ИНФОРМА́ТИКА

ИНФОРМА́ТИКА (англ. informatics), наука об извлечении информации из сообщений, создании информационных ресурсов, программировании поведения машин и о других сущностях, связанных с построением и применением человеко-машинной среды решения задач моделирования, проектирования, взаимодействия, обучения и др. Изучает свойства информации, методы её извлечения из сообщений и представления в заданной форме; свойства, методы и средства информационного взаимодействия; свойства информационных ресурсов, методы и средства их создания, представления, сохранения, накопления, поиска, передачи и защиты; свойства, методы и средства построения и применения программируемых машин и человеко-машинной среды решения задач.

Научная продукция информатики

Рис. 1. Методологическое обеспечение построения человеко-машинной среды решения задач.

Научная продукция информатики [1] служит методологическим основанием построения человеко-машинной среды решения задач (рис. 1), относящихся к различным областям деятельности [2].

Результаты исследований сущностей (в науке обычно называемых объектами) представлены их символьными и/или физическими моделями. Символьные модели – это описания добытых знаний [см. Символьное моделирование (s-моделирование)], а физические – прототипы изучаемых объектов, отражающие их свойства, поведение и др. Научный результат – модель системы знаний (или составляющая ранее определённой и опубликованной модели), описывающая совокупность объектов, включающую изучаемый объект, и связи между ними. Описание модели представлено в форме сообщения, рассчитанного на распознавание и интерпретацию научным сообществом. Значение результата зависит от предсказательной силы, воспроизводимости и применимости модели, а также от свойств сообщения, содержащего её описание.

Примерами результатов, сыгравших выдающуюся роль в методологическом обеспечении построения человеко-машинной среды решения задач, могут служить: изобретённая Дж. фон Нейманом модель цифровой электронной машины с хранимыми в общей памяти инструкциями программы и данными [известная как модель фон Неймана (the von Neumann model) и архитектура фон Неймана (the von Neumann architecture)] [9]; изобретённые создателем Веба (см. Всемирная паутина) Т. Бернерс-Ли  протокол HTTP (англ. HyperText Transfer Protocol – протокол передачи гипертекста), являющийся протоколом прикладного уровня, определяющим правила передачи сообщений в гипермедийных (см. Мультимедиа) системах, и унифицированный идентификатор ресурса URI (англ. Uniform Resource Identifier), ставший стандартом записи адреса ресурса, размещённого в сети Интернет [6, 7]. Трудно найти в наши дни (2017) область деятельности, где бы не применялась научная продукция информатики. На её основе созданы электронная почта, Веб, поисковые системы, IP-телефония, интернет вещей и другие интернет-сервисы (см. Интернет); цифровая аудио-, фото- и видеозапись; системы автоматизированного проектирования (САПРы); компьютерные тренажёры и роботы (см. Компьютерное моделирование), системы цифровой связи, навигационные системы, 3D-принтеры и др.

Основные понятия

Продолжающееся становление информатики сопровождается развитием её понятийного аппарата и уточнением предмета исследований. В 2006 в Институте проблем информатики Российской академии наук (ИПИ РАН) была создана новая область исследований – символьное моделирование произвольных объектов в человеко-машинной среде (сокращённо – символьное моделирование или s-моделирование). Один из первых научных проектов в этой области был посвящён методологии построения символьной модели системы знаний информатики в человеко-машинной среде. [3, 4]. В созданной в 2009 теории символьного моделирования (s-моделирования) [5] была предложена очередная версия символьной модели ядра системы понятий информатики, включающего следующие понятия.

Сообщение (англ. message) рассматривается как конечная упорядоченная совокупность символов (визуальных, аудио- и др.; см. Символ в информатике) или её код (см. Код в информатике), удовлетворяющий протоколу взаимодействия источника с получателем. Существование сообщения предполагает наличие источника сообщения, получателя, носителя, среды передачи, средства доставки, протокола взаимодействия источника с получателем. В человеко-машинной среде решения задач (s-среде) люди с помощью программируемых машин (s-машин) формируют сообщения, представляя их на языках запросов, программирования и др.; выполняют различные преобразования (напр., из аналоговой формы в цифровую и обратно; из несжатой в сжатую и обратно; из одной формы представления документа в другую); распознают, используют сообщения для конструирования новых сообщений (программ, документов и др.); интерпретируют на моделях систем понятий (которые хранятся в памяти интерпретатора также в форме сообщений); обмениваются сообщениями, используя при этом программно-аппаратно реализованные системы правил (сетевые протоколы, см. Компьютерная сеть); сохраняют и накапливают сообщения (создавая электронные библиотеки, энциклопедии и другие информационные ресурсы), решают задачи поиска и защиты сообщений.

Интерпретатор сообщения изучается как построитель выходного сообщения по входному в соответствии с заданной системой правил интерпретации. Необходимым условием построения интерпретатора сообщений является существование моделей входного и выходного языков, а также моделей систем понятий, на которых должны интерпретироваться сообщения, составленные на входном и выходном языках.

Данные (англ. data) – сообщение, необходимое для решения некоторой задачи или совокупности задач, представленное в форме, рассчитанной на распознавание, преобразование и интерпретацию решателем (программой или человеком). Человек воспринимает данные (текст, изображения и др.) в символьной форме, а программа компьютера или компьютерного устройства (смартфона, цифровой фотокамеры и др.) – в кодовой.

