Тенденции и перспективы развития компьютерной техники и информационных технологий

Изучение экономической науки в условиях, бурного научно-технического прогресса требует всестороннего осмысления сложившихся тенденций развития компьютерной техники и информационных технологий, обеспечивающих качественное усиление исследовательской процедуры.

«Новая информационная технология технология» (НИТ)

Степень приближения ресурсов компьютерной системы к человеку можно сопоставить с трудоемкостью описания и решения задач из предметной области. С этой позиции можно выделить следующие уровни представления и обработки информации:

1) микропрограммный; 2) традиционный машинный; 3) операционной системы; 4) ассемблерный; 5) проблемно-ориентированных языков; 6) объектно-ориентированных языков. Выделение этих уровней основано на представлении компьютерной системы как интегрированного набора алгоритмов и структур данных.

. Качественно новым уровнем в компьютерных системах является уровень представления и обработки знаний.

Средства уровня представления знаний можно классифицировать, например, следующим образом: 1) процедурные языки программирования, ориентированные на обработку символьной информации (LISP, INTERLISP и др.); 2) языки инженерии знаний (например, языки PROLOG, OPS-5 и др.); 3) средства автоматизации процесса конструирования, использования и модификации экспертных систем (RLL, HEARSAY-III, TEIRESIAS и др.);

4) пустые (базовые) экспертные системы, т.е. системы, не содержащие знаний ни о какой предметной области (EMYCIN, KAS и др.).

Начиная с проблемно-ориентированных языков, инструментальные средства включают в себя модели представления и обработки нечеткой и лингвистической информации. Примерами могут служить универсальные программные системы FUZZY, LPL, ФАГОЛ, являющиеся расширением алгоритмических языков ПЛЭНЕР, ПЛ/1, ФОРТРАН соответственно. Для обработки нечеткой и лингвистической информации на уровне языков представления и обработки знаний используется расширение языка логического программирования PROLOG. Разрабатываются язык представления знаний для естественных языков ГТРУФ, средства логического вывода на основе приближенных рассуждений. К данному направлению относятся также разработки по универсальным системам оперирования интервальной информацией и проект расширения имеющихся программных систем.

Под традиционными информационными технологиями понимаются процессы подготовки, накопления, переработки и передачи различной информации, как правило, на бумаге. Первой серьезной информационной технологией стало книгопечатание.

В конце XX века впервые в человеческой истории одним из основных предметов труда становится информация. Возникает постоянная тенденция перекачивания трудовых ресурсов из сферы материального производства в информационную сферу, что в конечном итоге приводит к информационному кризису общества. Преодоление кризиса становится возможным с появлением новых информационных технологий, основанных на использовании ЭВМ.

В последнее время, чтобы подчеркнуть использование современных средств вычислительной техники, информатики и связи, вводят термин «новая информационная технология» (НИТ). Известно множество определений понятия «новая информационная технология», и количество их, по-видимому, будет постоянно возрастать. Круг определений достаточно широк: от «безбумажная информатика», «усилитель интеллекта» и т.п. до более широких определений, включающих самые различные аспекты. Как правило, под НИТ понимают любые современные виды информационного обслуживания, организованные на базе средств вычислительной техники и связи.

В настоящее время в нашей стране информационная технология определяется как совокупность систематических и массовых способов создания, накопления, обработки, хранения, передачи и распределения информации (данных, знаний) с помощью средств вычислительной техники и связи.

Г.С. Поспелов считает, что базу НИТ составляют логико-лингвистические модели, разработанные в теории искусственного интеллекта. Они отражают конкретность данной ситуации и позволяют оперировать знаниями. По мнению Г.С. Поспелова, новую информационную технологию отличают от существующей следующие принципиальные особенности:

- с помощью специальных формализмов (логико-лингвистических моделей) декларативные и процедурные знания представляются в электронной форме, и решение задач с помощью ЭВМ протекает более эффективно;

- логико-лингвистическое моделирование резко расширяет применение ЭВМ за счет трудно или совсем неформализуемых ранее областей знаний и сфер деятельности (медицина, биология, геология, управление гибким робототизированньш производством, диспетчерское управление и т.п.);

- тем самым специалистам обеспечивается прямой (без посредников) доступ к ЭВМ в диалоговом режиме для решения своих задач за счет программно-аппаратных средств искусственного интеллекта и образования тем самым интеллектуального интерфейса ЭВМ; при этом взаимодействие с ЭВМ происходит на профессиональном языке пользователя.

