятся при ак­тивном использовании компьютера. С его помощью выявля­ются закономерности, подтверждаются или опровергаются гипотезы, доказываются теоремы.

Современное научное познание направлено в основном на изучение больших и сложных систем. Причем работа ведет­ся по двум направлениям. Первое — это синтез сложных си­стем, второе — их анализ.

Создание нового заповедника, разработка автоматизиро­ванной производственной линии, получение новых материа­лов, создание информационно-вычислительной системы — с научной точки зрения все это примеры синтеза (конструи­рования) сложных систем. Основная задача научных иссле­дований в этом случае — поиск оптимального решения проб­лемы, то есть выбор способа построения системы, наилучшим образом приспособленной для выполнения за­данных функций.

Пример. Задача синтеза информационно-вычислительной систе­мы (ИВС) — компьютера, локальной сети, автоматиче­ской линии и пр. — связана с определением оптималь­ной структуры системы (тип, количество устройств, способы связи между ними) и выбором оптимальной стратегии управления вычислительными процессами. Исходными данными в этой задаче синтеза являются:

•     назначение и функции ИВС, определяемые перечнем прикладных задач, для решения которых создается система;

•     перечень ограничений на характеристики системы, например, на время решения задач, производитель­ность системы, стоимость оборудования, сложность обслуживания;

•     критерии эффективности, которые задают способы оценки качества работы системы;

•     информация о существующих типовых ИВС, их до­стоинствах и недостатках и др.



Анализ — это процесс определения (исследования) свойств, присущих системе.

Типичная задача анализа состоит в следующем. Пусть известны функции и характеристики элементов, входящих в состав системы, и определена ее структура. Необходимо определить функции или характеристики всей системы в целом.

Задача анализа включает три этапа.

На первом этапе нужно выявить причинно-следственные связи, присущие анализируемому объекту, и построить мо­дель, в которой будет отражена сущность происходящих в нем процессов (такая модель называется концептуальной).

На втором этапе на основе полученной информации стро­ится модель, в которой описываются количественные соот­ношения между характеристиками и параметрами объекта. Чаще всего это математическая модель, таблица или граф.

Поскольку построение модели производится формальны­ми методами, то необходимо проверить, достоверна ли мо­дель и можно ли доверять результатам, полученным при ее исследовании. Проверка осуществляется на третьем этапе анализа.

Пример. Мы привыкли к тому, что только в естественных науках и математике существуют твердо установленные законы. Однако это далеко не так. Проводя, например, многочис­ленные эксперименты с самыми обычными текстами из книг, газет, научных журналов, можно обнаружить уди­вительные закономерности.

В литературоведении широко используется лингвистиче­ский анализ литературных произведений. Основная идея (концептуальная модель) заключается в том, что у каждого автора свой неповторимый стиль, который мож­но проследить, в частности, по тому, какие части речи чаще использует автор, много ли он употребляет эпите­тов, какие предлоги предпочитает, какова структура бо­льшинства фраз и т. п. При исследовании конкретного литературного произведения все эти характеристики и соотношения между ними подсчитываются (в настоящее время с помощью специальных компьютерных про­грамм) и строится модель произведения (математиче­ская модель). Изучение этой модели позволяет ответить на вопросы, принадлежит ли данное произведение перу данного автора, в какой период творческой жизни оно было написано и пр.



Но результаты лингвистического анализа могут исполь­зоваться иначе. Например, такие модели лежат в основе синтеза систем искусственного интеллекта, способных создавать стихи, сказки, то есть в основе компьютерного «сочинительства». Построение и изучение таких систем, в свою очередь, дает новый интересный материал для лингвистов.

Результатом анализа является получение информаци­онной модели процессов, происходящих в системе, и их зако­номерностей.

Анализируют системы исходя из познавательных (узнать новое об изучаемом объекте) и практических целей. На практике результаты анализа применяют для постановки задачи синтеза — конструирования новых сложных систем.

Системный анализ широко используется и при подготов­ке решений в процессе управления, в том числе и в управле­нии сложными социальными системами.

Пример. Всесторонний и качественный анализ ситуации, сложив­шейся на рынке сырья, помогает предприятиям выбрать поставщиков. Маркетинговые исследования, связанные с анализом спроса и предложения на рынке товаров, по­зволят запланировать выпуск продукции, которая не бу­дет залеживаться на складах. Анализ рынка труда (по­требность предприятий в специалистах определенного профиля) позволяет вузам перестроить программу подго­товки так, чтобы их специалисты были востребованы.

Таким образом, исследование свойств систем начинается с анализа их свойств, способов организации системы в це­лом и основных подсистем, выявления различных стратегий управления процессами в системе, определения параметров

и характеристик системы. При этом строятся и исследуются различные модели системы и протекающих в ней процессов. Результаты анализа способствуют пониманию сущности этих процессов, их закономерностей.

При синтезе систем решается задача выбора параметров системы, при которых удовлетворяются заданные требова­ния к характеристикам процессов. Решение задачи синтеза сводится к оптимизации системы по заданному критерию эффективности с учетом ограничений, которые могут быть наложены на некоторые ее характеристики и параметры.





Метод — способ деятельности, направленный на достиже­ние определенной цели.

Цели научного исследования — описать, понять, пред­сказать.

Научное познание основано на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и экс­периментов формируется гипотеза, то есть предположение о природе или о закономерностях какого-либо явления. Затем эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теоретиче­скую — на соответствие модели явления ему самому, и экспе­риментальную — на отсутствие противоречий ее следствий с известными экспериментальными фактами.