Рис. 2. Извлечение информации из сообщения.

Информация (англ. information) изучается как результат интерпретации сообщения на модели системы понятий [см. Символьное моделирование (s-моделирование)]. Для извлечения информации из сообщения необходимо иметь принятое сообщение, представленное в форме, рассчитанной на распознавание и интерпретацию получателем сообщения; хранящиеся в памяти интерпретатора модели систем понятий, среди которых – необходимая для интерпретации принятого сообщения; механизмы поиска необходимой модели, интерпретации сообщения, представления результата интерпретации в виде, рассчитанном на получателя (рис. 2).

Например, результат интерпретации сообщения ma, представленного на языке a, полученный переводчиком (человеком или роботом) в виде сообщения mb на языке b, – информация, извлечённая из сообщения ma.

Программируемая задача (s-задача) рассматривается как набор {Formul, Rulsys, Alg, Prog}, где Formul – постановка задачи; Rulsys – множество систем обязательных и ориентирующих правил решения задачи [5], поставленных в соответствие Formul; Alg – объединение множеств алгоритмов, каждое из которых соответствует одному элементу из Rulsys; Prog – объединение множеств программ, каждое из которых поставлено в соответствие одному из элементов Alg. Для каждого элемента из Rulsys, Alg и Prog должно быть задано описание применения. Описания применения элементов Rulsys включают спецификацию типа решателя задачи (автономная s-машина, сетевая кооперация s-машин, кооперация «человек – s-машина» и др.), требование к информационной безопасности и др. Описания применения элементов из Alg включают данные о допустимых режимах работы решателя задачи (автоматический локальный, автоматический распределённый, интерактивный локальный и др.), о требованиях к полученному результату и др. Описания применения программ включают данные о языках реализации, операционных системах и др.

Алгоритм – формализованное описание конечного набора шагов решения задачи, соответствующего одному из элементов Rulsys и позволяющего поставить в однозначное соответствие заданному набору входных данных результирующий набор выходных данных.

Программа – алгоритм, реализованный на языке программирования высокого уровня, машинно-ориентированном языке и/или в системе машинных команд. Представлена в форме сообщения, определяющего поведение s-машинного решателя задачи с заданными свойствами. Существует в символьном, кодовом и сигнальном воплощениях, связанных отношениями трансляции (см. Компилятор в информатике).

Символ (англ. symbol) – заменитель природного или изобретённого объекта, обозначающий этот объект и являющийся элементом определённой системы построения символьных сообщений (текстов, нотных записей и др.), рассчитанных на восприятие человеком или роботом. Например, русский алфавит – система текстовых символов; буква А в этой системе – символ, заменяющий соответствующий звук из системы речевых аудиосимволов русского языка; букве А соответствует тактильный фактурный символ (воспринимаемый осязанием пальцами рук) в системе представления текстовых сообщений для слепых, известной как система Брайля (см. Брайлевский шрифт). Множество визуальных, аудио- и других символов, выбранных для построения сообщений определённого типа, рассматривается как множество элементарных конструктивных объектов, каждый из которых наделён набором атрибутов и совокупностью допустимых операций. Создание конструкций из элементов этого множества определено системой правил построения символьных моделей [подробнее см. в статье Символ в информатике (s-символ)].

Код (англ. code) – заменитель символа или символьного сообщения, используемый для их представления в компьютерах, смартфонах и других программируемых машинах и предназначенный для построения, сохранения, передачи и интерпретации символьных сообщений [подробнее см. в статье Код в информатике (s-код)].

Сигнал (англ. signal) – оптическое, звуковое или другое воздействие, воспринимаемое органами чувств человека или сенсорами машины, либо представление кода в виде частоты электромагнитного излучения, композиций значений электрического напряжения, либо другое, рассчитанное на восприятие аппаратными средствами машины (например, центральным процессором компьютера, микропроцессором автомобильного навигатора). Символы, коды и сигналы связаны между собой отношениями преобразования. Каждому символу и символьной конструкции, рассчитанным на восприятие человеком или роботом, могут быть поставлены в однозначное соответствие коды, предназначенные для манипулирования ими с помощью программных средств компьютеров и компьютерных устройств.

Модель системы понятий. S-модель Cons системы понятий рассматривается как пара {ConsSet, ConsRel}, где ConsSet – множество понятий; ConsRel – семейство связей, заданных на ConsSet. Определение системы понятий – описание её модели, сопровождаемое указанием области применимости. Описание представлено в форме сообщения, рассчитанного на интерпретацию получателем, представление, сохранение, распространение, накопление и поиск в человеко-машинной среде интеллектуальной деятельности. В систему понятий, считающуюся определённой, не должны входить понятия, не имеющие определений (и при этом не относящиеся к понятиям-аксиомам). Определение области применимости модели – описание типов корреспондента (кому адресовано определение), цели, в процессе достижения которой определение имеет смысл (классы задач, при изучении которых определение может быть полезно), стадии, на которой целесообразно использовать определение (концепция, методология решения и т. д.).

