Курс СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

развития информационных систем и вычислительной техники

(стыковка, взаимосвязь) с другими программными продуктами. - гибкость процесса изменения как

данных, так и постановок задач. Области развития ИТ: - Обработка и хранение информации; - Способы передачи данных; - Программное обеспечение; - Аппаратурное оформление.

раза каждые два года, так в 2002 году было создано

и реплицировано 1,8 экзабайт данных (1,8 трлн. гигабайт). Следующие 5 лет увеличили информацию на больший объем, чем имелось за всю жизнь ранее. Каждый год информация увеличивается на 30%
Что такое1,8 экзабайт данных:
каждый человек в России должен грузить в "Твиттер" по 3 записи в минуту непрерывно в течение 58 716 лет;
это 200 млрд. фильмов в HD-качестве продолжительностью 2 часа каждый.
Для хранения этих данных потребуется 57,5 млрд. Apple iPad со встроенной памятью 32 Гбайт, что позволит:
построить из iPad'ов копию Великой Китайской стены, которая будет вдвое выше оригинала;
построить вокруг всей Южной Америки стену высотой 6 м;
Современная революция в информационных технологиях характеризуется тем, что
на 7 млрд человек приходится 6 млрд телефонов,
6 млрд телевизионных установок,
2 млрд компьютеров, 2,3 млрд интернет-пользователей.

всему миру могут столкнуться со следующими проблемами: ○ в 10 раз

станет больше серверов (как физических, так и виртуальных); ○ объем информации, которой нужно управлять, вырастет в 50 раз; ○ в 75 раз вырастет число файлов или контейнеров, в которых информация инкапсулируется; ○ численность ИТ-персонала, который управляет всей этой информацией и серверами, вырастет всего лишь в 1,5 раза! Число этих объектов будет расти даже быстрее, чем объем хранимой в них информации, поскольку будет использоваться все больше встроенных систем, например, интеллектуальные датчики в товарах и предметах, медицинских устройствах и т.д.;

истоков лежат процессы, сущность которых принято обозначать терминами "информатизация" и

"глобализация".
Виды цивилизаций:
1. Аграрную (доиндустриальную),
2. Промышленную (индустриальную)
3. Информационную (постиндустриальную)

международного разделения труда (то есть появляется экономическая взаимозависимость различных обществ,

глубоко проникшая в экономику всех стран мира);
появление новых глобальных торговых сетей, каналов экономического обмена, связывающих страны и компании;
процесс, сопровождаемый зарождением информационных сетей, основанных на новейших технологиях; их бурное развитие;
интенсификация миграционных потоков различных уровней и развитие мирового туризма;
распространение культуры постмодерна, новых интегральных форм религиозных культов, усиление влияния культуры Интернета и популярной культуры (поп-культуры).

знание, играет все большую, если не доминирующую роль в развитии

Постиндустриальной (информационной) цивилизации.

в области искусственного интеллекта. Её решение позволит специалистам, не программирующим,

непосредственно на языке « деловой прозы» в диалоговом режиме работать на ЭВМ и с ее помощью формировать необходимые решения. Решение проблемы представления знаний в компьютерных системах позволит существенно усилить интеллектуальную творческую деятельность человека за счет ЭВМ.

долго живущие новости, временные записи и т.п., не предназначенные для

длительного использования

Информация это полу структурированные (или агрегированные) данные, служащие опорой для периодического принятия каких-либо решений

Знания являются результатом переработки информации, имеют длительный цикл жизни, несут определенную идею и снабжены контекстом, определяющим область ее эффективного применения в данном месте в данное время

Контекст

Осмысление

основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки,

противоречия;
Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость результатов, проверяемость, стремление к устранению ошибок и преодолению противоречий;
Интуитивное;
Религиозное и др.

подразделять на явные (формализованные ) – это то, что можно

потрогать, сохранить на диске или найти в Интернете и потом просмотреть в браузере, и неявные (личностные)- это, что находится в головах сотрудников, рекомендации, которые пересказываются из уст в уста, навыки, выработанные в результате тренингов. Однако в определенных случаях системы управления знаниями способствуют переходу неявных знаний в явные.

только внутри программы, но для системы в целом;
Структурированность – наличие

внутренней структуры, которая определяет вложенность единиц информации друг в друга, облегчает построение связей и поиски;
Связанность – возможность построения различных связей с информационными единицами;
Сематическая метрика - отношение близости понятий, силы ассоциативной связи между ними;
Активность - появление новых фактов в системе приводит к инициации процедур, обрабатывающих уже известные системе факты, т. е. данные управляют программой;;
Конвертируемость - свойство изменять форму представления, уровень детализации и степень неопределенности информации о предметной области в процессе перехода к очередному этапу решения интеллектуальной задачи.