Эксперимент используется как источник возникновения гипотез и как средство проверки гипотез.

Важными методами научного познания являются анализ и синтез.

Системный анализ — совокупность методов, используе­мых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера.

Современный системный анализ объединяет в себе мето­ды системного, информационного, модельного подходов, а также многие математические методы и современные мето­ды управления.

Этапы системного анализа:

1. Важнейший этап системного анализа — построение обоб­щенной (концептуальной) модели, отражающей причин-

но-следственные взаимовязи в реальной ситуации, сущ­ность происходящих процессов.

2.         На втором этапе выявляются количественные соотноше­ния между параметрами и характеристиками объекта, строится, а затем исследуется информационная модель, отражающая выявленные соотношения.

3.         Третий этап — проверка достоверности результатов, по­лученных в процессе исследования.

В кибернетике системный анализ широко используется для анализа функционирования систем управления, а также на всех основных этапах проектирования сложных систем.

Задачи синтеза связаны с созданием (конструированием) новых систем.

При создании сложных систем необходимо:

•     выполнить требования, обусловленные назначением сис­темы;



•     учесть ограничения, которые накладываются на парамет­ры системы (надежность, устойчивость, производитель­ность, стоимость и пр.);

•     выбрать оптимальные параметры деятельности системы, при которых соблюдаются все требования и ограничения.



Задание 1

Вспомните все разделы (темы), которые вы изучали в курсе ин­форматики и определите к какому виду деятельности (получе­ние, представление, преобразование или применение информа­ции) относятся вопросы, рассматривавшиеся в этих разделах. 1, Например, при изучении раздела «Электронные таблицы» ваша деятельность была связана с представлением и применением ин­формации, а преобразование информации выполнялось компью­тером. Работа с геоинформационными системами связана, в основном, с получением информации. Алгоритмизация — это преобразование информации и так далее.

Задание 2

Приведите примеры известных вам экспериментов в области ин­форматики, биологии, истории и физики. Какие гипотезы прове­рялись в ходе этих экспериментов?

Задание 3

В школе аналогом научных исследований является работа над учебными проектами, например, изучение экологической ситуа­ции в районе.

Проведите системный анализ этой ситуации по следующей схе­ме:

выявление противоречий -> формулировка проблемы -» опреде­ление цели исследования —> формирование критериев «идеаль­ной» (желаемой) ситуации -> выявление воздействий внешней среды —> формирование гипотез о возможных путях разрешения проблемы (генерирование альтернатив) —> построение моделей —> исследование моделей -» исследование ресурсных возможностей и ограничений —> оптимизация решения -> рекомендации по ре­зультатам анализа.

Примечание. Под внешней средой в данном случае можно пони­мать традиции природопользования, законодательные акты, от­ношение населения к проблеме и пр.

Какие этапы этого исследования целесообразно проводить с при­менением компьютера и какие программные средства Вам для этого могут понадобиться?



Задание 4

На основании серии проведенных экспериментов были сформу­лированы две приведенные ниже гипотезы. Оцените их правдо­подобие и постарайтесь на основе тех же данных сформулиро­вать более правдоподобную гипотезу.

а)  Как показывает статистика (применение методов которой в

данном случае можно рассматривать как поисковый экспери­

мент) большинство дорожных происшествий приходится на ма­

шины, которые едут со средней скоростью. Можно предполо­

жить, что движение с большой скоростью является более

безопасным;

б)  та же статистика показывает, что большинство происшествий

происходит с автомобилистами недалеко от их дома. Можно

предположить, что поездки на дальние расстояния являются бо­

лее безопасными.

Задание 5

Компьютер и его программное обеспечение сами по себе пред­ставляют столь сложный объект, что многие его возможности могут стать предметом осмысления в процессе экспериментов с компьютером (таких экспериментов, объектом которых являет­ся сам компьютер).

На основе анализа архитектуры компьютера постройте модель движения и преобразования информации (сигналов) от момента нажатия на клавиатуре на какой-либо клавиши, например, «Z» до появления ее изображения на экране дисплея.

Задание 6

На основе анализа функций операционной системы сформули­руйте общие принципы (постройте концептуальную модель), за­ложенные в основу таких технологий, как Plug and Play («под­ключи и используй» — обеспечивает работу периферийных устройств — принтера, сканера и пр.), Drag and Drop («перетащи и положи» — обеспечивает копирование и перемещение выде­ленных фрагментов текста).



В основе научных исследований лежит эксперимент. Но насколько сами экспериментальные методы научно обосно­ваны? И. Пригожий и И. Стенгерс в книге «Порядок из хао­са» отмечают, что экспериментальный метод является поис­тине искусством. Будучи искусством, он никогда не гарантирует успех и не может исключить риск зайти в ту­пик или вывести неверное суждение в ходе научного иссле­дования.


Экспериментальный метод есть искусство поста­новки интересного вопроса и перебора всех ответов, которые может дать природа на выбранном экспериментатором тео­ретическом языке.



Ученый, иследователь — это человек, у которого сложи­лись свои представления об окружающем его мире — своя мировоззренческая модель. Исходя из этой модели, он и на­чинает изучать интересующие его проблемы. Общие пред­ставления, которыми он руководствуется, называются мето­дологией исследования или основными подходами к организации исследования.

В современной науке самыми распространенными явля­ются три подхода — информационный, системный, синерге-тический.