Модель системы знаний. Понятие «знать» в s-моделировании [см. Символьное моделирование (s-моделирование)] определено как состояние получателя сообщения, когда выходное сообщение, полученное в результате интерпретации входного, распознаётся как уже известное и не требует изменений в моделях систем понятий, хранящихся в памяти получателя сообщения. Понятие «знание» определено как комплексное умение извлекать информацию из сообщений, содержащих условия задач определённого класса (это могут быть задачи распознавания образов, перевода с одного языка на другой или иные классы задач). S-модель системы знаний рассматривается как триада {Cons, Lang, Interp}, где Cons – s-модель системы понятий; Lang – s-модель совокупности языков сообщений, интерпретируемых на Cons; Interp – s-модель совокупности интерпретаторов на Cons сообщений, составленных на языках из Lang.

Интерпретация сообщения на модели Cons включает:

1) построение выходного сообщения (извлечение информации) по заданному входному (сообщения представлены на языках из совокупности Lang);

2) анализ выходного сообщения (требуются ли изменения в модели Cons);

3) если требуется, то изменение модели Cons; если нет – завершение.

Например, мозговым центром современной системы автоматизированного проектирования (САПР) является система знаний. От того, насколько она удачно построена, зависит продуктивность проектирования.

Информационные ресурсы (англ. information resources) в s-среде изучаются как специфицированные документы, компьютерные программы и другие сообщения, представленные в форме, рассчитанной на хранение, накопление, поиск, передачу, защиту и применение для решения задач. Спецификация информационного ресурса – формализованное описание области его применения, места хранения и других сведений, необходимых для поиска и использования информационного ресурса. Формирование (например, объединение в библиотеки) и применение информационных ресурсов сопровождаются процессами манипулирования спецификациями информационных ресурсов и обработки их содержимого в соответствии с заданным набором правил. Извлечение информации, содержащейся в ресурсе, осуществляется с помощью средств интерпретации, описанных в спецификации. В наши дни (2017) общедоступная часть информационных ресурсов человеко-машинной среды интеллектуальной деятельности представлена в сети Интернет. URI (англ. Uniform Resource Identifier) – унифицированный идентификатор ресурса представлен формализованной последовательностью текстовых символов, описывающей схему обращения к информационному ресурсу, источник, содержащий ресурс, и др. (подробнее см. в статье Информационные ресурсы).

Программируемая машина (s-машина) – программно-аппаратное сооружение для решения задач. Суперкомпьютеры, мейнфреймы, персональные компьютеры, ноутбуки, смартфоны, навигаторы, цифровые фото- и видеокамеры – всё это s-машины. Клавиатуры, мыши, трекболы, тачпады и другие устройства ввода – составляющие s-машин, выполняющие преобразования символов в коды, воспринимаемые драйверами (см. Драйвер в информатике) соответствующих устройств. Мониторы персональных компьютеров, дисплеи ноутбуков, навигаторов и др. выполняют преобразования кодов, порождаемых видеоконтроллерами, в символьные композиции, рассчитанные на зрительный канал человека.

Компьютерная сеть (англ. Network) – система, состоящая из компьютеров и компьютерных устройств (сетевых маршрутизаторов, серверных веб-камер и др.), взаимодействующих по единым правилам, определённым сетевыми протоколами. Предназначена для совместного пользования различными электронными сервисами (электронной почтой, поисковыми системами и др.), информационными ресурсами, программами (например, программами серверов приложений) и аппаратными средствами (жёсткими дисками, принтерами и др.) компьютеров (подробнее см. в статье Компьютерная сеть).

Человеко-машинная среда решения задач (s-среда) – объединение компьютерных сетей и отдельных программируемых машин, используемых для решения различных задач. Средство информатизации различных видов деятельности. S-среда должна обеспечивать представление цифровых кодов символьных моделей и манипулирование такими кодами с помощью s-машин. В основе современных цифровых технологий связи, автоматизированного проектирования и др. лежит идея, замечательная по последствиям своей реализации, – свести всё символьное многообразие к цифровым кодам [а каждый из них – к единому коду (до сих пор им остаётся двоичный код)] и поручить работу с кодами программируемым машинам, объединённым в человеко-машинную среду решения задач.

Рис. 3. Исследование обмена сообщениями в человеко-машинной среде.

Информационное взаимодействие в s-среде (рис. 3) изучается как совокупность интерфейсов типа «человек – человек», «человек – программа», «человек – аппаратное средство программируемой машины», «программа – программа», «программа – аппаратное средство» (см. Интерфейс в информатике), «аппаратное средство – аппаратное средство» (см. Порт в информатике). Человек воспринимает входные аналоговые сигналы (световые, звуковые и др.) с помощью зрительного, слухового и других входных устройств биоинтеллекта (биологической системы, обеспечивающей функционирование интеллекта). Интересующие его сигналы он преобразует в символьные визуальные, аудио- и другие конструкции, используемые в процессах мышления. Выходные сигналы биоинтеллекта реализуются посредством жестов (например, используемых при вводе с клавиатуры и мыши), речи и др. [5]. Входом и выходом программ служат коды входных данных и результата (см. Код  в информатике), а входом и выходом аппаратных средств – сигналы. Входные аналоговые сигналы преобразуются в цифровые с помощью аналого-цифровых преобразователей (АЦП), а выходные цифровые – в аналоговые с помощью цифро-аналоговых преобразователей (ЦАП).