Оснащенные упомянутыми средствами искусственного интеллекта и объединенные в сети ЭВМ обеспечивают не тяжеловесную бумажную, а новую технологию информационно-организационного процесса внутри общества, решающего крупномасштабные задачи и проблемы. В результате мы переходим к так называемой безбумажной информатике, о чем писал в своей последней книге академик В.М. Глушков.

Еще одна важная особенность НИТ — адаптация и гибкость их программных систем по отношению к задачам, относящимся к той или иной предметной области. Во всех этих случаях нельзя сказать априори, посредством какой модели, алгоритма и системы программ решается задача или распознается ситуация. Например, при использовании методов искусственного интеллекта (ИИ) для установления медицинского диагноза невозможно заранее сказать, по какому алгоритму будут использованы продукции интеллектуальной системы. То же самое типично и для интеллектуальных пакетов прикладных программ.

Если предъявить математические модели без комментариев, то будет невозможно сказать, какой конкретно объект и какие именно процессы описываются. Семантика известна только специалистам, формализовавшим процессы в том или ином объекте. Важно подчеркнуть, что комментарии, раскрывающие конкретные знания об объекте, а следовательно смысл (семантику) формально-математических моделей, находятся вне ЭВМ.

Компьютерные семантические системы ориентированы на знания, поэтому дальнейшее развитие таких систем и новой информационной технологии предопределяет развитие трех основных теоретических проблем: представление знаний — центральная проблема компьютерной семантики; компьютерной лингвистики, решение которой обеспечивает прогресс естественноязыкового общения с ЭВМ и прогресс автоматического перевода с иностранных языков; компьютерной семантики, имеющей особо важное значение для развития систем ИИ, поскольку ее цель — моделирование человеческих рассуждений и преобразование программирования из искусства в науку. Закономерен процесс перерастания логико-лингвистических моделей в логико-семантические.

Таким образом, с позиций компьютерной семантики можно определить новые информационные технологии как технологии, в которых используются современные вычислительные средства вычислительной техники, информатики и связи, а также математические методы, направленные на интеллектуализацию информационных систем.

Компьютер в таких технологиях рассматривается не только как мощный вычислительный инструмент, но и как средство, способное «понимать» происходящие в нем процессы обработки информации и «осмысленно» интерпретировать получаемые им результаты. Интерпретация результатов моделирования может осуществляться с помощью различных видов информации: числовой, текстовой, неподвижной и подвижной графической, видео- и аудиоинформации. Поэтому, принимая во внимание уровень развития средств вычислительной техники и программных средств в развитых зарубежных странах, у зарубежных ученых определение НИТ имеет более общий характер: это сбор, обработка, хранение и распространение речевой, зрительной, текстовой и числовой информации при сочетании вычислений и телесвязей на основе микроэлектроники.¹

Различение условности принятия в процессе исследования экономического пространства определенного подхода к информационной обработке имеющихся данных об экономическом пространстве позволяет сделать ряд обобщений, характеризующих тенденции развития компьютерной техники и информационных технологий, способствующих развитию исследовательской базы.

В известной нам литературе до сих пор не рассматривались вопросы единой классификации информационных технологий. В зависимости от поставленных целей выбирают различные критерии классификации.

Так, например, в составе основньгх операций по обработке информации, таких, как создание, накопление, преобразование, передача, поиск, распределение, вывод и др., выделяется ряд автономных типовых функций обработки информации и информационные технологии классифицируются по следующим критериям: функционально-ориентированные технологии, предметно-ориентированныетехнологии, проблемно-ориентированные технологии.

В развитии информационных технологий можно выделить два направления развития, связанных с направлениями развития средств вычислительной техники и программного обеспечения.

Первое направление связано с улучшением параметров существующих средств, ориентированным на повышение эффективности выполнения ими своих функций. Его можно назвать развитием по горизонтали.

Второе направление определяет изменения, связанные с добавлением дополнительных технологических участков, приводящим к качественному улучшению использования ЭВМ. Развитие в этом направлении происходит скачкообразно и связано с появлением качественно новых аппаратно-программных средств, дополняющих существующие средства. Его можно назвать развитием по вертикали.