Суть информационного подхода к научным исследовани­ям заключается в том, что при изучении любого объекта, процесса или явления (природного или социального) в пер-

вую очередь выявляются и анализируются его информаци­онные характеристики. При этом часто удается выяснить такие ранее незамеченные свойсва, которые оказываются принципиально важными для понимания глубинной сущно­сти явлений и закономерностей их дальнейшего развития. Анализ информационной среды, в которой находится изуча­емый объект, также помогает исследователю выявить при­чины многих явлений, в глубине которых, как правило, оказываются скрытыми информационные процессы.

О системном подходе речь шла в первой главе, а вот о си-нергетическом подходе, который становится ведущим в со­временных фундаментальных научных исследованиях, сто­ит поговорить подробнее.

Во второй половине XX века большинство фундаменталь­ных научных дисциплин приступили к изучению самоорга­низующихся и саморазвивающихся систем.

Раньше при изучении свойств объекта он рассматривался как закрытая, замкнутая система. Изучались те процессы, которые происходили внутри этой системы. Затем стали изучать, как происходит взаимодействие объекта с внешней средой, как он реагирует на внешние воздействия, но сам объект рассматривался все же как изолированный от среды.



Согласно синергетическому видению мира большинство существующих в природе систем — системы открытого типа. Между ними и окружающей средой постоянно проис­ходит обмен энергией, веществом, информацией. Поэтому для сложноорганизованных систем открытого типа харак­терна постоянная изменчивость, стохастичность. Дальней­шее поведение таких систем можно определить лишь с опре­деленной долей вероятности, даже если эти системы хорошо изучены.

В неравновесных условиях (в ситуациях неустойчивости) процессы самоорганизации в системе определяются взаимо­действием между случайностью и необходимостью, вероят­ностными (стохастическими) и вполне определенными (де­терминированными) законами.

В условиях неустойчивости системы основную роль игра­ют случайные взаимодействия (флуктуации), тогда как в си­туациях равновесия преобладают детерминированные связи. Следовательно, пути развития самоорганизующихся систем не предопределены. Вероятность выступает не как порожде­ние нашего незнания, а как неизбежное выражение хаоса. Будущее при таком подходе перестает быть данным; оно не заложено более в настоящем.

Наиболее известные работы в этой области связаны с име­нами Г. Хакена, И. Пригожина, И. Стенгерс.

Если воспользоваться терминологией И. Пригожина, мож­но сказать, что все системы содержат подсистемы, которые постоянно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация или комбинация флуктуации может стать (в результате положи­тельной обратной связи) настолько сильной, что существовав­шая прежде организация не выдерживает и разрушается. В этот переломный момент принципиально невозможно пред­сказать, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы еще более хаотиче­ским, или она перейдет на новый, более высокий уровень упорядоченности, или организации, который Пригожий на­зывает диссипативной структурой.

Отличительные особенности диссипативных структур:

1.         Диссипативные структуры когерентны: они ведут себя как единое целое и структурируются так, как если бы, например, каждая молекула, входящая в макросистему, была «информирована» о состоянии системы в целом.



2.         Происходящие в системе флуктуации вместо того чтобы затухать, могут усиливаться, и система эволюционирует в направлении «спонтанной» самоорганизации. Модели «порядка через флуктуации» открывают перед нами неу­стойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия.

3.    Диссипативные структуры способны «запоминать» нача­льные условия своего формирования и, проходя через точки неустойчивости, «выбирать» одно из нескольких возможных направлений дальнейшей эволюции.

4.         Эволюция таких систем содержит как детерминирован­ные, так и стохастические элементы, представляя собой смесь необходимости и случайности.

5.         Неравновесность как исходное состояние представляет собой источник самодвижения системы.

6.    Время оказывается не безразличным для системы внеш­ним параметром, как это было в классической или кван­товой механике, а внутренней характеристикой физиче­ских систем, выражающих необратимость процессов в этих системах.

В настоящее время развитие теории самоорганизации связано с философским осмыслением результатов естествен­нонаучных исследований необратимых процессов и происхо­дящим на основе этого изменением мировоззренческих и ме­тодологических принципов освоения и постижения мира.

В свою очередь, это означает конец классического идеала всеведения и делает необходимым пересмотр рационализма как господствующего принципа научного объяснения дейст­вительности.

Если исходить из современной научной картины мира, в которой Вселенная — это открытая сверхсложная система, со всеми ее свойствами (неравновесностью, необратимостью, стохастичностыо, самоорганизацией, взаимосвязанностью, когерентностью элементов), то действительность больше не является некой неизменной данностью.

В открытом, необратимом мире, где будущее не может быть с точностью предопределено, а настоящее имеет не­сколько потенциальных линий развития, человек находит­ся в ситуации постоянного выбора, поиска наиболее опти­мального решения в соответствии с изменяющимися условиями..



Мышление не может полностью «догнать» действитель­ность: последняя всегда богаче, чем наше понимание ее. Действительность обладает способностью удивлять, а мыш­ление обладает способностью создавать, реально влиять на ход событий, изменяя их.

§ 4.2. Компьютерное моделирование. Компьютерный эксперимент



У современного компьютера много направлений исполь­зования. Среди них, как вы знаете, особое значение имеют возможности компьютера как средства автоматизации ин­формационных процессов. Но не менее значимы и его воз­можности как инструмента проведения эксперименталь­ной работы и анализа ее результатов.

Вычислительный эксперимент давно известен в науке. Вспомните открытие планеты Нептун «на кончике пера». Нередко результаты научных исследований считаются до­стоверными, только если они могут быть представлены в виде математических моделей и подтверждены математиче­скими расчетами. Причем, относится это не только к физике

или техническому конструированию, но и к социологии, лингвистике, маркетингу — традиционно гуманитарным дисциплинам, далеким от математики.