В современной (2017) s-среде природные средства восприятия сигналов человеком, их обработки и сохранения дополнены изобретёнными: цифровыми фото- и видеокамерами, смартфонами и др. Широко известная часть технологий информационного взаимодействия представлена быстро развивающимися Интернет-сервисами. Для взаимодействия между людьми используются электронная почта (англ. e-mail), различные виды интернет-связи [интернет-телефонии (IP-телефония); например реализованной в интернет-сервисе Skype; мессенджеры (англ. messenger – связной); например интернет-сервис Telegram)], социальные сети (англ. social networks) и др. Для взаимодействия используемых людьми вещей (систем освещения, поддержания температуры и др.) между собой и с внешней средой применяются информационные технологии «интернета вещей» (см. Интернет).

Информационная технология (англ. information technology) рассматривается как программно-аппаратно реализуемый комплекс методов и средств, предназначенный для решения одной или нескольких задач в s-среде. Например, применение информационной технологии создания и сохранения электронных текстовых документов предполагает наличие редактора текстовых документов (Page, Word или др.) и ноутбука, планшета или другой s-машины. Информационные технологии реализуются на основе s-машин (суперкомпьютеров, десктопов и др.) и s-машинных устройств (АЦП, ЦАП, сетевых маршрутизаторов и др.). Методологическое обеспечение разработки информационных технологий представлено методологиями построения s-машин и операционных систем; систем символов и кодов; языков спецификаций, запросов и программирования; трансляторов и библиотек программ; редакторов (текстовых, графических, аудио- и видео-) и инструментальных систем программирования (см. Инструментальная система в информатике); типов и структур данных, систем управления базами данных (см. в статье База данных); систем памяти, накопителей и поисковых систем; сетевых архитектур (см. Компьютерная сеть) и сервисов (см. Электронный сервис), протоколов и технологий обмена сообщениями; интерфейсов (см. Интерфейс в информатике), средств обеспечения информационной безопасности и др. (подробнее смотри в статье Информационные технологии).

Информационная система (англ. information system) – человеко-машинная система, предназначенная для построения, накопления и применения информационных ресурсов. Реализуется в виде электронных сервисов, библиотек и др. (подробнее см. в статье Информационная система).

Классы базовых задач

На основании изучения свойств и закономерностей символьного моделирования (s-моделирования) определены следующие классы базовых задач информатики [1, 5].

Представление моделей произвольных объектов, рассчитанных на восприятие человеком и программируемыми машинами, связано с изобретением языков сообщений, удовлетворяющих определённым требованиям. В этом классе изучаются системы символов и кодов, используемые соответственно в человеко- и машинно-ориентированных языках. К первым отнесены языки спецификации, программирования, запросов, ко вторым – системы машинных команд. Этот класс включает также задачи представления данных. В него входят задачи представления моделей систем понятий, на которых интерпретируются сообщения. На верхнем уровне задачной иерархии этого класса находится представление моделей систем знаний.

Преобразование типов и форм представления символьных моделей позволяет устанавливать соответствия между моделями. Задачи преобразования типов (например, речевой в текстовый и обратно) и форм (например, аналоговой в цифровую и обратно; несжатой в сжатую и обратно; *.doc в *.pdf) – необходимое дополнение к задачам представления моделей.

Распознавание сообщения предполагает необходимость его представления в формате, известном получателю. При выполнении этого условия для распознавания сообщения решаются задачи сопоставления с моделями-образцами, либо сопоставления свойств распознаваемой модели со свойствами моделей-образцов. Например, в задаче биометрической идентификации человека его биометрические данные (входное сообщение) сопоставляются с биометрическим образцом из базы данных биометрической системы.

Конструирование моделей систем понятий, систем знаний, интерпретаторов сообщений на моделях систем понятий; моделей задач, технологий программирования, взаимодействия в s-среде; моделей архитектур s-машин, компьютерных сетей, сервис-ориентированных архитектур; моделей сообщений и средств их построения, документов и документооборота. На верхнем уровне иерархии этого класса находятся задачи конструирования моделей s-среды и технологий символьного моделирования.

Интерпретация сообщений (извлечение информации) предполагает существование принятого сообщения, модели системы понятий, на которой оно должно интерпретироваться, и механизма интерпретации. Решение задач в человеко-машинной среде – интерпретация исходных данных (входное сообщение) на модели системы понятий, представленной в алгоритме. Результат решения – выходное сообщение (информация, извлечённая из входного сообщения). Если интерпретатором служит исполняемая программа, то исходные данные, программа и результат решения задачи представлены соответствующими кодами (см. Код в информатике). Для микропроцессора программируемой машины сообщения, подлежащие интерпретации, и результаты интерпретации представлены сигналами, соответствующими кодам машинных команд и данных. Например, при съёмках цифровой фотокамерой сообщение (в виде светового сигнала) воздействует на светочувствительную матрицу, распознаётся ею, а затем преобразуется в цифровой код изображения, который интерпретируется программой, улучшающей качество изображения. Полученный результат преобразуется и записывается (на встроенный накопитель камеры или карту памяти) как графический файл.