Так как через НИТ просматривается и общематериалистическое единство информации, то целесообразно ее рассмотреть через призму технологических процессов, выделенных фасетной классификацией по видам организации материи: генерация;коммуникация; восприятие; распознавание; понимание распознанных сигналов; представление знаний; хранение; поиск информации; логический вывод; прогнозирование; принятие решений; реализация действий; объяснение действий; обучение.

Генерация обеспечивает получение информации от датчиков, а также мониторинг абонентских пунктов с датчиками с целью своевременного получения информации.

Коммуникация охватывает телекоммуникации и вычислительные сети, а также обеспечивает интегрирование удаленных пользователей в единую систему с помощью сетей передачи данных. Массовое использование локальных и территориальных вычислительных сетей различных архитектур и с различными оконечными системами показало необходимость создания объединенных локально-территориальных гетерогенных вычислительных сетей.

Восприятие предназначено для представления в ЭВМ различных видов информации: звука (речи), зрительных образов, текста, тактильных и вкусовых ощущений, данных обоняния.

Распознавание предназначено для различения в ЭВМ разнородной информации: речи, текста, изображения, тактильных ощущений, вкусовых качеств, запахов.

Понимание распознанных сигналов предназначено для внутримашинной интерпретации принятой информации по уровням понимания в соответствии с определенными критериями понимаемое™.

Представление знаний предназначено для создания определенных структур данных, интерпретируемых как знания, с целью их последующей обработки и классификации.

Хранение предназначено для организации знаний по уровням представления: семантический уровень, логический уровень, физический уровень.

Поиск информации предназначен для поиска и сортировки необходимых для дальнейшей обработки данных и знаний на основе смысловой релевантности, формальной релевантности, физического доступа к данным.

Логический вывод предназначен для манипулирования знаниями в «думающих системах» с помощью правил логического вывода. Логический вывод связан с индуктивными, дедуктивными рассуждениями и взаимодействием индуктивного и дедуктивного механизмов логического вывода.

Прогнозирование предназначено для прогнозирования значения параметров исходя из их фактического состояния и состояния окружающей среды. Прогнозирование связано с учетом объективных закономерностей, учетом субъективных факторов и формированием цели.

Принятие решений предназначено для выбора целесообразных альтернатив из заданного набора и выработки команд управления.

Реализация действий предназначена для осуществления на практике действий, связанных с определенным набором альтернатив, выбранных на стадии принятия решений. Цель этих действий — это материально-энергетическое воздействие на объект управления и контроль исполнения команды.

Объяснение действий предназначено для разъяснения пользователю тех шагов, которые предпринимались системой для достижения поставленной цели. Процессы объяснения действий связаны с диалоговыми механизмами взаимодействия и механизмами взаимопонимания.

Обучение предназначено для обучения компьютера понятиям и суждениям о предметной области с целью их правильного использования для достижения поставленной цели. Обучение связано с остенсивньми, вербальными, контекстуальными определениями, определениями при систематическом обучении и на уровне научного познания, а также с обучением понятиям и действиям.

Мы не ставим перед собой цель подробного рассмотрения всех инструментальных средств, обеспечивающих новые информационные технологии.

С точки зрения задач этой главы можно составить представление о тенденциях развития компьютерной семантики путем рассмотрения подобных тенденций в части прикладных интеллектуальных систем и систем программирования.¹

Анализ тенденций развития компьютерной техники и информационных технологий в отношении углубления различения причинно-следственных взаимосвязей в экономическом пространстве позволяет осуществить разработку предварительной исследовательской формы изучения экономического пространства в соответствии с имеющейся технологией информационной обработки данных.

Системы общения на естественном языке (ЕЯ)

Системы общения на естественном языке, входящие в класс компьютерно-лингвистических систем, предназначены для человеко-машинного общения в диалоговом режиме. До последнего времени средства естественно-языкового (ЕЯ) общения остаются недостаточно эффективными, что связано с влиянием следующих факторов.

Информационные потребности пользователей не могут быть заранее четко определены, тогда как существующие ЕЯ-системы ориентированы на ограниченный ЕЯ с фиксированной лексикой.