делятся на Внешние •знания клиента (наиболее важное знание для большинства

организаций); •независимая аналитическая информация (маркетинговые отчеты и рейтинги, цены на международных фондовых биржах) и др.

опыта (ноу-хау) при выполнении основных задач; •знания об изделиях (и услугах); •лучшие

решения, наиболее соответствующие текущим потреб-ностям пользователей; •знания сотрудников – выявление, накопление и использование интеллектуального капитала (наиболее ценный актив организации); •«память» организации (прошлый опыт); •знания о построении отношений – глубокие персональные знания, которые обеспечивают успешное сотрудничество; •интеллектуальные активы (базы знаний) – опыт ведения проектов (образцы наилучшей практики).

обрабатывают информацию.
Информатика – подбор представлений конкретных и обобщённых знаний, сведений

и фактов для накопления и обработки информации в ЭВМ.
Искусственный интеллект – научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигать тем подобия человеческого интеллекта.

способы
Алгебраические способы
Продукционные способы
Сетевые способы
Фреймовые способы
Ленемы
Нейронные сети, генетические алгоритмы

следующем – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается

как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.
Основные достоинства логических моделей знаний:
• в качестве «фундамента» здесь используется классический аппарат математической логики, методы которой достаточно хорошо изучены и формально обоснованы;
• существуют достаточно эффективные процедуры вывода, в том числе реализованные в языке логического программирования «Пролог»;
• в базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.

модель основанная на правилах, позволяющая представить знание в виде предложений

типа:
«ЕСЛИ условие, ТО действие»

Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу.
Данная модель используется в экспертных системах с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни.

языков — способ описания формального языка, то есть выделения некоторого

подмножества из множества всех слов некоторого конечного алфавита. Различают порождающие и распознающие (или аналитические) грамматики — первые задают правила, с помощью которых можно построить любое слово языка, а вторые позволяют по данному слову определить, входит оно в язык или нет.

где узлы соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям

между ними.
Семантическая сеть как модель наиболее часто используется для представления декларативных знаний. С помощью неё реализуются такие свойства системы, как интерпретируемость и связность, в том числе по отношениям IS-A и PART-OF. За счет этих свойств семантическая сеть позволяет снизить объем хранимых данных, обеспечивает вывод умозаключений по ассоциативным связям.
Сейчас семантические сети используются в системах распознавания естественных языков, переводчиках и т.п.

человека и его сознания.
Фрейм (frame – рамка, каркас) – структура

данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах.
Слот (slot – щель, прорезь) может быть терминальным (листом иерархии) или представлять собой фрейм нижнего уровня.
Каждый фрейм состоит из произвольного числа слотов, причем несколько из них обычно определяются самой системой для выполнения специфических функций, а остальные определяются пользователем.

способы
Алгебраические способы
Продукционные способы
Сетевые способы
Фреймовые способы
Ленемы
Нейронные сети, генетические алгоритмы

Ленема предназначена для структурного комплексного описания понятий предметной области. По

изобразительным возможностям ленемы более совершенны, чем такие традиционные модели представления знаний, как семантическая сеть, фрейм, система продукций.
Ленемы представляют собой смешанный тип модели, являющийся как бы «развитием» других моделей. Они предназначена для структурного комплексного описания понятий предметной области. По изобразительным возможностям ленемы более совершенны, чем такие традиционные модели представления знаний, как семантическая сеть, фрейм, система продукций.

знаний. В его основе лежит графоаналитическая технология моделирования организационных систем

«Узел-Функция-Объект». Данный способ представления знаний совмещает в себе все традиционные подходы и позволяет хранить знания как понятийные, так и процедурные. В рамка данного способа представления знаний изучаемые объекты представляются в виде взаимосвязанных элементов: узел – структурная характеристика изучаемого объекта, позволяет описать взаимосвязь текущего объекта с другими; функция – функциональная характеристика изучаемого объекта – позволяет описать процедурные знаний; объект – объектная характеристика.

математическая модель и её программное или аппаратное воплощение, построенная по

принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Используются в практических задачах: в прогнозирования, распознавания образов, управления и др.
Генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.

№2

в оценке организационных процедур, людей и технологий, в создании системы,

использующей взаимосвязи между этими компонентами с целью предоставления нужной информации нужным людям в нужное время, что приводит к повышению продуктивности.