Обмен сообщениями: изучаются задачи построения интерфейсов типа «человек – человек», «человек – программа», «человек – аппаратное средство программируемой машины», «программа – программа», «программа – аппаратное средство» (см. Интерфейс в информатике), «аппаратное средство – аппаратное средство» (см. Порт в информатике); задачи обмена сообщениями в человеко-машинной среде решения задач (с типизацией отправителей и получателей; средств отправки, передачи и получения сообщений; сред передачи сообщений). Изобретаются системы правил обмена сообщениями (сетевые протоколы); архитектуры сетей; системы документооборота. Например, сообщениями обмениваются процессы операционных систем (ОС), программы s-машин в компьютерной сети, пользователи электронной почты и др.

Сохранение, накопление и поиск сообщений: изучаются и типизируются память и накопители, механизмы управления ими; формы сохранения и накопления; носители, методы сохранения, накопления и поиска; базы данных и библиотеки программ. Изучаются модели предмета поиска (по образцу, по признакам, по описанию свойств) и методов поиска.

Информационная защита: изучаются задачи предотвращения и обнаружения уязвимостей, контроля доступа, защиты от вторжений, вредоносных программ, перехвата сообщений и несанкционированного применения.

Области исследований

Наиболее важные научные идеи, влияющие на развитие информатики, воплощены в методологическом обеспечении построения средств поддержки процессов познания, информационного взаимодействия и автоматизированного решения различных задач. На современном этапе (2017) развития информатики актуальными являются следующие взаимосвязанные комплексы областей исследований.

Автоматизация вычислений (вычисления с помощью программируемых машин): изучаются модели, архитектуры и системы команд программируемых машин; алгоритмизация программируемых задач [алгоритмы и структуры данных, распределённые алгоритмы (Distributed Algorithms), рандомизированные алгоритмы (Randomized Algorithms) и др.]; распределённые вычисления (Distributed Computing), облачные вычисления (Cloud Computing); сложность и ресурсоёмкость вычислений.

Программирование: изучаются системы текстовых символов и кодов; языки программирования и спецификации задач; трансляторы; библиотеки программ; системное программирование; операционные системы; инструментальные системы программирования; системы управления базами данных; технологии программирования; онлайн-сервисы решения задач и др.

Человеко-машинная среда решения задач (s-среда): изучаются модели, методы и средства построения s-среды, компьютерных сетей, сетей цифровой связи, Интернета.

Восприятие и представление сообщений, взаимодействие в s-среде: изучаются модели, методы и средства восприятия и представления визуальных, аудио, тактильных и др. сообщений; компьютерное зрение, слух и др. искусственные сенсоры; формирование аудио-, визуальных, тактильных и др. сообщений (включая комбинированные), рассчитанных на человека и робота-партнёра; распознавание аудио, визуальных и др. сообщений (речи, жестов и др.); обработка изображений, компьютерная графика, визуализация и др.; обмен сообщениями (модели сообщений, методы и средства их приёма и передачи); интерфейсы пользователя, программ, аппаратных средств, программ с аппаратными средствами; онлайн-сервисы взаимодействия (мессенджеры, социальные сети и др.).

Информационные ресурсы и системы для решения задач в s-среде: изучаются модели, методы и средства построения, представления, сохранения, накопления, поиска, передачи и защиты информационных ресурсов; электронный документооборот; электронные библиотеки и другие информационные системы; Веб (см. Всемирная паутина).

Информационная безопасность и криптография: изучаются методы предотвращения и обнаружения уязвимостей; контроля доступа; защиты информационных систем от вторжений, вредоносных программ, перехвата сообщений; несанкционированного использования информационных ресурсов, программных и аппаратных средств.

Искусственный интеллект: изучаются модели, методы и средства построения интеллектуальных роботов, используемых в качестве партнёров человека (для решения задач безопасности, ситуационного управления и др.); экспертные методы принятия решений.

Символьное моделирование: изучаются системы визуальных, аудио-, тактильных и других символов, рассматриваемых как конструктивные объекты для построения рассчитанных на человека моделей произвольных сущностей (систем понятий и систем знаний, объектов окружающей среды и объектов, изобретённых людьми); системы кодов, поставленные в соответствие системам символов, которые предназначены для построения кодовых эквивалентов символьных моделей, рассчитанных на манипулирование с помощью программ; языки описания символьных моделей; типизация символьных моделей и их кодовых эквивалентов; методы построения символьных моделей систем понятий и систем знаний (включая системы знаний о программируемых задачах) [подробнее см. в статье Символьное моделирование (s-моделирование)].

Становление информатики

Символьное моделирование изучаемых объектов издавна служит основным инструментом представления добытых знаний. Изобретение символов (жестовых, графических и др.) и построенных из них символьных моделей сообщений, представление и накопление таких моделей во внешней среде стали ключевыми средствами формирования и развития интеллектуальных способностей. Доминирующая роль символьных моделей в интеллектуальной деятельности определяется не только их компактностью и выразительностью, но и тем, что не существует ограничений на типы носителей, применяемых для их хранения. Носителями могут быть память человека, бумажный лист, матрица цифровой фотокамеры, память цифрового диктофона или ещё что-то. Затраты на построение, копирование, передачу, сохранение и накопление символьных моделей несопоставимо меньше, чем аналогичные затраты, связанные с несимвольными моделями (например, макетами судов, зданий и др.). Без инструментария символьного моделирования трудно представить развитие науки, инженерного дела и др. видов деятельности.