Вычислительный эксперимент является теоретическим методом познания. Развитием этого метода является чис­ленное моделирование — сравнительно новый научный ме­тод, получивший широкое распространение благодаря появ­лению ЭВМ.

Численное моделирование широко используется и на практике, и при проведении научных исследований.

Пример. Без построения математических моделей и проведения самых разных расчетов над постоянно изменяющимися данными, поступающими с измерительных приборов, невозможна работа автоматических производственных линий, автопилотов, станций слежения, систем автома­тической диагностики. Причем для обеспечения надеж­ности систем расчеты должны проводиться в режиме ре­ального времени, а их погрешности могут составлять миллионные доли процента.

Пример. Современного астронома чаще можно увидеть не у оку­ляра телескопа, а перед дисплеем компьютера.


Причем не только теоретика, но и наблюдателя. Астрономия — необычная наука. Она, как правило, не может непосред­ственно экспериментировать с объектами исследований. Различные виды излучения (электромагнитное, гравита­ционное, потоки нейтрино или космических лучей) аст­рономы только «подсматривают» и «подслушивают». Значит, нужно научиться извлекать максимум информа­ции из наблюдений и воспроизводить их в расчетах для проверки гипотез, описывающих эти наблюдения. При­менения компьютеров в астрономии, как и в других нау­ках чрезвычайно разнообразны. Это и автоматизация на­блюдений, и обработка их результатов (астрономы видят изображения не в окуляре, а на мониторе, соединенным со специальными приборами). Компьютеры также необ­ходимы для работы с большими каталогами (звезд, спек-тальных анализов, химических соединений и пр.).

Пример. Всем известно выражение «буря в стакане воды». Чтобы детально исследовать такой сложный гидродинамиче­ский процесс, как буря, необходимо привлекать слож­ные методы численного моделирования. Поэтому в круп­ных гидрометеоцентрах находятся мощные компьюте­ры: «буря разыгрывается» в кристалле процессора компьютера.

Даже если вы проводите не очень сложные вычисления, но вам нужно повторить их миллион раз, то лучше один раз написать программу, а компьютер повторит ее столько раз, сколько это нужно (ограничением, естественно, будет быст­родействие компьютера).

Численное моделирование может быть самостоятельным методом исследования, когда интерес представляют только значения каких-то показателей (например, себестоимости продукции или интегрального спектра галактики), но чаще оно выступает одним из средств построения компьютерных моделей в более широком смысле этого термина.

Исторически сложилось так, что первые работы по компьютерному моделированию были связаны с физикой, где с помощью численного моделирования решался целый класс задач гидравлики, фильтрации, теплопереноса и теп­лообмена, механики твердого тела и т.


п. Моделирование, в основном, представляло собой решение сложных нелиней­ных задач математической физики и по существу было, ко­нечно, моделированием математическим. Успехи математи­ческого моделирования в физике способствовали распро­странению его на задачи химии, электроэнергетики, биоло­гии, причем схемы моделирования не слишком отличались друг от друга. Сложность решаемых на основе моделирова­ния задач ограничивалась лишь мощностью имеющихся ЭВМ. Данный вид моделирования широко распространен и в настоящеее время. Более того, за время развития численно­го моделирования накоплены целые библиотеки подпрог­рамм и функций, облегчающих применение и расширяю­щих возможности моделирования. И все же в настоящее время понятие «компьютерное моделирование» обычно свя­зывают не с фундаментальными естественно-научными дис­циплинами, а в первую очередь с системным анализом сложных систем с позиций кибернетики (то есть с позиций управления, самоуправления, самоорганизации). И сейчас компьютерное моделирование широко используется в биоло­гии, макроэкономике, при создании автоматизированных систем управления и пр.

Пример. Вспомните эксперимент Пиаже, описанный в предыду­щем параграфе. Его, конечно же можно было бы провес­ти не с реальными предметами, а с анимационным изоб­ражением на экране дисплея. Но ведь движение игрушек можно было бы заснять на обычную киноплен­ку и демонстрировать ее по телевизору. Целесообразно ли называть использование компьютера в этом случае компьютерным моделированием?

Пример. Моделью полета тела, брошенного вертикально вверх или под углом к горизонту, является, например, график высоты тела в зависимости от времени. Построить его можно

а) на листе бумаги по точкам;

б) в графическом редакторе по тем же точкам;

в) с помощью программы деловой графики, например, в

электронных таблицах;

г)  написав программу, которая не только выводит на эк­

ран траекторию полета, но и позволяет задавать различ­



ные исходные данные (угол наклона, начальную ско­

рость).

Почему вариант б) не хочется называть компьютерной моделью, а варианты в) и г) вполне соответствуют этому названию?

Под компьютерной моделью часто понимают программу (или программу плюс специальное устройство), которая обеспечивает имитацию характеристик и поведения опреде­ленного объекта. Результат выполнения этой программы также называют компьютерной моделью.

В специальной литературе термин «компьютерная мо­дель» более строго определяется так:

•    условный образ объекта или некоторой системы объектов (процессов, явлений), описанный с помощью взаимосвя­занных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, гра­фиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертек­стов и так далее и отображающий структуру (элементы и взаимосвязи между ними) объекта. Компьютерные моде­ли такого вида называют структурно-функциональны­ми;

•    отдельную программу или совокупность программ, позво­ляющих с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизво­дить (имитировать) процессы функционирования объекта при условии воздействия на него различных, как правило случайных, факторов. Такие модели называют имитаци­онными.