Процесс общения нельзя ограничить обменом изолированными сообщениями типа «запрос-ответ», так как в большинстве случаев реальные информационные потребности пользователей не могут быть выражены в виде одного запроса (предложения). Поэтому необходимы — анализ информационных потребностей пользователей, выраженный связным текстом, определение ситуации возникновения информационных потребностей пользователей и контекста, в рамках которого следует интерпретировать текстовое представление информационных потребностей пользователей. Должен быть предусмотрен анализ содержания всех предшествующих фаз диалога и его структуры в целом.

Представления, имеющиеся у пользователей языка и у системы о языке общения и проблемной области, как правило, не совпадают. Поэтому для устранения противоречий в знаниях пользователя и ЕЯ-системы необходимо предусмотреть взаимное разъяснение смысла неизвестных терминов, обнаружение и устранение несовпадающих представлений, а также предупреждение ошибочных толкований, т.е. необходимо установление общих точек зрения на сущности, фигурирующие в диалоге (общении).

Высказывания пользователя могут быть построены как с использованием синтаксически и семантически правильных предложений, которые будут однозначно поняты и верно истолкованы системой, так и с применением «неправильных» языковых конструкций.

«Неправильности» могут быть связаны с неспособностью пользователя учесть все ограничения системы общения в части ее возможностей и знаний, с использованием умолчаний, характерных для естественного общения и допускающих неоднозначное толкование, и, наконец, с отклонениями языковых конструкций от грамматической нормы.

Учет перечисленных факторов привел к созданию ЕЯ-систем, базирующихся на базах знаний или использующих знания в той или иной форме, таких, как ATLAST, PENMAN, TEAM, TULISP, системы обращения к БД-АИСТ, системы общения для ИПС-ЛИНГВИСТ, систем обработки связных текстов (TAILOR, RESEARCHER, FAUSTUS) и т.д.

В состав компьютерно-лингвистических систем входят также системы автоматической генерации текстов.

К ближайшим задачам компьютерной лингвистики относятся следующие:

- использование полной лингвистической схемы, морфологический анализ, поверхностный и глубинный синтаксический анализ, семантический анализ с учетом всех особенностей словоупотреблений из данной области;

- использование усеченной лингвистической схемы, результатом применения которой является текст, требующий участия человека-редактора;

- использование прямого перехода от текста к внутренним системным представлениям.

Экспертные системы предназначены для решения неформализованных задач с использованием неточных знаний. В данном понимании к неформализованным задачам относят задачи, обладающие следующими особенностями: алгоритмическое решение задачи неизвестно или не может быть осуществлено из-за ограниченных компьютерных ресурсов, задача не может быть определена в числовой форме, цели решения задачи не могут быть выражены в терминах четко определенной целевой функции.

Системы данного класса, как правило, отличаются тем, что алгоритм решения задачи выводится путем рассуждений, основывающихся на эвристических приемах, система «осознает» в терминах пользователя способ решения, система обладает способностью анализа своих действий и знаний, приобретения новых знаний от пользователя-эксперта и способностью к общению на естественном языке.

Обычно экспертные системы относятся к системам, основанным на знаниях. Среди подобных систем наиболее известны системы PROSPECTOR, MYCIN, предназначенные для решения задач расширения, системы, решающие задачи доопределения (EL) и задачи преобразования (VM). К экспертным системам примыкают инструментальные системы для создания пользовательских систем. Одним из наиболее распространенных типов таких систем являются экспертные оболочки (например, система ЭКСПЕРТИЗА).¹

Определение условий частной исследовательской процедуры по углублению причинно-следственного выявления взаимосвязей экономического пространства требует ориентации на перспективы развития компьютерной техники и информационных технологий, чтобы обеспечить адекватность исследовательского процесса его информационно-техническому обеспечению.

Технологический процесс автоматизированного проектирования представляет собой последовательность процедур решения проектно-конструкторских задач пользователем систем автоматизации проектирования (САПР). Под автоматизацией проектирования понимается автоматизация выделенных этапов технологического процесса решения задачи.

Системы автоматизации проектирования, как правило, ориентированы на определенные предметные области. Модели, описывающие смысловое содержание предметной области, назовем семантическими. Содержание семантических моделей определяется тем этапом технологического процесса проектирования, для автоматизации которого они предназначены. Организация семантических моделей зависит как от их назначения, так и от содержания предметной области.