На ранних этапах развития моделирования разнообразие моделируемых объектов ограничивалось тем, что принято называть объектами окружающей среды, и модели этих объектов были физическими. Развитие звуковых, жестовых и других средств символьного моделирования смыслов, вызванное потребностями сообщать об опасности, размещении объектов охоты и других объектах наблюдения, способствовало совершенствованию механизмов познания, взаимопонимания и обучения. Стали формироваться языки сообщений, включающие звуковые и жестовые символы. Стремление моделировать поведение (включая собственное) поставило новые задачи. Можно предположить, что изначально это стремление было связано с обучением рациональному поведению на охоте, в быту, при стихийных бедствиях. На определённом этапе задумались о создании таких средств моделирования, которые позволяли бы строить модели, допускающие их хранение, копирование и передачу.

Стремление повысить эффективность пояснений, сопровождающих показ, приводило к совершенствованию понятийного аппарата и средств его речевого воплощения. Развитие символьных моделей в виде графических схем и совершенствование речи привели к графической модели речи. Была создана письменность. Она стала не только важным этапом в становлении символьного моделирования, но и мощным инструментом в развитии интеллектуальной деятельности. Теперь описания объектов моделирования и связей между ними могли быть представлены композициями текстов, схем и рисунков. Был создан инструментарий для отображения наблюдений, рассуждений и планов в виде символьных моделей, которые можно было хранить и передавать. Актуальными стали задачи изобретения носителей, инструментов для письма и создания изображений, красящих средств и др. Это были первые задачи на пути построения среды символьного моделирования.

Важный этап в графическом моделировании связан с моделями схематических изображений (прародителей чертежей) – основы проектирования. Представление проектируемого трёхмерного объекта в трёх двумерных проекциях, на которых показаны размеры и наименования деталей, сыграло решающую роль в развитии инженерного дела. На пути от рукописных текстов, рисунков и схем к книгопечатанию и графическим моделям в проектировании, от звукозаписи, фотографии и радио к кино и телевидению, от компьютеров и локальных сетей к глобальной сети, виртуальным лабораториям и дистанционному образованию постоянно растёт роль символьных моделей, которые человек создаёт с помощью машин.

Продуктивность решателей задач – ключевая проблема производительности интеллектуальной деятельности, постоянно находящаяся в центре внимания изобретателей. Потребность в количественных оценках материальных объектов издавна стимулировала изобретение систем звуковых, жестовых, а затем и графических символов. Какое-то время обходились правилом: каждой величине – свой символ. Счёт с использованием камешков, палочек и других предметов (предметный счёт) предшествовал изобретению символьного счёта (на основе графического представления величин). По мере увеличения числа предметов, которые надо было применять, актуализировалась задача символьного представления величин. Формирование понятия «числа» и идея экономии символов при моделировании чисел привела к изобретению систем счисления. Особого упоминания заслуживает идея позиционных систем счисления, одной из которых (двоичной) в 20 в. суждено было сыграть ключевую роль в изобретении цифровых программируемых машин и цифровом кодировании символьных моделей. Изменение значения символа с изменением его позиции в последовательности символов – весьма продуктивная идея, обеспечившая продвижение в изобретении вычислительных устройств (от абака до компьютера) [1, 5].

Средства повышения продуктивности решателей задач. В 1622 –33 английский учёный Уильям Отред предложил вариант логарифмической линейки, ставший прототипом логарифмических линеек, которыми инженеры и исследователи всего мира пользовались более 300 лет (до того, как стали доступны персональные ЭВМ). В 1642 Б. Паскаль, стремясь помочь отцу в расчётах при сборе налогов, создаёт пятиразрядное суммирующее устройство («Паскалину»), построенное на основе зубчатых колёс. В последующие годы им были созданы шести- и восьмиразрядные устройства, которые были предназначены для суммирования и вычитания десятичных чисел. В 1672 немецкий учёный Г. В. Лейбниц создаёт цифровой механический калькулятор для арифметических операций над двенадцатиразрядными десятичными числами. Это был первый калькулятор, выполнявший все арифметические операции. Механизм, названный «Колесо Лейбница», вплоть до 1970-х гг. воспроизводился в различных ручных калькуляторах. В 1821 начался промышленный выпуск арифмометров. В 1836–48 Ч. Бэббидж выполнил проект механической десятичной вычислительной машины (названной им аналитической машиной), которую можно рассматривать как механический прототип будущих вычислительных машин. Программа вычислений, данные и результат записывались на перфокартах. Автоматическое выполнение программы обеспечивало устройство управления. Машина не была построена. В 1934–38 К. Цузе создал механическую двоичную вычислительную машину (длина слова – 22 двоичных разряда; память – 64 слова; операции с плавающей запятой). Вначале программа и данные вводились вручную. Примерно через год (после начала проектирования) было сделано устройство ввода программы и данных с перфорированной киноленты, а механическое арифметическое устройство (АУ) было заменено на АУ, построенное на телефонных реле. В 1941 Цузе с участием австрийского инженера Г. Шрайера создаёт первую в мире работающую полностью релейную двоичную вычислительную машину с программным управлением (Z3). В 1942 Цузе создал также и первую в мире управляющую цифровую вычислительную машину (S2), которая использовалась для управления самолётами-снарядами. Из-за секретности работ, выполненных Цузе, об их результатах стало известно только после окончания 2-й мировой войны [13]. Первый в мире язык программирования высокого уровня Планкалкюль (нем. Plankalkül – план исчисления) был создан Цузе в 1943–45, опубликован в 1948. Первые цифровые электронные вычислительные машины, начиная с американского компьютера ЭНИАК [(ENIAC – Electronic Numerical Integrator and Computer – электронный числовой интегратор и вычислитель); начало разработки – 1943, представлен публике в 1946], создавались как средства автоматизации математических вычислений.