Компьютерные модели могут быть простыми и сложны­ми. Простые модели вы неоднократно создавали, когда изу­чали программирование или строили свою базу данных. В системах трехмерной графики, экспертных системах, авто­матизированных системах управления строятся и использу­ются очень сложные компьютерные модели.

Пример. Идея построить модель деятельности человека с помо­щью компьютера не нова, и трудно найти такую область деятельности, в которой ее не пытались бы реализовать. Экспертные системы — компьютерные программы, мо­делирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накоп­ленных знаний, составляющих базу знаний. ЭС решают задачу моделирования умственной деятельности.


Из- за сложности моделей разработка ЭС занимает, как прави­ло, несколько лет.

Современные экспертные системы кроме базы знаний имеют еще и базу прецедентов — например, результаты обследования реальных людей и информацию о последу­ющей успешности/неуспешности их деятельности. Для примера, база прецедентов экспертной системы Нью-Йоркской полиции — 786 000 чел., Центра «Хоб­би» (кадровая политика на предприятии) — 512 000 чел., причем по словам специалистов этого центра, раз­рабатываемая ими ЭС заработала с ожидаемой точно­стью, только когда база перевалила за 200 000 человек, на ее создание ушло 6 лет.

Пример. Прогресс в создании компьютерных графических изоб­ражений продвинулся от каркасных образов трехмерных моделей с простым полутоновым изображением до совре­менных реалистических картинок, являющихся образ­цами искусства. Это явилось результатом успеха в более точном определении среды моделирования. Прозрач­ность, отражение, тени, модели освещения и свойства поверхности — вот несколько областей, где напряженно работают группы исследователей, постоянно предлагаю­щие новые алгоритмы создания все более реалистичных искусственных образов. Сегодня эти методы применяют­ся и для создания качественной анимации.

Практические потребности в компьютерном моделирова­нии ставят задачи перед разработчиками аппаратных средств компьютера. То есть метод активно влияет не только на появление все новых и новых программ, но и на разви­тие технических средств.

Пример. Впервые о компьютерной голографии заговорили в 80-х годах. Так, в системах автоматизированного проектиро­вания, в геоинформационных системах было бы неплохо иметь возможность не просто посмотреть интересующий объект в трехмерном виде, но представить его в виде го-лограмы, которую можно повернуть, наклонить, загля­нуть внутрь нее. Чтобы создать голографическую кар­тинку, полезную в реальных приложениях, необходимы

Рис. 4.2.1

Пример

голографической

картинки



дисплеи с гигантским количеством пикселей — до мил­лиарда. Сейчас такая работа активно ведется. Одновре­менно с разработкой голографического дисплея полным ходом идет работа по созданию трехмерной рабочей стан­ции на основе принципа, получившего название «подме­на реальности». За этим термином стоит идея широкого применения всех тех естественных и интуитивных мето­дов, которые человек использует при взаимодействии с натурными (вещественно-энергетическими) моделями, но при этом делается упор на их всестороннее улучше­ние и развитие с помощью уникальных возможностей цифровых систем. Предполагается, например, что будет возможность манипулирования и взаимодействия с компьютерными голограммами в реальном времени с по­мощью жестов и прикосновений.

Компьютерное моделирование имеет следующие преиму­щества:

•     дает возможность рассчитать параметры эффектов, изуче­ние которых в реальных условиях невозможно, либо очень затруднительно по технологическим причинам;

•     позволяет моделировать и изучать явления, предсказыва­емые любыми теориями;

•     является экологически чистым и не представляет опасно­сти для природы и человека;

•     обеспечивает наглядность;

•     доступно в использовании.

Основное преимущество компьютерного моделирования заключается в том, что оно позволяет не только пронаблю­дать, но и предсказать результат эксперимента при каких-то особых условиях. Благодаря этой возможности этот метод нашел применение в биологии, химии, социологии, эколо­гии, физике, экономике и многих других сферах знания.

Компьютерное моделирование широко используется в обучении. С помощью специальных программ можно по­смотреть модели таких явлений, как явления микромира и мира с астрономическими размерами, явления ядерной и квантовой физики, развитие растений и превращения ве­ществ при химических реакциях.

Подготовка специалистов многих профессий, особенно та­ких, как авиадиспетчеры, пилоты, диспетчеры атомных и электростанций, осуществляется с помощью тренажеров, управляемых компьютером, моделирующим реальные ситу­ации, в том числе аварийные.



На компьютере можно провести лабораторные работы, если нет необходимых реальных устройств и приборов или если решение задачи требует применения сложных матема­тических методов и трудоемких расчетов.

Компьютерное моделирование дает возможность «ожи­вить» изучаемые физические, химические, биологические, социальные законы, поставить с моделью ряд эксперимен­тов. Но не стоит забывать, что все эти эксперименты носят весьма условный характер и познавательная ценность их тоже весьма условна.

Пример. До практического использования реакции ядерного рас­пада физики-ядерщики просто не знали о вреде радиа­ции, но первое массовое применение «достижений» (Хи­росима и Нагасаки) четко показало, насколько радиация

с               опасна для человека. Начни физики с ядерных электро-

станций, человечество долго еще не узнало бы о вреде радиации. Достижение химиков начала прошлого века -мощнейший пестицид ДДТ — достаточно долго считался абсолютно безопасным для человека-

В условиях применения мощных современных техноло­гий, широкого тиражирования и бездумного использования ошибочных программных продуктов такие узкоспециаль­ные, казалось бы, вопросы, как адекватность компьютерной модели реальности, могут приобрести весомое общечелове­ческое значение.