В состав семантических моделей входят системы классификации понятий данной предметной области, схемы постановки задач, математические модели, используемые в качестве исходных данных для решения основной задачи анализа, методики решения различных задач анализа, синтеза, идентификации, то есть вычислительные схемы решения этих задач. Очевидно, что и здесь присутствуют классификации, в частности, иерархические многоуровневые классификации алгоритмов решения задач.

Анализ предметной области с точки зрения обеспечения этапов математической постановки задачи, алгоритмизации и программирования показывает, что она состоит из:

системы алгоритмов и реализующих их пакетов прикладных программ; связанных между собой классификаций, схем описания систем, сигналов, вычислительных схем и др.

Семантическая модель предметной области есть ее смысловое содержание (знание о предметной области), представленное с помощью некоторого формального аппарата и предназначенное для обеспечения какого-либо этапа процедуры решения задач пользователя САПР.

Процедура создания и использования в САПР семантических моделей предметной области выступает в двух формах, одна из которых ориентирована на пользователя САПР, а другая — на системного аналитика, формирующего семантические модели предметной области.

В этой связи необходимо отметить необходимость решения задач разработки формального аппарата для внешнего и внутреннего представлений семантических моделей, которые являются языками представления знаний в данной предметной области. Ввод семантических моделей позволяет сформировать базу знаний. Параллельно с формированием семантических моделей осуществляется отработка ограниченного естественного языка пользователя.

При этом возникает проблема совместимости, эквивалентности или тождественности баз знаний машины и пользователя. Системный аналитик и пользователь обладают своими базами знаний в данной предметной области. Машинная база знаний, создаваемая системным аналитиком, является лишь сечением его полной базы знаний. За пределами машинной базы знаний могут оказаться многие положения, определения и др. Это не создает препятствий в понимании машиной базы знаний аналитиком, пока он это делает один. База знаний пользователя САПР не тождественна базе знаний системного аналитика, поэтому общение пользователя с сечением базы знаний системного аналитика (машинной базой знаний) может сопровождаться непониманием и, следовательно, оборваться. Преодоление несовместимости, очевидно, может идти по двум следующим направлениям.

1. Путем обучения пользователя можно стремиться приблизить базу знаний пользователя к базе знаний системного аналитика и машины.

2. Пытаться расширить возможность входа в машинную базу знаний за счет ее избыточности, путем ввода в нее дополнительных определений, понятий, синонимов и др.

Заметим, что подобная проблема совместимости возникает и тогда, когда в формировании базы знаний участвуют параллельно или последовательно несколько аналитиков.

Ведутся активные работы по исследованию и разработке обучающих систем и инструментария для их создания.

В учебных заведениях используется широкий спектр программных систем. Адаптивные системы могут классифицироваться по различным признакам.

По назначению можно выделить информационно-обучающие, контролирующие и универсальные системы. Первые предназначены для передачи обучаемым определенного объема знаний и/или умений; вторые — для проверки знаний обучаемых. Универсальные системы выполняют как обучение, так и контроль.

По режиму работы различают однопользовательские и многопользовательские автоматизированные обучающие системы. Последние базируются на сетевом программном обеспечении и оборудовании.

По особенностям реализации можно выделить аппаратные системы, для которых требуется специальное оборудование, и чисто программные системы, работающие на ЭВМ общего назначения.

По отношению к изучаемой предметной области автоматизированные обучающие системы могут являться инвариантными или ориентированными на один предмет. В инвариантных системах предусматривается отделение учебных материалов от инструментальной системы (оболочки), обычно имеются средства для создания/модификации учебных материалов. В отличие от них автоматизированные обучающие системы, ориентированные на один предмет, не имеют средств для смены наполнения. В инвариантных автоматизированных обучающих системах (АОС) имеется подсистема для подготовки учебных материалов (авторская система).

В зависимости от способности изменять свое поведение АОС могут быть разделены на линейные, разветвленные, настраиваемые.

Линейные автоматизированные обучающие системы не предполагают изменения применения учебных воздействий в процессе работы: линейная последовательность определяет действия системы.

Разветвленные системы при определенных обстоятельствах (например, после выполнения обучаемым контрольного примера) могут изменять порядок применения учебных воздействий. Все возможные ветвления в программе изучения материала предусмотрены набором сценариев, составленных авторами учебного курса.