Создание науки о вычислениях с помощью программируемых машин. В сер. 20 в. началось производство цифровых вычислительных машин, которые в США и Великобритании были названы компьютерами (computers), а в СССР – электронными вычислительными машинами (ЭВМ). С 1950-х гг. в Великобритании и с 1960-х – в США стала развиваться наука о вычислениях с помощью программируемых машин, получившая название Computer Science (компьютерная наука). В 1953 в Кембриджском университете была сформирована программа по специальности Computer Science; в США аналогичная программа введена в 1962 в Университете Пердью (Purdue University).

В Германии Computer Science получила название Informatik (информатика). В СССР область исследований и инженерного дела, посвящённая построению и применению программируемых машин, получила название «вычислительная техника». В декабре 1948 И. С. Брук и Б. И. Рамеев получили первое в СССР авторское свидетельство на изобретение автоматической цифровой машины. В 1950-е гг. было создано первое поколение отечественных ЭВМ (элементная база – электронные лампы): 1950 – МЭСМ (первая советская электронная вычислительная машина, разработанная под руководством С. А. Лебедева); 1952 – М-1, БЭСМ (по 1953 самая быстродействующая ЭВМ в Европе); 1953 – «Стрела»(первая в СССР серийно выпускавшаяся ЭВМ); 1955 – «Урал-1» из семейства «Урал» цифровых ЭВМ общего назначения (главный конструктор Б. И. Рамеев).

Совершенствование методов и средств автоматизации. С ростом доступности ЭВМ для пользователей из различных областей деятельности, начавшимся в 1970-х гг., наблюдается убывание доли математических задач, решаемых с помощью ЭВМ (изначально созданных как средства автоматизации математических вычислений), и рост доли нематематических задач (коммуникационных, поисковых и др.). Когда во второй половине 1960-х гг. стали производиться компьютерные терминалы с экранами, начались разработки программ экранных редакторов, предназначенных для ввода, сохранения и коррекции текста с отображением его на полном экране [одним из первых экранных редакторов стал O26, созданный в 1967 для операторов консоли компьютеров серии CDC 6000; в 1970 был разработан vi – стандартный экранный редактор для ОС Юникс (Unix) и Линукс (Linux)]. Применение экранных редакторов не только увеличило производительность труда программистов, но и создало предпосылки для существенных перемен в инструментарии автоматизированного построения символьных моделей произвольных объектов. Например, использование экранных редакторов для формирования текстов различного назначения (научных статей и книг, учебных пособий и др.) уже в 1970-е гг. позволило значительно увеличить производительность создания текстовых информационных ресурсов. В июне 1975 американский исследователь Алан Кей [создатель языка объектно-ориентированного программирования Смолток (Smalltalk) и один из авторов идеи персонального компьютера] в статье «Personal Computing» («Персональные вычисления») написал: «Представьте себя обладателем автономной машины знаний в портативном корпусе, имеющем размер и форму обычного блокнота. Как бы вы стали использовать её, если бы её сенсоры превосходили ваше зрение и слух, а память позволяла хранить и извлекать при необходимости тысячи страниц справочных материалов, стихов, писем, рецептов, а также рисунки, анимации, музыкальные произведения, графики, динамические модели и что-то ещё, что вы хотели бы создать, запомнить и изменить?» [10]. Это высказывание отражало совершившийся к тому времени поворот в подходе к построению и применению программируемых машин: от средств автоматизации в основном математических вычислений к средствам решения задач из различных областей деятельности. В 1984 компания «Kurzweil Music Systems» (KMS), созданная американским изобретателем Реймондом Курцвейлом, произвела первый в мире цифровой музыкальный синтезатор Kurzweil 250. Это был первый в мире специализированный компьютер, который жестовые символы, вводимые с клавиатуры, преобразовывал в музыкальные звуки.  