Компьютерные эксперименты — это инструмент ис­следования моделей, а не природных или социальных яв­лений.

Поэтому одновременно с компьютерным экспериментом всегда должен идти натурный, чтобы исследователь, сравни­вая их результаты, мог оценить качество соответствующей модели, глубину наших представлений о сути явлений при-

роды. Не стоит забывать, что физика, биология, астроно­мия, информатика это науки о реальном мире, а не о вирту­альной реальности.



В научных исследованиях, как фундаментальных так и практически направленных (прикладных), компьютер не­редко выступает как необходимый инструмент эксперимен­тальной работы.

Компьютерный эксперимент чаще всего связан:



•  с проведением сложных математических расчетов (чис­

ленное моделирование);

•  с построением и исследованием наглядных и/или дина­

мических моделей (компьютерное моделирование).

Под компьютерной моделью понимается программа (или программа в совокупности со специальным устройст­вом), которая обеспечивает имитацию характеристик и по­ведения определенного объекта, а также результат выполне­ния этой программы в виде графических изображений (неподвижных или динамических), числовых значений, таб­лиц и пр.

Различают структурно-функциональные и имитационные компьютерные модели.

Структурно-функциональная компьютерная модель — это условный образ объекта или некоторой системы объек­тов (процессов, явлений), описанный с помощью взаимосвя­занных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графи­ков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и так далее и отображающий структуру объекта или его пове­дение.

Имитационная компьютерная модель — это отдельная программа или программный комплекс, позволяющий с по­мощью последовательности вычислений и графического ото­бражения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта при условии воздейст­вия на него различных случайных факторов.

Компьютерное моделирование — метод решения задачи анализа или синтеза системы (чаще всего сложной системы) на основе использования ее компьютерной модели.

Преимущества компьютерного моделирования заключа­ются в том, что оно:

•     дает возможность рассчитать параметры и смоделировать явления, процессы и эффекты, изучение которых в реаль­ных условиях невозможно либо очень затруднительно;

•     позволяет не только пронаблюдать, но и предсказать ре­зультат эксперимента при каких-то особых условиях;

•     позволяет моделировать и изучать явления, предсказыва­емые любыми теориями;

•     является экологически чистым и не представляет опасно­сти для природы и человека;



•     обеспечивает наглядность;

•     доступно в использовании.

Метод компьютерного моделирования нашел применение в биологии, химии, социологии, экологии, физике, эконо­мике, лингвистике, юриспруденции и многих других сферах знания.

Компьютерное моделирование широко используется в обучении, подготовке и переподготовке специалистов:

•     для наглядного представления моделей явлений микро­мира и мира с астрономическими размерами;

•     для имитации процессов, происходящих в мире живой и неживой природы

•     для моделирования реальных ситуаций управления сложными системами, в том числе аварийных ситуаций;

•     для проведения лабораторных работ, когда нет необходи­мых устройств и приборов;

•     для решения задач, если при этом требуется применение сложных математических методов и трудоемких расче­тов.

Важно помнить, что на компьютере моделируется не объ­ективная реальность, а наши теоретические представления о ней. Объектом компьютерного моделирования являются ма­тематические и другие научные модели, а не реальные объ­екты, процессы, явления.

Компьютерные эксперименты — это инструмент иссле­дования моделей, а не природных или социальных явлений.

Критерием верности любого из результатов компьютерно­го моделирования был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. В научных и прак­тических исследованиях компьютерный эксперимент может лишь сопутствовать натурному, чтобы исследователь, срав-

нивая их результаты, мог оценить качество модели, глубину наших представлений о сути явлений природы.

Важно помнить, что физика, биология, астрономия, эко­номика, информатика — это науки о реальном мире, а не овиртуальной реальности.

Задание 1

Письмо, написанное в текстовом редакторе и отправленное по электронной почте, вряд ли кто-нибудь назовет компьютерной моделью.



Текстовые редакторы часто позволяют создавать не только обыч­ные документы (письма, стаьи, отчеты), но и шаблоны докумен­тов, в которых есть постоянная информация, которую пользова­тель не может изменить, есть поля данных, которые заполняются пользователем, а есть поля, в которых автоматиче­ски производятся расчеты на основании введенных данных. Можно ли такой шаблон рассматривать как компьютерную мо­дель? Если да, то что в этом случае является объектом моделиро­вания и какова цель создания подобной модели?

Задание 2

Вы знаете, что перед тем, как создавать базу данных, сначала нужно построить модель данных. Вам также известно, что алго­ритм — это модель деятельности.

И модели данных и алгоритмы чаще всего разрабатываются в расчете на компьютерную реализацию. Можно ли сказать, что в какой-то момент они становятся компьютерной моделью, и если да, то когда это происходит?

Примечание. Проверьте свой ответ на соответствие определению понятия «компьютерная модель».

Задание 3

Опишите этапы построения компьютерной модели на примере разработки программы, имитирующей какое-нибудь физическое явление.

Задание 4

Приведите примеры, когда компьютерное моделирование при­несло реальную пользу и когда оно привело к нежелательным по­следствиям. Подготовьте доклад на эту тему.

Методы исследований в информатике__________________________________ 191

Задание 5

Попробуйте оценить, какой вид компьютерного эксперимента — численные расчеты или имитационное моделирование — чаще используется в деятельности таких специалистов, как эконо­мист, конструктор, архитектор, технолог, менеджер.

Задание 6

Следующая программа демонстрирует появление структуры-ат­трактора в системе. Отладьте и протестируйте ее. В качестве параметра задайте величину х=0.3.