Настраиваемые автоматизированные обучающие системы на основании имеющихся у них педагогических знаний и анализа хода процесса обучения могут изменять свое поведение. Знания представляются в декларативной форме и выражают как специфичные для изучаемой проблемной области приемы преподавания, так и общие педагогические принципы.

По способу реализации пользовательского интерфейса могут быть выделены системы, ориентированные на текстовый и графический способы реализации.

Среди используемых обучающих систем можно выделить следующие виды.

1) «Электронные учебники», подготавливаемые с использованием специализированных авторских систем.

Примерами таких авторских систем являются АДОНИС, УРОК, LINKWAY и др.; их основу составляют текстовые и графические редакторы, позволяющие структурировать и представлять учебные материалы, включая тексты, графические образы, упражнения и т.п.

В авторских системах фрагменты сведений о предметной области хранятся в специальных структурных единицах, называемых кадрами или фреймами. Набор таких кадров формируется авторами учебного курса. В кадрах могут содержаться текстовые фрагменты, иллюстративный материал (рисунки, графики), а также контрольные упражнения.

Авторами задается последовательность ознакомления пользователя-ученика с кадрами. При этом возможны ветвления в зависимости от результатов выполнения упражнений. Такая последовательность в некоторых системах называется сценарием. Отдельные системы позволяют ученику самостоятельно выбирать следующий кадр из некоторого набора возможных.

Следует отметить, что обучающие системы могут иметь достаточно сложную организацию, поддерживают различные уровни сложности предлагаемых для изучения материалов и предоставляют пользователю широкий спектр дополнительных услуг (доступ к глоссарию, вставка графических компонент, поддержка разных уровней пользователя и др.).

2) Программы, предназначенные для развития у обучаемых практических навыков при решении задач из некоторой узкой предметной области. Например, решение задач аналитической геометрии или расчеты равновесной цены в курсе маркетинга экономического вуза. При работе с такой системой обучаемому предоставляется возможность использовать справочные материалы по расчетным методикам, параметрам компонентов и т.п., выдаются рекомендации по дальнейшей работе и комментарии его действий.

Программы такого типа обычно не предоставляют пользователю теоретической информации и закрыты для смены предметной области.

Примерами таких программ являются SOPHIE (проектирование электронных схем), WUMP-US (игровая среда, используемая для обучения Экономиксу), LOGO (среда для изучения геометрии и программирования), STEAMER (среда-тренажер, при помощи которой обучаются управлению крупным торговым предприятием).

3) Системы, основанные на нелинейном представлении информации. В эту группу входят системы типа «мультимедиа».

Объекты, входящие в мультимедиа-систему, формируют сложную сеть, отражающую структуру предметной области. Связи в сети обычно являются типизированными. Для объекта, находящегося в узле сети, может задаваться специфическая информация, облегчающая его поиск.

В системах мультимедиа обеспечивается доступ к мономедиа и/или мультимедиа-информации. Мономедиа-информация представляется пользователю одним способом (например, в виде текста). Системы с доступом к одному типу данных — текстовой мономедиа-информации — иногда называют гипертекстовыми. Мультимедиа-информация является логически связанной совокупностью разнотипной информации. Обучение является одним из основных применений систем мультимедиа.

При использовании систем мультимедиа в целях обучения поддерживается режим свободного перемещения по связям сети, в узлах которой сосредоточена фактографическая информация о предметной области. Система обеспечивает вспомогательные средства, облегчающие поиск требуемых сведений.

Во многих системах данного типа поддерживается коллективный доступ к информации с использованием вычислительных сетей.

Примерами систем такого рода являются Intermedia, ISHYS, VICTOR, Dustin, Living Book, SHADOW и др.

В настоящее время ведутся разработки систем, в которых предусмотрены средства полного погружения пользователя в создаваемую системой среду с воздействием на все органы чувств. Создаваемая такими системами среда называется «мнимой (виртуальной) реальностью».

Системы такого рода используются при обучении специалистов в таких областях, как медицина, биология, астрономия и др. Моделирование системой реальной среды и эффективные средства воздействия на органы чувств обучаемого посредством специальных устройств дают возможность обучаемому отрабатывать действия, требуемые в реальной обстановке.

Для разработки систем такого рода требуются дорогостоящее оборудование и сложное программное обеспечение. Некоторые исследования указывают, что в образовании нередко требуются системы:, не замещающие, а расширяющие реальный мир. Под расширением понимается совокупность воздействий на органы чувств обучаемого в процессе наблюдения или проведения экспериментов с объектами реального мира.