Совершенствование методов и средств информационного взаимодействия. В 1962 американские исследователи Дж. Ликлайдер и У. Кларк опубликовали доклад о человеко-машинном взаимодействии в режиме онлайн [11]. В докладе содержалось обоснование целесообразности построения глобальной сети как инфраструктурной платформы, обеспечивающей доступ к информационным ресурсам, размещённым на компьютерах, подключённых к этой сети. Теоретическое обоснование пакетной коммутации при передаче сообщений в компьютерных сетях было дано опубликованной в 1961 в статье американского учёного Л. Клейнрока. В 1971 Р. Томлинсон (США) изобрёл электронную почту [12], в 1972 этот сервис был реализован. Ключевым событием в истории создания Интернета стало изобретение в 1973 американскими инженерами В. Серфом и Р. Каном протокола управления передачей – TCP [8]. В 1976 они продемонстрировали передачу сетевого пакета по протоколу TCP. В 1983 г. семейство протоколов TCP/IP было стандартизовано. В 1984 создана система доменных имён (DNS – Domain Name System) (см. Домен в информатике). В 1988 разработан протокол чата [интернет-сервиса обмена текстовыми сообщениями в реальном времени (IRC – Internet Relay Chat)]. В 1989 реализован проект Веба (см. Всемирная паутина), разработанный Т. Бернерс-Ли [6]. 6.6.2012 – знаменательный день в истории Интернета: крупные интернет-провайдеры, производители оборудования для компьютерных сетей и веб-компании стали использовать протокол IPv6 (наряду с протоколом IPv4), практически решив проблему дефицита IP-адресов (см. Интернет). Высокому темпу развития Интернета способствует то, что со времени его зарождения профессионалы, занимающиеся научно-техническими задачами построения Интернета, без задержек обмениваются идеями и решениями, используя его возможности. Интернет стал инфраструктурной платформой человеко-машинной среды решения задач. Он служит коммуникационной инфраструктурой электронной почты, Веба, поисковых систем, интернет-телефонии (IP-телефонии) и других интернет-cервисов, применяемых при  информатизации образования, науки, экономики, государственного управления и других видов деятельности. Созданные на основе Интернета электронные сервисы сделали возможным успешное функционирование разнообразных коммерческих и некоммерческих интернет-образований: интернет-магазинов, социальных сетей [Фейсбук (Facebook) (организация признана экстремистской, деятельность запрещена на территории РФ), ВКонтакте, Твиттер (Twitter) и др.], поисковых систем [Гугл (Google), Яндекс (Yandex) и др.], энциклопедических веб-ресурсов [Википедия (Wikipedia), Webopedia и др.], электронных библиотек [Всемирная цифровая библиотека (World Digital Library), Научная электронная библиотека eLibrary и др.], корпоративных и государственных информационных порталов и др.

Начиная с 2000-х гг., интенсивно растёт число интернет-решений – «умный дом» (Smart House), «умная энергосистема» (Smart Grid) и др., воплощающих концепцию «интернета вещей» (The Internet of Things). Успешно развиваются М2М-решения (M2M – Machine-to-Machine), основанные на информационных технологиях межмашинного взаимодействия и предназначенные для мониторинга датчиков температуры, счётчиков электроэнергии, воды и др.; отслеживания местоположения подвижных объектов на основе систем ГЛОНАСС и GPS (см. Спутниковая система позиционирования); контроля доступа на охраняемые объекты и др.

Официальное оформление информатики в СССР. Официальное оформление информатики в СССР произошло в 1983, когда в составе Академии наук СССР было образовано Отделение информатики, вычислительной техники и автоматизации. В его состав вошли созданный в том же году Институт проблем информатики АН СССР, а также Институт прикладной математики АН СССР, Вычислительный центр АН СССР, Институт проблем передачи информации АН СССР и ряд других институтов. На первом этапе основными считались исследования в области технических и программных средств массовой вычислительной техники и систем на их основе. Полученные результаты должны были стать основанием для создания семейства отечественных персональных ЭВМ (ПЭВМ) и их применения для информатизации научной, образовательной и других актуальных видов деятельности.

Проблемы и перспективы

Методологическое обеспечение построения персональной s-среды. В ближайшие годы одно из актуальных направлений методологического обеспечения совершенствования s-среды [1, 5] будет связано с созданием персонализируемых систем решения задач, аппаратные средства которых размещаются в экипировке пользователя. Скорости передовых технологий беспроводной связи уже достаточны для решения многих задач на основе интернет-сервисов. Ожидается, что до 2025 скорости и распространённость беспроводных технологий связи достигнут таких уровней, при которых часть проводных интерфейсов наших дней будет вытеснена беспроводными. Снижение цен на интернет-сервисы также будет способствовать продвижению технологий персонализации s-среды пользователя. Актуальными проблемами, связанными с персонализацией s-среды, являются: создание более совершенных символьных и кодовых систем; программно-аппаратное преобразование аудио- и тактильных сообщений, отправляемых человеком, в графические, представленные композицией текста, гипертекста, специальных символов и изображений; технологическое совершенствование и унификация беспроводных интерфейсов [прежде всего видео-интерфейсов (вывод по выбору пользователя: на специальные очки, экраны монитора, телевизора или другого устройства видео-вывода)].

Методологическое обеспечение построения персональной s-среды должно опираться на результаты исследований в области искусственного интеллекта, направленных на построение не машинного имитатора интеллекта человека, а интеллектуального партнёра, управляемого человеком. Развитие технологий построения персональной s-среды предполагает усовершенствование методологий дистанционного обучения, взаимодействия и др.