20           PRINT "input x:"; : INPUT x0

21           KEY OFF

22  n% = 0

25 SCREEN 1: CLS : COLOR 8, 1



27           FOR j% = 1 TO 200

28           r = 2.5 + j% * .0075: x = xO 30 FOR i% = 1 TO 200

40 x = x * r * (1-х)

50 NEXT i%

70 FOR i% = 1 TO 300

80 x = r * x * (1-х)

90 1% = x * 200

100 PSET (1%, j%), 1: n% = n% + 1

105 IF n% = 4 THEN n% = 0

110 NEXT i%

120 NEXT j%

130 a$ = INPUTS (1)

140 STOP



Как известно, важным свойством модели является ее адекватность моделируемому объекту.

Об адекватности какому объекту можно говорить по отношению к компьютерной модели?

Моделируем ли мы на компьютере объективную реаль­ность или наши теоретические представления о ней?

Безусловно, объектом компьютерного моделирования яв­ляются математические и другие научные модели, а не реа­льные объекты, процессы, явления. И говорить об адекват­ности    компьютерной    модели    мы    можем    только    по

отношению к той теоретической модели (научным представ­лениям), на основе которых построена эта модель.

Появлению большинства новых конструкций — автомо­билей, самолетов, мостов, ракет, мостов, зданий и т. д. мы обязаны компьютерным моделирующим программам. Одна­ко не стоит забывать, что критерием верности любого из ре­зультатов расчетов был и остается натурный (физический, химический, социальный) эксперимент. Результаты компьютерных расчетов представляют всего лишь итог мо­делирования реальной конструкции. От удачности модели и математического аппарата, реализующего модель, зависит соответствие результатов расчета и экспериментальной про­верки.

Исследование реальных объектов с помощью метода мо­делирования проходит три этапа:

1)   физическая модель;

2)   математическая модель (алгоритм);

3)  численная реализация (компьютерная моделирующая

программа).

На каждом этапе возможны ошибки, кадый расчет имеет вполне определенную погрешность. Однако если создание ал­горитма или текста программы достаточно отлаженный меха­низм, то создание физической модели относится к области научных гипотез, которые нередко требуют подтверждения.



Отметим, что научные заблуждения свойственны любому человеку, это нормальное развитие процесса познания. Од­нако если ранее достижения ученых не оказывали грандиоз­ного влияния на человечество в целом, то сегодня это доста­точно опасно. Если, с точки зрения безопасности, представление о Земле (планета, центр вселенной, тарелка) не является катастрофичным, то другие заблуждения уче­ных могут дорого обойтись человечеству.



Существует уникальные объекты или явления, экспери­ментальное познание которых хотя и возможно, но чаще всего не раскрывает его природу. Тем не менее, именно эти объекты и явления дают, быть может, самое полное знание о нашем мире. Один из таких объектов несколько веков храниться в г. Турине (Италия) и называется — Туринская Плащаница.

Туринская Плащаница представляет собой кусок древне­го полотна чуть больше четырех метров в длину и метра в ширину. На этой ткани имеются два образа обнаженного мужского тела во весь рост, расположенные симметрично друг к другу голова к голове. На одной половине Плащани­цы — образ мужчины со сложенными впереди руками и ров­но лежащими ногами; на другой половине — то же тело со спины. Само изображение нечеткое, как бы размытое. Сек­рет этого был раскрыт неожиданно в 1898 году. Тогда Пла­щаницу впервые сфотографировали. И каково же было удивление фотографа, когда на стеклянном негативе проя­вилось четкое, совершенно поразительное изображение Хри­ста.

Во время научного исследования Плащаницы в 1973 году ученые применили к ее фотографиям специальные компью­терные программы. С их помощью удалось восстановить ре­алистичную объемную форму лица и всего тела человека, плоский образ которого на ней запечатлен.

На Плащанице имеются следы крови, текшей из много­численных ран: следы кровоподтеков на голове от шипов тернового венца, следы от гвоздей в запястьях и в ступнях ног, следы от ударов бичей на груди, спине и ногах, большое кровавое пятно от раны в левом боку.


Вся совокупность фак­тов, полученных при исследовании Плащаницы научными методами, свидетельствуют в согласии с евангельским пове­ствованием, что образ на ней возник тогда, когда тело Иису­са Христа лежало в погребальной пещере на одной половине Плащаницы, а другая половина, обернутая через голову, по­крывала Его тело сверху (фрагмент плащаницы изображен на рис 4.2.2).

На Плащанице ученые не обнаружили красящих ве­ществ. Отсюда был сделан вывод, что изображение на ткани является изображением как на фотонегативе и что оно мог­ло появиться при воздействии очень сильного потока света, когда обычная ткань сама становится как бы негативом. Но никто, даже в условиях современных лабораторий, не смог воспроизвести ничего подобного изображению на Плащани­це. Расчёты показывают, что для получения такого изобра­жения необходим больший поток света внутри Плащаницы, чем при ядерном взрыве в Хиросиме, но при этом ткань дол-быть сохранена.

Рис. 4.2.2

Фрагментизображения Плащаницы

В последнее время при анализе проблем, связанных с ис­кусственным интеллектом, часто применяют математиче­ский аппарат нечетких множеств, идея и реализация кото­рого принадлежит американскому математику Л. А. Заде. Суть этого подхода состоит в своего рода некотором отказе от принципа детерминизма. Пожалуй, наиболее поразите­льным свойством человеческого интеллекта является спо­собность принимать правильные решения в обстановке не­полной и нечеткой информации. Построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.