Например, в экспериментальной системе KARMA обучаемому демонстрируются приемы работы с лазерным принтером посредством проведения реальных экспериментов с данным устройством. Система «демонстрирует» приемы работы на экране прозрачного миниатюрного дисплея, вмонтированного в очки, сквозь которые обучаемый смотрит на реальный принтер.

4) Адаптированные для обучения версии программных комплексов. В таких системах реализуется некоторое множество функций изучаемой программы, снабженное многочисленными примерами и упражнениями.

Среди систем такого рода можно выделить специальную учебную версию программы Vicro-logic II, выполняющую проектирование цифровых электронных схем, систему dBase IV Student Edition, представляющую собой специальную версию популярной СУБД dBase IV, и систему «Луч», предназначенную для изучения принципов работы со средой FoxBase.

Из выделенных технологических участков можно сконструировать уже известные в практике или из литературы информационные технологии, в том числе и НИТ. Анализ уровней развития технологических участков в той или иной информационной технологии позволяет обоснованно и систематизирование осуществлять сравнительный анализ информационных технологий, а также выделять в них слабые участки.

Так, например, интегрированные технологии (технологии мультимедиа, галер-технологий) конструируются из технологических участков генерации, восприятия, распознавания, хранения, поиска информации, обучения. Различные технологии мультимедиа можно сравнивать по уровням развития в них перечисленных технологических участков. В заданный перечень возможно включение и новых технологических участков.

Так, например, интеллектуализация систем мультимедиа 'требует дополнения заданного набора технологическими участками понимания, представления знаний и логического вывода.¹

Ориентация исследовательской процедуры изучения причинно-следственных взаимосвязей элементов экономического пространства на перспективы развития компьютерной техники и информационных технологий требует включения в исследовательскую процедуру последовательности действий по развитию самой исследовательской процедуры адекватно развитию ее информационно-технического обеспечения.

Системы комплексной информации

В последнее время наметилось создание интегрированных технологий, лежащих в основе так называемых систем комплексной информации. Примером подобной технологии может служить мультимедиа-технология, позволяющая одновременно работать с числовой, текстовой, графической и аудио-видео информацией в реальном масштабе времени. И все это под управлением одного компьютера.

Мультимедиа (multimedia) — это интерактивные системы, обеспечивающие работу с неподвижными изображениями и движущимся видео, анимированной компьютерной графикой и текстом, речью и высококачественным звуком. Термин «мультимедиа» даже в английских журналах характеризуется как "ill-defined" — неудачно определенный, в русском же языке это слово несклоняемое, неопределенного рода. Поэтому, как правило, пользуются оригинальным английским термином. Практикуемое иногда употребление этого слова в английской транскрипции («малтимедиа») противоречит традиции заимствования корня "multi" (мультипликация, мультивибратор).

Наиболее часто обозначают термином «гипермедиа» класс систем, образованный пересечением области мультимедиа с областью информационных гипертехнологий, т.е. такие системы мультимедиа, для которых существенно структурирование информации с помощью гиперсвязей.

Такие технологии строятся на основе технологических участков генерации; коммуникации; восприятия; распознавания; представления данных; хранения; поиска информации; обучения.

Гипертекст (hypertext) — технология работы с текстовыми данными, позволяющая устанавливать ассоциативные связи — гиперсвязи — между отдельными терминами, фрагментами, статьями в текстовых массивах и благодаря этому допускающая не только последовательную, линейную работу с текстом, как при обычном чтении, но и произвольный доступ, ассоциативный просмотр в соответствии с установленной структурой связей.

Текст как бы получает дополнительные измерения, будучи одновременно организованным и от начала к концу, и по тематическим линиям, по индексам, библиографическим указателям, — как задаст разработчик или пользователь системы.

Информационные гипертехнологий — технологии обработки информации, обеспечивающие структурирование информации и произвольный доступ к ее элементам с помощью установления гиперсвязей.

Появление систем мультимедиа произвело революционные изменения в таких областях, как образование, компьютерный тренинг, во многих сферах профессиональной деятельности, науки, искусства, в компьютерных играх, однако оно явилось логическим эволюционньм продолжением развития ряда направлений в компьютерной семантике и практике.