извлечение знаний из живых и неживых объектов (носителей знаний); • структурирование

и систематизацию знаний (для обеспечения их удобного хранения и поиска); • анализ знаний (выявление зависимостей и аналогий); • обновление (актуализацию) знаний; • распространение знаний; • генерацию новых знаний.

знаниями (СУЗ) Для управления знаниями в организациях используют

СУЗы (электронные системы хранения и управления данными – сервера, облака и др.). Предприятие не способно управлять своим интеллектуальным капиталом в отсутствии СУЗ. Интеллектуальные активы (авторские свидетельства, патенты, знания о товарах, покупателях, конкурентах, знания своих сотрудников) предприятия увеличивают его конкурентоспособность и рыночную стоимость. В рамках СУЗ особое внимание надо уделить выявлению неявных знаний сотрудников (т.е. знаний, которые приобретены в ходе опыта работы и явно не выражены).

которой являются новые знания или новые конфигурации существующих знаний; •выявление –

функция, которая делает неявные знания явными, т.е. преобразует индивидуальные знания в знания предприятия (его сотрудников); •организация знаний – функция по классификации и категоризации знаний для навигации, запоминания, поиска и сопровождения знаний; •доступ – функция по передаче и распространению знаний между сотрудниками; •использование – функция по применению знаний для принятия решений и расширению возможностей.

используются для распространения знаний; •технологии обеспечивают быструю и эффективную работу людей

и процессов.

строить :
•корпоративная память (база знаний) – упор делается на программную

реализацию задач получения, хранения и интегрирования знаний;
•корпоративный портал знаний – упор делается на программную реализацию задач уровня пользовательских приложений поиска и визуализации знаний;
•семантический веб (СВ) – веб-сайты с возможностью осмысленного манипулирования их данными с помощью компьютерных программ.

отчеты, методики)
Верхний уровень (метаданные, онтологии)
Базы данных, веб-страницы
Электронные доку-менты, чертежи
Базы знаний
Справочники,

каталоги

Отчёты, методики, технологии

Правила выбора

Метаданные

Структуры архивов

Онтологии

существующими автоматизированными системами;
•обеспечение нужной информации по запросу (пассивная форма) и

при необходимости (активная форма).
Конечная цель КП состоит в обеспечении доступа к знанию всякий раз, когда это необходимо. КП реализует активный подход к распространению знаний, который не полагается на запросы пользователей, а автоматически предоставляет полезное для решения задачи знание.
Законченная система должна действовать как интеллектуальный помощник пользователю.

о бытии как таковом; раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия,

его наиболее общие сущности и категории, структуру и закономерности.
Онтоло́гия в информатике — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области.
Современные онтологии строятся по большей части подобно, независимо от языка написания и состоят из экземпляров, понятий, атрибутов и отношений.

как физические объекты (люди, дома, планеты), так и абстрактные (числа,

слова). Строго говоря, онтология может обойтись и без конкретных объектов. Однако, одной из главных целей онтологии является классификация таких объектов, поэтому они также включаются.
Понятия — абстрактные группы, коллекции или наборы объектов. Они могут включать в себя экземпляры, другие классы, либо же сочетания и того, и другого.
Пример: Понятие «люди», вложенное понятие «человек». Чем является «человек» — вложенным понятием, или экземпляром (индивидом) — зависит от онтологии. Понятие «индивиды», экземпляр «индивид».
Классы онтологии составляют таксономию — иерархию понятий по отношению вложения.

атрибут имеет по крайней мере имя и значение и используется

для хранения информации, которая специфична для объекта и привязана к нему.

Отношения — важная роль атрибутов заключается в том, чтобы определять отношения (зависимости) между объектами онтологии. Обычно отношением является атрибут, значением которого является другой объект.

Интернет
Электронная связь, корпоративные системы
Корпоративный портал
Внутренняя связь и система управления
Пользователи
Системы докумен-тооборота

и др.

Системы безопасности

Интерфейс пользователя

Логические процедуры

Интеграционная часть

Пользователи

и навигации;
•управление контентом для различных групп сотрудников (управление доступом);
•внутрикорпоративный обмен

знаниями и совместная работа за счет наличия различных конференций, форумов и единого рабочего пространства;
•индивидуальный персонализированный интерфейс;
•возможность работы с онтологиями.

целью которого является представление информации в виде, пригодном для машинной

обработки.
Основная идея этого проекта заключается в организации такого представления данных в сети, чтобы допускалась не только их визуализация, но и их эффективная автоматическая обработка программами разных производителей. По замыслу создателя (Тим Бернерс-Ли) Семантический Web должен обеспечить "понимание" информации компьютерами, выделение ими наиболее подходящих по тем или иным критериям данных, и уже после этого - предоставление информации пользователям.