Смещение центра исследований нечетких систем в сторо­ну практических приложений привело к постановке целого ряда проблем таких, как необходимость создания новых ар­хитектур компьютеров для нечетких вычислений, элемент­ной базы нечетких компьютеров и контроллеров, инстру­ментальные средства разработки, инженерные методы расчета и разработки нечетких систем управления и многое другое.


Математическая теория нечетких множеств позво-

ляет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать этими знаниями и делать нечеткие выводы. Основанные на этой теории методы построения компьютерных нечетких си­стем существенно расширяют области применения компью­теров и компьютерного моделирования. В последнее время нечеткое управление является одной из самых активных и результативных областей исследований применения теории нечетких множеств. Нечеткое управление оказывается осо­бенно полезным, когда технологические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или когда от доступных источни­ков информации поступают неточные или неопределенные сведения.

Экспериментально показано, что нечеткое управление дает лучшие результаты, по сравнению с получаемыми при общепринятых алгоритмах управления. Нечеткие методы помогают управлять домной и прокатным станом, автомоби­лем и поездом, распознавать речь и изображения, проекти­ровать роботов, обладающих осязанием и зрением. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить компьютерную модель, адекватную реальности.



Информатика в отличие от других общеобразовательных дисциплин имеет одну чрезвычайно важную особенность. С точки зрения информатики (в отличие от математики, физи­ки, химии, биологии, литературы) информация, информа­ционные процессы отражают не часть современной цивили­зации, а являются ее основой.

Информационная цивилизация — вполне закономерный этап развития западноевропейской цивилизации, который совершенно необязателен для других цивилизаций. Однако, поскольку именно этот тип цивилизации в той или иной сте­пени «примеряется» значительным числом стран современ­ного мира необходимо ясно осознавать ее позитивные и не­гативные моменты.



Следует сказать, что феномен «Информационного обще­ства», «Информационной цивилизации» находится в фокусе огромного числа исследований. В нашей стране фундамента­льные работы в этом направлении выполнены: Н. Н. Моисе­евым, А. Д. Урсулом, К. К. Колиным и др.

Отметим лишь некоторые моменты в развития этой ци­вилизации, следуя фундаментальной монографии К. К. Ко-лина «Информационная цивилизация» (Москва, 2002).

1.  Информационная экономика.

Информационная сфера на сегодняшний день является

одной из самых эффективных сфер вложения капитала. Об­щий объем мирового рынка информационных технологий оценивается сегодня величиной порядка 4 млрд. долларов и этот объем постоянно растет.

2.  Глобальная цифровизация.

Одной из основных тенденций развития современной тех­ники является широкое использование цифровой элемент­ной базы. Встроенные микропроцессоры сегодня являются неотъемлемым компонентом большинства технических устройств. Например, на основе нанотехнологии создаются сверхминиатюрные роботы, способные, осуществлять поле­ты внутри газопровода и нести при этом миниатюрную теле­визионную камеру.

3.  Развитие интеллектуальных компьютерных систем.

Эгоцентрическая жизненная позиция человека создала для современной цивилизации реальную угрозу самоуничто­жения. Многочисленные проблемы, в частности, экологиче­ские требуют мобилизации всех имеющихся ресурсов, преж­де всего интеллектуальных. Значительную помощь здесь могут оказать интеллектуальные компьютерные системы, которые многократно увеличивают аналитические способно­сти человеческого мышления.

Вместе с тем, информационная цивилизация породила значительные и только ей свойственные проблемы.

4.  Виртуализация экономики.

Оформление рынка ценных бумаг, привело к тому, что основные сделки стали совершаться не с реальными предме­тами, а с акциями, заменяющими эти предметы (т. е. по сути — с информационными моделями предметов). Дина­мичность этих сделок была такова, что на сегодняшний день около 90% (!) всех финансовых средств мировой экономики вращается в сфере ценных бумаг и лишь 10% поддерживает реальный сектор экономики.


За пределами США циркули­ руют около 400 трлн. долларов, которые обеспечены матери­альными ценностями не более чем на 30%. Таким образом, усилиями крупнейших финансистов в мире создана гигант­ская финансовая пирамида. Все это может привести к фи­нансово-экономической катастрофе мирового масштаба.

5.  Виртуализация политики и культуры.

Замена реальных вещей их информационными моделями в информационной цивилизации становится всеобщим явле­нием. В виртуальной политике важны не деловые качества кандидата, а его «имидж» (опять-таки, информационная модель), созданный Public Relation Technology. В искусстве таланта художника, писателя или исполнителя, как прави­ло, оказывается недостаточно. Нужна значительная «рас-куртка», требующая применения все тех же технологий.

6.  Манипуляция сознанием.

Ценности демократического общества основаны на принципе свободы. Однако, информационная цивилизации все больше и больше отходит от этого принципа, заменяя его внешне малозаметным, но чрезвычайно эффективным инструментом «информационного управления» сознанием (в частности, через «точки бифуркации»).

Все эти особенности информационной цивилизации таят в себе большие опасности, на которые не следует закрывать глаза.

В завершении можно сказать, что мы живем в удивитель­ном и во многом загадочном мире информации, но понимать этот мир и уметь сохранить в нем традиционные человече­ские ценности исключительно важно не только на сегодняш­ний день, но и в будущем.

Примечание.

Дополнительную информацию о систематическом курсе информатики можно получить на серверах:

1)        www.phis.org.ru

2)   www.ioso.ru


Содержание раздела

---

---