Разработка технологии гипертекста и применение ее к созданию электронных руководств, энциклопедий, естественно, поставили вопрос об иллюстрировании статей, включении географических карт и фотографий. Аппарат внешних ссылок или команд, предусмотренный в идеологии гипертекста, оказался весьма удобным средством для обработки и представления нетекстовых видов информации.

Пользователи баз данных также вышли за рамки традиционных текстовых и числовых видов данных, и появились multimedia databases (ММ-базы). ММ-базы позволяют хранить факсимильные изображения, исходные и объектные коды программ, оцифрованное видео и звук — то есть фактически любую информацию, которая может быть занесена в память компьютера.

Развитие графического интеллектуального пользовательского интерфейса, с одной стороны, и методов объектно-ориентированного программирования — с другой, породили объектно-ориентированные пользовательские среды типа HiperCard и Nextstep, которые фактически уже являлись системами мультимедиа и содержали необходимый аппарат для представления разных типов информации.

Со стороны рабочих станций и специализированных компьютеров к появлению мультимедиа вело развитие систем САПР, теле- и видеостудий, управляемых компьютером, а также музыкальных компьютерных центров.

Развитие компьютерных тренажеров и компьютерных игр, требующих анимации сложных изображений в реальном времени и звукового сопровождения для имитации или моделирования поведения объектов и окружающей среды, также привело к системам мультимедиа. Сфера образования уже давно нуждается в подобном инструменте, и поэтому одним из первых широко известных продуктов мультимедиа стал английский проект Domesday.

Дальнейшее развитие систем multimedia происходит в направлении «мономеди-изадии» — объединения разнородных типов данных в цифровой форме на одной среде-носителе, в рамках одной системы. При смешении сигналов основные проблемы возникают с видеоизображением.

Для синхронизации двух изображений служит специальное устройство, называемое «генлок» (genlock). Если добавить еще одно устройство — кодер (encoder), компьютерное изображение может быть преобразовано в форму ТВ-сигнала и записано на видеопленку.

Проблемы памяти и пропускной способности решаются с помощью методов сжатия/развертывания данных. Для движущихся видеоизображений существующие адаптивные разностные алгоритмы могут сжимать данные с коэффициентом порядка 100:1—160:1, что позволяет разместить на специальных дисках около часа полноэкранного видео. Некоторое акцентирование возможности тех или иных систем воспроизводить полноэкранное, полноцветное видео в реальном времени объясняется тем, что именно здесь сосредоточены в настоящее время основные усилия разработчиков.

Направление актуальных научных исследований и коммерческих приложений программных средств в настоящее время смещается к проблемам решения на ЭВМ неформализуемых задач и наглядной интерпретации результатов решения.

Интерпретация результатов решения неформализуемых задач осуществляется в среде гипермедиа: интерактивных систем, обеспечивающих работу с неподвижными изображениями и движущимся видео, анимированной компьютерной графикой, речью и высококачественным звуком. Обеспечивается ассоциативная организация данных, которая преобразует традиционно линейный текст в семантическую сеть. Возможно построение расширенных семантических сетей и создание систем навигации. В рамках гипертехнологий пользователь сам формирует логическую структуру связей с помощью удобного и наглядного интерфейса.

Гипертекстовые системы — частный случай гипермедиа. Гипертекст — особая организация текстового материала, при которой он делится на отдельные фрагменты, между которыми устанавливаются смысловые или ассоциативные связи.

Ассоциативная организация данных содержит идею преобразования традиционного линейного текста в семантическую сеть или иерархическую структуру, называемую гипертекстом. Гипертекстовая технология подкрепляется широкими концептуальными, функциональными и техническими возможностями, которые позволяют расширить типы обрабатываемых данных (текст, графика, аудио и видеоинформация), способы их организации (семантические сети, фреймы, логические правила и т.п.), способы работы с данными (окна, пиктограммы), использовать различные схемы поиска (логические, ассоциативные).

Гипертекстовая технология имеет ряд особенностей. Она снимает все ограничения на структуру информации, которую накладывают технологии типа СУБД, ИПС и другие технологии предыдущих поколений. В рамках гипертекстовой технологии пользователь сам может формировать логическую структуру связей с помощью простого интерфейса.¹

Литература, используемая в хрестоматии «Бакалавр экономики»

Том I